Por Norman Berra

Esta semana, el Instituto Nacional de Estadística y Censos (Indec) anunció una baja de la pobreza en el último semestre de 2017 (la medición la situó en 25,7%) respecto del primero del mismo año (28,6%) y del segundo de 2016 (30,3%).

Como era previsible, los números fueron celebrados por el Gobierno nacional. Sin embargo, también generaron algunos cuestionamientos. En esta nota, prescindiremos de las observaciones motivadas políticamente, para detenernos en aquellos puntos técnicos que pueden ser objetables.

En primer lugar, desde la Universidad Católica Argentina (UCA) se observó que la medición toma una canasta de consumo con tarifas ponderadas en el gasto familiar con parámetros desactualizados (año 2004, según se apuntó).

Este es un detalle no menor porque es sabido que el actual Gobierno retiró en gran parte los subsidios y actualizó las tarifas de servicios públicos, por lo cual una desactualización en esta materia estaría subestimando el impacto socioeconómico de esos aumentos.
Más allá de eso, por fuera de los vaivenes de la coyuntura, la medición de la pobreza basada en el cálculo de una canasta básica total (que incluye alimentos, ropa y transporte, entre otros productos y servicios básicos) y que considera pobres a todos aquellos que tengan ingresos por debajo del costo de esa canasta, presenta el problema de cómo conformar una canasta de consumo suficientemente representativa de realidades regionales tan diversas como la de los 31 aglomerados que integran la muestra, que se toma para la medición (tema arduo, que no podemos agotar aquí).

Otro problema central es la inestabilidad de datos, que queda en evidencia en las fluctuaciones que presentan mediciones de algunos aglomerados. Es el caso del Gran San Juan: las personas pobres pasan del 43,5% en el segundo semestre de 2016 al 26,4% en el primero de 2017, para ubicarse a fines de 2017 en 27,2%. Es decir, tenemos primero una caída enorme de 17,1 puntos porcentuales (técnicamente insostenible) y luego una suba de 0,8 puntos porcentuales; esta estadísticamente no significativa, pero a contrapelo de la tendencia de mejora general que reporta el Indec.

En la misma línea, el Gran Córdoba pasa de 40,5% a 30,7% para ubicarse a fines de 2017 en 34,2%. Nuevamente, tenemos una caída técnicamente insostenible primero (9,8 puntos porcentuales) y luego una suba de 3,5 puntos porcentuales de la pobreza, otra vez a contrapelo de la tendencia general de mejora reportada.

El 34,2% que el Indec registra en Córdoba implicaría una pobreza mayor que en los partidos del Gran Buenos Aires, en los cuales el Indec viene midiendo bajas sostenidas: 34,6% en el segundo semestre de 2016, 32,6% en el primero de 2017 y 29,5% a fines de 2017.

En este caso, el gobierno de Córdoba contrastó el dato del Indec con los de la Dirección General de Estadística y Censos provincial, que sitúan la pobreza en 27,7% (esto es, 6,5 puntos porcentuales por debajo del registro nacional) o 29,9% sin contar planes sociales (una brecha de 4,3 puntos porcentuales).

Antecedente

Ya hubo un contrapunto por este tema cuando el Indec había reportado una pobreza por encima del 40%; luego, la medición nacional se acercó cuando estableció el 30,7%, pero ahora vuelven a distanciarse.

En el mismo sentido, desde la provincia se puso en duda que el Gran Rosario pueda tener apenas 19,8% de pobres (casi 15 puntos porcentuales menos que el Gran Córdoba).

El gobierno de Córdoba remarcó que se emplea una muestra más amplia que la del Indec, con un trabajo conjunto con el Instituto de Estadística de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC) y que se validan los datos con otros indicadores vinculados a niveles de empleo, desempleo y creación de puestos de trabajo, generados a partir de la obra pública.

Otro de los aglomerados que muestra grandes fluctuaciones es el Gran La Plata (24,2% en 2016, 30,8% en el primer semestre de 2017 y 23,1% en el segundo de 2017). En síntesis, el cúmulo de inconsistencias arroja dudas razonables sobre la fiabilidad del indicador general en términos estrictamente metodológicos, técnicos, por fuera de la lectura política de los datos.

En este marco, hay dos hipótesis: el problema puede estar en la canasta de consumo, es decir, que esta presente déficits de representatividad a nivel de los aglomerados (que podrían sumarse a la deficitaria ponderación del ítem tarifas de servicios que apuntó la UCA y repasamos arriba).

Otra posibilidad es que se trate de problemas de representatividad de muestra a muestra: toda muestra tiene, además de un margen de error muestral dado (en sentido lato, el precio que se paga por no censar), un nivel de confianza determinado. Por ejemplo, si el nivel de confianza es del 95%, eso quiere decir que, de 100 muestras que hagamos, 95 nos darían un resultado como el de la muestra en cuestión (dentro del margen de error), pero cinco muestras podrían darnos distinto, con alguna distorsión. Esto porque se trata de estudios probabilísticos.

Cuando eso sucede, conviene repetir la muestra. Aplicado a los ejemplos que analizamos, si en Gran San Juan existe una variación de 17 puntos porcentuales y en Córdoba una de casi 10 puntos, lo técnicamente recomendable es volver a hacer una muestra y repetir la medición, para descubrir cuál es el dato distorsionado (salvo que exista un dato de contexto que esté influyendo directamente en una o más variables utilizadas a efectos de conformar el indicador final, por ejemplo, el desembarco de un gran empleador en un aglomerado, lo cual usualmente impacta de manera gradual, no de una sola vez).

Asimismo, no es un dato menor que la reducción de la pobreza reportada está en contraste con el dato de que la canasta de consumo masivo cayó un 1% en 2017 respecto del año anterior, dado que la recuperación registrada durante septiembre, octubre y noviembre pasados no continuó en diciembre, según la consultora especializada Kantar Wordpanel.

Movilidad

Finalmente, el dato está en claro contraste con la reducción de la clase media que registró el evolutivo de mediciones nacionales realizadas por la consultora Delfos de manera domiciliaria sobre muestras de 8.510 casos en 2015 y 2016 (20 ciudades) y 5.990 casos (16 ciudades) en 2017, con un error muestral de +- 1,6 por ciento y +- 2,1 por ciento, respectivamente, y que se publicó oportunamente en este medio. (http://www. lavoz.com.ar/negocios/en-dos-anos-la-clase-media-volvio-achicarse).

De acuerdo con estos datos, la clase media se redujo del 30 al 25 por ciento a fines de 2017. Esos cinco puntos porcentuales hicieron crecer a la clase media baja o baja superior (D1) del 31 por ciento que tenía en 2015 hasta un 36 por ciento al cierre del año pasado. En tanto, la clase alta (ABC1) se mantuvo en cinco por ciento y la media alta repitió el 15 por ciento que mostraba hace dos años, mientras que la sumatoria de las clases baja y marginal (D1+D2+E) pasó del 50 por ciento al 55 por ciento.

La principal conclusión que se desprende de los relevamientos es que a fines de 2017 se quebró la tendencia a la movilidad social ascendente visible hasta 2015. Eso implica que, luego de un período de nueve años en que la pirámide del nivel socioeconómico a nivel nacional mostró un proceso de movilidad social ascendente (con crecimiento de la clase media y reducción de la pobreza, es decir, menor polarización social relativa), 2017 arrojó un descenso de los niveles medios típicos hacia la clase baja superior.

Eso implica un deterioro relativo de la situación, aunque a tenor de estos datos todavía aún no se traduce en un crecimiento de los segmentos bajo inferior y marginal (que siguen en 19 por ciento, idéntico guarismo que en 2015).

Para mirar lo positivo: la metodología utilizada por estos relevamientos (homologada por la Asociación Argentina de Marketing y empleada por las consultoras asociadas en todo el país) permite medir indicadores estructurales más consistentes que una canasta de consumo (afectada por los problemas ya señalados antes).

Sobre esa base, se podría inferir que la “pobreza estructural” a nivel nacional (esto es, más allá de vaivenes de la coyuntura) rondaría el 20 por ciento, constituido por la sumatoria de las clases baja inferior y la marginal.

Fuente: La Voz del Interior