Inseguridad alimentaria afecta a población adulta mayor en hogares pobres y de baja escolaridad
En el Día Nacional de la persona adulta mayor es importante reflexionar sobre los retos que enfrenta Costa Rica con respecto a este grupo de la población. Uno de ellos es reducir la inseguridad alimentaria y nutricional que experimentan estas personas, lo cual pone en riesgo su salud y además compromete los logros históricos del país en temas de longevidad, esperanza de vida y prevención de enfermedades crónicas o mortales. Todo esto adquiere más relevancia si se tiene en cuenta el agotamiento del bono demográfico y el envejecimiento de la población costarricense, situación que plantea nuevos desafíos en términos de las condiciones necesarias para disfrutar de una vida larga, digna y plena.
La inseguridad alimentaria (IA) se define como la disponibilidad limitada o incierta de alimentos nutricionalmente adecuados e inocuos o la capacidad limitada e incierta de adquirir alimentos adecuados por medios socialmente aceptables (Castell et al., 2015). Para garantizar la seguridad alimentaria y nutricional a toda la población, el primer paso es contar con información oportuna y sistematizada que permita enriquecer la toma de decisiones en un tema estratégico para el desarrollo humano sostenible.
Con este propósito, en este blog se presentan los resultados de un análisis sobre el estado de la IA en los hogares con población adulta mayor. Para realizar este ejercicio se utilizó la Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2020 del Instituto Nacional de Estadística y Censos. Específicamente, se usó la información del Módulo de Inseguridad Alimentaria[1]. Es importante recordar que es la primera vez que se realiza esta medición, la cual capta los primeros meses de la pandemia por covid-19. Por tanto, no hay datos para comparar con momentos previos ni para conocer cuánto o cómo afectó este factor (la pandemia) los niveles de IA.
Dos hallazgos sobresalen del análisis realizado a partir de este insumo. El primero es que existe una estrecha relación entre IA y pobreza. El 40,6% de los hogares con población adulta mayor que experimentaron IA entre julio de 2019 y junio de 2020 estaban en condición de pobreza según su ingreso. Además, según el índice de pobreza multidimensional[2], el 20,5% enfrentaban privaciones en alguno de los siguientes ámbitos: acceso a educación, vivienda, servicios de salud, trabajo o protección social.
Un aspecto que llama la atención es que 6 de cada 10 hogares con población adulta mayor que experimentaron IA en el período bajo estudio no eran pobres por ingreso (gráfico 1). Estos datos sugieren, por un lado, que “la alimentación insuficiente o alejada de las recomendaciones nutricionales, no solo afecta a las personas en extrema pobreza, también a otros grupos poblacionales” (Cepal, 2010 en Pérez et al., 2016) y, por otro, que esta situación puede estar afectada por la crisis que generó la atención a la pandemia por covid-19 (pérdida de empleos, aumento en los niveles de pobreza, etc.).
El segundo hallazgo es que la situación más crítica en IA la enfrentan aquellos hogares con población adulta mayor en los que la persona jefa de hogar tiene primaria incompleta o menos (42,6%). La cantidad de hogares con población adulta mayor que presentan algún grado de IA se reduce notablemente conforme aumentan los años de educación (gráfico 1). Sin embargo, el problema también se presenta en los hogares con mayor nivel educativo: en términos absolutos 12.665 hogares con secundaria académica o técnica completa, y 14.713 con educación superior (pregrado y grado) tuvieron, entre julio de 2019 y junio de 2020, dificultades para obtener alimentos por falta de dinero u otros recursos.
Gráfico 1
Distribución porcentual de los hogares con población adulta mayor e inseguridad alimentaria, por nivel educativo y condición de pobreza. Julio,2019-Junio, 2020
Como complemento al análisis anterior, se identificaron los factores que potencian la probabilidad de que un hogar con población adulta mayor experimente algún grado de IA. Para ello se realizó un análisis[3] que revela que tener pocos ingresos, el bajo clima educativo y vivir en la región Pacífico Central son los aspectos que más incrementan el riesgo de padecer IA (gráfico 2). Se encontró que un hogar en el que el clima educativo es bajo, con población adulta mayor entre 65 y 80 años, localizado en la zona urbana, en la región Pacífico Central, con jefatura femenina, y catalogado como pobre por el método de ingresos y multidimensional, tiene una probabilidad del 89,9% de experimentar IA.
Gráfico 2
Riesgoa/ de los hogares con población adulta mayor de experimentar inseguridad alimentaria, según factor. Julio 2019-Junio 2020
Los datos comentados son un punto de partida para entender la importancia de la seguridad alimentaria y nutricional, sobre todo en sectores vulnerables de la población y en edades avanzadas. En el caso concreto de los hogares con población adulta mayor el foco de la política pública debería estar en ampliar los niveles de resiliencia, mejorar el perfil nutricional y crear oportunidades para que este grupo de personas mejore sus ingresos. Al mismo tiempo, es pertinente una discusión previsora sobre los retos que podría enfrentar el país en este aspecto de mantenerse las condiciones actuales: alto desempleo, aumento del número de hogares y personas en pobreza, brechas por género, alta informalidad laboral, “insostenibilidad” del sistema de pensiones. Todos elementos que agravan los factores que potencian la IA.
La IA es un tema poco abordado, el cual sirve como parámetro para medir un tipo de exclusión con efectos “fatales” en el largo plazo y que, como se indicó, afecta de forma especial a la población adulta mayor, que en los próximos años será el grupo mayoritario.
Referencias bibliográficas
Castell, G. et al. 2015. “Escalas de evaluación de la inseguridad alimentaria en el hogar”. En: <https://www.renc.es/imagenes/auxiliar/files/RENC2015supl1INSEGURALIMENT.pdf>.
Cepal. 2010. “Pobreza, hambre y seguridad alimentaria en Centro América y Panamá”. En: <http://www.bvsde.opsoms.org/texcom/nutrición/sps88.pdf>.
Estamática. 2020. “Regresión logística binaria con SPSS”. En: <https://estamatica.net/regresion-logistica-binaria/>.
Inec. 2019. “Esperanza de vida al nacer”. Sitio oficial, en <https://www.inec.cr/buscador?buscar=esperanza+de+vida>.
Inec. 2020. Encuesta Nacional de Hogares 2020. San José: Instituto Nacional de Estadística y Censos.
Pérez, A. et al. 2016. “Estudio de la seguridad alimentaria y nutricional de unidades campesinas productoras de café en rediseño agroecológico (Cuenca del Río Porce, Antioquia)”. En: <https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6040056>.
Notas
[1]. Los detalles al respecto se pueden consultar en el siguiente enlace: https://www.inec.cr/sites/default/files/documetos-biblioteca-virtual/renaho2020.pdf.
[2] El método multidimensional se basa en la premisa de que, además de la falta de ingresos, los hogares pobres son afectados por otras carencias en áreas –o dimensiones– como educación, salud, vivienda, trabajo y protección social. En el caso de Costa Rica se utilizan esas cinco dimensiones, y a cada una de ellas se le asigna un peso del 20%. Además, cada dimensión se compone de cuatro indicadores que también tienen el mismo peso relativo, con excepción de “trabajo”, donde se combinan dos indicadores para tratarlos como uno solo, pues ambos se refieren al incumplimiento de derechos laborales. En consecuencia, se calcula cuántas personas y hogares tienen privaciones de acuerdo con cada uno de los diecinueve indicadores. Se suman los porcentajes de privación y un hogar se considera pobre multidimensional cuando totaliza 20% o más.
[3] Para este análisis se realizó una regresión logística binaria permite predecir “la probabilidad de ocurrencia de una determinada variable dependiente dicotómica respecto a los grupos que forman otras variables independientes, categóricas y/o continuas, y en el caso de nominal con varias categorías, recodificadas en dummy (dicotómica; Estamática.Net, 2021). Es importante recalcar que este modelo no explica la inseguridad alimentaria, se limita a determinar los principales aspectos asociados a la IA con base en la información recopilada en la Enaho 2020 del Inec.
