Los programas de transferencias monetarias se han implementado como una estrategia para reducir la pobreza y elevar el bienestar de las familias más vulnerables. En este trabajo se utilizó la Encuesta de Cali dad de Vida y se aplicó la técnica de Propensity Score Matching para ana lizar el impacto de los programas Colombia Mayor y Familias en Acción sobre el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) en Colombia. Los re sultados muestran que participar en estos programas tiene un impacto significativo en la reducción del IPM. Sin embargo, el análisis también revela deficiencias en la complementariedad entre los beneficiarios de los programas y las personas identificadas como pobres, lo que indica errores de inclusión y exclusión de una parte de la población más vulne rable en los programas de transferencias monetarias. Esto demuestra la necesidad de mejorar el mecanismo de focalización para garantizar una mayor eficacia en la reducción de la pobreza multidimensional.

La política social ha adoptado como objetivos fundamentales la lucha contra la pobreza y la garantía del acceso universal a sistemas de seguridad y salud. En este contexto, los programas de transferencias monetarias (PTM) se han consolidado como una de las herramientas más ampliamente utilizadas a nivel mundial para combatir la pobreza, a la vez que funcionan como un mecanismo de gestión de riesgos basado en la noción de corresponsabilidad y en la promoción de un papel más activo de los individuos en su propio desarrollo (Molyneux, 2006).

En Colombia se implementaron desde inicios del 2000 este tipo de programas, justamente con la finalidad de aliviar la pobreza que venía en aumento desde me diados de los 90. Estos tienen como particularidad un enfoque de pobreza estruc tural basado en la riqueza de los hogares medida a través de la tenencia de activos y las características del hogar. Por lo que únicamente van dirigidos a la población que se considera más pobre de acuerdo con estos criterios, lo que los hace alta mente focalizados. Álvarez et al. (2022) indican que los criterios de focalización utilizados en la mayoría de estos programas hacen que una gran parte de la po blación sea excluida de los mismos, sobre todo aquellos hogares que viven de la economía informal o que están en situación de vulnerabilidad y que no son consi derados pobres pero que fácilmente podrían caer en la pobreza ante un choque en la economía como el producido por el COVID-19.

Precisamente, a raíz de la emergencia sanitaria se abre un debate acerca de la efectividad de los programas de transferencias en la lucha contra la pobreza. De este debate surgen varias posiciones: algunas dirigidas a profundizar y mejorar los programas existentes, otras encaminadas a reducir la cantidad de programas, me jorar la cobertura y los montos, y otras que se inclinan por una única transferencia de carácter universal.

Tomando en cuenta lo anterior, es necesario evaluar si los programas están cumpliendo el objetivo para el que fueron creados. En esta investigación se abor dan dos de los cinco PTM existentes: Familias en Acción y Colombia Mayor, a través de la revisión de la literatura, el análisis de estadísticas y la evaluación de impacto, a fin de conocer su influencia sobre la pobreza multidimensional.

Para esto, el documento se divide en cuatro partes, además de la introducción. En primer lugar, se lleva a cabo una revisión teórica acerca de la concepción de la pobreza multidimensional, de la relación de la pobreza con los PTM y los resulta dos obtenidos por estudios nacionales e internacionales acerca del impacto de los PTM en la pobreza. En segundo lugar, se presenta la metodología de evaluación de impacto que se va a utilizar. En tercer lugar, se muestran los resultados del análisis estadístico y la estimación por Propensity Score Matching (PSM) del efecto medio sobre los tratados (ATT). Y en cuarto lugar, se exponen las conclusiones.

La preocupación por la pobreza ha sido un tema recurrente a lo largo de la histo ria. Conceptualizar, medir y tratar la pobreza no es una tarea fácil. Si bien sabemos de qué hablamos cuando nos referimos a los pobres, la categoría en sí misma pue de resultar arbitraria dependiendo de las características que se utilicen para defi nirla. De ahí que no exista un consenso sobre lo que se entiende por pobreza entre las distintas disciplinas que se han dedicado a su estudio. Una manera simplificada de aproximarse a la pobreza es identificar a quienes se les considera como pobres. Se dice que es simplista porque implica una separación entre los pobres y el resto de la población, a partir de cierto umbral que puede resultar arbitrario, tal como indica Banerjee (2009).

Por lo que determinar quiénes son considerados pobres supone una gran difi cultad, incluso cuando se empleen medidas simplificadas. Desde el punto de vista económico, las formas más comúnmente utilizadas de definir el umbral que separa a los pobres de los no pobres son el enfoque unidimensional y el enfoque multidi mensional. El primero hace referencia a la insuficiencia de ingresos y el segundo a las privaciones en distintas dimensiones o la falta de capacidades y oportunidades.

El enfoque multidimensional, en el cual se basa este trabajo, reconoce que la pobreza es un fenómeno complejo que no se puede medir únicamente en términos monetarios. Los antecedentes teóricos y metodológicos de la pobreza multidimen sional se remiten a las ideas de Sen (1992, 1999) sobre el enfoque de capacida des. El cual reorienta la noción de pobreza desde una ausencia de bienestar ba sada en el ingreso y el consumo hacia una noción concentrada en las capacidades de los individuos y en su posibilidad de desarrollar habilidades para llevar a cabo actividades valiosas y significativas para sus vidas.

Asimismo, autores como Nussbaum y Glover (1995), Alkire (2005), Akire y Fos ter (2007), Santos et al. (2015), y el Programa de Naciones Unidas para el Desarro llo (PNUD, 2010), entre otros, han contribuido al proceso de construcción del con cepto de pobreza multidimensional, ofreciendo marcos alternativos para ampliar su alcance y proporcionar herramientas para su aplicación práctica, como son los índices compuestos. Una de estas medidas es el Índice de Pobreza Multidimensio nal (IPM).

Basado inicialmente en la metodología propuesta por Alkire y Foster (2007), el IPM es un índice que busca dar cuenta del nivel de pobreza con fundamento en distintas dimensiones de la pobreza, a través de la ponderación y combinación de varios indicadores con distinta importancia relativa. En el Anexo 1 se presenta una figura que identifica estas dimensiones para Colombia. Aunque el IPM brinda información más completa sobre quiénes son los pobres y logra ir más allá de lo simplemente monetario, su medición aún supone ciertos retos metodológicos en cuanto a la unidad de medición, la variable ingresos y la inclusión de dimensiones (Badillo Flores, 2019).

La identificación de los pobres a través de índices, como el IPM, es de gran importancia para los gobiernos, pues permite conocer y hacer seguimiento a las condiciones de vida de la población, lo cual es un aspecto fundamental en el tra tamiento de la pobreza. Sobre todo, para los hacedores de políticas públicas, quie nes deben definir qué acciones tomar, en qué aspectos enfocarse y qué parte de la población merece prioridad. Estas preocupaciones e intereses divergentes consti tuyen un problema de elección social donde no todos pueden quedar conformes. Por lo que, "la lucha contra la pobreza" implica establecer criterios comunes que se reflejen en metas medibles y "alcanzables", que permitan tomar decisiones en cuanto a la viabilidad de programas y proyectos.

Esta acción del Estado es lo que se conoce como política social. Según Giraldo (2016), la política social abarca distintos marcos institucionales como el sistema de protección social, las políticas sectoriales, entre otros. Hernández et al. (2021) in dican que la política social, como respuesta del Estado a la pobreza, obedece a un proceso de acciones o inacciones, acuerdos e instrumentos para evitar o resolver situaciones problemáticas. Como, por ejemplo, dirigir los recursos públicos hacia los más pobres, mediante el acceso a los servicios de salud, trabajo, educación, etc., valiéndose para esto de la focalización del gasto público en programas y proyectos.

En este contexto, los PTM se han convertido en una de las principales herra mientas de focalización del gasto en los países de América Latina. Estos progra mas son instrumentos de los sistemas de protección social en la lucha contra la pobreza presentados por primera vez en el simposio "Poverty and Adjustment" realizado en 1988 por el Banco Mundial (BM) , los cuales no se fundamentan en una rama de la economía como tal, sino que combinan la concepción de la pobreza de Amartya Sen, el concepto del capital humano aplicado al desarrollo, la doctrina del manejo social del riesgo y por último, la idea de focalización de la asistencia (Ayola-Betancourt, 2018).

De acuerdo con Arnold et al. (2011), los PTM se sustentan principalmente en la premisa de que los hogares con bajos ingresos tendrían dificultades para suplir sus gastos esenciales en alimentación, educación y atención médica. De ahí que las transferencias monetarias, como un complemento al ingreso de las familias, ayudarían a suplir sus gastos y reducir su vulnerabilidad aumentando su capacidad de consumo a corto plazo y contribuyendo a la formación de capital a largo plazo.

Inicialmente enfocados en la niñez, hoy en día los PTM abarcan distintos grupos etarios en condición de pobreza o vulnerabilidad, por lo que son altamente focali zados con el fin de determinar quiénes están en mayor condición de pobreza1. De acuerdo con Giraldo (2009), este criterio se aplica porque existe una restricción de recursos públicos, y la focalización permite economizarlos en la medida en que reduce los errores de inclusión, lo cual es considerado de vital importancia para los impulsores de estas políticas, pues permite la eficiencia en la asignación del gasto público a fin de mantener una situación fiscal sostenible.

Asimismo, el diseño inicial de estos programas implicaba la condicionalidad de los recursos al cumplimiento de compromisos por parte de los beneficiarios; sin embargo, hoy en día existen programas que no requieren el cumplimiento de ningún compromiso. Por lo tanto, se distinguen dos tipos de programas: los pro gramas de transferencias monetarias condicionadas (PTMC) y los programas de transferencias monetarias no condicionadas (PTMNC). El surgimiento de las PTM-NC, especialmente en países de África y de Asia, ha permitido realizar estudios sobre el impacto de estas dos formas de programas. En muchas ocasiones se ha concluido que la condicionalidad no parece importar en los resultados.

Banerjee y Duflo (2012) explican que la indiferencia en los resultados entre los PTMC y los PTMNC podría estar relacionada con los ingresos iniciales de los be neficiarios. En tanto en cuanto las transferencias monetarias permiten salir de la extrema pobreza, se abre el espacio para una perspectiva de vida a largo plazo, y la condicionalidad no tiene un efecto en decisiones como enviar a un hijo a la escuela. Los autores destacan que este resultado es importante ya que, si los in gresos desempeñan un papel decisivo en cuestiones como la educación, dejar que el mercado actúe por sí solo no generará los resultados esperados, a menos que las diferencias de ingresos desaparezcan por completo. Por lo tanto, para lograr un resultado socialmente eficiente es necesaria la intervención del lado de la oferta, de modo tal que haga que servicios como el de la educación sean más accesibles y económicos (Banerjee y Duflo, 2012).

Asimismo, estos autores destacan que, con la proliferación de los PTM alrede dor del mundo, el seguimiento y la evaluación de dichos programas se volvieron vitales para su supervivencia. En México, Santiago Levy, impulsor de PROGRESA, llevó a cabo una serie de pruebas en pueblos seleccionados al azar, que mostraron resultados exitosos. Esto dio lugar a la evaluación de impacto basada en ensayos aleatorios como forma de calificar dichos programas (Banerjee y Duflo, 2012).

Algunas de las evaluaciones realizadas alrededor del mundo han mostrado re sultados efectivos de los PTM sobre otros programas, como las transacciones en especie, ya que estos poseen ventajas costo-beneficio. De acuerdo con Cuervo y Rodríguez (2020), "las transferencias monetarias han demostrado ajustarse mejor a las necesidades y preferencias de los beneficiarios. Las transferencias en es pecie se tornan rígidas y no necesariamente suplen las necesidades del contexto específico de cada hogar" (p. 3).

Para Arnold et al. (2011), existen algunos resultados destacables de estos programas y potencialmente generalizables, que muestran que las transferen cias monetarias han contribuido a aumentar el consumo per cápita y reducir la profundidad de la pobreza, es decir, la brecha de pobreza. Los autores desta can los datos de algunos PTMNC en Brasil y Sudáfrica, donde la probabilidad de pobreza se redujo un 18 % y un 12.5 %, respectivamente. También resaltan los efectos positivos sobre la educación en Bangladesh y Etiopía, y sobre la ali mentación y la nutrición en prácticamente todos los programas implementados alrededor del mundo.

Sin embargo, los autores destacan que los resultados a largo plazo sobre la sa lud y la educación han sido menos exitosos. Por lo tanto, las transferencias mone tarias pueden ayudar a los pobres a superar las barreras del lado de la demanda, pero no pueden resolver los problemas del lado de la oferta. Así que las transferen cias de efectivo deben complementarse con estrategias sectoriales para mejorar la calidad de los servicios (Arnold et al., 2011).

En Colombia, la primera evaluación de impacto sobre el programa Familias en Acción fue realizada por el Departamento Nacional de Planeación (DNP) en cola boración con el Banco Mundial y el Banco Interamericano de Desarrollo. Esta se efectuó en tres rondas 2002, 2003 y 2006, con datos panel para 122 municipios a través del método de diferencias en diferencias (DD). Los principales resultados mostraron efectos positivos en la tasa de asistencia escolar de aproximadamente 5 puntos en zonas urbanas y 7 en zonas rurales, efectos positivos en la nutrición y el consumo, y en cuanto a la pobreza, una reducción de la incidencia del 17 % en zonas urbanas y del 5 % en el área rural (Departamento Nacional de Planeación [DNP], 2008).

Asimismo, los estudios de (Attanasio et al., 2010, 2021; Attanasio y Mesnard, 2005) muestran efectos positivos sobre el consumo de los niños y la asistencia escolar, sobre todo para mujeres. En particular, las evaluaciones de impacto sobre Familias en Acción han mostrado efectos positivos en los aspectos relacionados con la salud infantil (O. P. Attanasio et al., 2015; Lopez-Arana et al., 2016), las tasas de matrícula, acumulación de más años de escolaridad, disminución de las tasas de trabajo infantil (Villa, 2018). Y aspectos derivados de la mayor cobertura educativa como la disminución del embarazo adolescente (Cortés et al., 2016).

Sin embargo, según Tassara et al. (2015), estos efectos no continúan una vez que se termina el programa, esto es, cuando los jóvenes alcanzan la mayoría de edad. Para los mismos autores esto implica una falta de articulación entre los PTM y el sistema de protección social, pues no existen condiciones de salida claras que estén asociadas al cumplimiento de objetivos, sino más bien a las limitaciones fi nancieras del programa. Además, no hay reglas de transición para los jóvenes que salen de Familias en Acción pero que continúan en condición de pobreza (Tassara et al., 2015).

Una mala estrategia de salida de los programas y la falta de reglas de transición pueden generar un retroceso hacia la condición de pobreza, pero la falta de límites de permanencia aumenta el riesgo de dependencia. Por lo tanto, un buen progra ma debe conciliar estas dos preocupaciones. De acuerdo con Paes-Sousa et al. (2013), una estrategia efectiva de salida debe promover la independencia sostenible de las familias beneficiarias a través de una mayor capacidad de generación de ingresos, ya que, de lo contrario, existe un alto riesgo de reincidir en la pobreza una vez que se pierde el beneficio.

En este sentido, muchos gobiernos en América Latina han puesto en marcha políticas complementarias dirigidas a generar ingresos y promover la inserción productiva y laboral. En Colombia se encuentra la Red Unidos, la cual fue dise ñada como un complemento a los PTM. A través de esta iniciativa no se entregan beneficios directos en efectivo o en especie, sino que esta se integra con una mul tiplicidad de programas complementarios que promueven la asistencia a cursos de formación en habilidades para el trabajo, capacitación en el sector productivo (especialmente en las áreas rurales), entre otros. La Red Unidos no maneja inscrip ciones y se enfoca en la población en situación de pobreza extrema, por lo que no todos los beneficiarios de los PTM están cubiertos por esta iniciativa. De acuerdo con Tassara et al. (2015), a diferencia de la mayoría de los PTM, la Red Unidos con templa estrategias de salida basadas en objetivos, especialmente en la graduación de las familias en indigencia seleccionadas dentro de un plazo estipulado.

En el caso de Colombia Mayor, Hessel et al. (2018) señalan mejoras entre los be neficiarios en aspectos de salud, como una disminución en las hospitalizaciones y menos reportes de mala salud, destacando estas mejoras, en particular, en los hom bres. Asimismo, Pfutze y Rodríguez Castelan (2015), empleando el método de varia bles instrumentales, encuentran que la participación laboral de los beneficiarios del programa es más alta, especialmente en el caso de los hombres de 60 años.

Finalmente, según muchos autores, a pesar de los esfuerzos por convertir los PTM en un puente hacia la generación autónoma de ingresos que asegure la salida sostenible de la pobreza, esta sigue siendo su principal debilidad. La CEPAL (2021) indica que programas como Familias en Acción y Colombia Mayor demuestran un impacto positivo de las transferencias en la formación de capital humano y el empoderamiento individual. No obstante, su efecto es limitado en la reducción de la pobreza monetaria debido al monto reducido de los recursos, lo que impide la acu mulación de ahorros a largo plazo y aumentos significativos del consumo.

Con la crisis económica de los años 80 se produjo un notable incremento en los niveles de pobreza en la región. A partir de los años 90 la lucha contra la pobreza y la reducción de las desigualdades sociales se convirtieron en prioridades políticas a nivel mundial, tal como quedó consagrado en declaraciones como los Objetivos del Milenio. En el caso de Colombia, con la promulgación de la Constitución de 1991 se estableció la seguridad social como un servicio público de carácter obligatorio, bajo los principios de eficiencia, universalidad y solidaridad (Tassara et al., 2015).

En este contexto se adoptaron los programas de transferencias directas como es trategia para combatir la pobreza. Los primeros programas se enfocaban más en la cofinanciación de proyectos en los municipios más pobres. Sin embargo, con la crisis de 1997 se cambió la visión y se dio paso a programas focalizados según los criterios establecidos por el Sisbén, dirigidos a la unidad familiar u hogar. Estos programas se asemejaban más a los implementados en países como México y Brasil, que habían demostrado ser efectivos en la reducción de la pobreza. Dentro de los primeros pro gramas se encontraban Familias en Acción, Jóvenes en Acción y Empleo en Acción.

Para el año 2022 Colombia contaba con 19 programas nacionales a cargo de doce entidades. Sin embargo, de los programas que se concentran en trasferencias monetarias se encarga el Departamento de Prosperidad Social (DPS), el cual administra una tercera parte de los programas. De acuerdo con el informe de ren dición de cuentas del DPS, en el 2021 el Departamento tenía cinco programas de transferencias monetarias (PTM), de los cuales dos son programas de transferen cias monetarias condicionadas (PTMC) y tres de programas de transferencias mo netarias no condicionadas (PTMNC).

Dentro de los primeros, se encuentran los programas de Familias en Acción y Jóvenes en Acción, cuyos incentivos están supeditados al cumplimiento de com promisos, y dentro de los segundos están: Compensación del Impuesto Sobre las Ventas (IVA), Protección Social al Adulto Mayor - Colombia Mayor e Ingreso Soli dario, este último creado como respuesta a la emergencia sanitaria por COVID-19, que brindan apoyo económico a través de subsidios de carácter monetario directo a los hogares beneficiarios a los cuales no se les exige compromisos de correspon sabilidad (Departamento Administrativo para la Prosperidad Social DPS], 2022).

Estos programas comparten el mismo objetivo de disminución de la pobreza y son muy similares operativamente. Sin embargo, dichos programas se enfocan en grupos diferentes de población y difieren en su periodicidad y monto de las trans ferencias. De acuerdo con Acosta et al. (2023), aunque los montos no son compa rables, como porcentaje de la línea de pobreza para 2021 las transferencias per cápita mensual más altas corresponden al programa de Ingreso Solidario con un 58.47 %, seguido de Jóvenes en Acción con 56.38 %, mientras que en el caso de Colombia Mayor representa un 22 % y Familias en Acción un 12.9 %.

Estos montos son inferiores a línea la de pobreza extrema y corresponden ape nas a una parte del ingreso necesario para que una familia no permanezca en condición de pobreza. Por lo que el debate alrededor del monto sigue siendo una cuestión no resuelta. Un monto muy bajo se puede convertir en una ayuda asistencial de escaso impacto, mientras que montos muy elevados pueden limitar la cobertura y entrar en conflicto con la situación fiscal del país. Además, los críticos de los PTM argumentan que los pagos en efectivo pueden desincentivar el trabajo y el esfuerzo individual.

Por otra parte, la inversión en estos programas representa una parte importante del presupuesto de los países. En Colombia, de acuerdo con datos de la CEPAL, la inversión en el sistema de protección social como porcentaje del PIB se encuentra alrededor del 5 % y el 7 % entre 2013 y 2021, este porcentaje abarca distintos programas y prestación de servicios. En cuanto a lo que se refiere exclusivamen te a los programas de transferencias monetarias, según cálculos de Acosta et al. (2023) representaba menos de un 1 % hasta el 2020. En general, Colombia sigue una tendencia más o menos similar a América Latina, con un crecimiento apreciable desde el año 2000 hasta el 2010, y una disminución desde el 2015. Sin embargo, como se observa en la Figura 1, debido a la pandemia en el año 2020 se aumentó en más de tres veces. Este incremento obedece sobre todo a los giros extraordinarios hechos por los programas vigentes y a la creación del programa Ingreso Solidario.

Ahora bien, dado que este documento se centra en el impacto de los programas Familias en Acción y Colombia Mayor, a continuación, se profundizará un poco más en la evolución de estos.

Familias en Acción fue creado en el año 2000, se esperaba que fuera temporal y ayudara a mitigar los efectos de la crisis hipotecaria de finales de 1990. En sus ini cios estaba dirigido solamente a los municipios rurales más pequeños del país. Sin embargo, a partir de 2007 se expandió a centros urbanos y municipios de más de cien mil habitantes y desde la Ley 1532 de 2012 es de cobertura nacional. Familias en Acción fue diseñado como una transferencia periódica que busca complemen tar los ingresos de los hogares en situación de pobreza con el objetivo de fomentar la formación de capital humano. Por ello, sus pagos están restringidos según la edad de los niños y adolescentes, y dependen de la asistencia escolar y del cum plimento de controles de salud durante la primera infancia (Acosta et al., 2023). La población objetivo de este programa son los hogares con integrantes menores de 18 años y en situación de vulnerabilidad como pobreza extrema, desplazamiento forzado y pertenencia a comunidades indígenas (DPS, 2022). Según datos del DPS, durante 2021 el programa tuvo 2.128.960 familias beneficiadas.

Por su parte, Colombia Mayor es un plan de pensiones no contributivas creado en el año 2003 y cuyo objeto es mejorar las condiciones de vida de las personas mayores que viven en pobreza extrema y sin acceso a otras formas de pensión, en este sentido uno de sus criterios de elegibilidad es la edad mínima que debe ser tres años por debajo de la edad de jubilación. Además, la condición de vulnerabi lidad se toma de acuerdo con la clasificación del Sisbén, la cual debe ser estrato 1 o 2. Finalmente, los beneficiarios no deben demostrar ingresos superiores a medio salario mínimo y el ingreso total del hogar no puede superar el salario mínimo al mes (DPS, 2022). Según el DPS, en 2021 Colombia Mayor llegó a 1.722.334 adul tos mayores.

Teniendo en cuenta los datos de la Encuesta de Calidad de Vida (ECV), en la Fi gura 2 se observa una progresiva disminución en la cantidad de hogares que tienen acceso a Familias en Acción entre el 2013 y el 2020, en el caso de Colombia Mayor se observa una tendencia más estable entre el 5 % y el 7 %. Asimismo, se destaca que en el 2020 otros subsidios aumentaron considerablemente el número de be neficiarios debido a la creación del programa de Ingreso Solidario, que cubrió una gran parte de la población en edad productiva convirtiéndose en el programa con más beneficiarios.

También vale la pena aclarar que, aunque la figura muestra una fuerte dismi nución en el año 2017, se debe tener en cuenta que para ese año la ECV solo recolectó información correspondiente a las cabeceras municipales, por lo que la disminución no es tan acentuada. Para el caso de Familias en Acción, si se omite el mismo año se observa que la reducción es aproximadamente de un 1 a un 2 % por año. La disminución gradual de los beneficiarios de Familias en Acción se puede deber tanto a la reducción de la pobreza como al cambio demográfico, la pirámide poblacional de Colombia se ha hecho más estrecha en su base en los últimos años por lo que la población objetivo del programa (menores de edad) se ha disminuido. Asimismo, la cantidad de hijos por hogar ha tendido a ser cada vez menor.

Finalmente, es importante mencionar que con el nuevo Gobierno (para el perio do 2022-2026), se esperan cambios en los PTM. En el Plan Nacional de Desarrollo (PND), el artículo 364 otorga facultades extraordinarias para que en el término de 6 meses después de la aprobación del PND "se expida normas con fuerza de ley para modificar los programas de Familias y Jóvenes en Acción, e incorporarlos al Sistema de Transferencias de que trata el artículo 65 de la presente ley" (DNP, 2023, "Título IV: otras disposiciones", párr. 15).

Asimismo, en el artículo 66 se contempla la creación del programa Renta Ciuda dana, el cual tiene como finalidad armonizar los PTM condicionados y no condicio nados a cargo del DPS. Este programa ya entró en funcionamiento desde el 29 de abril de 2023, para lo cual el DPS está adelantando una fase denominada "Tránsito a la Renta Ciudadana" a través de Familias en Acción, lo que implica que, con el tiempo, este último desaparecería igualmente en el caso de Ingreso Solidario; el cual finalizo en diciembre de 2022 y una parte de sus beneficiarios pasarían al pro grama Renta Ciudadana. En cuanto a Jóvenes en Acción y Colombia Mayor, hasta el momento no tienen novedades.

La principal diferencia entre Renta Ciudadana y los programas vigentes sería el monto, el cual podría ascender hasta 500.000 pesos, dependiendo de las con diciones del hogar. La premisa del Gobierno es que se busca acabar con la ayuda asistencialista, por lo cual se necesitan transferencias que superen la línea de po breza, que den autonomía a los ciudadanos y permitan la acumulación efectiva de capital. Dicho programa conserva los criterios de focalización y será de carácter condicional. Adicionalmente, el PND también contempla cambios en la focalización mediante la creación del Registro Universal de Ingresos (RUI), que se conver tirá en el instrumento de focalización de los subsidios, programas y políticas.

Se utilizan los datos para siete años (2013-2020) recolectados por el Depar tamento Nacional de Estadística (DANE) en la Encuesta de Calidad de Vida (ECV) y los microdatos del IPM. La información recolectada a través de la ECV permite identificar condiciones de vida de los hogares y los individuos en cuanto a vivien da, fuerza de trabajo, salud, educación, entre otras. Asimismo, la ECV es el insumo utilizado por el DANE para el cálculo del IPM.

Para el tratamiento de los datos se limita la muestra a los hogares que tienen al menos un individuo potencialmente elegible en los respectivos programas en fun ción de la edad. En caso de Familias en Acción, personas menores de edad, y para Adulto Mayor, mujeres de 54 años o más y hombres de 59 años o más. Asimismo, el análisis se divide en dos periodos: de 2013 a 2019 y el año 2020 se analizará solo, teniendo en cuenta que en dicho año se dio la pandemia por COVID-19 y sus resultados se desean observar de manera separada.

La evaluación de impacto es una metodología que busca conocer la diferencia en una o más variables entre un grupo de beneficiarios de un programa social (trata miento) y un grupo de individuos que no participaron (control) pero que pueden ser potencialmente elegibles (Cardona Arias, 2020). Dado que el efecto sobre el grupo de control no se puede observar a través de los registros, este es completamente hipotético. Este resultado hipotético es lo que se conoce como contrafactual (Bernal y Peña, 2011). En este sentido, la fiabilidad de la evaluación de impacto implica la correcta estimación de escenarios contrafactuales, pues la calidad del análisis depende en gran medida de la comparabilidad del grupo de tratamiento y el grupo de control. En el caso de un tratamiento binario, el indicador de tratamiento denominado D i, es igual a 1, si el individuo i recibe el tratamiento y 0, si no lo recibe. Ahora, el efecto del tratamiento o impacto del programa se escribe como

Donde y t (1) es la variable resultado, si el individuo i es tratado, y y t (0) es la va riable resultado, si el individuo i no es tratado. Como se mencionó anteriormente, el efecto individual del tratamiento r no se puede obtener, solamente el efecto medio. Este efecto se estima mediante algunos parámetros, los dos más comunes en la literatura son el efecto medio del tratamiento en la población (ATE) y el efecto medio del tratamiento sobre los tratados (ATT). El primero viene dado por:

Caliendo y Kopeinig (2008) manifiestan que el parámetro ATE responde a la pre gunta: "¿Cuál sería el efecto esperado sobre el resultado si la población fuera asig nada aleatoriamente al tratamiento?" Algunos autores destacan que este paráme tro no es de mayor interés para los hacedores de política pública, ya que incluye el efecto sobre personas para las que el programa no estaba pensado.

En cambio, el parámetro ATT es más relevante, ya que se centra explícitamente en los efectos sobre aquellos a quienes realmente está destinado el programa. Este parámetro se enfoca directamente en los participantes del tratamiento y de termina la ganancia bruta obtenida del programa, proporcionando información so bre si este tiene éxito o no (Caliendo y Kopeinig, 2008). Este viene dado por:

Existen distintas aproximaciones metodológicas para llevar a cabo la evaluación de impacto de un programa, cada una tiene diferentes supuestos y maneras de resolver el problema del sesgo en la estimación. Estos marcos se refieren a los di seños experimentales, cuasiexperimentales y los no experimentales. Teniendo en cuenta la información de la que se dispone, en este trabajo se utilizará un diseño de tipo cuasiexperimental. La principal limitación de este es que no permite resol ver totalmente el sesgo de selección, pero es una manera eficiente de aproximarse al problema por estudiar cuando no es posible aplicar métodos experimentales.

Dentro de los diseños cuasiexperimentales existe una variedad de metodolo gías. En este trabajo se usará el método de emparejamiento PSM, el cual es un modelo probabilístico que consiste en emparejar a un individuo tratado con otro no tratado pero que posee una probabilidad igual (o muy parecida) de haber sido tratado, es decir, de participar en el programa dada una serie de características observables.

La implementación del PSM requiere de muestras grandes y de una cantidad de variables que recojan características relevantes tanto para los tratados como para los no tratados. Según Bernai y Peña (2011), el primer paso para calcular un PSM consiste en estimar la probabilidad de participación P(X) ya sea mediante un mo delo probit o logit. La cual se estima de acuerdo con la siguiente ecuación.

Donde D corresponde al tratamiento, el cual toma el valor de 1 si participa y 0 si no participa, X ¡ corresponde al vector de variables que influyen en la probabi lidad de ser tratado y ε es el término de error. Luego, los valores pronosticados se utilizan para generar el puntaje de propensión (propensity) de cada individuo.

Esto permite definir la existencia de un soporte común, los individuos fuera del soporte no se utilizan para realizar el emparejamiento, de esta manera se espera cumplir el supuesto de independencia condicional y controlar el potencial sesgo de selección.

Después de restringir la muestra al soporte común, se procede a emparejar las unidades no tratadas con las tratadas utilizando el puntaje de propensión como criterio. Para determinar qué puntajes son comparables, se emplea un algoritmo de emparejamiento. Los algoritmos más utilizados son los siguientes: i) empareja miento por la probabilidad de participación del vecino más cercano: en este enfo que cada unidad tratada se empareja con el grupo de control que posee el punta je de propensión más cercano; ii) emparejamiento por la máxima distancia entre probabilidades o "radius": este método implica imponer una distancia máxima o aceptable para realizar el emparejamiento entre las unidades tratadas y no tratadas; iii) emparejamiento por Kernel: en este caso, se utilizan las medias pondera das de los no participantes para hacer el emparejamiento.

Una vez completado el emparejamiento, se estima el efecto del programa. Si guiendo a Bernal y Peña (2011), si se cumplen los supuestos de independencia condicional y la condición de soporte común, el estimador del efecto promedio del programa sobre los tratados de PSM estaría dado por:

Donde E p(x)|D=1 es el valor esperado con respecto a la probabilidad de parti cipación P(X). De esta forma, el PSM es simplemente la diferencia media en las variables resultado entre el grupo de tratados y el de control dentro del soporte común (Bernal y Peña, 2011).

En la siguiente tabla se describen las variables que se utilizan para la estimación en cada uno de los programas.

De acuerdo con las cifras de la ECV, un total de 2.361.438 hogares se encon traban en situación de pobreza multidimensional en el año 2020. Durante la tota lidad del periodo analizado se observa una disminución progresiva del IPM hasta aproximadamente el año 2017, cuando se presenta un aumento, y antes de que se recupere completamente vuelve a incrementarse en el año 2020 como conse cuencia del COVID-19, como se observa en la Figura 3. Vale la pena resaltar que la mayor parte del aumento se dio en el área rural, asimismo, la tendencia observada a lo largo del periodo muestra una brecha grande entre la incidencia de la pobreza en área urbana frente a la rural, con una diferencia que supera los 20 puntos en algunos años.

Con el inicio de la pandemia, varios estudios estimaban un retroceso en los avances en movilidad social y reducción de la pobreza, debido a la pérdida de in gresos de las familias por las medidas de aislamiento preventivo obligatorio, moti vo por el cual las medidas de protección a las familias pobres eran indispensables. El Gobierno nacional extendió los canales de protección de los PTM a través de giros extraordinarios de los programas existentes, la ampliación del alcance de Colombia Mayor y la creación del programa Ingreso Solidario, reduciendo de esta manera el impacto de la pérdida de ingresos.

De acuerdo con los cálculos del Misterio de Hacienda presentados en el Marco Fiscal de Mediano Plazo del año 2020, el impacto en la pérdida de ingresos se vio reducido considerablemente en los hogares con transferencias monetarias y subsidios extraordinarios; vale aclarar que en los deciles de ingreso más bajo se amortiguó la caída hasta en un 48 % (Ministerio de Hacienda y Crédito Público [MHCP], 2020).

Sin embargo, en cuanto a la pobreza multidimensional se debe resaltar que as pectos como el acceso a educación, a servicios sanitarios y al empleo formal se afectaron fuertemente, lo que implicó un deterioro en los indicadores de salud, educación y trabajo del IPM. Precisamente, una vez se salió de la pandemia se observa un avance en el índice, situación que, de acuerdo con el DANE, está re lacionada con el indicador de asistencia escolar, el cual se recuperó una vez se volvió a la presencialidad. Si se observa el IPM de 2022, se puede apreciar una disminución importante frente al 2020, la cual, según el DANE, implicó la salida de 971.000 personas de la condición de pobreza multidimensional (DANE, 2023).

Esta mejora en el IPM se debe, en parte, a los PTM. Sin embargo, si se observan aquellos hogares en condición de pobreza multidimensional y que son beneficia rios de algún PTM, se evidencia que existe una parte importante que aun recibien do ayudas continúa en condición de pobreza. De acuerdo con estimaciones del DANE en el año 2020, de los hogares en pobreza multidimensional, un 28. 4% no recibía ningún tipo de ayuda, mientras que de aquellos que accedían a Familias en Acción, un 12.6 % aún permanecía en esta condición, y un 9.4 % de Colombia Mayor continuaba en esta condición (DANE, 2020).

Asimismo, respecto a los individuos identificados como en pobreza multidimen sional de acuerdo con los datos de la ECV, más de un 50 % no se encuentra cu bierto por ningún PTM. En la Figura 4 se evidencia que, de los hogares en pobreza multidimensional, cerca del 25 % recibía Familias en Acción en el año 2020 y un 18 % Colombia Mayor. Esto es una situación en cierto sentido preocupante, pues como estos programas están concebidos para cubrir a la población más pobre, se esperaría

o es deseable

que la población identificada como pobre sea cubierta en su mayoría antes que otros grupos.

Aunque los datos de la ECV no necesariamente se corresponden con los datos oficiales y se puede estar subestimando los beneficiarios de programas de trans ferencias, varios estudios han encontrado que la distribución de los usuarios de los programas no se concentra necesariamente en la población que sufre más priva ciones. Asimismo, el CONPES 3877 identificó que, aunque el Sisbén y el IPM com parten un enfoque estándar de vida, su evolución muestra trayectorias opuestas (CONPES, 2016). Esto resalta la importancia de revisar los fallos en los sistemas de focalización asociados con la inclusión de población que no cumple los requisitos y la exclusión de población vulnerable.

De acuerdo con dicho documento CONPES, el Sisbén III poseía básicamente dos problemas: por un lado, su enfoque y, por otro, la calidad de la información. En cuanto a su enfoque, la principal crítica es que su metodología se relaciona exclu sivamente con el estándar de vida de los hogares asociado a la tenencia de bienes y características del hogar, y excluye de manera explícita la capacidad de genera ción de ingresos. El otro aspecto tiene que ver con la desactualización y manipu lación de la información explicada por falencias en la recolección y verificación de la información (CONPES, 2016). Asimismo, se deben resaltar los fenómenos de co rrupción asociados con la delegación a las alcaldías del levantamiento de la infor mación, como son la inclusión o falseamiento de la información de simpatizantes políticos, y la existencia de problemas técnicos asociados a la falta de capacidad de algunas alcaldías para levantar y registrar la información de manera adecuada.

González (2023) dice que el Sisbén IV resuelve el problema del enfoque, pues cambia la perspectiva incluyendo de manera implícita el ingreso, lo que contri buiría a corregir errores de focalización de las anteriores versiones. Aunque no se pueden exagerar sus alcances, pues aún quedan problemas relacionados con el levantamiento y verificación de la información que son más complicados de resol ver, puesto que tienen que ver con fenómenos de falseo de información difíciles de verificar.

En primer lugar, se realiza la estimación de la probabilidad de participación tan to para Familias en Acción como para Adulto Mayor, incluyendo aquellas variables relacionadas con la elegibilidad y con la variable resultado (IPM). La estimación se hizo mediante un modelo de probabilidad probit. En la Tabla 2 se presentan los resultados obtenidos para Colombia Mayor y en la Tabla 3 para Familias en Acción.

Los resultados de la Tabla 2 muestran que las variables son significativas para estimar la probabilidad de participación en el programa Colombia Mayor. Se ob serva que, a medida que mejoren las condiciones asociadas al índice de vivienda, las probabilidades de participar en este programa se reducen. Además, cuando el jefe de hogar está ocupado, la probabilidad de ingresar al programa también disminuye. Por otro lado, los hogares más grandes, es decir, aquellos con mayor cantidad de personas, tienen más probabilidades de tener al menos un miembro seleccionado para participar. De manera similar, tener una discapacidad y vivir en una vivienda que no es propia también aumenta las probabilidades de ser elegido para participar en Colombia Mayor.

En el caso de Familias en Acción, en la Tabla 3 se observa que contar con mejo res condiciones según el índice de vivienda reduce las probabilidades de participar en el programa. Del mismo modo, tener una vivienda propia y un nivel educativo más alto por parte del jefe de hogar también disminuye las probabilidades de per tenecer al programa. Por otro lado, la educación de la madre y una alta razón de dependencia aumentan las probabilidades de ser seleccionado para participar en el programa.

Dada la estimación de las probabilidades de participación, se procede a evaluar un PSM incluyendo las variables utilizadas anteriormente y la probabilidad de par ticipación calculada, con el fin de determinar un soporte común entre los indivi duos tratados y los no tratados. En las figuras 4 y 5 se presentan de manera gráfica los soportes calculados en los que se observa un soporte común suficiente para realizar las regresiones.

Asimismo, se comprueba la calidad del emparejamiento de dos maneras. Pri mero, se calcula un modelo probit controlando por la probabilidad predicha. Se es pera que las características asociadas a los individuos no sean significativas (Bernal & Peña, 2011). Segundo, se realiza un test de desequilibrio de covariables para verificar el balance, basado en dos indicadores. Por un lado, se comprueba que la diferencia de las medias (p-valor) asociada a las variables sea significativa única mente para los no emparejados. Por otro lado, se verifica que haya una reducción del sesgo después del emparejamiento y que este sea inferior al 5 %. Las pruebas realizadas arrojan los resultados esperados, lo que indica la calidad del empare jamiento. Los detalles y resultados de estas pruebas se presentan en el Anexo 2.

Finalmente, se estima el impacto sobre la variable resultado de pobreza multidi mensional para los programas Colombia Mayor y Familias en Acción. En las tablas 4 y 5 se presenta el efecto estimado mediante tres métodos de emparejamiento usualmente utilizados en el PSM: el K-nearest-neighborhood (KNN) con uno y con diez vecinos, el Kernel y, por último, el método de radius.

Los resultados para Colombia Mayor muestran un efecto significativo sobre los tratados, es decir, sobre los participantes, de entre un 7.5 % y 8.5 %, dependiendo del método de emparejamiento tanto para el periodo de 2013-2019 como para el año 2020.

En el caso de Familias en Acción, se obtiene un efecto significativo de entre un 5.4 % y un 5.8 % para el periodo 2013-2019 y de un 5 % a un 5.4 % para el año 2020, dependiendo del método de emparejamiento. La incidencia positiva de es tos programas en el IPM tiene mucho que ver con el hecho de que pertenecer en ellos afecta directamente varios indicadores del índice. Por ejemplo, pertenecer a cualquiera de los dos programas implica estar cubierto por el régimen subsidiado de salud, lo que mejora el indicador de salud; el carácter condicional de pertenecer a Familias e Acción implica el acceso universal a servicios sociales en el ámbito de la educación, la salud y la nutrición de los niños, por lo que el cumplimiento de compromisos impacta directamente los indicadores de condiciones educativas y condiciones de la niñez y la juventud.

Por otro lado, se observa que el efecto entre el periodo 2013-2019 y el 2020 no varía mucho. Esto se debe a que, a diferencia de los ingresos, las variables multidimensionales son más difíciles de influenciar mediante una transferencia adicional de dinero, incluso en épocas de crisis. El cambio en componentes del IPM, como las condiciones de vivienda o el empleo informal, e incluso las mejoras educativas en el núcleo familiar, suelen tardar años en manifestarse. Por lo tanto, el impacto de los PTM puede ser similar a lo largo de un periodo prolongado.

Los resultados positivos de Colombia Mayor destacan la importancia de estos programas como estrategia para lograr un envejecimiento de la población en con dición de pobreza más digno. Asimismo, como indican Hessel et al. (2018), los programas de pensiones no contributivas pueden ayudar a reducir los costes sa nitarios asociados al envejecimiento de la población. Sin embargo, no son garantía de la reducción de la pobreza, sobre todo para los hogares pertenecientes a las poblaciones más alejadas y que cuentan con carencia de acceso a los servicios básicos.

Por tanto, el simple hecho de transferir dinero en efectivo no implica automá ticamente la reducción de la pobreza. Es necesario garantizar el acceso y la cali dad de servicios básicos como el saneamiento, la atención médica y la educación. Como se muestra en la Figura 3, la mayoría de los hogares en condiciones de po breza multidimensional se concentran en los centros poblados y en zonas rurales dispersas. Esto se debe, en parte, a las desigualdades existentes y a la limitada oferta de servicios. Estas dificultades no solo obstaculizan la implementación de los programas, sino que también complican el cumplimiento de los compromisos por parte de los beneficiarios.

Por ejemplo, en el caso de Familias en Acción, un hogar beneficiario puede per der el apoyo debido al incumplimiento de los compromisos. Sin embargo, muchas veces este incumplimiento no se debe a la falta de voluntad de los beneficiarios, sino a las dificultades que enfrentan para acceder a servicios como la asistencia escolar en lugares donde los centros educativos se encuentran muy alejados. Por lo que, debería analizarse con más cuidado si el incumplimiento de los compromi sos constituye más una señal de alerta sobre las condiciones del hogar que una razón para excluirlos del programa.

Por eso, si bien los programas como Colombia Mayor y Familias en Acción tienen un impacto significativo en la reducción del IPM en Colombia, existen aspectos por mejorar relacionados con: i) la focalización, a fin de reducir los errores de inclusión y exclusión, así como la necesidad de un control en los sistemas de recolección de información para reducir el riesgo de clientelismo político; ii) mejoramiento de la oferta de servicios básicos relacionada con aspectos de infraestructura y calidad tanto en el sector rural como urbano, para abordar de manera más integral la po breza y mejorar el bienestar de las comunidades más vulnerables; iii) el estable cimiento de nexos efectivos con el mercado laboral y la incorporación productiva, que mejoren la generación de ingresos para evitar la dependencia de los PTM y reduzcan el riesgo de recaer en la pobreza.

Según los resultados obtenidos mediante la estimación del Propensity Score Matching (PSM), se encontró que tanto el programa Colombia Mayor como el pro grama Familias en Acción tienen un impacto significativo en la reducción del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM). Pertenecer a Colombia Mayor se asoció con una disminución aproximada del 7 % en el IPM, mientras que pertenecer a Fami lias en Acción se relacionó con una disminución del IPM en un 5 % en comparación con aquellos que no participan en los mencionados programas.

Sin embargo, el análisis también reveló que los programas de Familias en Acción y Colombia Mayor no necesariamente llegan a la población identificada como en pobreza multidimensional. Según los datos de la Encuesta de Calidad de Vida (ECV), aproximadamente el 60 % de los hogares con un IPM por encima del 33 % no reciben los beneficios de los Programas de Transferencias. Esto ge nera preocupación acerca de la efectividad de los mecanismos de focalización, en este caso el Sisbén, utilizado para identificar y priorizar a los beneficiarios de los PTM. Además, pone de relieve una de las principales críticas a los programas actuales: el clientelismo, asociado a la manipulación de las bases por parte de las alcaldías con fines políticos.

Por otra parte, es importante destacar la existencia de una gran brecha entre el IPM de las áreas urbanas y el de las zonas rurales. Esto indica que aún hay un desafío importante en la prestación de servicios por parte del sector público en las zonas rurales, los cuales son necesarios como complemento a los PTM. Los programas de transferencias monetarias, aunque efectivos en la reducción de la pobreza multidimensional, no pueden abordar por sí solos todas las necesidades y desafíos en especial lo relacionado con la infraestructura de servicios básicos y la calidad de estos.

Finalmente, es importante destacar otro aspecto que ha sido consistentemen te abordado en los estudios relacionados hasta ahora, y se refiere a la dificul tad que enfrentan los PTM para fomentar la generación de ingresos autónomos a largo plazo. Esta limitación impide interrumpir efectivamente la transmisión intergeneracional de la pobreza y aumenta el riesgo de recaída una vez que se termina el beneficio.

El nuevo Plan Nacional de Desarrollo aborda algunos de los anteriores aspectos a través de sus propuestas de reforma a los PTM, como la implementación del programa de Renta Ciudadana y la creación del RUI. Estas iniciativas están pensa das para enfrentar los desafíos actuales y mejorar los resultados de los programas existentes. Sin embargo, es importante tener en cuenta que su efectividad y resul tados solo se podrán evaluar en el futuro, una vez que sean implementados y se realicen los estudios correspondientes.