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Evaluación de Resultados de Impacto del Programa Piso Firme Estado de Coahuila Investigador Principal: Dr. Paul Gertler Autores: Matías Cattaneo, Sebastián Galiani, Paul Gertler, Sebastián Martinez y Rocio Titiunik 1 1 Las opiniones expresadas en este documento son de los autores y no necesariamente de sus respectivas instituciones. Agradecemos la colaboración de Jaime Belkin, Aurora Franco, Gonzalo Hernández, Ricardo Mujica, Gustavo Olaiz, Oswaldo Palma y Ryo Shiba.
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Evaluación de Resultados de Impacto del Programa Piso Firme
Estado de Coahuila
Investigador Principal: Dr. Paul Gertler
Autores: Matías Cattaneo, Sebastián Galiani, Paul Gertler, Sebastián Martinez y
Rocio Titiunik1
1 Las opiniones expresadas en este documento son de los autores y no necesariamente de sus respectivas instituciones. Agradecemos la colaboración de Jaime Belkin, Aurora Franco, Gonzalo Hernández, Ricardo Mujica, Gustavo Olaiz, Oswaldo Palma y Ryo Shiba.
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Contenido
1. Resumen Ejecutivo Pg. 3
2. Introducción Pg. 16
3. Objetivo de la Evaluación Pg. 17
4. Diseño Experimental Pg. 19
5. Resultados Pg. 30
6. Conclusiones Pg. 50
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1. Resumen Ejecutivo
Históricamente, muchos de los hogares más pobres del estado de Coahuila habitaban en viviendas
con pisos de tierra. Para revertir esta situación, el gobierno de Coahuila puso en marcha en el año
2000 el programa Piso Firme, que aplica en aquellas viviendas que tienen piso de tierra un piso
firme de concreto con propiedades antibacterianas.
El presente documento analiza el impacto del programa Piso Firme en las condiciones de vida de
la población beneficiaria en el estado de Coahuila. En particular, la pregunta que se busca
responder en este documento es cuáles fueron los beneficios para la población de haber cambiado
el piso de tierra de sus viviendas por un piso de cemento. Específicamente, ¿La implementación
del programa mejoró las condiciones de salud de la población? ¿Hubo un impacto positivo en las
condiciones económicas del hogar? ¿Los beneficiarios sienten que el programa fue beneficioso
para su calidad de vida?
El análisis se estructura de la siguiente manera. En primer lugar, se presenta una descripción de
las variables de resultado analizadas, es decir, las variables sobre las que se espera que el
programa haya tenido un impacto significativo. En segundo lugar, se describe el diseño
experimental utilizado para identificar el impacto causal del programa sobre las variables de
resultado consideradas y las características básicas de la información utilizada para analizar dicho
impacto. En tercer lugar, se presentan los resultados del análisis. Finalmente, se presentan las
conclusiones de la evaluación.
Variables de resultado
Las variables de resultado son aquellas variables que se espera podrían haber sido afectadas por el
programa Piso Firme. Debido a que el piso es una de las características fundamentales de una
vivienda, se espera que el reemplazo de pisos de tierra por pisos de concreto haya impactado
sobre la calidad de vida de los beneficiarios en múltiples dimensiones. Las variables descritas
más abajo abarcan las diferentes dimensiones sobre las que el programa podría haber tenido un
impacto significativo.
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El primer grupo de variables de resultado consideradas son aquellas que miden la incidencia del
programa en su principal variable objetivo, es decir, la calidad de los pisos de la vivienda. La
pregunta que quiere responderse es qué proporción de aquellos hogares que residían en el área de
tratamiento del programa recibieron efectivamente el beneficio del programa. Es decir, ¿cuán
efectivo fue el programa en reemplazar pisos de tierra por pisos de cemento? Por supuesto, se
espera que aquellas viviendas que se encuentran dentro del radio de acción del programa hayan
disminuido dramáticamente la proporción de ambientes con pisos de tierra.
En particular, las variables consideradas son: proporción de ambientes con piso de cemento sobre
el total de ambientes del hogar, piso de cemento en la cocina, piso de cemento en todas las
habitaciones utilizadas para dormir, y número de ambientes con piso de cemento sobre total de
ambientes de la vivienda.
El segundo grupo de variables de resultado consideradas son aquellas que reflejan el impacto del
programa sobre la salud de la población. En particular, se espera que la aplicación de pisos de
cemento tenga un impacto considerable sobre la salud de los niños que habitan las viviendas al
reducir el contacto directo de los niños con la tierra y permitir un mayor nivel de saneamiento en
el hogar. Se espera que el análisis de los resultados responda las preguntas más fundamentales
sobre la salud de este grupo etario, es decir, ¿causó el programa una reducción en la incidencia de
enfermedades entre los niños pequeños? ¿Cuáles enfermedades fueron las más afectadas por el
programa?
Las variables consideradas para medir el impacto en salud son: episodios de diarrea, anemia, y
parásitos.
Finalmente, se consideran diversas variables de resultado relacionadas con diferentes
dimensiones de la calidad de vida del hogar en su conjunto tales como la calidad de la
infraestructura de la vivienda, y el grado de satisfacción de sus habitantes.
Las variables consideradas en este caso son: satisfacción con la calidad de la vivienda,
satisfacción con la calidad actual del piso, satisfacción con la protección contra el agua,
satisfacción con los cambios ocurridos en la vivienda desde el año 2000, y satisfacción con la
calidad de vida que tiene la familia en la vivienda.
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Diseño experimental e información utilizada
El objetivo de la evaluación es identificar el impacto promedio del programa en las variables de
interés descritas en la sección anterior. Esto exige la identificación de un grupo que sirva como
base de comparación o grupo de control, es decir, un grupo de viviendas no beneficiadas por el
programa cuyas características socioeconómicas antes de la implementación del programa hayan
sido idénticas a las características de aquellas viviendas beneficiadas por el programa. Más aún,
debe asegurarse que las razones por las cuales este grupo no recibió el programa hayan sido
exógenas, es decir, no hayan estado relacionadas con las características socioeconómicas de los
hogares.
Una vez encontrado un grupo de control válido, éste puede utilizarse como punto de referencia
para observar qué les hubiera ocurrido a los hogares beneficiarios del programa (referidos como
grupo de tratamiento) en el caso de que no haber recibido el beneficio otorgado por el programa.
Sin embargo, encontrar un grupo de control válido presenta considerables dificultades, debido a
que muchas veces los hogares toman la decisión de participar o no del programa y esta decisión
está fuertemente correlacionada con las características socioeconómicas de los hogares. Esto
significa que los hogares que no participan del programa son en general considerablemente
diferentes de los hogares que sí participan del programa, lo que hace muy difícil su utilización
como grupo de control.
La estrategia que utiliza esta evaluación para construir un grupo de control válido aprovecha un
experimento natural. Como ya fue mencionado, el programa Piso Firme fue implementado en el
estado de Coahuila a partir del año 2000. El programa fue implementado en diferentes municipios
dentro del estado, uno de los cuales es el municipio de Torreón. Este municipio tiene la
particularidad de que se encuentra en la frontera del estado de Coahuila con el estado de Durango.
Ubicado en “la zona de la laguna”, Torreón linda con los municipios de Gómez Palacio y Lerdo
en el estado de Durango.
El diseño experimental explota dos hechos fundamentales que permiten la construcción de un
grupo de control válido. En primer lugar, el programa Piso Firme no fue implementado en los
municipios de Gómez Palacio y Lerdo del estado de Durango, y por lo tanto las viviendas en
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estos municipios no tuvieron la opción de participar del programa. En segundo lugar, los
municipios de Gómez Palacio y Lerdo están separados del municipio de Torreón solamente por
un río pero forman junto con Torreón una misma área metropolitana. Esto significa que, en
principio, los hogares a uno y otro lado de la frontera presentan características observables y no
observables similares.
En consecuencia, la hipótesis utilizada en esta evaluación es que los hogares de Lerdo y Gómez
Palacio son similares a los hogares de Torreón, excepto en lo que respecta a la capacidad para
recibir el beneficio del programa. Esto significa que los hogares situados en Gómez Palacio y
Lerdo constituyen un grupo de control válido, y por este motivo fueron utilizados como
contrafactual de los hogares beneficiarios para estimar cuál hubiera sido la situación de los
hogares beneficiarios en el caso de no haber participado del programa.
Aunque el número de beneficiarios del programa residentes en la ciudad de Torreón fue suficiente
para alcanzar el tamaño de muestra requerido para la evaluación, existía la posibilidad de que los
casos fueran heterogéneos en el espacio, es decir que los beneficiarios en la ciudad de Torreón
presentaran un efecto de tratamiento distinto al de beneficiarios del programa en otras
poblaciones beneficiarias del estado de Coahuila. Para corregir este potencial problema de
heterogeneidad, incluimos en la muestra de hogares tratamiento una muestra aleatoria de hogares
residentes en la ciudad de Saltillo. Sin embargo, debido a que no existe un grupo de control
válido para el área de Saltillo, esta muestra será utilizada para comprobar la comparabilidad de
los hogares en distintas zonas del estado y no para obtener los principales resultados del análisis.
La información utilizada para esta evaluación fue recabada a través de una encuesta realizada
durante el mes de Junio de 2005 por el Instituto Nacional de Salud Pública. En la Tabla II se
detallan los tamaños de muestra y las características básicas de ambos grupos encuestados.
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Tabla II:
Características de grupos tratamiento y control
Localización geográfica: Requisitos Cantidad de hogares
encuestados
Grupo de
hogares
tratamiento
Hogares que residen en los
municipios de Torreón y Saltillo
en el estado de Coahuila.
(i) Haber tenido piso de tierra
antes del comienzo del
programa Piso Firme en el año
2000
(ii) Haber recibido el
programa entre los años 2000
y 2003
1,375 hogares en la ciudad
de Torreón. 250 hogares en
la ciudad de Saltillo.
Grupo de
hogares control
Hogares que residen en los
municipios de Gómez Palacio y
Lerdo, en el estado de Durango
(i) Haber tenido piso de tierra
antes del comienzo del
programa Piso Firme en el año
2000
1,375 hogares en las
ciudades de Lerdo y Gómez
Palacio.
El proceso de muestreo requirió un tratamiento diferenciado de la población de tratamiento y de
la población de control. Los hogares tratamiento se extrajeron de los listados de beneficiarios del
programa Piso Firme provistos por el estado de Coahuila. Los hogares control fueron
seleccionados utilizando técnicas de matching o emparejamiento.
Para obtener una muestra representativa de la población tratamiento, el primer paso consistió en
estratificar a dicha población por colonia (barrio o vecindad) y año. Por motivos operativos,
debieron excluirse de la muestra aquellas colonias que tenían un número pequeño de
beneficiarios. El número de corte fue seleccionado en base a la distribución empírica de la
población tratamiento por colonia y por año (para un análisis detallado del proceso de selección
de número de corte referirse al Apéndice 3 de este informe). Una vez seleccionado el número de
corte para cada colonia y descartadas aquellas colonias con un número bajo de beneficiarios, se
tomó una muestra aleatoria de aquellos beneficiarios que residían en las colonias restantes.
Para obtener una muestra comparable y representativa de la población control, se utilizó un
proceso de muestreo en dos etapas implementando técnicas de matching o emparejamiento. En la
primera etapa, un equipo de cartografía identificó la ubicación de los agebs con población
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beneficiaria en el municipio de Torreón. Para cada ageb con un número considerable de
beneficiarios, se identificó el ageb más similar en el estado de Durango, usando como base la
información del censo 2000. En la segunda etapa, se realizó un emparejamiento de las manzanas
dentro de los agebs tratamiento con las manzanas dentro de los agebs control seleccionados en la
primera etapa.
Este procedimiento aseguró no solamente que la población control contara con características
socioeconómicas similares a la población de tratamiento sino que también aseguró que tuvieran
una probabilidad similar de recibir el programa. El procedimiento de matching relacionó la
información del censo 2000 de los agebs en el área de tratamiento con la información del censo
2000 de los agebs en el área de control.
Se utilizaron tres criterios para emparejar los agebs. El primer criterio fue la cantidad de
viviendas por manzana con piso de tierra en el 2000. Dado un ageb tratamiento con una cierta
cantidad de viviendas con piso de tierra por manzana en el 2000, el ageb control asignado tuvo un
número similar de viviendas con piso de tierra por manzana en el 2000. En segundo lugar, para
poder asegurar que los impactos potenciales fueran comparables, y teniendo en cuenta que entre
los resultados más importantes se encuentra la salud en los niños, se utilizó como criterio el
número de niños menores de 6 años de edad por vivienda. Finalmente, el último criterio utilizado
fue un índice de características socioeconómicas del año 2000, de manera que a cada ageb
tratamiento le fuera asignado un ageb control con similar índice socioeconómico.
Resultados
A continuación se presentan los principales resultados de la evaluación de impacto del programa
Piso Firme. Estos resultados presentan el impacto de Piso Firme sobre las variables de resultado
presentadas en la primera sección de este resumen ejecutivo.
Impacto sobre prevalencia de pisos de cemento
¿Cuál fue el impacto de Piso Firme en su principal variable de interés? En esta sección
presentamos el impacto de Piso Firme sobre diferentes medidas de prevalencia de pisos de
cemento.
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En la Figura 1 puede observarse el impacto promedio estimado de Piso Firme sobre diferentes
medidas de piso de cemento. Las variables “Cocina”, “Todos los ambientes” y “Todos los
ambientes para dormir” son variables dicotómicas igual a uno si los ambientes referidos tienen
piso de cemento. La variable “Proporción de ambientes” es el ratio entre el número de ambientes
en la vivienda con piso de cemento y el número de ambientes totales de la vivienda.
La Figura 1 compara la media de cada una de las variables en el grupo control contra la media
estimada que hubiera presentado dicho grupo en el caso hipotético de haber recibido tratamiento.
De esta manera, en la figura puede compararse el valor promedio del grupo control contra el valor
que hubiera tenido la media del grupo control en el caso de haber recibido el programa. Los
métodos de estimación se presentan en detalle en la Sección 5 del presente informe.
Figura 1Impacto estimado de Piso Firme sobre diferentes medidas de piso de cemento
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
Todos los ambientes Cocina Proporción deambientes
Todos ambientes paradormir
Medidas de piso de cemento
Prop
orci
ón d
e ho
gare
s co
n pi
so d
e ce
men
to
Media grupo control
Media estimada enpresencia deprograma
Como puede observarse, el programa Piso Firme incrementó de manera considerable el promedio
de ambientes con piso de cemento en la población beneficiaria. Por ejemplo, la proporción de
ambientes con pisos de cemento en las viviendas del área de control es alrededor de 82%,
mientras se estima que de haber recibido el programa la proporción de ambientes con piso de
cemento en dichas viviendas hubiera sido 100%.
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Una situación similar para el resto de las medidas de piso de cemento, lo que sugiere que el
programa fue efectivo en mejorar la calidad de los pisos de las viviendas que se encuentran en el
área beneficiada.
Impacto sobre indicadores de satisfacción
El siguiente resultado que se analiza es el impacto del programa en el grado de satisfacción de los
habitantes del hogar encuestado con diferentes características de su hogar. Las variables de
satisfacción se analizan son las siguientes: satisfacción con la calidad de la vivienda, satisfacción
con la calidad actual del piso, satisfacción con la protección contra el agua, satisfacción con los
cambios ocurridos en la vivienda desde el año 2000, y satisfacción con la calidad de vida que
tiene la familia en la vivienda. Todas las variables consideradas son dicotómicas.
Tal como puede observarse en la Figura 2, el impacto de Piso Firme en el grado de satisfacción
de los hogares fue considerable. Como era de esperarse, el impacto en el grado de satisfacción
con la calidad del piso de la vivienda fue el más considerable. Aquellos hogares que residen en el
área de tratamiento están en promedio más satisfechos con la calidad de sus pisos que los hogares
control.
Sin embargo, la diferencia en el grado de satisfacción se extiende a otras áreas de la vivienda no
directamente relacionadas con la calidad de los pisos. En particular, de haber recibido el
tratamiento, los hogares hubieran estado más satisfechos con la calidad de sus viviendas en
general y con la protección que ofrecen sus viviendas contra el agua. Además, en presencia del
programa estos hogares hubieran estado más satisfechos con la calidad de sus vidas y con los
cambios ocurridos en sus viviendas desde el año 2000.
En definitiva, se observa que el grado de satisfacción de los hogares que recibieron el tratamiento
no solamente se incrementó con respecto a la calidad de los pisos, sino también con respecto a su
calidad de vida en general.
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Figura 2Impacto estimado de Piso Firme sobre diferentes medidas satisfacción
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
Calidad vivienda Calidad piso Protección agua Cambios desde2000
Calidad vida
Medidas de satisfacción
Prop
orci
ón d
e ho
gare
s sa
tisfe
chos
Media grupo control
Media estimada enpresencia deprograma
Impacto sobre indicadores de salud para niños entre 0 y 5 años
En esta sección se presentan los resultados del impacto de Piso Firme en la salud de los niños
entre 0 y 5 años de edad. Una de las hipótesis más importantes de la presente evaluación era que
reemplazar los pisos de tierra de las viviendas por pisos de cemento impactaría sobre la salud de
los niños pequeños, debido a que éstos son los integrantes del hogar más vulnerables a la
presencia de enfermedades.
Un análisis detallado del impacto de Piso Firme sobre indicadores de salud para niños entre 0 y 5
años se presenta en la Sección 5.3 del presente informe. En este apartado se presentan los
hallazgos más fundamentales.
La Figura 3 representa el impacto del programa en tres variables de salud para aquellos niños
entre 0 y 5 años: diarrea, anemia y parásitos. Al comparar la media de la variable dicotómica
diarrea para el grupo control contra la media estimada que se hubiera observado en presencia del
programa, se observa que ésta última es considerablemente menor a la primera. Esto significa que
el programa tuvo el efecto de reducir la incidencia de diarrea entre los niños de la población
tratamiento.
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Figura 3Impacto estimado de Piso Firme sobre la salud de niños entre 0 y 5 años
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
Diarrea Anemia Parásitos
Indicadores de salud
Prop
orci
ón d
e ni
ños
entr
e 0
y 5
años
Media grupo control
Media estimada enpresencia deprograma
Un resultado similar se observa para la presencia de anemia: la media de la variable dicotómica
de anemia es considerablemente mayor en ausencia del programa. Esto significa que el programa
redujo la incidencia de anemia entre la población beneficiaria.
Finalmente, puede observarse que la incidencia de parásitos entre los niños también fue reducida
por el programa. La variable de parásitos considerada es la suma de todos los parásitos analizados
en la muestra: ascaris lumbricoides, blastocystis hominis, cryptosporidium parvum, chilomastix
mesnili, endolimax nana, entamoeba coli, entamoeba histolytica, enterobius vermicularis, fasciola
hepatica, giardia lamblia, hymenolepid diminuta, hymenolepis nana, iodamoeba butschlii,
isospora belli, strongyloides stercoralis, taenia sp, trichiuris trichiura, trichomonas hominis, y
uncinarias.
Nuevamente, se observa que la media de esta variable en ausencia del programa es mayor a la
media estimada en presencia del programa, lo que conduce a la conclusión de que Piso Firme
redujo la presencia de parásitos entre los niños beneficiarios del programa.
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Impacto sobre indicadores de desarrollo cognitivo de niños y salud mental de sus madres
En esta sección se presentan los resultados del análisis de impacto para diferentes variables de
desarrollo cognitivo de los niños entre 0 y 5 años y salud mental de sus madres.
Para los niños entre 0 y 5 años, se analizaron los resultados del test de desarrollo cognitivo
Peabody. Al calcular el impacto de Piso Firme sobre el percentil del puntaje obtenido por los
niños en el test, se encontró que éste incrementó dicho percentil en un 7% con respecto a la media
del grupo control.
Para las madres de estos niños, se recabó información con respecto a su estado anímico y a su
nivel de estrés a través de diferentes cuestionarios. Luego se construyó una variable dicotómica
igual a uno si las madres presentaban problemas de bajo estado anímico o de alto estrés. Se
encontró que aquellas madres beneficiarias del programa tenían mal estado anímico y alto estrés
con menos frecuencia que aquellas madres no beneficiarias del programa.
Figura 4Salud mental madres y niños
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
Peabody niños Mal ánimo madres Estrés madres
Variables salud mental
Pro
porc
ión
de in
divi
duos
Media grupocontrol
Mediaestimada enpresencia deprograma
En la Figura 4, pueden observarse estos resultados de manera gráfica. Como puede observarse,
Piso Firme impactó de manera positiva el desarrollo cognitivo de los niños y la salud mental de
sus madres.
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Impacto sobre indicadores económicos y demográficos
Finalmente, en este apartado se reporta el análisis de impacto del programa Piso Firme en
variables económicas y demográficas.
Las variables analizadas fueron cuatro: asistencia a la escuela, migración, ingreso laboral y
proporción de dependientes económicos en el hogar. Los detalles del análisis se presentan en las
secciones 5.4 y 5.5 de este informe.
Se encuentra que el programa no tuvo impacto sobre el flujo de migrantes, es decir, aquellos
individuos que recibieron el programa no presentaron un patrón de migración diferente a los
individuos que no recibieron el programa. Tampoco se encontraron diferencias entre ambos
grupos de individuos en lo que respecta al ingreso laboral. Por otra parte, a nivel de hogar, se
encontró que el programa no tuvo un efecto significativo en el número de dependientes
económicos. Esto significa que los hogares que recibieron el programa tienen en promedio el
mismo número de dependientes económicos que los hogares beneficiarios.
Finalmente, se encontró que Piso Firme aumentó levemente la asistencia a la escuela de aquellos
niños entre 6 y 17 años. En particular, los análisis arrojan que el programa incrementó la
asistencia a la escuela un 7% con respecto a la media del grupo control.
Conclusiones
De acuerdo a los resultados presentados, puede concluirse que el programa Piso Firme afectó de
manera positiva la calidad de vida de la población beneficiaria. El programa no solamente
incrementó de manera considerable la presencia de pisos de cemento en las viviendas que se
encuentran bajo su radio de acción, sino que además impactó de manera positiva en el nivel de
satisfacción experimentado por los miembros del hogar y en la salud de los niños pequeños.
También se vieron mejorías en los indicadores de salud mental de las madres de niños entre 0 y 5
años.
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Además, si bien no se encontraron efectos del programa en el ingreso laboral, el flujo migratorio
y la proporción de dependientes económicos, se encontró que Piso Firme incrementó la asistencia
a la escuela de aquellos niños entre 6 y 17 años.
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2. Introducción
Generalidades del Programa: Un serio problema para hogares pobres que habitan áreas
marginales es la falta de pisos firmes. La existencia de pisos de tierra podría afectar
importantemente a la salud ambiental de la vivienda con implicaciones para la salud y el bienestar
de los integrantes de la vivienda. Para satisfacer las necesidades de su población en cuestiones de
pisos, el programa Piso Firme opera en el estado de Coahuila desde el año 2000, otorgando piso
de concreto a las viviendas con pisos de tierra que se encuentran en estado de pobreza. El
programa es financiado conjuntamente por el gobierno estatal y municipal, cada uno
contribuyendo con la mitad del costo total del beneficio. Los beneficiarios de la vivienda otorgan
la mano de obra necesaria para poner el piso de cemento.
Objetivo principal del programa: El objetivo principal del programa Piso Firme es mejorar la
calidad de vida, particularmente el de la salud, en aquellos grupos vulnerables en áreas
marginadas.
Beneficios del programa: mezcla de cemento para piso, 7.5cm de grosor y hasta 50 metros
cuadrados de superficie.
Operaciones del programa: El gobierno municipal determina las colonias o lugares y número de
beneficiarios que reciben los beneficios del programa. Hasta el 2005, el programa ha otorgado
beneficios a aproximadamente 34,000 viviendas.
Criterios de Elegibilidad: Dos criterios son usados para seleccionar a los beneficiarios del
programa:
1. Habitar en una vivienda con piso de tierra, independientemente de los materiales de
construcción usados para las paredes y techo, o el área total de superficie de la casa.
2. Se da prioridad a viviendas que residen en áreas marginadas y donde los dueños vivan en
condiciones de pobreza.
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3. Objetivo de la Evaluación
El objetivo de la evaluación es estudiar el promedio del impacto del programa en la calidad de la
vida de los beneficiarios, con especial énfasis en la salud de los integrantes de las viviendas
tratadas. De esta manera, la evaluación busca responder qué impacto tuvo el programa Piso Firme
en un grupo de indicadores –asociados a la calidad de vida de las viviendas— de aquellas
viviendas que recibieron los beneficios del programa. Esto requiere que se evalúe lo que habría
pasado a los beneficiarios del programa Piso Firme si ellos no hubieran recibido los beneficios
del programa. Desde el momento en que estos resultados potenciales no son observables, todas
las evaluaciones dependen de las viviendas que no recibieron el programa y pueden servir para
estimar el contra-factual no observado. El éxito de la evaluación depende críticamente de la
validación de estos grupos de control en aislar el efecto del programa de cualquier otra influencia
posible en las viviendas tratadas que podrían también impactar en los resultados de interés.
Resultados de interés
Las variables de resultado son aquellas variables que se espera podrían haber sido afectadas por el
programa Piso Firme. Debido a que el piso es una de las características fundamentales de una
vivienda, se espera que el reemplazo de pisos de tierra por pisos de concreto haya impactado
sobre la calidad de vida de los beneficiarios en múltiples dimensiones. Las variables descritas
más abajo abarcan las diferentes dimensiones sobre las que el programa podría haber tenido un
impacto significativo.
El impacto principal que se espera del programa es en la salud de los integrantes de la vivienda,
particularmente la de los niños, al reducir su contacto directo con la tierra y permitir mejores
condiciones de saneamiento. De esta manera, el principal resultado de interés son los
relacionados con la salud. Sin embargo, el programa podría tener también impacto en la calidad
de la vivienda más allá de los mejoramientos directamente inducidos por el programa. Así, la
evaluación también estudiará el impacto del programa en la calidad de la vivienda y su
infraestructura. El programa puede también tener impacto en la economía de la casa. Una casa
mejorada, directa o indirectamente, podría facilitar el incremento de los suministros laborales, por
ejemplo. Finalmente, de manera directa o indirecta, puede tener impacto en la demografía de la
vivienda.
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A continuación se detallan las variables de resultado que se analizarán en la evaluación.
Salud
• Prevalencia de:
• Parásitos
• Anemia
• Talla y peso/desarrollo del niño
• Diarrea
• Salud mental y actitudes
• Desarrollo físico y cognitivo
• Enfermedades respiratorias
Calidad de la vivienda e infraestructura
• Calidad de la vivienda incluyendo población dentro de la vivienda, servicios
sanitarios y mejoramientos en la infraestructura
• Valor de la vivienda
• Exposición a plagas e insectos
Económicos:
• Ingresos laborales
• Inversiones en capital humano como salud y educación
Demográficos
• Composición etaria de la vivienda
• Migración
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4. Diseño Experimental
4.1 Estrategia de identificación
La meta de la evaluación es identificar el impacto promedio del programa en los resultados de
interés descritos anteriormente. Esto exige la identificación de un grupo de control, por ejemplo,
un grupo de viviendas que tengan características idénticas a las viviendas de los beneficiarios
antes de la implementación del programa pero no recibieron los beneficios del mismo debido a
razones externas. Si éstos son grupos de control a priori verdaderamente comparables en todos
los aspectos relevantes a las viviendas que recibieron los beneficios, podrán ser utilizados para
estimar lo que hubiera ocurrido a las viviendas tratadas que no recibieron los beneficios del
programa.
Por consiguiente, un buen grupo de control es un grupo de hogares que podrían haber recibido el
programa pero no lo recibieron por motivos exógenos a (es decir, independientes de) su
comportamiento y sus condiciones de vida. Para ilustrar la importancia de la exogeneidad de los
motivos que determinan la no participación en el programa, supóngase que el programa es
ofrecido a dos grupos diferentes de hogares, uno de los cuales decide participar del programa
mientras que el otro opta por no participar. Debería resultar claro que el grupo que decide no
participar no es un buen grupo de control para el grupo tratamiento (el grupo de hogares que
decide participar). El motivo es que es muy probable que el grupo que decide no participar haya
tomado esta decisión porque tenía ingresos más bajos, porque no tenía amigos a quienes pedir
dinero prestado, porque no tenía ahorros, etc. Esto significa que las condiciones iniciales de los
hogares que deciden no participar son diferentes de las condiciones iniciales de los hogares que sí
deciden participar, lo que hace que la comparación entre ellos no sea válida.
Supóngase que existe otro grupo de hogares cuyos indicadores socioecónomicos son idénticos a
los indicadores de los hogares beneficiarios pero que no recibieron el programa porque residen en
otro estado. Supóngase además que la polución del estado en donde residen estos hogares no
beneficiarios es mayor a la polución del estado en donde residen los hogares tratamiento. De
nuevo, las condiciones de vida de este potencial grupo control serán obviamente muy diferentes a
las condiciones de vida del grupo tratamiento, de modo que si lo usamos para estimar lo que les
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hubiera ocurrido a los grupos de tratamiento en ausencia del programa obtendríamos estimadores
sesgados del impacto del programa. Si, por el contrario, este grupo control residiera en un área
con las mismas condiciones ambientales que el grupo tratamiento y tuviera los mismos
indicadores socioeconómicos que el grupo tratamiento pero no participara por razones que están
fuera de su control, podría argumentarse que en ausencia del programa los hogares tratamiento
hubieran exhibido indicadores similares a los indicadores de estos hogares control en todas las
dimensiones relevantes. En consecuencia, la utilización de estos dos grupos arrojaría como
resultados estimadores no-sesgados del impacto promedio del programa en las variables de
interés.
La estrategia que proponemos para evaluar Piso Firme en el estado de Coahuila aprovecha un
experimento natural para identificar buenos grupos de control. El programa fue implementado en
diferentes municipios dentro del estado de Coahuila, uno de los cuales es el municipio de
Torreón. Este municipio tiene la particularidad de que se encuentra en la frontera del estado de
Coahuila con el estado de Durango. Ubicado en “la zona de la laguna”, Torreón linda con los
municipios de Gómez Palacio y Lerdo en el estado de Durango, y la frontera entre estos
municipios es simplemente un río. Debido a que el programa Piso Firme no fue implementado en
el estado de Durango, las viviendas en los municipios de Gómez Palacio y Lerdo no recibieron
los beneficios del programa.
La estrategia de identificación utilizada en esta evaluación explota el hecho de que los municipios
de Gómez Palacio y Lerdo están separados del municipio de Torreón por una división
geopolítica, pero forman junto con Torreón una misma área metropolitana. La hipótesis utilizada
en esta evaluación es que los hogares de Lerdo y Gómez Palacio son similares a los hogares de
Torreón, excepto en lo que respecta a la capacidad para recibir el beneficio del programa. Esto
significa que los hogares situados en Gómez Palacio y Lerdo constituyen un grupo de control
válido y por consiguiente pueden utilizarse como contrafactual de los hogares beneficiarios.
4.2 Selección de Muestra
El proceso de muestreo requirió un tratamiento diferenciado de la población de tratamiento y de
la población de control. Los hogares tratamiento se extrajeron de los listados de beneficiarios del
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programa Piso Firme provistos por el estado de Coahuila. Los hogares control fueron
seleccionados utilizando técnicas de matching o emparejamiento.
Para obtener una muestra representativa de la población tratamiento, el primer paso consistió en
estratificar a dicha población por colonia (barrio o vecindad) y año. Por motivos operativos,
debieron excluirse de la muestra aquellas colonias que tenían un número pequeño de
beneficiarios. El número de corte fue seleccionado en base a la distribución empírica de la
población tratamiento por colonia y por año (para un análisis detallado del proceso de selección
de número de corte referirse al Apéndice). Una vez seleccionado el número de corte para cada
colonia y descartadas aquellas colonias con un número bajo de beneficiarios, se tomó una muestra
aleatoria de aquellos beneficiarios que residían en las colonias restantes.
Para obtener una muestra comparable y representativa de la población control, se utilizó un
proceso de muestreo en dos etapas implementando técnicas de matching o emparejamiento. En la
primera etapa, un equipo de cartografía identificó la locación de los agebs con población
beneficiaria en el municipio de Torreón. Para cada ageb con un número considerable de
beneficiarios, se buscó el ageb más similar en el estado de Durango, usando la información del
censo 2000. En la segunda etapa, se realizó un proceso de matching entre las manzanas dentro de
los respectivos agebs tratamiento y control: a cada manzana dentro de un ageb tratamiento se le
asignó la manzana más similar dentro del ageb control. Las viviendas fueron auto-ponderadas.
Este procedimiento aseguró no solamente que la población control contara con características
socioeconómicas similares a la población de tratamiento sino que también aseguró que tuvieran
una probabilidad similar de recibir el programa. El procedimiento de matching relacionó la
información del censo 2000 de los agebs en el área de tratamiento con la información del censo
2000 de las manzanas en el área de control. Utilizando esta información censal, el
emparejamiento o matching consistió en seleccionar para cada ageb en el área de tratamiento el
ageb más parecido en el área de control para asegurarnos de que ambos grupos tuvieran
probabilidades similares de haber recibido el beneficio del programa.
Se utilizaron tres criterios para emparejar los agebs. El primer criterio fue la cantidad de
viviendas por manzana con piso de tierra en el 2000. Dado un ageb con una cierta cantidad de
viviendas con piso de tierra por manzana en el 2000, el ageb control asignado a este ageb
22
tratamiento tuvo un número similar de viviendas con piso de tierra por manzana. En segundo
lugar, para poder asegurar que los impactos potenciales fueran comparables, y teniendo presente
que entre los resultados más importantes se encuentra la salud en los niños, también se utilizó
como criterio el número de niños menores de 6 años de edad por vivienda. De nuevo, dado un
ageb con una cierta cantidad de niños menores de 6 años en el 2000, el ageb control asignado a
este ageb tratamiento fue un ageb manzana con un número similar de niños menores de 6 años en
el 2000. Finalmente, el último criterio utilizado fue un índice de características socioeconómicas
del año 2000, de manera que a cada ageb tratamiento le fuera asignado un ageb control con
características socioeconómicas similares.
Aunque el número de beneficiarios en Torreón fue suficiente para alcanzar el tamaño de muestra
requerido para la evaluación, existía la posibilidad de que los casos fueran heterogéneos en el
espacio, es decir que los beneficiarios en la ciudad de Torreón presentaran un efecto de
tratamiento distinto al de beneficiarios del programa en otras poblaciones beneficiarias del estado
de Coahuila. Para considerar este punto, incluimos en la muestra de hogares tratamiento una
muestra aleatoria de hogares residentes en la ciudad de Saltillo. Al no existir un grupo de control
ideal para el área de saltillo, esta muestra será utilizada para comprobar la comparabilidad de los
hogares en distintas zonas del estado2.
A continuación se presentan los detalles de la implementación de este diseño de muestra.
4.2.1. Tamaño de muestra y caracterización de áreas de control y tratamiento
Como detallado en la sección anterior, la evaluación se realizó en base a comparaciones entre un
grupo de hogares tratamiento (hogares que recibieron el beneficio de Piso Firme) y un grupo de
hogares control (hogares que por distintos motivos no recibieron el beneficio de Piso Firme). A
continuación se detallan las características de ambos grupos de hogares, así como también el
tamaño de muestra en cada caso:
2 Se planteo en la discusión original del diseño de muestra el uso de colonias irregulares como grupo de control en Saltillo. Se opto por no utilizar este grupo debido al potencial efecto de títulos de propiedad legales en el grupo de tratamiento, que podrían confundir el impacto del beneficio de Piso Firme.
23
Grupo de hogares tratamiento:
Hogares que residen en los municipios de Torreón y Saltillo, en el estado de Coahuila. Los
hogares tratamiento son aquellos hogares en estos municipios que tenían piso de tierra antes del
comienzo del programa Piso Firme, y que obtuvieron el beneficio del programa en algún
momento entre los años 2000 y 2003.
Cantidad de hogares encuestados en el área de tratamiento:
• Torreón: 1,375 hogares
• Saltillo: 250 hogares
Grupo de hogares control:
Hogares que residen en los municipios de Gómez Palacio y Lerdo, en el estado de Durango.
Ambos municipios son fronterizos con el municipio de Torreón en el estado de Coahuila, por lo
que se espera que las características sociodemográficas de estos hogares sean similares a las
características de los hogares tratamiento. Como ya fue explicado, debido a que el estado de
Durango no implementó el programa Piso Firme, una alta proporción de los hogares en Gómez
Palacio y Lerdo tienen actualmente piso de tierra, con lo cual serán utilizados como hogares
contrafactuales.
Cantidad de hogares encuestados en el área de control:
• Lerdo y Gómez Palacio: 1,375 hogares
24
4.2.2. Proceso de matching
Los listados de hogares beneficiarios en los municipios de Torreón y Saltillo fueron provistos por
el estado de Coahuila. Los hogares control en el estado de Durango fueron identificados
utilizando información censal del año 2000. El proceso de selección de muestra se dividió en las
siguientes etapas:
i.Matching o emparejamiento a nivel de ageb
El primer paso fue identificar los agebs donde residían los hogares tratamiento. Para estos agebs,
se extrajo información del censo 2000 para las siguientes variables: (i) número de niños entre 0 y
5 años, (ii) proporción de hogares con piso de tierra, (iii) número de hogares con piso de tierra y
(iv) número de manzanas en el ageb.
Como la información censal fue provista a nivel manzana, estas variables fueron ajustadas para
permitir su agregación a nivel ageb. La información de estas cuatro variables fue utilizada como
criterio para caracterizar a los agebs en el área de tratamiento.
A cada ageb en el área de tratamiento se le asignó un ageb en el área de control cuyas
características fueran muy similares. El algoritmo para asignar a cada ageb tratamiento el ageb
control más similar puede ser resumido en los siguientes pasos
Para cada ageb tratamiento, se computó el valor absoluto de la diferencia entre
los valores de las variables (i) a (iv) para dicho ageb tratamiento y los valores de las
variables (i) a (iv) para todos los ageb control. Este procedimiento se repitió para
todos los agebs tratamiento. Es decir, para cada ageb tratamiento se compararon las
variables (i) a (iv) con todos y cada uno de los ageb control. Estas diferencias fueron
normalizadas para que tomaran valores entre 0 y 1.
25
Para cada ageb tratamiento, se computó el máximo de las diferencias en las
cuatro variables para cada uno de los agebs control. De esta manera, se obtuvo una
medida de distancia unidimensional: cada ageb tratamiento fue comparado con todos
los ageb controles, y fue asignado esta medida única de distancia.
Para cada ageb tratamiento, se identificó el ageb control cuya distancia fuera
menor (cuyas características fueran más similares). Es decir, para cada ageb
tratamiento, el ageb control más cercano fue asignado como el “mejor” contrafactual.
Como consecuencia, al final del proceso de matching a nivel ageb, a cada ageb tratamiento se le
asignó el ageb control más similar en número de niños entre 0 y 5 años, proporción de hogares
con piso de tierra, número de hogares con piso de tierra y número de manzanas. Es importante
aclarar que se impuso la condición de que cada ageb control fuera asignado como máximo a un
ageb tratamiento. Esto significa que no se permitió que el mismo ageb control fuera utilizado
como contrafactual para dos agebs de tratamiento diferentes. Los agebs en el área de control
identificados como “mejores” contrafactuales, fueron agrupados en un único conjunto.
Llamaremos a este conjunto “conjunto de mejores agebs control”.
ii.Matching a nivel de manzana
El segundo paso fue asignar a cada manzana en el área de tratamiento la manzana más similar en
el área de control.
Pero esta asignación se hizo de manera restringida, ya que cada manzana dentro de un ageb
tratamiento se comparó solamente con las manzanas dentro del conjunto de mejores agebs
control. Es decir, el universo de manzanas control fue restringido a las manzanas dentro del
conjunto de mejores agebs control identificado en la primera etapa.
Para cada ageb tratamiento, se extrajo información del censo 2000 para las siguientes variables a
nivel manzana: (i) número de niños entre 0 y 5 años, (ii) proporción de hogares con piso de tierra,
(iii) número de hogares con piso de tierra e (iv) índice de pobreza (variable “d00n” en el censo).
26
La información de estas cuatro variables fue utilizada como criterio para caracterizar a las
manzanas en el área de tratamiento.
A cada manzana en un ageb tratamiento determinado se le asignó una manzana en el área de
control (dentro del conjunto de mejores agebs control) cuyas características fueran muy similares.
El algoritmo para asignar a cada manzana tratamiento la manzana control más similar puede ser
resumido en los siguientes pasos
Para cada manzana tratamiento, se computó el valor absoluto de la diferencia
entre los valores de las variables (i) a (iv) para dicha manzana tratamiento y los
valores de las variables (i) a (iv) para todas las manzanas control (dentro del conjunto
de mejores agebs control). Este procedimiento se repitió para todas las manzanas
dentro del ageb tratamiento. Es decir, para cada manzana tratamiento se compararon
las variables (i) a (iv) con todas y cada una de las manzanas control (dentro del
conjunto de mejores agebs control). Estas diferencias fueron normalizadas para que
tomaran valores entre 0 y 1.
Para cada manzana tratamiento, se computó el máximo de las diferencias en las
cuatro variables para cada uno de las manzanas control. De esta manera, se obtuvo
una medida de distancia unidimensional: cada manzana tratamiento fue comparada
con todas las manzanas control (dentro del conjunto de mejores agebs control), y fue
asignada esta medida única de distancia.
Para cada manzana tratamiento, se identificó la manzana control cuya distancia
fuera menor (cuyas características fueran más similares). Es decir, para cada manzana
tratamiento la manzana control más cercana fue asignada como el “mejor”
contrafactual.
Como consecuencia, al final de la etapa 2, a cada manzana en el área de tratamiento se le asignó
la manzana control más similar en número de niños entre 0 y 5 años, proporción de hogares con
piso de tierra, número de hogares con piso de tierra e índice de pobreza. Es importante aclarar que
se impuso la condición de que cada manzana control fuera asignada como máximo a una
27
manzana tratamiento. Esto significa que no se permitió que la misma manzana control fuera
utilizada como contrafactual para dos manzanas tratamiento diferentes. Sin embargo, para cada
manzana tratamiento se asignó más una manzana control para proporcionar a los encuestadores
con suplentes en el caso de que los hogares no se encuentren en el domicilio al momento de la
encuesta.
Lamentablemente, el proceso de emparejamiento a nivel manzana no pudo ser explotado en la
implementación de la encuesta. Debido a que el número de manzanas en el conjunto de mejores
agebs control era escaso en relación al número de muestra deseado, la implementación de la
encuesta requirió encuestar a prácticamente todas las manzanas dentro del conjunto de mejores
agebs control. Esto significa que el matching a nivel manzana no fue utilizado para seleccionar
manzanas en el área de control, de manera que el único criterio que fue finalmente utilizado fue el
emparejamiento a nivel de ageb descrito en el apartado anterior.
iii.Muestreo de beneficiarios
Una vez realizados los pasos 1 y 2 descritos más arriba, a cada manzana en el área de tratamiento
se le asignó una manzana muy similar en el área de control (como fue aclarado más arriba, se
asignaron una manzana titular y varias manzanas suplentes, pero ignoraremos a las manzanas
suplentes para claridad de la exposición).
Es importante aclarar que los listados de beneficiarios provistos por el estado no contenían
información sobre la manzana en la que se encontraba el domicilio de cada beneficiario sino que
solamente contenían información sobre el ageb en el que se encontraba el domicilio de cada
beneficiario. Por este motivo, la implementación de la encuesta requirió una etapa previa de
trabajo de campo durante la cual un equipo de cartógrafos localizó en el código censal la manzana
de residencia de cada uno de los beneficiarios a encuestar. Este procedimiento se detalla en el
siguiente apartado.
Debido a que la cantidad de beneficiarios provistos por el estado de Coahuila era mayor a 6,000,
antes de comenzar con la identificación de las manzanas, debió decidirse a cuáles de estos
beneficiarios se encuestaría. Como ya fue mencionado, esta decisión se tomó en base a la
28
densidad poblacional de las colonias en el área de tratamiento: aquellas colonias que tenían un
número muy reducido de beneficiarios fueron descartadas de la muestra.
Los puntos de corte utilizados fueron los siguientes:
Saltillo: se encuestaron beneficiarios que residieran en colonias con al menos 30 hogares que
recibieron el beneficio de Piso Firme entre los años 2000 y 2003.
Torreón: se encuestaron beneficiarios que residieran en colonias con al menos 10 hogares que
recibieron el beneficio de Piso Firme entre los años 2000 y 2003.
4.2.3. Implementación de la encuesta:
La encuesta se realizó de acuerdo al siguiente procedimiento:
1. Para cada beneficiario en los listados provistos por el estado de Coahuila (para
los municipios de Torreón y Saltillo), un equipo de cartógrafos identificó en campo el
código de manzana en el que se encontraba su domicilio.
2. Para cada beneficiario en los listados, se verificó que el código de ageb provisto
por el estado fuera correcto. En los casos en los que se encontraron errores, el equipo de
cartógrafos corrigió el código de ageb.
3. Una vez recibida la información recolectada por el equipo de cartógrafos en
campo, se identificó para cada ageb en el área de tratamiento el ageb más parecido en el
área de control utilizando el algoritmo descrito en la sección anterior. Con esta
información, se preparó un listado de agebs en el área de control que resultaron los
elegidos para realizar la encuesta. Dentro de cada par emparejado de ageb tratamiento y
ageb control se emparejaron a su vez las manzanas, de manera de asignar a cada manzana
dentro del ageb tratamiento la manzana más similar dentro del ageb control. Sin embargo,
como ya fue mencionado, debido a que el número de manzanas en el área de control no
era suficiente, el matching a nivel de manzana no fue utilizado. Las manzanas dentro de
los agebs seleccionados como control fueron encuestadas casi en su totalidad.
29
4. Una vez recolectada la información descrita en los puntos anteriores, el equipo de
encuestadores realizó el número de encuestas acordado en ambas áreas. Sin embargo,
para cada manzana control localizada en el estado de Durango la encuesta solamente se
realizó a aquellos hogares que cumplieran con los siguientes requisitos: (i) haber residido
en el domicilio desde el año 2000, (ii) haber tenido piso de tierra en el año 2000, (iii)
tener niños entre 0 y 5 años residiendo en el hogar. En el caso de que los hogares en la
manzana control asignada no satisficieron estas características, se procedió a encuestar a
las manzanas suplentes.
30
5. Resultados
En esta sección se presentan los resultados del análisis de los datos recabados en la encuesta antes
descrita. En primer lugar, se analiza el grado de similitud o “balance” entre las poblaciones
control y tratamiento. Tal como fue descrito, la primera etapa del proceso de muestreo consistió
en la implementación de un mecanismo de matching a nivel ageb para asegurar la comparabilidad
de ambas poblaciones. El análisis de balance se realiza a nivel de ageb y a nivel de hogar para
verificar que el proceso de muestreo haya arrojado como resultado una población control que
puede ser válidamente utilizada como contrafactual.
En segundo lugar se analiza el impacto del programa en vivienda e infraestructura. Dentro de esta
sección, primero se analiza el impacto del programa en la probabilidad de que la vivienda tenga
piso de cemento. Segundo, se analiza el impacto del programa en el grado de satisfacción del
hogar y con la calidad de la vivienda. Tercero, se analiza el impacto del programa en el valor de
la vivienda. Finalmente, se presenta el impacto del programa en la presencia de ratas en el interior
de la vivienda.
En tercer lugar, se presenta el impacto del programa en la salud de los niños entre 0 y 5 años de
edad y la salud mental de sus madres. Las variables de salud analizadas incluyen parásitos,
episodios de diarrea, enfermedades respiratorias, anemia, peso, talla, test de desarrollo cognitivo
y otras enfermedades. Además, se analiza el estado de ánimo y el nivel de estrés de las madres de
los niños entre 0 y 5 años.
En cuarto lugar, se presenta el análisis de dos variables: ingreso laboral de los individuos
económicamente activos, y asistencia a la escuela de los niños entre 6 y 17 años.
Finalmente, en la sección 5.5 se presentan los resultados del impacto del programa sobre dos
variables demográficas: migración de miembros del hogar y proporción de dependientes
económicos del hogar.
31
Debido a las posibles heterogeneidades que existen entre el municipio de Torreón y el municipio
de Saltillo, todos los resultados presentados en esta sección excluyen el municipio de Saltillo y
toman como área de tratamiento solamente al municipio de Torreón. Los resultados incluyendo al
municipio de Saltillo se presentan en el Apéndice 2.
32
5.1. Análisis de Balance Entre Tratamiento y Control
Como ya fue explicado, el diseño experimental se basa en el supuesto de que la población de
Torreón en el estado de Coahuila (población tratamiento) es similar a la población de Gómez
Palacio y Lerdo (población control) en el estado de Durango, no sólo en términos de variables
observables (nivel de educación, ingresos mensuales, etc.) sino también en términos de variables
inobservables (habilidad, inteligencia, acceso a redes sociales, etc.). Sin embargo, mientras que el
primer supuesto es verificable, el segundo supuesto es por definición imposible de contrastar.
Para superar este obstáculo, se supone una relación entre variables observables y variables no
observables de las poblaciones tratamiento y control. En particular, si se asume que ciertas
variables inobservables están altamente correlacionadas con ciertas variables observables, la
evidencia de que no existe diferencia entre las variables observables puede usarse indirectamente
como evidencia de que las variables inobservables tampoco presentan diferencias significativas.
Sin embargo, debe enfatizarse que la similitud de las variables inobservables entre las
poblaciones tratamiento y control no deja de ser un supuesto.
A continuación se presenta un análisis comparativo de ambas poblaciones para ciertas variables
observables. Las variables observables seleccionadas son aquellas que se utilizan como variables
independientes en el análisis de regresión que se presenta en la sección siguiente. Como fue
explicado en el diseño experimental, el proceso de selección de muestra se basó en un proceso de
emparejamiento o matching entre ambas poblaciones a nivel de Ageb. Como consecuencia, se
espera que la diferencia de medias entre ambas poblaciones a nivel Ageb sea no significativa para
la mayor parte de las variables observables seleccionadas.
La tabla 5.1.1 presenta un test de diferencia de medias entre la población tratamiento y la
población control a nivel de Ageb. Es decir, esta tabla compara el promedio por Ageb de las
variables en el área de tratamiento, con el promedio por Ageb de las variables en el área de
control. La tabla presenta tests de medias para tres arreglos posibles de población tratamiento y
población control. En primer lugar, se compara la población de Torreón con la población de
Gómez Palacio y Lerdo consideradas conjuntamente (población control completa). En segundo
lugar, se compara la población de Saltillo con la población control completa. En tercer lugar, se
compara la población de Torreón y Saltillo consideras conjuntamente con la población control
33
completa. Finalmente, la última columna presenta una comparación de Torreón contra Saltillo,
para analizar si los dos tipos diferentes de población tratamiento son similares.
La diferencia de medias entre Torreón y la población control completa es estadísticamente no
significativa para todas las variables consideradas. Esto significa que la población de Torreón y la
población control no presentan diferencias significativas cuando son agrupadas a nivel de Ageb,
lo cual era el resultado esperado dado que la muestra de la población control fue obtenida a través
de un proceso de matching o emparejamiento a nivel de Ageb entre Torreón y los municipios de
Gómez Palacio y Lerdo tomados en conjunto.
La tabla 5.1.1 también refleja sin embargo el hecho de que el municipio de Saltillo fue excluido
del proceso de matching. Como puede observarse, la comparación entre Saltillo y la población
control completa presenta diferencias significativas en un número mayor de variables: educación
del jefe de hogar, presencia del padre en el hogar, presencia de la madre en el hogar, conexión de
agua en el exterior de la vivienda, conexión de agua en el interior de la vivienda, almacenamiento
del agua en tanques, logaritmo de activos, y propiedad y escritura de la vivienda. Este análisis
indica que la población de Saltillo es en promedio significativamente diferente de la población de
Durango en algunas dimensiones relevantes, por lo que la población de Durango no resulta en
principio una población de control ideal para la población de Saltillo. Por este motivo, en el
análisis de las secciones subsiguientes excluiremos a Saltillo del análisis. Las regresiones básicas
incluyendo a Saltillo se incluyen en el Apéndice 2.
La tabla 5.1.2 presenta las mismas diferencias de medias pero esta a vez a nivel hogar. Es decir,
se compara las variables de los hogares en el área de tratamiento con las variables de los hogares
en el área de control. Esta tabla repite las mismas cuatro comparaciones (Torreón vs. Control;
Saltillo vs. Control; Torreón y Saltillo vs. Control; y Torreón vs. Saltillo). Como puede
observarse, comparando Torreón con la población control completa las variables cuya diferencia
de medias resulta estadísticamente significativa son: tamaño del hogar, nivel educativo del jefe de
hogar, presencia de la madre, conexión de agua en el interior, almacenamiento del agua en
tanque, logaritmo del valor de los activos, y propiedad y escritura de la vivienda. Sin embargo, a
pesar de que las diferencias de medias resultan estadísticamente significativas para todas estas
34
variables, estas diferencias solamente superan el 10% del valor promedio de las medias para las
variables almacenamiento del agua en tanque y propiedad y escritura de la vivienda. El hecho de
que las diferencias de medias sean estadísticamente significativas se debe a que las variables
consideradas tienen muy baja varianza, y no a que las diferencias son grandes en comparación
con las medias. En otras palabras, la poca variabilidad de la información resulta en una
estimación con alta precisión, lo que provoca que aún pequeñas diferencias resulten
estadísticamente significativas.
Si se compara Saltillo con la población de Durango, no solamente se observan diferencias
estadísticamente significativas para un número considerable de variables, sino que además estas
diferencias superan en su gran mayoría el 10% del promedio de las medias. Esto indica que
analizada a nivel de hogar, la población de Durango no resulta una población control ideal para la
población de Saltillo.
En conclusión, el análisis de diferencia de medias arroja dos resultados importantes. Por un lado,
corrobora que el matching o emparejamiento a nivel de Ageb fue efectivo, ya que no se
encuentran diferencias significativas entre las poblaciones de Torreón y Durango para las
variables de interés. Por otro lado, indica que la población de Durango no constituye un buen
contrafactual para la población de Saltillo, lo que llama a tomar con precaución los resultados de
aquellos análisis que incluyan a Saltillo como parte de la población tratamiento.
Por último, en la tabla 5.1.3 se presentan los estadísticos descriptivos básicos de las variables
dependientes que serán analizadas en las secciones subsiguientes.
5.2. Vivienda e Infraestructura
En esta sección se analizan los resultados de aquellas variables de resultado relacionadas con el
valor y la infraestructura de la vivienda. En primer lugar, se analiza el impacto del programa Piso
Firme en la existencia de pisos de cemento entre la población beneficiaria del programa. En
segundo lugar, se analiza el impacto del programa en varias medidas de satisfacción de la
población con respecto a diferentes aspectos de la infraestructura de la vivienda. Por último, esta
sección presenta la relación entre la proporción de pisos de cemento y el valor de la vivienda.
Pisos
35
El primer resultado que se analiza es el impacto del programa en la probabilidad de que los
hogares tengan piso de cemento. A continuación, se presentan los resultados para diferentes
medidas de piso de cemento: proporción de ambientes con piso de cemento sobre el total de
ambientes del hogar, proporción de piso de cemento tal como fue reportada por el encuestador,
piso de cemento en el ambiente donde duermen los niños, piso de cemento en el salón de usos
múltiples, piso de cemento en al menos una habitación utilizada para dormir, piso de cemento en
el comedor, piso de cemento en el baño, piso de cemento en la cocina, y piso de cemento en todas
las habitaciones utilizadas para dormir.
El modelo de análisis utilizado regresiona cada una de estas variables de resultado contra una
variable dicotómica que es igual a uno si el hogar pertenece al área de tratamiento del programa.
De esta manera, el modelo capta el impacto del programa en la probabilidad de tener piso de
cemento en el hogar, en donde la variable “piso de cemento en el hogar” es descompuesta en
distintas medidas.
A continuación, se presentan los resultados excluyendo Saltillo del área de tratamiento. El
modelo de análisis presenta cinco variantes para cada variable de resultado. En primer lugar se
presentan los resultados de un modelo de probabilidad lineal sin regresores, es decir, este modelo
mide el impacto del programa sobre la medida de piso firme considerada sin controlar por
ninguna característica del hogar. En segundo lugar, se presentan los resultados del modelo de
probabilidad lineal incluyendo solamente regresores demográficos. En tercer lugar, se agregan a
los regresores demográficos algunos regresores de salud e higiene tales como la conexión de agua
al interior y al exterior de la vivienda, la presencia de animales en la vivienda, y los hábitos de
higiene de manos antes de cocinar. En cuarto lugar, se agregan regresores que capturan si el hogar
es propietario de la vivienda y/o posee un título de propiedad. Finalmente, el último modelo
presentado incluye además regresores económicos tales como el valor del consumo y del ingreso
del hogar.
Como puede observarse en las tablas 5.2.1 a 5.2.9, la variable dummy del programa presenta un
coeficiente estimado positivo y estadísticamente significativo al 1% para todas las variables de
resultado consideradas (excepto para la variable piso de cemento en al menos una habitación –
Tabla 5.2.5–, en donde el nivel de significatividad cae al 5%). Como era de esperarse, el
coeficiente en el modelo sin regresores es mayor que cuando se incluyen los controles; sin
embargo, puede observarse que una vez que se incluyen la mayor parte de los controles, el
36
coeficiente se estabiliza y no continúa disminuyendo. Estos resultados muestran que el programa
Piso Firme impactó de manera positiva en la cantidad de piso de cemento que tienen los hogares:
aquellos hogares que se encuentran en el área de tratamiento del programa presentan una mayor
proporción de piso de cemento que los hogares que se encuentran fuera del área de tratamiento
del programa.
Si bien el impacto del programa fue positivo para todas las posibles medidas de piso de cemento,
es posible diferenciar la intensidad del efecto si se considera cada una de estas medidas por
separado. Todas las tablas presentan en la última fila el ratio del efecto del programa sobre la
media de la variable de resultado en el grupo de control. Como puede observarse, los mayores
efectos del programa se encuentran en la proporción de ambientes con piso de cemento, la
proporción de piso de cemento tal como fue reportada por el encuestador, la proporción de
habitantes del hogar que duermen en ambientes con piso de tierra, piso de cemento en el
comedor, piso de cemento en la cocina, y piso de cemento en todos los ambientes de la vivienda.
Para la mayor parte de estas medidas de piso firme recién enumeradas el impacto del programa
representa más del 20% de la media del control. En otras palabras, los hogares en el área de
tratamiento tienen en promedio mayor proporción de piso de cemento que los hogares de control,
midiendo esta proporción a través de diferentes variables de resultado. En las variables más
importantes, el coeficiente estimado del impacto del programa represente entre un 20% y un 30%
del valor de la media para la población control.
En particular, una de las medidas más importantes de piso firme es la proporción de ambientes
con piso de cemento sobre la cantidad de ambientes de la vivienda. Como puede observarse en la
tabla 5.2.9, el impacto del programa en esta variable oscila entre el 23% y el 24% de la media de
los hogares control según el modelo que se considere. El coeficiente estimado oscila alrededor de
0.19, lo que en otras palabras significa que aquellos hogares que se encuentran en el área de
tratamiento del programa tienen en promedio una proporción de ambientes con piso de cemento
que es alrededor de un 20% mayor que aquellos hogares que se encuentran fuera del área de
tratamiento.
Satisfacción
El siguiente resultado que se analiza es el impacto del programa en el grado de satisfacción del
encuestado con diferentes características de su hogar3. Las variables de satisfacción que se
3 Las preguntas de satisfacción fueron hechas solamente a la persona que respondió la encuesta.
37
analizan son las siguientes: satisfacción con la calidad de la vivienda, satisfacción con la calidad
actual del piso, satisfacción con la protección contra la humedad, satisfacción con la protección
contra el moho, satisfacción con la protección contra el agua, satisfacción con los cambios
ocurridos en la vivienda desde el año 2000, y satisfacción con la calidad de vida que tiene la
familia en la vivienda.
Todas las preguntas de satisfacción permitieron cuatro respuestas: muy satisfecho, bien, regular e
insatisfecho. En el análisis, las primeras dos respuestas fueron agrupadas bajo la categoría
“satisfecho” y las segundas dos respuestas fueron agrupadas bajo la categoría “insatisfecho”. Por
lo tanto, después de agruparlas de esta manera todas las variables consideradas son dicotómicas.
Nuevamente, se presentan los resultados excluyendo Saltillo del área de tratamiento y se utiliza
un modelo de probabilidad lineal cuya variable dependiente es cada una de las medidas de
satisfacción y cuya variable independiente principal es nuevamente la variable dicotómica de
presencia del programa. Se utilizan los mismos cinco grupos de regresores que fueron
presentados en la sección anterior: sin regresores, agregando regresores demográficos, agregando
regresores de salud e higiene, agregando regresores de propiedad de la vivienda, y finalmente
agregando regresores económicos.
Como puede observarse en las tablas 5.2.10 a 5.2.16, la variable dummy del programa presenta
un coeficiente estimado positivo para todas las variables de satisfacción. Además, en todos los
casos el coeficiente es estadísticamente significativo al 1%. Esto significa que el programa Piso
Firme tuvo un impacto positivo en el nivel de satisfacción de los hogares: aquellos hogares que
recibieron el programa presentan niveles más altos de satisfacción que los hogares que no
recibieron el programa.
Si bien resulta difícil interpretar las magnitudes de los coeficientes estimados, puede observarse
que en el caso de la satisfacción con la calidad de la vivienda, el programa incrementó la
satisfacción en un 13% con respecto a la media del grupo control. Por otro lado, se observa que el
efecto con respecto a la satisfacción de la calidad de los pisos es mayor, dado que representa
aproximadamente un incremento del 24% con respecto a la media del grupo control. Finalmente,
se observa que la satisfacción con respecto a la calidad de vida fue incrementada por el programa
en un 16% con respecto al grupo control.
38
Analizando las variables una a una, podemos observar que los coeficientes más altos de
satisfacción se encuentran en la variable “satisfecho con la calidad actual del piso”, lo que indica
que el programa tuvo un impacto mayor en la satisfacción de los integrantes del hogar con
respecto a su variable objetivo. Sin embargo, a pesar de que la variable objetivo del programa
Piso Firme fue el piso de la vivienda, el nivel de satisfacción de los hogares que recibieron el
programa fue mayor no solamente con respecto a la calidad del piso en particular, sino también
con respecto a la calidad de la vivienda en general. Además, el programa incrementó el grado de
satisfacción con respecto a la calidad de vida experimentada por las familias que habitan en las
viviendas beneficiarias del programa, y también con respecto a los cambios experimentados por
la vivienda a partir del momento en el que recibieron el beneficio del programa (año 2000).
En suma, los hogares que recibieron el programa Piso Firme reportan un nivel de satisfacción con
la calidad de su vida y de su vivienda significativamente mayor al nivel reportado por los hogares
que no recibieron el programa.
Valor de la Vivienda
El último análisis que se presenta en esta sección es el que corresponde al impacto de la presencia
de piso firme en la vivienda sobre diferentes medidas del valor de la vivienda. Las variables
utilizadas para el análisis son la percepción de la persona que responde la encuesta acerca del
valor por el cual podría alquilar o vender su vivienda, y la cantidad de dinero efectivamente
gastada en mejoramientos para la vivienda. El modelo utilizado es el mismo que en las secciones
de pisos y satisfacción, pero en este caso utilizando la proporción de ambientes con piso de
cemento en la vivienda en lugar de la variable dummy del programa. Como consecuencia, este
análisis arroja el impacto de la proporción de piso firme sobre diferentes medidas de valor de la
vivienda, controlando por diferentes variables económicas, demográficas, y de salud.
Tal como será discutido en la sección siguiente, el análisis presentado aquí presenta un problema
de endogeneidad, ya que es posible que aquellos hogares que deciden poner piso de cemento aún
si no reciben el programa sean a su vez hogares más ricos, cuya vivienda valga más y cuyos
ingresos sean más altos. Si este fuera el caso, el efecto observado no puede interpretarse como un
efecto causal.
Las tablas 5.2.17 a 5.2.19 presentan los resultados para las tres variables mencionadas: monto
percibido que podría recibirse en caso de alquilarse la vivienda, monto percibido que podría
39
recibirse en caso de venderse la vivienda, y monto gastado en mejoras para la vivienda. En todos
los casos, la variable independiente de interés es la proporción de ambientes con piso de cemento
en la vivienda y los regresores utilizados son los mismos que en las secciones anteriores. Como
puede observarse, la proporción de ambientes con piso de tierra no parece tener efecto sobre la
cantidad de dinero gastada en mejoras para la vivienda. El coeficiente de esta variable es
estadísticamente significativo al 1% solamente para la especificación que no incluye regresores.
Tan pronto como los regresores son incluidos, el coeficiente se vuelve no significativo y tanto su
magnitud como su signo exhiben un patrón inestable.
Por otra parte, el monto percibido por el cual podría alquilarse la vivienda (tabla 5.2.18) parece
ser positivamente afectado por la proporción de ambientes con piso de tierra de la misma. El
coeficiente estimado en este caso es significativo al 1% y de signo positivo para la primera
especificación. Si bien, el signo del coeficiente es robusto a las distintas especificaciones, su
significatividad disminuye a medida que se agregan diferentes regresores como controles. Las
últimas dos especificaciones arrojan coeficientes estadísticamente no significativos.
De la misma manera, el monto percibido por el cual podría venderse la vivienda (tabla 5.2.19)
también parece estar positivamente correlacionado con la proporción de piso firme. En este caso
el coeficiente estimado es estadísticamente significativo al 1% y positivo para la primera y
segunda especificación. Nuevamente, el signo del coeficiente es robusto a las distintas
especificaciones mientras que su significatividad presenta un patrón algo más inestable.
En definitiva, al considerarse el efecto de la proporción de piso de cemento sobre el valor de las
mejoras, el valor de la renta y el valor de la renta de la vivienda, se encuentra que no hay efecto
sobre la primera variable, y que el efecto sobre la segunda y la tercera variable es positivo aunque
no puede asegurarse que sea estadísticamente significativo.
Presencia de pestes dentro de la vivienda
La tabla 5.2.20 presenta los resultados del impacto del programa sobre la existencia de ratas en el
interior de la vivienda. Como puede observarse, el coeficiente estimado es negativo y
estadísticamente significativo al 10% para las primeras cuatro especificaciones, y significativo al
5% en la última especificación.
40
El coeficiente estimado representa entre un 10% y un 11% de la media del control, lo que
significa que los hogares en el área de tratamiento tienen en promedio un 10% menos de ratas en
el interior de la vivienda cuando se los compara con el grupo control.
Se analizó además el impacto del programa en la existencia de alacranes y chinches en el interior
de la vivienda, pero no se encontraron resultados significativos para estas variables.
5.3. Salud
El impacto del programa Piso Firme en la salud de los individuos es uno de los resultados más
importantes de la presente evaluación. Como ya fue mencionado en la introducción de la sección
5, el análisis del impacto en salud se concentra en los niños de 0 a 5 años de edad. También se
presentan resultados sobre la salud mental de las madres de estos niños. El objetivo de esta
sección es analizar para este grupo el impacto del programa Piso Firme y el impacto de tener piso
de cemento en diferentes variables de salud. Es importante notar que si bien ambas variables
están correlacionadas, existen importantes diferencias entre ellas. Mientras que la variable
dummy del programa contiene un uno si el hogar reside en el área de tratamiento (i.e., el área que
recibió el programa Piso Firme), cualquier variable que mida la proporción de piso de cemento es
independiente del área de residencia del hogar. En otras palabras, es necesario entender la
presencia de dos fenómenos: por un lado, existen hogares en el área de tratamiento que por
diversos motivos no pusieron piso de cemento en su vivienda, y, por otro lado, existen hogares en
el área de control que pusieron de manera independiente piso de cemento en su vivienda. Si bien
la probabilidad de encontrar una vivienda con 100% de piso de tierra es mucho más baja en el
área de tratamiento, existen numerosos hogares en el área de control con pisos de cemento.
Esto sugiere que pueden realizarse dos análisis: por un lado, puede analizarse el efecto de residir
en el área de tratamiento sobre las variables de salud, y, por otro lado, puede analizar el efecto de
tener piso de cemento sobre las variables de salud. Sin embargo, es necesario tener en cuenta que
existe un fenómeno de endogeneidad en la decisión de las familias de poner piso de cemento en
su vivienda. En otras palabras, se espera que aquellas familias con mayores ingresos y/o más
preocupadas por la salud de sus hijos, sean las más propensas a poner piso de cemento en su
vivienda en lugar del piso de tierra. Si esto es verdad, es posible que estas familias tengan además
mejores hábitos de higiene, mejor nivel educativo, mejor asesoramiento médico, etc. A su vez, si
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esto es así, se observará que estas familias presentan mejores indicadores de salud que las
familias que tienen pisos de tierra, pero este efecto en salud no será causal puesto que el hecho de
que estas familias tienen mejores hábitos de higiene y mejores ingresos influye en la decisión de
poner piso de cemento. Como consecuencia, si realizáramos una regresión de las variables de
salud sobre alguna medida de piso de cemento, no podríamos nunca asegurar que este efecto
fuera causal.
La técnica que puede utilizarse para superar este inconveniente es la técnica de variables
instrumentales, la cual reemplaza (o instrumenta) la variable endógena por una variable altamente
correlacionada con ella pero independiente de las variables inobservables de las unidades de
observación. En este caso, el instrumento ideal para la proporción de piso de cemento es la
variable dummy del programa, puesto que el hecho de haber recibido el programa en el año 2000
está altamente correlacionado con el hecho de tener una alta proporción de piso de cemento, pero
simultáneamente el hecho de haber recibido el programa es independiente de las características
idiosincráticas de las familias. Esta exogeneidad se debe a que el criterio de asignación del
programa fue geográfico: ninguna de las viviendas ubicadas en Lerdo y Gómez Palacio recibieron
el programa por encontrarse en el estado de Durango, el cual no estaba proveyendo el programa
durante esos años.
El modelo propuesto es entonces instrumentar la proporción de piso de cemento con la variable
dummy del programa, y así estimar el efecto de tener piso de cemento en la salud de los
individuos que residen en la vivienda. A continuación, se presenta el análisis para el grupo de
edad mencionado, diferenciando el efecto del programa del efecto de tener piso de cemento para
algunas de las variables analizadas. En el caso de estas variables, se presentan dos resultados: por
un lado, la regresión de la variable de salud en la dummy del programa; y por otro lado, la
regresión de la variable de salud en la proporción de piso de cemento, instrumentando esta
proporción con la variable dummy del programa.
Como ya fue mencionado, la evaluación de Piso Firme puso mucho énfasis en medir
detalladamente el impacto del programa en la salud de la población de niños entre 0 y 5 años.
Como es sabido, los niños desarrollan gran parte de sus habilidades físicas y cognitivas durante
estos años, de manera que cualquier cambio en las condiciones de salud de los niños de estas
edades puede tener consecuencias de largo plazo.
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El modelo utilizado en esta sección es un modelo de probabilidad lineal, cuya variable
independiente es la variable de salud y cuya variable independiente de interés es o bien la dummy
del programa o la proporción de ambientes con piso de cemento. En todos los casos se utilizan
seis especificaciones: (i) sin regresores; (ii) controlando por edad y sexo (agregando dummies
semestrales de edad y dummies de edad interactuadas con sexo), (iii) controlando por nivel
educativo de los padres y por la presencia de los padres en el hogar, (iv) controlando por variables
de higiene tales como la conexión de agua al interior y al exterior de la vivienda, la presencia de
animales en la vivienda, y los hábitos de higiene de manos antes de cocinar; (v) controlando por
nivel económico del hogar (consumo y activos); y (vi) controlando por propiedad y escritura de la
vivienda.
Parásitos
En esta sección se presenta un análisis de la presencia de parásitos en los niños entre 0 y 5 años.
Los parásitos analizados son los siguientes: ascaris lumbricoides, blastocystis hominis,
cryptosporidium parvum, chilomastix mesnili, endolimax nana, entamoeba coli, entamoeba
histolytica, enterobius vermicularis, fasciola hepatica, giardia lamblia, hymenolepid diminuta,
hymenolepis nana, iodamoeba butschlii, isospora belli, strongyloides stercoralis, taenia sp,
trichiuris trichiura, trichomonas hominis, y uncinarias.
Analizamos principalmente la presencia de dos tipos de parásitos intestinales: los geohelmintos
(ejemplo: ascaris, uncinarias, tricocefalos, etc.) y los protozoarios (ejemplo: amiba, giardia, etc.).
Ambos tipos de parásitos causan enfermedad particularmente en niños, que se manifiesta
generalmente por diarrea, inflamación crónica, sangrado y problemas de absorción adecuada de
micro nutrientes como el hierro y diversas vitaminas. Esto a menudo lleva a la anemia y esta a su
vez impacta el crecimiento, desarrollo y aprovechamiento escolástico.
La forma infecciosa de estos parásitos es a través de huevecillos que al ingerirse dan lugar a la
forma madura de los mismos. Los huevecillos salen en las heces de las personas o animales
contaminados y al entrar en contacto con las manos o la comida de las personas, se distribuyen y
infectan nuevos huéspedes. Al poner un piso firme que se puede limpiar fácilmente, se cree que la
posibilidad de distribución de huevecillos debe bajar significativamente y con esto la presencia de
parásitos intestinales.
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Se presentan dos variables de resultado: todos los parásitos y todos los protozoarios. Los
resultados se presentan en las tablas 5.3.1 y 5.3.2 respectivamente. La primera variable es la suma
de variables dicotómicas que miden la presencia de todos los parásitos descritos más arriba. La
segunda variable es la suma de aquellas variables dicotómicas que miden la presencia de
protozoarios: chilomastix mesnili, endolimax nana, entamoeba coli, iodamoeba butschlii
blastocystis hominis, entamoeba histolytica, y giardia lamblia.
Analizando primero todos los parásitos, vemos en la tabla 5.3.1 que la presencia de piso de
cemento tiene el efecto de disminuir los parásitos en alrededor de 0.07 puntos porcentuales, o en
11% en relación a la media de la población control. El coeficiente estimado es estadísticamente
significativo al 5%, y este resultado es robusto a las diferentes especificaciones presentadas en la
tabla.
Con respecto a los protozoarios, en la tabla 5.3.2 puede observarse que Piso Firme redujo la
presencia de éstos en aproximadamente 0.06 puntos porcentuales, lo que representa una
disminución de alrededor del 10% con respecto al grupo de control. De nuevo, el coeficiente
estimado es estadísticamente significativo al 5%, y este resultado es robusto a las diferentes
especificaciones presentadas en la tabla.
Aunque no se reportan los resultados, en la muestra analizada se encontró una prevalencia de
gusanos entre la población de niños cercana al 0%. Esta baja prevalencia de gusanos es atribuible
a las campañas de desparacitación masivas con Abendazol.
El resultado importante de una disminución en los parásitos como resultado del programa de Piso
Firme es atribuible a las mejores condiciones de saneamiento dentro del hogar, y a la disminución
de contacto directo de los niños con la tierra. Debido a que el programa redujo la prevalencia de
parásitos y algunos de éstos disminuyen la capacidad de absorber nutrientes, observaremos en una
sección subsiguiente que el programa tuvo el efecto de reducir la incidencia de anemia entre la
población beneficiaria de niños pequeños.
Diarrea
La primera variable de salud que se analiza es la cantidad de episodios de diarrea de los niños
durante las cuatro semanas previas a la encuesta. La tabla 5.3.3 presenta los resultados del
impacto del programa en los episodios de diarrea. Como puede observarse, en todas las
44
especificaciones el coeficiente estimado de la dummy del programa es de signo negativo y
estadísticamente significativo. Mientras que en las dos primeras especificaciones el coeficiente es
significativo al 10%, en las restantes tres especificaciones es significativo al 5%, y en la última
especificación es significativo al 1%. En el modelo sin controles, se estima un coeficiente de -
0.018, el cual representa un 13.5% de la media de la variable de diarrea considerada para la
población control. A medida que se incorporan los controles este coeficiente se incrementa en
magnitud y en significatividad, mientras que mantiene su signo. En las últimas tres
especificaciones el coeficiente oscila entre -0.024 y -0.027, lo que representa una variación
porcentual negativa con respecto a la media de diarrea de la población control de entre el 18% y
el 20%. En consecuencia, los resultados indican de manera robusta que la presencia de Piso Firme
reduce la cantidad de episodios de diarrea en niños entre 0 y 5 años entre un 18% y un 20%.
En la tabla 5.5.4 se presentan los resultados del modelo de variables instrumentales, en donde se
instrumenta la proporción de ambientes con piso de cemento en la vivienda con la dummy del
programa. Nuevamente, se observa que los resultados son robustos a las diferentes
especificaciones si bien la magnitud del efecto disminuye con respecto al modelo anterior. En la
especificación sin controles, el coeficiente estimado es de -0.083 y es significativo al 10 %. De
nuevo, a medida que se incorporan los controles este coeficiente se incrementa en magnitud y en
significatividad, mientras que mantiene su signo negativo. En las últimas cuatro especificaciones
el coeficiente oscila entre -0.095 y -0.119, lo que implica una variación porcentual negativa con
respecto a la media del control de entre el 62% y el 89%. En este caso, el análisis indica que una
mayor proporción de ambientes con piso de cemento en la vivienda reduce la cantidad de
episodios de diarrea en niños entre 0 y 5 años en una magnitud que representa alrededor del 80%
de la media del control.
Anemia
A continuación, se analiza el impacto del programa en la anemia de los niños. Se mantiene el
mismo modelo presentado para diarrea, con las seis especificaciones diferentes. Los resultados se
presentan en las tablas 5.3.5 y 5.3.6. En todas las especificaciones el coeficiente estimado de la
dummy del programa es estadísticamente significativo al 1% y su signo es negativo, lo que
sugiere que Piso Firme tuvo el efecto de disminuir la incidencia de anemia entre los niños de cero
a cinco años. El coeficiente estimado en el modelo sin regresores en la tabla 5.5.3 es de -0.086, el
cual se reduce en valor absoluto levemente al agregar los distintos grupos de controles.
45
Finalmente, en la última fila de la tabla puede observarse que el impacto estimado representa
alrededor de un 20% de la media de anemia en el grupo control.
En la tabla 5.3.6 se presentan los resultados del modelo de variables instrumentales, en donde
nuevamente se instrumenta la proporción de ambientes con piso de cemento en la vivienda con la
dummy del programa. Como puede observarse, el coeficiente estimado es robusto a las diferentes
especificaciones con signo negativo y una significatividad del 1%. En este modelo de variables
instrumentales, se observa que la variación porcentual con respecto a la media del control es
negativa en más de un 90%.
Los resultados indican que el programa Piso Firme redujo la incidencia de anemia entre los niños
de cero a cinco años en una magnitud que representa alrededor de un 20% con respecto al grupo
de control. Por otra parte, se encuentra que tener piso de cemento en las viviendas también reduce
la incidencia de anemia pero en un porcentaje mucho mayor. Nótese la diferencia entre estos dos
resultados, la tabla 5.3.5 captura el efecto del programa en anemia mientras que la tabla 5.3.6
captura el efecto de tener piso firme en anemia. Al igual que en el caso de diarrea, se observa que
el efecto del programa es menor que el efecto de tener piso firme, y esto se debe a que en el área
de control existen familias que aún cuando no recibieron el programa pusieron piso firme en sus
hogares.
Desarrollo Cognitivo de los Niños: Test Peabody
En esta sección se presentan los resultados correspondientes al análisis de impacto de Piso Firme
en el desarrollo cognitivo de los niños entre treinta meses y cinco años de edad. En particular, el
desarrollo cognitivo de los niños se estudió a través del Test de Vocabulario en Imágenes
Peabody. Este test (examen) mide la capacidad de entender vocabulario hablado por parte de los
niños pequeños. Los resultados pueden eventualmente ayudar a los maestros a detectar aquellas
áreas en las cuales los niños necesitan enfatizar su aprendizaje.
El test se administra sin límite de tiempo a cada niño individualmente. Habitualmente, el test se
compone de diecisiete grupos de doce preguntas cada uno, los cuales incrementan su dificultad a
medida que el niño progresa en el transcurso del test. Para administrar el test, el encuestador le
muestra al niño una página con cuatro dibujos. El encuestador dice una palabra o frase y el niño
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señala aquella pregunta que mejor representa la frase que acaba de oír. La administración del Test
de Vocabulario en Imágenes Peabody toma alrededor de 10 a 15 minutos.
En la tabla 5.3.7 se presentan los resultados de este test para niños entre tres y cinco años de edad.
La variable dependiente analizada son los percentiles del puntaje obtenido por cada niño al
realizar el test.
Los resultados de esta sección se obtienen utilizando el método de mínimos cuadrados
generalizados en vez de mínimos cuadrados ordinarios para reducir los errores estándar de las
estimaciones.
En todos los casos, el coeficiente estimado es positivo, lo que sugiere que Piso Firme incrementó
la capacidad cognitiva de los niños. Como puede observarse, si bien la especificación sin
controles arroja resultados no significativos, las especificaciones que incluyen controles arrojan
un coeficiente estadísticamente significativo al 10%.
En conclusión, se observa que Piso Firme incrementó el desarrollo cognitivo de los niños entre
dos y cinco años de edad en un 7% con respecto al grupo control.
Enfermedades Respiratorias y Otras Enfermedades
En esta subsección se presentan los resultados para dos variables de salud adicionales:
enfermedades respiratorias y otras enfermedades4. Ambas variables se presentan como una
prueba de robustez de los resultados encontrados para las variables anteriores. Si el diseño
experimental y las hipótesis presentadas en esta evaluación son correctos, no debería encontrarse
ningún efecto del piso de cemento o del programa en las enfermedades respiratorias o en otras
enfermedades. Puesto que la hipótesis de esta evaluación es que el piso de tierra favorece el
contacto con bacterias que aumentan la probabilidad de contraer diarreas o parásitos, si esta
hipótesis es verdadera no debería encontrarse un efecto, por ejemplo, en enfermedades
respiratorias dado que en este caso no estarían operando los mecanismos hipotetizados.
La tablas 5.3.8 y 5.3.9 presentan los resultados para las regresiones contra la dummy del
programa. Como puede observarse en la tabla 5.3.8, el efecto del programa en enfermedades 4 Esta variable incluye todas aquellas enfermedades sufridas durante las cuatro semanas previas a la encuesta que no son ni diarrea ni enfermedades respiratorias.
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respiratorias es estadísticamente no significativo para todas las especificaciones posibles del
modelo. Esto apoya los resultados antes presentados: mientras que el programa Piso Firme afecta
la salud de los niños en lo que respecta a diarrea, anemia y parásitos, no se encuentra un efecto en
aquellas enfermedades que en principio no son directamente afectadas por el acceso a piso de
cemento.
Con respecto a otras enfermedades, el efecto del programa resulta ser no significativo. Los
resultados pueden observarse en la tabla 5.3.9.
Peso y Talla
En esta sección se presenta los resultados para peso y talla de los niños entre cero y cinco años.
Se analiza el impacto del programa en tres variables: el z-score del peso para la edad, el z-score
de la talla para la edad, y el z-score del peso para la talla. Los resultados se presentan en las tablas
5.3.10 a 5.3.12. Como puede observarse, si bien los coeficientes estimados en las regresiones
contra la dummy del programa son de signo positivo, éstos son solamente estadísticamente
significativos en la especificación sin controles. Al agregar sucesivamente los controles, el efecto
estimado se reduce y pierde su significatividad. Esto sugiere que el programa no tuvo impacto
sobre estas variables.
Estrés y Depresión de las Madres
Finalmente, se presentan los resultados del impacto del programa sobre la salud mental de las
madres de niños entre 0 y 5 años. Las variables analizadas son estrés y depresión. En base a
diferentes preguntas relacionadas con el estrés y el estado anímico de las madres de los niños
entre 0 y 5 años, se construyeron dos variables dicotómicas. La primera variable mide el estado
anímico de las madres, y toma un valor igual a uno si la madre presenta al menos uno de los
síntomas de bajo estado anímico con alta frecuencia. La segunda variable mide el grado de estrés
de las madres, y toma un valor igual a uno si la madre presenta al menos uno de los síntomas de
estrés con alta frecuencia. Los resultados se presentan en las tablas 5.3.13 y 5.3.14
respectivamente.
Como puede observarse en la tabla 5.3.13, el coeficiente estimado es negativo y estadísticamente
significativo al 1%. Además, el coeficiente estimado es robusto a las diferentes especificaciones
presentadas en la tabla. Esto signifca que el programa generó una reducción en la presencia de
48
bajo estado anímico entre las madres de niños entre 0 y 5 años. Esta reducción de 0.071 puntos
porcentuales representa aproximadamente el 37% de la media del grupo control.
Similarmente, en la tabla 5.3.14 observamos que el programa redujo la presencia de estrés entre
las madres de niños entre 0 y 5 años. En particular, se estima un coeficiente de alrededor de -0.08
que resulta ser estadísticamente significativo al 1% y robusto a las diferentes especificaciones. En
términos de impacto, este coeficiente representa una reducción del 17% con respecto a la media
del grupo control.
En conclusión, el programa Piso Firme tuvo un impacto positivo en la salud mental de las madres
de niños pequeños. El programa redujo la presencia de síntomas de depresión y estrés.
5.4. Variables económicas
En esta sección se presentan los resultados del impacto del programa sobre dos variables: ingreso
laboral y asistencia a la escuela. La variable de ingreso laboral analizada es el logaritmo del
ingreso laboral mensual de todos los individuos que trabajan. La variable de escolaridad es una
variable dicotómica que toma un valor igual a uno si los niños entre 6 y 17 años asisten a la
escuela. Los resultados se presentan en las tablas 5.4.1 y 5.4.2 respectivamente.
La tabla 5.4.1 presenta los resultados del mismo modelo de probabilidad lineal presentado en las
secciones anteriores. Como puede observarse, el impacto del programa en el ingreso laboral es
estadísticamente no significativo para todas las especificaciones presentadas. Esto sugiere que el
programa no tuvo ningún efecto sobre los ingresos laborales de los individuos que habitaban en
hogares beneficiarios.
La tabla 5.4.2 presenta los resultados para la variable de asistencia a la escuela. Como puede
observarse, el programa parece haber tenido un efecto levemente positivo sobre la asistencia a la
escuela. El coeficiente estimado es positivo en todos los casos y estadísticamente significativo al
10% en cuatro de las seis especificaciones presentadas. El coeficiente estimado oscila entre 0.015
y 0.017 puntos porcentuales, lo que representa un incremento entre el 1.5% y el 2% de la media
del grupo control.
5.5. Variables demográficas
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En esta sección se presentan resultados correspondientes a dos variables socioeconómicas: la
decisión de migrar por parte de cada miembro del hogar mayor a 17 años y la proporción de
dependientes económicos presentes en el hogar.
En la tabla 5.5.1 se presentan las regresiones lineales correspondientes a la decisión de migrar por
parte de todos aquellos individuos mayores de 17 años. Como puede observarse, los patrones
migratorios no parecen haber sido afectados por la presencia del programa. En particular, si bien
se estima un impacto levemente positivo del programa en la decisión de migrar (el coeficiente
toma un valor de entre 0.004 y 0.005 en todas las regresiones), este resulta ser estadísticamente
equivalente a cero en todos los casos. Este resultado sugiere que el programa no ha afectado los
patrones migratorios de los hogares beneficiarios.
En la tabla 5.5.2 se estudia el impacto que el programa ha tenido sobre la composición etaria de
los hogares. En esta tabla se estudia en particular el cambio en la proporción de dependientes
económicos, donde ésta se ha definido como el cociente entre número de dependientes (niños
menores de 10 años y adultos mayores de 60 años) y el número total de miembros del hogar.
Como puede apreciarse en la tabla 5.5.2, el programa no ha tenido un impacto estadísticamente
significativo en la composición etaria de los hogares beneficiarios.
A partir de los resultados presentados correspondientes a variables demográficas, podemos
concluir que el programa no ha tenido un impacto en dichas variables. En particular, se estiman
similares patrones migratorios y composiciones etarias tanto en el grupo control como en el grupo
beneficiario del programa.
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6. Conclusión
El programa Piso Firme opera en el estado de Coahuila desde el año 2000, otorgando pisos de
cemento a hogares en condiciones de pobreza que vivían en casas con piso de tierra. El presente
análisis estima el impacto del programa sobre la cobertura de pisos de cemento, calidad y valor de
la vivienda, calidad de vida percibida por los beneficiarios y la salud de los miembros del hogar,
entre otras medidas de interés.
Encontramos que el programa resultó en un incremento significativo en la cobertura de pisos de
tierra, incrementado en aproximadamente 24 puntos porcentuales la cobertura de pisos firmes, lo
que implica un aumento del 36 % en la cobertura de pisos relativo a la media del grupo de
comparación. De igual manera, el programa tuvo un impacto significativo en la satisfacción con
la calidad de vivienda y calidad de vida percibido por los beneficiarios. Por ejemplo, incrementó
en aproximadamente 21 puntos porcentuales la satisfacción con calidad de los pisos, un
incremento de 34% sobre la media del grupo de comparación. De similar manera, la percepción
de calidad de vida incrementa por 10 puntos porcentuales entre la población beneficiaria,
equivalente a un incremento del 15% sobre la población de comparación. Encontramos también
que el piso firme reduce la presencia de ratas dentro del hogar, aunque no de otras pestes.
Por otra parte, encontramos que el programa tuvo un impacto grande y significativo en la
reducción de parásitos en general y protozoarios en particular dentro de la población de niños en
hogares beneficiarios. Esta reducción de parásitos esta directamente relacionada al impacto del
programa en la disminución de la incidencia de diarrea e incidencia de anemia entre niños de 0 a
5 años de edad. Además, se observó que la depresión y el estrés de las madres de estos niños
también fueron disminuidos por el programa.
Finalmente, al considerar variables demográficas y económicas, se encontró que el programa
parece no haber tenido efecto sobre los ingresos laborales, la decisión de migrar del hogar, y la
proporción de dependientes económicos. Sin embargo, se encontró que el programa presenta un
efecto levemente positivo en la asistencia a la escuela de aquellos niños entre 6 y 17 años.
Estos resultados pueden tomarse como evidencia de que el programa Piso Firme logro sus
objetivos de incrementa la cobertura de pisos firmes entre la población objetiva en el estado de
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Coahuila, y que este beneficio tuvo un impacto positivo en la calidad de vida y la salud de los
integrantes de hogares beneficiarios.
