Artículos de Investigación

Impacto de las remesas en la pobreza y en la oferta laboral del Ecuador. Un estudio desde la perspectiva económica y demográfica

Impact of remittances on poverty and labor supply in Ecuador, from a social, economic and demographic perspective

Carlos José Rigoberto Andrade Herrera
Pontificia Universidad Católica del Ecuador, Ecuador

Revista Visión Contable Universidad Autónoma Latinoamericana

Universidad Autónoma Latinoamericana, Colombia

ISSN: 0121-5337

ISSN-e: 2539-0104

Periodicidad: Semestral

núm. 24, 2021

revista.visioncontable@unaula.edu.co

Recepción: 28 Junio 2021

Aprobación: 30 Noviembre 2021



DOI: https://doi.org/10.24142/rvc.n24a6

Sugerencia de citación: Andrade, C. (2021). Impacto de lasremesas en la pobreza y en la ofertalaboral del Ecuador. Un estudiodesde la perspectiva económica ydemográfica. Revista Visión Contable,24, pp. 101-126 https://doi.org/10.24142/rvc.n24a6

Resumen: El objetivo del artículo es determinar el aporte de los flujos de remesas, en la lucha contra la pobreza por ingresos, pobreza por necesidades básicas insatisfechas (NBI) y su influencia en la oferta laboral interna, a través de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) publicada por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC), en el período 2010 – 2018. La metodología empleada se fundamentó en técnicas econométricas cuasi experimentales (evaluación de impacto), que a través del emparejamiento entre los grupos examinados, beneficiarios de remesas (tratados) y no beneficiarios (control), permitió aparear correctamente el impacto de causalidad de las remesas en la pobreza y oferta laboral. Estos flujos, no parecen haber logrado solucionar los niveles de pobreza y, contrariamente, presentan un efecto negativo en la oferta laboral doméstica.

Clasificación JEL: F22, F24, J61, C30

Palabras clave: Remesas, evaluación de impacto, pobreza por ingresos, necesidades básicas insatisfechas, oferta laboral, pareamiento por puntajes de propensión.

Abstract: The objective of this paper is to determine the contribution of remittance flows, in the fight against poverty due to income, poverty due to unsatisfied basic needs (UBN) and their influence on the internal labor supply, through the National Employment Survey, Unemployment and Underemployment (ENEMDU) published by the National Institute of Statistics and Censuses (INEC), in the period 2010 – 2018. The methodology used was based on quasi-experimental econometric techniques (impact evaluation), which, through matching between the groups examined, remittance beneficiaries (treated) and non-beneficiaries (control), allowed to correctly match the causal impact of remittances in poverty and labor supply. Whose flows have not appeared to solve poverty levels and, on the contrary, present a negative effect on the domestic labor supply.

Keywords: Remittances, impact assessment, income poverty, unmet basic needs, job supply, pairing by propensity scores..

Introducción

En el presente artículo se exponen los efectos de los flujos de remesas familiares en la reducción de la pobreza y de la oferta laboral, en el período 2010-2018. El estudio se vio motivado por la desigualdad y pobreza por ingresos de miles de hogares ecuatorianos que según el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC) a 2018 se ubicó en 23,2%, la pobreza extrema se situó en 8,4% y la pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) se asentó en 33,5%. Estos indicadores dan cuenta que la situación económica para miles de hogares ecuatorianos es preocupante, ambiente que podría haber motivado a varios miembros pertenecientes a estas familias a migrar a otros países, a fin de buscar un trabajo que les permita enfrentar las desigualdades presentes en sus comunidades y combatir la pobreza (Andrade, 2014).

La Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo -ENEMDU permitió categorización a los jefes de hogares receptores de remesas desde una visión económica y demográfica, a través de las bases de datos de estas encuestas, cuyos resultados facilitaron la elaboración de series temporales para su respectivo análisis comparativo. Asimismo, las definiciones y criterios utilizados en la presente investigación, guardan consistencia estadística con las utilizadas por el INEC. En este contexto, los flujos de remesas se han constituido en una fuente de ingresos que inciden directamente en la situación económica de los hogares beneficiarios, produciendo cambios socioeconómicos en las familias beneficiarias y de la economía en general, especialmente en la lucha contra la pobreza y la oferta laboral ecuatoriana.

El objetivo del presente trabajo ha sido determinar si los flujos de remesas recibidos por las jefaturas de los hogares ecuatorianos en el período 2010 - 2018, promovieron en parte la disminución de la pobreza por ingresos, necesidades básicas insatisfechas y su impacto en la oferta laboral. A partir de los aspectos planteados se pretende reflexionar acerca de las siguientes preguntas:

¿Cómo los flujos de remesas ayudaron a aliviar la pobreza en los hogares beneficiarios medidos a través de pobreza por ingresos y necesidades básicas insatisfechas? ¿Cómo las remesas afectaron negativamente a la oferta laboral de los receptores de remesas?

Las limitaciones del estudio estuvieron relacionadas con la metodología de datos de la ENEMDU, ya que fue modificada por el INEC para ciertos años y, por la falta de investigaciones sobre el impacto de los flujos de remesas en la pobreza y oferta laboral doméstica, desde una perspectiva socioeconómica y demográfica, aspectos que habrían permitido contrastar sus resultados con los obtenidos en el presente trabajo.

El contenido del artículo incluye una revisión general de literatura acerca del tema de pobreza y su relación con las remesas, luego consideraciones metodológicas acerca de las fuentes de información estadística y su tratamiento, a continuación, se presentan los aspectos descriptivos y cuantitativos de la evaluación de impacto realizada y su relación con los flujos de remesas. Posteriormente se presentan los resultados obtenidos acerca de las preguntas propuestas y, finalmente, los hallazgos y conclusiones.

Literatura relevante

Los gobiernos en su lucha contra la pobreza y desigualdad están limitados por la falta de ingresos para implementar políticas económicas y sociales que impulsen el crecimiento económico y mejoren el contexto institucional y social. Reducir la pobreza y desigualdad es, sin lugar a dudas, un imperativo ético y moral de las naciones. No obstante, y a pesar de los múltiples esfuerzos realizados por ciertos estados, aún persiste una población mayoritaria que vive en condiciones de desigualdad, pobreza y extrema pobreza. Los retos en la búsqueda de soluciones que vayan acorde a la evolución de la sociedad y a la dinámica e implementación de políticas públicas que contribuyan a mejorar las condiciones de vida de la comunidad en general son, cada vez, más apremiantes.

La necesidad de reducir la pobreza y la inequidad, ofrecer igualdad de oportunidades y erradicar la pobreza extrema sigue planteando un reto sobrecogedor por parte de la Organización de Estados Americanos (OEA) y otros organismos internacionales. La desigualdad y la pobreza son dos conceptos multidimensionales que por definición requieren un enfoque integral y holístico, en este sentido, se presentan algunas reflexiones relacionadas con la desigualdad y pobreza en relación con el efecto que las remesas allí tienen.

En algunas teorías del crecimiento y desarrollo económico se enfatiza que las economías externas, promueven inversiones productivas para volverlas eficientes en su entorno empresarial. Por consiguiente, las economías de ingresos bajos requieren un progreso más amplio, con una expansión simultánea de las industrias que se apoyan unas a otras para aumentar las probabilidades de éxito. Sin embargo, la mayor dificultad es la pobreza de los países en desarrollo que cuentan con una limitada formación de capital. Asimismo, señalan tales teorías que existe una constelación circular de fuerzas que tienden a actuar y reaccionar una sobre otra, de tal manera que mantienen a un país pobre, en lo que autores como Ragnar Nurkse denominan "el “círculo vicioso de la pobreza”. En los países en vías de desarrollo existe una relación circular por el lado de la oferta, que cuenta con una capacidad limitada para ahorrar, resultante del bajo nivel de ingreso real y derivado de su baja productividad, que, a su vez, obedece a la falta de capital, esta última, proviene de la capacidad mínima para ahorrar, de esta manera se completa el círculo. Por el lado de la demanda, el incentivo para invertir puede ser bajo, debido al menor poder adquisitivo de las personas, que a su vez obedece a un nivel de productividad restringido (Currie, 2018).

Otras teorías de bienestar intentan explicar la pobreza por medio de aspectos naturales, culturales y religiosos. Para Gunnnar Myrdal (2004) los problemas de la pobreza en el mundo no sólo son económicos y políticos, sino morales, y considera que la condición imprescindible para superar la pobreza, se debería efectuar a través de la asistencia de los países desarrollados. Asimismo, Samir Amín, cree que el problema de la pobreza de las naciones viene dado por el intercambio desigual de países Norte y Sur, ya que estos no cuentan con la misma capacidad para imponerse en el mercado y fijar los precios (Sen, 1981). Igualmente, Amartya Sen fue testigo de la pobreza y el hambre, así como de la violencia resultante de las personas que luchan por sobrevivir. Sus primeras observaciones y sus estudios posteriores concluyeron que el problema del hambre obedecía no a la falta de alimentos, sino al acceso que a menudo resultaba de la desigualdad del ingreso, las instituciones no democráticas y las políticas sociales ineficaces (Urquijo, 2014).

La Escuela Liberal (Novales, 2011) señala que la pobreza se produce por la incapacidad de una nación de producir empleos, debido a distorsiones en la aplicación de la economía de mercado. Según esta corriente de pensamiento el problema de la pobreza se podría resolver mediante los mecanismos de asignación eficiente del mercado, los que, a su vez, pueden asegurar a largo plazo el pleno empleo de la población y una escala de salarios adecuada. Esta teoría añade que el Estado es el principal causante de la pobreza por cuanto su participación en la economía comprime la actividad privada que es la parte más dinámica en la generación de empleos. Sostiene además que la intervención del Estado desincentiva la producción y estimula la ineficiencia y el ocio; protegiendo a las industrias ineficientes, impidiendo el progreso tecnológico, distorsionando los precios del mercado e invadiendo áreas donde el sector privado es más productivo y eficiente.

De esta manera, la política social contra la pobreza debe ser compensatoria y focalizada, es decir, dirigida a disminuir los efectos negativos de la transición de una economía intervenida hacia una economía de mercado, y destinada a crear condiciones para que el mercado funcione libremente, por lo que la política social del Estado debería encaminarse a garantizar los niveles de seguridad pública, educación y salud compatibles con las exigencias del funcionamiento del mercado (Calvento, 2006).

Acerca de las remesas y sus vínculos con las dinámicas de la pobreza el trabajo previo de Andrade (2014), pone de manifiesto la importancia de los flujos de remesas recibidas en el país y que se ha venido reconociendo con mayor énfasis a partir de la década de los 2000. En este sentido, se reconoce que las remesas representan un componente muy importante del ingreso de miles de hogares ecuatorianos, que han contribuido a reducir en cierta medida la pobreza en las familias beneficiarias de estos flujos, aunque como contrapartida se ha perdido la institucionalidad del hogar en unos casos y ha ocasionado la desintegración parcial o total en otros. Sin embargo, sin el ingreso de estos recursos, seguramente su situación podría haber sido aún más crítica. Igualmente, evidencia las causas y efectos del fenómeno migratorio en el contexto de los hogares beneficiarios de remesas, con un impacto económico y social en variables como la pobreza y la oferta laboral realizada desde una perspectiva cuantitativa.

Fuentes de información y metodología

Para el estudio de impacto de las remesas en la pobreza y en la oferta laboral de las familias beneficiarias, se utilizaron los datos de la Encuesta Nacional Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU), cuyos resultados permitieron describir el perfil de los hogares ecuatorianos, en función de aspectos geográficos, económicos y sociodemográficos. A tal efecto, se tabuló la información de esta fuente que contiene referencias de los jefes de hogar (ENEMDU 2010 - 2018). Con el propósito de disponer de información de base para la elaboración del presente apartado y determinar su impacto en la pobreza y oferta laboral, se obtuvieron datos oficiales del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos y del Banco Central del Ecuador.

La data de la ENEMDU permitió contar con los resultados de la encuesta de emigrantes que viajaron al exterior. Igualmente, se dispuso de la información estadística de los flujos de remesas publicada por el Banco Central del Ecuador (BCE). Además, se indagaron complementariamente algunas bases de datos de organismos internacionales encargados de realizar análisis y estudios para América Latina, como la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), Centro de Estudios Monetarios para América Latina y el Caribe (CEMLA), el Fondo Multilateral de Inversiones adscrito al Banco Interamericano de Desarrollo FOMIN – BID, el Banco Mundial, el Fondo Monetario Internacional FMI, el Banco de España, el Instituto Nacional de Estadística de España INE, el Instituto Nacional de Estadística de Italia ISTAT, la Oficina Europea de Estadística EUROSTAT, la National Bureau of Economic Research NBER de Estados Unidos, y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).

Los programas de desarrollo suelen estar diseñados para cambiar resultados, tales como aumentar los ingresos, disminuir la pobreza, entre otros. Las evaluaciones de impacto forman parte de una agenda más amplia de formulación de políticas públicas basadas en evidencias, cuyas tendencias se caracterizan por un cambio de enfoque, y se centran en los resultados para definir y hacer un seguimiento de los objetivos, además de orientar el diseño y dinámica del programa y las decisiones de política.

El objetivo de la evaluación de impacto es demostrar un efecto causal: es decir, se busca medir el impacto de un programa o una política en algunas variables de interés en las cuales exista una relación causa efecto. Para ello se hacen comparaciones usando un grupo de control y un grupo de tratamiento. La causa es el cambio de una política o implementación de un programa nuevo. El efecto es el resultado que se atribuye a la política o al programa nuevo. La dificultad en medir el impacto se observa en lo que ocurrió, no lo que hubiera ocurrido sin el programa.

La evaluación produce resultados fiables, si el grupo de control es similar al grupo de tratamiento en todas las características observables y no observables, salvo su exposición al programa (Gertler, Martinez, Rawlings, Premand, & Vermeersch, 2016). En este caso, cualquier diferencia después de la intervención se atribuye al programa, ya que en ausencia de programa los dos grupos deberían ser similares. Así, cada método utilizado para la construcción del grupo de comparación impone ciertos supuestos, bajo los cuales, los grupos de control y tratamiento son comparables. Cuando los supuestos son fuertes y consistentes, el grupo de control es una buena representación del contrafactual. Sin embargo, cuando los supuestos no son reales, la estimación de impacto del programa resulta sesgada. Un sesgo en la evaluación puede generar pérdidas de esfuerzo, tiempo y recursos. Por tanto, los supuestos considerados en cada método de evaluación deben ser explícitos y trabajar con métodos de alta calidad estadística (Andrade, 2014).

El método utilizado para realizar la evaluación de impacto por diferencias simples es el de pareamiento por puntajes de propensión (PSM por sus siglas en inglés). Este método consiste en construir estadísticamente un grupo de comparación (control) basado en un modelo de probabilidad de los participantes del proceso, usando características observables. En este sentido, el otro grupo (tratamiento) es emparejado con el grupo de control en función de su probabilidad (puntaje de propensión). Por tanto, el efecto promedio en los tratados será una diferencia de medias entre los dos grupos sobre las variables de resultado (Khandker, Koolwal, & Samad, 2010)

Según Khandker et al. (2010), el PSM, a través del puntaje de propensión, busca capturar los diversos efectos observables de las covariables X en los participantes1. Así, el grupo de control se basa en un modelo de probabilidad de los participantes en el tratamiento T condicionado a características observables X (puntaje de propensión, ver ecuación 1).

(1)

De acuerdo con Rosenbaum y Rubin (1983), es necesario cumplir con ciertos supuestos para asegurar que el emparejamiento en P(X) es tan bueno como el emparejamiento en X. Esto es, la independencia condicional, la cual establece que dado un conjunto de covariables observables que no afectan al tratamiento, el potencial resultado Y es independiente de la asignación del tratamiento T (ver ecuación 2). El segundo supuesto se refiere a la presencia del soporte común, esta condición asegura que las observaciones tratadas tendrán observaciones de control cercanas en la distribución del puntaje de propensión, como se muestra en la ecuación 3.

(2)

(3)

Bajo estos supuestos, el efecto promedio en los tratados del programa estará dado por la ecuación 4 (Khandker et al., 2010).

(4)

En dónde TOTPSMes el efecto promedio de Y sobre los que reciben remesas, Y son los potenciales resultados, pobreza por ingresos, pobreza por NBI y oferta laboral medida en horas de trabajo a la semana. Por otro lado, las características observables X incluye, sexo, edad, escolaridad y etnia del jefe del hogar, además de área y provincia de residencia y número de miembros del hogar.

Test de medias de características observables

La evaluación de impacto (aleatoria o experimental) construye un grupo de comparación de máxima calidad, la asignación aleatoria tiene como objetivo que no exista ninguna diferencia entre los individuos del grupo de tratamiento y de control, salvo el caso que uno haya sido escogido al azar para participar en el programa y el otro no. En este contexto, para examinar si estadísticamente los grupos de tratamiento y control son similares se realizó un test de medias, cuyos histogramas (paneles A, C, D y G) muestran esta característica (véase gráfico 1), esta distribución de las variables observables de los grupos determina su homogeneidad por medio de un test gráfico (Ver Gráfico 1).

 GRÁFICO 1: Frecuencias de los grupos
GRÁFICO 1: Frecuencias de los grupos
Fuente: INEC – ENEMDU (2010 -2018)

Todas estas gráficas presentadas en los paneles muestran la distribución de las variables de emparejamiento, concluyéndose categóricamente que el grupo de participantes de remesas y el grupo de no participantes son similares dado que para cada variable los dos grupos siguen la misma distribución, y los valores para cada categoría de las variables observan verosimilitud. La existencia de estos dos grupos para cada distribución (tratados y control), se refieren a los hogares que recibieron remesas y los que no recibieron remesas. Asimismo, se aprecia que en los dos tipos de paneles, tienen una distribución continua [véase gráficos de densidad (B, E y F)] y los que tienen una distribución discreta [véase gráficos de histogramas (A, C, D y G)]. Además, se considera que para una distribución continua, la densidad de ambos grupos se representa en un mismo gráfico y para los que cuentan con una distribución discreta se muestran gráficos diferentes. En efecto, los paneles A, C, D y G cuyas variables son discretas, cuentan Impacto de las remesas en la pobreza y en la oferta laboral del Ecuador. Un estudio desde la perspectiva económica y demográfica con una distribución similar para los grupos de tratamiento y control; los paneles B, E y F se refieren a variables continuas evidenciando que ambos grupos persiguen una misma distribución.

Con base a los datos presentados por la ENEMDU se observa que las provincias que concentran remesas, están en función de la intensidad de color del gráfico, y cuyas provincias que sobresalen son: Guayas, Azuay, Pichincha, El Oro, Manabí, Cotopaxi y Cañar (véase Gráfico 2). Estos datos corresponden a los reportados en las encuestas y registran una ligera variación con los publicados por el Banco Central del Ecuador, sin embargo, la tendencia de ciertas localidades se mantiene.

 GRÁFICO 2: Concentración de remesas por provincia en términos monetarios (INEC)
GRÁFICO 2: Concentración de remesas por provincia en términos monetarios (INEC)
Fuente: INEC – ENEMDU (2010 -2018)

El mapa preparado con base a los flujos de remesas publicado por el Banco Central del Ecuador muestra una concentración de remesas en las provincias de Guayas, Azuay, Pichincha y Cañar (véase Gráfico 3) esta gráfica es más exacta que la presentada por el INEC, ya que recoge información de registros administrativos.

GRÁFICO 3: Concentración de Remesas por provincia en términos monetarios (BCE)
GRÁFICO 3: Concentración de Remesas por provincia en términos monetarios (BCE)
Fuente: BCE (2010 -2018)

De su lado, y con base al modelo econométrico de evaluación de impacto de diferencias simples, el test de medias presenta un análisis comparativo de las dos poblaciones observadas para evaluar el impacto del grupo de hogares tratados frente al de control, para determinar el estadístico de prueba adecuado para cada grupo de hogares (véase tabla 1). Así, este test examinó la consistencia estadística de los grupos y el grado de similitud, determinándose que en la distribución de las variables observables existe homogeneidad entre ellos, éste es un test de tipo analítico, cuyos resultados se detallan:

Tabla 1: Test de Medias de características observables
General0,476 0,4730,0030,601
Integrantes de hogar3,590 3,627-0,0370,715
Edad55,219 54,494 0,7250,366
Urbano0,595 0,599-0,0040,552
Escolaridad8,2478,212 0,0360,688
Indígena0,070 0,086-0,0160,287
Afroecuatoriano0,049 0,0420,0070,527
Montubio0,035 0,0190,0160,083
Mestizo0,823 0,8210,0020,569
Blanco0,021 0,031-0,0090,293
Fuente: INEC, EMEMDU (2010 – 2018)

En la distribución de las variables de emparejamiento, se determinó que los grupos (tratados y control) son similares dado que para cada variable ambos grupos siguen la misma senda de distribución, y cuyos valores para las variables son equivalentes. En este sentido, para evaluar la significancia estadística de estas series, el P-valor se sitúa por encima de 0.05, con un nivel de confianza del 95.0%, lo que permite afirmar que existe una similitud en ambos grupos, y por tanto, se acepta la hipótesis nula. Asimismo, las variables observables de género, características sociodemográficas, etnia y necesidades básicas insatisfechas, muestran que los dos grupos de hogares son iguales, confirmando que esta técnica en estas variables permite hacer una correcta coincidencia de puntuación y propensión -Propensity Score Matching- (PSM).

Género: Según el VII censo de población y VI de vivienda (2010) existe una menor desigualdad por género, Ecuador ha evolucionado satisfactoria mente en términos de equidad de género. Existe una reducción significativa de brechas en las diferencias en acceso a la educación, empleo y tecnología entre hombres y mujeres, lo cual, denota una mejora en oportunidades y se agrega un cambio demográfico en los hogares: la reducción de matrimonios y número de hijos por hogar. La mujer tiene un rol más protagónico en la economía y vida social, alejándola del modelo clásico de ama de casa con menores niveles de educación y a cargo del cuidado de niños. La población femenina en 2010 representó el 50,4% de la población total, siendo Cañar la provincia con mayor presencia de mujeres (53,3%).

Características sociodemográficas: En 2011, el INEC presentó un instrumento para homologar herramientas de estratificación y segmentar el consumo, la Encuesta de Estratificación del Nivel Socioeconómico. El método para determinar los distintos niveles se basó en un sistema de puntuación de variables enmarcadas en dimensiones: vivienda, (b) educación, (c) económica, (d) bienes, (e) tecnología, y, (f) hábitos de consumo. Se establecieron rangos de puntuación para cinco grupos socioeconómicos, como resultado el 1.9% de los hogares pertenecen al estrato A, el 11,2% al estrato B, el 22,8% al C+, el 49,3% al C– y el 14,9% al D, entendiéndose que el estrato A es el grupo de hogares con un mayor nivel socioeconómico y el D con menor nivel de ingresos.

Etnia: Tiene un gran componente en el último Censo de Población y Vivienda (2010), en lo que se refiere a integración de sectores indígenas, afro ecuatorianos y montubios. En términos censales, la variable de identificación étnica según la cultura y costumbres de la población arrojó como resultado un 71,9% de habitantes se autodefinieron como mestizos, los montubios con 7,4%; los afros descendientes llegaron a 7,2% y los indígenas lo hicieron en 7,0%.

Pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas. Una persona es pobre por necesidades básicas insatisfechas, si pertenece a un hogar que presenta carencias en la satisfacción de al menos una de sus necesidades básicas representadas en cinco componentes: (i) calidad de la vivienda, (ii) hacinamiento, (iii) acceso a servicios básicos, (iv) acceso a educación y (v) capacidad económica.

Seguidamente, se muestra el test de medias de características observables desde un ámbito analítico descriptivo y concluyente para hogares tratados y control (véase tabla 2)

Tabla 2: Test de medias de características observables
Tabla 2: Test de medias de características observables
Fuente: INEC (2010 -2018)

En cuanto a la significancia de las variables elegidas tales como género, características sociodemográficas, etnia, y NBI, estas son estadísticamente homogéneas dado que el p-valor prácticamente para todos los casos supera la probabilidad de 0.05, con un nivel de confianza del 95.0%. Por lo tanto, se acepta la hipótesis nula del test, así, se admite que la diferencia de las medias de los dos grupos es igual o es aproximadamente cero (0), siendo estos grupos similares. La diferencia entre ambos grupos es mínima e inclusive para ciertas variables la diferencia es una épsilon (cercana a cero) dado que existe un match exacto de los hogares beneficiarios de remesas y los no beneficiarios de estos flujos.

Resultados obtenidos

En este apartado se explica el impacto de los flujos de remesas en la pobreza por ingresos de los hogares beneficiarios y por NBI, al igual que su relación negativa en la oferta laboral de los receptores de remesas. Al respecto, la data identificó ciertos estadísticos descriptivos que ayudaron a presentar la información de modo que sobresalió su estructura. La organización de los datos permitió detectar las características relevantes e inesperadas de los hogares que recibieron remesas frente a los que no recibieron remesas. Asimismo, se sintetizaron las características en su conjunto con la menor distorsión o pérdida de información. Las variables observables de género, provincia de residencia, etnia y NBI, muestran a los dos grupos de hogares en estudio.

El número de hogares tratados en el período 2010 – 2018 ascendió a 311.842, donde el 51.2% son hogares que no reciben remesas y el 48.8% son hogares que participan de este rubro (véase tabla 3). Existe en el grupo de control un 50.0% de hombres y similar que para el grupo de tratamiento (50.0%), existe una simetría en cuanto a género.

Es importante señalar que la media de la edad del jefe de hogar para ambos grupos en los datos de 2010 – 2018 (véase tabla 4), para el grupo de control es 53,9 años, mientras que para el grupo de tratados es 53,2 años. Por otro lado, la media para el grupo de control respecto al número de integrantes del hogar es de 3,7 integrantes y para el grupo de tratamiento es 3,6 integrantes. Los años de escolaridad promedio del jefe de hogar son 8.6 y 8.8 para control y tratados, respectivamente .

Es evidente que el promedio de cada variable para ambos grupos es homogéneo, dado que la muestra fue estratificada por edad del jefe de hogar, número de integrantes del hogar y años de escolaridad del jefe de hogar. Es decir, se buscó emparejar los hogares participantes y no participantes lo más similar posible con variables observables.

Tabla 3 :Inventario del pecio Galeón San José
Tabla 3 :Inventario del pecio Galeón San José
Fuente: ENEMDU (2010 – 2018)

Tabla 4: Promedio de Variables de Emparejamiento
Edad promedio jefe de hogar53,953,253,6
Promedio integrante de hogar3,73,63,7
Años promedio de escolaridad8,68,88,7
Remesas promedio mensual-188,4188,4
Fuente: INEC - ENEMDU (2010 – 2018)

Soporte común

La credibilidad de los resultados requiere una hipótesis de soporte común (véase Gráfico 4), la certeza de que existe un solapamiento en la distribución de observables entre los grupos tratados y control, lo que se denomina “hipótesis de soporte común” (Andrade, 2014). Esta condición aseguró que las observaciones de tratamiento tienen indagaciones de comparación "cercanas" en la distribución de coincidencia de puntuación y propensión que se obtiene de la técnica apareamiento por puntaje de propensión.

GRÁFICO 4. Soporte Común
GRÁFICO 4. Soporte Común
Fuente: INEC – ENEMDU (2010 – 2018)

El gráfico 4 muestra que esta hipótesis evidencia que esta condición se cumple, dado que los grupos de tratamiento y control están solapados para los distintos puntajes de propensión; así, se puede decir que una de las hipótesis para la ejecución del pareamiento por puntaje de propensión se cumple y se puede continuar con la evaluación de impacto aplicando esta técnica.

Efectos cuantitativos de las remesas sobre la pobreza y oferta laboral

Seguidamente se presentan los efectos de la evaluación de impacto de los flujos de remesas en la “pobreza por ingresos, pobreza por NBI y oferta laboral de los hogares ecuatorianos” medida en términos de horas laborales del hogar en el período 2010 y 2018. Para cada una de las variables se realizaron cuatro estimaciones estratificadas con base a tres rangos de remesas (De US$1 a $149, de US $150 a US $299 y de US$300 y más).

Las técnicas utilizadas en estos resultados fueron las de vecino más cercano, coincidencia de radio, coincidencia de Kernel y coincidencia de estratificación, con el fin de verificar la robustez y consistencia estadística en los resultados obtenidos. En la primera tabla se presenta la estimación del efecto promedio en los tratados (ATT). Se incluye un análisis por género del jefe de hogar para cada variable. Es importante señalar que la aplicación de la técnica apareamiento por puntaje de propensión se realiza únicamente con las observaciones muestrales, es decir, en estos casos no existe la posibilidad de aplicar el factor de expansión para inferir en la muestra.

Pobreza por Ingresos

Para medir el impacto de las remesas en la reducción de la pobreza por ingresos, la variable dependiente determina, si el hogar es, o no pobre, los rangos de envío de remesas son calificados como bajos si oscilan entre 1 a 149 dólares, medios si están en el intervalo de 150 a 299 dólares y altos si se encuentran en el rango de 300 dólares y más. A nivel general el impacto de las remesas en la pobreza por ingreso es relativamente positivo en términos de condiciones de vida de los hogares beneficiarios, esto significa que los flujos de remesas reducen la pobreza por ingresos.

Al analizar el rango bajo en términos monetarios, la pobreza disminuye en alrededor de 3,2%, sin embargo, este valor no es estadísticamente significativo para las técnicas utilizadas, es decir, no existe evidencia estadística para concluir que el envío de remesas de 1 a 149 dólares implique una reducción en la pobreza por ingresos. Para el rango medio se observa que para todos los métodos la diferencia es estadísticamente significativa, por lo que el impacto de las remesas para este grupo en la pobreza por ingresos presenta una disminución de -7,0%, para el tercer rango (alto) la pobreza disminuye en -18,0%, y es estadísticamente significativo para los dos últimos métodos testeados. En este sentido, los grupos ubicados en el segmento medio y alto muestran robustez en los resultados, con la consecuente disminución en los niveles de pobreza (véase tabla 5).

Tabla 5: Impacto de las remesas sobre la Pobreza por Ingresos Período: 2010 – 2018
Tabla 5: Impacto de las remesas sobre la Pobreza por Ingresos
        Período: 2010 – 2018
Fuente: INEC – ENEMDU (2010 -2018)

Para los rangos de remesas medio y alto, el impacto en la pobreza es negativo, es decir, existe una disminución de la misma, y a medida que se incrementa el valor monetario de envío de remesas, la pobreza disminuye porcentualmente, esto responde a que los hogares al recibir trasferencias monetarias tienen más posibilidades de superar la línea de pobreza (véase Gráfico 5).

GRÁFICO 5: Impacto de las remesas sobre la Pobreza por Ingresos
        Período: 2010 – 2018
GRÁFICO 5: Impacto de las remesas sobre la Pobreza por Ingresos Período: 2010 – 2018
Fuente: INEC – ENEMDU (2010 – 2018)

Pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas

La estimación de impacto de las remesas por Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), es una variable de tipo cualitativa y mide el valor en términos sociales y de bienestar de los hogares receptores de remesas, determinando el nivel de vida del hogar. El impacto de las remesas en las necesidades básicas insatisfechas para el grupo bajo es positivo para todos los métodos, al presentar en promedio de la serie 5,2%, esto se atribuye a que las NBI no son cubiertas inmediatamente, como la variable pobreza por ingreso, debido a que las NBI son decisiones a mediano y largo plazos, al promover el mejoramiento de la vivienda, servicios, dependencia económica, asistencia a centros de educación y hacinamiento (véase tabla 6).

Tabla 6: Impacto de las Remesas sobre las Necesidades Básica Insatisfechas (NBI) Período: 2010 – 2018
Tabla 6: Impacto de las Remesas sobre las Necesidades Básica Insatisfechas (NBI)
        Período: 2010 – 2018
Fuente: INEC – ENEMDU (2010 – 2018)

En los casos de los grupos medios y altos los resultados en promedio son negativos de -2,8% y -14,4%, respectivamente, lo que indicaría que con base a la cuantía de remesas que reciben estos hogares, tienden a atender al menos dos de las cinco necesidades insatisfechas, principalmente aquellas relacionadas con la dependencia económica y educación infantil (véase Gráfico 6).

GRÁFICO 6: Impacto de las Remesas sobre las Necesidades Básica Insatisfechas (NBI)
        Período: 2010 – 2018
GRÁFICO 6: Impacto de las Remesas sobre las Necesidades Básica Insatisfechas (NBI) Período: 2010 – 2018
Fuente: INEC – ENEMDU (2010 – 2018)

Horas de Trabajo y Oferta Laboral

Esta sección presenta los resultados del impacto de las remesas en las horas de trabajo y oferta laboral, así la variable dependiente para este modelo es continua y representa las horas trabajadas en la semana por el jefe de hogar. La evidencia sugiere que el impacto de las remesas en los hogares respecto a las horas de trabajo es significativo (véase tabla 7), para los grupos de envío de remesas, las estimaciones son estadísticamente consistentes para los niveles de significancia usuales. Además, para estos casos existe una reducción de horas laborales en promedio del período, por ejemplo, para el rango bajo y medio de remesas el hecho de recibir divisas del exterior implica una reducción en promedio de -10,2 y -11,4 horas de trabajo a la semana, mientras que para el rango alto, las horas de trabajo disminuyen en -18,9 horas.

Tabla 7: Impacto de las Remesas sobre las Horas de Trabajo Laboral Período: 2010 – 2018
US$1- US$149-13,3-13,2- 9,3-5,1
US$150- US$299-19,4-5,6-10,7-10,0
US$300 y más-22,9-152-16,4-21,1
Vecino más CercanoUS$1- US$149-13.626***-12.545***-7,746***-5,528
US$150- US$299-22.95***- 6,155-12,248***-9,169*
US$300 y más-21.926***-17,335***-21,256***-20,586***
Coincidencia de RadioUS$1- US$149-13,208***-12,72***-8,742***-4,291
US$150- US$299-18,483***-4,436-8,84*** -9,400***
US$300 y más-23,407***-13,976***-14,017***-21,152***
Coinciencia de KernelUS$1- US$149-13,373***-14,869***-11,768***-6,071**
US$150- US$299-18,050***-6,953***-12,961***-11,743***
US$300 y más-23,075***-15,435***-16,492***-21,895***
Coincidencia de EstratificationUS$1- US$149 -12,875***-12,538***-8,895***-4,410*
US$150- US$299 -17,987***-4,923*-8,897***-9,802***
US$300 y más -23,142***-14,191***-13,887***-20,687***
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: INEC – ENEMDU (2010 – 2018)

En este contexto, se podría afirmar que a medida que aumentan los ingresos por concepto de remesas enviados por los emigrados, aumenta el número de horas de ocio por parte de los beneficiarios de remesas (véase Gráfico 7).

GRÁFICO 7: Impacto de las Remesas sobre las Horas de Trabajo Laboral
        Período: 2010 – 2018
GRÁFICO 7: Impacto de las Remesas sobre las Horas de Trabajo Laboral Período: 2010 – 2018
Fuente: INEC – ENEMDU (2010 – 2018)

Conclusiones

Se analizó el impacto de las remesas en los hogares ecuatorianos durante el período 2010 y 2018. A tal propósito se aplicó una serie de herramientas e instrumentos de medición cuantitativa que evaluaron los resultados de los flujos de remesas en la reducción de la pobreza y mejoramiento de ciertos indicadores sociales. La herramienta que facilitó la medición de estos resultados fue la “evaluación de impacto”, que estimó el efecto causal de las remesas en los hogares ecuatorianos, tomando las bases de datos de la ENEMDU, que poseen información individual sobre la situación laboral de los hogares ecuatorianos, así como los ingresos y otras características socioeconómicas y demográficas.

Los flujos de remesas son una fuente de ingresos que influye directamente en la situación económica de los hogares beneficiarios, producen cambios socioeconómicos en las familias beneficiarias y en la economía en general. En ese sentido se puede considerar que son un aporte en la lucha contra la pobreza y que inciden en el mercado laboral ecuatoriano.

Los resultados obtenidos demostraron que los flujos de remesas recibidos por los hogares ecuatorianos, enriquecieron el marco analítico y la reducción de la pobreza en sus diferentes niveles de observación. Además, se facilitó una mejor comprensión de las interrelaciones de las variables analizadas (pobreza por ingresos, pobreza por NBI y oferta laboral) entre los procesos globales, nacionales y locales, así como las decisiones en los hogares, los acuerdos institucionales y el estudio de las condiciones económicas de los hogares receptores de remesas en el Ecuador.

En este escenario, se evaluó el impacto de los flujos de remesas en la pobreza por ingresos, necesidades insatisfechas y oferta laboral, concluyéndose que la técnica más apropiada para esta estimación fue la de apareamiento por puntaje de propensión, evidenciándose que la comparabilidad entre los grupos de tratamiento y control estadísticamente son homogéneos en términos de características observables, por tanto, el modelo propuesto (evaluación de impacto) cumplió con los objetivos estadísticos definidos y cuyos resultados son plenamente consistentes, y, cuyas deducciones obtenidas por medio de los cuatro métodos (Vecino cercano, coincidencia de Radio, coincidencia de Kernel y coincidencia de estratificación) desde una perspectiva cuantitativa son robustos y equivalentes asintóticamente, lo que permitió afirmar que las remesas tienen ciertos efectos positivos en la disminución de la pobreza, respaldando la afirmación de que los hogares beneficiarios de remesas tienen una probabilidad más alta de disminuir la pobreza que los hogares que no son beneficiarios de remesas. En cuanto a los efectos en la oferta laboral, fueron negativos, dado que las horas de trabajo de los jefes de hogar se redujeron en función de la cuantía de los flujos de remesas recibidos.

Con relación a las categorías de remesas, en un primer rango (1 a 149 dólares) son destinados mayoritariamente al gasto corriente (consumo de bienes de primera necesidad) y por tanto, muestran una ligera reducción de impacto en la pobreza por ingresos, aunque, sus beneficiarios continúan siendo pobres. En el segundo rango (150 a USD 299 dólares) estos recursos tienen un mejor desempeño en la pobreza por ingresos y parcialmente en las necesidades insatisfechas, ya que como se mencionó esta es una estrategia de mediano y largo plazos.

Sin embargo, estas cantidades de numerario, no han logrado superar mayormente sus niveles de pobreza y dichas familias habrían mejorado ligeramente sus niveles de pobreza; y los hogares que recibieron flujos a partir de USD 300,0 en adelante, muestran una reducción de impacto en la pobreza por ingresos y necesidades insatisfechas, aunque se puede afirmar que los montos enviados no constituyen una solución a estos problemas, ya que dichos fondos se han convertido en paliativos a corto plazo, debido a que las familias receptoras muestran cada vez, un mayor grado de dependencia de estos recursos. Contrariamente, las remesas tienen un efecto negativo en la oferta laboral (incentivo perverso), mientras mayor cantidad de dinero recibe una familia, aumentará su nivel de ocio.

Finalmente, los flujos de remesas se han convertido en un ingreso importante de divisas al país y que en gran parte se orientan al gasto corriente, aspecto que se ha convertido en un desafío para las autoridades gubernamentales de promover que estos recursos monetarios en parte sean canalizados a inversiones productivas que les permita a los hogares beneficiarios de remesas depender en menor grado, ya que según sus resultados, estas han aportado en la reducción de la pobreza y necesidades insatisfechas, pero aún no han logrado reorientarse hacia actividades productivas.

Como hallazgo general puede concluirse que las remesas, a pesar de su importancia económica, no han logrado superar mayormente sus niveles de pobreza y contrariamente, las remesas tienen un efecto negativo en la oferta laboral, mientras mayor cantidad de dinero recibe una familia, se incrementa el nivel de ocio.

En este escenario, y con el propósito de emprender nuevas investigaciones sobre pobreza y distribución del ingreso, sería la tarea de nuevos estudios, que permitan explorar las razones por las cuales, los flujos de remesas aún no han logrado reorientarse hacia actividades productivas, que fomenten el emprendimiento de pequeñas microempresas como una solución de largo plazo y dejar de depender de estos recursos externos.

Referencias

Andrade, J. (2014). Evaluación de impacto de las remesas [Tesis de Maestría, Pontificia Universidad Católica del Ecuador].

Calvento, M. (2006). Fundamentos teóricos del neoliberalismo: su vinculación con las temáticas sociales y sus efectos en América Latina, Convergencia vol.13 No.41 México.

Currie, L. (2018). El Gran Impulso y el crecimiento balanceado y desbalanceado, Revista de Economía Institucional, 20, (39), pp. 69-92. Universidad Externado de Colombia.

Gertler, P., Martínez, S., Rawlings, L., Premand, P. y Vermeersch, C. (2016). La evaluación de impacto en la práctica, 2016: Segunda edición, Banco Mundial, Washington.

Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC – ENEMDU) (2010 – 2018). VII Censo de población y VI de Vivienda 2010 y Encuesta de Estratificación del Nivel Socioeconómico (2011).

Khandker, Koolwal y Samad (2010) Handbook on Impact Evaluation. The International Bank for Reconstruction and Development / The World Bank.

Myrdal, G. (2004). Theory of cumulative causation revisited. Economic Research Center Discussion paper, (147), April 2004.

Novales, A. (2011). Crecimiento económico, desigualdad y pobreza, Real Academia de Ciencias Morales y Políticas, junio de 2011.

Rosenbaum, P. R., y Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), pp. 41-55.

Sen, A. (1981). Poverty and Famines: An Essay on Entitlement and Deprivation, Delhi, Oxford University Press, 1981, A.K. Dasgupta, First Published June 1, 1983 Review Article.

Urquijo, M. (2014). La teoría de las capacidades en Amartya Sen, Facultad de Humanidades, Universidad del Valle, Colombia.

Notas

1 Las observaciones que no son emparejadas dentro del contexto del PSM, son eliminadas del análisis.

Información adicional

Sugerencia de citación: Andrade, C. (2021). Impacto de lasremesas en la pobreza y en la ofertalaboral del Ecuador. Un estudiodesde la perspectiva económica ydemográfica. Revista Visión Contable,24, pp. 101-126 https://doi.org/10.24142/rvc.n24a6

Modelo de publicación sin fines de lucro para conservar la naturaleza académica y abierta de la comunicación científica
HTML generado a partir de XML-JATS4R