4.2. Origen de los datos

En la presente subsección se realiza un recorrido por el origen de los datos que se utilizan para el desarrollo de las evaluaciones. Especialmente se menciona algunas características de estos datos: tamaño de la muestra, fechas de recolección, institución investigadora, entre otras particularidades de relevancia para el proceso investigativo del presente trabajo. Además se determinan algunas de las variables de importancia para las evoluciones.

La aplicación del diseño de la RD se basa en la idea de que el investigador tiene información sobre el índice de Selben y por lo tanto sobre la elegibilidad del programa. Por ello, se recoge el índice Selben que -como se mencionó en capítulos anteriores- es un parámetro de elegibilidad que permite realizar una clasificación de los hogares según su nivel de pobreza. La elaboración del índice Selben o índice de bienestar se basa en la técnica de escalamiento óptimo, llamada también análisis de componentes principales categórico, o no lineal (captca), que consiste en una asignación óptima de ponderaciones a las variables que intervienen en el modelo.

Este índice se construye de modo que los individuos no tengan conocimiento de las características de su elaboración. Contiene variables de tipo socioeconómico, disponibilidad de bienes, composición familiar, características del hogar, entre otras. Para su elaboración se utiliza la encuesta de Condiciones de Vida del año 2006. Éste se construye a partir de 30 variables socioeconómicas de alta correlación con el consumo per cápita de los hogares, que intervienen con diferentes ponderaciones. Los datos del índice Selben que se utiliza en el presente estudio fueron generados por el Sistema de Indicadores del Milenio con sede en la Facultad Latinoamérica de Ciencias Sociales (FLACSO-Ecuador) .

Por otro lado, además de lo mencionado, el estudio utiliza la Encuesta de Condiciones de Vida 2005-2006. La encuesta es realizada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos del Ecuador INEC, que la vienen realizando a partir del año de 1994. Hasta la fecha del desarrollo de la investigación se han desarrollado cinco rondas, así: I Ronda: junio - octubre 1994, II Ronda: agosto - noviembre 1995, III Ronda: febrero - mayo 1998, IV Ronda: octubre 1998 - septiembre 1999 y V Ronda: noviembre 2005 - octubre 2006. El universo de la Encuesta de Condiciones de Vida que se utiliza en el presente estudio -Quinta Ronda- está constituido por los hogares del área urbana y rural de la República del Ecuador, excluyendo la Región Insular. Por su parte, la unidad de análisis y de observación es el hogar, que contiene un módulo de personas. La cobertura de la encuesta es nacional, tanto rural como urbana, y es representativa para cuatro ciudades del Ecuador: Quito, Guayaquil, Cuenca y Machala, el resto de la Sierra urbana, resto de la Costa urbana y región Amazónica urbana.

La ECV 2005-2006 contiene información sobre las características de los miembros del hogar: edad, escolaridad, parentesco, idioma, etnia, etc. También cuenta con datos sobre ingresos de los hogares e información sobre el status laboral de los ecuatorianos en el mercado laboral: horas trabajadas en el anterior mes, categoría de ocupación, características del lugar de trabajo, satisfacción laboral, etc. Respecto a las transferencias monetarias en especie del BDH se pregunta si las recibe. A nivel nacional se tiene 55.666 unidades y 13.581 hogares. La encuesta tiene un diseño multi fase estratificado cuyo primer nivel está dado por el Stata .

Para el estudio se escogió una submuestra de los que trabajaron el mes anterior y que pertenecen a la población económicamente activa PEA. Con ello se determina las horas mensuales de trabajo de la PEA y las horas mensuales de trabajo remunerado de la PEA. La población económicamente activa está compuesta por las personas que están en edad de trabajar –de 10 años de edad o más- y que están disponibles para hacerlo.

No obstante, para el presente trabajo también se efectúan evaluaciones para diferentes submuestras de los pobladores. En especial se observa el impacto en los adultos mayores de 18 años. La razón es que el trabajo infantil puede entorpecer el análisis –de los mayores de 10 años-, pues muchos estudios han comprobado que éste sí disminuye a causa de las transferencias, lo que contaminaría los resultados. Asimismo, lo que interesa es el impacto de las transferencias en las decisiones laborales de los adultos y no se han realizado estudios sobre este grupo de edad.

Una vez, observado el origen y características de nuestros datos, es procedente que recurramos a presentar los resultados de las estimaciones y evaluaciones de impacto. Éstas se presentan en la siguiente sub-sección, donde por medio de la utilización de gráficos y cuadros se muestra de un modo claro los principales resultados de la investigación y se adjunta a los anexos algunas características de interés y apoyo.

4.3. Efectos

Una vez realizadas las diferentes estimaciones expuestas a lo largo de este capítulo, se procede a presentar los diferentes resultados obtenidos en cada una de las etapas de la estimación, para posteriormente evaluar y determinar las conclusiones generales y específicas de los efectos encontrados en la investigación.

Como primera etapa de comprobación de la discontinuidad, a más del análisis gráfico ya presentado anteriormente en este capítulo, se realiza un análisis paramétrico, donde se corre una regresión de la probabilidad lineal de recibir la transferencia para el índice Selben y para mayor seguridad se incrementan variables. Los resultados se presentan a continuación:

Nota: Los errores estándar están entre paréntesis. ***p<0.01, **P<0.05, *p<0.1

Además, se fortalecen estas estimaciones utilizando el índice Selben en su forma polinomial tanto cuadrática como cúbica. Las estimaciones realizadas muestran claramente el no rechazo de la discontinuidad al 95% de nivel de confianza en todas las distinciones evaluadas y en las formas polinomiales. Esto se puede apreciar en los Cuadros 06 y 07. En este sentido, con estos resultados queda demostrada la existencia de la discontinuidad.

Nota: Los errores estándar están entre paréntesis. ***p<0.01, **P<0.05, *p<0.1

Posteriormente el cuadro 08 muestra las estimaciones del efecto del programa BDH en las horas de trabajo de los individuos. Básicamente se presenta las estimaciones de la ecuación 01. El cuadro contiene cuatro distinciones. La distinción 1 incluye características como: edad, escolaridad, niños menores de 10 años en el hogar, discapacidad, etnia y estado civil. La distinción 2 contempla, además de las variables anteriores, si posee diploma por estudios y si estuvo enfermo el mes pasado. La distinción 3 incluye adicionalmente características de hacinamiento, salubridad, servicios básicos, recolección de basura, además de variables de choques exógenos como: muerte o enfermedad, desastres naturales, sequías, plagas, heladas, etc. Por último la distinción 4 contempla variables como: cantón, región Sierra, Costa, Oriente y área rural.

Nota: Los errores estándar están entre paréntesis. Los problemas de heterocedasticidad se corrigen con la opción -robust- del stata. ***p<0.01, **P<0.05, *p<0.1

La estimación de MCO sugiere que en todas las distinciones no existe un efecto significativo de las transferencias sobre las horas de trabajo de los individuos , pues en todos los casos se rechaza T=0 al 95% del nivel de confianza. Sin embargo, se debe recalcar que estos resultados únicamente muestran las diferencias entre los beneficiarios y no beneficiarios en sus decisiones de horas de trabajo después de haber incluido las diferentes distinciones, pero esto no tiene ninguna interpretación causal del impacto del programa.

De la misma manera, se estiman los MCO sobre las horas mensuales de trabajo de la población económicamente activa (PEA), donde se incluyen todas las distinciones y se encuentra que a un 95% de confianza no existe impacto. Igualmente, se determina que el impacto en la participación en el mercado laboral y en los ocupados que trabajaron al menos una hora la semana anterior a la encuesta no es significativo al 95% de confianza.

Posteriormente se realiza la estimación con variables instrumentales para evaluar el efecto del BDH sobre las horas de trabajo de los individuos. Los resultados de presentan en el Cuadro 12 Estas estimaciones muestran, del mismo modo que en los MCO, la existencia de una relación positiva entre la participación en el programa y las horas de trabajo, por lo que parece no haber ninguna prueba de que la participación en el programa tiene un efecto negativo en las horas de trabajo. Sin embargo, esta relación positiva es insignificante para todas las distinciones al 95% del nivel de confianza. Inclusive en la distinción 4, que es la más completa, no existe ningún tipo de significancia, pues para esta distinción el valor p es de 0.472

Nota: Los errores estándar están entre paréntesis. Los problemas de heterocedasticidad se corrigen con la opción -robust- del stata. ***p<0.01, **P<0.05, *p<0.1