Empleo e ingresos. ¿Qué efectos tienen los programas sociales sobre mujeres y hombres?

Utilizando la Eneppeg –único proyecto que ha medido de forma simultánea el efecto de 11 programas públicos sobre la oferta laboral y los ingresos de mujeres y hombres, con un costo ínfimo en relación con el gasto social que representan-, demostramos que es posible hacer mediciones serias aun sin tener diseños de evaluación perfectamente aleatorizados. Nos permite además medir los efectos de los programas sobre el trabajo no remunerado que afecta las oportunidades de las mujeres y a la vez ofrecer una propuesta metodológica para construir los instrumentos de evaluación permanentes que necesitamos, especialmente relacionados con estos temas.

Las desigualdades de género en la oferta laboral, junto con la generación de ingresos, son parte de la agenda internacional y fueron abordadas desde la Conferencia de Beijing (1995). En la actualidad, las metas internacionales de los Objetivos de   Desarrollo Sostenible (ods) sobre pobreza y empleo —objetivos 1 y 8—, así como el objetivo 5 relativo a la igualdad de género, apuntan a la búsqueda de soluciones para que los países reduzcan las brechas sociales y de género en la participación laboral, mejoren las condiciones de trabajo y los ingresos, y alcancen reducciones en la pobreza. Estos objetivos pueden lograrse reestructurando las políticas y programas para generar los incentivos adecuados a la oferta y la demanda laboral, considerando la distribución de género del trabajo remunerado y el no remunerado. Según los datos más recientes de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (enoe, 2018-II) la participación laboral es de 75% de los hombres y de 41% de las mujeres.

Para tomar decisiones adecuadas se debe disponer de información técnicamente sólida. En México, el número de programas sociales es excesivo: más de 6,000 según el inventario del Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (Coneval, 2018). Este hecho genera una dispersión de acciones con resultados inciertos sobre las condiciones de vida de la población. Específicamente, se carece de resultados del impacto de los programas destinados a promover el empleo y los ingresos o, cuando se cuenta con mediciones de sus efectos, no es posible comparar entre programas, de donde resulta casi imposible definir qué tipo o tipos de programas funcionan mejor.

Una de las razones para no medir los impactos sobre la oferta laboral y los ingresos, es porque desde la visión operativa es complicado tener grupos testigo o de control para observar, a lo largo del tiempo, cómo se comportan los indicadores socioeconómicos de un grupo de población que recibe los apoyos de otro de similares características que no los recibe. El mecanismo óptimo para medir los impactos de un programa es disponer de un diseño aleatorizado. Es decir, otorgar los apoyos del programa a un grupo de la población de manera aleatoria, observar el comportamiento de ambos grupos al correr el tiempo y medir las diferencias en sus resultados. Este procedimiento requiere de un estricto control de los procesos de planeación, ampliación de la cobertura y operación de los programas.

La Encuesta Nacional de Evaluación de Programas Productivos y de Empleo con Perspectiva de Género (Eneppeg),1 realizada entre los años 2010 y 2012, buscó resolver ésta y otras dificultades para estimar el empoderamiento económico. La Encuesta midió resultados desagregados, por sexo, sobre la participación laboral, las horas ofertadas al mercado de trabajo, los ingresos y efectos indirectos de la participación de la población en este tipo de programas, el uso del tiempo y las horas dedicadas al trabajo no remunerado. Se centra en una muestra de la población beneficiaria de 11 programas federales, sobre la cual se captaron datos socioeconómicos longitudinales (cuadro 1).2 En el diseño de la encuesta se puso especial cuidado en disponer de información para medir efectos desagregados por sexo, considerando la amplia brecha de género que existe en la participación laboral (Orozco, 2016).

Cuadro 1. Programas analizados en la Encuesta Nacional de Evaluación de Programas Productivos y de Empleo con Perspectiva de Género

Fuente: elaboración propia.

La metodología y los resultados de la Eneppeg son importantes por varias razones: primero, porque es el único proyecto que ha medido de forma simultánea el efecto de 11 programas públicos sobre la oferta laboral y los ingresos de mujeres y hombres, con un costo ínfimo en relación con el gasto social que representan; en segundo lugar, porque demuestra que es posible hacer mediciones serias aun sin tener diseños de evaluación perfectamente aleatorizados; en tercer lugar, porque mide los efectos de los programas sobre el trabajo no remunerado que afecta las oportunidades de las mujeres; y cuarto, porque brinda una propuesta metodológica para construir los instrumentos de evaluación permanentes que necesitamos, especialmente relacionados con estos temas.

Los efectos sobre los indicadores seleccionados en la Eneppeg se midieron utilizando una metodología de pareamiento por propensión,3 para lograr comparaciones respecto de un grupo de control con características similares a los de la población beneficiaria, pero que no estaba recibiendo los apoyos de los programas. Esta forma de medición es una alternativa ampliamente utilizada en la literatura internacional cuando no se dispone de un diseño aleatorizado (Dehejia, 2005; Smith y Todd, 2005).

Los resultados de la Encuesta indican que la edad promedio de la población beneficiaria de estos programas es de 41 años, y que son personas que previo a la intervención programática ya contaba con tasas de participación laboral elevadas: 82% y 51% de los hombres y mujeres, respectivamente. Es decir, la operación de los programas no se centra primordialmente en brindar alternativas de empleo a la población desocupada o a la población no económicamente activa. Sólo algunos de tales programas, como el de Empleo Temporal o el Programa de Apoyo al Empleo, brindan alternativas de inserción a este último grupo de personas. No se trata tampoco de población que vive en mayores condiciones de pobreza, pues alrededor de 60% supera el nivel de ingresos del umbral de pobreza definido por el Coneval.

A dos años de la intervención, los resultados para el conjunto de programas analizados indican un efecto de 4% sobre la participación laboral de los hombres y de 13% para las mujeres. En el caso de los primeros, los efectos sobre la participación laboral son mayores mientras menor es su estrato socioeconómico al momento de comenzar a recibir el apoyo de los programas, mientras que para las mujeres sucede justamente lo contrario (gráfica 1).

Los programas no tienen efectos estadísticamente significativos sobre los ingresos de la población a la que benefician, aunque es un hecho que se observan resultados significativos en el caso de los hombres, con un efecto de $631 pesos mensuales a dos años de operación de los programas.4 Para poner en contexto el tamaño del efecto sobre la población masculina, en la gráfica 2 se muestran dos comparaciones: si se compara con el ingreso laboral nacional per cápita que el Coneval calcula, el efecto representa alrededor de 8% del ingreso de un hogar de 4.5 integrantes; equivale a cerca de 45% del apoyo mensual promedio que un hogar recibe mediante el Programa de Inclusión Social Prospera (gráfica 2).

Gráfica 1. Efectos según condición de pobreza 2012-2010 (11 programas)

Mujeres, sign. ***, hombres sign. ***, excepto deciles 8-10.
Fuente: elaboración propia a partir de la Eneppeg.

Gráfica 2. Efecto sobre los ingresos mensuales con relación al ingreso laboral per cápita y los apoyos del Programa Prospera

Pesos de 2010 (deflactado con el Índice Nacional de Precios al Consumidor).
*Calculado a partir del Índice de la Tendencia Laboral de la Pobreza per cápita del Coneval, para un hogar de 4.5 integrantes.
Fuente: elaboración propia a partir del itlp del Coneval e información de la Eneppeg.

Contar con información sobre la operación de los programas es indispensable para comprender el contexto en el que se registran sus efectos o la falta de ellos.5 En la Eneppeg se encontró que entre 76.8% y 88.6% de las personas beneficiadas se enteraron por amigos o familiares de la existencia del programa del que reciben ayuda. Esto significa que el acceso potencial a los apoyos depende, en buena medida, de las redes y del capital social de las personas, lo que puede limitar el acceso de la población más desfavorecida cuando los programas no tienen estrategias de difusión sistemática y focalización hacia ciertos sectores que carecen de tales redes.

La capacitación es una pieza clave para el éxito de los programas, pues sólo 37% de las personas beneficiadas cuentan con experiencia productiva previa. La sobrevivencia y continuidad de las actividades apoyadas con los proyectos fue cuatro veces mayor entre quienes contaban con experiencia previa (42.5% vs 10.8%). Aunque los proyectos que reciben recursos en efectivo y capacitación tuvieron mayor probabilidad de sobrevivencia a un año en comparación con quienes recibieron dinero únicamente, sólo una de cada cinco personas recibió capacitación, lo que repercute directamente sobre los efectos de los programas.

Estos resultados plantean retos importantes para reestructurar las políticas alusivas a fin de incidir sobre la dimensión de bienestar económico de la pobreza que define Coneval para México, particular mente si se considera que la participación laboral, los ingresos por trabajo y las brechas de género inciden sobre la condición de pobreza (Orozco et al., 2016). Los programas tendrían que realizar revisiones de los aspectos que están limitando las posibilidades de mejorar los ingresos de las mujeres. Adicionalmente, y buscando beneficiar a las más jóvenes, particularmente si están en etapa de crianza —que representa la mayoría de la población no disponible para trabajar—, se requerirían ajustes en las estrategias de operación de los programas y la convergencia con políticas y servicios de cuidados. Diseñar una estrategia en respuesta a tales necesidades podría dar mejores oportunidades a esas mujeres, particularmente si son las más pobres y, por ende, las que tienen menores tasas de participación en el trabajo remunerado y disponen de menores re cursos para satisfacer las necesidades de cuidados de sus hogares. Estas mujeres representan casi tres cuartas partes de la población joven que no estudia ni trabaja por un salario en el país.

Es decir, se requiere de un marco teórico-operativo que relacione el trabajo remunerado, el trabajo no remunerado y la pobreza. La convergencia territorial de estos programas y de los dedicados a fortalecer la oferta de servicios que reducen el trabajo no remunerado, en particular los de cuidados, es esencial para brindar atención integral a la problemática que la población enfrenta, más allá de limitarse a algunas de sus expresiones.

Sería ideal utilizar esquemas piloto de intervención (preferentemente aleatorizados) planeados, monitoreados y evaluados, que permitan identificar los mecanismos más adecuados para otorgar apoyos y lograr efectos positivos sobre el bienestar de la población.

Notas

1 La encuesta fue concebida y promovida desde el Instituto Nacional de las Mujeres (Inmujeres). En su diseño y ejecución participó el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (pnud) Más recientemente, la Secretaría de Desarrollo Social (ahora Secretaría de Bienestar) contribuyó a la sistematización de resultados y a organizar el panel de datos de la encuesta.

2 Se trata de programas cuya unidad de atención son directamente las personas, o bien quienes están organizadas en grupos. El Fondo Nacional de Apoyo a Empresas en Solidaridad (Fonaes) operó hasta 2013; posteriormente, se fusionó con el Programa de Opciones Productivas; en 2018 juntos se denominan pfes, Programa de Fomento a la Economía Social. Otros programas se fusionaron a partir de 2016, pero mantienen sus mecanismos centrales de operación. Al año 2018, los programas Promusag y Fappa se incorporaron al Programa de Apoyo a Pequeños Productores de Sagarpa; Fommur se fusionó con Pronafim; Soporte se fusionó en el Programa de Adquisición de Activos Productivos.

3 Véase el anexo disponible en la versión electrónica para una mayor descripción de esta metodología.

4 Pesos de 2010.

5 Los resultados operativos que se muestran se refieren a los programas Programa de Empleo Temporal (pet), Programa de Opciones Productivas (pop) y Fondo Nacional de Apoyo a Empresas en Solidaridad (Fonaes).

Referencias

Angrist, J. y J. Pishke (2009),
Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist´s Companion. Princeton, Nueva Jersey, Princeton University Press.

Coneval (2018),
Inventario Coneval de Programas y Acciones Federales de Desarrollo Social (y los respectivos Inventarios Estatal y Municipal). México, Coneval, disponibles en: https:// www.coneval.org.mx/Evaluacion/IPFE/Paginas/default.aspx

        (2018),
Índice de Tendencia Laboral de la Pobreza. México, Coneval, disponible en: https://www.coneval.org.mx/Medicion/Paginas/ITLP-IS_resultados_a_nivel_nacional.aspx

Dehejia, R. (2005),
“Practical propensity score matching: a reply to Smith and Todd”, Journal of Econometrics, Núm. 125, pp. 355–364.

Instituto Nacional de las Mujeres (Inmujeres) y Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (pnud) (2012),
“Resultados de la evaluación estratégica con perspectiva de género de los programas de empleo y proyectos productivos”. Cuadernos de trabajo sobre género, Núm. 34. México, Inmujeres.

Orozco, M. (2016),
Análisis de resultados y operación de Programas Federales de Empleo y Proyectos Productivos (pfepp), México, Secretaría de Desarrollo Social (Sedesol). Mimeo.

       (2018),
“Estadísticas para monitoreo  y  evaluación de políticas sobre empoderamiento económico de las mujeres”, Presentación en el XIX Encuentro Internacional de Estadísticas de Género, México, disponible en: http://www.beta.inegi.org.mx/eventos/2018/genero/

Orozco, M., B. Beltrán y B. Straffon (2016),
Incorporación del enfoque de género en la medición multidimensional de la pobreza. México, onu Mujeres – Instituto Nacional de las Mujeres.

Smith, J. y P. Todd (2005),
“Does Matching Overcome Lalonde’s Critique of Nonexperimental Estimators?” Journal of Econometrics, Núm. 125, Vols. 1-2, pp. 305-353.

Todd, P. (1999),
A practical guide to implement matching estimators. Mimeo.

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Mónica Elizabeth Orozco Corona* / Connie Ruth Sotelo Olivares**

*Género, Desarrollo, Economía, Rendición de Cuentas y Sustentabilidad, A.C. | meorozco@genders.mx
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