En el último tramo de su gestión, Macri se encuentra entrampado en sus propias promesas y declaraciones. Luego de su consigna “pobreza cero” y de pedir que evaluaran su gestión por lo que lograra reducir la pobreza, hoy los datos son una amenaza para su imagen. La evidencia del incremento de personas bajo la línea de pobreza constituye evidencia de un fracaso, medido en los términos que él mismo propuso. Ya que lo que dicen los datos no puede ser reivindicado, la estrategia es ahora reivindicar la existencia misma de datos. Porque afirma, marcando distancias con la gestión anterior, que al menos ellos ‘no esconden la pobreza’.
Se trata de una estrategia que busca deslizar el foco, de la preocupación por el empeoramiento de las condiciones de vida de millones de personas, a la virtud de ser una gestión sincera al respecto. De paso, queda sembrada la duda de si, quizás, antes las cosas eran iguales o peor, pero se escondían.
En este marco político adquiere importancia comprender algunas cuestiones que, por ser técnicamente engorrosas y ciertamente algo aburridas, no suelen ser fáciles de comunicar. Esos espacios de conocimiento algo desconocidos son aprovechados para sembrar la confusión y distorsionar la mirada de la realidad, por lo que es fundamental escarbar un poco en lo que sugiere el discurso presidencial actual. Veamos entonces, qué pasó con la pobreza y con los datos en la gestión anterior.
Es de conocimiento público que, desde 2007 y hasta 2015 el Indec, que es el instituto nacional que produce estadísticas oficiales, quedó cubierto por la desconfianza. A partir de una serie de procesos que se conocieron como “la intervención” (y que afectaron su dirección, gestión, procedimientos internos y modificación de personal) quedaron bajo sospecha el conjunto de datos publicados por el Indec. La sospecha era que los datos eran manipulados políticamente. En el caso de la evolución de los precios, la brecha entre la realidad y los datos publicados por Indec era indudable. Sin embargo, en otros datos, predominaban más especulaciones que certezas sobre la aceptable o escasa calidad de los datos.
En el caso de la pobreza, el dato se construye a partir de la información sobre los ingresos de los hogares y las personas argentinas que residen en espacios urbanos. Ese dato lo brinda la Encuesta Permanente de Hogares (EPH).
Por su parte, la referencia para fijar la línea por debajo de la cual se considera que hay pobreza o indigencia, se construye estableciendo el precio de una canasta de bienes. Si esta referencia no es confiable, tampoco lo será el dato de pobreza al que arribemos utilizándola. Por ello para medir la pobreza en esos años fue frecuente recurrir a otras fuentes de referencia de precios para establecer el precio de la canasta de bienes: por ejemplo, el índice de precios que publicaban las oficinas de estadísticas de algunas provincias, como San Luis o la propia CABA, o del conjunto de ellas, o el que se conoció como el IPC Congreso, que se construía a partir de las mediciones privadas.
Ya con una canasta de bienes cotizada con datos más confiables de precios ¿podía usarse la EPH para medir la pobreza?
Aunque con reparos y dudas, buena parte de los científicos sociales seguimos midiendo la pobreza en base a los datos de la EPH. Sin embargo, para el tratamiento mediático de los datos de pobreza adquirió centralidad la fuente alternativa, no oficial, producida por la UCA (basada en la ODSA). Los datos publicados por dicha fuente mostraban niveles de pobreza considerablemente altos y, sobre todo, muy por encima de los que podíamos calcular en base a los datos de EPH. Más de 10 puntos porcentuales de diferencia.
A partir de 2016 la nueva gestión de Indec trabajó en recuperar la confianza perdida. Sobre los datos previos, recomendó desestimarlos. Fue entonces que con mi colega Diego Born nos preguntamos si realmente los datos de la EPH del período bajo sospecha tenían tantos problemas como para desecharlos. Comenzamos a trabajar entonces en lo que culminó con un libro al que titulamos "Claroscuros de 9 años de datos bajo sospecha" (al que se puede acceder gratuitamente aquí ). Lo que hicimos fue convertir en hipótesis las diferentes sospechas, que se habían expresado hasta el momento respecto de la EPH. Elaborando una metodología de trabajo, buscamos establecer si, en efecto, había ocurrido una manipulación intencionada de los datos. Y más allá de ello, establecer para qué lado iban las limitaciones de los datos, y su alcance.
Entre otras cosas, encontramos fuertes indicios de que no hubo una ‘manipulación de los datos’ destinada a mejorar los indicadores sociales. Por el contrario, la desprolijidad llevó a que, en algunos casos, los indicadores sociales fueran incluso peor en los números del Indec que en la realidad. En particular había un problema en la calidad de la medición de los ingresos. Pero no en el sentido de registrarlos como si fueran más altos (lo que sería necesario si lo que queremos es “ocultar” la pobreza), sino exactamente al revés. O sea, se registraron ingresos más bajos de lo que eran en realidad.
Supongamos entonces que fijamos el precio de la canasta de bienes con un índice de precios alternativo, que nos resulte confiable. Cuando con esa referencia nos preguntamos cuántas personas no tienen ingresos suficientes para afrontar el gasto de la canasta, los datos de la EPH nos darán un número mayor al real. Porque personas cuyos ingresos sí alcanzan, y no deberían ser identificadas como pobres, figuran en la EPH con ingresos menores a los que tienen en realidad. Es decir que, en definitiva, al usar EPH, la pobreza se “exageraba” (calculamos que el sesgo era de entre 1 y 2 puntos porcentuales).
Otro tema, un poco más complejo, tiene que ver con el diseño muestral. A partir de 2016 ese diseño se modificó. Si aplicamos esa corrección a los datos previos encontramos, de nuevo, que los datos de EPH llevaban a exagerar el nivel de pobreza (pueden leer un poco más al respecto aquí ).
Zack, Schteingart y Favata construyeron una serie de pobreza en base a la EPH (con la canasta que se usa desde 2016) y que incluye el periodo 2007-2015 (usando fuentes alternativas de precios). Allí lo que vemos es un desempeño de la pobreza que nos lleva a pensar que lo que ocurrió en el Indec, en vez de albergar una intención de ocultamiento, fue en realidad una trampa para el propio gobierno responsable, al impedirle dar cuenta de sus logros con datos considerados legítimos. Hasta 2013 se observa que la reducción de la pobreza es continua. Sólo en 2014 se produce un incremento, que se revierte en 2015.
En realidad no hay datos del segundo semestre de EPH, por lo que Zack, Schteingart y Favata realizan una estimación a partir de datos de fuentes secundarias. Allí encuentran que la pobreza es de 26,9 por ciento, es decir, 2,7 puntos porcentuales menor a la del primer semestre de 2015 (algo esperable al considerar la evolución de la actividad económica en 2015). Si bien en su serie corrigen algunos problemas de los datos de EPH como los de tipo muestral, si consideramos el problema de subestimación de ingresos que explicamos en el libro, la pobreza se ubicaría en torno a 25 por ciento.
En definitiva, el anterior gobierno se entrampó, privándose del reconocimiento de sus logros en materia de pobreza por avalar procesos que pusieron en duda los datos oficiales. A la inversa, la actual gestión se entrampó, pero animándonos a evaluar sus logros en materia de pobreza, cuando sus resultados han sido un contundente empobrecimiento (con las estimaciones para fines de año y las estimaciones para fines de 2015, el empobrecimiento habrá sido de entre 12 y 15 puntos porcentuales).
No se trata de negar la importancia de las estadísticas públicas, ni el indefendible descalabro institucional de “la intervención”. Pero la estrategia de insistir en que “pero ahora no la escondemos” no solo es engañosa, sino que de poco le sirve a los millones de argentinos cuyas condiciones de vida empeoraron en su gestión. Si realmente se tratara de elegir, posiblemente la mayoría de la población que ha perdido poder adquisitivo (no solo los que cayeron en la pobreza), hubiese preferido 30 por ciento más de poder de compra de sus ingresos a una mejora en la calidad de los datos.
* Doctora en Ciencias Sociales. Investigadora de Ciecs-Conicet.
