Revista de la Facultad de Ciencias Económicas
ISSN: 1390-7492 e-ISSN: 2806-5980
Volumen 7 | Número 10 | 2025
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Los programas sociales de la 4T. Evaluación de impacto
por medio de modelos de Microsimulación, 2020.
Social programs of the 4T. Impact evaluation using
microsimulation models, 2020.
Marco Antonio Pérez-Méndez
1
, Jocabed Sánchez Martínez
2
RESUMEN
El gobierno del presidente López Obrador decidió modificar los criterios de asignación de
los beneficiarios de los programas sociales con transferencias directas, el argumento fue que
había criterios de corrupción que impedían que los beneficios del bienestar social llegaran
a los más beneficiados. En este artículo se propone una metodología alterna de evaluación
de impacto ex post de los programas sociales con transferencias monetarias directas basado
en Modelos de Microsimulación y el uso de las Encuestas de Ingreso y Gasto de los Hogares
en México. Se construyen modelos estáticos de Microsimulación para evaluar escenarios
con y sin transferencias directas. Con base en ellos, se evalúa el impacto de la política social
sobre la pobreza y la desigualdad del ingreso. Además, se propone analizar el diseño de las
transferencias directas y evaluar sus condiciones de progresividad sobre la redistribución
del ingreso. Se estiman las tasas de pobreza y los índices de desigualdad y progresividad
observadas y simuladas para evaluar el impacto de la política con el beneficio y sin él para,
1
Doctor en Economía Social, Profesor-investigador del Departamento de Economía UAM-Iztapalapa
Coordinador del Programa de Maestría y Doctorado en Ciencias Económicas 2022-2026
Director del Laboratorio de Desigualdad SocioEconómica Regional DeSERLab
https://sites.google.com/view/deserlab
mperez.mendez@izt.uam.mx
2
Maestra en Ciencias Económicas, Universidad Autónoma Metropolitana, jbsm98@gmail.com
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2
de esta manera, construir una metodología alterna de evaluación de impacto ex post
demostrando que la política de la 4T no beneficia significativamente las condiciones de
pobreza y desigualdad de México.
Palabras clave: microsimulación, pobreza, progresividad, desigualdad
Códigos JEL: C63, I32, H24, D63
ABSTRACT
President López Obrador's administration decided to modify the criteria for allocating
beneficiaries to social programs with direct cash transfers, arguing that corruption
prevented social welfare benefits from reaching the most disadvantaged. This article
proposes an alternative methodology for ex-post impact evaluation of social programs with
direct cash transfers based on microsimulation models and the use of the Household
Income and Expenditure Surveys in Mexico. Static microsimulation models are constructed
to evaluate scenarios with and without direct transfers. Based on these, the impact of social
policy on poverty and income inequality is assessed. Furthermore, the study proposes an
analysis of the design of direct transfers and an evaluation of their progressivity conditions
for income redistribution. Observed and simulated poverty rates and inequality and
progressivity indices are estimated to assess the impact of the policy with and without the
benefit. This allows for the construction of an alternative ex-post impact assessment
methodology, demonstrating that the 4T policy does not significantly improve poverty and
inequality in Mexico.
Keywords: Microsimulation, poverty, progressivity, inequality
Fecha de recepción: Marzo 26 de 2025.
Fecha de aceptación: Noviembre 30 de 2025.
3
INTRODUCCIÓN
La existencia de programas sociales focalizados, en general, y de aquellos que brindan
transferencias directas, en particular, han sido una herramienta de gran utilidad en el
combate a la pobreza y el rezago socioeconómico. En México, a partir de la década de los
ochenta y con base en la publicación de indicadores de vulnerabilidad socioeconómica se
han diseñado un conjunto de programas orientados a abatir condiciones de rezago
socioeconómico. Desde aquella década, el gobierno de México comenzó a considerar que
el problema de combate a la pobreza no es un problema que puede ser atacado,
exclusivamente, a partir del desarrollo de políticas de crecimiento económico. Se reconoce
que aún en un ámbito de crecimiento la pobreza persiste como lo han demostrado,
recientemente, investigaciones sobre crecimiento en favor de los pobres (crecimiento pro
poor) mostrando en qué países y escenarios el crecimiento favorece a la población pobre
(Ravallion y Datt 2002; Eastwood y Lipton 2002; Bourguignon 2003; Kakwani et al 2000;
Duclos y Wodon 2004; Huesca y Reyes 2011; Hernández Laos 2009; Pérez-Méndez 2021,
Pérez-Méndez 2022a; Pérez-Méndez 2022b, Pérez-Méndez 2023), además se entendió que
en el período de desaceleración de la economía, la pobreza tiende a crecer, por lo que es
necesario desarrollar mecanismos específicos de atención a dicha población.
Los programas sociales con transferencias redistributivas.
En 1982 se diseñó, por la Coordinación General del Plan Nacional de Zonas Deprimidas y
Grupos Marginados (COPLAMAR), un estudio denominado Macroeconomía de las
Necesidades Esenciales en México, que tuvo como uno de sus principales propósitos,
brindar la caracterización de localidades en función de la existencia de población con una
proporción importante de sus necesidades esenciales insatisfechas, con lo que este estudio
logró identificar a nivel localidad, aquellas poblaciones que requerían una atención especial.
Posteriormente, en el gobierno del presidente Carlos Salinas de Gortari, se inició un
programa definido como Programa Nacional de Solidaridad, que se encargó de organizar
un conjunto de programas de atención a la población en condición de pobreza, con
programas que, si bien fueron surgiendo como programas temporales, con el tiempo se
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fueron consolidando y surgiendo nuevos, con la diferencia de que estos programas ya se
encontraban orientados a núcleos de población ubicada en regiones de elevada
marginalidad, es decir, eran programas de carácter social, pero de atención focalizada. Para
el desarrollo de este tipo de estrategia se han elaborado metodologías para la ubicación de
los grupos poblacionales y de las localidades que sufren de las mayores privaciones. La
estrategia de atención a la pobreza, parte de la consideración de que la pobreza es
multidimensional, es decir existen diversos factores que la determinan y que van
configurando condiciones, tanto de entorno, como de capacidades de los individuos, que
determinan que los pobres enfrenten dificultades para salir de la pobreza, ya que aún en
condiciones de igualdad, enfrentan inequidades que los hacen aprovechar en desventaja las
oportunidades. Por esa razón, es que la mayor parte de los programas que se iniciaron, se
formularon con el propósito de atender los diferentes determinantes de la pobreza,
mediante el uso de políticas focalizadas, para evitar que los recursos asignados a la población
en condición de pobreza, sean utilizados por quienes no presentan esas carencias.
Desde sus inicios, los programas focalizados han orientado su ejecución, considerando
cuando menos en sus reglas de operación, como población objetivo y prioritaria, a toda
aquella que vive en las localidades consideradas de Alta y Muy Alta marginalidad o rezago
socioeconómico. En los años noventa, el Programa Nacional de Solidaridad desarrolló su
estrategia desde tres vertientes: el bienestar social, el apoyo a la producción y el desarrollo
regional. Si bien el Programa Nacional de Solidaridad partió del reconocimiento de que sólo
se podría avanzar en la erradicación de la pobreza desplegando acciones en los tres frentes
que conforman sus vertientes, fueron las acciones en materia de bienestar social las que
recibieron la mayor partida dentro del programa (Cordera, 1999).
El inicio del gobierno de Carlos Salinas de Gortari se encontraba muy convulsionado, y la
estrategia del Programa desarrolló un conjunto de acciones que a la vez que iban
solucionando problemas que formaban parte de la expresión de la pobreza de importantes
núcleos de la sociedad, su forma de operación, generaba los medios para canalizar las
demandas de mejoramiento, a la vez que le daba la legitimidad que tanto necesitaba el
gobierno.
Así, el programa concentraba sus recursos, en ejecuciones en las que la población
5
demandaba acciones y en ámbitos donde la capacidad de organización de la sociedad civil
era mayor, por lo que a pesar de que el Programa consideraba que en México había una
gran proporción de la población sumida en la pobreza, y que esta se encontraba
fundamentalmente en las áreas rurales sus acciones se concentraron en zonas marginales
urbanas, atendiendo problemas relacionados con la infraestructura urbana, dotación de
agua potable y drenaje. Una de las razones que dieron lugar a esta acción, fue que, para el
desarrollo de las acciones del programa, se requería la formación de un Comité Local de
Solidaridad, mediante el cual se hacía la solicitud y se vigilaba el cumplimiento de la acción.
Esta característica del programa, fue uno de los factores que explican el porqué muchas de
las acciones en este ámbito, se desarrollaron primordialmente en las colonias populares.
Posteriormente, a partir de los años noventa, se empezaron a generalizar los programas de
atención focalizada de la pobreza a partir de estrategias específicas en cada una de las
secretarías, ya que se advierte que con las estrategias que se habían seguido hasta ese
momento, existían núcleos de población que requerían una atención específica del
gobierno, y era precisamente a ellos, a quién las políticas tradicionales no atendían. El
beneficio de estos programas se puede rastrear con la información de la ENIGH y con las
claves de ingreso asociadas a un cierto número de programas. En la ENIGH 2010 se
pueden rastrear los beneficios provenientes de “oportunidades”, “procampo”, “70 y mas”,
“adultos mayores”, “programa alimentario” y “otros programas sociales”. Entre el
transcurso de los gobiernos subsiguientes hubo cambios en la política social,
Oportunidades cambió de nombre a Prospera y se inició, en el gobierno de Peña Nieto, el
programa de la Jornada contra el Hambre.
Al inicio del gobierno López Obrador se decidió, de manera impulsiva, eliminar o
modificar un conjunto de programas sociales y sustituirlos por otro conjunto de programas
enfocados al bienestar. El error del gobierno fue eliminar aquellos programas que
brindaban buenos resultados y sustituirlos por programas que, en un principio, carecían de
reglas de operación. Al respecto, Jaramillo (2019) recopila los argumentos básicos sobre
los que, de acuerdo con el gobierno de López Obrador, descansa la nueva política social:
Primero, se esgrime el argumento de que el gobierno, por medio del rediseño de la política
social, ha generado el gasto más grande en este rubro en toda la historia de México; segundo,
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se argumenta que los programas han transitado desde el enfoque de focalización al de
universalización; tercero, de acuerdo con el gobierno, la operación de los programas
descansaba en la existencia de intermediarios y condicionalidades que impedían que el
beneficio llegará a las personas mas necesitadas, siendo este uno de los argumentos más
fuertes del gobierno y el cual descansa en la idea de que los intermediarios actúan bajo
criterios de corrupción.
Con el cambio en el diseño de la política social se redistribuyó por completo el gasto, así,
el “El programa para el bienestar de las personas adultas mayores” sustituyó al programa
“65 y más”, las diferencias entre estos son que el segundo se encontraba fuertemente
focalizado hacia individuos que no contaban con ningún tipo de pensión, el primero es un
programa de carácter universal e incrementó el monto de la transferencia de $1160 a $2550
bimestrales, además este programa se constituye como la insignia del nuevo paradigma
social mexicano pues acapara el 43% del presupuesto de 2020 (Jaramillo, 2019). El
programa Prospera se desagregó en diferentes programas, el programa “Becas para el
Bienestar Benito Juarez” correspondiente a educacion primaria mantiene la focalización de
prospera actuando en localidades de extrema pobreza, sin embargo, disminuyó el monto
de la transferencia, pasando de $950 a $666 mensuales y se eliminó la preferencia por sexo
en los montos diferenciados. Jaramillo (2019, 6) propone cuatro características del enfoque
de política LopezOdradorista: 1) los programas sociales continúan siendo focalizados, 2)
los programas actúan bajo el enfoque conocido como “worfore” que condiciona la
obtención de la transferencia por un intercambio de trabajo, 3) los programas aún tienen
condicionales pero estas se han concentrado en el gobierno, lo que podría opacar aún más
la corrupción y por último, 4) se perdió el enfoque de género. El impacto de estos
programas se pueden rastrear en la ENIGH 2020 entre los que se encuentran: “Bienestar
para las Familias de Educación Básica”, “Becas Benito Juárez para Jóvenes de Educación
Media Superior”, “Becas de Jóvenes Escribiendo el Futuro de Educación Superior”,
“Bienestar de las Personas Adultas Mayores”, “Bienestar de las Personas con
Discapacidad”, “Bienestar de los Hijos con Madres Trabajadoras”, “Seguro de Vida para
Jefas de Familia” y “Jóvenes Construyendo el Futuro”. Ante este escenario conviene
realizar un par de preguntas de investigación en relación con el cambio de paradigma, ¿las
7
transferencias monetarias directas, diseñadas por la política pública del gobierno de la 4T,
han disminuido considerablemente la pobreza y la desigualdad del ingreso? tal como
argumenta el gobierno y si ¿las transferencias monetarias son progresivas o regresivas para
la población pobre de México? Por lo tanto, el objetivo del capítulo es doble, por un lado
evaluar el impacto de la política pública de la 4T sobre la pobreza y la desigualdad del
ingreso, y por otro comparar el diseño de las transferencias directas analizando la
progresividad o regresividad de las mismas. Como hipótesis se esgrime que, en el caso de
la primera pregunta, las transferencias directas diseñadas por la 4T no son un instrumento
eficaz contra la pobreza y la desigualdad, pues se encuentran mal diseñadas y mal
implementadas; en el caso de la segunda, se postula que las transferencias monetarias de la
4T son progresivas en segmentos equivocados y su diseño erróneo ocasiona efectos
distorsionadores en el bienestar social.
Metodologías tradicionales de evaluación de impacto
La evaluación ex post de este tipo de programas se realiza con base en ciertos criterios, los
cuales buscan medir el grado de eficiencia en la operación y el alcance de ellos Las técnicas
de evaluación de impacto se agrupan, tradicionalmente, en 5: métodos de selección
aleatoria, regresión discontinua, diferencias en diferencias, pareamiento (matching) y
análisis de variables instrumentales. El problema fundamental de la evaluación de impacto
radica en la existencia de inferencia causal, ya que los programas sociales se diseñan de
forma tal que permita alcanzar ciertas metas en función de determinadas acciones de
política. Con esto, se obtiene un resultado, o se pretende alcanzar un resultado, en función
de ciertas causas que las impulsan. Por lo tanto, se tiene un problema de causa-efecto donde
la pregunta fundamental es ¿cuál es el impacto que genera un programa P sobre sobre un
resultado Y? La respuesta a dicha pregunta se alcanza de manera general por la fórmula
general de evaluación de impacto (Gertler et al, 2011, p. 34)
𝛼 =
(
𝑌|𝑃 = 1
)
−
(
𝑌|𝑃 = 0
)
α es el impacto causal, el cual se define como la diferencia entre el resultado obtenido con
el programa y sin él. El punto álgido radica en el hecho de que el impacto causal debe ser
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medido en el mismo individuo en el mismo momento de manera tal que no exista ningún
factor externo que influya en el resultado. La idea es que el resultado sea influenciado única
y exclusivamente por el programa en cuestión. En la práctica es imposible medir el resultado
para el mismo individuo en dos situaciones diferentes en el mismo momento, es decir ¿que
hubiera pasado con el individuo 𝑥
𝑖
con y sin el programa. Este hecho se conoce como el
problema del contrafactual ya que no se cuenta con datos para determinar el resultado con
y sin el programa. Por lo tanto el problema del contrafactual se encuentra en la expresión
(
𝑌|𝑃 = 0
)
el cual es una condición imposible de observar directamente. La estimación del
contrafactual se realiza por medio de grupos de control o de comparación en los cuales se
emplean los métodos antes mencionados para reproducir o imitar el contrafactual de la
manera más precisa posible.
Los beneficiarios del programa y los grupos de control deben contar con ciertas
características: 1) las características promedio deben ser las mismas, 2) deben reaccionar de
la misma manera al programa y 3) no deben estar expuestos a factores externos (Gertler et
al, 2011, p. 38). Estos tres aspectos son de suma importancia para obtener una buena
estimación del contrafactual y evitar obtener contrafactuales falsos o sesgados. En muchas
ocasiones, los métodos propuestos no son los adecuados, ya que la estimación de un
contrafactual, en particular, y la evaluación de impacto, en general, se debe adaptar a las
reglas de operación de cada programa. El método de selección aleatoria es el instrumento
que ofrece el mejor contrafactual, pero desafortunadamente, los programas sociales no
operan de manera aleatoria, precisamente porque cuentan con un alto grado de focalización.
Por lo que este método es inoperable en la realidad de los programas sociales en México.
En cambio el método de regresión discontinua parece ser más adecuado ya que se cuenta
con un indicador, ya sea el de Rezago Social construido por Consejo Nacional para la
Evaluación de la Política Social (CONEVAL) o el índice de marginación construido por
Consejo Nacional de Población (CONAPO), para determinar qué individuos son
propensos de ser beneficiados por el programa por medio de un umbral de decisión. Este
método mide las diferencias entre los individuos cerca del umbral, tanto por debajo como
por encima de él. La limitación de este método radica en que la estimación sólo es válida
para las unidades cercanas al umbral y no lo es, necesariamente, para las unidades alejadas,
9
por lo que la estimación del contrafactual puede encontrarse sesgada. Otra limitación se
encuentra en la delimitación del umbral ya que esta puede no ser la adecuada para el
programa en cuestión, lo que brindaría un contrafactual poco adecuado.
El método de pareamiento, emparejamiento o matching construye un grupo artificial de
comparación con la finalidad de obtener el mejor contrafactual posible. La esencia radica
en la selección de unidades similares al grupo de tratamiento o de beneficiarios. Si las
unidades del grupo de control se asemejan a las del grupo de beneficiarios se tienen dos
grupos con características similares donde se pretende que la única diferencia se encuentre
en la participación en el programa, es decir los grupos y las unidades dentro de ellos se
encuentran emparejados o pareados. Una adecuación que vuelve más eficiente este método
se conoce como pareamiento de las propensiones a participar o propensity score matching
que, básicamente, calcula la probabilidad o propensión a participar en el programa por parte
del grupo de control. El problema radica en que los emparejamientos no siempre son los
adecuados ya que las características entre los grupos no siempre son homogéneas y en
ocasiones el emparejamiento no siempre es perfecto por lo que la estimación del
contrafactual puede no ser la adecuada.
MODELOS DE MICROSIMULACIÓN COMO ENFOQUE
ALTERNATIVO DE EVALUACIÓN DE IMPACTO
Con las técnicas tradicionales de evaluación de impacto es imposible medir el resultado para
el mismo individuo en dos situaciones diferentes, en el mismo momento, por ello a
continuación se plantea una propuesta de estimación del contrafactual basada en modelos
de microsimulación económica siguiendo el enfoque de Bourguignon y Spadaro (2006). El
objetivo es obtener un contrafactual, no de un grupo de control sino del mismo grupo de
beneficiarios, por medio de la microsimulación del escenario en el que los beneficiarios no
hubieran sido sujetos de participar en el programa, con esto, se obtiene un contrafactual
con un alto grado de exactitud ya que se construye con base en el mismo grupo de unidades
o individuos. Los modelos de Microsimulación se han constituido, últimamente, como una
herramienta de análisis de Política Pública (Spadaro, 2007). Existen diferentes enfoques
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para evaluar el impacto distributivo de la Política Pública. La Evaluación Ex Ante o Ex Post
permite simular escenarios antes de aplicar o después de aplicar la política; la
Microsimulación Estática o Dinámica, dónde la primera estima efectos directos sobre los
individuos para diferentes escenarios y la segunda requiere del modelado de ecuaciones de
comportamiento que ajusten el proceso de toma de decisiones de los individuos. El
Enfoque de Equilibrio Parcial o de Equilibrio General, donde el segundo incluye el análisis
de los efectos del cambio de comportamiento de los beneficiarios sobre otras variables,
como el precio de los bienes relativos (Spadaro, 2007). Entre los trabajos más destacados
se encuentran Siqueira et al. (2003) e Immervoll et al. (2006), quienes evalúan el sistema
impositivo brasileño; Urzúa (1994, 2001), analiza el impacto sobre el bienestar social de
reformas a los impuestos indirectos en México. Ahmad y Stern (1984) investigan los efectos
de una reforma fiscal marginal sobre el bienestar de los hogares en México. Freije, Bando
y Arce (2005), construyen modelos de microsimulación para evaluar el programa de
asistencia social Oportunidades, y el de Huesca y Serrano (2005), que se diseñó para evaluar
los impactos globales y desagregados de cambios en el régimen del impuesto al valor
agregado (IVA).
El proceso de microsimulación realizado a continuación se realiza con base en la ENIGH
1989, 2010 y 2020, se seleccionaron variables de ingreso, dentro de las cuales se
identificaron claves relacionadas con transferencias provenientes de programas sociales
focalizados y los de la 4T. Se obtuvieron variables observadas sobre el ingreso familiar y las
transferencias de los programas sociales en sus diferentes etapas y se simularon variables
sobre el ingreso familiar sin las transferencias. Estas últimas variables se obtuvieron por
medio de un modelo de microsimulación estática al eliminar del ingreso familiar las
transferencias sociales previas a la 4T en los años 2010 y las correspondientes a la 4T en
2020. Con esto, se obtiene un contrafactual con un grado alto de exactitud el cual se
representa por medio de la variable “ingreso familiar sin transferencias”. De esta manera se
consigue que el grupo de tratamiento y el grupo de control sean exactamente el mismo y la
variación en el resultado solamente depende de la participación o no en el programa social.
El primer instrumento empleado en el presente escenario de microsimulación es una curva
de Lorenz, la cual mide el grado de desigualdad en el ingreso de la población seleccionada
11
para los tres años propuestos, 1990, 2010 y 2020.
Figura 1. Curvas de Lorenz Observadas. México 1990-2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 1989, 2010 y 2020.
Figura 2. Curvas de Lorenz Simuladas. México 1990-2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 1989, 2010 y 2020.
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Tabla 1. Evolución del coeficiente de Gini. México 1990-2020
Año
Gini Observado
Gini Simulado
Diferencia
1990
0.49
--
--
2010
0.51
0.69
0.18
2020
0.44
0.46
0.02
Fuente: Elaboración propia con base en ENIGH 1989, 2010 y 2020
Figura 3. Curvas de Lorenz Observada y simulada. México 2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
Figura 4. Curvas de Lorenz Observada y simulada. México 2010-2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2010 y 2020.
13
El valor de α en términos de desigualdad del ingreso para 2010 es de 0.18, es decir el
impacto de la política social se refleja en una disminución de la desigualdad de 0.18 puntos.
O dicho de otra manera, si no hubiera política social, la desigualdad en 2010 sería 18% más
intensa. En contraste, en 2020 el valor de α es de 0.02, es decir 2% más intensa que la
observada. Al comparar las distribuciones de 2010 con la de 2020, se aprecia que la mejora
se traduce en una disminución del coeficiente de Gini de 0.07 puntos, sin embargo se
aprecia un cruce entre las curvas de 2010 y 2020 en la parte baja de la distribución, lo que
invalida el resultado del Gini, al respecto, es necesario emplear otro conjunto de
instrumentos del análisis distributivo, como las curvas de Lorenz Generalizadas y los
Coeficientes Generalizados de Entropía , las cuales se aprecian en el gráfico 3, de mostrando
que la curva de Lorenz Generalizada de 2020, en efecto, domina considerablemente a la de
2010, incluso el cálculo del Índice de Theil sugiere lo mismo, pasando de 0.53 en 2010 a
0.41 en 2020, mostrando una disminución en la desigualdad.
Figura 5. Curvas de Lorenz Generalizadas. México 2010-2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2010 y 2020.
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El impacto de la política, en términos de pobreza, se aprecia por la microsimulación de las
diferencias entre la tasa de pobreza observada y la simulada presentadas en la tabla 2. Se
aprecia que, tanto en la pobreza total como en la extrema
3
, el impacto de la política social
sobre las tasas de pobreza es de tan sólo 2%, los cuales representan 2,184,435 millones de
personas y 3,397,883 millones de personas en pobreza total urbana y rural, respectivamente.
Una manera gráfica de evaluar el impacto de la política sobre la pobreza es por medio de
las curvas de brecha de pobreza de Jenkins y Lambert (1997), las cuales brindan un resumen
sobre la profundidad, la intensidad y la desigualdad de la pobreza. En el Gráfico 6 se
aprecian las curvas de brechas de pobreza total urbana y rural, reportando que, en el caso
de la urbana, la pobreza alcanza hasta el decil 6, mientras que la rural llega al 4. Otro aspecto
interesante es que las curvas no deben presentar comportamientos anormales, como en el
caso de la urbana, donde se aprecia un aplanamiento de la curva entre los deciles 2 y 4
representando una cantidad similar de ingreso entre todo ese conjunto de individuos para
superar la brecha de pobreza. Otro aspecto interesante es que las curvas de brecha de
pobreza, tanto observada como simulada parecen líneas paralelas, lo que sugiere que la
manera en la que se aplica el enfoque redistributivo no modifica la manera en la que se
distribuye el ingreso.
Tabla 2. Pobreza Observada y Simulada. México 2020.
Ámbito
Pobreza
Pobreza
Simulada
Diferencia
Pobreza extrema
Pobreza extrema
simulada
Diferencia
Nacional
52.8%
54.5%
1.7%
17.2%
19.9%
2.7%
66,887,453
69,071,888
2,184,435
21,857,236
25,255,119
3,397,883
3
Los cálculos de pobreza se realizan contrastando el ictpc contra las líneas de bienestar de CONEVAL.
15
Urbana
50.9%
52.3%
1.3%
14.9%
16.9%
2.0%
49,659,329
50,972,931
1,313,602
14,564,968
16,488,905
1,923,937
Rural
58.9%
61.9%
3.0%
24.9%
30.0%
5.0%
17,228,124
18,098,957
870,833
7,292,268
8,766,214
1,473,946
Fuente: Elaboración propia con base en ENIGH 2020
Figura 6. Curvas de Brecha de Pobreza. México 2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
Para evaluar la manera en la que la política social modifica, por medio de transferencias
redistributivas, la distribución del ingreso, se muestra en el gráfico 7 las funciones de
densidad del ingreso observado y simulado, mostrando que las transferencias ocasionan un
desplazamiento de la curva hacia la derecha, la cual representa una disminución del 2% en
las tasas de pobreza.
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Figura 7. Curvas de densidad del ingreso observado y simulado. México 2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
El impacto tan incipiente sobre las tasas de pobreza se puede ocasionar porque la política
social perdió sus criterios de focalización, al permitir que un conjunto de individuos que no
se encuentra por debajo de las líneas de pobreza tengan acceso a los beneficios de los
efectos redistributivos. La tabla 3. muestra la distribución del ingreso entre deciles y sus
aportaciones porcentuales. Mostrando justo lo propuesto, la redistribución se da en todos
los deciles, no solamente entre los más pobres.
Tabla 3. Distribución del ingreso entre deciles, México 2020.
Decil
Observada
Simulada
1
1.7%
1.5%
2
3.2%
3.0%
3
4.3%
4.1%
4
5.3%
5.1%
5
6.4%
6.3%
6
7.6%
7.6%
7
9.3%
9.3%
17
8
11.6%
11.7%
9
15.7%
15.9%
10
35.0%
35.6%
Fuente: Elaboración propia con base en ENIGH 2020
Entonces, ya que la política social de la 4T no mejora las condiciones de pobreza de México
de manera sustancial, es necesario profundizar en este hallazgo por medio de la evaluación
de la progresividad o regresividad implícita en el diseño y ejecución de la política de
transferencias redistributivas. La progresividad de las políticas públicas tiene sus bases en
los principios de equidad y justicia social. En la medida en la que la política beneficie a quien
más lo merece, el efecto sobre la población será mayor. Por el contrario, si la política no es
progresiva, sino por el contrario regresiva, implica que se le brindan beneficios de
redistribución a personas que no lo necesitan y el uso de presupuesto público no satisface
las necesidades de la población en su conjunto. Una primera aproximación al análisis de la
progresividad de las políticas públicas se realiza con base en las curvas de concentración de
los ingresos provenientes de dichos programas. Si la curva se encuentra por encima de la
recta de equidistribución, entonces la política es progresiva, de lo contrario será regresiva.
Además se espera que el comportamiento de la política sea acorde con una curva cóncava,
desviaciones de estas curvas muestran fallas en el diseño y la implementación. Como puede
apreciarse en el gráfico 8, solamente el programa Becas para el Bienestar de Educación
Básica, el cual proviene, de manera directa del programa Prospera, está correctamente
diseñado y ejecutado pues es, de entre todos los programas evaluados, el que muestra una
curva cóncava en su diseño y ejecución. Los demás muestran deficiencias, ya sea en el
enfoque de progresividad o incluso algunos se encuentran por debajo de la curva de
Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, vol. 7, núm. 10, 2025
18
equidistribución propiciando que, probablemente, sean regresivos como en el caso de
Jóvenes Escribiendo el Futuro y Jóvenes Construyendo el Futuro.
Figura 8. Curvas desconcentración de programas sociales de la 4T. México 2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
Los programas insignia de la 4T son, las transferencias educativas, el Programa de Bienestar
para Adultos Mayores y Jóvenes Construyendo el Futuro. El gráfico 9 muestra la
progresividad de la política de redistribución educativa en los tres niveles de educación. Se
aprecia que, el diseño y la implementación de las Becas Benito Juárez y las Becas de Jóvenes
Escribiendo el futuro no generan progresividad, en el caso de la primera, es regresiva para
la parte más baja de la distribución; en el caso de la segunda lo es para la parte baja y la parte
alta, demostrando que hay individuos en la parte alta de la distribución que reciben el apoyo
de Jóvenes Escribiendo el Futuro, ocasionando que el efecto de la política se mitigue por
completo.
19
Figura 9. Curvas desconcentración de la política educativa redistributiva. México 2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
Para evaluar el efecto global de la progresividad de los programas se construyen las curvas
de progresividad, las cuales son una herramienta tanto normativa como descriptiva para
evaluar el impacto de una transferencia pública (Duclos y Araar, 2006). Sea una
transferencia pública B y p proporciones de ingreso, la curva de concentración se define
como:
𝐶
𝐶
(𝐶) =
∫
𝐶
0
𝐶(𝐶)𝐶𝐶
𝐶
𝐶
𝐵
(𝑝) representa la proporción del total de la transferencia redistributiva recibida por la
proporción p de la población. La curva de progresividad 𝑃𝑅(𝑝) se obtiene de la diferencia
entre la curva de concentración de la transferencia y la curva de Lorenz del ingreso
observado, 𝑃𝑅(𝑝) = 𝐶
𝐵
(𝑝) − 𝐿(𝑝) . De acuerdo con Duclos y Araar (2006) y Huesca y
Araar (2014) la progresividad se refleja en el comportamiento de la curva de progresividad.
Existen dos enfoques para evaluarla, el enfoque de impuestos redistributivos (Tax
Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, vol. 7, núm. 10, 2025
20
Redistribution Approach TR) y el de ingresos redistributivos (Income Redistribution Approach IR).
Siguiendo el enfoque de Huesca y Araar (2014) la transferencia B es IR progresiva si
𝑃𝑅(𝑝) = 𝐶
𝐵
(𝑝) − 𝐿(𝑝) > 0 ∀ 𝑝 ∈ [0,1] . En la gráfica 10 se aprecian las curvas de
progresividad de la política educativa de la 4T, Becas Educación Básica, Becas Benito Juárez
y Jóvenes Escribiendo el Futuro, mostrando que las dos últimas tienen problemas de
diseño. A pesar de que siguen siendo progresivas, pues toda la curva es positiva, el diseño
no es idóneo reflejando distorsiones en la parte baja de la distribución. Se esperaría que la
curva estuviera más pronunciada en la parte baja de la distribución reflejando una mayor
redistribución hacia ese segmento de la población, sin embargo sucede lo contrario.
Figura 10. Curvas de progresividad de la política educativa redistributiva. México 2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
En el caso de los programas insignia del gobierno, Adultos Mayores y Jóvenes
Construyendo el Futuro. sucede justo lo mismo. Es importante mencionar que una
proporción importante del presupuesto se destina a estos dos programas, por lo que se
desearía que el diseño fuera el idóneo. El gráfico 11 muestra las curvas de concentración de
21
los dos programas insignia, reflejando que ninguno de los dos brinda resultados favorables
en la población pobre de México.
Figura 11. Curvas de concentración Adultos Mayores y Jóvenes Construyendo el Futuro. México
2020.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
Para evaluar con mayor precisión la mala progresividad de los programas mencionados se
construyen curvas de participación deficitaria, que tradicionalmente se emplea para evaluar
las diferencias entre el ingreso observado y el beneficio recibido por la transferencia
𝐷𝑆
𝐵
(𝑝) = 𝑝 − 𝐶
𝐵
(𝑝) y así conocer los percentiles en los que la redistribución genera
distorsiones. El gráfico 12 muestra las curvas de participación deficitaria para los programas
insignia reflejando que una gran parte de los beneficios se otorgan a personas ubicadas en
la parte alta de la distribución.
Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, vol. 7, núm. 10, 2025
22
Figura 12. Curvas de participación deficitaria Adultos Mayores y Jóvenes Construyendo el Futuro
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
Para evaluar la progresividad global de las transferencias se construyen los índices de
progresividad de Reynolds-Smolensky, los cuales se basan en el enfoque IR (Income
Redistribution Approach) y se construye como dos veces el área entre la curva de
concentración 𝐶
𝐵
(𝑝) y la curva de Lorenz 𝐿(𝑝). Estos índices son una medida global que
permite evaluar si el programa en cuestión es progresivo o regresivo a lo largo de toda la
distribución, si el valor del índice 𝑅𝑆
𝐵
> 0 la transferencia es progresiva, de lo contrario
sería regresiva. En la tabla 4 se muestran los índices Reynolds-Smolensky para Educación
Básica, Benito Juárez, Jóvenes Escribiendo el Futuro, Adultos Mayores, Jóvenes
Construyendo el Futuro y la suma de toda la política social redistributiva de la 4T. Se
muestra que todos los programas son progresivos, sin embargo el menos progresivo es
Jóvenes Escribiendo el Futuro y el más progresivo es Adultos Mayores, aunque de entre
todos, es el único que es completamente universal.
23
Tabla 4. Índices de Progresividad. México 2020.
Programa
Reynolds-Smolensky
ing_4T
0.0401
ing_pbapm
0.0190
ing_bbeb
0.0099
ing_bbj
0.0069
ing_pjcf
0.0022
ing_bjef
0.0012
Fuente: Elaboración propia con base en ENIGH 2020
A la luz de estos resultados conviene preguntarse si la política social se encuentra bien distribuida
entre la población. Se ha demostrado, por medio de instrumentos del análisis distributivo, que los
programas sociales tienen problemas de diseño e implementación, así como de focalización y
progresividad. La evaluación de impacto de los programas sociales estudiados se observa en la tabla
5, dónde se reflejan los individuos impactados por los programas, tanto en número de individuos
como en porcentaje del total poblacional. A nivel nacional, la política pública redistributiva de la
4T impacta a 37,392,118 individuos, los cuales representan el 29.5% de la población, sin embargo
la disminución en la tasa de pobreza es de 1.7% equivalente a 2,184,435. Por otro lado, el impacto
de los programas sobre la población no pobre se da sobre 29,780,448 de individuos, equivalente al
23.5%, lo que refleja la mala distribución de la política pública. Existen alrededor de cinco millones
de personas que no pueden superar los umbrales de pobreza, ni siquiera con el beneficio de la
política social. Este hallazgo es de suma importancia pues refleja que si los programas tuvieran una
mejor focalización, mejoraría la progresividad de ellos y disminuirían las tasas de pobreza y los
índices de desigualdad.
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24
Tabla 5. Impacto sobre la población pobre y no pobre. México 2020
Ámbito
Impacto
Impacto sobre la
población no pobre
Diferencia
Nacional
29.5%
23.5%
6.0%
37,392,118
29,780,448
7,611,670
Urbana
25.8%
21.6%
4.2%
25,136,622
21,077,085
4,059,537
Rural
41.9%
29.8%
12.1%
12,255,496
8,703,363
3,552,133
Fuente: Elaboración propia con base en ENIGH 2020
Por último, hay indicios de que la política social se encuentra fuertemente sesgada hacía algunas
entidades federativas reflejando cierta predilección por entidades que no representan a la población
más vulnerable. Al construir las curvas de concentración para toda la política de la 4T pero
diferenciando por entidad federativa, gráfica 13, se encuentra que hay entidades en las que la
progresividad se da de manera más intensa, incluso hay entidades en las que la redistribución se da
entre los percentiles altos de la distribución. Sucede lo mismo con las curvas de participación
deficitaria por entidad federativa, gráfico 14, hay una distribución espacial sesgada de la
redistribución del ingreso entre deciles y entre entidades.
25
Figura 13. Curvas de concentración de la 4T por entidad federativa.
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
Figura 14. Curvas de participación deficitaria 4T por entidad federativa
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2020.
En la tabla 6 se reproduce el ejercicio de evaluación de impacto para la población pobre y no pobre
diferenciando por entidad federativa, mostrando que en efecto hay entidades en las que se da
Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, vol. 7, núm. 10, 2025
26
prioridad al impacto de la política pública, siendo Guerrero, Oaxaca, Chiapas y Tabasco, los estados
con el mayor porcentaje de individuos beneficiados. Al mismo tiempo, son el Estado de México y
Veracruz los que reportan el mayor impacto en número de personas. De los resultados mostrados
en la tabla 6 el conjunto de datos relevantes se encuentra en la columna diferencia, la cual muestra la
distancia entre la población que recibe beneficios y la población no pobre que si los recibe
mostrando el impacto de la política pública sobre la población pobre por entidad federativa, donde
el mejor impacto se da en Chiapas, Guerrero, Oaxaca, Puebla y Tabasco. En la tabla 7 se muestra
el impacto de la política sobre la desigualdad del ingreso por medio de una descomposición de la
desigualdad por grupos, se recurre a la descomposición de la familia de índices generalizados de
entropía por entidad federativa. Se muestra el índice de Theil nacional, sus correspondientes valores
por entidad federativa y los propios para la variable simulada del ingreso. Reflejando que en la
mayoría de casos, la disminución en la desigualdad es tan solo del 2%, al igual que en el ámbito
nacional, salvo en los casos de Oaxaca, Chiapas, Guerrero y Veracruz donde el índice de theil
aumentó más de dos puntos. También se reporta el ingreso promedio de la entidad federativa como
porcentaje del ingreso promedio nacional, tanto observado como simulado, mostrando que hubo
casos excepcionales en los que el ingreso promedio de la entidad incluso disminuyó después de la
redistribución como en el caso de Chihuahua, Nuevo León y Baja California Sur. Por último se
muestra la contribución relativa a la desigualdad mostrando que es la Ciudad de México, el Estado
de México y Nuevo León los que más aportan a la desigualdad global y Campeche, Colima y
Tlaxcala los que menos.
Por último, se reportan los índice de progresividad Reynolds-Smolenksy de la 4T por
entidad federativa, tabla 8, demostrando que la política, en general es progresiva, aunque
con preferencia en ciertas entidades. Se aprecia que Jóvenes Construyendo el Futuro no
reporta efectos progresivos pues la mayoría de los índices para las entidades es cercano a 0.
27
Por el contrario, Adultos Mayores reporta mayor progresividad en San Luis Potosí, Hidalgo,
Campeche y Oaxaca. De manera agregada, toda la política 4T es progresiva en Tabasco,
Guerrero, Oaxaca y Campeche. Es importante destacar el caso de Tabasco que aunque se
encuentra en las entidades con mayor impacto progresivo de la 4T no se encuentra entre
los más altos para las tasas de pobreza (59.7% y 22.5% en pobreza total y extrema,
respectivamente), tampoco se encuentra entre los más desiguales con un índice de Theil
menor al nacional (0.38), su ingreso promedio se encuentra ligeramente debajo del
promedio nacional (84%), a pesar de esto, el 39.9% de su población recibe transferencias
gubernamentales, de las cuales tan sólo el 9.4% se encuentra por debajo de las líneas de
pobreza.
Tabla 6. Pobreza Observada y Simulada por entidad federativa. México 2020
Entidad
pobreza
Pobreza
Extrema
Pobreza
Simulada
Pobreza
Extrema
Simulada
Impacto general
Impacto sobre la
población no
pobre
Diferencia
Aguascalientes
38.7%
8.6%
39.9%
9.6%
24.5%
22.4%
2.2%
555,759
123,138
573,068
137,766
352,287
320,976
31,311
Baja California
30.4%
5.2%
31.5%
6.1%
17.3%
16.7%
0.6%
1,151,696
195,992
1,192,556
229,142
655,139
631,599
23,540
Baja California
35.9%
8.9%
37.3%
10.1%
26.4%
24.2%
2.2%
290,196
71,683
302,051
81,367
213,835
195,901
17,934
Campeche
57.7%
22.8%
60.0%
26.2%
37.3%
27.3%
10.0%
539,365
212,672
560,438
245,274
348,788
255,206
93,582
Chiapas
78.8%
44.1%
80.7%
50.1%
46.7%
25.1%
21.6%
4,401,442
2,466,438
4,506,910
2,800,414
2,610,897
1,404,483
1,206,414
Chihuahua
37.7%
9.0%
38.8%
10.0%
18.1%
16.0%
2.1%
Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, vol. 7, núm. 10, 2025
28
Tabla 6. Pobreza Observada y Simulada por entidad federativa. México 2020
Entidad
pobreza
Pobreza
Extrema
Pobreza
Simulada
Pobreza
Extrema
Simulada
Impacto general
Impacto sobre la
población no
pobre
Diferencia
1,417,091
337,180
1,461,984
375,706
681,983
602,014
79,969
Ciudad de México
43.8%
11.8%
45.4%
14.0%
29.0%
26.5%
2.5%
4,043,853
1,089,209
4,190,372
1,294,979
2,681,279
2,446,317
234,962
Coahuila
40.2%
8.9%
41.2%
9.9%
18.5%
17.1%
1.5%
1,273,456
282,682
1,306,313
314,725
587,291
540,825
46,466
Colima
33.8%
6.3%
36.1%
8.1%
27.5%
25.7%
1.8%
248,053
45,930
264,852
59,160
201,678
188,432
13,246
Durango
51.1%
14.0%
53.0%
16.3%
29.6%
25.5%
4.1%
944,437
259,492
979,833
301,977
547,468
472,314
75,154
Guanajuato
51.1%
11.9%
53.1%
14.0%
26.4%
23.2%
3.2%
3,169,473
734,566
3,291,205
867,498
1,638,642
1,438,398
200,244
Guerrero
70.4%
34.9%
73.3%
40.9%
52.8%
33.0%
19.8%
2,505,864
1,240,187
2,607,809
1,456,819
1,880,009
1,174,859
705,150
Hidalgo
57.2%
16.9%
60.1%
21.4%
37.8%
29.8%
8.0%
1,770,489
522,375
1,860,265
663,312
1,168,585
920,787
247,798
Jalisco
41.2%
7.4%
42.8%
8.9%
21.0%
19.1%
1.9%
3,451,021
620,841
3,583,837
744,407
1,756,918
1,600,411
156,507
Michoacán
49.9%
14.5%
51.8%
17.2%
33.1%
28.1%
5.0%
2,389,514
694,736
2,485,318
826,401
1,585,257
1,347,372
237,885
Morelos
60.1%
20.1%
61.6%
22.9%
28.4%
23.3%
5.1%
1,186,581
396,735
1,216,513
451,958
560,147
460,169
99,978
México
60.6%
19.5%
61.8%
20.7%
20.7%
17.1%
3.6%
10,357,257
3,322,753
10,550,793
3,539,445
3,532,476
2,916,029
616,447
Nayarit
37.5%
9.7%
39.5%
11.4%
28.5%
25.8%
2.7%
464,001
120,452
489,053
141,272
353,240
319,757
33,483
29
Tabla 6. Pobreza Observada y Simulada por entidad federativa. México 2020
Entidad
pobreza
Pobreza
Extrema
Pobreza
Simulada
Pobreza
Extrema
Simulada
Impacto general
Impacto sobre la
población no
pobre
Diferencia
Nuevo León
35.7%
7.3%
37.1%
8.2%
20.4%
19.0%
1.4%
2,087,751
430,037
2,170,565
483,114
1,196,149
1,111,778
84,371
Oaxaca
64.1%
28.7%
66.5%
34.4%
48.4%
33.0%
15.4%
2,671,240
1,196,864
2,771,628
1,433,947
2,016,151
1,373,150
643,001
Puebla
69.9%
26.2%
71.0%
30.0%
34.5%
24.4%
10.1%
4,634,071
1,737,174
4,704,532
1,985,808
2,283,421
1,614,155
669,266
Querétaro
39.9%
8.4%
41.1%
9.5%
23.1%
21.2%
1.9%
956,127
200,719
985,500
227,860
553,986
507,360
46,626
Quintana Roo
57.0%
23.1%
58.4%
25.1%
24.4%
17.5%
7.0%
1,071,401
434,731
1,098,216
471,019
459,580
328,536
131,044
San Luis Potosí
51.5%
17.8%
53.7%
21.3%
34.6%
26.3%
8.3%
1,459,888
504,451
1,521,123
603,419
980,131
745,583
234,548
Sinaloa
36.2%
6.6%
39.1%
9.1%
34.0%
31.8%
2.2%
1,101,814
199,400
1,189,497
275,817
1,034,337
967,742
66,595
Sonora
40.1%
10.1%
41.9%
11.6%
27.3%
24.6%
2.7%
1,186,291
298,391
1,237,639
342,843
805,886
727,473
78,413
Tabasco
59.7%
22.5%
61.9%
27.3%
39.9%
30.5%
9.4%
1,441,040
542,349
1,496,349
658,300
963,958
737,635
226,323
Tamaulipas
48.3%
12.7%
49.9%
14.2%
25.1%
21.7%
3.3%
1,705,943
446,982
1,761,350
502,366
884,920
767,623
117,297
Tlaxcala
68.7%
27.7%
70.5%
31.2%
31.8%
23.9%
7.9%
927,646
374,092
951,935
421,463
429,014
322,120
106,894
Veracruz
64.5%
24.4%
66.8%
29.5%
38.2%
28.0%
10.2%
5,230,625
1,978,103
5,415,214
2,390,191
3,092,491
2,268,627
823,864
Yucatán
58.6%
21.4%
61.0%
25.5%
36.2%
27.8%
8.4%
Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, vol. 7, núm. 10, 2025
30
Tabla 6. Pobreza Observada y Simulada por entidad federativa. México 2020
Entidad
pobreza
Pobreza
Extrema
Pobreza
Simulada
Pobreza
Extrema
Simulada
Impacto general
Impacto sobre la
población no
pobre
Diferencia
1,369,504
499,730
1,426,978
595,112
845,938
649,546
196,392
Zacatecas
54.3%
17.0%
56.4%
20.4%
30.1%
26.0%
4.1%
884,564
277,152
918,192
332,238
490,237
423,271
66,966
Total
52.8%
17.2%
54.5%
19.9%
29.5%
23.5%
6.0%
66,887,453
21,857,236
69,071,888
25,255,119
37,392,118
29,780,448
7,611,670
Fuente: Elaboración propia con base en ENIGH 2020
Tabla 7. Descomposición de la Desigualdad por entidad federativa. México 2020.
Entidad
Índice de Theil
Porcentaje del ingreso nacional
promedio
Contribución relativa a la
desigualdad
Observado
Simulado
Observado
Simulado
Observado
Simulado
Aguascalientes
0.281
0.290
116%
117%
0.90%
0.89%
Baja California
0.433
0.440
146%
148%
4.58%
4.50%
Baja California Sur
0.345
0.356
136%
138%
0.73%
0.73%
Campeche
0.391
0.418
93%
93%
0.66%
0.66%
Coahuila
0.283
0.292
117%
118%
2.02%
2.00%
Colima
0.303
0.315
131%
131%
0.56%
0.56%
Chiapas
0.430
0.481
54%
52%
2.50%
2.56%
Chihuahua
0.463
0.476
132%
134%
4.44%
4.39%
Ciudad de México
0.376
0.391
127%
128%
8.51%
8.45%
Durango
0.652
0.677
102%
102%
2.37%
2.35%
Guanajuato
0.272
0.286
92%
92%
2.97%
2.98%
Guerrero
0.358
0.402
64%
62%
1.57%
1.62%
Hidalgo
0.300
0.326
81%
79%
1.44%
1.47%
Jalisco
0.308
0.319
114%
115%
5.65%
5.61%
México
0.447
0.460
93%
94%
13.73%
13.57%
31
Michoacán
0.319
0.342
94%
94%
2.77%
2.81%
Morelos
0.331
0.349
87%
86%
1.09%
1.09%
Nayarit
0.307
0.323
115%
115%
0.84%
0.84%
Nuevo León
0.453
0.463
147%
148%
7.48%
7.36%
Oaxaca
0.384
0.428
72%
70%
2.20%
2.27%
Puebla
0.391
0.418
74%
73%
3.68%
3.71%
Querétaro
0.339
0.350
119%
120%
1.86%
1.84%
Quintana Roo
0.426
0.447
96%
96%
1.47%
1.48%
San Luis Potosí
0.383
0.410
94%
93%
1.95%
1.97%
Sinaloa
0.301
0.318
117%
117%
2.06%
2.07%
Sonora
0.365
0.379
130%
131%
2.71%
2.69%
Tabasco
0.388
0.422
84%
83%
1.51%
1.54%
Tamaulipas
0.379
0.392
109%
109%
2.80%
2.77%
Tlaxcala
0.283
0.302
69%
68%
0.51%
0.51%
Veracruz
0.320
0.350
73%
72%
3.65%
3.71%
Yucatán
0.436
0.465
96%
95%
1.87%
1.89%
Zacatecas
0.503
0.528
92%
92%
1.46%
1.44%
Within
92.55%
92.33%
Between
7.43%
7.67%
Nacional
0.410272
0.430964
100%
100%
Fuente: Elaboración propia con base en ENIGH 2020
Tabla 8. Índices de Progresividad: 4T, Jóvenes Construyendo el Futuro y Adultos
Mayores. México 2020.
Entidad
4T
JCF
PAM
Baja California Sur
0.01
0.00
0.01
Chihuahua
0.02
0.00
0.01
Coahuila
0.02
0.00
0.01
Nuevo León
0.02
0.00
0.01
Aguascalientes
0.02
0.00
0.01
Querétaro
0.02
0.00
0.01
México
0.02
0.00
0.01
Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, vol. 7, núm. 10, 2025
32
Baja California
0.02
0.00
0.01
Jalisco
0.02
0.00
0.02
Ciudad de México
0.03
0.00
0.02
Tamaulipas
0.03
0.00
0.01
Sonora
0.03
0.00
0.02
Colima
0.03
0.00
0.02
Nayarit
0.03
0.00
0.02
Guanajuato
0.03
0.00
0.02
Durango
0.03
0.00
0.02
Morelos
0.03
0.00
0.02
Sinaloa
0.04
0.00
0.02
Zacatecas
0.04
0.00
0.02
Tlaxcala
0.04
0.00
0.02
Quintana Roo
0.04
0.01
0.01
Michoacán
0.04
0.00
0.02
Yucatán
0.05
0.00
0.02
Puebla
0.05
0.00
0.02
Chiapas
0.05
0.01
0.02
San Luis Potosí
0.06
0.00
0.03
Veracruz
0.06
0.00
0.02
Hidalgo
0.06
0.00
0.03
Tabasco
0.06
0.01
0.02
Guerrero
0.08
0.00
0.02
Oaxaca
0.08
0.00
0.04
Campeche
0.09
0.01
0.03
Fuente: Elaboración propia con base en ENIGH 2020
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los programas sociales de transferencias directas, aunque han sido ampliamente benéficos para la
población y el desarrollo de los pueblos se han utilizado, bajo diferentes perspectivas, como
instrumento clientelar. Con el cambio de paradigma del gobierno de López Obrador se postula que
33
la nueva política social ha cambiado para mejorar las condiciones de la población más vulnerable
de México. Por medio de la propuesta de una metodología alternativa de evaluación de impacto,
basada en Modelos de Microsimulación, se analizó si el efecto de la transferencias directas mejora
las condiciones de pobreza y desigualdad del ingreso en México. Por medio de una inspección de
los cambios en los argumentos administrativos y con modelos y variables de simulación fue posible
corroborar las hipótesis propuestas en esta investigación. Se demostró que el impacto de la política
pública de transferencias directas del gobierno de López Obrador no disminuye considerablemente
las tasas de pobreza, tampoco mejora la desigualdad del ingreso ni el bienestar social. Se demuestra
que los programas de transferencias directas, al abandonar los criterios de focalización con los que
fueron diseñados, ocasionan distorsiones en los efectos redistributivos disminuyendo su
progresividad. También se ha demostrado que esta pérdida de focalización se ha sustituido por
asignación espacial hacia ciertas entidades federativas y hacia individuos que no se encuentran en
situación de pobreza y vulnerabilidad, ocasionando que una gran cantidad de recursos públicos no
se destinen de la manera socialmente más eficiente. En términos de eficiencia en el uso de los
recursos públicos el gobierno debería replantear la estrategia de combate a la pobreza y la
desigualdad.
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