La Vivienda en el Perú Un instrumento para la recuperación económica inclusiva y resiliente ENERO DE 2021 PROGRAMA GLOBAL DE VIVIENDA RESILIENTE Este documento fue elaborado por un equipo liderado por Gabriel Arrisueño y Luis Triveño y compuesto por Mariela Pérez-Costa, Jody Pollock, Sarah Antos, Juan Manuel García Carpio, Carina Lakovits y Micaela Reátegui. David Sislen y Horacio Terraza brindaron orientación para la elaboración del documento. Xavier Conesa fue responsable del diseño del documento y de la mayoría de las fotografías. Claudia Pacheco y Marisol Noriega brindaron apoyo logístico. Los datos presentados en este documento se obtuvieron de fuentes oficiales que consideramos confiables. Se han producido estimaciones basadas en supuestos conservadores. Las imágenes de drones y street-view, los datos de entrenamiento y los algoritmos fueron producidos por el Programa Global de Vivienda Resiliente del Banco Mundial. Todos estos insumos son de código abierto y están disponibles a solicitud. PROGRAMA GLOBAL DE VIVIENDA RESILIENTE 2 Contenido RESUMEN EJECUTIVO����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7 1. El impacto del COVID-19 sobre los hogares vulnerables��������������������������������������������������������������������������� 15 1.1 El impacto de la pandemia del COVID-19����������������������������������������������������������������������������������������������������� 15 1.2 La respuesta de las autoridades������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 16 1.3 La mala calidad de la vivienda como obstáculo para la eliminación de la pobreza y la creación de prosperidad compartida�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 18 1.4 La respuesta tradicional del Estado peruano frente al problema de la vivienda���������������������������������������� 32 1.5 El reto pendiente��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 41 2. La vivienda resiliente en la primera línea de respuesta y recuperación frente al COVID-19������������������ 47 2.1 Recomendaciones para promover una política de vivienda post COVID-19 inclusiva, resiliente, sostenible y eficiente�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 48 2.2 Obstáculos pendientes de superar���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 56 3. Oportunidades para el mejoramiento de la calidad de la vivienda������������������������������������������������������������ 63 3.1 Experiencia internacional������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 63 3.2 Líneas de acción clave para una vivienda más saludable y resiliente�������������������������������������������������������� 69 Anexo 1: Relación entre los indicadores de déficit de vivienda y las tasas de contagio y mortalidad por COVID-19 en el Perú�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 74 Anexo 2: Análisis de asequibilidad de la vivienda de los hogares urbanos con déficit de vivienda de Lima Metropolitana y principales ciudades�������������������������������������������������������������������������������������������������� 83 3 Lista de acrónimos BCR Banco Central de Reserva del Perú BSPS Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya (Programa de Asistencia para el Mejoramiento de la Vivienda en Indonesia) CONAVI Comisión Nacional de Vivienda de México DANE Departamento Administrativo Nacional de Estadística de Colombia ENDES Encuesta Demográfica y de Salud Nacional ESSALUD Seguro Social de Salud del Perú INEI Instituto Nacional de Estadística e Informática NSE Nivel socio-económico OMS Organización Mundial de la Salud PNV Programa Nacional de Vivienda 2019-2024 de México ONU Habitat Programa de las Naciones Unidas para los Asentamientos Humanos BFH Bono Familiar Habitacional CEPAL Comisión Económica para América Latina y el Caribe COVID-19 Enfermedad por coronavirus 2019 ENAHO Encuesta Nacional de Hogares ENPOVE Encuesta Nacional de Población Venezolana en el Perú INDECI Instituto Nacional de Defensa Civil NBI Necesidades básicas insatisfechas OECD Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico ONG Organización no gubernamental SINADEF Sistema Informático Nacional de Defunciones WBG Grupo del Banco Mundial 4 Lista de tablas, gráficos y mapas TABLAS Tabla 1 Medidas económicas de alivio a hogares implementadas por el Perú durante crisis del COVID Tabla 2 Medidas recomendadas por la OMS para evitar el contagio del nuevo coronavirus Tabla 3 Perú urbano: Indicadores de salud según características de la vivienda Tabla 4 ¿Qué es una vivienda saludable? Tabla 5 Diferencias en la estimación del hacinamiento en el Perú según criterios de definición, por ámbito, 2017 Tabla 6 Déficit habitacional según características de vulnerabilidad del hogar, por ámbito, 2017 Tabla 7 Clusters de vulnerabilidad socioeconómica de hogares de Lima Metropolitana y metrópolis regionales según características de la vivienda y de miembros del hogar Tabla 8 Perú: Déficit de vivienda por tipo de déficit, según ámbito geográfico, 2007 y 2017 Tabla 9 Créditos y subsidios ofrecidos por programas del Estado 2003-2020 Tabla 10 Rango de ingresos compatible según valor de la vivienda por alternativa de acceso a la vivienda (a S/ 2019) Tabla 11 Lima Metropolitana: Cantidad de hogares con déficit de vivienda y sin vivienda propia con título, según valor de la vivienda por alternativa de acceso a la vivienda Tabla 12 Metrópolis regionales: Cantidad de hogares con déficit de vivienda y sin vivienda propia con título, según valor de la vivienda por alternativa de acceso a la vivienda Tabla 13 Número de deudores hipotecarios y deuda hipotecaria por rangos Tabla 14 Colombia: Inversión requerida por unidad de vivienda según tipo de solución (USD) GRÁFICOS Gráfico 1 Hogares con déficit habitacional según tipo de déficit y ámbito geográfico Gráfico 2 Distribución de hogares con déficit habitacional según tipo de déficit, por ámbito (%) Gráfico 3 Porcentaje de hogares con déficit cualitativo de vivienda según quintil de ingreso per cápita, por tamaño de centro poblado 2019 Gráfico 4 Perú: Déficit habitacional 2017 – metodología INEI vs metodología DANE Gráfico 5 Déficit habitacional por componente cuantitativo y cualitativo según departamento, 2017 Gráfico 6 Clusters de hogares de Lima Metropolitana y metrópolis regionales según características de vivienda Gráfico 7 Clusters de hogares de Lima Metropolitana y metrópolis regionales según características de los miembros del hogar Gráfico 8 Hogares a nivel nacional según régimen de propiedad de la vivienda (%) Gráfico 9 Déficit habitacional nacional según régimen de propiedad de la vivienda Gráfico 10 Déficit habitacional urbano según régimen de propiedad, por tipo de déficit Gráfico 11 Distribución de de beneficiarios y recursos invertidos en vivienda social desde 2003, según programa y tipo de solución Gráfico 12 Regiones sub atendidas y sobre atendidas por oferta de vivienda del Estado, 2003-2019 Gráfico 13 Distribución de hogares con déficit a nivel nacional según tipo de déficit Gráfico 14 Distribución de hogares con déficit a nivel nacional según ámbito geográfico y tipo de déficit Gráfico 15 Pirámide de necesidades de vivienda en el Perú, 2017 5 Gráfico 16 Hogares con déficit habitacional según tipo de necesidad, por ámbito geográfico, 2017 Gráfico 17 Cartera hipotecaria como porcentaje del PBI Gráfico 18 Créditos de consumo e hipotecarios del sistema financiero como porcentaje del PBI MAPAS Mapa 1 La geografía del COVID19: la trayectoria del virus en Lima Metropolitana Mapa 2 Lima Metropolitana: déficit habitacional total según zonas, 2017 Mapa 3 Lima Metropolitana: ingreso monetario mensual de los hogares, 2017 Mapa 4 Lima Metropolitana: déficit habitacional por componente cuantitativo, 2017 Mapa 5 Lima Metropolitana: déficit habitacional por componente cualitativo, 2017 Mapa 6 Lima Metropolitana: clusters de vulnerabilidad socioeconómica Mapa 7 Chiclayo: clusters de vulnerabilidad socioeconómica Mapa 8 Lima Metropolitana : ingreso monetario en zonas con mayor déficit de vivienda, 2017 Mapa 9 Breña, Lima: deuda tributaria por unidad de vivienda (izq.) y unidades de vivienda no registradas en la base de contribuyentes (der.) del distrito de Breña, Lima Mapa 10 Breña, Lima: unidades de vivienda no registradas en la base de contribuyentes del distrito Mapa 11 Breña, Lima: edificaciones según antigüedad en el distrito Mapa 12 Lima Metropolitana: porcentaje de viviendas hacinadas a nivel manzana 6 RESUMEN EJECUTIVO La Vivienda en el Perú Instrumento para la recuperación económica inclusiva y resiliente La vivienda en el contexto del COVID-19 y el reto de política a futuro La pandemia del COVID-19 amenaza con borrar décadas de progreso en materia de reducción de la pobre- za. El Perú enfrenta una de las peores crisis sanitarias y económicas asociadas con el COVID-19 en el mun- do. En agosto de 2020, el país alcanzó la tasa de mortalidad más alta por millón habitantes a nivel global y la segunda más alta de casos confirmados en América del Sur.I Las medidas de cuarentena generalizada en el Perú contribuyeron a una disminución de 17.4% del Producto Bruto Interno (PBI) en el primer semestre de 2020, así como una reducción del 55.1% del empleo en LimaII, proyectándose con ello un incremento de 13% de la pobreza, la que alcanzaría a un tercio de la población nacional. Los más vulnerables: las familias que habitan viviendas de mala calidad. La pandemia ha confirmado que la vivienda de mala calidad tiene serios impactos en la salud y en la vida de las personas: el 90% de hoga- res en países en desarrollo no puede cumplir con las seis recomendaciones de la OMS para protegerse del COVID-19, entre ellas el aislamiento social y el lavado constante de manos.III El Perú no ha sido ajeno a esta realidad: los casos de contagios y fallecimientos por COVID-19 se encuentran positiva y significativamente correlacionados con las carencias habitacionales, que afectan fundamentalmente a los hogares más vulne- rables, ubicados en las periferias de Lima y de las principales ciudades. Distribución de hogares con déficit habitacional a nivel nacional SEGÚN TIPO DE DÉFICIT SEGÚN ÁMBITO GEOGRÁFICO Tipo de déficit Subtipo de déficit Ámbito geográfico 1 Ámbito geográfico 2 24% 594 mil 31% 31% Lima hogares Déficit cuantitativo Déficit cuantitativo 1.9 millones 1.9 millones 1.4 millones 74% de hogares 29% de hogares hogares Urbano 50% con déficit Hacinamiento con déficit Otras áreas a nivel 1.3 millones 69% habitacional Urbanas nacional hogares Déficit cualitativo 22% Sin servicios 17% Material pared 594 mil 26% 26% irrecuperable hogares Rural Rural FUENTE: Censo 2017. Elaboración propia. En el Perú, dos de cada tres hogares con déficit habitacional no carecen de vivienda, sino que viven en una que no reúne las condiciones para garantizar la salud y el bienestar de sus familias. La mayoría de los hogares con algún déficit (74%) se encuentra en zonas urbanas, especialmente en Lima (24%).IV Los hogares I BBC News. 28 agosto 2020. Coronavirus en Perú: 5 factores que explican por qué es el país con la mayor tasa de mortalidad entre los más afectados por la pandemia.” https://www.bbc.com/mundo/noticias-america-latina-53940042 INEI. Informe Técnico N° 7 “Situación del mercado laboral en Lima Metropolitana. Trimestre móvil: Abril-Mayo-Junio 2020”, II Julio 2020. Brown, C., Ravallion, M. and van de Walle, D. “Can the World’s poor protect themselves from the New Coronavirus?”. NBER III Working Paper No. 27200, May 2020. IV Censo de Población y Vivienda 2017. 7 que enfrentan mayores carencias de vivienda son a su vez los que perciben menores ingresos. Mientras que dos de cada cinco hogares (41%) en el quintil más pobre tienen déficit habitacional, solo uno de cada diez (9%) en el quintil de mayores ingresos presenta déficit.V También hay notables diferencias según el perfil sociodemográfico de cada familia: los hogares con jefe de familia mujer, migrante, miembros indígenas o afroperuanos, o con al menos una mujer con hijos, tienen mayor probabilidad de enfrentar déficit de vivienda que los hogares que no comparten estas características. Una política de vivienda que priorice la salud puede ser el motor para una recuperación inclusiva, resiliente, sostenible y eficiente. Las viviendas hacinadas o sin acceso a agua y alcantarillado exponen a las familias a enfermedades y no les permiten realizar sus actividades laborales, educativas y sociales de forma remo- ta. El hacinamiento representa casi un tercio (29%) del déficit habitacional en el Perú, y la carencia total de servicios básicos de agua potable, saneamiento y electricidad representa el 22% del déficit, lo cual se tra- duce en miles de hogares sin la posibilidad de protegerse de distintos riesgos para la salud y el bienestar.VI Además, el alto grado de exposición a distintos eventos catastróficos (sismos, tsunamis deslizamientos, inundaciones, entre otros) es una constante amenaza sobre las viviendas de mala calidad y, en caso de de- sastre, puede convertirlas en trampas mortales. El acelerado crecimiento de las áreas urbanas en las últimas décadas, principalmente a través de ocupaciones informales, en lugar de reducir los riesgos y su impacto, los ha incrementado. Un impulso de inversión en mejorar la calidad de las viviendas permitiría salvar vidas y proteger activos, así como asegurar una suficiente capacidad de respuesta en caso de emergencias, para el aislamiento de miembros de alto riesgo o contagiados, o para estudiar o trabajar desde casa. El impacto del COVID-19 requerirá que los programas de vivienda hagan más con menos. En el contexto ac- tual de mayores restricciones fiscales, menores ingresos familiares, e incertidumbre exacerbada, será clave que los programas de vivienda adopten metodologías innovadoras, una focalización verdaderamente centra- da en los hogares más vulnerables, y un portafolio de soluciones que permita atender tanto las necesidades más urgentes como las más importantes. No existe una solución única ni inmediata; lo que se requiere es un mejor balance en las prioridades de política para que la vivienda nueva sea más asequible para los hogares de menores ingresos, y para que el mejoramiento de vivienda sea una opción al alcance del millón 300 mil ho- gares peruanos que residen en condiciones precarias, para asegurar su salud y el bienestar de sus familias. La inversión pública y privada requerida es enorme y, por ello, es indispensable que los recursos públicos se enfoquen en activar mercados con reformas legales e institucionales y en invertir en apoyar a quienes más lo necesitan. Atendiendo a los retos de este nuevo contexto, y construyendo sobre la base de los hallazgos y recomenda- ciones del Banco en el marco del acuerdo programático de servicios de asesoría reembolsable de 2015,VII el presente informe formula un conjunto de recomendaciones para orientar la política de vivienda post CO- VID-19 en el Perú, a saber: I. Impulsar la mejora de la calidad de la vivienda de los hogares más vulnerables a la par de la producción de vivienda nueva. II. Focalizar mejor los subsidios y apoyos del Estado hacia los hogares de menores ingresos. III. Asegurar la sostenibilidad de los programas y de las soluciones habitacionales promovidas por el Estado. IV. Dinamizar la economía creando empleo a través del mejoramiento de vivienda. V. Promover activamente la generación de suelo e infraestructura urbana. VI. Integrar las políticas de vivienda a la planificación, regularización y mejoramiento del entorno urbano. V INEI, ENAHO-2019 VI Censo de Población y Vivienda 2017. Acuerdo programático de servicios de asesoría reembolsable (RAS, por sus siglas en inglés) en materia de Política de VII Planificación Urbana, Sistema Integral de Generación de Suelo Urbano, y Oferta de Vivienda Social, 2015. 8 Para ello será preciso superar algunos obstáculos como la falta de información consolidada sobre vulnera- bilidad de las viviendas, y la falta de financiamiento e instrumentos adecuados para llegar a los hogares más vulnerables con la solución que necesitan. Asimismo, será preciso abandonar regulaciones que excluyen a ciertos grupos de población en situación de pobreza y vulnerabilidad de las soluciones habitacionales ofre- cidas por el Estado. El enfoque tradicional de la política de vivienda ​ n las últimas cuatro décadas, el Perú no tuvo una política de vivienda compatible con la dimensión y E características del problema. En este lapso, la política de la vivienda en el Perú optó por dos caminos. El primero, la intervención ex-post a través de la formalización y la regularización de la propiedad del suelo. El segundo, la producción de vivienda nueva, a través de subsidios directos y créditos hipotecarios. En el primer caso, el resultado fue una dinámica de ocupación informal del suelo, donde la planificación estuvo ausente, agravada por crecientes costos asociados con la provisión de servicios básicos y la ausencia de estándares mínimos en la construcción de viviendas. La propiedad formal alcanza solo a 2 de cada 5 hogares a nivel nacional pero dicha formalización no vino aparejada de calidad ni seguridad: 14% de hogares con título care- ce de acceso a agua y 18% carece de servicios higiénicos. En el segundo caso, el resultado fue una política regresiva que benefició predominantemente a la clase media trabajadora formal y no así a las familias de menores ingresos y con mayor déficit, que no tienen la capacidad ni la calificación crediticia para obtener una hipoteca y comprar una vivienda. Asimismo, se implementó una política enfocada en la reducción del déficit cuantitativo, en desmedro del déficit cualitativo que afecta a las dos terceras partes de hogares con déficit de vivienda. Déficit habitacional en hogares urbanos Según régimen de propiedad, por tipo de déficit. Alquilada Propia, sin título de propiedad Propia, con título de propiedad 46.5% 38.4% 21.2% 18.8% 18.0% 14.4% 14.6% 9.5% 10.9% 10.0% 8.4% 7.1% 5.8% 5.1% 2.4% 3.1% 2.7% 2.6% 0.6% 1.3% 0.1% Déficit Vivienda Material de Hacinamiento Sin Sin servicios Sin energía tradicional inadecuada paredes no abastecimiento higiénicos eléctrica recuperable de agua potable FUENTE: INEI, Censo 2017. Elaboración propia. Los programas de vivienda no se focalizaron suficientemente en los segmentos más vulnerables de la po- blación ni en las regiones con mayor necesidad. Dos tercios de los recursos públicos destinados a vivienda social desde 2003 han sido canalizados a un tercio de los hogares beneficiarios (sobre todo, hogares de in- gresos medios) a través del programa Nuevo Crédito MiVivienda, mientras que solo un tercio de los recursos ha estado dirigido a los hogares de menores ingresos.VIII Además, la oferta formal de vivienda social y subsi- dios públicos ha desatendido regiones con mayor déficit habitacional. Por ejemplo, algunas regiones como Tumbes y Amazonas con gran incidencia de déficit habitacional (superior al 50%) han absorbido menos del 0.5% de los recursos del Estado canalizados vía subsidios.IX VIII Fondo MiVivienda. IX Fondo MiVivienda. Estadísticas 2003-Jun 2020; ENAHO 2004-2019 9 Distribución de beneficiarios y recursos invertidos en vivienda social según programa desde 2003 Número de beneficiarios Recursos invertidos según programa según programa MiVivienda Techo Propio 30% 32.4% Techo Propio MiVivienda 70% 67.6% FUENTE: Fondo MIVivienda. Los parámetros de los principales programas de vivienda excluyen a importantes segmentos de la población. La capacidad de pago de los hogares con déficit del quintil de menores ingresos resulta insuficiente –incluso recibiendo subsidios del Estado– para acceder a una vivienda nueva mínimamente adecuada.X Adicionalmen- te, en los quintiles más bajos (1, 2 y 3) entre el 81% y el 98% de los jefes de hogar tienen un empleo informal o están desocupados, lo cual les impide acceder al crédito hipotecario, incluso si su capacidad adquisitiva fuera suficiente. Así, solo 1 de cada 5 hogares con déficit habitacional y sin propiedad formal podría acceder a una vivienda mínimamente adecuada a través de las alternativas de financiamiento disponibles. Las necesidades más urgentes requieren esfuerzos de inversión sustanciales. Existen 594 mil hogares con déficit habitacional cuantitativo a nivel nacional. Al mismo tiempo, hay casi cinco veces más hogares que requieren servicios higiénicos (2.9 millones), casi cuatro veces más que requieren servicios de agua potable (2.2 millones), y casi el doble que requieren electricidad (963 mil).XI Estos servicios son aún más urgentes en el contexto de COVID-19 para asegurar la salud y la resiliencia de las familias peruanas. Sin embargo, el 98% de los recursos invertidos en la vivienda social desde el 2003 ha estado orientado a la producción de vivienda nueva, y solamente el 2% restante al mejoramiento de vivienda.XII La inversión en el mejoramiento de vivienda es una acción preventiva para la resiliencia de la vivienda y de la familia que la habita, tanto ante pandemias como ante desastres naturales. La experiencia internacional muestra que los costos de reconstrucción de vivienda después de un desastre cuadruplican los costos de prevención. Por lo tanto, tiene sentido no solo social sino también económico invertir en la seguridad y la calidad de la vivienda existente, donde se concen- tra la mayor necesidad a nivel nacional. GRÁFICO 4 | Pirámide de necesidades de vivienda en el Perú GRÁFICO 5 | Recursos invertidos Número de hogares según tipo de necesidad habitacional. (2017) en vivienda social desde 2003 según tipo de solución Material irrecuperable 338,814 Viviendas hacinadas 555,815 Mejora de vivienda Déficit cuantitativo 594,329 2% Sin electricidad 963,370 Vivienda Sin agua potable 2,233,865 nueva 98% Sin servicios higiénicos 2,879,702 FUENTE: INEI. Censo de Población y Vivienda 2017. FUENTE: Fondo MiVivienda. X Tomando como referencia el valor piso utilizado en el marco del Nuevo Crédito MiVivienda, que asciende a S/ 58,800. XI INEI. Censo de Población y Vivienda 2017. XII Fondo MiVivienda. 10 ¿Cómo lograr que la política de vivienda post COVID-19 promueva una recuperación inclusiva, resiliente, sostenible y eficiente? La vivienda es un asunto urgente de salud pública, es un mecanismo de protección social básico para ase- gurar el bienestar y la resiliencia de los hogares peruanos, y puede ser una herramienta en la recuperación sostenible de la economía en un escenario post-COVID. Por ello, es necesario revisar las prioridades de la política de vivienda en el Perú y redirigir la inversión del gobierno hacia acciones que robustezcan los mer- cados de vivienda y que expandan el acceso de las familias vulnerables a soluciones compatibles con sus necesidades. De lo que se trata es de adoptar un nuevo paradigma de vivienda inclusiva, resiliente, sostenible y eficiente, que busque el mejoramiento de la calidad de la vivienda y de su entorno, especialmente para los hogares de menores ingresos y con mayores niveles de déficit habitacional. Las siguientes acciones pueden contribuir a este propósito. 1. Repensar qué se entiende por vivienda de calidad en el Perú. Los criterios actualmente utilizados para medir el déficit habitacional podrían estar subestimando la magnitud del problema de la vivienda en el país. Por ejemplo, si se aplica la metodología del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) de Colombia –la cual evalúa de forma más estricta las condiciones del material de piso, hacina- miento y acceso a servicios básicos, dos de cada tres de hogares peruanos presentarían algún tipo de déficit habitacional. Las definiciones y metodología de cálculo del déficit habitacional en el Perú podrían revisarse para incluir indicadores que midan la calidad de la construcción de la vivienda –más allá de la calidad del material de las paredes– con la finalidad de dimensionar adecuadamente las necesidades de mejoramiento y reforzamiento estructural. 2. Generar información accionable para la generación de suelo para vivienda y para fortalecer las finanzas municipales. Los procesos de recolección continua, integración, gestión y análisis de información sobre la vivienda para la focalización de las políticas requieren fortalecerse a través de las siguientes acciones: • Promover la generación de catastros urbanos municipales. Esto requiere tanto la generación de ca- pacidades a nivel local, como el trabajo a nivel de gobierno central para posibilitar la integración de la información catastral en una plataforma única, así como la interoperabilidad de los datos. El Proyecto Nacional de Catastro Urbano y Apoyo Municipal, actualmente en marcha en el Perú con financiamiento del Banco Mundial, es un paso importante para establecer estándares simplificados que permitan pro- ducir información catastral actualizada, que servirá para informar las políticas de vivienda, desarrollo urbano y gestión de riesgos, entre otras. • Generar información sobre el estado de las viviendas y su entorno. Es necesario actualizar la informa- ción sobre el estado de los barrios urbanos marginales, así como el inventario de predios del Estado, a fin de identificar aquellos activos inmobiliarios públicos que pueden aprovecharse para promover la vivienda social. • Promover la integración de las bases de datos de las distintas direcciones, entidades y programas del sector vivienda y generar mecanismos para hacer más eficiente la recolección de información, evitan- do duplicidades, así como el flujo e integración de la información relativa al acceso y calidad de los servicios básicos (agua, desagüe, energía eléctrica) de los hogares. 3. Aprovechar las recientes innovaciones tecnológicas para planificar inversiones de forma más rápida y eficiente. Es crítico usar la tecnología para profundizar el conocimiento sobre el stock de vivienda y las condiciones de vida en los barrios para planificar inversiones de alto impacto. Por ejemplo, el Banco Mundial, a través del Programa Global para la Vivienda Resiliente, ha desarrollado y aplicado en Breña e Independencia, una metodología basada en el uso de tecnología como drones, cámaras fotográficas, y algoritmos de aprendizaje automático, que permite extraer data geoespacial de los predios y combi- narla con data socioeconómica censal o administrativa existente para producir mapas con información detallada y accionable. Estas herramientas de trabajo remoto son aún de mayor utilidad en el contexto 11 actual de COVID-19. La captura y la interpretación de información granular permite una mejor toma de decisiones para la gestión urbana local y para la oferta de soluciones de vivienda tanto por el sector pú- blico como por el sector privado. 4. Generar soluciones distintas para problemas distintos. Con mejor información, se revela la diversidad de problemas, y la necesidad de diversificar las medidas de política pública y la oferta de soluciones de vivienda. Las soluciones de talla única no son viables. Reconocer las vulnerabilidades y las capacidades financieras diferenciadas de los hogares con déficit en el Perú, con enfoque territorial, permitirá diseñar políticas mejor focalizadas para enfrentar dichas carencias e identificar oportunidades para distintos inversionistas. Por un lado, las carencias en las zonas rurales –donde más de la mitad de los hogares con déficit no tiene acceso a servicios básicos y aproximadamente 40% vive en hacinamiento– requieren respuestas distintas a las carencias en las zonas urbanas –donde se concentra casi la totalidad del dé- ficit cuantitativo y del problema de material irrecuperable en las paredes. Al interior de las ciudades, las soluciones de vivienda también difieren: en algunos casos se requiere optimizar la generación de suelo urbano, mientras que en otros es necesario enfocarse en la producción de vivienda nueva o en el mejora- miento o reforzamiento de las existentes. Más aún, algunos sectores pueden requerir soluciones distin- tas a la vivienda nueva en propiedad. Por ejemplo, arrendamiento de vivienda que a su vez podría motivar a los propietarios y arrendadores a invertir en el mejoramiento y acondicionamiento de sus viviendas. 5. Priorizar el mejoramiento y reforzamiento estructural de la vivienda, a la par que la producción de vi- vienda nueva, para que el grueso de los recursos públicos se destinen a los hogares más vulnerables con la solución que necesitan, donde más lo necesitan. El déficit cualitativo duplica el déficit cuantita- tivo, y la política de vivienda debe, por lo tanto, responder a la urgencia de la mejora de la vivienda, su entorno y los servicios públicos para los 1.3 millones de hogares peruanos que viven en condiciones subóptimas para su salud, seguridad y bienestar. El crédito hipotecario, tal como está planteado actualmente, no resulta apropiado para atender el déficit cualitativo ni accesible para los hogares con menores ingresos en el Perú, aún menos en el contexto del COVID-19 que ha deprimido su capacidad de pago y la demanda de vivienda nueva en general. Existe un potencial enorme sin explotar aún para innovar y adecuar los instrumentos financieros a la realidad económica, capacidad de pago y características de los distintos segmentos poblacionales en lugar de aplicar a todos solamente aquellos diseñados para mercados formales, ingresos regulares y alta capacidad de pago. Los montos pequeños del microcrédito y los plazos cortos de repago, por ejemplo, podrían ajustarse mejor a las capacidades financieras de las familias que autoconstruyen de forma in- cremental. Resulta urgente impulsar el mercado de financiamiento de mejoramiento de vivienda entre las entidades bancarias, microfinancieras u organismos no gubernamentales que podrían desarrollar diver- sos productos crediticios acordes al segmento de la población con mayor necesidad y menor capacidad de pago o sin título de propiedad. 6. Promover la reactivación del sector construcción y la dinamización de la economía peruana post-CO- VID-19 a través del mejoramiento de vivienda. La mejora de la vivienda existente también representa una oportunidad importante para la reactivación del sector de construcción, en el cual se proyecta una caída de 40% para el cierre de 2020 (la peor contracción en el sector en 70 años) por la pandemia del COVID-19. La inversión en el reforzamiento y el mejoramiento de la vivienda podría ser aprovechada para generar más empleo en la construcción y la producción de materiales sostenibles, intensivas en mano de obra, en favor de trabajadores menos calificados, muchos de los cuales han sido expulsados del sector o se encuentran en desempleo por la crisis económica. Es matar dos pájaros de un tiro: mejorar la calidad de vida de los hogares más vulnerables y simultáneamente crear fuentes de empleo digno para dinami- zar la economía frente a COVID-19. 12 7. Promover activamente la generación de suelo urbano e infraestructura urbana. La generación de suelo urbano para vivienda y la dotación de servicios puede impulsar el crecimiento formal y planificado de las ciudades, e impulsar el mercado de vivienda. En tal sentido, es pertinente evaluar las siguientes medidas: • Adoptar como definición operativa de suelo para las acciones del Estado en materia de promoción de vivienda social al suelo saneado y habilitado, para que los procesos de generación de suelo generen un resultado distinto del proceso de ocupaciones informales en terrenos públicos no habilitados. • Evaluar la posibilidad de crear una entidad, a nivel de gobierno central o local, a cargo de la provisión de suelo saneado y habilitado para el desarrollo de proyectos de vivienda social que satisfaga la demanda actual y futura de la población. • Impulsar el uso de los procedimientos e instrumentos de gestión urbana sostenible contenidos en el Reglamento de Acondicionamiento Territorial y Desarrollo Urbano SostenibleXIII para promover un me- jor aprovechamiento del suelo a través del cambio de la forma urbana. 8. Integrar las políticas de vivienda a la planificación, la regularización y el mejoramiento del entorno urbano. La vivienda es el principal activo de las ciudades y el motor del crecimiento urbano. En tal sen- tido, la planificación urbana y la provisión de la vivienda no pueden ir por cuerdas separadas. Por otro lado, la situación que hace dos décadas justificó la implementación de programas de formalización de la propiedad masivos no es la misma que existe actualmente. Es necesario evitar que la regularización de la propiedad incentive la continua ocupación informal de terrenos y para ello se requiere promover la generación de suelo y espacio urbano y así como alternativas de vivienda social asequible. Finalmente, la vivienda no está aislada de su entorno, por lo cual es necesario coordinar las políticas de vivienda con las de mejoramiento urbano y que estas promuevan un desarrollo integral del entorno. Tomando en con- sideración estos aspectos, se recomienda lo siguiente: • Aprobar la política nacional de vivienda y desarrollo urbano sostenible que viene elaborando el Minis- terio de Vivienda, Construcción y Saneamiento. • Fortalecer la asistencia técnica a los gobiernos subnacionales en materia de elaboración de sus instru- mentos de acondicionamiento territorial y planificación urbana. • Reformular y repotenciar el Programa de Mejoramiento Integral de Barrios (PMIB) a fin de asegurar la integralidad de sus intervenciones, la coordinación con otras intervenciones en materia de vivienda y dotación de servicios básicos, y la inclusión de componentes de movilidad urbana sostenible y espa- cios públicos. XIII Decreto Supremo N° 022-2016-VIVIENDA 13 PROGRAMA GLOBAL DE VIVIENDA RESILIENTE La Vivienda en el Perú Un instrumento para la recuperación económica inclusiva y resiliente ENERO DE 2021 14 1. El impacto del COVID-19 sobre los hogares vulnerables 1.1 El impacto de la pandemia del COVID-19 Después de décadas de crecimiento económico y reducción de la pobreza, la pandemia COVID-19 le trajo al Perú la primera recesión en 20 años luego de la crisis financiera de 2008 y, al igual que para el resto de economías, la peor recesión global desde la Segunda Guerra Mundial. De hecho, esta doble crisis, sanitaria y económica, es una de las más severas que le haya tocado atravesar al Perú en su historia republicana. Los efectos de la crisis en términos de vidas humanas, empleo, ingresos y bienestar de la población global arrojan resultados cada vez más difíciles para el mundo, pero particularmente para América Latina y el Perú. En términos sanitarios y ajustando por población, el Perú es el país más afectado por la transmisión del CO- VID-19 en el mundo: alcanzó la tasa de mortalidad más alta por millón habitantes a nivel global, y la segunda más alta de casos confirmados en América del Sur.1 Pese a las estrictas medidas de confinamiento dictadas muy tempranamente por el gobierno peruano, el virus logró esparcirse ampliamente en todo el territorio na- cional, y ha dejado un saldo de pérdidas de vidas humanas que ya superó los 30 mil, según cifras oficiales, pero que a juzgar por las cifras de exceso de muertes por toda causa, sería mucho mayor. En términos económicos, el golpe es igual de profundo: el Banco Mundial proyectó para el Perú una con- tracción de 12% para el 20202 (según la CEPAL, la contracción sería de 13%3) —la más profunda en América Latina y el Caribe luego de Belize4, y mucho más profunda que la contracción global proyectada en 5.2%. Esta recesión, producto de un doble choque de oferta y demanda, se viene traduciendo en una fuerte caída del empleo: solo en Lima, durante los meses de abril, mayo y junio, el empleo se redujo en 55.1%: 2.6 millones de peruanos perdieron su empleo5. De acuerdo con el análisis del Banco Mundial, la paralización de actividades económicas afectó de manera particular a los trabajadores de rangos medios y bajos de los sectores cons- trucción, comercio, transporte y almacenamiento, hoteles, restaurantes, y turismo, así como trabajadores independientes e informales, especialmente del área urbana. Los más vulnerables de todos ellos son sin duda los trabajadores informales, pobres o no pobres, ya que más del 50% de ellos han sido directamente impactados por la crisis6. Siendo que más del 70% de la población peruana trabaja en el sector informal7, el impacto de la pandemia sobre la economía y la sociedad en general ha sido enorme. 1 Worldometers.info. Cifras al 10 de septiembre del 2020. 2 World Bank Group. Global Economic Prospects, June 2020. 3 CEPAL. COVID-19 Special Report No. 5: “Addressing the growing impact of COVID-19 with a view to reactivation with equality, new projections. 15 de julio 2020. 4 Venezuela no aparece entre las proyecciones del Banco Mundial, pero la CEPAL proyecta para dicho país una contracción del 26%. 5 INEI. Informe Técnico No. 7 “Situación del mercado laboral en Lima Metropolitana. Trimestre móvil: Abril-Mayo-Junio 2020”, Julio 2020. 6 WBG. Perú en el tiempo del COVID 19: impactos y mitigación. Documento de trabajo. De acuerdo a una encuesta de IPSOS, ¾ de los trabajadores informales e independientes han visto sus ingresos bajar considerablemente o desaparecer. 7 Cálculos del Banco Mundial sobre la base de ENAHO 2019. 15 Las proyecciones del Banco Mundial estiman que los ingresos per cápita a nivel mundial tendrán un nivel de contracción tal que traerá como resultado un incremento neto de la pobreza mundial luego de 20 años8. Para América Latina, la CEPAL proyectó un retroceso de una década en términos de ingreso por habitante, y estimó que 45.4 millones de personas en la región pasarán a formar parte de la población en situación de pobreza. El Perú estaría entre los países más afectados: la pobreza se incrementaría en 13 puntos por- centuales, alcanzando a un tercio de la población, y la desigualdad sufriría una variación de 6 o más puntos (según Índice Gini 2020)9. Si bien las proyecciones del Banco Mundial estiman que el Perú, junto con las demás economías emergen- tes, retomará su crecimiento en 2021 —proyectando un rebote de 7%, el escenario futuro es todavía incierto. Este dependerá, por un lado, de la capacidad del gobierno peruano de contener y mitigar los efectos del virus, protegiendo a las poblaciones más vulnerables y más afectadas por la crisis, así como también de la intro- ducción de medidas orientadas a reactivar la economía y el mercado laboral para la recuperación del empleo y de los ingresos, a través de inversión e infraestructura y financiamiento a las empresas, especialmente a las más pequeñas. Si bien la economía peruana ha mostrado signos de rápida recuperación en los últimos meses del 2020, se prevé que el crecimiento económico no alcanzará los niveles pre COVID sino hasta por lo menos el 202210. 1.2 La respuesta de las autoridades Las medidas de emergencia adoptadas inicialmente por el gobierno peruano para frenar el avance del CO- VID-19 y para abordar los diferentes frentes de la crisis han sido diversas y estuvieron orientadas en la direc- ción correcta, considerando la información disponible y la experiencia de países de Asia y Europa que venían siendo afectados por la crisis. Por el frente sanitario, el gobierno peruano adoptó medidas estrictas de aislamiento social de manera muy temprana, lo que permitió lograr una curva de contagios menos pronunciada al inicio y así ganar tiempo para fortalecer el sistema de salud y su capacidad de respuesta a través de personal, equipos e infraestructura. Por el frente económico y de protección social, el paquete de medidas para el alivio de hogares y de empre- sas, que incluyó transferencias monetarias directas, ha sido uno de los más ambiciosos de todo el mundo, de una magnitud de 12 puntos del PBI, lo cual ha sido posible gracias a los ahorros fiscales acumulados por años de buen manejo macroeconómico del país. Según estimaciones preliminares del Banco Mundial11, las medidas de alivio económico temporal implemen- tadas por el gobierno durante la cuarentena (Ver Tabla 1), habrían logrado cubrir al 91% de los hogares en situación de pobreza y pobreza extrema, evitando así que 3.7 millones de personas pasen a tener ingresos por debajo de la línea de USD 5.5 al día. No obstante, habrían quedado sin cobertura alrededor del 1 de cada 5 trabajadores informales no pobres y de trabajadores en sectores particularmente afectados, como comer- cio, infraestructura, restaurantes, y turismo; por lo que se calcula que 1.7 millones de personas pasaron a tener ingresos por debajo de dicho límite. Los hogares con activos suficientes para mantener su consumo se vieron menos afectados, pero muchos otros en situación de mayor vulnerabilidad, como la población que trabaja en el sector informal y la población migrante y refugiada de Venezuela, han sido más afectados. 8 WBG. Global Economic Prospects. June 2020. 9 CEPAL. COVID-19 Special Report No. 5: “Addressing the growing impact of COVID-19 with a view to reactivation with equality, new projections. 15 de julio 2020. 10 Andina, Agencia Peruana de Noticias. “BCR: recuperación de la economía peruana es más rápida de lo esperado.” Declaraciones de Julio Velarde, Presidente del Banco Central de Reserva del Perú, 13 de octubre de 2020. En: https://bit.ly/38aGFGA 11 WBG. Perú en el tiempo del COVID-19: impactos y mitigación. Documento de trabajo. 16 TABLA 1 | Medidaseconómicas de alivio a hogares implementadas por el Perú durante la crisis del COVID-19 MEDIDA ¿A QUIÉN ESTUVO DIRIGIDA? BENEFICIARIOS PRESUPUESTO (MILLONES) 1. Adelanto de pago en dos Beneficiarios preexistentes de estos Juntos: 698 mil hogares *No demanda recursos armadas (Juntos y P. 65) programas Pensión 65: 431 mil usuarios del Tesoro 2. Bono 760 –rural Hogares pobres sin cobertura de otro 1 millón de hogares pobres S/ 836 USD 232 programa en zonas rurales rurales 3. Bono 760 –urbano Hogares pobres sin cobertura de otro 2.7 millones de hogares S/ 2 340 USD 650 programa en zonas urbanas pobres urbanos 4. Bono Independiente Hogares vulnerables no pobres con 780 mil hogares S/ 595 USD 165 trabajadores independientes 5. Bono Familiar Universal Excluye hogares con algún miembro en 6.8 millones de hogares S/ 5 168 USD 1,435.5 planilla elegibles 6. Retiro de fondos de la AFP* Trabajadores aportantes activos y 2.4 millones de trabajadores S/ 4 290 USD 1,192 cesantes 7. Retiro de fondos de la CTS* Trabajadores beneficiarios de la CTS – – – 8. Suspensión aporte AFP Trabajadores aportantes activos – – – TOTAL – 14,809 millones de hogares S/. 13,229 USD 3,675 * Medidas que no involucran recursos públicos sino fondos privados. FUENTE: Banco Mundial. Perú en el tiempo del COVID-19: Impactos y Mitigación. Las medidas de contención, mitigación y alivio implementadas por el gobierno peruano fueron una adecuada “respuesta” inicial a la crisis. Sin embargo, las brechas estructurales que afectan el acceso a oportunidades y la calidad de vida de los peruanos en situación de pobreza y vulnerabilidad, y que se evidencian en las des- igualdades laborales, del entorno, y del acceso a servicios básicos en el territorio, explican en gran medida por qué las medidas del gobierno peruano no fueron suficientes para evitar la propagación del virus entre los hogares más vulnerables, dependientes de trabajo informal e ingreso diario y que habitan en viviendas inadecuadas. Algunos especialistas la han llamado la “paradoja peruana”. Sin embargo, los hechos demuestran que más que una paradoja se trató de un resultado previsible: ya desde antes del COVID-19, los factores de riesgo estaban presentes: 7 de cada 10 peruanos trabaja en la informalidad, en actividades que exigen contacto (como comer- cio, transporte, restaurantes y turismo) y que dependen de ingresos informales e irregulares. Residen además en viviendas inadecuadas sin acceso a servicios básicos, con niveles de hacinamiento que los exponen de manera particular a contraer el virus, considerando la necesidad de algunos miembros del hogar de salir diaria- mente, ya sea a trabajar usando transporte público, o a comprar alimentos en mercados de abastos que fueron focos infecciosos del virus. En ese sentido, si bien las decisiones del gobierno fueron una buena respuesta de corto plazo, estas distaron mucho de ser una buena solución a las desigualdades subyacentes que exponen de manera particular a los grupos de población más vulnerables en el país. 17 1.3 La mala calidad de la vivienda como obstáculo para la eliminación de la pobreza y la creación de prosperidad compartida 1.3.1 El COVID-19 y la desigualdad estructural Dada la forma como se transmite el nuevo coronavirus –por contacto de persona a persona, por medio de secreciones bucales o nasales12– y su alto nivel de reproducción, las medidas de prevención recomendadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS), ante la ausencia de una vacuna, exigen a) aislamiento social, y b) lavado constante de manos con agua y jabón. Ambas medidas requieren no solo un cambio en las con- ductas de los ciudadanos sino también una adecuada infraestructura en la vivienda. Lamentablemente, estas recomendaciones resultan impracticables para la ¿Cómo se logra el gran mayoría de hogares en situación de pobreza y vulnerabilidad, no solo en el Perú, sino en todo el mundo. aislamiento social de la población que Un estudio reciente estimó que el 90% de hogares en países en desarrollo a 13 reside en viviendas nivel mundial no estarían en condiciones de cumplir con las recomendaciones hacinadas? de la OMS frente al COVID-19. Este hecho permite llamar la atención sobre la pertinencia y eficacia de estas medidas en países pobres donde la población tiene pocas posibilidades de aislarse sin sufrir de hambre, y donde las exigencias para la vivienda son poco realistas y casi “de ficción”14, razón por la cual dichas poblaciones se encuentran expuestas de manera particular a la severidad del virus. En concordancia con lo anterior, investigadores del Banco Mundial encontraron ¿Cómo puede la que en Yakarta, Indonesia, durante el tiempo de cuarentena obligatoria por CO- población lavarse las VID-19, los hogares más ricos mostraron una menor movilidad que los hogares manos si no tiene más pobres15. Algo similar ha sido observado en algunas ciudades de Estados acceso a agua en la Unidos (Seattle, LA, Detroit, y Chicago), donde los hogares más ricos pudieron iniciar sus cuarentenas más temprano que los hogares más pobres16. Ello su- vivienda? giere que las medidas sanitarias, de distanciamiento social y/o cuarentena impuestas por los gobiernos para contener el COVID-19 resultan mucho más onerosas para hogares de menores ingresos que no cuentan con ahorros y que dependen de trabajos con ingresos diarios o que requieren contacto interpersonal. TABLA 2 | Medidas recomendadas por la OMS para evitar el contagio del COVID-19 MEDIDA SANITARIA ¿QUÉ IMPLICA? ¿QUÉ REQUIERE? Aislamiento social Mantener al menos un metro de distancia entre - Adecuación de conductas personas - Vivienda adecuada con paredes, techo, cerrada, bajo hacinamiento y servicios básicos dentro del hogar Lavado de manos Lavarse constantemente las manos con agua y jabón Acceso a servicios básicos en la vivienda FUENTE: Brown, C., Ravallion, M. and van de Walle, D. (2020). Elaboración propia. 12 Organización Mundial de la Salud. En: www.who.int Brown, C., Ravallion, M. and van de Walle, D. “Can the World’s poor protect themselves from the New Coronavirus?”. NBER 13 Working Paper No. 27200, May 2020. 14 Es importante anotar que los criterios de adecuación de la vivienda incluían acceso a telecomunicaciones y un nivel de hacinamiento no mayor a 2 personas por habitación. 15 Fraiberger, S., Jones, Nicholas y Lozano, N. (2020). “People respond differently to stay-at-home orders. Here ‘s what the data says”. World Bank Blogs. En: shorturl.at/lxHKX. Se analizó la data de ubicación GPS proveniente de 250 mil usuarios de 80 aplicativos móviles de Jakarta, Indonesia. 16 Ruiz-Euler, lex and Privitera, Filippo and Giuffrida, Danilo and Lake, Brennan and Zara, Ilenia, Mobility Patterns and Income Distribution in Times of Crisis: U.S. Urban Centers During the COVID-19 Pandemic (April 9, 2020). Available at SSRN: shorturl. at/ENWX8. 18 No sorprende entonces que el impacto del virus haya sido mucho más severo en hogares vulnerables que en hogares de mayores ingresos y mejores condiciones de habitabilidad. En el Reino Unido, por ejemplo, la Ofi- cina Nacional de Estadística publicó cifras que mostraron que entre marzo y junio de este año, la mortalidad por COVID de las personas viviendo en zonas menos privilegiadas de Inglaterra fue de más del doble que la de personas viviendo en zonas más privilegiadas17. En línea con ello, otro estudio encontró que pacientes de minorías étnicas, provenientes de zonas menos pri- vilegiadas en Birmingham, tenían el doble de probabilidad de llegar al hospital con síntomas más severos por COVID y de requerir cuidados intensivos, que pacientes de zonas más privilegiadas18. Otros análisis recientes han encontrado también una fuerte correlación entre la incidencia de muertes por COVID-19 en Inglaterra y Gales y el nivel de hacinamiento en las viviendas19. De manera similar, en California, se encontró que las viviendas del 20% de barrios con mayor incidencia de COVID-19 tenían 3 veces más hacinamiento que las viviendas del 20% de barrios con menor incidencia de contagio; así como también el doble de pobreza, y una mayor concentración de población afroamericana (82% vs. 50% en los barrios menos afectados)20. En otras latitudes, la tendencia es similar. En Singapur e India, el brote de contagios por COVID-19 en dormi- torios y barriadas de trabajadores migrantes reveló las condiciones de hacinamiento en las que vivían y que los expuso de manera particular al virus21. De acuerdo a ONU Habitat, las medidas de protección contra el COVID-19 exigidas por los gobiernos son imposibles de cumplir para los 1.8 miles de millones de personas a nivel mundial que viven en la calle o en viviendas inadecuadas, lo que revelaría las severas e históricas desigualdades en el mercado de vivienda, y la necesidad de reconocer a la vivienda tanto como prevención y como cura para el COVID-1922. En un escenario como este, en el que los hogares más vulnerables no tienen materialmente cómo protegerse frente al virus, el reto para los gobiernos es expandir el concepto de protección social. El objetivo final debe- ría ser que no se enfoque únicamente en una respuesta reactiva para el alivio monetario temporal de dichos hogares –a través de transferencias monetarias directas, por ejemplo– sino que incluya también un enfoque preventivo, que invierta en sus condiciones de habitabilidad y entorno, para asegurar su vida y su salud a través de vivienda digna y saludable para ellos. 1.3.2 La vivienda como un asunto de salud pública La relación que existe entre calidad de la vivienda y la salud de las personas es un asunto sobre el que existe amplio consenso, dada la extensa evidencia existente23. De hecho, la OMS considera a la calidad de la vi- vienda y del entorno como determinantes sociales de la salud de las personas24. En sus Lineamientos sobre Vivienda y Salud, la OMS define a la vivienda saludable como aquella que permite el bienestar físico, mental y social de las personas al proveer una sensación de hogar, así como un sentido de pertenencia, seguridad y 17 Office for National Statistics. En: shorturl.at/tuDK4 18 The Guardian. “COVID 19 impact on ethnic minorities linked to housing and air pollution”, 19.07.20. 19 Barker, Nathaniel. “The Housing Pandemic: four graphs showing the link between COVID-19 deaths and the housing crisis”. Inside Housing. En: shorturl.at/otEQ1 20 Botts, Jackie (2020). “How we analyzed the link between COVID-19 and crowded housing in California”. CalMatters. En: shorturl.at/gpuOV. 21 Chandran, Rina (2020). “Packed like Sardines: Coronavirus exposes cramped migrant houses”. 22 UN Habitat. “Housing is both a prevention and a cure for COVID 19”. En: https://rb.gy/7aplsq 23 Thomson, H., Petticrew, M. and D. Morrison (2001). Health effects of housing improvement: systematic review of intervention studies. The British Medical Journal. 24 WHO. Determinantes Sociales de la Salud. En: https://www.who.int/social_determinants/en/ 19 privacidad. También como aquella cuya estructura es adecuada para proveer de refugio, y que se encuentra ubicada en un entorno seguro y libre de riesgos25. Cuando estas condiciones no están presentes en la vivienda, las personas se encuentran expuestas a di- versos riesgos para su salud, para su economía e incluso para su vida. A partir de revisiones sistemáticas de la evidencia existente, la OMS señala que las personas que habitan en viviendas de mala calidad tienen mayor probabilidad de padecer de una serie de enfermedades, en comparación con aquellas que residen en viviendas adecuadas26: – Los hogares que residen en viviendas con alto nivel de hacinamiento tienen mayor riesgo de padecer enfermedades infecciosas (incluyendo tuberculosis y otras infecciones respiratorias, gastroenteritis y diarrea) así como problemas de salud mental (incluyendo estrés). Existe incluso evidencia que permite observar una relación inversa entre hacinamiento en el hogar y logros de aprendizaje de los estudiantes. Por todo ello, la OMS recomienda fuertemente adoptar medidas para contrarrestar el hacinamiento en las viviendas, independientemente de cuál sea la prevalencia local de estas enfermedades. – Los hogares que residen en viviendas sin acceso a agua y saneamiento se ven afectadas en su seguri- dad alimentaria e higiene personal, y están expuestas a la transmisión de enfermedades como el cólera y la diarrea. De hecho, el 58% de muertes anuales a nivel mundial por diarrea (aproximadamente 842 mil personas) es atribuible a la falta de acceso a agua y saneamiento, fundamentalmente en países de ingresos medios y bajos. Como evidencia local de ello, se puede observar en la ENDES 2017 que los ho- gares peruanos con piso de tierra tienen mayor incidencia de enfermedades diarreicas agudas en niños menores de 5 años, que hogares sin piso de tierra, siendo dicha diferencia estadísticamente significativa. TABLA 3 | Perú urbano*: Indicadores de salud según características de la vivienda ENFERMEDAD/SÍNTOMA CARACTERÍSTICA EN LA VIVIENDA SIN PISO DE TIERRA CON PISO DE TIERRA TOTAL Enfermedad diarreica aguda en menores de 5 años 10,2% 13,7% 3,5% (en las últimas 2 semanas) (p=0,001) * Se consideran urbanos a los centros poblados con más de 2 mil habitantes. FUENTE: INEI- ENDES, 2017. – El uso de materiales inadecuados, las prácticas constructivas deficientes, y la construcción en lugares peligrosos expone a las personas a mayores riesgos para su salud y bienestar. Si bien los terremotos no representan la mayor parte de los eventos naturales catastróficos a nivel mundial, sí son responsables de la mayoría de pérdidas humanas atribuibles a éstos, precisamente por el colapso de viviendas po- bremente construidas27. En el Perú, este es el caso de la vivienda informal, autoconstruida a lo largo de varios años sin asistencia técnica, y ubicada muchas veces en laderas de cerros, riberas de ríos y otras zonas expuestas a riesgos de desastres naturales. Además de la evidencia que asocia las condiciones de la vivienda con la salud de las personas que residen en ella, en el caso de los niños, existen también estudios que asocian la calidad de la vivienda con su desem- peño en la escuela, por lo que la calidad de la vivienda tendría efectos de largo plazo en sus oportunidades en la vida28. 25 WHO. WHO Housing and Health Guidelines. Geneva. World Health Organization (2018). 26 Ibid. 27 Por ejemplo, el terremoto de Sichuan de 2008 mató a más de 70,000 personas, y el de Mármara en Turquía mató a 17.000 en 1999, siendo la mayoría de las muertes causadas por viviendas de construcción precaria. Kenny, Charles (2009). Why Do People Die in Earthquakes? The Costs, Benefits and Institutions of Disaster Risk Reduction in Developing Countries. Policy Research working paper ; No. WPS 4823. World Bank. 28 Harker, Lisa (2007). “The impact of housing on children’s life chances”. Journal of Children’s Services, Vol. 2 No. 3, pp. 43-51. En: shorturl.at/bdlsA. 20 Diversas investigaciones muestran también evidencia del impacto positivo de intervenciones orientadas a mejorar las condiciones de habitabilidad de las viviendas en la salud de las personas29, así como en otros resultados de desarrollo, como la asistencia escolar, por ejemplo, en el caso de niños que acceden a mejores fuentes de agua.30 Ya desde antes de la crisis desatada por el CO- TABLA 4 | ¿Qué es una vivienda saludable? VID-19, estaba claro: las condiciones de la vivienda Función Una vivienda saludable es aquella que: funcionan como un mecanismo que traduce las des- – Permite el bienestar físico, mental y social igualdades sociales en desigualdades en la salud, de las personas. que afectan el bienestar y la expectativa de vida de – Provee sensación de hogar. las personas. – Genera un sentido de pertenencia. – Brinda seguridad y privacidad. La crisis del COVID-19 no ha hecho sino volver a Forma Es aquella cuya estructura: resaltar esta relación, y la necesidad de promover – Provee de refugio. vivienda saludable, accesible y sostenible como – Protege de elementos externos, objetivo de salud pública. Es decir, la necesidad de temperatura, contaminantes, humedad, colocar a la salud en el centro de la política de vivien- moho y plagas. da, para así devolverle a ésta su carácter de derecho – Cuenta con agua, saneamiento, fundamental; para que cumpla su función última de electricidad y combustibles seguros. refugio y protección de la vida humana, así como del – Cuenta con iluminación, ventilación y bienestar físico, mental y social de las personas. espacio suficiente. Entorno Es aquella cuyo entorno: Es importante resaltar además que la crisis sanitaria – Es seguro. del COVID-19 agrega a la vivienda la función de es- – Brinda acceso a servicios. pacio de trabajo y de aprendizaje, dos funciones adi- – Provee de espacio verde. cionales para las que las viviendas en general, y es- – Conecta alternativas de transporte pecialmente las que adolecen de déficit cualitativo, público. no estaban preparadas, y que suponen retos adicio- – Protege contra desechos, contaminación, y riesgo de desastres. nales para la política de vivienda el Perú post-COVID. FUENTE: WHO Housing and Health Guidelines 2018. 29 “Housing And Health: An Overview Of The Literature,” Health Affairs Health Policy Brief, June 7, 2018. En: shorturl.at/qwyLV 30 World Health Organization (2015). Factsheet: drinking-water. Geneva. 21 1.3.3 La mala calidad de la vivienda y la severidad del COVID-19 en el Perú MAPA 1 | La geografía del COVID19: la trayectoria del virus en Lima Metropolitana Hasta el 8 de Hasta el 17 de Hasta el 21 de marzo: marzo: marzo: Primer Se verifica que El contagio va confirmado el 6 en los distritos hacia Lima Este de marzo. de Lima Centro y Norte y Callao: los casos han Santa Anita, aumentado y se Independencia, expanden hacia San Miguel, La el norte. Perla, Aeropuerto y alrededores. Hasta el 26 de Hasta el 8 de abril: Hasta el 17 de marzo: Concentración abril: Sigue la Lima Centro, El Lima y Callao expansión por el Agustino y Santa cubiertos de sur, norte y este Anita, en San Juan casos. de Lima. de Lurigancho aumentan significativamente los casos. FUENTE: ESSALUD, Mapa de Calor. IMÁGENES: El Comercio edición online, 23 abril 2020. El COVID-19 llegó del extranjero a través de residentes de distritos consolidados de Lima, y luego se expandió hacia la periferia de la ciudad, entre los hogares de distritos populares, cuyos miembros laboran en servi- cios esenciales (personal de salud, policía, fuerzas armadas, supermercados, mercados de abastos, etc.), o dependen de trabajo del día a día en el sector informal. Pocas semanas después del inicio de la cuarentena obligatoria, los asentamientos humanos en Lima se convirtieron en los focos de transmisión del virus31. De acuerdo con Essalud, el virus siguió la ruta del transporte público masivo y la ruta hacia los centros de abas- tos32, que más adelante fueron identificados como focos infecciosos33. Como telón de fondo de este escenario tenemos a la vivienda informal, que ¿Cómo se puede en los últimos 20 años ha sido resultado del 90% de la expansión urbana en adaptar la vivienda el país34. En ella habita el 52% de la población urbana35, y carece mayoritaria- de mala calidad a las mente de las características necesarias para dar cumplimiento a las medidas exigencias de espacio sanitarias contra el COVID-19 exigidas por la autoridades: distanciamiento y funcionalidad adecuado para el aislamiento social y acceso a agua y saneamiento para las medidas de higiene. que requiere el confinamiento, el El déficit de vivienda en el Perú nos permite contar mejor la historia. Según el trabajo remoto y la Censo 201736: educación a distancia? – En el Perú, 1.9 millones de hogares, el 23.1% del total de hogares a nivel nacional, presentan algún tipo de déficit habitacional. 31 Essalud. Noticias Essalud. En: https://cutt.ly/SdPkQVr 32 El Comercio, versión digital, 23 de abril, 2020. En: https://cutt.ly/LdPxbk1 33 RPP Noticias. En: https://cutt.ly/PdPmDbq 34 Espinoza, Álvaro y Ricardo Fort (2020). La expansión urbana en en el Perú 2001-2018. GRADE. 35 Espinoza, Álvaro y Ricardo Fort (2017). Inversión sin planificación. La calidad de la inversión pública en los barrios vulnerables de Lima. GRADE. 36 Y utilizando la metodología de estimación de déficit habitacional del INEI. 22 – La gran mayoría de ellos –3 de cada 4– vive en zonas urbanas: – Uno (1) en Lima. – Los otros dos (2) en otras zonas urbanas. – De todos los hogares con déficit habitacional, un tercio carece de vivienda (déficit cuantitativo). – Sin embargo, los otros dos tercios carecen de condiciones adecuadas en la vivienda (déficit cualitativo), fundamentalmente por: – Hacinamiento —que explica casi otro tercio del déficit total (29%). – Falta de acceso a servicios de agua, saneamiento, y electricidad (22%). – Viviendas construidas con material irrecuperable (17%). Si bien la mayor parte de hogares con déficit se ubican en zonas urbanas (1.4 millones de hogares urbanos con déficit contra 484 mil hogares rurales con déficit), el área rural tiene mayor incidencia de déficit habi- tacional: uno de cada tres hogares tiene déficit de vivienda, mientras que en el ámbito urbano, uno de cada cinco lo tiene. Pero las carencias en cada ámbito geográfico difieren. GRÁFICO 1 | Distribución de hogares con déficit habitacional a nivel nacional SEGÚN TIPO DE DÉFICIT SEGÚN ÁMBITO GEOGRÁFICO Tipo de déficit Subtipo de déficit Ámbito geográfico 1 Ámbito geográfico 2 24% 594 mil 31% 31% Lima hogares Déficit cuantitativo Déficit cuantitativo 1.9 millones 1.9 millones 1.4 millones 74% de hogares 29% de hogares hogares Urbano 50% con déficit Hacinamiento con déficit Otras áreas a nivel 1.3 millones 69% habitacional Urbanas nacional hogares Déficit cualitativo 22% Sin servicios 17% Material pared 594 mil 26% 26% irrecuperable hogares Rural Rural FUENTE: Censo 2017. Elaboración propia. Las carencias de vivienda de los hogares rurales son casi exclusivamente cualitativas: sólo 5% de hogares con déficit carece de vivienda, pero poco más de la mitad (52%) no cuenta con ningún servicio básico en la vivienda, y aproximadamente 40% vive en hacinamiento. En cambio, las carencias de vivienda en las ciudades son más diversas: el déficit cuantitativo de vivienda es mucho más significativo –2 de cada 5 hogares con déficit tiene esta necesidad, y casi la totalidad (94%) del déficit cuantitativo a nivel nacional se concentra en las ciudades. Pero luego está el hacinamiento, que afecta a casi 1 de cada 4 hogares urbanos con déficit, y también el material irrecuperable en la vivienda, que afecta a poco más de 1 de cada 5 hogares urbanos con déficit. A diferencia de lo que ocurre en el ámbito rural, solo 12% de los hogares urbanos con déficit carecen de acceso a servicios básicos; pero todos ellos en conjunto representan el 40% del problema a nivel nacional. En Lima, el escenario es incluso más complejo: de sus 2.6 millones de hogares, 206 mil no cuentan con una vivienda y otros 259 mil viven en condiciones inadecuadas en viviendas de mala calidad. La carencia de vivienda es mayor en Lima que en todo el resto del país, y explica el 46% de todo el déficit habitacional en la capital. Pero los hogares urbanos con déficit en Lima también sufren de mayor hacinamiento y de menor acceso a servicios básicos que sus pares urbanos a nivel nacional. Incluso en algunas zonas de los distritos más alejados como Comas, Puente Piedra, Carabayllo, Lurigancho Cieneguilla, Villa El Salvador, Lurín, Pacha- camac, Punta Hermosa, y Pucusana al sur, 100% de los hogares presenta déficit cualitativo37. 37 Esto se observa a partir de los indicadores de déficit promedio de los hogares a nivel de manzanas. 23 GRÁFICO 2 | Distribución de hogares con déficit habitacional según tipo de déficit, por ámbito (%) Nacional Urbano Lima Metropolitana Rural 52.1 46.0 40.6 38.5 31.0 29.0 30.9 28.0 22.7 23.7 22.0 23.1 20.7 17.0 17.5 14.0 12.0 12.0 4.9 4.9 Sin vivienda Paredes de material Hacinadas Sin ningún servicio Déficit habitacional irrecuperable básico total* *% del total de hogares por ámbito. FUENTE: Censo 2017. Elaboración propia. Para completar el escenario, los hogares que enfrentan mayores carencias de vivienda son a su vez también los que perciben menores ingresos38. Hay mayor déficit –sobre todo de tipo cualitativo– en los hogares más pobres, y éste decrece de forma significativa a medida que se incrementan los ingresos. Así, mientras que 2 de cada 5 hogares en el quintil más pobre tiene déficit habitacional (40.5%), menos de 1 de cada 10 en el quintil 5 de mayores ingresos presenta déficit (8.6%). Así, tanto por su situación económica GRÁFICO 3 | Porcentaje de hogares con déficit de vivienda como por la calidad de su vivienda, los Cuantitativo según quintil de ingreso, por tamaño de centro poblado. hogares de mayores ingresos se encon- Principales ciudades Otras zonas urbanas Rural Total traban mejor preparados para enfrentar 43.9 el COVID-19 que los hogares de menores 40.5 ingresos, especialmente en el ámbito urba- 35.2 36.2 no, donde las diferencias en la incidencia 32.3 33.0 de déficit según ingresos son mucho más 31.3 29.2 28.1 notorias que en el ámbito rural, como pue- 26.7 de observarse en el gráfico 3. 22.5 21.5 21.2 22.8 17.1 A partir de un análisis econométrico de los 15.8 14.1 determinantes de las tasas de contagio, 11.2 letalidad, y mortalidad por COVID-19 de la 7.2 8.6 población peruana, realizado sobre la base de la información oficial disponible en la Sala Situacional del MINSA39 a nivel distri- I II III IV V tal, así como de la información registrada FUENTE: INEI, ENAHO 2019. en el Sistema Nacional Informático de De- funciones (SINADEF), se puede observar que las diferentes carencias habitacionales comprendidas dentro del déficit cuantitativo y cualitativo de los hogares peruanos se encuentran positiva y significativamente correlacionadas con los casos de contagios y fallecimientos por COVID-19. En particular: – La cohabitación de dos o más hogares por vivienda, así como el hacinamiento, tienen un efecto positivo significativo sobre la tasa de contagio del COVID-19. Así, al incrementarse en un punto porcentual el por- centaje de hogares secundarios que cohabitan una vivienda en un distrito, se incrementa en 6.5 puntos porcentuales la ratio entre las proporciones de las personas contagiadas y no contagiadas. De manera similar, al incrementarse el hacinamiento en un punto porcentual, este ratio aumenta en 3.3 puntos por- centuales. 38 El déficit de vivienda según NSE de los hogares se identifica a partir de la segmentación de los hogares en quintiles de ingreso per-cápita a soles de Lima Metropolitana. 39 Ver nota metodológica y análisis econométrico en el Anexo 1 del presente informe. 24 – La falta de acceso a agua potable (por red pública en el área urbana, y por red pública o pilón o pileta de uso público en el área rural) también constituye una variable relevante en la tasa de contagios por COVID-19: al incrementarse en un punto el porcentaje de hogares con dicha carencia, la ratio entre el porcentaje de contagiados y no contagiados se incrementa a su vez en 1.6 puntos porcentuales. – La falta de acceso a servicios higiénicos o electricidad en la vivienda también tiene un efecto en la tasa de contagios, incrementándose la ratio en 0.5 puntos porcentuales. – La presencia de material irrecuperable en las paredes de la vivienda también tiene un impacto positivo a nivel de contagios: si la variable se incrementa en un punto porcentual, la tasa de contagio se incrementa en 2.3 puntos porcentuales. También se identifica un pequeño efecto positivo significativo en el caso de viviendas no adecuadas. Por otro lado, a partir del análisis se ha podido identificar también que el nivel de urbanidad y la densidad poblacional impactan también en el número de contagios por COVID-19: si se incrementa en 1 el número de personas por cada 100m2, se incrementa a su vez la ratio en 1.2 puntos porcentuales. En términos de las características de los miembros del hogar, se ha podido identificar que los hogares cuyos jefes laboran en los sectores de servicios, comercio, construcción, o servicios personales o domésticos, tienen una tasa de contagio mucho mayor que hogares cuyos jefes realizan otras actividades económicas o que no trabajan, lo cual se puede explicar por la mayor exposición y contacto involucrado en dichas activi- dades, que además son en su gran mayoría informales. Finalmente, a partir de los casos de fallecimientos registrados en el SINADEF, es posible observar un efecto positivo y significativo en la tasa de mortalidad por COVID-19 de los hogares que residen en viviendas hacinadas. A partir de estos hallazgos es posible concluir que la mala calidad de la vivienda es un factor importante que contribuye a explicar la severidad del impacto del COVID-19 en el Perú urbano. 1.3.4 ¿Qué entendemos por vivienda de calidad? En términos generales, el déficit habitacional en el Perú ha evolucionado favorablemente en los últimos 10 años. Si bien en términos absolutos, entre 2007 y 2017, el número de hogares con déficit a nivel nacional se incrementó en 2.6%, de 1.86 millones de hogares a 1.90 millones de hogares, en términos relativos, la inci- dencia del déficit habitacional a nivel nacional se redujo más de 4 puntos porcentuales, de 27.5% a 23.1%. Esto representa una mejora de 16% en dicha década. Esta mejora relativa es resultado de la reducción del déficit cualitativo en 5.8 puntos porcentuales, de 21.8% a 15.9%, lo que representa una mejora del 27%, que compensa en cierta medida el incremento del déficit cuantitativo en 1.4 puntos porcentuales, de 5.8% a 7.2%, y que representa un retroceso de 25% durante el referido periodo. Pese a esta mejora relativa, las cifras oficiales actuales nos muestran todavía un escenario complicado. Casi 1 de cada 4 hogares en el Perú adolece de algún tipo de déficit habitacional. Sin embargo, las definiciones sobre lo que consideramos vivienda de calidad son clave para poder dimensionar y enfrentar adecuadamen- te el problema. Así, si tomamos en consideración, por ejemplo, la metodología para medición de déficit habitacional que utiliza Colombia40, el déficit habitacional en el Perú alcanzaría al 68% de hogares, es decir, sería casi el triple del calculado con la metodología del INEI (23.1%), poco más del doble para el caso del déficit cualitativo, y 5 veces mayor para el caso del déficit cuantitativo. La razón está en la definición de vivienda digna o de calidad que usa la metodología colombiana, que exige estándares más elevados para considerar que un hogar no tiene déficit de vivienda: 40 A través del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). 25 – Material del piso: la metodología colombiana incluye en el déficit a las viviendas con piso de tierra, arena o barro, mientras que la metodología del INEI solo considera el material de las paredes, y no el de los pi- sos para efectos del déficit. En el Perú, una vivienda con piso de tierra no es considerada deficitaria, pero está presente en 30.7% de los hogares a nivel nacional, y en 81.2% de los hogares rurales. – Hacinamiento: la metodología colombiana es más estricta e incluye en el déficit no solo a las viviendas urbanas con más de 3 personas por habitación (como en la metodología del INEI), sino que agrega como déficit “mitigable” a las viviendas urbanas o rurales con más de 2 personas por habitación para dormir. Así, el hacinamiento en Perú sube de 8.4% con la metodología INEI a 20.7% de hogares con la metodo- logía DANE. – Servicios básicos: el estándar colombiano exige que la vivienda cuente con todos los servicios básicos —sin excepción– para considerarla sin déficit. La definición utilizada por INEI es exactamente al revés: solo cuando la vivienda carece de los tres servicios al mismo tiempo, se considera deficitaria. Si le falta- se uno o incluso dos, entraría en esta categoría. Concretamente en el caso de la medición del haci- GRÁFICO 4 | Perú: Déficit Habitacional 2017 namiento en el Perú, es importante observar las dife- Metodología INEI vs. DANE rencias metodológicas que existen entre el Censo y Metodología INEI Metodología DANE la ENAHO: en el Censo, una vivienda se considera ha- 68.3% cinada si existen más de 3 personas por habitación, mientras que la ENAHO considera hacinadas a las vi- viendas cuando hay más de 3.4 miembros del hogar por habitación. Aunque el umbral utilizado es distin- 34.2% 34.1% to en cada caso —y más laxo en el caso de la ENAHO, en ambos se utiliza como denominador el número 23.1% total de habitaciones en la vivienda, excluyendo solo 15.9% a los baños, la cocina, los pasadizos y el garaje. Cual- 7.2% quier otro espacio o habitación se incluye dentro del denominador aun cuando no esté destinado para Déficit cuantitativo Déficit cualitativo Déficit total FUENTE: INEI, CENSO 2017. En base a metodología para el cálculo del déficit dormir, por lo que el número de habitaciones en la habitacional utilizada por el INEI y metodología utilizada por el DANE de Colombia. vivienda se incrementa y el hacinamiento disminuye. Bajo estas definiciones amplias, tanto el Censo como la ENAHO estarían subestimando los verdaderos nive- les de hacinamiento que enfrentan los hogares en el Perú, y con ello a su vez el déficit cualitativo de vivienda. TABLA 5 | El hacinamiento en el Perú, 2017 ÁMBITO HOGARES CON HACINAMIENTO EN EL PERÚ SEGÚN DISTINTOS CRITERIOS DE DEFINICIÓN MÁS DE 2 PERSONAS POR MÁS DE 3 PERSONAS POR MÁS DE 2 PERSONAS MÁS DE 3 PERSONAS MÁS DE 3.4 MIEMBROS HABITACIÓN EXCLUSIVA PARA HABITACIÓN EXCLUSIVA POR HABITACIÓN** POR HABITACIÓN*** DE LOS HOGARES POR DORMIR* PARA DORMIR HABITACIÓN (NBI2)**** Urbano 30,9% 16,3% 10,9% 4,1% 3,9% Rural 50,9% 35,8% 16,9% 7,4% 7,2% Total 35,6% 20,9% 12,3% 4,9% 4,7% * Criterio utilizado por Ravallion y otros (2020). ** Criterio DANE Colombia. *** Criterio CENSO. **** Criterio ENAHO. FUENTE: ENAHO-2017, INEI. Como se puede observar en la Tabla 5, las definiciones importan mucho al momento de definir la dimensión del problema del déficit habitacional. Así, según el criterio que se utilice para definir hacinamiento, el número de hogares peruanos afectados con dicho déficit varía. Por ejemplo, con datos de la ENAHO 2017, al cambiar el punto de corte de más de 3 a más de 2 personas por habitación, el hacinamiento en el Perú pasa de 5% a más de 12%. De manera similar, si se utilizara un criterio más estricto para definir el número de habitacio- nes en la vivienda, incluyendo en el denominador sólo a aquellas destinadas exclusivamente para dormir, el número de hogares con hacinamiento en el Perú sería cuatro veces mayor que el que resulta con el criterio actual de medición tanto para el Censo como para la ENAHO, y pasaría de 4.9% de 20.9%. En este escena- 26 rio, la medición del déficit cualitativo seguiría la misma suerte: pasaría de 11.7% a 24.1%. Y si se utilizara un estándar de hacinamiento más estricto aún, como el que actualmente maneja la OECD para sus países miembros41, el porcentaje de viviendas hacinadas en el Perú sería incluso mucho más alto. A partir de estas diferencias se desprende la necesidad de revisar la metodología de cálculo del déficit habi- tacional utilizada en el Perú, a fin de considerar estándares que reflejen de forma más adecuada y precisa la calidad de las viviendas y lo que necesitan para mejorar sus condiciones de habitabilidad, a fin de contribuir en mayor grado al bienestar de los ciudadanos. 1.3.5 ¿Dónde están y cómo son los hogares con mayor déficit? Las tres cuartas partes de los hogares con déficit habitacional en el Perú se ubican en las zonas urbanas del país, particularmente de los departamentos de Lima, Piura, Puno, y Arequipa. Muchas de estas viviendas son especialmente vulnerables a riesgos catastróficos por emergencias sanitarias o desastres. Los hogares peruanos que carecen de una vivienda en sí (déficit cuantitativo) están concentrados en áreas urbanas, sobre todo en las principales ciudades. A mayor urbanización, mayor déficit cuantitativo. Arequi- pa e Ica son los departamentos con mayor déficit cuantitativo –1 de cada 10 hogares carece de vivienda, pero 4 departamentos concentran el 53% de las necesidades de vivienda nueva (Lima, Arequipa, Cusco y La Libertad). GRÁFICO 5 | Déficit habitacional por componente cuantitativo y cualitativo, 2017 Cuantitativo Cualitativo Tumbes 2.9 37.7 Loreto 3.9 32.9 Pasco 7.9 26.5 Piura 5.3 27.5 Ucayali 7.9 4.0 28.4 Amazonas 4.7 26.5 Puno 7.0 23.5 Huánuco 6.9 23.6 San Martín 5.5 23.6 Madre de Dios 5.4 21.4 Moquegua 7.3 18.6 Ica 9.2 16.6 Arequipa 10.9 14.8 Junín 7.5 16.8 Ancash 7.4 16.4 Tacna 7.6 16.2 Cusco 9.0 14.3 Cajamarca 5.0 18.1 Ayacucho 6.8 16.1 Huancavelica 2.9 16.3 Lambayeque 6.4 12.1 Lima 7.9 10.3 La Libertad 7.1 10.8 Apurimac 4.5 12.9 Callao 8.3 7.5 FUENTE: INEI - Censos Nacionales 2017: XII de Población y VII de Vivienda. 41 OECD (2020). How ‘s life? 2020, Measuring Well-being. Para la OECD, una vivienda se considera hacinada si cuenta con menos de una habitación: a) por cada pareja en el hogar; b) por cada persona soltera mayor de 18 años; c) por cada dos personas del mismo género de entre 12 y 17 años; d) por cada persona soltera de entre 12 y 17 años no incluida en el grupo anterior; y, e) por cada par de niños menores de 12 años. 27 Los hogares peruanos que sí cuentan con una vivienda pero carecen de condiciones adecuadas de habita- bilidad (déficit cualitativo), se concentran más en el área rural y en zonas urbanas distintas a las grandes ciudades. A mayor ruralidad, mayor déficit cualitativo: las áreas rurales dispersas tienen un déficit cualitativo de alrededor de 40%, los centros urbanos poblados con menos de 400 viviendas hasta 10 mil viviendas tienen un déficit cualitativo entre un 22% y un 25%. El déficit cualitativo disminuye significativamente para las áreas urbanas más grandes, sobre todo las principales ciudades con más de 100 mil viviendas. A nivel departamental, Tumbes, Loreto y Ucayali presentan el mayor porcentaje de hogares residiendo en viviendas inadecuadas, con 37.7%, 32.9% y 28.4% de hogares con déficit cualitativo, respectivamente. Sin embargo, Lima, Piura, Puno, Cajamarca y Arequipa concentran en términos absolutos casi la mitad de los hogares con déficit cualitativo a nivel nacional. En Lima Metropolitana, los hogares con déficit habitacional —que representan a 1 de cada 4 hogares con déficit a nivel nacional–, residen en los distritos populares de menores ingresos, ubicados en la periferia de la ciudad, como se puede observar en los siguientes mapas. MAPAS 2 Y 3 | Déficit habitacional total según zonas (izquierda) y mapa de ingreso monetario mensual de los hogares (derecha) en Lima Metropolitana, 2017 Porcentaje 100 90 80 70 60 Miles de S/ 50 43-102 40 37-43 30 32-37 20 25-32 10 13-25 MAPAS 4 Y 5 | Déficit habitacional por componente cuantitativo (izquierda) y mapa de déficit habitacional por componente cualitativo (derecha) en Lima Metropolitana, 2017 Porcentaje Porcentaje 100 100 90 90 80 80 70 70 60 60 50 50 40 40 30 30 20 20 10 10 FUENTE: INEI - Censos Nacionales 2017: XII de Población y VII de Vivienda. 28 De hecho, si se observa el déficit promedio de los hogares por manzana, es posible identificar zonas de Lima Metropolitana, en distritos como Comas, Puente Piedra, y Carabayllo al norte, en Lurigancho o Cieneguilla al este, en Villa El Salvador, Lurín, Pachacamac, Punta Hermosa y Pucusana al sur, en las que 100% de los hogares presenta déficit cualitativo o cuantitativo (ver los puntos rojos más oscuros en Mapas 4 y 5). Pero las carencias de vivienda en el Perú no afectan por igual a toda la población, como se desprende de la Tabla 6: TABLA 6 | Déficit habitacional según características de vulnerabilidad del hogar por ámbito, 2017. CARACTERÍSTICAS DEL HOGAR PERÚ URBANA RURAL LIMA METRÓPOLIS OTRAS CIUDADES METROPOLITANA REGIONALES* CUANTI CUALI CUANTI CUALI CUANTI CUALI CUANTI CUALI CUANTI CUALI CUANTI CUALI Total 7.2% 15.9% 8.6% 12.8% 1.4% 29.5% 8.1% 9.4% 10.2% 10.6% 9.8% 14.9% Jefe migrante - NO 6.5% 15.9% 7.9% 12.5% 1.3% 29.2% 7.9% 9.2% 9.4% 9.9% 8.8% 14.8% Jefe migrante - SI 13.5% 16.5% 14.2% 14.9% 4.8% 37.5% 11.0% 11.2% 14.3% 14.3% 16.5% 15.3% Miembro indígena - NO 7.4% 14.4% 8.4% 12.2% 1.6% 27.0% 8.3% 8.0% 9.6% 10.7% 9.3% 15.6% Miembro indígena - SI 6.9% 18.9% 9.0% 14.1% 1.2% 32.2% 7.5% 13.2% 11.7% 10.5% 10.8% 13.5% Jefe mujer - NO 6.9% 16.9% 8.4% 13.2% 1.2% 30.8% 8.3% 9.5% 10.2% 10.8% 9.5% 15.2% Jefe mujer - SI 7.8% 14.1% 8.9% 12.0% 1.8% 26.1% 7.9% 9.2% 10.3% 10.3% 10.3% 14.3% Monop. Jefe mujer - NO 7.0% 16.9% 8.5% 13.4% 1.3% 30.7% 8.3% 9.8% 10.2% 11.2% 9.6% 15.5% Monop. Jefe mujer - SI 7.7% 13.5% 8.8% 11.3% 1.8% 25.5% 7.6% 8.2% 10.2% 9.5% 10.4% 13.5% Con mujer con hijos - NO 8.7% 13.8% 10.3% 9.9% 1.5% 30.8% 8.9% 7.1% 12.3% 8.7% 12.7% 12.2% Con mujer con hijos - SI 6.8% 15.8% 8.1% 12.7% 1.4% 28.9% 7.9% 10.0% 9.7% 11.1% 9.0% 15.6% Miembro afroperuano - NO 7.2% 15.8% 8.6% 12.4% 1.4% 29.7% 8.1% 9.2% 10.4% 10.2% 10.0% 14.3% Miembro afroperuano - SI 6.8% 18.7% 7.7% 17.6% 1.7% 25.3% 8.4% 11.7% 8.5% 16.0% 7.9% 22.5% *Comprende las ciudades de Trujillo, Piura, Chiclayo, Lambayeque, Iquitos, Huancayo, Pucallpa, Cusco y Arequipa según D.S. 032-2016-VIVIENDA FUENTE: Censo 2017. Elaboración Propia. Así, al analizar el déficit a la luz de distintas variables de vulnerabilidad, se encuentra que: – Tanto el déficit cuantitativo como cualitativo afectan en mayor medida a los hogares cuyo jefe es mi- grante o cuyos miembros son indígenas, que a los hogares que no cuentan con estas características, o que a la población total. – Lo mismo ocurre con la población afroperuana, cuyos hogares en ámbito urbano, tanto en Lima Metropo- litana, como en metrópolis regionales fuera de Lima y otras ciudades, enfrentan carencias en la vivienda (déficit cualitativo) en mucha mayor medida que hogares urbanos sin miembros afroperuanos o que la población total. – Los hogares con jefe mujer enfrentan mayor carencia de vivienda en sí (déficit cuantitativo) que hogares sin estas características o la población total, particularmente en ámbito urbano, pero en ciudades distin- tas a Lima o a las metrópolis regionales. – Los hogares con al menos una mujer con hijos enfrentan mayor déficit cuantitativo en ámbito urbano, que hogares sin estas características o urbanos en general. Los hogares con menores ingresos se ven afectados por déficit habitacional, sobre todo de tipo cualitativo, en mayor medida que hogares de mayores ingresos. De hecho, si agrupamos a los hogares urbanos de Lima Metropolitana y de las metrópolis regionales en tres (3) clusters según nivel de déficit cualitativo en la vivienda y otras variables socioeconómicas vinculadas a los miembros del hogar42, se observa que los hoga- 42 El análisis se ha realizado a partir de la construcción de clusters sobre la base de los datos promedio de 20 variables relativas a las condiciones de la vivienda y las características de los distintos hogares a nivel de manzanas, según el Censo Nacional de Población y Vivienda 2017. 29 EL DÉFICIT DE VIVIENDA EN EL PERÚ NO AFECTA POR IGUAL A TODA LA POBLACIÓN: LOS HOGARES CON JEFE MIGRANTE O MUJER, CON MIEMBROS INDÍGENAS O AFROPERUANOS, O CON AL MENOS UNA MUJER CON HIJOS, TIENEN MAYOR PROBABILIDAD DE ENFRENTAR DÉFICIT QUE HOGARES SIN DICHAS CARACTERÍSTICAS. res pertenecientes al cluster con mayores carencias en la vivienda –por la precariedad del material en pare- des y pisos, y por su escaso acceso a servicios básicos e internet– son a su vez los hogares cuyos miembros registran un menor nivel de acceso a educación superior y mayor analfabetismo, una mayor proporción de miembros indígenas, y una mayor proporción de miembros menores de 20 años que trabajan, o que están casados o unidos, en comparación a los otros dos clusters –que exhiben de manera progresiva una mejora en estos indicadores, a la par que un menor déficit habitacional. TABLA 7 | Clusters de vulnerabilidad socioeconómica de hogares de Lima Metropolitana y metrópolis regionales según características de la vivienda y de miembros del hogar CLUSTER 1 - HOGARES CON MENORES CLUSTER 2 - HOGARES CON NIVELES CLUSTER 3 - HOGARES CON MAYORES NIVELES DE DÉFICIT CUALITATIVO (53%) RELATIVOS DE DÉFICIT CUALITAT. (37%) NIVELES DÉFICIT CUALITATIVO (10%) − Uso casi total de materiales. adecuados − Mucho menor uso de materiales − Minoritario uso de material industrial en la vivienda. industriales en paredes y piso que C1. en paredes (1 tercio) y pisos (2 − Elevado acceso a servicios básicos. − Acceso ligeramente menor a agua y tercios). − Menor hacinamiento, pero suelen desagüe que C1. − Escaso acceso a agua (13.2%) y compartir vivienda con otros hogares. − Hacinamiento ligeramente mayor que desagüe (12.4%). − Mayoritario acceso a internet (2/3). C1. − Hacinamiento similar a C2. − Mayor acceso a educ. superior (1/3). − Menos de 1 tercio accede a internet − Escaso acceso internet (10%). (29%). − Escaso acceso a educación superior − Menor analfabetismo (< 5%). − Menor acceso a educación superior (sólo 7.4%). − Menor proporción. de miembros (12.7% –menos de la mitad que C1). − Mayor analfabetismo (9.7% o el doble indígenas (18%). − Mayor analfabetismo que C1 (8%). que C1). − Menor proporción de menores de 20. − Más del doble de miembros indígenas − La mayor proporción de miembros − Mayor proporción adultos mayores (65+). que C1 (37.8%). indígenas de los 3 clusters (39.3%). − Mayor proporción de mujeres con hijos − Mayor proporción: miembros menores que los otros dos clusters. de 20, que trabajan, y/o casados o unidos. FUENTE: Censo de Población y Vivienda 2017. Elaboración propia. 30 de hogares de Lima Metropolitana y metrópolis regionales GRÁFICO 6 | Clusters según características de vivienda Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 100 80 60 40 20 0 No comparte Material Material Alumbrado Red pública Red pública Combustible Conexión Menos de tres vivienda con industrial idustrial eléctrico de agua de desagüe industrial de internet personas en otro hogar en pared en piso para cocinar en la vivienda la habitación FUENTE: Censo de Población y Vivienda 2017. Elaboración propia. GRÁFICO 7 | Clusters de hogares de Lima Metropolitana y metrópolis regionales según características de los miembros del hogar Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 70 60 50 40 30 20 10 0 Menores de 20 Mayores de 64 Indígenas Migrantes no Analfabetos Mayores de 24 Casados o en años años (autorreconocidos) residentes con educación unión en distrito de superior completa nacimiento FUENTE: Censo de Población y Vivienda 2017. Elaboración propia. 31 1.4 La respuesta tradicional del Estado peruano frente al problema de la vivienda EL ACCESO A LA PROPIEDAD FORMAL BRINDÓ SEGURIDAD JURÍDICA A LOS PROPIETARIOS, PERO NO NECESARIAMENTE SEGURIDAD FÍSICA EN SUS VIVIENDAS. En los últimos 40 años, luego de culminada la etapa caracterizada por el Estado constructor y proveedor de vivienda social entre los años 40 y 60 del siglo XX, la respuesta tradicional del Estado a la demanda de vivienda en el Perú, se ha enfocado en dos tipos de política: En una primera etapa, ante el vacío de oferta de vivienda social por parte del Estado, los programas de vivien- da fueron sustituidos por un masivo programa de generación de suelo gratuito pero no habilitado, movido por la fuerza de las invasiones de población migrante y de mafias de tráfico de terrenos, cuyo foco estaba en la formalización y regularización de la propiedad. En una segunda etapa, en un rol más promotor y acompañado de un sostenido crecimiento económico en el país, el Estado delegó en el sector privado la tarea de producir la vivienda social, manteniendo la función de market maker, mediante subsidios a la demanda canalizados a través de los bonos de los programas MiVi- vienda Y Techo Propio, pero dirigidos principalmente a promover la adquisición de vivienda nueva mediante la provisión de créditos hipotecarios. En el año 2015, en el marco del acuerdo programático de ser- a nivel nacional GRÁFICO 8 | Hogares vicios de asesoría reembolsable (RAS, por sus siglas en in- según régimen de propiedad de la glés) en materia de Política de Planificación Urbana, Sistema vivienda Integral de Generación de Suelo Urbano, y Oferta de Vivienda Cedida Social, firmado con Gobierno peruano, el Banco Mundial anali- 8% Alquilada zó la cadena de valor de la producción de vivienda en el Perú e Propia, con 16% identificó las causas legales e institucionales detrás del déficit título de Propia, sin de vivienda, que se resumen en el siguiente recuadro. Dichos propiedad título de obstáculos permiten explicar los resultados de cada una de 39% propiedad estas etapas de política. 37% FUENTE: INEI, Censo 2007. Elaboración propia. 32 HALLAZGOS DEL DIAGNÓSTICO DEL BM EN MATERIA DE PLANIFICACIÓN, GENERACIÓN DE SUELO URBANO Y OFERTA DE VIVIENDA SOCIAL, 2015* El análisis de la cadena de valor de la producción de vivienda en el Perú realizado por el Banco Mundial identificó que detrás del déficit de vivienda existe una realidad legal e institucional compleja, agravada por la falta de i) una política nacional de vivienda que oriente la acción del Estado, ii) incentivos ade- cuados que activen las decisiones de inversión de actores privados, y iii) un sistema de información integrado y actualizado para informar políticas que promuevan la oferta de vivienda social. En especí- fico, se identificaron los siguientes obstáculos: • La falta de lineamientos claros del Estado respecto de cómo deben crecer las ciudades y la ausen- cia de instrumentos para plasmar en el territorio esta visión, ha generado patrones de crecimiento informal de las ciudades, con áreas urbanas poco densas, y con una segregación espacial que exacerba la exclusión social y la degradación ambiental. • Los mandatos de los actores del Estado con roles en la cadena de valor de la producción de vivien- da son inconsistentes o están incompletos o duplicados, lo cual afecta la coherencia y eficiencia de las acciones del gobierno central. • Los gobiernos locales no cuentan con capacidades técnicas o financieras, ni con incentivos para planificar el crecimiento urbano, o para hacer cumplir lo planificado vía políticas de control urbano. • Los derechos y obligaciones entre los actores que participan en el mercado de vivienda no están adecuadamente definidos, lo cual restringe la financiación disponible para el desarrollo de infraes- tructura básica a cargo del Estado o por cuenta de desarrolladores inmobiliarios privados. • Los mecanismos de incentivos del Estado para la construcción y adquisición de viviendas no res- ponden a las condiciones de los hogares y por ello no han sido capaces de dinamizar la participa- ción del sector privado en los segmentos de bajos ingresos. • El ecosistema para la generación de nuevos productos en el mercado no es propicio y por ello (i) el abanico de soluciones habitacionales que se ofrece en el mercado se restringe predominante- mente a la venta con crédito hipotecario, (ii) el financiamiento a los desarrolladores inmobiliarios es escaso y (iii) los productos crediticios para hogares con ingresos informales son prácticamente inexistentes. * En el marco del acuerdo programático se servicios de asesoría reembolsable (RAS, por sus siglas en inglés) en materia de Política de Planificación Urbana, Sistema Integral de Generación de Suelo Urbano, y Oferta de Vivienda Social, firmado por el Banco Mundial y el Perú en 2015. Como resultado de la primera etapa: GRÁFICO 9 | Déficit habitacional a nivel nacional Según régimen de propiedad de la vivienda, – El déficit habitacional mostró una tendencia a la por tipo de déficit. baja en zonas urbanas (si se observa el periodo Déficit cuantitativo Déficit cualitativo Total 1997-2005), movilizado principalmente por la 30.1% reducción del déficit cualitativo en estas zonas; 25.2% pero creció en las zonas rurales43. 19.6% – Actualmente, la propiedad formal alcanza solo a 17.3% 2 de cada 5 hogares a nivel nacional, los cuales 12.3% presentan menor déficit habitacional –especial- 7.4% 9.0% 8.2% 4.9% mente cualitativo– que los hogares sin título, ya sea que residan en viviendas propias o alquiladas. Alquilada Propia, sin título Propia, con título de propiedad de propiedad FUENTE: INEI, Censo 2017. Elaboración propia. 43 INEI. Dinámica del déficit habitacional en el Perú. 33 – Sin embargo, como contracara de ello, 2 hogares de cada 5 son propietarios informales sin título, y pre- sentan niveles altísimos de déficit cualitativo, debido a la precariedad del material de sus paredes, por hacinamiento, y fundamentalmente por falta de acceso a agua, desagüe y electricidad. – Los hogares con título de propiedad también enfrentan carencias en la vivienda que no deben ser sos- layadas: en el ámbito urbano, 3% de hogares con título tiene material irrecuperable en la vivienda, 14% no cuenta con agua potable, y 18% no cuenta con servicios higiénicos. El foco en el título de esta primera etapa perdió de vista la necesidad de planificar la ciudad, y de alinear los incentivos de todos los agentes involucrados en el proceso de producción habitacional, para garantizar el crecimiento ordenado de la ciudad, la vivienda saludable y accesible, y un entorno adecuado que ponga en el centro el bienestar del ciudadano. La promesa del título como política de vivienda, incluyendo las decisiones de extensión de plazos y amnis- tías –que incluso continúan hasta hoy, generaron todos los incentivos para la especulación y la producción informal de vivienda. El resultado: un gran número de propietarios informales de viviendas muy precarias, que viven en condiciones indignas, y muchas veces en zonas de riesgo. Al mismo tiempo, la formalización de la propiedad no vino aparejada necesariamente de calidad y seguridad, o de acceso a servicios en la vivienda para los que sí accedieron al título. Si bien es importante la seguridad jurídica en la propiedad de las viviendas, la seguridad física y la salud de los hogares son igualmente importantes y merecen una mayor prioridad en la política de vivienda. GRÁFICO 10 | Déficit habitacional en hogares urbanos Según régimen de propiedad, por tipo de déficit. Alquilada Propia, sin título de propiedad Propia, con título de propiedad 46.5% 38.4% 21.2% 18.8% 18.0% 14.4% 14.6% 9.5% 10.9% 10.0% 8.4% 7.1% 5.8% 5.1% 2.4% 3.1% 2.7% 2.6% 0.6% 1.3% 0.1% Déficit Vivienda Material de Hacinamiento Sin Sin servicios Sin energía tradicional inadecuada paredes no abastecimiento higiénicos eléctrica recuperable de agua potable FUENTE: INEI, Censo 2017. Elaboración propia. Como resultado de la segunda etapa caracterizada por un rol más promotor del Estado: – El déficit habitacional a nivel nacional se redujo más de 4 puntos porcentuales entre 2007 y 2017, de 27.5% a 23.1%, lo que representa una mejora de 16% en una década. Esta mejora es resultado de una reducción importante del déficit cualitativo, que disminuyó 5.8 puntos porcentuales, de 21.8% a 15.9%, y que compensó en cierta medida el incremento del déficit cuantitativo en 1.4 puntos porcentuales, de 5.8% a 7.2%. – Sin embargo, en términos absolutos, el número de hogares con déficit a nivel nacional se incrementó en 2.6% (poco más de 49 mil hogares), producto del incremento en 18% del número de hogares con déficit en el ámbito urbano (de 1.2 a 1.42 millones de hogares urbanos con déficit), que no pudo ser compen- sada por la disminución en 26% del número de hogares con déficit en zona rural (de 653 mil a 483 mil). 34 TABLA 8 | Déficit de vivienda por tipo de déficit, según ámbito geográfico, 2007 y 2017 2007 2017 NACIONAL URBANO RURAL NACIONAL URBANO RURAL Universo de hogares 6,754,074 5,131,349 1,622,725 8,252,284 6,687,532 1,564,752 Hogares con déficit habitacional 1,860,692 1,207,610 653,082 1,909,925 1,426,045 483,978 Hogares con déficit cuantitativo 389,745 375,699 14,046 594,329 572,357 22,070 Hogares con déficit cualitativo 1,470,947 831,911 639,036 1,315,596 853,688 461,908 Déficit habitacional (%) 27.5% 23.5% 40.2% 23.1% 21.3% 30.9% Déficit cuantitativo (%) 5.8% 7.3% 0.9% 7.2% 8.6% 1.4% Déficit cualitativo (%) 21.8% 16.2% 39.4% 15.9% 12.8% 29.5% FUENTE: INEI, Censos 2007 y 2017. Elaboración propia. – Así, actualmente, 1.9 millones de hogares peruanos carecen de una vivienda digna (594 mil hogares por carencia de vivienda y 1.3 millones de hogares por malas condiciones de habitabilidad; 1 de cada 5 en zonas urbanas, y 1 de cada 3 en zona rural). – La política de vivienda está enfocada fundamentalmente en la producción de vivienda nueva, a través de subsidios directos y créditos hipotecarios, pese a que dos terceras partes de la necesidad de vivienda en el Perú (69%) se debe a déficit cualitativo y se concentra en hogares de los quintiles más pobres de ingreso, que no carecen de vivienda, sino que la que poseen no reúne condiciones para garantizar la sa- lud y el bienestar de sus familias. Como muestra de ello, el apoyo estatal para mejoramiento de vivienda ha representado históricamente, desde 2003, solo el 2% de los más de 510 mil bonos o créditos canalizados a través de los programas MiVivienda y Techo Propio. En términos de inversión, los créditos o subsidios para mejoramiento de vivienda han representado solo el 0.38% de todo el presupuesto público invertido por el estado para la reducción del déficit de vivienda de los hogares más desfavorecidos44, que asciende a más de 21 mil 500 millones de soles en todo este periodo. TABLA 9 | Créditos y subsidios ofrecidos por programas del Estado 2003-2020 PROGRAMA Y MODALIDAD NÚMERO DE CRÉDITOS % DEL TOTAL DE INVERSIÓN % PRESUPUESTO O BONOS BONOS O CRÉDITOS (MILES DE SOLES) INVERTIDO Crédito Mi Vivienda - Todas las 151,895 29.75% 14,602,823 67.64% modalidades BFH - Adquisición vivienda nueva + 348,400 68.25% 6,904,617 31.98% construcción en sitio propio BFH - Mejoramiento de vivienda 10,199 2.00% 82,814 0.38% Total 510,494 100.00% 21,590,254 100.00% FUENTE: Fondo Mi Vivienda. Elaboración propia. Cifras a julio 2020. El año 2019 marcó un récord histórico en términos de número de viviendas nuevas de interés social promovidas por el Estado, con más de 75,000 unidades –91% más que en 2018, con una inversión total por 3.3 mil millones45. La meta del gobierno era alcanzar la construcción de 212 mil viviendas en 202146, y 65 mil para 2020 en el marco del Programa Techo Propio. Para esto último, mediante Decreto Legislativo No. 1464, del 17 de abril de 2020, el gobierno simplificó los requisitos de elegibilidad de beneficiarios. Ello representa sin duda un esfuerzo encomiable por parte del Estado para cerrar las brechas de acceso a vivienda, pero refleja también una oferta poco diversificada de soluciones habitacionales para abordar las necesidades de la gran mayoría de hogares con déficit o para promover la densificación de las ciudades. 44 Fondo Mi Vivienda. Oficina de Planeamiento Prospectiva y Desarrollo Organizativo. Estadísticas históricas a junio 2020. 45 Fondo Mi Vivienda. Boletín Estadístico Anual 2019. 46 Agencia Andina, 16 de octubre de 2019. En: shorturl.at/yzH13 35 – En términos de equidad, la producción de vivienda nueva ha beneficiado en mayor medida a las clases medias de ingresos formales y sujeta de crédito, y no a las familias de menores ingresos y mayor dé- ficit. Si consideramos el número total de créditos y bonos otorgados desde 2003 por el Estado a través de los programas de vivienda, así como el presupuesto ejecutado, se puede observar que los créditos MiVivienda han impactado a un tercio de los hogares beneficiados por la oferta del Estado, pero han significado las dos terceras partes de la inversión, lo cual está vinculado al mayor precio de las viviendas promovidas por el programa. Los beneficiarios de los créditos Mi Vivienda, son en su gran mayoría (9 de cada 10) trabajadores dependientes, con ingresos medios y altos (4 de cada 5 pertenecen a los quintiles 3, 4, y 5)47, y no así la población de los otros dos quintiles de menores ingresos, que labora de manera más independiente en el sector informal. Debido a ello, la oferta de vivienda social ha terminado siendo altamente regresiva. de de beneficiarios y recursos invertidos en vivienda social GRÁFICO 11 | Distribución desde 2003, según programa y tipo de solución Beneficiarios según programa Recursos invertidos según programa Recursos invertidos según solución MiVivienda Techo Propio 30% 32.4% Mejora de vivienda 2% Techo Vivienda Propio MiVivienda nueva 70% 67.6% 98% FUENTE: Fondo MIVivienda. Elaboración propia. – La oferta formal de vivienda social y subsidios del Estado ha desatendido regiones con mayor número de hogares con déficit de vivienda, sobre atendiendo a otras regiones con menor déficit. Si se comparan las regiones que han absorbido el mayor porcentaje de recursos canalizados vía MiVivienda y Techo Propio desde 2003, con aquellas que en promedio han concentrado el mayor número de hogares con déficit durante el mismo periodo48, se observa que las regiones de Lima, Callao, Ica, Lambayeque, y La Libertad se encuentran sobre atendidas, mientras que regiones con gran número de hogares con déficit como Puno, Cajamarca, Cusco, Loreto, y Junín, se encuentran ampliamente subatendidas. Se observa también que otras regiones con una gran incidencia de déficit habitacional (superior al 50%), como Tum- bes y Amazonas, han absorbido sin embargo menos del 0.5% de los recursos del Estado canalizados vía subsidios. 47 Fondo MiVivienda. Perfil del cliente del Fondo MiVivienda 2014, 2015, 2016. 48 Para ello se promedió el número de viviendas con déficit por departamento existentes entre 2004 y 2019, en base a la ENAHO. 36 GRÁFICO 12 | Regiones sub y sobre atendidas por oferta de vivienda del Estado, 2003-2019 Diferencia entre la participación de la región en los subsidios del estado para vivienda desde 2003 y la participación de la región en el total de hogares con déficit a nivel nacional 30% 20% 10% 0% -10% Madre de Dios Amazonas Ancash Arequipa Cajamarca Callao Cusco Huancavelica Ica Junín La Libertad Lambayeque Lima Loreto Pasco Piura Puno San Martín Tacna Tumbes Ucayali Apurimac Ayacucho Huánuco Moquegua FUENTE: Fondo MiVivienda. Estadísticas 2003-Jun 2020; ENAHO 2004-2019. Elaboración propia. Es importante resaltar que esta mayor atención del Estado a departamentos como Ica y Piura se ha materializado a través de bonos para construcción en sitio propio y mejoramiento de vivienda, vincula- dos a los procesos de reconstrucción post terremoto de Pisco de 2007 y Fenómeno del Niño Costero de 201749. Naturalmente, la necesidad de atender a los hogares afectados por desastres desvía recur- sos para la reducción del déficit de vivienda existente y limita la capacidad del Estado para satisfacer este derecho más prontamente. Sin embargo, más allá de los límites fiscales del Estado, lo que le resta efectividad a sus esfuerzos es el foco en la producción de vivienda nueva, en desmedro de un enfoque preventivo orientado al reforzamiento y mejoramiento de la vivienda, que termina generando una factura más cara por pagar más adelante en costos de reconstrucción. – La vivienda no es asequible para los hogares de menores ingresos, que no tienen capacidad adquisitiva ni calificación crediticia para acceder a la oferta disponible. En el diagnóstico sobre oferta de vivienda en el Perú realizado por el Banco Mundial en 201550, se identificó que el 55.5% de los hogares con necesidad de vivienda no tiene capacidad de compra para acceder a ella. Para actualizar el ejercicio a una situación más actual y determinar el valor aproximado de la vivienda a la que pueden acceder los hogares urbanos con déficit de vivienda, se tomó en consideración su ingreso monetario neto según quintil y las condiciones crediticias ofrecidas por el mercado y por los programas del Estado51. El ejercicio arrojó que la capacidad de pago de los hogares con déficit del quintil 1 de me- nores ingresos resulta insuficiente –incluso recibiendo subsidios gubernamentales que incrementan su capacidad de compra significativamente– para acceder una vivienda mínimamente adecuada, tomando 49 Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento (2020). Borrador de Propuesta de Política Nacional de Vivienda, Urbanismo, y Desarrollo Urbano Sostenible. 50 Banco Mundial (2015). Ras 3: Oferta de Vivienda. Informe Final, Producto 1 - Diagnóstico y recomendaciones preliminares. 51 Nota metodológica: Con ENAHO 2019 se estimó la capacidad adquisitiva de los hogares con déficit de vivienda de las principales ciudades del país (con más de 100 mil habitantes), según quintil de ingreso, y se calculó el valor aproximado de la vivienda que podrían pagar, según su ingreso monetario neto y el nivel de urbanidad del centro poblado donde residen, a partir de las opciones de crédito hipotecario del mercado y del Estado disponibles. El ejercicio asumió que los hogares pagan la cuota inicial y que el resto es financiado mediante crédito hipotecario por un plazo de 20 años. Se asumió también que los hogares no pueden destinar más del 35% de sus ingresos netos mensuales al reembolso de todos los préstamos, a fin de evitar sobreendeudamiento. Como parte de las condiciones crediticias ofrecidas por los programas del Fondo mi Vivienda, se tomó en consideración la tasa de interés subsidiada y el Bono al Buen Pagador complementario a la cuota inicial del Crédito MiVivienda, así como el Bono Familiar Habitacional del Programa Techo Propio. 37 para ello como referencia el valor piso utilizado para los programas del Fondo MiVivienda, que asciende a S/ 58,80052. Para complementar el ejercicio y estimar la demanda potencial de hogares con déficit de vivienda, según su capacidad de compra, respecto de viviendas de distintos valores53, se estimaron los niveles de ingreso monetario mensual requeridos en cada caso, considerando como escenarios las condiciones crediticias y tasas ofrecidas por el mercado y por los programas de vivienda54. En la Tabla 10 se muestra, para cada una de las alternativas de financiamiento disponibles, los rangos de ingreso mensual compatibles con distintos rangos de valores de vivienda, indicándose en rojo aquellos rangos de valores de vivienda que resultan incompatibles con los requisitos de los programas. Así, el ingreso neto mensual mínimo que debe percibir un hogar para acceder a una vivienda de S/ 58,800 es de S/ 1,136, si lo hace a través del Nuevo Crédito MiVivienda, y de S/ 711 si accede a través del Pro- grama Techo Propio, dadas las condiciones y requisitos de cada programa. Sin embargo, el ingreso neto promedio de los hogares con déficit en el quintil 1 de ingresos es de S/ 66355, por lo que, en general, los hogares de este quintil no podrían acceder a una vivienda bajo ninguna de las alternativas disponibles. TABLA 10 | Rango de ingresos compatible según valor de la vivienda por alternativa de acceso a la vivienda (a S/ 2019) RANGO DE VALOR DE LA VIVIENDA RANGO DE INGRESO MENSUAL COMPATIBLE CRÉDITO HIPOTECARIO NUEVO CRÉDITO CRÉDITO MIVIVIENDA TECHO PROPIO SISTEMA FINANCIERO* MIVIVIENDA VERDE Desde S/ 58,800 a menos de S/ 84,100 De S/ 1,752 a S/ 2,451 De S/ 1,136 a S/ 1,839 Valor de vivienda no De S/ 711 hasta S/ 1,463 compatible con diseño Desde S/ 84,100 a menos de S/ 105,000 De S/ 2,451 a S/ 3,027 De S/ 1,839 a S/ 2,496 de programa De S/ 1,463 hasta S/ 2,080 Desde S/ 105,000 a menos de S/ 125,000 De S/ 3,027 a S/ 3,583 De S/ 2,496 a S/ 2,984 De S/ 1,705 a S/ 2,090 Desde S/ 125,000 a menos de S/ 209,800 De S/ 3,583 a S/ 5,980 De S/ 2,984 a S/ 5,158 De S/ 2,090 a S/ 3,759 Valor de vivienda no Desde S/ 209,800 a menos de S/ 310,800 De S/ 5,980 a S/ 8,809 De S/ 7,813 a S/ 10,587 De S/ 3,759 a S/ 5,848 compatible con diseño Desde S/ 310,800 a menos de S/ 419,600 De S/ 8,809 a S/ 11,690 De S/ 7,813 a S/ 10,587 De S/ 5,848 a S/ 7,944 de programa Desde S/ 419,600 Más de S/ 11,690 Valor de vivienda no compatible con diseño de programa *Sin programas estatales FUENTE: Elaboración propia en base al Censo 2017 y a la ENAHO 2017 y 2018. Asimismo, a partir de la estimación de los ingresos mensuales netos de los hogares, y considerando los rangos de ingreso compatibles con diferentes valores de vivienda, el ejercicio permitió aproximar la can- tidad de hogares con déficit de vivienda de Lima Metropolitana y de metrópolis regionales que podrían potencialmente acceder a una vivienda, de acuerdo a las opciones de financiamiento existentes. 52 Para ver el detalle del ejercicio realizado para cada alternativa de financiamiento disponible, ver el Anexo 2 del presente informe. 53 Se utilizaron como valores de referencia aquellos utilizados por los programas del Fondo MiVivienda en el diseño de sus intervenciones, como umbrales para el acceso a los créditos o bonos de los programas, según normativa aplicable en 2019. 54 Se asumieron como supuestos un periodo de repago de 20 años, y un nivel de endeudamiento máximo de 35%. Para el caso del crédito en condiciones de mercado se asumió una cuota inicial de 10% y una tasa efectiva anual (TCEA) de entre 12.6% y 13.6%. En el caso de los créditos otorgados a través de Nuevo Crédito MiVivienda y Techo Propio, se considera una TCEA de acuerdo al valor de la vivienda dada una cuota inicial de 10% utilizando el simulador del portal web de Mivivienda. En el caso del crédito MiVivienda Verde, se asumió una tasa de 6.99% y una cuota inicial de 7.5%. Asimismo, para los escenarios de financiamiento a través de programas del Estado, se restringió el análisis a los hogares con déficit que no cuentan con vivienda propia con título de propiedad. 55 Ver Anexo 2. 38 El análisis se restringió, sin embargo, a los hogares que no cuentan con título de propiedad56. Así, en la Tabla 11 se puede observar que solo el 56% de los hogares de Lima Metropolitana podría potencialmen- te acceder a una vivienda de 58 mil soles en las condiciones ofrecidas por el programa Techo Propio,57 siendo este porcentaje de 75% tratándose del Nuevo Crédito MiVivienda, y de 48% en el caso del Crédito MiVivienda Verde. TABLA 11| Lima Metropolitana: Cantidad de hogares con déficit de vivienda y sin vivienda propia con título, según valor de la vivienda por alternativa de acceso a la vivienda RANGO DE VALOR DE LA VIVIENDA HOGARES CON DÉFICIT DE VIVIENDA SIN VIVIENDA PROPIA CON TÍTULO SEGÚN RANGOS DE INGRESO COMPATIBLES CON VALORES DE LA VIVIENDA CRÉDITO HIPOTECARIO NUEVO CRÉDITO CRÉDITO MIVIVIENDA TECHO PROPIO SISTEMA FINANCIERO* MIVIVIENDA VERDE Menor a S/ 58,800 147,628 67,246 13,989 Desde S/ 58,800 a menos de S/ 84,100 54,761 89,166 142,650 99,704 Desde S/ 84,100 a menos de S/ 105,000 26,588 48,510 63,807 Desde S/ 105,000 a menos de S/ 125,000 16,636 22,433 35,620 Desde S/ 125,000 a menos de S/ 209,800 30,608 42,688 71,424 Desde S/ 209,800 a menos de S/ 310,800 9,415 13,498 25,739 114,008 Desde S/ 310,800 a menos de S/ 419,600 3,046 4,285 8,447 Desde S/ 419,600 2,826 3,682 7,628 Total de hogares 291,508 291,508 291,508 291,508 Hogares con acceso potencial 143,880 220,580 141,230 163,511 (ingreso formal e informal) 49,4% 75,7% 48,4% 56,1% Hogares con acceso potencial y jefe formal 47,731 71,183 44,793 53,032 16,4% 24,4% 15,4% 18,2% *Sin programas estatales FUENTE: Elaboración propia en base al Censo 2017 y a la ENAHO 2017 y 2018. Sin embargo, es importante considerar que el acceso a la vivienda a través de crédito hipotecario no depende únicamente del nivel de ingreso de los hogares sino también de la formalidad de su origen. En los quintiles 1, 2 y 3, el 98.3%, 86.8%, y el 80.7% de los jefes del hogar, respectivamente, tienen un empleo informal o están desocupados, por lo que su acceso a financiamiento es muy limitado, incluso si su ca- pacidad adquisitiva fuera suficiente para acceder a la vivienda. De ahí que, como puede observarse en la Tabla 11, sólo el 18.2% de los hogares con déficit habitacional y sin propiedad formal podría finalmente acceder al financiamiento necesario para el acceso a una vivienda de 58,800 soles en las condiciones ofrecidas por el programa Techo Propio, dado que podrían sustentar ingresos formales. Es decir, solo 1 de cada 5 hogares con déficit habitacional y sin propiedad formal podría acceder a una vivienda de este valor, mientras que los restantes 4 estarían en la práctica excluidos de ella ya sea por falta de capacidad adquisitiva o por no cumplir con requisitos de elegibilidad. En las metrópolis regionales, el 3 de 5 de los hogares con déficit sin propiedad formal podría potencialmente acceder a una vivienda de dicho valor en el marco de las condiciones del programa Techo Propio, pero solo el 1 de cada 10 podría finalmente acceder a la vivienda dado su ingreso formal, como puede observarse en la Tabla 12. 56 Se asumieron como supuestos un periodo de repago de 20 años, y un nivel de endeudamiento máximo de 35%. Para el caso del crédito en condiciones de mercado se asumió una cuota inicial de 10% y una tasa efectiva anual (TCEA) de entre 12.6% y 13.6%. En el caso de los créditos otorgados a través de Nuevo Crédito MiVivienda y Techo Propio, se considera una TCEA de acuerdo al valor de la vivienda dada una cuota inicial de 10% utilizando el simulador del portal web de Mivivienda. En el caso del crédito MiVivienda Verde, se asumió una tasa de 6.99% y una cuota inicial de 7.5%. Asimismo, para los escenarios de financiamiento a través de programas del Estado, se restringió el análisis a los hogares con déficit que no cuentan con vivienda propia con título de propiedad. 57 Es importante anotar, sin embargo, que no todo el 44% de hogares restante podría ser potencialmente cubierto por el programa Techo Propio, dado el límite de ingreso máximo de S/ 3,715 establecido por el programa para sus beneficiarios en el caso de la modalidad de adquisición de vivienda nueva. 39 TABLA 12 | Metrópolisregionales: Cantidad de hogares con déficit de vivienda y sin vivienda propia con título, según valor de la vivienda por alternativa de acceso a la vivienda RANGO DE VALOR DE LA VIVIENDA HOGARES CON DÉFICIT DE VIVIENDA SIN VIVIENDA PROPIA CON TÍTULO SEGÚN RANGOS DE INGRESO COMPATIBLES CON VALORES DE LA VIVIENDA CRÉDITO HIPOTECARIO NUEVO CRÉDITO CRÉDITO MIVIVIENDA TECHO PROPIO SISTEMA FINANCIERO* MIVIVIENDA VERDE Menor a S/ 58,800 151,377 93,092 34,888 Desde S/ 58,800 a menos de S/ 84,100 30,948 63,640 148,270 94,300 Desde S/ 84,100 a menos de S/ 105,000 13,228 26,923 39,696 Desde S/ 105,000 a menos de S/ 125,000 7,488 11,117 21,077 Desde S/ 125,000 a menos de S/ 209,800 13,332 18,978 35,476 Desde S/ 209,800 a menos de S/ 310,800 3,516 5,375 11,180 52,954 Desde S/ 310,800 a menos de S/ 419,600 1,049 1,552 3,242 Desde S/ 419,600 900 1,161 2,593 Total de hogares 221,838 221,838 221,838 221,838 Hogares con acceso potencial 69,561 127,585 70,975 133,996 (ingreso formal e informal) 31.4% 57.5% 32.0% 60.4% Hogares con acceso potencial y jefe formal 12,540 30,584 11,891 23,350 5.7% 13.8% 5.4% 10.5% *Sin programas estatales FUENTE: Elaboración propia en base al Censo 2017 y a la ENAHO 2017 y 2018. Conforme a los hallazgos del Banco Mundial en 2015, el problema de asequibilidad de la vivienda para los hogares peruanos con déficit se origina en el precio del suelo y en los incentivos de los desarrollado- res para maximizar la rentabilidad de los proyectos, lo cual eleva los precios de las viviendas nuevas58. Estas fallas en el mercado formal de vivienda explican que los subsidios estatales operen de manera regresiva y beneficien más a los hogares de ingresos medios y altos, dejando como única opción para los hogares de menores ingresos la vía de la informalidad y del acceso progresivo a condiciones mínimas en la vivienda. – Las ciudades siguen creciendo de manera informal y no sostenible debido a que los hogares de meno- res ingresos se ven forzados a optar por la ocupación de terrenos y la autoconstrucción en zonas de ries- go o alejadas de la ciudad, para satisfacer sus necesidades de vivienda, dada la oferta de vivienda social disponible. Como se señaló anteriormente, el 90% de la expansión urbana en el Perú de los últimos 20 años ha seguido este patrón59, lo cual ha generado condiciones inadecuadas de habitabilidad y falta de acceso a servicios para los hogares de menores ingresos, así como fragmentación social y económica, falta de accesibilidad, contaminación y congestión. 58 Banco Mundial (2015). Ras 3: Oferta de Vivienda. Informe Final, Producto 2 - Recomendaciones y Experiencias Internacionales. 59 Espinoza, Alvaro y Ricardo Fort (2020). La expansión urbana en en el Perú 2001-2018. GRADE. 40 1.5 El reto pendiente En el Perú existen por lo menos 1.9 millones de hogares excluidos de una vivienda digna y saludable, la gran mayoría de ellos en situación de pobreza en zonas urbanas, que requieren de mejores condiciones de habitabilidad para asegurar su salud y la de su familia. Esta necesidad básica es particularmente apremiante en este contexto de emergencia sanitaria por el COVID-19, que exige aislamiento social y un conjunto de condiciones en la vivienda de las que dichos hogares adolecen. Pero también lo será en un contexto post pandemia, en el que la nueva normalidad abrirá paso a mayores oportunidades para el comercio electrónico, el teletrabajo y la educación a distancia, que requerirán que la vivienda provea de espacios adecuados para el desarrollo de dichas actividades, así como de servicios básicos para una mayor permanencia en ella. En ese contexto, en el que la calidad de la vivienda y sus condiciones de habitabilidad resultan clave para asegurar la salud, los medios de vida, y el desarrollo de capacidades en la población, es importante prestar particular atención a los 1.3 millones de hogares peruanos con déficit habitacional cualitativo. Es decir, al 69% del total de hogares peruanos con déficit, que no carecen de vivienda (déficit cuantitativo), sino que re- quieren urgentemente de la mejora en la calidad de sus viviendas para llevar una vida digna. GRÁFICO 13 | Distribución de hogares con déficit a nivel nacional según tipo de déficit Tipo de déficit Subtipo de déficit 594 mil 31% 31% hogares Déficit cuantitativo Déficit cuantitativo 1.9 millones de hogares 554 mil 29% con déficit hogares Hacinamiento a nivel 1.3 millones 69% nacional hogares Déficit cualitativo 420 mil 22% hogares Sin servicios 325 mil 17% Material pared hogares irrecuperable FUENTE: Censos Nacionales 2017. Elaboración propia. Los hogares con déficit cualitativo de vivienda enfrentan las siguientes carencias: 1.5.1 El hacinamiento en las viviendas El problema de hacinamiento en la vivienda constituye casi un tercio de todo el problema de déficit habita- cional en el Perú (29%) y aproximadamente el 40% del déficit cualitativo. A nivel nacional, afecta a un total de 554 mil hogares, pero sobre todo en el ámbito urbano. – Dos tercios de los hogares con hacinamiento (369 mil hogares) se encuentran zonas urbanas, 126 mil en Lima y 243 mil en otras zonas urbanas, destacando los departamentos de Arequipa, Junín, La Libertad, Lambayeque y Loreto. – Un tercio de los hogares con hacinamiento se encuentran zonas rurales (187 mil), particularmente en Cajamarca, Loreto, Puno y Junín. El hacinamiento es uno de los factores en la vivienda que mayor impacto tiene en la salud y bienestar de la población debido a que permite la transmisión de enfermedades infecciosas, además de generar estrés, y encontrarse asociado a menores logros de aprendizaje en los estudiantes60. En ese sentido, es importante revisar la definición que maneja la metodología del INEI para la medición de este déficit: bajo estándares más exigentes, como los de la metodología colombiana, el problema del haci- namiento en el Perú pasa de afectar al 8.4% de hogares a nivel nacional, a afectar a 20.8% de hogares. Para 60 WHO. Housing and Health Guidelines (2018). 41 ello, es necesario promover un diálogo con el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) a fin de revisar y fortalecer los criterios actualmente utilizados, de manera que se pueda utilizar el Censo de 2017 para producir un mapa de las necesidades de vivienda por distrito y hasta por barrio. EL RETO DE LA EXPOSICIÓN A RIESGO DE DESASTRES A las carencias habitacionales vinculadas al déficit de vivienda se le suman las vinculadas a la ex- posición a riesgo de desastres que enfrentan aquellas ubicadas en zonas de riesgo o construidas de manera inadecuada. De acuerdo a cifras oficiales del INDECI*, entre los años 2003 y 2018, en el Perú ocurrieron un total de 74,932 emergencias, que dejaron como saldo más de 252 mil viviendas des- truidas y más de 1.4 millones de viviendas afectadas, además de 19 mil 500 personas damnificadas, afectadas o lesionadas, y más de 3,000 personas fallecidas o desaparecidas. Pero la exposición de los hogares peruanos a riesgo de desastres es persistente: de acuerdo al INDECI, a nivel nacional, más de 1 millón 65 mil viviendas se encuentran expuestas a peligro muy alto de inundaciones, sobre todo en los departamentos costeros del norte del país, en Lima y en Ucayali; y más de 254 mil viviendas se encuentran expuestas a riesgo de movimientos en masa, sobre todo en los departamentos de Piura, La Libertad, Ancash, y Lima. En Lima Metropolitana y Callao, el INDECI calcula que más de 2.8 millones de viviendas se encuentran expuestas a un riesgo alto o muy alto a la ocurrencia de un sismo de gran magnitud. GRÁFICO 14 | Distribución de hogares con déficit a nivel nacional según ámbito geográfico y tipo de déficit Ámbito geográfico 1 Subtipo de déficit, Ámbito geográfico 2 Subtipo de déficit, por ámbito 1 por ámbito 2 206 mil 44% Sin vivienda 456 mil 24% 126 mil 572 mil 40% hogares Lima 27% Hacinados Sin vivienda 60 mil 13% Sin servicios 72 mil 16% Material pared 1.4 366 mil 38% 74% Sin vivienda millones 26% Urbano 369 mil hogares Hacinados 960 mil 50% hogares Otras áreas 243 mil 25% Hacinados 169 mil 12% urbanas Sin servicios 109 mil 11% Sin servicios 315 mil 22% Material pared 242 mil 25% Material pared 496 mil 39% hogares 187 mil 187 mil 39% Hacinados Hacinados 496 mil hogares 26% 496 mil 26% Rural hogares Rural 251 mil 52% 251 mil 52% Sin servicios Sin servicios FUENTE: Censos Nacionales 2017. Elaboración propia. 1.5.2 Material irrecuperable en las viviendas El problema del material irrecuperable en las paredes representa el 17% de todo el déficit habitacional en el Perú, y aproximadamente el 25% del déficit cualitativo, afectando a 325 mil hogares en total a nivel nacional. Este problema es casi exclusivamente urbano: el 96% de los hogares con esta carencia (315 mil hogares) se encuentran en este ámbito (72 mil en Lima y 242 mil en otras zonas urbanas, particularmente en Piura, Tumbes, Ancash, Ica, y Arequipa). Sus viviendas están hechas de quincha (caña con barro), estera, piedra 42 con barro u otro material similar, y son esencialmente resultado de procesos constructivos informales y pre- carios que generan estructuras poco seguras. Solo el 4% de los hogares con material irrecuperable en la vivienda (más de 23 mil hogares) se encuentran en ámbito rural, y utilizan estera u otro material similar61. El material irrecuperable en la vivienda pone en riesgo la salud de los hogares debido a que no aísla de ma- nera adecuada los efectos del clima y las bajas o altas temperaturas del ambiente, las cuales se encuentran asociadas con efectos adversos a la salud62. De manera similar, y pese a que la metodología de medición del déficit habitacional del INEI no considera el material del piso, 13.9% de hogares a nivel nacional tiene piso de tierra (3.3% en ámbito urbano, y 59% en el ámbito rural), los cuales tienen mayor incidencia de enfermedades diarreicas agudas en niños que hogares con piso acabado63. La precariedad del material, combinada con procesos constructivos informales y ubicación en zonas peligro- sas, dan como resultado viviendas con estructuras poco seguras que ponen en riesgo la vida de los hogares por su mayor exposición a desastres. 1.5.3 Carencia de servicios básicos en la vivienda La falta de los tres servicios básicos en la vivienda (agua, servicios higiénicos, y energía eléctrica) representa el 22% de todo el déficit habitacional a nivel nacional y un tercio del déficit cualitativo, afectando a un total de 420 mil hogares. Este problema es mayoritariamente rural: 3 hogares de cada 5 sin servicios básicos en la vivienda se en- cuentran en el ámbito rural (251 mil hogares), particularmente en Puno, Cajamarca, Huánuco, Junín y Loreto, que en conjunto concentran la mitad de los hogares rurales con este déficit. De hecho, la falta de servicios básicos constituye el principal problema de déficit habitacional en el ámbito rural, ya que afecta a más de la mitad (52%) de los hogares rurales con déficit. Los otros 2 hogares de cada 5 sin GRÁFICO 15 | Pirámide de necesidades de vivienda en el Perú Número de hogares según tipo de necesidad habitacional. (2017) servicios básicos a nivel nacional se encuentran en ámbito urbano Material irrecuperable 338,814 (169 mil hogares); poco más de un tercio de ellos en Lima (60 mil Viviendas hacinadas 555,815 hogares), y los otros dos tercios Déficit cuantitativo 594,329 en otras zonas urbanas (109 mil hogares), destacando Arequipa, Sin electricidad 963,370 Puno, y la Libertad como las regio- Sin agua potable 2,233,865 nes con mayor concentración de hogares sin servicios básicos. Sin servicios higiénicos 2,879,702 FUENTE: INEI. Censo de Población y Vivienda 2017. Pero el problema se torna más complejo si se observa de manera aislada la carencia de cada uno de estos servicios básicos por separado: según se observa en el Gráfico 15, la falta de acceso a agua potable y servicios higiénicos afecta a 2.2 y 2.8 millones de hogares, respectivamente, y la falta de energía eléctrica afecta a 963 mil hogares. Estas cifras 61 El estándar de irrecuperabilidad del material es distinto para cada ámbito. 62 WHO. Health and Housing Guidelines (2018). 63 Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES), 2017. 43 son muy superiores a los 420 mil hogares que, de acuerdo a la metodología de cálculo de déficit habitacional del INEI, presentan servicios básicos deficitarios (por no contar con ninguno de los tres servicios), y permiten dimensionar de manera más clara estas necesidades en la población. El acceso a agua y saneamiento constituye uno de los principales motores de la salud pública64. La falta de ellos en la vivienda pone en riesgo la salud debido a su relación con la transmisión de enfermedades diarrei- cas, cólera, disentería, hepatitis, tifoidea y polio65, y genera condiciones inadecuadas para vivir de manera digna. 1.5.4 El déficit de vivienda en el territorio Vistas estas carencias en la vivienda por ámbito geo- GRÁFICO 16 | Hogares con déficit habitacional gráfico en el Gráfico 16, se observa que la falta de según tipo de necesidad, por ámbito, 2017 servicios básicos en la vivienda es lo que define el Urbano Rural déficit en el ámbito rural. En este ámbito, el mate- Sin servicios higiénicos 1,821,428 / 1,058,274 rial precario de las paredes y el hacinamiento en la vivienda se encuentran presentes en mucha menor Sin agua potable 1,508,278 / 725,587 medida, y el déficit cuantitativo es casi nulo. Sin electricidad 423,200 / 540,170 En el ámbito urbano, la falta de acceso a agua po- table y servicios higiénicos es también la principal Ningún servicio básico 169,769 / 251,198 necesidad, y las ciudades concentran dos tercios del déficit a nivel nacional. Pero las demás carencias ha- Viviendas hacinadas 368,940 / 186,875 bitacionales se encuentran también concentradas en mayor medida en el ámbito urbano: dos tercios del Material irrecuperable 314,579 / 23,835 problema de hacinamiento se encuentra en este ám- bito, y concentra casi exclusivamente la irrecupera- Piso inadecuado 47,630 / 820,441 bilidad del material en las paredes de la vivienda, así como también la necesidad de vivienda en sí (déficit Déficit cuantitativo 572,357 / 22,070 cuantitativo). FUENTE: INEI. Censo de Población y Vivienda 2017. Con el objetivo de poder identificar las necesidades habitacionales en el territorio, y considerando además la mayor diversidad de necesidades en el ámbito urbano, es preciso contar con información geográfica que permita focalizar mejor las intervenciones hacia los hogares con mayores necesidades en la vivienda y con menores recursos y posibilidades de mejorar su calidad de vida en el corto plazo. El ejercicio de ordenar en el territorio a los hogares urbanos de Lima Metropolitana y de las metrópolis re- gionales según clusters de vulnerabilidad socioeconómica, vinculados a características de la vivienda y de los miembros del hogar, con datos del Censo 2017, permite identificar dónde se encuentran las manzanas urbanas con mayores déficits de tipo cualitativo, así como las características y necesidades de los hogares pertenecientes a cada cluster (Ver Tabla 7 y Gráficos 6 y 7 en la sección 1.3.5). Así, los hogares del cluster 3, que enfrentan los mayores niveles de déficit cualitativo y vulnerabilidades so- cioeconómicas: – Representan el 10% de todos los hogares. – Sus necesidades principales son la precariedad del material de sus viviendas (65% y 35% carece de ma- terial industrial en paredes y pisos, respectivamente), y su escaso acceso a servicios básicos e internet 64 OMS (2004). “Relación del agua, el saneamiento y la higiene con la salud”. Hechos y cifras. En: shorturl.at/kHLWY 65 WHO. Housing and Health Guidelines, (2018). 44 (sólo 13.2% y 12.4% accede a agua potable y desagüe, respectivamente, mientras que solo 72% accede a electricidad, y 12.6% a internet). – Presenta la mayor proporción de hogares con miembros indígenas (39.3%), los mayores niveles de anal- fabetismo (9.7%) y los menores niveles de acceso a educación superior (sólo 7.4%). Sin embargo, es necesario prestar atención también a los hogares pertenecientes al cluster 2, que enfrentan niveles relativos de déficit cualitativo y vulnerabilidades socioeconómicas: – Representan el 37% de los hogares – Aunque en menor medida que los hogares del cluster 3, adolecen también de material industrial en pa- redes y pisos de sus vivienda (23% y 12%, respectivamente); y su acceso a internet, si bien duplica al del cluster 3, solo alcanza a menos de un tercio de los hogares (29%). – Presenta similar proporción de hogares con miembros indígenas (37.8%) y niveles similares de anal- fabetismo que el cluster 3 (8%), pero mejores niveles de acceso a educación superior aunque todavía bastante bajos (sólo 12.7%). En conjunto, los clusters 2 y 3 representan el 47% de los hogares y el 66% de las manzanas que se ubican en las periferias de Lima y de las metrópolis regionales, como se muestra en los mapas 6 y 7. Estos hogares concentran los mayores niveles de déficit y vulnerabilidades socioeconómicas, por lo que resulta necesario priorizarlos y focalizar las intervenciones que permitan mejorar la calidad de sus viviendas. Metropolitana: clusters de vulnerabilidad socioeconómica, 2017 (izquierda) MAPAS 6 Y 7 | Lima y Chiclayo: clusters de vulnerabilidad socioeconómica, 2017 (derecha) LIMA METROPOLITANA CIUDAD DE CHICLAYO FUENTE: Censo de Población y Vivienda 2017. Elaboración propia. Es importante enfatizar que estos hogares no requieren de vivienda nueva sino de mejorar las condiciones de habitabilidad que hoy enfrentan en sus viviendas para hacerlas más resilientes, seguras, y más conecta- das, así como mejorar la habitabilidad de sus entornos, precarios e informales, que los exponen de manera particular a riesgos para su vida, su salud y su bienestar en general. 45 46 2. La vivienda resiliente en la primera línea de respuesta y recuperación frente al COVID-19 El COVID-19 ha puesto luz sobre las profundas desigualdades sociales que afectan a gran parte de la pobla- ción peruana –especialmente la urbana– y que han servido de catalizador para la propagación del virus y sus efectos devastadores en la salud y en la economía. Los análisis realizados a la fecha en distintos países afectados por la pandemia sugieren que la mala calidad de la vivienda ha jugado un rol central en la mayor incidencia de contagios o muertes entre la población de menores ingresos, residente en barrios más pobres y con condiciones de habitabilidad más precarias. El Perú no ha sido la excepción, y todo ello sugiere la necesidad de repensar urgentemente la vivienda como un asunto de salud pública; como mecanismo de protección social básico para asegurar la vida y el bienestar de la población, y con ello la recuperación sostenible de la economía peruana en un escenario post-COVID. Los mercados golpeados por el virus buscarán su recuperación y los hogares participarán progresivamente de nuevas dinámicas laborales, comerciales y educativas que van a exigir una vivienda saludable, segura y resiliente, que sirva de refugio y proteja la salud de las personas, al tiempo de proveer de espacios, servicios, y conectividad para facilitar dichas dinámicas. Para ello, es necesario que la política de vivienda adopte un enfoque menos orientado exclusivamente a la producción de vivienda nueva, y más orientado hacia el fortalecimiento y el mejoramiento de la vivienda de los 1.3 millones de hogares peruanos que viven en condiciones poco dignas, saludables, o seguras. Las lecciones que va dejando el COVID-19 exigen un enfoque preventivo que salve vidas, y que deje atrás el enfoque tradicional o reactivo que posterga el bienestar y la calidad de vida de la población, con altos costos sociales posteriores. La política de vivienda post-COVID-19 debería estar impulsada por un nuevo paradigma de vivienda saluda- ble, sostenible, resiliente e inclusiva, que busque el mejoramiento de la calidad de la vivienda y del entorno en el que habitan los hogares de menores ingresos y mayores niveles de déficit cualitativo, para asegurar su salud, bienestar e inclusión social. Una política de vivienda que busque la resiliencia de las viviendas no solo a desastres climáticos sino también a emergencias a la salud pública, y que ponga en el centro las necesi- dades economicas, de vivienda y de salud de las poblaciones más vulnerables. En ese sentido, es necesario aprovechar el momentum generado por la crisis del COVID-19 para revisar nuevamente las prioridades de la política de vivienda y asegurar que los esfuerzos programáticos y recursos del gobierno se canalicen hacia los objetivos con mayor potencial de impacto en la calidad de vida de los peruanos, a saber: – Cerrar las brechas de acceso a agua y saneamiento que todavía afectan a 2.2 y 2.8 millones de hogares peruanos, respectivamente. – Cerrar la brecha de acceso a energía eléctrica que afecta a 963 mil hogares a nivel nacional. – Promover el reforzamiento estructural o reconstrucción de las viviendas construidas con material irrecu- perable, y que afectan a 325 mil hogares, casi exclusivamente todos urbanos. Cuando ello no sea posible por la ubicación de la vivienda en zonas peligrosas, promover entonces su reubicación a zonas seguras. – Promover el mejoramiento de las viviendas que presentan hacinamiento, y que afectan a 554 mil hoga- res, sobre todo en el ámbito urbano. – Continuar promoviendo la reducción del déficit cuantitativo a través de la producción de vivienda nueva, pero en beneficio de los hogares de menores ingresos, y con foco en el desarrollo urbano sostenible, que asegure que los proyectos de vivienda se desarrollen sobre la base de una planificación urbana que tome en cuenta el entorno, la la habitabilidad, la sostenibilidad y accesibilidad urbanas. 47 2.1 Recomendaciones para promover una política de vivienda post COVID-19 inclusiva, resiliente, sostenible y eficiente La política de vivienda de los últimos 20 años ha estado orientada a la producción de vivienda nueva vía subsidios a la demanda para el acceso a créditos hipotecarios. De hecho, en 2019 se incrementó en 91% el número de viviendas nuevas promovidas por el Estado respecto del año anterior, revirtiendo una tendencia a la baja en los últimos años. Sin embargo, los subsidios del Estado bajo esta política han beneficiado en mu- cha mayor medida a hogares de ingresos medios y altos con capacidad de ahorro, que a hogares de menores ingresos y mayor déficit. La inaccesibilidad de la vivienda para estos últimos, combinada con una política permisiva de formalización de la propiedad, promovieron de manera sostenida la ocupación ilegal de tierras y la expansión urbana informal. A ello se suma una ausencia de vínculo entre los proyectos de vivienda y los planes de desarrollo urbano. Este círculo vicioso de producción de vivienda informal ha venido perpetuando las precarias e inseguras condiciones de habitabilidad que enfrentan los hogares más pobres y con menor capital humano, y que han estado ampliamente desatendidas por el Estado. Hasta antes de la crisis desatada por el COVID-19, el siguiente paso natural para el fortalecimiento de la po- lítica de vivienda en el Perú podría haber resultado de la combinación de las siguientes acciones: – Mejor focalización: que los subsidios del Estado lleguen a quienes más los necesitan, donde más se necesita. – Mejor combinación de programas: que las soluciones sean más compatibles con lo que los hogares con mayores déficits y menores ingresos necesitan para tener una mejor calidad de vida. – Mayor sostenibilidad de programas: que hagan más con menos; que sean invertidos en prevención para evitar pagar 4 veces en reconstrucción. De hecho, conviene revisar las recomendaciones formuladas por el Banco Mundial al Gobierno peruano en 2015, en el marco del acuerdo programático (RAS) en materia de planificación, suelo urbano y oferta de vi- vienda social aún se encuentran vigentes (ver recuadro en la página siguiente). Sin embargo, en un escenario post-COVID, lo anterior no será suficiente: la vivienda inclusiva, resiliente, sostenible, y eficiente deberá asumir un rol protagónico en la política de vivienda, al igual que la adaptación del espacio urbano a un nuevo normal signado por el distanciamiento social, la vuelta a lo local, y la movili- dad urbana sostenible. La vivienda deberá cumplir funciones adicionales para el trabajo remoto y educación a distancia, que hasta antes de la pandemia eran exclusivas de los espacios laborales y de las instituciones educativas. Ello exige buscar un balance más justo en la asignación de recursos y esfuerzos entre los dis- tintos tipos de déficits habitacionales, para canalizarlos ahí donde tienen mayor potencial de impactar en la mejora de la calidad de vida de un mayor número de hogares. Todo ello brinda además la oportunidad de reactivar la economía a través de la creación de empleo de forma descentralizada. Por ello, toca repensar el balance entre la eficiencia y el control de los programas de vivienda, a fin de contribuir al logro de dichos objetivos. Es importante poder operar en zonas grises para asegurar un balance adecuado en los resultados. 48 RECOMENDACIONES DEL BANCO MUNDIAL EN MATERIA DE GENERACIÓN DE SUELO URBANO Y OFERTA DE VIVIENDA SOCIAL, 2015* Con el objetivo de abordar el déficit de vivienda y evitar que la ocupación ilegal y la construcción infor- mal sigan siendo las alternativas utilizadas por la mayoría de hogares de bajos ingresos para satisfa- cer sus necesidades de vivienda, el BM formuló en 2015 las siguientes recomendaciones: En materia de generación de suelo: • Adoptar como definición operativa de suelo para las acciones del Estado en materia de promoción de vivienda social al suelo saneado y habilitado para evitar ocupaciones informales en terrenos públicos no habilitados. • Asegurar desde el Estado la provisión de suelo saneado y habilitado para el desarrollo de proyec- tos de vivienda social, idealmente a través de una empresa pública con autonomía administrativa y financiera, con funciones de banco de suelo público o banco inmobiliario, o con funciones de gestor, promotor o desarrollador inmobiliario. • Introducir instrumentos de gestión que permitan un mejor aprovechamiento del suelo a través del cambio de la forma urbana, así como obligaciones urbanísticas a cambio de un mejor uso del suelo. • Introducir nuevos métodos de valorización del suelo, mecanismos para facilitar la gestión y adqui- sición de suelos privados por agentes públicos, o de suelos públicos por parte de agentes privados, así como mecanismos para mejorar la viabilidad financiera de los proyectos de vivienda social. • Constituir un fondo de inversión en infraestructura de agua y saneamiento que asegure que la vivienda social de construcción propia cumpla con estándares mínimos de habitabilidad y evite el encarecimiento de los proyectos inmobiliarios. En materia de oferta de vivienda social: • Promover alternativas de acceso a vivienda distintas de la adquisición en propiedad con financia- miento bancario para generar soluciones que aborden no solo el déficit cuantitativo, sino también el déficit cualitativo. • Fusionar los programas de subsidio y crédito a la vivienda para reducir la carga operativa, evitar la competencia por suelo entre programas, y asegurar la integralidad de las políticas. • Mejorar la calibración de los programas de vivienda para reducir la brecha existente entre sus bene- ficiarios, la cual deja a una gran proporción de familias con necesidades de vivienda desatendidas. • Introducir incentivos para las ciudades con mayores necesidades de vivienda que promuevan las reformas necesarias a nivel local para el desarrollo de soluciones habitacionales, e involucrar a gobiernos sub-nacionales como aliados estratégicos. • Diseñar con entidades del sistema financiero y la SBS mecanismos de financiamiento alternativos sostenibles o de mitigación de riesgo para mejorar el acceso a vivienda de segmentos no atendidos. • Promover la creación de un mercado de financiamiento a los desarrolladores inmobiliarios, de ma- nera que no sean los hogares los que terminen financiando los proyectos a través de tasas de interés. • Modernizar los códigos de construcción para incorporar nuevas tecnologías que permitan que el costo unitario de la vivienda social baje. • Construir un sistema de información del mercado de vivienda robusto. * En el marco del acuerdo programático se servicios de asesoría reembolsable (RAS, por sus siglas en inglés) en materia de Política de Planificación Urbana, Sistema Integral de Generación de Suelo Urbano, y Oferta de Vivienda Social, firmado por el Banco Mundial y el Perú en 2015. 49 Tomando todo ello en consideración, se recomienda orientar la política de vivienda hacia la producción de soluciones habitacionales inclusivas, resilientes, sostenibles y eficientes, a través de las siguientes acciones: 2.1.1 Impulsar la mejora de la calidad de la vivienda de los hogares más vulnerables a la par de la producción de vivienda nueva Para asegurar el mayor acceso de la población a una vivienda digna, resiliente y saludable, resulta preciso priorizar el mejoramiento de las condiciones de habitabilidad del stock de vivienda existente –que repre- senta dos tercios del problema del déficit habitacional, y no solo concentrar todos los esfuerzos y recursos casi exclusivamente en producir vivienda nueva– que representa solo un tercio del problema, pero que ha absorbido el 98% del presupuesto disponible para vivienda social desde 2003. Esto exige diversificar la oferta de soluciones habitacionales ofrecidas por los programas del Estado para que respondan a las distintas necesidades de tipo cualitativo que resultan más apremiantes en los hogares de menores ingresos. Los hogares tienen necesidades así como capacidades financieras distintas. En conse- cuencia, la oferta debe ajustarse y promover, por ejemplo, esquemas de mejoramiento de vivienda, ampliación, auto-construcción, en combinación con soluciones para la regularización de la tenencia del suelo y de la fábrica. Estas alternativas deben ser promovidas a través de esquemas de financiamiento distintos al crédito hipotecario que no es accesible a los hogares con menores ingresos, a través del concurso de entidades financieras u orga- nismos no gubernamentales que manejan metodologías crediticias adaptadas a este segmento de la población. Sin perjuicio de lo anterior, es preciso acompañar esta oferta de soluciones más diversas con un gran impul- so de inversión para el cierre de brechas de infraestructura básica de agua y saneamiento en la vivienda, en particular en el ámbito urbano, para asegurar que los hogares puedan vivir en condiciones más dignas y saludables y tengan la capacidad de adoptar las medidas sanitarias necesarias para proteger su salud y su vida. En el marco del Plan Arranca Perú, el gobierno ha dispuesto la inversión de más de 52 millones de soles para la ejecución de 14 proyectos de agua y saneamiento rural, a través del Programa Nacional de Saneamiento Rural, que beneficiará a 8,743 personas en 7 departamentos66. Sin embargo, las restricciones fiscales para el gobierno peruano como resultado de la crisis ponen en riesgo la posibilidad de avanzar de manera significativa en el cierre de brechas. De acuerdo al proyecto de Ley de Presupuesto presentado por el MEF, el presupuesto 2021 para el Programa Nacional de Saneamiento Urbano (PNSU) y de Saneamiento Rural (PNSR) se reducirían en 13% y 32%, respectivamente. En ese sentido, dada la necesidad de hacer más costo-efectiva la inversión de los recursos públicos en agua y saneamiento en un escenario de mayores restricciones presupuestales, se recomienda asegurar la articu- lación de los programas de infraestructura básica con los programas de mejoramiento de vivienda, conside- rando las competencias del sector en materia tanto de vivienda como de saneamiento. Priorizar la mejora de la calidad de la vivienda al menos a la par de la producción de vivienda nueva es un cambio de dirección que requiere de mucha voluntad política. Pero la crisis histórica generada por el CO- VID-19 en el Perú es la oportunidad para introducir estos cambios y no debería ser desperdiciada. Si la mayor vulnerabilidad al virus que han exhibido los hogares con déficit habitacional no constituye la última llamada de atención al gobierno y hacedores de política para prestar atención a la calidad de la vivienda como el pel- daño de política más básico e importante para preservar la salud y la vida de la población, y con ello reducir la desigualdad y la pobreza, difícilmente otro contexto lo hará. 66 El Peruano. “Arranca Perú: Ministerio de Vivienda invertirá 52.4 millones de soles en agua y saneamiento rural”. 26 de julio 2020. 50 2.1.2 Focalizar mejor los subsidios y apoyos del Estado hacia los hogares de menores ingresos El mayor acceso a una vivienda digna, saludable y resiliente pasa necesariamente por asegurar que los re- cursos del Estado lleguen exactamente a quienes más lo necesitan, y sean invertidos ahí donde tienen más potencial de generar impacto en la calidad de vida de un mayor número de peruanos. Es impostergable poner foco en los hogares más vulnerables. Para ello, es necesario calibrar mejor los subsidios de los programas de vivienda, de forma tal que el grueso de los recursos del Estado asignados a la reducción del déficit de vi- vienda se dirijan a beneficiar a los hogares con menores ingresos, a diferencia de lo que ha venido ocurriendo en los últimos 20 años, donde el tercio de los hogares con déficit más pudiente absorbe dos tercios de los recursos, mientras una mayoría permanece desatendida. Para efectos de una mejor focalización es importante: a. Identificar en el territorio los distintos tipos de carencias o vulnerabilidades en la vivienda, así como la capacidad de pago de los hogares y sus características, para informar y canalizar la oferta de vivienda hacia las zonas de menores ingresos y mayores déficits; y b. Contar con sistemas de información consolida- Metropolitana: ingreso MAPA 8 | Lima da sobre las características socioeconómicas monetario* en zonas con mayor déficit de de los beneficiarios de los subsidios y su ubica- vivienda, 2017 ción georeferenciada en el territorio, de forma tal que se pueda evaluar de manera contínua el im- pacto de los programas y generar evidencia para la mejor calibración de los subsidios según nivel socioeconómico. En relación con lo primero, es importante anotar que la capacidad de pago de los hogares con mayores ni- veles de déficit de vivienda (más de 20%) es bastante heterogénea (ver mapa 8), lo cual confirma la necesi- dad de abandonar modelos o soluciones únicas para diseñar soluciones que respondan a las necesidades y capacidades financieras de los hogares de menores ingresos. La información confiable y actualizada es un factor crítico, como se desarrollará más adelante. 2.1.3 Asegurar la sostenibilidad de los programas y de las soluciones habitacionales promovidas por el Estado Miles de S/ La crisis del COVID-19 ha supuesto un duro golpe a 35-55 las finanzas públicas dado el paquete de medidas 31-35 26-31 sanitarias y económicas implementadas para paliar 20-26 en el corto plazo los efectos del virus en la salud y 13-20 sustento de la población. En este escenario, cerrar *Ingresos en soles 2019 estimados en base a ENAHO 2017 y la brecha actual de vivienda supone un enorme reto 2018 para hogares con déficit mayor a 20% según Censo 2017. fiscal para el Perú, por lo que resulta importante que FUENTE: Censo de Población y Vivienda, 2017; ENAHO 2017 y 2018. los recursos públicos destinados a reducir el déficit tengan el mayor impacto por sol invertido, y que esta inversión sea sostenible en el tiempo. 51 VIVIENDAS DAÑADAS COMO RESULTADO DEL TERREMOTO DEL AÑO 2007 EN PISCO (ICA, PERÚ). COMO ENSEÑA LA EXPERIENCIA DE PISCO, LA MEJOR INVERSIÓN EN VIVIENDA ES LA QUE PROMUEVE DE MANERA PREVENTIVA SU RESILIENCIA, PARA EVITAR LOS COSTOS DE RECONSTRUCCIÓN QUE REPRESENTAN MÁS DE CUATRO VECES LOS COSTOS DE PREVENCIÓN. En ese sentido, la mejor inversión es la que promueve de manera preventiva la resiliencia de la vivienda –y que le ahorra al Estado los costos de reconstrucción por desastre natural o los costos de atención en salud por emergencia sanitaria, sin mencionar los irreparables costos en términos de vidas humanas. La expe- riencia internacional demuestra que los costos de reconstrucción de viviendas representan más de cuatro veces los costos de prevención, por lo que tiene sentido no solo social sino económico invertir en la seguri- dad física de las viviendas de los hogares más vulnerables67. Con ello se logra mejorar no solo su resiliencia frente al cambio climático, sino también sus condiciones de habitabilidad en caso de emergencias sanitarias que exigen distanciamiento social y acceso a servicios básicos, entre otros. La información aquí es clave. Por ello, es importante mapear las vulnerabilidades de las viviendas en el terri- torio junto con data sobre capacidad adquisitiva de los hogares, a fin de identificar a aquellos que, no tenien- do capacidad o necesidad de acceder a esquemas de financiamiento para vivienda nueva, podrían acceder a otro tipo de instrumentos que les permitan fortalecer sus viviendas, preservar la salud de sus familias, y proteger sus activos. Promover el reforzamiento o mejoramiento de la vivienda no solo es una política costo-efectiva, sino que además protege la salud y la vida de las dos terceras partes de los hogares con déficit de vivienda. Mejor aún, introducir esquemas de mejoramiento de vivienda que apunten a lograr su eficiencia energética, contri- buye a la generación de soluciones habitacionales sostenibles, alineadas con la reducción de emisiones y adaptación al cambio climático. El mejoramiento de vivienda tiene a su favor además el potencial de generar un mercado interesante para empresas de construcción y entidades financieras, siempre que utilicen meto- dologías acordes a este segmento y promuevan la formalización y la inclusión financiera de la población68. 67 Hallegatte, Stéphane, Jun Rentschler, Julie Rozenberg (2019). Lifelines: Tomando acción hacia una infraestructura más resiliente. Cuadernillo del resumen, Banco Mundial, Washington, DC. Licencia: Creative Commons de Reconocimiento CC BY 3.0 IGO. 68 Ibid. 52 2.1.4 Dinamizar la economía creando empleo a través del mejoramiento de vivienda De todos los sectores de la economía peruana, el sector construcción ha recibido el golpe más duro por la crisis del COVID-19, dada la paralización de obras por las restricciones de movilidad dictadas por el gobier- no. Para el cierre de año, se proyecta una caída de -40% –la peor en 70 años– y con ella la pérdida de casi la mitad de empleos directos e indirectos vinculados al sector69. La reactivación de este sector es clave para la reactivación de la economía y del ingreso de los hogares. Al ir de la mano de la inversión, el sector construcción absorbe a una parte importante de la fuerza laboral en momentos de expansión, especialmente trabajadores de bajos ingresos y baja calificación. Pero al mismo tiempo, en momentos de crisis y recesión como los que atravesamos, expulsa a muchos de ellos al desem- pleo e impacta en los ingresos y consumo de sus familias, y de la demanda en general. El comportamiento procíclico del sector hace que en un escenario de recuperación post-COVID-19 resulte central asegurar que la inversión pública y privada en vivienda e infraestructura puedan materializarse en proyectos que generen empleo en favor de trabajadores menos calificados y más vulnerables. Sin embargo, es importante reconocer que junto con la inversión orientada a la producción de vivienda nueva y formal, existe una enorme oportunidad de inversión en reforzamiento o mejoramiento de viviendas y en la construc- ción de viviendas pequeñas e incrementales para hogares con déficit cualitativo de vivienda, que podría ser aprovechada para crear más empleo y dinamizar aún más la economía. En este punto es importante resaltar que, de acuerdo a los análisis del Banco Mundial, los hogares invierten anualmente 30 veces lo que el Estado invierte en vivienda, por lo que resulta necesario apalancar esta inversión para asegurar un mayor impacto. Un análisis reciente realizado por el Banco Mundial del sector construcción colombiano encontró que la autoconstrucción y los procesos incrementales de mejoramiento de vivienda tienen el potencial de generar empleo en igual número que la producción de vivienda formal, pero en favor de trabajadores no calificados, por lo que se convierten en una poderosa fuente de generación de empleo en tiempos de crisis, comple- mentaria a la construcción formal, que es más intensiva en capital y más productiva. De acuerdo con este análisis, dado que la autoconstrucción es intensiva en mano de obra, su efecto multiplicador en el empleo casi duplica el generado por la construcción formal. En ese sentido, promover el mejoramiento y resiliencia del stock de vivienda existente tiene sentido no sólo para reducir las brechas de acceso a vivienda digna y saludable en el Perú, sino también para la reactivación de la economía a través de la construcción y la producción de materiales sostenibles, intensivas en mano de obra, para la generación de empleo a nivel local. De ahí la necesidad de promover diversos instrumentos que, respondiendo a las necesidades de los hogares, fomenten y faciliten la inversión privada de las familias para el mejoramiento de su vivienda, al tiempo de promover asistencia técnica y servicios locales conexos que aseguren los estándares de calidad necesarios. 2.1.5 Promover activamente la generación de suelo e infraestructura urbana Para asegurar el crecimiento formal y planificado de las ciudades e impulsar un mercado de vivienda acce- sible, que evite que los hogares de menores ingresos solucionen sus necesidades por la vía de la ocupación ilegal de terrenos y la construcción informal de viviendas que carecen de servicios y de condiciones mínimas de calidad, es preciso promover la generación de suelo urbano para vivienda y la dotación de servicios. Para ello, resulta pertinente revisar la definición operativa de suelo para las acciones del Estado en materia de vivienda social, a fin de evitar que se pueda generar suelo con solo factibilidades de servicios, siendo ne- 69 CAPECO. Informe Económico de la Construcción. Junio 2020. Cifras de Macroconsult y BCR. 53 LA VIVIENDA INFORMAL ES RESULTADO DEL 90% DE LA EXPANSIÓN URBANA EN EL PAÍS EN LOS ÚLTIMOS 20 AÑOS. ESTAS VIVIENDAS ALBERGAN AL 52% DE LA POBLACIÓN URBANA, QUE CARECE DE ESPACIOS SUFICIENTES PARA EL AISLAMIENTO SOCIAL ASÍ COMO DE ACCESO A AGUA Y SANEAMIENTO. cesario exigir en lugar de ello que el suelo esté saneado y habilitado. Con ello, se busca evitar ocupaciones informales de terrenos públicos no habilitados, así como retrasar los procesos de habilitación urbana, que generan incertidumbre y riesgo en los proyectos inmobiliarios, encareciendo así el precio de la vivienda. Asimismo, resulta preciso evaluar la posibilidad de contar con una entidad, a nivel de gobierno central o local, encargada de la provisión de suelo saneado y habilitado para el desarrollo de proyectos de vivienda social que atiendan la demanda actual y futura de la población. Finalmente, se recomienda impulsar el uso de los procedimientos e instrumentos de gestión urbana sos- tenible contenidos en el Reglamento de Acondicionamiento Territorial y Desarrollo Urbano Sostenible para promover un mejor aprovechamiento del suelo a través del cambio de la forma urbana. A través del reajuste de terrenos o la integración inmobiliaria se permitiría el mejor aprovechamiento del uso de suelo y una mayor edificabilidad para desarrollar proyectos urbanos integrales que incorporen vivienda social, regeneren áreas deterioradas de la ciudad y habiliten suelos rurales para nuevos desarrollos urbanos. Del mismo modo, se recomienda promover pequeños desarrollos inmobiliarios a través de proyectos urbanos específicos, que incrementen progresivamente la densidad de los sectores intervenidos. 2.1.6. Integrar las políticas de vivienda a la planificación, regularización y mejoramiento del entorno urbano La planificación urbana y la provisión de la vivienda no pueden ser estrategias disociadas entre sí ya que la vivienda es el principal activo de las ciudades y el motor del crecimiento urbano. En esa medida, es preciso integrar la política de vivienda a la planificación urbana, al tiempo de asegurar que la formalización de la pro- piedad no incentive la continua ocupación informal de terrenos –lo cual requiere de un plan para regularizar de manera focalizada el inventario existente de predios informales, evitando la continua prórroga del plazo para acceder a la formalización, así como también, como se ha señalado en el punto anterior, de generación de suelo y espacio urbano y la promoción de vivienda social asequible. 54 En ese mismo orden de ideas, dado que la vivienda no se encuentra aislada de su entorno, es preciso coor- dinar las políticas de vivienda con las de mejoramiento urbano y que estas promuevan un desarrollo integral de los espacios urbanos. Ello requiere de fortalecer las capacidades de los gobiernos subnacionales para la elaboración de instrumentos de acondicionamiento territorial y planificación urbana, así como también reformular y repotenciar el Programa de Mejoramiento Integral de Barrios, a fin de asegurar la integralidad de sus intervenciones, la coordinación con aquellas orientadas a vivienda y dotación de servicios básicos, y la inclusión de componentes de movilidad urbana sostenible y espacios públicos. 55 2.2 Obstáculos pendientes de superar 2.2.1 Información consolidada sobre vulnerabilidad de las viviendas La posibilidad de impulsar resiliencia y calidad en la vivienda de los hogares con mayores carencias depende de la posibilidad de contar con información consolidada sobre las vulnerabilidades habitacionales que exis- ten en el territorio y las capacidades financieras de los hogares. A partir de la combinación de data censal sobre características de la vivienda, sus déficits en cuanto a materiales de construcción, acceso a servicios y hacinamiento, data geográfica sobre dimensiones de los predios, sus usos y valor comercial, así como información sobre ingresos de los hogares, y accesibilidad de servicios en los entornos urbanos, se puede informar adecuadamente a los actores del sistema –gobierno central, gobiernos locales, entidades financieras, desarrolladores de proyectos y empresas de construcción, entre otros– sobre la distribución geográfica de los hogares con mayores déficits, su capacidad adquisitiva y otras variables clave para el mejor diseño y oferta de productos y soluciones habitacionales para promover su reforzamiento y la mejora de su calidad. Contar con esta data y ponerla a disposición de los actores clave es un reto pendiente para el Perú, pero no es un reto imposible. Promover la generación de catastros urbanos municipales requiere tanto la generación de capacidades a nivel local, como el trabajo a nivel de gobierno central para posibilitar la integración de la información catastral en una plataforma única, así como la interoperabilidad de los datos. El Proyecto de Catastro Urbano Nacional y Apoyo Municipal actualmente en marcha en el Perú con un financiamiento de USD 50 millones del Banco Mundial, es un paso muy importante en la dirección de construir información catastral actualizada y ponerla a disposición de los gobiernos municipales y de los diferentes actores clave. En la misma línea, para generar información sobre el estado de los entornos urbanos, es preciso actualizar la información sobre el estado de los barrios urbano marginales, cuya última actualización data de 2012, así como también promover el flujo e integración de la información relativa al acceso y calidad de servicios básicos en los hogares. En este punto es importante resaltar que el Banco Mundial, a través del Programa Global para la Vivienda Resiliente, ha desarrollado una metodología basada en el uso de tecnología como drones, cámaras fotográ- ficas, y algoritmos de aprendizaje automático, que permite extraer data geoespacial de los predios y com- binarla con data socioeconómica censal o administrativa existente para producir mapas con información detallada y accionable. La data recogida es luego consolidada en un portal que permite a sus usuarios y tomadores de decisiones visualizar y analizar el stock de vivienda existente. Como ejemplo de ello se tiene la experiencia reciente del Banco Mundial de dos proyectos llevados a cabo con los municipios de Breña e In- dependencia en Lima Metropolitana, en los que, mediante la utilización de esta metodología, se levantó data sobre las características y uso comercial de los predios del distrito, con el objetivo de mejorar la capacidad de recaudación tributaria de la jurisdicción. 56 Lima: deuda tributaria por unidad de vivienda (izquierda) y unidades de MAPAS 9 Y 10 | Breña, vivienda no registradas en la base de contribuyentes (derecha) Información granular con ese nivel de detalle permite una mejor toma de decisiones a todo nivel, especial- mente para la gestión urbana local, y orienta el diseño y la oferta de soluciones habitacionales por parte del sector público y privado. De ahí que resulte clave aprovechar la tecnología que se tiene a la mano, para acelerar procesos de levantamiento y puesta a disposición de información, para reducir así la asimetría in- formativa que aleja a las entidades financieras y de seguros de los hogares con déficit de vivienda y bajos ingresos, excluidos de los mercados formales de crédito. MAPAS 11 Y 12 | Breña, Lima: edificaciones según antigüedad en el distrito (izquierda) y Lima Metropolitana: porcentaje de viviendas hacinadas a nivel de manzana (derecha) A la información geográfica y de características de los hogares se le debe sumar una capa de información administrativa proveniente de los programas de vivienda y de las entidades financieras, sobre los créditos y subsidios otorgados, ingresos y características de los beneficiarios, precios del suelo y vivienda por región, entre otras variables clave para medir el impacto de los programas y calibrar mejor los subsidios. Así, resulta preciso promover la integración de estas bases de datos y generar mecanismos para hacer más eficiente la recolección de información, evitando duplicidades. Entre las fuentes de información que pueden ser integra- das o hacerse interoperables se encuentran los catastros urbanos, los estudios de microzonificación sísmi- ca, la información sobre instrumentos de planificación urbana, las bases de datos sobre subsidios y créditos a la vivienda y de áreas objeto de regularización, información sobre el mercado inmobiliario etc. Sin perjuicio de lo anterior y en aras de contar con sistemas de información actualizados para el cierre de brechas de acceso a vivienda, resulta necesario también actualizar el inventario de predios del Estado, a fin de identificar de manera cierta y eficiente aquellos activos inmobiliarios públicos que pueden aprovecharse para promover la vivienda social. 57 2.2.2 Financiamiento e instrumentos adecuados para llegar a los hogares con la solución que necesitan El crédito al sector privado en el Perú ha venido registrando un incremento sostenido en los últimos 15 años, pasando de representar el 20.8% del PBI en 2006 a 44.6% del PBI en abril de 202070. El crédito hipotecario ha seguido la misma tendencia y al cierre de 2019 alcanzó el 6.5% del PBI –el doble que lo registrado al cierre de 2010, pero aún se encuentra por detrás de países como Chile o México, cuyas carteras hipotecarias repre- sentan el 20% y el 10% del PBI, respectivamente. GRÁFICO 17 | Cartera hipotecaria GRÁFICO 18 | Créditos de consumo e hipotecarios del como % del PBI sistema financiero como % del PBI Al cierre de diciembre de 2014 Créditos al consumo Créditos al hipotecarios 21.9% 10% 9.41 8% 6.46 6% 10.1% 7.8% 4% 6.0% 4.4% 2% 0% Chile México Brasil Perú Colombia Dic.10 Dic.11 Dic.12 Dic.13 Dic.14 Dic.15 Dic.16 Dic.17 Dic.18 Dic.19 FUENTE: Banco Mundial (2015). Ras 3: Oferta de Vivienda. Diagnóstico FUENTE: SBS (2019). Perú: Reporte de Indicadores de Inclusión Financiera de los Sistemas y recomendaciones preliminares. Financiero, de Seguros, y Pensiones, Diciembre 2019. De hecho, en los últimos 5 años el número de deudores hipotecarios incrementó en 16%, pero sobre todo en los rangos de deuda más altos, lo cual evidencia que la mayor profundización del crédito en el Perú no logró capturar a los sectores de menores ingresos y que la cartera de crédito a la vivienda tiene mucho espacio para crecer. Dadas estas cifras, el escenario pre-COVID ya planteaba retos importantes para la mayor pene- tración financiera en el mercado de vivienda. TABLA 13 | Número de deudores hipotecarios y deuda hipotecaria por rangos RASGOS DE DEUDA (S/) DICIEMBRE 14 DICIEMBRE 19 VARIACIÓN DIC. 14/ DIC. 19 NÚMERO DE S/ (MILLONES) NÚMERO DE S/ (MILLONES) NÚMERO DE VAR.POR RANGO/VAR. DEUDORES (MILES) DEUDORES (MILES) DEUDORES (MILES) TOTAL (%) 0 30,000 35 598 37 586 2 4.74 30,000 60,000 44 1,956 41 1,830 -2 -5.64 60,000 120,000 58 5,097 63 5,575 5 10.68 120,000 210,000 47 7,376 54 8,517 7 15.06 Más de 210,000 44 19,775 77 35,299 33 75.16 Total 228 34,803 272 51,808 44 100.00 FUENTE Y ELABORACIÓN: SBS. Perú: Reporte de Indicadores de Inclusión Financiera de los Sistemas Financieros, de Seguros, y Pensiones, Diciembre 2019. Con el impacto del COVID-19, la figura se torna más difícil: si bien las tasas de interés continuarán a la baja en los siguientes meses –dada la reducción de la tasa referencial establecida por el BCR a un mínimo histórico71 como medida para mitigar el impacto del COVID en la economía, los menores ingresos percibidos por los hogares afectan su capacidad de pago de préstamos y la demanda de vivienda en general, lo cual se puede traducir a su vez en una contracción del crédito y en una falta de liquidez en el mercado de vivienda, con impacto directo en los desarrolladores de vivienda y finalmente en la oferta72. Velarde, Julio (2020). Presentación del Presidente del Banco Central de Reserva del Perú ante la Comisión de Economía del 70 Congreso, 6 de mayo 2020. 71 Gestión. Economía: “BCR: La tasa de interés de los créditos hipotecarios van (sic) a seguir bajando en los próximos meses”. La tasa de interés de referencia ha sido reducida de 2.25% a 0.25%. 72 World Bank Group. COVID-19 Outbreak: Housing Finance Implications and Response. Abril 2020. 58 Alineado con la necesidad de apoyar la demanda, el gobierno dispuso, en el marco del Plan Arranca Perú, mediante Decreto de Urgencia No. 070-2020, destinar 535 millones de soles para incrementar en 19,100 bonos la oferta de Techo Propio, a través de las modalidades Construcción en Sitio Propio y Adquisición de Vivienda Nueva, para con ello cumplir con la meta anual de beneficiar a más de 57,680 familias. Previo a ello, mediante Decreto Legislativo No. 1464, dispuso incrementar el Bono Familiar Habitacional hasta 37,625 so- les y se relajaron los criterios mínimos de acceso al bono, eliminando el requisito de cuota inicial, a efectos de facilitar el acceso a las familias de menores ingresos golpeadas en sus ingresos por la pandemia. Las medidas tomadas para promover la vivienda sostenible a través del bono vivienda verde y el bono del buen pagador van asimismo en la dirección correcta. Estos esfuerzos del gobierno resultan muy importantes en la línea de promover el acceso a vivienda nueva para los sectores de menores ingresos, a través del esquema tradicional de subsidio y crédito hipotecario. Sin embargo, si bien estas medidas contribuyen a incrementar la asequibilidad de vivienda nueva para las familias, el impacto de la crisis y la limitada capacidad de los hogares de menores ingresos para acreditar ingresos formales y demás requisitos, podría continuar excluyendo su acceso a financiamiento. Adicionalmente a ello, un giro hacia la promoción de la vivienda resiliente como respuesta y recuperación ¿QUÉ SE NECESITA PARA frente al COVID-19 requerirá mucho más, no sola- PROMOVER EL MEJORAMIENTO DE mente en términos de recursos financieros –privados LA VIVIENDA DE LOS HOGARES DE o públicos– sino una metodología crediticia diferen- MENORES INGRESOS? te, que sea capaz de apalancar mejor los recursos de • Nuevos actores: microfinancieras para lograr que disponen los hogares de menores ingresos para una mejor focalización de los hogares con invertir en el mejoramiento de sus viviendas. mayores carencias en la vivienda y menores ingresos formales. Para ello es necesario promover entre las entida- • Nuevos socios: trabajar con las comunidades, des bancarias y microfinancieras el desarrollo de los hogares, y las organizaciones de la microcréditos o diversos productos crediticios sin sociedad civil, que trabajen a nivel local, garantía, orientados al mejoramiento de vivienda. para apalancar las redes de colaboración Los montos pequeños del microcrédito y los plazos existentes. cortos de repago se ajustan mejor a las capacidades financieras de las familias que autoconstruyen de • Asistencia técnica: para asegurar la calidad forma incremental. del proceso y de los resultados, así como para generar empleo y dinamizar la economía Además, dado que no involucran la constitución de a nivel local. garantía hipotecaria sobre la vivienda, hacen posi- • Uso de tecnología: para proveer de asistencia ble orientar el financiamiento hacia hogares que no remota y seguimiento a los proyectos. cuentan con título de propiedad sobre la vivienda. Como se expuso previamente, estos hogares repre- sentan el 37% de los hogares a nivel nacional y, en comparación a los hogares con título u otros regímenes de propiedad, presentan niveles altísimos de déficit cualitativo debido a la precariedad del material de sus paredes, por hacinamiento y fundamentalmente por falta de acceso a agua, desagüe y electricidad. Sin embargo, se encuentran excluidos del Bono Familiar Habi- tacional (BFH) para mejoramiento de vivienda del programa Techo Propio, ya que este exige vivienda inscrita en registros públicos. El mercado de financiamiento para el mejoramiento de vivienda en el Perú tiene gran potencial de crecimien- to y el rol del Estado es promover su desarrollo entre una mayor diversidad de competidores que conocen y han desarrollado metodologías acordes a las características del público objetivo. Se requiere un enfoque diferente al de adquisición o construcción de vivienda nueva. El objetivo es diversificar la oferta de productos 59 y alternativas de financiamiento para reforzamiento, mejoramiento o ampliación de la vivienda, entre otros; asegurar que los plazos y condiciones del crédito se adecuen a las capacidades financieras y a la progresi- vidad de los procesos incrementales de construcción. La promoción de este mercado podría lograrse me- diante alianzas entre el Estado y entidades microfinancieras (u otras como cooperativas u ONG dedicadas al financiamiento de estos sectores), en las que la contribución del Estado esté orientada a reducir los costos administrativos de evaluación crediticia de los beneficiarios para reducir el costo financiero de este tipo de préstamos. Asimismo, a través de la creación de garantías o la canalización de financiamiento de segundo piso hacia entidades microfinancieras, complementado con los subsidios del estado para mejoramiento de vivienda. La oportunidad es enorme y tiene el potencial de penetrar entre los hogares con déficit cualitativo de la base de la pirámide e impactar significativamente en su calidad de vida y en su inclusión financiera. 2.2.3 Abandonar regulaciones que excluyen La lección más dura que el COVID-19 ha dejado a su paso por el Perú es que la desigualdad estructural que se manifiesta en la falta de acceso de la población a una vivienda digna pone en grave riesgo la salud y la vida de los hogares más pobres. Cerrar las brechas que generan y amplían dicha desigualdad es una tarea urgente. En esa medida, se recomienda que la promoción del mejoramiento de la calidad de la vivienda de la población en situación de pobreza y vulnerabilidad evite regulaciones que excluyen injustificadamente a ciertos grupos dentro de dicha población, algunos de cuyos ejemplos se presentan a continuación. Precisamente porque el objetivo es exactamente el contrario: reducir el déficit habitacional cualitativo para ampliar el acceso a vivienda digna, saludable, y resiliente a la mayor cantidad de hogares peruanos en situación de pobreza y vulnerabilidad. • Requisito de nacionalidad para acceder a programas de vivienda. Los programas de vivienda del Estado, como Techo Propio y el programa Bono Renta Joven, o bono para arrendamiento de vivienda, se encuentran restringidos a nacionales peruanos, lo cual deja afuera a los extranjeros, en particular, a los migrantes venezolanos en el Perú, que viven en una situación de pobreza y vulnerabilidad más profunda que la de la población peruana en general, y que han sido golpeados de ma- nera particular por la crisis del COVID-19 dada su participación en el comercio informal y las condiciones de habitabilidad en las que viven73. De acuerdo a un estudio del Banco Mundial sobre la situación de los migrantes venezolanos en el Perú74: – La población migrante venezolana en el Perú supera las 860 mil personas. – 9 de cada 10 venezolanos se ubican en Lima, principalmente en San Martín de Porres, Cercado de Lima, Los Olivos, Chorrillos y San Juan de Lurigancho. – Se estima que el 18% de los migrantes venezolanos en el Perú se encuentran en situación de pobreza (14% en pobreza no extrema y 4% en pobreza extrema), una tasa mayor que la que afecta a los peruanos en áreas geográficas comparables. – De acuerdo a la ENPOVE75: – 1 de cada 10 migrantes venezolanos trabaja como vendedor ambulante. – 3 de cada 5 viven en condiciones de hacinamiento. – 1 de cada 4 considera al alojamiento como una de sus tres principales necesidades no cubiertas76. Dado esta mayor vulnerabilidad, resulta necesario asegurar que las políticas y programas de vivienda del Estado incorporen a esta población como parte del grupo a focalizar en las intervenciones orientadas a reducir el déficit de vivienda. También se podría promover la dinamización del mercado de arrendamien- 73 El País. “Venezolanos en Perú: visibles para el virus, invisibles para la sociedad”. 22 mayo, 2020. 74 Banco Mundial (2019). Un Futuro para Todos: Los migrantes y refugiados venezolanos y sus oportunidades de desarrollo para el Perú. 75 Encuesta Nacional de Población Venezolana en el Perú (ENPOVE) 2020. 76 Ibid. 60 to para asegurar el acceso a vivienda de calidad vía alquiler. Estas medidas inclusivas guardan además coherencia con los esfuerzos que el gobierno está desplegando desde otros sectores para la mejor incorporación de la población venezolana al tejido social del Perú. • Requisito de título para acceder a subsidio del Estado para mejoramiento de vivienda. El acceso al BFH para mejoramiento de vivienda está dirigido solo a los hogares que cuentan con título de propiedad sobre la vivienda inscrito en Registro Públicos, y que representan 2 de cada 5 hogares en el Perú. Ello excluye a los hogares que no cuentan con título –que representan el 37% del total– y que pre- sentan los mayores niveles de déficit cualitativo en la vivienda, en comparación a los hogares con título u otros regímenes de tenencia. Como hemos visto previamente, si bien la incidencia del déficit habitacional es mucho menor entre los hogares con título, éstos también presentan niveles de déficit cualitativo que preocupan y hay que atender. En ese sentido, a efectos de lograr un acceso más justo a vivienda de cali- dad, es necesario remover el requisito de la titularidad que excluye a los hogares con mayores carencias, y antes bien incorporar el título como parte del paquete de soluciones a ofrecer a los hogares con déficit de vivienda. • Requisito de licencia de construcción para cualquier tipo de mejoramiento. De acuerdo al régimen general, la realización de obras de mejoramiento en la vivienda, excluyendo refac- ciones, pero incluyendo reforzamiento estructural, y ampliación de área construida, requieren de licencia de construcción; y ésta a su vez exige propiedad inscrita del suelo y de la fábrica para su otorgamiento. Como se señaló en el punto anterior, el requisito de título de propiedad excluye a la mayoría de hogares con déficit. Es preciso adaptar las regulaciones en materia de control urbano a efectos de que se alinean a los objetivos de mejorar la calidad de la vivienda, de acuerdo a las necesidades, tiempos y capacidades de la población objetivo. • Requisito de no haber sido beneficiado por el Estado previamente. Los programas del Estado limitan el acceso a subsidios a los hogares que ya hubieran sido beneficiados con algún subsidio previamente. Si bien es necesario que los recursos del Estado impacten al mayor nú- mero de hogares, los procesos vinculados al mejoramiento de vivienda en los sectores de menores ingre- sos requieren de una lógica distinta, ya que son por naturaleza progresivos y las carencias en la vivienda son diversas y no excluyentes entre sí. En esa medida, una política que impulse estos procesos, debería permitir que los hogares accedan a distintas soluciones a lo largo de los años, especialmente si comple- mentan esquemas de microfinanciamiento. • Combinar formalización de la propiedad con incentivos para la mejora de la calidad de la vivienda. La recientemente aprobada Ley No. 31056, que amplía el plazo para la formalización de predios ocupados por posesiones informales hasta el 31 de diciembre de 2015, es una medida que prorroga los incentivos para el tráfico ilegal y la ocupación informal de tierras. Este tipo de medidas ha sido la regla en los últimos 20 años y no ha contribuido a resolver el problema de la expansión urbana informal en el Perú. Se trata de una medida que no acerca a la vivienda digna a los hogares con ingresos bajos e informales que no pueden participar en los programas de gobierno y se limita a incentivar la ocupación informal de viviendas inadecuadas y sin servicios. 61 62 3. Oportunidades para el mejoramiento de la calidad de la vivienda 3.1 Experiencia internacional 3.1.1 Colombia El Gobierno de Colombia (GdC), a través de sus ministerios de Vivienda y Agricultura, y del Departamento para la Prosperidad Social, viene implementando desde finales de 2018 el Programa “Casa Digna-Vida Dig- na”. El programa tiene por objeto mejorar la calidad de la vivienda y del entorno urbano, a través de un con- junto de intervenciones alrededor de tres componentes: 1) formalización de la propiedad; 2) mejoramiento de vivienda a través de la transformación progresiva de muros, pisos, cocina y baños, y del acceso a servicios públicos mediante conexiones en el domicilio (acueducto, alcantarillado y energía); y 3) mejoramiento de barrios a través de intervenciones en el espacio público, bibliotecas, colegios y centros de desarrollo infantil. La implementación de este programa resultó de la decisión política del gobierno colombiano de desarrollar programas complementarios a los de subsidios existentes (a través del programa “Mi Casa Ya”) para adqui- sición de vivienda, que no llegaban a alcanzar a la población de menores ingresos con déficit cualitativo. De acuerdo al análisis del Banco Mundial, a partir del Censo de 2018 y la data proveniente de la Encuesta Nacional de Hogares, el déficit cuantitativo en Colombia se redujo entre 2005 y 2018, pero el déficit cualitativo empeoró, especialmente en áreas rurales, por deficiencias en el material del suelo, el acceso a servicios, y hacinamiento mitigable. Al igual que el Perú, la política de vivienda en Colombia ha estado enfocada desde inicios de siglo en el otor- gamiento de subsidios y créditos para la adquisición de vivienda nueva; política que ha beneficiado en mayor medida a hogares urbanos de ingresos medios y que explica el agravamiento del déficit cualitativo. El mejo- ramiento de vivienda, por el contrario, ha sido una política más intermitente: tuvo una época de muy buena expansión en los 90, una experiencia intermedia entre 2007 y 2009 y un relanzamiento en 2019 a través del programa “Casa Digna-Vida Digna”. La estrategia de este programa para abordar el déficit cualitativo en Colombia es el mejoramiento de vivienda tanto en ámbito urbano como rural, pero también incluye el otorgamiento de vivienda altamente subsidiada para los hogares más pobres. Las intervenciones son complementarias, de forma tal que, por ejemplo, aque- llos barrios intervenidos para el mejoramiento de vivienda, son también objeto de procesos de regularización de la propiedad. Es importante resaltar que el programa no interviene barrios asentados en áreas riesgosas. Los resultados alcanzados por el programa hasta el momento han tenido como limitante restricciones pre- supuestales y la capacidad operativa del programa. De un presupuesto de COP 130,000 millones en 2019 (8% del presupuesto de vivienda), el programa pasó a tener un presupuesto de COP 35,000 millones en el 2020 (es decir, solo 2% del presupuesto de vivienda). Los efectos de la crisis del COVID-19 en términos de desempleo y pobreza imponen retos aún mayores al programa para lograr alcanzar los objetivos. Sin embar- go, es importante destacar que la inversión en mejoramiento de vivienda es una solución más costo-efectiva, en la medida en que importa menores recursos por unidad habitacional como se puede observar en la tabla siguiente. 63 TABLA 14 | Colombia: Inversión requerida por unidad de vivienda según tipo de solución (USD) SOLUCIÓN DE VIVIENDA COSTO POR DESCRIPCIÓN UNIDAD 1. MEJORA DE VIVIENDA 1.1 Mejora con o sin intervenciones estructurales. USD 4,390 Diferentes mejoras, estructurales o no estructurales, de acuerdo a una evaluación de la vivienda. 1.2 Conexión de agua o desagüe. USD 2,400 Conexión a la red e instalación de un baño completo. 1.3 Expansión o densificación. USD 2,900 Un cuarto de 9 m2 y un baño de 2.25 m2. 1.4 Piso de concreto. USD 1,785 USD 36 por metro2 de piso mejorado por un total de 50 m2. 1.5 Construcción en suelo propio (cuando más de un USD 11,970 Una vivienda adicional en el patio o en un terreno vacío. hogar vive en una vivienda). 2. VIVIENDA NUEVA 2.1 Subsidio Completo (Vivienda Gratis). USD 17,100 Vivienda de 45 m2. 2.2 Subsidio Parcial (30% del valor de la propiedad, ABC). USD 5,130 Vivienda de 45 m2, con una hipoteca. 2.3 Subsidio de la Tasa de Interés. USD 2,800 5 puntos porcentuales cubiertos por 7 años, Valor estimado de la hipoteca, USF 11,900 por una vivienda de USD 17,000. Generalmente opera en combinación con 2.2.. 3. ARRENDAMIENTO DE VIVIENDA 3.1 Subsidio al arrendamiendo por 18 meses. USD 1,728 Subsidio mensual de arrendamiento de USD 96 por 18 meses. FUENTE: Fedesarrollo. Con todo y ello, la experiencia de Colombia resulta útil en términos de la decisión política que implica generar un quiebre en el enfoque tradicional, para atender también el déficit cualitativo y no solo el déficit cuantitati- vo. Es decir, en la posibilidad de balancear mejor la política de vivienda y generar dos líneas de acción claras: por un lado continuar promoviendo el acceso a vivienda nueva, y por otro lado, asegurar que las condiciones de habitabilidad de los hogares con déficit cualitativo de vivienda sean atendidas. Es de destacar además la combinación de intervenciones que permite el programa, dado que las mejoras a la vivienda, se combinan además con el saneamiento legal de la propiedad y la mejora del entorno, proveyendo así de una solución más integral. El Banco Mundial apoya al GdC en acelerar la implementación del programa “Casa Digna, Vida Digna” a tra- vés del “Proyecto Vivienda Resiliente e Inclusiva en Colombia” (P172535). Este proyecto, que se encuentra en su fase de preparación, tiene previsto implementarse entre 2021 y 2026 con un financiamiento de hasta USD 136.74 millones, el cual incluye USD 36.74 millones de fondos concesionales para apoyar a los migran- tes venezolanos y a las comunidades que los reciben. El proyecto financiará subsidios de mejoramiento de vivienda, subsidios de arriendo para migrantes venezolano, obras de infraestructura que mejoren barrios y promuevan la integración social, así como asistencia técnica para promover el desarrollo del mercado de microfinanzas para el mejoramiento de vivienda, las capacidades municipales para la gestión del territorio y el uso de tecnología para la asignación de subsidioes de vivienda. 3.1.2 México El Gobierno de México (GdM) también ha tomado la decisión política de hacer frente al déficit habitacional cualitativo –el lado más apremiante del problema de vivienda en México, que afecta entre 28% y 45% de los hogares del país. Los retos que enfrenta el GdM son similares a los que enfrenta el Perú: de acuerdo a los análisis del Banco Mundial, 1 de cada 5 hogares carece de acceso a servicios básicos como agua y saneamiento; 1 de cada 4 viviendas está construida con materiales inadecuados; el 63.8% de las viviendas son autoconstruidas; y el 58% de las más pobres (de quintiles 1 y 2) requieren de mejoramiento, expansión o reconstrucción. 64 ES PRECISO INNOVAR EN EL DISEÑO DE PRODUCTOS FINANCIEROS QUE, COMBINADOS CON EL AHORRO DE LOS HOGARES, TENGAN EL POTENCIAL DE ORIENTARSE EN EL CORTO PLAZO HACIA MEJORAS NECESARIAS Y DE BAJO COSTO EN LAS VIVIENDAS, Y DE ADAPTARSE MEJOR TANTO A LOS PROCESOS INCREMENTALES DE CONSTRUCCIÓN COMO A LAS NECESIDADES Y CAPACIDADES FINANCIERAS DE LOS HOGARES DE MENORES INGRESOS. Luego de una larga tradición de producción de vivienda con otorgamiento de créditos hipotecarios, en 2012 la estrategia tuvo un giro importante hacia el problema del déficit urbano y la necesidad de poner coto a la expansión urbana descontrolada. Entre 2012 y 2019, el 10.3% de los subsidios para vivienda dirigidos a para familias de bajos recursos, se destinó a apoyar la autoconstrucción, y el 19.1% fue hacia mejoramiento de vivienda. A lo largo de estos años, México logró acumular mucha experiencia en materia de mejoramiento de vivienda a través de diversos programas, pero no fue sino hasta el 2019 que el problema del déficit cualitativo fue abordado de manera más decidida. Todos estos cambios se reflejaron en el Programa Nacional de Vivienda 2019-2024 (PNV), en las modifica- ciones de la Ley de Vivienda de 2019, y en las Reglas de Operación del Programa de Vivienda Social para el ejercicio fiscal 2019. En el PNV se reconoce a la vivienda social como una prioridad, y el GdM anuncia “miles de acciones de mejoramiento, ampliación y sustitución de vivienda”. En línea con ello, en 2019 se incrementó la asignación de recursos públicos a los programas de vivienda para abordar el déficit cualitativo, pero en ge- neral, el financiamiento para mejoramiento de vivienda ha llegado a alcanzar el 43% de los recursos, habien- do representado poco más del 2% en 2006 (un nivel de inversión similar al que tiene actualmente el Perú). Sobre la base de dicha estrategia y apoyándose en los programas en marcha, en abril de 2020, en respuesta a la crisis del COVID-19, el GdM lanzó el Programa de Emergencia para la Reactivación de la Economía, que comprende una serie de inversiones para mejoramiento de vivienda y mejoramiento de barrios en los municipios más pobres del país: • Con una inversión adicional de USD 769 millones, se amplió la cobertura del Programa de Mejoramien- to Urbano, para beneficiar a 50 municipios adicionales a los inicialmente previstos; es decir, a un total de 68 municipios. El programa está diseñado para proveer un conjunto integrado de intervenciones, incluyendo mejoras en infraestructura urbana según planes urbanos (pavimentación, colegios, parques, centros comunitarios, servicios de agua y saneamiento, e inversiones en movilidad urbana sostenibles 65 como ciclovías); regularización de predios, y subsidios dirigidos a municipalidades para fortalecer sus capacidades de planificación urbana77. • Adicionalmente, el programa de emergencia incluye una inversión de USD 440 millones para el mejo- ramiento de 100 mil viviendas y la ampliación de otras 65 mil de los municipios que forman parte del Programa de Mejoramiento Urbano. Los recursos financian los procesos incrementales de autocons- trucción liderados por los propios beneficiarios. Cabe destacar que, adicionalmente a la promoción del mejoramiento del stock de vivienda existente, el giro en la política habitacional mexicana ha buscado también promover y acompañar los procesos de autocons- trucción de la población, que son responsables de 2 de cada 3 viviendas existentes. Así, durante 2020 el GdM lanzó nuevos programas dirigidos especialmente a la autoconstrucción como ConstruYO del INFONAVIT y el Programa Emergente de Vivienda 2020 de la Comisión Nacional de Vivienda (CONAVI), que busca contribuir a reactivar las economías locales y la generación de empleo en la industria de la construcción en materia de vivienda mediante el otorgamiento de apoyos económicos a familias de bajos ingresos. Más recientemente, la Secretaría de Desarrollo Agrario, Territorial y Urbano (SEDATU) y los organismos naciona- les de vivienda firmaron el Convenio Nacional por la Autoconstrucción, el mismo que busca articular a los organismos de vivienda para que actúen de manera consistente y coordinada en apoyo de programas de autoconstrucción. El Banco Mundial ha acompañado al GdM en estos esfuerzos a lo largo de los últimos años y en la actuali- dad, a través de dos proyectos: • En 2017, en alianza con la CONAVI como entidad implementadora, se lanzó el Proyecto Mejoramiento del Acceso a la Vivienda Social Asequible, un proyecto de 5 años, con un financiamiento del Banco Mundial por USD 100 millones, orientado a proveer a hogares de menores ingresos apoyos directos para la adquisición de viviendas, así como subsidios y asistencia técnica para la autoproducción de vivienda resilientes, bajo técnicas de construcción que promueven la sostenibilidad y la eficiencia energética de las mismas, así como también asistencia para fortalecer instrumentos de planeamiento urbano a nivel local. Como resultados a la fecha, el proyecto ha beneficiado a un total de 21,212 hogares, (la mitad con subsidios para la adquisición de vivienda, y la otra mitad con subsidios para la autoproducción de vivienda), de los cuales 49% son jefaturadas por mujeres, 51% trabaja en el sector informal, y 94% tienen ingresos menores a 2.6 salarios mínimos. Adicionalmente, el 100% de las nuevas unidades construidas han incorporado ecotecnologías. • Para el presente año y por los próximos 5 años (2021-2025) se tiene previsto implementar el Proyecto de Apoyo a la Vivienda Social Resiliente, con un financiamiento de USD150 millones, siempre a través de la CONAVI como entidad implementadora, cuyo objetivo es mejorar la calidad de la vivienda de ho- gares vulnerables en municipios seleccionados. Ello a través de apoyo directo a las familias, mediante subsidios y asistencia técnica, para el mejoramiento, ampliación, o autoconstrucción de viviendas. El proyecto espera impactar en 35 mil hogares vulnerables, y contará para ello con una doble focalización: a) a nivel de hogar, en familias de bajos ingresos, población indígena, madres solteras, y trabajadores informales sin acceso a crédito formal; y b) a nivel territorial, en municipios con altos niveles de pobreza y vulnerabilidad, inseguridad ciudadana, concentración de población indígena, y déficit de vivienda e infraestructura urbana. 77 Cabe destacar que, entre los requisitos para ser beneficiario del Programa de Mejoramiento Urbano, no se exige título de propiedad sobre la vivienda a intervenir, sino solo ser legítimo posesionario. Tampoco se exige no haber sido beneficiario de otro subsidio con anterioridad –sólo si se hubiera recibido recientemente entre 2019 y 2020. Dentro de la población objetivo se prioriza a las jefes de hogar mujeres, a población indígena, y aquella con ingresos inferiores a USD 340. 66 AL IGUAL QUE EN EL PERÚ, LA VIVIENDA DE MALA CALIDAD EN INDONESIA ES RESULTADO DE PROCESOS INFORMALES DE EXPANSIÓN URBANA DADA LA INACCESIBILIDAD DE LA VIVIENDA FORMAL PARA LA POBLACIÓN DE MENORES RECURSOS. 3.1.3 Indonesia El Gobierno de Indonesia viene implementando desde 2006 un Programa de Asistencia para el Mejoramien- to de la Vivienda (Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya – BSPS), que ofrece subsidios a hogares de bajos ingresos para mejorar sus viviendas o construir nuevas. La experiencia de este programa es interesante en términos de abordaje del problema del déficit cualitativo de vivienda, dado el tamaño de la población en Indonesia y su creciente proceso de urbanización, así como también dado el nivel de exposición a riesgos de desastres, especialmente terremotos, que enfrentan los hogares, por la ubicación del país en una de las zonas más propensas a dichos eventos en el mundo. Se estima que los costos de reconstrucción en que incurre el país son de alrededor de 300 a 500 millones de dólares anualmente78, mientras que las pérdidas económicas por desastres se calculan en USD 2.2 a 3 billones anuales79. La mala calidad de la vivienda en Indonesia explica en gran parte estas pérdidas económicas y los cos- tos para levantarlas nuevamente representan típicamente la mayor parte de los costos de reconstrucción post-desastre en Indonesia80. Al igual que en el Perú, la vivienda de mala calidad en Indonesia, normalmente ubicada en zonas peligrosas, es resultado de procesos informales de expansión urbana que surgen, entre otros factores, como consecuencia de la inaccesibilidad de la vivienda formal para la población de menores recursos81. Así, se estima que el 70% de la población autoconstruye, 25 millones viven en barrios informales, y el déficit cualitativo se calcula en 3.4 millones de viviendas de mala calidad82. En ese contexto, el programa de asistencia para mejoramiento de vivienda BSPS constituye un programa fun- damental para asegurar la resiliencia de la vivienda de la población más vulnerable en Indonesia. De acuerdo a los hallazgos del Banco Mundial, algunos aspectos clave del programa son los siguientes: – Objetivo del programa: el programa BSPS busca reducir el déficit de vivienda entre la población de meno- res ingresos a través de a) mejoramiento de vivienda, y b) construcción de vivienda nueva. 78 “Indonesia – Global Facility for Disaster Reduction and Recovery (GFDRR).” 79 World Bank, “Resilient Recovery through Reconstruction and Rehabilitation in Central Sulawesi.” 80 World Bank, “Indonesia: Advancing a National Disaster Risk Financing Strategy – Options for Consideration.” 81 Ibid. Rufianne, Griya. Home Improvement Program as a Critical Tool for COVID-19 response and recovery. The Case of Indonesia. 82 Mayo, 2020. World Bank Group, Urban, Disaster, Risk management, Resilience & Land. 67 – Público objetivo: el programa focaliza a hogares con ingresos por debajo del salario mínimo (USD 172); – Monto del subsidio: el monto de la ayuda por hogar para mejoramiento de vivienda o construcción va de USD 1,117 - USD 2,333. – Destino del subsidio: en su mayor parte (de 72%) se destina a financiar los materiales de construcción, mientras que los costos de mano de obra absorben el 12%. – Co-financiamiento con hogares: el programa logra apalancar de 50% a 300% de recursos familiares y de la comunidad para co-financiamiento de los proyectos lo que amplifica el impacto del subsidio. – Apoyo comunitario: las obras se realizan con el apoyo de facilitadores comunitarios que proveen de asisten- cia técnica y supervisión durante el proceso para control de calidad. El programa incluye la conformación de grupos de ayuda de 15 a 20 familias que se apoyan entre ellos durante las distintas fases de los proyectos. – Estándares de calidad: el programa establece estándares de calidad en materia de: a) seguridad estruc- tural, b) salud (adecuada ventilación, iluminación, agua potable, electricidad y servicios higiénicos), y c) espacio (áreas mínimas) que las obras de mejoramiento de vivienda deben respetar. – Articulación interinstitucional: el diseño del programa incluye la cooperación de los 3 niveles de go- bierno, siendo el gobierno central el encargado del diseño y lineamientos, y los gobiernos provinciales y locales de la focalización de los beneficiarios en el territorio. – Soporte a beneficiarios: los beneficiarios reciben apoyo directo de facilitadores para la elaboración de planos, el proceso de construcción, para monitoreo y evaluación. En términos de impacto, el programa BSPS ha beneficiado desde 2006 a 1.48 millones de hogares, y entrega anualmente de 150 a 200 mil unidades –resultado que se ha multiplicado 72 veces en los últimos 13 años. Además, el programa ha logrado capturar a los hogares de menores ingresos y más vulnerables: el 90% de los beneficiarios tienen ingresos informales, 38% son jefes de familia mujer, y 26% son adultos mayores83. Sin perjuicio de estos logros, el programa deja lecciones también respecto de la importancia de prestar aten- ción a los procesos vinculados a asegurar la calidad estructural de la construcción, siendo este aspecto una oportunidad de mejora para el programa: si bien una encuesta en 2020 encontró que el 78% de las unidades mejoradas como parte del programa alcanzó los estándares de salud, y 93% los estándares de espacio míni- mo, solo 29% alcanzó los estándares de seguridad estructural (aunque otro 35% de viviendas está cerca de cumplir dichos estándares). El Banco Mundial identificó como causas que explican el menor cumplimiento de los estándares de calidad estructural: por un lado, la entrega del subsidio en dos etapas, una primera al 30% de la obra, y una segunda atada a la finalización de la obra en lugar que a su calidad. Por otro lado, está la cantidad de facilitadores disponibles y las limitadas capacidades técnicas para poder monitorear adecuadamente el proceso. El Go- bierno de Indonesia introdujo cambios en el programa para el uso obligatorio de listas de cotejo, mejoras en los procedimientos de construcción y en la capacitación de los facilitadores, que mejoraron el porcentaje de viviendas que alcanzaron el estándar de calidad estructural de 11% en 2019 a 29% en 2020. El Banco Mundial apoya al GdI a través del “Programa Nacional de Vivienda Asequible” que cuenta con un financiamiento de USD 450 millones y cuyo objetivo es mejorar el acceso a vivienda de calidad para hogares de bajos ingresos. Este programa financia tanto subsidios a la cuota inicial para la adquisición de vivienda nueva como subsi- dios para familias que deseen mejorar su vivienda. Asimismo, este programa destina fondos a la generación de reformas institucionales en el sector vivienda, las cuales incluyen la promoción de asociaciones pública privadas, la capacidad de generación de suelo, la generación de sistemas de información sobre la calidad de la vivienda, entre otros. Rufianne, Griya. Home Improvement Program as a Critical Tool for COVID-19 response and recovery. The Case of Indonesia. 83 Mayo, 2020. World Bank Group, Urban, Disaster, Risk management, Resilience & Land. 68 3.2 Líneas de acción clave para una vivienda más saludable y resiliente El Banco Mundial entiende que el proceso de recuperación de los países frente a la crisis del COVID-19 pasa por distintas etapas, la primera de ellas orientada a intervenciones de emergencia para salvar vidas, y la últi- ma de ellas orientada a iniciar una recuperación con resiliencia, entendida más allá de mitigar los efectos de desastres naturales, para abarcar también aquellos que afectan la salud pública. FIGURA 1 | Banco Mundial: Fases de respuesta frente a la crisis del COVID-19 Proteger la riqueza Intervenciones de Proteger el empleo Iniciar una de los hogares, en emergencia para y la economía recuperación con especial de los más salvar vidas resiliencia vulnerables FORTALECER LA POSICIÓN FISCAL PARA LA RESPUESTA Y LA RECUPERACIÓN DE LA CRISIS FUENTE: Elaborado en base a: Banco Mundial, “Saving Lives, Scaling-up Impact, and Getting Back on Track”. World Bank Group COVID-19 Crisis Response Approach Paper”. Junio 2020. Para que el Perú pueda iniciar una recuperación con resiliencia frente al COVID, es preciso poner a los hogares más vulnerables en el centro de los esfuerzos. Ello requiere priorizar y redirigir los esfuerzos y recursos hacia la reducción del déficit cualitativo y la mejora de la calidad de la vivienda, en la misma proporción que la dimen- sión de los retos. La adaptación del sistema al mejoramiento de vivienda requerirá la introducción de varios nuevos elementos y actores en el sistema, una nueva manera de hacer las cosas, y diferentes procesos para poder alcanzar los objetivos de manera efectiva y eficiente, asignando los recursos ahí donde más se necesi- tan, y asegurando la calidad de los resultados. En ese sentido, las líneas de acción clave para la promoción de la vivienda resiliente y saludable son las siguientes: 3.2.1 Datos sobre vulnerabilidades en el territorio y sistemas de información El consolidar data granular, a nivel de manzana, sobre características físicas y legales de las viviendas y sus hogares es una línea de acción clave hacia la construcción de vivienda resiliente e inclusiva en el Perú. En este punto, sobre la base del marco y metodología desarrollada por el Banco Mundial para la vivienda resi- liente, se recomienda: – Aplicar la metodología de “triaje de vivienda”, según la cual es posible identificar rápidamente aquellas unidades que podrían convertirse en viviendas seguras en corto tiempo y de manera asequible para las familias. La disponibilidad de esta información permite, por ejemplo, priorizar zonas a ser intervenidas en el marco de los proyectos de mejoramiento de barrios, y acercar la oferta de soluciones a los hogares que más lo necesitan, con lo cual se incrementan las chances de dar un salto cualitativo importante en un menor tiempo. Para efectos de reforzamiento estructural, en zonas propensas a terremotos, se recomienda enfocar los esfuerzos en estructuras residenciales de hasta dos pisos, ya que típicamente constituyen la gran ma- yoría de viviendas, son relativamente homogéneas y no requieren el nivel de análisis que las estructuras de 3 a más pisos exigen. – Usar la tecnología disponible para mapear, cuantificar y caracterizar las viviendas y barrios que requie- ren de mejoramiento a escala y bajo costo. Es preciso aprovechar los avances existentes en materia de mapeo geoespacial, levantamiento de data en campo, y aprendizaje automático (machine learning) para poder complementar la información censal y administrativa existente, con imágenes que muestran las vulnerabilidades y los riesgos en el territorio. Esto es posible de hacer y a favor se cuenta con data reciente 69 EL BANCO MUNDIAL, A TRAVÉS DEL PROGRAMA GLOBAL PARA LA VIVIENDA RESILIENTE, MEDIANTE EL USO DE TECNOLOGÍA COMO DRONES, CÁMARAS FOTOGRÁFICAS, Y ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, EXTRAE DATA GEOESPACIAL DE PREDIOS Y LA COMBINA CON DATA SOCIOECONÓMICA O ADMINISTRATIVA PARA PRODUCIR MAPAS CON INFORMACIÓN DETALLADA Y ACCIONABLE. del Censo 2017. El Banco Mundial ha venido implementando exitosamente proyectos de este tipo en di- versos países y con dos municipios en Lima Metropolitana, (Breña e Independencia), a partir de cuya expe- riencia se pueden extraer lecciones para expandir el uso de esta tecnología en otras localidades del país. – Consolidar la información en un solo sistema. Lo ideal es combinar la data obtenida a través de nuevas tecnologías con información censal a nivel de manzana sobre características de la vivienda y del hogar, así como la proveniente de otras bases administrativas de datos del Estado, y consolidarla en un sistema de información que permita al gobierno y demás actores involucrados usar los datos abiertamente para planificar acciones e inversiones, así como diseñar la oferta de soluciones de acuerdo a las necesidades y capacidades de los hogares. 3.2.2 Incentivos para la inversión de los hogares y el financiamiento en mejoramiento de vivienda Mejorar la calidad de la vivienda existente y cerrar las brechas de infraestructura para los hogares que en- frentan déficit cualitativo constituye un reto importante para el gobierno peruano en un contexto de restric- ciones fiscales y finanzas golpeadas post-COVID. En ese sentido, es posible promover una mayor inversión en mejoramiento de vivienda a través de un esquema de incentivos que permita combinar adecuadamente los recursos y fuentes de financiamiento disponibles –de hogares, Estado, y sistema financiero, a efectos de tener un mayor impacto en la resiliencia de la vivienda. En ese sentido, se recomienda: – Poner foco en el ciudadano y adaptar el diseño de los incentivos a la naturaleza incremental de los pro- cesos de autoconstrucción. Esto requiere migrar de un esquema que otorgue un subsidio por una sola vez, a un esquema que permita el otorgamiento de más de un subsidio o de diversos desembolsos de un mismo subsidio a lo largo del tiempo, en función de las distintas carencias existentes en la vivienda 70 y etapas involucradas en las obras de mejoramiento de la vivienda. Esto incluye también naturalmente dejar de lado restricciones típicas que excluyen a los hogares que han recibido subsidios previamente. Sin perjuicio de lo anterior, es preciso estudiar de cerca y con enfoque territorial cuáles son actualmente las motivaciones que están detrás de la decisión de inversión de los hogares, para incorporar dicha infor- mación en el diseño de los incentivos. – Combinar las fuentes de financiamiento disponibles para ampliar el impacto de la inversión de los ho- gares. La principal fuente de inversión en vivienda informal proviene de los hogares, por lo que es nece- sario apalancar ese ahorro, incluso el más pequeño, y combinarlo con esquemas que articulen subsidios públicos y microcréditos para multiplicar la inversión. – Resolver lo urgente pero no perder de vista mejoras adicionales. La mayor cantidad de recursos así combinados podría contribuir a incentivar en los hogares a invertir no solo en reforzamiento estructural o mejoras urgentes, sino también en la ampliación de la vivienda o en otras mejoras adicionales, que tienen el potencial de mejorar las condiciones de habitabilidad, incrementar el valor de la propiedad, y capitalizar la inversión a través del arrendamiento de los nuevos espacios. – Empaquetar las soluciones para generar mayor retorno a la inversión de los hogares. Por ejemplo, inclu- yendo la regularización de la propiedad del suelo y de la fábrica como etapa final del proceso de mejora- miento de vivienda, para agregar seguridad jurídica a la seguridad física de los hogares y con ello tener una solución más integral. – Asegurar la calidad del resultado. Es preciso no perder de vista que el objetivo final es mejorar la resilien- cia de la vivienda y que esta sea segura y saludable para los hogares. Por ello se recomienda, en primer lugar, atar los incentivos al reforzamiento estructural de la vivienda cuando ésta lo requiera; en segundo lugar, acompañar el financiamiento con asistencia técnica local; y en tercer lugar, supervisar, como con- dición para subsecuentes desembolsos, que el uso de los incentivos se traduzca efectivamente en el cumplimiento de estándares de calidad. – Involucrar activamente a las entidades microfinancieras para el desarrollo de productos crediticios orientados al mejoramiento de vivienda pero sin garantía hipotecaria. Los créditos pequeños, combina- dos con el ahorro de los hogares, tienen el potencial de ser canalizados en corto plazo hacia mejoras necesarias y de bajo costo, y se adaptan mejor a procesos incrementales de construcción, y a las ne- cesidades y características de los hogares. El mayor conocimiento de este segmento de la población, combinado con metodologías crediticias ad-hoc, hacen que las microfinancieras sean un socio clave para incrementar la inversión en mejoramiento de vivienda. Sin embargo, el mercado no existe actualmente, y es preciso desarrollarlo. En esa medida, se recomien- da recoger las lecciones de experiencias previas, especialmente las implementadas en el Perú, como es el caso de la Edpyme Edyficar y su programa piloto Edyvivienda Paso a Paso, implementado en 2010, me- diante el cual se otorgaron microcréditos en favor de 504 familias de bajos ingresos para mejoramiento progresivo de vivienda complementado con asistencia técnica. – Sensibilizar a la población y a todos los actores en la sociedad sobre la dimensión del problema de la mala calidad de la vivienda en el Perú y los riesgos a la salud pública que él implica. Sobre la base del impacto que viene teniendo el COVID-19 en los hogares y la economía peruana, es posible visibilizar la relación que existe entre la calidad de la vivienda y la mayor vulnerabilidad de la población a choques externos como crisis sanitarias o desastres naturales. Es importante que este objetivo forme parte de las prioridades de la agenda pública a nivel del gobierno central y gobiernos locales y que la sociedad se sume a los esfuerzos. Para ello, es preciso colocar el problema de la vivienda en el centro del debate pú- blico y, una vez listo el esquema de incentivos, implementar estrategias comunicacionales a nivel general o masivo y focalizada o in-situ en comunidades vulnerables para promover la inversión en mejoramiento de vivienda. El mensaje central podría apuntar a señalar que el problema de la vivienda es un asunto que es urgente atender por su impacto en la salud pública, pero que es posible de solucionar. 71 3.2.3 Articulación multisectorial, multinivel y con actores clave Dar un salto cualitativo importante en términos de la mejora de la calidad de la vivienda solo puede ser resul- tado de un esfuerzo multisectorial y multinivel, que involucre además al sector privado, colegios profesiona- les, universidades, medios de comunicación, y a los hogares más vulnerables. Siendo la mala calidad de la vivienda uno de los factores centrales de la desigualdad estructural en el país, con impacto en la salud pública y en la reproducción de la pobreza urbana, resulta preciso sumar los es- fuerzos de los sectores de Salud y Desarrollo e Inclusión Social para avanzar en una agenda conjunta que permita priorizar acciones sectoriales o multisectoriales conducentes a garantizar el derecho a la vivienda digna, saludable y resiliente. Una primera prioridad podría ser la de avanzar en la consolidación de una base de información que permita focalizar mejor los esfuerzos sectoriales en materia de seguimiento y control del COVID-19, protección social, y mejora de las condiciones de habitabilidad para los hogares en situación de pobreza y vulnerabilidad. Sin perjuicio de la articulación intersectorial, resulta evidente que los gobiernos municipales son los aliados estratégicos por definición. Dado que el éxito de las iniciativas de vivienda dependen de la gestión urbana a nivel local, la coordinación y articulación de acciones con los gobiernos locales resulta clave para poder avanzar en el objetivo de reducir el déficit habitacional cualitativo y promover la vivienda resiliente. Tanto para la elaboración de mapas de riesgo que identifiquen las vulnerabilidades en el territorio para una mejor priorización de intervenciones de reforzamiento y mejoramiento de vivienda, como para la implementación exitosa de incentivos para mejoramiento de vivienda que requieren, entre otros, la simplificación de procedi- mientos administrativos municipales, el rol de los gobiernos locales es fundamental dadas sus competen- cias en materia de catastro, control urbano y formalización de la propiedad. En ese sentido, y siguiendo las recomendaciones formuladas por el Banco Mundial en el marco del RAS programático de 2015, se podría evaluar la creación de un programa de incentivos para gobiernos locales como mecanismo de articulación multinivel que promueva cambios en la política, programas y acciones de gestión urbana que aseguren su adecuada articulación con las iniciativas y metas nacionales de vivienda, con foco en el mejoramiento de la vivienda y del entorno, para la construcción de ciudades más resilientes. Finalmente, avanzar hacia la vivienda resiliente requiere del concurso de una serie de actores y proveedores locales y no locales (universidades e institutos técnicos, gremios de arquitectos e ingenieros, proveedores de materiales de construcción, maestros de obra y albañiles, entre otros) que pueden contribuir desde sus competencias a brindar asistencia técnica y servicios vinculados a los procesos de construcción para me- joramiento de vivienda. Por ello, resulta clave convocarlos e involucrarlos para apalancar su conocimiento y servicios y ponerlos al servicio del aseguramiento de la calidad. 72 73 ANEXO 1 Relación entre los indicadores de déficit de vivienda y las tasas de contagio y mortalidad por COVID-19 en el Perú En este anexo se presenta un análisis econométrico de los determinantes de las tasas de contagio, letali- dad y de mortalidad por COVID-19 en el Perú. Idealmente, este análisis debería realizarse a partir de datos individuales y de las características de las personas, de sus hogares y de sus viviendas. No obstante, dicha información no está actualmente disponible, excepto para las variables de edad y sexo84. Adicionalmente a ello, los datos de ubicación de las personas llegan a nivel de distrito. En este sentido, a partir de la información disponible a nivel distrital al 24 de septiembre de 2020, se ha reali- zado un análisis de regresión sobre los determinantes de la tasa de contagio y de letalidad del COVID-19. Se define como tasa de contagio a la relación del número de personas contagiadas de COVID-19 respecto a la población total, y como tasa de letalidad a la relación de personas fallecidas por COVID-19 respecto del total de personas contagiadas85, reportados en el portal de la Sala Situacional COVID-19 del Ministerio de Salud. Los casos registrados de personas contagiadas por el virus son confirmados mediante una prueba rápida o serológica (que detecta presencia de anticuerpos ante la enfermedad) o una prueba molecular (que detecta presencia de secuencias de ARN del virus Sars-Cov-2 que genera la enfermedad), mientras que los casos de muertes por COVID-19 son confirmados mediante pruebas y síntomas clínicos86. Asimismo, se ha realizado un análisis de los determinantes de la tasa de mortalidad (personas fallecidas respecto a la población) obte- nida a partir de los datos del Sistema Nacional de Defunciones (SINADEF). Los análisis se han realizado considerando un conjunto de indicadores distritales promedio de los posibles determinantes del COVID-19, según las características conocidas de la propagación del virus y la evolución del desarrollo de la enfermedad87, que continúan siendo objeto de estudio actualmente. Específicamente, se han incluido los indicadores que conforman la estimación del déficit de vivienda, tanto cuantitativo como cualitativo, y variables adicionales, como el porcentaje de la población que reside en zonas urbanas88, la den- sidad poblacional89, las características de la jefatura del hogar (género, nivel educativo, ser independiente, 84 Debido a la protección de datos personales no se publica la información a nivel nominal o con documento nacional de identidad, al igual que muchos de las bases de los registros administrativos disponibles. Tampoco se tiene la posibilidad de realizar cruces de las observaciones de las distintas bases a nivel individual sin acceder a estos datos (por ejemplo, a través de plataformas en línea o a partir de códigos ficticios compatibles entre distintas fuentes de datos). 85 Se ha utilizado tasa porcentual y no por cada 100 mil habitantes, debido al tipo de modelación econométrica utilizado. 86 Covid19.minsa.gob.pe/sala_situacional.asp. Aunque la información sobre el número de personas contagiadas por COVID-19 tendría una subcobertura importante, como en la mayoría de los países afectados, especialmente por la menor cantidad relativa de pruebas que viene realizando el Perú respecto a países más desarrollados, sí reflejaría el alcance de los contagios, especialmente en las zonas más urbanas, donde se ha expandido más la epidemia. Asimismo, en el caso del número fallecidos confirmados por COVID-19, los datos disponibles también podrían subestimar el total efectivo al no incluir a los casos sospechosos donde se ha registrado como causa el COVID-19, pero no se ha tenido pruebas de confirmación ni diagnóstico clínico concluyente (su verificación caso por caso sería posterior). 87 Difundidas a través de distintas publicaciones. por ejemplo: https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/advice-for-public 88 Definidas como los centros poblados con más de 400 viviendas. 89 Para los cálculos se ha tomado como variable de población a nivel distrital la publicada en el Mapa de pobreza del INEI, 2018. 74 migración), y de la población (edad, género, nivel educativo, migración) según el Censo 2017. Además, se incluye también un conjunto de variables dicotómicas que identifican la ubicación de cada departamento90. Cabe indicar que estas estimaciones constituyen una aproximación a los determinantes tanto de la tasa de contagio (transmisión) como de la tasa de letalidad por SARS-CoV-2 en Perú, en la medida en que existen distintos factores que podrían influir en ambas tasas, y que aún se están estudiando. Al respecto, se puede mencionar los resultados del estudio reciente de Samillan y otros (2020) según los cuales los factores am- bientales y climáticos sí juegan un papel significativo, ya sea el clima (temperatura, precipitación, radiación solar, presión de vapor de agua, viento), datos ambientales (elevación, NDVI, concentración de PM2.5 y NO2) y la densidad de la población en el Perú. Encuentran correlaciones entre el número acumulado de infecciones y casos de mortalidad con un grupo importante de estas variables, y, de acuerdo con sus modelos de regre- sión lineal múltiple, indican que la elevación, la radiación solar media, la calidad del aire, la densidad de pobla- ción y la cobertura de áreas verdes son factores que influyen en la distribución de la infección y la mortalidad. Además, la tasa de mortalidad se asoció débilmente con la elevación, y la exposición a una mala calidad del aire sería un factor significativo en la mortalidad de individuos con SARS-CoV-2 menores de 30 años. En el análisis desarrollado aquí también se evaluó la posible influencia de la tasa de pobreza monetaria a nivel distrital proveniente del Mapa de Pobreza Monetaria del año 2018 publicado por el INEI, pero se encon- tró que esta variable tiene una fuerte correlación negativa con el nivel de urbanidad del distrito (que afecta positivamente la tasa de contagio e, incluso, según los datos, la letalidad y la mortalidad) y, además, se encuentra explicada por las variables de características de la vivienda y de las personas. Por ello, dado que incluirla afectaría la estimación de los parámetros de las variables del modelo, tanto en su nivel como en su significancia estadística, se tomó la decisión de no incorporarla en el modelo. Es preciso mencionar que los datos a nivel distrital publicados por el MINSA (y también los del SINADEF) no contienen la variable de ubicación geográfica, por lo cual ha sido preciso agregar el ubigeo a partir de los nombres registrados de departamento, provincia y distrito, para vincularlos a los datos censales, de la cartografía distrital, y del mapa de pobreza. En el proceso se pudo identificar un conjunto de errores de in- consistencia entre los registros del distrito, la provincia y el departamento91, así como omisión de nombres de provincias. Además, se debe indicar que actualmente hay alrededor de 40 mil registros de personas contagiadas que no consignan el distrito ni la provincia, y que consignan la observación “en investigación”. Estos casos se encuentran en distintos departamentos y podrían significar una subestimación de la tasa de contagio en dis- tintos distritos (en total, existen 120 distritos que no registran casos de contagios). Debido a ello, no ha sido posible incluir en el análisis de letalidad a 33 distritos que registran personas fallecidas por COVID-19, pero no así personas contagiadas92. Finalmente, cabe indicar que según la Sala Situacional del MINSA, existen 760 distritos sin registros de personas fallecidas por COVID-19, mientras que en el caso de SINADEF existen 635 distritos sin exceso de fallecidos. El análisis se realiza mediante un modelo de regresión basado en una función logística, ya que la variable de- pendiente es una proporción cuyo valor sólo puede estar entre 0 y 1, y que es una especificación utilizada en 90 Estas variables permiten recoger posibles efectos de características no observables o observadas a nivel departamental como pueden ser el rol de variables como el acceso a servicios de salud de calidad o la calidad de gestión de la epidemia por parte de las autoridades regionales o municipales. Además, existen otras variables como los patrones de movilidad de la población, relacionados con el mercado laboral, la presencia y el uso de mercados, así como el traslado en transporte público, que no han podido ser incluidas en el análisis. 91 Los cuales se han ajustado en casi todos los casos porque ha sido factible identificar el error. 92 En algunos casos, este problema puede ser más significativo como en el distrito de Rupa-Rupa en Huánuco, donde se encuentra la ciudad de Tingo María, que no registra contagios, pero sí un número importante de personas fallecidas (más de 70). De forma similar ocurre con el distrito de Carmen de la Legua en el Callao que registra alrededor de 100 fallecimientos, pero no tiene registros de contagios. 75 distintos análisis epidemiológicos del contagio, la letalidad o la mortalidad ocasionados por enfermedades infectocontagiosas93. La forma funcional estimada es la siguiente94 95: Modelo logístico: Donde Y es la variable dependiente, en este caso, las tasas de contagio, de letalidad o de mortalidad, Xi son las distintas variables independientes, y una variable aleatoria de error normal estándar. En este modelo, el valor estimado del parámetro βi, a partir de los datos, representa el efecto de la variable Xi. Específicamente, este efecto suele mostrarse como el cambio debido al incremento en una unidad 1 punto (o 100 puntos porcentuales) de la variable Xi en la “razón de posibilidades” (odds ratio) definida como la ratio entre la proporción de personas contagiadas por COVID-19 y la proporción de no contagiadas96. Se han im- plementado distintas especificaciones del modelo de estimación a fin de determinar el impacto diferenciado de diferentes conjuntos de características de los distritos: Modelo 1: Con variables de características de la vivienda de los hogares y variables de características distri- tales de urbanidad y densidad poblacional, así como variables de efectos por región (dicotómicas). Modelo 2: Añadiendo variables de características de las personas (a nivel de los hogares) incluyendo el nivel educativo del jefe del hogar. Para la estimación de las tasas de letalidad y de mortalidad se añade la variable de porcentaje de miembros del hogar de 50 a 64 años, y de 65 años a más97. Modelo 3: Para la estimación de la tasa de contagio se considera un tercer modelo, similar al Modelo 2, pero incluyendo la rama de actividad del jefe del hogar98, en lugar de su nivel educativo, dada su alta correlación. 93 También se hicieron ambos análisis utilizando un modelo de regresión lineal, el cual mostraba resultados bastante similares en signos de los efectos de las variables a los obtenidos mediante el modelo planteado. Sin embargo, por lo mencionado previamente, en este caso, el modelo logístico sería preferible por el tipo de variable dependiente analizada. 94 Este modelo, por definición, sólo incluye a los distritos que han tenido al menos un caso de persona contagiada o de persona fallecida por Covid-19, según el análisis realizado. 95 Como se trata de un modelo “explicativo” de los factores más importantes de la mortalidad (y no un modelo “predictivo”), se han excluido del modelo variables candidatas que generaban multicolinealidad en el modelo al presentar un factor de inflación de la varianza (VIF) mayor a 6, lo cual reflejaba su alta correlación con otras variables, y afectaba los t-estadísticos estimados (los reducía para una de las variables correlacionadas, haciendo más probable que resulte estadísticamente no significativa). Por ejemplo, este fue el caso de las variables sobre características educativas de los miembros del hogar, las cuales están muy correlaciones con la educación del jefe del hogar. 96 También denominada “razón de momios”, es muy utilizada en el análisis de los resultados de este tipo de modelos epidemiológicos. 97 No se cuenta con información disponible a nivel distrital sobre otros grupos de personas vulnerables relativa, por ejemplo, a la prevalencia de enfermedades como la diabetes, hipertensión u otras, que pueden llevar a una mayor probabilidad de agravarse o fallecer en caso las personas que las padecen se contagien. 98 Sólo para la tasa de contagio dado el mayor riesgo de algunas actividades económicas como el comercio o los servicios personales que pueden constituir la principal fuente de ingresos de los hogares. 76 Modelo logístico de tasa de contagio distrital (Sala Situacional Covid-19) VARIABLES MODELO 1 MODELO 2 MODELO 3 Hogar secundario que comparte la vivienda 98.318*** 6.531** 7.467** (0.000) (0.027) (0.033) Vivienda no adecuada 0.102 0.024** 0.003*** (0.249) (0.022) (0.000) Material de paredes no recuperable 2.532*** 2.307*** 2.673*** (0.004) (0.006) (0.002) Vivienda hacinada 3.244* 3.285** 6.782*** (0.052) (0.048) (0.001) Vivienda sin acceso agua potable 2.259*** 1.578*** 1.582*** (0.000) (0.003) (0.003) Vivienda sin acceso a servicios higiénicos 0.333*** 0.477*** 0.500*** (0.000) (0.000) (0.000) Vivienda sin acceso a energía eléctrica 0.483*** 0.522*** 0.439*** (0.002) (0.005) (0.000) Habitantes por 100 m 2 1.841*** 1.224*** 1.409*** (0.000) (0.010) (0.000) Porcentaje de hogares en zonas urbanas 2.835*** 1.321** 1.590*** (0.000) (0.038) (0.000) Jefe hombre 0.238*** 0.398* (0.007) (0.095) Jefe migrante 0.289*** 0.201*** (0.003) (0.000) Jefe trabaja en agricultura o ganadería 1.128 (0.778) Jefe trabaja en pesca 6.834 (0.423) Jefe trabaja en explotación en minas 6.373 (0.130) Jefe trabaja en manufactura 0.074 (0.358) Jefe trabaja servicios, comercio o construcción 1,050.115*** (0.000) Jefe trabaja servicios personales y domésticos 0.822 (0.983) Porcentaje de hombres 3.473 4.681 (0.231) (0.147) Hogar con miembro con discapacidad 0.567* 0.850 (0.062) (0.597) Jefe del hogar con secundaria incompleta 46.848*** (0.000) Jefe con secundaria completa 6.492*** (0.000) Jefe con educación superior 31.578*** (0.000) Constant 0.004*** 0.004*** 0.003*** (0.000) (0.000) (0.000) Observations 1,748 1,748 1,748 R-squared 0.411 0.466 0.459 F test 52.41 55.04 50.77 Prob > F 0 0 0 Nota: Valores de la probabilidad de rechazar la hipótesis de no significancia de cada variable y equivocarse (p) están entre paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 77 Los resultados de las regresiones respecto a los determinantes de la tasa de contagio se muestran a conti- nuación99. En general, se encuentra que los modelos tienen un alto poder explicativo, reflejado en los estadísticos F, que permiten rechazar la hipótesis de que los coeficientes de las variables incluidas son nulos (de forma conjunta). Además, la mayoría de los signos de los coeficientes obtenidos de las variables son los espera- dos de acuerdo con la literatura revisada en el caso del COVID-19. Se considera el Modelo 2 como la mejor especificación ya que muestra un mayor ajuste a los datos con un R2 de 0,47 y un estadístico F ligeramente más alto que el Modelo 3, que constituye una opción alternativa para el análisis con un R2 de 0,51. Aunque debe mencionarse que el Modelo 1 ya tenía un ajuste adecuado con un R2 de 0.41 debido al importante po- der explicativo de variables como la densidad poblacional y el nivel de urbanidad que tienen un coeficiente de correlación positivo con la tasa de contagio (de 0.30 y 0.35 para Pearson y 0,27 y 0,47 para Spearman, respectivamente)100. De este modo, de acuerdo al Modelo 2, las variables porcentaje de hogares secundarios que comparten la vivienda y porcentaje de hacinamiento de los hogares tienen un efecto positivo significativo sobre la tasa de contagio de COVID-19. Al aumentar en 1 punto porcentual el porcentaje de hogares secundarios que cohabitan la vivienda en un distrito se incrementa en 6,5 puntos porcentuales la ratio entre las proporciones de personas contagiadas y no contagiadas, mientras que si el hacinamiento sube un punto porcentual, este ratio aumenta en 3,3 puntos porcentuales. Una variable que también resulta relevante es la falta de acceso a servicios de agua potable (por red pública en el área urbana, y por red pública o pilón o pileta de uso público en el área rural), pues al aumentar en un punto porcentual esa carencia a nivel de los hogares, la ratio entre el porcentaje de contagiados y no conta- giados por COVID-19 aumenta en 1,6 puntos porcentuales. En caso la vivienda no tenga acceso a servicios higiénicos, la ratio sería de 0,5 puntos porcentuales. Igualmente, en caso de no tener energía eléctrica en la vivienda, la ratio aumenta en 0,5 puntos porcentuales. Asimismo, si la vivienda tiene material de paredes no recuperable, lo cual es también una variable que refleja un bajo nivel socioeconómico de los hogares, la tasa de contagio aumenta en 2.3 puntos porcentuales si esta variable sube en 1 punto porcentual. En el caso del porcentaje de hogares en viviendas no adecuadas, también se encuentra un pequeño efecto positivo significativo. La densidad poblacional tiene un impacto positivo, pues si se incrementa en 1 las personas por 100 m2 aumenta la ratio en 1,2 puntos porcentuales, y la variable de proporción de población urbana en el distrito también, pues si aumenta en un punto porcentual, sube 1,3 puntos porcentuales esta ratio. En cuanto a las características de los miembros del hogar, se encuentra una tasa de contagio mayor en los hogares cuyo jefe es hombre, con un efecto de 0.24 puntos porcentuales, y de 0.29 puntos porcentuales si el jefe es migrante, por cada punto de incremento de estas variables. El porcentaje de hombres no llega a ser significativo, aunque su coeficiente estimado es de 3,5. Además, la educación del jefe del hogar tiene un efecto importante, pues si aumenta la proporción de jefes que han alcanzado un nivel educativo secundario o superior, respecto a los hogares cuyos jefes no tienen educación o sólo alcanzaron primaria, se incrementa la tasa de contagio, aun cuando se está controlando si el hogar pertenece a zonas urbanas o más densas. 99 En todos los modelos se ha utilizado la estimación con errores robustos a fin de corregir posibles problemas de heterocedasticidad, sobre todo considerando que se incluye bastantes variables en los modelos. La inclusión de estas variables en el modelo es crucial para aumentar de forma sustantiva el valor del R2 respecto al 100 obtenido en la estimación utilizando sólo las variables de características de la vivienda (alrededor de 0.2). 78 Por último, al incluir la rama de actividad en el modelo 3, el efecto de que más jefes de los hogares trabajen en los sectores servicios, comercio, construcción, o servicios personales o domésticos, respecto a otras acti- vidades económicas o a que no trabajen, sobre la tasa de contagio es realmente muy grande, debido a la alta exposición de los trabajadores de estas actividades que, además, son, en su gran mayoría, informales. En este caso, el porcentaje de hombres se hace más significativo, pero su p-value sigue siendo mayor a 10% (al aumentar en un punto porcentual se incrementa la probabilidad de contagio en 4,7 puntos porcentuales)101. En el caso del modelo para la tasa de letalidad por COVID-19, los resultados mostrados en la tabla siguiente, indican que las variables de viviendas no tendrían efectos significativos. Sus coeficientes y su significancia varían entre el modelo 1 y el modelo 2, resultando no significativas de acuerdo a la segunda especificación, que es considerada la mejor, las variables de cohabitación de hogares secundarios, hacinamiento, acceso a agua potable y acceso a servicios higiénicos en la vivienda, cuando se incluye las características de las personas de los hogares, logrando un ajuste mayor a los datos con un R2 de 0.35, respecto al R2 de 0.20 de la primera especificación. La variable de porcentaje de hogares en viviendas no adecuadas tendría un fuerte efecto positivo significativo. La variable de densidad poblacional tiene un efecto positivo significativo sobre la letalidad por COVID-19102, aunque no llega a ser significativo el efecto del porcentaje de urbanidad, debido probablemente a que los mayores contagios en estas zonas habrían saturado la oferta de servicios de salud para atención de esta enfermedad, sobre todo en las ciudades principales. Así, si un distrito tuviera 1 persona por 100 m2 se incre- menta en 1,2 puntos porcentuales la ratio entre la proporción de personas que fallecen por COVID-19. En este caso, se debe resaltar que el efecto de determinadas características de las personas del hogar es muy relevante sobre la tasa de letalidad del COVID-19. Específicamente, resulta muy elevado el efecto del porcentaje de personas adultas mayores, lo cual concuerda con lo observado en los distintos estudios so- bre esta enfermedad, que revelan que la misma afecta con mayor severidad a este grupo etario (aunque no resultan significativos los efectos positivos de tener jefe hombre en el hogar y del porcentaje de personas de género masculino en los hogares). Además, al aumentar el porcentaje personas de 50 a 64 años también aumenta de forma importante la tasa de letalidad. Por último, se identifica un efecto positivo de que el jefe tenga un nivel educativo de secundaria completa o superior sobre la tasa de mortalidad. 101 Este resultado podría estar vinculado a que el desarrollo de los síntomas es más severo en los hombres, y podría ser más probable que se hagan una prueba o tengan un diagnóstico, respecto a las mujeres. 102 Este efecto se hace menos significativo al incluir las variables de características de los hogares. 79 Modelo logístico de tasa de letalidad distrital (Sala Situacional Covid-19) VARIABLES MODELO 1 MODELO 2 Hogar secundario que comparte la vivienda 0.002*** 0.851 (0.000) (0.896) Vivienda no adecuada 0.097 6.027 (0.364) (0.283) Material de paredes no recuperable 1.003 1.019 (0.994) (0.961) Vivienda hacinada 0.063*** 0.592 (0.002) (0.558) Vivienda sin acceso agua potable 0.542** 0.843 (0.021) (0.483) Vivienda sin acceso a servicios higiénicos 2.362*** 1.330 (0.002) (0.267) Vivienda sin acceso a energía eléctrica 1.003 1.287 (0.994) (0.523) Habitantes por 100 m2 0.748*** 1.201** (0.001) (0.015) Porcentaje de hogares en zonas urbanas 0.768 1.150 (0.169) (0.548) Jefe hombre 1.506 (0.637) Jefe del hogar con secundaria incompleta 2.267 (0.526) Jefe con secundaria completa 3.504* (0.065) Jefe con educación superior 0.129*** (0.000) Jefe migrante 2.880 (0.103) (mean) e5064a 15.162 (0.158) Porcentaje de personas mayores a 64 años 634.773*** (0.000) Porcentaje de hombres 0.136 (0.309) Hogar con miembro con discapacidad 2.003 (0.305) Constant 0.062*** 0.013*** (0.000) (0.000) Observations 1,049 1,049 R-squared 0.198 0.351 F test 9.455 15.96 Prob > F 0 0 Nota: Valores de la probabilidad de rechazar la hipótesis de no significancia de cada variable y equivocarse (p) están entre paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 80 Por último, se ha realizado la estimación de la tasa de mortalidad por COVID-19 (fallecidos respecto a la población total) utilizando los datos de “exceso de fallecidos” desde el 19 de marzo103 al 24 de setiembre de 2020 respecto a similar periodo del año 2019104, con el fin de estimar una tasa más realista que considere también a los casos fallecidos sospechosos de COVID-19. El SINADEF incluye el registro de personas falleci- das en sus viviendas (a diferencia de la Sala Situacional que suele subregistrar este tipo de casos) las cuales, en el caso del exceso de muertes, habrían fallecido mayormente debido a las complicaciones del COVID-19. Debe considerarse que también están incluidas las personas que han fallecido por otras causas debido a la pandemia105. Esta tasa estimada de mortalidad tiene una correlación positiva con la tasa de fallecidos obte- nida con los datos reportados por la Sala Situacional del MINSA (el coeficiente de correlación de Pearson es de alrededor de 0.6 y el de Spearman es de 0,43). En cuanto a los resultados de esta regresión, Dispersión de la tasa de fallecidos por COVID-19 para la mayoría de las variables incluidas en según la Sala Situacional Covid-19 y la tasa de el modelo, se encuentran resultados similares exceso de fallecimientos según el SINADEF en cuanto a los signos de los efectos respec- 1,000 to a la estimación de la tasa de letalidad se- gún los datos de la Sala Situacional COVID-19. Tasa de fallecidos Sala Covid-19 800 Analizando el Modelo 2 se encuentra que es altamente significativo el efecto de que una mayor proporción de los hogares resida en una 600 vivienda hacinada, aunque es de solo 0.13 pun- tos porcentuales sobre la ratio de porcentaje 400 de personas fallecidas respecto a las no falle- cidas. Además, resulta significativo e impor- 200 tante el efecto de que los jefes de los hogares sean hombres, pues, en este caso, al aumentar 0 en un punto porcentual se incrementaría en 6,1 0 500 1,000 1,500 2,000 Tasa de fallecidos SINADEF puntos porcentuales la ratio entre los porcen- tajes de personas fallecidas y no fallecidas. El FUENTE:SINADEF y Sala Situacional Covid-19 efecto mayor lo tiene también el hecho de que hayan más hogares con personas mayores, reflejado en las variables de porcentajes promedio de personas entre 50 y 64 años, y de personas mayores de 64 años (el porcentaje de personas con discapacidad en el hogar no resulta significativo). Por último, no tiene efecto significativo la variable relativa a la proporción de hogares que residen en viviendas inadecuadas106. 103 Día en que se registró el primer fallecimiento por Covid-19 en el Perú. 104 Se excluye del análisis los casos de fallecidos por muerte violenta como accidente de trabajo, de tránsito, homicidio y suicidio. Existe un conjunto de distritos (alrededor del 20%) que muestran una pequeña diferencia negativa de fallecidos respecto al año 2019, sobre todo de zonas de la sierra y de la selva. Entre otras posibles razones, tal vez podrían existir problemas de registro del domicilio de algunas personas o subreporte en el año 2019. En estos casos el valor del exceso de fallecimientos se ha tomado como 0. 105 Como las personas afectadas por enfermedades crónicas que no han podido atenderse adecuadamente al estar saturada la oferta de servicios de salud y/o no acudir oportunamente a los servicios por los posibles riesgos de contraer el Covid-19. 106 En este caso, la alta variabilidad de las estimaciones del efecto de esta variable se debería en parte a que estos hogares representan un porcentaje muy bajo de los hogares en la mayoría de los distritos. 81 Modelo logístico de tasa de mortalidad distrital (SINADEF) VARIABLES MODELO 1 MODELO 2 Hogar secundario que comparte la vivienda 0.004*** 1.365 (0.000) (0.813) Vivienda no adecuada 0.000** 1.084 (0.028) (0.985) Material de paredes no recuperable 1.386 0.850 (0.574) (0.774) Hacinamiento en la vivienda 0.034*** 0.132** (0.000) (0.035) Vivienda sin acceso agua potable 0.515** 0.800 (0.046) (0.486) Vivienda sin acceso a servicios higiénicos 2.525*** 1.393 (0.003) (0.272) Vivienda sin acceso a energía eléctrica 0.581 0.665 (0.188) (0.312) Habitantes por 100 m2 0.930 1.624*** (0.440) (0.000) Porcentaje de hogares en zonas urbanas 0.559*** 1.186 (0.008) (0.484) Jefe hombre 6.080* (0.056) Jefe del hogar con secundaria incompleta 0.909 (0.952) Jefe con secundaria completa 1.124 (0.881) Jefe con educación superior 0.043*** (0.000) Jefe migrante 5.211** (0.027) Porcentaje personas de 50 a 64 años 47.882* (0.066) Porcentaje de personas mayores a 64 años 102.117*** (0.000) Porcentaje de hombres 0.058 (0.180) Hogar con miembro con discapacidad 1.760 (0.402) Constant 0.147*** 0.025*** (0.000) (0.000) Observations 1,010 1,010 R-squared 0.205 0.313 Nota: Valores de la probabilidad de rechazar la hipótesis de no significancia de cada variable y equivocarse (p) están entre paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 82 Anexo 2 Análisis de asequibilidad de la vivienda de los hogares urbanos con déficit de vivienda de Lima Metropolitana y principales ciudades Con el objetivo de analizar la capacidad adquisitiva de los hogares urbanos con déficit de vivienda según nivel socioeconómico,107 y estimar la demanda potencial108 dadas las opciones de crédito hipotecario dispo- nibles en el mercado y a través de los programas de vivienda del Estado, se partió de la información del in- greso monetario neto de los hogares con déficit de vivienda, para calcular el valor aproximado de la vivienda que pueden pagar. Se ha realizado este ejercicio de simulación para los hogares con déficit de vivienda de las principales ciudades del país, constituidas por los centros poblados urbanos de mayor tamaño, específi- camente aquellos con más de 100 mil habitantes. Para ello, se asumen los siguientes supuestos: – Los hogares asumen la cuota inicial (puede ser mediante sus ahorros) y el resto del valor de la vivienda es financiado mediante un crédito hipotecario a largo plazo por un período de 20 años. – Los hogares destinan 35% de sus ingresos netos mensuales al reembolso de sus préstamos, a fin de evitar una situación de sobreendeudamiento, que nos les permita pagar las obligaciones de crédito con- traídas109. – Para el caso del análisis de asequibilidad en cada uno de los programas del Estado, el análisis se ha restringido a los hogares con déficit de vivienda que no cuentan con título de propiedad. Como resultado del ejercicio, se encontró lo siguiente: 1. Crédito hipotecario en condiciones de mercado En el caso de los créditos hipotecarios a precio de mercado, los hogares con déficit de vivienda del quintil 1 de menores ingresos sólo podrían pagar una vivienda con un precio máximo de S/ 23,742 (mientras que los hogares con déficit del quintil 5 podrían acceder a una de de S/. 144,086), por lo que no podrían acceder a un crédito para la compra de una vivienda estándar adecuada (de 80 m2) estimada en un valor promedio de alrededor de S/ 280 mil, pues el monto del crédito para vivienda al que pueden acceder es mucho menor. 107 Construidos en base al valor del ingreso a soles de Lima Metropolitana. 108 La demanda efectiva de vivienda dependería también de factores distintos a la capacidad de compra dada por los ingresos, como las preferencias respecto a distintos bienes durables (y a los no durables), el acceso y el costo del crédito (que está vinculado con la formalidad del empleo de los miembros del hogar), el nivel de impaciencia en el tiempo (dado por tasa de descuento intertemporal), los precios esperados de la vivienda, los costos de reparación y mantenimiento, los impuestos a la propiedad, entre otros. Véase, por ejemplo, los trabajos de Poterba (1984, 1991). Asimismo, se ha enfatizado el rol de las aglomeraciones de las viviendas como un factor que influye en la demanda (Fingleton, 2008). 109 Aunque el porcentaje efectivamente destinado pueda diferir según el nivel socioeconómico del hogar, como se ha indicado previamente, este valor se considera un límite máximo aplicable a todos los hogares. 83 Crédito hipotecario en condiciones de mercado. Estimación de capacidad de compra de hogares de principales ciudades según ingreso monetario neto por quintiles, 2019 I II III IV V Ingreso monetario neto (S/) 723 1,472 2,153 3,045 4,130 % mensualidad 35% 35% 35% 35% 35% Monto de mensualidad (S/) 253,0 515,0 753,6 1,065,8 1,445,5 Tasa de costo efectiva anual* 14,0% 13,5% 13,2% 13,0% 12,9% Cuota inicial 10,0% 10,0% 10,0% 10,0% 10,0% Plazo (años) 20 20 20 20 20 Monto de crédito (S/) 21,367 44,692 66,479 95,078 129,678 Capacidad de compra (S/) 23,742 49,657 73,866 105,642 144,086 * Se considera una TCEA de acuerdo al valor de la vivienda dada una cuota inicial de 10% utilizando la información del portal web la Superintendencia Nacional de Banca y Seguros: https://www.sbs.gob.pe/app/retasas/paginas/retasasInicio.aspx?p=C FUENTE: Elaboración propia en base a INEI-ENAHO, 2019. 2. Crédito hipotecario – Nuevo Crédito MiVivienda En el caso del Nuevo Crédito MiVivienda, la mayoría de hogares del quintil 1 de menores ingresos no podría ac- ceder al subsidio (Bono de Buen Pagador) dado que su capacidad de pago promedio, estimada según este ejer- cicio en S/ 42,161, está muy por debajo del valor mínimo de la vivienda de este programa, que es de S/ 58,800. Si bien el programa permite financiar hasta por S/ 419,600, solo algunos hogares de los quintiles 4 y 5, con ingresos muy superiores al promedio de sus grupos, podrían acceder a una vivienda estándar adecuada. Tal como diagnosticó el Banco Mundial en 2015, el crédito MiVivienda es altamente regresivo y ofrece en conjunto mayores subsidios y mejores tasas de interés a los hogares de mayores ingresos. Además, si bien establece un límite máximo para el valor de la vivienda, no establece un límite máximo de ingresos para los beneficiarios del programa, lo que permite que se otorguen subsidios a hogares de los quintiles más altos de ingreso110. Nuevo Crédito MiVivienda: Estimación de la capacidad de compra de los hogares de principales ciudades según su ingreso monetario neto por quintiles, 2019 I II III IV V Ingreso monetario neto (S/) 663 1,499 2,065 2 847 3,358 % mensualidad 35% 35% 35% 35% 35% Monto de mensualidad (S/) 232,1 524,5 722,7 996,5 1175,4 Tasa de costo efectiva anual* 12,5% 12,2% 12,0% 11,6% 11,2% Cuota inicial 7,5% 7,5% 7,5% 7,5% 7,5% Plazo (años) 20 20 20 20 20 Monto de crédito (S/) 21,299 48,972 68,272 96 377 116,453 Bono Buen Pagador (S/)** 17 700  17,700 14 600 14 600 13,000 Capacidad de compra final (S/) 42,161 72,078 89,591 119,975 139,949 *Se considera una TCEA de acuerdo al valor de la vivienda dada una cuota inicial de 10% utilizando el simulador del portal web de Mivivienda: https://www.mivivienda.com.pe/PORTALWEB/usuario-busca-viviendas/simulador-cuotas.aspx **De acuerdo a los rangos de valor de la vivienda establecidos por el programa. FUENTE: Elaboración propia en base a INEI-ENAHO, 2019. 3. Crédito hipotecario – MiVivienda Verde En el caso del crédito MiVivienda Verde111, pese a que incluye una cuota inicial menor de 7.5%, una tasa de 110 Banco Mundial (2015). Ras 3: Oferta de Vivienda. Informe Final, Producto 2 – Recomendaciones y Experiencias Internacionales. 111 Este crédito promueve el acceso a viviendas que incorporan criterios de sostenibilidad tanto en su construcción como en su diseño, y que permite un ahorro significativo en agua y electricidad, incluye una cuota inicial menor de 7.5%, una tasa preferencial de 6.99%, y un bono de S/ 5,000 (equivalente a un 4% del valor de una vivienda de S/ 125,000). 84 interés preferencial de 6.99%, y un bono de 5 mil soles, solo los hogares con déficit de los quintiles 4 y 5 de mayores ingresos, y un grupo de hogares con déficit del quintil 3, podrían acceder a una vivienda de este tipo, cuyo valor sería de al menos 120 mil soles. Crédito MiVivienda Verde: Estimación de capacidad de compra de hogares de principales ciudades según ingreso monetario neto por quintiles, 2019 I II III IV V Ingreso monetario neto (S/) 663 1,499 2,065 2,847 3,358 % mensualidad 35% 35% 35% 35% 35% Monto de mensualidad (S/) 232,1 524,5 722,7 996,5 1,175,4 Tasa de costo efectiva anual 6,99% 6,99% 6,99% 6,99% 6,99% Cuota inicial 7,5% 7,5% 7,5% 7,5% 7,5% Plazo (años) 20 20 20 20 20 Monto de crédito (S/) 30,463 68,843 94,862 130,789 154,280 Bono Buen Pagador (S/)* 17,700 14,600 14,600 14,600 14,600 Bono MiVivienda Verde (S/) 2,177 3,771 4,947 6,571 7,633 Capacidad de compra (S/) 54,421 94,285 123,686 164,281 190,824 * De acuerdo a los rangos de valor de la vivienda establecidos por el programa. FUENTE: Elaboración propia en base a INEI-ENAHO, 2019. 4. Crédito hipotecario – Techo Propio Adquisición de Vivienda Nueva En el caso del programa Techo Propio – Adquisición de Vivienda Nueva, orientado a hogares con ingresos familiares menores a S/ 3,715 para la adquisición de una vivienda de interés social de un valor máximo de 105 mil para vivienda multifamiliar y de 84,100 para vivienda unifamiliar, el esquema incluye una cuota inicial de 7.5% y un bono de S/ 33,600, pero una tasa de interés más alta de 14% para el quintil 1 y de 12,9% para los hogares del quintil 5. Podrían acceder al subsidio los hogares con déficit de los quintiles 2, 3, y 4 (en este último caso, siempre que el ingreso familiar no exceda el valor límite), así como un grupo de hogares del quintil 1 cuyos ingresos sean superiores al promedio para este quintil, y fueran de fuente formal, que no es el caso para casi la totalidad de los hogares en este quintil. Programa Techo Propio – Adquisición de vivienda: Estimación de capacidad de compra de hogares principales ciudades según ingreso monetario neto por quintiles, 2019 I II III IV V Ingreso monetario neto (S/) 663 1,499 2,065 2,847 3,358 % mensualidad 35% 35% 35% 35% 35% Monto de mensualidad (S/) 232,1 524,5 722,7 996,5 1,175,4 Tasa efectiva anual* 14,0% 13,5% 13,4% 13,1% 12,9% Cuota inicial** 7,5% 7,5% 7,5% 7,5% 7,5% Plazo (años) 20 20 20 20 20 Monto de crédito (S/) 19,602 45,513 63,060 88,398 105,449 Bono Familiar Habitacional 33,600 33,600 33,600 33,600 Capacidad de compra (S/) 57,515 85,528 104,497 131,890 113,999 * Se considera una TCEA de acuerdo al valor de la vivienda dada una cuota inicial de 10% utilizando el simulador del portal web de Mivivienda: https://www.mivivienda.com.pe/PORTALWEB/usuario-busca-viviendas/simulador-cuotas.aspx ** Incluye el 3% de ahorro obligatorio del hogar como un requisito para acceder al BFH. FUENTE: Elaboración propia en base a INEI-ENAHO, 2019. 85 PROGRAMA GLOBAL DE VIVIENDA RESILIENTE 86