Análisis del impacto de los subsidios sociales: propuesta para mejor asignación en República Dominicana

1. Introducción

La medición del impacto de los subsidios sociales es un tema controversial, dados los diferentes enfoques que se pueden emplear: desde los puramente cuantitativos, pasando por los cualitativos y concluyendo con un abordaje mixto (el cual sería el ideal). Sin embargo, cualquiera de los procedimientos que se adopte debe lidiar con la escasez de información públicamente disponible. De no haber información en la cantidad y calidad requeridos, los costos de un levantamiento oportuno de la misma pueden ser prohibitivos; esta es la primera parte del problema. La segunda y no menos importante, es identificar la mejor metodología que permita medir tal impacto y proveer datos para la reorientación de las políticas públicas que permitan un empleo más eficaz de los escasos recursos destinados a los planes sociales.

En este sentido, el objetivo de esta investigación es conseguir un mecanismo que permita la asignación mas eficiente de los subsidios sociales y, además, poder medir el impacto de tal asignación.

2. Antecedentes

La Latin American and Caribbean Social Protection Database del Banco Mundial (World Bank en inglés), contiene información sobre programas sociales proveniente tanto de fuentes administrativas como de encuestas realizadas localmente. Esta base de datos constituye una herramienta poderosa para estudiar tendencias, analizar el desempeño y poder hacer comparaciones entre los programas de protección social de los diferentes países (Cerutti et al., 2014).

Investigaciones realizadas en México, Nicaragua y Honduras evaluaron el efecto de los programas de bienestar en los incentivos al trabajo y la oferta de empleo para adultos (Azua et al., 2010). Se estudiaron las transferencias monetarias condicionadas, las cuales combinaban incentivos para evitar el trabajo infantil y el fomento del desarrollo de capital humano. Lamentablemente, en los tres países se reportaron efectos negativos de los programas para mejorar el empleo en los adultos. Por otro lado, Malloy et al. (1982) examinaron la interacción entre las políticas de bienestar social y la población problemática en América Latina. Las políticas de seguridad social se analizan como una adaptación política de las realidades de un desarrollo capitalista dependiente, resultando que se interpreta el problema en la región como un producto irracional de fuerzas demográficas, más que como consecuencias acumuladas de una realidad políticamente inducida. Algunos autores miden el impacto de los recursos tributarios del Estado y el gasto social en la reducción de la pobreza en América Latina, generando conclusiones muy interesantes, como que no existe una relación directa entre estas variables cuando la razón gasto social-producto interno bruto aumenta, indicando ello que debe haber otros factores que expliquen esa discrepancia en los países estudiados (Lustig, 2017).

Otro estudio, también realizado en América Latina, indica que la crisis financiera de los años 80 fomentó la creación de políticas sociales de transferencias condicionales de efectivo, y que esas son mejores para las personas vulnerables, ya que han sido exitosas en el incremento de los indicadores de desarrollo humano (Brearly, 2016). Sin embargo, el estudio de Butler (1995) en Estados Unidos demostró que las políticas de beneficios sociales y las transferencias de efectivo producen resultados adversos en la estructura familiar y en el sentido de responsabilidad de la gente sobre su propio bienestar. También en EE. UU. investigaciones sobre el efecto de los programas de acción afirmativa en las mujeres afroamericanas concluyen que estos afectan su autoestima (García, 1989).

Bronfman (2021) analiza el diseño e implementación de los sistemas de protección social y los programas para combatir la pobreza en el Caribe y América Latina. Su enfoque es medir lo que se ha realizado con respecto a lo que se espera para los programas de protección social en la Agenda 2030 de desarrollo sostenible. Se evalúan los programas de transferencias condicionadas de 21 países de la región (incluida República Dominicana) quedando nuestro país entre los que tenían peores indicadores en el 2012. A pesar de esto, el índice de desarrollo humano del país ha estado en aumento, así como la esperanza de vida al nacer, según se muestra en la figura 1, construida con información suministrada por el ECLAC (2014).

3. Los subsidios sociales en República Dominicana

Sistema de protección social dominicano

Desde la década del 70 del siglo pasado, en República Dominicana han existido varias modalidades para la asistencia social, la mayoría de estas con transferencias en especie, ya sean bienes comestibles o medicinas. Esta forma de asistencia, además de estar sesgada era indigna para los destinatarios de estas. Se hacía necesario un método más eficiente y respetuoso atendiera a los ciudadanos más necesitados. La situación se vio agravada por la crisis financiera que atravesó el país con la quiebra de importantes bancos, acompañada de alta inflación y devaluación, lo cual impacto a más de un millón de ciudadanos.

Antes del 2004, la asistencia social se hacía a través de la agencia llamada Plan Social de la Presidencia, Comedores Económicos, y también mediante el Instituto de Estabilización de Precios (INESPRE), repartiendo alimentos crudos y cocidos. En el 2004, se crea el Gabinete de Coordinación de Política Social (GCPS) con el Decreto N.º 1251-04, que luego se convirtió en el Gabinete de Política Social (GPS). El GPS se encarga de coordinar las acciones de los programas sociales, procurando hacer más eficiente el gasto social, también promueve la articulación de la oferta con la demanda social en todo el país, vigilando el impacto de los subsidios sociales. Esta agencia estatal se crea con una visión estratégica orientada a proteger a la población vulnerable asignando recursos en la cantidad y variedad más apropiada que permitan las limitaciones financieras del Estado. La red de protección social así creada busca procurar la equidad priorizando a la población más necesitada con transferencias monetarias condicionadas o no.

Otras tres agencias fueron creadas como parte del GPS, estas son:

a) El Sistema Único de Beneficiarios (SIUBEN) Decreto N.º 1073-04. Esta es la entrada de los ciudadanos al sistema de protección social. Tiene la responsabilidad de gestionar la base de datos de hogares ubicados en zonas carenciadas de todo el país (creando el mapa de la pobreza) y extraer de esta el padrón de hogares elegibles para recibir los beneficios de los distintos programas y subsidios sociales focalizados. Esta agencia hace un levantamiento de las condiciones del hogar de la población vulnerable, y en base a una metodología desarrollada para tales fines los califica en una de cuatro categorías asociadas a un índice de calidad de vida (ICV), estas son: a) pobreza extrema (ICV1); b) pobreza moderada (ICV2); c) pobres (ICV3); d) no pobres (ICV4). Este ICV se construye con un algoritmo que utiliza variables proxy derivadas de las condiciones de vida y del hogar de los empadronados.

b) El Programa Comer es primero (Decreto N.º 1073-04), que después, con el Decreto N.º 536-05, pasó a llamarse Programa Solidaridad, y más tarde SUPÉRATE, con el Decreto N.º 377-21. El objetivo de este programa es implementar una estrategia de lucha integral contra la pobreza. Esta es la agencia que se encarga de determinar los subsidios que recibirán las familias acogidas por los programas sociales de transferencias condicionadas.

c) La Administradora de Subsidios Sociales (ADESS), creada bajo el Decreto N.º 1560-04. El papel jugado por esta agencia es el de la gestión del medio de pago de los subsidios sociales (que desde el origen fue concebido usando tarjetas de débito) con las diferentes modalidades disponibles en el mercado financiero en la actualidad. ADESS también gestiona la Red de Abastecimiento Social (RAS) que son un conjunto de comercios donde solo puede usarse la tarjeta de subsidios, evitando así que estos fondos sean utilizados para fines ajenos a los del programa.

En la actualidad, en ADESS se gestionan otros subsidios adicionales a los del programa SUPÉRATE. En el anexo 4 se presenta la descripción de los 10 principales, incluyendo los de este último. Pero existen otros dirigidos a una población más reducida o que son temporales, por lo que no fueron incluidos en este estudio.

Toda persona que es incluida en los planes sociales debe pasar por SIUBEN luego por SUPÉRATE y al final por ADESS a procurar el medio de pago. Periódicamente los fondos de los subsidios son transferidos de las cuentas de los programas (Aliméntate, Bono Gas Hogar, Bono Luz, etc.) a las cuentas de los beneficiarios tarjeta habientes (BTH), pasando por varias entidades financieras. El costo financiero de la asignación y uso de los subsidios sociales es “cero” para el Estado. Tanto las entidades financieras, empresas de aquerencia (CardNet y VisaNet) y marca (VISA), se distribuyen un máximo de hasta 2.95 % del monto de la transacción en los comercios que forman parte de la RAS. Bajo este esquema más de 1,400,000 personas reciben alguno de los subsidios sociales.

ADESS tiene la exclusividad de la gestión de los subsidios sociales del Estado dominicano, pero a pesar de eso, existen otras instancias gubernamentales que de una forma u otra también impactan de forma favorable a la población vulnerable en particular. Entre estas instituciones están: El Plan Social de la Presidencia, las comisiones barriales y provinciales, los comedores económicos, el INESPRE, la Dirección General de Proyectos Estratégicos y Especiales de la Presidencia de la República, entre otras.

Evolución e impacto de los subsidios sociales

A continuación, se detalla el enfoque que aplicamos en este estudio para mostrar la evolución de los subsidios sociales y la metodología para medir el impacto. Lo primero se apoyó en gráficas dinámicas de visualización implementadas en una página web, y para lo segundo se prefirió medir el impacto en dos variables: las recaudaciones del Estado a través de los impuestos y la proporción de la población vulnerable a la que llegan los subsidios. Para ello, se estudió la información publicada por SIUBEN en su página con fecha de actualización a noviembre del 2021. También se recabaron los datos sobre población pobre y recaudación de impuestos publicada en la página del Banco Central, y esto se combinó con los datos sobre subsidios otorgados que publica ADESS.

Como se describió previamente, el impacto de las políticas sociales tiene muchas facetas, por ejemplo, sería interesante saber en qué magnitud se mejora el nivel de vida de la población que recibe los subsidios y cuántos de estos logran salir de la pobreza. Lamentablemente esta información no está disponible, pero si sabemos que SUPÉRATE, desde el 2021, ejecuta programas de educación para ayudar a que los beneficiarios específicos de ese programa puedan salir de la pobreza teniendo acceso a un empleo, con lo cual ya no calificarían para recibir el subsidio.

El SIUBEN publica información considerable de la población vulnerable en el país. Para delimitar el estudio, se le dio más atención a la población calificada como ICV1 e ICV2. Para este grupo poblacional se utilizaron los datos descriptivos de su condición de marginalidad, los cuales se muestran en el anexo 3 bajo la columna de “insumos”.

En este enlace, https://sites.google.com/view/iss2022/home, al pulsar en el botón “Evolución” aparecerá una gráfica dinámica mostrando el impacto de los 10 principales subsidios sociales desde el 2004, fecha de creación de ADESS, hasta el 2021. En el eje horizontal se muestra el porcentaje de la población pobre que recibe subsidios sociales en cada año, y el eje vertical corresponde al porcentaje de los impuestos del Estado que representan los subsidios sociales. Al principio, los subsidios sociales individualmente representaban menos del 1 % de los impuestos recabados por el Estado, pero en el 2020, fruto de la pandemia, solo el subsidio “Aliméntate” alcanzó a más del 8.3 % de dichos impuestos. La protección social fue evolucionando paulatinamente, en el primer año el 0.13 % de los ciudadanos calificados como pobres recibieron subsidios, mientras que el 2021 este porcentaje se elevó a 47.8 %, empujado por el efecto de la pandemia del COVID-19.

De la misma gráfica se deduce que hay tres subsidios relevantes:

a) Aliméntate, b) Bono Gas Hogar y c) Bono Luz. Estos son los que más inciden en los hogares más vulnerables. En la gráfica corresponden a los círculos rojo, naranja y amarillo, respectivamente. El diámetro del círculo es proporcional al monto del subsidio anual. También se puede apreciar que, en los últimos años, a partir del 2016, el porcentaje de familias pobres que lo recibieron se redujo. La causa fue que el número de hogares vulnerables aumentó debido a la pandemia de COVID-19. En el 2022 el subsidio bono gas hogar aumento de RD$222 a RD$444. Por otro lado, el Bono Luz también fue incrementado de RD$111 a RD$444. Mientras que el subsidio Aliméntate, pasó de RD$825.00 en 2019 a RD$1,650.00 en junio 2022, habiendo estado en RD$5,000.00 durante la pandemia. La cantidad de beneficiarios también casi se duplicó para este último subsidio.

Para apreciar en papel lo que la gráfica dinámica muestra en la web, en la figura 2 se despliega la visualización de cuatro gráficas en cuatro años diferentes. Véase la magnitud en el cambio del subsidio Aliméntate y el movimiento de este con respecto a la población protegida y el uso de recursos públicos. La figura 3 muestra esta evolución individualmente para cada subsidio. También se agrega el subsidio Aprende, que, aunque de menor volumen (no sería visible en la gráfica anterior), está condicionado con Aliméntate. Véase como este se ha reducido en los últimos años.

Para medir la eficiencia en la asignación de los subsidios sociales, debe considerarse la política de reintegro que ejecuta la ADESS trimestralmente. El reintegro de los subsidios consiste en devolver a la Tesorería Nacional los recursos que luego de tres meses de haber sido transferidos a las cuentas de los BTHs, no hayan sido consumidos. Se consideran varias situaciones para no reintegrar los fondos luego de tres meses, como son el hecho de que un BTH haya solicitado cambio de tarjeta por perdida o deterioro, y como el tiempo para dotarle de una nueva tarjeta puede llevar varias semanas, su cuenta no pasa a reintegro. Para todos los demás casos, los fondos son retirados de las cuentas en las instituciones de intermediación financiera y transferidos a la Tesorería.

El volumen de los reintegros orienta en cuanto a la eficiencia en la asignación del subsidio, ya que no se explica por qué una persona necesitada no usa el subsidio mensualmente. El monto de estos reintegros es un indicador de que el subsidio debe ser reorientado. Pulsando el botón “Reintegros” en la página de visualización, se puede apreciar la evolución de los reintegros de los diferentes subsidios desde enero 2008 a junio 2022. Una foto de esta gráfica dinámica se muestra en la figura 4.

El monto que se reintegra cada trimestre es variable, pero en las estadísticas muestran que los tres subsidios principales (Aliméntate, BGH, BL) son los de mayor volumen reintegrado. Por lo que la política de asignación de estos debe ser revisada.

Eficiencia en la asignación de los subsidios por provincia

Una de las técnicas más utilizadas para medir la desigualdad en la asignación de recursos es el índice de Gini. Procedimos a calcular este índice para establecer en las provincias la distribución del monto de los subsidios Aliméntate, BGH y BL. Los resultados fueron 0.451, 0.435 y 0.431 respectivamente. Estos son valores comparables a los de los países al sur del Sahara (Lustig, 2017), si se toma en cuenta el gasto social en los mismos; lo que demuestra que este no es un fenómeno exclusivo de América Latina. Esta misma autora resalta el papel que el impacto en las finanzas públicas del gasto social contribuye a la reducción de la pobreza, medido con la metodología del Instituto Compromiso con la Equidad (CEQ por sus siglas en inglés).

En otro estudio, Iravani et al. (2012) evalúan el impacto de los subsidios en la economía, usando encuestas. Aunque se sabe que la distribución de los subsidios al final del día convierte la economía en un sistema de compra de bienes, en el caso dominicano, la obligatoriedad de que la mayor parte de los subsidios sean consumidos en la Red de Abastecimiento Social (RAS) ayuda al desarrollo de los pequeños negocios en las zonas donde vive la población vulnerable a la que van dirigidos estos. Es por eso por lo que para este estudio se prefirió usar un enfoque territorial, en el entendido de que la misma demografía de la población necesitada se ve afectada por la región del país donde reside.

Este enfoque territorial implicó realizar un análisis multidimensional del impacto de los subsidios sociales a nivel provincial. Para ello se calculó la proporción de hogares vulnerables que reciben bono luz a marzo de 2022, la proporción de los que reciben el Bono Gas Hogar, y la proporción de personas ICV1 que reciben el subsidio Aliméntate. En la figura 5 se muestran dos vistas de la gráfica dinámica disponible en la página web al pulsar el botón “Impacto Provincial”. El diámetro de la esfera corresponde al monto del subsidio distribuido en la provincia; si el círculo es rojo significa que menos del 50 % de las personas vulnerables de la provincia recibe el subsidio Aliméntate, de lo contrario el circulo es azul. La rotación del cubo revela cuáles provincias son más favorecidas dependiendo de la dimensión que se vea. Por ejemplo, el Distrito Nacional (DN) está mejor atendido que San Juan (SJ) o Valverde (VA).

En la gráfica anterior solo se tomaron en cuenta cuatro variables para medir el balance de la distribución de los subsidios sociales entre las provincias. Si tomamos en cuenta muchas más variables, sería más justa esta evaluación. Lamentablemente, hacerlo con más de cuatro variables simultáneamente no hace factible mostrarlo en un gráfico, por lo que se usará una técnica de reducción de variables y otra de identificación de grupos, para poder apreciar la similitud en la demografía de las provincias. Esto es importante para el abordaje de la metodología propuesta para la mejor asignación de los subsidios.

La técnica de análisis de componentes principales fue empleada para reducir 13 variables a solo dos, las cuales llamaremos Principal Component 1(PC1) y Principal Component 2(PC2). Para identificar la similitud en la demografía de las provincias, se empleó una técnica de Machine Learning para aprendizaje no supervisado conocida como Cluster Analysis. En el anexo 2 se muestra la pantalla que aparece al pulsar el botón “Analíticas Provinciales” en la página de visualización, y luego en la segunda pestaña en la parte inferior de la gráfica. Las 13 variables incluidas fueron:

1. Cantidad de adultos mayores
2. Beneficiarios de aliméntate
3. Beneficiarios de Bono Gas
4. Monto de subsidio Bono Luz
5. Personas con diabetes
6. Personas desocupadas
7. Personas en hacinamiento
8. Personas con discapacidad
9. Personas hipertensas
10. Personas con enfermedades respiratorias
11. Personas inactivas
12. Personas ICV1
13. Personas con documentación

En la página de visualización aparecen dos figuras, una (izquierda superior) excluyendo la variable hogares con piso de tierra y la otra (derecha superior) incluyéndola. Nótese que, aunque cambia la distribución de las provincias en las gráficas, no así las provincias que no forman parte del grupo identificado en la elipse roja. Las provincias en la elipse roja son similares en cuanto a la distribución de las variables incluidas en el algoritmo, las que están fuera, son disímiles a las del grupo, pero también entre ellas (outliers).

En la misma pantalla (inferior derecha) hay una gráfica en la que comparan las provincias tomando en cuenta la proporción de hogares que reciben bono gas, respecto de los que reciben bono luz, y la proporción de hogares que reciben bono luz. Desde el punto de vista de la política social debería ser similar la cantidad de hogares que reciben ambos subsidios (lo cual produciría una gráfica con todas las provincias sobre una línea recta casi vertical), pero como se puede observar, no es así, notándose provincias donde hay cinco veces más personas recibiendo BGH que BL (Azua, San Cristóbal, Samaná, Pedernales) y cinco hogares recibiendo BGH por cada beneficiario de BL (La Altagracia).

La pantalla también muestra (izquierda abajo) la tabla de las eficiencias en la distribución de los subsidios sociales en las provincias ineficientes. La metodología para determinar cuáles provincias debe ser atendidas para mejorar la distribución de los subsidios, se describe a continuación.

4. Metodología

Para enfocar la efectividad en la asignación de los subsidios sociales a la población vulnerable se usará una metodología que permita estimar la bondad de la asignación tomando en cuenta los factores de vulnerabilidad determinados. Se le dará un giro al problema, y en lugar de medir eficacia, se medirá la eficiencia. Este punto de vista se explica de la siguiente manera:

a) Cuando se mide eficiencia, tradicionalmente se determinan los insumos y los productos que una unidad productiva utiliza.

b) La unidad productiva es la provincia, y los insumos son las personas y hogares con sus diferentes atributos de vulnerabilidad.

c) El producto es la cantidad de beneficiarios de los principales subsidios sociales (Aliméntate, Bono Gas Hogar y Bono Luz).

Nótese que este enfoque permite incluir tantos atributos de vulnerabilidad como se desee, así como beneficiarios por cualquier cantidad de subsidios.

Hay varios puntos de vista para describir la metodología empleada para el cálculo de la eficiencia y por eso es un asunto controvertido. Actualmente existen debates en lo concerniente al análisis de esta. Los métodos para el cálculo de eficiencia pueden ser paramétricos si se usan métodos econométricos, y no paramétricos cuando se basan en programación lineal para acotar la frontera de la eficiencia.

Tres ejemplos de metodologías paramétricas son: a) el Análisis de la Frontera Estocástica (Stochastic Frontier Approach, SFA), b) la Aproximación de Frontera Gruesa (Thick Frontier Approach, TFA) y c) el Enfoque de Libre Distribución (Distribution-Free Approach, DFA). Ejemplos de no paramétricas: a) el Análisis de Libre Disposición (Free Disposable Hull Analysis, FDH), b) la Mezcla de Estrategia Óptima (Mixed Optimal Strategy, MOS) y c) el Análisis Envolvente de Datos (Data Envelopment Analysis, DEA).

El modelo DEA fue desarrollado por Charnes, Cooper y Rhodes (1978), es también conocido como modelo CCR (en honor a los autores), y tiene una amplia aceptación entre los investigadores, ya que se ha aplicado en más de cincuenta sectores de actividad y en numerosas publicaciones especializadas sobre la materia (Pille & Paradi, 2002, p. 5). Usualmente se mide la eficiencia con la siguiente fórmula:

El cociente (E) es también conocido como productividad (Eficiencia Técnica), y constituye un indicador del producto obtenido por unidad de insumo usado. Este indicador adolece de que solo toma en cuenta un insumo y un producto la vez, dificultando hacer comparaciones entre varios elementos dado que algunos presentarán mayor eficiencia dependiendo del cociente utilizado (Charnes et al., 1978). Si se obtienen varios productos utilizando diferentes insumos, el cálculo de la eficiencia debe ser modificado agregando un factor para ponderar el peso relativo de los recursos empleados para generar los productos obtenidos.

Haciendo estas modificaciones, la eficiencia en la asignación de los subsidios sociales en una provincia se calcula con la siguiente ecuación:

Donde Ij representan insumos (personas y hogares vulnerables) y Pi constituyen los productos (beneficiarios de los diferentes subsidios sociales), con los ponderadores wi para los productos, y yi para los insumos. El reto es encontrar los factores óptimos de ponderación. Si, además de esto, se incluye la evaluación de la eficiencia para varias provincias simultáneamente, el modelo se modifica para que estos factores de ponderación satisfagan los requerimientos de todos los territorios adecuadamente.

La metodología Análisis de Envoltura de Datos o DEA (Data Envelopment Analysis), descrita a continuación, es una técnica empleada para analizar la eficiencia relativa en la asignación de los subsidios sociales de varias provincias simultáneamente. Utiliza programación lineal y fundamentos de análisis de frontera en el cálculo de la eficiencia relativa para la asignación de los subsidios en las provincias; sin embargo, la incorporación de muchos insumos y productos complica la comparación a realizar (Charnes et al., 1978). Las ecuaciones del modelo matemático donde se incluyen los insumos y productos seleccionados para todas las provincias, es el siguiente:

Sujeto a:

$v_1 x_{1,o}+\dots v_m{x}_o = 1$

$u_1 y_{1, j}+\dots + u_s y_j \le v_1 x_{1, j}+\dots +v_m{x}_j para 1 \le j\le n$

$v_1 , v_2 , \dots , v_m \ge 0$

$u_1 , u_2 , \dots , u_s \ge 0$

Donde:

E = Eficiencia en la asignación de los subsidios en cada provincia
n = Número de provincias = 32
m =Cantidad de insumos x = personas y hogares
s = Cantidad de productos
y = beneficiarios de los subsidios sociales
u = Factor para ponderar el producto
v = Factor para ponderar el insumo

La aplicación de este modelo permite calcular la eficiencia de una provincia en cada iteración del modelo de programación lineal, usando el valor de los ponderadores resultantes. Esta variante con retornos variables a escala se conoce como el modelo BCC (Banker-Charnes-Cooper), orientado al producto (Banker et al., 1984).

La Figura 6 muestra la idea general detrás del concepto. Los puntos representan las provincias, en el eje x está un insumo y en el eje y, un producto. La línea identificada como “Production Frontier” une a las provincias más eficientes en ese producto e insumo (formando la frontera de eficiencia máxima), ya que su producción es la mayor para el nivel de insumo requerido para generarlo. Las provincias por debajo de la frontera, o tienen más personas necesitadas en la categoría en cuestión (adultos mayores, niños, desocupados, etc.) para la misma cantidad de beneficiarios de subsidios sociales que otro más eficiente, o menos beneficiarios que las provincias eficientes con la misma cantidad de personas vulnerables. Todas las provincias en la frontera muestran eficiencia 1 (100 %) (Charnes et al., 1978).

Aplicando esta metodología a las 31 provincias y al distrito nacional, en la Tabla 1 se muestran las provincias que resultaron ineficientes. Como se puede apreciar, 11 de 32 provincias (34.4 %) deben ser revisadas en cuanto a los beneficiarios de los subsidios sociales. Esto quiere decir que la cantidad de personas y hogares vulnerables de esas provincias no guarda correspondencia con la cantidad de los beneficiarios de los tres subsidios principales (Aliméntate, BGH, BL) en las mismas.

Observando la figura 7 que acompaña a la Tabla 1, nótese que las provincias ineficientes en la asignación de los subsidios sociales (color azul claro) están diseminadas en la frontera, zonas sur, este y varias provincias del norte del país. Las provincias en azul (más oscuras) son las eficientes. La metodología DEA también evidencia qué insumos deben reducirse o qué productos deben aumentarse para mejorar la eficiencia en la asignación de los subsidios en aquellas provincias ineficientes. En este problema en particular hay que enfocarse en buscar la mejora del lado del producto, ya que los insumos no se pueden reducir (a menos que se mueva población de una provincia a otra). En la Tabla 2 se muestran las mejoras que hay que hacer en las provincias ineficientes. Por ejemplo, la mayoría de los beneficiarios nuevos deben ser para el subsidio Aliméntate, y con mayor prioridad en las provincias la Romana y Valverde. En lo referente al Bono Luz, las provincias más necesitadas son San Cristóbal y Puerto Plata, aunque Peravia y la Altagracia también, pero en menor medida. Para el Bono Gas Hogar, también Valverde es la provincia que requiere más beneficiarios. En el anexo 3 se muestra el detalle de los atributos usados como insumo en cada provincia (según la encuesta publicada por el SIUBEN a 2021). Estos fueron:

1. Personas que viven en hacinamiento
2. Personas desocupadas
3. Personas con discapacidad
4. Personas con hipertensión
5. Personas diabéticas
6. Personas con enfermedades respiratorias
7. Adultos mayores
8. Cantidad de niños
9. Personas en condición ICV1
10. Hogares en condición ICV1

5. Conclusiones y recomendaciones

El disponer de nuevas herramientas informáticas para evaluar el impacto de los subsidios sociales siempre es útil, dado que este es un tema complejo y delicado por las connotaciones políticas que muchas veces se ven resaltadas sobre los criterios puramente técnicos. Afortunadamente, en la República Dominicana se disponen de muchos mecanismos para enfrentar los males sociales, ya que por más de 15 años se le ha ido dando forma a un sistema de protección social que ha avanzado mucho y continúa innovando. El instrumento de pago que se adoptó en el 2004, aunque ya es limitado, demostró que fue bien concebido, porque permitió, con un solo instrumento, implementar varios programas sociales, condicionados o no, de una manera sencilla para la población a la que está dirigido, permitiendo la trazabilidad y la generación de data para su mejoramiento continuo.

Aunque se puede abordar la medición del impacto de los subsidios sociales desde varios frentes, el usado aquí (medición de eficiencia en la asignación) complementa los que son ampliamente utilizados, basados en el método de Gini para evidenciar desigualdad (Kakwani et al., 2021) (Lustig, 2017) o en encuestas (Iravani et al., 2012). Aquí se ha empleado una técnica vieja para un problema nuevo, y lo meritorio es que permite incluir todos los atributos que se necesiten como insumos o productos para medir la eficiencia de asignación. Esto brinda al analista la ventaja de ensayar con diferentes combinaciones atendiendo a los criterios que considere de mayor relevancia.

Aunque no se desarrolla en detalle, vale destacar que ni la aplicación del análisis de componentes principales (PCA por sus siglas en inglés), ni el Clustering Analysis para el estudio de la similitud de las provincias (técnicas traídas del área de Machine Learning) fueron de gran utilidad para la identificación de “outliers” o provincias con características diferenciadas de las demás. El aprendizaje no supervisado empleado para identificar los grupos (en este caso solo uno) resulta el más indicado cuando la variedad y cantidad de atributos no permiten apreciar similitudes de forma sencilla. Algo que también consideramos novedoso en este estudio es el uso de técnicas de visualización dinámicas, las cuales permiten apreciar los fenómenos evolutivos de una manera más dramática, resaltándose en muchos casos elementos de importancia que resultan difíciles de evidenciar en figuras fijas.

Se sabe que las agencias del Gabinete de Políticas Sociales que se encargan de seleccionar las personas y familias que pueden ser beneficiarias de los subsidios sociales (SIUBEN y SUPÉRATE) usan criterios de selección objetivos y subjetivos. Esto ha producido sesgos en la asignación de ayudas en las diferentes provincias. La metodología DEA permite identificar, cada vez que se necesite y de forma técnicamente justificable, dónde asignar los recursos destinados a las políticas sociales. El mapa mostrado junto a la tabla 2 describe el, o lo que podríamos identificar como el mapa de la eficiencia, resaltando en colores claros las provincias que necesitan atención. Las personas que conocen el país pueden darse cuenta de que no parece fortuito el resultado obtenido. Se reconoce que las personas necesitadas son todas iguales ante los ojos del Estado, pero también hay que aceptar que las necesidades no son iguales para todos.