Más Allá de las Encuestas: Construyendo Sistemas Estadísticos Sostenibles (PARTE 4)
Más Allá de las Encuestas: Construyendo Sistemas Estadísticos Sostenibles
(PARTE 4)
Fortalecer la capacidad estadística es una tarea compleja que exige un enfoque sistémico. Para incrementar la producción y el uso de datos de un país se requiere no solo fortalecer la rectoría de las Oficinas Nacionales de Estadística (ONE/INE) y las capacidades técnicas e institucionales, sino también garantizar un financiamiento estable que beneficie a todo el Sistema Estadístico Nacional (SEN). Para que el esfuerzo en ese sentido sea efectivo, se deben establecer mecanismos claros para que estos entes asuman plenamente sus roles en tanto oferta y demanda de datos, apoyados por un marco estratégico y herramientas de gestión coherentes.
Los registros administrativos (R.R.A.A.)(1) son fundamentales dentro de este abordaje: registros de nacimientos, defunciones, matrícula escolar, deserción educativa, prestaciones de servicios de salud, hospitalización, afiliación al sistema de pensión, cotizaciones, impuestos, importaciones, exportaciones, y muchos más; los ejemplos se extienden tanto como operaciones ejecutan las organizaciones del Estado (2). Esas informaciones, en la mayoría de los casos, se convierten en insumos esenciales para generar indicadores de los marcos de resultados para el desarrollo que planifican los países.
En República Dominicana y en muchos países latinoamericanos, por ejemplo, las operaciones estadísticas (O.E.) (3) han crecido de manera exponencial en la segunda mitad del siglo XX, intensificándose en las últimas décadas. El levantamiento de datos censales y provenientes de encuestas como la ENHOGAR, y otras especializadas como las que realiza el Banco Central (ENCFT, por ejemplo), vienen haciendo saltos metodológicos y cualitativos importantes en los últimos años. No obstante, este crecimiento convive con algunos retos adyacentes.
Al mismo tiempo, la evolución de las agendas de desarrollo, no solo a nivel de marcos nacionales, sino también las adoptadas bajo la ampliación conceptual que significaron los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM) y luego los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), imponen una mayor complejidad en el diseño de los indicadores para el desarrollo. Por ejemplo, la medición de pobreza pasó de centrarse únicamente en ingresos monetarios a incluir dimensiones como salud, educación y condiciones de vida. Similarmente, la cuantificación del hambre evolucionó de solo contabilizar el acceso a calorías a incluir la inseguridad alimentaria y la calidad de la dieta. Una transformación similar ocurrió en casi todas las áreas del desarrollo. Algunos ejemplos más se resumen en la siguiente tabla (solo una muestra).
Ejemplos de ganancia de complejidad de indicadores entre ODM-ODS (4)
Elaboración propia con información sobre indicadores de ODM y ODS
Este estado de situación impone una mayor presión a las fuentes de información y por ende a los R.R.A.A. de las instituciones. Con un ejercicio rápido, se puede identificar la relación que tienen estas nuevas dimensiones con el tipo de información que guardan las instituciones públicas como parte de sus servicios.
Pero no es la primera vez que a los países se les presenta este reto. Es un desafío creciente, que vino construyéndose durante muchos años. Sin embargo, como hemos abordado anteriormente, el escenario se complejizó abruptamente.
Los indicadores con los que se trabaja en el presente, provenientes del marco de monitoreo de los ODS o cualquier otro, presentan una mayor probabilidad de que sus fuentes primarias no tengan toda la confiabilidad y completitud. Esta situación, cada vez más, se intenta subsanar mediante encuestas específicas, y en el mejor de los casos con datos censales cuando se quiere contar con mayor precisión (¡Si, cada 10 años!). En la tabla siguiente ilustro algunos ejemplos:
Ejemplos de soluciones alternativas para estimar indicadores con encuestas, a falta de buenos R.R.A.A. (5)
Una vez más, se trata de una pequeña muestra. Son muchos más los ejemplos que pueden citarse. Pero con el tiempo, salvo aquellas informaciones que idealmente se deben obtener mediante encuestas(6), el levantamiento va teniendo una mayor dependencia de éstas, que se presentan como una solución temporal y luego se institucionalizan; y a la par, por inacción y debilitamiento operativo, no se desarrollan sistemas de registros robustos y sostenibles. Se crea de esta manera, un círculo vicioso que atenta contra la factibilidad de medición de los indicadores con fuentes de datos administrativas. Ello, termina encareciendo el mapa de operaciones estadísticas, amenazando con la sostenibilidad del modelo de monitoreo global.
Los censos de población y vivienda, y las encuestas especializadas han jugado un rol importante en la construcción de indicadores para el desarrollo en los últimos años. No obstante, el debilitamiento auto infligido antes descrito de los R.R.A.A. genera una dependencia excesiva de estos instrumentos de levantamiento, que terminan sustituyendo la fuente de los datos, allá donde deberían tener un origen vía R.R.A.A.
Entre la proliferación de datos de nuestra sociedad digital y globalizada, y la realidad antes descrita, los países menos desarrollados corremos un alto peligro de perpetuar estas deficiencias estructurales, desincentivar el fortalecimiento de los R.R.A.A., y suceda lo que llamaré: “SOBREUTILIZAR encuestas para suplir la falta de registros”. Un mal silente que nos deja normalizando estas debilidades, intentando sanar la fiebre con paños húmedos y escuchando cada vez más, frases en el sector público como éstas: “Esperemos a la próxima encuesta para actualizar el dato”; o “¿Cuándo se actualizará ese dato?... en el año X!, que es cuando se hará la encuesta Z (si aparece el presupuesto para la misma, claro está!)”.
Es crucial revertir esta tendencia y priorizar el fortalecimiento de los R.R.A.A. como base para una producción estadística sostenible y de calidad, garantizando datos más oportunos y desagregados que respondan a las necesidades del desarrollo actual y futuras. Es complejo, pero no imposible.
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(1) Información recolectada a través del cumplimiento de las funciones que otorga el mandato legal de la institución.
(2) No todas las operaciones de una institución tienen utilidad estadística. Sin embargo, no deja de ser útil la sistematización de las mismas para fines de la mejora de los procesos. En algunos casos la utilidad estadística aparece después, con el surgimiento de nuevos enfoques de desarrollo.
(3) Una operación estadística (OE) es un conjunto de actividades que tienen como objetivo obtener y difundir resultados estadísticos sobre un tema específico. Las OE pueden incluir: La recolección de datos de manera original / La elaboración de datos a partir de registros administrativos / Trabajos de infraestructura y normalización estadística / La recopilación de resultados y la confección de síntesis / entre otros.
(4) Ejercicio ilustrado a modo de ejemplos. Listado no exhaustivo, solo para indicar incremento de complejidad temática. Es decir, un mayor número de variables medidas conjuntamente en una misma dimensión. Puede tener omisiones.
(5) Ejemplos generales-No aplica para todos los países.
(6) Por la naturaleza de la información, para algunas variables sensibles, los R.R.A.A. no son la fuente más confiable para evaluar la situación real y se recomienda acceder a la población objetivo de manera directa.
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