Nota Metodológica Estadística: Al afirmar que dos números son iguales o distintos en términos estadísticos siempre existe un margen de error; y este margen de error puede ser de 1 en 10, de 1 en 100, o de 1 en 1,000. Para el presente texto se denominará frágil si la certeza es de 1 en 10, sólida si la certeza es de 1 en 100, y robusta si la certeza es de 1 en 1,000.
Las Metas del Milenio de Naciones Unidas relacionan el desarrollo con distintos aspectos del mismo, de las ocho metas establecidas la primera es “Erradicar la pobreza extrema y el hambre”, que a su vez esta compuesto por dos objetivos “Reducir a la mitad el porcentaje de personas cuyos ingresos sean inferiores a un dólar al día” y “Reducir a la mitad el porcentaje de personas que padecen hambre”.
El primer objetivo se concentra en la pobreza mientras el segundo se concentra en el hambre. Respecto a la pobreza tenemos un enfoque donde Naciones Unidas determinan tres indicadores monetarios que sólo podrán ser medidos en el Perú para 2006 cuando el INEI entregue las bases de datos que corresponden a dicho año.
Respecto al hambre tenemos un enfoque donde se determinan dos umbrales biológicos, como son los indicadores 4 y 5 que corresponden a esta meta: 4) Porcentaje de menores de 5 años con insuficiencia ponderal, y 5) Porcentaje de la población por debajo del nivel mínimo de consumo de energía alimentaria.
Respecto al hambre, el Perú tiene al presente una posición de vanguardia mundial en el monitoreo de esta variable. Respecto al peso de menores de 5 años, la ejecución de una muestra de 6,000 hogares anualmente desde 2004 nos coloca como el único país del Tercer Mundo en tener esta información año a año, gracias a la colaboración del Gobierno de Estados Unidos con el INEI.
Respecto al consumo de energía alimentaría, la ejecución trimestral de 5,000 entrevistas de la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares) desde el Tercer Trimestre de 2003 nos coloca como el único país de la región latinoamericana que mide esta variable cuatro veces al año, y por ello tenemos el liderazgo mundial en el monitoreo de este indicador del milenio.
Este consumo de energía alimentaria se traduce en la ingesta de calorías necesarias en cada uno de los hogares entrevistados, en base a la estructura de sexo y edad de cada hogar específico. De esta manera se puede identificar los hogares por debajo del mínimo de consumo de energía alimentaria.
Con la información disponible en www.inei.gob.pe (Sección Micro Datos) es posible descargar la información relativa a la ingesta de calorías de los hogares peruanos en 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, y 2006. Pero en esta nota sólo se analizará la evolución en las 25 regiones entre el 2001 y 2006 a fin de evaluar el nivel del hambre en estos cinco años de crecimiento económico excepcional.
Como se puede ver en el cuadro adjunto, a nivel nacional se tiene una reducción del 28% al 25%. Esta reducción de tres puntos es robusta desde el análisis estadístico, pero como todo promedio esconde las diferencias al interior de nuestro país.
Una primera división convencional corresponde a aquella entre rural y urbano, donde se ha determinado un umbral de 400 viviendas por centro poblado para dicha separación. Por ello tenemos que a nivel rural el hambre se ha reducido de 40% a 32%, siendo estos ocho puntos, robustos desde el análisis estadístico. Pero a nivel urbano tenemos una reducción de 22% a 21% que es frágil desde el punto de vista estadístico.
Pero nuevamente tenemos, que lo urbano combina desde pequeños centros poblados con 400 viviendas hasta Lima y Callao con 2’000,000 de viviendas. Al excluir Lima y Callao de lo urbano se tiene un panorama distinto; el hambre está estancado en Lima y Callao en 16% mientras que en provincia urbana se reduce de 26% a 24%, y estos dos puntos son sólidos desde el análisis estadístico.
Al mirar el Perú, excluyendo Lima y Callao donde el hambre esta estancado, tenemos un panorama diverso; el hambre baja en provincia, y baja más aún en el ámbito rural. Por ello es posible decir que la desigualdad también se ha reducido, pero sin olvidar que en Lima la probabilidad de pasar hambre es 1 en 6, frente a una probabilidad de 1 en 3 en el ámbito rural. En otras palabras, Lima es dos veces menos pobre del otro Perú que vive en centros poblados de menos de 400 viviendas.
Respecto a las regiones tenemos que la reducción es robusta en sólo en cuatro, en Ica y Lambayeque explicada por la agro-exportación, en San Martín explicada por la agricultura para demanda interna, y en Cuzco explicada por el turismo. En tres de los casos es función de la demanda externa directa, y en San Martín es función de la demanda externa derivada (a lo Marshall).
Finalmente cabe recordar que para la determinación de la pobreza, primero se lleva a un valor monetario las calorías necesarias para vivir con sus respectivos bienes y servicios complementarios, para luego determinar los ingresos monetarios y no-monetarios de cada hogar, y producto de la comparación entre la línea de pobreza y los ingresos totales se determina si el hogar en cuestión es pobre o no.
Por ello se puede concluir con certeza que la pobreza nacional se redujo entre 2001 y 2006, y también afirmar que esta reducción se concentró en las áreas rurales de nuestro país.
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Incidencia del Déficit Calórico
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2001
|
2006
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| NACIONAL |
27,93%
|
24,64%
|
| 1) Area Rural |
39,69%
|
32,37%
|
| 2) Area Urbana |
21,65%
|
20,56%
|
| 2 a) Provincia |
26,07%
|
23,98%
|
| 2 b) Lima y Callao |
16,01%
|
16,31%
|
| |
Incidencia del Déficit Calórico
|
|
|
2001
|
2006
|
| Lima y Callao |
16,01%
|
16,31%
|
| Amazonas |
34,05%
|
25,31%
|
| Ancash |
22,97%
|
19,63%
|
| Apurimac |
31,46%
|
34,65%
|
| Arequipa |
28,16%
|
31,09%
|
| Ayacucho |
32,17%
|
28,25%
|
| Cajamarca |
36,05%
|
30,49%
|
| Cuzco |
49,32%
|
19,70%
|
| Huancavelica |
55,39%
|
50,18%
|
| Huánuco |
50,95%
|
51,87%
|
| Ica |
25,88%
|
15,30%
|
| Junín |
31,71%
|
26,70%
|
| La Libertad |
29,83%
|
23,51%
|
| Lambayeque |
32,54%
|
22,06%
|
| Lima Provincias |
16,99%
|
17,75%
|
| Loreto |
39,73%
|
35,04%
|
| Madre de Dios |
29,20%
|
20,15%
|
| Moquegua |
20,71%
|
25,78%
|
| Pasco |
37,53%
|
43,23%
|
| Piura |
20,08%
|
31,52%
|
| Puno |
41,86%
|
34,80%
|
| San Martín |
31,33%
|
19,52%
|
| Tacna |
20,48%
|
23,06%
|
| Tumbes |
15,89%
|
10,92%
|
| Ucayali |
34,08%
|
25,22%
|
| |
Precision de la Variación
|
|
|
90%
|
99%
|
99,9%
|
| NACIONAL |
SI
|
SI
|
SI
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| 1) Area Rural |
SI
|
SI
|
SI
|
| 2) Area Urbana |
SI
|
NO
|
NO
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| 2 a) Provincia |
SI
|
SI
|
NO
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| 2 b) Lima y Callao |
NO
|
NO
|
NO
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| |
Precision de la Variación
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90%
|
99%
|
99,9%
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| Lima y Callao |
NO
|
NO
|
NO
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| Amazonas |
SI
|
NO
|
NO
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| Ancash |
NO
|
NO
|
NO
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| Apurimac |
NO
|
NO
|
NO
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| Arequipa |
NO
|
NO
|
NO
|
| Ayacucho |
NO
|
NO
|
NO
|
| Cajamarca |
SI
|
NO
|
NO
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| Cuzco |
SI
|
SI
|
SI
|
| Huancavelica |
NO
|
NO
|
NO
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| Huánuco |
NO
|
NO
|
NO
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| Ica |
SI
|
SI
|
SI
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| Junín |
SI
|
NO
|
NO
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| La Libertad |
SI
|
SI
|
NO
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| Lambayeque |
SI
|
SI
|
SI
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| Lima Provincias |
NO
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NO
|
NO
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| Loreto |
NO
|
NO
|
NO
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| Madre de Dios |
NO
|
NO
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NO
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| Moquegua |
NO
|
NO
|
NO
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| Pasco |
NO
|
NO
|
NO
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| Piura |
SI
|
SI
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SI
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| Puno |
SI
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SI
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NO
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| San Martín |
SI
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SI
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SI
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| Tacna |
NO
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NO
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NO
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| Tumbes |
NO
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NO
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NO
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| Ucayali |
SI
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NO
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NO
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Farid Matuk 