UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA
Incidencia del programa techo propio en el déficit habitacional departamental de la sierra del Perú:
2013-2019
TESIS
Para obtener el Título Profesional de:
ECONOMISTA
Malca Salas, Luis David
Bachiller en Ciencias Económicas
Asesor: Ms. Asmat Alva, Alberto Ramiro
Trujillo - Perú
2023
Dedicatoria A mi familia.
Agradecimiento A mi familia.
A la Universidad Nacional de Trujillo.
A mi asesor de tesis, quien fue una pieza fundamental a lo largo de la investigación.
Presentación
Trujillo, 25 de noviembre de 2022 Señores:
Miembros del Jurado Examinador Presente. -
De mi especial consideración:
Me dirijo respetuosamente a ustedes para expresarles mi cordial saludo y con ello hacerles entrega, en atención a lo establecido en el Reglamento de Grados y Títulos de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Trujillo, la Tesis titulada «Incidencia del programa techo propio en el déficit habitacional departamental de la Sierra del Perú:
2013-2019», desarrollada con el propósito de optar el Título Profesional de Economista.
Dejo la Tesis a vuestro elevado criterio profesional, agradeciendo de antemano las correcciones y recomendaciones que sirvan para enriquecer el proceso de investigación.
Sin otro particular, hago propicia la oportunidad para reiterarles las muestras de mi especial consideración y estima.
Atentamente,
_______________________________________
Malca Salas, Luis David Bachiller en Ciencias Económicas
Resolución de Decanato de aprobación de Plan de Tesis y nombramiento de asesor
Resolución de Decanato de nombramiento de Jurado Examinador
Índice
Dedicatoria... i
Agradecimiento ... ii
Presentación ... iii
Resolución de Decanato de aprobación de Plan de Tesis y nombramiento de asesor ... iv
Resolución de Decanato de nombramiento de Jurado Examinador ... v
Índice ... vii
Resumen ... ix
Abstract ... x
I. Introducción ... 1
1.1. Realidad problemática ... 2
1.2. Antecedentes de la investigación ... 3
1.2.1. Antecedentes internacionales ... 3
1.2.2. Antecedentes nacionales ... 5
1.3. Justificación de la investigación ... 7
1.3.1. Justificación teórica ... 7
1.3.2. Justificación práctica ... 7
1.3.3. Justificación metodológica ... 8
1.4. Formulación del problema ... 8
1.5. Marco teórico y conceptual ... 8
1.5.1. Marco teórico ... 8
1.5.2. Marco conceptual ... 19
1.6. Formulación de la hipótesis ... 20
1.7. Objetivos de la investigación ... 21
1.7.1. Objetivo general ... 21
1.7.2. Objetivos específicos ... 21
II. Diseño de la investigación ... 22
2.1. Material, métodos y técnicas ... 22
2.1.1. Material ... 22
2.1.2. Métodos ... 24
2.1.3. Técnicas e instrumentos de recolección de datos ... 24
2.2. Estrategias metodológicas ... 27
III. Resultados ... 30
3.1. Bono Familiar Habitacional del Programa Techo Propio en la Sierra del Perú ... 30
3.1.1. Cantidad de Bono Familiar Habitacional ... 31
3.1.2. Inversión en Bono Familiar Habitacional ... 35
3.2. Déficit habitacional de la Sierra del Perú ... 40
3.2.1. Componente cuantitativo ... 41
3.2.2. Componente cualitativo ... 43
3.2.3. Déficit habitacional... 46
3.3. Pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas en la Sierra del Perú ... 49
3.4. Estimación econométrica ... 53
3.4.1. Validación econométrica ... 56
IV. Discusión ... 61
V. Conclusiones ... 63
VI. Recomendaciones ... 65
VII. Referencias bibliográficas ... 66
Anexos ... 71
Resumen
La investigación analizó el nivel de incidencia del Programa Techo Propio en el déficit habitacional departamental de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019. Teóricamente recurrió a los fundamentos del intervencionismo estatal de la teoría del bienestar de Pigou (neoclásica) y metodológicamente elaboró un modelo econométrico de datos de panel con efectos fijos. El análisis de las estadísticas extraídas del Fondo MIVIVIENDA y del INEI dieron cuenta de una variación ascendente e inconsistente en la entrega del Bono Familiar Habitacional y una disminución en el déficit habitacional entre 2013 y 2019. Se determinó que el Programa Techo Propio desarrolló una incidencia inversa (-3.96%) y significativa (0.33%) en el déficit habitacional de la Sierra. Sin embargo, a nivel departamental alcanzó una incidencia irregular: en Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huánuco y Pasco repercutió de manera inversa y en Áncash, Huancavelica, Junín y Puno evidenció indicadores inconsistentes.
Palabras clave: programa techo propio, bono familiar habitacional, déficit habitacional, sierra del perú
Abstract
The research analysed the level of incidence of the Techo Propio Programme on the departmental housing deficit of the Peruvian highlands between the years 2013 and 2019.
Theoretically it was based on the foundations of state interventionism of Pigou's welfare theory (neoclassical) and methodologically elaborated a panel data econometric model with fixed effects. The analysis of the statistics obtained from the MIVIVIENDA Fund and INEI made evident an ascendant and inconsistent variation in the granting of the Bono Familiar Habitacional and a decrease in the housing deficit between 2013 and 2019. It was determined Techo Propio Programme achieved an inverse (-3.96%) and significant (0.33%) incidence on the housing deficit of the Peruvian highlands. Nevertheless, at the departmental level it reached an irregular incidence: in Apurimac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huanuco and Pasco it manifested an inverse effect and in Ancash, Huancavelica, Junin and Puno, inconsistent indicators were evidenced.
Keywords: techo propio programme, bono familiar habitacional, housing deficit, peruvian highlands
I. Introducción
En los últimos años, el Programa Techo Propio ha venido desarrollando diferentes estrategias para contrarrestar la problemática habitacional. La construcción de Viviendas de Interés Social y la entrega de subsidios han fomentado progresivamente el desarrollo habitacional en los territorios más alejados de las ciudades y han permitido el acceso a una vivienda de calidad a cientos de familias de menores recursos.
Aunque el acceso a una habitabilidad adecuada constituye un elemento decisivo para alcanzar niveles mínimos de bienestar en la sociedad, todavía persisten diferencias en la homogeneidad habitacional del Perú. Precisamente, los departamentos de la Sierra continúan presentando considerables niveles de déficit y un reducido desarrollo urbano.
Esta investigación está orientada en determinar y cuantificar la interrogante ¿cómo incide el Programa Techo Propio en el déficit habitacional departamental de la Sierra del Perú?
Conocer de manera detallada la relación entre estas dos variables permitirá impartir información relevante para el desarrollo de nuevas estrategias y políticas sostenibles que promuevan la calidad habitacional en los departamentos de la Sierra. Asimismo, actuará como antecedente en la dimensión problemática del sector vivienda.
La investigación está fundamentada en el intervencionismo estatal de la teoría del bienestar de Pigou. Esta teoría da cuenta del efecto inverso y correctivo que el Estado es capaz de fomentar en los problemas de la sociedad. La investigación aborda el ámbito de las subvenciones públicas como instrumento para equilibrar la economía en periodos de déficits de mercado. En complemento, adiciona los fundamentos de la teoría keynesiana.
Metodológicamente propone un modelo econométrico de datos de panel con efectos fijos, quien brinda la posibilidad de estimar un intercepto individual para cada departamento de la Sierra del Perú.
Es así que la investigación está dividida en seis capítulos. El capítulo I parte desde una perspectiva general del problema hasta el análisis de las bases teóricas. El capítulo II abarca el diseño y la metodología empleada en el alcance de los objetivos. El capítulo III contiene los datos estadísticos y econométricos de las variables. Luego, el capítulo IV incorpora el análisis y la deliberación de los resultados. Finalmente, los capítulos V y VI contemplan las principales conclusiones y recomendaciones desarrolladas a lo largo de la investigación.
1.1. Realidad problemática
La problemática habitacional continúa siendo uno de los principales desafíos que enfrenta la sociedad. La necesidad de refugio y la búsqueda de una vivienda aún impulsa a la población a asentarse en territorios de riesgo, donde el acceso a servicios básicos y el desarrollo urbano sostenible no son considerados elementos esenciales para contar con una vivienda de calidad. Aquella población está limitada a habitar viviendas inadecuadas, construidas a menudo, con materiales precarios y escasa revisión arquitectónica.
Estas condiciones tienden a agudizar aún más la calidad de vida familiar, pues habitar en un ambiente socialmente excluido minimiza las oportunidades de desarrollo e incrementa los niveles de pobreza. Tan es así que una sociedad con déficit habitacional difícilmente fomentará un desarrollo económico sostenible y reincidirá una vez más en problemas habitacionales.
En Perú, el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) (2009) aproxima que más de un millón de familias vienen siendo afectadas por el problema habitacional. De ellas, el 80% habita en viviendas precarias y el 20% no tiene una vivienda propia. Las estadísticas detallan con frecuencia que, debido a la sobrepoblación y la migración desde las zonas rurales, la problemática habitacional concierne notablemente en las principales ciudades del país. Sin embargo, claro está que las ciudades más alejadas también padecen el problema habitacional en un análogo porcentaje con respecto a su población.
El informe presentado por el INEI (2021) considera que la condición habitacional de los departamentos de la Sierra del Perú es insuficiente. Ello pone de manifiesto que, cualitativamente, las viviendas carecen de ambientes apropiados y no cuentan con una revisión arquitectónica decente; mientras que, cuantitativamente, las familias exceptas de una vivienda propia están forzadas a habitar en chozas o cabañas. Tal problemática tiende a ser agudizada aún más por la no disponibilidad de proyectos habitacionales y el difícil acceso a una vivienda económica.
A decir verdad, los proyectos de urbanismo y vivienda a menudo están focalizados en las ciudades representativas de Perú, como Lima, Arequipa o Trujillo, prescindiendo en buena parte de las ciudades de la Sierra. La rentabilidad alcanzada por las empresas inmobiliarias en aquellas ciudades supone una ganancia mucho mayor que la alcanzada
en las ciudades más alejadas del país. Relativamente, ello justificaría el elevado precio del metro cuadrado, conforme con el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) (2020).
Aun así, de acuerdo con la Constitución Política del Perú, el Estado ha reconocido el derecho de toda persona de acceder a una habitabilidad adecuada y a servicios básicos de calidad. Esto ha permitido que, a lo largo de los últimos años, el Estado haya impulsado continuamente el desarrollo habitacional sostenible por medio de la ejecución de políticas habitacionales y el fomento de distintos programas de vivienda social, focalizados en las familias de menores recursos.
Indudablemente, el Programa Techo Propio constituye uno de los instrumentos más representativos que el Estado ha fomentado para contrarrestar el déficit habitacional.
La construcción de viviendas económicas en las periferias de las ciudades y el otorgamiento del subsidio «Bono Familiar Habitacional» ha permitido que cientos de familias hayan logrado acceder a una vivienda adecuada y dejar atrás su problema habitacional.
Por lo tanto, estos argumentos justifican la necesidad de investigar la relación entre el Programa Techo Propio y el déficit habitacional a nivel departamental de la Sierra del Perú. La investigación tomará como periodo de análisis los años entre 2013 y 2019, pues permitirá detallar la evolución del Programa Techo Propio y determinar su incidencia en la problemática habitacional.
1.2. Antecedentes de la investigación 1.2.1. Antecedentes internacionales
El problema de la vivienda ha sido constantemente imprescindible dentro de las políticas públicas de los países de América Latina y el Caribe (ALC). Es así que diversos investigadores lo han estudiado y han contribuido con importantes ideas que dan un acercamiento a la realidad del problema de cada país.
Por ejemplo, en el ámbito de Bolivia, Alarcón Villarroel (2009) investiga la relación entre la intervención pública en vivienda y la condición de vida familiar desde 1992 a 2008. Allí, el investigador plantea como indicadores independientes al índice de calidad de vivienda, el saneamiento urbano, la inversión en urbanismo y vivienda y las políticas de vivienda.
En la investigación define que la intervención pública logró una incidencia significativa en la mejora de la condición de vida familiar. Con ello precisa que la correcta inversión en urbanismo, vivienda y saneamiento reduce sustancialmente el déficit habitacional cualitativo y mejora el entorno socioeconómico familiar.
En el caso de Colombia, Arredondo Daza (2019) analiza la relación entre las políticas públicas de vivienda y el déficit habitacional entre 2014 y 2018.
En la investigación delimita que el Estado, en un primer momento, no era competente en el mercado de viviendas, pues en gestión era ampliamente superado por el sector privado. Esta deficiencia comprendía la incorrecta elaboración de las políticas de vivienda social, la mayoría de veces dirigidas a un público que no era capaz de adquirir una vivienda.
Sin embargo, luego de analizar el periodo en que el Estado reestructuró su rol en la economía (de ejecutor a facilitador) y empezara a destacar la coordinación entre el sector público y privado, el investigador identifica que los programas de vivienda social poselaborados tuvieron éxito, logrando una incidencia positiva en la reducción del déficit habitacional entre los años 2014 y 2018.
Así, el déficit cuantitativo disminuyó en un 30%, impulsado esencialmente por los programas habitacionales y los subsidios de vivienda. No obstante, a pesar que en el déficit cualitativo también hubo una incidencia inversa, ello disminuyó solo en un 15%. Más adelante, el investigador precisa que las políticas de vivienda estuvieron mayormente orientadas a la disminución del componente cuantitativo, dejando de lado el componente cualitativo.
En el caso de Ecuador, la investigación de Gonzabay Suárez & Mejía Pérez (2015) analiza la relación entre los proyectos de vivienda con fines sociales y el problema habitacional de la ciudad de Guayaquil entre los años 2008 y 2014.
En ello, los investigadores proponen como indicador dependiente al índice de calidad de vida familiar.
Por medio del análisis de los indicadores, determinan que los proyectos de vivienda con fines sociales fueron eficaces en la reducción del déficit habitacional, incrementando significativamente la calidad de vida familiar.
1.2.2. Antecedentes nacionales
Uno de los estudios con mayor relación al tema de esta investigación es desarrollado por Cruz López (2018), quien investiga el nivel de incidencia de las políticas de vivienda del Programa Techo Propio en el déficit habitacional de la Zona 5 de Santa Clara de Ate Vitarte en Lima en el año 2018.
En el análisis de las estadísticas recopiladas, la investigadora identifica, en un principio, que las políticas del Programa Techo Propio fueron consideradas por un elevado porcentaje de las familias como regulares e ineficaces.
Posteriormente, mediante la aplicación de la prueba de correlación de Spearman, determina que el Programa Techo Propio no desarrolló ni una incidencia inversa ni significativa en los componentes del déficit habitacional.
García Tello (2019) obtiene resultados equivalentes en la investigación del nivel de relación entre el sector inmobiliario y el acceso a una vivienda apropiada en las familias de Pucallpa durante el año 2016. Del sector inmobiliario considera cuatro dimensiones específicas: el crédito hipotecario, las habilitaciones urbanas, las edificaciones multifamiliares y el Programa MIVIVIENDA.
A través de la evaluación de la información recolectada de 57 trabajadores inmobiliarios y de 57 ciudadanos de Pucallpa, García Tello (2019) identifica que las dimensiones del sector inmobiliario y la capacidad para acceder a una vivienda en condiciones adecuadas se encontraron en niveles deficientes.
Como conclusión precisa que no existió relación directa ni significativa entre el sector inmobiliario, junto con sus dimensiones, y el acceso a una vivienda en condiciones adecuadas.
Análogamente, Calderón Cockburn & Quispe Romero (2013) analizan el rendimiento del Programa Techo Propio y las modalidades de entrega del Bono Familiar Habitacional en la reducción del déficit habitacional de Perú entre 2002 y 2012. En el marco del análisis de las estadísticas del Fondo MIVIVIENDA, los investigadores identifican que el Programa Techo Propio apenas concretó el 30% de los objetivos destinados al déficit habitacional. Las dificultades para configurar una oferta de vivienda social a precios de mercado, el valor del suelo por m2 y las carencias en la entrega del Bono Familiar
Habitacional, el cual orientaba al sector socioeconómico B y C, incidieron recurrentemente en los resultados.
Al analizar el problema de la vivienda de Perú, Meza Parra (2016) localiza un déficit habitacional centralizado en el sector urbano y fomentado esencialmente por la migración desde el sector rural. Entretanto, el análisis de Quispe Romero et al. (2005) identifica el dominio del componente cualitativo sobre la insatisfacción habitacional. De ello determinaron el postulado de que los programas de vivienda elaborados por el Estado tienden a concentrarse primordialmente en la acelerada construcción de viviendas, siguiendo solo un objetivo financiero y sin la intención de garantizar la calidad habitacional.
Posteriormente, los investigadores determinan que los programas públicos de vivienda social no contribuyeron con el descenso del déficit habitacional ni en la satisfacción del público al que se encontraron dirigidas, dado que la informalidad laboral y la pobreza monetaria fueron impedimentos para que las familias accedan y asuman una deuda a mediano plazo.
La investigación de Alegría Lazo (2018) analiza el nivel de incidencia del Programa Techo Propio en la satisfacción familiar de la residencial Las Lomas de Cacatachi durante el año 2018. En ella, la investigadora determina que una mayor parte de la población se encontró insatisfecha con la gestión del Programa Techo Propio, pues los materiales de construcción, el diseño y acabado de las viviendas fueron inadecuados y deficientes. Análogamente, Reátegui Vela (2015) identifica que un porcentaje de las familias del Proyecto Piloto Martinete manifestaron una amplia disconformidad por la mínima calidad de los materiales de construcción, los servicios de agua potable, alcantarillado y electricidad, los limitados interiores y el inadecuado entorno que rodea a las viviendas.
En el ámbito macroeconómico, la investigación de Libertun de Duren & Osorio Rivas (2020) determina que un incremento en el gasto público en vivienda tiene una incidencia significativa en la reducción del déficit habitacional. En ella analizan a las municipalidades de Perú entre los años 2001 y 2013, dividiéndolos en dos periodos: 2001-2007 y 2007-2013. Proponen un punto de
quiebre en 2007, puesto que fue el año donde comenzó el auge de la explotación minera y aumentó el ingreso municipal.
La investigación encuentra que las municipalidades beneficiadas con una mayor participación del Canon Minero posterior al 2007, alcanzaron niveles más altos de gasto público en vivienda, reduciendo el déficit habitacional cualitativo en un mayor porcentaje. Mientras que, los municipios beneficiados con una menor participación, mostraron la misma tendencia de gasto público en vivienda y déficit habitacional en ambos periodos analizados.
Chapiama Davila & Suárez Soplín (2018) determinan la relación entre el Fondo MIVIVIENDA y el crecimiento económico de Perú durante los años 2000 y 2015. En el estudio, los investigadores identifican que una mayor cantidad de desembolsos de créditos del Fondo MIVIVIENDA incidió positivamente en el crecimiento económico del país. No obstante, encontraron que los departamentos de la Sierra fueron aquellos con menores desembolsos de créditos y menores tasas de crecimiento económico.
1.3. Justificación de la investigación 1.3.1. Justificación teórica
Como los subsidios implican una de las principales herramientas empleadas por el Estado para mejorar las condiciones de vida de la sociedad, la investigación recurrirá a la teoría del bienestar de Pigou (neoclásica), en complementariedad con la teoría keynesiana, con el propósito de compatibilizar las bases teóricas con la realidad de la problemática habitacional.
Con ello, la investigación proporcionará información complementaria a los antecedentes y procederá como referencia en próximas investigaciones.
1.3.2. Justificación práctica
A raíz de la determinación de la incidencia del Programa Techo Propio en el déficit habitacional, la investigación proporcionará al Programa Techo Propio información relevante para el diseño de nuevas estrategias y políticas sostenibles que promuevan la condición habitacional.
Específicamente, el planteamiento estará concentrado en las características y condiciones habitacionales de la Sierra del Perú. No obstante, la investigación encuadraría dentro de una coyuntura nacional.
1.3.3. Justificación metodológica
La utilización del modelo de datos de panel y la identificación de técnicas, estrategias, métodos e instrumentos apropiados para el análisis estadístico de las variables proporcionará un planteamiento para comprender con detalle la población y la relación entre el Programa Techo Propio y el déficit habitacional.
Asimismo, el modelo econométrico brindará las herramientas necesarias para la determinación de los coeficientes individuales de cada departamento de la Sierra del Perú.
1.4. Formulación del problema
¿Cómo incide el Programa Techo Propio en el déficit habitacional departamental de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019?
1.5. Marco teórico y conceptual 1.5.1. Marco teórico
• Políticas habitacionales del Estado peruano
De acuerdo con la investigación de Ruiz López & Cadénas Ayala de 2005, las políticas públicas implican el conjunto de acciones y decisiones desarrolladas por los Gobiernos con el objetivo de brindar respuesta a las demandas y problemas de la sociedad mediante el uso estratégico de los recursos estatales.
En este aspecto, las políticas públicas de vivienda comprenden el conjunto de estrategias que, orientadas en atender la problemática habitacional, impulsan la accesibilidad a una vivienda y a servicios básicos de calidad dentro de ciudades y territorios sostenibles (Castillo, 2015, citado por Castillo-García, 2021).
En Perú, el Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento (MVCS) pone en entendimiento que el Estado propuso el objetivo de diseñar y ejecutar una política habitacional que incentive el crecimiento y desarrollo
territorial sostenible del país en beneficio, esencialmente, de la población de bajos recursos (Plataforma digital única del Estado Peruano, 2020).
A decir verdad, la investigación de Calderón Cockburn & Quispe Romero (2013) determina que el Estado ha fomentado progresivamente la activación de la oferta y demanda del mercado de viviendas. En el ámbito de la oferta ha facilitado al sector privado la formulación y ejecución de los proyectos de vivienda, y en la demanda ha promovido subsidios (bonos y menores tasas de interés) y programas de vivienda social como el Fondo MIVIVIENDA.
Del mismo modo ponen en conocimiento que la instauración del Programa Fondo MIVIVIENDA, mediante sus modalidades Nuevo Crédito MIVIVIENDA y Programa Techo Propio, continuamente han incentivado la descentralización del mercado inmobiliario y la atención a la demanda de las zonas locales y periferias del país.
A manera de esclarecimiento, la Tabla 1 describe la atención a la demanda de viviendas en Perú según los Niveles Socioeconómicos (NSE).
Tabla 1
Atención a la demanda de viviendas en Perú por NSE
Nivel A Nivel B
Atendido por el mercado inmobiliario público y privado.
Atendido por el mercado inmobiliario público y privado.
Recibe el subsidio del Programa Nuevo Crédito MIVIVIENDA.
Nivel C Nivel D
Atendido por el mercado inmobiliario formal e informal.
Recibe el subsidio del Programa Techo Propio en modalidad de Adquisición de Vivienda Nueva
(AVN).
Atendido por el subsidio del Programa Techo Propio en la modalidad de Construcción en
Sitio Propio (CSP) y Mejoramiento de Vivienda
(MV).
Fuente. Adaptado de Calderón Cockburn & Quispe Romero (2013).
La Tabla 1 esclarece las políticas públicas de vivienda en Perú, fortalecidas principalmente por el Programa Nuevo Crédito MIVIVIENDA en el NSE A y B, y por el Programa Techo Propio en el NSE C y D.
Sobre ello, de acuerdo con Szalachman (2000), el déficit habitacional es identificado generalmente en los niveles socioeconómicos de menores ingresos (C y D). Por tanto, la investigación de Calderón Cockburn &
Quispe Romero (2013) permite fundamentar que el Programa Techo Propio puede considerarse como una variable para reducir el déficit habitacional.
▪ Programa Techo Propio
Es un componente del Programa Fondo MIVIVIENDA enfocada en la población de escasos recursos que aspira a comprar, construir o mejorar su vivienda. Su principal valor agregado es el Bono Familiar Habitacional (Fondo MIVIVIENDA, 2016).
- Bono Familiar Habitacional (BFH)
Es una subvención económica otorgada mediante el Programa Techo Propio como un reconocimiento al esfuerzo de aquellas familias de escasos recursos que aspiran a tener una vivienda en mejores condiciones. Con ello, el BFH vendría a desempeñarse como un complemento del ahorro familiar habitacional (Fondo MIVIVIENDA, 2016).
El BFH posibilita la accesibilidad a una vivienda adecuada o Vivienda de Interés Social (VIS)1 por medio de la adquisición, construcción o mejoramiento de la vivienda propia, adecuadamente inscrita en Registros Públicos (RP). No obstante, el BFH puede ser entregado por una sola vez y no está obligado a devolverse (Fondo MIVIVIENDA, 2016).
La Tabla 2 detalla las modalidades de entrega del BFH.
1 Viviendas económicas que reúnen todas las condiciones de habitabilidad (Fondo MIVIVIENDA, 2016).
Tabla 2
Modalidades de entrega del Bono Familiar Habitacional Adquisición de
Vivienda Nueva (AVN)
Construcción en Sitio Propio (CSP)
Mejoramiento de Vivienda
(MV) La familia puede
comprar una VIS o VIS Priorizada con
un BFH de S/
38,500 y S/ 41,360 - S/ 42,680 respectivamente.
La familia puede construir una vivienda en un terreno propio, inscrito en RP, con
un BFH de S/
26,400.
La familia puede mejorar su vivienda propia,
inscrita en RP, con un BFH de
S/ 10,120.
Nota 1. VIS Priorizada: Viviendas para familias de menores recursos.
Nota 2. Montos del BFH actualizados hasta el 31 de diciembre de 2021.
Fuente. Adaptado de Fondo MIVIVIENDA (2016).
• Déficit habitacional del Perú
Definido por la condición de carencia e insatisfacción de la necesidad de refugio y alojamiento de los hogares de una sociedad (Fondo MIVIVIENDA, s.f.). Con frecuencia tiende a ser considerado como una de las principales limitaciones que padecen los integrantes de una familia al querer llevar una vida en óptimas condiciones (Quispe Romero et al., 2005).
Sobre la base del INEI (2020a), el déficit habitacional está constituido por dos componentes: el componente cuantitativo y el componente cualitativo.
Al respecto, en el año 2009, el INEI publicó el documento titulado «Mapa del Déficit Habitacional a Nivel Distrital, 2007». Tal documento lleva a cabo una metodología que aproxima la estimación del déficit habitacional por medio de sus dos componentes.
▪ Déficit habitacional cuantitativo
Técnicamente está definido por la cantidad de viviendas necesarias para albergar en su interior a un único núcleo familiar (INEI, 2020a).
De acuerdo con la metodología desarrollada por el INEI (2009), el déficit habitacional cuantitativo está conformado por el déficit tradicional y las viviendas no adecuadas.
- Déficit tradicional
Abarca el desajuste entre el número de viviendas ofertadas y el número de viviendas demandadas.
- Viviendas no adecuadas
Representa las viviendas que no son aceptables para albergar a una o más familias, y que, por sus características inadecuadas, deben ser reemplazadas por completo. Dentro de este componente existen tres elementos:
- Local no destinado para la habitabilidad humana.
- Viviendas improvisadas no propias.
- Otro tipo de infraestructura.
En adición, el documento «Dinámica del déficit habitacional en el Perú», elaborado por el Fondo MIVIVIENDA (s.f.), pone en conocimiento un tercer componente: la exclusividad.
La exclusividad implica a aquellos núcleos familiares que no son propietarios de la vivienda, pero que habitan en ella. Aquí, la vivienda es vinculada únicamente a un núcleo familiar; en tanto, los núcleos familiares excedentes integrarían parte del componente cuantitativo.
▪ Déficit habitacional cualitativo
Está definido por las deficiencias presenciadas en la calidad de una vivienda. Generalmente implica la falta de red de agua potable y alcantarillado, red de electricidad, inapropiado material de construcción, falta de ambientes, entre otros (INEI, 2020a).
Para medir la dimensión cualitativa, el documento del INEI (2009) excluye a las viviendas contabilizadas con insuficiencias cuantitativas.
Por consiguiente, el cálculo del déficit habitacional cualitativo está compuesto por los siguientes elementos:
- Índice de materialidad de la vivienda (IMV)
Este componente analiza la condición, estado y calidad de los materiales de construcción. Generalmente evalúa pisos, techos y paredes, y las clasifica en aceptables, recuperables e irrecuperables.
Adicionalmente, para obtener resultados más significativos, clasifica a las viviendas en dos categorías: urbana y rural. El INEI (2009) fundamenta que es importante categorizarlas en áreas, pues dentro del análisis, lo deficiente en el área urbana no siempre es considerado deficiente en el área rural.
- Índice de hacinamiento
Corresponde a la diferencia entre la cantidad de miembros de una familia nuclear o extensa y el total de habitaciones consideradas como dormitorios. Se considera a una vivienda como hacinada cuando el resultado es igual o mayor que tres.
- Índice de servicios básicos de la vivienda
Este elemento analiza la condición, estado y calidad del servicio de agua potable, alcantarillado y electricidad de la vivienda, y las categoriza como aceptable, deficitario e inexistente.
Adicionalmente, el INEI (2009) categoriza a las viviendas en dos áreas: urbana y rural. Ello refiere que lo deficiente en el área urbana no siempre es considerado deficiente en el área rural.
A manera de recapitulación, la Tabla 3 compara las dimensiones del déficit habitacional cuantitativo y cualitativo.
Tabla 3
Déficit habitacional
Déficit habitacional
Déficit cuantitativo Déficit cualitativo Déficit tradicional Índice de materialidad de la
vivienda (IMV) Viviendas no adecuadas Índice de hacinamiento
Exclusividad Índice de servicios básicos de la vivienda
Fuente. Elaborado con base en INEI (2009) y Fondo MIVIVIENDA (s.f.).
▪ Determinantes socioeconómicos
De acuerdo con los estudios de Libertun de Duren & Osorio Rivas (2020) & Szalachman (2000), el déficit habitacional procede como resultado, primordialmente, de dos indicadores socioeconómicos: las limitaciones en la oferta y demanda de viviendas y la pobreza.
- Limitaciones en la oferta y demanda de viviendas
La obra de Libertun de Duren & Osorio Rivas pone de manifiesto que al interior de la oferta existen tres limitaciones recurrentes:
escasas tierras óptimas para construcción de viviendas, elevados costos en la formulación y desarrollo de proyectos y demoras en los permisos de construcción. Mientras tanto, en la demanda, una gran cantidad de familias de recursos limitados aspiran a adquirir una vivienda en óptimas condiciones; sin embargo, solo un pequeño porcentaje de ellas posee la capacidad de pagarlas.
La investigación exhibe adicionalmente que este mercado es sumamente sensible frente a externalidades y fallos de mercado.
Ello refiere que, por ejemplo, la migración desde zonas marginales o rurales hacia zonas urbanas o viceversa es capaz de ocasionar un vasto desajuste en el desarrollo del mercado de viviendas.
La Figura 1 ilustra el mercado de viviendas de Perú frente a externalidades.
Figura 1
Modelo de oferta y demanda del mercado de viviendas de Perú
Fuente. Adaptado de Libertun de Duren & Osorio Rivas (2020).
La Figura 1 detalla inicialmente una curva de oferta fija, O1, representada por las limitaciones en la construcción de viviendas, y una curva de demanda constante, D1.
Entonces, frente a una externalidad como la migración, D1 tiende a desplazarse hacia D2. El rápido incremento de la cantidad demandada y la búsqueda de una vivienda económica conduce a la aparición de una nueva curva de oferta, O2, quien es más elástica que O1.
Sin embargo, la nueva curva vendría a representar la venta y alquiler informal de viviendas insuficientes, con servicios básicos precarios y ubicadas a menudo dentro de zonas marginales.
- Pobreza
Tal como sostiene la obra de Szalachman (2000), el déficit habitacional cuantitativo es más recurrente en las familias de menores recursos e indigentes. Sobre ello, las viviendas propias adquiridas por compra son ocupadas esencialmente por familias no pobres. Entretanto, las viviendas obtenidas por invasión,
Viviendas Precio
O1
D1
D2
O2
usufructo (alquiler) o parentesco son ocupadas mayoritariamente por familias pobres no indigentes e indigentes.
En la dimensión cualitativa ocurre una similar relación. Las viviendas que cuentan con todos los servicios básicos son ocupadas esencialmente por las familias no pobres. Sin embargo, las familias pobres no indigentes e indigentes deben asentarse en viviendas con limitaciones de índole cualitativa.
Szalachman (2000) manifiesta la importancia de aplicar una correcta política de vivienda, la cual brinde apoyo a las familias de menores ingresos, tomando en consideración el ingreso per cápita.
• Fundamentos teóricos
▪ Teoría del bienestar de Pigou y la economía neoclásica
Arthur C. Pigou y la teoría neoclásica justifican que el Estado tiene la posibilidad de ocasionar un efecto positivo en el bienestar socioeconómico. Se considera que una política cuidadosamente desarrollada y la distribución equitativa de los recursos impulsan el funcionamiento de la economía y mejoran las condiciones de vida de la sociedad (Zuluaga & Estrada, 2018).
Según Zuluaga & Estrada (2018), Arthur Pigou, bajo la definición de la utilidad marginal decreciente, justifica que desde el Estado es posible ejecutar medidas de bienestar y garantizar que los mercados se comporten de manera óptima. Por ejemplo, frente a una economía con externalidades, fallos y déficits de mercado, el Estado debe intervenir mediante impuestos a la renta y subvenciones públicas. Ello fundamenta que la distribución de recursos es una herramienta necesaria para equilibrar la economía.
No obstante, primero considera necesario realizar una organización jerárquica de los bienes y servicios de carácter público, según la cual, son más importantes aquellos que atienden las necesidades básicas:
educación, salud y vivienda.
Por consiguiente, en el ámbito de las subvenciones públicas, Pigou justifica que los subsidios pueden corregir la economía cuando el mercado asigna una cantidad menor de recursos. Ello refiere que, con los subsidios, los consumidores pagarán una cantidad menor al precio de equilibrio de mercado y los productores recibirán un precio mayor al de equilibrio de mercado (Yáñez Henríquez, 2017).
La Figura 2 ilustra el mercado frente a subsidios.
Figura 2
Subsidio pigouviano
Fuente. Adaptado de Yáñez Henríquez (2017).
Inicialmente, la Figura 2 muestra una economía funcionando en un libre mercado, representado por el punto M.
En primer lugar, ante la interrogante de a quién entregar el subsidio, Pigou fundamenta que se producirán los mismos efectos si se entrega a la oferta o demanda; siempre y cuando, en el mercado no exista asimetría de información (Yáñez Henríquez, 2017).
Entonces, frente a un subsidio (a la demanda), los consumidores empezarán a demandar una cantidad socialmente óptima, representada por el punto Z, puesto que el precio Pe disminuyó a PC (precio del consumidor). Asimismo, los vendedores empezarán a ofertar una cantidad socialmente óptima, representada por el punto L, puesto que el precio Pe aumentó a PP (precio del productor). Ello incrementará el excedente agregado de los agentes económicos, sin pérdida de eficiencia de los mismos (Yáñez Henríquez, 2017).
QX
Pe MERCADO
Z L
PC
A
PP
PX
O1 = CMgP = CMgS
D1 = BMgP
M
Qe MERCADO Qe ÓPTIMA
D2 = BMgS
Sin embargo, existe una discrepancia entre PP y PC, representada por el área L M Z. Tal desajuste equivale a la pérdida de eficiencia social (PES) que el Estado asume al aplicar el subsidio (Yáñez Henríquez, 2017). Ante ello, existe la interrogante de si la PES podrá ser compensada por el beneficio social neto (BSN) ocasionada por el subsidio.
De acuerdo con Yáñez Henríquez (2017), el subsidio pigouviano produciría un incremento del BSN expresado por el área A L M Z, que resulta del beneficio social total (BST) (área bajo BMgS) menos el beneficio privado total (BPT) (área bajo BMgP). Así que al dividir el área A L Z M se obtiene dos subáreas: A L M y L M Z. Por consiguiente, la PES ocasionada por el subsidio pigouviano vendría a ser compensada con el incremento del beneficio total (BT), quedando una BSN igual al área A L M.
▪ Economía keynesiana
La teoría de John Keynes fundamenta que la intervención del Estado es imprescindible para garantizar el bienestar de la sociedad y preservar el equilibrio de la actividad económica. Esta idea defiende la importancia del gasto público como un elemento determinante para solucionar los problemas económicos en un futuro inmediato, en lugar de suponer que las fuerzas del mercado los autorregularán en el largo plazo (Jahan et al., 2014).
Es indispensable destacar que la teoría de Keynes considera también como alternativa emprender una política por medio de una economía mixta: orientada por el sector privado, pero administrada por el Estado (Jahan et al., 2014). Este planteamiento va de la mano con la necesidad de fomentar mejores condiciones económicas y humanas en la sociedad, en las que el Estado, apoyado por el sector privado, promueva la equidad e igualdad de oportunidades en beneficio de su población (Cabrera Jiménez, 2014).
▪ Subsidios habitacionales
Comprenden el conjunto de asistencias monetarias otorgadas por el Gobierno con el fin de impulsar la demanda habitacional (Reátegui Vela, 2015).
Con base en la teoría, la investigación de Held (2000) justifica que los recursos públicos destinados para los subsidios habitacionales son el primer factor de respaldo para fomentar una política de vivienda social. Mientras que Hills (2007) citado por Reátegui Vela (2015) justifica que los subsidios habitacionales son la fuente para contrarrestar la escasez de viviendas y fomentar ambientes donde exista una integración de estratos socioeconómicos.
Con ello, las investigaciones permiten determinar que los subsidios habitacionales no solo son concebidos como erogaciones de dinero, sino que representan una herramienta por medio del cual se transmite bienestar dentro de una comunidad.
1.5.2. Marco conceptual
• Área Urbana
Abarca una extensión geográfica delimitada, conformada por más de 100 viviendas agrupadas contiguamente. Con normalidad son descritos como
«Centros Poblados Urbanos» (INEI, 2009).
• Encuesta Nacional de Programas Presupuestales (ENAPRES)
Es una encuesta anual aplicada a nivel nacional por el INEI para estimar la eficiencia del Estado sobre los problemas sociales.
La encuesta reúne información cuantitativa y cualitativa por medio de la entrevista directa a la población del área urbana y rural que en algún momento estuvo o estará beneficiada por los Programas Presupuestales.
Fundamentado en la información recolectada, se propone, evalúa y elabora nuevas políticas públicas en favor del beneficio de la población (INEI, 2019a).
• Fondo MIVIVIENDA
Es un Programa Presupuestal del Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento (MVCS) creado para promover la compra o financiamiento de una vivienda por medio de créditos hipotecarios para la población de todos los estratos socioeconómicos (Plataforma digital única del Estado Peruano, 2019).
• Pobreza
Carencia de necesidades básicas que permiten al individuo vivir en plena armonía (Sen, 1992).
• Programa Presupuestal
Es una unidad del Presupuesto por Resultados (PpR) que unifica a los tres niveles de Gobierno (ejecutivo, legislativo y judicial) para evaluar gastos, asignar recursos y planificar proyectos de inversión orientados en proporcionar bienes y servicios necesarios para el beneficio de la población (Ministerio de Economía y Finanzas [MEF], s.f.).
• Región de la Sierra del Perú
Es una región natural cuyos territorios alcanzan una altitud superior a 2000 m s. n. m. (INEI, 2015).
Para una mejor estimación de indicadores, el INEI (2019b) clasifica a los 24 departamentos del Perú en tres regiones: Costa, Sierra y Selva (ver Anexo 1). Los departamentos parte de la región de la Sierra comprenden a Áncash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, Pasco y Puno.
1.6. Formulación de la hipótesis
El Programa Techo Propio incide de manera inversa y significativa en el déficit habitacional departamental de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019.
1.7. Objetivos de la investigación 1.7.1. Objetivo general
Analizar el nivel de incidencia del Programa Techo Propio en el déficit habitacional departamental de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019.
1.7.2. Objetivos específicos
1. Analizar la evolución del otorgamiento del Bono Familiar Habitacional del Programa Techo Propio en los departamentos de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019.
2. Analizar los niveles de déficit habitacional departamental de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019.
3. Elaborar un modelo econométrico que posibilite la determinación del nivel de relación entre el Programa Techo Propio y el déficit habitacional departamental de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019.
II. Diseño de la investigación
Con base en la obra de Hernández Sampieri et al. (2014), la investigación presenta un enfoque cuantitativo y se clasifica en un diseño no experimental.
Es no experimental, porque las características de las variables independientes solo serán estudiadas en su contexto natural y no serán manipuladas intencionalmente para ocasionar un efecto sobre la variable dependiente. Dentro del diseño no experimental, la investigación se subclasifica en descriptiva, correlacional y longitudinal panel.
En efecto, las características de la población se describirán comparativamente y las variables estudiadas se correlacionarán estadísticamente. Además, en consideración del análisis longitudinal, la evolución de la misma población podrá ser evaluada mediante las estadísticas recolectadas en diferentes periodos del tiempo.
2.1. Material, métodos y técnicas 2.1.1. Material
• Unidad de análisis
Estadísticas del Programa Techo Propio y del déficit habitacional.
• Población
Comprende las estadísticas cronológicas del Programa Techo Propio y del déficit habitacional de los departamentos de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019.
• Muestra
Comprende las estadísticas anuales del Programa Techo Propio y del déficit habitacional de los departamentos de Áncash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, Pasco y Puno entre los años 2013 y 2019.
Con base en la obra de Hernández Sampieri et al. (2014), los elementos de la muestra justifican el método no probabilístico2. Concretamente, la elección no dependerá de la probabilidad.
2 Todos los elementos de la muestra serán analizados.
• Definición de variables
▪ Variable independiente. Programa Techo Propio (PTP)
Como indicador, la investigación utilizará el otorgamiento del Bono Familiar Habitacional en millones de soles a nivel departamental en la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019.
▪ Variable dependiente. Déficit habitacional (DH)
Representado por la sumatoria del déficit cuantitativo y cualitativo.
Como indicador, la investigación utilizará el déficit habitacional de la zona urbana departamental de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019.
▪ Variable control. Pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas3 (PNBI)
Como indicador, la investigación utilizará el promedio poblacional con al menos una necesidad básica insatisfecha a nivel departamental de la Sierra del Perú entre los años 2013 y 2019.
La Figura 3 ilustra la definición de variables, representada por la variable independiente, dependiente y control.
Figura 3
Definición de variables
3 A lo largo del análisis, la investigación abreviará a Necesidades Básicas Insatisfechas como NBI.
Variable independiente Programa Techo Propio
Variable control Pobreza por Necesidades
Básicas Insatisfechas Variable dependiente
Déficit habitacional
2.1.2. Métodos
Las investigaciones de Cabezas Mejía et al. (2018) & Ruiz Limón (2007) examinan distintos métodos de análisis cuantitativo. Sobre ellos, la investigación empleará los métodos hipotético-deductivo y analítico-sintético.
Así, es hipotético, porque se pudo formular una hipótesis por medio de la observación de las estadísticas recopiladas, que a priori brindaron una explicación básica del problema.
Además, conforme avance la investigación, la muestra será dividida en unidades de análisis, quienes serán estudiadas independientemente. Después, estas unidades se unirán para ser estudiadas en su totalidad. Esta metodología permitirá comparar indicadores individuales y de conjunto.
Finalmente, es deductivo, porque en virtud de los resultados alcanzados se establecerá una interpretación más elemental del problema, que permitirá formular diversas conclusiones. Tales conclusiones serán usadas para contrastar la hipótesis y deliberar con las investigaciones previamente recopiladas.
2.1.3. Técnicas e instrumentos de recolección de datos
• Instrumentación de datos
La información estadística fue recolectada por medio de la revisión de los repositorios virtuales de las instituciones dedicadas a informar la evolución de las variables. Tales instituciones constituyen el Fondo MIVIVIENDA y el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) (ver Anexos).
▪ Programa Techo Propio (PTP)
Estadísticas extraídas del documento «Desembolsos Históricos de BFH al 2021.08.31» elaborado por el Fondo MIVIVIENDA (2021).
▪ Déficit habitacional (DH)
Estadísticas extraídas del documento «PERÚ: Evolución de los Indicadores de Programas Presupuestales, 2012-2020» elaborado por el INEI (2021).
▪ Pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas (PNBI)
Estadísticas extraídas del documento «Población con al menos una necesidad básica insatisfecha, según departamento, 2009-2019»
elaborado por el INEI (2020b).
Consecuentemente, se elaboró una ficha digital de registro de datos 4 como instrumento de recolección.
• Procesamiento de datos
La investigación recurrirá a los softwares Microsoft Excel 2019 y EViews 10: Microsoft Excel 2019 permite la organización y tabulación de las estadísticas y EViews 10 permite la evaluación econométrica.
• Análisis de datos
Con base en la obra de Hernández Sampieri et al. (2014), la investigación analizará descriptivamente las estadísticas de cada variable de estudio.
Además, el empleo de una tercera variable (control) posibilitará la determinación del nivel de relación entre las variables principales administrando una incidencia individual en referencia a cada una de ellas (Echaiz Rodas, 2018).
Finalmente, por medio de pruebas estadísticas de la hipótesis planteada, la investigación examinará la confiabilidad de la metodología de procesamiento de datos y determinará la validez del modelo econométrico.
4 Ficha elaborada en Microsoft Excel 2019.
26 Tabla 4
Matriz de operacionalización de variables
Variable Definición conceptual Definición operacional Dimensiones Indicador
Variable independiente:
Programa Techo Propio
Programa de vivienda enfocado en la población de escasos recursos que aspira a comprar, construir o mejorar
su vivienda.
Principal instrumento para contrarrestar el déficit
habitacional.
Bono Familiar Habitacional
Otorgamiento del Bono Familiar Habitacional
en millones de soles.
Variable dependiente:
Déficit habitacional
Es la condición de carencia e insatisfacción de la necesidad de refugio y alojamiento de los hogares de una sociedad.
Agrupación del déficit habitacional cuantitativo y
cualitativo.
Déficit habitacional urbano
Sumatoria porcentual del déficit cuantitativo y
cualitativo.
Variable control:
Pobreza por Necesidades
Básicas Insatisfechas
Carencia de necesidades básicas que permiten al individuo vivir en plena
armonía.
Población con al menos una necesidad básica
insatisfecha.
Pobreza por NBI Porcentaje poblacional de pobreza por NBI.
TESIS UNITRU Biblioteca Digital. Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT
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2.2. Estrategias metodológicas
Como parte de la búsqueda de un modelo econométrico que permita dar respuesta al problema. Primero, se realizó una lectura interpretativa de los antecedentes. Luego, las estadísticas del Programa Techo Propio y del déficit habitacional se organizaron en una hoja de Microsoft Excel 2019 con el objetivo de analizar la bibliografía y las estadísticas en conjunto y establecer un método que permita alcanzar los objetivos planteados.
Así, con la finalidad de estimar el nivel de relación entre variables, se propuso el análisis mediante un modelo de regresión con datos de panel, donde «la misma unidad de corte transversal puede ser estudiada a lo largo del tiempo. [...] En los datos de panel se estudia la dimensión del espacio y del tiempo» [en conjunto] (Gujarati & Porter, 2010, p. 591).
Este modelo posibilita alcanzar coeficientes significativos cuando se analiza una gran cantidad de sujetos (departamentos de la Sierra) que se repiten en distintos momentos del tiempo (años entre 2013 y 2019) (Gujarati & Porter, 2010).
Por ello, la ecuación econométrica se expresa de la siguiente manera:
𝐷𝐻𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝑃𝑇𝑃𝑖𝑡+ 𝛽2𝑃𝑁𝐵𝐼𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (1)
Donde:
𝐷𝐻 = Déficit habitacional 𝛽0= Intercepto
𝛽1 𝑦 𝛽2 = Coeficientes
𝑃𝑇𝑃 = Programa Techo Propio 𝑃𝑁𝐵𝐼 = Pobreza por NBI 𝑢 = Término de error
𝑖= Departamentos 𝑡=Años
Sin embargo, la Ecuación 1 tiene una amplia probabilidad de asociarse al supuesto de heterogeneidad no observable (Baronio & Vianco, 2014).
Este supuesto ocurre cuando las variables independientes explican por igual y sin distinción a los sujetos de estudio, desencadenando que cada individuo pierda su propia individualidad (Gujarati & Porter, 2010).
• Modelo de regresión con datos de panel de efectos fijos
Por ello, se propone un modelo de regresión con datos de panel de efectos fijos, el cual asimila el supuesto de heterogeneidad no observable expresando una ecuación que permite asignar un valor de intercepto invariante en el tiempo para cada sujeto de estudio (Gujarati & Porter, 2010).
En otras palabras, este modelo considera que cada sujeto es independiente y presenta cualidades propias que permiten diferenciarlo de los demás (Baronio &
Vianco, 2014).
El modelo de regresión con datos de panel de efectos fijos es recomendable para esta investigación, pues como se hace uso de una muestra no probabilística, se pretende estimar un valor propio para cada departamento de la Sierra del Perú.
Ahora, la nueva ecuación econométrica queda expresada de la siguiente manera:
𝐷𝐻𝑖𝑡 = 𝛽0𝑖+ 𝛽1𝑃𝑇𝑃𝑖𝑡+ 𝛽2𝑃𝑁𝐵𝐼𝑖𝑡+ 𝑢𝑖𝑡 (2)
Donde:
𝐷𝐻 = Déficit habitacional
𝛽0𝑖= Intercepto para cada departamento de la Sierra 𝛽1 𝑦 𝛽2 = Coeficientes
𝑃𝑇𝑃 = Programa Techo Propio 𝑃𝑁𝐵𝐼 = Pobreza por NBI 𝑢 = Término de error
𝑖= Departamentos 𝑡=Años
Se agrega el subíndice i en el intercepto dando a entender que cada departamento de la Sierra puede tener un valor diferente.
Este análisis econométrico será realizado mediante EViews 10.
Asimismo, se espera, a priori, obtener los siguientes coeficientes:
𝛽1 < 0 (1)
𝛽2 > 0 (2)
Luego, con base en la obra de Baronio & Vianco (2014), los coeficientes estimados se validarán mediante las pruebas econométricas de EViews 10:
- Prueba de Hausman: Selección del modelo - Prueba de Durbin-Watson: Autocorrelación - Prueba de Jarque-Bera: Normalidad del modelo - Prueba de igualdad de varianzas: Homocedasticidad - Prueba de máxima verosimilitud: Igualdad de sujetos
De tal modo, se presentará un modelo econométrico que permita establecer resultados y conclusiones confiables.
III. Resultados
3.1. Bono Familiar Habitacional del Programa Techo Propio en la Sierra del Perú Desde hace algunos años, el desarrollo inmobiliario viene abarcando una alternativa relevante para acceder a una vivienda propia. La diversificada construcción de viviendas ha permitido el descenso del centralismo poblacional y ha promovido el desarrollo urbano sostenible en las distintas ciudades del país. Sin embargo, la permanente necesidad de una vivienda y la adquisición casi inmediata de los proyectos arquitectónicos han conllevado con rapidez a un crecimiento pronunciado en el valor de los inmuebles.
De hecho, ello ha conducido a un «mercado exclusivo», en donde la población de menores recursos no posee la capacidad ni la condición para competir por una vivienda de calidad. Implícitamente, los parámetros de evaluación de las instituciones financieras y los obstáculos para disponer de un crédito hipotecario han exacerbado aún más la problemática.
Así, delante de la evidente demanda insatisfecha y la consideración de la vivienda como un derecho por el Estado, el Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento instituyó el Fondo MIVIVIENDA y con ello el Programa Techo Propio en 2002. En efecto, el Programa contempla exclusivamente a los núcleos familiares de menores recursos que aspiran a adquirir, construir o mejorar su vivienda propia, empleando como principal valor agregado al Bono Familiar Habitacional (BFH), quien actuaría como un complemento del ahorro familiar habitacional (llamado reconocimiento al esfuerzo ahorrador).
Desde entonces, la inversión del Estado en la construcción de Viviendas de Interés Social y la entrega del BFH ha impulsado progresivamente el desarrollo urbano sostenible y ha permitido la revalorización de las periferias urbanas a lo largo de los departamentos del Perú. Conjuntamente ha complementado la disminución del déficit habitacional y ha favorecido en el acceso a una vivienda de calidad.
Ciertamente, la Sierra del Perú no ha sido exceptuada del Programa Techo Propio. Por consiguiente, la investigación ha considerado analizar independiente y colectivamente a Áncash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Junín, Pasco y Puno. Los datos brindarán una información relevante para
una comparación individual-colectiva y anual-departamental de la cantidad de Bonos Familiar Habitacional concedidos y la inversión en millones de soles en un ámbito cuantitativo. En complemento, la investigación analizará las modalidades de entrega del BFH con el propósito de alcanzar resultados más detallados en concordancia con los objetivos propuestos.
3.1.1. Cantidad de Bono Familiar Habitacional
Si bien, el Programa Techo Propio ha elaborado diversos indicadores para divulgar el Bono Familiar Habitacional en la población, la información encontrada permanece imprecisa. Por ello, la investigación ha estructurado las estadísticas.
La Figura 4, Figura 5 y Figura 6 detallan la cantidad de BFH entregados en los 11 departamentos de la Sierra del Perú entre 2013 y 2019. Con ello, abarcan la cantidad de BFH a nivel anual por modalidades de otorgamiento.
Figura 4
Cantidad de BFH otorgados a nivel departamental
Fuente. Elaborado con base en los datos de Fondo MIVIVIENDA (2021).
Como detalla la Figura 4, los departamentos desarrollaron una evolución inconsecuente a lo largo del periodo. De hecho, la variación porcentual alcanzada en 2019 exhibe una amplia independencia en comparación con años anteriores.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Dentro de los departamentos que alcanzaron una cantidad inferior de BFH, Cusco, Huánuco, Pasco y Puno exhibieron una evolución equivalente aun cuando el promedio de bonos otorgados difirió. Por ejemplo, Cusco en 2013, únicamente proporcionó 13 BFH. Si bien, durante 2014 ascendió hasta 384 bonos, nuevamente descendió a 85 en 2017. Significativamente en 2019 alcanzó 551 BFH.
Ahora bien, Huánuco, quien inicialmente impulsó una variación positiva, aunque luego decreciente, alcanzó a promediar una importante cantidad de BFH entre 2013 y 2015. Si bien, entre 2016 y 2018 decreció hasta 117, el otorgamiento de BFH en 2019 permaneció en 896.
Pasco y Puno evidentemente promediaron una cantidad mínima a lo largo del periodo. El promedio de Pasco osciló entre 80 y 120 bonos por año; mientras que de Puno entre 100 y 250. Si bien, la cantidad de BFH de ambos departamentos incrementaron hasta 138 y 801 en 2015, Puno afrontó una increíble disminución, promediando 82 BFH en 2016. Aun así, en 2019, Pasco culminó con 127 bonos, mientras que Puno con 258.
La cantidad de BFH proporcionados en Apurímac, Arequipa, Ayacucho y Cajamarca delimita un punto intermedio. Si bien, Apurímac en 2013 promedió 62 bonos, ascendió a 319 en 2015. Pese a que afrontó un decrecimiento a 179 en 2018, culminó con 1,288 en 2019. Por otro lado, Arequipa, aun cuando empezó con 190 bonos en 2013, permaneció en un continuo aumento hasta alcanzar 753 en 2016. Pese a que en 2017 afrontó un descenso, recuperó hasta 742 en 2018. Con ello, el periodo culminó en 1,370 BFH.
Aunque Ayacucho y Cajamarca proporcionaron una cantidad diferente de bonos, desarrollaron una evolución homogénea. Ayacucho, a lo largo de 2013 y 2016, osciló entre 900 y 1000 bonos. En contraparte, aun cuando Cajamarca logró la cantidad de 841 en 2016, decreció entre 2015 y 2018. Con ello, Ayacucho otorgó 1,087 bonos en 2019, mientras que Cajamarca permaneció en 820.
Destacablemente, Áncash, Huancavelica y Junín promediaron una máxima cantidad de BFH entregados a lo largo del periodo. Por ejemplo, Áncash en 2013 alcanzó 682 bonos y en 2015 incrementó hasta 2,452. Aunque entre 2016
y 2018 afrontó un decrecimiento de 1,995 hasta 400 bonos, alcanzó un promedio de 2,138 en 2019. Evidentemente, Áncash desarrolló la tendencia más elevada del periodo.
Por otro lado, Huancavelica, quien inicialmente no presentó bonos, en 2015 alcanzó a otorgar 1,215 BFH. Sin embargo, así como Áncash, afrontó un descenso hasta 292 en 2018. Notoriamente en 2019 alcanzó la mayor cantidad de bonos del periodo al proporcionar 2,285 BFH. Por último, Junín, quien proporcionó 1,027 BFH en 2013, no alcanzó una variación positiva, pues entre 2014 y 2015 promedió 1,314 bonos. Asimismo, como la mayoría departamental, afrontó un decrecimiento hasta 230 en 2018. Finalmente, el periodo para Junín culminó con 1,720 bonos.
Figura 5
Cantidad de BFH otorgados a nivel anual
Fuente. Elaborado con base en los datos de Fondo MIVIVIENDA (2021).
Con referencia a la evolución anual, los resultados de la Figura 5 detallan una tendencia inconsecuente durante la totalidad del periodo. Como ejemplo, 2013 alcanzó a promediar 237 bonos. Si bien, Áncash y Junín alcanzaron las cantidades más elevadas, Cusco, Huancavelica y Pasco condujeron a reducir este promedio. Aun así, en 2014, el promedio incrementó a 582 bonos.
Ciertamente, la evolución de Áncash y Junín determinó esta tendencia.
237 582 869 722 420 225 1,140
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Áncash Apurímac Arequipa Ayacucho
Cajamarca Cusco Huancavelica Huánuco
Junín Pasco Puno Sierra