MARÍA LORENA CAMPOS URRIBARRI^**
UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR (VENEZUELA)

^* Artículo producto del trabajo de ascenso a categoría de Profesor Asociado de la autora.
^** Profesor Agregado a tiempo integral del Dpto. Ciencias. Económicas y Administrativas de la Universidad Simón Bolívar. Dott.ssa en Economia e Commercio en la Università degli Studi di Pisa (Italia-2001), Especialista en Gestión Ambiental en la Universidad Simón Bolívar (USB - 2004) y Magister en Desarrollo y Ambiente (USB-2007). Dirección postal: Sede Sartenejas, Baruta, Edo. Miranda - Apartado 89000 - Cable Unibolivar - Caracas Venezuela. Teléfono +58 0212-9063111. Correo electrónico: camposl@usb.ve.

Campos, L. (2016) Medición alternativa del bienestar: aplicación del índice abreviado del bienestar a la encuesta de presupuesto familiar en Venezuela. En: Revista de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Militar Nueva Granada. rev.fac.cienc.econ, XXIII (2), DOI: http://dx.doi.org/10.18359/rfce.1607.

JEL:D63, C81.

Recibido/ Received/ Recebido: 07/06/14 - Aceptado/ Accepted / Aprovado: 26/11/14

Resumen

Este trabajo se propuso calcular el Índice Abreviado del Bienestar (IAB) para describir el perfil de bienestar arrojado por la Tercera Encuesta Nacional de Presupuestos Familiares venezolana (IIIº EPF). Siguiendo la metodología establecida por sus creadores, se evidenciaron aspectos mejorables e incompatibilidades con los datos que llevaron al ajuste de las fórmulas originalmente propuestas. La versión corregida del IAB fue aplicada resultando que los hogares gozan en promedio de 14% de bienestar, para lo que son determinantes las dimensiones de subsistencia y protección. Los hogares mejor posicionados con menos de 5 miembros, no superan la clase media, con tasas de remuneración y de cobertura de previsión social mayores del 30%, sin analfabetas y con buen nivel de educación. El estrato socioeconómico de pertenencia y las 'horas de trabajo' parecieran mediar entre los indicadores de gasto y el IAB. Hay poca desigualdad concentrada en el primer decil de la población.

Palabras clave: Índice del bienestar; Bienestar; Encuesta Nacional de Presupuestos Familiares; Venezuela..

Abstract

The aim of this work is to calculate the welfare abbreviated index (IAB Spanish acronym) in order to describe the welfare profile done by The Third National Family Budget Survey of Venezuela (IIIº EPF Spanish acronym). Following the established methodology by its creators; improvements and incompatibilities were detected in the data. This led to the adjustment of the formulas originally proposed. The revised IAB versión was applied. As a result households enjoy in average 14% welfare; subsistence and protection are determining factors. Better placed households with less tan 5 members do not go beyond middle class. It includes more tan 30% remuneration rates and social welfare coverage, no illiterate population and a good education level. Socioeconomic class and "working hours" seem to mediate among expenditure indicators and the IAB. There isn't much social inequality focused in the population's first decile.

Keywords: Welfare Indicator; Welfare; National Family Budget Survey; Venezuela.

Resumo

Este trabalho se propôs calcular o Índice Abreviado do Bem-estar (IAB) para descrever o perfil de bem-estar gerado pela Terceira Pesquisa Nacional de Orçamentos Familiares venezuelanos (IIIº EPF). Seguindo a metodologia estabelecida por seus criadores, se evidenciaram aspectos a melhorar e incompatibilidades com os dados que levaram ao ajuste das fórmulas originalmente propostas. A versão corrigida do IAB foi aplicada e demonstrou que os lares gozam em média de 14% de bem-estar, para o que são determinantes as dimensões de subsistência e proteção. Os lares melhor posicionados com menos de 5 membros, não superam a classe média, com taxas de remuneração e de cobertura de previsão social maiores de 30%, sem analfabetos e com bom nível de educação. O estrato socioeconômico e as 'horas de trabalho' parecem ser os mediadores entre os indicadores de despesa e o IAB. Há pouca desigualdade concentrada no primeiro decil da população.

Palavras chave: Índice do bem-estar; Bem-estar; Pesquisa Nacional de Orçamentos Familiares; Venezuela.

1. Introducción

El informe de la Comisión sobre la Medición del Desarrollo Económico y del Progreso Social (conocido como el informe Stiglitz) ha alzado el tenor del debate sobre la pertinencia de los indicadores estadísticos usados para orientar las políticas de desarrollo. La publicación de dicho informe es reflejo de un movimiento intelectual y político que busca una nueva métrica capaz de reflejar el fenómeno del bienestar que, más allá del sólo crecimiento económico, es razón de ser del Estado.

El carácter global de ese movimiento -aún en curso- se reconoce por sus propuestas más significativas: el informe Stiglitz, el Proyecto global para la medición del progreso de las sociedades, de la OCDE¹ y la Comunicación de la Comisión Europea al Consejo y el Parlamento Europeo 'Más allá del PIB². El debate se centra en la oportunidad y pertinencia de usar nuevos indicadores para medir el progreso social y orientar las políticas públicas ya que, hasta hace poco tiempo, prevalecía un uso impropio de los indicadores económicos como sucedáneo de índices de bienestar, alimentando la clásica confusión entre crecimiento y desarrollo.

La nueva métrica del bienestar sirve también para combatir la pérdida de credibilidad de las estadísticas socioeconómicas que, según Stiglitz, Sen & Fitoussi (2008), se debe ala medición imperfecta de conceptos estadísticos adecuados o al hecho de que los conceptos aunque sean "medidos" correctamente no son los idóneos. La forma en que se operacionaliza el bienestar, a menudo no es la más acertada a causa de los efectos de la desigualdad (que en los indicadores calculados como medias por habitante no logran evidenciarse), porque no se tienen en cuenta importantes fenómenos que influyen en el bienestar de los ciudadanos o por el modo inapropiado de publicar las estadísticas que lleva al uso erróneo de las mismas.

En el marco de este pragmatismo paradigmático surge la propuesta del Índice Abreviado del Bienestar (IAB). Dicho índice parte de la idea que el bienestar deriva del "desarrollo de las personas constituido no únicamente de satisfactores de necesidades sino de capacidades y opciones" (Vasconez, 2003, p. 4). Dado que el IAB acepta el supuesto de que sea la satisfacción de las necesidades que la realización de las capacidades³ se pueden inferir observando el consumo de ciertos 'bienes clave', el IAB usa datos sobre el uso y consumo de bienes obtenidos durante la Encuesta Nacional de Presupuesto Familiar para obtener una aproximación del nivel de bienestar de los hogares (Campos & Ruiz, 2010).

El diseño del IAB responde al llamado del Proyecto mundial de la OCDE Measuring the Progress of Societies cuya Declaración de Estambul⁴ insta a los académicos a trabajar para "ofrecer información fiable y de calidad que toda la sociedad pueda utilizar para obtener una visión común del bienestar social y su evolución a lo largo del tiempo"(p.1) 2011. Este indicador busca un equilibrio entre la coherencia teórica, la utilidad en respaldo a las políticas públicas y la conmensurabilidad empírica que permita las comparaciones entre unidades estadísticas (hogares), categorías socioeconómicas (ej. estratos sociales), entidades geográficas (municipios, regiones, países) y datos inter-temporales.

Para el diseño del IAB, se contó con la cooperación de la Gerencia de Estadísticas Económicas del Banco Central de Venezuela ya que, convencidos de la calidad y solidez de los datos recogidos por esa institución, se decidió usar la estadística convencionalmente obtenida para el cálculo del índice Nacional de Precios al Consumo (INPC) que la misma oficina recolecta. La elección de dicha fuente de datos responde a la intención de adoptar una perspectiva microeconómica que permita obtener información desagregada sobre el perfil de bienestar de cada uno de los hogares de la muestra. De esa manera se puede aprovechar la micro-data obtenida en las encuestas de presupuesto familiar, cuya calidad ha mejorado en los países en desarrollo (Osberg & Sharpe, 2003).

El enfoque desagregado del IAB concuerda con las recomendaciones de Jean-Philippe Cotis, quien afirma que si se quiere recurrir a las cuentas nacionales para aprehender "el bienestar en sí mismo, entonces se precisa centrar la atención de los estadísticos en las cuentas de los hogares" (citado en León-Camacho, 2011, p. 11). De hecho, la unidad estadística de IAB es el hogar⁵, cuyas variables del gasto se refieren al consumo de sus miembros pues, como afirman Stiglitz et al. es necesario que el "sistema estadístico se centre en el bienestar de la población más que en la medición de la producción económica"(2008, p. 10).

La propuesta teórico conceptual del IAB surgió en el 2010⁶; sin embargo, el proceso de su cálculo evidenció elementos de mejora e incompatibilidades con los datos que llevaron al ajuste de las fórmulas originalmente propuestas⁷. La versión corregida del IAB, que se observa en la Tabla 2 y Tabla 1, fue experimentada sobre los datos de la Tercera Encuesta Nacional de Presupuestos Familiares venezolana (IIIº EPF) dando lugar a los resultados expuestos en este artículo.

La descripción del perfil de bienestar arrojado por la aplicación del IAB a la muestra válida de la IIIº EPF constituye el principal objetivo de este trabajo, que surge de la inquietud sobre cuál panorama del bienestar arroja la evaluación hecha a través del cálculo del IAB. De manera que en este artículo se pretende (i) Describir el bienestar según el IAB por entidades geográficas y categorías socioeconómicas; (ii) Describir la relación entre las variables del IAB y el bienestar registrado por dicho índice y (iii) Describir los perfiles del bienestar de los hogares venezolanos de la IIIº EPF.

En las siguientes secciones se expondrán los supuestos teóricos que justifican la utilización de la información sobre el uso y consumo de bienes o servicios para representar el bienestar; se enumerarán las principales formas de medir el bienestar que han sido propuestas, luego se pasará a describir el índice de bienestar objeto de este estudio; se discutirán los resultados de su aplicación a los datos de la IIIº EPF, finalizando con algunas recomendaciones para futuras investigaciones.

2. Concepto de bienestar que subyace tras el IAB

El IAB parte del supuesto de que el consumo puede aproximar una cuantificación del bienestar, a raíz del significado que se le atribuye a sus conceptos precursores: utilidad, necesidades y bienes.

Si bien dicho supuesto privilegia a los bienes de consumo como indicadores, esto podría justificarse en la medida en que dichos bienes "aporten a la vida de los seres humanos", influyéndola directa o indirectamente (Stiglitz, Sen, & Fitoussi, 2008, p. 6), y puesto que se reconoce una cierta correspondencia entre la composición de la demanda de bienes y servicios de consumo por un lado, y la satisfacción de las necesidades sociales básicas, por el otro (Di Filippo, 2012).

La utilidad es el concepto generalmente usado para referirse al beneficio que la persona percibe al usar bienes y servicios. A lo largo del desarrollo de la teoría económica la utilidad ha sido explicada a través de aproximaciones a otros conceptos⁸ que, a los fines de este análisis, se han considerado subyacentes a la noción de necesidad, por esta razón adoptamos la definición de Toro Hardy (1993), quien considera que la utilidad "no es otra cosa que la capacidad que un individuo asigna a un bien para satisfacer una necesidad especifica en un momento dado" (p. 157).

Como advertía el informe hito del desarrollo sustentable escrito por la Comisión Brundtland en 1987, "la sostenibilidad requiere puntos de vista de las necesidades humanas" (World Commission on Environment and Development, 1987, p. 39). Ese aspecto ha sido plasmado en el IAB, en cuyo diseño se han incorporado las necesidades humanas concebidas como "carencias que experimentan las familias para alcanzar el estándar o nivel de vida con que sus integrantes aspiran a desenvolver sus existencias" (Guerrero-Molina, 2005, p. 5).

Por un lado, el IAB ha integrado la idea de Max-Neef, Elizalde & Hopenhayn (1986) quienes afirman que las necesidades son finitas e interdependientes, y que debido al devenir histórico del progreso social, cultural y tecnológico, su satisfacción se manifiesta por el uso de múltiples bienes. Y por otro lado, en el marco teórico del IAB se afirma que las necesidades se comportan como un sistema en que algunas de ellas refuerzan las capacidades y libertades (Campos & Ruiz, 2010, p. 72).

Los medios utilizados por las personas para la satisfacción de sus necesidades, son identificados por la teoría económica neoclásica como bienes. Sin embargo, el disponer de los bienes no necesariamente equivale a una mejora en el bienestar, pues la satisfacción de las necesidades depende del uso que se hace de los bienes (Guerrero-Molina, 2005, p. 9) "Esta situación implica que familias con una misma canasta de bienes pueden utilizarlos de modos distintos" según las capacidad con las que cuente.

Por esta razón, para el IAB se definió un conjunto de 'bienes clave' cuyo consumo puede asociarse a la búsqueda de satisfacción de necesidades y la realización de capacidades por parte del hogar que los consume. De forma tal que el mayor consumo de los 'bienes clave' se interpreta como una mayor satisfacción de las necesidades, lo que conllevaría un mayor bienestar.

Entendiendo entonces el bienestar en sentido amplio como "desarrollo de las personas constituido no únicamente de satisfactores de 'necesidades' sino de capacidades y opciones" Vasconez (2003, p. 4); el IAB asume la existencia de un nexo entre las necesidades psicogenéticas (Max-Neef et al., 1986) las capacidades (Sen, 2000) y la utilidad (Toro Hardy, 1993) que justifica el uso de los datos sobre el consumo y las características de los hogares de la muestra analizada.

Por las razones antes indicadas, el IAB se calculó a partir de cinco índices parciales correspondientes a la satisfacción de las necesidades de subsistencia, protección, entendimiento, ocio y participación. La distinción de los diferentes componentes se mantuvo puesto que se considera útil para la aplicación en política pública (Osberg & Sharpe, 2003).

De manera que la acepción de well-being subyacente al IAB adopta una perspectiva del bienestar propia basada en las necesidades y que además incorpora elementos de la visión amplia de funciones y capacidades propuestos por Sen (2000).

3. Las mediciones del bienestar

Hoy se cuenta con importantes avances en materia de medición de datos estadísticos, por lo que se requiere perseverar para perfeccionar las bases de datos disponibles y los indicadores elaborados a partir de ellas (Stiglitz et al., 2008). Entre dichos indicadores se encuentran algunos que nacieron para medir conceptos más o menos próximos al de bienestar y que han sido propuestos bajo diferentes perspectivas teóricas, usando metodologías y fuentes diferentes y que -sin pretender ser exhaustivos- clasificaremos a continuación:

Hay índices que se centran en un solo dominio como el de Calidad de Vida Relacionada con la Salud de Hennessy et al. (1994 en Hagerty et al., 2001), otros tratan de revelar los indicios subjetivos del bienestar por medio de encuestas de opinión o escalas de percepción, etc., son los casos del Índice de Confianza del Consumidor de Katona (1774), el Indicador de Bienestar Espiritual Bufford et al. (1991), el Índice de Calidad de Vida de la Organización Mundial de la Salud (WHOQOL Group, 1995), el Eurobarómetro, la Escala de las Expectativas de Vida Feliz de Veenhoven (1996 en Hagerty et al., 2001). Otras medidas evalúan una sola dimensión del bienestar: Bienestar Económico Medible de Nordhaus y Tobin (1972), Índice de Salud Social de Miringoffs (1996, 1999) (en Hagerty et al., 2001) e Índice de Bienestar Económico de Osberg & Sharpe (2003).

Sin embargo, buena parte de las medidas desarrolladas incluyen más de un dominio e intentan integrar varias dimensiones del concepto para dar una visión más amplia del fenómeno; ejemplo de ello son la Encuesta Sobre los Mejores Lugares para Vivir de la revista Money, Índice de Progreso Real o Índice de Progreso Genuino (GPI) de Cobb, Halstead & Rowe (1995), el Índice Demográfico Americano de Bienestar de Kacapyr (1996), el Índice de Calidad de Vida de Johnston (1988), el índice de la revista International Living (1984), el Índice Ponderado de Progreso Social de Estes (1984), el Índice de Calidad de Vida de Diener (1995), la Escala Integral de Calidad de la vida de Cummins (2000), el Informe Social de América del Norte hecho por Michalos (1980-1982), la Estación Meteorológica Social de Filipinas de Mangahas (1976), el Índice de Condiciones de Vida Holandés realizado por Boelhouwer and Stoop (1999), el Sistema Alemán de Indicadores Sociales (SPES Project), la Encuesta de Condiciones de Vida del Sistema Sueco ULF, el Índice de Calidad de Vida Calvert-Henderson (2000)(en Hagerty et al., 2001), el Índice de Desarrollo Humano del Programa de las Naciones Unidad para el Desarrollo (HDRO, 2013) y el más recientemente Índice para una Vida Mejor de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE, 2013).

En el caso venezolano, vale la pena mencionar la estratificación según el Método Graffar - Méndez Castellano (1994), el Índice de Condiciones de Vida del Banco Central de Venezuela (ICOV-BCV) y el Índice Estadal de Nivel de Vida (IENV) calculado por la Gerencia de Estadísticas Sociales y Ambientales del Instituto Nacional de Estadística (INE).

Existen muchos otros indicadores de pobreza o escasez que han sido usados para reflexionar sobre el 'no bienestar' que no hemos incluido aquí, puesto que estos derivan de un enfoque inverso que se centra en la carencia de condiciones de bienestar.

3.1 Descripción del IAB

La exhortación a mejorar los indicadores de la calidad de vida ha sido reiterada por numerosos actores político-institucionales, quienes manifiestan la necesidad de disponer de información precisa proveniente de cuentas nacionales que "incorporen temas sociales y medio ambientales, para llegar a una contabilidad (...) integrada." a través de las cuales puedan obtenerse índices complementarios al Producto Interno Bruto o PIB (León-Camacho, 2011, p.2) 2011. Para ilustrar los aspectos complementarios con los que el IAB puede contribuir a dar respuesta a las susodichas exhortaciones, en las tablas Tabla 1 y Tabla 2 describiremos la operacionalización de las dimensiones del bienestar en las variables, subíndices e índices parciales del bienestar que conforman el IAB. Dichas tablas proponen algunas modificaciones que mejoran la precisión del cálculo y adaptan las fórmulas originales al formato en el que los datos primarios se encuentran disponibles. En todo caso se respetaron los criterios seguidos para el diseño del IAB descritos en la propuesta original del índice⁹.

Tabla 1. Subíndices parciales del IAB, operacionalización y fórmulas¹⁰, ¹¹, ¹², ¹³, ¹⁴, ¹⁵, ¹⁶, ¹⁷, ¹⁸

Tabla 1

3.2 Metodología de cálculo del IAB

3.2.1. Datos y muestra

El cálculo del IAB usa los datos de la tercera Encuesta de Presupuesto Familiar [IIIº EPF] para el año 2005, proporcionada por la Gerencia de Estadísticas Económicas del Banco Central de Venezuela (BCV). Se trata de una muestra probabilística de los hogares residentes en Venezuela, extraída en cinco dominios geográficos de todo el territorio nacional por muestreo estratificado bietápico.

Los datos de la IIIºEPF suministrados por el BCV corresponde a una muestra de 8281 viviendas. Sin embargo, sólo el 96,1% de los hogares residentes en dichas viviendas resultaron ser válidos para el cálculo del IAB, de manera que la muestra reflejada en nuestros resultados es de 8116 hogares.

Los datos para el cálculo de los indicadores y la aplicación de las fórmulas de la Tabla 1 provenían de datos desagregados referidos a tres unidades estadísticas diferentes: vivienda, hogares (que habitaban en dichas viviendas) y personas (que componían dichos hogares).

3.2.2. Procedimiento

A efectos de nuestro cálculo, se consideraron válidos sólo los casos que contenían los datos para poder calcular todas las fórmulas de la Tabla 1 y sólo las unidades estadísticas a las que la Gerencia de Estadísticas Económicas del BCV había asignado un correspondiente factor de expansión. A los casos obtenidos con este filtro se le asignó un código unívoco por hogar, siendo esta la unidad estadística de referencia.

Los cálculos referidos a gastos se refieren a valores correspondientes al Gasto de Consumo Final Anualizado Alineado y fueron depurados del factor de expansión en el período de la IIIºEPF para poder obtener valores referidos a al hogar del que provenían los datos primarios.

Para el cálculo del gasto total anualizado por alimentos del hogar (GAi) no se hizo diferencia entre alimentos consumidos dentro y fuera del hogar, pero se excluyeron de este rubro las bebidas alcohólicas y tabacos. Este valor se compara con el Valor equivalente de la canasta alimentaria normativa para el hogar i [CANi= (Bs. 4330719,03/5,2)*MTi] obtenido teniendo en cuenta que la canasta alimentaria normativa para un hogar de 5,2 miembros era de Bs. 4330719,03.

El total comidas diarias promedio del hogar (TCi) se obtuvo a partir de los datos de número de comidas semanales realizadas por los miembros del hogar (dividido entre el número de días de la semana) consumidas sea dentro que fuera de la vivienda.

En la asignación de código de ocupación de la vivienda (COi) se eliminaron los casos que entraban en la categoría 'no dispone' que se incluía originalmente en la versión de Campos & Ruiz (2010). Esta decisión, sugerida por el BCV, se justifica pues los datos provienen de entrevistas que se hacían en la vivienda del entrevistado, por lo cual este no podía no disponer de una vivienda.

A partir de los datos de las viviendas se determinó el código de servicio de la vivienda del hogar (CSi) diferenciando entre los hogares que disponen de conexión a la red de aguas servidas y aquellos que no disponen de este servicio (eliminación de excretas por pozo séptico, hoyo o letrina, o cuando la vivienda no poseía excusado).

La cobertura de previsión social del hogar se extrajo de los datos por miembro del hogar (CPSmi) que fueron sumados, sumando una unidad por cada sistema de seguros o póliza que asegurara a los miembros del hogar y asumiendo valor -1 en el caso de que el miembro no estuviese cubierto por ningún tipo de sistema de previsión social.

Para el cálculo del promedio del gasto anualizado en seguridad del hogar (GSTi) se tuvieron en cuenta los gastos del hogar por concepto de servicio de vigilancia de la vivienda y de áreas comunes (calles, etc.) de la vivienda principal, de descanso o secundaria, alarmas para vehículos, su servicio de instalación u otros servicio de sistemas de seguridad, así como los relativos a servicios bancarios de caja de seguridad (de valores) o por pérdida y robo de dinero.

Se sustituyó el indicador de 'empleo' propuesto por Campos & Ruiz (2010) como número de miembros empleados del hogar (MEi) por el de 'remuneración' contando el número de los miembros del hogar que reciben remuneración (MRi). Este indicador abarca un concepto más amplio que incluye mayor número de fuentes de ingresos provenientes del trabajo (como empleado o trabajador independiente) o del uso del capital (rentas) así como otros previstos por el sistema de asistencia social. Para del MRi se utilizaron los datos relativos a las características de las personas miembros de un mismo hogar, contando los miembros que reportaron trabajar de forma remunerada, ser pensionados, jubilados o rentistas.

El indicador MAni que contaba los miembros analfabetas del hogar fue sustituido con la sigla MAni>14, para tener en cuenta la definición estándar de analfabetismo que, según la UNESCO incluye sólo a la población de quince años y más que no sabe leer ni escribir. Para su cálculo se utilizaron los datos relativos a la edad de los miembros de un mismo hogar y su respectiva respuesta a la pregunta sobre si sabían leer y escribir.

Se incluyó una segunda variable relacionada con el acceso a internet (EC2i) para tener en cuenta los casos en que los hogares podían tener servicio de Internet sin que esto generara gastos. Dicha variable se operacionalizó de forma binaria usando los datos relativos a las características de la vivienda a la sigla (SIDi).

Para calcular el máximo normativo de horas de trabajo semanal por hogar (MaxHT) se decidió tener en cuenta sólo a los miembros del hogar mayores de 14 años que trabajaran (MEi>14 años), puesto que en la legislación venezolana es considerada la edad mínima legal para trabajar.

La Tasa de Voluntariado realizada por el hogar (TVHi) sustituyó a la variable de gastos por donaciones a instituciones sin fines de lucro (GDi) originalmente propuesta por Campos & Ruiz (2010), puesto que no se reportaron valores de ese indicador en la entera muestra. De esta forma se evitó tener que omitir el indicador 'Actividades de Voluntariado' originalmente propuesto.

Una vez obtenidos los valores de todas las variables necesarias, se procedió a calcular los subíndices parciales (que aparecen en la última columna a la derecha de la Tabla 1) y a partir de esos datos se hizo el cómputo de los índices parciales de bienestar y valor del IAB por hogar.

4. Discusión de resultados

Aplicando las recomendaciones del informe Stiglitz-Sen-Fitousi, que señala la necesidad de "una amplia segmentación de las cuentas de los hogares, por estratos de ingreso, geográficos, franjas etarias, sexo, etc." (León-Camacho, 2011, p. 12), ilustraremos y discutiremos la distribución del IAB por dominios geográficos, entidades geopolíticas y estratos socioeconómicos disponibles en la IIIº EPF, para luego reflexionar sobre las tendencias que revela la comparación entre el IAB y las variables más significativas, sus índices y subíndices parciales constitutivos.

4.1 Análisis descriptivo de las variables subyacentes al IAB

En general el valor observado de las variables precursoras del IAB, que construyen sus subíndices parciales resultan ser muy dispersas¹⁹: la variable más ampliamente distribuida es el gasto promedio por actividades extracurriculares (GCTi) -con desviación estándar supera del 100% el valor de la media- mientras que el promedio de comidas semanales por familia (TCi) es el menos disperso. Dicho resultado puede entenderse si se piensa al carácter accesorio de la primera variable respecto al vínculo fisiológico detrás de la segunda. El IAB que deriva de estas variables exhibe un promedio por encima de 0.14 con una desviación estándar que lo supera más de un 50%, variando en un intervalo que va de -0.11 a +0.35.

Entre los índices parciales del bienestar el IPPA muestra una gran dispersión, sin embargo esto se debe a que al escaso número de hogares que prestan horas de voluntariado (sólo 96 de una muestra de 8116).

Según el valor del IAB (Gráfico 1), la región capital muestra mayor bienestar mientras que oriente es la más desfavorecida. Si a primera vista podría pensarse que el bienestar expresado por el IAB está relacionado al tamaño de las regiones (reflejado en la numerosidad de las muestras regionales), los casos del Zulia y oriente indican que no es así. Dicha conclusión encuentra respaldo en una prueba ANOVA realizada que confirmó la significancia de las diferencias los entre promedios de los 8 grupos de regiones: F (7, 8108)= 135.32, p= 0.000.

Gráfico 2. Bienestar por entidades federales²⁰

La primacía de Miranda y Aragua (Gráfico 2) respecto a estados como Apure y Amazonas -que registran los valores del IAB promedio más bajo- era de esperarse puesto que los estados centro occidentales han gozado históricamente de mayores beneficios debido a la diversidad de fuentes de empleo y a los mayores servicios concentrados donde hay más habitantes con mayores ingresos. Sin embargo, es digno de señalar que el Distrito Federal cumple con esas mismas características y registra menor bienestar, esto podría explicarse por los efectos negativos de la altísima densidad de esa entidad (que según cálculos propios sobrepasa más de 10 veces cualquier otra) y genera zonas de pobreza concentradas en la capital del país.

La ilustración por ciudades (Gráfico 3) es representativa del bienestar en los mayores centros urbanos por lo que no coincide con el ranking de las entidades federales (Gráfico 2). Un ejemplo es el caso de Mérida que, pese a ser la cuarta entidad federal con el mejor IAB promedio, cuenta con la ciudad de Mérida que resulta ser la ciudad mejor posicionada²¹.

Dicha particularidad de Mérida se evidencia aún más ya que, siendo una ciudad mediana, exhibe un bienestar mayor al de otras ciudades más grandes, en contra tendencia a lo que muestra el Gráfico 4, que indica mayor bienestar cuanto mayor es la ciudad.

Gráfico 4. Bienestar por tamaños del centro habitado donde se encuentra la vivienda²²

4.2 Descripción socioeconómica de los hogares por IAB

Gráfico 5. Bienestar por estratos socioeconómicos²³

Los resultados muestran un mayor bienestar en los hogares a medida que estos se posicionan en una clase más alta (Gráfico 5), esto representa un importante indicio de la capacidad del IAB de reflejar la situación socioeconómica de los hogares²⁴; parte de esta asociación podría deberse a que el cálculo de los estratos incluye el grado de instrucción de la madre (que se incluye en el subíndice parcial ECe²) y las condiciones del alojamiento (que evalúan las condiciones sanitarias incluidas en nuestra variable CSi).

El Gráfico 6 revela que el IAB promedio por hogares compuestos por un solo miembro es menor que el de los hogares con dos integrantes, lo que parece reflejar las desventajas de quien no puede contar con la ayuda o participación de otros para satisfacer sus propias necesidades. De dos miembros en adelante, se muestra una clara tendencia decreciente del bienestar a medida que aumentan los integrantes del hogar hasta un número máximo de nueve miembros, pero para hogares más numerosos los valores no muestran una tendencia clara.

Se decidió entonces comparar el IAB por grupos de acuerdo al número de miembros, realizando una prueba T para establecer si había diferencia entre el IAB de dos grupos de hogares: un grupo (llamado MTi≤5) cuyo número de miembros no superaba 5 personas -que es el valor entero más cercano al promedio nacional de miembros por hogar- y otro grupo (llamado MTi>5) de los que cuentan con más de 5 miembros. El resultado indicó que el número de miembros sí representa una diferencia en los valores del IAB, siendo mayor para los hogares con menos miembros²⁵.

4.3 Satisfacción de la necesidad de subsistencia

4.3.1. Dimensión alimentación

Los valores del IAB promedio tienden a aumentar a medida de que los gastos en alimentos del hogar se incrementan²⁶ (Gráfico 7). Dicha relación podría deberse a que un mayor gasto promedio por hogar corresponde al consumo de alimentos en mayor cuantía o de mejor calidad que mejoran el bienestar de los hogares. Sin embargo, habría que evaluar el rol del estrato socioeconómico de pertenencia en esta relación aparentemente directa entre GAi promedio y el IAB²⁷.

Los resultados que muestra el Gráfico 8 sugieren que un mayor bienestar iría de la mano con un número de comidas realizadas al día; de hecho, la prueba ANOVA confirma que la diferencia entre los promedios del IAB de los hogares que realizan distinto número de comidas al día es significativa²⁸. Más intuitivamente basta observar que los hogares que apenas cubren nivel mínimo de 1 comida al día reportan un IAB promedio (0.10) que representa menos de un tercio del bienestar del hogar con el mayor IAB (0.35).

4.3.2. Dimensión vivienda

La IIIº EPF define diferentes categorías de tenencia de las viviendas donde residen los hogares: vivienda 'propia' si esta ha sido adquirida en propiedad por el jefe y/o alguno(s) de los miembros del hogar (n=6237/IAB<0.15). Vivienda 'alquilada' en caso de que el hogar pague un alquiler por utilizar libremente todas sus áreas (n=1204/IAB>0.15). Vivienda 'ocupada' si esta no es propia ni alquilada y el hogar que la habita reside en ella con o sin permiso del propietario (n=675/IAB<0.1). Vivienda 'ocupada por un inquilino o pensionista' cuando este paga a un hogar que ocupa la misma vivienda por utilizar un cuarto o alguna sección específica de la vivienda (BCV, 2004, p.6). A efectos de este estudio, los casos esta última categoría (47 hogares) fueron agregados a la categoría de vivienda alquilada.

Las diferencias entre las medias del IAB por categoría de tenencia de vivienda²⁹, indica que los hogares que ocupan una vivienda sin pagar por ello, se encuentran en situación de menor bienestar respecto a quienes pueden hacerlo. Esto puede entenderse pues los hogares en desventaja o imposibilidad económica sistemática son los que ocupan o se ven beneficiados por asignación de viviendas de forma gratuita.

Menos esperado es el resultado de la comparación entre hogares que cuentan con vivienda propia y aquellos que viven en alquiler, pues el bienestar pareciera menor entre los hogares que han adquirido una vivienda respecto a quienes se encuentran en una situación relativamente más precaria, estando sujetos a la renovación de un contrato de arriendo. Estos resultados podrían derivar de circunstancias de distinta índole, de tipo económico (asociados a los créditos hipotecarios o al costo de los alquileres respecto a los intereses), cultural, etc., e inclusive reflejar una baja aversión al riesgo que hace que la actitud de "vivir en el presente sin anticipar el futuro" no genere una disminución del bienestar presente debido a la incertidumbre de no poseer una vivienda propia (Osberg & Sharpe, 2003).

4.3.3. Dimensión ambiente sano

Con respecto al tipo de excreta que utiliza la vivienda se evaluaron dos alternativas: 'posee servicio' (n=6921/IAB>0.15) referida a viviendas con instalación para la eliminación de excretas que son arrastradas hasta la red de cloacas y 'no posee servicio' (n=1195/IAB<0.05) para hogares cuyas viviendas no tienen poceta o excusado, los tienen pero estos desembocan en pozo séptico o tienen letrinas que desaguan en excavaciones poco profundas.

Los promedios del IAB en los grupos de hogares con y sin servicio de eliminación de excretas resultaron significativamente diferentes; lo que permite afirmar que los hogares con mayores niveles de bienestar habitan en viviendas que le garantizan las condiciones mínimas de salubridad. Sin embargo, algunos indicios señalan que este hecho pudiera derivar de la condición socioeconómica, ya que existen diferencias significativas entre las proporciones de hogares con y sin servicio de eliminación de excretas en los diferentes estratos³⁰.

4.3.4. Dimensión atención a la salud

El IAB promedio tiende a ser mayor en los hogares con mayor cobertura del servicios de salud integral³¹ (Gráfico 9), esto podría reflejar los efectos de atenuar el riesgo y la ansiedad de estar desatendido ante problemas de salud que restarían bienestar a los hogares (Osberg & Sharpe, 2003).

Sin embargo, habría que advertir que en caso de que prevalezca el pago de seguros privados esta variable podría estar escondiendo un efecto debido a los mayores ingresos disponibles de los hogares³².

4.4 Satisfacción de la necesidad de seguridad o protección

4.4.1. Dimensión seguridad física

La relación entre el IAB y gastos de seguridad también muestra un efecto directo, en el que los hogares que sostienen mayores gastos en seguridad son los que muestran mayor IAB promedio. Este resultado contrarresta el supuesto subyacente que considera el "gasto total en alarmas, servicios de vigilancia [...] como una acción preventiva ante la percepción de inseguridad" (Campos & Ruiz, 2010, p. 76) reflejo de un menor bienestar; mientras que los resultados sugieren lo que estas acciones se repercuten en un mayor bienestar.

Sin embargo, la relación muestra una covarianza débil r (.8115)= 0.10, p<.001 por lo que habría que evaluar si otros factores, como los ingresos del hogar, pudieran explicar la tendencia creciente ilustrada en el Gráfico 10³³.

4.4.2 Dimensión seguridad económica

La relación entre el número de miembros de un hogar que trabajan de forma remunerada, reciben renta por pensión, jubilación u otras razones y el IAB se muestra en el Gráfico 11, evidenciando que los hogares con mayor promedio del índice de bienestar (M_IAB=.16) son aquellos donde hay 3 o 4 miembros que tienen ingresos. Mientras que los hogares con peor IAB promedio (M_IAB=.06) son los que cuentan con el mayor número de remunerados, registrando un IAB promedio inferior inclusive al de hogares en los que ningún miembro recibe remuneración o renta.

Gráfico 11. Relación entre IAB y miembros remunerados del hogar³⁴

Aun así, la satisfacción de las necesidades del hogar a través del uso de la remuneración de sus miembros está condicionada por el número total de estos, por lo que esta descripción se complementa con el análisis de la Tasa de protección familiar (Pei1 = MRi/MTi) que indica la proporción de miembros del hogar que reciben remuneración. La Tasa de protección familiar muestra una covarianza positiva con el IAB promedio³⁵ por lo que los hogares con mayor proporción de miembros remunerados probablemente alcanzarán mejor índice de bienestar.

4.5 Satisfacción de la necesidad de entendimiento y aumento de capacidades

4.5.1 Dimensión educación

Al observar la relación inversa entre el IAB promedio y el número de analfabetas por hogar (Gráfico 12) se confirma la idea subyacente que considera el nivel de analfabetismo³⁶ como reflejo de insatisfacción de necesidad de entendimiento. Aunque en promedio hay menos de un analfabeta por hogar (Tabla 3), cuando observamos la distribución de esta variable vemos que más del 11% de los hogares cuentan al menos un analfabeta entre sus miembros, lo que comporta una desventaja severa para la satisfacción de la necesidad de esas personas.

Gráfico 12. Relación entre IAB y miembros analfabetas del hogar³⁷

En todo caso, la necesidad de entendimiento contempla otras dimensiones de la educación, la capacitación y la información que se consideraron asociadas a un posible aumento de las capacidades; estas otras dimensiones están representadas por un indicador de la educación formal (Gráfico 13), otro para la educación extracurricular (GCTi en Tabla 1) y dos indicadores para evaluar el acceso a la información (GIti y SDi en Tabla 1).

El nivel de educación promedio se muestra relacionado directamente con el bienestar expresado mediante el IAB, y de hecho el análisis de la covarianza arroja una correlación significativa entre las variables del Gráfico 13. Esto ratifica la importancia que en el ámbito normativo de desarrollo se le da a este aspecto y confirma la premisa teórica que justificó su inclusión en el IAB. Sin embargo, pareciera que el rol de la clase socioeconómica es determinante, pues el análisis de las covarianzas indica que los hogares con mejor condición económica son los que muestran mejor promedio de grados académicos³⁸.

4.5.2 Dimensión capacitación

Al contrario de lo sucedido con la educación formal, el indicador que pretendía evaluar el rol de la educación informal (GCTi en Tabla 1) no mostró gráficamente una relación clara con el IAB, su covarianza con los gastos asociados a inscripción en educación extracurricular arrojó una correlación débil que reitera la poca incidencia que pareciera tener esta dimensión sobre el bienestar³⁹.

4.5.3 Dimensión información

Puesto que se consideró el acceso a la información como un prerrequisito para satisfacer la necesidad de entendimiento, se incluyeron dos variables que tienen en cuenta el acceso a Internet, pues este medio pareciera ser más accesible y difundido a la compra de medios impresos o consulta de revistas o libros en las bibliotecas públicas. La primera de estas variables surge de los gastos de subscripción a Internet (GITi en Tabla 1) y la segunda indica si el hogar tiene acceso a Internet en el domicilio (SDi en Tabla 1).

Como puede apreciarse en el Gráfico 14, pareciera haber una ligera relación entre los gastos por suscripción y el IAB promedio. Sin embargo, puesto que la correlación entre ambas variables es débil y además resulta significativamente mayor en los estratos de clase alta⁴⁰, esta tendencia incipiente podría estar escondiendo el efecto de la pertenencia al estrato socioeconómico.

Vale la pena notar que el 89% de los hogares encuestados no tenía acceso a Internet (n=7219/IAB<0.15), lo que supone una desventaja en términos de información que se ve reiterada por una prueba T que indica que los hogares con acceso a internet en su domicilio (n=897/IAB>0.2) tienen en promedio un IAB significativamente mayor respecto a los hogares que no tienen acceso⁴¹.

4.6 Satisfacción de la necesidad de ocio y esparcimiento

4.6.1 Dimensión de ocio

En relación a la necesidad de Ocio, se contabilizó la disponibilidad de tiempo libre haciendo referencia al número de horas semanales trabajadas por los hogares que, como se observa en la Tabla 4, resultaron ser en promedio inferiores al máximo normativo de 44 horas semanales que establece la ley venezolana; aunque se registran casos en los que las horas trabajadas semanalmente en promedio por miembro (HTi_prom) pueden llegar hasta un máximo de 16 horas diarias⁴², que se convierten en 22 si la media se calcula contando sólo los miembros con más de 14 años de edad que declararon trabajar (Hti_prom14).

Ambos indicadores de las horas de trabajo muestran covarianzas significativas con el IAB asocian el aumento de las horas y el del IAB. Si bien este resultado pareciera contradecir la premisa teórica que considera un mayor número de horas trabajadas como signo de menos horas libres, menos tiempo de ocio y esparcimiento y por ende menos bienestar⁴³; un efecto de ese tipo podría presentarse sólo después de superar un cierto umbral, como podría sugerir la tendencia del Gráfico 15.

En todo caso esta dinámica tendría que estudiarse con mayor detenimiento, puesto que otras variables podrían estar influenciando las covarianzas entre las variables involucradas. Por ejemplo, un estudio de la varianza por estrato arroja correlaciones mayores a medida que mejora la clase socioeconómica, lo que sugeriría una influencia del estrato socioeconómico⁴⁴, en cuyo caso las mayores horas de trabajo estarían más estrechamente relacionadas con un aumento del IAB para los hogares con mejor estrato socioeconómico.

4.6.2 Dimensión recreación

La segunda dimensión de la satisfacción de necesidad de ocio fue operacionalizada a partir del promedio de gastos anualizado en actividades recreativas y deportivas del hogar, cuya relación con el IAB promedio se ilustra en el Gráfico 16, y muestra una tendencia que asocia mayor recreación y esparcimiento con mayor bienestar, a favor de la premisa teórica que justificaba su inclusión en el IAB. La covarianza de ambas variables es leve y no pareciera estar relacionada con el estrato socioeconómico⁴⁵, cuyo componente de ingresos podría haberse escondido detrás de un mayor gasto en dichas actividades.

4.7 Satisfacción de necesidades de participación

La Satisfacción de necesidades de participación (IPPA) incluida en el IAB resultó ser la menos representada en los datos de la muestra pues, de las dos variables usadas para operacionalizarla, una -el THVi- estaba presente en poco más del 1% de los hogares y la otra -el promedio gasto anualizado por afiliación a asociaciones, sindicales y políticas del hogar GAAi- no registró ningún caso. Estos resultados hablan de una escasa difusión del voluntariado y la participación en asociaciones políticas.

Vale la pena evidenciar que los hogares de la muestra cuyos miembros realizan voluntariado (n=96/IAB≈0.12) exhiben un IAB promedio menor al de los hogares donde ningún miembro reporta haber realizado horas de voluntariado(n=8020/IAB>0.14). Sin embargo, los indicios apuntan a que esto se debe a que más del 60% de los hogares que realizan voluntariado son del nivel socioeconómico más bajo (estrato V) mientras que la mayor parte de los hogares sin voluntarios pertenecen a niveles socioeconómicos más favorecidos⁴⁶. Dado que la variable THVi no muestra una covarianza significativa con el IAB⁴⁷, podemos sólo decir que los hogares que exhiben sensibilidad hacia actividades de responsabilidad social son preferentemente los que se encuentran en peores condiciones socioeconómicas.

4.7.1 Relación entre variables del IAB

El análisis de los índices parciales que forman el IAB nos permite evaluar el rol de las dimensiones del bienestar que fueron incluidas en dicho indicador. El Gráfico 17 muestra que la dimensión de la subsistencia está estrechamente relacionada con el IAB, tanto que la mayoría de los hogares con bajos valores de bienestar (1er decíl del IAB) presentan déficit en dicha dimensión (IPS promedio <0).

El Gráfico 18 ilustra que los hogares que alcanzan mayores niveles del IAB tienden a contar con mayor educación, capacitación e información, puesto que presentan mayores valores promedio del índice asociado a la satisfacción de la necesidad de entendimiento y/o aumento de capacidades y está sólidamente relacionado con el IAB, como indican los valores a pie del Gráfico 18.

Según lo ilustrado en el Gráfico 19, los hogares que consiguen IAB mayores a la media tienen un índice parcial de protección (IPP) que pareciera tender a un umbral equivalente al máximo valor posible; lo que pareciera indicar que es necesario satisfacer la necesidad de protección al máximo de las posibilidades para alcanzar los valores máximos del IAB.

El índice parcial que representa la satisfacción de necesidad de ocio (Gráfico 20) revela valores que en promedio son bastante bajos y tienden a disminuir para valores más altos del IAB, esto puede deberse a que valores altos del índice del bienestar se acompañan de mayor cantidad de horas laborales, que representan menor cantidad de tiempo libre.

El índice parcial que pretendía representar la satisfacción de la necesidad de participación (IPPA) no muestra una relación significativa con el índice de bienestar (Gráfico 21), esto se debe su escasa representatividad pues, como se dijo anteriormente, sólo 96 hogares registraron valores de las variables con las que fue operacionalizada esta dimensión.

El estudio de la covarianza de los subíndices de bienestar señala que los más estrechamente relacionados con el IAB son: la cobertura de sistema de previsión social, el acceso a la eliminación de excretas, el nivel de estudios, la tasa de protección familiar⁴⁸ y la cobertura de la canasta básica de alimentos; por lo que puede afirmarse que la subsistencia, la protección y el entendimiento son las necesidades que más se asociaron a las variaciones del bienestar. Mientras que, un análisis aún más desagregado da cuenta de una serie de covarianzas significativas relevantes⁴⁹ entre algunos de los subíndices parciales, a saber:

- El coeficiente de cobertura de la canasta básica de alimentos (Sa_i¹) y la disponibilidad de tiempo libre (Oo_i¹) presentan una correlación inversa representada de r(8115)= -.47, p<.001: el nexo que justifica esta covariación está en la variable 'total horas semanales trabajadas por hogar' (HT_i) ya que si, por un lado, se trabaja un mayor número de horas deberían obtenerse más ingresos para cubrir mayores gastos por alimentos (aumento de Sa_i¹) pero, por otro lado, se dispone de menos horas de tiempo libre (disminuye Oo_i¹)⁵⁰.

- El coeficiente de cobertura de la canasta básica de alimentos (Sa_i¹) y la tasa de protección familiar (Pe_i¹) muestra un r (8115)= .40, p<.001: también en este caso la disponibilidad de ingresos, proveniente de un mayor número de miembros remunerados, permitiría aumentar el valor de los alimentos que conforman la canasta básica del hogar⁵¹.

- El coeficiente de tiempo libre (Oo_i¹) y la tasa de protección familiar (Pe_i¹), exhiben una correlación inversa, r (8115)= -.47, p<.001, esto pareciera deberse a que los miembros remunerados se encuentran trabajando activamente, lo que explica la fuerte mediación de la variable (HT_i)⁵²

- El nivel de estudios promedio por hogar (ECe_i²) se relaciona sea con la cobertura de sistemas de previsión social (Ss_i¹), que arrojó un r (8115)= .34, p<.001; sea con el servicio de aguas negras, con r (8115)= .31, p<.001- . Ambas correlaciones parecieran responder al efecto que el ingreso promedio del hogar tiene sobre esas dos variables, pues así como los mayores ingresos dan acceso a niveles de educación superior, también permiten pagar seguros privados a los miembros que no se encuentren cubiertos por otra vía y disponer de vivienda con servicios de eliminación de excretas⁵³.

- El nivel de estudios promedio por hogar (ECe_i²) y la tasa de analfabetismo del hogar (ECe_i¹): la proximidad teórica de estas dos variables y la inclusión en el cálculo de la primera variable de la categoría 'sin nivel académico' -que podría solapar ambas variables para los casos de miembros analfabetas- explica la existencia de la correlación expresada por un r (8115)= .33, p<.001.

4.8. Análisis de la desigualdad

Al ordenar de forma creciente los valores que asume el IAB, el Gráfico 22 ilustra la diferencia en los valores mínimos y máximos que este índice asume, mostrando cómo se distribuye la variable en la muestra de la IIIº EPF en el intervalo de valores observados.

Calculando el IAB promedio por grupos de quintiles y decíles de la muestra, podemos obtener una medida de desigualdad que compara el bienestar promedio de dos grupos extremos, resultando que los hogares con mayor bienestar tienen valores promedio del IAB que superan 7 veces los de hogares en peores condiciones de bienestar ordenados en quintiles (Q₅/Q₁ en Tabla 5) y de más de 73 veces el de los hogares del decíl con menor IAB promedio (D₁₀/D₁ en Tabla 6).

Sin embargo, la tercera columna de las Tablas 5 y 6 muestran cómo la desigualdad se concentra en los percentiles más bajos, por ejemplo 2º decíl de la muestra el IAB promedio supera 18 veces al primer decíl mientras que los demás decíles no llegan a doblar el IAB promedio del grupo precedente.

La distribución de la desigualdad descrita por los cocientes entre percentiles, así como el gráfico de la curva de Lorenz (Gráfico 23. Curva de Lorenz del IAB†), muestran una desigualdad baja que se ve confirmada por los valores en la Tabla 8, donde dos de los valores de los tres índices de desigualdad calculados están lejos del 1, que resulta el valor máximo posible.

Gráfico 23. Curva de Lorenz del IAB†⁵⁴

El coeficiente de variación (CV) muestra un valor más alto, en disonancia con los otros índices de la Tabla7, debido a que el CV es más sensible a los cambios en la cola superior de la distribución que a los de la cola media o baja, y es en esta última donde nuestra muestra experimenta la mayor diferencia. Por el contrario, la varianza de los logaritmos es más sensible a las variaciones en la cola inferior de la distribución, que en nuestra muestra sufre las variaciones más pronunciadas. El valor del coeficiente de Gini resulta tener un valor intermedio, puesto que resulta más sensible a los cambios en la parte media de la distribución que en nuestra muestra.

4.8.1. Perfil del bienestar de los hogares venezolanos encuestados en la IIIº EPF

Se puede caracterizar el IAB venezolano ilustrando el perfil de los hogares reales que representan los casos extremos y medianamente presentes en la muestra representativa extraída en la IIIº EPF y que pueden resumirse de la siguiente manera:

- El hogar en mejores condiciones de bienestar, con el mayor IAB (0.35/1), está constituido por un solo miembro que vive en el área metropolitana de Caracas, pertenece a la clase media (estrato III) del Distrito Capital, gasta poco más de un tercio de su ingreso promedio en la compra de su cesta alimentaria que supera 2,5 veces el valor de la canasta normativa equivalente, se alimenta alrededor de 4 veces al día, posee una vivienda propia que dispone de servicio de aguas negras y servicio de internet, está cubierto por alguna forma de previsión social, gasta 18952 bolívares anuales en alarmas y servicios de vigilancia, es Técnico Superior Universitario, trabaja 35 horas semanales, no realiza cursos extracurriculares que impliquen algún gasto, ni paga afiliación a asociaciones, sindicales o políticas, ni hace actividad de voluntariado.

- El hogar que registra el peor IAB (-0.11/1) cuenta con dos miembros que vive en una ciudad pequeña del estado Trujillo en la región de los Andes; es parte de la clase socioeconómica baja (estrato V), gasta un décimo de su ingreso promedio en la compra de su cesta alimentaria que cubre un tercio del valor de la canasta normativa equivalente, se alimenta menos de 3 veces al día, ocupa una vivienda que no es propia, ni alquilada y por cuyo uso no paga, que no tiene servicio de aguas negras ni servicio de internet; sus miembros no trabajan ni reciben alguna remuneración aunque registran ingresos de otras fuentes, no están cubiertos por ninguna forma de previsión social, uno de ellos no están alfabetizado y el otro ha completado el ciclo de estudios diversificado, gasta 2,25 bolívares anuales en alarmas y servicios de vigilancia. Este hogar no incurre en gastos por cursos extracurriculares, en actividades de ocio y recreación, ni en afiliación a asociaciones, sindicales o políticas y no realiza actividad de voluntariado.

- El hogar que registro el IAB mediano de la muestra (0.14/1) vive en una ciudad grande del estado Miranda en la región Capital, en una vivienda propia que tiene servicio de aguas negras pero no servicio de internet, donde conviven 3 miembros alfabetizados y mediamente escolarizados, dos de los cuales reciben remuneración. Dicho hogar se encuentra en la clase socioeconómica más baja (estrato V) y aunque sus miembros realizan más de tres comidas diarias, gasta poco más de un tercio de su ingreso promedio en la compra de una cesta alimentaria que cubre sólo el 70% del valor de la canasta normativa equivalente, al menos un miembro no está amparado por ningún programa de seguridad social aunque sus miembros trabajan un promedio de 41 horas semanales, no incurren en gastos en cursos extracurriculares, ni actividades de ocio y recreación, en afiliación a asociaciones, sindicales o políticas y no realizan actividad de voluntariado.

4.9. Comparación con otros indicadores de bienestar

En el contexto de los indicadores de bienestar enumerados en este artículo, el IAB se inserta entre aquellos que intentan aproximar el bienestar de forma integral, pues incluye el mayor número de dimensiones permitidas por la justificación teórica que lo sustenta y que la fuente de información usada le permite. Para corroborar dicha consonancia, se consideró pertinente evaluar la eventual relación entre este indicador y otros que suponen medir constructos similares o cercanos al de bienestar como se entendió en este trabajo.

De acuerdo con lo que se discutió en la sección descriptiva de resultados, parece haber una relación directa entre el IAB y los estratos socioeconómicos, determinados según el Método Graffar-Méndez Castellano.

Puesto que parte de las dimensiones del bienestar fueron operacionalizadas usando gastos asociados a consumo de bienes o servicios y que los aspectos materiales se encuentran más estrechamente ligados a las medidas del ingreso real y del consumo real de los hogares (Stiglitz et al., 2008), se consideró conveniente evaluar la covariación existente entre el IAB y el ingreso de los hogares que aparecía como mediador de la relación entre distintas variables involucradas en el IAB. Resultó que entre el IAB y el ingreso promedio de los hogares había una correlación significativa equivalente a r (8115)= .54, p<.001.

Para el año de referencia de la IIIº EPF se obtuvieron los datos del Índice Estadal de Nivel de Vida (IENV); este es un indicador sintético calculado por la Gerencia de Estadísticas Sociales y Ambientales del Instituto Nacional de Estadística (INE) y que pretende aproximar un constructo teóricamente cercano al de bienestar. La relación entre el IAB y el IENV resultó ser débil r (8115)= .18, p<.001, esto puede deberse a la diferencia en la perspectiva agregada que sigue el IENV respecto al carácter desagregado de los valores con los que se calcula el IAB. En todo caso ese resultado no debe sorprender, puesto que excepción del saneamiento, no existen dimensiones comunes entre ambos indicadores.

5. Conclusiones y recomendaciones

El IAB puede obtenerse a partir de datos reales recogidos, sobre una única muestra representativa recolectada por instituciones del sistema estadístico nacional. De ahí que el IAB pueda representar información confiable de forma accesible que permite comprender las dimensiones del bienestar en el ámbito de los hogares y hacer análisis desagregados, así como caracterizar el estado de bienestar por categorías geográficas, demográficas y socioeconómicas.

El promedio del IAB y el rango de valores en los que este oscila muestran un nivel bajo de bienestar que, aunado al mayor promedio y covarianza de los subíndices subsistencia, protección y entendimiento respecto al IAB, sugieren que para IIIº EPF ha satisfecho prevalecientemente las categorías más bajas de la jerarquía de necesidades descritas por (Max-Neef et al., 1986, p. 26).

La creencia acerca de que la región más densa de habitantes tiene beneficios pareciera confirmarse, puesto que el centro occidente del país cuenta con mejor bienestar: cuatro de las cinco entidades con los mayores IAB promedio pertenecen a esta región donde se encuentran los mayores centros urbanos, que se caracterizan por mayores promedios del IAB.

La composición del hogar indica que los hogares compuestos de familias menos numerosas con mayor proporción de miembros remunerados alcanzan mejores índices de bienestar; si además la fuente de remuneración garantiza la inclusión de los miembros del hogar en algún sistema de previsión social, la tendencia a obtener puntajes del IAB promedio mayor se refuerza. Sin embargo, otras características de los miembros del hogar apuntan a la tendencia contraria, como el caso del 11% de los hogares donde al menos un miembro es analfabeta o donde no se alcanza un nivel de educación promedio equivalente al ciclo básico.

Los indicadores asociados a variables de gasto tienden a establecer relaciones directas con el IAB independientemente del bagaje teórico que justificó su inclusión en el índice; al respecto vale la pena monitorear el rol de los ingresos, puesto que la clase socioeconómica aparece a menudo como moderadora de las relaciones de dichas variables con el IAB. En algunos casos las variables muestran vínculos, como cuando se observa que es necesario satisfacer la necesidad de protección al máximo de las posibilidades para alcanzar el mayor valor del IAB.

Otra variable que merece ser controlada es la de 'horas de trabajo', puesto que aparece como precursora de dos subíndices (coeficiente de tiempo libre y tasa de protección familiar). Esta variables es la referida al total de horas semanales trabajadas, que muestra interacciones con otras variables como la cobertura de la canasta básica de alimentos, la disponibilidad de tiempo libre y la tasa de protección familiar.

Los resultados del análisis de desigualdad dan indicaciones importantes en términos de políticas públicas ya que señalan que la población objetivo estaría concentrada sobre todo en los hogares representados por el primer decíl de la muestra.

Otros subíndices o variables parecieran no tener relevancia empírica, por lo que es prudente revisar su solidez teórica para decidir si conviene eliminarlas del índice en pro de la parsimonia de la fórmula del IAB (Ej.: índice parcial de la necesidad de participación, horas de voluntariado, gastos en asociaciones, sindicales y políticas). En todo caso, dado que "existen numerosos productos con una calidad compleja y pluridimensional, sometida a rápidos cambios" (Stiglitz et al., 2008, p. 9), resultaría buena práctica revisar los bienes claves en el intento de adaptarse a dichos cambios.

Una revisión como la propuesta en el párrafo anterior pudiera evaluar la modalidad para incluir los bienes públicos y los servicios proporcionados por el Estado o por el tercer sector, que permitiera incluir de alguna forma a una minoritaria pero importante parte de la población que no se incluye en la muestra de las EPF por encontrarse en condición de sin techo o sin domicilio fijo.

Consideramos que, en futuras investigaciones, pudiera realizarse un análisis longitudinal de la tendencia del bienestar según el IAB; a tal fin será necesario superar las dificultades de compatibilidad de los datos de la IIº, IIIº y IVº EPF.

Conscientes de que el IAB es una representación de la realidad que pretende aproximar, valdría la pena plantear un modelo formativo que refuerce empíricamente los supuestos teóricos detrás del índice y evalúe el rol de los índices y subíndices sobre el bienestar.

NOTAS

¹ Los avances del proyecto iniciado en 2003 habrán sido objeto del Foro mundial de la Organización de Cooperación y Desarrollo Económico (OCDE), cuyo tema era «Estadísticas, conocimientos y políticas para medir el bienestar e impulsar el progreso de las sociedades» al momento de la publicación de este artículo Volver

² Que en 2012 lanzó una iniciativa para la Participación de la sociedad civil en el proceso de selección de los indicadores complementarios del PIB. Disponible en: http://eescopinions.eesc.europa.eu/EESCopinionDocument.aspx?identifier=ces\eco\eco301\ces814-2012_ac.doc&language=ES. Volver

³ Sen define Capacidad como las diversas combinaciones de cosas que una persona puede valorar ser o hacer que dicha persona puede conseguir (2000, p. 99). El verbo 'realizar' -ya usado por Silva-Colmenares (2008)- se usa aquí para indicar la efectiva posibilidad de conseguir dichas combinaciones de cosas, sin otro vínculo que la voluntad para hacerlo. Volver

⁴ La Declaración de Estambul fue firmada el 30 de junio de 2007 en el Foro Mundial de la OCDE sobre estadísticas, conocimiento y política. Disponible en: http://www.oecd.org/site/worldforum/49130181.pdf. Volver

⁵ Un hogar está constituido por un conjunto de personas que comparten o dependen de una "bolsa" o "fondo común" para sus gastos o, como mínimo, para el gasto en alimentación y que hayan residido en el mismo hogar durante los últimos seis meses o manifiesten tener intención de fijar allí su residencia. Volver

⁶ Ver Campos & Ruiz (2010). Volver

⁷ Estas modificaciones fueron aprobadas por todos los autores del IAB, las mismas se evidencian en negritas en la Tabla 1. que describe los Subíndices parciales del IAB, su operacionalización y las consecuentes fórmulas y se explican en las notas a pie de página de dicha tabla. Para compararla con la versión original, véase Campos & Ruiz G. en 2010 (pp. 79-81). Volver

⁸ Sobre la evolución del concepto de utilidad ver Gamboa & Cortés (1999). Volver

⁹ Véase (Campos & Ruiz, 2010, pp. 71-78). Volver

¹⁰ Las modificaciones del IAB originalmente propuesto por Campos & Ruiz (2010) realizado para este artículo se evidencian en negritas y se explican en las notas al pié de página de la Tabla 1. Volver

¹¹ Se incluyen alimentos consumidos dentro o fuera de la vivienda y se excluyen gastos por bebidas alcohólicas y tabacos que aparecían en la misma categoría de bienes. Volver

¹² Se calcula teniendo en cuenta que la canasta alimentaria normativa para un hogar de 5,2 miembros era de Bs. 4330719,03. El equivalente por hogar = (Bs. 4330719,03/5,2)*MTi. Volver

¹³ Salvo excepciones, los promedios por hogar se obtienen sumando los valores por miembro del hogar y dividiendo entre el número total de miembros del hogar (MTi). Volver

¹⁴ Bajo esta categoría se incluyeron los casos donde la eliminación de excretas va hacia un pozo séptico, hoyo o letrina, o cuando la vivienda no poseía excusado. Volver

¹⁵ Las voces que se refieren a gastos promedio son el 'Gasto de Consumo Final Anualizado Alineado y Expandido' depurados del factor de expansión en el período de la IIIºEPF y divididos por el total de miembros del hogar. Volver

¹⁶ Incluye los miembros que declaran trabajar de forma remunerada, ser pensionados, jubilados o rentistas. Volver

¹⁷ Considerando 15 años la edad mínima para trabajar y respetando la norma venezolana que establece un máximo de 44 horas semanales por persona, MaxHT_i= 44* N° miembros del hogar i que trabajan con>14 años (MEico>14 años). Volver

¹⁸ HT_i = Σ horas semanales trabajadas por miembro del hogar i. Volver

¹⁹ El coeficiente de variación (CV) expresa la desviación estándar como porcentaje de la media aritmética, mostrando una mejor interpretación porcentual del grado de variabilidad que la desviación típica o estándar A mayor valor del coeficiente de variación mayor heterogeneidad de los valores de la variable; y a menor C.V., mayor homogeneidad en los valores de la variable, sólo puede interpretarse para valores positivos. Volver

²⁰ La prueba ANOVA señala que hay diferencias significativas entre el IAB promedio de las distintas entidades federales: F (23, 8092)= 57.60, p= 0.000. Volver

²¹ La prueba ANOVA realizada indica que hay diferencias significativas entre el IAB promedio de las ciudades: F (11, 8104)= 164.70, p= 0.000. Volver

²² La prueba ANOVA arroja diferencias significativas entre el IAB promedio de los diferentes dominios: F (4, 8111)= 368.42, p= 0.000. Volver

²³ Estratos definidos según el Método Graffar - Méndez Castellano que asigna puntajes a 4 variables: profesión del jefe de hogar, nivel de instrucción de la madre, principal fuente de ingresos del hogar y condiciones del alojamiento. Volver

²⁴ La prueba ANOVA reitera las diferencias del IAB promedio entre clases: F(4, 8111)= 586.63, p= 0.000. Volver

²⁵ Dado que la prueba T arrojó una diferencia significativa del promedio del IAB entre el grupo de hogares con menos miembros (M_MTi>5 = .15, SD= .073) y el grupo de hogares con más miembros (M_MTi>5 = .11, SD= .067); t (8114)= 24.23 p=.0000, para un nivel de significación de .05. Volver

²⁶ Ambas variables muestran una correlación positiva r(.8115)= 0.39, p<.001. Volver

²⁷ Ya que la prueba ANOVA confirma diferencias estadísticamente significativas del IAB promedio entre estratos socioeconómicos: F(4, 8111)= 95.31, p= 0.000. Volver

²⁸ La prueba ANOVA arroja como resultados F (4, 8111)= 13.87, p= 0.000. Volver

²⁹ La prueba ANOVA arroja como resultados F (2, 8113)= 201,26, p= 0.000, confirmando que las diferencias del IAB promedio por título de tenencia de la vivienda son significativas. Volver

³⁰ Con un nivel de significación de .05, la prueba T demuestra que los promedios del IAB son estadísticamente diferentes entre sí, t (8114)= 74.99, p= .0000 y la prueba del chi-cuadrado concluyó que la disponibilidad de excretas es significativamente diferente entre los diferentes estratos socioeconómicos χ² (4, N=8116)=1300, p<.001. Volver

³¹ De hecho IAB promedio y Ss1 muestran una covarianza positiva elevada r(.8115)= 0.77, p<.001. Volver

³² Esta suposición encuentra asidero en el análisis de la correlación entre IAB promedio y Ss1 por estratos socioeconómicos. Volver

³³ Esta hipótesis no encuentra asidero ya que la correlación entre IAB y estrato I resulta no significativa (p>.05). Volver

³⁴ La prueba ANOVA arroja como resultados F (8, 8107)= 101,51, p= 0.000, confirmando diferencias significativas del IAB promedio por número de miembros que reciben remuneración Volver

³⁵ La correlación entre Pei1 y el IAB medio resulta significativa r(8115)= 0.52, p<.001. Volver

³⁶ Por oposición a la definición de alfabetismo de la UNESCO, es analfabeta quien con quince años y más no puede leer, escribir y comprender un texto sencillo y corto sobre su vida cotidiana, en nuestra investigación se considera la suma del número de miembros en esta condición con la variable MAni>14. Volver

³⁷ La prueba ANOVA arroja como resultados F(6, 8109)= 165,75, p= 0.000, es decir que las diferencias del IAB promedio por número de miembros > de 14 años analfabetas son significativas. Volver

³⁸ La correlación arroja un resultado r(8115)=.54, p<.001 mientras que la prueba del chi-cuadrado concluyó que la suma de los grados académicos de los miembros de hogar es significativamente diferente por grupos de estrato χ²(4, N=8116)= 1278.02, p= 0.0001; mientras que la prueba ANOVA sobre PNEi arroja como resultados F(4, 8111)= 317,73, p= 0.000, y las pruebas de Bonferroni, Scheffe, y Sidak indican que PNEI está directamente relacionado con el nivel socioeconómico. Volver

³⁹ r(8115)=.06, p<.05. Volver

⁴⁰ El análisis de la varianza arrojó una correlación entre GITi e IAB promedio de (r(8115)=.16, p<.001; mientras que las correlaciones calculadas por grupos de estratos mostraron valores mayores para los estratos del I al III respecto a los estratos IV y V. Volver

⁴¹ T(8114)=-46.38, p<.001. Volver

⁴² Dividiendo el número de horas entre seis días laborables (*) p<.001. Volver

⁴³ De hecho el coeficiente de tiempo libre (Oo1) que deriva de HTi está correlacionado de forma incipiente con el IAB promedio: r(8115)= .10, p<.001. Volver

⁴⁴ r^estrato_I (8115)= .26; r^estrato_II (8115)= .17; r^estrato_III (8115)= .17; r^estrato_IV (8115)= .12; r^estrato_V (8115)=.10 todos con un p<.001. Volver

⁴⁵ El estudio de la varianza arroja r(8115)= .14, p<.001, mientras que la correlación por estratos no muestra una tendencia unívoca. Volver

⁴⁶ Se habla sólo de indicio, puesto que la prueba del chi-cuadrado arroja diferencias significativa: χ² (4, N=8116)=41.15, p<.001. Pero el valor bajo de la V de Crame (v=.07) indica que la relación es de muy baja intensidad. Volver

⁴⁷ Dado que la prueba T arrojó una diferencia significativa del promedio del IAB entre el grupo de hogares con miembros que han realizado Voluntariado (M = .12, SD= .64) y el grupo de hogares sin miembros voluntarios (M = .14, SD= .075); t(8114)= -3.12 p=.0009, para un nivel de significación de .05. Volver

⁴⁸ Las correlaciones resultantes son respectivamente r_Ss1,IAB(8114)= .77, p<.001, r_Sas2,IAB(8114)= .64, p<.001; r_ECe2,IAB(8114)= .54, p<.001, r_Pei1,IAB(8114)= .52, p<.001, rSa1,IAB(8114)= .40, p<.001. Volver

⁴⁹ Dado el gran tamaño de la muestra (n=8120) se consideró intensa la relación entre variables que mostraban coeficiente de correlación >.30. Volver

⁵⁰ La prueba Sobel indica un efecto mediador de HTi_prom responsable del 24% de la variación de Sa¹. Volver

⁵¹ La prueba Sobel arroja un efecto mediador de HTi_prom responsable del 35% de la variación del Pe_i¹. Volver

⁵³ La prueba Sobel muestra un efecto de mediación por parte del ingreso promedio del 32% para Ss¹ y del 12% para Sas². Volver

⁵⁴ Se hizo una transformación a los valores del IAB para superar la dificultad debida a la presencia de valores negativos, se generó la variable IABi† 0≤IABi† = IABi +|min IABi|≤ max IAB +|min IABi|. Volver

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