1PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ
ESCUELA DE POSGRADO
EFECTOS DEL GASTO PÚBLICO SOBRE LA POBREZA MONETARIA EN EL
PERÚ: 2004-2012
Tesis para optar el grado de Magíster en Economía que presenta
NILTON MARCELO QUIÑONES HUAYNA
(CÓDIGO: 19950161)
Dirigido por
JUAN MANUEL GARCÍA CARPIO
San Miguel, 2016
2RESUMEN
El Perú viene mostrando un crecimiento económico sostenido desde inicios del siglo XXI,
una reducción de la pobreza monetaria y un incremento del gasto público. La interrogante
que surge es si este gasto público ha aportado a la reducción de la pobreza monetaria,
proponiéndose la siguiente hipótesis: “El incremento del gasto del sector público genera
una disminución significativa de la pobreza monetaria del Perú”. Para contrastar esta tesis,
se ha desarrollado una serie de modelos que incorporan el crecimiento económico, los
factores institucionales (descentralización, inflación, cambio de gobierno, entre otros); los
factores de las condiciones iniciales del desarrollo (tasa de analfabetismo, cobertura de
electricidad y de conexión a agua potable), y el gasto público. El instrumento econométrico
utilizado es un panel dinámico con información entre los años 2004 y 2012, cuyo objetivo
es superar la omisión de variables y rezagos, de causalidad inversa y de condición endógena
de algunas variables. Los resultados hallados evidencian que el gasto público es un
instrumento que ha aportado a la lucha contra la pobreza, sin importar el nivel de gobierno
que realiza el gasto.
3Agradecimiento
A mis grandes maestros Alejandra, Ignacio y Mateo, que con su felicidad, ternura y sabiduría
cuestionan y enseñan sobre la vida.
A Mirian, amor y motor de nuestros emprendimientos.
A mi madre y padre, por su valioso apoyo y ejemplo.
A mis hermanos.
4Tabla de contenido
RESUMEN ...................................................................................................................................... 2
Agradecimiento ............................................................................................................................. 3
INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................. 5
I. CONTEXTO GENERAL.............................................................................................................. 9
II. MARCO TEÓRICO.................................................................................................................. 18
2.1. La definición de la pobreza, tipos y determinantes ....................................................... 18
En el ámbito internacional.................................................................................................... 20
En el ámbito nacional ........................................................................................................... 22
2.2. La relación entre el gasto público y la pobreza.............................................................. 25
III. PLANTEAMIENTO DE LA HIPÓTESIS................................................................................... 36
IV. METODOLOGÍA ................................................................................................................ 37
4.1. Planteamiento de los modelos...................................................................................... 37
4.2. Método de estimación.................................................................................................. 40
4.3. Variables utilizadas....................................................................................................... 42
V. RESULTADOS........................................................................................................................ 44
5.1. Descripción de las variables .......................................................................................... 44
5.2. Revisión de la correlación de las variables..................................................................... 48
5.3. Resultados de las estimaciones..................................................................................... 50
CONCLUSIONES............................................................................................................................ 56
RECOMENDACIONES.................................................................................................................... 58
LISTA DE ACRÓNIMOS.................................................................................................................. 60
BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................................................. 62
ANEXOS ....................................................................................................................................... 72
5INTRODUCCIÓN
Desde inicios del siglo XXI la economía del Perú viene atravesando por mejoras importantes.
Una de ellas es el crecimiento sostenido de la economía, con un incremento promedio de
6,4%. Podemos observar este cambio en el período 2004-2012, cuando la recaudación y el
gasto público se incrementaron en un 150%, y se redujo el nivel de pobreza monetaria en
más de la mitad; es decir, pasó de 58,7% a 25,8% durante el período en mención. Por otro
lado, en el año 2002 se inició el proceso político de descentralización, creándose los
gobiernos regionales y el proceso de desconcentración del gasto público.
La importante reducción de la pobreza monetaria descrita ha llevado a preguntarse sobre
los factores que la han determinado, con el objetivo de plantear la sostenibilidad de los
buenos resultados presentados en el período 2004-2012. Los estudios desarrollados acerca
de la pobreza en el Perú, sus determinantes o sus efectos se realizan principalmente a nivel
nacional o según áreas geográficas y, en menor medida, a nivel regional, debido a lo
limitado de la información.
Dentro de los estudios resalta Chacaltana (2006), quien identifica que los shocks naturales,
de salud y laborales presentan un impacto significativo sobre la probabilidad de caer en
pobreza en los hogares peruanos.
Por su parte, García y Céspedes (2011) demuestran que a nivel nacional existe una relación
negativa entre el crecimiento económico y la pobreza monetaria para la primera década de
2000, cuando el crecimiento económico favoreció más a la población que vive en situación
de pobreza monetaria. En este período el mayor aporte a la disminución de la pobreza
monetaria se debió al crecimiento económico y, en menor medida, a la reducción de la
desigualdad.
De acuerdo con la literatura científica internacional, los factores que afectan a la variación
de la pobreza se pueden agrupar en cuatro tipos:
6(i) La “pista de desarrollo”1, entendida como la composición de la estructura de
producción de la economía y las diferencias geográficas, analizado por Ravallion
(2007) y Aryeetey and McKay (2004), entre otros;
(ii) Las “condiciones iniciales”, entendidas como el capital humano, la tasa de
urbanización, el desarrollo de infraestructura, entre otros, analizado por
Menezes-Filho and Vasconcellos (2007);
(iii) Las instituciones y las políticas de gobierno, la estabilización macroeconómica,
la redistribución y el desarrollo del mercado, analizado por Douglass (1991),
Acemoglu (2003), Rodrik y Submarian (2003), entre otros, y
(iv) El gasto público, que es potencialmente una de las herramientas más poderosas
que afecta los patrones de carencias de la población, la distribución de la
riqueza, el nivel de pobreza, y el desarrollo de un país (Anderson, Renzio y Levy,
2006).
Por otra parte, al analizar la relación entre la reducción de pobreza monetaria, el
crecimiento económico y el gasto público per cápita en el Perú con datos a nivel regional,
los resultados son heterogéneos (gráfico 1.1). Por ejemplo, el departamento de Moquegua
tiene un crecimiento de 25% agregado 2004-2012, inferior al promedio nacional (69%
agregado 2004-2012), y cuenta con un VAB per cápita superior al promedio nacional (un
191% adicional), ello ha sido suficiente para reducir su tasa de pobreza de 44% el 2004 a
10% el 2012. Pero, Ayacucho creció un 96%, pero redujo su pobreza solo de 76% a 53%,
para el periodo en cuestión. Otro ejemplo se da en las regiones de Ucayali e Ica, con un
gasto público promedio per cápita de S/. 1 705 y S/. 1 683, respectivamente, por debajo del
promedio nacional (S/. 1 984), pero con mejores resultados en la reducción de la pobreza
monetaria.
Por lo señalado anteriormente, se plantea como objetivo estudiar, para el caso peruano, si
el gasto público ha tenido un efecto significativo en la reducción de la pobreza monetaria,
sobre todo al nivel departamental, donde hemos encontrado resultados heterogéneos.
1 “Pattern of growth”.
7Además, revisando la literatura científica, no se ha encontrado estudio similar para el caso
peruano en el nivel departamental.
Para alcanzar el objetivo planteado, nos basamos en el trabajo de Ferreira, Leite, Ravallion
(2007) sobre los determinantes de la pobreza en Brasil. La hipótesis que se propone es la
siguiente: “el gasto público ha contribuido a la reducción de la pobreza monetaria en el
Perú”.
Para contrastarla con los datos observados, utilizamos un panel dinámico para realizar las
estimaciones econométricas, donde la variable a explicar es el logaritmo de la pobreza
monetaria. Planteamos una serie de modelos que incorporan el rezago de la pobreza, la
tasa de crecimiento del PBI per cápita, la tendencia del tiempo, el gasto público, las variables
institucionales, las políticas (descentralización, inflación, cambio de gobierno) y las variables
de las condiciones iniciales (tasa de analfabetismo, de conexión a agua potable, entre
otros).
El panel dinámico permite reducir el problema de la omisión de variables no observadas al
tomar las primeras diferencias, enfrentando también los problemas del modelo de
causalidad inversa y de condición endógena de variables (se usa el rezago de las variables
independientes). 2
El análisis se da en el nivel regional para los años 2004 y 2012, pues es a partir de 2004 se
tiene una medición oficial y estándar de la pobreza en este nivel. Por otro lado, el gasto
público considerado es la totalidad del gasto público per cápita en la región. Además, por
límites en una clasificación oficial histórica similar del gasto público, este no se ha podido
diferenciar por sectores, funciones o genérica de gasto (inversiones o gasto corriente) en el
nivel regional3.
2 Roodman (2006), Monteero (2010), y Arellano and Bond (1991)
3 Esto ha limitado diferenciar el presupuesto público según categoría de gasto o funcional que sea comparable
con períodos anteriores a 2009. El clasificador se puede diferenciar por categoría de gasto: gasto corriente,
gasto de capital y deuda, o funcionalmente —es decir, a qué se destina el gasto—, por ejemplo: educación,
salud, transporte, vivienda, entre otros.
8El resultado obtenido del análisis nos lleva a aceptar la hipótesis. El gasto público ha sido un
instrumento que ha ayudado a la reducción de la pobreza, convirtiéndose en un importante
instrumento de política en control del Estado. Además, el gasto público per cápita presenta
un mayor aporte en comparación con variables como el crecimiento, la desigualdad y las
condiciones iniciales de desarrollo. Por otro lado, este efecto es relevante tanto si se gasta
en el nivel nacional o en el subnacional.
Finalmente, para una mejor comprensión el trabajo se ha estructurado en siete partes. La
primera expone el contexto general, donde se contextualizarán las condiciones económicas
que se presentaron en el período de análisis. Luego, en una segunda parte, se presentará el
marco teórico y empírico, abordando preguntas claves como: ¿qué se entiende por pobreza
y gasto público? y ¿cuál es el marco teórico de sus relaciones y causalidades?, considerando
los estudios científicos realizados a la fecha. En la tercera parte, se plantea la hipótesis
basada en la propuesta del modelo de causalidad y se propone una estrategia de
investigación para demostrar o rechazar la hipótesis. En la cuarta se presenta la
metodología de estudio. En la quinta se exponen los resultados. Luego, en una sexta parte,
se muestran las conclusiones, y finalmente, se presentan recomendaciones derivadas de la
investigación.
9I. CONTEXTO GENERAL
Desde inicios del siglo XXI, el Perú viene pasando por procesos sociales y económicos
importantes. El primero es el crecimiento sostenido de la economía, con un promedio de
6,4% luego de dos décadas de crisis4. Este crecimiento posibilitó el incremento sustancial
de las recaudaciones y del gasto no financiero del gobierno general567, que pasó de S/.
39 000 millones en 2004 a S/. 76 000 millones en 2012 (a soles de 2004, gráfico 1.1).
Además, la tasa de pobreza monetaria nacional disminuyó de manera sustancial, de 58,7%
en el año 2004 a 25,8% en el año 2012. El segundo momento se inicia en el año 2002 con el
proceso de descentralización8, cuando se crean los gobiernos regionales y se avanza en la
desconcentración del gasto público9. Es así como, en el período 2004-2012, la participación
en el gasto de los gobiernos subnacionales se incrementó de 24% a 42%, con relación al
gasto total ejecutado por el sector público.
4 Ver Anexo 1.
5 El gasto público no financiero está definido por el gasto del gobierno general deducidos los pagos de
intereses. Glosario MEF (www.mef.gob.pe).
6 Gasto del gobierno general “corresponde a la utilización de recursos por parte de las entidades del gobierno
central y del resto de entidades del gobierno general, incluyendo pago de intereses, que son financiados por
cualquier fuente de financiamiento. Excluye la amortización del principal de la deuda”. Glosario MEF
(www.mef.gob.pe).
7 El gobierno general está compuesto por el gobierno central y el resto de entidades del gobierno general
(como son los organismos reguladores, supervisores y de registros públicos y los gobiernos locales).
8 Pro Descentralización, 2012, y Azpur, Ballón, Chirinos, Bacay Távara, Gerardo (2006).
9 Incidió también el incremento del canon por el incremento de los precios de los minerales y del volumen de
producción por la entrada de importantes proyectos extractivos. Para mayor información sobre el aporte del
canon en las regiones, ver Anexo 2.
10
Gráfico 1.1
Perú: Tasa de pobreza monetaria, Gini (ingreso), gasto total ejecutado (tres niveles de
gobierno), gasto de capital ejecutado (tres niveles de gobierno) y tasa de
desconcentración del gasto público.
Período: 2004-2012
Fuente: INEI-SIRTOD. MEF-SIAF.
Elaboración propia.
Por su parte, el gasto público social10 no previsional11 se incrementó en 150%, es decir, pasó
de S/. 22 274 millones en 2004 a S/. 49 716 millones en 2012. Pero es importante considerar
que la participación del gasto social respecto del gasto no financiero del gobierno general
disminuyó sostenidamente del 57% en 2004 a 50% en 2012 (ver gráfico 1.2). Además, el
gasto social en el Perú presentó una de las menores participaciones respecto del PBI: 10%
en 2009, que en el resto de América Latina. En cambio, en países como Brasil, Argentina y
Uruguay el gasto social fue mayor al 20% del PBI, y son estos países los que presentaron los
10 De acuerdo con el MEF, el gasto social está compuesto por: educación básica (inicial y primaria), salud
básica, alimentación y nutrición y agua y saneamiento, y el conjunto de actividades o proyectos de carácter
social que no están considerados dentro del gasto social básico, como por ejemplo: educación secundaria.
11 Es decir, no consideran el pago de pensiones.
11
mayores ingresos tributarios respecto del PBI, por encima del 18%, mientras que el Perú
recaudó el 12%. Mayor detalle se puede ver en el Anexo 3.
Gráfico 1.2.
Gasto público y social según grandes componentes 1/2/
Nota:
1/ Considera una taxonomía del gasto social basada en registros típicos del clasificador funcional
programático; incluye gastos en inversiones y corrientes que correspondan al clasificador de gasto social
elaborado por el MEF.
2/ Considera el gasto de los tres niveles de gobierno central (nacional y regional) y el resto del gobierno
general (gobiernos locales y organismos supervisores¸ entre otros) sin considerar el gasto para el pago de la
deuda.
Fuente SIAF- MEF (ENE2013). Elaboración propia.
Además, para el período 2004-2012, en el nivel nacional se desarrollaron procesos como el
crecimiento económico, el aumento del gasto público y la disminución de la pobreza
monetaria. Pero sus efectos fueron heterogéneos en el nivel departamental. En el cuadro
12
1.1 se muestran los resultados por departamentos para el período 12 2004-2012 y se
distinguen tres grupos, según gasto público per cápita13, encontrándose lo siguiente:
 El primer grupo está conformado por tres departamentos: Lima, Moquegua y Madre
de Dios, cada uno con un gasto per cápita mayor a los S/. 3 000. Moquegua y Madre de
Dios destacan porque han disminuido su pobreza monetaria en 34 y 27 puntos
porcentuales respectivamente. Además, con el objetivo de diferenciar el avance en la
reducción de la pobreza en las regiones se crea el índice de reducción de la pobreza,
que tiene como finalidad medir el avance de reducción de la pobreza, proporción de
pobreza reducida en la región respecto al total que podía reducir. Ejemplos:
Moquegua14 ha reducido una proporción -76,72% y Madre de Dios15 ha reducido -
89,25%. Respecto de su crecimiento económico, Moquegua creció 25% entre 2004 y
2012 (menor al promedio acumulado, 69%), pero continúa teniendo el mayor valor
agregado per cápita (S/. 13 932 por persona), que es casi el triple del promedio
nacional. Por otro lado, la economía de Madre de Dios creció en 53% (más que
Moquegua pero menos que el promedio nacional) y alcanzó un VAB per cápita un poco
mayor al promedio nacional, pero menor al de Moquegua. Finalmente, Lima, a pesar
de partir al mismo nivel de pobreza que Moquegua en 2004, no ha reducido en la
misma proporción su pobreza, pues tiene un índice de -65,67%, y tuvo una tasa de
crecimiento de más del triple que Moquegua.
 En el grupo II, se encuentran los departamentos de Tacna, Cusco, Tumbes, Pasco,
Ancash y Ayacucho, que han gastado en promedio entre S/. 2 000 y S/. 3 000 por
12 Se escoge este período porque la información oficial (INEI) disponible del nivel de pobreza por
departamento y comparable se cuenta a partir de 2004.
13 La fuente es el SIAF Amigable del MEF, donde se encuentra información del gasto público para los tres
niveles de gobierno: nacional, regional y local, y por departamento. Como la metodología de clasificación
presupuestal cambió el año 2009, no se puede se puede diferenciar el gasto por la genérica de gasto
(inversión, deuda, entre otros) o por funcional (educación, vivienda, saneamiento, cultura, entre otros) y que
sean comparables en el período en análisis.
14 Moquegua ha reducido una proporción de [(10-44)/44].
15 Madre de Dios ha reducido en [(3-30)/30].
13
persona, monto mayor que el promedio nacional. En el caso de Ayacucho y Ancash, sus
resultados en la disminución del índice de reducción potencial de la pobreza están por
debajo del promedio. El departamento de Pasco tiene un crecimiento muy por debajo
del promedio nacional (27% respecto de 69%) y cuenta con un VAB per cápita mayor al
promedio nacional (30% más), pero esto no le ha bastado para reducir su tasa de
pobreza como en las otras regiones con tasas similares (por ejemplo, Cusco). El
departamento de Ayacucho alcanzó un crecimiento mayor al promedio nacional, pero
su VAB per cápita es menor al promedio nacional.
 El grupo III, incluye dieciséis departamentos con un gasto público per cápita entre los
S/. 1 000 y S/. 2 000. En este grupo destacan los departamentos de Ucayali e Ica, con
gastos promedios per cápita de S/. 1 705 por persona y S/. 1 683 por persona, debajo
del promedio nacional de S/. 1 984 por persona, pero tienen una importante reducción
de la pobreza monetaria en términos absolutos y respecto del índice de reducción
potencial de la pobreza. En el caso de Ucayali, presentó una tasa de crecimiento
económico menor que el promedio y tiene un VAB per cápita también menor al
promedio, pero, aun así, sus resultados son importantes.
14
Cuadro 1.1
Relación entre gasto público per cápita, pobreza monetaria y crecimiento económico en los departamentos, entre el período
2004-2012 en nuevos soles por persona y porcentajes.
GASTO PÚBLICO PER CÁPITA
POBREZA MONETARIA POR
DEPARTAMENTO CRECIMIENTO ECONÓMICO
GRUPOS Departamento
Veces que
creció el
gasto
público per
cápita.
2012/2004
Promedio
gasto público
per cápita.
Anual 2004-
2012
(soles/person
a)
Promedio
departamento
XI /Promedio
total de
departamento
s *
Pobreza
promedi
o 2004-
2005
Pobreza
promedi
o 2012-
2011
Variació
n de la
pobreza
Índice de
reducció
n de la
pobreza
** ***
Tasa de
crecimient
o
acumulado
2004-2012
(VAB
precios
constantes
)
VAB per
cápita,
promedi
o 2004-
2012
Promedio
departamento
XI /Promedio
total de
departamento
s
I GRUPO
Lima 1,4 4 167 210% 44 15 -29 -65,67% 90% 8 982 188%
Moquegua 5,1 3 775 190% 44 10 -34 -76,72% 25% 13 932 291%
Madre de Dios 4,6 3 541 179% 30 3 -27 -89,25% 53% 5 632 118%
II GRUPO
Tacna 3,9 2 690 136% 43 14 -29 -67,00% 52% 7 410 155%
Cusco 7,2 2 333 118% 62 26 -37 -58,69% 138% 3 633 76%
Tumbes 4,0 2 273 115% 30 13 -17 -56,90% 79% 3 649 76%
Pasco 3,2 2 256 114% 69 41 -28 -40,22% 27% 6 225 130%
Áncash 3,8 2 095 106% 59 27 -31 -53,51% 37% 5 577 117%
Ayacucho 5,0 2 078 105% 76 53 -23 -30,24% 96% 2 624 55%
III
GRUPO
Amazonas 4,6 1 980 100% 73 45 -29 -39,07% 85% 2 675 56%
Apurímac 4,3 1 865 94% 72 56 -16 -22,37% 85% 1 778 37%
Huancavelica 4.6 1 832 92% 93 52 -41 -43.85% 38% 3,037 64%
15
GASTO PÚBLICO PER CÁPITA
POBREZA MONETARIA POR
DEPARTAMENTO CRECIMIENTO ECONÓMICO
GRUPOS Departamento
Veces que
creció el
gasto
público per
cápita.
2012/2004
Promedio
gasto público
per cápita.
Anual 2004-
2012
(soles/person
a)
Promedio
departamento
XI /Promedio
total de
departamento
s *
Pobreza
promedi
o 2004-
2005
Pobreza
promedi
o 2012-
2011
Variació
n de la
pobreza
Índice de
reducció
n de la
pobreza
** ***
Tasa de
crecimient
o
acumulado
2004-2012
(VAB
precios
constantes
)
VAB per
cápita,
promedi
o 2004-
2012
Promedio
departamento
XI /Promedio
total de
departamento
s
Arequipa 3,4 1 718 87% 34 12 -23 -65,83% 85% 7 994 167%
Callao 6,0 1 712 86% 44 15 -29 -65,67% 90%
Ucayali 2,8 1 705 86% 59 13 -46 -77,42% 65% 3 957 83%
Ica 2,7 1 683 85% 39 9 -29 -75,62% 122% 6 808 142%
Loreto 3,3 1 468 74% 75 45 -30 -39,90% 54% 3 436 72%
Puno 3,8 1 397 70% 77 38 -39 -51,08% 58% 2 736 57%
San Martín 3,8 1 391 70% 68 30 -38 -55,32% 88% 2 814 59%
Junín 2,6 1 366 69% 59 24 -35 -59,41% 61% 4 212 88%
Cajamarca 4,5 1 358 68% 77 55 -22 -28,14% 24% 3 173 66%
Huánuco 4,1 1 287 65% 82 50 -32 -39,53% 47% 2 070 43%
Lambayeque 2,9 1 248 63% 58 28 -30 -51,69% 67% 3 823 80%
La Libertad 3,2 1 210 61% 54 30 -24 -44,46% 84% 4 677 98%
Piura 3,6 1 168 59% 72 35 -37 -51,18% 84% 3 910 82%
Promedio
departamentos 3,6 1 984 100.00% 60 30 -30 -50,43% 69% 4 782 100%
Fuente: INEI-SIRTOD. MEF-SIAF.
16
Elaboración propia.
Nota.
*) Calcula la distancia del gasto de la región y el promedio nacional de las regiones. Se calcula: Promedio del gasto per cápita de la región i/ Promedio del gasto
per cápita del total de regiones del país.
**) Es decir que disminuyó la pobreza en el 75% del total que podía disminuir. El índice de reducción de la pobreza se calcula: (Pobreza inicial-pobreza
final)/Pobreza inicial *100%.
***La celda sombreada significa que alcanzó un índice mayor a 75%.
17
Pero, aun cuando se muestran avances en la disminución de la pobreza monetaria y un
incremento del presupuesto público se reconocen algunos retos a resolver en la lucha para
disminuir la pobreza y la mejora del accionar de la gestión pública. Como bien señala el
Ministerio de Economía y Finanzas en el MMM 2014-2016: “aun cuando se encuentran
mejoras en ciertos indicadores agregados, se siguen manteniendo brechas importantes en
las zonas más pobres y excluidas del país, particularmente en la provisión de bienes y
servicios públicos con calidad. La débil vinculación entre las decisiones de asignación
presupuestal y el logro de los resultados, plantea la necesidad de una reforma de la gestión
pública en general y del sistema de presupuesto en particular” (cursivas propias, p. 7).
Finalmente, con los límites de la información del cuadro 1.1 y de su lectura al vincular la
reducción de la pobreza, el gasto público y el crecimiento, se propone estudiar a
continuación si el gasto público efectivamente aportó a la reducción de la pobreza
monetaria en los departamentos del Perú.
18
II. MARCO TEÓRICO
2.1. La definición de la pobreza, tipos y determinantes
La definición de la pobreza ha llevado a los investigadores del tema a un debate no cerrado,
pero donde se tienen algunas convenciones en su definición. Pues clasificar que alguien vive
en situación pobreza obliga a tener una apreciación del nivel de vida y establecer las
causalidades que han llevado a no gozar de ese nivel de vida, sobre el cual existen
valoraciones. La diversidad y complejidad de las valoraciones ha llevado a que existan
muchas maneras de definirla, y esto se plasma como un desafío a la política pública, ya que
existe una profunda asociación entre sus causas (multidimensional) y las soluciones que se
plantean (Alcock, 1997). Dicho esto, a continuación, describimos brevemente las
definiciones de pobreza más conocidos según entidad que lo impulsa.
 Para el Banco Mundial (1990), la pobreza es definida como “la incapacidad para
alcanzar un nivel de vida mínimo”, de esta manera se establece un nivel basado en
el consumo que consta de dos elementos: (i) el gasto necesario para acceder a un
estándar mínimo de nutrición y otras necesidades muy básicas, y (ii) una cantidad
que varía de un país a otro que refleja el costo que tiene la participación en la vida
diaria de las sociedades. El primer elemento se calcula observando los precios de los
alimentos que constituyen las dietas de los pobres. El segundo elemento es difícil de
medir, pues la instalación de desagüe en las viviendas del hogar es un lujo en unos
países y en otros es una necesidad. Frente al desafío de medir la pobreza, se valoró
solo el primer elemento como Paridad de Poder Adquisitivo (PPA) y aquellos con
ingreso per cápita menor a US$ 370 fueron considerados “pobres”, mientras
aquellos con menos de US$ 275 al año fueron considerados “extremadamente
pobres”.
 En el año 1997 el PNUD ya definía a la pobreza desde una mirada multidimensional:
consideraba a la pobreza como la incapacidad de las personas de vivir una vida
tolerable. Entiéndase ello como la capacidad de contar con una alimentación
adecuada, un lugar donde vivir y gozar de buena salud, también tener educación y
19
disfrutar de un nivel de vida decente. Además, se debe contar con otros elementos,
como: la seguridad personal, la libertad política y de asociación, el respeto a los
derechos humanos, la garantía de poder tener acceso a un trabajo productivo y bien
remunerado, y la participación en la vida comunitaria.
 En los años 1999 y 2000, Amartya Sen propuso una mirada multidimensional de la
pobreza desde el enfoque de capacidades. El autor define que la pobreza consiste
en algún grado de privación que impide el desarrollo pleno de las capacidades y las
libertades, donde la superación de estas privaciones está asociada a los ingresos
como un instrumento para adquirir cosas. Pero el valor de las cosas estará
determinado por lo que la gente puede conseguir en términos de su propia vida.
Una paradoja sería, por ejemplo, no ser pobre monetario y no poder acceder a un
servicio de salud adecuado. Por lo tanto, entiéndase que el autor no niega la
importancia del consumo de bienes o los ingresos que pueda tener un individuo,
sino lo que pueda realizar o alcanzar la persona con dichos recursos, en otras
palabras, los bienes o los ingresos son instrumentos, mas no fines.
 En la actualidad, para el caso peruano, el Instituto Nacional de Estadística-INEI es la
entidad oficial que calcula pobreza en el Perú. Para ello considera como pobres
monetarios a las personas que residen en hogares cuyo gasto per cápita es
insuficiente para adquirir una canasta básica de alimentos y no alimentos (vivienda,
vestido, educación, salud, transporte, etc.). Son pobres extremos aquellas personas
que integran hogares cuyos gastos per cápita están por debajo del costo de la
canasta básica de alimentos.
A continuación con el objetivo de avanzar en el entendimiento de los determinantes dela
pobreza 16 , se presentará un resumen de trabajos empíricos, para el caso peruano e
internacional, en las últimas dos décadas, ordenados cronológicamente.
16 A pesar de la gran diversidad de definiciones de pobreza, se encuentran en común términos como
necesidad, carencia, privaciones, estándares de vida, insuficiencia de recursos, entre otros.
20
En el ámbito internacional
Herrera y Roubaud (2002) desarrollaron un estudio de la evolución de la pobreza en el
tiempo y los factores que la afectan, en Madagascar, entre los años 1997 y 1999. La
situación de la pobreza se presenta de dos formas: i) “permanente” y ii) “transitoria”. Los
autores demuestran que el acceso a servicios públicos reduce significativamente la
probabilidad de caer en una situación de pobreza “permanente”; además, aumenta la
probabilidad de salir de la pobreza de los hogares que son pobres.
Calderón y Servén (2004), para una muestra de países para el período 1960-2000,
corroboraron que el crecimiento está positivamente afectado por la infraestructura, y la
desigualdad del ingreso se reduce con una mayor cantidad y calidad de estos activos.
Además, construyeron índices en el nivel nacional de la cantidad y la calidad de la
infraestructura pública. El índice de la cantidad de infraestructura se basa en el número de
líneas telefónicas, capacidad de generación eléctrica y la longitud total de las carreteras por
km2, mientras que el índice de la calidad de la infraestructura se basa en el tiempo de espera
de una conexión telefónica, la proporción de carreteras asfaltadas en total y la eficiencia de
la generación de electricidad. Además, encuentran que la cantidad de la infraestructura,
aunque no la calidad, tiene un impacto grande y estadísticamente significativo en el PIB.
Ferreira, Leite, y Ravallion (2007) identifican los distintos mecanismos donde el crecimiento
económico afecta a la reducción de la pobreza. Los autores, basados en sus estudios de
casos para Brasil y la India, resaltan el rol el sector de servicios en el crecimiento económico.
Asimismo, para los casos de Brasil, China y la India, son importantes los stocks iniciales de
capital humano para la reducción de la pobreza. Además, los investigadores evidencian que
los niveles iniciales de participación política (a través de los sindicatos) se correlacionan
positivamente con mayores elasticidades de crecimiento posteriores. En tercer lugar, para
el caso de Brasil plantean que la reducción de la pobreza responde a los grandes cambios de
políticas, como son el control de la inflación y la introducción de las políticas de gasto social
más progresistas.
21
Mehmood y Sadiq (2010), en su estudio sobre Pakistán, en el período 1976-2010, utilizan el
ECM model and Johnson Cointegration test. Demuestran que los gastos del gobierno
estimulan la economía en el largo plazo a través del aumento de la demanda agregada.
Además, comprueban que existe una relación entre la pobreza y el gasto del gobierno, con
las remesas y el capital humano; esta relación es de largo plazo. Donde el gasto público y la
pobreza tienen una relación inversa. Además, el gasto público o el gasto se relaciona
positivamente con el crecimiento económico de largo plazo, pero, en el caso de los países en
desarrollo como Pakistán, el equilibrio fiscal o el presupuesto se logran a través de poner
freno a los gastos de desarrollo que afectan negativamente la productividad y la eficiencia
económica del sistema.
Por otro lado, según un informe de la CEPAL17 del año 2010, la variación de las tasas de
pobreza puede desagregarse en dos componentes: (i) el crecimiento del ingreso medio de
las personas, efecto crecimiento, y (ii) los cambios en la forma en que se distribuye este
ingreso, efecto distribución. Esta descomposición permite conocer si el cambio en los
ingresos que generó una variación en la tasa de pobreza forma parte de una tendencia
generalizada en todos los grupos de ingreso o es algo que afectó con mayor especificidad a
los grupos pobres.
En el documento “Gestión de los riesgos de fenómenos meteorológicos extremos y
desastres para mejorar la adaptación al cambio climático” (Panel Intergubernamental de
Expertos sobre el Cambio Climático-IPCC 2012) se menciona que las pérdidas económicas,
incluidas las aseguradas, causadas por desastres relacionados con fenómenos
meteorológicos, climáticos y geofísicos, son mayores en los países desarrollados. Sin
embargo, las tasas de letalidad y las pérdidas económicas, expresadas como proporción del
producto interno bruto - PIB, son mayores en los países en desarrollo. Además, el aumento
de la exposición de las personas y los bienes económicos ha sido la principal causa del
incremento a largo plazo de las pérdidas económicas —y, por ende, del incremento de la
pobreza— causada por desastres relacionados con fenómenos meteorológicos y climáticos.
17 CAPÍTULO I. Pobreza, desigualdad y ciclo de vida.
22
Por lo tanto, se espera un impacto en el nivel de pobreza en caso que no se tomen las
medidas necesarias.
Lustig, Gray-Molina, Higgins, Jaramillo, Jiménez, Paz, Pereira, Pessino, Scott y Yañe (2012)
miden en su trabajo el impacto de los impuestos directos, los impuestos indirectos, las
subvenciones y el gasto social (transferencias de efectivo, los alimentos y las transferencias
en especie en materia de educación y salud) sobre la desigualdad y la pobreza. Encontrando
que la magnitud de la reducción de la desigualdad inducida por los impuestos directos y las
transferencias es pequeña (2 puntos porcentuales en promedio), especialmente cuando se
compara con la que se encuentra en Europa Occidental (15 puntos porcentuales en
promedio).
En el ámbito nacional
Escobal, Saavedra y Torero (1999) encontraron para el caso peruano (a través del análisis
de modelos probit y de regresiones de gasto) que variables como educación y el tamaño de
la familia son importantes para tipificar el estado de pobreza de los individuos. Asimismo,
su análisis permitió confirmar que el acceso al crédito y a la tenencia de activos puede ser
utilizados como colaterales, generando un efecto positivo sobre el gasto y sobre la
probabilidad de no ser pobres. Además, encontraron evidencia estadística que muestra que
variables del capital público y organizacional, como la membresía a las organizaciones y el
acceso a los servicios públicos básicos, tales como agua, desagüe, electricidad y telefonía,
tienen un impacto similar. En este sentido, su análisis empírico es consistente con la visión
de que la falta de acceso a ciertos activos claves que generan flujos de ingreso suficientes a
una parte de la población se encuentran detrás del problema de la pobreza.
Chacaltana (2006) identifica los grupos diferenciados de pobres crónicos y de pobres
transitorios para el caso de Perú18. Los pobres crónicos son pobres por mucho tiempo. Entre
sus características se encuentran el hecho de que provienen de hogares rurales o son
18 Trabajos previos sobre los componentes crónicos y los componentes transitorios de la pobreza han sido
planteados por Beccaria y Minujin (1985) y Katzman (1989).
23
invasores recientes de la ciudad, los padres cuentan solo con educación primaria, y
fundamentalmente, carecen de activos productivos. Los pobres transitorios tienen, en
cambio, mayor acceso a los activos productivos, especialmente a tierras con título en el
campo, pero se ven afectados por shocks del tipo microeconómico que afectan el valor de
estos activos. En particular, los shocks naturales, de salud y accidentes y los shocks laborales,
tienen un impacto significativo sobre la probabilidad de caer en pobreza
Mendoza y García (2006) encuentran que el crecimiento económico ha permitido una
elevación sustantiva de la recaudación, que explica el notable crecimiento de los recursos
del Canon y el Foncomun que se transfieren a los gobiernos sub nacionales; así como la
elevación de los salarios públicos; todos estos elementos contribuyen a reducir la pobreza.
Logrando como resultado, en primer lugar, la elevación del empleo y, en segundo lugar, el
gasto social, los ingresos promedios de las familias peruanas se han elevado y, en
consecuencia, los índices de pobreza se han reducido. La reducción de la pobreza, sin
embargo, para los autores no ha sido sustantiva para el periodo de análisis 2001-2005.
Por su parte, Zegarra, Orihuela y Paredes (2007), usando datos de la Encuesta Nacional de
Hogares - ENAHO de los años 2003 y 2004, miden el impacto de la minería en distintos tipos
de hogares. El estudio muestra que el impacto de la minería es distinto en los hogares
rurales y urbanos. Por un lado, existe una asociación positiva de la minería con los ingresos
y gastos de las familias urbanas, pero no de las familias rurales. Por lo tanto, cuestionan la
visión pesimista que plantea la relación negativa entre minería y el dinamismo de los
ingresos en el nivel local. Por otro lado, encontraron correlaciones negativas en el acceso a
servicios de agua y desagüe y una mayor incidencia potencial de enfermedades crónicas y
agudas, especialmente en los hogares urbanos con presencia minera.
Loayza (2008) encuentra para el caso peruano que los virajes más importantes del
crecimiento económico se han debido a cambios en la productividad total de los factores,
más que a la mera acumulación de capital. Específicamente, él concluye que la recuperación
del crecimiento económico en el Perú desde los años 1990 se ha debido sobre todo al
proceso de reformas estructurales y de estabilización que se comenzaron desde entonces.
24
Además, señala que el futuro del crecimiento en el país depende de si este proceso se
continúa y profundiza.
García y Céspedes (2011) desarrollan un estudio para el caso peruano donde demuestran
una relación empírica entre el crecimiento económico y la pobreza monetaria, para la
primera década del año 2000. Mediante la aplicación de diversas metodologías plantean
que el crecimiento económico ha favorecido más a la población que vive en situación de
pobreza monetaria y que el mayor aporte en la disminución de la pobreza monetaria se da
mediante el crecimiento económico y, en menor medida, en la reducción de la desigualdad.
Por su parte Mendoza, Leyva y Flor (2011). El Perú en 2010 es un país más desigual que a
inicios de la década del ochenta, al comparar la distribución del ingreso, aproximado desde
las cuentas nacionales con los ingresos reales promedio de los trabajadores independientes
y auto empleados, del campo y la ciudad. La explicación del problema parece estar en: i) el
estilo de crecimiento económico de una economía abierta fundamentada en la exportación
de productos primarios y ii) en la incapacidad del Estado para modificar, a través de la
política fiscal, la distribución del ingreso generada por el mercado; iii) el crecimiento
peruano de las últimas décadas ha resultado en una estructura productiva muy
heterogénea; iv) se tiene un problema de empleo suficiente y de calidad, pero
directamente asociado a la existencia de muy bajos niveles de productividad; v) otro
problema importante es la falta de integración geográfica, que permite el crecimiento de la
desigualdad territorial y sofoca la posibilidad de un mercado interno. Ello a su vez refuerza
la dinámica de crecimiento hacia afuera y los mecanismos por los cuales el crecimiento
económico beneficia solo a ciertas regiones y genera desigualdad.
Aparicio, Jaramillo y San Román (2011) investigan para el caso peruano el rol de la
infraestructura en la reducción de la pobreza en el corto y en el largo plazo, encontrando
que la mayoría de los impactos de la infraestructura sobre la pobreza son de largo plazo. No
obstante, es importante indicar que la evidencia empírica también respalda que la
infraestructura puede afectar a la pobreza en el corto plazo.
25
Vásquez (2012), propone emplear el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) en lugar que
el de Pobreza Monetaria para el caso peruano. Esto para afinar el diseño de políticas
sociales y de responsabilidad social, y lograr incluir a más personas y de mejor manera.
Además, identifica errores de eficacia en los programas sociales por ejemplo del Programa
del Vaso de Leche, 1.12 millones de personas usan esta ayuda y no les corresponde. El costo
económico de la ineficacia de sólo cuatro programas sociales equivale a más de S/. 578
millones del presupuesto público.
2.2. La relación entre el gasto público y la pobreza
Según el Glosario del Ministerio de Economía y Finanzas, el gasto público según la
categoría19 de gasto está clasificado en: gasto corriente, gastos de capital y el servicio de la
deuda. Específicamente:
a) Los gastos corrientes son las erogaciones destinadas a las operaciones de
producción de bienes y prestación de servicios, tales como gastos de consumo y
gestión operativa, servicios básicos, prestaciones de la seguridad social, gastos
financieros y otros; por ejemplo el pago de los sueldos de los profesores, médicos,
el pago de los servicios de agua y luz para los establecimientos públicos.
b) Los gastos de capital son las erogaciones destinadas a la adquisición o producción
de activos tangibles e intangibles y a inversiones financieras en la entidad pública,
que incrementan el activo del sector público y sirven como instrumentos para la
producción de bienes y servicios. Es aquí donde se consideran las inversiones
públicas, por ejemplo la construcción de puentes, colegios, carreteras, centros de
salud.
19 Por categoría de gasto no es la única manera de clasificar. Mayor información sobre clasificadores de
gasto, desde 2009, se puede encontrar en:
http://www.mef.gob.pe/index.php?option=com_content&view=article&id=356&Itemid=100290
26
c) Finalmente, el servicio de deuda consiste en las obligaciones por concepto del capital
o principal de un préstamo que se encuentra pendiente de pago, así como de los
intereses, comisiones y otros derivados de la utilización del préstamo. En adelante,
cuando se hable de gasto público, se deberá considerar la erogación total salvo que
se especifique otra consideración en el texto.
La discusión del efecto del gasto público (general) en la reducción de la pobreza tiene como
fondo la discusión del crecimiento económico y el rol del Estado en economías capitalistas,
Zegarra y Minaya (2008). En particular, tomamos como válidos los modelos
macroeconómicos de crecimiento endógeno orientados a superar las limitaciones del
modelo neoclásico de crecimiento basado en el cambio tecnológico exógeno y el
incremento de los factores de producción en un contexto de mercados libres y perfectos
[Easterly y Levine (2001), Barro (1990), y Barro y Salai-Martin (1995)]. Más allá de estos
modelos de tipo macro para el conjunto de las economías nacionales, para el presente
estudio utilizo los estudios de nivel departamental y empíricos en la relación gasto público
y pobreza, y en particular los estudios que empiezan a evaluar el rol del Estado en el
crecimiento y la reducción de la pobreza (se puede encontrar un resumen de ellos en la
tabla 4.1 que se muestra más adelante).
El presupuesto del gobierno es potencialmente una de las herramientas más poderosas que
afectan los patrones de carencias, distribución y desarrollo de un país (BM, 2014). Además,
el impacto de la inversión pública se visualiza en los niveles micro y macro según Anderson,
Renzio y Levy (2006). En el nivel macroeconómico son cinco los canales por los que la
inversión pública puede afectar el crecimiento económico: (i) complementar el capital
privado; (ii) tener un efecto de atracción sobre las inversiones privadas (crowding in o
complementariedad) que hace que estas últimas eleven su disposición de capital en
proyectos con rentabilidad; (iii) aumentar la integración del mercado; (iv) aumentar la
demanda agregada, y (v) aumentar el ahorro nacional. En el nivel micro se genera un
impacto diferencial de la inversión pública en las empresas y los hogares. Por un lado, se
considera el efecto de la inversión pública sobre la cantidad disponible de bienes y servicios
27
en las familias, que afecta la función de utilidad de la familia y de las empresas. Por otro
lado, se considera el efecto en el diferencial de precios en los mercados de bienes y servicios
utilizados por las empresas y las familias, ocasionado por la inversión pública, y finalmente
el efecto neto en los ingresos de las familias para financiar las inversiones públicas.
El impacto del gasto público (general) sobre el crecimiento del ingreso también está sujeto
a sus rezagos. Si bien si los programas de transferencia están bien orientados, por lo general
tienen un impacto directo e inmediato en los pobres mediante el incremento de sus
ingresos, pero tanto las inversiones como el gasto corriente en la educación tienen un
efecto retardado. La mejora de los logros educativos aumenta las posibilidades de los
pobres para participar en el proceso de crecimiento en el futuro. Otro ejemplo, las
inversiones en infraestructuras pueden tener tanto un efecto directo e inmediato en los
ingresos laborales, como un efecto rezagado e indirecto a través de la formación de capital
humano (por ejemplo, el efecto de agua limpia en los resultados de salud); pero
considerando que no solo es inversión, pues sin el gasto corriente este no funcionaría, por
lo que también es importante para la provisión del servicio público. Otro ejemplo son las
inversiones en investigación agrícola, que pueden conducir a un aumento de la
productividad que afecta directamente a los ingresos de los agricultores pobres, o que
pueden tener un efecto indirecto sobre aquellos a través de alimentos más baratos o
salarios más altos como resultado de una mayor demanda de empleo agrícola y no agrícola
en las zonas rurales (Fan et al., 1999).
Wilhem y Fiestas (2005) exploran en su estudio que la asignación de presupuesto público
es un instrumento clave del gobierno para promover el desarrollo económico y reducir la
pobreza absoluta. Mediante el análisis de nueve países durante 1980 y 1990
“Operationalizing Pro-Poor Growth” (OPPG), encuentran que el gasto público como
porcentaje del PIB y en términos per cápita ayuda a disminuir la pobreza durante el período
analizado. Además, las tendencias del gasto público en sectores (educación, salud,
infraestructura y agricultura) afectan el crecimiento y la reducción de la pobreza.
28
La política del gasto público (general) orientada puede aumentar o disminuir un resultado
deseado en la pobreza, pero como se ha visto hasta acá los efectos pueden ser directos o
indirectos; se pueden ver en el corto o largo plazo. Además, en la conjunción con otros
factores puede potenciarse o disminuir sus efectos. Por ejemplo, un mejor acceso a
servicios de infraestructura básica (agua y saneamiento) tiene un papel importante en la
reducción de la desnutrición crónica20 y en la salud de mortalidad infantil. Del mismo modo,
la construcción de caminos rurales es fundamental para el acceso a la educación y la
inversión en educación puede mejorar el rendimiento marginal de los proyectos de riego.
Una mejor focalización de los servicios es esencial para llegar a los pobres. Las condiciones
específicas de cada país, tales como la urbanización, la demografía y los patrones de
pobreza regionales también pueden desempeñar un papel importante en la eficiencia del
gasto público. Por otra parte, los países con una mejor gobernabilidad tienden a tener un
crecimiento más rápido en el quintil más pobre que los países con menor gobernabilidad
(Wilhelm y Fiestas, 2005).
Por otro lado, según el informe del Banco Mundial “Decentralization and Poverty in
Mexico”21 (2007) para América Latina y el Caribe, el crecimiento agrícola tiene un gran
impacto para reducir la pobreza rural. También hay pruebas de que, en su mayor parte, la
población rural pobre en México deriva una gran parte de sus ingresos a fuentes no
agrícolas. Por lo tanto, los programas orientados a aumentar las oportunidades de empleo
e ingresos en los sectores rurales agrícolas y no agrícolas son, en principio, pro pobres
rurales, pero la selección del público objetivo de estos programas puede ser problemática.
Otro estudio importante encontramos en Ferreira, Leite y Ravallion (2007) muestran que la
elasticidad de la reducción de la pobreza está determinada por las condiciones iniciales,
históricas, y también por políticas públicas. En su estudio realizado para Brasil, Ferreira y
Ravallion (2008) encontraron que el sector servicios es más sostenible en la reducción de la
20 Cruzado (2012) señala que se encuentran impacto significativo en la lucha contra la desnutrición al
implementar el Programa Articulado Nutricional.
21 http://siteresources.worldbank.org/INTLACREGTOPPUBSECGOV/Resources/MXNewsletter-
CalidaddelGastoPublico-No4.pdf
29
pobreza que el crecimiento de los sectores agricultura o industria. Las elasticidades son
significativamente altas en estados donde las condiciones iniciales de salud (como tasa
mortalidad infantil) son mejores; también en Estados con mayor nivel de participación
política (medida como el porcentaje del personal que pertenece a un sindicato). Además, el
crecimiento económico está fuertemente asociado con la reducción de la pobreza y
representa una parte importante de la varianza en el resultado en la lucha contra la
pobreza, pero el impacto del crecimiento en un punto porcentual sobre los ingresos medios
de la pobreza no es igual en los países, o incluso en el mismo país en distintos períodos.
Pero, Volker (2005) pone la alerta del exceso del gasto público, pues este puede llevar a un
desequilibrio macroeconómico. No se puede llegar a una reducción de la pobreza sostenible
sin las medidas de estabilización macroeconómica, un crecimiento sostenido y una baja
inflación, lo que sin duda impacta en la reducción de la pobreza. Para un adecuado resultado
del gasto público, como veremos más adelante, es importante tener instituciones que
garanticen adecuadamente los derechos de la propiedad y eviten políticas que distorsionan
las decisiones de las inversiones en los agentes privados Acemogluh (2001) y Ravallion
(2007).
Otro punto a tener en consideración en los resultados que puede tener el gasto público,
especialmente el social, es el nivel de beneficio que da a los pobres respecto a los ricos, es
decir si es regresivo o no. Benedict Clements, Christopher Faircloth y Marijn Verhoeven
(2007) encuentran que el gasto social en el caso de Perú, en su mayoría es regresivo, y ha
contribuido poco a paliar esta desigualdad. Sin embargo, la proporción de las erogaciones
que recibe el 20% más pobre de los hogares varía marcadamente según la categoría del
gasto. Una parte del gasto —el destinado a la educación primaria y a programas de
asistencia social, entre otros— está bien focalizado, mientras que el resto, como el dirigido
a la educación superior y a la protección social, brinda escasos beneficios a los pobres.
Desde esta perspectiva, las opciones para que el gasto social favorezca en mayor medida a
los más necesitados incluyen las siguientes: i) seguir reformando los sistemas de protección
social para hacerlos menos onerosos y plenamente viables desde el punto de vista actuarial
30
(reduciendo por ende a largo plazo la proporción de gasto social que absorben); ii)
encarecer la educación superior para sus usuarios (y subsidiar a las familias de bajos ingresos
para garantizar su acceso); iii)mejorar la calidad de la educación secundaria para disminuir
las tasas de repetición, y iv) ampliar los programas focalizados de asistencia social.
Frente a todo lo desarrollado, en la tabla 2.1 se presenta un resumen las distintas
investigaciones por países realizadas sobre la relación del gasto público (general, por
sectores o inversión) y la reducción de la pobreza. Las investigaciones han analizado el
impacto del gasto público según sectores (educación, salud, infraestructura, agricultura,
una combinación de ellos), todo el gasto público (general) o inversiones en el crecimiento
económico y la reducción de la pobreza, con resultados distintos y que varían
significativamente en términos de los efectos y de la eficacia, ya que el impacto del gasto
público se ve limitado por diversos factores. Esto conlleva a reconocer que se necesita un
mayor análisis y comprensión de los factores para la reducción de la pobreza en el caso
peruano.
Tabla 2.1.
Impacto del gasto público en la reducción de la pobreza.
País Autor(es) Período
de análisis
Método
econométrico
utilizado
Sector público que aporta en la reducción de la
pobreza monetaria
Nigeria Ernest
Simeon O.
Odior (2014)
2004-2015 Modelos integrados
secuenciales y
dinámicos de
equilibrio general
(CGE con sus siglas
en Ingles)
Encuentra que la recolocación del presupuesto en
educación es importante para avanzar con el
crecimiento económico y reducir la pobreza.
India Jha (2011) Varios
años entre
1957-1994
Modelos de efectos
fijos y aleatorios, en
Panel
Educación: +
Salud: +
Diversos
países
Mehmood y
Sadiq (2010)
1976-2010 Modelo de
corrección del error
(inglés: Error
Correction Model)
Encuentran una relación positiva en el largo plazo
y corto plazo entre gasto público y pobreza.
Brasil Ferreira,
Leite y
1985-2004 MGE El crecimiento en el sector servicios tiene mayor
impacto que el crecimiento en agricultura o
industria. Las expansiones sustanciales en la
31
País Autor(es) Período
de análisis
Método
econométrico
utilizado
Sector público que aporta en la reducción de la
pobreza monetaria
Ravallion
(2007).
seguridad social y las transferencias de asistencia
social, a partir de 1988, representaron una mayor
proporción de la reducción general de la pobreza.
Uganda
y
Tanzania
Fan (2007) 2000/2001 Ecuaciones
simultáneas
Investigación en Agricultura R&D, educación
rural, infraestructura y otros servicios rurales son
importantes para la reducción de la pobreza.
Vietnam Fan, Lan y
Quang
(2004)
1992-2002 Ecuaciones
simultáneas
Tecnología: +
Infraestructura: +
Educación: +
México Cobacho y
Bosch (2004)
1970-2000 Diversos métodos
lineales de
estimación de datos
de paneles
Son positivos los retornos de la inversión pública
federal en la evolución de las tasas de mortalidad
infantil y de alfabetización de los estados
mexicanos.
Panel
países
Calderón y
Servén
(2004)
1960-2000 GMM-system
estimator with
internal instruments
Infraestructura: +
China Fan y Hazell
(2001)
1980-1997 Análisis de regresión Agricultura: +
Educación: ++
Salud:
Infraestructura: +
Panel de
países
Gommanee
et al. (2003)
1980-1998 Análisis de regresión Agricultura: +
Educación: +
Salud: +
Infraestructura:
Gana Dabla-Norri
y Matovu
(2002)
1999 CGE Dinámico Agricultura:
Educación: ++
Salud:
Infraestructura: ++
India Fan et al.
(1999)
1970-1995 Análisis de regresión Agricultura: +
Educación: +
Salud: +
Infraestructura: ++
Fuente: Wilhelm y Fiestas, 2005. Autores varios. Elaboración propia. Nota: + poco impacto, ++ impacto
moderado y +++ impacto importante.
32
El gasto público, pensado en los resultados que se logran en el ciudadano.
Un reto en la gestión pública es el logro de los resultados con los recursos escasos
asignados a actividades y proyectos del quehacer público, pues nada garantiza que un
gasto en sí mismo logre un resultado, como es la reducción de desnutrición crónica o
incremento de los logros de aprendizaje. Es así como nace el Presupuesto por Resultados
- PpR, que tiene como objetivo mejorar la eficiencia y eficacia del gasto público mediante
la vinculación del financiamiento de las entidades del sector público con los resultados
obtenidos, mediante el uso sistemático de información sobre el rendimiento (Robinson,
2009). En el Perú se viene implementando de manera progresiva desde 2007 mediante
la Ley de Presupuesto Público 2007. Se puede encontrar mayor información en Rodolfo
Acuña, Huaita y Mesinas (2012).
Finalmente, en el diagrama 2.1 resumimos los canales por donde el gasto público afecta
directamente a la condición de pobreza en una persona, y por ende en el hogar. Para ello,
se diferencian los canales y factores que afectan la reducción de la pobreza, según los
trabajos científicos revisados. Los canales son cuatros:
i) Provisión de servicios básicos, como educación, salud, carreteras, agua y desagüe y
electricidad (Escobal y Torero, 2000, 2002 y 2004; Herrea y Robaud, 2002; Aparicio,
Jaramillo y San Román, 2011).
ii) Transferencias directas; en el caso peruano, el programa Juntos (Lustig, Gray-Molina,
Higgins, Jaramillo, Jiménez, Paz, Pereira, Pessino, Scott and Yañe, 2012; Jaramillo y
Sánchez, 2012).
iii) El gasto en la reducción de vulnerabilidades y riesgos (PNUD 2011; IPCC 2012). Este
caso se diferencia del (i) por la importancia que da al cambio climático y abarca más
que los servicios básicos, los peligros relacionados con el clima, la vulnerabilidad y los
33
riesgos que “afectan directamente” las vidas de los más pobres, porque impactan en
sus medios de vida, en la reducción de las cosechas, en la destrucción de sus viviendas
y de forma indirecta, al aumentar los precios de la comida y la inseguridad
alimentaria22.
iv) Los tributos o impuestos que se cobran o dejan de cobrar. Los impuestos directos y los
impuestos indirectos afectan sobre la desigualdad y la pobreza [ver el trabajo de Lustig,
Gray-Molina, Higgins, Jaramillo, Jiménez, Paz, Pereira, Pessino, Scott and Yañe (2012)].
Además, Lagos (2014), en un estudio para América Latina, encontró que prácticamente
ningún país cambia su distribución de ingresos luego de pagados los impuestos; el Gini
de distribución de ingreso en América Latina en promedio es 0,54 y para los países de
la OCDE es 0,48; luego de impuestos el Gini de América Latina disminuye de 0,54 a 0,52,
y para los países de la OCDE disminuye de 0,48 a 0,29.
Estos canales de trasmisión están afectados por factores que determinan la relación entre
crecimiento económico y pobreza, que según la literatura revisada podemos agrupar en
cuatro tipos:
i) La primera es “la pista de desarrollo”, entendida como la composición de la estructura
de producción de la economía y las diferencias geográficas. Ravallion y Datt (1996 y
2007) encontraron evidencia de que, para la India, un crecimiento en la actividad
agrícola y de servicios tiene mayor impacto en la reducción de la pobreza que el sector
manufacturero. Por otro lado, Aryeetey y McKay (2007) encontraron evidencia de que
el impacto del crecimiento en la reducción de la pobreza en el caso de Ghana está
determinado por las diferencias regionales.
ii) El segundo grupo está determinado por las “condiciones iniciales”, entendidas por el
capital humano, la tasa de urbanización y el desarrollo de infraestructura, entre otros.
22 http://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/
34
Por ejemplo, Menezes-Filho y Vasconcellos (2007), en el caso de Brasil, encontraron
que la educación tenía mayor importancia para un crecimiento pro pobre.
iii) Las condiciones institucionales, como las políticas de gobierno, estabilización
macroeconómica, la redistribución, el desarrollo del mercado, entre otros. Acemogluh
(2001) encontró que los países con mejores instituciones garantizan adecuadamente
los derechos de la propiedad y evitan políticas que distorsionan las decisiones de las
inversiones en los agentes privados. Uno de los defensores de este punto es Dani Rodrik
(2003 y 2004), quien señala que “la calidad de las instituciones predomina sobre todo
lo demás. Si se neutraliza el efecto de las instituciones, la geografía tiene, como mucho,
un débil efecto directo en el ingreso, aunque otro efecto intenso pero indirecto a través
de ellas porque influye en su calidad. Análogamente, el comercio internacional produce
un efecto significativo en dicha calidad, pero no uno positivo y directo en el ingreso”.
Otro ejemplo es el control de la inflación, que es similar a una tasa regresiva y puede
distorsionar las decisiones de inversión de muchas maneras Ravallion (2007).
iv) El gasto público. Se encuentra evidencia de que el gasto público impacta en el
crecimiento económico y en la reducción de la pobreza, donde los resultados dependen
primero de la eficacia (es el logro del objetivo, donde su asignación este basado
preferiblemente en evidencias científicas) y luego de la eficiencia (relación entre un
producto y los insumos utilizados para el logro del producto); y de sus distintas categorías
de gastos (educación, salud, programas sociales, inversión).
35
Diagrama 2.1. Los canales del gasto público en la situación de pobreza en las personas.
Mejora de los ingresos/gastos
de las persona
Gasto
Público
Provisión de servicios básicos (colegios,
centros de salud, carreteras, agua,
desagüe y electricidad.
Escobal y Torero, 2000, 2002 y 2004
Herrea y Robaud, 2002
Aparicio, Jaramillo y San Román, 2011.
Transferencias. Programas sociales como
Juntos.
Jaramilo y Sánchez, 2012.
Tributo e Impuestos.
Lustig, Gray-Molina, Higgins, Jaramillo,
Jiménez, Paz, Pereira, Pessino, Scott and Yañe
(2012).
El gasto en la reducción de vulnerabilidades en
los hogares e individuos para brindar protección
contra riesgos.
PNUD 2011. IPCC 2012
Beneficia a las
Personas: Mejora
de la Calidad de
Vida
Incremento de la
capacidad productiva
de las empresas
Genera empleo para las
personas
Agranda
mercados
Leyenda:
Efecto corto plazo
Efecto mediano plazo
Efecto difuso
Incide en la
pobreza monetaria
Incremento de la
capacidad de las
personas
Crecimiento económico. Calderón y Sergen, 2004
Activos de capital públicos
Activos de capital
privados
Activos de
capital
socialOtros determinantes ocaracterísticas del hogar
Políticas públicas (macroeconómicas, redistributivas…)
Instituciones.
Dani Rodrik,
2003
Elaboración propia.
36
III. PLANTEAMIENTO DE LA HIPÓTESIS
El planteamiento del problema es ¿cuál es el aporte del gasto público en la pobreza
monetaria? y es la base fundamental que marcará el punto de partida de la investigación
y que permitirá identificar los modelos teóricos y estudios prácticos.
La hipótesis de investigación es para el caso de peruano, en el periodo 2004-2012, el
gasto público ha contribuido a la reducción de la pobreza monetaria en las regiones.
En términos funcionales la hipótesis es:
H0: El incremento del gasto del sector público genera una disminución
significativa de la pobreza monetaria del Perú. = 0
Dónde:
i= región del país.
t= año bajo análisis
Una vez planteada la hipótesis pasaremos a elegir el método de investigación (ver
capitulo IV) que más nos convenga. Luego se harán las pruebas correspondientes y se
demostrará o rechazará la veracidad (capítulo V) de la hipótesis.
37
IV. METODOLOGÍA
4.1. Planteamiento de los modelos
La literatura no posee una metodología de consenso para elegir algunos elementos
claves en la estimación del modelo, por ende, la decisión final recae en la significancia y
coherencia teórica de la elección, como así también, en ciertas rule’s of thumb
empíricas, que se han revisado en el capítulo II. Es así que basados en el trabajo de
Ferreira, Leite, y Ravaillon (2007) para el caso de Brasil, se estudiaron los efectos del
crecimiento en los distintos sectores y del gasto público en la reducción de la pobreza
monetaria23. El modelo base24 estudiado es el siguiente:( ): = + + (i: 1, …N; t: 1, … T)
Donde:
 : ( ), en la región y en tiempo
 :
 : ó
La estimación del modelo base puede estar sesgada por variables omitidas que varían,
no linealmente, con el tiempo. En particular, una posible variable omitida es el gasto
público regional (que puede afectar directamente a la capacidad de generación de
ingresos y el bienestar de los pobres). Frente a esta situación, se plantea utilizar un panel
23 Se utiliza la medida de pobreza monetaria porque es una medida oficial y estándar desde el 2004. Pero se
reconocen los límites de su medición y sobre todo de su interpretación. Arnillas y Quiñones (2012)
afirmaron que existen límites en los métodos de uso habitual para dar cuenta de las diversas situaciones
de pobreza existentes y los cambios que los hogares pueden sufrir, ya sea en un contexto de crecimiento
o de crisis, ello en el marco de una discusión más de conjunto sobre los mecanismos y dinámicas de
inclusión/exclusión y los “tiempos” en los cuales estos operan. Por ejemplo, lo notamos en el caso del
peso del mercado como mecanismo vinculado con la pobreza monetaria o en el rol de las políticas públicas
y el gasto público en la atención de necesidades básicas.
24 Al modelo original le agrega un análisis, diferenciando los efectos del pattern grown por sectores
económicos. Pero, para nuestro caso, el interés no es demostrar cuanto afectó la actividad económica en
la disminución de la pobreza sino si el gasto público afectó o no.
38
dinámico que permita reducir el problema de la omisión de variables no observadas al
tomar las primeras diferencias.
Al modelo base, con el agregado de las primeras diferencias, pasamos a incluir los cuatro
factores que determinan la pobreza —revisados en el capítulo 2—, y obtuvimos tres
modelos de panel dinámico: modelo 1, modelo 2 y modelo 3, que describo a
continuación.
El modelo 1 relaciona la pobreza en un momento t para una región i, con su rezago; el
PBI per cápita y su rezago; una variable intrínseca de la región, ∅ , que mide lo no
observable idiosincrático para cada región. Además, para que los errores no estén auto
correlacionados, se incluyen dummys para cada año,: = + + + ∅ + +
Además, recordando a Ferreira, Leite y Ravaillon (2007), existen otros dos factores
determinantes de la pobreza y que varían con el tiempo la seguridad social (el gasto en
asistencia social) y la tasa de inflación, que es un impuesto regresivo y que también
puede distorsionar las decisiones de inversión de distintos modos; además de otros
factores institucionales y políticos. Las variables que aproximan los factores
institucionales y políticos que considero agregar son la velocidad de la inflación (IPC),
que muestra el control de la inflación como resultado de la política macroeconómica; el
logaritmo de Gini del ingreso bruto per cápita ( ) como resultado de la política
redistributiva; una variable dummy (CG) que captura los cambios de gobierno en la
región (que son cada cuatro años), y el logaritmo del porcentaje del gasto
descentralizado (GD)25 resultado de la política por la descentralización iniciada en el año
25 Es el gasto que ha sido erogado por los gobiernos subnacionales (regional y local) respecto del gasto
público total en el departamento. Johannes Jütting, Elena Corsi y Albrecht Stockmayer (2005) señalan que
la “descentralización debe tener un impacto positivo en la pobreza, ya que es probable que se pueda: (i)
hacer oír la voz de los pobres; (ii) mejorar el acceso y la calidad de los servicios públicos, y (iii) reducir su
vulnerabilidad. Una descentralización efectiva de poderes ofrece la oportunidad de crear instituciones
democráticas en las que los pobres puedan participar activamente, decidir y cabildear por sus intereses.
Mejora de los conocimientos y la competencia inducida por a una mejor adecuación a las necesidades
locales y las mejores políticas. Estas mejoras permiten ganar en eficacia, en particular en el ámbito de la
39
2002. Además, se incluye el factor del gasto público, específicamente el gasto público
total per cápita (GPTPER-CÁPITA)26. Todo esto se refleja en el modelo 2. Por restricciones
de la información del presupuesto público no se puede distinguir el gasto según tipo
(seguridad social, educación, salud) por el cambio en el clasificador funcional
programático del presupuesto público, por lo tanto, se considera el gasto público en su
conjunto para los tres niveles de gobierno.: = + + ++ + + + + + ∅ + ∈
Luego, en el modelo 3 se agregan las variables relacionadas con los factores de
condiciones iniciales del desarrollo. En el caso de las condiciones iniciales consideramos
la tasa de alfabetización (TA), disponibilidad de alumbrado eléctrico en la vivienda (AP)
y el abastecimiento del agua de la red pública (ARP) y la participación de la actividad
agropecuaria en el VAB total de la región (VA).: = + + ++ ++ + + + ++ + + ∅ +∈
prestación de servicios en términos de acceso, calidad y focalización. A medida que la capacidad de los
ciudadanos para vigilar a los funcionarios y políticos locales es mayor en un sistema descentralizado, hay
oportunidades para un aumento de la transparencia y por lo tanto para la reducción de la corrupción y
una mejora general en el gobierno local”.
26 Fan (2011) y Ravallion (2007) plantean diferenciar el gasto por sectores, lo social y la inversión, entre
otros. Pero la disposición de la información presupuestal en el Perú no es sólida antes de 2007. Además,
el clasificador funcional programático cambió en 2009. Por lo tanto, no se puede construir una serie
histórica desde 2004 por nivel regional, por lo tanto se ha trabajado con el gasto agregado.
40
4.2. Método de estimación
Para la presente investigación se propone usar datos de panel dinámicos en las
estimaciones econométricas para analizar la variable de variación de la pobreza
monetaria en niveles, . En Baltagi (2001) se expresan algunas de las virtudes e
inconvenientes del uso de los datos de panel. Entre las ventajas se puede señalar: el
control sobre la heterogeneidad individual; más variabilidad, menos colinearidad entre
las variables, más grados de libertad y mayor eficiencia; mejor adecuación al estudio de
las dinámicas de ajuste; mejor capacidad de identificar y medir efectos que no son
detectables en datos puros de sección cruzada o de series temporales y también mejor
capacidad de análisis en comportamientos más complicados. Como desventajas, los
datos de panel presentan el problema de recolección de datos, distorsiones por errores
de medida y la corta dimensión temporal que se tiene generalmente en los conjuntos
de datos.
El problema de endogeneidad no puede eliminarse por completo mediante esta técnica,
pero la utilización de rezagos (“instrumentos internos”) permite alcanzar lo que la teoría
considera una forma “débil” de la condición exógena, ya que los instrumentos utilizados
pueden estar correlacionados con valores pasados y presentes del término de error,
pero no con sus valores futuros.
Como se ha visto, se plantean tres modelos de panel dinámico que buscan analizar los
determinantes de la variación de la pobreza en las regiones, específicamente el efecto
del gasto público per cápita en el nivel de pobreza. En estos modelos27 , el efecto
inobservable (∅ ) está correlacionado con los retardos de la dependiente ( );
entonces el aplicar MCO o MGM del panel con efectos fijos o aleatorios provocaría
errores estándar de las estimaciones de los parámetros inconsistentes. Para corregir
este inconveniente, Anderson e Hsiao (1981, 1992) proponen utilizar retardos de la
dependiente, tanto en el nivel como en las diferencias. Por su parte, Arellano y Bond
(1991) construyen un estimador basado en el Método Generalizado de los Momentos
27 Se plantea trabajar con los tres modelos, donde la identificación y estimación de los parámetros está
basada en nuestro marco teórico, pero este no es suficiente. El primer modelo es un punto de partida
hacia el modelo final que vamos contrastando y añadiendo variables de acuerdo con el marco teórico.
41
(MGM) y su versión mejorada MGM-SYS (Blundell y Bond, 1998), que utilizan variables
instrumentales basadas en retardos y diferencias de todas las variables del modelo,
siendo esta la que usaremos para nuestros cálculos. Además, se utilizan errores estándar
robustos, aplicando el criterio de corrección de Windmeijer 28 (2005). Para nuestros
cálculos utilizamos el comando xtabond2 de Stata29 (Roodman, 2006) que implementa
la corrección de Windmeijer y elimina los problemas de sesgo de la variable omitida y la
condición endógena de las estimaciones de croos-section (Forbes, 2000) y de
sobreidentificación de la variable endógena por el uso excesivo de instrumentos.
Además, para revisar si nuestros modelos están viciados por el uso de muchos
instrumentos, vamos a recurrir al test de Hansen, cuya hipótesis nula es que los
instrumentos son exógenos (si el test no rechaza esta hipótesis nula, aceptamos el
modelo como válido). Roodman recomienda utilizar para este test un nivel alto de valor
p: 0,25 en lugar del valor convencional de 0,05, pero además advierte un problema
importante: la presencia de demasiados instrumentos debilita el poder del test. Por ello,
ante el problema real de que muchas de estas regresiones resultan inválidas por la
proliferación de instrumentos, hemos utilizado la técnica de “instrumentos colapsados”,
la cual limita notablemente el número de instrumentos. Así, se incluye un modelo con
el menor número posible de instrumentos. Por lo tanto, si el test de Hansen rechaza este
modelo de instrumentos colapsados, podemos estar seguros de los modelos que, con
un número mayor de instrumentos, son inválidos, pese a que tengan un elevado p value,
y si el test con instrumentos colapsados no rechaza el modelo —que es nuestro caso—,
tendremos también menores razones para sospechar sobre aquellos modelos que, con
un número mayor de instrumentos, son inválidos. Además, trabajamos con el test de
28 El método de dos etapas que se usa para computar el estimador calcula los errores estándar en defecto,
lo cual se traduce en la asignación de niveles de significatividad que llevan a aceptar como variables
estadísticamente significativas a las que realmente no lo son.
29 xtabond2: “can fit two closely related dynamic panel data models. The first is the Arellano-Bond (1991)
estimator, which is also available with xtabond, though without the two-step standard error correction
described below. It is sometimes called “difference GMM”. The second is an augmented version outlined
by Arellano and Bover (1995) and fully developed by Blundell and Bond (1998). It is known as “system
GMM”. Roodman (2009) provides a pedagogic introduction to linear GMM, these estimators, and
xtabond2. The estimators are designed for dynamic “small-T, large-N” panels that may contain fixed
effects and--separate from those fixed effects--idiosyncratic errors that are heteroskedastic and
correlated within but not across individuals.” Tomado del help for xtabond2 del Stata.
42
Arellano-Bond de auto correlación del término de error idiosincrático (auto correlación
que, de existir, anularía la validez de utilizar los retardos como instrumentos).
4.3. Variables utilizadas
El análisis es en el nivel departamental30 y el período que cuenta con información
corresponde a los años 2004 y 2012. Se estudiará si la pobreza se ha reducido por un
mayor gasto público31 y se determinará el rol de los otros factores, que según la teoría,
también aportarían a la reducción de la pobreza monetaria. El listado de factores y sus
variables se puede ver en la tabla 4.2.
Tabla 4.2.
Relación de variables.
Descripción de la variable Variable Período Fuente
Tasa de pobreza monetaria por
departamento
pmn 2004-2012 INEI
Se calculó por departamento a partir de las
sumarias de los ENAHO, distintos años.
Metodología nueva del INEI.
A partir de 2004 existe información de la
pobreza monetaria en las regiones que tiene la
misma metodología de cálculo.
VAB per cápita a soles de 1994,
por departamento
pbipc94 2004-2012 INEI
Gasto total per cápita (nuevos
soles por persona)
Gtper-
cápita
2004-2012 MEF-SICON
Para los tres niveles de gobierno. No se
consideran los gastos financieros ni
previsionales.
Elaboración propia.
IPC: Índice de precio al
consumidor
IPC INEI, SIRTOD
Elaboración propia, año base 2009.
Gini ingreso bruto per cápita, por
departamento
Gini 2004-2012 INEI
Se calculó por departamento a partir de las
sumarias de los ENAHOS distintos años.
30 Por la disponibilidad de la información, se considera a la Provincia Constitucional del Callao como parte
del departamento de Lima.
31 Por la información disponible trabajaremos el gasto público general, para los tres niveles de gobierno y
no como un componente como lo señala la literatura revisada, como el gasto en infraestructura, gasto
social o el gasto, el gasto en agricultura, u otro tipo, debido a que en el año 2009 se cambió la metodología
de clasificación y no se tiene información anterior comparable para las regiones.
43
Descripción de la variable Variable Período Fuente
Elaboración propia.
Nota: De acuerdo con García (2011) existe un
debate vigente sobre la representatividad de los
indicadores de desigualdad medida mediante
las encuestas de hogares en el Perú.
Cambio de gobierno regional (sí =
1, no = 0)
CG 2003, 2007
y 2011
Porcentaje del gasto de los
gobiernos subnacionales
respecto del gasto total
GD 2004-2012 SIAF
Tasa de alfabetización en
personas mayores de cinco años
TA Fijo: año
1993
Censo Nacional de Vivienda 1993
Tasa de disponibilidad de
alumbrado público en la vivienda
AP Fijo: año
1993
Censo Nacional de Vivienda 1993
Tasa de abastecimiento en la
vivienda de agua de la red pública
ARP Fijo: año
1993
Censo Nacional de Vivienda 1993
Aporte de la actividad
agropecuaria en el total del Valor
Agregado Bruto de la región (a
soles constantes de 1994)
VA Fijo: año
1994
INEI
Elaboración propia.
44
V. RESULTADOS
Para una mejor comprensión de esta sección, se organiza la presentación de los
resultados de acuerdo con los siguientes aspectos: descripción de las variables, revisión
de la correlación entre las variables y los resultados de los modelos planteados en la
sección anterior.
5.1. Descripción de las variables
Desde el punto de vista estadístico se puede observar que las variables32 que se utilizan
en este panel de datos tienen valores dentro de los rangos esperados. Por ejemplo:
 En el caso de la variación de la pobreza33, la media de la variación es de -4,07 con
el signo adecuado, y presenta una mayor desviación estándar una región
respecto de su media en el tiempo (within) que las desviaciones de la media de
las regiones respecto de la media total (between).
 Para el caso del gasto público per cápita en el departamento, se encuentra una
alta variación, pues el caso con el mínimo gasto se dio en Lambayeque en 2009,
con S/. 519,47 por persona, y el máximo se presentó en Madre de Dios, con
S/. 7 942,41 por persona con el signo adecuado. Además, presenta una mayor
desviación estándar una región respecto de su media en el tiempo (within) que
las desviaciones de la media de las regiones respecto de lamedia total (between).
Además, se presentan pérdidas de datos en la variación de la pobreza por el rezago (ver
cuadro 5.1).
32 La base de datos utilizada utilizados para los cálculos se puede encontrar en la siguiente dirección:
https://www.dropbox.com/sh/41686vppvg8wvq2/AADfcY49XcPriA5gBHQfsu_Ca
33 La tasa de pobreza utilizada es la oficial, publicada por el Instituto Nacional de Estadística - INEI. Se basa
en una “línea de pobreza” del gasto en una canasta básica, que tiene como objetivo cubrir las necesidades
básicas en un mes. El valor promedio es de S/. 292 mensuales por persona, lo que es discutible, pero es
la información oficial y disponible para el período de estudio.
45
Cuadro 5.1.
Las variables y sus principales descripciones estadísticas,
período 2004-2012, todas las regiones*
Variable Variacionesrespecto a: Mean
Std,
Dev, Min Max Observations
Variación de la
pobreza monetaria.
Varpmn
overall -4,07 6,35 -23,60 15,77 N = 200
between 1,00 -5,93 -1,86 n = 25
within 6,27 -22,89 16,48 T = 8
Tasa de pobreza
monetaria
Pmn
overall 42,78 21,00 2,36 92,76 N = 225
between 17,64 14,41 75,63 n = 25
within 11,88 16,63 68,20 T = 9
PBI per cápita a
soles de 1994.
pbiper-cápita94
overall 4,782,00 2,760,74 1,400,00 14,479,00 N = 216
between 2,737,85 1,777,89 13,932,11 n = 24
within 636,23 2,636,66 6,916,33 T = 9
Gasto público per
cápita.
gtper-cápita
overall 1,982,00 1,114,64 519,47 7,942,41 N = 225
between 714,11 1,223,75 3,998,51 n = 25
within 866,42 -595,50 6,384,02 T = 9
Índice de precio al
consumidor (año
base 2009): ipc
overall 95,66 9,36 79,00 114,00 N = 2416
between 0,83 94,11 97,00 n = 24
within 9,32 80,55 114,32 T = 9
Tasa de
desigualdad: gini
overall 0,45 0,05 0,29 0,55 N = 216
between 0,04 0,36 0,51 n = 24
within 0,03 0,38 0,54 T = 9
Cambio de
gobierno. Dummy,
1: para los años
2007 y 2011.
Cg
overall 0,56 0,50 - 1,00 N = 225
between - 0,56 0,56 n = 25
within 0,50 - 1,00 T = 9
Tasa de gasto
público gestionado
por los gobiernos
sub nacionales.
Gd
overall 65,52 14,87 11,79 91,48 N = 225
between 12,99 15,32 84,81 n = 25
within 7,64 38,25 88,88 T = 9
Tasa de
analfabetismo
1993.
Ta
overall 17,58 8,29 5,18 34,62 N = 225
between 8,44 5,18 34,62 n = 25
within - 17,58 17,58 T = 9
Tasa de
disponibilidad de
alumbrado público
en la vivienda.
Ap
overall 47,82 20,84 17,21 82,36 N = 225
between 21,23 17,21 82,36 n = 25
within - 47,82 47,82 T = 9
overall 50,88 19,40 26,00 84,00 N = 225
46
Variable Variacionesrespecto a: Mean
Std,
Dev, Min Max Observations
Tasa de
abastecimiento en
la vivienda de agua
de la red pública.
Arp
between 19,76 26,00 84,00 n = 25
within - 50,88 50,88 T = 9
Relación VAB de la
actividad
agropecuaria
respecto al VAB de la
región
Va
overall 13,83462 6,23138 0 25,16 N = 223
between 5,69065 2,7325 24,7144 n = 25
within 2,80617 -3,28538 32,9621 T = 8,92
Año:
Year
overall 2,008,00 2,59 2,004,00 2,012,00 N = 225
between - 2,008,00 2,008,00 n = 25
within 2,59 2,004,00 2,012,00 T = 9
Nota:
* En el caso que se tuviere datos para todos los años, se tendrían 225 datos: 25 regiones por 9
años. En algunos casos no se cuenta con información para Callao. Por lo que el número de
información se reduce a 216.
Fuente: INEI, MEF.
Elaboración propia.
A continuación, en el cuadro 5.2 se muestra un comportamiento heterogéneo de la
variación de la tasa de pobreza monetaria entre los departamentos del Perú, para el
período de análisis 2004-2012. Donde la tasa de pobreza monetaria ha ido
disminuyendo todos los años para el período de análisis: pasó del 58,7% en el año 2004
a 25,8% en el año 2012, con una disminución acumulada de 32,9 puntos porcentuales
(pp). En cuanto a los departamentos, se identifican cuatro grupos, según el porcentaje
acumulado de pobreza que han disminuido:
(i) el primer grupo, conformado por seis departamentos, presenta una
disminución acumulada de su nivel de pobreza mayor a 50 pp;
(ii) el segundo grupo, conformado por nueve departamentos, presenta una
disminución acumulada de 39,9 pp y 30 pp;
(iii) el tercer grupo, conformado por siete regiones, tiene una disminución de
29,9 pp y 20 pp;
(iv) y finalmente el cuarto grupo conformado por dos departamentos con una
disminución acumulada de su nivel de pobreza menor a los 19.9 pp.
47
Cuadro 5.2.
Variación de la pobreza monetaria por años, por regiones. 2004-2012
(en puntos porcentuales)
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Acumulado
Ucayali -2,75 -6,10 -4,80 -17,36 1,10 -9,08 -8,14 -0,30 -47,43
Puno -5,18 -1,46 -12,75 -1,49 -9,17 -0,62 -9,48 -3,25 -43,40
Huancavelica -0,10 -4,70 -2,98 -5,44 -3,92 -12,63 -8,36 -5,17 -43,29
Cusco -3,05 -13,71 7,25 0,84 -14,82 2,29 -13,08 -7,74 -42,03
Moquegua -13,96 -9,42 2,24 0,51 -11,25 -4,67 -3,42 -1,30 -41,28
Huánuco -6,09 -5,55 -6,85 -7,36 -0,22 -4,18 -0,56 -9,21 -40,03
Piura -3,24 -18,49 2,51 -14,92 3,17 1,84 -9,07 -0,31 -38,50
San Martín 0,05 -13,64 1,83 -23,60 15,77 -11,39 -5,86 -1,38 -38,23
Ica -8,36 -11,99 0,51 -5,57 -3,69 -1,59 -1,53 -2,83 -35,05
Áncash -6,93 -16,05 2,53 -6,68 -4,81 -3,21 0,13 0,23 -34,80
Lambayeque -1,39 -17,17 10,21 -19,34 6,48 1,13 -7,81 -5,16 -33,05
Loreto 0,36 -10,10 -7,35 -9,91 7,11 -4,95 -1,64 -6,36 -32,84
Junín 5,56 -13,45 -3,86 -6,64 -6,00 -3,32 -4,33 -0,38 -32,43
Tacna -0,81 -22,71 6,87 -11,18 2,25 -3,51 2,42 -4,91 -31,58
Lima -2,83 -17,64 0,81 -7,52 -1,41 -0,67 -0,39 -1,36 -31,02
La Libertad -9,74 -4,70 -5,40 -5,16 1,27 -3,74 -2,05 1,26 -28,26
Arequipa -11,42 -2,41 -3,19 -4,05 -1,35 -3,92 -2,13 0,40 -28,05
Amazonas 3,16 -15,97 -0,59 -1,27 -0,53 -5,83 -5,89 -0,08 -27,01
Madre de Dios 2,20 -10,33 -7,15 2,81 -10,54 -1,12 -0,86 -1,79 -26,79
Pasco 3,89 -2,43 -9,00 1,80 -14,10 -10,96 4,38 1,18 -25,25
Tumbes -12,48 -7,31 6,30 -5,31 3,05 -0,49 -5,80 -2,24 -24,29
Cajamarca -2,27 -14,37 7,38 -18,12 11,80 -6,92 0,65 -1,65 -23,50
Ayacucho 6,16 -1,88 -9,10 -6,10 -2,69 -10,61 4,52 -0,10 -19,81
Apurímac 4,15 -2,65 -0,43 -4,75 5,33 -10,02 -5,03 -1,46 -14,86
Nacional -3,10 -6,50 -6,70 -5,10 -3,80 -2,70 -3,00 -2,00 -32,90
Fuente: INEI. Elaboración propia.
Las celdas con relleno de color rojo y color del número rojo tienen una disminución de su nivel de
pobreza mayor a los 10 pp,
Las celdas solo con el relleno de color rojo tienen una disminución de su nivel de pobreza entre -9.99 y 5
pp
48
5.2. Revisión de la correlación de las variables
Este análisis tiene como objetivo revisar las correlaciones estadísticas entre la pobreza
monetaria y su variación, que teóricamente se correlaciona con el PBI per cápita (per-
cápita), el crecimiento económico, la desigualdad y el gasto público. Para nuestro análisis
nos interesan las correlaciones con rho mayor de 0,5 y con una significancia estadística
menor de 0,1. Para mayor detalle ver el anexo 4. Los principales resultados son:
 En el caso de la variación de la pobreza monetaria, ln( / ) , se encuentra
correlacionada positiva y estadísticamente significativa con la pobreza, la desigualdad
y la tasa de analfabetismo. Por otro lado, está negativamente correlacionada con las
condiciones iniciales de tasa de alumbrado público, el acceso del agua a la red pública
y el PBI per cápita. Es preciso señalar que en todos estos casos se encuentra una rho
menor a 0,5 y va de acuerdo con la teoría.
 En el caso de la pobreza monetaria, , está correlacionada y estadísticamente
significativa con las siguientes variables:
o Correlación negativa y fuerte (rho mayor de 0,5) con el rezago del gasto total per-
cápita, el PBI per-cápita y las condiciones iniciales de acceso al agua de la red pública
y al alumbrado público. En menor medida (rho menor de 0,5), también está
correlacionado negativamente con la inflación, la dicotómica de cambio de gobierno
y el transcurrir de los años.
o Correlación positiva y fuerte con las variables: el rezago de la tasa de pobreza, la
desigualdad (GINI) y la tasa de analfabetismo. Además, se encuentra una relación
débil y positiva con el crecimiento económico, la variación de la pobreza, el gasto
descentralizado y la condición inicial del aporte de la actividad agrícola al PBI
regional.
 Con respecto a la variable del rezago del gasto público per cápita, se encuentra una
relación positiva y fuerte con relación al PBI per-cápita, la inflación y el tiempo. Además,
49
está fuertemente correlacionada y negativamente con la pobreza monetaria y su
rezago; es decir, que son las regiones menos pobres las que han tenido una mayor
asignación del presupuesto público per cápita.
 Además, se encuentra una correlación significativa entre las condiciones iniciales en las
regiones (acceso a red pública del agua, acceso al alumbrado público y la tasa de
analfabetismo), con una rho mayor de 0,78, el cual puede traer problemas de
multicolinealidad en la regresión34 . Para evitar este problema, se identifica que la
variable tasa de acceso al alumbrado público en la vivienda es la que explica en mayor
magnitud las otras dos variables de condición inicial, por lo cual se utilizará solo esta
variable en nuestras modelos a desarrollar cuando se agregue las variables que
corresponde a las condiciones iniciales.
 Como se puede se puede comprobar en el anexo 4, no hay ninguna correlación cercana
o superior a 0,9, por lo que se espera que se tenga menos problemas de colinealidad y
se confirma que las variables no son estrictamente exógenas. Por ejemplo, el
crecimiento del PBI per-cápita, el gasto per-cápita rezagado. Por lo tanto, se reafirman
las razones de por qué utilizar sus rezagos como variables instrumentales y trabajar con
series logaritmizadas.
Hasta este punto se puede identificar una posible relación entre el gasto público per cápita
rezagado de los departamentos con su nivel de pobreza monetaria. Para una mayor
precisión, avanzaremos con el análisis de la incidencia del gasto público per cápita en la
variación de la pobreza monetaria, mediante técnicas econométricas basada en un panel
dinámico.
34 El efecto de la multicolinealidad es el aumento de las varianzas de los estimadores de los coeficientes de
regresión; por lo tanto las estimaciones son poco precisas y afectan negativamente al análisis estructural.
50
5.3. Resultados de las estimaciones
A continuación, se plantea analizar los modelos planteados en la sección 4.1, que son:: = + + + ∅ + +
Luego, analizamos el modelo 2, donde se incluyen los factores institucionales o resultados
de políticas públicas, como son el control de la inflación, la reducción de la desigualdad, el
cambio de gobierno, la proporción de gasto descentralizado y la asignación del gasto
público per cápita en la región:: = + + + ++ + + + + ∅ + ∈
El modelo 3 es el modelo 2más las variables del factor de condición inicial para el desarrollo.
Como se vio anteriormente, las variables de condiciones iniciales tienen una correlación alta
y significativa entre ellas (ver Anexo 4), y para atenuar este problema de multicolinealidad
se identifica a la variable de tasa de disponibilidad de alumbrado público en la vivienda,
“ ”, la que mejor explica las otras dos variables de condición inicial. Por lo tanto, en el
modelo 3 se decide colocar solo la variable de alumbrado público, “ln ” y el aporte de la
actividad agropecuaria en el valor agregado bruto regional, .
: = + + + ++ + + + + + + ∅+∈
51
A continuación, presentamos los resultados en los cuadros 5.3 y 5.4 donde se muestran los
resultados de los 3 modelos (modelo 1, modelo 2 y modelo 3)35. Además, para discernir
sobre el efecto de la variable años se plantea una doble estrategia:
a. Estrategia 1. se plantean los modelos dinámicos simples sin considerar el efecto del
año (ver cuadro 5.3).
b. Estrategia 2. A la estrategia 1 se añade la variable dicotómica del año, con el objetivo
de aislar el efecto del año en la variación de la pobreza como por ejemplo la crisis
internacional sucedida en el 2009 (ver cuadro 5.4).
Cuadro 5.3.
Resultados de la estrategia 1.
Factores Variable Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 3.1
Rezago de la
pobreza .85947797*** .57562201*** .56181558***
.63051599***
PBI per-cápita 0.42384744 0.8855863 1.1691056**-0.63546486 -1.2281068 -1.2547897*
Gasto público
per cápita -.1892022* -.28753984***
-.29724372**
Institucional o
política
0.2085765 0.18466144 .19547814
1.1590131** .92979953** .66713413*
0.03346927 0.04258218 .04342249
0.26331979 0.17230058 .07208922
Condición
inicial
-0.26575219 -.33158524**
0.02082121 .03995613
_cons 2.1396442 4.5210415 4.3807854 3.8895449
Descripción
estadística
N 192 192 191 191
hansenp 0.34431542 0.99984955 1 1
ar1p 0.00394773 0.00755376 0.00817874 .01100998
ar2p 0.04184221 0.09767028 0.09671529 .09462091
35 Es importante notar que con el objetivo de evaluar el coeficiente beta del gasto público per cápita
rezagado y el efecto de colinealidad con el PBI pcp se agrega el modelo 3.1. donde se analiza el modelo 3 sin
el PBI pcp (y su rezago).
52
F_p 4.17E-20 1.59E-16 4.76E-17 5.536e-15
Elaboración propia. legend: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001
Cuadro 5.4.
Resultados de la Estrategia 2.
Factores Variable Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 3.1
Rezago de la
pobreza .8812078*** .63755453*** .58594167***
.68925926***
PBI per-cápita 1.893071* 1.3332071* 1.6118573***-1.9478697* -1.643543** -1.7543725***
Gasto Público
per cápita -0.15022724 -.28538441**
-.30112071*
Institucional o
política
-0.08966667 0.63980879 1.2857414
.86209472* .71805613* .32777407
0.02785721 0.06040786 .05906896
0.32134616 0.17729072 .02843115
Condición inicial -0.21918873 -.33277675**-0.01387463 -.00293455
Años
_Iyear_2005 0.11335989 0.13015031 0.08999609 .28176028
_Iyear_2006 -0.04974794 -0.09366351 0.04776404 .16575434
_Iyear_2007 .13892494* 0.09364668 0.09508065 .24693229
_Iyear_2008 -0.05176001 -0.10560156 -0.07520498 .00741605
_Iyear_2009 .14765749* 0.08159889 0.10364852 .09654973
_Iyear_2010 -0.01729022 -0.00896695 0.00752989 .06263026
_Iyear_2011 0.00903969 0.01787467 0.01602558
_Iyear_2012 0.01460256
_cons 0.65171114 4.6176781 2.3219405 -1.3792778
Descripción
estadística
N 192 192 191 191
Hansenp 0.10297275 0.99999878 1 1
ar1p 0.0072598 0.00729126 0.01094381 .01431035
ar2p 0.09915824 0.09341051 0.11895334 .09970617
1.51E-19 1.54E-18 5.63E-21 8.864e-17
Elaboración propia. Nota: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001
53
Por lo obtenido en los cuadros 5.3 y 5.4, se puede concluir que:
 Un primer desafío fue decidir si se trabajaba con las variables del PBI per-cápita,, y su rezago, , o se trabajaba con la tasa de crecimiento, ( / ).
Para tomar la decisión se trabajó con el test de coeficientes de las betas, + =0,
donde se encontró que para todos los casos el Pvalue es superior a 0,5, por lo tanto se
rechaza la hipótesis nula y se considera trabajar con el PBI per-cápita y su rezago.
 Se confirma la teoría revisada en el capítulo 2: por un lado, el nivel de pobreza actual
está determinado por el rezago del nivel de pobreza de la región, “ " con un signo
positivo y estadísticamente significativo en los tres modelos y las dos estrategias
(Volker, 2005). Además, el PBI per-cápita y su rezago muestran una relación negativa
en su conjunto, es decir, los coeficientes siempre suman un valor negativo. En otras
palabras, un incremento en el nivel del PBI per-cápita ha tenido un efecto “significativo”
en la reducción de la pobreza.
 Respecto de los factores institucionales o políticos destaca el gasto público per cápita
rezagado, , pues en ambas estrategias sale con el signo adecuado:
negativo, y va de acuerdo al marco teórico planteado por Fan (1999). Es decir, a un
incremento del gasto del sector público genera una disminución significativa de la
pobreza monetaria en las regiones del Perú. Esto es razonable, dado que el gasto
público en el Perú ha venido incrementando y a la par se viene implementando
programas sociales focalizados (Juntos, Provías Descentralizado, entre otros) que bien
orientados por lo general tienen un impacto directo en los pobres mediante el aumento
de sus ingresos. Por otro lado, inversiones específicas en la educación y salud tienen un
efecto retardado mediante la mejora de logro educacional, aumentando así las
posibilidades de los pobres para participar en el proceso de crecimiento en el futuro.
Las inversiones en infraestructuras dirigidas pueden tener tanto un efecto directo e
inmediato en los ingresos como un efecto rezagado indirecto a través de la formación
54
de capital humano (como el efecto de agua limpia en los resultados de salud). Además,
en ambas estrategias se espera que el incremento de un punto porcentual del gasto
público per-cápita se traduzca en una reducción de la pobreza entre -0,18% y -0,28%.
Asimismo, se reconoce que el incremento de un punto del PBI per-cápita aporta más
en la reducción de la pobreza que el incremento del gasto público per-cápita, pero
termina siendo más difícil incrementar el PBI per-cápita por estar determinado por
otros factores que el gobierno no controla. Es decir, complementariamente, también
se puede afirmar que a mayor incremento del gasto público este genera disminuciones
mayores de la pobreza monetaria.
 Adicionalmente, reconociendo los problemas de multicolinealidad que se puede
presentar dada la correlación que existe entre el y , se analiza la
beta del gasto per cápita rezagado del modelo 3 con una variación de este modelo,
modelo 3.1, donde no se considera el PBI per cápita ni su rezago. Encontrando, que no
se encuentra una variación importante entre las betas del modelo 3 y modelo 3.1, por
lo tanto se espera que el beta calculado en el modelo 3 sea consistente y además
presenta el signo adecuado, que está de acuerdo a la teoría revisada.36
 En el caso de las políticas de descentralización del gasto público, el control de la
inflación y el cambio de gobierno en los gobiernos regionales, no se puede afirmar que
hayan significado alguna mejora en los índices de la pobreza. Salvo el caso de la variable
de desigualdad, afecta el nivel de pobreza en todos los modelos y en las dos estrategias.
 En lo que respecta a los test estadísticos de robustez de los modelos trabajados en el
cuadro 5.3 y 5.4, el test de auto correlación en los residuos de Arellano y Bond AR (2) y
el de Hansen son adecuados.
36 En el anexo 5 se presenta un análisis complementario del efecto de la multicolinealidad. Para utilizar el
comando VIF, para medir la multicolienalidad, se requiere hacer la regresión desde un modelo MCO. Para
esto se transforma el panel dinámico, se modifica las variables de un panel a la forma que se utiliza las
estimaciones con efectos aleatorios, opción “re” (ya que la estimación de Arellano-Bond asume efectos
aleatorios para error individual.). Transforma las variables restándoles su media
55
 Finalmente, podemos concluir que estadísticamente la variación de la tasa de pobreza
está afectada positivamente por la pobreza en el período anterior, negativamente ante
un incremento del PBI per-cápita y un incremento del gasto público per cápita en la
región. Por lo tanto, se acepta la hipótesis: “un incremento del gasto del sector público
genera una disminución significativa de la pobreza monetaria en las regiones del Perú”.
56
CONCLUSIONES
En la década de 1990, el Perú implementó diversas reformas, como la privatización, la
liberalización de mercado, las políticas fiscales y monetarias, que afectaron la situación de
pobreza en distintos aspectos. Además, se incrementaron las inversiones privadas y se
fortalecieron los mercados regionales en la década de 2000. Estas reformas económicas
impulsaron el crecimiento económico y una baja inflación que aportaron en la reducción de
la pobreza en el país. Además, el crecimiento económico ha permitido una elevación
sustantiva de la recaudación, que se traduce en un notable crecimiento de los recursos
ordinarios y del Canon y el FONCOMUN que se benefician los gobiernos sub nacionales, así
como la elevación de los salarios públicos, elementos que también contribuyen a reducir la
pobreza.
Pero cuando se revisan los resultados de la reducción de la pobreza en las regiones se
encuentran resultados muy distintos, pues no necesariamente las regiones con mayor
crecimiento económico son las que más reducen su pobreza, y no necesariamente por
crecer poco la región reduce poco su nivel de pobreza. Frente a esta situación, se plantea
estudiar qué otros factores intervienen en la reducción de la pobreza en los departamentos
del Perú para el período 2004-2012, particularmente analizar si el gasto público per cápita
ha aportado en la reducción de la pobreza en las regiones.
Es así que, para el período 2004-2012, utilizando un modelo econométrico del tipo panel
dinámico, encontramos que la pobreza crece significativamente ante un incremento de su
rezago, y cae ante un incremento del gasto público per cápita y del crecimiento del PBI per-
cápita. Estos resultados son consistentes con el marco teórico revisado. Además, en
relación a los factores como la descentralización del gasto público o el cambio de gobierno
no se puede afirmar que hayan sido determinantes en la reducción de la pobreza monetaria.
Finalmente, en concordancia con la literatura científica revisada, se puede afirmar que el
gasto público es un instrumento que ayuda en la reducción de la pobrezamonetaria, y tiene
mayor importancia al ser una variable que el gobierno “controla” en comparación con otras
57
variables (como el crecimiento económico o la desigualdad que también son
estadísticamente significativas). Además, en términos de magnitudes su efecto es
importante, pues se espera que un incremento en un punto porcentual del gasto público
per-cápita rezagado puede reducir la pobreza entre -0,18% y -0,28%.
58
RECOMENDACIONES
Se debe considerar el límite del uso del gasto público, por un lado, porque un exceso del
gasto público puede llevar a un desequilibrio macroeconómico (Volker, 2005). De acuerdo
con la literatura, no se puede llegar a una reducción de la pobreza sostenible sin las medidas
de estabilización macroeconómica, un crecimiento sostenido y una baja inflación, lo que sin
duda impacta en la reducción de la pobreza.
El gasto público es necesario, pero no suficiente. Este gasto debe ser orientado a resultados,
por lo cual se recomienda avanzar en la estrategia de presupuesto por resultados, con el
objetivo de los principales problemas que enfrenta el Perú, como son la pobreza rural (es el
doble de la nacional, mayor detalle ver Anexo 6), la desnutrición crónica y anemia en niños
menores de 3 años, el embarazo adolescente, la mala calidad del aire, las brechas para el
acceso a agua segura, entre otros.
El tener una mirada más completa de la pobreza y de las personas en situación de pobreza
estará posiblemente determinado por las dinámicas de inclusión/exclusión que se dan en
la sociedad peruana, que no solo dependen del acceso a servicios básicos sino del ejercicio
de derechos y del logro de sus metas. Entender las causas desde una mirada
multidimensiona, ciclo de vida, e interculturalidad traerá como consecuencia tener mejores
elementos para la formulación de políticas públicas nacionales, regionales y locales, y el uso
de herramientas apropiadas la lucha contra la pobreza. Lo dicho lleva a preguntar: ¿qué
hubiese pasado en los modelos planteados si entendemos la pobreza desde una mirada
multidimensional (Sen, 2003; Alkire y Foster, 2008)? Otro tema interesante para futuras
investigaciones es: ¿cuál es el efecto de los diferentes tipos de gasto público (gasto social,
gasto en inversión, gasto educación y salud, entre otros) sobre la pobreza? Que no se logra
trabajar por no disponer de información histórica para las regiones. Avanzar en el estudio
del gasto sectorial y sus efectos en la reducción de la pobreza sería otra investigación para
la agenda. De acuerdo conWilhem and Fiestas (2005), la inversión en agricultura, educación
e infraestructura tienen un efecto tanto en el crecimiento como en la disminución de la
pobreza, y en menor medida la inversión en salud; claro está que la intención no es señalar
59
que se deje de invertir en salud, pero sí analizar cuáles son los mejores canales para avanzar
en la reducción de la pobreza en el caso del Perú. p
Finalmente, frente a los sonados casos de corrupción ante la abundancia de los recursos
como consecuencia del boom minero y del modelo económico, se plantea la incógnita ¿cuál
es el efecto de la corrupción en la dinámica de la pobreza37 y del crecimiento?, o ¿cuál es el
efecto de los conflictos sociales en las regiones frente a la pobreza y el crecimiento?
37 Bigio y Ramírez-Rondan (2006), en un modelo de datos de panel dinámico con una muestra de ochenta
países durante el período 1960-2000, encuentran que una mejora en los índices de corrupción de los países
de Latinoamérica y África en el nivel promedio de los países desarrollados incrementaría el crecimiento del
PBI per cápita en un 0,5% y 0,7% más, respectivamente.
60
LISTA DE ACRÓNIMOS
ACRÓNIMO DESCRIPCIÓN
ACC Adaptación al Cambio Climático
AN Acuerdo Nacional
BID Banco Interamericano de Desarrollo
BM Banco Mundial
CEPAL Comisión Económica para América Latina
CEPLAN Centro Nacional de Planeamiento Estratégico
DGPM Dirección General de Programación Multianual (MEF, Viceministerio
de Economía), responsable del SNIP
DNPP Dirección Nacional del Presupuesto Público (MEF, Viceministerio de
Hacienda)
ENAHO Encuesta Nacional de Hogares
ESCALE Estadística de la Calidad Educativa. Unidad de Estadística Educativa
del MED.
FONCOMUN Fondo de Compensación Municipal
FONCOR Fondo de Compensación Regional
FONIPREL Fondo de Promoción a la Inversión Pública Regional y Local
GSN Gobiernos subnacionales
GL Gobiernos locales, sinónimo de municipios
GR Gobiernos regionales
INEI Instituto Nacional de Estadística e Informática
IPE Instituto Peruano de Economía
IE Industria Extractiva
MCLCP Mesa de Concertación para la Lucha contra la Pobreza
MMM Marco Macroeconómico Multianual
NS Nuevos soles
OSCE Organismo Supervisor de las Contrataciones del Estado (ex
CONSUCODE)
OECD Organisation for Economic Co-operation and Development
PBI Producto Bruto Interno
PBI PER-CÁPITA Producto Bruto Interno Per Cápita
PEA Población Económicamente Activa
RDR Recursos Directamente Recaudados
61
ACRÓNIMO DESCRIPCIÓN
SEACE Sistema Electrónico de Contrataciones del Estado
SERVIR Autoridad Nacional del Servicio Civil
SIAF Sistema Integrado de Administración Financiera
SINAPLAN Sistema Nacional de Planificación
SNIP Sistema Nacional de Inversión Pública
VAB Valor Agregado Bruto
VARPMN Variación de la pobreza monetaria
62
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72
ANEXOS
Anexo 1. Resultados macroeconómicos
La década de 2000 presenta un mejor panorama macroeconómico que la década anterior,
las tasas de crecimiento son positivas, y los ingresos corrientes (como porcentaje del PBI)
son mayores al gasto financiero (ver gráfico 1). Además, el PBI per cápita se ha multiplicado
en 3,23 veces la producción por persona entre 2000 y 2012, alcanzando los US$ 6 606 por
persona. Pero aun así, se encuentra debajo del promedio de América Latina. MMM 2014-
2016. MEF 2013.
Gráfico 1.
73
Anexo 2. Aporte del canon a las regiones
Las transferencias de canon al conjunto de los gobiernos regionales y municipales se han
multiplicado en más de doce veces entre 2004 y 2012. Los gobiernos locales pasaron de
recibir S/. 611 millones en 2004, a recibir S/. 7 362 millones en 2012, y los gobiernos
regionales pasaron de S/. 175 millones a S/. 2 228 millones en el mismo período38 (gráfico
1).
Gráfico 1
Montos transferidos por canon* a los municipios y gobiernos regionales, 2004-2012.
En millones de nuevos soles
Fuente: Ministerio de Economía y Finanzas, Portal de Transparencia Económica y Financiera, Instituto
Nacional de Estadísticas - INEI.
Elaboración propia.
38 De acuerdo con el Proyecto Ley de Presupuesto 2014, se espera una reducción del canon para los gobiernos
locales de -17% y para los gobiernos regionales de -14%. Esto se da por el menor precio de los minerales, y
por ende, de los impuestos tributarios.
74
Nota. Las rentas extractivas están constituidas por el canon minero, el canon y sobre canon petrolero, canon
gasífero, el FOCAM y los otros tipos de canon (forestal, pesquero e hidroenérgetico).
Este incremento de canon no beneficia a todos los departamentos por igual. Por un lado,
hay departamentos que han recibido cantidades insignificantes de canon (por ejemplo,
Amazonas y Lambayeque han recibido menos de un nuevo sol al año por habitante, en el
período 2004-2012). Por otro lado vemos que Moquegua y Tacna han recibido más de
S/. 1000 anuales por persona para el mismo período, que equivalen a más de siete veces el
promedio nacional anual del canon per cápita, que ascendió a S/. 202,06 por persona (ver
cuadro 1).
Cuadro 1
Montos de recursos generados por la actividad extractiva y transferidos a los gobiernos locales
y regionales, por departamento, acumulado 2004-2012.
En millones de nuevos soles y porcentajes
Nombre del departamento
Transferencia
de recursos
extractivos*.
Acumulado
2004-2012.
En millones
de nuevos
soles
Participación
respecto del total.
En porcentajes
Población
al 2007
Transferencia
per cápita
promedio
anual. Diferenciarespecto del
promedio
nacional**
CUSCO 9 552,35 19,1% 1 171 403 906,07 4,47
ÁNCASH 7 135,90 14,3% 1 063 459 745,56 3,68
TACNA 3 860,00 7,7% 288 781 1 485,17 7,33
CAJAMARCA 3 782,17 7,6% 1 387 809 302,81 1,49
AREQUIPA 3 416,57 6,8% 1 152 303 329,44 1,63
MOQUEGUA 3 253,96 6,5% 161 533 2 238,25 11,05
PIURA 2 751,72 5,5% 1 676 315 182,39 0,90
LA LIBERTAD 2 745,88 5,5% 1 617 050 188,68 0,93
PUNO 2 040,72 4,1% 1 268 441 178,76 0,88
LORETO 2 008,37 4,0% 891 732 250,25 1,24
PASCO 1 945,74 3,9% 280 449 770,88 3,80
LAS PROVINCIAS DE LIMA*** 1 592,77 3,2% 839 469 210,82 1,04
75
ICA 1 319,95 2,6% 711 932 206,00 1,02
UCAYALI 1 030,49 2,1% 432 159 264,94 1,31
HUANCAVELICA 898,62 1,8% 454 797 219,54 1,08
JUNÍN 883,13 1,8% 1 225 474 80,07 0,40
TUMBES 824,97 1,7% 200 306 457,62 2,26
AYACUCHO 595,07 1,2% 612 489 107,95 0,53
LIMA PROVINCIA*** 131,68 0,3% 7 605 742 1,92 0,01
APURÍMAC 94,89 0,2% 404 190 26,08 0,13
HUÁNUCO 57,36 0,1% 762 223 8,36 0,04
PROVINCIA DEL CALLAO*** 45,22 0,1% 876 877 5,73 0,03
MADRE DE DIOS 5,91 0,0% 109 555 6,00 0,03
SAN MARTÍN 5,62 0,0% 728 808 0,86 0,00
LAMBAYEQUE 2,64 0,0% 1 112 868 0,26 0,00
AMAZONAS 1,47 0,0% 375 993 0,43 0,00
Total general 49 983,16 100,0% 27 412 157 202,60 1,00
Notas:
* Las rentas extractivas están constituidas por el canon minero, el canon y sobre canon petrolero, canon
gasífero, el FOCAM, y los otros tipos de canon (forestal, pesquero e hidroenergético).
** Se calcula del cociente entre el monto per cápita transferido acumulado entre el monto transferido per
cápita nacional. Las celdas sombreadas presentan un ratio mayor a 3.
*** Para un mejor análisis en la distribución geográfica del canon se ha diferenciado las zonas del
departamento de Lima en: la Provincia Constitucional del Callao, las provincias de Lima (que conforman la
región de Lima) y la provincia de Lima (con sus 43 distritos y el Municipio de Lima Metropolitana).
Fuente: Ministerio de Economía y Finanzas, Portal de Transparencia Económica y Financiera, Instituto
Nacional de Estadísticas - INEI.
Elaboración propia.
Los mismos problemas de distribución desigual se reproducen al interior de los
departamentos. Esto se debe al diseño de la Ley del Canon en el año 2001. En ese momento,
76
el canon se diseña de acuerdo con la presión de las localidades donde se encuentran las
minas39.
Los gobiernos subnacionales no cuentan con una fuente de financiación que pueda
compensar las inequidades generadas por las transferencias de canon. El FONIPREL40 y el
Plan de Incentivos Municipales 41 son fondos de incentivos que no tienen efectividad
compensatoria porque considera a todos los municipios como iguales. Esta situación pone
en desventaja a los municipios más débiles, fundamentalmente rurales, que cuentan con
una capacidad de gestión limitada. Además, estos municipios rurales tienen muchas
dificultades para incrementar su recaudación tributaria debido a los altos niveles de
pobreza, por lo que no pueden alcanzar las mejoras de indicadores exigidos en el Plan de
Incentivos, ni tienen las capacidades o recursos para desarrollar los perfiles de proyectos de
inversión que exige el FONIPREL.
Dependencia en el financiamiento de los gobiernos subnacionales
Un desafío que se encuentra para los gobiernos regionales es la alta dependencia que tienen frente
a las transferencias del gobierno central (recursos ordinarios y el canon). Los ingresos propios solo
representaron alrededor del 3% de sus ingresos, entre 2004 y 2011. Esta situación se genera
porque hasta el momento los gobiernos regionales no cuentan con autonomía suficiente para la
39 Esto al inicio no era así. La primera Ley del Canon minero distribuía el dinero en proporción a la población;
esa distribución fue modificada en el 2001.
40 El Fondo de Promoción a la Inversión Pública Regional y Local - FONIPREL es un fondo concursable cuyo
objetivo principal es cofinanciar Proyectos de Inversión Pública - PIP y estudios de preinversión orientados a
reducir las brechas en la provisión de los servicios e infraestructura básica, que tengan el mayor impacto
posible en la reducción de la pobreza y la pobreza extrema en el país. Mayor información en:
http://www.mef.gob.pe/index.php?option=com_content&view=article&id=1592&Itemid=100674&lang=es
41 El Plan de Incentivos a la Mejora de la Gestión y Modernización Municipal - PI es un instrumento de
Presupuesto por Resultados - PpR, cuyo objetivo principal es impulsar reformas que permitan lograr el
crecimiento y el desarrollo sostenible de la economía local y la mejora de su gestión, en el marco del proceso
de descentralización y mejora de la competitividad.
http://www.mef.gob.pe/index.php?option=com_content&view=article&id=2221&Itemid=101547
77
generación de ingresos propios 42 , por las fuertes diferencias estructurales de la dinámica
económica de las regiones y localidades, o por debilidades de gestión para recaudar los tributos.
El caso de los gobiernos locales difiere sustancialmente de los gobiernos regionales, dado que
cuentan con potestades tributarias claras y no recientes. Sin embargo, en la mayoría de los
municipios, la debilidad de su economía local (vista como base tributaria), así como sus limitadas
capacidades institucionales, restringen fuertemente el potencial de recaudación local, haciendo
que un alto porcentaje de los gobiernos locales también dependan de las transferencias que
reciben del gobierno nacional.
42 Los gobiernos regionales recaudan principalmente tasas por servicios que prestan (asociados a las funciones
sectoriales transferidas), cuyos valores aprueba su respectivo Consejo Regional pero cuya metodología y
procedimiento de determinación están fuertemente regulados por el gobierno nacional.
78
Anexo 3. La presión tributaria y el gasto público respecto del PBI para los países de
América Latina
Cuadro 1. Gasto social público, gasto corriente, gasto de capital e ingresos tributarios,
según porcentaje del PBI, año 2009 (como porcentaje del PBI)
Países
Gasto público
social
Gastos
corrientes
Gastos de
capital
Ingresos
tributarios
Cuba 38,92 42,96 8,24 21,41
Argentina 27,78 19,11 2,70 18,17
Brasil 27,06 21,73 4,50 22,75
Uruguay 23,32 21,13 1,64 18,79
Costa Rica 22,44 15,64 1,79 13,75
Chile 16,73 18,79 4,44 15,26
Colombia 14,45 17,11 2,25 12,92
El Salvador 13,01 14,67 2,92 12,63
Nicaragua 13,00 16,37 2,63 9,50
Honduras 12,22 11,11 2,23 11,74
México 11,22 18,63 5,13 14,16
Paraguay 11,01 13,60 6,34 10,92
Panamá 10,53 13,95 4,01 13,37
Perú 10,01 13,41 4,11 12,93
Ecuador 9,35 14,29 8,45 11,61
Guatemala 8,07 10,12 4,07 10,63
República Dominicana 7,73 13,37 3,70 13,42
Venezuela (República Bolivariana de) - 20,64 5,40 13,33
Trinidad y Tabago - 13,32 3,58 13,13
Fuente: CEPAL. Elaboración propia.
Nota: *Información del gobierno central
79
Anexo 4. Examen de correlaciones entre las variables
Logaritm
o de la
pobreza
monetari
a
Variación de
la pobreza
monetaria
Rezago
del
logaritmo
de la
pobreza
monetari
a
Logaritm
o del PBI
per-
cápita
Tasa de
crecimiento
del PBI per-
cápita
Rezago del
logaritmo
del gasto
público per-
cápita
ln de
gini
ln de
inflació
n
Cambio
de
gobiern
o
ln del gasto
descentralizad
o
Tasa de
alumbrad
o público
ln de
agua
de red
pública
ln de la tasa
de
analfabetism
o
ln aporte de
la actividad
agropecuari
a respecto
del VAB de
la región Año
lnpmn lnpmnt1t L.lnpmn lnpbiper-cápita94 lncre
L.lngtper-
cápita lngini lnipc Cg lngd lnarp lnap lnta lnva
yea
rln( /) ln ln( /) year
Lnpmn 1
lnpmnt1
t 0.3970* 1
L.lnpmn 0.9566* 0.1124 1
lnpbiper-
cápita94 -0.6723* -0.2093* -0.6762* 1
Lncre 0.1525* 0.0861 0.1384* -0.1118 1
L.lngtper
-cápita -0.6056* -0.1144 -0.6193* 0.5307* -0.1548* 1
lngini 0.6428* 0.2292* 0.6314* -0.3140* -0.0772 -0.2217* 1
lnipc -0.4539* -0.0059 -0.4313* 0.2096* -0.0754 0.6886* -0.2214* 1
cg -0.2074* 0.0968 -0.1561* 0.1075 -0.0511 0.2714* -0.0232 0.4296* 1
lngd 0.2936* 0.0937 0.2605* -0.2461* -0.1121 -0.1824* 0.0983 -0.1305* -0.0942 1
lnarp -0.5294* -0.1261* -0.5585* 0.7223* 0.084 0.1857* -0.4468* -0.0122 0 -0.2514* 1
80
lnap -0.6271* -0.2002* -0.6478* 0.7256* 0.0177 0.1802* -0.5224* -0.011 0 -0.2574* 0.8736* 1
lnta 0.6746* 0.2176* 0.6973* -0.7602* 0.0209 -0.2005* 0.5415* 0.0041 0 0.3857* -0.7952*
-
0.8796
*
1
lnva 0.3524* 0.0831 0.3731* -0.4842* 0.0782 -0.2822* 0.1865* 0.0103 0.0053 0.4115* -0.4877*
-
0.5458
*
0.5440* 1
year -0.4893* 0.0126 -0.4693* 0.2328* -0.072 0.7287* -0.2079* 0.9762* 0.4330* -0.1380* 0 0 0 0.0007 1
Nota: Las celdas sombreadas de color verde a una relación positiva y son estadísticamente significativa (0.1). Las celdas sombreadas de color rojo a una relación
negativa y son estadísticamente significativa (0.1). Elaboración propia.
81
Anexo 5.
Para utilizar el comando VIF, para medir la multicolienalidad,  se requiere pasar de una regresión
Arellano Bond (que asume efectos aleatorios)  a una regresión del tipo modelo MCO. Para esto, se
transforma el panel dinámico modificando las variables del panel, a una forma que se utiliza las
estimaciones con efectos aleatorios. El comando utilizado es “Xdtada” con la  opción “re”.
Luego, se realiza el cálculo con una regresión simple  de los modelos planteados en la sección 4.1,
obteniendo valores y la significancia similar al hallado con Arellano Bond, ver cuadro 5.1 del capítulo
V, lo que valida nuestros cálculos.  Los valores encontrados son:
Cuadro 1. Nuevos resultados de la estrategia 1
Factores Variable Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 3.1
Rezago de la
pobreza .82333612*** 66097828*** 6281282***
.65794527***
PBI per-cápita .17101876 .56230528 .72977065*-.52647693 -.79327814** -.81883796**
Gasto público
per cápita -.18075611* -.21122022**
-.22999269**
Institucional o
política
.27885881 .1141443 .10546427
.97212698*** .89560113*** .80535502***
.03546442 .03781371 .03882872
.16812985* .13384857 .10785042
Condición
inicial
-.26595787* 1.140881*
-.05491321 -.04956839
_cons 1.0177543*** .90079591* 1.2540501** 1.140881*
Descripción
estadística
N 190 190 190 190
R2 .78820006 .8211996 .82626384 .81792581
Elaboración propia. legend: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001
82
Finalmente, se utiliza el comando VIF para la medición de la multicolinealidad de las variables,
encontrando que los resultados son menores que 10, por lo tanto no se identifica problemas de
multicolinealidad.
Cuadro 2. Resultados del VIF
Variable VIF 1/VIF
L1.lngtpcp 5.91 0.169137
lnipc 5.5 0.181961
L1.lnpmn 3.1 0.322277
lnap 1.52 0.658559
lngini 1.46 0.685517
cg 1.16 0.8653
lnva 1.13 0.886212
lngd 1.1 0.909681
Mean VIF 2.61
83
Anexo 6. La pobreza rural en el Perú
De acuerdo con el Banco Mundial 43 (2011), las zonas rurales del Perú se encuentran
atrasadas en su desarrollo respecto del promedio del Perú y representan un gran desafío
para avanzar en la reducción de la pobreza en las zonas rurales. “El Perú ha logrado muy
buenos avances en la última década en la reducción de la pobreza, así como en otros
indicadores sociales, pero los niveles de estos indicadores siguen bajos para el nivel de
ingreso del país. Además, siguen existiendo grandes desigualdades rural-urbanas, a la vez
que un alto porcentaje de la población es vulnerable a caer en la pobreza. Para sostener los
logros recientes, el Perú necesita diseñar políticas nuevas, mejorar las existentes y ampliar
las políticas exitosas que reducen la desigualdad regional, facilitan una mayor ampliación
de las oportunidades, mejoran la gestión de riesgo de las poblaciones vulnerables y
estimulan el crecimiento a corto y a largo plazo” (pp. 11 y 12).
Cuadro 1
Pobreza monetaria, según ámbitos geográficos. Años del 2007-2012
(en porcentajes)
43 “Perú en el umbral de una nueva era. Lecciones y desafíos para consolidar el crecimiento económico y un
desarrollo más incluyente” (pp. 11 y 12).
84
Fuente: Informe Técnico de Pobreza 2013.
Como era de esperarse, existe una alta correlación entre pobreza y ruralidad. Como se ve
en el cuadro 1, las zonas rurales —especialmente la sierra rural— son las más pobres, y aun
cuando la pobreza monetaria ha disminuido en 21 puntos porcentuales en el nivel nacional
entre 2007 y 2012, esto no es suficiente, porque la pobreza rural continúa con tasas altas y
muy por encima del promedio nacional (53% para el área rural frente a 25,8% del promedio
nacional). Asimismo, la sierra presenta la mayor tasa de pobreza en 2012: 38,5%, y peor
aún, según dominios geográficos, la sierra rural presenta la mayor tasa, con un 58,8%.
Además, en las zonas rurales la principal actividad es la agropecuaria y el 70% de la
población económicamente activa rural vive principalmente de la agricultura (ver Baca,
Roncal y Ninayahuar - GPC, 2011).
Para avanzar en la reducción de la pobreza es importante el enfoque de las políticas
orientadas a mejorar las condiciones de vida en los espacios rurales, como son las políticas
agrarias y de desarrollo rural, que tienen un impacto no solo de reducción en la pobreza
rural sino también de la pobreza nacional. Según Baca, Epifanio y Cornejo (DESCO, 2013), la
cartera de agricultura pasó por una inestabilidad de ministros y el anunciado “reencuentro
histórico con el Perú rural” que ofreció el gobierno de Ollanta Humala se está diluyendo a
medida que pasan los años.
Si bien se cuenta con un Plan Estratégico Sectorial Multianual del MINAGRI 2012-2016,
aprobado a fines de abril de 2012, donde se señala la importancia de la pequeña agricultura,
no se concretan los resultados. Además, enumerando las principales intervenciones en la
pequeña agricultura se cuenta con los programas de AGRORURAL, AGROBANCO y
AGROIDEAS, pero sus intervenciones son modestas frente a la demanda que tiene la
pequeña agricultura. Finalmente, los autores señalan que el presupuesto orientado a la
pequeña agricultura es menos de 3% del presupuesto público total. El gasto programado,
principalmente de inversión pública, tiene como una importante fuente de financiamiento
el canon, y por lo tanto es volátil y se concentra en algunas regiones (como Cusco, Ancash,
Piura, Ayacucho, Puno y Moquegua). A esto se suma que tampoco existe una coordinación
85
entre los distintitos niveles de gobierno para la implementación de proyectos agrícolas, lo
que conlleva a una alta ineficiencia en la intervención en favor de la pequeña agricultura.
Por otro lado, Beatriz Salazar, en su artículo publicado en la Revista Agraria Nº 155, rescata
la importancia del cambio climático en el Perú y sus efectos, como la reducción de la
capacidad de almacenamiento natural del agua, una disminución de la disponibilidad de
agua en las épocas de estiaje, y por otro, un incremento desmedido de los caudales durante
la época de lluvias, lo que además aumenta el riesgo de inundaciones y otros desastres.
Esto es más grave aun cuando, según información del IV CENA, la superficie agrícola bajo
secano se concentra en la sierra (50,7%) y la selva (44,5%); en cambio en la costa solo el
4,8% de la superficie no cuenta con riego. El resultado es una mayor dificultad para
planificar e incrementar la productividad agropecuaria en la sierra, y para hacer frente a
ello se requiere infraestructura hídrica para las unidades agropecuarias más pequeñas y
dispersas de la sierra, que captan agua de lagunas y manantiales y que son las más
vulnerables ante el cambio climático.