[:es]Trabajo en Paris: Ya tenemos el Índice de los ODS para los Municipios de Bolivia[:en]Workshop in Paris: We now have the SDG Index for the Bolivian municipalities[:]

[:es]Con un gran equipo de trabajo multidisciplinario visitamos a principios de octubre a nuestros homónimos en Paris-Francia, para agregar más de 100 indicadores en el Índice de los ODS. Con esto, nuestro Atlas Municipal de los ODS en Bolivia está más cerca de estar listo para su publicación.

En el proceso de agregación y análisis minucioso realizado con los expertos que cuentan con gran experiencia en la producción del Índice de los ODS a nivel multirregional y global, descartamos 41 de los 104 indicadores con los que llegamos a Paris. En esta etapa de limpieza descartamos aquellos indicadores que generaban redundancia o aquellos que no cumpliesen con estándares de calidad requeridos. También descartamos aquellos indicadores que no midiesen correctamente un fenómeno debido a la generación de ruido excesivo en una gran mayoría de municipios.

Esto llevó a que lamentablemente no podamos incluir el ODS 12 Producción y Consumo Responsable y el ODS 14 Vida Submarina en el Índice de los ODS a nivel municipal de Bolivia. De acuerdo a los criterios mencionados antes, en Bolivia no hemos podido encontrar datos desagregados a nivel municipal lo suficientemente buenos como para poder evaluar patrones de consumo y producción responsables, lo que nos fuerza a destacar la problemática de levantamiento y producción de datos en Bolivia, tema que tocaremos ampliamente en el Atlas. Por otro lado, el ODS 14 que hace referencia a la vida submarina es difícil de evaluar ya que se trata de un país mediterráneo. Sin embargo, al contar con significativas cantidades de agua dulce, Bolivia no cuenta con datos para evaluar la vasta vida sub acuática que alberga en su territorio. Nuevamente nos topamos con la insuficiencia de datos en este aspecto.

Una vez realizada la limpieza, finalmente corrimos los códigos de Stata para transformar los indicadores en 15 índices, uno para cada Objetivo de Desarrollo (sin contar los ODS 12 y 14) y un último código para obtener el índice de los ODS agregado que nos indica qué municipios son los que más han logrado avanzar en cuanto al cumplimiento de las metas trazadas por los Objetivos de Desarrollo Sostenible en 2015, y cuáles se encuentran entre los más rezagados. Esta información la podrán conocer cuando lancemos el Atlas en marzo de 2020.

Quedamos muy agradecidos con la oficina de SDSN Francia, que a través de esta experiencia realmente destacó el potencial que tiene una red global con un enfoque concreto como lo es el desarrollo sostenible.[:en]With a multidisciplinary team, we visited our partners in Paris-France in early October. The objective of this visit was to aggregate more than 100 indicators into the SDG Index. After this, our Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia is closer to being ready for publication.

In the process of careful aggregation and analysis carried out with statisticians and social scientists who have extensive experience in the production of the SDG Index at the multi-regional and global level, we discarded 41 of the 104 indicators with which we arrived in Paris. At this cleaning stage, we discarded those indicators that generated redundancy or those that did not meet the required quality standards. We also ruled out those indicators that did not correctly read a phenomenon due to excessive noise generated in a large number of municipalities.

This process led to the exclusion of SDG 12 Responsible Production and Consumption, and SDG 14 Life Under Water in our municipal SDG Index. According to the criteria mentioned above, in Bolivia we have not been able to find good enough disaggregated data at the municipal level to be able to evaluate responsible consumption and production patterns, which forces us to highlight the problem of data production in Bolivia, a topic that we will touch upon extensively in the Atlas. On the other hand, SDG 14 which refers to underwater life is difficult to assess as Bolivia is a Mediterranean country. However, with significant amounts of fresh water, Bolivia does not have data to assess the vast aquatic biodiversity it hosts within its territory. Again, we stumbled into the inadequacy of data in this regard.

Once the cleanup was done, we finally ran Stata codes to transform the indicators into 15 indexes, one for each Development Goal (excluding SDGs 12 and 14) and a final code to get the aggregate SDG index that tells us which municipalities have made the most progress in meeting the goals set by the Sustainable Development Goals in 2015, and which are among the most lagging. This information will be made public when we launch the Atlas in March 2020.

We were very grateful to the SDSN team in Paris, which through this experience really highlighted the potential of a global network.[:]

[:es]Análisis de indicadores municipales sobre equidad de género [:en]Tackling the inherent contradictions in SDG 5 on Gender Equality [:]

[:es][vc_row][vc_column][vc_column_text]Si bien el ícono del ODS 5 dice «Igualdad de Género», el texto completo de la meta en el sitio de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas es en realidad «Objetivo 5: Lograr la igualdad de género y empoderar a todas las mujeres y niñas». Esto significa que el objetivo de igualdad de género está intrínsecamente sesgado hacia las mujeres. Esto estaría bien si las mujeres estuvieran abrumadoramente desfavorecidas en todos los aspectos de la vida.

Sin embargo, en este blog vamos a mostrar que esto no es necesariamente así, y que habrá que tomar decisiones sobre lo que consideramos igualdad de género con el propósito de incluir estos datos en el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia.

Por ejemplo, en cuanto a la cuestión más básica de tener un techo sobre su cabeza y un lugar para llamar hogar, sabemos por el último censo de población en Bolivia (2012), que los hombres tienen casi el doble de probabilidades de vivir en condiciones de calle que las mujeres. En Santa Cruz de la Sierra, el municipio con más personas en condiciones de calle en Bolivia, los hombres tienen casi 5 veces más probabilidades de no tener un hogar que las mujeres, mientras que en El Alto, el municipio con el segundo mayor número de personas sin hogar, hombres y mujeres son casi igualmente propensos a vivir en condición de calle.

¿Están ambos municipios bien en términos de igualdad de género en cuanto a personas en situación de calle, por el hecho de que las mujeres están mejor que los hombres en ese aspecto? O ¿El Alto está mejor que Santa Cruz de la Sierra, porque está más cerca de la paridad de género en lo que se refiere a personas en situación de calle? La respuesta depende de cómo interpretes la igualdad de género y cuál consideras que es el objetivo.

¿Qué puede ser peor que no contar con una vivienda? Estar encarcelado. En Bolivia los hombres tienen 10 veces más probabilidades de ser encarcelados que las mujeres (1).

¿Qué puede ser peor que ser encarcelado? Estar tan desesperado que prefieres suicidarte y terminar con tu vida. Las tasas de suicidio masculino en Bolivia son casi 3 veces más altas que las tasas de suicidio femenino (2).

¿Qué puede ser peor que suicidarse? Ser asesinado y perder tu vida contra tu voluntad. Según los registros policiales de Bolivia, los hombres tienen 4 veces más probabilidades de ser asesinados que las mujeres.

Estar en situación de calle, encarcelado, ser suicida o ser asesinado son situaciones extremadamente malas, pero afortunadamente son pocos frecuentes en Bolivia.

¿Qué hay de la igualdad de género en situaciones más cotidianas, como ir a la escuela o estar saludable?

La paridad de género en la asistencia a la escuela es un indicador de igualdad de género ampliamente utilizado, y también se puede calcular fácilmente a nivel municipal en Bolivia. Según datos del Ministerio de Educación de Bolivia, hay alrededor de 95 niñas en la escuela por cada 100 niños, por lo que hay una ligera sub-representación de las niñas. Eso puede explicarse, al menos en parte, por el mejor rendimiento de las niñas en la escuela. Los niños tienen más del doble de probabilidades de repetir un año escolar. En 2017, 50.671 niños no aprobaron el año escolar, mientras que este fue sólo el caso de 23.428 niñas. El mismo año, 58.834 niños repetían un año escolar, mientras que este fue el caso de sólo 29.417 niñas. Al final de los estudios universitarios de nivel licenciatura, las mujeres dominan en cantidad y están sustancialmente sobre representadas entre las menciones con honores.

Es bien sabido que las mujeres son más saludables y viven más años que los hombres en casi todo el mundo, y Bolivia no es una excepción. Desafortunadamente, no tenemos datos desglosados por género a nivel municipal sobre la esperanza de vida. De hecho, el único indicador de salud desglosado por género que tenemos disponible a nivel municipal es la incidencia del VIH. Utilizando los datos proporcionados por el Programa Nacional ITS/VIH/SIDA y Hepatitis Virales, descubrimos que los hombres tienen el doble de probabilidades que las mujeres de contraer el VIH.

Las mujeres parecen estar en una desventaja sistemática en términos de empleo. Según datos del último censo de población (2012), la tasa de participación en el mercado laboral es menor para las mujeres que para los hombres en casi todos los municipios bolivianos, y los datos de ingresos de las encuestas de hogares muestran sistemáticamente que las mujeres ganan menos que los hombres por horas trabajadas, incluso con los mismos niveles de educación.

Análisis de potenciales indicadores municipales sobre equidad de género

La metodología del índice de los ODS que utiliza nuestro Atlas Municipal de los ODS en Bolivia requiere que haya un claro objetivo unidireccional. Esto significa que la paridad de género no puede ser abordada desde ambas direcciones, sino que tiene que definirse de modo que una vez que las mujeres estén al menos tan bien como los hombres, entonces se logra el objetivo de igualdad de género y el municipio se volverá verde para ese indicador.

A continuación, mostramos mapas de paridad de género para todos los indicadores para los que logramos obtener datos desglosados de género a nivel municipal. Todos están construidos de modo que, si el valor es menor a uno, entonces las mujeres están en desventaja en comparación con los hombres, mientras que si es mayor a 1, las mujeres están mejor que los hombres. Los municipios donde las mujeres son iguales o mejores que los hombres están pintados de verde, mientras que los municipios donde las mujeres están sustancialmente peor que los hombres están pintados de rojo.

Esta es una entrada de blog inusualmente larga, ya que tenemos una gran cantidad de datos para presentar y discutir.

Asistencia Escolar

La Figura 1 muestra el índice de paridad de género para la asistencia a la escuela primaria en 2017. Se mide como el número de niñas matriculadas en la escuela primaria dividido por el número de niños matriculados en la escuela primaria en cada municipio. Hubiera sido mejor utilizar el índice de paridad de género para las tasas de matriculación neta, pero lamentablemente no tenemos estimaciones fiables del número total de niños y niñas de edad primaria en cada municipio, por lo que las tasas no se pueden estimar con suficiente precisión. El índice de paridad de género para la asistencia a la escuela es una buena aproximación, si el número de niños y niñas en el municipio es aproximadamente igual. A nivel de primaria eso parece ser una suposición razonable, al menos para los municipios con muchos niños.

Figura 1: Índice de paridad de género para la asistencia a la escuela primaria, 2017

Fuente: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

A nivel nacional, el índice de paridad de género para la asistencia a la escuela primaria es de 0,94, por lo que hay alrededor del 6% menos niñas en la escuela primaria que niños. Sin embargo, los valores no parecen tener nada que ver con la pobreza, la ruralidad o cualquier otro factor explicativo que se nos ocurra. De hecho, los municipios más pobres de las tierras altas bolivianas parecen tener índices de paridad de género ligeramente mejores. Sospechamos que la mayor parte de la variación en la Figura 1 es aleatoria. Por ejemplo, los dos municipios con el índice más bajo (Esmeralda con 0,5) y el índice más alto (Cruz de Machacamarca con 1,75) son vecinos dentro de la misma provincia en Oruro. La primera tiene 6 niñas y 12 niños matriculados en la escuela primaria, mientras que el segundo tiene 7 niñas y 4 niños inscritos. Con tan pocos niños en cada municipio, incluso estos valores extremos están dentro de la variación aleatoria en el número de niños y niñas presentes en el municipio.

Además, el menor número de niñas en la escuela primaria a nivel nacional no se debe necesariamente a que las niñas no entren en la escuela primaria o no permanezcan en la escuela primaria, sino que más bien se deben a que los niños tienen un 50% más de probabilidades de repetir un año de escuela primaria (véase más adelante). Por lo tanto, puede haber simplemente más niños en la escuela primaria porque son más propensos a repetir un año escolar.

Dados los dos argumentos anteriores, llegamos a la conclusión de que no vale la pena incluir este indicador entre los indicadores del ODS5 en nuestro Atlas Municipal de los ODS en Bolivia. El indicador apenas proporciona información fiable sobre dónde orientar las intervenciones para garantizar que todas las niñas completen la escuela primaria.

La Figura 2 muestra el mismo indicador, pero en el nivel de la escuela secundaria. En este nivel parece haber un poco más de información real y un poco menos de ruido aleatorio en el indicador. Al menos el índice de paridad de género de la asistencia a la escuela secundaria está relacionado negativamente con la pobreza, lo que sugiere que las niñas están más desfavorecidas en los municipios más pobres, como era de esperar. En el mapa vemos un cúmulo rojo en el norte de Potosí, que es una zona de extrema pobreza.

Sin embargo, hay otros problemas importantes con este indicador. En primer lugar, las diferencias de género en las tasas de repetición son aún más altas en el nivel de la escuela secundaria, teniendo los niños un 137% más de probabilidades de repetir un año escolar que las niñas. Por lo tanto, un valor de paridad de género por debajo de 1 no refleja necesariamente que las niñas son más propensas a abandonar la escuela secundaria que los niños, sino más bien que los niños tienen que repetir los años escolares con más frecuencia que las niñas (ver más abajo). En segundo lugar, cuando el índice de paridad de género está por encima de 1, los municipios son de color verde, y se considera que han logrado el objetivo de igualdad de género. Pero en realidad, en lugar de reflejar un resultado positivo en cuanto a la igualdad de género, esta situación puede reflejar en cambio la tendencia de los hombres jóvenes que abandonan la escuela para dedicarse a trabajar, especialmente en la minería, la construcción o la agricultura, que exige trabajadores poco calificados, pero fuertes. En promedio, la tasa de abandono escolar para los niños es de aproximadamente un 60% más altas que la tasa de abandono escolar para las niñas en el nivel de la escuela secundaria.

Dados los problemas antes mencionados, tampoco recomendamos este indicador para su inclusión en el Atlas Municipal.

 Figura 2: Índice de paridad de género para la asistencia a la escuela secundaria, 2017

Fuente: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

Tasas de abandono

Las figuras 3 y 4 muestran los índices de paridad de género para las tasas de abandono escolar a nivel primaria y secundaria, respectivamente. Las tasas de abandono escolar se calculan a partir de datos administrativos a nivel individual y, por lo tanto, son precisos y están actualizados. Ambos mapas son abrumadoramente verdes, lo que indica que las niñas son menos propensas a abandonar la escuela que los niños en la gran mayoría de los municipios. Los municipios donde las niñas son más propensas a abandonar la escuela que los niños destacan claramente, por lo tanto, pueden ser objeto de intervenciones específicas.

 Figura 3: Índice de paridad de género para las tasas de abandono escolar, 2017

Fuente: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

La correlación entre la paridad de género en las tasas de abandono escolar en los niveles primario y secundario es baja (0,07), lo que significa que puede haber diferentes causas subyacentes. Por lo tanto, es difícil elegir entre los dos. Sin embargo, dado que las tasas de abandono a nivel primaria son generalmente muy bajos, consideramos que el índice de paridad de género para las tasas de abandono a nivel secundaria es el indicador más relevante, y lo recomendamos para inclusión en el Atlas Municipal.

Figura 4: Índice de paridad de género para las tasas de abandono escolar, 2017

Fuente: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/)

 Tasas de Repetición

Las figuras 5 y 6 muestran los índices de paridad de género para las tasas de repetición en la escuela primaria y secundaria, respectivamente. Las tasas de repetición también se calculan a partir de datos administrativos a nivel individual y, por lo tanto, son precisas y están actualizadas. Ambos mapas son abrumadoramente verdes, lo que indica que las niñas son menos propensas a repetir un año escolar que los niños de la gran mayoría de los municipios, especialmente en el nivel secundario. De hecho, en el nivel secundario, sólo hay 13 municipios de 339 con un índice de paridad en tasas de repetición por debajo de 1. 

Figura 5: Índice de paridad de género para las tasas de repetición en la escuela primaria, 2017

Fuente: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

 

Figura 6: Índice de paridad de género para las tasas de repetición en la escuela secundaria, 2017

Fuente: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

Dado que los niños en Bolivia casi en todos los municipios son más propensos que las niñas a fracasar en aprobar un año escolar, y, por eso, tener que repetir el año o abandonar la escuela, no tiene mucho sentido tener el objetivo de empoderar a las mujeres y niñas en el sistema educativo boliviano. Los niños claramente están en desventajas en comparación con las niñas, y la atención debería centrarse más bien en cómo reducir las tasas de fracaso sistemáticamente más altas de los niños. Por lo tanto, recomendamos no incluir los dos índices de paridad de género de las tasas de repetición en el Atlas Municipal.

Estudiantes con capacidades diferentes

Las figuras 7 y 8 muestran el índice de paridad de género para la matriculación de niños con capacidades diferentes en el sistema escolar regular, en el nivel primario y secundario, respectivamente. A nivel nacional, este índice de paridad es de 0,71 en el nivel primario y de 0,80 en el nivel secundario, lo que indica entre un 20 y un 29% menos de mujeres con capacidades diferentes matriculadas en el sistema escolar regular. Esto puede sugerir que las niñas con capacidades diferentes se enfrentan a más obstáculos para entrar en la escuela, aunque también puede haber explicaciones alternativas. Por ejemplo, es posible que las niñas estén matriculadas en escuelas especiales para niños con capacidades diferentes, pero el Ministerio de Educación no reporta estadísticas de estas escuelas.

Figura 7: Índice de paridad de género: matriculación de niños discapacitados en la escuela primaria, 2016

Fuente: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

El principal problema con estos dos indicadores es que en la mayoría de los municipios hay pocos niños con capacidades diferentes en términos absolutos, por lo que la variación aleatoria en el género de los niños con capacidades diferentes puede hacer que este indicador fluctúe enormemente. Consideremos dos municipios vecinos en Chuquisaca: Sopachuy tenía 1 niño con capacidades diferentes y 2 niñas con capacidades diferentes matriculadas en la escuela primaria en 2016, lo que resultó en un índice de paridad de 2.0. En contraste, Villa Alcalá tenía 2 niños con capacidades diferentes y 1 niña con capacidades diferentes, lo que resultó en un índice de paridad de 0.5. El primero es de color verde, mientras que el segundo es de color naranja, pero claramente las diferencias podrían explicarse fácilmente por variación aleatoria.

 Figura 8: Índice de paridad de género: matriculación de niños con capacidades diferentes en la escuela secundaria, 2016

Fuente: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

Estos indicadores sólo tienen sentido en los municipios populosos con un gran número de niños con capacidades diferentes. En Santa Cruz de la Sierra, por ejemplo, hay 171 niños con capacidades diferentes y 94 niñas con capacidades diferentes matriculadas en escuelas primarias regulares, lo que resulta en un índice de paridad de 0,55. En el nivel de la escuela secundaria hay 127 niños y 83 niñas matriculadas, lo que resulta en un índice de paridad de. 0.65. Estos resultados sugieren que las niñas con capacidades diferentes se enfrentan a obstáculos mucho mayores que los niños con capacidades diferentes en el sistema de educación regular de ese municipio. Pero aproximadamente la mitad de todos los estudiantes con capacidades diferentes están matriculados en escuelas especiales, y estos podrían favorecer a las niñas.

Dado tanto el alto nivel de ruido aleatorio en los datos, como la falta de información de todas las escuelas especializadas para niños con capacidades diferentes, llegamos a la conclusión de que estos dos indicadores no aportan información suficiente para incluirse en el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia.

Tasas de Alfabetización

La Figura 9 muestra el índice de paridad de género para las tasas de alfabetización de adultos, según el Censo de Población de 2012. Las mujeres tienden a caer en desventaja cuando se trata de alfabetización, y las diferencias de género son particularmente grandes en ciertas áreas cerca del norte de Potosí.

Este es un problema histórico, y el país ha estado luchando sistemáticamente contra la educación de alfabetización de adultos durante las últimas décadas. Los restantes grupos analfabetos consisten principalmente en mujeres de 60 años o más.

La información para este indicador es bastante antigua, y puede haber mejorado sustancialmente desde 2012. De hecho, la UNESCO declaró oficialmente a Bolivia libre de analfabetismo ya en 2008, cuando más del 96% de la población alcanzó la alfabetización (3). Por lo tanto, la alfabetización parece ser un objetivo demasiado fácil para ser incluido en el Atlas Municipal, y recomendamos no incluir el índice de paridad de género para las tasas de alfabetización de adultos tampoco, sino más bien algunos índices más exigentes de paridad relacionados con la educación.

 Figura 9: Índice de paridad de género para las tasas de alfabetización de adultos, 2012

Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Educación de la Población Adulta

Un índice de paridad de género más relevante en el área de los niveles de educación de adultos es la proporción del número promedio de años de estudio para las mujeres en comparación con los años de estudio de los hombres en cada municipio.

La Figura 10 muestra que las mujeres tienen niveles educativos más bajos en casi toda Bolivia, excepto algunos municipios del departamento de Santa Cruz. Este es también un problema histórico, y más difícil de remediar que el analfabetismo de los adultos, ya que es poco probable que las personas que han estado fuera del sistema educativo durante décadas, vuelvan a entrar en él.

Figura 10: Índice de paridad de género para años de educación para adultos, 2012

Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Un indicador más relevante y más sensible a las políticas sería el índice de paridad de género para los años de educación de los jóvenes que se adentran en el mercado laboral. La Figura 11 muestra el índice de paridad de género para años de educación para jóvenes de 25 a 35 años. Este indicador muestra más igualdad de género que el indicador anterior y, lo que es más importante, es un indicador que puede cambiar significativamente antes de 2030, cuando una generación completamente nueva figurará en ese grupo de edad.

 Figura 11: Índice de paridad de género para años de educación para jóvenes de 25 a 35 años, 2012

Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Otro indicador relevante que se puede calcular a partir del censo de población es el índice de paridad de género para las tasas de población adulta que habla inglés. Esto se calcula como el porcentaje de mujeres adultas que hablan inglés dividido por el porcentaje de hombres adultos que hablan inglés.

 Figura 12: Índice de paridad de género para las tasas de adultos que hablan inglés, 2012

Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Hablar inglés facilita el acceso a información sofisticada y la participación en los procesos internacionales, y debe promoverse tanto para hombres como para mujeres. Sin embargo, es particularmente importante asegurarse de que las mujeres no se queden atrás en estos niveles más altos de participación, por lo que recomendamos incluir este indicador en el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia.

Participación en el mercado laboral

El ámbito en el que las mujeres se quedan sistemáticamente atrás es en la participación del mercado laboral. Históricamente, muchas mujeres se han quedado en casa para criar niños y dirigir el hogar. Sin embargo, es importante facilitar y fomentar la participación de las mujeres en el mercado laboral por varias razones. En primer lugar, contribuye a un mayor crecimiento económico del país, aunque parte del mayor crecimiento se debe a que su trabajo en el hogar no se cuenta en el PIB. En segundo lugar, empodera a las mujeres para que obtengan sus propios ingresos, en lugar de tener que pedir dinero a su pareja o a sus padres. En tercer lugar, la participación en el mercado laboral crea más relaciones e interacciones profesionales y sociales, lo que también ayuda a empoderar a las mujeres.

Figura 13: Índice de paridad de género para las tasas de participación en el mercado laboral, 2012

Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Paradójicamente, las tasas de participación en el mercado laboral femenino tienden a ser más altas en los municipios más pobres. Aun así, creemos que un componente clave de la igualdad de género es asegurarnos de que los hombres y las mujeres tienen la misma probabilidad de participar en el mercado laboral, aunque se debe aceptar una pequeña diferencia para permitir a las mujeres algún tiempo libre para la maternidad. Recomendamos incluir este indicador en el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia, pero en lugar de hacer que la paridad perfecta sea el objetivo, creemos que la meta debe ser el promedio de los cinco municipios con los valores más altos, es decir 0.95.

Indicadores de Salud

El único indicador de salud a nivel municipal que obtuvimos de manera desagregada por sexo, es el de la prevalencia del VIH. La Figura 14 muestra el índice de paridad de género para la incidencia del VIH, promediando los años 2014 a 2017 con el fin de reducir la variación aleatoria en esta enfermedad afortunadamente infrecuente. La mayoría de los municipios son verdes, lo que indica que las mujeres son menos propensas a infectarse por el VIH. De hecho, a nivel nacional, el índice de paridad es de 2,2, lo que indica que los hombres tienen más del doble de probabilidades de tener el VIH que las mujeres.

 Figura 14: Índice de paridad de género para la incidencia del VIH, 2014-2017

Fuente: Programa Nacional ITS/VIH/SIDA y Hepatitis Virales.

La mayoría de los municipios rojos en el mapa son causados por una sola mujer y cero hombres con VIH en cada municipio, lo que apenas representa un problema sistémico.

Un municipio que destaca claramente en los datos detallados proporcionados por el Programa Nacional de ITS/VIH/SIDA y Hepatitis Virales, es Puerto Villarroel en el Departamento de Cochabamba. No sólo porque tiene una de las incidencias de VIH más altas del país y ocupa el puesto 11 en términos de números absolutos que miden nuevos casos entre 2014 y 2017; sino porque particularmente las niñas han sido las más afectadas. Las niñas de 15 a 19 años representan sólo el 6,3% de los nuevos casos de VIH en el resto del país, pero en Puerto Villarroel, representan el 45,1% de los casos. Este es claramente un caso de niñas muy jóvenes que están peligrosamente expuestas a enfermedades potencialmente mortales, y a su vez generando focos de transmisión peligrosos.

Este problema, y problemas similares en otros municipios, requieren intervenciones específicas. Lamentablemente, el bajo número de casos registrados en algunos municipios genera el mismo problema que se ve en el caso de la educación de niñas con capacidades diferentes. El caso de una mujer con VIH puede pintar el mapa de rojo, cuando en realidad no es un problema significativo. Es por ello que sugerimos no incluir este indicador en el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia.

Pobreza Multidimensional

Pudimos calcular los índices de pobreza multidimensional a nivel municipal por separado para los hogares encabezados por mujeres y hombres, utilizando una metodología desarrollada por el INESAD a petición de, y en colaboración con, Swisscontact, para el proyecto Mercados Inclusivos financiado por la Cooperación Sueca (ASDI) y la Cooperación Suiza (COSUDE) en 2017. La metodología incluye 9 indicios diferentes de falta de voz, elección y recursos:

  • Al menos una persona analfabeta en el hogar.
  • Al menos una persona mayor de 6 años sin documentos de identificación personal.
  • No hay teléfono o teléfono celular en el hogar.
  • Al menos un parto tuvo lugar fuera de un centro de salud en los últimos 5 años.
  • Al menos un embarazo adolescente en el hogar en los últimos 5 años.
  • Al menos un niño de entre 6 y 19 años que no está estudiando.
  • No hay agua potable en la propiedad.
  • No hay acceso a electricidad.
  • No hay servicios básicos de saneamiento.

Figura 15: Índice de paridad de género: pobreza multidimensional, 2012 (medido por el género del jefe de hogar)

Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Aunque los datos son un poco antiguos, del Censo de Población de 2012, los cálculos son muy sólidos, y señalan claramente los municipios donde los hogares encabezados por mujeres están mucho peor que los hogares encabezados por hombres. Recomendamos que este indicador esté incluido en el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia.

Conclusiones

Después de haber analizado 15 diferentes indicadores desglosados por género en detalle, llegamos a la conclusión de que los más útiles para el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia son los siguientes:

  • El índice de paridad de género para las tasas de abandono escolar, 2017.
  • El Índice de paridad de género para años de educación para jóvenes de 25 a 35 años, 2012.
  • El índice de paridad de género para las tasas de participación en el mercado laboral, 2012.
  • El Índice de paridad de género para la pobreza multidimensional, 2012 (medido por el género del jefe de hogar).
  • El índice de paridad de género para adultos que hablan inglés, 2012.

[1] https://www.redalyc.org/jatsRepo/112/11244805004/html/index.html .

[2] https://ourworldindata.org/suicide .

[3] https://elpais.com/internacional/2008/12/21/actualidad/1229814001_850215.html

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* Lykke E. Andersen, Ph.D., Director Ejecutivo de SDSN Bolivia en: Lykke.E.Andersen@sdsnbolivia.org.

**Line Munk, SDSN Bolivia

Los puntos de vista expresados en el blog son responsabilidad de los autores y no reflejan necesariamente la posición de sus instituciones. Esta serie de artículos forma parte del proyecto titulado «Atlas Municipal de los ODS en Bolivia» que actualmente lleva a cabo la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][:en][vc_row][vc_column][vc_column_text]While the icon for SDG 5 says “Gender Equality”, the full text of the goal on the United Nations Sustainable Development Goal site is actually “Goal 5: Achieve gender equality and empower all women and girls.” This means that the gender equality goal is inherently biased towards women from the outset. This would be fine if women were overwhelmingly disadvantaged in all areas of life everywhere.

However, in this blog we will show that this is not necessarily so, and that decisions will have to be made on what we consider gender equality for the purpose of the upcoming Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia.

For example, concerning the most basic question of having a roof over your head and a place to call home, we know from the latest population census in Bolivia (2012), that men are almost twice as likely to be homeless as women. In Santa Cruz de la Sierra, the municipality with most homeless people in Bolivia, men are almost 5 times more likely to be homeless than women, while in El Alto, the municipality with the second largest number of homeless people, men and women are almost equally likely to be homeless.

What is arguably worse than being homeless? Being incarcerated. In Bolivia men are about 10 times more likely to be incarcerated than women[1].

What is arguably worse than being incarcerated? Being so desperate that you prefer to kill yourself rather than to continue living in this world. Male suicide rates in Bolivia are almost 3 times higher than female suicide rates[2].

What is arguably worse than killing yourself? Being killed by somebody else against your will. According to police records in Bolivia, men are about 4 times more likely to be murdered than women.

Being homeless, incarcerated, suicidal, or murdered are all extremely bad situations, but fortunately they are rare in Bolivia.

How about gender equality in more everyday situations, such as going to school or being healthy?

Gender parity in school attendance is a widely used gender equality indicator, and it can easily be calculated at the municipal level in Bolivia as well. According to data from the Ministry of Education in Bolivia, there are about 95 girls in school for every 100 boys, so there is a slight under-representation of girls, but that may be at least partly explained by the better performance of girls in school. Boys are more than twice as likely to fail a school year and having to repeat. In 2017, 50,671 boys failed a school year, whereas this was only the case for 23,428 girls. The same year, 58,834 boys were repeating a school year, while this was the case for only 29,417 girls. By the end of undergraduate studies, women dominate graduating classes and are substantially over-represented among those graduating with honours.

It is well-known that women are healthier and live longer than men almost everywhere, and Bolivia is no exception. Unfortunately, we do not have gender disaggregated data at the municipal level on life expectancy. Indeed, the only gender-disaggregated health indicator which we have available at the municipal level is HIV incidence. Using data provided by the Programa Nacional ITS/VIH/SIDA y Hepatitis Virales, we found that men are twice as likely as women to contract HIV.

Work is where women seem to be at a systematic disadvantage. According to data from the latest population census (2012), the labour market participation rate is lower for women than for men in almost every Bolivian municipality, and earnings data from household surveys systematically show that women earn less than men per hour worked, even with the same levels of education.

Analysis of potential gender equality indicators

The SDG Index methodology that our Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia uses requires that there is a clear unidirectional goal. This means that gender parity cannot be approached from both sides, but has to be defined so that once women are at least as well of as men, then the gender equality goal is achieved and the municipality will turn green for that indicator.

Below we are showing gender parity maps for all the indicators for which we managed to obtain gender disaggregated data at the municipal level. They are all constructed so that if the value is less than one, then women are at a disadvantage compared to men, whereas if it is larger than 1, then women are better off than men. Municipalities where women are equal or better off than men are painted green, whereas municipalities where women are substantially worse off than men are painted red. This is an unusually long blog post, as we have a lot of data to present and discuss.

School attendance

Figure 1 shows the gender parity index for primary school attendance in 2017. It is measured as the number of girls enrolled in primary school divided by the number of boys enrolled in primary school in each municipality. It would have been better to use the gender parity index for primary net enrolment rates, but unfortunately we do not have reliable estimates of the total number of primary school aged boys and girls in each municipality, so the rates cannot be estimated with sufficient precision. The gender parity index for school attendance is a good proxy, if the number of boys and girls in the municipality is approximately equal. At primary school level that seems to be a reasonable assumption, at least for municipalities with many children.

Figure 1: Gender parity index for primary school attendance, 2017

Source: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

At the national level, the gender parity index for primary school attendance is 0.94, so there are about 6% fewer girls in primary school than boys. However, the values do not seem to have anything to do with poverty, rurality, or any other possible explanatory factor we can think of. Indeed, the poorest municipalities in the Bolivian highlands seem to have slightly better gender parity indices. We suspect that most of the variation in Figure 1 is random. For example, the two municipalities with the lowest index (Esmeralda with 0.5) and the highest index (Cruz de Machacamarca with 1.75) are neighbours within the same province in Oruro. The first has 6 girls and 12 boys enrolled in primary school, whereas the second has 7 girls and 4 boys enrolled. With so few children in each municipality, even these extreme values are well within random variation in the number of boys and girls present in the municipality.

In addition, the fewer girls in primary school at the national level is not necessarily due to girls not getting into primary school or not staying in primary school, but may rather be due to boys being 50% more likely to repeat a year of primary school (see further below). Thus, there may simply be more boys in primary school because they are more likely to repeat a school year.

Given the above two arguments, we conclude that it is not worth including this indicator among the SDG5 indicators in our Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia. The indicator provides hardly any reliable information about where to target interventions to ensure that all girls complete primary school.

Figure 2 shows the same indicator, but at secondary school level. At this level there seem to be a bit more real information and a bit less random noise in the indicator. At least the gender parity index of secondary school attendance is negatively related with poverty, suggesting that girls are more disadvantaged in poorer municipalities, as would be expected. In the map we see a red cluster in northern Potosí, which is an area of extremely high poverty.

However, there are other important problems with this indicator. First, the gender differences in repetition rates are even higher at the secondary school level, with boys being 137% more likely to repeat a school year than girls. Thus, a gender parity value below 1 does not necessarily reflect that girls are more likely to drop out of secondary school than boys, but rather that boys have to repeat school years more often than girls (see further below). Second, when the gender parity index is above 1, the municipalities are coloured green, and are considered to have achieved the goal of gender equality. But in reality, rather than reflecting a happy outcome of gender equality, this situation may instead reflect young men dropping out of school early in order to work, especially in mining, construction or agriculture, which demands low-skilled, but strong workers. On average, the drop-out rates for boys are about 60% higher than the drop-out rates for girls at the secondary school level (see further below).

Given the abovementioned problems, we do not recommend this indicator for inclusion in the Municipal Atlas either.

Figure 2: Gender parity index for secondary school attendance, 2017

Source: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

 Drop-out rates

Figures 3 and 4 show the gender parity indices for drop-out rates in primary and secondary school, respectively. Drop-out rates are calculated from individual level administrative data and are therefore both precise and up-to-date. Both maps are overwhelmingly green, indicating that girls are less likely to drop out of school than boys in the vast majority of municipalities. Municipalities where girls are more likely to drop out than boys stand out clearly, and can therefore be the subject of targeted interventions.

Figure 3: Gender parity index for drop-out rates in primary school, 2017

Source: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

The correlation between gender parity in drop-out rates at primary and secondary levels is low (r = 0.07), which means that there may be different underlying causes. It is therefore difficult to choose between the two. However, since drop-out rates generally are very low at primary school level, we think that the gender parity index for drop-out rates in secondary school is the best choice, and recommend that it is included among one of the SDG5 indicators for the Municipal Atlas.

Figure 4: Gender parity index for drop-out rates in secondary school, 2017

Source: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

 Repetition rates

Figures 5 and 6 show the gender parity indices for repetition rates in primary and secondary school, respectively. Repetition rates are also calculated from individual level administrative data and are therefore both precise and up-to-date. Both maps are overwhelmingly green, indicating that girls are less likely to repeat a school year than boys in the vast majority of municipalities, especially at the secondary level. Indeed, at the secondary level, there are only 13 municipalities out of 339 with a parity index in repetition rates below 1.

Figure 5: Gender parity index for repetition rates in primary school, 2017

Source: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

Figure 6: Gender parity index for repetition rates in secondary school, 2017

Source: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

Given that boys in Bolivia are almost everywhere more likely than girls to fail a school year, and thus either having to repeat the year or drop out of school, it makes little sense to have a goal of empowering women and girls in the Bolivian education system. Boys are clearly struggling more than girls, and attention should rather focus on how to reduce the systematically higher failure rates of boys. We therefore recommend not to include the two gender parity indices of repetition rates in the Municipal Atlas.

Students with disabilities

Figures 7 and 8 show the gender parity index for enrolment of children with disabilities in the regular school system, at the primary and secondary level, respectively. At the national level this parity index is 0.71 at the primary level and 0.80 at the secondary level, indicating 20 – 29% less handicapped girls enrolled in the regular school system. This may suggest that girls with disabilities are facing more obstacles to getting into school, although there may be alternative explanations as well. For example, girls may be more likely to be enrolled in special schools for children with disabilities, but the Ministry of Education do not report statistics from these schools.

Figure 7: Gender parity index for enrolment of children with disabilities in primary school, 2016

Source: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

The main problem with these two indicators is that in most municipalities there are few children with disabilities at all, so just random variation in the gender of the children with handicaps can make this indicator fluctuate wildly. Consider two neighbouring municipalities in Chuquisaca: Sopachuy had 1 boy and 2 girls with disabilities enrolled in primary school in 2016, resulting in a parity index of 2.0. In contrast, Villa Alcalá had 2 boys and 1 girl with disabilities, resulting in a parity index of 0.5. The first is coloured green, while the second is coloured orange, but clearly the differences could easily be explained by random variation.

Figure 8: Gender parity index for enrolment of children with disabilities in secondary school, 2016

Source: Ministerio de Educación: Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos
(http://seie.minedu.gob.bo/).

These indicators only make sense in populous municipalities with a large number of children with disabilities. In Santa Cruz de la Sierra, for example, there are 171 boys and 94 girls with disabilities enrolled in regular primary schools, resulting in a parity index of 0.55. At the secondary school level there are 127 boys and 83 girls enrolled, resulting in a parity index of. 0.65. These results suggest that girls with disabilities face much bigger obstacles than boys with disabilities in the regular education system in that municipality. But about half of all students with disabilities are enrolled in special schools, and these might favour girls.

Given both the high level of random noise in the data, and the lack of information from all the specialized schools for children with disabilities, we conclude that these two indicators do not contribute sufficient information to be include in the Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia.

Literacy rates

Figure 9 shows the gender parity index for adult literacy rates, according to the 2012 population census. Women are almost everywhere less likely to know how to read and write than men, and the gender differences are particularly large in certain areas in, and close to, northern Potosí.

This is a historical problem, and the country has been systematically battling adult literacy education during the last several decades. The remaining illiterate groups consist mainly of women aged 60 or more.

The information for this indicator is quite old, and may have improved substantially since 2012. Indeed, UNESCO officially declared Bolivia free of illiteracy already in 2008, when more than 96% of the population achieved literacy[3]. Thus, literacy seem to be too easy a target to be included in the Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia, and we recommend not including the gender parity index for adult literacy rates either, but rather some harder education related parity indices.

Figure 9: Gender parity index for adult literacy rates, 2012

Source: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Education of adult population

A more relevant gender parity index in the area of adult education levels is the ratio of the average number of years of study for women compared to years of study of men in each municipality.

Figure 10 shows that women have lower education levels almost everywhere in Bolivia, except for a few municipalities in the department of Santa Cruz. This is also a historical problem, and one that is more difficult to remedy than adult illiteracy, as people who have been out of the formal education system for decades are unlikely to enter it again.

Figure 10: Gender parity index for years of education for adults, 2012

Source: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

A more relevant, and more policy sensitive, indicator would be the gender parity index for years of education of young people entering the labour market. Figure 11 shows the gender parity index for years of education for 25-35 year olds. It shows more gender equality than the previous indicator, and, importantly, it is an indicator that can change significantly before 2030, when a completely new generation will be in that age group. We recommend that this indicator is included among the SDG5 indicators in the Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia.

Figure 11: Gender parity index for years of education for 25-35 Year Old’s, 2012

Source: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Another relevant indicator that can be calculated from the population census is the gender parity index for English speaking rates in adults. This is calculated as the percentage of adult women who speak English divided by the percentage of adult men who speak English (or at least claim to speak English).

Figure 12: Gender parity index for English speaking rates in adults, 2012

Source: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Speaking English facilitates access to sophisticated information and participation in international processes, and it should be promoted for both men and women. However, it is particularly important to make sure that women are not left behind at these higher levels of participation, so we recommend including this indicator in the Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia.

Labour market participation

The area where women are most systematically left behind is in labour market participation. Historically, many women have stayed at home in order to raise children and run the household. However, it is important to facilitate and encourage women’s participation in the labour market for several reasons. First, it contributes to higher economic growth of the country, although part of the higher growth is due to their work at home not being counted in GDP. Second, it empowers women to earn their own income, rather than having to always ask their partner or parents for money. Third, participating in the labour market creates more professional and social relations and interactions, which also helps empower women.

Figure 13: Gender parity index for labour market participation rates, 2012

Source: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Paradoxically, female labour market participation rates tend to be higher in poorer municipalities.  Still, we think a key component of gender equality is to make sure that men and women are about equally likely to participate in the labour market, although a small difference should be accepted to allow women some time off for maternity. We recommend including this indicator in the Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia, but rather than making perfect parity the goal, we think the goal should be the average of the five municipalities with the highest values, e.g. 0.95.

Health indicators

The only municipal level health indicators that we have obtained at a sex disaggregated level is HIV prevalence. Figure 14 shows the gender parity index for HIV incidence, averaging the years 2014 to 2017 in order to reduce random variation in this fortunately infrequent disease. Most municipalities are green, indicating that women are less likely to get infected by HIV. Indeed, at the national level, the parity index is 2.2, indicating that men are more than twice as likely to get HIV than women.

Figure 14: Gender parity index for HIV incidence, 2014-2017

Source: Programa Nacional ITS/VIH/SIDA y Hepatitis Virales 2014-2017.

Most of the red municipalities on the map are caused by a single woman and zero men with HIV in each municipality, which is hardly a systemic problem.

One municipality that clearly stands out in the detailed data provided by the National STI/HIV/AIDS and Viral Hepatitis Program, is Puerto Villarroel in the Department of Cochabamba. Not only because it has one of the highest HIV incidences in the country and ranks 11th in terms of absolute numbers that measure new cases between 2014 and 2017; but because particularly girls have been hit the hardest. Girls aged 15 to 19 account for only 6.3% of new HIV cases in the rest of the country, but in Puerto Villarroel, they account for 45.1% of cases. This is clearly a case of very young girls who are dangerously exposed to life-threatening diseases, and in turn generating dangerous transmission hotspots.

This problem, and similar problems in other municipalities, require specific interventions. Unfortunately, the low number of cases recorded in some municipalities generates the same problem perceived in the case of the education of handicapped girls. Only one woman with HIV can paint the map red, when in fact it is not a significant problem. Thus, we suggest not to include this indicator in the Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia.

Multidimensional poverty

We were able to calculate municipal level Multidimensional Poverty Indices separately for female and male headed households, using a methodology developed by INESAD at the request of, and in collaboration with, Swisscontact, for the project Inclusive Markets, financed by the Swedish Cooperation (ASDI) and the Swiss Cooperation (COSUDE) in 2017. The methodology includes 9 different indications of lack of voice, choice and resources:

  • At least one illiterate person in the household
  • At least one person aged 6+ without personal identification documents
  • No telephone or cell phone in the household
  • At least one child birth took place outside a health facility within the last 5 years
  • At least one teenage pregnancy in the household within the last 5 years
  • At least one child between 6 and 19 who is not studying
  • No potable water on the property
  • No electricity
  • No basic sanitation services.

Figure 15: Gender parity index for Multidimensional Poverty, 2012 (measured by the gender of the head of household)

Source: Censo Nacional de Población y Vivienda, 2012.

Although the data is a bit old, from the 2012 Population Census, the calculations are very robust, and clearly point out the municipalities where female-headed households are much worse off than male-headed households. We recommend that this indicator is included in the Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia.

Conclusions

Having analysed 15 different gender disaggregated indicators in detail, we conclude that the most useful ones for the Municipal Atlas of the SDGs in Bolivia are the following:

  • The Gender Parity Index for Dropout Rates, 2017.
  • The Gender Parity Index for Years of Education for 25-35 year olds, 2012.
  • The Gender Parity Index for English-Speaking Adults, 2012
  • The Gender Parity Index for Labor Market Participation Rates, 2012.
  • The Gender Parity Index for Multidimensional Poverty, 2012 (measured by the gender of the head of the household).

 

[1] https://www.redalyc.org/jatsRepo/112/11244805004/html/index.html .

[2] https://ourworldindata.org/suicide .

[3] https://elpais.com/internacional/2008/12/21/actualidad/1229814001_850215.html


* Lykke E. Andersen, Ph.D., Executive Director OF SDSN Bolivia.

** Line Munk, SDSN Bolivia

The viewpoints expressed in the blog are the responsibility of the authors and do not necessarily reflect the position of their institutions. These posts are part of the project “Atlas of the SDGs in Bolivia at the municipal level” that is currently carried out by the Sustainable Development Solutions Network (SDSN) in Bolivia.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][:]