Propuesta de Modelo Analítico Común para la Medición de la

Propuesta de Modelo Analítico Común para la Medición de la Resiliencia Un marco caUsal general y algUnas opciones metodológicas

série técnica no. 2Food Security Information NetworkFSIN

Food Security Information NetworkFSIN

Grupo de trabajo técnico para la medición de la resiliencia

noviembre de 2014

este documento apoya los objetivos globales de la red de información sobre la seguridad alimentaria (Fsin) de fortalecer los sistemas de información sobre seguridad alimentaria y nutricional y promover la realización de análisis y adopción de decisiones con base empírica.

esta obra ha sido examinada por pares evaluadores conforme a estrictos procedimientos establecidos por el grupo de trabajo técnico de la Fsin, que no necesariamente reflejan los procedimientos de revisión específicos de todos los organismos asociados.

las opiniones expresadas y las denominaciones empleadas en esta obra son las de el/los autor/es y no reflejan necesariamente el punto de vista de la Fao, el iFpri, el WFp o sus órganos rectores.

las denominaciones empleadas y la forma en que aparecen presentados los datos no implican la expresión de opinión alguna por parte de la Fao, el iFpri, el WFp o sus órganos rectores. la mención de empresas o productos de fabricantes en particular, estén o no patentados, no implica que la Fao, el iFpri o el WFp los apruebe o recomiende de preferencia a otros de naturaleza similar que no se mencionan.

la Fao, el iFpri y el WFp fomentan el uso y la difusión del material contenido en este producto informativo. se autoriza la reproducción y difusión de dicho material para fines no comerciales siempre y cuando se mencione claramente a la Fao, el iFpri y el WFp como la fuente y que no se implique en modo alguno que la Fao, el iFpri o el WFp aprueban los puntos de vista, los productos o los servicios de los usuarios.

las peticiones sobre derechos de traducción o adaptación y para reventa u otros fines comerciales deberán dirigirse a la secretaría de la Fsin mediante correo electrónico a [email protected]. © WFp 2014

Propuesta de Modelo Analítico Común para la Medición de la Resiliencia Un marco caUsal general y algUnas opciones metodológicas

noviembre de 2014



Contenidos

Reconocimientos 3

I. Contexto 4

II. Introducción al modelo analítico común 6modelos conceptuales, modelos analíticos y la utilidad de un modelo analítico común 6la importancia del contexto en la medición de la resiliencia 7capitalizar los conocimientos adquiridos a partir de los modelos 8de medición de la resiliencia actuales

III. Un modelo analítico común para la medición de la resiliencia 10componente 1. constructo sobre medición de la resiliencia: 12profundización de la definición básicacomponente 2. marco causal sobre resiliencia 13componente 3. estructura de datos de la capacidad de resiliencia: 16indicadores y propiedades de la medición componente 4. trayectoria esperada de la medición de la resiliencia 18componente 5. métodos para la recolección de datos sobre medición de la resiliencia 21componente 6. procedimientos de estimación para la medición de la resiliencia 27

IV. Conclusión 33

V. Referencias 34

VI. Anexo: Revisión de modelos seleccionados para la medición de la resiliencia 40 marco conceptual de la Fao 40 marco conceptual para la resiliencia de dFid/tango 42

modelo de tufts sobre el cambio de los medios de subsistencia en el tiempo 44oXFam et accra: de enfoques centrados en las características 45a enfoques centrados en las capacidades

Lista de figuras

Figura 1. componentes del modelo analítico común para la medición de la resiliencia 11Figura 2. marco causal sobre resiliencia 14Figura 3. seguridad alimentaria y resiliencia en el tiempo 19Figura 4. seguridad alimentaria y resiliencia en diversas situaciones de crisis 20Figura 5. marco conceptual para la resiliencia de la Fao, utilizado en somalia 41Figura 6. marco conceptual para la resiliencia de dFid/tango 43Figura 7. marco detallado sobre el “ciclo de los medios de subsistencia”, adaptado para tigray, etiopía 44

Lista de formulas

Fórmula 1. modelo de estimación simplificada 27Fórmula 2. modelo sensible al tiempo con medidas subjectivas 28Fórmula 3. Fórmula funcional para estimar la seguridad alimentaria mediante 31 la capacidad de resiliencia

Lista de tablas

Tabla 1. estructura de datos de las capacidades de resiliencia 17

Propuesta de modelo analítico común para la medición de la resiliencia - Série técnica de FSIN No. 2

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Reconocimientos

esta publicación fue elaborada en conjunto por mark a. constas (Universidad de cornell), timothy r. Frankenberger (tango international), John Hoddinott (iFpri), nancy mock (Universidad de tulane), donato romano (Universidad de Florencia) y dan maxwell (Universidad de tufts) bajo la dirección general de arif Husain, economista Jefe y director adjunto de la división de política y planificación del programa mundial de alimentos de las naciones Unidas (WFp) y luca russo, economista principal, dirección de economía agrícola y del desarrollo (esa), organización de las naciones Unidas para la alimentación y la agricultura (Fao). se efectuó un examen detallado por medio de un proceso de evaluación de pares en el que greg collins (Usaid), Jon Kurtz (mercy corps) y rachel scott (ocde) efectuaron útiles críticas a diversos aspectos del documento. efectuaron una nueva revisión técnica los otros miembros del grupo de trabajo técnico sobre medición de la resiliencia de la red de información sobre la seguridad alimentaria (Fsin): tesfaye Beshah (igad), gero carletto (Banco mundial), richard choularton (WFp), dramane coulibaly (Fao), marco d’errico (Fao), Katie downie (ilri), alessandra garbero (iFad), Ky luu (Universidad de tulane), eugenie reidy (UniceF) y nigussie tefera (centro común de investigación de la comisión europea).

además, este documento se enriqueció con los comentarios y opiniones de John mcHarris y astrid mathiassen (WFp). debemos agradecer también a Kostas stamoulis, director de la división de economía del desarrollo agrícola (Fao) por sus opiniones sobre este documento y por las útiles reflexiones sobre la dirección general del grupo de trabajo técnico sobre medición de la resiliencia. Quisiéramos además expresar un especial agradecimiento a alexis Hoskins (WFp, secretaría de la Fsin) por la orientación y guía que entregó en relación con todos los aspectos del grupo de trabajo técnico sobre medición de la resiliencia.

Véronique de schutter (WFp) con el apoyo de cecilia signorini (WFp) coordinó el proceso de edición, impresión, y publicación. Zoe Hallington nos proporcionó una ayuda muy valiosa en asistencia editorial en las etapas finales de revisión. la empresa energylink tuvo a su cargo el diseño gráfico y maquetación.


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I. Contexto

el efecto combinado del cambio climático, las fuerzas económicas y las condiciones sociopolíticas ha aumentado la frecuencia y gravedad de la exposición al riesgo de la población vulnerable. el concepto de resiliencia ha suscitado el interés de diversos grupos interesados que buscan la manera de disminuir la vulnerabilidad y promover el desarrollo sostenible. la resiliencia se considera valiosa pues se estima que proporciona una respuesta única a las conmociones generadas por situaciones catastróficas y crisis, y a los factores de estrés relacionados con la exposición continua a los riesgos que amenazan el bienestar. además, el concepto de resiliencia interesa especialmente por constituir una capacidad generalizada para responder a un abanico de amenazas que se han vuelto más difíciles de predecir.

no solo ha aumentado el interés por la resiliencia, sino también la necesidad de compartir una visión acerca de cómo medir la resiliencia. consciente de esta necesidad, la red de información sobre la seguridad alimentaria (Fsin) constituyó el grupo de trabajo técnico sobre medición de la resiliencia (gtt-mr).1 el objetivo global del gtt-mr es orientar acerca de la presentación de las exigencias analíticas y procedimentales de la medición de la resiliencia como un conjunto de prácticas viables técnicamente y bien elaboradas conceptualmente. para este fin, el gtt-mr dirige sus esfuerzos a elaborar una serie de materiales, boletines técnicos y documentos de consulta sobre distintos aspectos de la medición de la resiliencia.

a título de primera publicación de la serie técnica sobre medición de la resiliencia de la Fsin, el primer informe del gtt-mr (constas y otros 2014) describió los diez principios fundamentales para el diseño de la medición de la resiliencia.2 este primer informe (referido en el presente como informe n.° 1) apuntaba a ofrecer una definición clara sobre resiliencia y a describir la serie de exigencias analíticas que conlleva la medición de la resiliencia. era importante que el punto de partida fuera una definición clara, pues definir el concepto clave es una condición fundamental para lograr una medición sólida. así, el informe n.° 1 ofreció la siguiente definición de resiliencia:

“La resiliencia está definida como una capacidad que asegura que los factores de estrés y las situaciones de crisis no provoquen consecuencias adversas a largo plazo en el desarrollo.”

la capacidad de resiliencia es, por lo tanto, un concepto que implica unas consecuencias prácticas bien definidas. la mejor prueba de la verdadera contribución que podría efectuar para mejorar un resultado de desarrollo dado es una relación comprobable empíricamente que vincule las capacidades de resiliencia al resultado de interés. el informe n.° 1 entrega una fórmula básica en la cual la resiliencia se identifica como un predictor que puede ejercer una influencia en relación con otras variables predictivas. esta función se expresa mediante la siguiente fórmula:3

seguridad alimentaria = a (vulnerabilidad, capacidad de resiliencia, situaciones de crisis)

la inclusión de las situaciones de crisis y capacidad de resiliencia en la fórmula son dos características clave de medición de la resilencia: una combinación óptima de las capacidades de la resilencia sólo

1. el grupo de trabajo sobre la medición de la resiliencia, copatrocinado por la Unión europea y la Usaid, consta de 20 miembros de organizaciones gubernamentales y no gubernamentales. puede consultarse la lista completa de miembros en http://www.fsincop.net/topics/resilience-measurement/technical-working-group/en/

2. Un análisis detallado de los principios de diseño puede encontrarse en http://www.fsincop.net/topics/resilience-measurement/en/3. si bien la seguridad alimentaria se especifica como el resultado de interés, el gtt-mr acordó que la medición de la resiliencia

también podía aplicarse a una clase más amplia de resultados de desarrollo.

http://www.fsincop.net/topics/resilience-measurement/technical-working-group/en/

http://www.fsincop.net/topics/resilience-measurement/technical-working-group/en/

http://www.fsincop.net/topics/resilience-measurement/en/


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se puede identificar mediante la medición de las situaciones de crisis. la fórmula no busca a contener todas las variables de interés; sino que se presenta como una expresión simplificada que indica el valor funcional de la capacidad de la resilencia y prepara el terreno para fórmulas más completas sobre las cuales pueda sustentarse el trabajo de medición.

puesto que la mayor exposición a los riesgos es una de las principales razones del interés que reviste la resiliencia, es importante que la resiliencia se considere como una capacidad debido al efecto que puede ejercer sobre la seguridad alimentaria u otros resultados de desarrollo ante situaciones de crisis.4 la inclusión de la capacidad de resiliencia junto a la vulnerabilidad significa que la resiliencia no es simplemente lo opuesto a la vulnerabilidad. más bien, la resiliencia representa un conjunto específico de recursos y capacidades medibles a que pueden recurrir los hogares, las comunidades y otras unidades (ej., sistemas más amplios) como preparación y respuesta a una situación de crisis o a un conjunto de situaciones de crisis. ser vulnerable significa tener una mayor probabilidad de estar expuesto a los riesgos y dicha exposición implica una amenaza al propio bienestar. la resiliencia constituye una relación dinámica que explica la manera como un conjunto dado de capacidades puede disminuir la vulnerabilidad de un hogar (o de otra unidad) y contribuir a la capacidad de absorción, adaptación o transformación en respuesta a una situación de crisis o un factor de estrés. por consiguiente, la función permite la posibilidad de que algunas poblaciones sean vulnerables y resilientes. mucho se ha escrito sobre la relación entre vulnerabilidad y resiliencia (ver adger 2006; miller y otros 2010) y la mejor manera de representar la relación como una función aún es objeto de debate. comprender la naturaleza exacta de esta relación se resolverá en definitiva como una cuestión empírica al examinar los resultados de los estudios que informan sobre la interacción entre vulnerabilidad y resiliencia como predictores de la seguridad alimentaria y de otros resultados de desarrollo.

Basándose en estos principios y ampliando la definición de resiliencia ofrecida en el informe n.° 1, este segundo informe de la serie técnica sobre medición de la resiliencia de la Fsin se basa en la premisa de que la resiliencia puede emerger como un tema de interés común solo si se logra un nivel razonable de consenso sobre la manera en que debe medirse la resiliencia. esto se debe a que la medición comprende un conjunto de prácticas que permiten traducir los conceptos en prácticas técnicas que producen datos. con el objeto de contribuir a promover dicho consenso, este informe propone un modelo analítico común en el marco del cual se puedan especificar y desarrollar las tareas que conlleva construir la medición de la resiliencia. en el plano operacional, la meta es ofrecer un modelo analítico centrado en la resiliencia para responder a las preguntas sobre qué datos deberían recopilarse, en qué momentos, mediante cuáles herramientas, a qué niveles y sujetos a qué tipos de análisis.

este informe se estructura en cuatro secciones principales: una introducción al modelo analítico común, la sección dos describe los propósitos generales a que apuntan los modelos analíticos y se destacan ciertos elementos de modelos analíticos seleccionados sobre medición de la resiliencia, que se han aplicado al desarrollo. la sección tres describe la configuración estructural de los componentes del modelo analítico común. la sección cuatro describe cada componente y se orienta acerca de las características metodológicas y analíticas de la medición de la resiliencia. el informe concluye con algunos comentarios en que se describe la utilidad de contar con un modelo analítico común y se destaca el tipo de trabajo requerido para avanzar en la medición de la resiliencia.

4. Utilizando un enfoque de modelo de variables latentes para medir la resiliencia, en una parte del trabajo fundacional sobre la resiliencia (ver alinovi y otros 2009, 2010; Fao, 2014) se consideró la resiliencia como un resultado no observado y como una variable predictiva. Basándose en el modelo de la Fao, ciani y romano (2013) ofrecieron un análisis focalizado de la manera en que puede utilizarse la resiliencia como predictora de la seguridad alimentaria ante las situaciones de crisis. trabajos recientes sobre el modelo de análisis y medición del Índice de la resiliencia, la generación siguiente del modelo de la Fao, permiten que la resiliencia se considere ya sea como un predictor o como un resultado.


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II. Introducción al modelo analítico común

los datos y perspectivas obtenidos a partir de la medición pueden servir de punto de partida para desarrollar políticas, evaluar programas e intervenciones e implementar proyectos. emplear los datos de la medición como fundamento para la acción se justifica perfectamente cuando la lógica de la medición se expresa con claridad. para tal fin, el propósito del modelo analítico común es favorecer la articulación de la lógica de la medición de la resiliencia.

con el fin de comenzar a describir la lógica de la medición de la resiliencia, esta sección se estructura en torno a tres objetivos. en primer lugar, se busca distinguir el propósito de un modelo analítico en comparación con aquel de un modelo conceptual. en segundo lugar, se examinan brevemente los métodos utilizados para construir modelos en una serie de estudios seleccionados con el fin de identificar algunos de los componentes centrales del modelo analítico común para la resiliencia. la referencia a los modelos de resiliencia actuales constituye un reconocimiento de que se ha realizado un importante trabajo en torno a la medición de la resiliencia, y que ello constituye un valioso punto de partida para construir un modelo analítico común para la medición de la resiliencia. reconociendo la importancia del contexto, esta sección concluye aludiendo a la aspiración de proponer un modelo analítico común que tenga un amplio ámbito de aplicación y, a la vez, sea sensible a las condiciones locales.

Modelos conceptuales, modelos analíticos y la utilidad de un modelo analítico común

se utilizan modelos en diferentes áreas para expresar o ilustrar de manera simplificada un fenómeno complejo y, a menudo, abstracto. dichas expresiones son útiles porque concentran la atención en los elementos más esenciales de un problema, programa o conjunto de condiciones. además, los modelos sugieren la manera en que podrían relacionarse estos elementos, desde el punto vista teórico o práctico, lo que permite obtener una descripción más coherente de una realidad compleja. los modelos conceptuales y los analíticos suelen utilizarse indistintamente en la modelación de problemas y en el desarrollo de programas. por lo tanto, es importante hacer una distinción entre estos dos tipos de modelos antes de explicar el propósito de un modelo analítico para la medición.

Un modelo conceptual podría adoptar la forma de una teoría del cambio asociada a una intervención o de un modelo lógico empleado para organizar una evaluación. se considera un conjunto de relaciones que son vistas como determinantes de un resultado específico (por ej., la seguridad alimentaria, el retraso del crecimiento o la pobreza). este tipo de modelo habitualmente presenta una descripción visual de la relación; generalmente, muestra una secuencia cronológica y/o las dependencias funcionales existentes entre los principales elementos que constituyen dicha relación. así, los marcos conceptuales ofrecen información detallada, tanto nominal como relacional: se nombran los objetos de interés; se sugieren las relaciones de causa y efecto y se indican los factores contextuales. sin embargo, desde una perspectiva de la medición, los modelos conceptuales no muestran cómo pasar de esta representación gráfica a la práctica técnica y a los procedimientos analíticos, que son centrales para la medición. si bien es posible que los elementos de datos y las relaciones causales estén implícitos, los marcos conceptuales no suelen especificar qué datos deben recopilarse, de qué manera se recopilarán y cómo se analizarán. los marcos conceptuales intentan capturar los conceptos y constructos que deben medirse; mientras que los marcos analíticos van más allá y entregan una orientación más precisa acerca de cómo medir y estimar los indicadores relacionados con un constructo dado, en este caso, la resiliencia.


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los modelos analíticos para la medición se asemejan a los modelos conceptuales en que pueden incluir una representación gráfica de la manera en que un conjunto de conceptos, constructos o variables pueden formar una red de relaciones causales y asociativas. los modelos analíticos para la medición presentan diversas características distintivas. en primer lugar, orientan acerca del conjunto de indicadores que se requiere para obtener un acceso empírico a los conceptos, constructos y variables. en segundo lugar, los modelos analíticos contienen instrucciones formales para sacar conclusiones a partir de los datos. pueden ofrecer un marco para contribuir a desarrollar un conjunto de proposiciones verificables empíricamente. en tercer lugar, los modelos analíticos de medición contienen criterios técnicos que nos permiten juzgar la integridad de los datos relacionados con un conjunto dado de indicadores. los modelos analíticos para la medición deben reflejar la preocupación en materia de exactitud (validez) y coherencia (fiabilidad) de los datos. en cuarto lugar, los modelos analíticos para la medición entregan orientaciones detalladas acerca de cómo construir y emplear modelos de estimación bien identificados y procedimientos de análisis de datos. especificar los modelos de estimación y describir los análisis es fundamental para poder sacar conclusiones a partir de los datos de la medición.5

en resumen, el resultado final de un modelo analítico para la medición es un modelo causal que lleva a un conjunto de indicadores, respaldados por criterios técnicos. Un modelo analítico también debería describir los procedimientos de estimación y los otros métodos utilizados para hacer inferencias a partir de los datos. Finalmente, los modelos analíticos contienen información procedimental que orienta acerca de las acciones que deben realizarse para generar y analizar datos.

La importancia del contexto en la medición de la resiliencia

Una de las dificultades que implica desarrollar directrices comunes para la acción, tales como un modelo analítico común para la medición, es que el contexto importa. si las actividades sobre programación y medición de la resiliencia dependen fuertemente del contexto, ¿cómo podría especificarse razonablemente un modelo analítico común? en este caso, podría ser útil distinguir entre el deseo de generar medidas o indicadores comunes de resiliencia y el deseo de generar un modelo analítico común que articule un marco generalizable sobre el cual puedan elaborarse medidas. si bien el presente informe sugerirá categorías de indicadores que podrían incluirse en la medición de las capacidades de resiliencia, los indicadores específicos que se empleen dependerán del contexto y de las necesidades de aquellos que trabajen directamente en el terreno.

la imposibilidad de definir indicadores que reflejen las complejidades de las condiciones locales y satisfagan las exigencias técnicas de la medición suele deberse a un estudio incompleto del contexto. para aquellos que se preocupan con las exigencias técnicas de la medición, la descripción imprecisa del contexto probablemente se traducirá en un problema no suficientemente especificado. los problemas no suficientemente especificados suelen generar modelos deficientes con predicciones débiles. para aquellos cuyo trabajo se relaciona más directamente con los programas y las situaciones en los cuales son implementados, la falta de sensibilidad del contexto puede generar resultados de medición que no sean pertinentes. reconociendo la importancia del contexto, este modelo analítico común busca describir una lógica de la medición que pueda aplicarse a diversas situaciones, poblaciones e intervenciones asociadas con la resiliencia.

5. las nociones de especificación e identificación revisten un interés de larga duración para el campo de la economía empírica. si bien el trabajo sobre la resiliencia trasciende el campo de la economía, los conceptos de especificación e identificación se emplearán en el presente informe para formalizar diversos aspectos del modelo analítico común.


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Capitalizar los conocimientos adquiridos a partir de los modelos de medición de la resiliencia actuales

diversos modelos conceptuales para medir la resiliencia han sido desarrollados por investigadores, organizaciones no gubernamentales y organismos nacionales e internacionales. de los numerosos modelos que circulan actualmente, solo una pequeña cantidad se encuentra respaldada por uno o más estudios empíricos (ver alinovi y otros 2009 y 2010; ciani y romano 2013; maxwell y otros 2013; smith y otros 2014)6. Un análisis de los indicadores y procedimientos de modelación utilizados en los cuatro enfoques citados revela que existe una consistencia en los elementos sustantivos (lo que debe medirse) y las características metodológicas (el tipo de herramientas de recolección de datos) que se requieren para medir la resiliencia. por razones de brevedad, siete principales características de la medición de la resiliencia encontradas en uno o más de los cuatro modelos seleccionados han sido destacados aquí abajo:

1. Tipos de situaciones de crisis – los datos sobre situaciones de crisis pueden referirse a situaciones experimentadas a nivel amplio (crisis covariables), a nivel local o individual (crisis idiosincrásicas) y a factores de estrés de baja intensidad que pueden ejercer efectos negativos acumulados sobre el desarrollo. dentro de los tipos de situaciones de crisis específicos que contribuyen a la medición de la resiliencia figuran, por ejemplo, los efectos del cambio climático, los distintos eventos meteorológicos, las crisis por conflictos, por perturbaciones económicas o geológicas, las pestes y enfermedades.

2. Mediciones objetivas y subjetivas – los datos sobre las crisis pueden incluir mediciones objetivas que registren datos básicos sobre las situaciones de crisis y los factores de estrés (es decir, la intensidad, el alcance, la frecuencia) y mediciones subjetivas (es decir, las repercusiones que se perciben de las situaciones de crisis y los factores de estrés).

3. Capacidades de resiliencia – la capacidad de resiliencia es necesariamente multidimensional. debe comprender una diversidad de indicadores, entre ellos económicos (activos, mercados, cadenas de suministro), sociales (capital social, redes sociales), tecnológicos (prácticas agrícolas), ambientales (recursos, prácticas de gestión de recursos naturales), infraestructura (caminos), seguridad (prácticas de mitigación de conflicto), y los recursos y las capacidades institucionales (gobierno).

4. Dinámica de la resiliencia – la capacidad de resiliencia se mide en función del tiempo y de los eventos. el efecto que ejercen las capacidades de resiliencia sobre el bienestar ante una crisis puede determinarse midiendo el bienestar antes y después de la situación de crisis.

5. Indicateurs de groupes – Factores tales como la ubicación de una población estudiada o el tipo de grupo de subsistencia afectan tanto a la probabilidad de exponerse a una situación de crisis y/o factor de estrés, y las capacidades de absorción, adaptación o transformación de una población estudiada en el contexto de una situación de crisis y/o factor de estrés. los cuatro estudios recolectaron datos relativos al lugar y otros datos con el fin de analizar los subgrupos.

6. en el anexo, se entregan breves resúmenes sobre los modelos utilizados en cada uno de los estudios citados.


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6. Contexto ambiental – las condiciones ambientales en que habitan las personas favorecen o restringen su exposición a los riesgos y las oportunidades de absorción, adaptación y transformación en el contexto de una situación de crisis. por consiguiente, se consideran una serie de factores ambientales, tales como el clima y los cambios climáticos, el estado y la gestión de los recursos naturales, las zonas agroecológicas y los cambios en el panorama global de los riesgos asociados al medio ambiente y a los sistemas ecológicos.

7. Tipos de datos – las mediciones de la resiliencia pueden incluir una selección de datos cuantitativos y cualitativos, lo que permite generar los datos necesarios para examinar las relaciones, construir y comprobar los modelos predictivos para evaluar el impacto y describir los contextos locales en detalle.

si bien no se trata de una revisión exhaustiva de las mediciones de resiliencia existentes, el análisis de los cuatro enfoques citados contribuye a validar las recomendaciones efectuadas en el informe n.° 1 y contiene detalles sobre la medición que documentan el desarrollo del modelo analítico común para la medición de la resiliencia propuesto en la tercera sección del presente informe.


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III. Un modelo analítico común para la medición de la resiliencia

Un modelo analítico común para la medición de la resiliencia proporciona una estructura lógica dentro de la cual podría organizarse el proceso de elaboración de mediciones. el objetivo es presentar un modelo que pueda adaptarse para satisfacer las necesidades de las situaciones de medición específicas, al mismo tiempo asegurando un cierto grado de uniformidad en todos los ejercicios de medición.

con el fin de promover una perspectiva compartida en materia de medición de la resiliencia, el modelo analítico común que presentamos consta de seis componentes, cada uno de los cuales aborda preguntas prácticas en materia de medición:

• Supuestos sobre el constructo de resiliencia – ¿cuáles son los supuestos básicos sobre la naturaleza de la capacidad de resiliencia que influirán en la selección de los indicadores utilizados para construir las mediciones?

• Marco causal sobre resiliencia – ¿cómo se posiciona la capacidad de resiliencia en una relación dinámica que explica el bienestar ante situaciones de crisis? ¿Qué tipos de indicadores requieren medirse, en qué momentos, a cuál escala y mediante cuáles métodos con el fin de medir el efecto de la resiliencia?

• Indicadores y estructura de datos de la resilencia – ¿Qué indicadores específicos se requieren para medir la resiliencia? ¿Qué características especiales de estos indicadores podrían contribuir a modelar la dinámica de la resiliencia?

• Trayectoria esperada de la resiliencia – ¿cuál es la velocidad de cambio esperada? ¿Qué factores afectan la velocidad de cambio de los resultados de desarrollo en el tiempo, frente a situaciones de crisis y factores de estrés, y en relación con las intervenciones y los contextos?

• Recolección de datos sobre medición de la resiliencia – ¿Qué tipos de herramientas de recolección de datos y perspectivas se requieren para obtener datos precisos sobre la resiliencia?

• Procedimientos de estimación para la medición de la resiliencia – ¿cómo deberían analizarse los datos para extraer conclusiones acerca del efecto que ejercen las capacidades de resiliencia sobre los resultados de desarrollo frente a las situaciones de crisis y los factores de estrés?

el modelo analítico común se basa en fundamentos aceptados de las prácticas de medición derivadas de teorías de medición clásicas (ej., crocker y algina 1986; cronbach y meehl 1955; nunnally y Bernstein 1994) y contemporáneas (ej., preacher y otros 2013). en la figura 1, se muestran los elementos analíticos y sus prácticas de medición de base, así como también los seis componentes que conforman el modelo analítico común para la medición de la resiliencia.


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con respecto a la definición simple sobre resiliencia proporcionada en el informe n.° 1, la sección del modelo denominado supuestos sobre el constructo de resiliencia ofrece una definición más detallada sobre la resiliencia como un objeto de medición. los componentes del marco causal de la resiliencia e indicadores y estructura de datos de la resiliencia constituyen la esencia del modelo analítico. el primero describe las vías causales, mientras que el segundo aborda los elementos sustantivos de la medición de la resiliencia. al destacar la importancia de medir el cambio en el tiempo, el componente trayectoria esperada de la resiliencia profundiza sobre el tipo de naturaleza dependiente de la resiliencia. el componente recolección de datos sobre medición de la resiliencia describe la necesidad de contar con métodos de recolección de datos múltiples para medir la resiliencia y de otorgar una atención especial a los datos sensibles al contexto a múltiples escalas. Finalmente, el componente procedimientos de estimación para la medición de la resiliencia explora diferentes métodos para definir la manera en que pueden organizarse las variables relacionadas con la resiliencia para predecir el bienestar frente a situaciones de crisis.

más adelante, se exploran en detalle estos seis componentes analíticos. se inicia el análisis de cada uno de estos componentes con una pregunta práctica sobre medición que destaca la importancia del componente aludido para el proceso de elaboración de mediciones de la resiliencia. si bien todos los componentes son importantes, quizás el más central para promover un modelo analítico común de la resiliencia sea el marco causal sobre resiliencia (el segundo componente). ello se debe a que los marcos causales repercuten sobre las teorías del cambio que guían la elaboración de programas. igualmente, precisan la relación causal que documentará los contenidos y la estructura de un modelo de estimación.

Figura 1. Componentes del modelo analítico común para la medición de la resiliencia

Elementos analíticos para la medición de la resiliencia

Bases de una medición sólida

•Validezdelconstructo•Propiedadeslatentes•Operacionalización•Multidimensionalidad•Normasdefiabilidad•Normasdevalidez•Normasdeutilidad

Producto del modelo analítico de medición de la resilienciamediciones de la resiliencia correctamente orientadas y técnicamente rigurosas

supuestos sobre el constructo de resiliencia

marco causal de resiliencia

indicadores y estructura de datos de la resiliencia

trayectoria esperada de la resiliencia

recolección de datos sobre medición de la

resiliencia

procedimientos de estimación para la

medición de la resiliencia


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Componente 1. Constructo sobre medición de la resiliencia: profundización de la definición básica • Pregunta práctica sobre medición: ¿cuáles son los supuestos básicos sobre la naturaleza de la capacidad

de resiliencia que influirán en la selección de los indicadores utilizados para construir las mediciones?

toda medición requiere definir con claridad el constructo que se medirá. por lo tanto, deben elaborarse definiciones para especificar los indicadores. en el caso de la resiliencia, el informe n.° 1 la define como “la capacidad que asegura que los factores de estrés y las situaciones de crisis no provoquen consecuencias adversas a largo plazo en el desarrollo”.

Un elemento central de la definición que se requiere profundizar son las características temporales de la resiliencia. el constructo de resiliencia y la medición correspondiente pueden situarse en dos momentos diferentes en el tiempo. en primer lugar, la medición de la resiliencia puede generar un conjunto de indicadores ex ante que hipotéticamente representan las características que predicen el futuro bienestar de un grupo de referencia, como un hogar o una comunidad, frente a situaciones de crisis. también se requieren indicadores ex post con el fin de examinar como uno o más conjuntos de indicadores de bienestar cambian en el tiempo para un grupo específico. el bienestar puede medirse en función de diversos tipos de indicadores (por ej., seguridad alimentaria, pobreza, salud física, seguridad) o de una combinación de indicadores. si bien se requieren tanto indicadores ex ante como ex post para modelar la resiliencia, es importante que la resiliencia se mantenga situada firmemente como una capacidad. la suposición general en este caso es que las inversiones y los programas de desarrollo pueden contribuir a apoyar o fomentar la capacidad de resiliencia.

si bien es cierto, algunos resultados en materia de bienestar, los cuales cambian con el tiempo frente a situaciones de crisis y factores de estrés, pueden aportar evidencia acerca de los efectos de las capacidades de resiliencia, ello no implica que dichos indicadores (por ej., la seguridad alimentaria o la pobreza) correspondan a los indicadores de la resiliencia. el enfoque del constructo de resiliencia propuesto aquí son las capacidades de resiliencia, cuyas influencias pueden medirse a la luz de un resultado determinado, así como la seguridad alimentaria o la pobreza.

la resiliencia presenta otros cuatro aspectos en tanto capacidad ex ante:

1. la capacidad de resiliencia constituye una influencia positiva: apunta a mejorar los resultados en materia de bienestar frente a situaciones de crisis y factores de estrés. si bien existen factores negativos importantes para predecir los resultados en materia de bienestar, estos factores no deberían considerarse como parte del constructo de la capacidad de resiliencia. por el contrario, los factores negativos son —por definición— incapacidades. como tales, pueden ser vitales para modelar, pero son distintos de la capacidad de resiliencia.

2. la capacidad de resiliencia se define como un constructo multidimensional centrado en la persona. por lo tanto, se considera que pertenece a los atributos humanos y a los procesos y estructuras creados por las personas. dentro de las estructuras y procesos figuran las instituciones, los sistemas de gobierno, las políticas y los programas.

3. la capacidad de resiliencia depende de las características de los ambientes sobre los cuales reposa el bienestar de las poblaciones vulnerables a las situaciones de crisis. los ambientes están compuestos por el conjunto de recursos o servicios ecológicos y las condiciones agroecológicas importantes para la seguridad alimentaria, la subsistencia y otros resultados en materia de desarrollo. las condiciones ambientales también influyen sobre la gravedad de una situación de crisis. por ejemplo, el impacto de


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las inundaciones y sequías se amplifica por causa de los terrenos degradados que causan altas tasas de escorrentía y la erosión de nutrientes esenciales del suelo.

4. en consistencia con perspectivas generadas en el ámbito de la ecología (Folke y otros 2002) y aplicadas a estudios sobre el desarrollo (Béné y otros 2012; Frankenberger y otros 2014), se considera que el constructo de la resiliencia representa tres tipos de capacidades de respuesta ante situaciones de crisis y factores de estrés: i) la capacidad de absorción de las situaciones de crisis y los factores de estrés, ii) la capacidad de adaptación a las situaciones de crisis y los factores de estrés y iii) la capacidad de transformación ante situaciones de crisis y factores de estrés. por lo tanto, puede ser útil conocer la manera en que estas distintas capacidades (por ej., el capital humano) contribuyen a la capacidad de absorción, adaptación o transformación frente a situaciones de crisis.

al combinar estos cuatro aspectos con las principales características de los modelos analíticos resumidos anteriormente, se genera un conjunto de afirmaciones básicas que definen con mayor precisión el constructo de resiliencia ofrecido en el informe n.° 1. con el fin de profundizar en la definición ofrecida inicialmente, puede considerarse que el constructo de resiliencia puede ser vista como:

• Una capacidadex ante que ejerce una función predictiva. el efecto de la capacidad de resiliencia puede observarse ex post en relación con indicadores seleccionados en materia de seguridad alimentaria y bienestar;

• unefecto positivo ejerciendo en la seguridad alimentaria y el bienestar ante situaciones de crisis y factores de estrés;

• un apoyo a diversos resultados funcionales, entre ellos, la capacidad de absorción, adaptación y transformación ante situaciones de crisis;

• unacapacidadqueresideen loshogaresyenagregadosdemayor tamaño (porej., comunidades,instituciones) que prestan apoyo a los hogares;

• un objeto para observar en un punto determinado en el tiempo y durante periodos prolongadospuesto que los efectos de la capacidad de resiliencia son dependientes de la ruta y sensibles al tiempo;

• un constructo multidimensional que incluyen recursos humanos, sociales y financieros, así como recursos físicos y naturales o de activos;

• un constructodeniveles múltiples en el que los indicadores necesarios para modelar la resiliencia pueden extraerse de los hogares, las comunidades o agrupaciones mayores, dependiendo de la naturaleza de la intervención y de la teoría del cambio/modelo causal asociados; y

• un vínculo de manera fundamental a un conjunto interdependiente de recursos ecológicos ycondiciones agroecológicas de las cuales depende fuertemente la capacidad para responder ante situaciones de crisis y factores de estrés.

estos ocho aspectos del constructo, que profundizan la definición básica, son coherentes con los principios de medición de la resiliencia descritos en el informe n.° 1, y contribuyen a orientar el conjunto de indicadores que podrían utilizarse para medir la resiliencia. esta presentación de la resiliencia como un constructo se refleja en diversos puntos de la descripción sobre los elementos del modelo analítico común más adelante.

Componente 2. Marco causal sobre resiliencia • Pregunta práctica sobre la medición: ¿cómo se posiciona la capacidad de resiliencia en una relación

dinámica que explica el bienestar ante situaciones de crisis? ¿Qué tipos de indicadores requieren ser medidos, en qué momentos en el tiempo, a cuál escala y mediante cuáles métodos con el fin de medir el efecto de la resiliencia?


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los marcos causales son útiles porque orientan las actividades de medición y ofrecen un posible vínculo entre la lógica de las intervenciones y la organización del análisis de los datos que sigue a la medición. el desarrollo de marcos causales bien definidos implica organizar el enfoque de la medición como una secuencia observable. Una cualidad fundamental de un marco causal para la resiliencia es, por lo tanto, presentar la medición como una secuencia ordenada y observable de atributos, hechos y condiciones. la presentación de la resiliencia como una secuencia de oportunidades de recolección de datos conexos, describe la variedad de indicadores que se requiere recolectar en un determinado orden (ver constas y Barrett 2013). Una segunda cualidad de un marco causal bien definido es que la secuencia de hechos y condiciones ordenadas y observables sean representadas como redes de relaciones de causa y efecto verificables. la oportunidad de verificar la validez de las redes causales permite examinar la eficacia de los programas. dichas verificaciones permiten también reforzar los análisis sobre los cuales se basan las afirmaciones de eficacia.

reflejando las dos cualidades de un marco causal bien definido, el marco causal sobre resiliencia (mcr) que presentamos ofrece un nuevo esquema organizacional que permite conceptualizar e implementar la tarea de desarrollar mediciones de resiliencia. en la figura 2, se grafican las principales características del mcr bajo los componentes situados en los cuatro recuadros: en cada uno de ellos, se destacan las categorías de indicadores que se requieren para modelar la resiliencia.

Figura 2. Marco causal sobre resiliencia

La resiliencia definida como una capacidad instrumental que afecta el bienestar ante situaciones de crisis y factores de estrés

indicadores requeridos para modelar la resiliencia

Escalas múltiples•Hogar•Comunidad•Región•Nacional•Sistemas

•Capacidadesderesiliencia •Bienestarinicial(T1)•Vulnerabilidadinicial

•Desastresnaturales•Brotesdeenfermedades invasión de parásitos•Conflictospolíticos•Situacionesdecrisis/factores de estrés económicos…

estados iniciales y capacidades

situaciones de crisis y factores de estrés

estados posteriores y trayectorias

•Capacidadesderesiliencia•Bienestar(T2,T3…)•Vulnerabilidad

Componente ex-ante Componente de perturbación Componente ex-post

Categorías de indicadores Categorías de indicadores

•Factorespolíticos•Factoresculturales•Factoresagroecológicos

Categorías de indicadores

Componentes locales

Factores contextuales

Categorías de indicadores

Método múltiples•Cuantitativo•Cualitativo•Objetivo•Subjetivo

Objetivo operacional y analítico de la medición de la resiliencia

recolectar y analizar datos para modelar las trayectorias de recuperación y bienestar en el tiempo como una función de los estados iniciales y situaciones de crisis/factores de estrés, mediante la capacidad de resiliencia

Medición sensible del tiempo y eventos


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algunas características del mcr deberían ser destacadas. estructuralmente, los indicadores pasan de los componentes ex ante a los perturbadores y a los ex post, lo que refleja una ruta causal. esta ruta puede considerarse a la vez como sensible a los eventos y sensible al tiempo. de ahí que la resiliencia pueda vincularse a las perturbaciones y a los cambios en el bienestar medidos en períodos no arbitrarios (es decir, más allá del simple programa de recolección de datos de línea base/línea final, o recolecciones estacionales). al aplicar el mcr a las situaciones reales de medición, será importante expresar claramente el modo en que puede alinearse la ruta causal general y el momento de la recolección de datos con una teoría del cambio basada en el programa. a nivel sustantivo, los cuatro componentes situados en los recuadros enfatizan la necesidad de seleccionar y/o construir conjuntos específicos de indicadores7 como parte de la medición de la resiliencia.

• Componente ex-ante – genera datos para describir el estado inicial (t=1), antes de una situación de crisis, usando categorías de indicadores que representan:

o el resultado de interés en materia de desarrollo (ej., la seguridad alimentaria) de tal forma que sea sensible al hecho de que los estados de bienestar no sean estáticos. el uso de mediciones dinámicas del estado inicial sobre seguridad alimentaria de dos hogares diferentes puede, por ejemplo, generar el mismo puntaje de seguridad alimentaria, pero con distintos patrones de seguridad alimentaria (ej., empeorando, mejorando, oscilante) observados en el tiempo;

o la capacidad de resiliencia como un conjunto de competencias, habilidades, relaciones y recursos de un hogar, una comunidad o una agrupación mayor; y

o variables que influyen en la probabilidad y las consecuencias de la exposición al riesgo (por ej., la vulnerabilidad).

las decisiones sobre el conjunto específico de capacidades de resiliencia que se medirán serán informadas por afirmaciones comprobadas o hipotéticas sobre qué capacidades de resiliencia son más eficaces en relación con una situación de crisis o un factor de estrés determinados.

• Componente perturbador – genera datos para describir la intensidad y los efectos de los diversos tipos de situaciones de crisis y factores de estrés, tales como:

o los desastres naturales/los factores de estrés, tales como, las inundaciones, las sequías, los sismos y el clima;o los brotes de enfermedades/invasión de parásitos que amenazan la producción agrícola;o los conflictos políticos que amenazan directamente el bienestar y/o perturban los sistemas (sistemas

sociales, gobiernos e instituciones, infraestructura física, mercados) de los que depende el bienestar; yo las crisis y los factores de estrés económicos que afectan a los activos financieros, los patrones

de consumo de activos, el funcionamiento del mercado, el precio de los alimentos y las materias primas y otras perturbaciones de tipo económico que puedan afectar al bienestar.

es importante recolectar información sobre la perturbación que no solo registre la exposición a una situación de crisis, sino que refleje la interacción muy activa que suele existir entre las crisis y sus repercusiones. también es útil medir la manera en que se perciben las situaciones de crisis y los factores de estrés, por ejemplo, el modo en que afectan las expectativas y aspiraciones relacionadas con el bienestar futuro. si bien

7. la lista de indicadores que aparece en el modelo para cada componente pretende ser ilustrativa, más que exhaustiva. muchos otros indicadores podrían incluirse bajo un componente dado. la selección de los indicadores reales será una función de la manera en que se modele la relación entre los componentes ex-ante, perturbadores y ex-post y de la manera en que las interacciones de cada componente y entre componentes sean afectadas por el contexto.


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en este documento las aspiraciones se indican como parte del componente perturbador, también debe examinarse la manera en que la exposición a la crisis afecta a las aspiraciones de largo plazo.

• Componente ex-post – genera datos para describir el estado final cuando se recolecta la última ronda de datos de medición, mediante categorías de indicadores que representan:

o la capacidad de resiliencia como un conjunto de competencias, habilidades, relaciones y recursos de un hogar, una comunidad o agrupaciones mayores de personas. nota: es importante medir tanto los indicadores ex-ante como ex-post, puesto que los recursos que constituyen la capacidad de resiliencia suelen ser a menudo sacrificadas para cumplir con las necesidades de corto plazo;

o las variables que influyen en la probabilidad y las consecuencias de la exposición al riesgo (por ej., la vulnerabilidad); y

o los resultados de desarrollo que emplean indicadores que se relacionan, por ejemplo, con la seguridad alimentaria, la pobreza o la seguridad.

la recolección de datos para monitorear y evaluar suele basarse en un diseño pre-post simple, con una única medición efectuada en algún momento después de la intervención. el momento de una medición ex-post (o ex-ante) no debería simplemente seguir un esquema de recolección de datos de línea base, línea media y línea final, puesto que la relación de estos momentos de medición convencionales es arbitraria en relación con la situación de crisis. más bien, la decisión sobre cuándo recolectar los datos debería guiarse por una teoría acerca de la tasa esperada de cambio para un resultado de interés determinado. en el marco de la planificación para medir la resiliencia, es útil considerar cuánto demorará que un resultado determinado logre un nivel esperado. además, es importante tomar mediciones ex-ante y ex-post en más de un punto en el tiempo para lograr una mayor precisión de las mediciones no estáticas. ello permitirá que los patrones de adaptación y transformación observados no sean pasajeros. cuando sea pertinente, la recolección de datos debería reflejar también las variaciones estacionales u otras fluctuaciones normales en los indicadores.

el componente contextual del mcr constituye un conjunto adicional de indicadores centrados en los datos que se requieren para describir la manera en que los factores situacionales pueden afectar a los tres principales componentes del modelo: i) los estados iniciales (incluida la capacidad de resiliencia), ii) la ocurrencia y experiencia de perturbaciones y iii) los estados posteriores. si bien se ha citado una muestra de factores contextuales (políticos, culturales, sociales, agroecológicos, etc.), los factores contextuales específicos que deben incluirse en el marco de la medición de la resiliencia están determinados por las condiciones locales y las teorías del cambio. en la sección siguiente sobre recolección de datos se profundiza sobre este punto.

en el recuadro a la izquierda en la figura 2, se destaca la importancia de recolectar datos sobre resiliencia a múltiples escalas. el nivel “sistemas” es el más alto y complejo en el que se pueden recolectar datos sobre resiliencia. en el recuadro extremo a la derecha de la figura, se destaca la necesidad de disponer de múltiples métodos.

Componente 3. Estructura de datos de la capacidad de resiliencia: indicadores y propiedades de la medición • Pregunta práctica sobre medición: ¿qué indicadores específicos se requieren para medir la resiliencia? ¿Qué

características especiales de estos indicadores podrían contribuir a modelar la dinámica de la resiliencia?


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la elaboración de una estructura de datos es un paso importante en el proceso de desarrollo de mediciones. Una estructura de datos especifica indicadores y los organiza en una estructura que describe sus propiedades. la estructura de datos enunciada para la capacidad de resiliencia se organiza en función de i) los elementos de datos que representan las capacidades de resiliencia, ii) las funciones de la resiliencia iii) las tácticas de medición. los elementos de datos comprenden las categorías sobre la capacidad de resiliencia y las muestras de indicadores. las funciones de la resiliencia destacan la idea que las capacidades de resiliencia pueden ser útiles para diversas funciones, lo que permite que una unidad absorba, adopte o transforme ante situaciones de crisis y factores de estrés. las tácticas de medición representan algunos de los aspectos metodológicos de la recolección de datos.

reflexionando sobre las orientaciones generales presentadas en el informe n.° 1 y a partir de los análisis efectuados en los diversos estudios sobre la resiliencia (alinovi y otros 2009 y 2010; ciani y romano 2013; smith y otros 2014; maxwell y otros 2013), la tabla 1 presenta una propuesta de estructura de datos para documentar la selección y elaboración de los indicadores de la capacidad de resiliencia.

Tabla 1. Estructura de datos de las capacidades de resiliencia

* aldrich, 2013** incluye el bienestar físico y mental

Estructura de datos de las capacidades de resiliencia: Elementos de datos, funciones de la resiliencia y tácticas de medición

Elementos de datos para la capacidad de resiliencia

Categorías de la capacidad de resiliencia

Capital social*cr-sc Capital humanocr–cH

Ressources économiquescr-re

Infraestructura de serviciocr-is

Estrategias de subsistenciacr-es

Inst. y gestión cr-ig

Estrategias de riesgocr-er

Tecnologia e innovacióncr-ti

Protección socialcr-ps

Agroecológico cr-ae

Indicadores de muestra

•Vinculo•Unión•Conexión

•Educación•Competenciasyhabilidades•Saludybienestar**

•Activos:financierosyproductivos•Acceso/mecanismosalmercado•eficiencia de la cadena de abastecimiento

•Caminosytransporte•Aguayserviciossanitarios•Atenciónmédica

•Seguridadalimentariayfinanciera•Diversidad•Adaptación

•Cobertura•Integridadestructural•Eficacia

•Historia/percepción de la exposición al riesgo•evaluación de panorama de riesgos•Definicióndelproblema•Tomadedecisionesyplanificación

•Agricultura•manipulación/producción de los alimentos•Negocios

•Enfoqueytipo•Objetivoestratégico•Integraciónyduración

•Suelosyrecursoshídricos•Prácticasdecultivo/pastoreo•Gestiónderecursosnaturales

Respuesta a crisis

Perspectivas ymétodos

Niveles medidos

Períodos de tiempo y eventos desencadenantes

Funciones de la resiliencia

Tácticas de medición para aumentar la validez de las mediciones de resiliencia

•Absorción•Adaptación•Transformación

•Objetivo•Subjetivo•Cuantitativo•Cualitativo

•Persona•Hogar•Comunidad•Agrupaciones mayores de personas

•Cortoplazo•Medianoplazo•Largoplazo•Casossensibles


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los indicadores de la tabla 1 pueden ya sea combinarse en una escala única compuesta usando un análisis factorial o incorporarse en un análisis de regresión múltiple. la elección dependerá de la calidad de los datos y de la capacidad de análisis.

además de los indicadores de la segunda columna de la tabla, otros conjuntos de indicadores pueden ser priorizados por la manera en que probablemente afectarán la dinámica de la resiliencia observada:

• Género• Identidadétnica/cultural• Gruposdesubsistencia• Zonasagroecológicas• Geografíayotrosfactoresespacialesqueafectanlosfactoresdeestrésanteunasituacióndecrisis.

estas y otras variables identificadas como pertinentes conforme a un criterio de inclusión explícito (es decir, variables reflejadas que son coherentes con una teoría del cambio determinada) contribuirán a identificar la manera cómo cambia la capacidad de resiliencia como una función de variables que son importantes desde un punto de vista programático, teórico o contextual.

Componente 4. Trayectoria esperada de la medición de la resiliencia8 • Pregunta práctica sobre medición: ¿cuál es la velocidad de cambio esperada? ¿Qué factores influyen

en la velocidad de cambio de los resultados de desarrollo en el tiempo, frente a situaciones de crisis y factores de estrés, y en relación con las intervenciones y los contextos?

Una de las principales estrategias empleadas para recolectar datos precisos sobre resiliencia es reconocer que los datos recolectados en cualquier punto en el tiempo representan una sección transversal temporal de una trayectoria. la idea de que los estados observados (ej., el bienestar) que son dependientes de la trayectoria han sido bien documentados en las publicaciones sobre la resiliencia. aquí, la dependencia de la trayectoria, se refiere a las trayectorias que muestran la manera como el bienestar puede cambiar en el tiempo frente a situaciones de crisis. en la figura 3, se ilustra esta idea: se gráfica la situación de seguridad alimentaria en el tiempo de dos hogares, HH-Q (la línea continua) y HH-r (la línea punteada).

inicialmente, ambos hogares muestran la misma situación en materia de seguridad alimentaria. luego de una situación de crisis, la seguridad alimentaria de ambos disminuye. la seguridad alimentaria de HH-Q se recupera gradualmente. en cambio, la seguridad alimentaria de HH-r se recupera más lentamente y nunca retoma plenamente el nivel en que se encontraba antes de la situación de crisis. HH-Q fue resiliente a la situación de crisis, mientras que HH-r no lo fue.

8. esta sección del informe fue tomada de Hoddinott 2014.


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ahora consideremos una variante de las trayectorias mostradas anteriormente. en la figura 4, se muestran dos hogares que comienzan con niveles similares de seguridad alimentaria. ambos experimentan una crisis que causa que disminuya su seguridad alimentaria y ambos se recuperan y retoman la seguridad alimentaria que tenían antes de la crisis, a velocidades moderadamente similares. sin embargo, cuando sobreviene una segunda crisis, el hogar y (HH-y) se recupera rápidamente, pero el hogar Z (HH-Z) no lo hace. en cambio, su seguridad alimentaria disminuye a un nuevo nivel inferior. HH-Z se mostró aparentemente resiliente ante una situación de crisis, pero no logró manejar una segunda. la razón de esta diferencia radica en las distintas capacidades de responder de los dos hogares. por ejemplo, un hogar podría verse forzado a liquidar activos (y, con ello, a comprometer su futura seguridad alimentaria) o podría asumir una actividad riesgosa para generar ingresos, que podría tener consecuencias futuras indeseables (por ej., emigrar hacia una región distante para trabajar, o intercambiar sexo para adquirir dinero y comida que aumenta el riesgo de contraer el ViH). por ello, podría aparecer inicialmente como resiliente pero, en realidad, su seguridad alimentaria futura está en peligro.

Figura 3. Seguridad alimentaria y resiliencia en el tiempo

* pca = puntaje de consumo de alimentos

pca

sitUación de crisis tiempo

HH-r

HH-Q


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Hoddinott (2006) presenta un ejemplo de estos procesos en el contexto de la sequía que afectó África del sur durante los años 1994–95. en su estudio de las localidades de reasentamiento en tres zonas rurales de Zimbabue, los principales activos de los hogares eran la tierra, el ganado y el capital humano. estos activos se utilizaban para generar ingresos por medio de actividades agrícolas. en los años sin sequía, las actividades agrícolas (principalmente, la producción de maíz, los cultivos comercializables, como el tabaco y el algodón, y la cría de ganado) representaban casi el 80% del ingreso total del hogar. en 1994–95, se registró una disminución de 20 a 40% (dependiendo del lugar) de las precipitaciones, lo que redujo en más de la mitad los ingresos agrícolas. la respuesta de los hogares a esta crisis varió fuertemente en función del nivel de propiedad de activos. las evidencias econométricas (owens, Hoddinott y Kinsey 2003) y las conversaciones con los agricultores permitieron determinar que se requerían al menos dos bueyes para el arado y que al no tenerlos restringía severamente la capacidad de generar ingresos de los hogares. los hogares con más de dos bueyes tenían tres veces más probabilidades de vender al menos un buey comparado con los hogares que poseían uno o dos bueyes — lo que demuestra que la amenaza de perder un activo productivo clave influye considerablemente la conducta de los hogares—. sin embargo, las mujeres de los hogares que no habían vendido bueyes perdieron una mayor masa corporal y los niños de edad preescolar de los hogares con pocos bueyes experimentaron una reducción en su tasa de crecimiento que resultó permanente.

Figura 4. Seguridad alimentaria y resiliencia en diversas situaciones de crisis

* pca = puntaje de consumo de alimentos

pca

situación de crisis n°1 situación de crisis n°2 tiempo

HH-y

HH-Z


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el estudio mostró también diversos otros aspectos: las decisiones difíciles que enfrentan los hogares tras una pérdida importante en sus ingresos; la forma en que esas decisiones se ven afectadas por la amenaza de una sequía que puede crear una trampa de la pobreza y la disminución general en el bienestar; además del valor de efectuar un detenido análisis de los supuestos causales para comprender como los hogares responden ante una crisis se ven determinadas por las reglas de asignación internas del hogar.9 además, con frecuencia se supone que, después de una crisis, los hogares que sufren más son los que venden sus activos. sin embargo, en este caso, ocurrió lo contrario: aquellos que sufrieron las consecuencias irreversibles de la sequía de 1994–95 fueron los niños de los hogares que no vendieron activos.

para los fines de recolectar datos sobre medición de la resiliencia, se pueden extraer una serie de lecciones de esta discusión:

• Datos de medición de alta frecuencia – con el fin de percibir la dinámica de la resiliencia, los datos de medición deberían recolectarse con una frecuencia tal que permita graficar la trayectoria del bienestar en el tiempo. recolectar datos de manera más frecuente revelará las dependencias de la trayectoria (es decir, de qué manera el bienestar es una trayectoria observable que cambia en el tiempo) con una especial referencia a la exposición a la crisis.

• Definición operacional de la resiliencia y trayectorias de la resiliencia – si bien se mide la resiliencia

como la capacidad de alcanzar y de mantener un nivel de bienestar sobre un umbral aceptable, una trayectoria ascendente constante puede indicar una “ruta hacia la resiliencia” incluso en aquellos casos en que no se hayan logrado niveles aceptables de seguridad alimentaria, pobreza, etc.

• Integración de los planes de intervención y trayectorias – la información lograda de los datos sobre la manera en que fluctúa el bienestar en el tiempo frente a las situaciones de crisis podría contribuir a definir puntos óptimos de entrada para una intervención.

el componente 4 también plantea la pregunta acerca de si la capacidad de resiliencia debería medirse en función de un umbral (es decir, una condición aceptable mínima de seguridad alimentaria o bienestar) y/o de acuerdo con una trayectoria (Barrett y constas 2014). estas decisiones son importantes para calibrar las mediciones y efectuar afirmaciones sobre la eficacia de una intervención determinada.

Componente 5. Métodos para la recolección de datos sobre medición de la resiliencia • Pregunta práctica sobre medición: ¿Qué tipos de herramientas y perspectivas de recolección de datos

se requieren para obtener datos precisos sobre la resiliencia?

en línea con las recomendaciones escritas en el informe n.° 1, los siguientes elementos podrían reforzar los datos de medición recolectados en materia de resiliencia:

• Análisis de los factores contextuales – enfocarse en los factores contextuales requiere que se considere de qué manera las condiciones locales, las situaciones y las características de los entornos afectan la capacidad para enfrentarse a situaciones de crisis y factores de estrés y/o afectan directamente el resultado de interés.

9. de manera muy general, pueden describirse como: “quién hace qué”, “quién obtiene qué” y “quién decide quién hace qué y qué obtiene”. Ver Haddad, Hoddinott y alderman (1997) para una descripción más extensa.


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• Una perspectiva de sistemas – las tareas de conceptualizar, medir y modelar la resiliencia pueden basarse en una perspectiva de sistemas. es importante construir mediciones que sean susceptibles a los conjuntos de relaciones fuertemente interdependientes que afectan a los resultados de desarrollo al enfrentarse ante situaciones de crisis y factores de estrés.

• Uso de métodos múltiples para la recolección de datos – la medición de la resiliencia requiere de métodos de recolección de datos tanto cuantitativos como cualitativos. los diseños de medición más sólidos identificarán modos de integrar ambos métodos con el fin de profundizar las descripciones y reforzar las inferencias.

estas tres características de la medición de la resiliencia se describen en más detalle en las secciones siguientes.

Análisis de los factores contextuales – los factores contextuales pueden contrarrestar y moderar los efectos de las intervenciones y los programas cuyo objetivo es incidir sobre los resultados de desarrollo. en general, el contexto se refiere al conjunto de factores geográficos, sociales, culturales, políticos e históricos que influyen sobre la manera en que se aplican las intervenciones y se analizan los efectos. esto podría adoptar distintas formas, desde corrupción política nacional, elevación del nivel del terreno o existencia de una zona agroecológica hasta rasgos del hogar que no han sido considerados en la programación de la resiliencia (ej., ciertas variables o atributos demográficos). en ocasiones, las variables contextuales se denominan también variables de fondo que describen las propiedades del entorno y las características de las poblaciones que pueden incidir en los resultados observados. no existe una regla para decidir qué debe considerarse como un factor contextual. ello se debe a que las variables de fondo se definen en función de los objetivos de la intervención y la forma en que una o más variables de resultado se vean afectadas por el contexto. para efectos de la medición, el contexto debe describirse en términos prácticos, como parte de una teoría del cambio de la intervención, y en términos técnicos, como parte de un protocolo de recolección de datos.

Una de las dificultades de analizar el contexto es la coherencia. ¿de qué manera deberían expresarse los diversos aspectos del contexto de modo de transmitir las interdependencias existentes entre las fuentes de influencia contextual? Una perspectiva de sistemas, como mecanismo para organizar las diversas influencias, ofrece una buena respuesta a esta pregunta.

Una perspectiva de sistemas – se sostiene que los resultados en materia de desarrollo, como la seguridad alimentaria y el bienestar económico, son el resultado de una serie compleja de relaciones que pueden comprenderse mediante una perspectiva de sistemas. los ecologistas han afirmado hace tiempo la necesidad de abordar las cuestiones sobre resiliencia de esta manera (ver Holling 1973). conceptos que son centrales para la resiliencia en el desarrollo han sido definidos y sometidos a comprobaciones empíricas por ecologistas (ver gunderson, allen y Holling 2010).

diversos artículos científicos han subrayado las ventajas de adoptar el concepto de resiliencia como un marco para analizar los problemas empíricos (carpenter y otros 2001; Berkes y otros 2003; gunderson y Folke 2005; Walker y otros 2006). ciertamente, muchos convendrían en que una de las características más útiles de la resiliencia es que contribuye a encuadrar los problemas dentro de un enfoque sistémico y a pensar de manera “holística”, algo especialmente importante en el contexto del desarrollo, por varias razones.

en primer lugar, un enfoque de sistemas es útil pues, cada vez más, muchas de las situaciones de crisis que afectan a los hogares y/o a las sociedades son covariables, por lo que afectan a grupos de hogares o


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incluso a comunidades enteras (Banco mundial 2000; Heltberg 2007). cada vez que la vulnerabilidad de las personas se intensifica por su dependencia social y económica en otras personas que, a su vez, parecen afectadas por los mismos desastres y crisis, la naturaleza holística (sistémica) de la resiliencia y su énfasis en la interdependencia de los distintos componentes del sistema presta una gran utilidad. Un buen ejemplo de crisis covariables son las situaciones de crisis vinculadas al clima, los desastres naturales o las crisis económicas (ej., carter y otros 2007).

por lo tanto, el enfoque de la resiliencia es útil pues brinda una visión sistémica de las interacciones socio ecológicas, que parece necesaria para comprender las vinculaciones existentes entre los sistemas humanos, los ecosistemas y las situaciones de crisis y tendencias. la visión multiescala de la resiliencia también puede contribuir a definir la relación existente (e, idealmente, la complementariedad) entre los distintos tipos de interacciones, así como los umbrales de los distintos tipos de sistemas. es importante considerar los umbrales o puntos críticos que, al traspasarse, pueden generar cambios en el estado de los sistemas. por ejemplo, muchos estudios sobre conflicto e innovaciones muestran cómo se traspasan los umbrales del cambio de comportamiento humano cuando se logra una masa crítica. por lo tanto, ello contribuye a identificar algunas características generales que hacen que un sistema sea resiliente en un contexto de incertidumbre y exposición a diversos tipos de riesgo. como tal, una descripción sistémica del riesgo puede ayudar a comprender mejor las múltiples fuentes de vulnerabilidad que pueden afectar a los hogares o a la sociedad a diferentes escalas (Wisner y otros 2004).

en segundo lugar, adoptar un enfoque sistémico permite explicar la razón por la cual los procesos y las dinámicas que afectan a las personas y/o a sus ambientes ocurren a todas las escalas, del nivel local al mundial (adger y otros 2005) y suelen caracterizarse por la retroalimentación (Folke 2006). en términos prácticos, si se entiende la resiliencia como un concepto relacionado con los sistemas, aquellos que están en posición de afectar el cambio (ej., los responsables de elaborar políticas y programas) deberían estar mejor capacitados para evaluar la probabilidad y conveniencia de los cambios o transiciones entre distintas configuraciones de sistema. carpenter y otros (2006) se refieren a la importancia de los efectos a escalas transversales en sus reflexiones sobre las necesidades de investigación relacionadas con el estatus socioeconómico (ese) y la evaluación de los ecosistemas del milenio. citan como ejemplo la pérdida de los ecosistemas costeros que actuaban como amortiguadores, lo que llevó a que vastas regiones costeras se expusieran a daños catastróficos, entre ellos, el tsunami que afectó a asia en 2004 o los huracanes recurrentes en el golfo de méxico.

en el contexto de los medios de subsistencia rurales, la resiliencia, y el énfasis que pone en los sistemas y el pensamiento holístico, también tiene alguna resonancia en relación con los recursos naturales y el medio ambiente. se considera que los pobres dependen más fuertemente de los recursos naturales (reddy y chakravarty 1999; Beck y nesmith 2001; Béné y otros 2009). de ahí que la resiliencia de una comunidad se encuentre indisociablemente vinculada a la condición del medio ambiente y al estado de sus recursos. enfatizar esta dependencia socio ecológica contribuye a definir (o a redefinir) a los grupos vulnerables (y de ese modo mejora la intervención a la que se apunta). también puede posibilitar un mejor diseño de los programas de obras públicas denominados “verdes” para la rehabilitación ambiental o la conservación de los recursos naturales (como medidas de reforestación y conservación del suelo, ej., Kuriakose y otros 2012). aplicar enfoques sistémicos a la medición de la resiliencia tiene una serie de consecuencias importantes. adoptar un enfoque sistémico implica que la medición debe ocurrir a escalas múltiples (temporal, espacial, jurisdiccional, institucional) y mediante enfoques de métodos múltiples.


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tal como se indica en el informe n.° 1, aplicar una perspectiva sistémica al analizar la resiliencia y sus factores determinantes permite considerar un pensamiento sistémico y múltiples escalas o niveles de escalas a la medición de la resiliencia. en cada uno de los cuatro componentes (ex ante, perturbador, ex post y contextual), los motores importantes de la resiliencia al nivel de interés pueden surgir a diferentes niveles (o escalas) del sistema. cabe señalar que los términos “escala” y “nivel” de medición son empleados de manera diferente por diversas disciplinas.10 en este análisis, se utilizan indistintamente.

por ejemplo, la medición (ex-ante o ex-post) del bienestar suele efectuarse a nivel de las personas o los hogares, mientras que las capacidades de resiliencia pueden considerar factores medidos a diferentes niveles del sistema. estos niveles pueden depender ya sea en los factores que están relacionados con la vulnerabilidad o la resiliencia: la calidad del suelo (vulnerabilidad) podría medirse a nivel ecológico, mientras que la capacidad de actuar colectivamente (resiliencia) podría operar a nivel de la comunidad. en otros casos, la medición de la resiliencia se dirige al nivel subnacional o nacional, lo que significa que las intervenciones y mediciones se capturan y monitorean a nivel del hogar, la comunidad, la ecología, el distrito o la región.

de la misma manera, el componente perturbador puede medirse a nivel del hogar, aunque esta medición suele reflejar la experiencia subjetiva que tiene la persona del hogar encuestada en materia de exposición. esto puede diferir de la exposición real al peligro, que se mide mejor mediante datos ambientales (por ej., la condición de la tierra, las precipitaciones). evidentemente, los peligros también presentan fronteras geográficas y escalas diferentes (dependiendo de la cobertura). sin embargo, la sensibilidad a la exposición debe medirse a nivel del hogar, pues esta es la principal unidad de análisis. los factores de estrés crónicos suelen ser políticos, ambientales y culturales, que frecuentemente son regionales, pero pueden situarse en niveles superiores o inferiores del sistema. por ejemplo, se puede afectar negativamente la resiliencia con los valores culturales que fomentan comportamientos que hacen erosionar los recursos naturales u obstaculizar la autonomía de las mujeres.

lo primordial aquí es analizar los niveles en los que los factores más críticos influyen en particular un componente de la medición. en algunos casos, estos factores podrían identificarse previamente por medio de un análisis secundario de datos, por ejemplo, un análisis de series cronológicas o un nuevo análisis de encuestas de hogares a gran escala, entre ellas, los estudios de medición del nivel de vida. alternativamente o en paralelo, pueden emplearse técnicas cualitativas formales para definir los principales factores que operan en un sistema determinado. también es importante destacar que esta exigencia de medición a escala múltiple tiene asimismo consecuencias en la frecuencia de las encuestas/el monitoreo. las ciencias empíricas, en especial la ecología terrestre y marina, han demostrado que existe una forma de relación linear entre las escalas espaciales y temporales: las dinámicas y procesos a nivel inferior generalmente suelen operar a frecuencias superiores que con los fenómenos a mayor escala (steele 1989; levin 1992). por ejemplo, los cambios en los sistemas de circulación oceánica suelen producirse en escalas de tiempo más prolongadas (generalmente, décadas) al contrario de la evolución de los organismos individuales (temporadas o años) (Haury y otros 1978). en nuestro caso, es posible que las dinámicas importantes a nivel individual (ej., cambios en los niveles de bienestar, la seguridad alimentaria o los activos), deban registrarse de manera relativamente frecuente (por ej., mensualmente), en especial para capturar los cambios en relación con una situación de crisis particular. pero es

10. los distintos ámbitos de interés de la medición de la resiliencia pueden tener límites espaciales diferentes o divergencias en los límites. esto puede ocurrir, por ejemplo, cuando los límites administrativos y agroecosistémicos no se encuentran alineados, lo que suele ocurrir.


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posible que los cambios que se producen a niveles superiores (por ej., cambios en las actitudes de la comunidad respecto a la acción colectiva o cambios en la degradación de los recursos naturales) deban monitorearse con una menor frecuencia (por ej. de manera semestral o anual). estas consideraciones tienen consecuencias importantes sobre los enfoques recomendados para medir la resiliencia.

Uso de métodos múltiples – se requieren métodos múltiples para medir las variables que determinan o capturan la capacidad de resiliencia. ello se debe a la naturaleza dinámica, contextualizada y multinivel de la resiliencia y sus factores determinantes. existen dos enfoques técnicos básicos: el enfoque cualitativo y el cuantitativo.

los métodos cualitativos contemplan grupos de discusión, entrevistas a personas clave, evaluaciones de impacto participativas y técnicas para la clasificación de las poblaciones locales. la información cualitativa adopta la forma de palabras o narraciones que no pueden expresarse de manera significativa mediante un formato numérico. este tipo de información no suele ser usada para incluir preguntas en los cuestionarios. sin embargo, puede ser muy bien utilizada de diversas maneras en la medición de la resiliencia. puede emplearse para elaborar indicadores de medición de la resiliencia pertinentes a nivel local para evaluaciones cuantitativas. también puede contribuir a identificar los principales motores de la resiliencia a nivel local en la población. los métodos cualitativos suelen emplearse para medir ciertas variables y comportamientos, tales como las dinámicas del conflicto, los mecanismos de resiliencia locales y aspectos del capital social. además, se utilizan para generar indicadores que posteriormente se incorporan en los métodos cuantitativos (ver más adelante) o que permiten orientar mejor las estrategias de medición en los factores determinantes o manifestaciones de la resiliencia más importantes. las relaciones sociales son esenciales para determinar la resiliencia, en especial en el caso de los hogares, pero también de las comunidades, ya sea que enfrenten riesgos de tipo idiosincrásico o covariable. es extremadamente difícil captar las relaciones sociales únicamente con información cuantitativa; asimismo, el impacto de las relaciones sociales en la resiliencia y en los medios de subsistencia o en los resultados de pobreza es muy difícil de predecir sin información cualitativa de buena calidad. la información cualitativa y subjetiva es indispensable para responder a las preguntas acerca de por qué son resilientes ciertos hogares o comunidades y otros no (en lugar de saber si es que son resilientes). esta información puede explicar el comportamiento de los procesos de toma de decisiones al revelar las creencias o los sistemas de valores culturales o motivacionales (maxwell 2013).

los métodos cuantitativos suelen asociarse con un muestreo probabilístico de población o de espacio, en el que la meta es generar estimaciones de poblaciones o definir las características de sistemas ambientales o socio ambientales, incluyendo la medición del cambio en el tiempo. el trabajo cuantitativo busca extraer conclusiones acerca de la resiliencia del hogar o la comunidad y analizar científicamente las hipótesis espaciales y geográficas.

es importante hacer una distinción entre los métodos cualitativos y cuantitativos y las mediciones objetivas y subjetivas. las mediciones subjetivas y objetivas pueden utilizarse tanto en los métodos cuantitativos como cualitativos.11 las mediciones subjetivas se refieren a cualquier forma de clasificación o evaluación de parte de los encuestados, pero en el trabajo sobre la resiliencia suelen asociarse con comportamientos de afrontamiento, exposición al riesgo y capital social. los métodos de evaluación objetiva son aquellos

11. Ver maxwell (2013) para un análisis más detallado sobre el uso de los datos subjetivos y cualitativos.


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que no se basan en las opiniones de los encuestados. estos incluyen datos ambientales provenientes de satélites, algunos tipos de evaluaciones antropométricas, bienes observables y datos de seguimiento sobre la mortalidad.

los métodos de evaluación cualitativa y cuantitativa suelen utilizarse en conjunto para medir la resiliencia y sus factores determinantes. esta combinación puede mejorar la medición de la resiliencia al identificar los factores más importantes para medir y validar las mediciones por medio de la convergencia de evidencia. a veces, estos métodos se utilizan de manera iterativa o secuencial con el fin de elaborar un marco de evaluación para medir la resiliencia. en este caso, dependiendo de la disponibilidad de datos secundarios, pueden utilizarse el análisis secundario de los datos cuantitativos (encuestas, registros administrativos) para definir los principales motores y manifestaciones de la resiliencia y la vulnerabilidad. cuando no se dispone de datos secundarios, o inmediatamente después de revisar los datos disponibles, puede realizarse la primera medición mediante métodos cualitativos formales con el fin de identificar posibles indicadores en el marco. luego, pueden realizarse y comprobarse mediciones cuantitativas y emplear métodos cualitativos para interpretar los resultados cuantitativos. este enfoque es uno de los más utilizados en este ámbito a la fecha.

otro enfoque utiliza métodos cualitativos para captar los atributos relacionados con la resiliencia, que suelen ser factores comunitarios obtenidos a partir de entrevistas a personas claves o grupos de discusión. estos rasgos comunitarios pueden luego resumirse cuantitativamente para el conjunto de las comunidades o representarse como variables indicadoras e integrarse a los datos de los hogares con el fin de elaborar un conjunto de datos multinivel.

estos métodos también pueden utilizarse para calibrar las mediciones en el tiempo. por ejemplo, entre las mediciones ex ante y ex post, una combinación de métodos cualitativos y cuantitativos pueden utilizarse con el fin de identificar los aspectos de los factores de estrés y las situaciones de crisis que estén más estrechamente relacionados con la vulnerabilidad y la resiliencia, así como también identificar los resultados previstos en materia de capacidad, vulnerabilidad y bienestar.

la validez de las variables difíciles de medir respecto del capital social, por ejemplo, puede mejorarse mediante enfoques de convergencia de evidencia, en que se corroboren los métodos cualitativos aplicados a nivel comunitario con información subjetiva obtenida en las encuestas a los hogares.

pueden emplearse mediciones objetivas y subjetivas de manera complementaria a efectos de comprender mejor los riesgos percibidos en función a la exposición de los riesgos, un motor potencialmente importante de la resiliencia y la vulnerabilidad. por ejemplo, la exposición a los riesgos covariables a partir de peligros naturales puede medirse mejor de manera cuantitativa mediante datos ambientales objetivos, mientras que la exposición a la “sensibilidad de peligro” podría medirse mejor por medio de datos subjetivos, así como el riesgo percibido y los comportamientos de afrontamiento, para diferenciar entre exposición al riesgo y percepción de riesgo.

el uso de las diferentes técnicas depende también de la disponibilidad de los datos y de los objetivos específicos del ejercicio de medición de la resiliencia. dentro de los datos cuantitativos se incluyen datos de series cronológicas retrospectivas, encuestas de hogares y recolecciones sistemáticas de datos que pueden ser enumerados a niveles superiores en el sistema (comunidades, distritos). pueden utilizarse métodos cualitativos para generar datos que puedan cuantificarse, aunque con mucha prudencia. es vital asegurarse de que se describan y comprendan las fortalezas y debilidades de los datos cuantitativos y cualitativos.


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Componente 6. Procedimientos de estimación para la medición de la resiliencia12 • Pregunta práctica sobre medición: ¿cómo deberían analizarse los datos para extraer conclusiones

sobre el efecto que ejercen las capacidades de resiliencia sobre los resultados de desarrollo frente a situaciones de crisis y factores de estrés?

este componente del modelo analítico común apunta a formular la medición de la resiliencia como un modelo de regresión típico. tal como se señaló anteriormente, existen diversos modelos de resiliencia en circulación. la principal ventaja de un modelo analítico es que ofrece un enfoque explícito para transformar las ideas en contenidos o datos empíricos. el objetivo es mostrar la manera en que las variables podrían vincularse unas a otras. por ello, un elemento central de un modelo analítico es la expresión simbólica y formal de las relaciones que se someterán a comprobación. en general, estas expresiones especifican una relación causal en la cual una variable o un conjunto de variables determinadas (variables previstas o dependientes) se consideran como el resultado funcional de otro conjunto de variables (variables predictivas). las expresiones de este tipo reciben diversas denominaciones, como por ejemplo, formas funcionales, especificaciones, modelos de estimación, fórmulas, modelos de predicción o, simplemente, modelos.

en el informe n.° 1, y en la introducción de este documento, se presentó una versión simplificada del modelo de estimación de la resiliencia. esta versión simplificada inicial se desarrolla más en profundidad de tres maneras. en primer lugar, se modifica el modelo original, denominado aquí modelo simplificado, a efectos de ilustrar el aspecto de sensibilidad temporal de la resiliencia y destacar la necesidad de mediciones tanto objetivas como subjetivas. al reflejar elementos del modelo analítico común, se crea un modelo de estimación más complejo: el modelo sensible al tiempo con mediciones subjetivas. en esta reflexión inicial sobre el modelo de estimación, se presenta el modelo original y el modelo de resiliencia sensible al tiempo sin utilizar convenciones econométricas. luego, se presenta el conjunto de supuestos utilizados para construir un modelo de estimación de la resiliencia. Finalmente, se presenta un modelo más completo, que contiene variables definidas de manera más precisa y una formulación econométrica. esta última presentación de la estimación, presentada como una forma funcional, se ofrece a título de ejemplo y para subrayar el valor de especificar modelos que puedan comprobarse empíricamente.

Modificación del modelo simplificado. Un modelo = simplificado muestra la función de la capacidad de resiliencia como una variable que podría ejercer su influencia en relación con otras variables que afectan el bienestar de un hogar, una comunidad u otra unidad que sufre situaciones de crisis o factores de estrés. la función se expresaba de la siguiente forma simple:

Modelo de estimación simplificado:

seguridad alimentaria = f (vulnerabilidad, capacidad de resiliencia, situaciones de crisis)

además de demostrar el valor instrumental de la capacidad de resiliencia, el modelo de resiliencia simplificado se introdujo para indicar que la resiliencia debía definirse tanto por medio del lenguaje común como mediante una fórmula.

12. si bien el propósito de esta sección es efectuar una presentación razonablemente general, los procedimientos de estimación de la medición de la resiliencia constituyen el aspecto más técnico del modelo analítico común. los lectores que estén menos interesados en los procedimientos de estimación pueden optar por dirigirse directamene a la sección cuatro “Conclusiones”.


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con el objeto de reflejar el principio de sensibilidad temporal presentado en el informe n.o 1, y como preparación para una presentación econométrica más detallada, es posible incorporar la dimensión temporal al modelo de resiliencia simplificado. se puede integrar la dimensión temporal mediante un subíndice t (t=1, 2, 3,..n), que indica que se toman mediciones múltiples en el tiempo. se toma la primera medición en t=1; la segunda medición en t=2, hasta tomar la última medición cuando t=n. la versión modificada del modelo de resiliencia simplificado, que incorpora una dimensión temporal mediante mediciones subjetivas y objetivas de las situaciones de crisis, es la siguiente:

Modelo sensible al tiempo con mediciones subjetivas:

seguridad alimentariatt = f (vulnerabilidadt, capacidad de resilienciatt, situación de crisisto, s)

el subíndice t en la seguridad alimentaria se refiere a la seguridad alimentaria en un tiempo t, por ejemplo, datos de línea base recolectados antes de una intervención. el cambio en la seguridad alimentaria puede medirse como la diferencia entre la seguridad alimentaria en t y la seguridad alimentaria en t+1.13

la primera variable predictiva, la vulnerabilidad, muestra de qué manera cambia la vulnerabilidad en el tiempo (t=1, 2, 3,…n), y la disminución observada en la vulnerabilidad se atribuye posiblemente a la resiliencia. la segunda variable predictiva, la capacidad de resiliencia, consiste en un conjunto de variables en la cual se plantó una hipótesis de cómo asegurar que una unidad (por ej., un hogar o una comunidad) no sufra consecuencias adversas ante situaciones de crisis o factores de estrés. representa el conjunto de recursos que permiten que una unidad se prepare para los efectos de una crisis y/o responda a estos. se incluye aquí el componente de sensibilidad temporal para reflejar la manera en que las dimensiones que constituyen la capacidad de resiliencia pueden cambiar en el tiempo. por ejemplo, el bienestar a largo plazo podría verse amenazado para satisfacer las necesidades de corto plazo. la tercera variable predictiva, la situación de crisis, representa uno o más eventos o condiciones que amenazan el bienestar de una gran cantidad de personas (crisis covariables) o de un número menor de personas (crisis idiosincráticas). el superíndice o,s referente al período de la crisis, indica que deberían incluirse tanto mediciones objetivas (datos sobre la ocurrencia) como subjetivas (datos sobre la percepción de las situaciones de crisis y los factores de estrés). el subíndice de tiempo para las situaciones de crisis sugiere que tanto las características objetivas como las subjetivas de las crisis sufren cambios en el tiempo.

Formular la capacidad de resiliencia mediante un modelo de estimación formal. si consideramos que “la resiliencia es la capacidad que asegura que los factores de estrés y las situaciones de crisis no provoquen consecuencias adversas a largo plazo en el desarrollo” (informe n.o 1: p. 13), dos observaciones preparan el terreno para introducir un modelo de estimación ilustrativo. en primer lugar, las capacidades de resiliencia específicas empleadas en un modelo de estimación pueden indexarse en función de la seguridad alimentaria, la pobreza o cualquier otro concepto relativo al bienestar que represente un resultado de desarrollo de interés. en segundo lugar, la resiliencia, a diferencia de conceptos relacionados (por ej., la vulnerabilidad), enfatiza los efectos de larga duración sobre la variable de resultados pues captura la capacidad de absorción, adaptación y transformación de un hogar en respuesta a las situaciones de crisis.

al examinar la manera en que un resultado cambia en el tiempo ante situaciones de crisis, la variable dependiente del modelo de estimación mide la resiliencia de un hogar y unidades mayores que pueden

13. en el caso de una evaluación de impacto con una intervención, el procedimiento de estimación podría emplear un método de diferencia en diferencias, donde el cambio en materia de seguridad alimentaria implicaría efectuar una nueva comparación de los cambios en la seguridad alimentaria que se observen entre una condición de intervención y una condición de control.


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afectar el hogar. cabe señalar que la resiliencia no es solo un concepto verdaderamente dinámico, que conlleva el proceso de prepararse para una situación de crisis y responder a ella, sino que también se define en referencia a las consecuencias de “a largo plazo” de una situación de crisis determinada.

el modelo de estimación, y el modelo analítico del cual se deriva, debe ser capaz de capturar todas las posibles rutas hacia el bienestar ante situaciones de crisis. estas rutas pueden ser muy diferentes, incluso a través de los hogares viviendo bajo un mismo contexto. por ello, el modelo de estimación debe ser capaz de expresar la relación causal que vincula los riesgos y los resultados (la cadena de riesgo) y que refleje la heterogeneidad.

el modelo de estimación para el análisis de la resiliencia debe ser lo suficientemente general para aplicarse a diferentes contextos y lo suficientemente flexible para ajustarse a un contexto específico. conforme a los principios sobre medición de la resiliencia enunciados en el informe n.° 1, el modelo de la resiliencia debe indexarse en función de un resultado específico de bienestar. esto significa que la variable dependiente debe ser un indicador del estado de bienestar, como por ejemplo la seguridad alimentaria. el indicador específico que se utilice dependerá de los objetivos y de la escala del análisis. los hogares parecerían ser la puerta de entrada más adecuada para analizar la resiliencia en función de la inseguridad alimentaria.14 si este es el caso, un indicador adecuado sobre el estado de bienestar social es el consumo de alimentos del hogar en diferentes puntos en el tiempo, o los cambios en el consumo de alimentos entre dos puntos en el tiempo. sin embargo, no existe razón para restringir el análisis al consumo de alimentos del hogar: puede utilizarse cualquier indicador del bienestar social del hogar (por ejemplo, el estado nutricional o de salud) (cf. Hoddinott y Kinsey 2001).

adoptar una perspectiva de hogar no significa pasar por alto la importancia de las relaciones entre los hogares y el sistema mayor al que pertenecen (por ejemplo, la comunidad o el distrito). más bien, significa reconocer que los sistemas contienen jerarquías y que cada nivel implica una escala temporal y espacial diferente. por lo tanto, si el nivel de análisis es diferente, por ejemplo, la seguridad alimentaria en la comunidad a un nivel jerárquico superior (como el distrito, la provincia, el estado o la región), los indicadores de la variable dependiente pueden cambiar (por ej., la proporción de la población que sufre inseguridad alimentaria, el déficit de seguridad alimentaria o el consumo medio diario de energía en la población).15

esto significa también reconocer que el sistema más amplio contribuye a determinar el desempeño en seguridad alimentaria del hogar, incluyendo la resiliencia ante la inseguridad alimentaria (este es el “entorno” de la cadena de riesgo) operacionalmente, esto significa que las características del sistema más amplio al que pertenece el hogar deben representarse de manera explícita en el marco analítico y en el modelo.

el periodo de tiempo del análisis también depende de los objetivos analíticos: específicamente, depende del nivel del análisis y de las estrategias de subsistencia adoptadas por un hogar determinado (lo que, a su vez, define el panorama de riesgos en el que habita y las opciones disponibles para gestionar los riesgos). en efecto, la elección del periodo de tiempo está inserta en la definición de resiliencia, la cual se concentra

14. el hogar es la unidad en la que se toman las decisiones más importantes para gestionar los riesgos ex-ante y ex-post. se incluye aquí la manera en que se toman las decisiones relacionadas con los riesgos que afectan a la seguridad alimentaria: por ej., qué actividades realizar para que generen ingresos, cómo asignar el consumo de alimentos y no alimentos entre los miembros del hogar, qué estrategias implementar para gestionar y enfrentar los riesgos.

15. tal como se desprenderá de la siguiente discusión, es necesario modificar el modelo de estimación para reflejar estos cambios en la variable dependiente. a título de ejemplo, un nivel superior de análisis y mayores situaciones de crisis covariables, en contraposición a idiosincráticas, requerirían modificar el modelo. Habitualmente, esto también se traduce en un período más prolongado para el análisis.


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en las consecuencias adversas “a largo plazo” de las situaciones de crisis. en términos generales, mientras mayor sea el período cubierto por el análisis, mejor podrán evaluarse estas consecuencias (por ejemplo, la capacidad de un hogar de recuperarse [o de lograr] un estado de bienestar social por superior al umbral normativo establecido.16

la cuestión acerca de cuál debe ser el periodo de tiempo mínimo para que un análisis sea significativo depende de la estrategia de subsistencia del hogar. las estrategias utilizadas por los pastores o agricultores son totalmente diferentes a la de los conductores de las bici-taxi o asalariados dentro el ámbito urbano en términos de la velocidad de generación de ingresos y de constitución de patrimonio, así como de los patrones temporales (por ejemplo, estacionales o no estacionales). operacionalmente, esto significa que i) el modelo debe tener cuenta explícitamente de la heterogeneidad en las estrategias de subsistencia y sus perfiles de riesgo y ii) el periodo de tiempo debe ser lo suficientemente extenso como para otorgar al hogar la opción de recuperarse (por ej., de tres a cinco ciclos de producción completos). no pocas veces esto significa considerar un periodo de análisis que se extienda por muchos años.

la referencia más cercana a un análisis cuantitativo de la resiliencia sustentado en el estudio económico es el análisis de la vulnerabilidad. según Hoddinott y Quisumbing (2010), existen tres metodologías predominantes para evaluar la vulnerabilidad: vulnerabilidad como pobreza esperada (Vpe), vulnerabilidad como baja utilidad esperada (VUe), que minimiza el bienestar futuro, y vulnerabilidad como exposición no asegurada frente al riesgo (Ver). estas metodologías constituyen modelos econométricos que estiman una medición del bienestar social, habitualmente el consumo de un hogar y las variantes de ello.

las mediciones mediante Vpe y VUe estiman que la vulnerabilidad es la probabilidad de que el consumo se encuentre en el futuro bajo un umbral normativo. estas metodologías miden la vulnerabilidad del hogar sobre todos los hogares individuales, con lo que se obtiene una vulnerabilidad agregada. Ver no estima probabilidades; en lugar de ello, evalúa si las situaciones de crisis observadas generan pérdidas de bienestar social. las mediciones de Ver son evaluaciones ex-post sobre la medida en que una situación de crisis negativa lleva a un hogar a desviarse de su nivel de bienestar social esperado.

si recordamos la definición de resiliencia entregada en el informe n.° 1, Ver ofrece un marco analítico básico adecuado para evaluar la resiliencia, en especial cuando se utilizan fuentes de datos disponibles como los datos del estudio de medición del nivel de Vida y los conjuntos de datos relacionados sobre el hogar. el procedimiento de estimación básico se define más adelante, junto con ciertas sugerencias de mejoramiento que dependen de la disponibilidad de conjuntos de datos más variados y que serán puestos en la web para efectos de medir la resiliencia.

la descripción de la forma funcional de un modelo de estimación de la resiliencia, presentada en la siguiente sección, está dirigida a públicos interesados en los aspectos estadísticos y econométricos de la medición de la resiliencia. los lectores que estén más interesados en el tratamiento conceptual de la medición de la resiliencia pueden dirigirse directamente a las conclusiones de este informe en la cuarta sección.

Modelo de estimación de la seguridad alimentaria mediante la capacidad de resiliencia. a continuación, se define un modelo básico, donde h es el hogar h-th es el hogar viviendo en un pueblo v en el tiempo t. como variable dependiente, el consumo de alimentos17 (Δln FChtv) podría definirse

16. sin embargo, mientras más prolongado sea el período de análisis, mayor será la probabilidad de efectos compuestos a partir de múltiples crisis, lo que puede complicar la tarea de identificar los mecanismos causales.


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como la diferencia en el consumo de alimentos registrado entre t et t+1, es decir, la tasa de crecimiento del consumo de alimentos u otro resultado de bienestar, durante el período estudiado. posteriormente, puede estimarse el impacto de las situaciones de crisis ocurridas entre t et t+1 en materia de consumo de alimentos del hogar h-th de acuerdo con la siguiente relación:

Forma funcional que estima la seguridad alimentaria mediante la capacidad de resiliencia:

ΔlnFChvt=∑iαics(i)vt+∑iβiis(i)hvt+∑vtδvtrchvt+γXhvt+θZhv+Δεhvt

donde csvt es un vector de las situaciones de crisis covariables ocurridas entre t et t+1. el término is(i)htv representa un vector de las situaciones de crisis idiosincráticas durante el mismo período (incluyendo los elementos objetivos y subjetivos, como señalado anteriormente); rchtv es un vector de variables categóricas y continuas18 que indica las capacidades de resiliencia empleadas por un hogar determinado en un tiempo t; Xhvt and Zhv son, respectivamente, características del hogar dependientes del tiempo e invariables en el tiempo (ocaracterísticasdeagregadosdenivelposiblementesuperior);yΔεhvt es un término de error estocástico.

Losvaloresestimadosparaαyβdefinenlamagnituddelosimpactosdelassituacionesdecrisiscovariablese idiosincráticas, respectivamente. los impactos tanto de las crisis covariables como idiosincráticas son contrarrestados por los efectos de las capacidades de resiliencia privadas (es decir, provenientes de dentro de los hogares) y por las respuestas públicas (es decir, provenientes de los recursos, las políticas y los programas sociales). al cuantificar el impacto de estas situaciones de crisis, este método identifica qué riesgos constituirían un enfoque de atención adecuado de la política y estima el efecto de las capacidades de resiliencia. más aún, si consideramos el conocido impacto asimétrico de las situaciones de crisis positivas y negativas, podría ser útil desagregar las variables de la situación de crisis en componentes positivos y negativos de la crisis (dercon y Krishnan 2003).

si se disponen de datos de panel, se puede realizar una mejor estimación econométrica del modelo antes mencionado. aquí, es importante recordar que la medición de la resiliencia requiere efectuar una comparación entre los estados ex ante y ex post con las capacidades de resiliencia como mediadoras. el empleo de datos transversales sugiere dos hipótesis principales: en primer lugar, que puede utilizarse la varianza transversal para estimar la varianza intertemporal; y, en segundo lugar, que no existe una correlación entre las situaciones de crisis observadas y las características del hogar no observables. como alternativa, si se dispone de cortes transversales repetidos tomados de la misma base de muestras, pueden crearse paneles en grupos, si bien ello permitirá capturar solo la variación intertemporal de un hogar representativo por grupo. esto puede no ser conveniente si las características del hogar varían ampliamente entre los grupos. analizar los datos de panel permite analizar los cambios a nivel individual. si las estimaciones provienen de una regresión de repercusiones fijas, se puede tener cuenta de las características invariables en el tiempo, no observables, de los hogares y las comunidades. los tipos de conjuntos de datos en panel que se requieren para este trabajo habitualmente no son viables para la evaluación y el monitoreo en el ámbito de los estudios aplicados. ello milita en favor del uso juicioso de fuentes de datos secundarios para identificar los principales motores de la resiliencia, que deberán monitorearse en el tiempo en el contexto de los proyectos.

17. para fines ilustrativos, se utiliza el consumo de alimentos como un resultado que representa la seguridad alimentaria. se puede insertar cualquier resultado de desarrollo u otro indicador de la seguridad alimentaria como el resultado de interés.

18. esta variable también puede desagregarse en las capacidades de absorción, adaptación y transformación que representan la naturaleza multidimensional de la capacidad de resiliencia.

19. los impactos de estas respuestas privadas y públicas pueden cuantificarse si la variable rc se desagrega correctamente.


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los practicantes y elaboradores de políticas desean saber qué segmentos de la población son menos resilientes que otros, de manera de poder mejorar la selección. es posible identificar los estratos de la población que muestren un mayor impacto al modificar la ecuación e introducir un término de interacción entre la variable de situación de crisis y un vector de variables ficticias que indicando las características del hogar (Harrower y Hoddinott 2005; skoufias y Quisumbing 2005). en esta especificación, el signo y el tamaño del coeficiente del término de interacción indican en qué medida existe una covariación superior o inferior entre la situación de crisis y los cambios en el consumo en el grupo de hogares con esta característica específica en relación con el grupo de referencia de hogares sin esta característica. en la misma línea, el valor-t de Student, asociado a este coeficiente, permite comprobar si esta diferencia es significativa.

en términos generales, un hogar no resiliente es uno que muestra una mala gestión del riesgo ante situaciones de crisis negativas (dercon y Krishnan 2003). este aspecto puede emplearse como estrategia para evaluar que hace que un hogar no sea resiliente. las situaciones de crisis figuran en la ecuación como determinantes del cambio en el consumo de alimentos. entonces, es simple identificar las fuentes de resiliencia/no resiliencia al observar la magnitud y significación estadística de las estimaciones de las variables de riesgo. con el fin de diseñar instrumentos de protección social adecuados, es necesario examinar las capacidades que utilizan los hogares para afrontar las crisis idiosincráticas y covariables. esto puede lograrse haciendo una regresión de los mecanismos de gestión de riesgos (capacidades) ante las situaciones de crisis y las características de los hogares (skoufias y Quisumbing 2005). al permitir que las situaciones de crisis interactúen con las características fijas de los hogares, también se puede determinar si los distintos tipos de hogares son más o menos susceptibles de utilizar un conjunto dado de capacidades de gestión de riesgos. adicionalmente, al hacer una tabulación cruzada de las respuestas sobre las situaciones de crisis (privadas y/o públicas) con los impactos de bienestar social (significativos/no significativos) se obtiene información sobre la eficacia de estas capacidades de gestión de riesgos. esta información puede ser utilizada por los elaboradores de políticas para definir las prioridades de intervención (Hoddinott y Quisumbing 2010). luego, esta información puede ser más desagregada por características de los hogares con el fin de determinar cómo las respuestas públicas son efectivamente seleccionadas.

Modelos de estimación, inferencia y métodos cualitativos. si bien la tarea de especificar un modelo de estimación requiere introducir una serie de datos, existe la tendencia de considerar esta elaboración de modelo como un ejercicio de análisis cuantitativo. para obtener un panorama más completo, es útil pensar en el objetivo inferencial que se facilita al especificar y probar los modelos de estimación. los modelos de estimación de la resiliencia son importantes porque, junto con una expresión cuantitativa asociada, permiten clarificar la relación que existe entre un conjunto de variables que apuntan a predecir un resultado en las situaciones de crisis y factores de estrés, y un resultado de interés como la seguridad alimentaria. Un modelo de estimación puede contribuir a definir la fuerza de estas relaciones y ser útil para describir el grado en que tales relaciones convergen o divergen en una población determinada. sin embargo, los modelos de estimación no proporcionan descripciones muy detalladas acerca de los contextos locales. con bastante frecuencia, explican una porción relativamente pequeña —aunque significativa estadísticamente— de la variación de las variables que están destinadas a predecir. si bien los modelos de estimación ofrecen un medio válido desde el punto de vista técnico para estimar los efectos de una intervención, no entregan una visión especial acerca de cómo las personas perciben y experimentan una intervención como parte de sus vidas cotidianas. Hay algunas cuestiones para las cuales los modelos de estimación han sido bien diseñados, mientras que hay otras para las cuales los métodos cualitativos son más apropiados. como regla general para el diseño de las mediciones de resiliencia, las inferencias serán más sólidas y las descripciones más completas al emplear tanto métodos cualitativos como cuantitativos.


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IV. Conclusión

la resiliencia es un concepto nuevo en el ámbito del desarrollo, que continúa aplicándose como posible solución para una amplia gama de problemas. introducir un concepto nuevo orientador brinda la oportunidad de revitalizar y de focalizar con mayor eficacia el trabajo en un campo determinado. Un concepto nuevo, como la resilencia, puede ofrecer distintas ópticas a través de las cuales se pueden explorar políticas, formular intervenciones y planificar estudios. no obstante, la oportunidad de avanzar en un concepto nuevo suele verse en dificultades por la tendencia a representar y/o medir el concepto sobre la base de una lógica que es en gran medida no-específica u opaca. Formular un modelo común puede facilitar el avance al promover la transparencia de la lógica analítica de la cual depende la medición. la oportunidad de lograr avances que sean válidos desde la perspectiva científica se refuerza al presentar un modelo analítico común, aun cuando el modelo mismo no sea aceptado ampliamente. la aceptación uniforme de las ideas no es un rasgo característico de la ciencia. al contrario, la ciencia depende del libre debate y la activa disidencia (ver popper 1962). se presenta un modelo analítico común con el interés de promover un método científico para medir la resiliencia. aplicar un modelo analítico común para medir la resiliencia supone la doble ventaja de que, por una parte, las estrategias para elaborar las mediciones serán transparentes y debatidas abiertamente y, por otra, podrá ponerse un mayor acento en los argumentos en torno a la medición de la resiliencia.

el modelo analítico común, compuesto de seis componentes, presenta un set de problemas en las cuales se puede basar la medición de la resiliencia. el marco causal sobre resiliencia, identifica una ruta causal básica que destaca puntos en los que se deben recolectar datos con el fin de predecir la seguridad alimentaria (u otro resultado de bienestar) de los hogares, y posiblemente otras unidades (tales como las comunidades), frente a factores de estrés y situaciones de crisis. el modelo define la capacidad de la resilencia como un mediador multi-dimensional, multinivel de los factores de estrés y situaciones de crisis. el modelo destaca la necesidad de recolectar datos sobre los estados iniciales, las crisis, los estados posteriores (post-crisis) y las influencias contextuales. el modelo considera también la manera de elaborar las mediciones de la capacidad de resiliencia al sugerir diez categorías de indicadores. en el análisis de los métodos se aborda la importancia de contar con métodos múltiples (cuantitativos y cualitativos), así como con indicadores tanto objetivos como subjetivos. Finalmente, desde una perspectiva analítica, el informe describe modelos de estimación que podrían emplearse para evaluar el impacto de la resiliencia.

en conclusión, el modelo analítico común es útil porque proporciona un punto de referencia compartido para desarrollar y aplicar mediciones en una diversidad de contextos. para tal efecto, este informe propone un modelo analítico común para la medición de la resiliencia que sea aplicable ampliamente y también técnicamente válido. el modelo es aplicable ampliamente porque es lo suficientemente general como para adaptarse a una diversidad de entornos e intervenciones. es técnicamente válido porque proporciona un marco causal para la resiliencia identificable y recomienda perspectivas y procedimientos para guiar la medición.

la siguiente etapa de trabajo en materia de medición de la resiliencia contempla generar una serie de conjuntos de datos que puedan emplearse para describir la manera en que la capacidad de resiliencia se distribuye en los distintos entornos y poblaciones, y comprobar las hipótesis sobre los efectos de las intervenciones relacionadas. Una revisión sistemática de los datos sobre resiliencia contribuirá a afinar la medición. el análisis de los datos, obtenidos a partir de múltiples estudios sobre personas que viven en contextos de situaciones de crisis, también permitirá evaluar el valor que aporta la capacidad de resiliencia a la eficacia del desarrollo y las estrategias humanitarias.


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VI. Anexo: Revisión de modelos seleccionados para la medición de la resiliencia

a medida que crece el interés por la resiliencia de parte de los organismos, donantes y otros grupos de interés, aumenta también la necesidad de acordar un marco conceptual que provea un panorama detallado de los elementos específicos que contribuyan a la resiliencia.

Un marco conceptual para la resiliencia debería ayudar a los usuarios a comprender la manera en que las situaciones de crisis y los factores de estrés afectan a los medios de subsistencia y el bienestar de los hogares. también debería contribuir a definir los principales puntos de influencia que deben utilizarse al elaborar una teoría del cambio, la que su vez guía los programas que apuntan a reforzar la resiliencia (Frankenberger y otros 2014). por último, un marco conceptual para la evaluación de la resiliencia puede resaltar los tipos de indicadores que podrían utilizarse para determinar si los hogares, las comunidades y los sistemas de nivel superior (por ej., nacional, regional, mundial) se encuentran en una ruta hacia una mayor vulnerabilidad o una mayor resiliencia (dFid 2011; Frankenberger y otros 2012).

Modelo conceptual de la FAO

la reflexión en torno a la resiliencia ha evolucionado considerablemente durante los últimos siete años. desde el 2008, la Fao viene desarrollando un marco para medir la resiliencia (alinovi y otros 2009).

la metodología empleada por la Fao para medir la resiliencia ante la inseguridad alimentaria determina y pondera las distintas dimensiones de la resiliencia de los hogares por medio de un modelo econométrico de ecuaciones estructurales. los resultados de este análisis guían la inversión en programas, la formulación de metas, el diseño y la evaluación de impacto. esta metodología se aplicó por primera vez en cisjordania y en la Franja de gaza para medir la resiliencia de los hogares ante la inseguridad alimentaria. posteriormente, se aplicó en otros países en la forma de:

• Herramienta diagnóstica (etiopía, Kenia y sudán) para medir de manera empírica la resiliencia de los hogares ante la inseguridad alimentaria en función de sus distintas estrategias de subsistencia; y

• Indicador de evaluación de impacto (somalia, sudán del sur y sudán) para mejorar el diseño de las futuras intervenciones y los mecanismos de responsabilidad relacionados.

en el marco analítico de la Fao, la resiliencia explica por qué un hogar vuelve a un nivel deseado de seguridad alimentaria, mientras que otro hogar similar no lo hace. por lo tanto, el modelo de la Fao explica la interacción que existe entre las situaciones de crisis y las repercusiones que provocan en los hogares y la resiliencia es la que origina la diferencia de resultados entre dos hogares similares expuestos a una misma situación de crisis. para la Fao, el resultado que se examina es la seguridad alimentaria.

de acuerdo con el modelo, el resultado de un hogar determinado es una función de (i) la probabilidad de verse afectado por una crisis natural debido a la ubicación geográfica del hogar; (ii) la probabilidad de sufrir una situación de crisis debido a un conjunto de características particulares del hogar que determinan los medios de subsistencia del hogar; y (iii) la resiliencia del hogar.


41

en la última versión del modelo utilizada en somalia (Fao 2014), se considera la resiliencia como una variable latente que consta de múltiples componentes (figura 5). cada componente es una variable latente pues no puede observarse directamente. los componentes son los activos agrícolas, los activos no agrícolas, las prácticas y tecnologías agrícolas, el acceso al ingreso y a los alimentos, el acceso a los servicios básicos, las redes de seguridad social, la adaptabilidad y la sensibilidad.

inicialmente, el modelo de la Fao utilizaba un análisis factorial para calcular las variables latentes (por ej., en Kenia, en cisjordania y la Franja de gaza). las variables eran seleccionadas de manera que podrían ser usadas como proxy de cada dimensión de la resiliencia.

en ejercicios recientes, se ha utilizado el análisis factorial exploratorio (es decir, el modelo de medición es un modelo de ecuaciones estructurales). el análisis factorial supone que los errores residuales (factores únicos) no estén correlacionados entre sí ni tampoco con la variable común (latente). para analizar la seguridad alimentaria, esta última suposición no puede aceptarse pues existe una alta probabilidad de correlación intradimensional. en consecuencia, se adoptó el modelo de ecuación estructural, que considera una correlación entre los errores residuales. a pesar de que este método requiera una mayor cantidad de cálculos comparado a los ejercicios anteriores, permite calibrar el modelo hasta lograr un nivel satisfactorio de bienestar ajustado. el estudio llevado a cabo en la Universidad de Florencia amplía el método original desarrollado por alinovi y otros (2009) aplicándolo a una situación de crisis específica. mide la resiliencia en materia de seguridad alimentaria de los hogares rurales afectados por el huracán mitch en nicaragua en 1999, y produce un único índice de resiliencia agrícola, que es a su vez un índice compuesto que consta de 11 variables latentes estimadas por medio de un análisis factorial (ciani y romano 2013). si bien se basa en el modelo de la Fao, incorpora ciertas características de los hogares, así como la conectividad social, económica y física, lo que indica si los hogares son capaces de recurrir a opciones alternativas para aprovechar las oportunidades y acceder a los recursos necesarios con el fin de enfrentar de manera eficaz las situaciones de crisis, es decir, poder adaptarse (Frankenberger y nelson 2013).

Figura 5. Marco conceptual para la resiliencia de la FAO, utilizado en Somalia

Fuente: Fao 2014

T0

adaptabilidad

sens

ibili

dad

redes de seguridad social

activos

acceso a servicios básicos

acceso a ingresos y alimentos

T1

crisis endógenas

mec

anism

os d

e re

spue

sta

del h

ogar

apoy

o po

lítica

pro

gram

a

crisis exógenas

adaptabilidad

sens

ibili

dad

redes de seguridad social

activos

acceso a servicios básicos

acceso a ingresos y alimentos


42

Marco conceptual para la resiliencia de DFID/TANGO

el marco de la resiliencia ante desastres promovido por el dFid (2011) consta de cuatro elementos que describen la resiliencia: el contexto, la perturbación, la capacidad de enfrentar la perturbación y la reacción a la perturbación. este enfoque considera quién ejerce la resiliencia (por ej., personas, hogares, comunidades, gobiernos nacionales), a qué se dirige la resiliencia (la crisis o el estrés al que se ve expuesto el sistema), el grado de exposición (exposición a gran escala versus diferencial), la sensibilidad (capacidad de afrontamiento en el corto plazo), la capacidad de adaptarse —tanto con anticipación al hecho como en respuesta a este— a las condiciones cambiantes en el largo plazo, y la manera en que el sistema responde a la perturbación (por ej., resistir, afrontar, recuperarse, aprender, transformar) (Brooks y otros 2014).

si bien el marco del dFid aborda la resiliencia principalmente desde la perspectiva de la reducción del riesgo de desastre (rrd), otros enfoques incluyen la adaptación al cambio climático (accra 2012; oxfam 2011) y la mejora de los medios de subsistencia (alinovi y otros 2010). Uno de los desafíos del enfoque centrado en la rrd es el corto ciclo de financiamiento (casi siempre menos de dos años), que limita la capacidad de los programas sobre resiliencia para promover y mejorar la capacidad adaptativa o abordar plazos mayores permitiendo condiciones necesarias para eliminar las causas estructurales de la vulnerabilidad. se requería un enfoque de sistemas con un largo plazo mayor que combinara la ayuda de emergencia con los programas de desarrollo; un método que fuera multisectorial y que promoviera las asociaciones/alianzas sinérgicas entre las ong y otros actores.

el marco para la resiliencia presentando por Frankenberger y otros (2012) —y actualizado aquí— integra los enfoques sobre medios de subsistencia, rrd y adaptación al cambio climático en un único marco para evaluar la resiliencia (figura 6) (Frankenberger y otros 2014). este método integrado de sistemas enfatiza la importancia de las capacidades de absorción, adaptación y transformación que comprenden el acceso a activos productivos, estrategias de subsistencia del hogar y estructuras y procesos institucionales, así como actividades de preparación, prevención, respuesta y recuperación formuladas para alcanzar los resultados de bienestar en respuesta a las situaciones de crisis y al estrés relacionado con el clima.

las variables importantes de interés consisten en mediciones compuestas basadas en diversas otras mediciones. en muchos de estos casos, se utiliza el análisis de componentes principales (acp) o el análisis factorial policórico para construir un índice. estas técnicas permiten reducir un conjunto de variables de entrada, que están relacionadas entre sí hipotéticamente, al detectar la estructura de relaciones que existe entre las variables de entrada a partir de la matriz de correlación. puede aplicarse el acp cuando todas las variables de entrada son continuas. el análisis factorial policórico20 es el acp análogo que se aplica cuando algunas de las variables son binarias u ordinales. para ambos casos, se combinan las variables utilizando ponderaciones que representen su correlación con la variable única producida.

se utiliza esta técnica para elaborar los índices solo si los signos de la ponderación de las variables de entrada son los previstos (positivos o negativos), dada la comprensión conceptual de las relaciones existentes entre las variables de entrada y el indicador medido.

20. Kolenikov, s. y angeles, g. (2004), The use of discrete data in PCA: Theory, simulations, and applications to socioeconomic indices, Working paper Wp-04-85, measUre/evaluation project, carolina population center, University of north carolina, chapel Hill.


43

cabe señalar que para todos los índices elaborados, se utiliza el primer componente principal (o equivalente, en el caso del análisis factorial policórico) para elaborar el índice. este componente, que explica la mayor variabilidad de los datos posible, siempre resulta ser aquel para el cual las variables de entrada ingresan con el signo apropiado, una señal positiva de la validez conceptual de los indicadores.

el análisis de regresión multivariante se utiliza para investigar las relaciones estructurales hipotéticas que existen entre las principales variables de análisis (los resultados de bienestar, la exposición a las situaciones de crisis y las capacidades de resiliencia) de la población estudiada. este método se aplicó en níger, somalia y recientemente, en etiopía.

Figura 6. Marco conceptual para la resiliencia de DFID/TANGO

Contextoej., social, eco sistémico, político, religioso, etc.

Cont

exto

Niv

el d

e ag

rega

ción

Expo

sici

ón

Act

ivos

de

subs

iste

ncia

Estr

ateg

ias

de

subs

iste

ncia

Estr

uctu

ras/

Proc

esos

Sens

ibili

dad

Perturbationej. peligro natural, conflicto, escasez de alimentos, aumento del precio de combustibles

Reacción a la perturbaciónej. resistir, afrontar, recuperar, aprender, transformar

Resultados de subsistencia

Ruta de resiliencia

Ruta de vulnerabilidad

Capacidades de absorción, adaptación y transformación

Estado adaptativo a la crisis

Estrés

Se recupera a nivel superior

Se recupera

(-)

(+)

Se recupera pero a nivel inferior que antes

Colapsa

Securidad alimentaria

Nutrición adequada

Securidad ambiental

Insecuridad alimentaria

Desnutrición

Degradación ambiental

Crisis


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Modelo de Tufts sobre el cambio de los medios de subsistencia en el tiempo (LCOT)

el centro internacional Feinstein de la Universidad de tufts, en colaboración con World Vision y el departamento de agricultura de secano y recursos naturales de la Universidad de mekele, en tigray, mide la resiliencia en el norte de etiopía evaluando el cambio de los medios de subsistencia en el tiempo (lcot, por sus siglas en inglés) (maxwell y otros 2013; Vaitla y otros 2012). el modelo conceptual lcot adoptado, captura los resultados estáticos sobre medios de subsistencia (por ej., la seguridad alimentaria, el estado de salud, el nivel educacional), que suelen medirse de manera bastante lineal, así como los resultados más complejos que se basan en las interacciones dinámicas entre las estrategias, las políticas y los programas, e instituciones sobre medios de subsistencia que pueden reforzar o restringir la respuesta de los hogares. Basándose en un marco sobre el ciclo de los medios de subsistencia, la evaluación de lcot implica primero comprender las crisis inherentes al sistema (es decir, los tipos de crisis o peligros que están ocurriendo en la población estudiada) y, luego, la manera en que una crisis determinada afecta las diferentes etapas del ciclo de los medios de subsistencia (es decir, la manera en que una crisis específica puede producir un impacto sobre los activos, como la producción y otras decisiones tengan impacto por una situación de crisis, y la manera en que las políticas/instituciones mitigan el riesgo de una crisis). esta información se utiliza para identificar quién es más vulnerable a qué tipos de crisis. en lugar de recolectar la gran cantidad de datos que se requieren para medir directamente las diversas partes del ciclo de los medios de subsistencia, se aplica un modelo para estimar la relación que existe entre la dotación inicial de activos, las variables que intervienen en las distintas etapas del ciclo de los medios de subsistencia y las mediciones de resultados de la resiliencia de los hogares (maxwell y otros, 2013; Vaitla y otros, 2012). la figura 7 ilustra el marco sobre el ciclo de los medios de subsistencia.

Figura 7. Marco detallado sobre el “ciclo de los medios de subsistencia”, adaptado para Tigray, Etiopía

Fuente: maxwell et al. 2013

Resultados de medios de subsistenciaconsumo (alimentos, salud,agua, educación, etc.)inversiones ahorrosafrontamiento - compensaciones

Decisiones y estrategias

Activos e ingresos

PIP/Vulnerabilidadprácticas tradicionales dañinasendeudamiento/incapacidad dereembolsar la deuda tamaño de la familia yobligaciones

PIP/Vulnerabilidadacceso a recursos naturales

percepción de peligrosacceso a crédito

precio de insumos

PIP/Vulnerabilidadremesas

precio de produccióntransferencias de programa

productivaprecipitaciones presentes

riesgos

consumoahorrosinversionesafrontamiento

ActivosnaturalesFísicosHumanosFinancierossociales

“Ingresos”dinero

en especies

agricultura (fertilizante, semillas)liquidación de existenciaspréstamosrepartición de trabajo

Consumo/inversión Decisiones y comportamientos

Producción/intercambio Decisiones y comportamientos


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con el objeto de medir la resiliencia, el estudio utiliza una serie de índices, puntajes y variables individuales para estudiar los cambios en siete indicadores en materia de medios de subsistencia y bienestar del hogar a través de los años (es decir, de una temporada de hambre a otra): la escala del componente de acceso de la inseguridad alimentaria en el hogar (HFias, por sus siglas en inglés), el índice de estrategias de afrontamiento (csi, por sus siglas en inglés), el puntaje de consumo de alimentos (pca), el puntaje de enfermedad, el valor de los activos productivos, la deuda neta y el ingreso (gasto diario per cápita). se emplea el HFias, el índice de estrategias de afrontamiento y el pca para evaluar la seguridad alimentaria. el puntaje de enfermedad mide el capital humano. dentro de los otros puntajes (o índices) figuran el acceso a los recursos de la comunidad (es decir, el acceso a terrenos de propiedad de la comunidad, terrenos de pastoreo/apacentamiento, fuentes de agua, recursos forestales); el puntaje de redes sociales de apoyo (es decir, la capacidad de acceder a redes no familiares en caso de una crisis); el puntaje de participación social (es decir, la participación del hogar en grupos formales e informales); y el índice de diversidad de cultivo (es decir, los patrones de sistemas de cultivo). dentro de las variables de activos se incluyen aquellas que tienen una mayor probabilidad de cambiar en el corto plazo (por ej., el valor de la tierra, el ganado, los activos productivos), cómo también en el largo plazo (por ej., la alfabetización, la participación en organizaciones sociales).

OXFAM y ACCRA: de enfoques centrados en las características a enfoques centrados en las capacidades

la reflexión sobre la resiliencia ha evolucionado pasando de un enfoque centrado en las características a un enfoque centrado en las capacidades. el enfoque centrado en las características, promovido por oxfam gB (Hughes 2012), accra (2012) y por otros, intenta identificar factores determinantes fiables de la resiliencia de los hogares y la comunidad, que puedan evaluarse antes de que ocurra una situación de crisis. se concentra en los métodos basados en activos, así como en los procesos y las funciones intangibles que apoyan la capacidad de adaptación.

el enfoque elaborado por oxfam gB mide la resiliencia en función de una serie de dimensiones que eran hipotetizadas para caracterizar la resiliencia, utilizando el índice de alkire-Foster (Brooks y otros 2014). la medición se basa en las características/los proxis sin considerar la situación de crisis. oxfam estima que existen cinco dimensiones claves para la resiliencia: la viabilidad de los medios de subsistencia, el potencial de innovación, los recursos de contingencia y el acceso al apoyo, la integridad del ambiente natural y construido y la capacidad social e institucional (Hughes 2012). si bien oxfam considera que estas cinco dimensiones son esenciales para la resiliencia de los hogares, las características específicas que determinan la resiliencia y/o la adaptación en un contexto en particular varían ampliamente.

la alianza para la resiliencia ante el cambio climático en África (accra) es un consorcio formado por organizaciones no gubernamentales (oxfam gB, el overseas development institute [odi], la alianza save the children, care international y World Vision international), que elaboró el marco sobre capacidad de adaptación a nivel local (lac, por sus siglas en inglés) (Frankenberger y nelson 2013). según el marco de lac, la capacidad de adaptación se descompone en cinco características: la base de activos, las instituciones y los derechos de acceso, los conocimientos y la información, la innovación, la toma de decisiones flexibles y orientadas hacia el futuro, y la gobernación.


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estos enfoques centrados en las características suelen derivarse de métodos participativos que parten de la base (Winderl 2014). definir un conjunto de características de la resiliencia presenta una ventaja de que puedan adaptarse a diferentes contextos geográficos, culturas y ambientes. identificar un conjunto de características como proxis de la resiliencia tiende a ser específico de los casos estudiados y no puede generalizarse fácilmente (Winderl 2014).

la debilidad más significativa de un método inductivo centrado en las características para medir la resiliencia es el problema de la lógica circular, por lo cual se mide la resiliencia utilizando exactamente las mismas características que se consideran como los elementos clave de la resiliencia (Winderl 2014). otra limitación importante del método centrado en las características es que no establece si las características identificadas son realmente pertinentes al ocurrir distintas situaciones de crisis (Frankenberger y nelson 2013). tal como se destaca en el trabajo de Béné y otros (2012), la resiliencia es un proceso más que un estado estático y, como tal, sus determinantes están constantemente cambiando, así como el panorama social, económico y ambiental en que se desenvuelven los hogares y las comunidades.

si bien un enfoque sobre la resiliencia puede salvar la distancia que existe entre la ayuda humanitaria y las actividades de desarrollo, también debe entregar una clara orientación acerca de los programas sobre resiliencia que sea diferente a los actuales enfoques específicos por sector (mitchell 2013). mitchell (2013) sugiere que el valor agregado de un enfoque sobre resiliencia combine los programas de base con los enfoques sobre gestión de riesgos que refuerzan las capacidades de absorción, adaptación y transformación. por consiguiente, la resiliencia no es el objetivo principal de los programas (es decir el qué), sino que más bien define el cómo se implementan los programas para lograr el objetivo principal. esto es coherente con el marco de la resiliencia presentado en la figura 2, en que el éxito de una intervención se mide no solo en función de la resiliencia per se, sino que del logro de ciertos resultados positivos en materia de medios de subsistencia (por ejemplo, seguridad alimentaria, nutrición adecuada).

esto pone de manifiesto otro cambio en la reflexión sobre la resiliencia de los últimos años: el fortalecimiento de la capacidad de resiliencia se mide mejor aplicando múltiples tipos de indicadores, entre ellos, los que miden la(s) crisis y/o los factores de estrés que ocurren, en lugar de aplicar índices de resultados únicos. muchos de los índices sobre resiliencia existentes no consideran los distintos tipos de situaciones de crisis y factores de estrés. conforme a las orientaciones entregadas por el gtt- mr, se sugiere medir la resiliencia como una capacidad (capacidades de absorción, adaptación y transformación), que permite a los hogares y las comunidades mantener una condición de umbral mínima al verse expuestos a situaciones de crisis y factores de estrés (constas y otros 2014).

la resiliencia ha surgido como un marco para ayudar a las personas y comunidades a reducir su exposición a las situaciones de crisis, afrontar estas situaciones y/o adaptarse a ellas. sin embargo, aún falta un acuerdo común acerca de cómo analizar y predecir los niveles de resiliencia, así como evaluar el impacto de los programas de resiliencia. en este contexto, se formó el Grupo de Trabajo Técnico sobre Medición de la Resiliencia (gtt-mr) al alero de la red de información sobre la seguridad alimentaria (Fsin) con el propósito de identificar y promover medios de operacionalización del concepto de resiliencia en las prácticas humanitarias y de desarrollo, principalmente mediante investigación y supervisión técnica en materia de medición de la resiliencia.

operacionalizar la medición de la resiliencia requiere que los profesionales produzcan análisis creíbles y basados en datos sobre los atributos, las capacidades y los procesos observados a diversas escalas (ej., a escala de la persona, el hogar, la comunidad y la nación) y que maximicen el uso de los datos disponibles a partir de iniciativas de resiliencia en curso.

en consecuencia, el gtt-mr promoverá la adopción de las mejores prácticas para la medición de la resiliencia por medio de la elaboración colaborativa de tres productos principales: •uninforme con los principios sobre la medición de la resiliencia y una definición de resiliencia;•unmarco analitico común para la medición de la resiliencia; y•directrices técnicas para la medición de la resiliencia.

Para obtener más información e integrarse a la comunidad de práctica: www.fsincop.net

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: WFp

série técnica no. 2Food Security Information NetworkFSIN


Grupo de trabajo técnico para la medición de la resiliencia

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Propuesta de Modelo Analítico Común para la Medición de la