Las cifras de pobreza en México tienen un gran problema

Hablar sobre datos es uno de esos temas que parecen lejanos y aburridos. Podría pensarse que ese de esos temas áridos que sólo le importan a muy pocos en la academia y que tiene un impacto muy pequeño sobre el día a día de la mayor parte de los mexicanos. Sin embargo, no es así. La calidad de los datos que sirven como base para el diseño e implementación de políticas públicas impacta de forma directa sobre los resultados de éstas.

En el caso mexicano, es sabido que se tienen severos problemas con los datos sobre homicidios (excelentemente señalados por José Merino en este artículo). Menos sabido es que existen problemas con la medición de pobreza laboral que trimestre a trimestre publica el Consejo Nacional de Evaluación de la Política Social (Coneval). En un artículo anterior en este espacio, Alejandro Gómez ya había reseñado la literatura académica que hay sobre el tema, pero vale la pena hacerlo nuevamente por una razón: el problema sigue sin resolverse.

El problema con la medición de pobreza laboral de Coneval viene en realidad de un problema con la forma en que se registran los datos sobre ingreso en la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo. En dicha encuesta hay dos preguntas sobre el ingreso. En primera instancia se le pregunta al encuestado cual fue su ingreso laboral; si el encuestado se rehúsa a responder esa pregunta, se registra como ingreso un cero y se le hace una pregunta subsecuente en donde se le muestra una tabla con distintos rangos de ingresos y se le pide que indique el rango en donde se encuentra ubicado su ingreso. El problema pues, es que el ingreso de quienes no responden a la primera pregunta es registrado como un cero y no como un valor faltante. Registrar un cero parte del supuesto de que el conjunto de individuos que no reporta su ingreso está formado por individuos de todo tipo, por lo que registrarles un ingreso cero no alteraría la distribución salarial. En cambio, registrar como valor faltante implica no registrar nada en su ingreso (ni siquiera un cero), pues no sabemos si en efecto son individuos de todo tipo los que no están reportando su ingreso.

¿Y por qué es esto un problema? Por dos razones: la primera de ellas es que quienes se niegan a responder son usualmente personas de un mayor nivel educativo, que trabajan tiempo completo y que lo hacen en zonas urbanas (esto se puede ver en el cuadro 1 de este artículo). Es decir, trabajadores que probablemente tienen un ingreso mucho mayor al cero que se les asigna. Pero ese no es el único problema. Como ya se dijo, asignar esos ceros parte del supuesto de que los individuos que no reportan están a lo largo de toda la distribución, por lo que al omitir su ingreso no se afecta la forma de ésta. Pero, al no ser así, asignarles un cero implica mover a un grupo importante de individuos en cierto tramo de la distribución a una posición mucho más baja, alterando entonces la forma de la distribución de ingresos laborales.

La segunda es que cada vez son más los trabajadores que no reportan sus ingresos a la encuesta. Como señala Raymundo Campos, en 2005 el porcentaje de trabajadores que no reportaba ingreso era del 10%, mientras que en 2012 ya era del 20% del total de trabajadores. Extendiendo el cálculo (ver gráfica 1) se ve que para el segundo trimestre de 2015, ya era cerca del 25% de trabajadores ocupados.

Fuente: Elaboración propia con datos de la ENOE y siguiendo definiciones y  metodología de Campos-Vazquez, 2013.

Una forma de resolver este problema es imputando los datos faltantes, la otra es no considerar esos datos en nuestros cálculos. Sin embargo, desechar esos datos faltantes nos dejaría con información sesgada, pues como se dijo líneas arriba, quienes no reportan tienen características muy específicas. Eso nos deja con la opción de imputar su ingreso. Imputar significa que dado que no sabemos cuál es el ingreso verdadero de quienes no declaran su ingreso, lo que podemos hacer es suponer que ganan un monto similar al de otras personas que son casi sus iguales en otras características que sí conocemos y asignarles dicho monto. Esta práctica es comúnmente realizada por las oficinas de estadística de EU para corregir por el mismo tipo de problemas.

¿Cómo varía la medición de la pobreza laboral si utilizamos los datos imputados respecto a si hacemos los cálculos con los datos de la ENOE tal cual? En el gráfico 2 se muestra esto en los páneles a y b. Se utilizaron dos métodos de imputación: el método hot deck y el método de imputación mediante regresión lineal.

Fuente: Elaboración propia con datos de la ENOE y siguiendo las definiciones y metodología de Campos-Vázquez, (2013) y de Coneval.

En el panel A se muestra el porcentaje de trabajadores cuyo ingreso laboral del hogar per cápita es menor a la línea de bienestar. Como se puede observar, el utilizar datos no imputados implica sobre estimar en casi 15 puntos porcentuales la pobreza laboral. Lo mismo se puede observar en el panel B pero para el caso de la medida oficial de pobreza laboral: el Índice de Tendencia Laboral de la Pobreza. Más aún, la preocupante tendencia al alza que se ha registrado en el ITLP oficial en fechas recientes parece deberse más al incremento en los no reportados que a un incremento sustancial en la pobreza laboral.

¿Esto debe de interpretarse como que estamos bien en materia de pobreza? La respuesta es un rotundo no. Los datos imputados muestran que 40% de los mexicanos viven en un hogar en donde el ingreso laboral no basta para satisfacer las necesidades básicas. También es posible observar que la economía mexicana no ha logrado retornar a los niveles de pobreza previos a la crisis de 2008-2009 (más sobre este tema aquí). De hecho, en la década para la que se cuenta con datos, tras una reducción en 2005, la pobreza laboral ha permanecido constante o ha aumentado. Aun cuando en ese periodo hubo episodios de crecimiento económico. Es decir, si bien las mediciones oficiales de pobreza laboral están sobreestimando dicha variable, los niveles que se observan corrigiendo esa sobreestimación no dejan de ser alarmantes.

Es necesario que tanto INEGI como Coneval comiencen a tomar cartas sobre el tema del subrreporte de ingresos en la ENOE, particularmente debido a que una de sus posibles causas es el clima de violencia e inseguridad en que vivimos. Un primer paso sería dejar de registrar como cero lo que en realidad son valores faltantes. Idealmente INEGI o Coneval podrían realizar algún proceso de imputación para proveer información más cercana a la verdadera distribución de ingresos.

Que tengamos problemas con los datos de dos de los más importantes problemas nacionales (violencia y pobreza) es indicativo de lo mucho que nos falta por hacer para resolverlos. Tener los datos bien debe de ser nuestro primer paso. 

*gl