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Antes del covid-19, el gasto anual en subsidios, sin contar la contribución del nivel territorial, era 9,0% del PIB, un esfuerzo inmenso si tenemos en cuenta que todo el sector agropecuario representa 6,3% del PIB. Lo triste es que muchas de las entregas estaban tan mal focalizadas que el coeficiente de equidad gini no se impacta, la desigualdad en Colombia no cambia después de entregar subsidios. Muchos que no merecen reciben y muchos que necesitan se quedan por fuera.
Con el estado de emergencia sanitaria, el monto de subsidios crecerá mientras el gobierno busca proteger los más vulnerables. Ya se avanza en medidas como la devolución de IVA a 1 millón de familias, el ingreso solidario para 1,3 millones de hogares y la entrega de 1,25 millones mercados. Es fundamental que la emergencia no sea excusa para no hacer nada sino una razón para hacer más. Como estamos, los subsidios por fuerza bruta bajan la pobreza, pero en equidad es como si no hiciéramos nada.
Para que los mas humildes reciban ayudas, el Sisben organiza el país en puntajes: humildes con puntajes bajos y mas prósperos, con altos. Esta fila es de 37 millones de potenciales beneficiarios, aproximadamente 85% de ellos con puntajes que dan acceso a salud subsidiada. En simulaciones contrastando el Sisben con la Gran Encuesta de Hogares, se estima que 28,5% debe estar más atrás en la fila y 49,9% más adelante. De 2014-2017 en DNP recolectamos suficiente evidencia para corregir 543.000 casos gracias a poder cruzar el Sisben con dos bases de datos.
Desafortunadamente, la interoperabilidad que debió haber permitido su cruce con 22 bases de datos del Gobierno en 2020, no ha sido posible. Los celos institucionales, la falta de integración de sistemas, y un carretazo erróneo de privacidad, permiten el despilfarro constante de ayudas. Se debe respaldar a DNP a tener acceso a más bases de datos.
Aun sin colaboración de otras entidades estatales, DNP podría avanzar parcialmente con avances tecnológicos. Por ejemplo, usando bots se podría digitar la identificación de beneficiarios del Sisben y cruzarla con 162 bases de datos disponibles al público. Teniendo en cuenta los 15 millones de vehículos en el parque automotor a final de 2019, solo el cruce del Sisben con el Runt nos daría muchas sorpresas. Igualmente, con tantos datos disponibles, un ejercicio de machine learning podría resultar en un algoritmo predictivo para detectar casos con mayor riesgo de fraude. Depurar la base de datos no solo significa ahorro fiscal sino también la posibilidad de abrir cupos en programas sociales para los que verdaderamente los necesitan.
Lo óptimo sería diseñar un sistema automatizado donde si una persona pierde su empleo, el puntaje se actualiza bajando automáticamente, sin necesidad de re-encuestar. Eso si, reservando el derecho a que se verifique el puntaje si las personas lo desean. Inclusive se debería hacer seguimiento en el tiempo. Hoy si la persona se muda, divorcia, o se casa, se pierde su historial. Esto permitiría medir la eficacia de programas sociales no por número de entregas sino por resultados, disminuyendo pobreza estructural.
Los mecanismos de focalización deben ser transparentes y de obligatorio uso. En esencia, diferentes criterios de entrega entre nación y regiones abren la puerta para que muchos reciban doble y otros nada. Con 13 millones de pobres este es un lujo que no nos podemos dar. Ya Venezuela nos ha mostrado el daño a la democracia que puede causar un gobierno con la discreción de decidir quién se alimenta gratis.
La tentación del gobernante de confundir el presupuesto del Estado con su chequera personal es real. Un riesgo agravado si sus funcionarios públicos son colaboradores de campana que deciden a nivel de barrio quienes son merecedores de ayuda. Mejores reglas no solo dan mejores resultados, sino que también protegen la democracia.
