· © Universidad Privada Boliviana Primera edición: julio 2020 | DL: Coordinación general:...

BoliviaRed de Soluciones para el Desarrollo Sostenible - Bolivia

© Universidad Privada Boliviana

SDSN Bolivia agradece a las siguientes instituciones por el invaluable apoyo que permitió desarrollar esta publicación:

© Universidad Privada BolivianaPrimera edición: julio 2020 | DL:

Coordinación general: Lykke E. Andersen, SDSN BoliviaSistematización de datos: Alejandra Gonzales, SDSN BoliviaAnálisis de datos y edición: Lily Peñaranda, SDSN BoliviaEdición, diseño, diagramación y portada: Stefano Canelas, SDSN Bolivia

Equipo técnico: Lykke E. Andersen, SDSN BoliviaAlejandra Gonzales, SDSN Bolivia Lily Peñaranda, SDSN BoliviaDaniel Bustillos, SDSN BoliviaLine Munk, SDSN BoliviaJuan Andrés Guissani, SDSN BoliviaCarmen Ugarteche, Instituto Nacional de Estadísticas (INE)Guillermo Guzmán, Centro de Investigaciones Sociales (CIS)Juan Carlos Ledezma, Conservación Internacional BoliviaFlavia Marco, Centro para la Participación y el Desarrollo Humano Sostenible (CEPAD)Daniel Agramont, Friedrich Ebert Stiftung (FES)Grayson Fuller, SDSN ParisGuillaume Lafortune, SDSN ParisFinn Woelm, SDSN ParisAlainna Lynch, SDSN USA

Consejo asesor:Angelo Estivariz, Francisco Ferreira, Enrique García, Sébastien Hardy, Enrique Herrera, Fernando Illanes, Carlos Iturralde, Juan Carlos Iturri, Lorena Kempff , Carlos Hugo Molina, Oscar Molina, Manuel Olave, Marco Paredes, Ernesto Pérez, Mauricio Ra-mírez-Villegas, Hugo Rojas, Emma Torrez, Marcelo Trigo.

Las posturas expresadas en el presente informe no refl ejan las posturas de ninguna organización, agencia o programa de Naciones Unidas.

Por favor citar el informe y los datos como: Andersen, L. E., Canelas, S., Gonzales, A., Peñaranda, L. (2020) Atlas municipal de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Bolivia 2020. La Paz: Universidad Privada Boliviana, SDSN Bolivia.

Sustainable Development Solutions Network BoliviaObrajes, Av. Hernando Siles #5080, UPB Postgrado, Piso 4 (La Paz, Bolivia)Teléfono: +591-2-217 0000, Int. 323Correo electrónico: [email protected]ágina web: www.sdsnbolivia.org La versión digital de este libro se encuentra en: www.sdsnbolivia.org/Atlas

Nuestra misión

Promovemos enfoques integrados para implementar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y el Acuerdo de París sobre el Cambio Climático, a través de la educación, la investigación, el análisis de políticas y la cooperación global.

Historia

El 9 de agosto del año 2012, Ban Ki-moon, el Secretario General de la Organización de Naciones Unidas (ONU), lanzó una red global independiente de centros de investigación, universidades e instituciones técnicas para ayudar a encontrar soluciones para algunos de los problemas medioambientales, económicos y sociales más apremiantes del globo. En ese contexto, la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN, por sus siglas en inglés), tuvo desde un inicio la tarea de trabajar junto a stakeholders incluyendo la empresa privada, la sociedad civil, agencias de la ONU y otras organizaciones internacionales, para identifi car y compartir las mejores rutas para alcanzar el desarrollo sostenible. Esta iniciativa fue parte del trabajo realizado en respuesta al mandato post-2015, año en que se cumplía el plazo para lograr los Objetivos del Milenio y en respuesta a los resultados de la Conferencia de Río+20 de junio de 2012.

El nuevo proyecto inició actividades inmediatamente después de su creación, al tiempo que la comunidad internacional iniciaba preparaciones para dar paso a un concepto nuevo de desarrollo. Desde su inicio, la red fue dirigida por el Profesor Jeff rey D. Sachs, entonces director de the Earth Institute y consejero especial del Secretario General de la ONU sobre los Objetivos del Milenio. Sachs inició operaciones en estrecha coordinación con el Panel de Alto Nivel de Personas Eméritas sobre la agenda post-2015, anunciada por la ONU poco antes del lanzamiento de SDSN.

En la actualidad (2020), SDSN cuenta con 35 redes nacionales y regionales y con 1246 instituciones miembros en todo el mundo.

SDSN Bolivia

El objetivo principal de SDSN Bolivia es promover visiones y soluciones sostenibles para el desarrollo a largo plazo en Bolivia. SDSN Bolivia es co-auspiciada por la Universidad Privada Boliviana (UPB) y la Fundación SOLYDES. Las dos instituciones ofrecen fi nanciamiento, infraestructura y personal para las operaciones básicas de la Red.

Datos de contacto en Bolivia

Dirección:Obrajes, Av. Hernando Siles N° 5080, esq. Calle 5.Edifi cio Postgrado UPB, Piso 4.La Paz, Bolivia.

Página web: www.sdsnbolivia.org Facebook: SDSNBoliviaTwitter: SDSNBoliviaYouTube: SDSN BoliviaInstagram: sdsnbolE-mail: [email protected] Teléfono: +591(2)217 0000, Int. 340

Bolivia

Contenido

Página

Lista de acrónimos 6

Índice de departamentos y municipios 7

Presentación de SDSN Bolivia y del Atlas 9

Agradecimientos 10

1. Introducción 11

2. Metodología e interpretación del Tablero de Progreso por ODS 14

3. Infografías por ODS 38

4. Resultados para Bolivia 54

5. Resultados departamentales 56

6. Resultados municipales 66

Referencias 412

ACOBOL Asociación de Concejalas de Bolivia ACODAM Asociación para la Cooperación en Desarrollo en el Ámbito MunicipalAEXCID Agencia Extremeña de Cooperación Internacional para el DesarrolloAGETIC Agencia de Gobierno Electrónico y Tecnologías de Información y Comunicación AP Áreas Protegida ASDI Agencia Sueca de Desarrollo Internacional ASFI Autoridad de Supervisión del Sistema Financiero ATT Autoridad de Regulación y Fiscalización de Telecomunicaciones y Transportes Bs. BolivianosCEPAD Centro para la Participación y el Desarrollo Humano SostenibleCIS Centro de Investigaciones Sociales de la VicepresidenciaCO2 Dióxido de CarbonoCOSUDE Agencia Suiza para el Desarrollo y la Cooperación COVID-19 Novel Coronavirus Disease 2019CSF Conservation Strategy Fund DE Desviación Estándar DNA Defensorías de la Niñez y AdolescenciaEPSA Entidad Prestadora de Servicio de Agua Potable y Alcantarillado FES – Bolivia Friedrich Ebert Stiftung - Bolivia GLP Gas Licuado de PetróleoIMC Índice de Masa CorporalIMDS Índice Municipal de Desarrollo Sostenible IPE Índice de Perturbación de Especies IPM Índice de Pobreza Multidimensional INE Instituto Nacional de Estadísticas INESAD Instituto de Estudios Avanzados en Desarrollo ITS Infecciones de Transmisión SexualkWh Kilovatios hora LLECE Laboratorio Latinoamericano de Evaluación de la Calidad de la EducaciónNBI Necesidades Básicas Insatisfechas

NINI Joven entre 15 y 25 años que ni estudia ni participa en el mercado laboralOBSCD Observatorio Boliviano de Seguridad Ciudadana y Lucha Contra las Drogas ODS Objetivo(s) de Desarrollo Sostenible ONU Organización de las Naciones Unidas PIB Producto Interno Bruto PISA Programme for International Student AssessmentPNUD Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo POA Presupuesto Operativo AnualPRONTIS Programa Nacional de Telecomunicaciones de Inclusión Social RUAT Registro Único para la Administración Tributaria MunicipalSARS-CoV-2 Severe Acute Respiratory Syndrome – Coronavirus 2SDSN Sustainable Development Solutions Network SDSN USA Sustainable Development Solutions Network USA SIDA Síndrome de Inmunodefi ciencia AdquiridaSIMECAL Sistema de Medición de la Calidad EducativaSIPASE Sistema para Prevenir, Atender, Sancionar y Erradicar la violencia contra las MujeresSLIM Servicios Legales Integrales MunicipalesSNIS Sistema Nacional de Información en Salud SOLYDES Fundación Solidaridad y DesarrolloTIOC Territorio Indígena Originario Campesino TIMSS Trends in International Mathematics and Science StudytCO2 Toneladas de Dióxido de Carbono UDAPE Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas UNSDSN United Nations Sustainable Development Solutions Network UPA Unidad Productiva Agropecuaria UCB Universidad Católica Boliviana “San Pablo” UMSA Universidad Mayor de San Andrés UMSS Universidad Mayor de San Simón UPB Universidad Privada Boliviana VIH Virus de la Inmunodefi ciencia Humana

Lista de acrónimos

Índice de departamentos y municipiosCódigo Nombre Pág Bolivia 55 Chuquisaca 57

10101 Sucre 6810102 Yotala 6910103 Poroma 7010201 Azurduy 7110202 Tarvita 7210301 Zudañez 7310302 Presto 7410303 Mojocoya 7510304 Icla 7610401 Padilla 7710402 Tomina 7810403 Sopachuy 7910404 Villa Alcalá 8010405 El Villar 8110501 Monteagudo 8210502 Huacareta 8310601 Tarabuco 8410602 Yamparáez 8510701 Camargo 8610702 San Lucas 8710703 Incahuasi 8810704 Villa Charcas 8910801 Villa Serrano 9010901 Villa Abecia 9110902 Culpina 9210903 Las Carreras 9311001 Muyupampa 9411002 Huacaya 9511003 Macharetí 96

La Paz 5820101 La Paz 9820102 Palca 9920103 Mecapaca 10020104 Achocalla 10120105 El Alto 10220201 Achacachi 10320202 Ancoraimes 10420203 Chua Cocani 105

Código Nombre Pág20204 Huarina 10620205 Santiago de Huata 10720206 Huatajata 10820301 Coro Coro 10920302 Caquiaviri 11020303 Calacoto 11120304 Comanche 11220305 Charaña 11320306 Waldo Ballivián 11420307 Nazacara de Pacajes 11520308 Callapa 11620401 Puerto Acosta 11720402 Mocomoco 11820403 Puerto Carabuco 11920404 Humanata 12020405 Escoma 12120501 Chuma 12220502 Ayata 12320503 Aucapata 12420601 Sorata 12520602 Guanay 12620603 Tacacoma 12720604 Quiabaya 12820605 Combaya 12920606 Tipuani 13020607 Mapiri 13120608 Teoponte 13220701 Apolo 13320702 Pelechuco 13420801 Viacha 13520802 Guaqui 13620803 Tiahuanacu 13720804 Desaguadero 13820805 San Andrés de Machaca 13920806 Jesús de Machaca 14020807 Taraco 14120901 Luribay 14220902 Sapahaqui 14320903 Yaco 14420904 Malla 14520905 Cairoma 146

Código Nombre Pág21001 Inquisivi 14721002 Quime 14821003 Cajuata 14921004 Colquiri 15021005 Ichoca 15121006 Villa Libertad Licoma 15221101 Chulumani 15321102 Irupana 15421103 Yanacachi 15521104 Palos Blancos 15621105 La Asunta 15721201 Pucarani 15821202 Laja 15921203 Batallas 16021204 Puerto Pérez 16121301 Sica Sica 16221302 Umala 16321303 Ayo Ayo 16421304 Calamarca 16521305 Patacamaya 16621306 Colquencha 16721307 Collana 16821401 Coroico 16921402 Coripata 17021501 Ixiamas 17121502 San Buenaventura 17221601 Charazani 17321602 Curva 17421701 Copacabana 17521702 San Pedro de Tiquina 17621703 Tito Yupanqui 17721801 San Pedro Cuarahuara 17821802 Papel Pampa 17921803 Chacarilla 18021901 Santiago de Machaca 18121902 Catacora 18222001 Caranavi 18322002 Alto Beni 184

Cochabamba 5930101 Cochabamba 186

Código Nombre Pág30201 Aiquile 18730202 Pasorapa 18830203 Omereque 18930301 Independencia 19030302 Morochata 19130303 Cocapata 19230401 Tarata 19330402 Anzaldo 19430403 Arbieto 19530404 Sacabamba 19630501 Arani 19730502 Vacas 19830601 Arque 19930602 Tacopaya 20030701 Capinota 20130702 Santivañez 20230703 Sicaya 20330801 Cliza 20430802 Toko 20530803 Tolata 20630901 Quillacollo 20730902 Sipe Sipe 20830903 Tiquipaya 20930904 Vinto 21030905 Colcapirhua 21131001 Sacaba 21231002 Colomi 21331003 Villa Tunari 21431101 Tapacarí 21531201 Totora 21631202 Pojo 21731203 Pocona 21831204 Chimoré 21931205 Puerto Villarroel 22031206 Entre Ríos 22131301 Mizque 22231302 Vila Vila 22331303 Alalay 22431401 Punata 22531402 Villa Rivero 22631403 San Benito 227

Código Nombre Pág31404 Tacachi 22831405 Cuchumuela 22931501 Bolívar 23031601 Tiraque 23131602 Shinahota 232

Oruro 6040101 Oruro 23440102 Caracollo 23540103 El Choro 23640104 Pari-Paria-Soracachi 23740201 Challapata 23840202 Quillacas 23940301 Corque 24040302 Choque Cota 24140401 Curahuara de Carangas 24240402 Turco 24340501 Huachacalla 24440502 Escara 24540503 Cruz de Machacamarca 24640504 Yunguyo de Litoral 24740505 Esmeralda 24840601 Poopó 24940602 Pazña 25040603 Antequera 25140701 Huanuni 25240702 Machacamarca 25340801 Salinas de Garci Mendoza 25440802 Pampa Aullagas 25540901 Sabaya 25640902 Coipasa 25740903 Chipaya 25841001 Toledo 25941101 Eucaliptus 26041201 Santiago de Andamarca 26141202 Belén de Andamarca 26241301 San Pedro de Totora 26341401 Huari 26441501 La Rivera 26541502 Todos Santos 26641503 Carangas 267

Código Nombre Pág41601 Huayllamarca 26847005 Azurduy 269

Potosí 6150101 Potosí 27050102 Tinguipaya 27150103 Yocalla 27250104 Urmiri 27350201 Uncía 27450202 Chayanta 27550203 Llallagua 27650204 Chuquihuta 27750301 Betanzos 27850302 Chaquí 27950303 Tacobamba 28050401 Colquechaca 28150402 Ravelo 28250403 Pocoata 28350404 Ocurí 28450501 San Pedro de Buena Vista 28550502 Toro Toro 28650601 Cotagaita 28750602 Vitichi 28850701 Villa de Sacaca 28950702 Caripuyo 29050801 Tupiza 29150802 Atocha 29250901 Colcha "K" 29350902 San Pedro de Quemes 29451001 San Pablo de Lípez 29551002 Mojinete 29651003 San Antonio de Esmoruco 29751101 Puna 29851102 Caiza "D" 29951103 Ckochas 30051201 Uyuni 30151202 Tomave 30251203 Porco 30351301 Arampampa 30451302 Acasio 30551401 Llica 30651402 Tahua 307

Código Nombre Pág51501 Villazón 30851601 San Agustín 309

Tarija 6260101 Tarija 31160201 Padcaya 31260202 Bermejo 31360301 Yacuiba 31460302 Caraparí 31560303 Villamontes 31660401 Uriondo 31760402 Yunchará 31860501 Villa San Lorenzo 31960502 El Puente 32060601 Entre Ríos 32167005 Zudañez 322

Santa Cruz 6370101 Santa Cruz de la Sierra 32370102 Cotoca 32470103 Porongo 32570104 La Guardia 32670105 El Torno 32770201 Warnes 32870202 Okinawa Uno 32970301 San Ignacio de Velasco 33070302 San Miguel de Velasco 33170303 San Rafael 33270401 Buena Vista 33370402 San Carlos 33470403 Yapacaní 33570404 San Juan de Yapacaní 33670501 San José de Chiquitos 33770502 Pailón 33870503 Roboré 33970601 Portachuelo 34070602 Santa Rosa del Sara 34170603 Colpa Belgica 34270701 Lagunillas 34370702 Charagua 34470703 Cabezas 34570704 Cuevo 346

Código Nombre Pág70705 Gutiérrez 34770706 Camiri 34870707 Boyuibe 34970801 Vallegrande 35070802 Trigal 35170803 Moro Moro 35270804 Postrer Valle 35370805 Pucará 35470901 Samaipata 35570902 Pampa Grande 35670903 Mairana 35770904 Quirusillas 35871001 Montero 35971002 Gral. Saavedra 36071003 Mineros 36171004 Fernández Alonso 36271005 San Pedro 36371101 Concepción 36471102 San Javier 36571103 San Ramón 36671104 San Julián 36771105 San Antonio de Lomerío 36871106 Cuatro Cañadas 36971201 San Matías 37071301 Comarapa 37171302 Saipina 37271401 Puerto Suárez 37371402 Puerto Quijarro 37471403 Carmen Rivero Tórrez 37571501 Ascensión de Guarayos 37671502 Urubichá 37771503 El Puente 378

Beni 6480101 Trinidad 38080102 San Javier 38180201 Riberalta 38280202 Guayaramerín 38380301 Reyes 38480302 San Borja 38580303 Santa Rosa 38680304 Rurrenabaque 387

Código Nombre Pág80401 Santa Ana de Yacuma 38880402 Exaltación 38980501 San Ignacio 39080601 Loreto 39180602 San Andrés 39280701 San Joaquín 39380702 San Ramón 39480703 Puerto Siles 39580801 Magdalena 39680802 Baures 39780803 Huacaraje 398

Pando 6590101 Cobija 40090102 Porvenir 40190103 Bolpebra 40290104 Bella Flor 40390201 Puerto Rico 40490202 San Pedro 40590203 Filadelfi a 40690301 Puerto Gonzalo Moreno 40790302 San Lorenzo 40890303 El Sena 40990401 Santa Rosa 41090402 Ingavi 41190501 Nueva Esperanza 41290502 Villa Nueva-Loma Alta 41390503 Santos Mercado 414

Índice de departamentos y municipios

Presentación del Atlas

El Atlas Municipal de los Objetivos de Desarrollo Sostenibles en Bolivia 2020 es, sin duda, el rompecabezas más grande que he completado en mi vida. Nos tomó casi dos años encontrar las más de 20 mil piezas de información que contiene, ya que las mismas se encontraban distribuidas en diversas instituciones, escondidas en diferentes partes del país, y mezcladas con muchas otras piezas que no pertenecían a nuestro rompecabezas.

Cuando empezamos el proyecto, muchos amigos y colegas demostraron escepticismo, argumentando que en Bolivia no hay disponibilidad de datos a nivel municipal y que los datos disponibles no eran necesariamente dignos de fi ar. Este escepticismo estaba bien fundamentado, debido a que siempre ha sido un problema conseguir información en Bolivia, especialmente a nivel municipal. Sin embargo, anteriormente tuve una experiencia positiva, al coordinar el libro El ABC del desarrollo en Bolivia, publicado por la Fundación INESAD, con aproximadamente 10 mil piezas de información. Por lo tanto, sabía que, si bien éste era un desafío, no era imposible.

Aun así, me sorprendió la cantidad y calidad de información disponible en Bolivia y me asombró la buena disposición de todas las instituciones bolivianas al colaborar y entregar información para este Atlas. Obviamente, ningún dato es perfecto y existen áreas que necesitan más atención, pero estamos convencidos de que los datos escogidos para ser incluidos en este Atlas refl ejan bastante bien la realidad boliviana en toda su espectacular diversidad.

Ha sido un placer trabajar con tantas personas constructivas, colaboradoras y visionarias, independientemente de sus posiciones políticas. Es una satisfacción enorme poder presentar el “Atlas Municipal de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Bolivia 2020”, así como la base de datos que permitió su elaboración.

Este Atlas, y sus herramientas asociadas, presentan una sólida base de conocimientos que nos permiten identifi car oportunidades y desafíos a un nivel muy específi co. Con esto esperamos facilitar la investigación y el análisis sobre el desarrollo en Bolivia, e impulsar la discusión y la construcción de visiones compartidas. También esperamos poder inspirar a actores locales para involucrarse en el diseño y la ejecución del futuro que sueñan.

Es importante tomar en cuenta que los datos presentados en esta publicación preceden a la pandemia del SARS-CoV-2/COVID-19. En la próxima edición del Atlas, que se realizará con los resultados del próximo Censo Nacional de Población y Vivienda, podremos ver la evolución de los ODS, así como los impactos de esta pandemia sobre los mismos.

Lykke E. Andersen, Ph.D. Directora Ejecutiva de SDSN Bolivia

2020 da. n

os gnos

Presentación de SDSN Bolivia

La red, denominada en inglés, Sustainable Development Solutions Network (SDSN), fue fundada el año 2012, bajo el auspicio de Ban Ki-moon, entonces Secretario General de la Organización de las Naciones Unidas (ONU). Dicha red nace con el objetivo de movilizar a expertos científi cos, a fi n de promover soluciones prácticas para el desarrollo sostenible. Los objetivos principales de SDSN incluyen la implementación de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y del Acuerdo de París.

La red se expande cada vez más en todo el mundo. Es así que, en 2018, se fi rmó un acuerdo entre SDSN, la Fundación Solydes y la Universidad Privada Boliviana (UPB), para establecer una ofi cina nacional en Bolivia. Las dos instituciones bolivianas ofrecen fi nanciamiento, infraestructura y personal para las operaciones básicas de SDSN Bolivia.

A mediados de 2018, establecimos un Consejo Asesor, un Comité Ejecutivo y un Secretariado Técnico. Posteriormente, empezaron a afi liarse a la red una variedad de centros de investigación y universidades que comparten el objetivo de impulsar el desarrollo sostenible en Bolivia. Hasta la fecha, contamos con más de 30 instituciones que contribuyen, de distintas maneras, a la actividad de SDSN Bolivia.

El principal objetivo de SDSN Bolivia es promover visiones y soluciones a largo plazo para lograr el desarrollo sostenible en Bolivia. Para ello, se pretende movilizar y conectar entre sí a universidades, centros de investigación, organizaciones de la sociedad civil y al sector privado.

El primer proyecto grande de SDSN Bolivia es esta publicación, titulada: “Atlas Municipal de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Bolivia 2020”. Es un gran placer poder poner toda la información recopilada y generada a disposición de investigadores, gestores públicos, empresarios y la sociedad civil, para facilitar la toma de decisiones basada en evidencia.

Para la siguiente fase, en SDSN Bolivia necesitaremos la colaboración de todos los miembros de la red. Además, durante los próximos meses y años, esperamos involucrar a muchos nuevos miembros de diferentes regiones del país.

Carlos IturraldePresidente de SDSN Bolivia

work n,

e vada

La elaboración del “Atlas Municipal de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Bolivia 2020”, en adelante llamado Atlas, no hubiera sido posible sin la extraordinaria colaboración de un gran número de personas e instituciones.

Agradecemos a la Fundación Solydes por aprobar y fi nanciar el proyecto, asegurando que casi todo el tiempo del personal y de los pasantes de SDSN Bolivia, durante los dos últimos años, haya podido ser dedicado a la coordinación de este proyecto. Igualmente, agradecemos a la Universidad Privada Boliviana (UPB) por el apoyo logístico y administrativo brindado para el desempeño óptimo de las actividades de SDSN Bolivia.

Le damos las gracias a todas las instituciones que colaboraron en la identifi cación, elaboración y entrega de datos para su inclusión en el Atlas. Nos place enunciar a las instituciones públicas que contribuyeron de manera signifi cativa:

Instituto Nacional de Estadísticas (INE)Ministerio de Economía y Finanzas PúblicasViceministerio de Agua Potable y Saneamiento BásicoSistema Nacional de Información en Salud (SNIS)Programa Nacional de ChagasPrograma Nacional de Control y Prevención de Dengue - Chikungunya - ZikaPrograma Nacional de MalariaPrograma Nacional de TuberculosisPrograma Nacional de ITS/VIH/SIDA y Hepatitis ViralesUnidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas (UDAPE)Observatorio Boliviano de Seguridad Ciudadana y Lucha Contra las DrogasMinisterio de EducaciónAutoridad de Supervisión del Sistema Financiero (ASFI)Agencia de Gobierno Electrónico y Tecnologías de Información y Comunicación (AGETIC)Centro de Investigaciones Sociales de la Vicepresidencia (CIS)Registro Único para la Administración Tributaria Municipal.

La colaboración de Conservación Internacional Bolivia ha sido indispensable para la elaboración de una serie de indicadores basados en datos de imágenes satelitales y otra información georreferenciada. Por ello, SDSN Bolivia queda profundamente agradecida.

Quedamos también agradecidos con Swisscontact e IISEC-UCB, que contribuyeron con indicadores de pobreza multidimensional y migración, respectivamente.

Extendemos las gracias a todo el equipo técnico que trabajó en el análisis, evaluación y priorización de datos para su inclusión en el Atlas. Este equipo multidisciplinario e internacional, con conocimientos complementarios sobre Bolivia y sobre la elaboración de índices de desarrollo sostenible, evaluó más de 100 indicadores

municipales y escogió los 62 indicadores de mayor calidad y relevancia que ahora componen el Índice Municipal de Desarrollo Sostenible (IMDS). Por prestarnos el tiempo y experticia de sus miembros, agradecemos a:

United Nations Sustainable Development Solutions Network (UNSDSN)Sustainable Development Solutions Network – USA (SDSN USA)Instituto Nacional de Estadísticas (INE)Centro de Investigaciones Sociales de la Vicepresidencia (CIS)Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD)Centro para la Participación y el Desarrollo Humano Sostenible (CEPAD)Friedrich Ebert Stiftung - Bolivia (FES – Bolivia).

Reunir a dicho equipo técnico durante una semana en la ciudad de París – Francia, se hizo más fácil gracias al Institut de Recherche pour le Développement (IRD), que facilitó el hospedaje del equipo boliviano de manera gratuita; gesto por el que debemos también dar las gracias.

Felicitamos a los 12 equipos de investigadores que fueron elegidos para realizar, lo que hemos llamado Estudios Transversales, usando información contenida en el Atlas, con el fi n de elaborar Propuestas Accionables.

Los equipos ganadores provienen de las siguientes instituciones miembros de SDSN Bolivia:

Universidad Privada Boliviana (UPB)Universidad Mayor de San Andrés (UMSA)Universidad Mayor de San Simón (UMSS)Universidad Católica Boliviana “San Pablo” (UCB)Conservation Strategy Fund (CSF)Fundación ARUFundación INESAD (INESAD)INASET Fundación para la PyMEENERGÉTICA Energía para el Desarrollo

Agradecemos a todos los miembros de nuestro Consejo Asesor, quienes nos han guiado y apoyado durante todo este proceso, construyendo cimientos y puentes para lograr nuestros objetivos.

Finalmente, agradecemos al equipo de LionCorp, que ha trabajado más de 6 meses para programar el sitio web interactivo que permite la visualización y el análisis de los datos (ver atlas.sdsnbolivia.org). Seguro necesitaremos de su colaboración para incluir más funciones en la herramienta.

Agradecimientos

Introducción 1

12

Introducción

Los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) que componen la Agenda 2030, son objetivos universales determinados y ratifi cados, en 2015, por los 193 países que conforman la Asamblea General de la Organización de las Naciones Unidas (ONU). Se trata de una agenda muy ambiciosa; muchos dirían utópica. Básicamente apunta a un mundo sin pobreza, con gente saludable, educada y productiva, viviendo en comunidades prósperas con todas sus necesidades básicas satisfechas. Un mundo caracterizado por la colaboración, equidad, respeto y convivencia pacífi ca, cuidando el planeta que es nuestro hogar común.

Aunque con pasos erráticos, durante las últimas décadas el mundo ha avanzado de manera importante hacia esta utopía. El porcentaje de la población mundial viviendo en extrema pobreza cayó de 36% a 10% entre 1990 y 20151. El nivel de desnutrición crónica en niños menores de 5 años bajó de 39% a 21% entre 1990 y 20192. La tasa de mortalidad infantil cayó de 6.5% a 2.9% entre 1990 y 20183. La esperanza de vida al nacer aumentó de 65.4 a 72.6 años entre 1990 y 20184. Entre 1990 y 2018, la cantidad, a nivel mundial, de mujeres estudiando en la universidad por cada 100 hombres pasó de 89 a 1145.

Sin embargo, los avances no han sido homogéneos ni automáticos, poniendo a los líderes y tomadores de decisiones en una encrucijada importante. Sumado a ello, el SARS-CoV-2/COVID-19 ha sacudido al mundo entero y ha expuesto vulnerabilidades y desigualdades estructurales que podrían revertir los logros alcanzados en las últimas décadas en muchos países.

Para hacer seguimiento a los avances y retrocesos de cada país en cada dimensión del desarrollo sostenible, la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) y la Fundación Bertelmann Stiftung, cada año calculan el Índice de los ODS y publican un informe global sobre los resultados (ver sdgindex.org).

Según el último Informe Global sobre Desarrollo Sostenible (Sachs et al., 2020), algunos países nórdicos como Suecia, Dinamarca y Finlandia están cerca de lograr las metas de la Agenda 2030, mientras que los países del corazón de África todavía están muy lejos. Bolivia se desempeña un poco mejor que el promedio, ocupando el puesto 79 de 166 países, con un Índice de 69.3 sobre 100 (ver el Gráfi co 1).

Sin embargo, dentro de cada país puede haber grandes diferencias. De hecho, este Atlas muestra que las diferencias entre los municipios de Bolivia son similares a las diferencias existentes entre todos los países del mundo. El Gráfi co 2 muestra el Índice Municipal de Desarrollo Sostenible (IMDS) para los 339 municipios de Bolivia.

No solamente el nivel del IMDS es muy diferente entre municipios, sino también su composición. El IMDS es un índice compuesto por 15 subíndices, representando 15 de los 17 ODS6. Esto signifi ca que incluso dos municipios que tienen el mismo valor del índice pueden tener fortalezas y desafíos muy diferentes.

El propósito del presente Atlas es sistematizar información sobre el desarrollo de cada municipio en Bolivia en diversas dimensiones, y poner esta información a disposición de tomadores de decisión, investigadores y la sociedad civil. Presentamos la información en una variedad de maneras para atender las necesidades de diferentes públicos.

Gráfi co 1: Índice de Desarrollo Sostenible 2020, para 166 países del mundo

Fuente: Sachs, J., Schmidt-Traub, G., Kroll, C., Lafortune, G., Fuller, G., Woelm, F. (2020). The Sustainable Development Goals and COVID-19. Sustainable Development Report 2020. Cambridge: Cambridge University Press.

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2020

Bolivia69.3

RepúblicaCentroafricana

38.5

Suecia84.7

1 World Development Indicators: https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.DDAY?locations=1W.2 World Development Indicators: https://data.worldbank.org/indicator/SH.STA.STNT.ZS3 World Development Indicators: https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.IMRT.IN.

4 World Development Indicators: https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.LE00.IN.5 World Development Indicators: https://data.worldbank.org/indicator/SE.ENR.TERT.FM.ZS.6 Debido a la falta de datos municipales confi ables para los ODS 12 y 14, éstos fueron excluidos del Atlas.

13

Para los actores locales, este Atlas presenta una fi cha de diagnóstico multidimensional por municipio. Los datos de 62 diferentes indicadores se presentan junto a una califi cación en formato de semáforo que indica si el valor está muy bien (verde), relativamente bien (amarillo), mal (naranja) o muy mal (rojo). Los tomadores de decisión a nivel local pueden usar esta información para establecer prioridades y construir visiones compartidas sobre el futuro del municipio, así como diseñar rutas críticas para avanzar hacia esta visión.

Hemos diseñado un sitio web interactivo donde se puede explorar y visualizar los datos desde muchas diferentes perspectivas. Por ejemplo, para alguien interesado en un tema específi co (p. ej. VIH), rápidamente puede ver cuáles son los municipios con incidencia más alta y cuáles los municipios con el menor número de casos. Esto es útil para decidir dónde promover intervenciones con respecto a diferentes temas y problemas. Adicionalmente, tomando en cuenta que lo más limitante para la investigación en Bolivia es la falta de acceso a datos, ponemos, a disposición de estudiantes e investigadores, una base de datos digital en diferentes formatos (Excel, Stata y SDSS). De este modo, esperamos facilitar e impulsar más investigaciones sobre el desarrollo sostenible en Bolivia en el futuro próximo.

Este documento es principalmente descriptivo. No incluye el análisis de los resultados ni recomendaciones para el diseño o implementación de políticas públicas. Sin embargo, el Atlas está acompañado por una serie de Estudios Transversales elaborados con el objetivo específi co de brindar propuestas accionables, aplicables a la realidad nacional. Todos ellos están disponibles en la página web de SDSN Bolivia (ver www.sdsnbolivia.org/Atlas). Además, tenemos un Blog en el que analizamos los datos y los aplicamos para evaluar temas de interés público (ver www.sdsnbolivia.org/blog).

Esperamos que los miembros de la red SDSN Bolivia sigan apoyando con el análisis de los datos disponibles y su aplicación en favor del desarrollo sostenible. Lo que queda claro, después de haber trabajado en la producción del Atlas, es que existe un nivel muy alto de diversidad en Bolivia y que las estrategias de desarrollo nacional deben reconocer este hecho para lograr avances trascendentales en el desarrollo integral del país. Asimismo, se debe aprovechar la diversidad para desarrollar distintas estrategias para regiones de destacadas y diferenciadas fortalezas.

El territorio de Bolivia se divide política y administrativamente en departamentos, provincias, municipios y Territorios Indígena Originario Campesino (TIOCs). En esta publicación presentamos datos agregados a nivel país, datos correspondientes a los nueve departamentos y datos que corresponden a cada uno de los 339 municipios.

Desafortunadamente no hemos podido recopilar y mostrar datos para los TIOCs. Para entender mejor las condiciones en las que se vive en estos territorios, es necesario desagregar algunos de los datos municipales existentes, ya que en ocasiones los TIOCs son considerados parte de un municipio o incluso cruzan las fronteras municipales. Por este motivo, no se puede efectuar un análisis a profundidad que solamente tome en cuenta la realidad de estos territorios.

Recomendamos a las autoridades y a otras entidades que se ocupen de la recolección y categorización de datos, que se incluyan a los TIOCs como una división geográfi ca adicional para aquellas zonas donde corresponda.

Gráfi co 2: Índice Municipal de Desarrollo Sostenible 2020, para los 339 municipios de Bolivia

Fuente: SDSN Bolivia (2020).

La Paz80.2

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2020

339 municipios + promedio de Bolivia

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Metodología e interpretación del Tablero de

Progreso2

15

Metodología para la construcción del Índice Municipal de Desarrollo Sostenible

El Índice Municipal de Desarrollo Sostenible (IMDS) para Bolivia usa la misma metodología que el Índice de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) a nivel global (Lafortune et al., 2018), y está elaborado en colaboración con el equipo de Sustainable Development Solutions Network (SDSN) en París, quienes anualmente elaboran el Informe de Desarrollo Sostenible (ver https://sdgindex.org).

Esta sección explica a detalle la metodología aplicada para la elaboración del Atlas Municipal de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Bolivia.

Marco conceptual aplicado al Atlas

En principio, el IMDS está construido para medir los logros de cada uno de los 339 de Bolivia con miras a los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible y sus 169 metas (ver www.un.org).

Sin embargo, entre las metas mencionadas, hay muchas que no están enfocadas precisamente a la realidad boliviana, o para las que no existen datos a nivel municipal con los que se pueda trabajar uno o más indicadores. Consideramos que se puede aplicar los ODS en esencia, sin necesariamente marcar la evaluación por la aplicación rígida de las metas e indicadores propuestos a nivel internacional. El Atlas es un claro ejemplo del concepto de evaluación diferenciada que viene ganando fuerza en el debate global acerca de cómo hacer más efectivas las acciones para lograr el desarrollo sostenible en distintos países. Por eso se han adaptado y simplifi cado considerablemente las metas, para que sean relevantes y medibles a nivel municipal en Bolivia (ver el Cuadro 1).

Cuadro 1: Los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible y las metas más relevantes para los municipios de Bolivia

Objetivo 1: Poner fi n a la pobreza en todas sus formas

Meta 1.1: Erradicar la pobreza extrema.Meta 1.2: Reducir al menos a la mitad la pobreza en todas sus dimensiones. Meta 1.4: Garantizar acceso a los servicios básicos.

Objetivo 2: Poner fi n al hambre, lograr la seguridad alimentaria, mejorar la nutrición y promover la agricultura sostenible

Meta 2.2: Poner fi n a todas las formas de malnutrición.Meta 2.4: Asegurar la sostenibilidad de los sistemas de producción de alimentos y aplicar prácticas agrícolas que aumenten la productividad y la producción.

Objetivo 3: Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos

Meta 3.1: Reducir la tasa de mortalidad materna a menos de 70 por cada 100.000 nacidos vivos.Meta 3.2: Reducir la mortalidad neonatal al menos a 12 por cada 1.000 nacidos vivos y la mortalidad de los niños menores de 5 años al menos a 25 por cada 1.000 nacidos vivos.Meta 3.3: Poner fi n a las epidemias del SIDA, la tuberculosis, la malaria y las enfermedades tropicales desatendidas.Meta 3.7: Garantizar el acceso universal a los servicios de salud sexual y reproductiva, incluidos los de planifi cación familiar.

Objetivo 4 Objetivo 4: Garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos

Meta 4.1: Asegurar que todas las niñas y todos los niños terminen la enseñanza primaria y secundaria.Meta 4.4: Aumentar considerablemente el número de jóvenes y adultos que tienen las competencias necesarias, en particular técnicas y profesionales, para acceder al empleo, el trabajo decente y el emprendimiento.Meta 4.6: Asegurar que todos los jóvenes y adultos estén alfabetizados.Meta 4.c: Aumentar considerablemente la oferta de docentes califi cados.

Objetivo 5 Objetivo 5: Lograr la igualdad entre los géneros y empoderar a todas las mujeres y las niñas

Meta 5.1: Poner fi n a todas las formas de discriminación contra mujeres y niñas.Meta 5.2: Eliminar todas las formas de violencia contra mujeres y niñas.Meta 5.5: Asegurar la participación plena y efectiva y la igualdad de oportunidades de las mujeres en la sociedad.

16

Objetivo 6 Objetivo 6: Garantizar la disponibilidad de agua y su gestión sostenible y el saneamiento para todos

Meta 6.1: Lograr el acceso universal al agua potable.Meta 6.2: Lograr el acceso a servicios de saneamiento e higiene adecuados.Meta 6.3: Reducir a la mitad el porcentaje de aguas residuales sin tratar.

Objetivo 7 Objetivo 7: Garantizar el acceso a una energía asequible, segura, sostenible y moderna para todos

Meta 7.1: Garantizar el acceso universal a servicios energéticos asequibles, fi ables y modernos.Meta 7.3: Mejorar la efi ciencia energética.

Objetivo 8: Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todos

Meta 8.4: Mejorar la producción y el consumo efi ciente de los recursos.Meta 8.5: Lograr el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todas las mujeres y los hombres.Meta 8.6: Reducir considerablemente la proporción de jóvenes que no están empleados y no cursan estudios ni reciben capacitación.Meta 8.9: Promover un turismo sostenible que cree puestos de trabajo y promueva la cultura y los productos locales.Meta 8.10: Ampliar el acceso a los servicios bancarios y fi nancieros.Meta 8.b: Aplicar estrategias de migración inteligente para mejorar la correspondencia entre oferta y demanda de empleo y crear economías de escala o conglomeración.

Objetivo 9 Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación

Meta 9.1: Desarrollar infraestructura de calidad para apoyar el desarrollo económico y el bienestar humano.Meta 9.5: Mejorar la capacidad tecnológica en la población. Meta 9.c: Aumentar el acceso a la tecnología de la información y las comunicaciones y esforzarse por proporcionar acceso universal y asequible a Internet.

Objetivo 10 Objetivo 10: Reducir la desigualdad dentro y entre municipios

Meta 10.2: Potenciar y promover la inclusión social, económica y política de todas las personas.

Objetivo 11 Objetivo 11: Lograr que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles

Meta 11.1: Asegurar el acceso de todas las personas a viviendas y servicios básicos adecuados.Meta 11.2: Mejorar el acceso a sistemas de transporte colectivo.

Objetivo 12 Objetivo 12: Garantizar modalidades de consumo y producción sostenibles

Meta 12.5: Reducir considerablemente la generación de desechos mediante actividades de prevención, reducción, reciclado y reutilización.Este objetivo fue excluido del Atlas por falta de datos relevantes para todos los municipios.

Objetivo 13 Objetivo 13: Adoptar medidas urgentes para combatir el cambio climático y sus efectos

Meta 13.1: Fortalecer la resiliencia y la capacidad de adaptación a los riesgos relacionados con el clima y los desastres naturales.Meta 13.2: Implementar medidas de mitigación del cambio climático.

Objetivo 14 Objetivo 14: Conservar y utilizar de forma sostenible los cuerpos de agua y su biodiversidad

Meta 14.1: Reducir signifi cativamente la contaminación de agua en ríos y lagos.Este objetivo fue excluido del Atlas por falta de datos relevantes para todos los municipios.

Objetivo 15 Objetivo 15: Gestionar sosteniblemente los bosques, luchar contra la desertifi cación, detener e invertir la degradación de las tierras y detener la pérdida de biodiversidad

Meta 15.1: Asegurar la conservación, el restablecimiento y el uso sostenible de los ecosistemas terrestres y sus servicios.Meta 15.5: Adoptar medidas urgentes y signifi cativas para reducir la degradación de los hábitats naturales y detener la pérdida de biodiversidad.

Objetivo 16 Objetivo 16: Promover sociedades justas, pacífi cas e inclusivas

Meta 16.1: Reducir signifi cativamente todas las formas de violencia y las correspondientes tasas de mortalidad.Meta 16.5: Reducir considerablemente la corrupción.Meta 16.6: Crear instituciones efi caces y transparentes.Meta 16.9: Proporcionar acceso a una identidad jurídica para todos, en particular mediante el registro de nacimientos.

Objetivo 17 Objetivo 17: Colaborar y crear alianzas para lograr los Objetivos de Desarrollo Sostenible en todos los municipios

Meta 17.1: Fortalecer la movilización de recursos internos y mejorar la capacidad para recaudar ingresos fi scales locales.Meta 17.5: Promover inversiones públicas en favor de los pobres.

17

Selección de indicadores

Para la elaboración de este Atlas se intentó encontrar datos municipales que refl ejen de la mejor manera las metas simplifi cadas del Cuadro 1.

En general, hay tres tipos de fuentes para datos a nivel municipal: i) registros, ii) censos, y iii) datos satelitales. En Bolivia, los sectores de salud y educación tienen relativamente buenos registros a partir de los cuales se podría construir una gran cantidad de indicadores actualizados sobre salud, educación e igualdad de género a nivel municipal. Igualmente, el Ministerio de Economía y Finanzas tiene buenos datos municipales sobre transferencias, ejecución presupuestaria e inversión pública. En cambio, los otros sectores tienen registros menos completos, desorganizados o inexistentes.

Dado que las encuestas de hogares no son representativas a nivel municipal, para muchos indicadores hemos usado censos, a pesar de que la información no está tan actualizada. El último Censo de Población y Vivienda es del año 2012 y el Censo Agropecuario del año 2013. El Censo de Población y Vivienda es indispensable para muchos indicadores. Sin embargo, se sabe que tiene defi ciencias, no solamente porque la información está desactualizada. Mucha gente, especialmente en el Altiplano, tiene doble residencia. Este fenómeno afecta a la calidad de los datos producidos por el censo por el hecho de que muchas personas se trasladan de su residencia principal en la ciudad para ser censados en sus comunidades rurales de origen. A pesar de este ruido en los datos, los censos proveen información muy importante, que no se puede obtener de otra manera.

Finalmente, hay información que se puede observar desde arriba, usando sensores satelitales. Un ejemplo claro es la deforestación, que también es importante para la estimación de otros indicadores como la pérdida de biodiversidad y emisiones de CO2.

Los criterios para la selección de indicadores y datos para el Atlas son los siguientes:

1. Lo más ofi cial posible: a) datos ofi ciales del Instituto Nacional de Estadísticas (INE) o de los ministerios relevantes, b) transformaciones simples de datos ofi ciales, c) datos publicados con respaldo metodológico, d) datos construidos a nuestro pedido.

2. Lo más relevante posible: Los datos tienen que refl ejar las metas con más señal que ruido y tiene que ser, teóricamente, posible mejorar los indicadores de manera signifi cativa entre 2020 y 2030.

3. Refl ejando la situación cerca del año 2015: Este Atlas representa una línea base para Bolivia para evaluar el cumplimiento de la agenda de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) que fueron acordados en 2015. Sin embargo, considerando que los indicadores generalmente son estructurales y bastante estables, incluimos datos desde el año 2012 (año del último Censo de Población y Vivienda) hasta el año 2019. Para datos con mucha volatilidad de año a año (p.ej. casos de VIH), es preferible usar promedios de 2 o 3 años.

4. Cobertura amplia: Apuntamos a indicadores que tienen datos para todos los 339 municipios, pero se puede permitir algunos indicadores donde faltan menos de 20% de las observaciones.

Las siguientes 15 tablas muestran los 62 indicadores que fueron escogidos para inclusión en el Índice Municipal de Desarrollo Sostenible después de varias rondas de evaluaciones de calidad y relevancia realizadas por diferentes grupos de expertos nacionales e internacionales. A pesar de que ninguno de los 62 indicadores es perfecto, dibujan una imagen lo sufi cientemente realista acerca del estado de situación del desarrollo sostenible en Bolivia, en sus muchas dimensiones y a un nivel altamente desagregado (339 municipios). Las ventajas y debilidades de cada indicador son discutidos después de cada cuadro.

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Cuadro 2: Indicadores usados para medir el ODS 1:Poner fi n a la pobreza en todas sus formas

1Tasa de pobreza energética extrema, 2016 (% de viviendas)

Porcentaje de viviendas que consumen menos del 25% del límite de Tarifa Dignidad (210 kWh/año), 2016.

Fuente: Andersen, Branisa & Calderón (2019).

2Necesidades Básicas Insatisfechas, 2012 (% de población)

Porcentaje de la población con Necesidades Básicas Insatisfechas, 2012.

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE), Censo de Población y Vivienda 2012.

3Índice de Pobreza Multidimensional, 2012

Índice de Pobreza Multidimensional (2012), con 9 dimensiones de privación.

Fuente: Andersen & Branisa (2020).

4Acceso a los 3 servicios básicos, 2012 (% de hogares)

Porcentaje de hogares con acceso a los 3 servicios básicos (electricidad, agua y saneamiento), 2012.


El único indicador ofi cial sobre pobreza a nivel municipal es el indicador 2) Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), 2012, calculado por el INE en base al Censo de Población y Vivienda del año 2012. A pesar de su antigüedad, en la actualidad, es un instrumento importante para el diseño de políticas sociales y fi scales. Se ha realizado el cálculo ofi cial del NBI con los censos poblacionales de los años 1976, 1992, 2001 y 2012.

El NBI permite evaluar las condiciones de infraestructura de vivienda, insumos energéticos, niveles educativos y atención de salud de la población, todas dimensiones incluidas en los ODS. De hecho, la correlación entre el NBI y el IMDS es de -0.88, lo cual es una correlación muy fuerte. Esto confi rma que el principal indicador, que los gobiernos de Bolivia usaron desde 1976 para medir el nivel de pobreza, capta muy bien el nivel de desarrollo en cada municipio de Bolivia.

Se incluyeron dos indicadores calculados en base a datos del Censo de Población y Vivienda del año 2012. El 3) Índice de Pobreza Multidimensional (IPM), 2012 incluye aún más dimensiones de privación que el NBI, y aplica una metodología internacional ampliamente reconocida (Alkire y Foster, 2007, 2011a, 2011b). El indicador está calculado en base a información del Censo de Población y Vivienda del año 2012, utilizando una metodología desarrollada por el Instituto de Estudios Avanzados en Desarrollo (INESAD), a petición de, y en colaboración con, Swisscontact, para el proyecto Mercados Inclusivos fi nanciado por la Agencia Sueca de Desarrollo Internacional (ASDI) y la Agencia Suiza para el Desarrollo y la Cooperación (COSUDE) en 2017. La metodología incluye 9 indicios diferentes de falta de voz, elección y recursos7:

• Al menos una persona analfabeta en el hogar.• Al menos una persona mayor de 6 años sin documentos de identifi cación personal.• No hay teléfono o teléfono celular en el hogar.• Al menos un parto tuvo lugar fuera de un centro de salud en los últimos 5 años.• Al menos un embarazo adolescente en el hogar en los últimos 5 años.• Al menos un niño/niña de entre 6 y 19 años que no está estudiando.• No hay agua potable en la propiedad.• No hay acceso a electricidad.• No hay servicios básicos de saneamiento.

La correlación entre el NBI y el IPM es alta (0.79), como se esperaría, pero no tan alta como para que uno de los indicadores sea redundante. Según la metodología del Índice de los ODS a nivel internacional (Lafortune et al., 2018), se debería evitar incluir indicadores con correlaciones mayores a 0.90, pero el Índice de los ODS a nivel global no cumple con esta recomendación de manera estricta.

El 4) Acceso a los 3 servicios básicos, 2012 incluye menos dimensiones de privación que el NBI. La correlación entre los dos indicadores es de -0.86, lo cual es alta, como se esperaría, pero no tan alta como para ser redundante.

El indicador más novedoso y actualizado para medir el ODS 1 es la 1) Tasa de pobreza energética extrema, 2016. Este indicador fue construido por Andersen, Branisa y Calderón (2019) a partir de información sobre el consumo de electricidad de los medidores eléctricos residenciales, correspondiente al mes de mayo del 2016, de todo el país. Se defi nió una línea de pobreza energética extrema a una cuarta parte del límite superior de consumo requerido para que el usuario se benefi cie de la tarifa subsidiada, conocida en Bolivia como Tarifa Dignidad. La cuarta parte corresponde a 210 kilovatio hora por año (kWh/año). Todos los hogares que consumen menos de esto (incluyendo los que no tienen acceso a electricidad, y, por consiguiente, tampoco medidor eléctrico), están clasifi cados en la categoría de pobreza energética extrema. El porcentaje de hogares en esta condición varía entre 10.6% y 97.7%, y la correlación con las NBI es 0.80, lo cual es alta considerando que los dos indicadores se calculan con datos diferentes y con una diferencia temporal de 4 años.

Claramente, los cuatro indicadores del ODS 1 captan correctamente la pobreza estructural en Bolivia. Una vez agregados, con igual asignación de peso para cada uno, obtenemos un Índice ODS 1 que varía entre 0.1 a 90.5, captando de manera correcta el alto nivel de desigualdad que existe dentro de Bolivia.

7 Para una explicación de la construcción del IPM, ver Andersen & Branisa (2020).

19

Cuadro 3: Indicadores usados para medir el ODS 2: Poner fi n al hambre, lograr la seguridad alimentaria y la mejora de la nutrición, y promover la agricultura sostenible

5

Desnutrición crónica en niños (< 5 años), 2016 (%)

Porcentaje de menores de 5 años con desnutrición crónica, 2016 (ponderado por departamento y nivel de pobreza)

Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta de Demografía y Salud, 2016 (Cuadro No. 27).

6

Sobrepeso en mujeres (15-49 años), 2016 (%)

Porcentaje de mujeres de 15-49 años (no embarazadas y que no tuvieron un parto en los últimos 2 meses antes de la encuesta), con sobrepeso (IMC >= 30), 2016

Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta de Demografía y Salud, 2016 (Cuadro No. 27).

7Superfi cie promedio por Unidad Productiva Agropecuaria, 2013 (ha)

Superfi cie promedio por Unidad Productiva Agropecuaria, 2013 (ha)

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE), Censo Agropecuario 2013.

8Densidad de tractores, 2013 (por 1,000 UPAs)

Densidad de tractores, 2013 (número de tractores por 1,000 UPAs)

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE), Censo Agropecuario 2013.

Se escogieron cuatro indicadores para medir las dos metas bajo el ODS 2. Para el tema de nutrición, la mejor fuente de datos es la Encuesta de Demografía y Salud realizada por el INE y el Ministerio de Salud del Estado Plurinacional de Bolivia en 2016 (INE, 2017). Entrevistaron a 14,655 miembros de hogares, poniendo especial énfasis en el tema de nutrición, pero desafortunadamente la encuesta no es representativa a nivel municipal (excepto para el Municipio de El Alto). Sin embargo, dado que se calcularon indicadores de nutrición por departamento y por nivel de pobreza, fue posible combinar las dos dimensiones para llegar a una aproximación a nivel municipal. Esto bajo el supuesto de que municipios del mismo departamento, con el mismo nivel de pobreza (alta, media o baja), probablemente tendrían indicadores similares de nutrición.

Los dos indicadores relacionados a productividad agrícola provienen del Censo Agropecuario de 2013 (INE, 2015). Debido a que se trata de un censo, los resultados son representativos a nivel municipal. Sin embargo, no son relevantes para municipios que se identifi can como urbanos en un 95% o más. Bajo esta lógica, en este caso, se identifi ca con N/A (no aplica) a los 15 municipios que son urbanos casi en su totalidad. Consideramos emplear los rendimientos de maíz por hectárea como un indicador posible de productividad agrícola, sin embargo, fue descartado debido a que no existían datos para al menos un 80% de los municipios. En reemplazo se empleó 7) Superfi cie promedio por Unidad Productiva Agropecuaria (UPA), 2013, considerando que se necesita una superfi cie razonablemente grande para poder manejar una unidad agropecuaria de manera efi ciente, y que en muchos municipios de Bolivia hay un problema de microfundios que no pueden sostener a una familia en condiciones razonables. La extensión mínima que permite una gestión adecuada de una UPA es diferente según la calidad de la tierra, el clima, el cultivo y las técnicas utilizadas. Fue difícil establecer una meta común para todos los municipios. Finalmente se decidió optar por una meta de 30 hectáreas por UPA, como una dimensión homogénea que debería permitir una producción sufi ciente. Cabe recalcar que, el año 2013 existían 112 municipios, sobre todo en el occidente del país, donde el tamaño promedio por UPA era menor a 5 hectáreas.

El otro indicador que se escogió para cubrir esta meta es el 8) Densidad de tractores, 2013, bajo el supuesto de que se necesita cierto nivel de mecanización para poder lograr una producción sufi ciente para sostener una familia en condiciones razonables. La lógica es la siguiente: debido a que la proporción de la población que trabaja en agricultura está bajando progresivamente en el tiempo -en Bolivia como en todo el mundo- en promedio cada agricultor tiene que producir más alimentos para abastecer a toda la población. Esto no será posible sin maquinaria y otros insumos que ayuden a mejorar la productividad de los agricultores. Este indicador recibe la clasifi cación verde (meta alcanzada) si hay más de 76 tractores compartidos entre 1000 UPAs. Además, el umbral máximo determinado es de 673 tractores por 1000 UPAs. Si un municipio tiene más tractores no mejorará su índice de desarrollo, por lo que no estamos apuntando a que todas las unidades productivas sean agroindustriales mecanizadas, sino a que todos tengan acceso a algo de apoyo mecánico para las tareas más duras.

En contraste con los indicadores del ODS 1, no hay mucha correlación entre los cuatro indicadores escogidos para el ODS 2. Captan aspectos muy diferentes relacionados a la alimentación. De hecho, hay una correlación inversa bastante fuerte (de -0.88) entre el problema de desnutrición crónica en niños y el problema de sobrepeso en mujeres, indicando que a medida que se soluciona el primero el segundo empeora. Esto también signifi ca que una vez que combinamos los cuatro indicadores al Índice del ODS 2, los valores van ascienden de 21.4 hasta 71.4, sin los extremos que perciben en el Índice del ODS 1.

20

Cuadro 4: Indicadores usados para medir el ODS 3:Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos

9Cobertura de parto institucional, promedio 2008-2012 (%)

Porcentaje de partos atendidos en un establecimiento de salud, promedio 2008-2012.


10Tasa de mortalidad infantil (< 1 año), 2016 (por 1,000 nacidos vivos)

Tasa de mortalidad infantil, niños antes de cumplir 1 año, 2016 (por 1,000 nacidos vivos).

Fuente: UDAPE (2018).

11Tasa de mortalidad en niños (< 5 años), 2016 (por 1,000 nacidos vivos)

Tasa de mortalidad en niños, antes de cumplir 5 años, 2016 (por 1,000 nacidos vivos).

Fuente: UDAPE (2018).

12Tasa de infestación de Chagas, 2017 (% de viviendas)

Tasa de infestación de Chagas, 2017 (% de viviendas).

Fuente: Programa Nacional de Chagas, Ministerio de Salud, Bolivia.

13Incidencia de dengue, 2018 (por 10,000 habitantes)

Incidencia de dengue, 2018 (por 10,000 habitantes).

Fuente: Programa Nacional de Control y Prevención de Dengue - Chikungunya - Zika, Ministerio de Salud, Bolivia.

14Incidencia de malaria, promedio 2014-2017 (por 1,000 habitantes)

Incidencia de la malaria, promedio anual 2014-2017 (por 1,000 habitantes).

Fuente: Programa Nacional de Malaria, Ministerio de Salud, Bolivia.

15Incidencia de tuberculosis, 2017 (por 100,000 habitantes)

Incidencia de tuberculosis en todas sus formas, nuevos y recaídas, 2017 (por cada 100,000 habitantes).

Fuente: Programa Nacional de Tuberculosis, Ministerio de Salud, Bolivia.

16Incidencia de VIH, promedio 2014-2017 (por 1,000,000 habitantes)

Incidencia de VIH, promedio anual, 2014-2017 (por 1,000,000 habitantes).

Fuente: Programa Nacional ITS/VIH/SIDA y Hepatitis Virales, Ministerio de Salud, Bolivia.

17

Tasa de fecundidad en adolescentes (15-19 años), promedio 2008-2012 (nacimientos por 1,000 mujeres)

Tasa de fecundidad en adolescentes (nacimientos por 1,000 mujeres de 15 a 19 años), promedio 2008-2012.

Fuente: Branisa et al. (2016).

La primera meta del ODS 3 es sobre mortalidad materna. A pesar de que Bolivia tiene una de las tasas más altas de mortalidad materna en América Latina (155 madres morían por cada 100,000 nacidos vivos en 2017, según los Indicadores Mundiales de Desarrollo del Banco Mundial), en la gran mayoría de los municipios es una ocurrencia poco frecuente. De hecho, en 304 de los 339 municipios se esperan menos de 1,000 partos por año, así que no se esperaría más de 1 o 2 muertes maternas al año en todos estos municipios. Esto significa que la tasa de mortalidad materna a nivel municipal, aun con datos exactos, tendría un alto nivel de volatilidad aleatoria. Además, muchos partos no son atendidos en el municipio de residencia, sino en un hospital o clínica de la ciudad más cercana, lo cual distorsiona aún más los datos municipales.

Por esas razones, se optó por usar el indicador ofi cial 9) Cobertura de parto institucional, promedio 2008-2012, calculado por INE a partir de datos del Censo de Población y Vivienda del año 2012. Son datos desactualizados, pero es lo mejor que hay disponible por el momento.

La segunda meta bajo el ODS 3 evalúa la mortalidad de los niños menores de 1 año y menores de 5 años. Que los niños mueran es mucho más frecuente que la mortalidad materna. Al respecto, la Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas (UDAPE) realizó estimaciones ofi ciales a nivel municipal para 10) Tasa de mortalidad infantil (< 1 año), 2016 y 11) Tasa de mortalidad en niños (< 5 años), 2016 (UDAPE, 2018).

La correlación entre estos dos indicadores es extremadamente alta (0.99), por lo cual se consideró excluir uno de los dos. Sin embargo, después de consultar con el equipo experto en la elaboración del Índice de los ODS, se decidió mantener los dos indicadores por las siguientes tres razones: 1) Ambos están incluidos como metas ofi ciales y como indicadores ofi ciales para los ODS en el marco de indicadores de Naciones Unidas (ver guía de los ODS); 2) ambos están incluidos en el Índice de los ODS a nivel global; y 3) la mortalidad de niños es más grave y más frecuente que muchas otras enfermedades tomadas en cuenta para el Índice del ODS 3, así que merecen más peso en el índice compuesto, y esto se logra al incluir los dos indicadores.

Gracias al Sistema Nacional de Información sobre Salud (SNIS) tenemos muchos indicadores municipales para medir la situación del ODS 3 en Bolivia. Existen programas nacionales de Chagas, malaria, tuberculosis y de ITS/VIH/SIDA y Hepatitis Virales, los cuales monitorean la incidencia de estas enfermedades y reportan los casos a detalle. En esta entrada de Blog mostramos la riqueza de los datos que el SNIS compartió con nosotros para evaluar el caso del VIH. Dado que hay pocos casos de VIH en Bolivia, usamos el promedio anual de 2014-2017 para reducir la variabilidad aleatoria. Los datos del SNIS cubren los indicadores 12 a 16.

Debido a que se trata de enfermedades con causas totalmente diferentes, no hay mucha correlación entre estos 5 indicadores. La correlación más alta (de 0.33) se da entre la malaria y la tuberculosis, que son más frecuentes en las tierras bajas de Bolivia.

Finalmente, para cubrir la última meta de salud que se refi ere al acceso universal a los servicios de salud sexual y reproductiva, incluidos los de planifi cación familiar, usamos el indicador 17) Tasa de fecundidad en adolescentes (15-19 años), promedio 2008-2012, lo cual está calculado en base a información del Censo de Población y Vivienda del año 2012 y descrito en Branisa et al. (2016).

Al unir los 9 indicadores de salud en el Índice del ODS 3 obtenemos valores que van de 50.2 a 89.1, indicando que ningún municipio está mal en todos los nueve indicadores. Sin embargo, casi todos los municipios tienen desafíos grandes en por lo menos dos de los nueve indicadores.

21

Cuadro 5: Indicadores usados para medir el ODS 4:Garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover

oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos

18

Tasa de abandono secundaria, hombres, 2017 (% de matriculados)

Tasa de abandono escolar de hombres en secundaria (Abandono/Matriculación), 2017 (%)

Fuente: Ministerio de Educación, Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos(http://seie.minedu.gob.bo).

19Tasa de abandono secundaria, mujeres, 2017 (% de matriculados)

Tasa de abandono escolar de mujeres en secundaria (Abandono/Matriculación), 2017 (%)


20Población con educación superior (≥ 19 años), 2012 (%)

Porcentaje de población de 19 años o más con nivel de educación superior alcanzado, 2012


21Tasa de alfabetización (≥ 15 años), 2012 (%)

Tasa de alfabetización de personas de 15 años o más, 2012


22Profesores califi cados en el nivel inicial, 2016 (%)

Porcentaje de profesores califi cados en el nivel inicial, 2016


23Profesores califi cados en el nivel secundaria, 2016 (%)

Porcentaje de profesores califi cados en el nivel secundaria, 2016


Para hacer seguimiento a la primera meta del ODS 4 (Asegurar que todas las niñas y todos los niños terminen la enseñanza primaria y secundaria) usamos 18) Tasa de abandono secundaria, hombres, 2017 y 19) Tasa de abandono secundaria, mujeres, 2017. Se optó por usar datos para hombres y mujeres por separado, ya que las causas y soluciones del abandono escolar difi eren por género. Todos los datos son datos ofi ciales del Ministerio de Educación, calculados a partir de registros existentes en todos los municipios. La ventaja de estos indicadores es que están calculados a partir de números conocidos (abandonos y matriculados) en contraste con otros indicadores, como ser la Tasa de Asistencia, que requería una estimación del número de niños y niñas de cada edad en el municipio (números desconocidos y/o imprecisos).

Es mucho más complicado medir la Meta 4.4: Aumentar considerablemente el número de jóvenes y adultos que tienen las competencias necesarias, en particular técnicas y profesionales, para acceder al empleo, el trabajo decente y el emprendimiento. Se optó por el indicador 20) Población adulta con educación superior, 2012, que es un indicador ofi cial calculado por el INE a partir de datos del Censo de Población y Vivienda del año 2012. Considerando que es difícil conseguir empleo decente (trabajo productivo con remuneración adecuada, horarios razonables, estabilidad, y benefi cios laborales), sin tener educación superior en Bolivia, parece ser un proxy razonable.

Para la Meta 4.6: Asegurar que todos los jóvenes y adultos estén alfabetizados, tenemos otro indicador ofi cial del INE calculado a partir de datos del Censo de Población y Vivienda del año 2012, resultando en el indicador 21) Tasa de alfabetización (≥ 15 años), 2012.

Finalmente, para hacer seguimiento a la Meta 4.c: Aumentar considerablemente la oferta de docentes califi cados, contamos con indicadores ofi ciales del Ministerio de Educación: 22) Profesores califi cados en el nivel inicial, 2016 y 23) Profesores califi cados en el nivel secundaria, 2016. No se ha incluido el porcentaje de profesores califi cados a nivel primaria, ya que este indicador estaba muy cerca de 100% en todos los municipios, mientras que para los otros dos niveles existía mucha más variación.

Una vez agregados estos seis indicadores al Índice del ODS 4, obtenemos valores que oscilan entre 12.4 y 85.8, refl ejando enormes diferencias entre municipios en el tema de educación.

Sin embargo, el principal problema en hacer seguimiento del ODS 4, es que no tenemos datos sobre la calidad de la educación en Bolivia, y el objetivo específi camente pide educación de calidad. Bolivia no ha participado en ninguna de las pruebas estandarizadas internacionales (p.ej. SIMECAL, PISA, TIMSS, LLECE) desde 1997, por lo que no se sabe si los niños y jóvenes están aprendiendo todo lo que deberían aprender en el colegio, aunque existen estudios que sugieren que no (p.ej. Andersen et al. 2019).

22

Cuadro 6: Indicadores usados para medir el ODS 5:Lograr la igualdad entre los géneros y empoderar a todas las mujeres y las niñas

24Paridad de género en abandono escolar en secundaria, 2017

Índice de paridad de género en abandono escolar en secundaria, 2017

Fuente: Ministerio de Educación, Sistema de Estadísticas e Indicadores Educativos (http://seie.minedu.gob.bo).

25Paridad de género en años de educación de jóvenes (25-35 años), 2012

Índice de paridad de género en años de educación de jóvenes, 2012

Fuente: Elaboración propia en base a datos del Instituto Nacional de Estadísticas (INE), Censo de Población y Vivienda 2012.

26

Paridad de género en el Índice de Pobreza Multidimensional, 2012

Índice de paridad de género en el Índice de Pobreza Multidimensional, 2012 (según el sexo del jefe del hogar)


27Paridad de género en la tasa global de participación (≥ 10 años), 2012

Índice de paridad de género en la tasa global de participación, 2012


Si bien el ícono del ODS 5 dice “Igualdad de Género”, el texto completo del objetivo en el sitio de los ODS de la ONU en realidad dice “Objetivo 5: Lograr la igualdad de género y empoderar a todas las mujeres y las niñas.” Esto signifi ca que el objetivo de igualdad de género prioriza las problemáticas en las cuales las mujeres tradicionalmente han sufrido desventajas y apunta a reducir estas brechas.

Además, la metodología del Índice de los ODS que utiliza el Atlas requiere que haya un claro objetivo unidireccional. Esto signifi ca que la paridad de género no puede ser abordada desde ambas direcciones, sino que tiene que defi nirse en el sentido de que las mujeres deberían estar al menos tan bien como los hombres para lograr el objetivo de igualdad de género. Al lograr esto, el municipio se colorearía de verde para ese indicador.

La primera meta del ODS 5 es: Poner fi n a todas las formas de discriminación contra mujeres y niñas. Como la discriminación ocurre en muchos diferentes ámbitos, había muchos posibles indicadores entre los cuales escoger. En esta entrada de Blog discutimos ventajas y desventajas de 15 diferentes posibles indicadores de género.

Finalmente, se escogieron solamente cuatro. El indicador 24) Paridad de género en abandono escolar en secundaria, 2017 usa datos ofi ciales del Ministerio de Educación para alertarnos acerca de si las niñas y mujeres jóvenes tienen más difi cultades al cursar los últimos años de la escuela en comparación a los varones. Normalmente no es así, ya que los varones tienen tasas de abandono durante la educación secundaria que son en promedio 60% más altas que las tasas de las mujeres. Sin embargo, hay municipios donde las niñas aún son más propensas a abandonar la escuela que los niños, por lo que pueden ser objeto de intervenciones específi cas.

El indicador 25) Paridad de género en años de educación de jóvenes (25-35 años), 2012, verifi ca si las mujeres siguen estudiando a nivel post-secundaria en la misma proporción que los hombres. Este indicador muestra más problemas para las mujeres. A nivel nacional, las mujeres jóvenes tienen 5% menos de años de educación que los varones, pero hay un grupo de municipios donde las mujeres tienen hasta 39% menos años de educación que los varones jóvenes. Estos datos fueron calculados con datos del Censo de Población y Vivienda

del año 2012, por lo que ya están un poco desactualizados. Hay indicaciones fuertes que, a la hora del próximo censo, muchos más municipios mostrarán igualdad de género para este indicador.

El indicador 26) Paridad de género en el Índice de Pobreza Multidimensional, 2012, indica en 9 diferentes dimensiones, si los hogares con jefatura femenina son más propensos a ser pobres que los hogares con jefatura masculina (ver Andersen & Branisa, 2020). Aunque los datos son un poco antiguos, del Censo de Población y Vivienda del año 2012, los cálculos son muy sólidos, y señalan claramente los municipios donde los hogares encabezados por mujeres están mucho peor que los hogares encabezados por hombres.

La Meta 5.2: Eliminar todas las formas de violencia contra mujeres y niñas actualmente no puede ser evaluada a nivel municipal, aun cuando los promedios nacionales muestran una dramática realidad. La Encuesta de Prevalencia y Características de Violencia contra las Mujeres 2016, desarrollada por el INE, evidencia que el 75% de las mujeres de 15 años y más que estaban en una relación de pareja, casadas o unidas, al momento la encuesta había experimentado algún tipo de violencia en esta relación. La cifra asciende al 88% en el caso de las mujeres separadas o divorciadas y desciende al 52% entre las solteras (INE, 2017).

Para la próxima versión del Atlas esperamos contar con datos a nivel municipal procedentes de registros administrativos, pues según la normativa, cada municipio vía sus Servicios Legales Integrales Municipales (SLIM) y Defensorías de la Niñez y Adolescencia (DNA) debería reportar los casos al Sistema para Prevenir, Atender, Sancionar y Erradicar la violencia contra las Mujeres (SIPASE). Sin embargo, esto no está sucediendo en la gran parte de los casos con la regularidad y formas requeridas, debido a distintas causales (falta de Internet, de personal, de capacitación) (CEPAD, 2020).

Otra forma de violencia de género que se hace patente en los espacios municipales es el acoso político, que ha dado lugar a una legislación específi ca promovida por la Asociación de Concejalas de Bolivia (ACOBOL)8 y que sigue concitando la atención y el apoyo de la ONU, así como de la cooperación internacional.

Por último, cabe señalar que el COVID-19 y las medidas de aislamiento han incidido en un aumento de la violencia contra mujeres, niñas y niños, pues han provocado que el hogar sea un lugar más inseguro, por lo que diversas organizaciones hablan de la “otra pandemia”, para referir la escalada de violencia, o como dice Onumujeres (2020) “la pandemia en la sombra”.

Para cubrir la Meta 5.5: Asegurar la participación plena y efectiva y la igualdad de oportunidades de las mujeres en la sociedad, también usamos datos del Censo de Población y Vivienda del año 2012. El indicador 27) Paridad de género en la tasa global de participación (≥ 10 años), 2012, está calculado dividiendo dos indicadores ofi ciales calculados por el INE: La tasa de participación de mujeres y la tasa de participación de hombres. Con participación nos referimos a si la persona es económicamente activa (trabaja con o sin remuneración, o busca trabajo). En ningún municipio de Bolivia las mujeres participan al mismo nivel que los hombres, pero las diferencias son particularmente grandes en las tierras bajas de Bolivia.

Cuando agregamos los cuatro indicadores en el Índice del ODS 5, encontramos valores del índice desde 37.8 hasta 93.5.

8 http://www.acobol.org.bo/

23

Cuadro 7: Indicadores usados para medir el ODS 6:Garantizar la disponibilidad de agua y su gestión sostenible y el saneamiento para todos

28Cobertura de agua potable, 2017 (% de población)

Porcentaje de población con cobertura de agua potable 2017 (%)

Fuente: Viceministerio de Agua Potable y Saneamiento Básico, 2017.

29Cobertura de saneamiento, 2017 (% de población)

Porcentaje de población con cobertura de saneamiento 2017 (%)

Fuente: Viceministerio de Agua Potable y Saneamiento Básico, 2017.

30

Tratamiento de aguas residuales, 2017 (% de aguas servidas)

Proporción de agua residuales tratadas, 2017 (%)

Fuente: Ministerio de Medio Ambiente y Agua, Unidad de Fiscalización y Seguimiento Regulatorio, Dirección de Estrategias Regulatorias, Autoridad de Fiscalización y Control Social de Agua Potable y Saneamiento Básico (2018).

Para cubrir las metas de agua potable y saneamiento usamos datos ofi ciales a nivel municipal, gentilmente proporcionados por el Viceministerio de Agua Potable y Saneamiento Básico correspondientes al año 2017. Los datos no están publicados en línea, y tampoco tenemos detalles sobre la metodología para calcularlos. Comparados con los datos del Censo de Población y Vivienda del año 2012, los datos otorgados por ese Ministerio se muestran plausibles, con relativamente grandes incrementos en cobertura en los municipios que tenían bajos niveles registrados el año 2012. Algunos municipios registran pequeñas bajas en las tasas de cobertura, lo que probablemente se deba a una fuerte inmigración o deterioro del sistema.

Para cubrir la meta de tratamiento de aguas residuales contamos con un estudio ofi cial elaborado conjuntamente por la Unidad de Fiscalización y Seguimiento Regulatorio, la Dirección de Estrategias Regulatorias, y la Autoridad de Fiscalización y Control Social de Agua Potable y Saneamiento Básico sobre el desempeño de las Entidades Prestadoras de Servicio de Agua Potable y Alcantarillado (EPSAs) reguladas el año 2017 (Unidad de Fiscalización y Seguimiento Regulatorio, Dirección de Estrategias Regulatorias, Autoridad de Fiscalización y Control Social de Agua Potable y Saneamiento Básico (2018).

Mientras que la cobertura de agua potable a nivel nacional está por encima del 85%, el saneamiento llega solamente al 60% de la población. Adicionalmente, menos del 20% de las aguas residuales son tratadas. Las correlaciones entre los tres índices son bajos (entre 0.21 y 0.33). Cuando unimos los tres indicadores en el Índice del ODS 6, encontramos valores desde 0.0 hasta 95.0.

Cuadro 8: Indicadores usados para medir el ODS 7:Garantizar el acceso a una energía asequible, segura, sostenible y moderna para todos

31Cobertura de energía eléctrica, 2012 (% de población)

Porcentaje de la población con cobertura de Energía Eléctrica, 2012


32Consumo de electricidad residencial per cápita, 2016 (kWh/persona/año)

Consumo de electricidad residencial per cápita, 2016 (kWh/persona/año)


33Energía limpia para cocinar, 2012 (% de hogares)

Porcentaje de hogares que tienen energía limpia para cocinar, 2012


34

Emisiones de CO2 per cápita

por energía, 2016 (tCO2/

persona/año)

Emisiones de CO2 per cápita por energía (diésel, gasolina, electricidad, GLP), 2016

(tCO2 /persona/año)


Para medir la meta principal de acceso universal a servicios energéticos asequibles, fi ables y modernos, usamos primero el indicador ofi cial calculado por el INE en base al Censo de Población y Vivienda del año 2012: 31) Cobertura de energía eléctrica, 2012.

Como este indicador ya es un poco antiguo, lo complementamos con 32) Consumo de electricidad residencial per cápita, 2016, calculado por Andersen, Branisa y Calderón (2019) como la suma de toda la energía residencial consumida en cada municipio en 2016, dividida entre la población de cada municipio estimada por el INE para el año 2016.

Además, como la energía moderna no solamente viene en la forma de electricidad, se ha construido el indicador 33) Energía limpia para cocinar, 2012, que también incluye la opción limpia de cocinar con gas de red o gas de garrafa. Estos datos provienen del Censo de Población y Vivienda del año 2012.

Finalmente, para hacer seguimiento a la meta de efi ciencia energética, usamos el indicador 34) Emisiones de CO2 per cápita por energía, 2016 que está calculado a partir de datos del consumo de diferentes tipos de energía (diésel, gasolina, electricidad, GLP) en cada municipio (Andersen, Branisa y Calderón, 2019), multiplicados por los respectivos factores de emisión de CO

2 por cada tipo de energía.

Una vez agregados los cuatro indicadores, obtenemos un Índice del ODS 7 que va de 24.9 hasta 96.5.

24

Cuadro 9: Indicadores usados para medir el ODS 8:Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y

productivo y el trabajo decente para todos

35Medidores eléctricos residenciales con consumo cero, 2016 (%)

Porcentaje de medidores eléctricos residenciales con consumo cero, mayo 2016


36Tasa global de participación hombres (≥ 10 años), 2012 (%)

Tasa global de participación, hombres, 2012 (%)


37Tasa global de participación mujeres (≥ 10 años), 2012 (%)

Tasa global de participación, mujeres, 2012 (%)


38

Hombres que no estudian, ni participan en el mercado laboral (15-24 años), 2012 (%)

Proporción de jóvenes hombres de 15-24 años que no estudian ni participan en el mercado laboral, 2012 (%)


39

Mujeres que no estudian, ni participan en el mercado laboral (15-24 años), 2012 (%)

Proporción de jóvenes mujeres de 15-24 años que no estudian ni participan en el mercado laboral, 2012 (%)


40

Densidad de sucursales de bancos, 2018 (por 100,000 habitantes)

Número de sucursales de bancos comerciales, 2018 (por cada 100,000 habitantes)

Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Autoridad de Supervisión del Sistema Financiero (ASFI) 2018 y proyecciones de población del Instituto Nacional de Estadísticas (INE).

41Índice de grado de intermediación en la migración, 2012

Grado de intermediación en la migración, 2012

Fuente: Rocha-Portugal, Vera-Cossio y Wanderley (2020).

El ODS 8 es uno de los objetivos más importantes porque el trabajo productivo genera los recursos, a nivel personal y nacional, que permiten avanzar hacia muchos de los otros objetivos.

Usamos dos indicadores ofi ciales sobre la tasa de participación en el mercado laboral calculados por el INE, para hombres y mujeres de manera separada, en base al Censo de Población y Vivienda del año 2012. Estos son indicadores muy estables en el tiempo y las diferencias entre municipios se deben, sobre todo, a aspectos culturales. Por ejemplo, la tasa de participación de mujeres es mucho más alta en los municipios del Altiplano con alta presencia de descendientes Aymara, que en las tierras bajas del país. Estos dos indicadores miden parte de la Meta 8.5: Lograr el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todas las mujeres y los hombres.

Otro de los indicadores calculados en base al Censo de Población y Vivienda del año 2012 es el porcentaje de hombres y mujeres jóvenes (15-24 años), que ni estudian ni participan del mercado laboral (llamados “NINIs”). Nuevamente se separó por género, porque las causas subyacentes de este problema difi eren por género. El porcentaje de mujeres NINIs generalmente es mucho más alto que el porcentaje de hombres NINIs, y se explica

sobre todo por las madres jóvenes que se quedan en la casa para cuidar a sus recién nacidos. Estos indicadores apuntan directamente a la Meta 8.6: Reducir considerablemente la proporción de jóvenes que no están empleados y no cursan estudios ni reciben capacitación.

La cuarta meta, sobre producción y consumo efi ciente de los recursos, la estamos midiendo de manera muy aproximada a través del indicador 35) Porcentaje de medidores eléctricos residenciales con consumo cero, mayo 2016. Cubrir el territorio boliviano con servicios básicos, requiere de una enorme inversión. En este caso, el hecho de que en muchos municipios, especialmente en el Altiplano, gran parte de la infraestructura se encuentra abandonada parte del año, refl eja inefi ciencia en la asignación de recursos (ver entrada de Blog).

Para hacer seguimiento a la Meta 8.9: Promover un turismo sostenible que cree puestos de trabajo y promueva la cultura y los productos locales, habíamos considerado dos indicadores municipales basados en datos de Análisis Real-Latinoamérica (2018): a) Empleo en el sector turismo como porcentaje de todo el empleo en el municipio, y b) Producto Interno Bruto (PIB) turístico como porcentaje del PIB municipal. Sin embargo, el libro no presenta la metodología de la estimación y fue imposible evaluar la calidad de los datos, por lo que estos dos indicadores fueron rechazados por el equipo técnico que evaluó la base de datos del Atlas.

El seguimiento a la Meta 8.10: Ampliar el acceso a los servicios bancarios y fi nancieros, es más fácil gracias a datos ofi ciales sobre el número de sucursales de bancos comerciales publicados cada año por la Autoridad de Supervisión del Sistema Financiero (ASFI). Junto con las proyecciones de población del INE, calculamos el indicador 40) Densidad de sucursales de bancos, 2018.

Finalmente, para nuestra Meta 8.b: Aplicar estrategias de migración inteligente para mejorar la correspondencia entre oferta y demanda de empleo y crear economías de escala o conglomeración, usamos el indicador 41) Índice de grado de intermediación en la migración, 2012, elaborado por investigadores del IISEC-UCB como parte de los Estudios Transversales que acompañan esta publicación (Rocha-Portugal, Vera-Cossío y Wanderley, 2020).

Una vez agregados los siete indicadores, obtenemos un Índice del ODS 8 que va de 14.9 hasta 72.5.

25

Cuadro 10: Indicadores usados para medir el ODS 9:Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible

y fomentar la innovación

42

Número de vías férreas y carreteras primarias que entran/salen del municipio, 2019

Número de vías férreas y carreteras primarias que entran/salen del municipio

Fuente: Elaborado por Conservación Internacional Bolivia en base a mapa de la Red Fundamental 2019.

43

Computadoras Kuaa entregadas, 2016 (por 100 habitantes en edad escolar, 6-19 años)

Computadoras Kuaa entregadas, 2016 (por cada 100 habitantes en edad escolar, 6-19 años)

Fuente: AGETIC (2018).

44Unidades educativas con pisos te

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