Impacto del acceso a los servicios de agua y alcantarillado en anemia en
niños menores de 5 años en Perú
Impact of access to water and sewage services on anemia in children under 5 years of age in
Peru
DOI: http://dx.doi.org/10.21704//ne.v6i2.1940
* Autor de correspondencia: Wagner Guzmán-Castillo. Email: wguzman@sunass.gob.pe
© El autor. Publicado por la Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.
El artículo es de acceso abierto y está bajo la licencia CC BY
Forma de citar el artículo: Guzmán-Castillo, W., Acosta, L., Lázaro, A., Gonzales, C., Moreno, H., Peña, C.,
Leiva, K., Zevallos, M., Crisólogo, M., Quispe, A., Castillo, W. (2021). Impacto del acceso a los servicios de agua
y alcantarillado en anemia en niños menores de 5 años en Perú. Natura@economía. 6(2), 103-117. http://dx.doi.
org/10.21704/ne.v6i2.1940
Wagner Guzmán-Castillo1*; Luis Alberto Acosta Sullcahuaman1; Arturo Rodolfo Lázaro
Pérez1; Christiam Miguel Gonzales Chavez1; Herman Paul Moreno Alvarado1; Cynthia
Roxana Peña Wagner1; Kate Bertha Leiva Ganoza1; Marcos Yair Zevallos Timoteo1; Mirton
Enrique Crisólogo Rodriguez1; Adolfo Quispe Tito1; Wilmer Castillo Villanueva1
1 Superintendencia Nacional de Servicios de Saneamiento, Sunass. Av. Bernardo Monteagudo 210-216, Magdalena
del Mar, Lima, Perú.
* Autor de correspondencia:wguzman@sunass.gob.pe
Recepción: 05/06/2021; Aceptación: 15/12/2021; Publicación: 30/12/2021
Resumen
La anemia es un problema multidimensional que se agudiza en edades tempranas. Cuando las
tasas de prevalencia de anemia superan el 40 %, la OMS lo reconoce como un grave problema
de salud pública. En Perú, infantes entre edades de 6 y 36 meses presentan anemia en el 43,5
% del ámbito urbano y el 51,1 % del ámbito rural. El objetivo del estudio fue determinar el
impacto del acceso de agua y alcantarillado en anemia en infantes menores de 5 años, para
ello, empleamos el Propensity Score Matching como técnica de evaluación de impacto y
a través del uso de data de la Endes 2019. Los resultados muestran que, en general, contar
con acceso a agua y alcantarillado contribuye a disminuir la presencia de esta enfermedad.
Concluimos que en general, contar con servicios de agua y alcantarillado incide en disminuir
la anemia en 14,6 % en hogares con infantes menores de 5 años, particularmente, contar
con servicio solo de agua, contribuye en una disminución de 12,4 % y solo con servicio de
alcantarillado la disminución de anemia en este grupo es de 7,6 %. Al comparar el impacto
del acceso de estos dos servicios en anemia según ámbitos urbano y rural, este resulta mayor
en el ámbito urbano y cuando se accede solo al servicio de agua, lo cual estaría relacionado
con la mayor incidencia de acciones de cloración.
Palabras clave: Agua y alcantarillado; anemia; emparejamiento por puntaje de propensión.
Natura@economía
ISSN 2226-9479 (Versión electrónica)
Website: http://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/neu
Natura@economía 6(2): 103-117 (2021)
ARTÍCULO ORIGINAL
Impacto del acceso a los servicios de agua y alcantarillado en anemia en niños menores de 5 años en Perú
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Abstract
Anemia is a multidimensional problem that worsens at an early age. When anemia prevalence
rates exceed 40 %, the WHO recognizes it as a serious public health problem. In Peru, infants
between the ages of 6 and 36 months have anemia in 43,5 % of urban areas and 51,1 % of
rural areas. The objective of the study was to determine the impact of access to water and
sewerage on anemia, for this, we used the Propensity Score Matching as an impact evaluation
technique and through the use of data from the Endes 2019. The results show that in general,
having with access to water and sewage contributes to reducing the presence of this disease.
We conclude that in general, having water and sewage services has an impact on reducing
anemia by 14,6 % in households with children under 5 years of age, particularly, having only
water services contributes to a decrease of 12,4 % and having only a sewage service reduces
anemia in this group by 7,6 %. When comparing the impact of access to these two services
on anemia according to urban and rural areas, this is greater in the urban area and when only
the water service is accessed, which would be related to the greater incidence of chlorination
actions.
Keywords: Water and sewage; anemia; propensity score matching.
1. Introducción
A nivel mundial, 1620 millones de personas
padecen anemia lo cual equivale al 24,8 %
de la población (Khan, 2018). Los niños
menores de cinco años, las adolescentes y
las mujeres embarazadas son la población
más vulnerable en padecer anemia (Kothari
et al. 2019). Cuando las tasas de prevalencia
de anemia superan el 40 %, la Organización
Mundial de la Salud, lo reconoce como un
grave problema de salud pública (ONU,
2008). En Perú, aproximadamente el 43,5 %
(urbano) y el 51,1 % (rural) de los niños entre
las edades de 6 y 36 meses tienen anemia.
Aun así, al ser promedios nacionales,
estas cifras no son un reejo de realidades
locales, Amerson et al. (2017), encontraron
en la localidad de Ollantaytambo (Cusco)
que, el 47,5 % de 160 participantes estaban
anémicos, producto de monitoreo en niveles
de hemoglobina.
En el año 2018, el Gobierno Peruano
elaboró el Plan Multisectorial de Lucha
Contra la Anemia (PMLCA, 2018) donde
se señala que una de las principales causas
de la anemia es la deciencia hierro en el
embarazo, nacimiento prematuro, entre
otros, existiendo factores que agravan el
problema e inciden en la alta prevalencia
de anemia y reeren a la falta de agua y
saneamiento básico en el hogar, así como las
prácticas de higiene inadecuadas (WASH),
asociado a ello, Baldi et al. (2020) indican
que estudios transversales recientes han
demostrado asociaciones entre la anemia y
las condiciones WASH adversas.
En 2015, la OMS estimó que la anemia
por deciencia de hierro (IDA) representa
aproximadamente el 50 % de los casos en
mujeres y el 42 % en niños (DI, 2018),
debido a ello, Baldi et al. (2020) señalan
que caracterizar la biología y la etiología
subyacente de la anemia más allá de
la deciencia nutricional de hierro es
fundamental para reducir la carga existente,
por ello, la mirada hacia determinar y
cuanticar el impacto que genera el acceso
a los servicios de saneamiento en anemia
es cada vez más relevante considerando los
grandes brechas de acceso a estos servicios
en Perú.
Según la ONU (2017), más de 2000
millones de personas aún no tienen acceso a
instalaciones básicas de saneamiento, como
inodoros o letrinas, y casi 850 millones de
personas no tienen acceso a un servicio
básico de agua potable. Según ENAPRES
(2016) 3,4 millones de peruanos carecen del
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servicio de agua y 8 millones del servicio
de alcantarillado. Asimismo, se tiene que el
29,6 % de la población rural defeca al aire
libre (MVCS, 2016).
Sobre el acceso a agua y alcantarillado
en ámbitos urbano y rural en Perú, el
diagnóstico indicado en la política nacional
de saneamiento señala que, en el área urbana,
la cobertura a nivel nacional de agua potable,
medida como la disponibilidad de una
conexión física a la vivienda, es de 94,7 %;
mientras que la cobertura de alcantarillado
es 89,5 %. Por su parte, en el área rural, la
cobertura de agua potable, medida como
el acceso a una fuente segura, es 70,5 %
en agua; mientras que la de alcantarillado
alcanza el 23,7 %. En cuanto a calidad de
agua, en el ámbito rural se tiene una brecha
de calidad de 96,8 %, es decir solo el 3,2 %
de la población consumió agua con nivel de
cloro adecuado (ENAPRES-ENAHO, 2018-
2019)
Existen escasos estudios publicados en el Perú
que evalúan el impacto de las condiciones
o características de la provisión de los
servicios de saneamiento con la presencia de
anemia a temprana edad. Ello se debería a
lo complejo que resulta encontrar relaciones,
causa-efecto o causalidad. Algunos esfuerzos
encontramos en Lázaro et al. (2020), quienes
encontraron una reducción aditiva en
enfermedades diarreicas agudas, EDAS, al
acceder a servicios de saneamiento de agua
y alcantarillado, siendo el impacto mayor al
acceder a ambos servicios en el ámbito rural.
Un trabajo similar es el de Sotelo (2016) el
cual se relaciona con desnutrición crónica
infantil. Estudios similares que emplean
técnicas de evaluación de impacto entre
provisión de servicios de saneamiento y
logros educativos que ameritan mencionarse
es Marino (2020) en Perú, Ortiz et al. (2016)
en Brasil y Adukia (2017) en la India.
Considerando los antecedentes señalados
y la relevancia del acceso al agua y
alcantarillado en el impacto de la anemia,
nuestro objetivo se centró en cuanticar
la relación causal entre las características
de la provisión de estos servicios de
saneamiento y la anemia en niños menores
de 5 años. ¿Cómo enfrentar este problema?.
¿Es posible cuanticar el impacto de la
provisión de agua y alcantarillado en anemia
en niños menores de 5 años?. Basándonos
en una técnica de evaluación de impacto
dentro de los métodos no experimentales,
respondemos estas interrogantes.
2. Materiales y métodos
Aspectos teóricos sobre evaluación de
impacto
La teoría económica referida a evaluación
de impacto se sustenta en encontrar la
diferencia, entre los resultados de individuos
seleccionados que son objeto de una
intervención (grupo de tratamiento o tratados)
con los resultados de aquellos individuos,
seleccionados también, pero que no fueron
objeto de la intervención (grupo control).
Estos individuos del grupo de control tienen
la característica de diferenciarse respecto
a los primeros solo por el hecho de no ser
parte de la intervención. De esta manera, el
impacto de la intervención se puede expresar
como la diferencia entre los resultados de la
intervención sobre el grupo de los tratados y
los resultados de sus correspondientes y que
pertenecen al grupo de control, es decir, la
diferencia entre un resultado visible o real
y un resultado de no participar o hipotético
(contrafactual). Se puede entonces expresar
que el impacto potencial de una intervención
es:
Impacto= Y1-Y0
Donde:
Y1 = Resultado potencial de participar en la
intervención (real o visible)
Y0 = Resultado potencial de no participar
(contrafactual o hipotético)
Lo antes indicado, ayuda entonces a
responder que, en nuestro caso, nos
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enfrentamos al problema estableciendo
que se persigue encontrar el impacto que
se tendría al tener como intervención el
contar o no con servicios de saneamiento
bajo determinadas características y cómo
esta situación (intervención) estaría
contribuyendo con la presencia o no de
anemia en hogares con niños menores de 5
años. Complementariamente y en respuesta a
la segunda pregunta previamente presentada,
determinar el impacto implica que tengamos
que denir cómo obtenemos el contrafactual
(Y0) para cada uno de los individuos que
tienen o presentan servicios de saneamiento
con determinadas características, para
ello, es importante conocer, cuáles son las
diversas técnicas dentro de la evaluación
de impacto, que nos permiten obtener de la
mejor manera el contrafactual.
Existen básicamente dos métodos de
evaluación de impacto y que, a partir de
ellos, es posible conocer cómo se logra
determinar el contrafactual y a su vez
encontrar cual es la ruta más adecuada para
enfrentar resolver preguntas como la que se
enfrenta. Estos dos métodos se denominan
métodos experimentales y métodos no
experimentales. Los métodos experimentales
se sustentan en la aleatoriedad o sorteo
como vía para determinar los participantes
tratados como los de control, por otro lado,
los métodos no experimentales, no emplean
la aleatoriedad como vía para determinar los
grupos de tratamiento y control, sino que
hacen uso de una serie de diversas técnicas
estadísticas, econométricas, entre otros,
para dicho n. Denitivamente, cada uno
de los métodos indicados presentan virtudes
y debilidades, pero lo más importante
que amerita mencionar es que, dadas las
restricciones existentes de la información
con que se cuenta y cómo esta ha sido
construida, es posible aplicar uno de estos
métodos y su aplicación rigurosa permitirá
lograr el objetivo planteado.
¿Qué técnica dentro de los métodos no
experimentales se emplea y como se
aplica para encontrar los contrafactuales
para el presente estudio?. Consideramos
en nuestro el uso de información de la
Encuesta Demográca y de Salud Familiar,
Endes, para el año 2019, y a partir de ello
aplicamos una técnica dentro de los métodos
no experimentales denominada técnica del
Propensity Score Matching, PSM.
Propensity score matching, PSM
Permite el emparejamiento entre dos
grupos denominados grupos de tratamiento
y de control, existiendo entre ellos como
única diferencia, el de participar o no en la
intervención, que para nuestro caso reere a
disponer o no de servicios de saneamiento
con determinadas características
(observables) los cuales se distinguen a su
vez por estar relacionados con hogares con
o sin presencia de anemia en niños menores
de 5 años acorde con la data de la Endes
2019. Fueron Rosenbaum y Rubim (1983)
quienes propusieron esta técnica como una
alternativa para solucionar dos problemas
que se presentan cuando se trata de emparejar
grupos de tratamiento y control. El primero
reere que para lograr el emparejamiento
es necesario denir un grupo denominado
soporte común que es una condición
necesaria para la formación de los nuevos
grupos de tratamiento y control. Este grupo
se caracteriza por presentar un conjunto de
variables observables y que, por tanto, acota
o dene un nuevo grupo de participantes o
no participantes de la intervención.
El otro aspecto que aplicando el PSM
se consigue solucionar, es el problema
denominado problema de dimensión o
dimensionalidad el cual surge cuando, al
tener muchas variables observables, resulta
difícil determinar el emparejamiento entre
participantes del grupo de tratamiento y
control. ¿Cómo el PSM soluciona estos dos
problemas en la práctica? ¿Cuáles son las
medidas de impacto de una intervención a
través de PSM? Tal como lo señala Carrasco
(2019), el procedimiento para solucionar los
problemas indicados consiste en reducir el
número de características en un solo índice
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que resumirá todas las características de los
individuos. En otras palabras, se toma en
cuenta solo el índice de probabilidad para
encontrar pares similares. Este índice es
conocido como score de propensión y se
dene como:
p(Xi) = P (Ti = 1|Xi)
Donde:
p(Xi): Score de propensión
p ( ): Denota la medida de probabilidad
Ti = 1: El individuo i participa del programa
Ti = 0: El individuo no participa del programa
|: Símbolo que se reere a la palabra “dado”
o “conocido”, y
Xi: Vector de características observadas
Como el score de propensión p(Xi) es la
probabilidad de que un individuo i participe
o no dado un conjunto de variables Xi, suele
emplearse modelos logit o probit para su
estimación, cumpliéndose que:
0< p(Xi) < 1
En la formación de grupos, es posible seguir
diferentes estrategias de emparejamiento,
en la que se consideren otras medidas
de proximidad al score de propensión.
Caliendo y Kopeining (2005) realizan una
amplia discusión y planteamientos sobre
los diferentes pasos que hay que tener en
cuenta para determinar el soporte común,
considerando las diversas dicultades que
se presentan ante cuestionamiento de qué
variables deben incluirse en el score de
propensión. Igualmente, y desde el punto de
vista práctico, trabajos como Valdez (2012),
Grotta y Bellocco (2014) y Coscia (2017)
muestran cómo es posible determinar,
a través del software Stata, el score de
propensión.
En cuanto a las medidas de impacto que se
emplean para lograr determinar el impacto
de una intervención, la técnica de PSM
utiliza las mismas medidas que se emplean
en las diversas metodologías experimentales
y no experimentales, es decir:
ATT (Average impact of Treatment on
the Treated). Medida que permite obtener
el impacto promedio producido para una
parte de la población que es atendida por
la intervención.
ATE (Average Treatment Eect).
Medida empleada para lograr el impacto
promedio causado por la intervención
sobre toda la población y,
ATU (Average impact of Treatment on
the Untreated). Reere a la medida que
indica el impacto promedio causado por
la intervención sobre los no tratados.
Un resumen de los pasos al aplicar PSM
puede ser descrito como sigue (Carrasco,
2019):
1. Estimación del score de propensión p
(Xi): la probabilidad puede ser estimada
usando los modelos probit o logit.
2. Identicación y análisis del soporte
común
3. Cálculo del impacto, ATT, ATE o ATU.
4. Test de balance: La condición de
balance verica que no haya diferencias
sistemáticas en los valores de Xi entre los
grupos formados.
Finalmente, es muy importante conocer
cuáles son las fortalezas y debilidades que
presenta el PSM como sucede con todas
las técnicas. Tal como indican Bernal y
Peña (2011), el PSM es exible y tiene
requerimientos de datos mucho menos
exigentes que los otros métodos existentes.
Se puede aplicar a un único levantamiento
de información, siempre y cuando exista
información para los grupos de tratamiento
y control, por tanto, se usa con mucha
frecuencia. Sin embargo, la conabilidad de
sus resultados depende de manera crucial
de que tan factible es que se cumplan los
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supuestos que se establecen. En particular,
los resultados son conables siempre y
cuando existan razones para pensar que las
variables no observables o no disponibles
en las bases de datos, que determinan la
variable resultante, no son un determinante
de la participación en el programa.
Procedimientos operativos
Los procedimientos que se establecieron para
efectos de denir cómo alcanzar el objetivo
planteado fueron: i) Identicación de fuentes
de información a emplear, ii) Recopilación
y sistematización de la información; iii)
Aplicación de criterios y consideraciones en
la metodología del PSM.
Identicación de fuentes de información
a emplear. Se identicó y usó la data de
la Endes 2019, considerando la ventaja
de tener, amén de una representatividad
a nivel nacional, información de anemia
para infantes menores de 5 años, acceso de
agua y saneamiento junto a otras variables
socioeconómicas relevantes en el hogar.
Aspectos adicionales de la cha técnica a
destacar son (INEI, 2019):
o Tipo de Muestra
Bietápica, probabilística de
tipo equilibrado, estraticada
e independiente, a nivel
departamental y por área urbana y
rural.
o Tamaño de muestra
14780 viviendas al área sede
(capitales de departamento y los
43 distritos que conforman la
Provincia de Lima)
9320 viviendas al resto urbano
12660 viviendas al área rural.
Recopilación y sistematización de
información. La data señalada fue objeto
de recopilación y selección considerando
las variables de interés y el objetivo
del estudio para, posteriormente,
operacionalizar y categorizar acorde
con las necesidades en hojas Excel que
serían luego a través del programa Stata
el cual fue el software utilizado para la
modelización.
Aplicación de criterios y consideraciones
acorde con la metodología del PSM.
Conforme a lo indicado en secciones
previas, se tomaron en cuenta los
siguientes criterios y consideraciones
para aplicar lo establecido en la teoría:
Debido al problema fundamental de la
inferencia causal (Holland, 1986), el cual
describe la imposibilidad de observar el valor
de los resultados potenciales para una misma
unidad, se optó por estimar un contrafactual
para el escenario no observable, el cual fue
el grupo de control.
Denido previamente el modelo de
resultados potenciales, se tiene que:
Cada i puede ser descrita por el vector
(y_0i,y_1i,di,x_i,θ_i)), donde:
y_0i=Result. potencial si i no accede a serv.
de agua y/o alcantarillado
y1i=Result. potencial si i accede a serv. de
agua y/o alcantarillado
xi=Conjunto v. observables: Caract.de
vivienda, hogar, madre,niño y otros)
θ_i=Conjunto de variables no observables
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Para realizar el emparejamiento, se creó un
puntaje que resume en una sola variable
todas las características de los individuos,
en otras palabras, el PSM, es la probabilidad
de ser beneciario del programa (Nuñez,
2011). Por ende, viene a ser la probabilidad
condicional de acceder a los servicios de
saneamiento dado el vector de variables
explicativas, y se expresa de la siguiente
manera:
P(x)=Prob(d=1│x)
Para estimar el PSM se utilizó una regresión
logística, y consiguientemente, mediante el
efecto promedio de tratamiento sobre los
tratados (ATT), se estimó el impacto del
programa considerando las características
de los servicios de saneamiento con los
resultados de anemia que presentaban los
hogares con niños menores de 5 años de la
siguiente manera:
τ =E(y_1i-y_0i│d=1)
τ =E(E(y_1i-y_0i│d=1,P(x))
τ =E(E(y_1i│d=1,P(x) )-E(y_0i│d=0,P(x)
)|d=1)
Es decir, el impacto es la diferencia del
estimado del valor esperado de grupo de
tratamiento y de los estimados del valor
esperado del grupo de control determinados
a través del PSM. Es importante indicar,
como se verá más adelante en la sección
de resultados, que los valores y_0i así
como de y_1i se consideraron para diseñar
modelo teniendo en cuenta que los hogares
que presentaron tanto servicios de agua o
alcantarillado como para el escenario cuando
disponían de ambos servicios.
Respecto al modelo empleado, se optó
por un modelo tipo logit el cual presenta
como variable dependiente la presencia
(1) o ausencia (0) de agua y alcantarillado.
Como variables independientes se
incluyó inicialmente, todas las variables
observables y relacionadas a la intervención
a los servicios de saneamiento (Caliendo y
Kopeinig, 2005).
El score de propensión se obtuvo a través
de una estraticación o bloques de las
observaciones acorde con la probabilidad
obtenida según mejor modelo. A partir
de allí, según Becker e Ichino (2002)
considerando algoritmos establecidos en
Stata, se corroboró el cumplimiento de
las propiedades de equilibrio del score de
propensión.
3. Resultados y discusión
3.1 Selección del score de propensión
Los modelos encontrados corresponden
a modelos probabilísticos con variable
dependiente presencia (1) o ausencia (0) de
agua y alcantarillado, así como un conjunto
de covariadas (tabla 1).
Los modelos encontrados fueron posible
a través de estraticación o bloques
considerando algoritmos establecidos en
Stata se muestran líneas abajo en la tabla 2. Se
puede apreciar que estos modelos estimados
para el score de propensión no presentan
únicamente variables estadísticamente
signicativas, tal como señalan Valdez
(2012), Grotta y Belloccoa (2014) y Coscia
(2017).
Adicionalmente, se aprecia que la cantidad
de viviendas con agua o alcantarillado
fue de 2496 mientras que para aquellas
viviendas con ambos servicios fue de 1988.
Lo antes indicado implica que, en total, 6980
viviendas contaron con la información que
se indican en los modelos.
En la gura 1 se aprecia el soporte común
para el caso de grupos con y sin la provisión
de servicios de agua previo o ex ante al
emparejamiento.
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Tabla 1. Variables, valores y tipos en modelo de score de propensión
Variable Referencia Tipo Valor
Diarrea Presenta diarrea Cualitativa 0,1
Orden de nacimiento Orden de nacimiento Cualitativa 1, 2, 3, etc.
TV Presenta TV Cualitativa 0,1
TrabajaMujer Mamá tiene o no trabajo Cualitativa 0,1
TieneSeguro Mamá tiene seguro Cualitativa 0,1
AñosEducMama Años de educación mamá Cuantitativa 1, 2, 3, etc.
EdadJefeHogar Edad del jefe de hogar Cuantitativa Años
Rico Nivel socioec. muy alto Cualitativa 5
Rural Se ubica en ámbito rural Cualitativa 0, 1
Lima Se ubica en Lima Cualitativa 0, 1
Medio Nivel socioec. medio Cualitativa 3
Muy Pobre Nivel socioec. muy bajo Cualitativa 1
Num.niños.menor5 Número de niños menores de 5 años Cuantitativa 1, 2, 3, etc.
Num.hacitaciones Número de habitaciones en hogar Cuantitativa 1, 2, 3, etc.
AnemiaMadre Madre presenta anemia Cualitativa 0, 1
Casada Madre se encuentra casada Cualitativa 0, 1
Electricidad Hogar con energía eléctrica Cualitativa 0, 1
Tabla 2. Modelos logit del score de propensión
Variable
Coeciente
Agua Alcantarillado Agua y Alcantarillado
Diarrea 0,297626 0,0070276 0,193076
Orden de nacimiento -0,0668454 0,030307 0,0069109
TV -0,3571456 -0,3451956 -0,6724472*
TrabajaMujer 0,2937486* 0,4390446*** .6123055***
TieneSeguro -0,4246986** -0,3477271* -.617857**
AñosEducMama 0,1252533*** 0,1060495*** 0,1614448***
EdadJefeHogar 0,0250246*** .0165157*** 0,0318859***
Rico 1,485244*** 1,614479*** 2,192901***
Rural -1,11961*** -1,761379*** -1,962462***
Lima -0,6672429** 0,2467857 -0,5929191*
Medio 0,699990*** 0,7100023*** 1,186429***
MuyPobre -1,84585*** -2,750029*** -3,558728***
Num.niños.menor5 -0,1651684* 0,1681257* 0,1011928
Número.habitaciones 0,1114372* 0,0004565 0,0526464
AnemiaMadre 0,309769* -0,0858452 0,2463854
Casada 0,0591221 0,2196 0,0486932
electricidad 0,3530631 0.9343856 1,318603*
Constante -1,171934* -1,983144** -2,584524**
N 2496 2496 1988
* p<0,05, ** p<0,01, *** p<0,001
Fuente: Información propia. Cálculos realizados con el software Stata 15
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Figura 1. Soporte común para tratados y control con servicio de agua
3.2 Causalidad por la provisión de servicio
de agua y anemia
Al obtener y evaluar la medida de ATT o
el impacto promedio en los hogares que
cuentan con agua y forman parte del grupo
de tratamiento, cómo se puede apreciar en
tabla 3 abajo mostrada, la presencia de agua
en los hogares incide en la disminución de
la anemia en niños menores de 5 años en un
12,4 %. Esto es signicativo y menor al 5 %
(2,0 %).
Tabla 3. Impacto de acceso al servicio de agua en anemia
Anemia niño < 5 Coef. AI Robust
(Std. Err.) zP>z [95% Conf. Interval]
Acceso a Agua
(1, 0) ATT -0,1244764 0,0535537 -2,32 0,02* -0,2294397 -0,019513
ATE -0,0871394 0,0438937 -1,99 0,047* -0,1731695 -0,0011094
*p<0.05
Fuente: Información propia. Cálculos realizados con el software Stata 15
Por otro lado, los resultados para la medida
de ATE o el impacto promedio en todos
los hogares que cuentan con agua o para
toda la población en Perú, indican que ello
conllevaría a una disminución de la anemia
en niños menores de 5 años en un 8,7 % con
alta signicancia y menor a 5 % (4,7 %).
Estos resultados guardan relación con lo
encontrado con Kothari et al. (2019) quienes
constatan, a través de un metaanálisis para
47 países evaluados, que en el 91 % de
ellos, la prevalencia de anemia resultó
Impacto del acceso a los servicios de agua y alcantarillado en anemia en niños menores de 5 años en Perú
112
Julio - Diciembre 2021
mayor para aquellos que presentaron acceso
al agua fuera de las instalaciones, por otro
lado, Larsen et al. (2017), para 93 países
objeto de análisis, descubren que el acceso
al saneamiento a nivel comunitario está
asociado con menores probabilidades de
retraso en el crecimiento y anemia para los
niños, independientemente del acceso al
saneamiento a nivel del hogar, y menores
probabilidades de diarrea para los niños en
casas con instalaciones de saneamiento. Los
hallazgos antes descritos, resultan en parte
diferentes con los encontrados por Yu et al.
(2020) quienes indican que si bien la mejora
del saneamiento en el hogar se asoció con
una menor prevalencia de anemia, esta
asociación no fue consistente, en tanto, el
acceso a una fuente de agua mejorada en
general no se asoció con la anemia en todas
las encuestas evaluadas para 19 países.
Los autores señalan que una investigación
adicional podría ayudar a aclarar la
heterogeneidad encontrada.
3.3 Causalidad por presencia de servicio de
alcantarillado y anemia
Al obtener y evaluar la medida de ATT o
el impacto promedio en los hogares que
cuentan solo con alcantarillado y forman
parte del grupo de tratamiento, cómo se
puede apreciar en tabla 4, la presencia de
agua en los hogares incide en la disminución
de la anemia (signo negativo) en niños
menores de 5 años en un 7,6 %. El resultado
es signicativo y menor al 5 % (3,8 %).
Por otro lado, la medida de ATE o el impacto
promedio en todos hogares que cuentan solo
con alcantarillado incide en la disminución
de la anemia (signo negativo) en niños
menores de 5 años en un 10,7 % con un nivel
alto de signicancia y menor a 1 %.
3.4 Causalidad por presencia de servicio de
agua y alcantarillado y anemia
Al obtener y evaluar la medida de ATT o
el impacto promedio en los hogares que
cuentan servicio de agua y alcantarillado y
forman parte del grupo de tratamiento, cómo
se puede apreciar en tabla 5, la presencia de
estos servicios en los hogares incide en la
disminución de la anemia (signo negativo)
en niños menores de 5 años en un 14,8 %.
El resultado es signicativo y menor al 10
% (9 %).
Tabla 4. Impacto de acceso al servicio de alcantarillado en anemia
Anemia niño < 5 Coef. AI Robust
(Std. Err.) zP>z [95% Conf. Interval]
Acceso a
alcantarillado (1, 0)
ATT -0,0762656 0,0366617 -2,08 0,038* -0,1481212 -0,00441
ATE -0,1077724 0,0294563 -3,66 0,000** -0,1655057 -0,0500392
*p<0.05; **p<0.001
Fuente: Información propia. Cálculos realizados con el software Stata 15
Tabla 5. Impacto de acceso al servicio de agua y alcantarillado en anemia
Anemia niño < 5 Coef. AI Robust
(Std. Err.) zP>z [95% Conf. Interval]
Acceso a agua y
alcantarillado (1, 0) ATT -0,147913 0,087263 -1,7 0,09* -0,3189476 0,0231204
ATE -0,118963 0,061987 -1,92 0,055* -0,240456 0,0025285
*p<0.1
Fuente: Información propia. Cálculos realizados con el software Stata 15
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Guzmán-Castillo, W., Acosta, L., Lázaro, A., Gonzales, C., Moreno, H., Peña, C., Leiva, K., Zevallos, M., Crisólogo,
M., Quispe, A., Castillo, W. (2021).
Natura@economía, 6(2), 103-117. DOI. 10.21704/ne.v6i2.1940
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Por otro lado, la medida de ATE o el
impacto promedio en todos hogares que
cuentan tanto con servicio de agua como
con alcantarillado, el impacto en los hogares
incide en la disminución de la anemia (signo
negativo) en niños menores de 5 años en un
11,9 % con un nivel alto de signicancia y
menor a 10% (5,5 %).
Los resultados arriba presentados, permiten
no solo encontrar la existencia de una
disminución en la anemia ante la presencia
de alcantarillado en los hogares, sino
también, un valor agregado de este servicio
cuando se complementa con la provisión de
agua. Al respecto, Galiani et al. (2005) y
Watson (2006), mencionan que esto no es
posible, sin embargo, diversos estudios para
Brasil y África corroboran no solo el valor
agregado cuando se evalúan en conjunto,
sino que concluyen el impacto del agua es
mayor que el impacto que provee solo el
servicio de saneamiento (Gamper-Rabindran
et al., 2010; Rocha y Soares, 2015; Soares,
2007 y Kosec, 2014). Como complemento
y para el caso de impacto de los servicios
de saneamiento en enfermedades diarreicas,
EDAS, Lázaro et al. (2020) encuentran y
corroboran el carácter agregado o aditivo
mencionado. En seguidamente mostrada se
aprecia un resumen de los resultados antes
indicados.
3.5 Impacto del acceso de agua y
alcantarillado en anemia en ámbitos urbano
y rural
De los resultados mostrados en Tabla 7 se
aprecia que, en general, el impacto por
acceso a agua y alcantarillado en ámbito
rural es mayor que en el ámbito urbano,
sin embargo, el indicador resulta no
signicativo, lo cual se debería a la escasa
cantidad de observaciones o viviendas (N)
con las características o variables en el
marco de los modelos elegidos. Por otro
lado, con respecto al nivel de cada servicio,
se encontró que el impacto en la anemia
por contar con acceso a agua en el ámbito
rural y urbano incide en una disminución
de esta enfermedad en 14,3 % y 12,9 %
respectivamente, cantidades muy similares,
pero con mejores niveles de signicancia
en el ámbito urbano (1 %). A diferencia de
lo antes indicado y en cuanto al impacto
producto de contar solo con el servicio de
alcantarillado, se encuentra una disminución
en la anemia, pero mayor para el caso del
ámbito rural.
Tabla 6. Resumen de indicadores de impacto
del acceso a agua y saneamiento en anemia
en niños menores de 5 años
Indicador
Servicio al cual se accede
Agua
(%) Alcantarillado
(%)
Agua y
alcantarillado
(%)
ATT 12,4** 7,6** 14,8***
ATE 6,7** 10,7* 11,9***
(*) signicativo al 1%; (**) signicativos al 5%; (***)
signicativos al 10%.
Fuente: Información propia. Cálculos realizados con el
software Stata 15
Tabla 7. Resultados de impacto de agua y alcantarillado en anemia en niños menores de 5
años para ámbitos urbano y rural
Servicio Ámbito ATT S.E. t Stat. N
Agua Urbano -0,1431 0,0863 -1,66* 2, 062
Rural -0,1232 0,0398 -3,25*** 434
Alcantarillado Urbano -0,0587 0,0346 -1,70* 2,062
Rural -0,1500 0,0839 -1,79* 355
Agua y alcantarillado Urbano -0,0551 0,0667 0,83 1,621
Rural -0,1835 0,1216 1,51 291
(*) Signicativo al 10%. (***) Signicativo al 1%.
Fuente: Información propia. Cálculos realizados con el software Stata 15
Impacto del acceso a los servicios de agua y alcantarillado en anemia en niños menores de 5 años en Perú
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Julio - Diciembre 2021
El impacto mayor en anemia por acceso al
agua en ámbito urbano estaría relacionado
a la mayor incidencia en el uso de cloro
en este ámbito. Así, según el INEI (2020),
en el área urbana, existió mayor población
que consumió agua proveniente de red
pública con nivel de cloro adecuado (48,7
%), mientras que, en el ámbito rural fue de
tan solo el 3,2 %. Como complemento a lo
indicado, Baldi et al. (2020) reeren a que
los niños que viven en entornos de bajos
ingresos a menudo están expuestos a una
gran cantidad de patógenos debido al agua
potable y las supercies contaminadas.
Estudio transversales recientes como el caso
de Kothari et al, (2019) han demostrado
asociaciones entre la anemia y las
condiciones adversas de agua, saneamiento
e higiene, encontrando que en el 40 % de
los países estudiados, las probabilidades de
anemia en los niños eran más altas en los
hogares que practicaban la defecación al
aire libre o en instalaciones de saneamiento
no mejoradas, y en aproximadamente una
cuarta parte de los países, la anemia era más
común en los niños que vivían en hogares
sin acceso a una fuente de agua mejorada,
aunque los resultados fueron inconsistentes
entre países.
Conictos de intereses
Los autores rmantes del presente
trabajo de investigación declaran no tener
ningún potencial conicto de interés
personal o económico con otras personas
u organizaciones que puedan inuir
indebidamente con el presente manuscrito.
Rol de los autores
Los autores han realziado la
conceptualización, Investigación, Escritura-
Preparación del borrador original,
Redacción-revisión y edición.
Fuentes de nanciamiento
Esta investigación no recibió ninguna
subvención especíca de ninguna agencia
de nanciación, sector gubernamental ni
comercial o sin nes de lucro.
Aspectos éticos / legales:
Los autores declaran no haber incurrido en
aspectos antiéticos ni haber omitido normas
legales.
ORCID y correo electrónico
Wagner
Guzmán-
Castillo
wguzman@sunass.gob.pe
https://orcid.org/0000-0002-8000-0515
4. Conclusiones
El impacto del acceso a los servicios de
agua y alcantarillado en Perú, contribuye
en disminuir la presencia anemia en niños
menores de 5 años.
En general, contar con acceso a los servicios
de agua y alcantarillado conllevan a una
disminución de anemia en niños menores
de 5 años en 14,8 % mientras que con sólo
uno de estos servicios el impacto disminuye.
Así, la disminución en anemia es de 12,4
% cuando se dispone solo de agua y de 7,6
% cuando se cuenta solo con servicio de
alcantarillado.
El acceso al servicio de agua en el ámbito
urbano tiene un impacto mayor en la
disminución de anemia en niños menores
de 3 años respecto al ámbito rural, lo cual
se debería a la mayor incidencia de acciones
de cloración. Por otro lado, y contrario a
lo antes indicado, el impacto del acceso a
alcantarillado en anemia encontrado resultó
mayor en el ámbito rural que en el urbano.
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Guzmán-Castillo, W., Acosta, L., Lázaro, A., Gonzales, C., Moreno, H., Peña, C., Leiva, K., Zevallos, M., Crisólogo,
M., Quispe, A., Castillo, W. (2021).
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