SDSN Bolivia promueve el ODS 12 en este Burger Week

Durante esta 8va versión del Burger Week en La Paz, SDSN Bolivia promueve la producción y el consumo responsable y la reducción del uso de plásticos descartables.

SDSN Bolivia es una red impulsada por la Organización de las Naciones Unidas, que impulsa, en coordinación con otras instituciones, los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en Bolivia. Para esta versión de Burger Week hemos decidido apoyar específicamente el ODS 12: Producción y Consumo Responsables a través de la subvención de empaques biodegradables para los restaurantes participantes.

Además de esta acción, SDSN Bolivia ha elaborado un criterio de evaluación que aplicará a los restaurantes participantes que así lo permitan. A través del mismo, definiremos a los 5 restaurantes más responsables del Burger Week, para poder así premiar a aquellos cuyas prácticas sean sobresalientemente responsables. Los reconocimientos serán entregados a los restaurantes una vez que el 8vo Burger Week haya culminado.

Entre algunos de los criterios que se considerarán para una mayor puntuación en la escala de evaluación están: el promover el consumo de productos nacionales y locales, la reducción del desperdicio de alimentos servidos y en las cadenas de producción y de suministro, el uso eficiente de los recursos naturales, la gestión ecológicamente racional de los productos químicos y de su liberación a la atmósfera, el agua y el suelo. También se evaluarán actividades de prevención, reducción, reciclado y reutilización de desechos, entre otras.

Para aprender más sobre los ODS, haga click aquí.

¿Qué son los ODS?

¿QUÉ SON LOS OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE?

Los Objetivos de Desarrollo Sostenible, también conocidos como Objetivos Mundiales, se adoptaron por todos los Estados Miembros en 2015 como un llamado universal para poner fin a la pobreza, proteger el planeta y garantizar que todas las personas gocen de paz y prosperidad para 2030.

Los 17 ODS están integrados, ya que reconocen que las intervenciones en un área afectarán los resultados de otras y que el desarrollo debe equilibrar la sostenibilidad medio ambiental, económica y social.

Siguiendo la promesa de no dejar a nadie atrás, los países se han comprometido a acelerar el progreso para aquellos más atrasados. Es por esto que los ODS han sido diseñados para traer al mundo varios “ceros” que cambien la vida, lo que incluye pobreza cero, hambre cero, SIDA cero y discriminación cero contra las mujeres y niñas.

Todo el mundo es necesario para alcanzar estos objetivos ambiciosos. Se necesita la creatividad, el conocimiento, la tecnología y los recursos financieros de toda la sociedad para conseguir los ODS en cada contexto.

Haga click en el ODS que le interesa abrir

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Inscripciones abiertas para el Diplomado en Economía para el Desarrollo Sostenible (DEEDS)

Este septiembre inicia el Diplomado en Economía para el Desarrollo Sostenible (DEEDS), organizado y puesto en marcha por la Universidad Privada Boliviana (UPB), con el apoyo académico de SDSN Bolivia y de ONU-Habitat. El diplomado cubre temáticas relacionadas a los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030, acordada por los 193 países que conforman la Asamblea General de la Organización de las Naciones Unidas (ONU) en 2015; que apunta a un mundo sin pobreza, acceso a todos los servicios básicos, la convivencia pacífica y el cuidado del planeta.

En el programa se presentan y discuten los conceptos, datos y herramientas que equiparán a los participantes para poder contribuir al logro de los ODS. El enfoque es altamente práctico, diseñado para identificar y analizar los obstáculos más importantes para el desarrollo sostenible en Bolivia a nivel nacional y subnacional.

Descarga ahora la cartilla del Diplomado en Economía para el Desarrollo Sostenible (Click aquí)

Inicio del curso: 20 de septiembre de 2021
Duración: 5 meses (200 horas)
Horarios: Lunes a viernes: 19:00 a 22:00, y sábados: 9:00 a 12:00, en semanas intercaladas.
Modalidad: Remota y mixta.
Inversión: $us. 980.- (en 5 pagos).

Información adicional e inscripciones:
Marcela Moscoso, Coordinadora de reclutamiento
WhatsApp: +59172085006
marcelamoscoso@upb.edu

 

 

 

Combinación de vacunas: Por qué necesitamos más flexibilidad en los protocolos de vacunación contra el COVID-19

Muchos países, como Bolivia, tienen protocolos de vacunación contra el COVID-19 extremadamente rígidos. Estos se desarrollaron con datos del ensayo original para cada vacuna. La primera vacuna que uno recibe se le asigna casi al azar, en función de cuál está disponible en el momento y el lugar, cuando su grupo de edad es elegible para recibirla. Esto parece funcionar bastante bien. Sin embargo, la segunda inyección debería ser del mismo proveedor y debe ser dosificada en un breve período de tiempo, según lo determine el protocolo correspondiente; lo que puede ser un desafío logístico tanto para las personas como para los sistemas de salud.

En Bolivia, por ejemplo, acabamos de recibir una gran dotación de vacunas Sinopharm, pero la gente está buscando desesperadamente su segunda dosis de Sputnik-V, que para muchos debe dosificarse ahora, según el certificado de vacunación de la primera inyección que recibieron. Bolivia tiene un stock de más de 1 millón de dosis de vacunas contra el COVID-19, pero es un gran desafío llevarlas a las personas adecuadas, en el lugar adecuado, en el momento adecuado, de acuerdo con los protocolos.

Podríamos acelerar el proceso mundial de la vacunación si permitiéramos que las personas recibieran su segunda inyección de un proveedor diferente, razón por la cual actualmente se están realizando muchos ensayos clínicos que prueban los efectos de combinar vacunas. A continuación, proporcionaremos una breve descripción general de la evidencia hasta la fecha.

Evidencia científica sobre la combinación de vacunas contra el COVID-19

La estrategia de combinar vacunas, conocida formalmente como prime-boost (cebado y refuerzo), tiene sentido teórico ya que estimula el sistema inmunológico de diferentes maneras. La estrategia se ha utilizado ampliamente para la administración de vacunas contra el VIH y se ha demostrado que aumenta la intensidad y la amplitud de las respuestas inmunitarias. Los experimentos en ratones que utilizaron diferentes combinaciones indicaron que las secuencias heterólogas estimulaban respuestas de anticuerpos y células T más fuertes que cuando se aplicaba el mismo tipo de vacuna dos veces. Una vacuna vectorizada con adenovirus seguida de una vacuna de ARNm proporcionó una respuesta de anticuerpos particularmente fuerte en este ensayo (1).

El ensayo CombiVacS realizado en España fue el primero en probar y publicar resultados sobre la combinación de vacunas en humanos. Descubrieron que la vacuna AstraZeneca vectorizada por adenovirus seguida de la vacuna de ARNm de Pfizer-BioNTech mostró una respuesta inmune muy fuerte sin efectos secundarios alarmantes (2). Un pequeño estudio en Alemania también encontró que esta secuencia es segura y al menos tan potente como los regímenes de vacunación homólogos (3).

El actual ensayo aleatorio Com-COV dirigido por Oxford en el Reino Unido acaba de publicar sus primeros resultados de inmunogenicidad de esquema mixto esta semana. Descubrieron que las secuencias heterólogas (AZ-Pfizer y Pfizer-AZ), con un intervalo de 28 días entre el cebado y el refuerzo, producen muchos más anticuerpos que dos dosis de AZ con el mismo intervalo, pero no tantos como dos dosis de Pfizer (4). Continúan probando los resultados de intervalos más largos de refuerzo y también han agregado otras vacunas a las combinaciones, incluidas las más accesibles para los países más pobres, y se obtendrán más resultados en los próximos meses.

Vale la pena señalar que el Sputnik-V en realidad fue diseñada como una vacuna prime-boost, exactamente porque eso tiene sentido teórico. Utiliza dos portadores de adenovirus recombinantes diferentes (Ad-24 para la primera dosis y Ad-5 para la segunda) con el fin de evitar que el sistema inmunológico sensibilizado elimine al carrier demasiado rápido durante la segunda dosis, interfiriendo así con la respuesta inmunitaria. Esta ha demostrado ser una estrategia muy eficaz, y el uso de dos vectores diferentes también puede ayudar a superar los problemas de inmunidad a adenovirus preexistentes en la población (5).

Combinación de vacunas en otros países

Varios países europeos (por ejemplo, Alemania, Francia, Suecia, Noruega y Dinamarca) ya están recomendando que las personas que recibieron la vacuna AstraZeneca para su primera inyección, reciban otra vacuna para la segunda. Esto se debe principalmente a la preocupación por los efectos secundarios poco frecuentes de la vacuna AstraZeneca, pero ahora también parece que la estrategia de combinación produce una mejor respuesta inmune.

Dado lo importante que podría ser la mezcla de vacunas para acelerar el proceso mundial de vacunación, espero que las autoridades estén prestando mucha atención a los resultados de estos ensayos de mezcla y actualicen los protocolos en consecuencia. Si se necesitan más experimentos, felizmente me ofreceré como voluntaria para combinar mi primera dosis de AstraZeneca con cualquier otra vacuna contra el COVID-19 que esté disponible.

 

Referencias

[1] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8009122/

[2] https://www.isciii.es/Noticias/Noticias/Paginas/Noticias/Presentaci%c3%b3n-resultados-preliminares-CombivacS.aspx

[3] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.05.30.21257971v1

[4] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3874014

[5] https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(21)00191-4/fulltext

 

* SDSN Bolivia.

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de la institución.

Turismo como motor de Desarrollo Sostenible en Bolivia

Antes de la pandemia, el turismo era uno de los sectores de más rápido crecimiento en el mundo. De acuerdo a cifras de la Organización Mundial del Turismo, en 2018 el número de llegadas de turistas internacionales en todo el mundo alcanzó los 1,400 millones [1]. Asimismo, el 2018 fue el séptimo año consecutivo durante el cual el crecimiento de las exportaciones de turismo (+4%) superó el crecimiento de las exportaciones de mercancías (+3%). Además, la industria de viajes y turismo representó un 10,4% del PIB mundial y una proporción similar en empleo en 2018, mostrando el papel vital que juega en la economía global.

 

Turismo en Bolivia

Estas cifras muestran lo prometedora que es esta industria. En el caso de Bolivia, pese a la limitada inversión estatal, el panorama es incluso mejor. El Gráfico 1 muestra que los ingresos generados por el turismo receptivo en Bolivia han aumentado a un ritmo mayor al 10% anual entre 2006 y 2019.

 

Gráfico 1: Gasto turístico de extranjeros en Bolivia, 2006 – 2019 (millones de dólares)

Fuente: Elaboración propia en base a datos oficiales de INE (https://www.ine.gob.bo/index.php/estadisticas-economicas/turismo/gasto-de-turismo-receptor-y-emisor-introduccion/).  Nota: * Preliminar.

 

En 2019 el turismo internacional fue el cuarto producto de exportación más importante del país, después de gas natural, oro y zinc, y por encima de la soya y de sus derivados (ver el Gráfico 2).

 

Gráfico 2: Ingresos por turismo receptivo en comparación con los diez principales productos de exportación, 2019 (millones de dólares)

Fuente: Elaboración propia en base a datos oficiales de INE (http://web3.ine.gob.bo:8082/comex/make_table.jsp)

 

El Gráfico 3 muestra que el número de visitantes extranjeros ha aumentado de 529.601 en 2008 a 1.239.281, en 2019, lo que corresponde a una tasa de crecimiento anual promedio de 8%.

 

Gráfico 3: Llegada de visitantes extranjeros en Bolivia, 2008-2019 (número de personas)

Fuente: Elaboración propia en base a datos oficiales de INE (https://www.ine.gob.bo/index.php/estadisticas-economicas/turismo/estadisticas-de-flujo-de-visitantes-introduccion/) Nota: (p) Dato preliminar

 

Combinando la información de los Gráficos 1 y 3, calculamos que el gasto promedio por visitante extranjero subió levemente de USD 656 a 676 entre 2008 y 2019.

Según UDAPE, solo el 15% del gasto es en hospedaje, mientras que el 63% es en servicios como transporte, alimentación y esparcimiento. El restante 22% se gasta en bienes como souvenirs, artesanías, vestimenta y/o regalos [2].

La oferta hotelera y gastronómica ha aumentado drásticamente los últimos 10 años. En 2010 el número de empresas formales registradas en Fundempresa en el rubro de actividades de alojamiento y servicios de comida era de 5.209, y ahora este número se ha casi cuadruplicado, correspondiendo a una tasa de crecimiento promedio anual de 14%.

La oferta ha crecido más rápidamente en Pando y Tarija, pero el mayor aumento de empresas en este rubro fue en el departamento de Santa Cruz, dónde se establecieron 4,636 nuevas empresas en el rubro durante los últimos 10 años (ver el Gráfico 4).

 

Gráfico 4: Número de empresas registradas en actividades de alojamiento y servicios de comida, por departamento, 2010-2020

Fuente: Elaboración propia en base a datos de Fundempresa (https://fundempresa.org.bo/estadisticas/)

 

La inversión de actores privados en turismo se ha realizado en un contexto en el que Bolivia enfrenta ventajas y desventajas. Entre las ventajas, el último reporte de Competitividad en Viajes y Turismo [3], menciona que Bolivia es el país de la región que más ha mejorado en el Índice de Competitividad en Viajes y Turismo (TTCI) entre 2017 y 2019, subiendo en el ranking de la posición 99/140 a 90/140. Las áreas donde Bolivia tiene más ventajas son:

  • 27/140 en recursos naturales
  • 50/140 en recursos culturales
  • 61/140 en competitividad de precios

Por otro lado, Bolivia enfrenta desafíos en:

  • 114/140 en capital humano y mercado laboral
  • 116/140 en priorización del turismo
  • 127/140 en infraestructura terrestre
  • 139/140 en términos de entorno empresarial

 

Turismo y los Objetivos de Desarrollo Sostenible

La Agenda 2030 menciona al turismo en varios de los Objetivos de Desarrollo Sostenible. En el ODS 8 (Trabajo Decente y Crecimiento Económico), la meta 8.9 busca “elaborar y poner en práctica políticas encaminadas a promover un turismo sostenible que cree puestos de trabajo y promueva la cultura y los productos locales.” Esta meta existe porque el sector de turismo es particularmente dinámico y transversal, con efectos multiplicadores sobre distintas áreas como: la industria de alimentos y bebidas, textiles, joyería, artesanías, transporte, construcción, diversión y comunicación. Por esto, se puede constituir en un gran dinamizador de las economías locales.

En Bolivia, el turismo ya genera más puestos de trabajo que la minería e hidrocarburos juntos [4] y además los puestos de trabajo en el sector turismo proveen mejores condiciones laborales que los otros sectores, impactando así también la calidad de vida de los trabajadores.

Además, en términos de ODS 5 (Igualdad de género y empoderamiento de las mujeres), se ha visto que el sector turístico tiene mucho potencial, ya que más del 70% de la población ocupada en turismo son mujeres [4].

El turismo puede diversificarse en una gama de opciones, como ser: turismo ecológico, de aventura, histórico, gastronómico, recreativo, entre otros. Además, la diversidad geográfica, cultural y étnica de Bolivia, le atribuyen ciertas ventajas competitivas en cuanto a turismo ecológico y de aventura. Este tipo de turismo está caracterizado por un alto cuidado medio ambiental y el bienestar de las poblaciones locales.

Es por todo esto, y por la oferta boliviana de naturaleza, biodiversidad, cultura, etc., que el turismo puede llegar a ser un motor de desarrollo sostenible que, con un buen direccionamiento, puede coadyuvar a un crecimiento económico, a generar empleo de mejor calidad y con un enfoque de género, mejorar las condiciones de vida de los pobladores de lugares turísticos mediante un incremento de la cobertura de servicios básicos, además de promover el cuidado medio ambiental.

Si bien este sector es de los más afectados por el COVID-19, las características de turismo que ofrece Bolivia la hacen aún más prometedoras para una recuperación tanto del sector, como de la economía boliviana en el periodo COVID-19 y posterior al mismo. Esto se debe a que el ecoturismo, turismo comunitario y actividades de aventura o deportes extremos al aíre libre, ofertados de una manera particular en Bolivia, son los ideales dadas las medidas de bioseguridad contra la pandemia.

 

Referencias

[1] World Tourism Organization (2019), International Tourism Highlights, 2019 Edition, UNWTO, Madrid, DOI: https://doi.org/10.18111/9789284421152

[2] Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas (2016), Tomo V Turismo. Diagnósticos Sectoriales. En: http://www.udape.gob.bo/portales_html/diagnosticos/diagnostico2018/documentos/TOMO-V-Turismo-10.07.18.html

[3] Calderwood, L. U., & Soshkin, M. (2019). The Travel & Tourism Competitiveness Report 2019. In World Economic Forum. Disponible en línea: http://www3.weforum.org/docs/WEF_TTCR_2019.pdf. Ver también página web interactiva: http://reports.weforum.org/travel-and-tourism-competitiveness-report-2019/rankings/?doing_wp_cron=1607099161.9970541000366210937500#series=TTCI

[4] AnálisisReal-Latinoamérica (2018) El Sistema Económico de los Sistemas Locales: el potencial de los 339 municipios de Bolivia. La Paz, Bolivia: AnálisisReal-Latinoamérica y Fundación Jubileo. Junio.

*SDSN Bolivia

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de las instituciones. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

SDSN Bolivia reconoce al municipio de La Paz y al departamento de Tarija por sus índices de desarrollo sostenible.

SDSN Bolivia, en colaboración con la UPB y Solydes, anunció el lanzamiento del libro, que analiza el estado de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en los municipios en Bolivia. También se reconoció al Municipio de La Paz y al Departamento de Tarija.

La presentación del nuevo Atlas Municipal de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Bolivia 2020 se llevó a cabo hoy. Este documento fue elaborado tras un exhaustivo estudio llevado a cabo en los 339 municipios del país, con el fin de observar y anotar el nivel de cumplimiento en torno a los ODS planteados por Naciones Unidas.

El municipio de La Paz alcanzó el Índice de Desarrollo Sostenible más alto del país, según el estudio. Esto se debe a que la ciudad asegura una buena calidad de vida para sus habitantes con relativamente pocos recursos y con un impacto adverso menor sobre el medioambiente. El municipio es número 1 en el ODS 11 (Ciudades y comunidades sostenibles), con todos los indicadores en verde por el bajo nivel de hacinamiento. También es primero en el ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico.

Por otro lado, entre los 9 departamentos, Tarija logró el mejor índice de Desarrollo Sostenible del país. Su buen crecimiento no estuvo limitado a la capital sino que se vio reflejado en todos los municipios tarijeños, con una delantera departamental en varios ODS, como Salud y bienestar (ODS 3), Igualdad de género (ODS 5), Agua limpia y saneamiento (ODS 6), Trabajo decente y crecimiento económico (ODS 8), entre otros.

La coordinadora general del proyecto y Directora Ejecutiva de SDSN Bolivia, Lykke E. Andersen, otorgó un reconocimiento al Alcalde Municipal de La Paz, Luis Revilla Herrero, quien también compartió unas palabras con el público y explicó cómo se tomas las decisiones en el contexto de los gobiernos municipales, tomando en cuenta las verdaderas necesidades de la población y teniendo en mente los Objetivos de Desarrollo Sostenible. A continuación, Marcelo Arroyo, del Gobierno Autónomo Municipal de La Paz, realizó una presentación sobre la Agenda de los ODS en La Paz. Finalmente, Carlos Iturralde, Presidente de SDSN Bolivia, brindó unas palabras de reconocimiento también al departamento de Tarija.

El Atlas Municipal aborda una diversidad de temas como pobreza, salud, educación, acceso a servicios, igualdad de género, infraestructura productiva, impactos medioambientales, entre otros. La información es presentada mediante datos procesados y claros, para facilitar la interpretación de la situación de cada municipio. Todo el material recopilado y generado está abierto al público. Se espera que sea de gran utilidad para investigadores, gestores públicos, empresarios y para la sociedad civil en general, que contará con una herramienta de aplicaciones múltiples. Disponible en www.sdsnbolivia.org/atlas

Aprendiendo de lo mejor y lo peor: Lecciones de los primeros seis meses de la pandemia COVID-19

El virus SARS-CoV-2 está arrasando el mundo en olas, con impactos sorprendentemente diferentes. Algunos países sufrieron un golpe increíblemente duro, colapsando por completo los sistemas de salud y catapultaron al COVID-19 para convertirse fácilmente en la principal causa de muerte (por ejemplo, Perú, Bolivia y Ecuador). Otros países experimentaron una infección generalizada que los infectados apenas notaron a pesar de existir varias desventajas estructurales. Por ejemplo, Tokio, con la población más anciana del mundo y con una densidad poblacional extremadamente alta, experimentó tasas de mortalidad por COVID-19 muy bajas, al igual que los barrios marginales de la India, con personas extremadamente pobres sin acceso a servicios básicos y sin posibilidades de distanciamiento social. Sin embargo, otros países lograron contener el virus mediante pruebas exhaustivas, rastreando y aislando a las personas infectadas.

Con muchos países entrando ahora a la segunda ola de la pandemia y con los gobiernos comenzando a entrar en pánico ante la perspectiva de que el clima frío motive a la gente a quedarse en espacios cerrados, donde el virus se propaga de manera mucho más eficiente, es importante aprender todo lo posible de la primera ola.

Un nuevo documento de trabajo, publicado recientemente por el Instituto de Estudios Avanzados en Desarrollo de Bolivia, evalúa los impactos de los primeros seis meses de la pandemia en las muertes y en la calidad de vida en 124 países. Los cambios en la cantidad de vida se miden como años de vida perdidos por COVID-19, incluyendo el exceso de muertes no reportadas oficialmente como muertes por COVID-19. Los cambios en la calidad de vida están representados por el cambio promedio en la movilidad diaria, en comparación con los datos anteriores al COVID-19. El documento encuentra una correlación significativamente negativa entre los dos, lo que significa que los países con las mayores reducciones en la movilidad son también los países con el mayor número de años de vida perdidos.

Los resultados sugieren que incluso los cierres más estrictos durante muchos meses, sin escuela, ni transporte público, actividades sociales y solo un trabajo absolutamente esencial -con policías y militares en las calles haciendo respetar las restricciones- no pueden prevenir la propagación del virus. Por lo tanto, parece optimista creer que las medidas parciales aplicadas actualmente en algunos países europeos puedan reducir significativamente las tasas de infección.

El documento calcula una pérdida total, durante los primeros seis meses de la pandemia, de 15 millones de años de vida perdidos, lo que corresponde al 0,006% de todos los años de vida restantes esperados en el mundo. En comparación, semestralmente hay una pérdida tres veces mayor que corresponde a aquellos niños que mueren de diarrea. Alrededor de 28 millones de años nuevos de vida se crean todos los días gracias a nuevos nacimientos, por lo que, a nivel mundial, en seis meses la pandemia nos retrasó unas 14 horas en términos de cantidad de vida.

Los contratiempos en términos de calidad de vida son varios órdenes de magnitud mayores. Algunos países han sufrido una reducción de más del 50% en la movilidad sostenida durante más de medio año, con muchos efectos devastadores en la calidad de vida. A nivel mundial, se perdió el equivalente a 400 millones de puestos de trabajo a tiempo completo. Se estima que el PIB retrocedió unos tres años, la pobreza unos cinco años y la industria del turismo unos 20 años. Las ya grandes desigualdades en el acceso a una educación de calidad se han ampliado aún más, dejando más atrás a cientos de millones de niños que ya eran desfavorecidos. Incluso los países que gestionaron la pandemia relativamente bien están sufriendo grandes contracciones económicas debido a los efectos secundarios negativos de otros países.

La pandemia del COVID-19 es mala, pero es importante no empeorar las cosas imponiendo políticas ineficaces o contraproducentes. La mayoría de los países perdieron la oportunidad temprana de erradicar el virus, por lo que sus mejores opciones son: i) ralentizar la propagación del virus, de modo que sea manejable, y ii) reducir su letalidad.

Para frenar la propagación del virus, el documento recomienda cambios de comportamiento económicos y sostenibles, como distanciamiento físico, lavado de manos, uso de mascarillas, buena ventilación, evitar multitudes, reunirse con la menor cantidad de personas posible, trabajar desde casa cuando sea posible, caminar o ir en bicicleta en lugar de usar el transporte público, reducir la cantidad de clases presenciales en escuelas y universidades y, por supuesto, quedarse en casa cuando se está enfermo o potencialmente infectado. Los riesgos varían enormemente de una persona a otra, de un lugar a otro y con el tiempo, por lo que es mejor dejar que las personas decidan, junto con sus familiares, colegas y amigos, cómo aplicar estrictamente estas medidas en una situación determinada. Toda decisión implica costos y beneficios, y es imposible que una autoridad central realice estos cálculos tan complicados.

Sin embargo, qué hacer con las escuelas es una decisión particularmente desafiante, ya que estos centros comunitarios integran a personas con riesgos muy diferentes. Claramente, debe haber una variedad de opciones disponibles para los estudiantes, pero cancelar la escuela por completo es una muy mala decisión, ya que perjudica de manera desproporcionada y permanente a los niños desfavorecidos, y ni siquiera salva a los maestros. Bolivia canceló todo el año escolar y ningún maestro ha estado en contacto con los estudiantes desde el comienzo de la pandemia. Aun así, al menos 10 veces más maestros han muerto por COVID-19 en Bolivia que en Suecia, donde la educación primaria ha continuado sin modificaciones.

Para reducir la letalidad del virus, los autores del artículo recomiendan que todos maximicen su sistema inmunológico mediante una dieta saludable, asegurándose de que no tengan deficiencias de vitaminas y minerales cruciales, hagan ejercicio diario y aire fresco, y eviten el estrés. de modo que si o cuando se exponen al virus, el sistema inmunológico puede derrotarlo fácilmente. Los bloqueos tienen el efecto exactamente opuesto, especialmente en personas relativamente desfavorecidas.

Para obtener más detalles, descargue el documento completo aquí.

 

* SDSN Bolivia.

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de la institución.

Que no te de miedo ir a votar

 

 

 

 

 

La decisión de postergar las elecciones presidenciales en Bolivia desde agosto hasta octubre fue sabia y necesaria, porque a principios de agosto estábamos en invierno y en pleno pico de la pandemia, mientras que ahora el número de casos confirmados ha bajado sustancialmente (ver Gráfico 1).

Gráfico 1: Nuevos casos confirmados por día en Bolivia

Fuente: https://www.worldometers.info/coronavirus/country/bolivia/.

 

Obviamente, con el bajo nivel de pruebas en Bolivia, solamente captamos una pequeña fracción de las infecciones reales. Sin embargo, el porcentaje de pruebas de Covid-19 que salen positivo también ha bajado (ver Gráfico 2), así que la reducción en el nivel de transmisión en la comunidad parece real.

 

Gráfico 2: Porcentaje de pruebas diarias de Covid-19 con resultados positivos.  

Fuente: Our World in Data (https://ourworldindata.org/coronavirus).

 

Sin embargo, hay diferencias geográficas importantes, dado que la ola de Covid-19 ha atacado diferentes partes del país en diferentes momentos. Beni tuvo su pico de casos a principios de junio, Santa Cruz y Cochabamba en julio, La Paz en agosto, Chuquisaca en septiembre, y Tarija está experimentando su pico en octubre (ver Gráfico 3). Estos patrones no son un artefacto de diferencias en el nivel de pruebas, ya que la tasa de pruebas positivas actualmente es mucho más alta en Tarija que en los otros departamentos. El Gráfico 3 muestra una serie de estadísticas sobre Covid-19 que juntos señalan cómo se ha desarrollado la pandemia en los diferentes departamentos hasta ahora.

 

Gráfico 3: Estadísticas Covid-19, por departamento, hasta 13/10/2020
Click aquí para descargar imagen en alta resolución

Fuente: Elaboración propia en base a datos oficiales. Detalles aquí: https://github.com/pr0nstar/covid19-pruebas/blob/master/0_general.ipynb

 

Para proveer aún más detalles sobre el nivel de riesgo en diferentes partes del país, el Gráfico 4 muestra las olas de casos activos por municipio. Los municipios en la parte inferior del gráfico tuvieron sus picos de contagio en mayo, y cuentan actualmente con un nivel bajo de infecciones. En cambio, los municipios en la parte superior del gráfico tienen un pico ahora, cerca de las elecciones, y en estos municipios los ciudadanos tienen que ser aún más cuidadosos este domingo. Es decir, más distancia entre personas, más alcohol en gel, más cuidado con los barbijos, evitar aglomeraciones innecesarias, y evitar celebraciones o actos de frustración con los resultados.

 

Gráfico 4: Casos activos por municipio hasta 03/10/2020
Click aquí para descargar la imagen en alta resolución

Fuente: Elaboración propia en base a datos oficiales.

 

Finalmente, el Gráfico 5 muestra el número de casos activos actualmente por 100.000 habitantes, por municipio. El tamaño de cada municipio está distorsionado para reflejar el tamaño de la población en vez de la extensión física del municipio. Los municipios en color azul oscuro son los hotspots a principios de octubre, por lo que los votantes y los jurados electorales en estos municipios necesitan ser aún más cuidadosos para evitar contagios.

 

Gráfico 5: Cartograma de casos activos de Covid-19 por 100.000 habitantes, segunda semana de octubre, por municipio
Click aquí para descargar imagen en alta resolución

Fuente: Elaboración propia en base a datos oficiales.

 

Recomendamos a todos visitar el sitio oficial del Órgano Electoral Plurinacional: https://www.oep.org.bo/ para revisar todos los protocolos y medidas de bioseguridad. Si todos cumplimos con estas medidas, el riesgo de contagio durante las elecciones va a ser mínimo.

La calculadora MicroCOVID (https://www.microcovid.org/) te puede ayudar a calcular los riesgos de votar en persona en Bolivia este domingo. Esperamos que la gran mayoría de personas podamos votar en espacios abiertos o muy bien ventilados, que todos usemos barbijos, que todos mantengamos distancia, que todos mantengamos nuestras manos limpias, y que no haya largas filas. Así, el riesgo de contagiarse sería alrededor de 1 microCOVID (1 en 1 millón). Sin embargo, si hay mucha aglomeración de personas que no mantienen distancia, que estén en ambientes cerrados, que gritan y que no usan bien sus barbijos, el riesgo puede aumentar fácilmente hasta 2000 microCOVIDs, es decir 0.2%. Es importante mantener el orden y calma.

Para asegurar elecciones transparentes con resultados confiables y representativos, incluso durante una pandemia, varias instituciones y grupos de ciudadanos están preparándose para monitorear y analizar los resultados en tiempo real. Nosotros recomendamos el Observatorio Elecciones Bolivia (https://www.observatorioeleccionesbolivia.org/inicio) que ha recopilado los resultados detallados de todas las elecciones nacionales de Bolivia desde 1985 hasta 2019, y que ha desarrollado algoritmos diseñados para detectar anomalías estadísticas de diversos tipos en tiempo real a partir de este domingo.

Esperamos que nadie ni piense en hacer trampa esta vez y que todos colaboren en el buen desarrollo del día electoral.

 

*Directora Ejecutiva, SDSN Bolivia.

** Especialista en visualización de datos, SDSN Bolivia.

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de las instituciones. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

Una lluvia de plástico… literal

La producción de plástico en el mundo ha incrementado de gran manera en los últimos años. Su presencia hoy en día ya no solo se encuentra en superficies terrestres o acuáticas, sino que la misma también ha pasado a ser un problema de contaminación atmosférica.

Si bien existe una falta de información sobre la deposición o transporte de micro o nanoplásticos [1] atmosféricos, en los últimos años los científicos han empezado a analizar muestras atmosféricas y de precipitaciones en algunos lugares del mundo, encontrando la presencia de estos en proporciones inimaginables. Por ejemplo, en los Pirineos del sur de Francia, se ha registrado una tasa diaria de 365 partículas microplásticas por metro cuadrado que caen del cielo. [2], que han llamado especialmente la atención debido a que no se han registrado posibles fuentes de donde puedan provenir estos microplásticos en alrededor de cien kilómetros de radio. Esto invita a un análisis más profundo sobre la capacidad de transporte de estas partículas de plástico. Por otro lado, un estudio realizado en el oeste estadounidense que recolectó muestras de agua de lluvia y aire durante 14 meses, estimó que anualmente caen más de 1.000 toneladas métricas de partículas microplásticas en 11 áreas protegidas. [3]

Se ha podido observar que el 98% de las muestras recolectadas contenían partículas de microplásticos. [4] Asimismo, debido a que las partículas de plástico provenientes de la lluvia eran más grandes que las partículas recolectadas por el viento, se cree que estas partículas de plástico pueden ser capaces de provenir de lugares más lejanos, considerando que las partículas de polvo del Sahara son transportadas por el viento a través del Atlántico llegando a caer en la selva amazónica, por lo que la capacidad de transporte de los microplásticos es aún mayor ya que su densidad es menor que las partículas del suelo.

Asimismo, para tener una idea de cuán compleja es esta problemática, un estudio en el Ártico muestra que se han encontrado hasta casi 14.000 partículas microplásticas por litro de nieve, lo que llama especialmente la atención es que muchas de estas muestras fueron tomadas incluso en las áreas más remotas del Ártico. [5] Si bien no existe una respuesta clara sobre de dónde provienen estos microplásticos, los investigadores creen que los mismos provienen de Europa.

Todo este contexto, nos da señales de que el problema de los plásticos no sólo se limita a una contaminación local, sino que la misma llega a tener efectos en distintas áreas geográficas, incluso alejadas del lugar donde se generan estos desechos. Los ejemplos mencionados son exclusivamente muestras de algunos de los escasos estudios realizados, por lo que la realidad puede verse agravada si es que se replica el mismo análisis o se lo profundiza en distintos lugares del mundo.

Lo cierto es que, desde que se inició con la producción del plástico por los años 1950s, la misma sólo ha ido incrementando. En 1950 el mundo producía 2 millones de toneladas de plástico anualmente, mientras que las cifras registradas para el año 2015 son de aproximadamente 381 millones de toneladas anuales, por lo que la producción ha incrementado en casi 200 veces.

 

Gráfico 1
Producción Global de Plástico (millones de toneladas)

Fuente: Elaboración propia en base a datos de Geyer, R. et al. [6]

 

Como se puede ver en el Gráfico 1, la producción global de plástico [7] ha tenido una tendencia creciente desde que empezó su producción. Sin embargo, se puede ver tres caídas o periodos en los que prácticamente la producción se mantuvo constante durante el ciclo, los mismos corresponden a crisis económicas de esos periodos de tiempo.

La primera se registra entre los años 1973 a 1976, en el que en 1975 tuvo la primera caída en la producción, [8] este periodo se ve alineada con la crisis de la recesión de 1973-1975 o también llamada recesión de la década de 1970, por la crisis del petróleo de 1973 y el colapso del sistema de gestión económica internacional de Bretton Woods con el llamado «Nixon shock». Este fue un período de estancamiento económico en gran parte del mundo occidental que puso fin al auge económico que siguió a la Segunda Guerra Mundial, la misma derivó en una contracción de la economía global de casi 1%.

La segunda caída en la producción de plástico o de crecimiento prácticamente nulo se registra entre los años 1979 a 1982, donde también se experimentó una severa crisis económica. Esta recesión de principios de 1980s tuvo un alto desempleo sobre todo en los países de la OCDE. Esta recesión, originada como un arrastre de la pasada crisis del petróleo de 1973 y la crisis energética de 1979, tuvo como consecuencia que la economía mundial se contrajera en 1.3%. La misma conllevó a un reducción en la producción de plástico el año 1980. [9]

Finalmente, la última caída y la más reciente fue en el periodo 2007-2009, durante la cual la producción de plástico tuvo una tasa de crecimiento baja (2.4% en el periodo 2008-2009), e incluso negativa para el año 2008, donde la misma cayó en un 5%. Esta caída en la producción de plástico también se vio vinculada con la crisis financiera y el colapso del mercado inmobiliario en Estados Unidos, la misma que derivó en una contracción de la economía mundial en aproximadamente un 3%. [10]

En la actual crisis económica que estamos viviendo y que se avecina el Banco Mundial estima que la contracción de la economía mundial podría llegar a poco más del 5% a causa del COVID-19 [11]. Sin embargo, todo parece indicar que el escenario será diferente a lo que se ha vivido en pasadas crisis económicas en cuanto a la producción de plástico.

La actual pandemia del COVID-19 ha tenido varios efectos medioambientales tanto positivos como negativos. Entre los positivos claramente podemos mencionar una reducción en las emisiones de gases de efecto invernadero. Por ejemplo, se proyecta una caída entre el 4,2% y 7,5% de las emisiones de dióxido de carbono al finalizar el año dependiendo de la evolución de la pandemia y las medidas adoptadas para contenerla. [12] Sin embargo, dentro de los efectos negativos al medio ambiente más relevantes de la pandemia, se encuentra la producción de plástico.

La actual pandemia, ha generado un incremento en la generación de basura, especialmente del plástico, debido al uso de barbijos, guantes, frascos de alcohol, un aumento de los empaquetados de alimentos para la entrega de las compras, entre otros.

Por ejemplo, Tailandia había prohibido las bolsas de plástico desechables en las principales tiendas en enero debido a que tenía planes de reducir la generación de desechos para el presente año. Sin embargo, estiman que la misma va a tener un incremento de 30% por la pandemia. Asimismo, Bangkok solamente durante el mes de abril, consumió un 62% más de plástico que los doce meses anteriores [13].

Por otro lado, durante el confinamiento de ocho semanas, los 5,7 millones de residentes de Singapur generaron 1.470 toneladas adicionales de desechos plásticos solo de empaques para llevar y entregar alimentos. Las máscaras desechadas a menudo se ven en las aceras, algo impensado para esta ciudad-estado por las fuertes sanciones que implica el botar basura [14].

Asimismo, en Estados Unidos los desechos médicos han incrementado seis veces, [15] ya que el plástico es un material imprescindible para los equipos de protección individual del personal sanitario, alcanzando las 240 toneladas métricas diarias de residuos.

Si bien, para el caso de Bolivia no existen datos precisos, el panorama es similar al del mundo dadas las medidas optadas para combatir la pandemia. Incluso algunos reportes fundamentan sobre la veracidad de este incremento de residuos sólidos, y sobre todo plástico en Bolivia, debido al contexto que estamos viviendo por la pandemia. Por ejemplo, en el eje metropolitano de Cochabamba, la generación de basura ha incrementado en un 9% [16]. Por otro lado, se ha visto el mismo escenario para la ciudad de Tarija, donde el incremento de la generación de la basura doméstica ascendió a un 30% [17].

Queda claro, que la prioridad tanto local, como mundial debe ser combatir de la mejor manera posible al COVID-19. Sin embargo, no se debe dejar de lado la crisis ambiental que también aqueja al mundo, ya que esta misma puede agravarse y llegar a ser irreversible.

En la generación de plástico el problema no se limita al gran incremento en su producción y la cantidad de tiempo que toma en “degradarse”, sino que algunos estudios [4] han demostrado que el plástico realmente no desaparece, sino que el mismo simplemente se va convirtiendo en partículas cada vez más pequeñas.

Esta desintegración del plástico en partículas más pequeñas e invisibles a la vista humana permite su permanencia en distintos ciclos de varios sistemas ecosistémicos, como ser del agua, tierra y aire. La presencia de estos elementos puede llegar a afectar la composición del suelo. Por ejemplo, se ha visto que estas pequeñas partículas de plástico tienden a filtrar los químicos que lo componen en las superficies donde se encuentran localizadas cambiando las propiedades térmicas del suelo, alterando la forma en que absorbe y almacena el calor. También pueden alterar la presencia de microbios que normalmente viven allí. [18] Este mismo análisis puede ser visto intuitivamente para los otros distintos sistemas, tanto el agua como el aíre.

Asimismo, se sabe que la ingesta de plástico en varios animales ha ocasionado deformaciones, obstrucciones en el aparato digestivo, severos daños e incluso la muerte, es por eso que pensar en que la ingesta, incluso de pequeñas partículas de plástico, en el ser humano también podría llegar a tener consecuencias negativas para la salud es bastante intuitivo.

Sin lugar a dudas se van a necesitar fuertes medidas para reactivar la economía, por la profunda crisis derivada de la pandemia. Sin embargo, se debe procurar y ver a la golpeada economía global como una oportunidad a una transformación del sistema económico para optar por sistemas económicos y productivos sostenibles.

 

Notas y referencias

[1] Los microplásticos son piezas muy pequeñas de desechos plásticos (menos de 5 milímetros de longitud, los nanoplásticos, tienen un tamaño entre 1 y 100 nanómetros, lo que las hace capaces de atravesar las membranas biológicas y afectar el funcionamiento de las células), los cuales se originan a medida que estos desechos se degradan lentamente rompiéndose en pedazos cada vez más pequeños. De acuerdo a Wetherbee, G.A., (2019) casi cualquier cosa que esté hecha de plástico podría estar arrojando partículas a la atmósfera.
Wetherbee, G. A., Baldwin, A. K., & Ranville, J. F. (2019). It is raining plastic (No. 2019-1048). US Geological Survey. En: https://pubs.usgs.gov/of/2019/1048/ofr20191048.pdf

[2] Allen, S., Allen, D., Phoenix, V. R., Le Roux, G., Jiménez, P. D., Simonneau, A., … & Galop, D. (2019). Atmospheric transport and deposition of microplastics in a remote mountain catchment. Nature Geoscience, 12(5), 339-344.

[3] Los investigadores de este estudio recolectaron muestras de agua de lluvia y aire durante 14 meses, en 11 áreas protegidas en el oeste de Estados Unidos, las mismas son: Grand Canyon, Wind River Range, Craters of the Moon, Rocky Mountain, Joshua Tree, Uinta High Wilderness, Canyonlands, Indian Peaks, East River, Great Basin y Bryce Canyon.

[4] Brahney, J., Hallerud, M., Heim, E., Hahnenberger, M., & Sukumaran, S. (2020). Plastic rain in protected areas of the United States. Science, 368(6496), 1257-1260.

[5] Bergmann, M., Mützel, S., Primpke, S., Tekman, M. B., Trachsel, J., & Gerdts, G. (2019). White and wonderful? Microplastics prevail in snow from the Alps to the Arctic. Science Advances, 5(8), eaax1157.

[6] Geyer, R., Jambeck, J. R., & Law, K. L. (2017). Production, use, and fate of all plastics ever made. Science Advances, 3(7), e1700782.

[7] Los datos contemplan la producción mundial anual de resina de polímero y fibra (producción de plástico), medida en toneladas métricas por año.

[8] La tasa de crecimiento promedio de producción de plástico desde 1950 a 1973 fue de 12.3% anualmente, llegando incluso a tener un crecimiento de 33% entre 1953-1952. Sin embargo, durante este periodo de crisis económica (1973-1976) y específicamente el año 1975 la misma llegó a caer en un 13%, de una producción de 52 a 46 millones de toneladas de plástico, la primera caída desde que se empezó este crecimiento de la producción mundial de plástico.

[9] A partir de 1970 a 2015, la tasa de crecimiento de producción de plástico fue de aproximadamente 5% anualmente. Sin embargo, además del crecimiento negativo registrado en 1975, se registra un segundo crecimiento negativo en 1980 de -1.4%, los siguientes dos años, la tasa de crecimiento de producción del plástico se mantuvo bajo, en 2.8% y 1.4%. Para esos años, la producción global equivalía a 71 millones de toneladas de plástico (1979) y llegó a 73 millones de toneladas en 1982.

[10] BBC News Mundo., (2020), Las 14 recesiones de los últimos 150 años (y por qué la del coronavirus sería la cuarta peor). https://www.bbc.com/mundo/noticias-53303499

[11] World Bank. 2020. Global Economic Prospects, June 2020. Washington, DC: World Bank. DOI: 10.1596/978-1-4648-1553-9. License: Creative Commons Attribution CC BY 3.0 IGO.

https://www.bancomundial.org/es/publication/global-economic-prospects

[12] Le Quéré, C. et al. (2020). Temporary reduction in daily global CO2 emissions during the COVID-19 forced confinement. Nature Climate Change (2020). Disponible en: https://www.nature.com/articles/s41558-020-0797-x

[13] Thailand Environment Institute-TEI (2020), Solid Waste During COVID-19. En: http://www.tei.or.th/en/blog_detail.php?blog_id=49

[14] Bengali. S., (2020), The COVID-19 pandemic is unleashing a tidal wave of plastic waste. Los Angeles Times. En: https://www.latimes.com/world-nation/story/2020-06-13/coronavirus-pandemic-plastic-waste-recycling

[15] Calma. J., (2020), The COVID-19 pandemic is generating tons of medical waste. The Verge. En:

https://www.theverge.com/2020/3/26/21194647/the-covid-19-pandemic-is-generating-tons-of-medical-waste

[16] Opinión, Diario Digital (2020), Basura aumenta un 9% en el eje metropolitano durante la cuarentena. En: https://www.opinion.com.bo/articulo/cochabamba/basura-aumenta-9-eje-metropolitano-cuarentena/20200425220507764215.html

[17] ATB Digital (2020), Durante la cuarentena se incrementó en un 30% la basura doméstica en Tarija. En: https://www.atb.com.bo/sociedad/durante-la-cuarentena-se-increment%C3%B3-en-un-30-la-basura-dom%C3%A9stica-en-tarija

[18] Matt. S., (2020), Plastic Rain Is the New Acid Rain. Wired Science. En: https://www.wired.com/story/plastic-rain-is-the-new-acid-rain/

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de las instituciones. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

Una propuesta para la medición de la pobreza multidimensional en Bolivia a nivel municipal

Hace varios años se viene reflexionando en el mundo sobre la necesidad de entender y medir la pobreza más allá de los aspectos monetarios, como parte de una comprensión más amplia del desarrollo que trascienda las medidas basadas en el ingreso o el consumo (ver por ejemplo Sen, 1999; Andersen et al., 2016). Existe una amplia literatura en la cual autores reconocidos en temas de pobreza (ej. Bourguignon y Chakravarty, 2003; Ravallion, 2011; Thorbecke, 2007), agencias internacionales como el PNUD (2016a, 2016b) y el Banco Mundial (2016, 2017), la cooperación bilateral (ej. Scheja, 2017; SIDA, 2017), así como iniciativas específicas en universidades, como la Oxford Poverty and Human Development Initiative, OPHI (p.ej. Alkire y Robles, 2017; Santos et al., 2015, Santos, 2019) discuten alternativas sobre la medición de la pobreza multidimensional.

Como destaca OPHI (2020), ningún indicador único de pobreza puede capturar las múltiples dimensiones de la pobreza, y la pobreza multidimensional abarca las diversas privaciones que sufren las personas pobres en su vida cotidiana, como ser temas de salud, educación, niveles de vida, empoderamiento, calidad del trabajo, la violencia y vivir en áreas que son peligrosas para el medio ambiente, entre otros.

En este documento queremos presentar una alternativa concreta para acercarnos al fenómeno de la pobreza multidimensional en Bolivia, que fue desarrollada hace algunos años (Branisa y Andersen, 2017; Branisa et al., 2017). Cabe destacar que el desarrollo metodológico descrito a continuación para la estimación de pobreza multidimensional en Bolivia a nivel municipal fue realizado por Boris Branisa, Lykke E. Andersen, Marcelo Cardona, Luis F. Serrudo y César Viscarra de INESAD, por encargo de Swisscontact, en el marco del proyecto Mercados Inclusivos, financiado por SIDA/ASDI y COSUDE. El trabajo original se concentraba en 21 municipios ubicados sobre el eje secundario que va de La Paz/El Alto hasta la ciudad de Potosí, pasando por la ciudad de Oruro. Por supuesto, las opiniones expresadas en este artículo son de los autores y no necesariamente reflejan la posición oficial de sus instituciones, ni de Swisscontact, SIDA/ASDI o COSUDE.

 

La metodología

Partimos aquí de un enfoque axiomático de la pobreza, siguiendo la tradición de Sen (1976) para la pobreza unidimensional, extendida posteriormente para la pobreza multidimensional, entre otros, por Alkire y Foster (2007, 2011a). Es importante señalar que la medición de la pobreza multidimensional implica varios pasos, detallados y discutidos ampliamente en la literatura (p.ej. Alkire y Foster, 2011a, 2011b). Entre ellos destacamos dos. El primer paso consiste en la identificación, que implica definir qué indicadores y qué cortes se pueden utilizar para determinar qué observaciones (individuos u hogares) serán catalogados como pobres según cada uno de los indicadores. El segundo paso corresponde a la agregación, es decir a la construcción de una medida agregada que permita medir la pobreza en una determinada dimensión en base a varios indicadores, y posteriormente también la construcción de una media agregada de pobreza multidimensional.

Nuestro punto de partida es la visión que planteaba SIDA (Swedish International Development Cooperation Agency) sobre la pobreza multidimensional (p.ej. Scheja, E., 2017; SIDA, 2017). Para SIDA (2017) la pobreza debe ser entendida como un fenómeno que se expresa en las siguientes cuatro dimensiones: (i) recursos materiales e intangibles; (ii) poder y voz; (iii) oportunidades y elección; y (iv) seguridad humana. Un análisis de las privaciones en estas cuatro dimensiones permitiría determinar quiénes son los más pobres, cómo se manifiesta la pobreza y cuáles son sus causas subyacentes.

Comenzamos con la identificación de los hogares pobres. En lo que concierne a la selección de indicadores y los cortes, considerando que el objetivo del diagnóstico era determinar quiénes son los más vulnerables en determinados municipios, quiénes se encuentran en situación de pobreza, cómo se manifiesta la pobreza y explorar cuáles podrían ser sus causas subyacentes, se trabajó con datos del último Censo de Población y Vivienda del año 2012, que tiene información a nivel de hogares en todos los municipios del país. Esto implica que el nivel de análisis es el de hogares y la fuente para la medición de la pobreza multidimensional es el censo mencionado. Obviamente sería mejor tener información más actualizada, pero debemos trabajar con lo que tenemos.

Una aclaración fundamental es que como todos los indicadores se definen a nivel del hogar, se asume que dentro del hogar los indicadores reflejan la privación y las externalidades de todos los miembros del hogar. En otras palabras, todos los miembros del hogar se consideran pobres si su hogar ha sido identificado como tal.

Si bien se consideró inicialmente que sería útil tomar en cuenta otra información además de la del Censo, se descartó la idea para la determinación de quiénes son los pobres, debido a que otra información disponible, como ser la de encuestas, (i) no es representativa a nivel de municipios sino solamente a nivel departamental, (ii) no se puede asignar a los mismos hogares considerados en el censo, lo que implica que no es útil a la hora de determinar qué hogares son pobres. Esto debido a que todos los hogares de un municipio tendrían la misma información imputada (correspondiente a la del departamento), lo que implicaría que esta información no sirve para distinguir a los hogares pobres de los no pobres en cada municipio. Por supuesto, la información disponible adicional al censo se puede utilizar a la hora de interpretar los resultados y de tratar de entender el contexto. Esto incluye la información administrativa, que tiene el mismo problema a la hora de medir la pobreza a nivel de hogar: todos los hogares de un municipio tendrían los mismos valores, lo que no ayudaría a la hora de distinguir a los hogares pobres de los no pobres.

Siguiendo a SIDA (2017), inicialmente consideramos las siguientes cuatro dimensiones relevantes para el Análisis Multidimensional de la Pobreza:

(i) recursos
(ii) poder y voz;
(iii) oportunidades y elección; y
(iv) seguridad humana

y se identificó en el cuestionario del Censo de 2012 qué preguntas podrían ser útiles a la hora de medir dichas dimensiones de pobreza. Lamentablemente, no hay preguntas relevantes referidas a la dimensión de seguridad humana a nivel de los hogares, por lo que este diagnóstico se centra en las tres otras dimensiones, y propone para cada una de ellas tres variables o indicadores para medir la pobreza en la dimensión considerada.

Las tres dimensiones de pobreza y sus variables son las siguientes.

Poder y voz

En esta dimensión se decidió utilizar tres variables dicotómicas (0/1) y las definiciones siguientes:

  • Analfabetismo: Al menos una persona (edad 15 o más) analfabeta en el hogar. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Documentos de identidad: Al menos una persona (edad 6 o más) sin carnet de identidad en el hogar. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Comunicación: Hogar sin teléfono fijo y sin celular. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.

Oportunidades y elección

En esta dimensión se decidió utilizar tres variables dicotómicas (0/1) y las definiciones siguientes:

  • Salud: Al menos un parto en el hogar no atendido en centro de salud en los últimos 5 años. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Embarazo adolescente: Al menos un embarazo adolescente en el hogar en los últimos 5 años. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Educación: Al menos un niño o niña / joven (edad 6 a 19 años) que no asiste a la escuela. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.

Recursos

En esta dimensión se decidió utilizar tres variables dicotómicas (0/1) y las definiciones siguientes:

  • Agua potable: Hogar sin agua potable. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Electricidad: Hogar sin electricidad. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Saneamiento básico: Hogar sin saneamiento básico. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.

En lo que concierne a la agregación de las variables para construir un índice, seguimos el espíritu del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) propuesto por Alkire y Foster (2011a) de OPHI, Oxford Poverty & Human Development Initiative. El IPM refleja tanto la incidencia (𝐻) de la pobreza (la proporción de hogares que es multidimensionalmente pobre) como la intensidad promedio (𝐴) de su pobreza (la proporción promedio de indicadores en los que los hogares pobres se ven privados). El IPM se calcula multiplicando la incidencia de pobreza por la intensidad promedio en los hogares pobres (𝐻 × 𝐴), lo que implica que su valor estará entre cero y uno. Un valor mayor implica mayor pobreza multidimensional. Una característica fundamental del IPM es que, si un hogar pobre presenta una privación adicional, el IPM aumenta, reflejando que la pobreza multidimensional ha aumentado.

El IPM tiene varias ventajas interesantes (Alkire y Foster, 2011a). Primero, es fácil de entender y de comunicar. Segundo, a nivel académico, cumple con muchos de los axiomas requeridos para las medidas de pobreza. Tercero, es posible descomponer la medida de pobreza por grupos.

La tabla siguiente (Tabla 1) presenta un resumen de las dimensiones, indicadores, y cortes para definir si un hogar se considera privado según el indicador, y finalmente la ponderación que se asigna a cada uno. Cada uno de los 3 indicadores en cada dimensión recibe la misma ponderación (1/9), y en consecuencia cada una de las 3 dimensiones tiene también la misma ponderación (1/3) para el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM).

 

Tabla 1. Información de las dimensiones e indicadores de pobreza

Dimensión de la pobreza Indicador Hogar se considera con privación, si… Ponderación para el IPM
Poder y voz Analfabetismo Hay al menos una persona (edad 15 o más) analfabeta en el hogar 1 / 9
Documento de identidad Hay al menos una persona (edad 6 o más) sin carnet de identidad en el hogar 1 / 9
Comunicación Hogar sin teléfono fijo y sin celular 1 / 9
Oportunidades y elección Salud Hay al menos un parto en el hogar no atendido en un centro de salud en los últimos 5 años 1 / 9
Embarazo adolescente Hay al menos un embarazo adolescente en el hogar en los últimos 5 años 1 / 9
Educación Hay al menos un niño o niña / joven (edad 6 a 19 años) que no asiste a la escuela 1 / 9
Recursos Agua potable Hogar sin agua potable 1 / 9
Electricidad Hogar sin electricidad 1 / 9
Saneamiento básico Hogar sin saneamiento básico 1 / 9
Fuente: Elaboración propia.

Con respecto a la determinación de si un hogar es pobre, hay distintas maneras de encarar el problema. En un extremo, se puede plantear que un hogar es pobre si refleja una privación en al menos uno de los 9 indicadores. En el otro extremo, se puede proponer considerar a un hogar pobre si refleja privación en todos los indicadores, es decir en los 9.

De los casi 2.8 millones hogares en Bolivia, el 28% no tiene carencia en ninguna de las 9 dimensiones. A estos hogares los llamamos no-pobres. Por otro lado, existen medio millón de hogares que tienen carencias en 4 o más dimensiones simultáneamente. A éstos los llamamos hogares en pobreza extrema. Son 18% de todos los hogares de Bolivia (ver: https://inesad.edu.bo/dslm/2018/02/donde-estan-los-bolivianos-extremadamente-pobres/).

 

Los resultados empíricos

En el gráfico siguiente mostramos los valores para el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) calculado correspondientes a los 339 municipios del país, destacando los 21 considerados en el estudio original. Como se puede observar, hay bastante variación entre los municipios. El valor del IPM va de 0,007 a 0,520; con una media de 0,179 y una mediana de 0,171. La desviación estándar es de 0,214.

Gráfico 1. El Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) para los 339 municipios de Bolivia, destacando la posición relativa de los 21 municipios priorizados en el estudio original

Fuente: Elaboración propia.

 

La tabla siguiente (Tabla 2) muestra una representación interesante y didáctica, que denominamos el “semáforo de la pobreza multidimensional”. La forma de construir la tabla fue la siguiente: considerando las posiciones relativas entre los 339 municipios del país tanto para el IPM como para los nueve indicadores considerados, se dividió a los municipios en cada caso en 3 grupos (o terciles). El grupo de municipios (un tercio) con los “mejores” valores, es decir aquellos que reflejan menor pobreza, están marcados con el color verde. El grupo de municipios (un tercio) con los valores “intermedios” están marcados con el color amarillo. Finalmente, el grupo (un tercio) con los “peores” valores están marcados con el color rojo. Esto permite hacerse una idea de la posición relativa de los municipios y de un solo golpe de vista entender cómo está un municipio. Los municipios están ordenados de acuerdo al valor del IPM, de menor a mayor, es decir de menos pobreza a más pobreza multidimensional.

Hay bastante variación en la distribución de los colores, pero destacan algunos municipios que tienen el color verde en los 9 indicadores (por ejemplo los municipios de La Paz o el de Oruro), mientras que existe al menos uno (Ckochas) que tiene el color rojo en los 9 indicadores. También es interesante notar que en el caso de Santa Cruz de la Sierra, por ejemplo, si bien está entre los mejores de acuerdo al IPM, tiene un problema importante en el tema de embarazo adolescente, donde destaca el color rojo.

 

Tabla 2. Información de los indicadores y del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) para los 339 municipios

Finalmente, es relevante preguntarse si el ejercicio es coherente con otras formas de medir la pobreza como por ejemplo las Necesidades Básica Insatisfechas (NBI). El gráfico siguiente muestra la relación entre el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) y la Pobreza por NBI en 2012. Se verifica una relación positiva, con un coeficiente de correlación cercano a 0,8. En general, niveles de pobreza por NBI mayores al promedio están asociados con valores del IPM mayores al promedio. Sin embargo, para un mismo nivel de pobreza por NBI, hay una variación importante entre municipios en el IPM. Por tanto, el IPM puede aportar algo adicional y ayudar a entender mejor la pobreza en el país a nivel municipal, y eventualmente su evolución en el tiempo, en cuanto dispongamos de datos del nuevo Censo en algunos años.

 

Gráfico 2. Diagrama de dispersión entre el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) y la Pobreza por Necesidades Básica Insatisfechas (NBI) para los 339 municipios de Bolivia, año 2012

Fuente: Elaboración propia.

 

En un siguiente post discutiremos las diferencias que se dan al interior de los municipios en cuanto al IPM, cuando distinguimos a los hogares según características, como por ejemplo los hogares con jefe mujer versus hogares con jefe hombre; hogares con jefe indígena versus hogares con jefe no indígena; y hogares con al menos un miembro discapacitado versus hogares con ningún miembro discapacitado.

 

Bibliografía

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Alkire, S., & Robles, G. (2017). Multidimensional Poverty Index – Summer 2017: Brief Methodological Note and Results. MPI Methodological Notes 44. University of Oxford. http://www.ophi.org.uk/multidimensional-poverty-index-summer-2017-brief-methodological-note-and-results/

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* SDSN Bolivia

** Escuela de la Producción y la Competitividad, UCB

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de las instituciones. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.