Economía para el Bienestar

No podemos ignorar la transición demográfica en Bolivia

bbranisapeque
Por: Boris Branisa, Ph.D.

Cuando se piensa en el largo plazo, en especial desde una perspectiva histórica, se suele poner énfasis en eventos como guerras y revoluciones, que pueden modificar en poco tiempo las estructuras de poder o alterar la forma de organización de una sociedad. Pensando en el corto plazo, por otra parte, se tiende a prestar la mayor parte del tiempo, en la prensa en particular y en la sociedad en general, mucha atención a temas de actualidad económica o social.

Hace algunos días, el Presidente del Estado Plurinacional de Bolivia lamentaba públicamente que por falta de orientación no se haya invertido lo suficiente en su momento en la construcción de hospitales en general y en especial en la construcción de hospitales para atender a enfermos con cáncer (link 1 – El Deber , link 2 – Página Siete, link 3 – El Diario). Creo que esta afirmación nos debe llevar a hacer un alto y meditar, porque no es solamente el Presidente, sino la gran mayoría de los bolivianos, que estamos prestando poca atención a tendencias sumamente relevantes a la hora de entender la realidad nacional, reflexionar sobre el futuro y tomar decisiones fundamentadas, considerando no sólo el corto, sino también el largo plazo. Como afirma Davies (2016), en el muy largo plazo, aparte de la tecnología, la demografía es prácticamente lo único que importa. En esta línea, deseo referirme en este post a una de las transiciones fundamentales en las cuales está inmersa Bolivia y que no recibe aún la atención necesaria en el país: la transición demográfica.

La transición demográfica es, según Kirk (1996: 361), «una de las generalizaciones mejor documentadas en las ciencias sociales», y se refiere a la modificación de las tasas de mortalidad y de fecundidad en una sociedad, partiendo desde un estado en que ambas son altas y terminando en un nuevo estado donde ambas son bajas. Rowland (2003) explica que la transición demográfica no es tanto una teoría como un conjunto de generalizaciones de tendencias observadas.  La transición demográfica clásica supone que la disminución de la mortalidad ocurre primero, y sólo es seguida por una reducción en la fecundidad después de un tiempo (Population Reference Bureau staff, 2004).[i] Dos consecuencias principales de la transición demográfica clásica son: (i) la existencia de un intervalo en el que la tasa de crecimiento de la población primero aumenta como consecuencia del descenso de la mortalidad y después disminuye debido al descenso posterior de la fecundidad, y (ii) el envejecimiento de la población acompañado de cambios en la distribución por edades de la población (Lee, 2003).

Las consecuencias descritas ya están siendo experimentadas por la población boliviana, como se expone en las tres figuras a continuación, construidas utilizando datos desde 1950 y proyecciones para Bolivia hasta el año 2100 de Naciones Unidas. La figura 1 muestra cómo la tasa media anual de cambio poblacional primero aumentó entre los periodos 1950-1955 y 1975-1980, para posteriormente ir disminuyendo. Se espera que esta tendencia continúe hasta el periodo 2095-2100.

Figura 1: Bolivia. Tasa media anual de cambio poblacional (porcentaje)

G1

Fuente: Elaboración propia con datos de United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2017). World Population Prospects: The 2017 Revision, custom data acquired via website.

La figura 2 confirma el paulatino envejecimiento de la población boliviana. Si bien entre 1950 y 2000 la edad mediana de la población se mantuvo relativamente cerca a los 20 años, desde entonces se observa un incremento importante y sostenido. Se espera que en el año 2025 la edad mediana llegue a 27 años, en 2050 a 34 años, en el año 2075 a 40 años y en 2100 a 45 años.

Figura 2: Bolivia. Edad mediana de la población (años)

G2

Fuente: Elaboración propia con datos de United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2017). World Population Prospects: The 2017 Revision, custom data acquired via website.

Finalmente, la figura 3 muestra los cambios significativos en la distribución por edades de la población boliviana. Por un lado, destaca la disminución del grupo de edad entre 0 y 14 años, que pasa de representar el 38% de la población total en 2000 al 22% en el año 2050 y a solamente 16% en 2100. Por otro lado, el grupo de edad de los mayores de 64 años pasa de ser aproximadamente el 5% de la población total en 2000 al 12% en 2050 y al 26% en el año 2100.

Figura 3: Bolivia. Porcentaje de la población total por grupo de edad

G3

Fuente: Elaboración propia con datos de United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2017). World Population Prospects: The 2017 Revision, custom data acquired via website.
En el capítulo sobre demografía (Branisa et al., 2016) del libro El ABC del Desarrollo en Bolivia de la Fundación INESAD exploramos las potenciales ventajas para Bolivia en la etapa de transición demográfica conocida como bono demográfico, que es un tiempo de cambios poblacionales muy favorables para el desarrollo y el crecimiento económico, si se dan las condiciones necesarias. En este post queremos más bien alertar sobre la necesidad de considerar los cambios demográficos en los que estamos inmersos (y por ejemplo su posible impacto sobre el ahorro nacional) a la hora de tomar decisiones en lo que se refiere a la inversión en los siguientes años en infraestructura, educación y salud, entre otros, y también en lo que concierne a su financiamiento. Estamos transitando de manera lenta pero segura hacia una Bolivia con una población que, en promedio, será cada vez mayor y en la cual los bolivianos mayores de 64 años serán un grupo cada vez más importante, con todo lo que esto implica para la atención de la salud y el cuidado, además del financiamiento de las jubilaciones.

En un siguiente post abordaremos otra transición (relacionada con la transición demográfica) que es también muy relevante para Bolivia: la transición epidemiológica.

Referencias

Branisa, B., Jemio, L.C., Kornacka, M., Cardona, M. (2016). «D – Demografía,» en: Andersen, L.E., Branisa, B. y Canelas, S. (eds.), 2016. «El ABC del desarrollo en Bolivia,» INESAD ebooks, Institute for Advanced Development Studies.

Davies, G. (2016). It’s the demography, stupid! URL: https://www.ft.com/content/b1a6b24a-df3d-3a55-b37f-817d0b77e3a8      

Jones, G. y Douglas, R. (1997). Introduction, en: Jones, G., Douglas, R., Caldwell, J. y D’Souza, R. (eds). The Continuing Demographic Transition. Clarendon Press, Oxford.

Kirk, D. (1996). “Demographic Transition Theory”. Population Studies, 50, 361-387.

Lee, R. (2003). “The Demographic Transition: Three Centuries of Fundamental Change”. Journal of Economic Perspectives, 17 (4), 167-190.

Population Reference Bureau staff (2004). “Transitions in World Population”. Population Bulletin, 59 (1), 3-39.

Rowland, D. (2003). Demographic Methods and Concepts. Oxford University Press, Oxford.

[i] Sin embargo, es bien sabido por el análisis histórico que existe una amplia gama de situaciones que prevalecen en los países que atraviesan la transición demográfica y hay unos pocos casos donde la mortalidad no disminuyó primero (Jones y Douglas, 1997).

 

*Investigador Senior de INESAD, bbranisa@inesad.edu.bo. Las opiniones expresadas en los artículos del Blog Desarrollo Sobre la Mesa pertenecen a los autores y no necesariamente reflejan la posición oficial de la Fundación INESAD.

¿Dónde están los bolivianos extremadamente pobres?

landersenPor: Lykke E. Andersen*

Evo nos preguntó hace unos días ¿dónde está la pobreza extrema en Bolivia? (1). En este blog voy a responder a esta pregunta de la forma más precisa que puedo, dado que no existen datos exactos ni actualizados.

El último censo de población y vivienda (2012) es la mejor fuente de datos para responder la pregunta de manera detallada, pero el censo no tiene información sobre ingresos. En vez de ingresos, usamos una serie de indicadores que están relacionados con diferentes dimensiones de pobreza (falta de poder y voz, falta de oportunidades y elección, y falta de recursos). Específicamente, hemos escogido 9 indicadores, cada uno de los cuales indican una limitación importante para un hogar. Estos 9 indicadores están señalados en el Gráfico 1, lo cual muestra que:

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¿Qué, cuántos y quiénes son los NINIS (Ni Estudian Ni Trabajan) en Bolivia?

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Por Beatriz Muriel H., Ph.D

El fenómeno de los jóvenes NINIS (es decir, jóvenes que Ni Trabajan Ni Estudian) está adquiriendo cada vez mayor realce en el debate académico y mediático; aunque definitivamente el concepto es todavía una caja de sorpresas sujeta a múltiples teorías sobre su contenido. En un extremo, los NINIS son imaginados como aquellos jóvenes, en su mayoría flojos, que pasan su tiempo jugando videojuegos, viendo televisión o realizando otras actividades poco beneficiosas. En el otro extremo, los NINIS son percibidos como aquellos jóvenes que carecen de oportunidades educativas o laborales y, por lo tanto, se encuentran en una forma de exclusión social.

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Algunas cifras actuales sobre la violencia contra las mujeres en Bolivia

bbranisapequePor Boris Branisa, Ph.D.*

Hace algunos días, Lykke E. Andersen escribió un post en el Blog Desarrollo sobre la mesa en el cual llamaba la atención sobre la violencia (y más concretamente sobre abusos sexuales) contra niñas y mujeres en Bolivia, resaltando algunos casos escalofriantes que había reportado la prensa recientemente. Pueden acceder al texto de dicho post en este link.

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Luces y Sombras del Incremento Salarial

PrintPor: Beatriz Muriel*

El 1ro de mayo, el presidente Evo Morales determinó un incremento del 10,8% al salario mínimo nacional y del 7% al haber básico. Las luces de esta medida recaen en el hecho de que los trabajadores cubiertos por la normativa laboral tendrán un aumento salarial mayor al de la inflación –que llegó al 4% en 2016-. Sin duda, las políticas públicas que promueven mejores ingresos reales (i.e. en términos de poder de consumo) son siempre deseables, dado que hacen posible que las familias beneficiadas tengan una mejor calidad de vida -a través de una mayor satisfacción de las diversas necesidades de consumo-.

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¿Qué aspectos clave deben ser considerados para el incremento salarial?

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Por: Beatriz Muriel*

La Central Obrera Boliviana (COB) mandó recientemente su pliego petitorio al Gobierno; postulando  un incremento salarial basado en la canasta familiar y la productividad. Al respecto, la respuesta del Gobierno fue un aumento asociado a la inflación. La vinculación de las remuneraciones con la canasta familiar o la inflación es ya conocida en el país; sin embargo, es muy interesante notar que la productividad está adquiriendo cada vez más importancia en este contexto.

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La igualdad de género en la educación

landersenPor: Lykke E. Andersen*

Según los Indicadores de Desarrollo Mundial del Banco Mundial, hoy en día hay un número aproximadamente igual de niños y niñas matriculados en la escuela primaria y secundaria en todo el mundo. El Índice Mundial de Paridad de Género ha ido aumentando constantemente en las últimas décadas, llegando a 99 niñas por cada 100 niños en 2014, cabe destacar que a esta tasa de cambio se habría alcanzado la paridad el año pasado. Esto se debe a las significativas mejoras en la matriculación de niñas en África y Asia. En América Latina y el Caribe, en cambio, hubo más niñas inscritas que niños desde principios de los años ochenta (ver Figura 1).

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¿Cuán importantes son los carnavales para generar ingresos?: Los casos de Oruro y Rio de Janeiro

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Por Beatriz Muriel H.

Bolivia y Brasil tienen, muy probablemente, las entradas de carnaval más espectaculares del mundo, principalmente en las respectivas ciudades de Oruro y Rio de Janeiro. Además de las manifestaciones folklóricas propias de las regiones donde participan bailarines y espectadores. Los eventos son importantes por el movimiento económico que generan: las actividades con mayor dinamismo son hoteles, restaurantes, transporte, comercio, elaboración de souvenirs, y todos los implementos y vestimenta que requieren los conjuntos folklóricos.

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La diferencia entre evidencia experimental y “experimentar” en política social

Christian Valencia*

Las políticas sociales están a cargo no solamente de transferencias monetarias a grupos carenciados, sino también a cargo de programas y políticas educativas, de salud y de servicios básicos que puedan mejorar la calidad de vida de la sociedad. No es una tarea fácil que una política social sea efectiva. Existen políticas que fracasaron en diferentes países y muchas de las que no se sabe si funcionan o no. Por eso es importante que previamente se planifiquen y se diseñen para que luego puedan ser evaluadas.

Es así que, durante los últimos años se hicieron muy comunes los diseños de política experimental. La idea general consiste en asignar la política a un grupo beneficiario (o grupo de tratamiento) mientras que un segundo grupo no será beneficiado por la política (grupo de control). La clave es que la asignación a la política sea por medio de una aleatorización (sorteo) ¿Por qué? Porque la asignación aleatoria bajo ciertas condiciones permite que las características observables y no observables de los individuos queden balanceadas en los dos grupos y por tanto sean comparables (Misma proporción de mujeres, mismo promedio de IQ, etc.). Esto permite evaluaciones cuantitativas precisas con resultados confiables y a la vez asignaciones más justas, ya que los beneficiarios no son elegidos según arbitrariedades sino al azar.

Un buen diseño permite que la política pueda ser evaluada. La evaluación es una etapa fundamental para el aprendizaje (Este principio también aplica a la política pública). Un programa que no es efectivo debe ser eliminado o rediseñado. Adicionalmente, las políticas deben ser pensadas para que cumplan su objetivo de forma eficiente, es decir, sin exceder el uso de recursos.

En países en desarrollo, como el nuestro, la urgencia y necesidad de políticas efectivas hace que se implementen programas en los que no se consideran todas las complejidades que conlleva un buen diseño de política, es decir, que alcance la cobertura planificada, que pueda ser evaluada objetivamente, entre otras complejidades como las externalidades o las de naturaleza fiscal.

Sin embargo, varios gobiernos e instituciones en distintos países que implementan programas ya optaron por diseños de política experimental. Por ejemplo, en Perú, el Ministerio de Educación implementó un departamento de diseño de políticas experimentales. No imagine un lugar donde hay científicos con buretas de las que sale líquido fluorescente hacia un recipiente que desprende vapor. En realidad, es un simple grupo de personas (capacitadas) que se dedican a pensar y diseñar políticas que sean costo-efectivas pero que además sean evaluables. En general implementan programas de bajo costo. Por ejemplo, implementaron un programa que provee información a un grupo de estudiantes sobre la diferencia del ingreso por terminar la educación secundaria (un segundo grupo no recibe esta información). Esto permite identificar si los estudiantes abandonan la escuela porque perciben que la educación no mejorará su ingreso en el futuro. La política de ofrecer información a los estudiantes podría generar mayor permanencia en la escuela. En Chile recientemente J-PAL, una prestigiosa asociación que genera evidencia científica para reducir la pobreza, presentó los resultados de un programa en el que se entrena a la familia para integrarse al ámbito escolar. El diseño experimental con el que se realiza permite evaluar la efectividad del programa. Los resultados muestran que los niños de familias expuestas a la capacitación presentaban menor violencia escolar (12% menos declararon haber comenzado una pelea), mayor interés por la lectura y mayor asistencia escolar. Estos resultados arrojan evidencia sobre cómo mejorar los resultados de los estudiantes, no sólo con políticas nacionales sino incluso se pueden realizar a nivel escuela.

Del mismo modo, en el ámbito académico se realizaron innumerables evaluaciones a diferentes políticas. El proyecto STAR (En Tennessee, Estados Unidos) asignó maestros de acuerdo a su experiencia de forma aleatoria. Esta aleatorización permitió ver el impacto de un mejor maestro en el desempeño escolar y en los ingresos futuros. Otro caso (similar al de Perú) fue implementado en República Dominicana, donde miden el impacto de informar a los estudiantes sobre los ingresos por finaliza. El grupo de estudiantes que recibe la información sobre retornos a la educación corrige el sesgo en su percepción y tiene una mayor tasa de finalización escolar. Estos son solo dos ejemplos de innumerables investigaciones relevantes para la política social.

Por contrapartida, “experimentar” es probar con políticas que carecen de un buen diseño, que no se evalúan (o se hacen evaluaciones poco objetivas) y/o que no se implementan de forma apropiada. Esto dificulta conocer si un programa es realmente efectivo o si genera incentivos a que las personas se comporten de forma diferente. Una política que se hubiera favorecido de un diseño experimental es el programa que entregó computadoras portátiles a los estudiantes del último año de secundaria en escuelas públicas de Bolivia. Inicialmente, es una política costosa (Us$ 40 millones en 2014) por lo que una primera etapa con un diseño experimental a menor escala hubiera permitido conocer la efectividad de una política de este tipo sobre el logro educativo de los estudiantes. La evidencia que existe sobre el tema no es muy favorable. En 2002 se implementó un diseño experimental para un programa similar en Colombia y encontraron que el programa no tuvo efectos sobre el desempeño educativo de los estudiantes. Con esta evidencia parece arriesgado implementar una política fiscalmente tan costosa a nivel nacional. Por otra parte, las introducciones de tecnología en educación pueden ser complejas porque deben venir acompañadas de cambios en los métodos de enseñanza que favorezcan la integración de tecnología. Los periódicos nacionales reportaron que las unidades educativas tuvieron dificultades con la capacitación del personal docente, con el espacio en las instalaciones para utilizar los equipos y con el acceso a instalaciones eléctricas apropiadas. Estas complejidades (no menores) se podrían haber paliado con una mejor planificación de la política.

Una buena planificación acompañada de un buen diseño de política puede ayudarnos a aprender sobre que políticas funcionan, que es mejor que operar a ciegas. Las ciencias sociales están avanzando hacia mejores diseños de política y por tanto, no deberíamos seguir utilizando únicamente el olfato político, que es susceptible a introducir arbitrariedad hacia beneficiarios y, dificulta la evaluación e incluso en algunos casos obstruye las posibilidades de evaluación para evitar que se pongan en evidencia las impericias de ese olfato político. Es momento de utilizar diseños experimentales y evidencia científica ya existente para una política social de calidad que sea objetiva y evaluable no solo a nivel nacional sino también a nivel local.

 

Referencias:

Barrera-Osorio, F., & Linden, L. L. (2009). The use and misuse of computers in education: evidence from a randomized experiment in Colombia.

Chetty, R., Friedman, J. N., Hilger, N., Saez, E., Schanzenbach, D. W., & Yagan, D. (2011). How does your kindergarten classroom affect your earnings? Evidence from Project STAR. The Quarterly Journal of Economics, 126(4), 1593-1660.

Jensen, R. (2010). The (perceived) returns to education and the demand for schooling. The Quarterly Journal of Economics, 125(2), 515-548.

https://www.povertyactionlab.org/evaluation/involving-parents-their-children’s-education-chile

http://www.minedu.gob.pe/minedulab/

http://paginasiete.bo/sociedad/2015/10/13/escuelas-area-rural-utilizan-computadoras-quipus-dice-dirigente-73369.html

http://correodelsur.com/local/20150416_quipus-no-son-utilizadas-en-el-40-de-las-unidades-educativas.html

*Christian Valencia tiene estudios de Maestría en la Universidad de San Andrés, Argentina. Actualmente trabaja en el Ministerio de Producción de Argentina.

Email: christian.valencia.r@gmail.com

Dime qué porcentaje de tu tiempo total de trabajo es remunerado y te diré de qué sexo eres

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Por Boris Branisa, Ph.D.

Hoy 11 de octubre de 2016 celebramos nuevamente el día de la mujer boliviana, recordando el nacimiento de la escritora Adela Zamudio en 1854. Zamudio es reconocida como la iniciadora del pensamiento feminista en Bolivia (Lema, Choque y Jiménez, 2006).

Es importante ubicarnos actualmente en el contexto internacional referido a la agenda internacional de desarrollo y definir algunos desafíos a futuro. En el año 2015 se registró un momento histórico: los 193 Estados miembros de las Naciones Unidas adoptaron los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas (ODS) y la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible como un conjunto de objetivos que pretenden nada menos que transformar el mundo. La Cumbre adoptó los 17 objetivos de desarrollo sostenible y las 169 metas para proseguir y perfeccionar la labor que se inició a nivel mundial con los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM). Cabe aquí destacar que tanto la igualdad de género como el empoderamiento de mujeres y niñas son elementos centrales y transversales en la Agenda 2030. Además, el Objetivo 5 de los ODS pone un énfasis particular al señalar que se debe “lograr la igualdad entre los géneros y el empoderamiento de todas las mujeres y niñas”.

Existe una deliberación intensa a nivel internacional sobre los datos e indicadores requeridos para efectuar el seguimiento a los ODS y a las metas hasta el 2030, desde la perspectiva de género. Una reflexión particularmente interesante para Bolivia es la realizada por ONU Mujeres y publicada con el título “Monitoreo de la igualdad de género y el empoderamiento de las mujeres y las niñas en la Agenda de Desarrollo Sostenible 2030: oportunidades y retos para América Latina y el Caribe” (ONU Mujeres, 2015). La publicación resalta dos temas sustantivos que tradicionalmente no han sido contemplados en la producción regular de estadísticas y que requieren atención: 1) el empoderamiento económico de las mujeres, a partir de su conexión con el uso del tiempo y el trabajo doméstico y de cuidados no remunerado y 2) la violencia contras las mujeres y las niñas.

En este breve texto deseamos concentrarnos en el primer punto. Una revisión de la información disponible nos permite constatar lo siguiente. Primero, actualmente no existen datos disponibles representativos y actuales para Bolivia sobre el uso detallado del tiempo para hombres y mujeres (Aguirre y Ferrari, 2014). Segundo, sí existen datos recientes al menos sobre el tiempo promedio destinado al trabajo remunerado y no remunerado de la población de 15 años de edad y más, por sexo, para 10 países de América Latina, como se observa en el siguiente gráfico, obtenido del Observatorio de Igualdad de Género de América Latina y el Caribe de la CEPAL (CEPAL, 2016).

Figura 1: Tiempo total de trabajo en América Latina (10 países): Tiempo promedio destinado al trabajo remunerado y no remunerado de la población de 15 años de edad y más, por sexo, según país, último período disponible (Promedio de horas semanales)

tiempo_total_de_trabajo

Fuente: CEPAL. Observatorio de Igualdad de Género de América Latina y el Caribe. http://oig.cepal.org. Sobre la base de encuestas de hogares de los países. Banco de Datos de Encuestas de Hogares (BADEHOG).
Nota:  Tiempo de trabajo total es la suma del tiempo de trabajo remunerado y el tiempo de trabajo no remunerado. El trabajo remunerado se refiere al trabajo que se realiza para la producción de bienes o prestación de servicios para el mercado y se calcula como la suma del tiempo dedicado al empleo, a la búsqueda de empleo y al traslado al trabajo. El trabajo no remunerado se refiere al trabajo que se realiza sin pago alguno y se desarrolla mayoritariamente en la esfera privada. Se mide cuantificando el tiempo que una persona dedica a trabajo para autoconsumo de bienes, labores domésticas y de cuidados no remuneradas para el propio hogar o para apoyo a otros hogares.

 

Más que una comparación entre países, aquí es relevante la comparación al interior de cada país del tiempo promedio destinado al trabajo remunerado y no remunerado por mujeres y hombres. ¿Qué conclusión principal podemos sacar del gráfico? Supongo que no es una sorpresa para la mayoría: En todos los países para los que hay datos son las mujeres quienes en promedio dedican la mayor parte de su tiempo al trabajo no remunerado. Esto tiene relación, entre otras cosas, con el empoderamiento económico de las mujeres y con su inserción en el mercado laboral.

Si aceptamos que la situación en Bolivia probablemente sigue la tendencia de la región, éste es un gran desafío y un tema fundamental que deberíamos analizar detenidamente para tratar de entender sus causas y efectos, no solamente para las mujeres, sino para la sociedad y para la economía en su conjunto. Por supuesto, el primer paso es poder contar con datos representativos y actuales sobre el uso del tiempo de las mujeres y hombres en Bolivia, y más concretamente sobre:

  • El promedio de horas dedicadas a tareas domésticas no remuneradas, por sexo, separando el trabajo doméstico del cuidado de los hijos.
  • El promedio de horas dedicadas a tareas remuneradas y no remuneradas combinadas (volumen de trabajo total), por sexo.

¡Feliz día a todas las mujeres bolivianas!

Referencias

Aguirre, R., y Ferrari, F. (2014). Las encuestas sobre uso del tiempo y trabajo no remunerado en América Latina y el Caribe: caminos recorridos y desafíos hacia el futuro. CEPAL.

Lema, A.M.; Choque, M.E. y Jiménez, M. (2006). La participación de las mujeres en la historia de Bolivia. La Paz: Coordinadora de la Mujer.

ONU Mujeres (2015). Monitoreo de la igualdad de género y el empoderamiento de las mujeres y las niñas en la Agenda de Desarrollo Sostenible 2030: oportunidades y retos para América Latina y el Caribe.

CEPAL (2016). Observatorio de Igualdad de Género de América Latina y el Caribe. http://oig.cepal.org [Acceso en octubre de 2016]

* Boris Branisa, Ph.D. en economía, es Investigador Senior de la Fundación INESAD. Email: borisbranisa@gmail.com
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