Raza, geografía y pobreza en Colombia

 

En Colombia, como en muchos países, hay una correlación clara entre raza y nivel de ingreso. Según el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), la población afrocolombiana, cerca del 15% de la población del país, “exhibe indicadores socioeconómicos preocupantes distanciados de los que ostenta el promedio de la población nacional[1]. La situación de las poblaciones indígenas tampoco es buena. Según el PNUD departamentos como el Chocó, Sucre y Cauca que tiene una alta concentración de población indígena, presentan los mayores porcentajes de pobreza y pobreza[2]. Las estadísticas de educación, salud y empleo también son significativamente peores en regiones con alta concentración de indígenas y afrodescendientes[3].

La correlación entre ingreso y raza puede romperse si existe movilidad económica y si esta movilidad es similar para los diferentes grupos raciales. En este orden de ideas surgen dos preguntas: ¿Influye la raza en la posibilidad de salir de la pobreza? ¿Influye la raza en la probabilidad de caer en la pobreza?

En un trabajo de grado de la Facultad de Economía de la Universidad de los Andes, Nicolás Benavides responde estas preguntas utilizando la información de la Encuesta Longitudinal Colombiana de la Universidad de los Andes (ELCA).

La ELCA tiene una muestra constituida por 10.800 hogares, 6.000 para el área urbana y 4.800 para el área rural, y dos rondas de seguimiento (actualmente se adelanta la tercera ronda), una para el año 2010 y otra para el año 2013. Los hogares urbanos pertenecen a los estratos 1, 2, 3 y 4 y a cinco regiones geográficas[4]. Los hogares rurales hacen parte de 4 microrregiones.

Las categorías de “raza” se obtiene de una escala de colores utilizada por la ELCA. El encuestador clasifica de manera subjetiva al encuestado en 11 diferentes tonos de piel. Dicha escala está basada en la metodología del Proyecto sobre Etnicidad y Raza en América Latina (PERLA) en la Universidad de Princeton. Dadas estas 11 tonalidades, Benavides reagrupa los individuos en tres categorías “Blanco Mestizo”, “Mestizo” y “Negro Mestizo” (figura 1).

Figura 1:

  • Escala de tonos de piel (ELCA 2013) y reagrupación:

Para la variable pobreza, Benavides toma dos definiciones: Índice de Riqueza multidimensional[5] (IR) y la Línea de Pobreza[6] (LP). El IR permite un hacer un análisis desde las condiciones de vida de los individuos y la LP desde una perspectiva monetaria.

Para evitar problemas de medición relacionados con la subestimación de ingresos, la clasificación de individuos entre “pobres” y “no pobres” con base a la LP, tiene en cuenta gastos y no ingresos.

Las tablas que se presentan a continuación son las matrices de transición entre pobreza y no pobreza. Para las zonas urbanas, entre las tres categorías de “raza” existe una diferencia en la proporción de individuos que salieron y entraron de la pobreza. Esta relación se presenta para las dos definiciones de pobreza.

En general, a medida que la categoría representa un tono de piel más claro el porcentaje de personas que salen de una situación de pobreza es mayor.  Asimismo, el porcentaje de personas que cae en la pobreza aumenta cuando la categoría se relaciona con un tono de piel más oscuro.

Para las zonas rurales, de acuerdo con la matriz construida con el Índice de Riqueza, el porcentaje de individuos que sale de la pobreza aumenta a medida que la categoría de “raza” representa un tono de piel más claro.

En lo que respecta al porcentaje de individuos que cayeron en la pobreza, las matrices muestran que las categorías con color de piel más oscura  registran un mayor porcentaje.

Cuando la pobreza esta medida por la Línea de Pobreza, las dinámica es un poco diferente. El porcentaje de individuos que sale de la pobreza, en relación a la población total de pobres en el 2010, es mayor para la categoría “Mestizo” que para las categorías de “Negro Mestizo” y “Blanco Mestizo”,  El porcentaje de personas que cae en la pobreza es mayor para la categoría de “Negros Mestizos” que para las categorías de “Mestizo” y “Blanco Mestizo”.

Zona urbana

Fuente: ELCA 2010-2013.

 

Zona Rural

 

Fuente: ELCA 2010-2013.

 

En resumen, hay una diferencia por categoría racial en las dinámicas de pobreza. Esta diferencia puede implicar que la “raza” y la probabilidad de salir o entrar en la pobreza están relacionas.

Para calcular el efecto de la “raza” sobre la probabilidad de salir o entrar en la pobreza, se requiere un ejercicio un poco más sofisticado que incorpore variables de control.  Para este propósito se consideran dos modelos Logit, para cada una de las distintas definiciones de pobreza, tanto en la zona urbana como rural:

Donde la variable  es una variable dicotómica que toma el valor de 1 sí el individuo salió de la pobreza y 0 sí se mantuvo en esta condición.  es una variable dicotómica que toma el valor de 1 si el individuo, entró en la pobreza y 0 sí se mantuvo fuera de esta condición.   representa dos variables dummy, “Blanco Mestizo” y “Negro Mestizo”, dejando la categoría de “Mestizo” como base.   representa cuatro variables dummy que hacen referencia al grupo étnico con el cual la persona se identifica. Es decir que, a diferencia del color de piel, la repuesta es autodeclarada. Esta variable se dividido en 5 grupos: indígena, afrodescendiente, blanco, mestizo y ninguna de las anteriores (base). R es un vector que representa 4 de las 5 regiones urbanas donde se excluye a Bogotá como base y 3 de las 4 microrregiones rurales, dejando la región cundi-boyacense de base.  C es un vector de variables de control, las cuales están agrupadas en tres subgrupos: (i) las que se relacionan con las características del individuo; (ii) las que corresponden a las características del jefe del hogar; y (iii) las que tiene que ver con las características del hogar, en donde se incluyen variables que capturan si el hogar sufrió choques climáticos o económicos en los tres años anteriores al 2013. Por último,   representa el error para cada uno de los modelos.

Los resultados de estos ejercicios se resumen a continuación.

Salir de la Pobreza

  • Pertenecer a la categoría de “Blanco Mestizo” aumenta las probabilidades de salir de una pobreza monetaria en cerca de 4%.
  • Pertenecer a la categoría de “Negro Mestizo”, reduce la probabilidad de salir de la pobreza monetaria en un 13.7%.
  • En cuanto, a la pobreza multidimensional, el efecto de la raza solamente es estadísticamente significativo para la categoría de “Blanco Mestizo”. Tener este todo de piel incrementa entre 3% y 5% la probabilidad de escapar de una pobreza multidimensional.
  • La probabilidad de escapar de la pobreza se ve reducida si el individuo está ubicado en otra región diferente a Bogotá (categoría base). Regiones como la pacífica, central y atlántica disminuyen la posibilidad de salir de la pobreza monetaria entre un 18% y 24%, lo que puede estar relacionado con una disparidad en el ingreso percibido por los habitantes de estas regiones.
  • En las zonas rurales, tener una tonalidad de piel más clara tiene un efecto robusto y estadísticamente significativo sobre la posibilidad escapar de la pobreza en esta zona. No obstante, este efecto es menor que el que se observa en las zonas urbanas.
  • La variable  no tiene efectos significativos robustos.

Caer en la pobreza

  • En la zona urbana, tener un tono de piel más claro reduce la probabilidad de entrar en la pobreza. Sin embargo, el efecto marginal varía dependiendo de la forma en la cual se mida. Pertenecer a la categoría de “Blanco Mestizo” tiene mayor incidencia sobre la probabilidad de caer en una pobreza multidimensional que en la monetaria.
  • Tener un color oscuro de piel se relaciona positivamente con la probabilidad de caer en pobreza monetaria. Pertenecer a la categoría “Negro Mestizo” incrementa en un 9% esta probabilidad.
  • La variable  no tiene efectos significativos robustos.
  • En la zona urbana el efecto de la raza es más fuerte que las zonas rurales.

En resumen, los anteriores resultados muestran que “la raza” tiene un efecto en las dinámicas de entrada y salida de la pobreza. No obstante, este efecto es más notable sobre la población catalogada como “Blanca Mestiza”, para la cual la probabilidad de salir de la pobreza es mayor y de entrar es menor.

Estos resultados invitan a un debate acerca de la conveniencia de políticas de reducción de pobreza focalizadas a grupos raciales. Este debate puede darse de manera más informada si se llevan a cabo políticas experimentales que puedan ser rigurosamente evaluadas.

 

 

Bibliografía

Cardenas J; Ñopo, H, & Castañeda J (2012). Equidad en la Diferencia: Políticas para la Movilidad Social de Grupos de Identidad Misión de Movilidad Social y Equidad. Bogotá. Documentos CEDE. Recuperado el 18 de noviembre de 2016, https://economia.uniandes.edu.co/components/com_booklibrary/ebooks/dcede2012-39.pdf

DANE (2014). Comunicado de Prensa: Pobreza Monetaria y Multidimensional. Bogotá. Colombia. Prensa DANE. Recuperado el 17 de septiembre de 2016, de http://www.dane.gov.co/files/investigaciones/condiciones_vida/pobreza/bol_pobreza_13.pdf

DANE (2011). Comunicado de Prensa: Pobreza Monetaria y Multidimensional. Bogotá. Colombia. Prensa DANE. Recuperado el 17 de septiembre de 2016, de http://www.dane.gov.co/files/investigaciones/condiciones_vida/pobreza/boletin_pobreza_2011.pdf

UPND (2012). Los Afrocolombianos frente a los objetivos de Desarrollo del Milenio. Recuperado el 17 de septiembre de 2016, de http://www.undp.org/content/dam/colombia/docs/ODM/undp-co-odmafrocolombianos-2012.pdf

UPND (2013). Los pueblos indígenas. Recuperado el 17 de septiembre de 2016, de http://www.undp.org/content/dam/colombia/docs/ODM/undp-co-pueblosindigenasylosodm-2013-parte2.pdf

 

 

 

 

 

 

[1] UPND (2012). Los Afrocolombianos frente a los objetivos de Desarrollo del Milenio.

[2] UPND (2013). Los pueblos indígenas.

[3] Cárdenas, Ñopo & Castañeda (2012) indican que “la población afrocolombiana nacional cuenta con un 30% de sus jóvenes que no se dedican a trabajar, a buscar trabajo o a estudiar, mientras la cifra para los pueblos indígenas se eleva a 42%”.

[4] Bogotá, Central, Oriental, Atlántica y Pacifica.

[5] El Índice de Riqueza fue construido por Adriana Camacho, miembros del Comité ELCA e incluye indicadores relacionados con la calidad de la vivienda, con el acceso a infraestructura y servicios públicos y en cuanto a la propiedad y uso de activos y bienes durables.

[6] La línea de pobreza es el costo per cápita mensual mínimo necesario para adquirir una canasta de bienes (alimentarios y no alimentarios) que permiten un nivel de vida adecuado en un país determinado (DANE, 2016)

[7] Ver anexo B