Headnote
RESUMEN: Las rentas mínimas de inserción son un tipo de prestación económica que actúa como última red de seguridad ante la pérdida de ingresos y situaciones de exclusión social. El desarrollo regional de estas prestaciones ha generado diferencias importantes a nivel normativo y presupuestario, así como problemas de equidad interterritorial en España.
A pesar de la extensa literatura que ha evaluado la cobertura y resultados de los programas de rentas mínimas de inserción autonómicas en España, hasta donde conocemos no existen estimaciones de non-take-up para estas prestaciones. Este indicador, que mide el porcentaje de población que cumple los criterios de elegibilidad pero no solicita la prestación, debe acompañar a la tasa de cobertura al evaluar el desempeño de una política pública. Esta laguna en la evaluación se ha debido, entre otros factores, a la falta de una base de datos adecuada.
Este estudio, realizado con datos del Panel de Hogares, estima que el non-take-up de las rentas mínimas de inserción de las Comunidades Autónomas de Régimen Común en 2019 osciló entre el 55% y el 94%, dependiendo del programa analizado. Este porcentaje es superior al de otros países de nuestro entorno. El estudio también analiza la capacidad protectora del conjunto de rentas mínimas autonómicas, que expulsa a más del 50% de la población en riesgo de pobreza debido a los requisitos de acceso.
En 2020 se implementó en toda España el Ingreso Mínimo Vital, prestación que tiene entre sus objetivos la homogeneización y racionalización de las prestaciones de ingresos mínimos. Sin embargo, hasta el momento, tampoco se ha logrado reducir de manera significativa el nontake-up existente.
PALABRAS CLAVE: Non-take-up, Rentas Mínimas de Inserción, Panel de Hogares, Microsimulación, Comunidades Autónomas de Régimen Común, Pobreza y exclusión social.
CLAVES ECONLIT: C60, C80, D04, H55, 130.
ABSTRACT: Minimum income schemes represent a monetary benefit that provides a last safety net against income loss and social exclusion. The regional development of these benefits in Spain has led to significant regulatory and budgetary differences, as well as problems of inter-territorial equity.
Despite the extensive literature that has evaluated the coverage and results of the regional minimum income schemes in Spain, no estimates of the non-take-up of these benefits have been found. This indicator, which measures the percentage of the eligible population that does not claim the benefit, should be included with the coverage rate in evaluating a public policy. This gap in the literature is due to the lack of an adequate database.
The study, carried out using Household Panel data, estimates that the non-take-up of minimum income schemes in the Common Regime Autonomous Communities in 2019 ranged from 55% to 94%, depending on the programme analysed. This percentage is higher than in other European countries. The study also analyses the protective capacity of the minimum income schemes, which exclude more than 50% of the population at risk of poverty due to their eligibility rules.
In 2020, the Minimum Vital Income was implemented throughout Spain. Among the objectives of this initiative are the homogenisation and rationalisation of minimum income's situation. However, so far it has not been able to significantly reduce the existing non-take-up.
KEYWORDS: Non-take-up, Minimum Income Schemes, Household Panel, Microsimulation, Common Regime Autonomous Communities, Poverty and social exclusion.
Expanded abstract
Objectives
The primary objective of this study is to quantify the non-take-up rates of regional minimum income schemes (MIS) in Spain in 2019. Non-take-up refers to the percentage of eligible individuals or households who do not claim the benefits they are entitled to. This research addresses a significant gap in the literature, as there are not previous studies that have measure non-take-up rates on the regional MIS. Traditionally, other research focuses on coverage rate or share of people in a situation of poverty receiving these benefits, without estimating nontake-up rates of it. The secondary objectives include evaluating the protective capacity of MIS, in terms of share of households covered by MIS if all eligible households were receiving it. Finally, it allows to provide recommendations for policy.
Introduction
Spain has traditionally faced high levels of poverty and social exclusion. The AROPE index, which measures multidimensional poverty, stood at 26% in 2022, equivalent to over 12.3 miШоп people living in poverty or social exclusion. This is well above the European average of 21.6%. In Spain, severe poverty, defined as households with incomes below 40% of the median income, affects 10.3% of the population, compared to the European average of 7.7%. The recent trend in the AROPE index has not been positive, with Spain failing to reduce poverty levels below those before the 2008 economic crisis. To address these issues, the European Union has recommended extending social protection, including MIS, to the most disadvantaged groups.
Spain has a complex variety of income policies, including categorical benefits such as pensions, maternity and disability benefits, as well as universal benefits such as emergency aid and minimum income benefits. Despite these efforts, the persistence of poverty requires the redesign of income guarantee programmes, of which MIS are a key element. This type of benefit aims to provide a minimum income to households without other sources of income and to facilitate social and/or labour market reintegration through inclusion pathways. The social economy, in particular the Third Sector of Social Action (TSAC), plays a crucial role in developing and implementing these pathways and in supporting beneficiaries.
Spain's approach to minimum income, driven by Regional governments, has led to significant disparities in the budget, coverage and activation of beneficiaries. The introduction of the Minimum Vital Income (IMV) in 2020 aimed, among other things, to standardise and rationalise minimum income benefits across Spain.
In addition, despite extensive research on regional MIS in Spain, there are no studies measuring non-take-up rates. This study fills this gap by providing the first estimates of non-take-up rates for regional MIS in 2019, the year before the IMV was introduced.
Methodology
This paper uses data from the Household Panel, which includes administrative data and comprehensive information on income, assets and household characteristics. Microsimulation techniques are used to estimate the eligible population for each regional benefit, based on both monetary and non-monetary criteria. The study compares the estimated eligible households with the actual beneficiaries to calculate non-take-up rates. Robustness checks are carried out by adjusting income and asset thresholds to account for potential measurement errors. In addition, eligible households for each programme are compared with households at risk of poverty and severe poverty to understand the capacity protection of each benefit.
Results
The results show that non-take-up rates for MIS in Spain are significantly higher, ranging from 55% to 94% depending on the region. Asturias has the lowest non-take-up rate at 55%, while regions such as Castilla-La Mancha and Ceuta have rates above 90%. This is significantly higher than non-take-up rates in other MIS in European countries, which are around 50%.
The study also highlights the insufficient coverage of MIS, with only 40-50% of poor households potentially covered by these schemes. The analysis shows also that MIS are failing to reach a significant proportion of the population living in severe poverty, with an average of only 13.86% of households covered by a scheme in 2019.
Conclusions
The high non-take-up rates indicate significant inefficiencies in the implementation of regional MIS in Spain. To improve the effectiveness of these schemes, the study recommends measuring non-take-up of MIS to identify the problem. This should be followed by simplifying administrative procedures, increasing the adequacy of benefits and improving outreach efforts. The introduction of the IMV in 2020 is a step towards homogenising and rationalising minimum income benefits across Spain. However, the IMV also faces challenges in reducing non-take-up rates, Which will require further policy adjustments.
Limitations to the Research
The study faces several limitations, mainly related to data constraints. Although the Household Panel is comprehensive, it lacks certain qualitative information such as employment status or specific social conditions (e.g. victims of violence). In addition, the simulation method used to estimate eligibility is categorical and may not capture the underlying causes of voluntary non- take-up due to minimal benefit amounts or temporary non-take-up. The study also does not look at the determinants of non-take-up, focusing instead on quantification.
Original Value
This research provides the first comprehensive estimate of non-take-up rates for each regional MIS in Spain, providing valuable insights into the shortcomings of current social protection policies. By highlighting the gap between eligible and actual beneficiaries, the study underlines the need for policy reforms to improve the coverage and effectiveness of minimum income schemes. The findings contribute to the broader discourse on social welfare and poverty reduction and offer lessons for other decentralised public benefits in Europe or in other countries.
(ProQuest: ... denotes formulae omitted.)
1. Introducción
España se ha enfrentado tradicionalmente a elevados niveles de pobreza y exclusión social. El indice AROPE, que mide la pobreza multidimensional, se situó en el 26% para el año 2022 (Canals et al., 2023) lo que se traduce en más de 12,3 millones de personas en situación de pobreza y/o exclusión social, muy por encima de la media europea (21,6%). Al focalizar en la pobreza severa, aquellos hogares con ingresos por debajo del 40% de la renta mediana, supone un 10,3% de la población, frente al 7,7% de la media europea.
Además, la evolución reciente del indicador AROPE tampoco es positiva. España no ha conseguido situarse por debajo de los niveles de pobreza multidimensional previos a la crisis de 2008, año en el que un 23,8% de la población se encontraba en esta situación. Por ello, y para reducir los niveles de pobreza en España, la Unión Europea ha pedido en distintas recomendaciones ampliar la protección social sobre los más desfavorecidos (Comisión Europea, 2006).
Para tratar de reducir los niveles de pobreza y desigualdad España cuenta con un amplio mosaico de políticas de garantía de rentas, que pueden ser categóricas, como por ejemplo las prestaciones de jubilación, maternidad o discapacidad, o bien ser generales, donde destacan las ayudas de emergencia y las rentas mínimas de inserción (Rodríguez Cabrero, 2009). Sin embargo, la persistencia de la pobreza obliga a rediseñar los programas de garantía de rentas, entre los que destacan las rentas mínimas de inserción (RMI).
Respecto a las rentas mínimas de inserción, su objetivo es doble. En primer lugar, buscan garantizar un nivel mínimo de renta para aquellos hogares que no disponen de otras fuentes de ingresos. Como segundo propósito, busca la reinserción social y/o laboral efectiva de los titulares y beneficiarios a través de itinerarios de inclusión social.
La economía social, y en particular el Tercer Sector de Acción Social (TSAC), juegan un papel fundamental en el desarrollo e implementación de itinerarios de inclusión, así como en el acompañamiento a las personas beneficiarias durante los mismos (Marbán Gallego & Rodríguez Cabrero, 2021). Por ello, el estudio de las problemáticas que afectan a las RMI y su implementación tiene un gran interés en el ámbito de la economía social.
España presenta una peculiaridad que la distingue de los países de nuestro entorno. El desarrollo de las prestaciones ha sido promovido por las Comunidades Autónomas (CCAA), cuyos gobiernos han sido los encargados de diseñar y financiar sus propios instrumentos. Este hecho ha generado distintas prestaciones, un sistema en el que existen lagunas en la cobertura de necesidades, baja adecuación y cobertura, inequidad interterritorial y limitada activación de los beneficiarios (Aguilar & Arriba, 2020; Ayala et al., 2016; Pérez Eransus & Martínez Virto, 2020). Asimismo, en el año 2020 se implementa el Ingreso Mínimo Vital (IMV), renta mínima que se establece como base en todo el territorio nacional, creando una prestación suelo que puede ser complementada por las CCAA.
A pesar de la amplia evidencia que distintas investigaciones han generado sobre los programas de RMI autonómicos (AIReF, 2019; Arriba, 1999; Ayala et al., 2021; Bergantiños et al, 2017; El Sistema Público de Servicios Sociales, 2019; Fuenmayor et al., 2020b; Noguera, 2019; Rodríguez Cabrero, 2009), no existen en España estudios que cuantifiquen el non-take- up (aquellas personas u hogares con derecho a recibir una prestación, pero que no la solicitan) y analicen sus determinantes. La cuantificación del non-take-up es común en otros países europeos (Fuchs et al., 2020). El non-take-up constituye un problema importante en las prestaciones públicas, debido al efecto negativo que genera en términos de reducción de la eficacia y eficiencia de una politica pública, así como inequidad horizontal en los individuos (Eurofound, 2015; Fuchs et al., 2020; Hernanz et al., 2004). La carencia de estudios en España se ha debido en parte, a la falta de una base de datos adecuada, limitación que se supera en gran medida con la publicación del Panel de Hogares.
El estudio y cuantificación del non-take-up en las RMI supone un avance fundamental en el análisis de políticas públicas. El non-take-up, al tener en cuenta únicamente la población elegible para recibir una prestación es un indicador que complementa a la tasa de cobertura, la cual tradicionalmente toma como referencia la población en situación de pobreza. Esto permitirá investigaciones futuras en este campo, para tratar de reducir y entender los determinantes del non-take-up. Analizar el non-take-up permite además considerar la capacidad protectora de una prestación, pues se calcula qué porcentaje de hogares elegibles que pueden llegar a ser cubiertos por la medida.
El objeto de este estudio es contribuir a la escasa literatura sobre cuantificación del nontake-up en España. Se presenta la primera estimación de non-take-up en los programas de RMI autonómicos en el año 2019, año previo a la introducción del IMV. Tomando el año 2019 como referencia, evitamos así posibles interferencias entre la nueva prestación nacional y las preexistentes de ámbito regional. Además, esta investigación presenta un método de estimación replicable a otros años y prestaciones.
En el contexto internacional España supone un caso de estudio de interés. Esto se debe a que en España el modelo de RMI se ha transformado desde un conjunto de prestaciones regionales e independientes, con resultados heterogéneos, hacia una prestación común a todo el territorio, que puede ser complementada por las CCAA, lo que ofrece lecciones de política económica e interrelación entre niveles de gobierno, y puede ayudar en el análisis de otros sistemas descentralizados de políticas públicas.
El artículo se organiza con la siguiente estructura. En primer lugar, se explican las diferencias entre non-take-up y cobertura, poniendo el foco en las ventajas y mayor precisión que ofrece el primer concepto. A continuación, en el tercer apartado, se contextualizan los programas de Rentas Mínimas de Inserción autonómicos en España, así como su evolución y resultados. Posteriormente, se comparan distintas fuentes de datos utilizadas en las estimaciones del non-take-up, mostrando las fortalezas del Panel de Hogares para este análisis. En quinto lugar, se ofrece la primera estimación de non-take-up para el conjunto de RMI regionales en el año 2019, así como su capacidad protectora, en términos de hogares en situación de pobreza y pobreza extrema cubiertos. Por último, se ofrecen las conclusiones del análisis y recomendaciones políticas.
2. Desempeño de las rentas minimas: non-take-up y cobertura
Se define non-take-up como la situación en la que una persona u hogar es elegible para recibir una prestación pública, pero finalmente no la solicita, por lo que no la recibe (van Oorschot, 1995). Se puede diferenciar entre non-take-up primario (quien no solicita siquiera la prestación) o secundario (quien ha iniciado la solicitud de la prestación, pero no finaliza el proceso) (van Oorschot, 1995).
Existen múltiples estudios que ponen el foco en los determinantes del non-take-up (Frick & Groh-Samberg, 2007; Fuchs et al., 2020; Graham, 1984; Hernanz et al., 2004; Janssens & Van Mechelen, 2022; Muñoz-Higueras et al., 2024). A grandes rasgos, la literatura destaca tres categorías de determinantes que pueden incidir y explicar el non-take-up de una prestación, estas son: el cliente, la administración y el diseño de la política (Hernanz et al., 2004; V. Oorschot, 1996). Recientemente se ha agregado un cuarto determinante, la influencia del contexto social, que los engloba y afecta a todos (Janssens & Van Mechelen, 2022). No obstante, no es objeto de este estudio analizar los determinantes del mismo, sino la cuantificación del mismo.
El non-take-up es relevante en el estudio de las políticas públicas, pues refleja deficiencias en la implementación de la prestación (van Oorschot, 1995). El non-take-up afecta tanto a la eficacia, medida en base a la reducción de la pobreza y desigualdad o la reincorporación al mercado laboral, como a la eficiencia, donde destaca la relación entre costes -por ejemplo, administrativos- y beneficios obtenidos por la prestación (Bargain et al., 2012). El non-take-up es un reto al que se enfrentan las prestaciones de garantía de ingresos con comprobación de medios (means-tested) en todos los países, tanto en Europa (más de la mitad de la población elegible no recibe la prestación a la que tiene derecho, Fuchs et al., 2020), como en otros países no europeos (Ko & Moffitt, 2024). Para prestaciones de ingresos mínimos, similares a las RMI españolas, destacan los estudios en Finlandia, donde el non-take-up se sitúa entre el 40-50% (Bargain et al., 2012), Austria, con niveles entre 39-51% o Bélgica, situado por encima del 57% (Fuchs etal., 2020).
A pesar de la relevancia que tiene en los países de nuestro entorno (Bargain et al., 2012; Dewanckel et al, 2022; Eurofound, 2015; Janssens & Van Mechelen, 2022; Muñoz-Higueras et al., 2024; Kurita et al, 2022; Reijnders et al, 2018) el non-take-up apenas ha sido estudiado en España (Rodríguez-Cabrero et al., 2015). Destacan únicamente el estudio de Matsaganis et al. (2010) para el complemento de mínimos de las pensiones contributivas, Lain & Julia (2022) en el proyecto B-Mincome del Ayuntamiento de Barcelona, Muñoz-Higueras et al. (2023) para las prestaciones autonómicas de RMI y AIReF (2022; 2023; 2024) en el Ingreso Mínimo Vital.
Dada la falta de investigaciones acerca de non-take-up, otros estudios e informes en España tradicionalmente han usado la cobertura para medir la eficacia de una prestación. Este concepto es menos restrictivo que el non-take-up y existen distintas definiciones.
Tanto la cobertura como el non-take-up se calculan usando un cociente. Para el primer caso, siguiendo a Ayala € Bárcena-Martín (2018) la cobertura alcanzada por una prestación de ingresos mínimos (С) es la división entre el total de beneficiarios (В) y la población objetivo (P.O.).
...
No hay discrepancias en el uso del numerador, el conjunto de investigaciones tiene en cuenta los actuales beneficiarios de la prestación, pero existen diferencias acerca de qué se considera población objetivo.
A modo de ilustración, se muestran las principales ratios de distintos autores:
* Ayala etal. (2016) о La Asociación Estatal de Directores y Gerentes de Servicios Sociales (varios años) utilizan en el cálculo de la cobertura a la población beneficiaria dividida por el total de personas bajo el umbral de pobreza.
* Ayala & Bárcena-Martín (2018) calculan la cobertura como el cociente entre el total de receptores de la prestación y el conjunto de potenciales solicitantes, definidos en términos de un nivel de renta o posición en la distribución de la renta.
* Hernández etal. (2022), muestran que la cobertura es la división entre los actuales perceptores de una RMI y los potenciales beneficiarios, definidos de acuerdo con niveles de renta por hogar debajo del umbral de pobreza severa, nacional y regional, y características del hogar.
* Los Informes de Rentas Mínimas de Inserción del Ministerio muestran una cobertura aún menos restrictiva, pues consideran el total de perceptores por cada 1.000habitantes.
Las ratios presentadas divergen entre sí en lo que se considera "población objetivo", lo que genera discrepancias y distintos resultados dependiendo del umbral de renta considerado o las restricciones impuestas a la población objetivo. El non-take-up, sin embargo, utiliza como denominador los hogares elegibles, los cuales no están sujetos a la discrecionalidad del investigador, por lo que el resultado es invariable. Para que un hogar se considere elegible, ha de cumplir una serie de condiciones determinadas normativamente por la prestación.
En esta investigación se defiende la necesidad de complementar la idea y cálculos de la cobertura usando también el non-take-up como medida de análisis del desempeño de las rentas mínimas de inserción.
Por lo tanto, el reto en esta investigación consiste en estimar de la manera más precisa posible, la población elegible para recibir cada una de las RMI en los territorios de Régimen Común en España. Este estudio presenta por primera vez en España la estimación de hogares elegibles para recibir una RMI en el año 2019, atendiendo a las diferencias normativas entre CCAA.
3. Programas de Rentas Mínimas de Inserción autonómicos en España
En España, el modelo de garantía de ingresos está formado por un conjunto de mecanismos y políticas de protección social categóricas y altamente diferenciadas (Rodríguez Cabrero 2009), cuyo resultado ha sido una limitada universalización combinada con una baja intensidad protectora (Ayala et al., 2016).
Sin embargo, no existe una única definición para este modelo, pues distintos autores e instituciones incluyen (Ayala et al., 2016; Rodríguez Cabrero, 2009) o dejan fuera (AIReF, 2019) el sistema contributivo. Este hecho es fundamental, pues las prestaciones contributivas son el principal reductor de la desigualdad y la pobreza en España (Fuenmayor et al, 20204).
El sistema no contributivo, que nace en la década de 1980, se ha desarrollado en torno al posicionamiento frente al mercado laboral del solicitante, donde existen tres grandes grupos de prestaciones (Rodríguez Cabrero, 2009; Fuenmayor et al., 2020b):
* Personas mayores: la Ley de Pensiones no Contributivas de 1991 crea un mínimo asistencial, donde destacan las pensiones no contributivas de jubilación.
* Desempleados o incapacidad para trabajar: destaca la protección asistencial por desempleo de 1985 y prestaciones sociales para personas con discapacidad de 1982 (pensiones no contributivas de invalidez e inserción laboral de personas con discapacidad).
* Rentas Mínimas de Inserción: red de último recurso dirigida a paliar la falta de ingresos, pero condicionadas a la activación e inserción sociolaboral.
3.1. Desarrollo y evolución de los programas de Renta Mínima de Inserción
Las RMI se generan con un doble objetivo, garantizar un nivel mínimo de renta a quien no dispone de otra fuente de ingresos y fomentar la inserción sociolaboral de los beneficiarios (Noguera, 2019).
En España, la apuesta estatal por el empleo, frente a programas de garantía de rentas y reinserción laboral, generó un incentivo a que las CCAA implementasen sus propias políticas, de acuerdo con sus niveles de pobreza, situaciones de exclusión y disponibilidad presupuestaria (Aguilar et al, 1995). Este grupo de políticas se desarrolla a partir de 1989, cuando el País Vasco crea la primera RMI (Ingreso Mínimo Familiar) de España, marcando el inicio de un aumento significativo de la inversión autonómica en la lucha contra la pobreza y la exclusión social. En la década de 1990, a raíz de la Carta Social Europea del año 1996, surge en España una europeización cognitiva de las políticas sociales (Moreno & Pascual, 2007), que potencia el desarrollo de las RMI. En la segunda mitad de la década de los noventa, todas las CCAA disponían de su propia prestación.
El desarrollo regional de las prestaciones ha creado un panorama de RMI en el que convivían prestaciones con distintos requisitos, cuantías y derechos (Arriba, 1999; Muñoz-Higueras etal, 2023), situación que ha generado resultados desiguales entre CCAA (Ayala et al, 2021).
Sin embargo, las RMI han aumentado su importancia dentro del Estado de Bienestar gracias al aumento de las personas beneficiarias. A modo de ilustración, en 2019, en toda España 297.183 hogares eran beneficiarios de una RMI, lo que equivale a 697.124 personas. Si comparamos con el año 2002, el total de beneficiarios se ha incrementado en un 350%. Más notable es el aumento en el gasto ejecutado, cuyo punto de partida era de 251 millones de euros y se ha incrementado hasta alcanzar un gasto superior a los 1.600 millones de euros en el año 2019, con un gasto medio por titular de la prestación de 5.779€ anuales.
En la Tabla 1 se muestran las diferencias normativas entre territorios en los criterios de acceso, tanto monetarios como no monetarios. Esta refleja la disparidad en los criterios de acceso existentes en los distintos programas de RMI autonómicos. Como no ha existido en España un proceso de coordinación entre territorios, los resultados han evolucionado en sentido claramente divergentes (Hernández et al, 2022). Por ello, y debido a las diferencias en las prestaciones, grado de cobertura, y niveles de protección que han ofrecido las RMI autonómicas, se han generado en España problemas de equidad interterritorial y deficiencias estructurales (Ayala et al., 2022). Con el objetivo, entre otros, de superar estas desigualdades, se desarrolló en España una renta mínima común para el conjunto del Estado que actuase como suelo en todo el territorio nacional, y pudiera ser complementada por las RMI de las CCAA. Así, el IMV se implementa el 29 de mayo de 2020, como un derecho subjetivo, por lo que no depende de la existencia de disponibilidad presupuestaria.
El IMV aspiraba a cubrir 830.000 hogares, y 2,3 millones de personas, con un coste estimado de 3.000 millones de euros anuales (AIReF, 2022). Sin embargo, esta cifra ha aumentado al reestimar los potenciales beneficiarios, incrementarse las cuantías o modificar los requisitos de acceso. AIReF (2024) estima que el alcance potencial del IMV son 951.702 hogares y un gasto de 5.153 millones de euros anuales.
En comparación con los programas de RMI autonómicos, el IMV supone un avance respecto a la generación de un derecho subjetivo, al incremento de las cuantías y a la duración de la prestación (Muñoz-Higueras et al, 2023). No obstante, también se ve afectado por problemas de non-take-up (AIReF, 2024).
3.2. Adecuación de la prestación en las distintas Comunidades Autónomas
A pesar de la variabilidad autonómica entre programas de rentas mínimas, todos ellos tienen como principales objetivos la reinserción laboral y la reducción de la pobreza. En ambos casos, las CCAA se han alejado mucho de su cumplimiento. Ayala et al. (2016), muestran que apenas un 20% de los titulares han tenido una inserción laboral exitosa. Respecto al objetivo de reducir la pobreza, otras investigaciones destacan la divergencia entre prestaciones y falta de adecuación general del conjunto de RMI autonómicas (Arriba & Ayala, 2013; Bergantiños etal, 2017).
Cuando se hace referencia a la adecuación de una determinada prestación, en concreto una RMI, puede constatarse que no existe una única interpretación de este concepto. En Ayala et al. (2022) se muestra que existen dos grandes grupos de interpretaciones. Por un lado, se distinguen aquellas definiciones que entienden la adecuación de manera comparativa, en la que el crecimiento de la cuantía de las prestaciones no debe desviarse de la tasa de crecimiento económico (Iacono, 2017). Una visión más sencilla y estandarizada, en la que se mide la adecuación de acuerdo con umbrales relativos de pobreza monetaria (Figari et al., 2013).
En esta investigación se usa una adaptación de la definición más estándar, por la cual se define la adecuación de una RMI como la relación entre la cuantía de la prestación y el umbral de pobreza ajustado según el tamaño y las características del hogar (Marchal et al, 2016). Para ello se utiliza la escala OCDE modificada y se realiza la comparación respecto a un umbral de renta mediana nacional y regional.
El Gráfico 1 ofrece información acerca de la adecuación de las prestaciones de RMI regionales en el año 2019, teniendo en cuenta la cuantía de la prestación, comparada con el umbral nacional y regional de renta mediana. La comparativa se realiza teniendo en cuenta un hogar unipersonal.
El Grâfico 1 ofrece varios resultados a destacar. En primer lugar, se observa la divergencia en los niveles de renta entre los territorios. Frente a un umbral de pobreza por unidad de consumo nacional situado en 9.626€ en 2019 (INE, 2023), los umbrales regionales, calculados con el Panel de Hogares, muestran territorios mucho mas pobres que otros. La renta mediana en el Pais Vasco y Navarra es muy superior a la renta mediana de Extremadura, Andalucia o Melilla. Рог otro lado, Castilla y León, Galicia о la Rioja se sitúan en torno a la media nacional.
En segundo lugar, la falta de adecuación de las RMI en España impide superar situaciones de pobreza en todos los territorios, pues ninguna prestación llega a cubrir este umbral. La barra gris claro muestra la cuantía anual máxima de cada prestación para una persona y esta siempre se sitúa por debajo del umbral de pobreza nacional (en gris oscuro) y regional (en negro).
No obstante, la intensidad de estos resultados cambia si se toma en cuenta el umbral de pobreza regional. Como ha sido comentado, el desarrollo regional de los programas de RMI ha creado prestaciones diferentes en cada territorio, sujetas a la discrecionalidad política y disponibilidad presupuestaria. Por ello, al considerar el umbral de renta regional, la adecuación en regiones como Extremadura, la Comunidad Valenciana o Castilla-La Mancha es superior a la de otros territorios. Estas diferencias se pueden explicar por la propia construcción normativa de la política, las cuantías de las RMI en España se establecen como un porcentaje respecto al Indicador Público de Renta de Efectos Múltiples (IPREM), al Salario Mínimo Interprofesional (SMI) o pueden ser discrecionales. Aquellas ligadas al IPREM, donde destacan Andalucía, Cantabria, Castilla y León, Galicia, Murcia o La Rioja, no conseguirán, debido a esta restricción normativa, evitar situaciones de pobreza en la población beneficiaria. La adecuación de la prestación es fundamental para explicar el acceso de los hogares, pues a mayor cuantía de la prestación, mayor número de hogares elegibles.
La Tabla 2 ofrece información acerca de la adecuación de las prestaciones, medida en porcentaje respecto al umbral nacional y regional de renta mediana. Así como los resultados a medida que se incrementa el tamaño de la unidad de convivencia, teniendo como referencia la escala OCDE modificada para el cálculo de la unidad de consumo.
Como ha sido comentando, la falta de adecuación de las RMI impide evitar situaciones de pobreza en los beneficiarios, ninguna prestación alcanza el 100% de adecuación, que equivaldría al umbral de pobreza.
En este sentido, la adecuación del conjunto de prestaciones en relación con el umbral nacional de renta mediana se sitúa en el 60%. El País Vasco, Navarra, Cataluña y la Comunidad Valenciana destacan como los territorios más generosos. La adecuación, en media, se mantiene al considerar un umbral regional de renta, pero los resultados entre CCAA divergen significativamente. Castilla-La Mancha, Extremadura y la Comunidad Valenciana se encuentra por encima del 75% de adecuación para los hogares unipersonales, e incluso el 85% para esta última, que se posiciona como aquella con la cuantía de prestación más generosa. Por otro lado, la adecuación en Madrid, Andalucía o Murcia se sitúa en el 50%, mientras que en Ceuta cae por debajo del 40%.
Es importante destacar como se reduce la adecuación de las prestaciones a medida que aumenta el tamaño de la unidad de convivencia, lo que se observa al comparar las dos últimas columnas. La adecuación media es del 58% para hogares monoparentales con un menor y del 43.4% cuando existen dos adulos y dos niños. En las familias monoparentales, únicamente en Cataluña y Navarra aumenta la adecuación de la prestación. Sin embargo, en los hogares de mayor tamaño, todas las CCAA reducen su nivel de adecuación.
Por último, habría que destacar un aspecto importante. Las escalas de equivalencia implicitas a las RMI otorgan un incremento de la cuantía menor por miembro adicional que la escala OCDE modificada. Muñoz-Higueras & Granell (2020) evidencian que, a medida que se incrementa el tamaño del hogar, las probabilidades de obtener una resolución positiva en la prestación disminuyen. Este hecho se puede explicar debido a la caída de la adecuación de las RMI cuando aumenta el tamaño de la unidad de convivencia. Únicamente en casos específicos, por ejemplo, Cataluña o Navarra, que presentan complementos para familias monoparentales, se rompe esta dinámica. Para el conjunto de prestaciones, incrementos en el tamaño del hogar suponen una reducción de la adecuación.
En este sentido, el IMV tampoco logra evitar situaciones de pobreza en las personas beneficiarias de la prestación. La adecuación del IMV era apenas del 58% en el año 2020. A pesar del incremento importante en términos porcentuales que ha experimentado el IMV en el año 2023, alcanzando los 535,37€ para una persona o 734,99€ para una familia monoparental con un menor. La adecuación continúa siendo inferior aún al 68% para un hogar unipersonal o monoparental.
4. Fuentes de datos y metodologia
Este artículo presenta, entre sus novedades fundamentales, el uso del Panel de Hogares y técnicas de microsimulación para determinar los hogares elegibles para recibir cada una de las prestaciones regionales de renta mínima.
41. Fuentes de datos
A la hora de cuantificar el non-take-up de una prestación, la fuente de datos utilizada puede suponer un primer obstáculo. Para estimar el non-take-up en una prestación de ingresos mínimos, es necesaria información acerca de variables monetarias: la renta y patrimonio del hogar. Respecto a ambos, los registros administrativos son más veraces que los datos obtenidos mediante una encuesta. Pero también es necesaria información no monetaria: edad de los miembros de la unidad de convivencia, tiempo de residencia en el país o la Comunidad Autónoma, incompatibilidades con otras prestaciones o rendimientos del trabajo. El conjunto de esta información no lo poseía ninguna otra fuente de datos en España.
Hasta la publicación del Panel de Hogares, la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV) ha sido la única fuente de datos representativa a nivel nacional, que poseía información de renta, patrimonio y características de los hogares. Sin embargo, esta presenta, al ser una encuesta de ámbito general, una serie de limitaciones (Bruckmeier et al, 2021; Goedemé & Janssens, 2020):
* No esta específicamente diseñada para el estudio del non-take-up. Presenta una falta de información en algunas variables necesarias en la simulación, lo que impide tener en cuenta todas las condiciones de acceso de un hogar.
* Debido al reducido tamaño muestral (13.000 hogares y 35.000 personas), no se considera representativa a nivel regional. Esta limitación es especialmente importante en las CCAA menos pobladas y/o para cuantificar prestaciones que alcanzan a una pequeña parte de la población.
* Infra cobertura en el cuestionario. Unidades de muestreo muy específicas que pueden no estar representadas en la encuesta (ej. Personas sin hogar o residentes en centros de cuidados).
* Falta de desagregación en la cuantificación de rentas y patrimonio de los encuestados. Este hecho cobra especial relevancia, pues al computar la renta y patrimonio valorable de la unidad de convivencia, puede generar como elegibles hogares que en la realidad no lo son (Matsaganis et al., 2010).
* Error enlaidentificación de la prestación. Debido al desconocimiento o confusión acerca de qué se recibe. Este hecho es fundamental si es el investigador necesita conocer qué unidades de convivencia son beneficiarias (Frick & Groh-Samberg, 2007).
* Desajuste entre las rentas evaluadas por la administración al conceder una prestación y la recepción de la prestación.
Sin embargo, el Panel de Hogares, permite la mejora en las limitaciones mencionadas. Se trata de una base de datos desarrollada por el Instituto de Estudios Fiscales (IEF), en colaboración con el Instituto Nacional de Estadística (INE) y la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT), publicado por primera vez en el año 2022. El Panel de Hogares amplía la información que figuraba en otras bases administrativas, como el Panel de Declarantes del IRPF, ya que incluye registros sobre el patrimonio y muestra la información para todos los miembros del hogar y no solo para los contribuyentes del IRPF.
El Panel de Hogares dispone de información del INE (características de la población y hogares) y de la AEAT (renta, patrimonio, impuestos, prestaciones monetarias recibidas...) y está disponible para los años 2016-2021, por lo que presenta datos de panel y longitudinales. El Panel de Hogares dispone de más de 800 variables de renta, provenientes de la declaración de IRPF y el modelo 190 de retenciones; 11 variables de patrimonio, con información del Catastro y del Impuesto de Patrimonio. Así como información personal del hogar y de todos sus miembros, por ejemplo, edad, estado civil o residencia, a nivel de municipio. Ofrece también información invariable en el tiempo (sexo, año y lugar de nacimiento).
Asimismo, a través del Panel de Hogares se puede obtener información de los hogares que reciben el IMV y/o una prestación autonómica o local de renta minima', lo que posibilita nuevas líneas de investigación en el futuro, como el estudio de los determinantes del non-take-up en las prestaciones.
Para elaborar esta fuente de datos ha sido realizada una estratificación según CCAA, tipo de hogar y tramos de renta. Dispone de 950.000 hogares y 2,7 millones de personas para el año 2019 (5,5% y 6,1% de los hogares y personas del Territorio de Régimen Fiscal Común). Por lo que, al contrario que la ECV, el Panel es representativo también a nivel de CCAA, incluso para aquellas CCAA poco pobladas o grupos específicos de la población.
Las principales ventajas que presenta el Panel de Hogares frente a la ECV son:
* Elevado tamaño muestral, y, por tanto, representatividad por CCAA.
* - Cobertura de toda la población, tanto de declarantes de IRPF como de no declarantes y también de su unidad de convivencia.
* Como registro administrativo no presenta errores en la cuantificación de la renta y patrimonio personal. Se pueden identificar prestaciones incompatibles y rentas exentas. La información acerca del patrimonio personal es más veraz".
* No presenta errores al identificar qué prestación está recibiendo una unidad de convivencia.
* Informacion acerca de la residencia efectiva y antigüedad del hogar.
Por todo ello, el Panel de Hogares nos permite simular de manera más precisa la elegibilidad de los hogares en las Comunidades de Régimen Común y Ciudades Autónomas.
Asimismo, para conocer el conjunto de hogares beneficiarios de cada programa de renta mínima regional, se utiliza como fuente de datos la información disponible en cada organismo autonómico competente y/o el Informe de Rentas Mínimas de Inserción del Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 20303 del año 2019, cuando esta no estuviese disponible.
4.3. Metodología
Al cuantificar el non-take-up existen diversas fórmulas, en este artículo se calcula el non-takeup primario a través de la inversa del take-up (personas a las que está llegando la prestación), que sigue la siguiente expresión:
...
Siguiendo esta formula, es necesario obtener en primer lugar informacion del total de hogares beneficiaros de una prestacion en cada region. Esta se encuentra disponible en la información de cada programa específico ofrecida por el Servicio competente en cada CCAA y en los Informes de Rentas Mínimas de Inserción del Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 2030. En segundo lugar, y como principal aportación derivada del presente trabajo, se debe estimar los hogares elegibles para recibir cada una de las políticas de renta mínima autonómicas.
4.31. Estimación del non-take-up
Para considerar elegible un hogar, se tienen en cuenta el conjunto de reglas de cada RMI. Dado que en esta investigación se calcula el non-take-up para las Comunidades de Régimen de Común y las Ciudades Autónomas, tenemos en cuenta requisitos propios de cada programa. La aportación de este trabajo consiste en que se determinan los hogares elegibles a partir de microdatos, aplicando técnicas de microsimulación.
Como ha sido comentado, las RMI se dirigen a los hogares en situación de pobreza y/o exclusión social. Por ello, para que un hogar se considere elegible para recibir una prestación ha de cumplir los criterios de acceso al programa determinados por la legislación, los cuales son monetarios y no monetarios.
Respecto a las condiciones monetarias, la renta valorable de la unidad de convivencia debe ser inferior a la cuantía anual máxima de la prestación a la que tiene derecho según el tamaño y las características del hogar·. El patrimonio del hogar ha de ser inferior a un múltiplo de la cuantía anual máxima, o a un límite determinado por la normativa.
Las condiciones no monetarias han supuesto el principal reto al estimar la población elegible. Es necesario conocer la edad de los miembros del hogar, su residencia efectiva en un territorio, la antigüedad en la formación del hogar, incompatibilidades con otras prestaciones o rendimientos del trabajo, si el solicitante es demandante de empleo, situaciones de orfandad etc.
Utilizando las variables del Panel de Hogares, la renta valorable supone restar a la renta bruta disponible (variable RBD), aquellas fuentes de renta que se consideren exentas, entre las que destacan las prestaciones de dependencia (variable M622), prestaciones familiares (variable M623), becas exentas (variable M624) u otras prestaciones exentas (variable M625). Para el patrimonio, no se tiene en cuenta el valor de la vivienda habitual® (variable IR112111a).
Una vez ha sido calculada la renta valorable de cada miembro, esta se agrega para obtener el total de la unidad de convivencia, que ha de ser menor a la cuantía anual a la que legalmente tenga derecho según el tamaño de esta.
Respecto a las condiciones no monetarias, como ha sido comentado en la Tabla 1, cada prestación a nivel regional presenta un desarrollo normativo distinto, lo que ha generado una diversidad de esquemas y condiciones de acceso.
La edad es la primera condición que se tiene en cuenta para ser titular de una RMI y es la condición no monetaria más restrictiva. Por norma general, la edad de los titulares ha de ser superior a 25 años (Andalucía, Asturias, Canarias о Murcia), aunque en algunos territorios es de 23 (Cantabria, Cataluña o La Rioja) e incluso 18 años (Aragón). La edad máxima suele fijarse en 65 años. Sin embargo, de nuevo, algunas regiones (Asturias, Baleares, Castilla-La Mancha, Castilla y León, Cataluña, Extremadura, Galicia o La Rioja) no presentan límites a la edad. Existen excepciones que salvan este requisito. Por ejemplo, si hay menores dependientes en el hogar, se elimina el requisito a la edad mínima o máxima. El Panel de Hogares dispone de información acerca del año de nacimiento de todos los miembros de la unidad de convivencia (variable ANNAC), con lo que es posible calcular la edad de los mismos.
Otra condición, que no podía ser simulada con otras fuentes de datos, es el criterio mínimo de residencia en el país y/o la CCAA, que ha de ser generalmente de entre 6 y 24 meses anterior a la solicitud (destaca el caso de Melilla que exige 5 años de residencia). No son comunes los acuerdos de reciprocidad entre regiones, por lo que haber recibido una RMI en una CCAA no genera derecho a recibir la prestación si hay movilidad hacia otra. El Panel de Hogares presenta información longitudinal, por lo que conocemos la situación del mismo hogar desde 2016, y se puede simular este requisito.
De la misma manera, gracias a los datos longitudinales, simulamos el periodo mínimo de convivencia de un hogar previo a solicitar la prestación. Las prestaciones de ingresos mínimos exigen, por norma general, al menos un año de convivencia previo a la solicitud. Sin embargo, este requisito no existe en todas las regiones.
Por último, dado el carácter subsidiario y de último recurso de las RMI, estas presentan incompatibilidades con la obtención de algunas rentas. Destacan aquellas que provienen del trabajo (variable M1) о actividades económicas (variable M4), pensiones de jubilación contributivas (variable R12111), rentas de emancipación (variable M611) o prestaciones por desempleo (variable M13).
Sin embargo, dado que el Panel no ha sido específicamente diseñado para cuantificar el non-take-up, nos enfrentamos a problemas de falta de información, generalmente de carácter cualitativo. Por ejemplo, si el solicitante se encuentra inscrito como demandante de empleo, en situación de orfandad o es víctima de violencia de género. Esta información puede ser importante, dado que las RMI presentan una vía de urgencia, que elimina la necesidad de cumplir algunos requisitos, principalmente residencia en el territorio y antiguedad del hogar, si la persona solicitante se encuentra en una situación sobrevenida (estatus de refugiado, violencia de género u orfandad). Esta limitación en la información disponible no puede salvarse.
5. Resultados: non-take-up en los programas de Rentas Mínimas de Inserción autonómicos
En este apartado se muestran los resultados principales de la estimación del non-take-up en las RMI regionales para el año 2019. Además, se ofrece una valoración acerca de la capacidad protectora de las prestaciones ante la cobertura de situaciones de pobreza.
5.1 Non-take-up en los programas de Rentas Mínimas de Inserción autonómicos
Tras simular los requisitos de acceso que ha de cumplir un hogar, adaptado a la normativa de cada una de las regiones incluidas en el Panel de Hogares, se obtiene la población elegible. Este resultado agregado se puede comparar con el total de hogares beneficiarios reales de estas prestaciones, información obtenida del Servicio competente en cada CCAA o de los Informes de Rentas Mínimas de Inserción del Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 2030, cuando esta no estuviera disponible. Los resultados se recogen en la Tabla 3.
En media, el non-take-up se sitúa muy cercano al 85%, con diferencias importantes entre CCAA y a un nivel muy superior alos países de nuestro entorno, donde se estima alrededor del 50% (Fuchs et al, 2020).
Destaca el caso de Asturias, pues es la que presenta el nivel más bajo de non-take-up. Aun así, más de la mitad de la población elegible no recibe la prestación. En el otro extremo, Andalucía, Castilla-La Mancha y Ceuta se encuentran con porcentajes de non-take-up superiores al 92%. En estos territorios la prestación alcanza a muy pocos beneficiarios, a pesar de ser territorios con niveles de pobreza por encima de la media nacional.
Aligual que en otros estudios (Frick & Groh-Samberg, 2007; Fuchs et al., 2020), realizamos un análisis de robustez para las estimaciones de non-take-up. Es necesario llevar a cabo este análisis, pues el cálculo de la elegibilidad mediante el método de simulación es excesivamente categórico; el resultado muestra únicamente si eres elegible o no eres elegible. Además, existe evidencia que muestra la existencia de un non-take-up friccional, entendido como la no solicitud voluntaria de la prestación por encontrarse con un nivel de renta cercano al umbral de la prestación. Debido a ello, el incentivo monetario para la solicitud es mínimo (AIReF, 2023; Goedemé € Janssens, 2020). Tras los controles de robustez, podemos eliminar a aquellos que recibirían una cuantía muy pequeña de la prestación, y por ende no están dispuestos a solicitarla.
Por ello, siguiendo a Fuchs et al. (2020), en este trabajo se incrementan y disminuyen los ingresos y el patrimonio computables de cada hogar en un 10%, lo que reduce о aumenta los hogares elegibles para recibir la prestación, es decir, el denominador de la división para el cálculo del non-take-up. De esta manera se puede ofrecer un intervalo de confianza del nontake-up, resultado que se considera más robusto.
En aquellos territorios donde el non-take-up es muy elevado (cercano al 100%), el hecho de incrementar o disminuir el denominador no influye prácticamente sobre el resultado final, pues porcentualmente el resultado será cercano a uno. El efecto sería más visible con un incremento del numerador (hogares beneficiarios).
A pesar de estos resultados, tan variables entre CCAA, no es correcto comparar el nivel de non-take-up entre territorios. Pues las prestaciones van dirigidas a poblaciones diferentes, establecido en sus correspondientes normativas. El non-take-up de cada prestación ha de ser analizado de manera individual.
5.2. Capacidad protectora de las Rentas Mínimas de Inserción autonómicas
Para ofrecer robustez a la estimación del non-take-up, se comparan los hogares que estimamos elegibles con el total de hogares en situación de pobreza (60% de la renta mediana) y pobreza severa (40% de la renta mediana) en cada CCAA, teniendo en cuenta el umbral de renta mediana regional de cada territorio. La Tabla 4 presenta un nuevo concepto a tener en cuenta en las investigaciones sobre las RMI: la capacidad protectora de la prestación, es decir, a qué porcentaje de hogares en situación de pobreza podría llegar a cubrir una política pública si llegase a todos aquellos que tienen derecho a recibirla (100% de take-up).
Encontramos diferencias muy importantes respecto a la capacidad protectora de cada RMI. El porcentaje de hogares en situación de pobreza con derecho a recibir una RMI varía desde casi el 70% de la población en riesgo de pobreza en Extremadura, frente al 22% de Madrid o el 28% de Cataluña. Estas diferencias se deben, entre otros factores, a la adecuación de la prestación, donde Extremadura cubre el 83% del gap de pobreza de su umbral regional. En el caso de Madrid, la reducida cuantía (400€ para una persona), muy por debajo de su umbral regional de renta, es el principal factor explicativo de la baja capacidad protectora de su prestación. Sin embargo, en Cataluña, la adecuación de la prestación se encuentra en el 70% para una persona, pero el límite de patrimonio para la unidad de convivencia es únicamente la cuantía anual máxima de la prestación, lo que expulsa a muchos posibles hogares en situación de pobreza.
Para el caso de la Comunidad Valenciana, que es aquella con una adecuación más elevada, la baja capacidad protectora, situada en un 42%, se explica debido a los límites de edad, que únicamente permiten a las personas entre 25 y 65 años solicitar la prestación y al requerimiento de 24 meses de antiguedad de la unidad de convivencia previo a la solicitud de la RMI.
Es necesario remarcar la baja capacidad protectora, pues en general, únicamente entre el 40% y el 50% de los hogares en situación de pobreza podrían beneficiarse de la RMI de su territorio.
En la última columna, se ofrece el resultado tradicional de cobertura, el cual sería el porcentaje de hogares recibiendo una RMI frente al total de hogares en situación de pobreza. Este resultado, como era de esperar, difiere del porcentaje de non-take-up, y por ello debe ser complementado por este al analizar el funcionamiento de la prestación. Sin embargo, en aquellas CCAA y Ciudades Autónomas donde la cobertura es mayor, el non-take-up es menor, aunque no se trate de una relación lineal.
No obstante, en muchos casos, la legislación de las políticas de ingresos mínimos busca abordar situaciones de pobreza severa. Por ello, se presenta también este indicador en el análisis. Para el conjunto de prestaciones, el 70% de los hogares podrían llegar a estar cubiertos. Este hecho es fundamental, pues muestra que las RMI no alcanzan en muchos casos a los hogares en situaciones de extrema necesidad, con diferencias muy importantes entre territorios.
En este caso, destaca Extremadura en primer lugar, por tener un porcentaje superior al 100%, este resultado indica que todos los hogares en situación de pobreza severa en Extremadura pueden beneficiarse de la prestación e incluso hogares que no se encuentran en pobreza severa. En el extremo opuesto se encuentran Cataluña y Madrid, donde menos del 46% de los hogares en pobreza severa podrían recibir la prestación.
Respecto a los hogares en situación de pobreza severa recibiendo una prestación de ingresos mínimos destaca de nuevo Asturias, donde el 40% de los mismos están cubiertos. En el caso contrario, Ceuta, Andalucía o Castilla-La Mancha apenas alcanza al 5%. La media del sistema se encuentra en el 13,86%.
6. Conclusiones y recomendaciones
Esta investigación ofrece la primera estimación de non-take-up para los programas de Rentas Mínimas de Inserción autonómicos, y ofrece un resultado ciertamente llamativo. El non-takeup se sitúa entre el 55 y el 94% en el año 2019, dependiendo de la CCAA analizada. Estos porcentajes son muy superiores a los paises de nuestro entorno, donde en media, se sitúa en el 50%. Únicamente el Salario Social Básico de Asturias, con un 55% de non-take-up, se aproxima a los niveles europeos.
Asimismo, existe la necesidad de usar el non-take-up al realizar análisis de políticas públicas. Este nuevo concepto complementa a la idea tradicional de cobertura que ha sido utilizada en España. Defendemos, no obstante, el uso del non-take-up, debido a que se aproxima de manera más veraz a la eficacia de una prestación y dado que únicamente tiene en cuenta los hogares elegibles para recibir una política, no está sujeto a la discrecionalidad del investigador.
Para el análisis y estimación de non-take-up, consideramos el Panel de Hogares, una base de datos más completa que la Encuesta de Condiciones de Vida, al presentar ventajas en la cuantificación e identificación de la renta y patrimonio de los hogares, además de tener un tamaño muestral muy superior y registros longitudinales, lo que permite seguir en el tiempo cada uno de los hogares para analizar la composición y residencia en el territorio. Con el Panel de Hogares es posible simular de manera más precisa las condiciones de acceso de las prestaciones de ingresos mínimos en España.
El conjunto de RMI regionales presentaron problemas desde su impulso por parte de los gobiernos autonómicos, pues el desarrollo regional ha creado un mosaico de prestaciones con resultados completamente heterogéneos, en el que conviven RMI de última generación, similares a la de otros países europeos, frente a prestaciones mucho más básicas. En última instancia, el conjunto de programas de RMI regionales pone de manifiesto una vez más el problema de desigualdad interterritorial en España.
Además, las RMI no han sido diseñadas para eliminar situaciones de pobreza en la población beneficiaria. Las RMI presentan una falta de adecuación muy pronunciada en algunos territorios. Únicamente la Comunidad Valenciana, Extremadura, Castilla-La Mancha o Cataluña presentan porcentajes de adecuación por encima del 70% del umbral de pobreza regional. Gran parte de las prestaciones están ligadas al IPREM, cuya cuantía máxima no es capaz de evitar situaciones de pobreza, pero sí de pobreza severa.
Asimismo, los modelos de RMI no pueden cubrir ni efectivamente cubren a los hogares en situación de extrema necesidad. Apenas el 40% de los mismos podría llegar a estar cubierto, aunque el take-up de las prestaciones ascendiera al 100%. La realidad muestra que apenas un 13% de los hogares en esta situación han sido beneficiarios de una RMI en el año 2019.
En cualquier caso, una cuantía elevada en una prestación no garantiza resultados positivos en términos de take-up. Muñoz-Higueras et al. (2023) muestran que es necesario una combinación de elementos normativos de la prestación para mejorar la cobertura y el take-up de una política. El caso más destacado es Castilla-La Mancha, que presenta una adecuación del 77% sobre su umbral de pobreza regional, pero debido a otros factores, donde destacan una limitada duración de la prestación, un proceso administrativo complejo o limitada dotación presupuestaria, el non-take-up se encuentra en el 94%.
Ligado a una baja adecuación de las cuantías, las RMI presentan además condiciones no monetarias excesivamente estrictas en términos de residencia, antigüedad de la unidad de convivencia o incompatibilidades con el mercado laboral u otras prestaciones. Estos requisitos expulsan de la prestación a más del 50% de la población en riesgo de pobreza en las Comunidades y Ciudades Autónomas de Régimen Común. Destacan el caso de Madrid, donde debido a una cuantía básica de 400€, apenas el 22% de la población en riesgo de pobreza puede ser elegible para recibir la prestación. En Cataluña ocurre algo similar, pero debido a un límite de patrimonio igual a la cuantía anual máxima, se impide que más de 70% de la población en riesgo de pobreza pueda llegar a optar a la prestación.
Los programas de RMI en España han sufrido una transformación fundamental en el año 2020. Con la implementación del IMV se crea una renta mínima a nivel nacional, que puede ser complementada por los gobiernos autonómicos. Con el IMV se espera la reducción de la inequidad interterritorial generada. Además, presta especial relevancia a la falta de protección que sufren aquellos hogares en riesgo de pobreza y/o exclusión social. De hecho, la existencia de la IMV debería ser un acicate para que los gobiernos autonómicos redefinan la estrategia y objetivos de sus RMI. El IMV ha liberado recursos que cada autonomía puede dedicar a complementar sus cuantías, o a resolver problemas de otros colectivos, como el caso de los trabajadores en situación de pobreza, los pensionistas o las familias con hijos.
Los objetivos del IMV han sido muy ambiciosos desde su implantación, aunque ha sufrido distintas modificaciones con relación a la cuantía de la prestación, proceso de solicitud, ampliación del criterio de edad o flexibilización en los requisitos de acceso; para así alcanzar a los 951.702 hogares que la AIReF considera elegibles. A pesar de ello, los objetivos del IMV están lejos de cumplirse, debido a que no ha conseguido eliminar de manera satisfactoria el problema de non-take-up existente. En el año 2023 se encuentra, según la propia AIReF, en un 56% (AIReF, 2024).
Debido a estos factores, creemos necesario rediseñar las prestaciones de ingresos mínimos, atendiendo a las nuevas situaciones de pobreza, donde destaca la pobreza laboral o en la población jubilada. Para ello es necesario eliminar el requisito de edad máxima y poner el foco en la falta de rentas y la activación laboral de los beneficiarios. Además, debería llevarse a cabo una simplificación administrativa en la solicitud, que tendría efectos positivos en el take-up de la politica (Janssens & Van Mechelen, 2022). En este sentido, deben colaborar tanto las Administraciones Públicas como Entidades del Tercer Sector de Acción Social o profesionales que trabajen con estas prestaciones.
Respecto ala reinserción sociolaboral de los titulares y beneficiarios, a lo largo del año 2022 el Ministerio de Inclusión, Seguridad y Social y Migraciones ha financiado 18 proyectos piloto para el diseño e implementación de itinerarios de inclusión social a perceptores del IMV y otras rentas mínimas, que buscan mejorar la inclusión social de los hogares beneficiarios. Estos proyectos han sido realizados principalmente por entidades del Tercer Sector, que tienen un papel fundamental en la lucha contra la pobreza y la exclusión social (González 8: Lam, 2021). Consideramos además fundamental permitir la complementariedad en la percepción del IMV y la actividad laboral como único mecanismo para eliminar la trampa de la pobreza que existe tradicionalmente en las prestaciones de ingresos mínimos.
Para eliminar, o al menos paliar, la falta de adecuación de estas políticas es necesario ligar la prestación al Salario Mínimo Interprofesional. De esta manera se podrían evitar situaciones de pobreza extrema en los beneficiarios. Distintos informes, donde destacan el Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 2023, la European Anti Poverty Network (EAPN) o la Comisión Europea, recomiendan la indexación de las RMI al SMI.
Por último, debido al elevado non-take-up y a la baja adecuación de las políticas de ingresos mínimos, los efectos en la reducción de pobreza y desigualdad en España de las RMI son limitados. La implementación del IMV supone un avance muy importante en España, pero sobre el que es necesario continuar evolucionando. El IMV se encuentra en un proceso de homogenización respecto a las RMI autonómicas, y son aquellos territorios que tenían una prestación menos desarrollada los que más se benefician. A pesar de los efectos positivos de esta nueva prestación, el IMV no acaba aún con los problemas de adecuación, cobertura y non-take-up existentes.
Contribución de cada autor/a: Diego Muñoz-Higueras ha sido el responsable de la idea central de este trabajo y ha contribuido en todos los apartados del mismo. Amadeo Fuenmayor ha participado en el desarrollo conceptual del trabajo y en todos los apartados de este. Rafael Granell ha participado en el desarrollo conceptual del trabajo y en todos los apartados de esta investigación.
Financiación: Proyecto HIECPU/2019/2 de la Conselleria de Hacienda y Modelo Económico de la Generalitat Valenciana.
Este articulo está realizado en el marco del proyecto de investigación: "Los retos de gobernanza y gestión inclusiva de los programas de renta mínima en el nuevo contexto social e institucional (P1D2021-1257100A-C22". Financiado por el Agencia Estatal de Investigación (AEI) de España"
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