Informe Final Sisben Iii Cidse.pdf

LABORATORIO URBANO-REGIONAL -CIDSE & DIRECCIÓN DE EXTENSIÓN Y EDUCACIÓN CONTINUA

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017

CARACTERIZACIÓN DE LA POBLACIÓN DE SISBÉN III2017 BENEFICIARIA DE LOS PROGRAMAS MÁS FAMILIAS EN ACCIÓN, SALUD SUBSIDIADA, DE CERO A SIEMPRE Y COLOMBIA MAYOR INFORME FINAL Laboratorio Urbano-Regional (CIDSE) & Dirección de Extensión y Educación Continua

Harvy Vivas Pacheco, Director estudio 2

Investigadores:

Jhon Edwar Hernández Diego Rodríguez Mariaca Hector Fabio Ramírez, Laboratorio Estadísticas Sociales

Asistentes:

María Camila Rebellón Juan Diego Tabares Breiner Peñaranda

Universidad del Valle Centro de Investigaciones y Documentación Socioeconómica, CIDSE Diciembre de 2017

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 CONTENIDO 1.

Introducción ................................................................................................................. 7

2.

Activos, vulnerabilidad y estructura de oportunidades ............................................... 8

3.

Consideraciones conceptuales y metodológicas del SISBÉN III y de los Programas ………………………………………………………………………………………13 3.1.

SISBÉN III ......................................................................................................... 13

3.2 Descripción de los programas sociales.................................................................... 17 3.3 ¿Efectivamente estas políticas han logrado sus objetivos? ..................................... 21 4.

Depuración de la base de datos SISBÉN ................................................................... 25

5.

Análisis descriptivo y exploratorio de los datos ........................................................ 27 5.1 Puntaje SISBÉN por Comuna ................................................................................. 27 5.2 Puntaje SISBÉN por Barrio..................................................................................... 29 5.3 Distribución de programas sociales por Comunas .................................................. 33 5.4 Distribución de programas sociales por conglomerado .......................................... 34 5.5 Identificación de beneficiarios potenciales y Porcentaje de cubrimiento ............... 35 5.6 Identificación de beneficiarios de acuerdo al cumplimiento de criterios de admisión de programas.................................................................................................. 53 5.7 Cantidad de programas por individuo ..................................................................... 61 5.8 Análisis de la distribución de la población beneficiaria por tipología de hogar según conglomerado ................................................................................................................ 62 5.9 Distribución por conglomerados (análisis comparativo de Kernel) ........................ 67

6.

Referencias bibliográficas ......................................................................................... 71

ÍNDICE DE GRÁFICOS Gráfico 1. Dispersión puntaje SISBÉN por comuna ............................................................ 28 Gráfico 2. Distribución de programas por comuna, zona rural y asentamientos informales 33 Gráfico 3. Distribución de programas por conglomerado. ................................................... 35 Gráfico 4. Distribución de beneficiarios potenciales de programas por conglomerado ....... 37 Gráfico 5. Porcentaje de cubrimiento de los programas por conglomerado ........................ 38 Gráfico 6. Identificación de población beneficiarios por cumplimiento de criterio ............. 55

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Gráfico 7. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado CentroNorte ..................................................................................................................................... 63 Gráfico 8. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado Ladera ..... 64 Gráfico 9. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado Oriente .... 65 Gráfico 10. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado Norte-Sur .............................................................................................................................................. 66 Gráfico 11. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado Nororiente .............................................................................................................................................. 67

ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Componentes del Índice SISBÉN III ..................................................................... 16 Tabla 2. Criterios de identificación de la población potencial de programas....................... 36 Tabla 3. Numero de programas por individuo por conglomerado ....................................... 62

ÍNDICE DE RECUADROS Recuadro 1. Nota metodológica sobre la asociación espacial ............................................. 31 Recuadro 2. Breve caracterización de la población menor de seis años ............................ 45 Recuadro 3. Densidad Kernel .............................................................................................. 68

ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Distribución espacial de los puntajes promedio SISBÉN por hogar en Cali por barrio ..................................................................................................................................... 30 Figura 2. Distribución espacial de los porcentajes de cobertura del programa Más Familias en Acción en Cali por comunas ............................................................................................ 40 Figura 3. Distribución espacial de los porcentajes de cobertura del programa de Régimen Subsidiado de Salud en Cali por comunas............................................................................ 41 Figura 4. Distribución espacial de los porcentajes de cobertura del programa Colombia Mayor en Cali por comunas.................................................................................................. 42

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Figura 5. Distribución espacial de los porcentajes de cobertura del programa de Cero a Siempre en Cali por comunas ............................................................................................... 44 Figura 6. Distribución espacial de los beneficiarios efectivos del programa de Régimen subsidiado de salud en Cali por comunas ............................................................................. 56 Figura 7. Distribución espacial de los beneficiarios efectivos del programa Mas Familias en Acción en Cali por comunas ................................................................................................. 58 Figura 8. Distribución espacial de los beneficiarios efectivos del programa Colombia Mayor en Cali por comunas.................................................................................................. 59 Figura 9. Distribución espacial de los beneficiarios efectivos del programa de Cero a Siempre en Cali por comunas ............................................................................................... 61

ÍNDICE DE ANEXOS Anexo 1 Beneficiarios Colombia Mayor por comuna, zona rural, asentamientos informales. .............................................................................................................................................. 73 Anexo 2. Beneficiarios MFA por comuna, zona rural y asentamientos informales. ............ 74 Anexo 3. Beneficiarios Salud Subsidiada por comuna......................................................... 75 Anexo 4. Beneficiarios De Cero a Siempre por comuna ...................................................... 76 Anexo 5. Distribución de la población potencial por Conglomerado .................................. 77 Anexo 6. Porcentaje de Cubrimiento del Programa Cero a Siempre ................................... 77 Anexo 7. Porcentaje de cubrimiento del Régimen Subsidiado ............................................ 77 Anexo 8. Porcentaje de Cubrimiento Más Familias en Acción ............................................ 78 Anexo 9. Porcentaje de Cubrimiento de Colombia Mayor .................................................. 78 Anexo 10. Beneficiarios de Colombia Mayor de acuerdo a cumplimiento de criterios ....... 79 Anexo 11. Beneficiarios Cero a Siempre de acuerdo a cumplimiento de criterios .............. 79 Anexo 12. Beneficiarios Salud Subsidiada de acuerdo a cumplimiento de criterios ........... 79 Anexo 13. Beneficiarios Más Familias en Acción por cumplimiento de criterios ............... 80 Anexo 14. Beneficiarios conglomerado Norte-Sur por tipología de hogar .......................... 80 Anexo 15. Beneficiarios conglomerado Centro-Norte por tipología de hogar .................... 81 Anexo 16. Beneficiarios conglomerado ladera por tipología de hogar ................................ 82 Anexo 17. Beneficiarios conglomerado Oriente por tipología de hogar. ............................. 83

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo 18. Beneficiarios conglomerado Nororiente por tipología de hogar......................... 84 Anexo P1 Análisis exploratorio de datos espaciales - Puntajes promedio por hogar........... 86 Anexo C1 Análisis exploratorio de datos espaciales – Cobertura del programa de Mas Familias en Acción ............................................................................................................... 87 Anexo C2 Análisis exploratorio de datos espaciales – Cobertura del programa de Régimen Subsidiado ............................................................................................................................ 88 Anexo C3 Análisis exploratorio de datos espaciales – Cobertura del programa de Colombia Mayor ................................................................................................................................... 89 Anexo C4 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Cero a Siempre .......................................................................................... 90 Anexo B1 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Régimen Subsidiado .................................................................................. 91 Anexo B2 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Mas Familias en Acción ............................................................................ 92 Anexo B3 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Colombia Mayor ........................................................................................ 93 Anexo B4 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Cero a Siempre .......................................................................................... 94 Anexo K1 Función de densidad de Kernel de la distribución por conglomerados de la población y los beneficiarios efectivos y potenciales del programa de Régimen Subsidiado de Salud ................................................................................................................................ 95 Anexo K2 Función de densidad de Kernel de la distribución por conglomerados de la población y los beneficiarios efectivos y potenciales del programa Colombia Mayor ........ 96 Anexo K3 Función de densidad de Kernel de la distribución por conglomerados de la población y los beneficiarios efectivos y potenciales del programa Más Familias en Acción .............................................................................................................................................. 97 Anexo K4 Función de densidad de Kernel de la distribución por conglomerados de la población y los beneficiarios efectivos y potenciales del programa de Cero a Siempre ...... 98

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 1. Introducción La reducción de la pobreza y la vulnerabilidad de los grupos sociales menos favorecidos ha sido quizá uno de los retos de mayor trascendencia que los gobiernos de América Latina han afrontado bajo la tutela de los organismos internacionales. Desde la década de los noventa, los esfuerzos han sido considerables y, en el caso particular de Latinoamérica, se han presenciado importantes progresos en algunos períodos, mientras que en otros la política pública no ha sopesado con éxito los nuevos escollos que imponen las intervenciones sociales efectivas. Incluso para algunos, se ha presenciado la incapacidad de la política pública para mitigar la pobreza. En esta línea, autores como Katzman argumenta que, si bien se presentaron avances para identificar y cuantificar esta problemática, no se evidenció un desarrollo conceptual paralelo que facilitara el diseño y la implementación de políticas para revertirla. En este escenario, el estudio de la vulnerabilidad emergió como una alternativa que trabaja de manera complementaria con los enfoques de pobreza y distribución del ingreso para comprender las condiciones de “indefensión, inseguridad, exposición a riesgos, shocks y estrés” 1en los hogares pobres, considerando la disponibilidad de recursos y las medidas que toman los hogares para enfrentarlas. (Pizarro, 2001).

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Tomado de Moser 1998

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 2. Activos, vulnerabilidad y estructura de oportunidades

Katzman (1999) plantea la existencia de un desfase entre los requerimientos de acceso de las estructuras de oportunidades que ofrece el mercado, el estado y la sociedad y los activos de los hogares que permitirían aprovechar tales oportunidades2, y que tal situación, puede ser relevante para el diseño de políticas públicas en cuanto se identifiquen las barreras que impiden acumular activos esenciales para aprovechar las oportunidades que brinda cada institución. En este sentido, la apropiación efectiva de recursos marcaría diferencias importantes que en muchos casos contrarrestan los efectos esperados de las políticas de intervención social en ámbitos urbanos y rurales. El marco referencial de este estudio sigue de cerca las consideraciones conceptuales del enfoque de activos-vulnerabilidad y estructura de oportunidades (AVEO) propuesto por Katzman, el cual a su vez se apoya en el “asset vulnerability approach” (trabajado por Moser en 1998) con una distinción fundamental que se refleja en que el AVEO no solo analiza la configuración de activos de las familias y su formas de uso como mecanismo para alterar la condición de vulnerabilidad si no que, incorpora las facilidades (o impedimentos) que pueden ofrecer el mercado, el estado y la sociedad para llegar a dicho estado. En este sentido es importante precisar los conceptos de recursos, activos y estructura de oportunidades con el fin de dilucidar cómo estos elementos interactúan en el enfoque AVEO. En primer lugar, Katzman define los recursos como los bienes que administra un hogar (ya sea tangible o intangible), mientras que los activos son establecidos como el subconjunto de recursos utilizados para aumentar el bienestar o para contrarrestar las situaciones de amenaza, por lo tanto, solo se considerarán activos, aquellos que se pueden aprovechar de las estructuras de oportunidades que brinda mercado, el Estado y la comunidad. En segundo lugar, puntualiza la estructura de oportunidades “como las probabilidades de acceso a bienes, a servicios o al desempeño de actividades” (Katzman, 1999, pág. 21). Dichas oportunidades están relacionadas con el bienestar de los hogares debido a la 2

KAZTMAN, R., 1999, Activos y estructuras de oportunidades. Estudios sobre las raíces de la vulnerabilidad en Uruguay, Comisión Económica para América Latina y El Caribe, Naciones Unidas, Montevideo, Uruguay.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 provisión de recursos nuevos o a las facilidades que otorgan para utilizar los recursos propios. Ahora bien, las principales fuentes de oportunidades provienen del mercado, el Estado y la sociedad, siendo el primero el dominante sobre el modo de funcionamiento ya que referencia al trabajo como medio fundamental para trazar el futuro posible de los hogares. No obstante, señala que el desempleo, la flexibilización laboral y el debilitamiento de las instituciones sindicales, así como la falta de transparencia, la corrupción y son inconvenientes que de manera concomitante dificultan los progresos en materia de bienestar social y económico. Por el lado del Estado, las estructuras de oportunidades que otorga son principalmente aquellas que afectan de manera directa el bienestar y que crean las condiciones favorables para usar los recursos eficientemente (como por ejemplo el mejoramiento de servicios públicos y obras de infraestructura). Por otro lado, entre las estructuras de oportunidades que otorga la sociedad también se destacan aquellas que, cumplen el rol integrador con las personas y los hogares. En este sentido, los procesos de segregación socioespacial, ocupacional y residencial como las que afronta una ciudad como Cali, se erigen como síntomas de aislamiento de la población vulnerable con el resto de la sociedad, trayendo como consecuencia una importante reducción de las oportunidades. De acuerdo con las precisiones realizadas, el enfoque AVEO parte de dos premisas fundamentales; la primera es que los recursos que controlan los hogares se deben valorar en conjunto con la estructura de oportunidades a la que tienen acceso y la segunda que estas últimas son variables. Así pues, el cambio de vulnerabilidad de los hogares corresponderá a la variación de los recursos que controla y a la transformación en los requerimientos de acceso a la estructura de oportunidades. (Katzman, 1999). Adicionalmente, Katzman (1999) señala las virtudes de este tipo de aproximación conceptual, en primer lugar, el AVEO propone reflexionar sobre los patrones de movilidad e integración social. Esto a partir del análisis en conjunto de los recursos de los hogares y la estructura de oportunidades presentes, de esta manera, se plantea un escenario de diagnóstico acerca de las condiciones potenciales que influyen en la movilidad social en un

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 marco dinámico de las estructuras de oportunidades. En segundo lugar, AVEO propicia una acumulación de conocimientos acerca de la heterogeneidad de la pobreza por medio de la identificación de los activos limitados que dan sentido a estas características diversas. Lo cual, es necesario para describir las condiciones que refuerzan las capacidades de los hogares y que mejoran progresivamente el bienestar. Las consideraciones anteriores llevan a entender que el grado de vulnerabilidad de las personas y los hogares se expresa de manera diferenciada en la marginalidad, la pobreza y la exclusión de la modernidad. El primero, se refiere a la población ubicada en el punto más bajo de la escala social, cuyas expectativas para mejorar su calidad de vida son precarias. Generalmente, son personas en pobreza extrema, con malas condiciones habitacionales, carentes de los servicios públicos básicos, con educación limitada y con pocos deseos de integrarse a la estructura social debido a la desconfianza en las instituciones. Esta franja poblacional además convive en un entorno plagado de problemáticas sociales como la mendicidad, el alcoholismo y la drogadicción. Así las cosas, las políticas deberían estar enfocadas en atacar los niveles de miseria y consolidar la confianza en las instituciones que permitan fortalecer la expectativa en el progreso propio para acceder de forma legítima al mejoramiento del bienestar, esto en conjunto con una estructura de oportunidades vinculante e integradora con la sociedad. El segundo, la pobreza, abarca al segmento de la población ubicada alrededor de la línea de pobreza, en algunos casos los suficientemente distantes de la línea normativa y a punto de situaciones de alto riesgo; en otros casos, al borde de alcanzar condiciones favorables que permita su salida. A diferencia de los hogares y personas en condiciones de marginalidad, en muchos casos estas unidades participan y confían en las instituciones, aspiran al ascenso social para alcanzar el nivel de bienestar deseados o referenciales; sin embargo, a menudo se identifican en estados críticos de vulnerabilidad por las condiciones del mercado de trabajo que afectan directamente la acumulación de activos. Todo esto, acompañado de un alto nivel de frustración asociado a la incapacidad de llegar al estilo de vida anhelado. La prescripción es inmediata, las políticas de intervención social y económica deben generar los espacios propicios a la acumulación de activos, ya sea por la vía de los créditos

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 de vivienda, programas de incentivos a la microempresa, el mejoramiento de las condiciones laborales y una educación de calidad, acorde al avance tecnológico y que responda a los retos que impone la inserción exitosa a los mercados laborales (Katzman, 1999, Viáfara, et al., 2017; Vivas, H., et al., 2015). Finalmente, la población excluida de la modernidad –en la acepción antes mencionada—se refiere a la población joven, la cual se sitúa en el momento apropiado para aprovechar los canales de movilidad e integración, pero que es muy sensible al deterioro de las unidades familiares y sociales. En tal sentido, las políticas deben centrarse en el estímulo a la inversión educativa que coadyuve a disuadir la inserción de esta población a las problemáticas sociales, así como a mitigar el impacto negativo de la segregación residencial, en la medida que en el inmediato futuro serán los jefes de los nuevos hogares. Estas consideraciones conceptuales, llevan, por supuesto, a revisar el concepto de focalización como elemento planificador de la política social. Así pues, focalizar consiste en concentrar los recursos que una población requiere para suplir sus necesidades. Por lo tanto, el objetivo principal de la focalización es provocar un impacto mucho mayor en poblaciones específicas con respecto a políticas globales homogéneas. En este sentido, los gobiernos generalmente seleccionan el orden de prioridades en materia de intervención social para atender a comunidades que, se encuentran en situación riesgosa o cuyas necesidades básicas son precarias. (CEPAL, 1995). En condiciones normales, este planteamiento, pretende recuperar la credibilidad del Estado y disminuir el clientelismo, pues como ya se ha mencionado, el mecanismo de la focalización está basado en la identificación de personas y hogares que en realidad demandan ayuda del Estado. De lo antes planteado, los sistemas de información juegan un papel fundamental para la focalización, pues monitorean y clasifican los hogares e individuos de acuerdo a sus condiciones socioeconómicas. Por tal motivo, es indispensable su actualización periódica, así como la correspondiente circulación y difusión cualificada entre las dependencias públicas planificadoras de la verdadera política social y no huestes burocráticas con demandas no cualificadas de información para el cumplimiento rutinario de protocolos clientelistas.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Ahora bien, lo indicado anteriormente es esencial para el éxito en la implementación de programas de transferencias condicionadas (PTC), los cuales representan mecanismos de intervención social que hoy en día usan los países Latinoamericanos para apoyar a las familias pobres. Estos consisten en otorgar recursos monetarios a cambio del cumplimiento de requisitos orientados en salud, educación y nutrición. En consecuencia, los sistemas de información contienen las características de los hogares que los PTC han elegido o pueden elegir como beneficiarios. De acuerdo con lo mencionado, vale la pena revisar como los PTC establecen el criterio de egreso de los beneficiarios dada la información disponible. Cecchini y Madariaga (2011) revisaron que los países de la región se han enfocado más en los mecanismos de expulsión del programa en lugar de hallar las estrategias de “graduación”. Así pues, las reglas de salida más frecuentes son generalmente cuando los beneficiarios pierden las condiciones de elegibilidad o el tiempo de permanencia de los programas sobrepasa el límite. Sin embargo, tal y como se reconoce hoy la discusión debería girar en torno a la protección y promoción social de las capacidades que tienen los hogares para salir adelante por sí mismos, de esta manera se busca que la población beneficiaria pase por distintas etapas acompañadas de intervenciones sociales adecuadas y cuyo fin debería ser la superación de la pobreza y la mitigación del riesgo de recaer en ella o de quedar relegada a trampas insuperables de marginalidad. Como se ha podido observar, el enfoque propuesto en esta sección servirá como referencia para estudiar la población vulnerable, así como la beneficiaria efectiva y potencial de programas sociales cuyo instrumento de focalización es el SISBÉN, por lo cual, en secciones posteriores, se describirán los programas sociales y sus correspondientes criterios de ingreso, así como la reseña la metodología del indicador SISBÉN III.

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3. Consideraciones conceptuales y metodológicas del SISBÉN III y de los Programas Este apartado tiene como finalidad describir de manera sucinta las principales características del SISBÉN y los criterios de escogencia y asignación de beneficiarios en los programas de Salud Subsidiada, De Cero a Siempre, Colombia Mayor y Más Familias en Acción. 3.1.SISBÉN III El Sistema de Selección de Beneficiarios Para Programas Sociales – SISBÉN - es el mecanismo colombiano que permite identificar a la población pobre para la asignación de programas sociales. Desde su planteamiento han surgido tres versiones. La primera versión, SISBÉN I, se enfocaba en una metodología utilitarista del bienestar, en la que el acceso a bienes y servicios era el eje para el estudio de la pobreza. Tras la revisión de esta primera versión surge la necesidad de crear un nuevo índice, (SISBÉN II), que excluyera variables fáciles de manipular por los hogares, tales como el ingreso per cápita, el equipamiento del hogar, la proporción de los ocupados en el hogar, y variables con poca capacidad discriminatoria como el material de las paredes, piso y techos. Cabe resaltar, sin embargo, que a partir de esta versión II, la metodología se sustentaba ya en el enfoque de las capacidades y los funcionamientos de Sen3, la cual alude a los funcionamientos alcanzados, es decir, a lo que una persona logra ser y hacer. Así mismo, alude a las capacidades u oportunidades concretas que tiene dicha persona para alcanzar los funcionamientos. Tal y como efectivamente se discutió con amplitud en los diversos debates metodológicos sobre focalización en el DNP, a pesar de la dificultad que representa la medición de variables que capturen los funcionamientos y las capacidades de un individuo o un hogar, esta metodología ofrece el beneficio adicional de poder hacer comparaciones, lo cual no era

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Sen, A.; Foster, J. 1997. “La Desigualdad Económica”, 2001, Fondo de Cultura Económica. Pág. 192.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 posible en estricto bajo el enfoque bienestarista-utilitarista de Rawls4 utilizado en la primera versión, en la medida que al tratarse de un índice construido con una variable ordinal, dicho parangón entre hogares no tendría sentido y la focalización no sería viable. Después de realizada una nueva revisión para el índice SISBÉN II, surgió la necesidad de incluir variables que recojan y permitan incluir la vulnerabilidad (ancianos mayores, niños, maternidad, etc.) para mejorar la focalización del índice, y de esta manera optimar significativamente

la

asignación

de

recursos

de

las

transferencias

monetarias

condicionadas. Para la construcción del instrumento que permite la focalización de pobreza, teniendo en cuenta un aspecto multidimensional, se esperaba que efectivamente el nuevo índice SISBÉN III conservara varias propiedades deseables para una estimador de este tipo: no sobrevaloración, caracterización, robustez, sensibilidad (de exclusión o inclusión de variables, tanto de contexto municipal como de poblacional) y la capacidad de minimizar errores (por exclusión e inclusión). 14 La primera propiedad hace referencia a que el índice no debería concentrarse sobre ninguna de las variables que son incluidas en la estimación, es decir, ninguna debería ser definitiva o absoluta en el cálculo. La segunda propiedad se refiere a que el estimador obtenido debe ser representativo de las capacidades, que se asumen, determinan la condición de pobreza de un hogar. La robustez enmarca que el índice no debería variar significativamente si se incluyen más factores o controles a partir de las características propias de cada individuo, o de cada hogar, siendo consideradas inicialmente irrelevantes. La propiedad de sensibilidad, por su parte, alude a que el orden de los hogares (ordenados por el índice) no debe variar si se aplica el cálculo a todos los hogares o a un subconjunto de estos. La quinta propiedad anota que el orden de los hogares no debe ser sensible (variar) a la inclusión de más controles sobre el contexto municipal.

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Rawls, J. 1971. “Teoría de la Justicia”. Fondo de Cultura Económica.

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Finalmente, la propiedad de minimización de error, se refiere a la asignación errónea, según la cual el estimador debe minimizar conjuntamente la cantidad de hogares, que dadas sus características, deberían ser potenciales de los programas de asistencia social, pero no están siendo clasificados como tal, y la cantidad de hogares que se clasifican como potenciales beneficiarios, pero no deberían serlo (colados). ¿Cómo se construye el índice? En su construcción se tiene en cuenta la desagregación geográfica en tres categorías. Primera: 14 ciudades, se clasificaron los hogares si se encontraban dentro de la cabecera urbana de las 14 ciudades principales del país (Bogotá, Medellín, Cali, Barranquilla, Cartagena, Bucaramanga, Ibagué, Pereira, Villavicencio, Pasto, Montería, Manizales y Santa Marta). Segunda: resto urbano, corresponde a la zona rural de alguna de las ciudades principales y al perímetro urbano de las demás ciudades del país. Por último: rural, concierne a las zonas rurales de las demás ciudades. La metodología para la estimación del índice SISBÉN III se debatió entre el método Prinqual (componentes principales cualitativos) y el método de conjuntos borrosos, donde la elección se basó en los resultados que mostraron cada uno para las propiedades deseables, expuestas anteriormente. Del mismo modo, la estimación se realizó tanto de manera agregada (global-general) como de manera desagregada para cada una de las clasificaciones geográficas (14 ciudades, resto urbano y rural). Bajo estos criterios los resultados se inclinaron hacia el método de estimación de conjuntos borrosos. Cabe resaltar, que dicho método busca, a grandes rasgos, medir la manera gradual en la que se transita de un conjunto a otro. Por lo tanto, para este caso de estudio el método busca concretar el grado de pertenencia de un hogar al conjunto de hogares pobres, mediante una “función de pertenencia”. En sí, las diferencias son significativas entre el índice SISBÉN II y SISBÉN III. Mientras que para el II se utilizó el método Prinqual, en el III se acudió a los conjuntos borrosos. Una segunda diferencia entre ambos índices es la inclusión de variables relevantes asociadas a las capacidades y funcionamientos en el sentido que le confiere Amartya Sen, y la

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 exclusión de variables fácilmente manipulables por el público como también variables desgastadas para la discriminación de la población pobre. Ahora bien, es preciso anotar que dada la regulación normativa que rige la estimación del índice (CONPES social 100), el énfasis de los refinamientos metodológicos y de la inclusión de nuevas dimensiones estriba en la necesidad de mejorar la asignación y, a la vez, la eficiencia del gasto público, y de los programas sociales. Por lo tanto, se torna de magna importancia la inclusión de un enfoque y de variables que permitan realizar una mejor focalización, es decir, “dirigir el gasto social hacia los sectores de la población que más lo necesiten con el fin de maximizar su impacto social”5 . En este sentido es que se incluyen variables que buscan medir la vulnerabilidad,6 tanto en un marco individual como en uno contextual. Las variables escogidas fueron las siguientes: Tabla 1 Componentes del Índice SISBÉN III SALUD EDUCACIÓN VIVIENDA  

Discapacidad permanente Adolescente con hijo



   

5

Porcentaje de adultos con analfabetism o funcional Porcentaje inasistencia escolar Atraso escolar Porcentaje niños trabajando Porcentaje adultos con secundaria incompleta o menos

       

VULNERABILID AD Individual:  Número de personas en el hogar  Tipo de jefatura  Tasa de dependencia demográfica  Tenencia de activos

Tipo de unidad de vivienda Fuente de agua para consumo Tipo de conexión sanitaria Exclusividad del sanitario Material de los pisos Material de las Contextual: paredes  Porcentaje Eliminación de tasa de basuras mortalidad Tipo de infantil combustible (municipal) para cocinar  Porcentaje

Consejo Nacional de Política Económica y Social, 2006. Lineamientos para la Focalización del Gasto Público Social, CONPES Social 100. 6 Si se desea profundizar en políticas con enfoque en la vulnerabilidad, Ver Dercon, S. 2001, “Assessing vulnerability”, Oxford University, mimeo. Cáp.5.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 

tasa de homicidios municipal  Porcentaje tasa de cobertura neta por nivel educativo (municipal)  Porcentaje uso de servicios de salud general dada una necesidad (municipal) Tomado de: Resumen ejecutivo SISBÉN III, Departamento Nacional de Planeación (DNP). Hacinamiento

Finalmente, el índice SISBÉN III se mide en una escala de 0 a 100, donde 0 representa peores condiciones del hogar y 100 mejores condiciones. Resulta válido aclarar que el índice no establece a priori puntos de corte para los programas sociales, por lo que cada uno de éstos es autónomo y puede escoger a discreción las características de sus posibles beneficiarios de acuerdo a sus objetivos, esto con el propósito de darle potencia a la focalización en la estimación del índice. 3.2 Descripción de los programas sociales Las condiciones de vida de la población se encuentran ligadas al desempeño de los diferentes sectores sociales, de ahí que para el Gobierno Nacional sea importante la articulación y coordinación de políticas públicas encaminadas a la reducción de la pobreza la promoción del empleo, la salud y la equidad. Resulta fundamental, entonces, generar las condiciones necesarias para que cualquier habitante, sin importar su condición, pueda crear y proteger los activos que posibiliten su desarrollo personal y social. A continuación, se describen brevemente cinco programas de asistencia social encaminados a la superación de la pobreza extrema y la vulnerabilidad y cuyas bases de datos serán objeto de análisis en capítulos posteriores.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 3.2.1 Colombia Mayor El programa de solidaridad con el adulto mayor: Colombia Mayor, nace en el año 2003 con la ley 797, financiado por medio del Fondo de Solidaridad Pensional (FSP) adscrito al Ministerio de Trabajo. El programa pretende aumentar la protección de las personas de la tercera edad que se encuentran desamparadas, viven en la indigencia o en pobreza extrema; por medio de la entrega de un subsidio económico directo, que es otorgado en dinero a la población que cumpla con los requisitos, o indirecto, que es otorgado en servicios sociales básicos por medio de los Centros de Bienestar del Adulto Mayor (CBA) o de los Centros Diurnos (CD). Colombia Mayor está dirigido a los adultos mayores que viven solos y su ingreso mensual no supera medio SMMLV, viven en la calle y de la caridad pública, residen en un CBA, asisten como usuario a un centro diurno CD o viven con la familia y el ingreso familiar es inferior al SMMLV7. Además de esto, los adultos mayores han de cumplir con una serie de requisitos: 

Ser colombiano



Haber residido durante los últimos diez años en el territorio nacional



Tener mínimo tres años o menos de la edad que se requiere para pensionarse por vejez (54 años para las mujeres y 59 años para los hombres)



Estar registrado en el SISBÉN III y tener un puntaje entre 0 y 43,63 si reside en una de las 14 ciudades principales o en una zona urbana, y entre 0 y 35,26 si reside en una zona rural.

3.2.2 De Cero a Siempre De Cero a Siempre entra en ejecución en el año 2011 y es aprobada como Ley de la República en agosto de 2016. Se define como la Estrategia Nacional de Atención Integral a la Primera Infancia que busca coordinar los esfuerzos del sector público y privado, de las organizaciones de la sociedad civil y de la cooperación internacional a favor de la Primera Infancia de Colombia, reuniendo las políticas, programas, proyectos, acciones y servicios 7

http://colombiamayor.co/programa_colombia_mayor.html

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 dirigidos a los niños y niñas entre cero y cinco años de edad. La Estrategia De Cero a Siempre, tiene como objetivo principal garantizar el cumplimiento de los derechos y la atención integral y con calidad de las niñas y niños en primera infancia.8También busca transformar la forma sectorizada en la que se han proveído los servicios de atención a la Primera Infancia, por ello y trabajando bajo una perspectiva de universalización de la Atención Integral, De Cero a Siempre prioriza a la población en extrema pobreza y en situación de vulnerabilidad. Los programas implementados por medio de la Estrategia De Cero a Siempre son desarrollados bajo la integración del Ministerio de Cultura, Ministerio de Salud y Protección, Ministerio de Educación Nacional, y se llevan a cabo por medio del Instituto Colombiano de Bienestar Familiar (ICBF) a través de los hogares infantiles, jardines sociales y Centros de Desarrollo Infantil (CDI) y están dirigidos a los niños y niñas desde el momento de la gestación hasta los cinco años, pertenecientes a familias en situación de desplazamiento, remitidos por la Red Unidos o que se encuentren registrados en el SISBÉN III, para el que el puntaje varía según la desagregación geográfica de la siguiente forma según el lugar de residencia: 

Una de las 14 ciudades principales: puntajes entre 0 y 57,21



Zona urbana: puntajes entre 0 y 56,32 y



Zona rural: puntajes entre 0 y 40,75.

3.2.3 Régimen Subsidiado El estado colombiano define al Régimen Subsidiado como la vía de acceso que tiene la población más pobre del país a ejercer el derecho fundamental de la salud, logrando así, la afiliación de la población pobre y vulnerable al Sistema General de Seguridad Social en Salud (SGSSS). El Régimen Subsidiado es, entonces, el mecanismo mediante el cual la población más pobre del país, sin capacidad de pago, tiene acceso a los servicios de salud

8

http://www.deceroasiempre.gov.co/QuienesSomos/Documents/Cartilla-CeroSiempre-Prosperidad-PrimeraInfancia.pdf

19

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 por medio de un subsidio que ofrece el Estado.9 El cabeza de familia puede afiliar, en calidad de beneficiarios, a los integrantes del núcleo familiar, como el conyugue sino tiene conyugue puede afiliar a sus padres, los hijos del afiliado o su conyugue hasta que cumplan los 25 años de edad, siempre y cuando dependan económicamente del cabeza de hogar, los nietos del afiliado mientras la madre o el padre tengan la condición de beneficiarios, los hijos con incapacidad permanente y los menores de 18 años entregados en custodia legal. Para acceder al Régimen Subsidiado, el potencial participante tendrá que haber cumplido con los criterios de elegibilidad del SISBÉN III y, si es de nivel uno y reside en una de las 14 ciudades principales, exige tener un puntaje entre 0 y 47,99; si reside en una zona urbana entre 0 y 44,79, y si reside en una zona rural entre 0 y 32,98. Si es de nivel dos y reside en una de las 14 ciudades principales debe tener un puntaje entre 48,00 y 54,86, si reside en una zona urbana entre 44,80 y 51,57, y si reside en una zona rural entre 32,99 y 37,80. A los usuarios clasificados en el nivel uno, los niños durante el primer año de vida, indigentes, personas desplazadas, indígenas, personas de la tercera edad en protección de ancianatos, población rural migratoria, gitanos y a discapacitados mentales, no se les cobra cuota moderadora ni copagos. ¿En qué consisten las transferencias monetarias condicionadas? Así mismo, uno de los mecanismos usado por el Gobierno Nacional son los programas de transferencias monetarias condicionadas (PTMC) que son los principales programas sociales que utilizan los países de América Latina y el Caribe para apoyar a las familias que viven en situación de pobreza. Además de apoyar el consumo, incentivan la acumulación de capital humano.10 En Colombia, estas transferencias surgen en el año 2000 con la aprobación del programa Red de Apoyo Social (RAS), como una intervención temporal para atenuar (sobre la

9

https://www.minsalud.gov.co/salud/Paginas/R%C3%A9gimenSubsidiado.aspx http://www.iadb.org/es/programas-de-transferencias-monetarias-condicionadas/transferenciascondicionadas,19796.html 10

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 población vulnerable), el impacto de la recesión económica que vivió el país a finales de la década de los 90. Poniendo en marcha Familias en Acción. 3.2.4 Más Familias en Acción (MFA) Familias en Acción y ahora Más Familias en Acción – MFA- se convierte en 2012 en un programa permanente y de cobertura nacional sustentado por la ley, con el propósito de ofrecer apoyo económico a las familias con niños, niñas y adolescentes menores de 18 años que se encuentran en condición de pobreza y vulnerabilidad, en pro de que puedan tener una alimentación saludable, controles de crecimiento y desarrollo y permanencia en el sistema escolar. El objetivo principal es promover la formación de capital humano disminuyendo la deserción escolar y alcanzar coberturas universales en la educación básica. La población objetivo de MFA son familias reconocidas como víctimas de desplazamientos, pertenecientes una comunidad indígena, estar en la Red Unidos o estar inscritos en el registro de SISBÉN III, que cumplan con los siguientes requisitos: 

Si es víctima de desplazamiento debe estar registrado en el Registro Único de Victimas (RUV) de la UARIV (Unidad para la Atención y Reparación Integral a las Víctimas).



Si es parte de una comunidad indígena debe estar en la lista censal de la misma.



Si está en la Red Unidos debe tener código de la ANSPE (Agencia Nacional para la Superación de la Pobreza Extrema).



Si se encuentra inscrita en SISBÉN III el puntaje debe estar entre 0 y 30,56 si reside en una de las 14 ciudades principales, entre 0 y 32,20 si reside en una zona urbana y entre 0 y 20,03 si reside en una zona rural.

3.3 ¿Efectivamente estas políticas han logrado sus objetivos? Tras la descripción de los principales programas que han sido implementados por el Gobierno como mecanismo de apoyo para las familias en condición de pobreza extrema y vulnerabilidad, surgen preguntas como: ¿Qué tan efectivos han sido estos programas? ¿Han cumplido realmente con su propósito?

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Aunque la respuesta a estos dos interrogantes no es objeto de esta investigación, cabe destacar la importancia de introducir modelos de evaluación que permitan determinar el impacto de dichos programas. Esto principalmente por tres razones: la primera es que el desarrollo y progreso social que se viven en el nuevo milenio, ha permitido apreciar que persiste la severidad de problemas sociales: pobreza, exclusión y desigualdad. La segunda, a pesar de las innovaciones institucionales y programáticas, las soluciones que se han puesto en marcha no arrojan los resultados esperados. La complejidad de nuestras sociedades, que presentan una muy desigual distribución de las oportunidades, y de los problemas que ello genera, exige miradas más rigurosas sobre las políticas y programas que se están implementando. La tercera, se relaciona con la permanente escasez de recursos, cuestión que puede ser mejor enfrentada si la evaluación permite asegurar el uso eficiente de los mismos. 11 Expertos como Vedung (1997) afirman que “la evaluación es un proceso mediante el cual se realiza una cuidadosa valoración retrospectiva de los méritos, importancia y valor de la aplicación, productividad y resultados de las intervenciones gubernamentales, que se pretende desempeñe un papel en futuras situaciones y acciones prácticas” Ahora bien, autores como Nina (2008) plantean tres modelos predominantes con los que se realiza evaluación de políticas en Colombia: el modelo de evaluación de consecución de objetivos, el modelo de evaluación de impacto y el modelo cualitativo participativo. No obstante, se aclara que no existe un modelo que, después de planteados los objetivos, logre cumplir con todos y cada uno de los requisitos. La escogencia de un modelo sobre otro es una decisión política y en muchos de los casos toca con una dimensión epistemológica. El modelo de evaluación de consecución de objetivos intenta dilucidar si los resultados de un programa corresponden o no a los objetivos que este se propuso, teniendo como limitación que no da cuenta de si los resultados están o no relacionados con el programa. Por su parte, el modelo de la evaluación de impacto busca establecer si los resultados son atribuibles o no a un programa determinado, la dificultad de esta evaluación radica en la 11

Nina, E. 2008. “Modelos de evaluación de políticas y programas sociales en Colombia”, Maestría y especialización en Política Social, Pontificia Universidad Javeriana.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 necesidad de escoger una variable que permita realmente evaluar el impacto de un programa, además de ser muy oneroso en cuanto a la planeación y ejecución. En cuanto a la evaluación cualitativa participativa de impacto es un método basado en los procesos, instancias e impacto en los beneficiarios y otros actores de un proyecto. 12Este modelo parte de la identificación de los objetivos del proyecto, para luego estimar el cumplimiento de las metas a partir de la interacción directa con la comunidad beneficiaria, de tal manera que se pueda indagar sobre el impacto de un proyecto. Según el Departamento Nacional de Planeación (DNP), Para el programa Familias en Acción se llevó a cabo una evaluación de impacto a través del método cuasi-experimental, basado en la comparación de los resultados arrojados por una muestra de “tratamiento” (beneficiarios) y “control” (no beneficiarios), en seguimientos realizados uno y dos años después de iniciada la evaluación. La muestra abarcó cerca de 10.000 hogares en 122 municipios. La línea de base caracteriza la población beneficiaria según la demografía, educación ingresos y fuerza laboral, pobreza, nutrición, salud y condiciones de la mujer. Se encontró que en aspectos como el promedio de meses que dura la lactancia, desnutrición crónica, enfermedad diarreica aguda (EDA) e Infección Respiratoria Aguda (IRA), la muestra de tratamiento refleja mejores condiciones, lo que sugiere un efecto positivo de la intervención del programa. Acorde con lo anterior, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) realizó una evaluación del mismo programa en la ciudad de Medellín13, encontrándose que el grupo de tratamiento presenta mayor tasa de asistencia escolar14 y que la probabilidad de asistir a un establecimiento educativo aumentó, gracias a la intervención, en los niños entre 8 y 17 años. También encontró la disminución de IRA y otros dolores, un aumento en el

12

Zapata, J.1999.” Evaluación de impacto del Programa de Mejoramiento de Vivienda Urbana de la Red de Solidaridad Social 1994-1997” 13

BID. Aguilar, W., Siza, O. 2010. “Familias en Acción: evaluación de impacto de un programa piloto en Medellín, Colombia” 14

La tasa de asistencia escolar se define como la razón entre los niños entre 8-17 años que se encuentran asistiendo a un establecimiento educativo y el total de niños entre 8-17 años.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 porcentaje de niños que tienen carné de vacunación, más participación en charlas de salud, mayor y mejor asistencia a los controles de desarrollo y crecimiento. De acuerdo con el Banco Mundial, este tipo de impactos son usuales en programas de transferencia monetarias condicionadas, pues están afectados directamente por el incentivo a seguir participando del programa. Como se puede inferir fácilmente, los impactos percibidos en los indicadores de nutrición corresponden, solamente, a mayor consumo y variedad de alimentos. En un análisis costo/ beneficio, puesto en marcha por la presidencia de la Republica y el DNP, con el apoyo del Banco Mundial y el BID, por medio de la evaluación de impacto basada en tres encuestas panel, llevadas a cabo en 122 municipios en los años 2002, 2003 y 2006, se observó que la razón beneficio / costo es muy alta dado el impacto significativo y positivo que tiene el programa evaluado en sus tres pilares base: salud, nutrición y educación. Además, se evidenció la alta conveniencia y oportunidad que tuvo la destinación de recursos públicos al financiar el programa. En contraste, un estudio realizado por el BID demuestra que los beneficiarios de los PTMC continúan siendo pobres o vulnerables en su mayoría, y que la necesidad de asistencia social en América Latina y el Caribe sigue siendo alta. Tal y como lo señalamos en este mismo informe con anterioridad, persisten problemas en el diseño de mecanismos de salida o de “graduación” de aquellos que ya no necesitan asistencia social, así mismo, dificultades para evitar la filtración de quienes no califican para acceder al programa, generando problemas de focalización. En general, el análisis refleja que, aunque el nivel de educación, la incidencia del empleo formal y el acceso a infraestructura básica han crecido, los indicadores aún están lejos de niveles satisfactorios, y aunque, de manera relativa, los hogares son menos pobres, siguen siendo vulnerables, especialmente en las zonas rurales. A partir de este estudio se sugiere que mientras no se creen estrategias para evitar filtraciones o los “colados” no se debería expandir los recursos destinados a los PTMC. Así mismo, concluye que se debería re-

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 evaluar el enfoque de medir el cumplimiento de las corresponsabilidades con el fin de avanzar en la escala de resultados.15 Efectivamente, como lo muestra este panorama, la ciudad de Cali requiere de manera urgente acometer un proceso completo de evaluación de cada uno de los programas considerados. Es necesario adelantar la evaluación de políticas públicas con el propósito de ponderar de manera precisa la importancia y la calidad de los programas sociales, en pro de mejorar los lineamientos de acción social y optimizar así la asignación de los recursos públicos. En este sentido, Cali presenta retrasos considerables, pues a pesar del tiempo que llevan siendo implementados estos programas, no se ha realizado una evaluación de estos. 4. Depuración de la base de datos SISBÉN A continuación se describen algunos procedimientos y métodos utilizados por el equipo de investigaciones del Laboratorio Urbano del CIDSE:  A partir del procesamiento de la base de datos SISBÉN a corte Junio del 2017 se establecieron identificadores de personas y hogares mediante el software SAS, el primero se construyó a partir de la concatenación de las variables ficha, número de hogar y orden. Por otro lado, el segundo identificador contiene en un código único, las viviendas y el número de hogar. El uso de estos identificadores permitió construir nuevas variables que contienen información a nivel de hogares, como por ejemplo tamaño del hogar, ingreso del hogar, clima educativo, etc. De esta manera, se encontró un total de 1.289.823 individuos y 391.511 hogares.  Adicionalmente se relacionaron los números de documento presentes en la base de datos del SISBÉN con los registros de los beneficiarios de los programas Colombia Mayor, Régimen Subsidiado, Mas Familias en Acción y Cero a Siempre. De esta actividad, se encontraron un total de 37.945 registros exitosos en Colombia mayor, 29.914 en Más Familias en Acción, 4.014 en Cero a siempre y 472.885 en Régimen 15

BID. Stampini, M., Tornarolli,2012 L. “El crecimiento de las transferencias monetarias condicionadas en América Latina y el Caribe: ¿llegaron demasiado lejos?”

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Subsidiado.  El proceso de georeferenciación, que permite asignarle una ubicación espacial a cada registro mediante una coordenada única para cada vivienda, se desarrolló empleando el software ArcGIS 10.1 y un script en lenguaje de programación Phyton. Fue necesario en primer lugar identificar las variables que contenían información espacial y de relevancia en el proceso. Con el propósito de tener un control sobre el proceso se trabajó con las variables Zona, Dirección y un código asociado a la unidad geográfica que depende de la Zona (barrios para zona urbana, corregimientos para rural disperso y cabeceras rurales para centros poblados). Dicho código se generó a partir de la integración entre los datos de ubicación consignados en la base de datos SISBÉN III (Barrio, Comuna y Vereda) y los códigos únicos asociados en la delimitación política presentes en el - Plan de Ordenamiento Territorial - POT Cali 2014.  Valga anotar que fue posible identificar que 7 de los 334 barrios de la base geográfica del POT Cali 2014 no contienen hogares registrados en la base SISBÉN III, adicionalmente se presentó un conflicto con algunos barrios que en el proceso de ordenamiento territorial se contemplaron como zona rural o que pertenecen a barrios con otro nombre y código pero que no han sido actualizados en la base SISBÉN III. Se encontraban consignados en la base SISBÉN III registros que pertenecen a barrios como San Francisco, Sector Bosque Municipal, Unidad Recreativa los Cristales y el Cementerio de Carabineros. Dichos barrios no presentan coincidencia con la división administrativa del Municipio de Santiago de Cali, sin embargo, empleando informes oficiales como Cali en Cifras 2015 y el Documento de Soporte Técnico del POT Cali 2014, además de bases geográficas de años anteriores fue posible asignar una ubicación a cada registro localizado dentro de los límites municipales y contenido dentro de los sectores urbanos o rurales del Municipio de Santiago de Cali.  Para el caso de los registros correspondientes a los Asentamientos Informales localizados en la zona oriental y de ladera no se asignó coordenada debido a que dentro de la delimitación definida en el POT Cali 2014 estos no se encuentran

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 incluidos en la delimitación administrativa, además de que, en el caso de los residentes del Jarillón del Rio Cauca estos están desde el año 2013 siendo reubicados, ya que dicho asentamiento representa riesgos de contaminación e inundación tanto para los residentes del Jarillón como para cerca de novecientos mil habitantes del Municipio.  Como se mencionó anteriormente en el proceso de georeferenciación se emplearon los códigos de ubicación contenidos en la base SISBÉN III y la base geográfica del POT Cali 2014 con el fin de generar un código que coincidiera en ambas bases y que permitiera superar las inconsistencias. Es por lo anterior que se agregó un código que es consistente con la base geográfica del POT Cali 2014 y que contiene el código único de cada barrio, corregimiento y centro poblado, de tal forma que dicha información sea consistente con el plan de ordenamiento vigente que rige en el municipio y que permitirá que la información sea representada de manera cartográfica usando los datos de fuente oficiales. Adicionalmente se tuvo en cuenta la delimitación por conglomerados propuesta en estudios anteriores (Barbary & Urrea, 2004; Urrea et al., 2011) lo cual permite tener delimitaciones por zona, conglomerados, corregimientos, comunas, barrios y centros poblados.

5. Análisis descriptivo y exploratorio de los datos 5.1 Puntaje SISBÉN por Comuna La dispersión que presenta el puntaje SISBÉN en el municipio de Cali muestra un comportamiento similar en cuanto a los componentes que se pretenden caracterizar en la zona rural y el conjunto de la zona urbana. En la zona urbana se observa un patrón regular de la desviación del puntaje SISBÉN respecto a su media, oscilando entre 16,12 (comuna 5) y 19,49 (comuna 3), siendo esta variabilidad promedio del casco urbano relativamente baja (17,51), (gráfico 1). Se tiene un puntaje promedio de 45,14 para el perímetro urbano, donde la comuna 5, compuesta por 12 barrios, los cuales presentan como moda el estrato 3, representa el mayor puntaje promedio (58,28). Por su parte, la comuna 9 formada por 10 barrios y de estrato moda 3, es el menor puntaje promedio (36,09).

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Gráfico 1. Dispersión puntaje SISBÉN por comuna

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio En cuanto a la zona rural, conformada por 15 corregimientos, exhibe una media de 38.7 y una desviación de 16. 8, siendo estos valores menores que los observados en la zona urbana. Lo cual es un indicativo de que las características recogidas en el índice SISBÉN son más homogéneas en la zona rural que en la urbana.

El comportamiento de la comuna 22 permite vislumbrar un sesgo en el puntaje promedio que exhibe, dado que los barrios que la componen son de estrato socioeconómico 6 y, por lo tanto, los individuos que la habitan tienen ingresos altos, pero el puntaje promedio de esta comuna no llega a ser 0.5 veces mayor al promedio de la ciudad. Este resultado indica la necesidad de centrar análisis posteriores donde se pretenda definir de una mejor manera los individuos que se identifican en el índice SISBÉN en esta comuna. Los asentamientos urbanos, denotados como AI (90-91) en la medida que concentran población en vivienda informal o zonas de desarrollo incompleto, evidencian un comportamiento distinto al de la zona urbana y rural, pues los valores que presenta son menores a los de estas zonas, siendo la desviación estándar de 12,5 y un puntaje medio de 23,2.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017

5.2 Puntaje SISBÉN por Barrio En cuanto a la descripción geográfica de los puntajes SISBÉN por barrio la Figura 1 permite evidenciar zonas de la ciudad en las cuales existen un conjunto de barrios con puntajes similares. Los barrios con puntaje promedio por hogar más alto del Municipio en su zona Urbana son Urbanización San Joaquín seguido de Las Quintas de Don Simón y Camino Real - Los Fundadores, los 2 primeros hacen parte de la Comuna 17 y el tercero de la Comuna 19 de la ciudad, ambas Comunas contenidas en el Conglomerado Sur – Norte. Cabe resaltar que en los 3 barrios el número de individuos y de hogares identificados en la base SISBÉN III es bajo, dichos barrios presentan entre 4 a 16 individuos contenidos en 1 a 4 hogares. Lo anterior hace referencia a barrios con baja presencia de población SISBÉN y que por sus características de entorno sus puntajes son altos.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Figura 1. Distribución espacial de los puntajes promedio SISBÉN por hogar en Cali por barrio

30 Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio Por otro lado, los barrios con puntajes promedio más bajo por hogar se encuentran cercanos al centro histórico de la ciudad como es el caso de San Pascual y El Calvario que concentran 1652 y 2284 individuos pertenecientes a 690 y 819 hogares respectivamente. Ambos barrios hacen parte de la Comuna 3 que se encuentra contenida en el Conglomerado Centro – Norte, sin embargo, el tercer barrio hace parte del Conglomerado Sur-Norte y de la Comuna 2, de tal manera que este barrio concentra 840 individuos y 216 hogares, el barrio de Normandía el cual se encuentra en el límite de la comuna 2 y la comuna 1 es el tercer barrio con puntaje SISBÉN por hogar más bajo del Municipio en el Sector Urbano. Como parte del análisis de la distribución espacial de los puntajes promedio por hogar, los beneficiarios por programas y la cobertura de estos, se realiza un análisis exploratorio de datos espaciales (ver recuadro 1) que considera la estimación del índice de auto-correlación

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 espacial global de Moran y su descomposición local conocido como LISA o Índice Local de Asociación Espacial. Para el caso de los puntajes promedio por hogar el índice de Moran univariado es de 0,29 y con un pseudo P-Value de 0,001 lo cual permite rechazar la hipótesis nula de aleatoriedad espacial y se reafirma la hipótesis alternativa que sugiere que existe un patrón de concentración espacial en los puntajes promedio del SISBÉN de los hogares en la zona urbana. En este caso se encuentra un clúster compacto y de gran tamaño localizado en el extremo nororiental de la zona urbana del municipio que sugiere que los barrios contenidos en dicho clúster presentan puntajes promedio por hogar por encima de la media urbana rodeados de barrios en condiciones similares. Dichos barrios pertenecen a las Comunas 2, 4, 5, 6, 7, 8 y 12, es decir, exceptuando el conglomerado de ladera, en este clúster de valores altos hay por lo menos un barrio por cada Conglomerado de los 4 restantes de la zona urbana Ver Anexo P1. Recuadro 1. Nota metodológica sobre la asociación espacial

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En este caso la distribución espacial de este conjunto de indicadores no responde a un patrón estrictamente aleatorio, sino que por el contrario presenta hogares rodeados de hogares en condiciones similares. Por tal razón se recurre al análisis exploratorio de datos espaciales, AEDE, con el fin de identificar patrones sistemáticos. Así, la dependencia espacial tiene en cuenta un coeficiente de correlación con una matriz de contactos o de pesos espaciales en las que el criterio y el orden de la contigüidad geográfica resulta determinante dentro del análisis. ∑ ∑ ∑∑

(

̅)(

∑(

̅)

(

̅)

)

̅

Esta matriz de pesos espaciales se construye como una matriz binaria con 1 indicando que la unidad j es vecina de la unidad i, dependiendo del criterio de contigüidad asumido. En

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 este caso, el criterio de contigüidad asumido es un criterio tipo "reina" en el que se considera como unidad vecina a aquella que comparta al menos un punto de la frontera. ∑

∑

∑ [

]

∑

∑

∑ [ ] Con lo anterior, se tiene que el índice de correlación espacial de Moran oscila entre -1 y 1. Cuando el índice toma el valor de 0 se tiene una ausencia de autocorrelación espacial, caso contrario cuando este adopta valores cercanos a -1 o 1 en donde se tendría autocorrelación negativa y positiva, respectivamente. En el caso de autocorrelación espacial positiva, se tendría una distribución de la variable sobre el espacio, tal que valores similares de la misma (tanto altos como bajos) se encuentran muy cercanos unos a otros, es decir vecinos con las mismas características; el caso contrario en el que se observan unidades con valores de la variable altos rodeadas de valores de unidades que presentan valores reducidos (o al contrario), representa el caso de la autocorrelación espacial negativa. Ahora bien, los Indicadores Locales de Asociación Espacial (LISA) toman la forma: (

̅) ∑

(

)

Miden la asociación espacial entre el valor que la variable toma en la unidad i y los valores que toma en las unidades geográficas de observación vecinas, en donde la vecindad relevante está definida también mediante la matriz de pesos espaciales. En tal sentido, el análisis LISA permite identificar clúster locales. Los mapas LISA muestran estos conglomerados, tal y como también se puede apreciar en la matriz de abajo: los valores altos están representados por los puntos rojos (High - High) y los bajos por los puntos azules (Low - Low). Alto - Bajo (High - Low) Alto - Alto (High - High) Cuadrante II

Cuadrante I

Bajo - Bajo (Low - Low) Bajo - Alto (Low - High) Cuadrante III Recuadro 5.2 1

Cuadrante IV

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 5.3 Distribución de programas sociales por Comunas En el análisis de la distribución de los programas en cada una de las comunas (gráfico 2), se observa que las comunas 2, 14, 15, 18 y 20 concentran una mayor proporción del programa MFA. El programa Colombia Mayor presenta concentraciones más altas en las comunas 3, 4, 9, 19 y la zona rural, lo que indica que la población objetivo de este programa se encuentra distribuido en diversos niveles socioeconómicos. Por otro lado, De Cero a Siempre que es un programa focalizado para niños entre los 0 y 5 años de edad, se encuentra en una mayor proporción en las comunas 3, 7, 10 y 21, este resultado podría ser un buen indicativo de cruce para pobreza, vulnerabilidad y natalidad, por localización. La comuna 22 no presenta beneficiarios de este programa Por último, el programa de Salud Subsidiada presenta las concentraciones más altas en contraste con los otros programas en cada una de las comunas. El porcentaje de beneficiarios por comuna que acceden a este programa oscila entre 81% y 95%, donde la comuna 22 representa el máximo y los asentamientos informales el mínimo de proporción relativa. Gráfico 2. Distribución de programas por comuna, zona rural y asentamientos informales 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Colombia Mayor

MFA

Salud Subsidiada

Cero a Siempre

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 5.4 Distribución de programas sociales por conglomerado Para realizar el análisis del municipio, se propuso una agregación en 5 categorías urbanas (Centro-Norte, Ladera, Oriente, Norte-Sur y Nororiente), de acuerdo a los trabajos de Urrea y Ortiz (1999), y Urrea y Barbary (2004). Estos macro grupos agrupan los barrios de la ciudad en relación a criterios socioeconómicos, geográficos y étnicos. La agregación ordena las comunas de acuerdo a patrones similares de vulnerabilidad y pobreza. Adicional a esto, se incluyen 2 categorías más: una que recoge la zona rural y otra para los asentamientos informales. Los conglomerados urbanos agrupan las comunas de la siguiente forma: -

Conglomerado Oriente: Comunas 13, 14, 15, 16, 21, 6.

-

Conglomerado Nororiente: Comunas 7, 8, 11, 12

-

Conglomerado Centro-Norte: Comunas 3, 4, 9, 10

-

Conglomerado Norte-Sur: Comunas 2, 5, 17, 19, 22

-

Conglomerado Ladera: Comunas 1, 18, 20.

La distribución de los programas en cada uno de los conglomerados (gráfico 3) permite observar que la proporción relativa en cada uno de estos es similar, de tal manera que Salud Subsidiada captura el mayor porcentaje de beneficiarios (en todos los casos más del 80%) y el programa De Cero a Siempre sólo entre el 0,6% y el 1.23% de los beneficiarios. Para el programa Colombia Mayor se observa una participación alta en el conglomerado CentroNorte y en la Zona Rural. En el programa MFA se encuentra una mayor participación en los conglomerados Asentamientos Informales, Zona Rural y Ladera.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Gráfico 3. Distribución de programas por conglomerado. 1.00%

AI 90-91

81.01%

11.96% 6.03% 0.80%

Zona Rural

84.41%

6.18% 8.60% 0.62%

Norte-Sur

88.47%

4.42%6.49% 0.59%

Oriente

87.05%

5.86%6.49% 0.97%

Nororiente

89.02%

2.87% 7.14% 0.76%

Ladera

85.51%

Centro- Norte

86.22% 0%

10%

20%

Salud Subsidiada

30%

40%

Cero a Siempre

6.67% 7.05% 1.23% 3.50%9.05% 50%

60%

MFA

70%

80%

90%

100%

Colombia Mayor

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. 35

5.5 Identificación de beneficiarios potenciales y Porcentaje de cubrimiento En esta sección, se presentará la identificación de beneficiarios potenciales de los programas: Colombia Mayor, Cero a Siempre, Salud Subsidiada y Más Familias en Acción. Para dicha tarea, se consideraron los criterios de admisión de cada programa y la información proveniente de la base de datos SISBÉN 2017 a corte de junio 2017. Lo anterior, con el fin de calcular el porcentaje de cubrimiento de cada programa basado en los beneficiarios efectivos y potenciales. Es necesario advertir que, la población identificada como potencial, es aquella que no es beneficiaria y que cumple con los criterios de admisión del programa a partir de la información disponible en la base de datos, es decir, es posible que algún requisito de admisión a un programa, se haya omitido debido a la carencia de información. A continuación, la tabla 2 ilustra de qué manera se trabajó con la información disponible. Tal como se puede observar, la columna criterios trabajados

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 muestra las variables que se consideraron y que características deben cumplirse para ser un beneficiario potencial.

Tabla 1. Criterios de identificación de la población potencial de programas Programa Criterios trabajados Colombia Mayor  Ser colombiano.  Edades mínimas de 54 y 59 en mujeres y en hombres respectivamente.  Puntaje SISBÉN III menor o igual a 35,26 si reside en área rural.  Puntaje SISBÉN III inferior o igual a 43,63 si reside en área urbana.  Si vive sola su ingreso debe ser igual o inferior a medio salario mínimo (368859)  Si vive en un hogar el ingreso familiar debe ser inferior a 737717 Cero a siempre  Ser niño o niña de 0 a 5 años de edad  Puntaje SISBÉN III inferior o igual a 57,22 si reside en la zona urbana de Cali  Puntaje SISBÉN III inferior o igual a 56,32 si reside en centro poblado  Puntaje SISBÉN III inferior o igual a 40,75 si reside en zona rural Salud Subsidiada  No pertenecer al régimen contributivo, especial o de excepción.  Puntaje SISBÉN III inferior o igual a 54,86 si reside en la zona urbana de Cali.  Puntaje SISBÉN III menor o igual a 51,57 si reside en centro poblado.  Puntaje SISBÉN III menor o igual a 37,80 si reside en zona rural.  Hogar con menores de edad. Más Familias en Acción  Hogar con puntaje SISBÉN III inferior o igual a 30,56 si reside en la zona urbana.  Hogar con puntaje SISBÉN III inferior o igual a 32,20 si reside en centro poblado.  Hogar con puntaje SISBÉN III inferior o igual a 29,03 si reside en zona rural. Fuente: Elaboración Laboratorio Urbano Regional. De acuerdo con lo anterior, el gráfico 4 muestra la distribución de los beneficiarios potenciales de cada programa por conglomerado, con los cálculos realizados, 24.395

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 personas están en condición de acceder al programa Más Familias en Acción, las cuales se concentran principalmente en los conglomerados Oriente, Ladera y Nororiente con participaciones de 47,0%, 18,7% y 14,5% respectivamente.

Referente al Régimen Subsidiado, se encontraron un total de 165.441 beneficiarios potenciales, cuyo 53,8% viven en el conglomerado Oriente, mientras que, el 15,4% de esta población está en el conglomerado Nororiente. En cuanto al programa Cero a Siempre, se identificaron un total de 47.140 niños que pueden acceder a este programa, aproximadamente el 77% de esta población reside en el conglomerado Oriente y Ladera (con participaciones respectivas de 59,3% y 17,5%).

Gráfico 4. Distribución de beneficiarios potenciales de programas por conglomerado 5.1 Mas Familias en Acción

9.6

Régimen Subsidiado

8.6

18.7

14.5

3.0

47.0

2.1 1.1

14.2

3.4

15.4

3.6

53.8

1.4 Cero a Siempre

5.2

10.9 2.1

17.5

59.3

3.6 1.0

Colombia Mayor

12.4 0%

10%

14.8 20%

19.8 30%

40%

3.7 50%

3.1

45.1 60%

70%

80%

Centro-Norte Ladera Nororiente Norte-Sur Oriente Asentamientos informales 90 91

90%

100%

Zona rural

Fuente: Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. Por último, el programa Colombia Mayor tiene un total de 68.896 beneficiarios potenciales con la siguiente distribución: 12,4% Centro Norte, 14,8% Ladera, 19,8% Nororiente, 45,1% Oriente, 1% asentamientos informales 90 y 91 y 3,1% Zona Rural.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Una vez identificada la población beneficiaria potencial y la población que efectivamente está siendo beneficiada, se calculó el porcentaje de cubrimiento de cada programa por conglomerado (gráfico 5), cuya base es la suma de los beneficiarios efectivos y potenciales. Gráfico 5. Porcentaje de cubrimiento de los programas por conglomerado 90.0 80.0 70.0 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0 10.0 0.0 Centro-Norte

Ladera

Colombia Mayor

Nororiente Cero a Siempre

Norte-Sur

Oriente

Régimen Subsidiado

Ai 90 91

Zona Rural

Mas Familias en Acción

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. Así pues, cada porcentaje de cubrimiento del programa se refiere a la participación de los beneficiaros efectivos en la población total identificada.

Se observa que, en el

conglomerado centro norte el cubrimiento en Salud Subsidiada es 71%, seguido de Mas Familias en Acción con un porcentaje del 38% a su vez, los programas Colombia Mayor y Cero a Siempre tienen porcentajes del 30% y 17% respectivamente.

Por otra parte, el conglomerado Ladera tiene una cobertura en Salud Subsidiada cercana al 78%, esta cifra para el programa Colombia Mayor es próximo al 40%, adicionalmente, en lo que refiere a los programas Cero a Siempre y Mas Familias en Acción, los cubrimientos están entre el 8% y 58%. Con respecto al conglomerado Oriente, la cobertura en Salud Subsidiada es de 73,8%, mientras que el programa Más Familias en Acción tiene 60 % de cubrimiento. Por último, es importante resaltar que, en la zona rural el porcentaje de cobertura de Colombia Mayor es el 50%, en el programa Cero a siempre se encontró un

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 cubrimiento del 10%, mientras que el 78% de la población total establecida es beneficiaria efectiva del Régimen Subsidiado.

5.5.1 Análisis ESDA del porcentaje de cubrimiento de programas El programa de Mas Familias en Acción presenta altas concentraciones en la zona de oriente, comunas 13, 14, 15 y 21, y en ladera en las comunas 18 y 20. En dichas zonas es donde se presentan más beneficiarios efectivos que potenciales, aun cuando la diferencia sea pequeña. La comuna 5 es la comuna que menor cobertura presenta ya que el porcentaje de beneficiarios supera el 75% con respecto a los efectivos (figura 2).

En cuanto a la cobertura del programa Más Familias en Acción el análisis exploratorio de datos espaciales Anexo C1 sugiere que la autocorrelación espacial es moderada, se mantiene el clúster alto-alto presente en oriente, al igual que el de la comuna 20, sin embargo, aparece un nuevo clúster en la comuna 18 y se fragmenta el clúster bajo-bajo que atravesaba la ciudad de sur a norte. Aun cuando el índice de Moran es el más bajo en las coberturas evaluadas, la dispersión de los datos es reducida, la mayoría de los barrios se ubican en los cuadrantes 3 y 1, con mayor dispersión en el último.

Como dato atípico, se resalta que los barrios con mayor cobertura se ubican en algunas 3 de las 4 comunas que componen el conglomerado Sur-Norte. Los barrios son, Tejares – Cristales, Centenario y El Ingenio, que corresponde a las comunas 19, 2 y 17.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Figura 2 Distribución espacial de los porcentajes de cobertura del programa Más Familias en Acción en Cali por comunas

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Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. Lo anterior sugiere que en estos barrios hay más beneficiarios efectivos que potenciales lo cual contrasta con lo expuesto en el LISA clúster, ya que no son los barrios que pertenecen a estos clústers los que tienen las mayores coberturas. Por lo tanto, aun cuando los barrios de oriente y ladera sean “homogéneos” entre ellos, son los atípicos de Sur – Norte los que tienen mayores porcentajes de cobertura en la zona urbana.

El programa de Régimen Subsidiado de Salud es el programa que mayor cobertura presenta en la zona urbana, en ninguno de los casos el porcentaje de beneficiarios potenciales supera a los efectivos. Si bien hay algunas comunas con mayor cobertura, la distancia entre las comunas con mayor y menor cobertura es corta si tenemos en cuenta los valores de intervalo de la figura 3.

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Figura 3 Distribución espacial de los porcentajes de cobertura del programa de Régimen Subsidiado de Salud en Cali por comunas

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Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. El análisis exploratorio de datos espaciales, Anexo C4 de la cobertura del programa del Régimen Subsidiado de Salud, presenta como principales hallazgos la identificación de una configuración geográfica de altos porcentajes de cobertura en la zona oriental, Comunas 13, 14, 15 y 21 en la zona del centro de la ciudad y en ladera principalmente en la comuna 20. Por otro lado, es posible identificar bajos porcentajes de cobertura en los barrios cercanos a los extremos del conglomerado Sur- Norte. El índice de Moran llega a 0,32 y el diagrama de dispersión por otro lado brinda valiosa información acerca de la configuración de los porcentajes de cobertura. Más del 50% de los barrios están por encima de los valores promedio y se ubican concentrados en el primer cuadrante.

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Ahora bien, en cuanto a los barrios con porcentajes de cobertura más elevados se destacan Prados del Norte, Santa Bárbara y La Sultana, todos con porcentajes por encima de 85%. Sin embargo, Prados del Norte y Santa Bárbara concentran muy pocos beneficiarios efectivos (33 sumando ambos) mientras que en La Sultana residen más de 2300 beneficiarios efectivos.

En cuanto al programa de Colombia Mayor concentra los mayores porcentajes de cobertura en las comunas 1, 14 y 20, de igual manera cabe resaltar que el porcentaje de cobertura por comunas es inferior al 50%, (figura 4).

Figura 4 Distribución espacial de los porcentajes de cobertura del programa Colombia Mayor en Cali por comunas.

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Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio.

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Según el análisis exploratorio de datos espaciales Anexo C3 los barrios con mayor cobertura del programa Colombia Mayor son, Urbanización La Merced, Menga y La paz con porcentajes de cobertura entre el 57% y el 67%, todos pertenecientes a la comuna 2. El índice de Moran es de 0,37 y presenta una alta dispersión de la cobertura de este programa en la zona urbana.

Se evidencia una concentración de barrios con porcentajes de cobertura altos en las zonas de oriente, ladera y cerca al centro histórico de la ciudad en algunos barrios de la comuna 9. Adicionalmente se destaca una baja cobertura en la zona sur sobre el eje longitudinal nortesur.

Finalmente, en el análisis de cobertura la figura 5 presenta la distribución de la cobertura en la cual se evidencia una fuerte aglomeración en las comunas que componen el conglomerado Centro –Norte y Sur – Norte, adicionalmente se debe resaltar la proporción de beneficiarios potenciales en las comunas de oriente y ladera con respecto a los beneficiarios efectivos.

El análisis exploratorio de datos espaciales de la cobertura del programa de Cero a Siempre Anexo C4 arroja evidencia acerca de una aglomeración de porcentajes altos en la zona central y sobre el eje longitudinal de la ciudad. Esto sugiere, tal y como se mencionó anteriormente, en la zona oriental y de ladera residen más beneficiarios potenciales que efectivos, con lo cual el porcentaje de cubrimiento es bajo en estas zonas.

El índice de Moran es de 0,33 pero presenta una alta dispersión en los datos. Los barrios con mayor porcentaje de cobertura son el barrio El Nacional ubicado en el centro de la ciudad en la comuna 3 con un 51 %, como caso particular 4 barrios tienen un porcentaje de cobertura del 50% Arboledas, Bosques del Limonar, Miraflores y Fenalco Kennedy ubicados en las comunas 2, 17, 19 y 12.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Figura 5 Distribución espacial de los porcentajes de cobertura del programa de Cero a Siempre en Cali por comunas

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Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. Finalmente, en el Recuadro 2 se presenta una breve caracterización de la población menor de seis años identificada en la base SISBÉN con corte a junio de 2017, tomada del informe: “DESCRIPCIÓN SOCIODEMOGRÁFICA DE LOS NIÑOS MENORES DE SEIS AÑOS EN LA CIUDAD DE CALI CON CIFRAS SISBÉN III – JUNIO 2017”. Algunos de los indicadores y variables se describen teniendo en cuenta la configuración políticoadministrativa de la ciudad en Comunas.

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017

Recuadro 2. Breve caracterización de la población menor de seis años En una sentencia lapidaria pronunciada por Anthony Lake—el honorable director ejecutivo de Unicef— quedó registrado en tinta indeleble una de las consignas primordiales para los niños de hoy y los adultos del mañana: La inequidad no es inevitable. La inequidad es una elección. Promover la equidad –una oportunidad justa para todos y cada uno de los niños y niñas– es también una elección. Una elección que podemos tomar y que debemos tomar. En favor de su futuro, y del futuro de nuestro mundo16. Esta sentencia lapidaria nos lleva a pensar que las condiciones socioeconómicas y demográficas de los niños de hoy, efectivamente repercuten en los logros y realizaciones potenciales de los hombres y mujeres del mañana. En el caso particular de la ciudad de Cali, de acuerdo con el estudio del Laboratorio Urbano-Regional del Centro de Investigaciones, CIDSE (Universidad del Valle), a partir de los registros SISBÉN-junio 2017, se identificaron 51.927 menores de seis años (menores de 1 año el 6%, los de 3 años el 20% y los de 5 años el 23%). Estos infantes se anidan en 44.786 hogares. A continuación, se presenta una breve descripción sociodemográfica de los hogares con presencia de niños menores de seis años.

A. Distribución de la población menor de seis años por sexo De los 51.927 infantes: 25.208 niñas y 26.719 niños (gráfico A1), representando alrededor del 49% y el 51% del total, respectivamente. Se aprecia que la mayor concentración de infantes se localiza en las comunas 13, 14 y 15, las cuales presentan a su vez condiciones económicas y sociales difíciles, tal y como se ha podido corroborar en los diversos estudios realizados por el Laboratorio Urbano-Regional del CIDSE, mientras la comuna 22 concentra el menor número, tal y como esperaba de acuerdo con su perfil socioeconómico, con un total de 24 niños.

16

UNICEF. (2016). Estado mundial de la infancia 2016: una oportunidad para cada niño. Unicef, 70 años por todos los niños. Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017

Porcentaje en a zona urbana de Cali

Gráfico A6. Distribución de la población menor de 6 años por sexo 20% 15% 10%

5% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Comunas

% Niñas

% Niños

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBEN 2017 corte junio B. Hogares con niños menores de seis años en situación de pobreza monetaria De los 44.786 hogares registrados con menores de seis años en la base SISBEN, 43.077 son identificados en condición de pobreza monetaria, mientras que tan solo 1.709 son excluidos de esta clasificación. La comuna 13, comuna 14, comuna 15 y comuna 21 concentran la mayoría de hogares bajo esta condición, representando cerca del 12%, 15%, 12% y 11% respectivamente, de la distribución total de hogares en situación de pobreza monetaria.

Porcentake zona urbana Cali

Gráfico B1. Hogares con niños menores de 6 años en situación de pobreza monetaria. 16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Comunas

% hogares pobres según LP Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBEN 2017 corte junio

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 C. Hogares con niños menores de 6 años en situación de pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI). En contraste con el resultado anterior, bajo la metodología de Necesidades Básicas Insatisfechas – NBI – que tiene en cuenta el estado carencial de los hogares, 26.104 de los hogares no son identificados como pobres, mientras el 18.682 sí se encuentran en condición de pobreza. De la misma manera que con el indicador de pobreza monetaria, se halla que las comunas 13,14, 15 y 21 concentran la mayoría de los hogares con esta condición, representando cerca del 12%, 15%,11% y 11% correspondientemente de la distribución total (gráfico C1).

Porcentaje zona urbana Cali

Gráfico C1. Hogares con niños menores de 6 años en situación de pobreza por NBI 20% 15% 10% 5% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Comunas

% hogares pobres según NBI Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBEN 2017 corte junio D. Jefatura de los hogares por sexo y tipología del hogar. Se realizó la identificación y caracterización de los hogares que requieren asistencia social para alcanzar logros y capacidades de la siguiente manera: o Hogares unipersonales: integrados por una sola persona. o Hogares nucleares con o sin hijos: integrados por el jefe del hogar y su conyugue, con o sin hijos. o Hogares nucleares incompletos: integrados por el conyugue o el jefe del hogar con o sin hijos. o Hogares extensos completos: integrados por el jefe del hogar y el conyugue con hijos, y presencia de parientes.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 o Hogares extensos incompletos: integrados por el jefe del hogar o el conyugue con hijos, y presencia de parientes. o Hogares compuestos: integrados por el jefe del hogar o el conyugue, con o sin hijos, y presencia de parientes y no parientes.

De los 14.824 hogares que son liderados por un hombre, la mayoría son de tipo extensos completos, seguido de hogares extensos incompletos y hogares compuestos. En el gráfico D1 se puede observar una distribución regular de los hogares según su tipología dentro de las diferentes comunas. Aun así, en la comuna 8, 7 y 16 hay menor participación de hogares extensos completos, mientras en las comunas 2, 11, 14, 17, 18, 19 y 22 esta proporción es mayor.

Distribución porcentual

Gráfico D17. Jefatura masculina por tipología de hogar 100% 80% 60% 40% 20% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Comunas Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBEN 2017 corte junio.

Por otro lado, se identifican 29.962 hogares cuya jefatura está a cargo de una mujer, de los cuales la mayoría son de tipo extensos incompletos, seguido de los extensos completos y los compuestos. En las comunas 5 y 8 hay menores proporciones de hogares extensos completos, representando cerca del 19% y 23% de la distribución interna de las comunas, respectivamente. A su vez, dentro de las comunas 10, 11, 12 y 22 prevalecen los hogares extensos incompletos, con participaciones cercanas al 70% en cada una de ellas (gráfico

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 D2).

Distribución porcentual

Gráfico D2. Jefatura femenina por tipología de hogar 100% 80% 60% 40% 20% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Comunas Hogares extensos completos Hogares compuestos

Hogares extensos incompletos

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBEN 2017 corte junio 49 E. Análisis de clima educativo e inasistencia escolar El gráfico E1 permite observar el comportamiento de las comunas de la zona urbana en torno al clima educativo promedio y el porcentaje de inasistencia escolar. El mejor comportamiento para ambas variables lo muestran las comunas 22, 5 y 17 donde se tienen altos niveles de clima educativo promedio (valores por encima de los 8 años de educación) y bajos porcentajes de inasistencia escolar. En contraste las comunas 15, 14, 13 y 21 exhiben el peor comportamiento en torno a las variables de interés, donde tienen bajos niveles de clima educativo (5 años de educación en promedio) y altas tasas de inasistencia escolar. Es de notar el caso de la comuna 6, que muestra una alta inasistencia escolar y un nivel de clima educativo por encima de la media de la ciudad.

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017

Gráfico E1. Clima educativo vs inasistencia escolar 11 17

10

Clima educativo

22

9

5

19

2

8

9 3

10 8

11

4

12

6

7 1

16 21

18

14

13 15 20

7 0

.05

.1

.15

Inasistencia escolar

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBEN 2017 corte junio. 50 Conclusiones A Amanera de conclusiones, a continuación, se enumeran algunos rasgos sobresalientes derivados de la descripción de las cifras del SISBEN para los hogares urbanos con presencia de niños menores a los seis años de edad.  En la base SISBEN con corte al mes de junio de 2017 se identificaron 51.927 infantes, donde los menores de 1 año representan el 6%, los de 3 años el 20% y los de 5 años el 23%. Además, se encuentran 44.786 hogares con presencia de infantes, donde los hogares con 1 niño son lo de mayor proporción, seguido de los hogares con 2 niños.  Se identificaron 25.208 niñas y 26.719 niños concentrados, principalmente en la comuna 14 y en menor proporción en las comunas 13,15 y 21.  Para las comunas analizadas, las formas de las pirámides poblacionales de hogares SISBEN tienen características similares. Adicionalmente, en estos hogares hay una participación fuerte de mujeres en edades entre 20 y 29 años, sugiriendo esto,

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 algunos rasgos característicos de los hogares en los que se ubica la primera infancia de la población SISBEN. Un total de 265 infantes presentan algún tipo de discapacidad, siendo la mudez la discapacidad con menor presencia y la dificultad para entender o aprender la de mayor presencia.  De los 51.927 infantes identificados en la base SISBEN, 25.349 se encuentran afiliados a un régimen de salud, mientras 26.578 no se encuentras registrado en ninguno. La mayoría de ellos pertenecen al régimen subsidiado, en tanto la minoría se encuentran en el Instituto de Seguros Sociales.  42.605 infantes no asisten a ningún establecimiento educativo, siendo las comunas 1,9,17,19,20 y 21 las que albergan más niños en esta condición. A su vez, en las comunas 13,14,15 y 18 se encuentran altas proporciones de niños que asisten a un centro de atención o hogar ICBF. No obstante, estos resultados no son consistentes con los obtenidos, pues los grupos de edad prevalecientes son 4 y 5 años (de los que se espera asistan a un establecimiento educativo), lo que podría explicarse por una posible desactualización en las bases de datos proporcionadas, ya que no representarían el verdadero estatus educativo de los infantes.  De acuerdo con el cruce de información entre la base de datos del SISBEN a corte de junio 2017 y los beneficiarios efectivos del programa De Cero a Siempre se identificaron un total de 3.739 personas. La comuna 21 concentra la mayor cantidad con un total de 714 personas seguido de la comuna 18, 15 y 7 con valores respectivos de 452, 375 y 286 personas.  Las comunas con mayor población potencial, es decir, aquella población que no es beneficiaria, pero cumplen con los requisitos de admisión al programa, son la 13,14,15,18,20 y 21.  El mayor porcentaje de cubrimiento del programa De Cero a Siempre es del 20% y pertenece a la comuna 10, seguido de la comuna 3 con 19%, 4 con 17%, 7 y 12 con porcentajes del 15%.  En las comunas 13, 14 y 15 se encuentran una cantidad baja de beneficiarios efectivos, pero frecuencias altas de beneficiarios potenciales, así mismo bajos porcentajes de cubrimiento. Esto podría explicarse por la ausencia de centros de

51

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 desarrollo infantil.  Según el corte de puntaje SISBEN de 57,21 establecido por el programa De Cero a Siempre, se identifican 47.952 infantes en este rango.Las comunas 3, 9 y 20 presentan mayor presencia de estos niños, mientras en las comunas 5 y 17 sus participaciones son más bajas.  Se identifican 43.077 hogares en condición de pobreza monetaria, por otro lado, bajo la metodología NBI se identificaron 26.104 hogares, concentrados en las comunas 13, 14, 15 y 21 en la zona oriente y 18 y 20 de la zona de ladera.  Se identifican 30.400 hogares en situación de pobreza extrema monetaria y 13.687 en condición de pobreza extrema por NBI, concentrados en las comunas 13, 14,15,18,20 y 21.  La mayoría de los hogares con niños menores de seis años identificados en la base SISBEN, son estrato 1 y 2, representando aproximadamente el 51% y el 35%. Los hogares clasificados en estrato 4, 5 y 6 representan, en conjunto, menos del 1%.  La mayoría de los hogares alcanzan un clima educativo entre seis y once años, concentrados en las comunas 4,5, 6,8,11 y 12.  Se identificaron 14.824 hogares con jefatura masculina, donde predominan los hogares de tipo extensos completos y 29.962 con jefatura femenina, sonde predominan los hogares extensos incompletos. Encontrándose que la principal actividad cuando el hogar lo lidera una mujer, es oficios del hogar, mientras que cuando son liderados por un hombre la mayoría se encuentran empleados. En ambos casos, las actividades con menor participación son los inválidos, rentistas, estudiantes o los que se encuentran jubilados o pensionados o sin actividad.  En las comunas 3 y 18 hay una presencia notable de jefes de hogar hombres que están empleados, mientras en la comuna 5 y 22 hay una gran cantidad buscando empleo. Por otro lado, en las comunas 3,9 y 22 hay una cantidad considerable de mujeres jefe de hogar que se encuentran empleadas, mientras en la comuna 5 la mayoría están buscando empleo.  Las comunas 3,9,15 y 21 concentran la mayoría de hogares con altas tasas de dependencia infantil. En estas comunas, por cada 100 habitantes con potencial de

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 generar ingresos alrededor de 90 y 94 niños entre 0 y 14 años dependen de ellos.  Las comunas 22, 5 y 17 tienen altos niveles de clima educativo promedio y bajos porcentajes de inasistencia escolar. En contraste, las comunas 15, 14, 13 y 21 muestran un peor comportamiento, pues tienen bajos niveles de clima educativo y altas tasas de inasistencia escolar. La comuna 6, muestra una alta inasistencia escolar y un nivel de clima educativo por encima de la media del municipio.

5.6 Identificación de beneficiarios de acuerdo al cumplimiento de criterios de admisión de programas. Una vez caracterizada la población que potencialmente puede acceder a cada programa, se dispuso a indagar que proporción de los beneficiarios efectivos no cumplen con los criterios de admisión. De esta manera se estableció para cada programa, los beneficiarios que cumplen con los criterios (BCC) y los beneficiarios que no cumplen con los criterios (BNC).

De lo anterior se observa que, Más familias en Acción es el programa en que más se identifica población beneficiaria que no cumple los criterios (gráfico 6). Lo anterior se ilustra principalmente en el conglomerado Oriente, donde aproximadamente un 35% de los beneficiarios no cumplen con los criterios de admisión, a su vez este porcentaje para el programa de Colombia Mayor es el 23% mientras que para la Salud subsidiada es el 20%.

Con respecto al conglomerado centro norte, se encuentra una gran participación de beneficiarios que cumplen con los requisitos establecidos en cada programa, tal es el caso del programa Más Familias en Acción cuyos beneficiarios que cumplen con los criterios es cerca del 83%, estas cifras para los programas Colombia Mayor, Cero a Siempre y Salud Subsidiada son: 87%, 94% y 90%.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Algo que llamó la atención en la zona rural fue la cantidad de beneficiarios que no cumplieron con los requisitos de Colombia Mayor (cerca del 30%) pues como se observó anteriormente el porcentaje de cubrimiento de este programa era alto en comparación con el resto de conglomerados. Este es un aspecto que vale la pena indagar de manera profunda. Por último, se resalta que, en todos los conglomerados, el programa que presentó menor participación de beneficiarios que no cumplen con los criterios de admisión fue Cero a Siempre, con porcentajes cercanos a 93%.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Gráfico 8. Identificación de población beneficiarios por cumplimiento de criterio 100 80 60 40 20

Centro-Norte

Ladera BCC

Colombia Mayor

Cero a Siempre

Régimen Subsidiado

Mas Familias en Accion

Colombia Mayor

Cero a Siempre

Régimen Subsidiado

Mas Familias en Accion

Colombia Mayor

Cero a Siempre

Régimen Subsidiado

Mas Familias en Accion

0

Nororiente

BNC

100 80 60 40 20

55

Norte-Sur

Oriente

Ai 90 91

Colombia Mayor

Cero a Siempre

Régimen Subsidiado

Mas Familias en Accion

Colombia Mayor

Cero a Siempre

Régimen Subsidiado

Mas Familias en Accion

Colombia Mayor

Cero a Siempre

Régimen Subsidiado

Mas Familias en Accion

Colombia Mayor

Cero a Siempre

Régimen Subsidiado

Mas Familias en Accion

0

Zona rural

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. Ahora bien, por Comunas se puede ilustrar con más detalle la distribución de la población beneficiaria de programas en Cali. Se observa en cuanto al número de beneficiarios efectivos del programa de Régimen Subsidiado de Salud en la zona urbana del municipio (Figura 6) que el conglomerado oriente, principalmente las comunas 13, 14 y 15 contienen el mayor número de beneficiarios efectivos. Por otro lado, y teniendo en cuenta solo los requisitos de no pertenecer al régimen contributivo y el puntaje SISBÉN, las comunas 5 y 22 concentran el mayor número de beneficiarios que no cumplen con los criterios necesarios para ser beneficiarios.

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017

Figura 6. Distribución espacial de los beneficiarios efectivos del programa de Régimen subsidiado de salud en Cali por comunas

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Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. El análisis exploratorio de datos espaciales Anexo B1 permite identificar que más del 50% de la ciudad se encuentra compacta y por debajo del promedio en el número de beneficiarios efectivos del programa de régimen subsidiado de salud en la zona urbana. A su vez los barrios con mayor variabilidad y alejados de promedio son Mojica, Manuela Beltrán y Los Comuneros I Etapa, los cuales concentran más de 30.000 beneficiarios siendo los barrios con mayor número de beneficiarios. El primer barrio pertenece a la comuna 14 y los otros 2 a la comuna 15.

En concordancia con lo anterior se evidencia un clúster alto- alto en la zona oriental y otro en la zona de ladera, ambos conformados por barrios con un elevado número de beneficiarios rodeados de barrios en condiciones similares. Adicionalmente un índice de

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Moran univariado de 0,47 muestra una autocorrelacion espacial positiva moderada lo cual sugiere que la distribución espacial de los beneficiarios obedece a un patrón de concentración, en este caso hacia la zona oriental encontramos barrio con muchos beneficiarios y sobre el eje longitudinal norte - sur pocos.

Para el caso del programa de Más Familias en Acción el número de beneficiarios por comunas disminuye considerablemente con respecto al Régimen Subsidiado. A su vez su distribución espacial como se presenta en la figura 7, también se ve afectada debido a que ahora además de las comunas 13, 14 y 15 las comunas 18, 20 y 21 son las que concentran mayor número de beneficiarios. Se mantienen las comunas 5 y 22 como las comunas con mayor porcentaje de beneficiarios que no cumplen con los criterios de puntaje.

Ahora, como parte del análisis exploratorio de datos espaciales Anexo B2 el índice de Moran Univariado es de 0,44 y tiene un comportamiento similar al que presenta el programa de Régimen Subsidiado. Sin embargo, se debe resaltar que los valores que se encuentran en el tercer cuadrante se encuentran más compactos, lo cual sugiere que hay un alto porcentaje de barrios que se encuentran por debajo del promedio y a su vez sus vecinos comparten esta situación.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Figura 7. Distribución espacial de los beneficiarios efectivos del programa Mas Familias en Acción en Cali por comunas

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Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. Esto reflejaría que la concentración de beneficiarios es más fuerte que en el programa anterior. Nuevamente se encuentra el clúster alto – alto de la zona oriental que se extiende hasta la comuna 21 acompañado de un clúster más pequeño en la comuna 20, el clúster bajo- bajo del eje longitudinal agrega un par de barrios más a su configuración geográfica.

En cuanto a los barrios con mayor número de beneficiarios se encuentran Potrero Grande, Mojica y Los Comuneros I Etapa siendo los únicos 3 que superan los 1000 beneficiarios por barrio y concentrando poco más de 3100.

Como se evidencia en la Figura 8 las comunas que concentran un mayor número de beneficiarios del programa de Colombia Mayor son las comunas 13 y 14 ubicadas en el

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 oriente de la zona urbana, por otro lado, las comunas 2, 5, 17, 19 y 22 son las que tienen un menor número de beneficiarios. En la zona de ladera las comunas 18 y 20 están por encima de la comuna 1 en el número de beneficiarios efectivos. Figura 8. Distribución espacial de los beneficiarios efectivos del programa Colombia Mayor en Cali por comunas

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Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. En cuanto al análisis exploratorio de datos espaciales Anexo B3, la distribución de los beneficiarios en la zona urbana es consistente con los análisis anteriores, lo cual sugiere que los residentes más vulnerables se encuentran en oriente y ladera, ya que es en estas zonas donde se concentran más beneficiarios por barrio, esto claro, suponiendo que los mecanismos de focalización funcionan correctamente.

Continuando con el análisis encontramos que el clúster bajo- bajo del eje longitudinal se mantiene al igual que el clúster alto-alto de oriente, lo mismo sucede con el más pequeño

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 ubicado en la comuna 20, sin embargo en las comunas 1 y 18 aparecen 2 barrios que empiezan a configurar pequeños clústers. En cuanto a los barrios con mayor número de beneficiarios encontramos a Siloé en la comuna 20 siendo el único barrio en concentrar más de 1000 beneficiarios de este programa, seguido por Manuela Beltrán de la comuna 14 y el Vergel de la comuna 13, estos últimos por encima de 900 beneficiarios.

Finalmente, en la figura 9 se presenta la distribución espacial del programa de Cero a Siempre en la zona urbana, y es posible identificar qué, aun cuando algunas comunas de la zona oriental y de ladera concentran más beneficiarios que las del eje longitudinal sur – norte, esta distribución no es tan marcada como las anteriores. La comuna 21 es la única que resalta en el último intervalo y concentra el mayor número de beneficiarios, en términos absolutos. Se puede ver que la diferencia entre el número de beneficiarios por comuna de los otros programas y este es evidente.

Por medio del análisis exploratorio de datos espaciales Anexo B4 es posible constatar lo anterior y se evidencia una autocorrelacion espacial menos consistente por medio de la estimación del índice de Moran univariado el cual es 0,24. Sin embargo ahora la mayoría de los datos se encuentran concentrados en torno al origen de los ejes, es decir, hay barrios que se encuentran por encima o por debajo del promedio, rodeados de barrios que pueden estar en la misma situación o en situación contraria, pero la dispersión es muy baja. Lo cual sugiere que la mayoría de los barrios tienen un número de beneficiarios bajos o medios, pero no están muy alejados entre sí en el número de beneficiarios. En cuanto a la configuración geográfica de los clústers los cambios se presentan principalmente en una disminución en el tamaño del clúster de oriente y una consolidación de un clúster alto-alto en la comuna 18. Los barrios más alejados del promedio de número de beneficiarios son Potrero Grande, Mojica y Sector Alto Jordán, de las comunas 21, 15 y 18, y con 394, 260 y 136 beneficiarios respectivamente.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Figura 9. Distribución espacial de los beneficiarios efectivos del programa de Cero a Siempre en Cali por comunas

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Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. 5.7 Cantidad de programas por individuo En esta sección se puede ver el cruce realizado entre los registros de beneficiaros de cada programa y la base de datos SISBÉN 2017 a corte de junio lo que permitió definir una variable llamada número de programas, la cual establece la cantidad de programas que posee cada individuo.

La tabla 3 ilustra los conteos respectivos y el porcentaje de columna que muestra la distribución de cada categoría por conglomerado. Los datos muestran que 427.025 personas son beneficiadas por un solo programa, 58.356 con dos programas y 443 con tres programas.

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 En cada categoría, la cantidad de beneficiarios se concentran fundamentalmente en los conglomerados Ladera y Oriente: con un solo programa dicha cifra es del 70%, para individuos con dos programas es el 70.1% y para individuos con tres programas estos dos conglomerados concentran un total aproximado de 76%.

Tabla 2. Número de programas por individuo por conglomerado Conglomerado Número de programas 1 2 3 n 31.854 5.005 27 Centro-Norte % 7,5 8,6 6,1 n 73.863 11.165 96 Ladera % 17,3 19,1 21,7 n 59.337 6.828 36 Nororiente % 13,9 11,7 8,1 n 9.939 1.137 4 Norte-Sur % 2,3 1,9 0,9 n 228.918 29.886 244 Oriente % 53,5 51,2 55,1 n 5.359 1.137 12 AI 90 91 % 1,3 1,9 2,7 n 18.300 3.228 24 Rural % 4,3 5,5 5,4 n 427.570 58.386 443 Total % 100 100 100 Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano- Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. 5.8 Análisis de la distribución de la población beneficiaria por tipología de hogar según conglomerado La identificación y caracterización de los hogares que requieran de asistencia social para alcanzar logros y capacidades, requiere también centrar la atención en los comportamientos y la composición interna de los hogares como unidad de análisis y con el propósito de comprender su estructura demográfica y económica. Por tales razones ahora los hogares se clasifican en las siguientes categorías, según su tipología:

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 -

Hogares unipersonales: integrados por una sola persona.

-

Hogares nucleares con o sin hijos: integrados por el jefe del hogar y su conyugue, con o sin hijos.

-

Hogares nucleares incompletos: integrados por el conyugue o el jefe del hogar con o sin hijos.

-

Hogares extensos completos: integrados por el jefe del hogar y el conyugue con hijos, y presencia de parientes.

-

Hogares extensos incompletos: integrados por el jefe del hogar o el conyugue con hijos, y presencia de parientes.

-

Hogares compuestos: integrados por el jefe del hogar o el conyugue, con o sin hijos, y presencia de parientes y no parientes.

El gráfico de la distribución de los programas en el conglomerado Centro-Norte discriminando según la tipología del hogar (gráfico 7), permite observar que los hogares compuestos, hogares extensos incompletos y los hogares extensos completos son los únicos que participan de los cuatro programas de análisis, mientras el resto de tipologías tan solo participan de Colombia Mayor y Salud Subsidiada. Gráfico 9. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado CentroNorte

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Cabe resaltar que los hogares nucleares incompletos muestran un comportamiento diferente a los demás, en cuanto a que, a pesar de que el programa Salud Subsidiada continúa siendo el de mayor participación, lo hace en menor proporción que en las demás tipologías. Los hogares de otro tipo solo acceden a Salud Subsidiada. En el conglomerado Ladera (gráfico 8), los hogares extensos completos, los hogares extensos incompletos, los hogares compuestos y otro tipo participan de todos los programas, en proporciones regulares entre sí. Los hogares nucleares con o sin hijos y los hogares unipersonales también participan en todos los programas. Sin embargo, difieren en la proporción respecto a los demás, pues aumenta la participación en Colombia Mayor y disminuye la participación, siendo casi nula, en De Cero a Siempre. Los hogares nucleares incompletos no participan en el programa De Cero a Siempre.

Gráfico 10. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado Ladera 0.96% Otro tipo 5.77%

2.88%

90.38%

64

0.52% Hogares compuestos 7.76%

84.84%

Hogares extensos incompletos 6.78%

85.38%

6.87% 0.85% 7.00% 0.88%

Hogares extensos completos 4.15% Hogares nucleares incompletos

87.26%

16.67%

7.71%

75.00%

8.33% 0.12%

Hogares nucleares con o sin hijos

19.31%

79.91%

0.66% 0.03%

Hogares unipersonales

21.38% 0%

10%

Colombia Mayor

77.76% 20%

30%

Salud Subsidiada

40%

50%

60%

De Cero a Siempre

0.83% 70%

80%

90%

100%

MFA

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. En el conglomerado Oriente, los hogares compuestos, los hogares extensos incompletos y los hogares extensos completos participan en proporciones regulares de Colombia Mayor, Salud Subsidiada, De Cero a Siempre y MFA, siendo Salud Subsidiada el de mayor

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 participación y De Cero a Siempre el de menor participación, mientras que, los hogares nucleares con o sin hijos y los hogares unipersonales, aunque también participan de todos los programas, lo hacen en mayor proporción en Colombia mayor y en menores proporciones en De Cero a Siempre y MFA, siendo estas últimas casi nulas. Los hogares nucleares incompletos tan solo participan en Colombia mayor, salud subsidiada y MFA, (gráfico 9)

Gráfico 11. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado Oriente 1.00% Otro tipo1.50%

4.00%

93.50% 0.29%

Hogares compuestos 7.83%

85.81%

6.07% 0.69%

Hogares extensos incompletos 5.94%

86.91%

6.45% 0.66%

Hogares extensos completos 3.96% Hogares nucleares incompletos

88.99%

19.35%

6.39% 3.23%

77.42% 0.02%

Hogares nucleares con o sin hijos

17.37%

0.81%

81.80% 0.03%

Hogares unipersonales

20.02% 0%

10%

Colombia Mayor

79.15% 20%

30%

Salud Subsidiada

40%

50%

60%

De Cero a Siempre

0.79% 70%

80%

90%

100%

MFA

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. En el conglomerado Norte-Sur (gráfico 10), los hogares compuestos, los hogares extensos incompletos y los hogares extensos completos acceden a todos los programas, donde en Salud Subsidiada se concentra la mayoría de la participación, mientras en De Cero a Siempre hay una baja participación. Los hogares nucleares con o sin hijos y los hogares unipersonales tienen un comportamiento similar, en cuanto a la participación en los programas se refiere, pues no

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 participan en el programa De Cero a Siempre, la menor participación la tienen en MFA y la mayor participación esta en Salud Subsidiada. Gráfico 12. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado Norte-Sur Otro tipo

100.00% 0.43%

Hogares compuestos 7.28%

87.16%

5.14% 0.64%

Hogares extensos incompletos 5.52%

89.79%

4.05% 0.84%

Hogares extensos completos 3.55%

89.34%

6.27% 0.49%

Hogares nucleares con o sin hijos

18.09%

81.42% 0.22%

Hogares unipersonales

16.42% 0%

Colombia Mayor

10%

83.36% 20%

30%

Salud Subsidiada

40%

50%

60%

De Cero a Siempre

70%

80%

90%

100%

MFA

Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio. En el conglomerado Nororiente (gráfico 11) los hogares compuestos, los hogares extensos incompletos y los hogares extensos completos participan de todos los programas en proporciones similares, siendo Salud Subsidiada el programa de mayor participación y De Cero a Siempre el de menor participación.

Los hogares nucleares incompletos participan de Colombia Mayor y de Salud Subsidiada, en 28,57% y 71,43% respectivamente, a su vez, los hogares de otro tipo participan de los mismos programas, pero en proporciones diferentes, pues de Colombia Mayor participan en un 1,01 % y en Salud Subsidiada en 98,99%.

Los hogares nucleares con o sin hijos y los hogares unipersonales participan de Colombia Mayor, Salud Subsidiada y MFA. Salud Subsidiada es el programa de mayor participación donde los hogares nucleares con o sin hijos participan del 85,10% y los hogares

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 unipersonales del 80,72%, mientras que de MFA, los hogares unipersonales participan del 0,50% y los hogares unipersonales del 0,27%.

Gráfico 13. Distribución por programa según tipología de hogar, conglomerado Nororiente

Otro tipo 1.01%

98.99% 0.64%

Hogares compuestos 8.05%

3.23%

88.09% 1.16%

Hogares extensos incompletos 6.38%

3.13%

89.33% 1.21%

Hogares extensos completos 3.52% Hogares nucleares incompletos

91.77% 28.57%

3.50% 71.43% 0.50%

Hogares nucleares con o sin hijos

14.40%

85.10% 0.27%

Hogares unipersonales

19.01% 0%

Colombia Mayor

10%

80.72% 20%

30%

Salud Subsidiada

40%

50%

60%

De Cero a Siempre

70%

80%

90%

100%

MFA

67 Fuente: Cálculos Laboratorio Urbano Regional CIDSE. Base SISBÉN 2017 corte junio.

5.9 Distribución por conglomerados (análisis comparativo de Kernel) Adicionalmente, en cuanto a la diferencia en los puntajes de los beneficiarios efectivos y potenciales fueron estimadas las distribuciones de los puntajes SISBÉN 3 y comparadas con las de la población de cada conglomerado, en los Anexos K1, K2, K3 y K4 se presentan las comparaciones de una función de densidad de Kernel aplicada a cada distribución (Recuadro 3) La organización de dicha comparación se realiza a manera de tabla, en las filas se encuentran los conglomerados por lo cual para la zona urbana se tienen 5 filas y 3 columnas que están organizadas de izquierda a derecha de la siguiente manera. La función de densidad de los puntajes SISBÉN de la población, seguido de la función de densidad de los puntajes SISBÉN, de los beneficiarios efectivos y finalmente en la columna de la derecha los beneficiarios potenciales.

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Recuadro 3. Densidad Kernel La técnica de estimación no paramétrica de funciones de densidad mediante un Kernel, tiene la virtud de no suponer de entrada modelos de distribución (Normal, Binomial, Exponencial, etc). En cambio, tiene en cuenta los valores muestrales que se ajustan según un ancho de banda definido, un tamaño muestral y la dispersión de los datos. Así, la estimación kernel de la función de densidad fˆ(w) de una muestra aleatoria de la variable W, W1, …,WN, de tamaño N es:

De tal manera que h denota el ancho de banda (grado de alisamiento de la distribución) y K la función kernel. Es preciso anotar que esta técnica soluciona las discontinuidades que presentan los histogramas simples y realizan interpolaciones sofisticadas mediante cálculos de densidad local en los entornos de la variable, traslapando los diferentes intervalos hasta obtener una forma suavizada (Salgado-Ugarte, 2002; Fox, 1990; Silverman, 1986). “Como con otros suavizadores, para evaluar el desempeño de estos kerneles es necesario considerar el compromiso entre la varianza y el sesgo. La suma de la varianza y sesgo integrados es el error cuadrado integrado (total) medio (ECIM). Una buena función kernel deberá minimizar el sesgo por la asignación de un peso mayor a las observaciones cercanas al valor de x en el cual se estima la densidad (por ejemplo por medio del uso de una función gaussiana). Epanechnikov (1969), al minimizar el ECIM definió la función de eficiencia máxima que lleva su nombre”. (Salgado-Ugarte, 2002, p. 16)

Las comparaciones permiten identificar en que conglomerados se presentan mayores diferencias entre los puntajes, además de esto también es de gran ayuda para hallar diferencias entre programas. Se presenta un comportamiento en la mayoría de los casos, y es la concentración de población hacia puntajes bajos o altos lo cual genera una distorsión de la distribución. A esto se le conoce como asimetría, dicha asimetría no solo conlleva a que las distribuciones tiendan a estar más, o menos agrupada, hacia los extremos, sino que también esta puede ser muy pronunciada en términos de frecuencias, así pues, tendremos en ciertos casos distribuciones unimodales fuertemente marcadas.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Para el caso del programa del Régimen Subsidiado de Salud, Anexo K1, es posible resaltar un aspecto fundamental y es el tamaño de la población beneficiaria, tanto efectiva como potencial. Dicho tamaño es captado por medio del grosor de las columnas, el cual es más pequeño a medida que el tamaño de la población es mayor, tanto así que en este programa parecen tan solo líneas y no polígonos. En las distribuciones se evidencia una mayor concentración en los conglomerados de oriente y ladera en comparación con centro – norte y norte- sur. Adicionalmente, es posible ver una marcada diferencia entre los puntajes en cada conglomerado. En cuanto a la población total, la distribución que más llama la atención es la del conglomerado norte sur, la cual presenta una marcada asimetría, con una concentración de población hacia los puntajes altos. Esto sugiere que los puntajes de la población identificada en la base SISBÉN III que reside en este conglomerado, tiene predominantemente puntajes altos. Por otro lado, encontramos que la distribución de la población del conglomerado centro norte es bimodal y para el caso de los beneficiarios es fácilmente identificable en los beneficiarios potenciales, los cuales tienen puntajes que se concentran hacia valores promedio y por encima de este, mientras que los efectivos se concentran hacia la izquierda, es decir hacia puntajes por debajo del promedio. Este comportamiento de concentración de población con puntajes por debajo del promedio en los beneficiarios efectivos, y de población con puntajes por encima del promedio en los beneficiarios potenciales se presenta de manera clara y en muchos casos muy marcada en los programas de Régimen Subsidiado de Salud, Colombia Mayor y Más Familias en Acción (Ver K1, K2 y K3). En el programa de Mas Familias en Acción esta asimetría es más marcada sin importar los conglomerados. Lo anterior sugiere que el instrumento de focalización estaría permitiendo que los individuos que pertenecen a los hogares con menores puntajes SISBÉN III sean quienes, en su mayoría, los que puedan acceder a los beneficios de dichos programas sociales.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Asumiendo entonces una especie de embudo en el sistema, el cual genera que no todos aquellos que cumplen con los puntajes mínimos para ser beneficiarios efectivos lo sean, la focalización en los 3 programas antes mencionados podría decirse que es acertada, por su puesto esta afirmación se realiza teniendo en cuenta el puntaje SISBÉN como herramienta para la identificación de población vulnerable. Por otro lado, el programa de Cero a Siempre K4 presenta un comportamiento atípico. Si bien los puntajes de los beneficiarios antes mencionados, sugerían que el instrumento de focalización es acertado, en este programa esto entraría en discusión ya que la distribución de los beneficiarios efectivos y potenciales apenas es diferente, ambas distribuciones son centradas en la media y si presentan una concentración hacia los valores de extremos esta es muy leve. En general e independientemente del conglomerado el programa presenta este comportamiento lo cual sugiere que no opera en un sentido normativo un instrumento de focalización, pues la diferencia en los puntajes SISBÉN de los beneficiarios efectivos y potenciales es muy pequeña.

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017

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FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 

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Urrea, F. y Ortiz, C. (1999). Patrones sociodemográficos, pobreza y mercado laboral en Cali. Documento elaborado para el Banco Mundial, Cali, 85 p.

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Anexos 1-10

Anexo 1 Beneficiarios Colombia Mayor por comuna, zona rural, asentamientos informales. Colombia Mayor

Comuna

Freq. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Total Urbano Total Rural Total AI 90-91

%c

%f

1697 307 890 973 231 2278 1468 1213 1178 750 1238 1291 4463 4620 2847 2580 29 2139 221 2958 1976 4 35351 2132

4.80% 0.87% 2.52% 2.75% 0.65% 6.44% 4.15% 3.43% 3.33% 2.12% 3.50% 3.65% 12.62% 13.07% 8.05% 7.30% 0.08% 6.05% 0.63% 8.37% 5.59% 0.01% 100.00% 100.00%

8.01% 6.83% 10.14% 8.30% 5.66% 7.24% 7.02% 7.79% 10.40% 7.46% 6.66% 7.20% 7.10% 6.94% 5.50% 7.70% 4.15% 5.77% 8.07% 7.77% 4.62% 2.22% 6.90% 8.60%

462

100.00%

6.03%

73

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Anexo 2. Beneficiarios MFA por comuna, zona rural y asentamientos informales. MFA

Comuna

Freq. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Total Urbano Total Rural Total AI 90-91

%c

%f

1024 319 381 388 61 881 745 384 438 257 487 476 3573 4350 3923 1230 34 2713 120 2691 2986 5 27466 1532

3.73% 1.16% 1.39% 1.41% 0.22% 3.21% 2.71% 1.40% 1.59% 0.94% 1.77% 1.73% 13.01% 15.84% 14.28% 4.48% 0.12% 9.88% 0.44% 9.80% 10.87% 0.02% 100.00% 100.00%

4.83% 7.09% 4.34% 3.31% 1.50% 2.80% 3.56% 2.47% 3.87% 2.56% 2.62% 2.65% 5.69% 6.54% 7.57% 3.67% 4.86% 7.31% 4.38% 7.07% 6.98% 2.78% 5.36% 6.18%

916

100.00%

11.96%

74

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Anexo 3. Beneficiarios Salud Subsidiada por comuna Comuna

Freq. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Total Urbano Total Rural Total AI 90-91

18382 3844 7385 10202 3758 28260 18404 13910 9641 8877 16723 15951 54585 57377 44656 29552 627 31792 2388 32197 37079 171 445761 20917 6207

Salud Subsidiada %c %f 4.12% 0.86% 1.66% 2.29% 0.84% 6.34% 4.13% 3.12% 2.16% 1.99% 3.75% 3.58% 12.25% 12.87% 10.02% 6.63% 0.14% 7.13% 0.54% 7.22% 8.32% 0.04% 100.00% 100.00% 100.00%

86.79% 85.48% 84.12% 87.07% 92.13% 89.79% 88.04% 89.32% 85.14% 88.29% 90.00% 88.90% 86.88% 86.20% 86.21% 88.20% 89.70% 85.70% 87.19% 84.62% 86.72% 95.00% 87.01% 84.41% 81.01%

75

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo 4. Beneficiarios De Cero a Siempre por comuna De Cero a siempre

Comuna

Freq. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Total Urbano Total Rural Total AI 90-91

%c

%f

78 27 123 154 29 54 286 66 67 170 134 225 207 214 375 144 9 452 10 201 714 0 3739 198

2.09% 0.72% 3.29% 4.12% 0.78% 1.44% 7.65% 1.77% 1.79% 4.55% 3.58% 6.02% 5.54% 5.72% 10.03% 3.85% 0.24% 12.09% 0.27% 5.38% 19.10% 0.00% 100.00% 100.00%

0.37% 0.60% 1.40% 1.31% 0.71% 0.17% 1.37% 0.42% 0.59% 1.69% 0.72% 1.25% 0.33% 0.32% 0.72% 0.43% 1.29% 1.22% 0.37% 0.53% 1.67% 0.00% 0.73% 0.80%

77

100.00%

1.00%

76

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Anexo 5. Distribución de la población potencial por Conglomerado Conglomerad o

Adulto Cero a Régimen MFA mayor Siempre Subsidiado n %c %c n %c %c n n 8562 12,4 2469 5,2 14242 2352 Centro-Norte 8,6 9,6 10217 14,8 8234 17, 4563 18, Ladera 5 23415 14,2 7 13620 19,8 5127 10, 3537 14, Nororiente 9 25449 15,4 5 2566 3,7 988 2,1 727 Norte-Sur 5626 3,4 3,0 31103 45,1 2797 59, 1145 47, Oriente 2 3 89060 53,8 8 0 712 1,0 659 1,4 1770 1,1 1238 5,1 Asentamientos informales 90 91 3,1 1691 3,6 3,6 520 2,1 Zona rural 2116 5879 100 4714 100 100 2439 100 Total 68896 0 165441 5

TOTA L 27625 46429 47733 9907 159593 4379

10206 305872 77

Anexo 6. Porcentaje de Cubrimiento del Programa Cero a Siempre Conglomerado Beneficiarios Potencial Total Porcentaje de cubrimiento 2469 Centro-Norte 514 2983 17,2 8234 Ladera 731 8965 8,2 5127 Nororiente 711 5838 12,2 988 Norte-Sur 75 1063 7,1 27972 Oriente 1708 29680 5,8 Asentamientos informales 90 77 659 743 10,4 91 Zona rural 198 1691 1938 10,2 4014 47140 51154 7,8 Total

Anexo 7. Porcentaje de cubrimiento del Régimen Subsidiado Conglomerado Beneficiarios Centro-Norte

36105

Potenciales Total 14242

50347

Porcentaje de cubrimiento 71,7

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Ladera Nororiente Norte-Sur Oriente Asentamientos informales 90 91 Zona rural Total

82371 64988 10788 251509

23415 25449 5626 89060

105786 90437 16414 340569

77,9 71,9 65,7 73,8

6207 20917 472885

1770 5879 165441

7977 26796 638326

77,8 78,1 74,1

Anexo 8. Porcentaje de Cubrimiento Más Familias en Acción Conglomerado Centro-Norte Ladera Nororiente Norte-Sur Oriente Asentamientos informales 90 91 Zona rural Total

Beneficiario Potenciales s 1464 2352 6428 4563 2092 3537 539 727 16943 11458 916 1532 29914

1238 520 24395

Total 3816 10991 5629 1266 28401

Porcentaje de cubrimiento 38,4 58,5 37,2 42,6 59,7

2154 2052 54309

42,5 74,7 55,1

Anexo 9. Porcentaje de Cubrimiento de Colombia Mayor Conglomerado Beneficiarios Potencial Total Porcentaje de cubrimiento Centro-Norte 3791 8562 12353 30,7 Ladera 6794 10217 17011 39,9 Nororiente 5210 13620 18830 27,7 Norte-Sur 792 2566 3358 23,6 Oriente 18764 31103 49867 37,6 Asentamientos informales 90 91 462 712 1174 39,4 Zona rural 2132 2116 4248 50,2 Total 37945 68896 106841 35,5

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Anexo 10. Beneficiarios de Colombia Mayor de acuerdo a cumplimiento de criterios n Conglomerado Centro-Norte Ladera Nororiente Norte-Sur Oriente Asentamientos informales 90 91 Zona rural Total

Con Criterio n % 3418 90,2 5708 84,0 4379 84,0 693 87,5 14456 77,0 418 90,5 1507 70,7 30579 80,6

Sin criterio % 373 9,8 1086 16,0 831 16,0 99 12,5 4308 23,0 44 9,5 625 29,3 7366 0,2

Total 3791 6794 5210 792 18764 462 2132 37945

Anexo 11. Beneficiarios Cero a Siempre de acuerdo a cumplimiento de criterios Conglomerado Centro-Norte Ladera Nororiente Norte-Sur Oriente Asentamientos informales 90 91 Zona rural Total

Con Criterio n % 484 94,2 694 94,9 666 93,7

Sin criterio

Total

n 30 37 45

% 5,8 5,1 6,3

514 731 711

69 1622 77

92,0 95,0 100,0

6 86 0

8,0 5,0 0,0

75 1708 77

187 3799

95,1 94,6

11 215

5,6 5,4

198 4014

Anexo 12. Beneficiarios Salud Subsidiada de acuerdo a cumplimiento de criterios Conglomerado Centro-Norte Ladera Nororiente Norte-Sur Oriente

Con Criterio n % 31580 87,5 70931 86,1 51775 79,7 8792 81,5 203444 80,9

Sin criterio n 4525 11440 13213 1996 48065

% 12,5 13,9 20,3 18,5 19,1

Total 36105 82371 64988 10788 251509

79

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Asentamientos informales 90 91 Zona rural Total

6022

97,0

185

3,0

6207

17339 389883

82,9 82,4

3578 83002

17,1 17,6

20917 472885

Anexo 13. Beneficiarios Más Familias en Acción por cumplimiento de criterios Conglomerado

Con Criterio % 1225 4893 1611

n Centro-Norte Ladera Nororiente Norte-Sur Oriente Asentamientos informales 90 91 Zona rural Total

412 10931 863 1256 21191

Sin criterio n % 83,7 239 16,3 76,1 1535 23,9 77,0 481 23,0

Total

76,4 64,5 94,2 82,0 70,8

539 16943 916 1532 29914

127 6012 53 276 8723

23,6 35,5 5,8 18,0 29,2

1464 6428 2092

80

Anexo 14. Beneficiarios conglomerado Norte-Sur por tipología de hogar Tipología hogar Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo Total % en el conglomerado Total conglomerado Tipología hogar

Bnf. Colombia Bnf. Salud Mayor Subsidiada Freq. % hogar Freq. % hogar 225 28.41% 1142 10.59%

Total Bnf.

Total tipología de hogar 1370

74

9.34%

333

3.09%

409

0

0.00%

0

0.00%

0

168

21.21%

4233

39.24%

274 34.60% 4460 41.34% 51 6.44% 611 5.66% 0 0.00% 9 0.08% 792 100.00% 10788 100.00% 6.49% 88.47% 50318 Bnf. De Cero a

Bnf. MFA

4738 12194 4967 701 9 12194

Total tipología de Total

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Siempre

Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo

hogar

Fre % Freq. % hogar q. hogar 0 0.00% 3 0.56%

Total % bnf. en el conglomerado Total conglomerado

Bnf.

1370

0

0.00%

2 0.37%

409

0

0.00%

0

40

53.33%

32 3 0

42.67% 4.00% 0.00%

75

100.00%

0 0.00% 55.10 297 % 37.29 201 % 36 6.68% 0 0.00% 100.00 539 %

0.62%

4738 12194 4967 701 9 12194

4.42% 50318

Anexo 15. Beneficiarios conglomerado Centro-Norte por tipología de hogar 81 Tipología hogar Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo Total % bnf. en el conglomerado Total conglomerado

Tipología hogar

Bnf. Colombia Mayor

Bnf. Salud Subsidiada

Total Total tipolog bnf. ía de Freq. % hogar freq. % hogar hogar 1531 40.39% 5360 14.85% 6911 284

7.49%

1466

4.06%

1757

3 506

0.08% 13.35%

4 11945

0.01% 33.08%

7 13348

14618 40.49% 2650 7.34% 62 0.17% 36105 100.00% 86.22% 94146

16704 3085 62 41874

1176 31.02% 291 7.68% 0 0.00% 3791 100.00% 9.05%

Bnf. Cero a Siempre

Bnf. MFA

41874

Total Total tipologí bnf.

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freq. Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo Total % bnf. en el conglomerado Total conglomerado

Freq % % hogar . hogar 0 0.00% 20 1.37%

0 0 249 245 20 0

0.00% 0.00% 48.44% 47.67% 3.89% 0.00%

7 0 648 665 124 0

0.48% 0.00% 44.26% 45.42% 8.47% 0.00% 100.00 514 100.00% 1464 % 1.23% 3.50% 94146

a de hogar 6911 1757 7 13348 16704 3085 62

41874

41874

Anexo 16. Beneficiarios conglomerado ladera por tipología de hogar

Tipología hogar Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo Total % bnf. en el conglomerado Total conglomerado

Tipología hogar Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos

Bnf. Colombia Mayor

Bnf. Salud Subsidiada

Total Total tipolog Bnf. ía de Freq. % hogar Freq. % hogar hogar 1413 20.80% 5140 6.24% 6610 646

9.51%

2673

3.25%

3345

2 1860

0.03% 27.38%

9 39094

0.01% 47.46%

12 44800

30508 37.04% 4853 5.89% 94 0.11% 82371 100.00% 85.51% 183798

35733 5720 104 96324

2423 35.66% 444 6.54% 6 0.09% 6794 100.00% 7.05%

Bnf. Cero a Siempre

96324

Total Total Bnf. MFA tipologí Bnf. Freq % a de Freq. % hogar . hogar hogar 2 0.27% 55 0.86% 6610 96324 4

0.55%

22

0.34%

3345

82

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo Total % bnf. en el conglomerado Total conglomerado

0 392 302 30 1

0.00% 1 53.63% 3454 41.31% 2500 4.10% 393 0.14% 3

0.02% 53.73% 38.89% 6.11% 0.05% 100.00 731 100.00% 6428 % 0.76% 6.67% 183798

12 44800 35733 5720 104 96324

Anexo 17. Beneficiarios conglomerado Oriente por tipología de hogar.

Tipología hogar Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo Total % bnf. en el conglomerado Total conglomerado

Tipología hogar Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos

Bnf. Colombia Mayor

Total Total tipolog Bnf. ía de Freq. % hogar Freq. % hogar hogar 3708 19.76% 14658 5.83% 18519 1501

8.00%

6 4733

Bnf. Salud Subsidiada

7070

0.03% 24 25.22% 106427

2.81%

8643

0.01% 31 42.32% 119600 288924

7210 38.42% 105412 41.91% 121287 1600 8.53% 17544 6.98% 20444 6 0.03% 374 0.15% 400 18764 100.00% 251509 100.00% 288924 6.49% 87.05% 693159

Bnf. Cero a Siempre

Total Total Bnf. MFA tipologí Bnf. a de % hogar Freq. % hogar Freq. hogar 6 0.35% 147 0.87% 18519 2 0 794

0.12%

70

0.41%

8643

0.00% 1 0.01% 46.49% 7646 45.13%

31 119600

288924

83

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo Total % bnf. en el conglomerado Total conglomerado

842 60 4

49.30% 7823 46.17% 3.51% 1240 7.32% 0.23% 16 0.09% 1694 100.00 1708 100.00% 3 % 0.59% 5.86% 693159

121287 20444 400 288924

Anexo 18. Beneficiarios conglomerado Nororiente por tipología de hogar.

Tipología hogar Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo Total % bnf. en el conglomerado Total conglomerado

Total tipolog ía de Freq. % hogar Freq. % hogar hogar 1488 28.56% 6318 9.72% 7827

Tipología hogar Hogares unipersonales Hogares nucleares con o sin hijos Hogares nucleares incompletos Hogares extensos completos Hogares extensos incompletos Hogares compuestos Otro tipo Total

Bnf. Colombia Mayor

Bnf. Salud Subsidiada

346

6.64%

2045

3.15%

2403

2 885

0.04% 16.99%

5 23082

0.01% 35.52%

7 25151

28469 43.81% 4971 7.65% 98 0.15% 64988 100.00% 89.02% 211769

31871 5643 99 73001

2034 39.04% 454 8.71% 1 0.02% 5210 100.00% 7.14%

Bnf. Cero a Siempre

Total Bnf. MFA tipologí a de Freq % hogar Freq. % hogar . hogar 0 0.00% 21 1.00% 7827 0 0 304 371 36 0 711

0.00% 0.00% 42.76% 52.18% 5.06% 0.00%

12 0 880 997 182 0

100.00% 2092

0.57% 0.00% 42.07% 47.66% 8.70% 0.00% 100.00 %

2403 7 25151 31871 5643 99 73001

Total Bnf.

73001 84

Total Bnf.

73001

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 % bnf. en el conglomerado Total conglomerado

0.97%

2.87% 211769

85

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexos P1, C1, C2, C3, C4 Anexo P19 Análisis exploratorio de datos espaciales - Puntajes promedio por hogar

86

Donde a es el diagrama de dispersión estandarizado de Moran, b es la Pseudo prueba de significancia estadística de 999 permutaciones, c es el mapa LISA de significancia y d es el mapa LISA de clúster

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo C20 Análisis exploratorio de datos espaciales – Cobertura del programa de Mas Familias en Acción

a

b

87

c

d

Donde a es el diagrama de dispersión estandarizado de Moran, b es la Pseudo prueba de significancia estadística de 999 permutaciones, c es el mapa LISA de significancia y d es el mapa LISA de clúster

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo C21 Análisis exploratorio de datos espaciales – Cobertura del programa de Régimen Subsidiado

88

Donde a es el diagrama de dispersión estandarizado de Moran, b es la Pseudo prueba de significancia estadística de 999 permutaciones, c es el mapa LISA de significancia y d es el mapa LISA de clúster

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo C22 Análisis exploratorio de datos espaciales – Cobertura del programa de Colombia Mayor

a

b

89

c

d

Donde a es el diagrama de dispersión estandarizado de Moran, b es la Pseudo prueba de significancia estadística de 999 permutaciones, c es el mapa LISA de significancia y d es el mapa LISA de clúster

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo C23 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Cero a Siempre

b

a

90

c

d

Donde a es el diagrama de dispersión estandarizado de Moran, b es la Pseudo prueba de significancia estadística de 999 permutaciones, c es el mapa LISA de significancia y d es el mapa LISA de clúster

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexos B1, B2, B3, B4 Anexo B24 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Régimen Subsidiado

a

b

91

c

d

Donde a es el diagrama de dispersión estandarizado de Moran, b es la Pseudo prueba de significancia estadística de 999 permutaciones, c es el mapa LISA de significancia y d es el mapa LISA de clúster

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo B25 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Mas Familias en Acción

a

b

92

c

d

Donde a es el diagrama de dispersión estandarizado de Moran, b es la Pseudo prueba de significancia estadística de 999 permutaciones, c es el mapa LISA de significancia y d es el mapa LISA de clúster

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo B26 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Colombia Mayor

a

b

93

c

d

Donde a es el diagrama de dispersión estandarizado de Moran, b es la Pseudo prueba de significancia estadística de 999 permutaciones, c es el mapa LISA de significancia y d es el mapa LISA de clúster

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo B27 Análisis exploratorio de datos espaciales – Número de beneficiarios por barrio del programa de Cero a Siempre

a

b

94

c

d

Donde a es el diagrama de dispersión estandarizado de Moran, b es la Pseudo prueba de significancia estadística de 999 permutaciones, c es el mapa LISA de significancia y d es el mapa LISA de clúster

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexos K1, K2, K3, K4 Anexo K28 Función de densidad de Kernel de la distribución por conglomerados de la población y los beneficiarios efectivos y potenciales del programa de Régimen Subsidiado de Salud

95

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo K29 Función de densidad de Kernel de la distribución por conglomerados de la población y los beneficiarios efectivos y potenciales del programa Colombia Mayor

96

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017 Anexo K30 Función de densidad de Kernel de la distribución por conglomerados de la población y los beneficiarios efectivos y potenciales del programa Más Familias en Acción

97

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017

Anexo K31 Función de densidad de Kernel de la distribución por conglomerados de la población y los beneficiarios efectivos y potenciales del programa de Cero a Siempre

98

Anexos H: Presentación Informe de Avance

Anexos M: Tablas complementarias en medio magnético

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES Y DOCUMENTACIÓN SOCIOECONÓMICA – CIDSE, 2017

CARACTERIZACIÓN DE LA POBLACIÓN DE SISBÉN III2017 BENEFICIARIA DE LOS PROGRAMAS MÁS FAMILIAS EN ACCIÓN, SALUD SUBSIDIADA, DE CERO A SIEMPRE Y COLOMBIA MAYOR

INFORME FINAL

Laboratorio Urbano-Regional (CIDSE) & Dirección de Extensión y Educación Continua 99

Di ct

Harvy Vivas Pacheco, Director estudio

Investigadores:

Jhon Edwar Hernández Diego Rodríguez Mariaca Hector Fabio Ramírez, Laboratorio Estadísticas Sociales

Asistentes:

Camila Rebellón Juan Diego Tabares G. Breiner Peñaranda

Universidad del Valle Centro de Investigaciones y Documentación Socioeconómica, CIDSE Diciembre de 2017