Reexaminando las necesidades básicas: Análisis multidimensional de la pobreza en América Latina Luis F. Lopez-Calva Eduardo Ortiz-Juarez Cluster on Poverty, Human Development and MDGs Regional Bureau for Latin America and the Caribbean, UNDP

Proyecto regional de Medición Multidimensional de la Pobreza en América Latina Cluster on Poverty, Human Development and MDGs Regional Bureau for Latin America and the Caribbean, UNDP & Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI) Oxford University Battiston et al. (2009) “Income and Beyond: Multidimensional Poverty in six Latin American Countries”, Research for Public Policy, MDGs and Poverty, MDG-11-2009, RBLAC-UNDP, New York 2

Objetivos Abordar el método de NBI en tres formas: 1. Incorporar la dimensión de ingreso a la medida agregada. 2. Incorporar la amplitud de la pobreza. 3. Permitir distintos sistemas de ponderación. Los resultados son obtenidos, hasta ahora, para 6 países de América Latina. 3

Contexto Los estudios empíricos en la región son pocos: •

Uruguay:

• • • •

Brasil: Argentina: Bolivia: México:

4

Amarante et al. (2008) Arim & Vigorito (2007) Paes de Barros (2006) Conconi & Ham (2007) Krishnakumar & Ballon (2008) Boltvinik (1999) Lopez-Calva & Rodriguez-Chamussy (2005) Lopez-Calva & Ortiz-Juarez (2009)

Contenido 1. Pobreza monetaria vs pobreza multidimensional 2. Metodología para la medición de la pobreza 3. La estrategia en América Latina. 4. Resultados 5. Conclusiones

5

Pobreza monetaria vs pobreza multidimensional

6

Pobreza monetaria Se enfoca en el nivel de ingreso x de los hogares i y lo compara con aquel necesario z para alcanzar una canasta básica de consumo. Luego los agrega: 1 n α Pα = ∑ g i n i =1

tal que g i = [( z − xi ) / z ]

Donde α mide la aversión a la pobreza, con:

7

α = 0 : Incidencia α = 1 : Brecha de pobreza α = 2 : Desigualdad entre los pobres

Críticas al enfoque monetario y No considera la inexistencia de mercados para

algunos ‘atributos’ (i.e. bienes públicos) y Pasa por alto las diferencias de las personas, sus

necesidades y las desigualdades en la distribución intra-familiar de los recursos. y No toma en cuenta la libertad de elección de los

individuos. 8

La pobreza es multidimensional Dos enfoques: y Capacidades: el bienestar son los funcionamientos

que el individuo es capaz de lograr, lo que a su vez refleja el conjunto de capacidades (o libertad) para llevar un tipo de vida deseado (Sen, 1992). y Necesidades básicas: basado en el trabajo de Rawls

(1971), se centra en un conjunto de bienes primarios que constituyen el bienestar y que son necesarios para la vida. 9

Funcionamientos y capacidades El ejemplo clásico… Trabajo Transporte a la escuela Ejercicio Diversión Estatus

acceso a bienes y servicios

funcionamientos

Cartero Deportista Mensajero …

conjunto de capacidades

La tradición en América Latina y Basándose en el segundo enfoque, desde hace casi tres

décadas la CEPAL ha promovió el uso del método de NBI. y Ante la falta de encuestas de hogares (ingreso y

gasto), el análisis de la pobreza con el método de NBI, con datos del Censo, se volvió de uso generalizado en la región. y Los estudios basados en ingreso eran pocos. 11

NBI a detalle Mide la pobreza en términos de privaciones g en necesidades específicas j para los hogares i. 0

⎤ 1 ⎡ q P = ∑ ⎢∑ g ij (k )⎥ = n n i =1 ⎣ j =1 ⎦ n

d

[

tal que g ij (k ) = (z j − xij ) / z j

]

La pobreza total resulta, entonces, en el total q de hogares con privaciones en k o más dimensiones, comúnmente siendo k = 1 (unión). 12

Críticas al método NBI y No revela la magnitud de las privaciones. y No

hay un índice agregado, sino incidencias separadas para cada privación.

y En un intento por obtenerlo, incluso, el número de

privaciones k es arbitrario ya que considera igualmente pobre al que no satisface una privación que al que no satisface, por ejemplo, cinco. 13

¿Métodos complementarios? y Es

cierto, sin embargo, que ambos métodos (monetario y de NBI) capturan aspectos parciales de la pobreza.

y También es cierto que hay errores de focalización

hacia los pobres si sólo un método es utilizado.

14

Indicador monetario

Podemos tener…

15

Indicador multidimensional No pobre Pobre Pobreza inercial

No pobre

Pobre

Pobreza transitoria

Pobreza crónica

Metodología para la medición multidimensional de la pobreza en América Latina

16

En un contexto multidimensional y Como antes, se requiere definir primero la privación

en cada una de las dimensiones definidas. y Pero también se requiere precisar, de entre aquellos

que no satisfacen alguna dimensión, a quién debe considerarse pobre multidimensional. y Es decir, se requiere un método de identificación

entre los criterios de unión e intersección. 17

Extremos de identificación El criterio de unión se presenta en el caso de que xij < zj (para algún j), mientras que el de intersección se da cuando xij < zj (para todo j) x1

Unión

z1 Intersección

18

z2

x2

Identificación intermedia y Alkire y Foster (2008) (AF) proponen un segundo

umbral: el número de dimensiones en las cuales una persona sufre privación para ser considerado pobre multidimensional. y Esto es, si ci es el total de privaciones que sufre la persona

i, esta será considerada pobre multidimensional si ci ≥ k y no lo será si ci < k aunque sufra privación en alguna dimensión j.

19

Agregación: Incidencia Un primer paso es la incidencia: 0

⎤ 1 ⎡ q H = ∑ ⎢∑ g ij (k )⎥ = n n i =1 ⎣ j =1 ⎦ n

d

[

tal que g ij (k ) = (z j − xij ) / z j

]

Como antes, la pobreza multidimensional total es el número q de hogares con privaciones en k o más dimensiones. En este caso el valor de H caerá conforme aumenta el de k. 20

Agregación: Amplitud de la pobreza Pero ante un valor dado de k (k ≠ d), la H anterior sería insensible al número de privaciones que padecen los pobres. AF proponen una medida que muestra la fracción promedio de dimensiones en las cuales los pobres sufren privación: n

A= 21

∑c i =1

qd

i

Agregación: Incidencia ajustada Ambas medidas, H y A, son combinadas en una sola que representa la incidencia ajustada, M0=HA, y que es sensible a la amplitud de la pobreza. Ejemplo: Dos regiones, A y B, cada una con 50% de su población con privación en dos o más dimensiones (k=2). Si en A este porcentaje experimenta 2 privaciones de 6, mientras que en B el porcentaje experimenta 4 de 6, entonces M0 será mayor en B que en A. 22

Familia de índices AF M0 es el primer elemento de la familia Mα de AF (extensión multidimensional de los índices FGT): 1 Mα = nd

n

d

α w ⋅ ( g ( k )) ∑∑ j ij i =1 j =1

Donde α mide la aversión a la pobreza y wj es la ponderación dada a cada dimensión j:

23

α = 0 : Incidencia ajustada α = 1 : Brecha de pobreza ajustada α = 2 : Desigualdad ajustada

Ventajas de M0 sobre H de NBI y Es sensible al número de privaciones (amplitud de la

pobreza) y Como una extensión de FGT, permite conocer la

contribución de cada dimensión a la pobreza total. y Permite distintos sistemas de ponderación para las

dimensiones consideradas.

24

Ejemplos de ponderadores wj Si i sufre privación en ingreso y salud: • Con ponderadores iguales, tal que wj = 1 para toda j = 1,…, d,

entonces ci = 2. El umbral de identificación va de k=1 a k=d.

• Con ponderadores distintos, tal que la suma de wj es d, si el

ingreso está ponderado con 2 y la salud con .5, entonces ci = 2.5. El umbral de identificación va de k=min(wj) a k=d

En cualquier caso, i es pobre multidimensional si ci ≥ k 25

La estrategia seguida en América Latina

26

La estrategia en América Latina (1) y Ante los aspectos parciales que ambos métodos

(monetario y NBI) identifican, utilizamos AF para incluir variables monetarias, así como las utilizadas regularmente por el método de NBI. y El ingreso se incluye debido a: 1. Restricciones de datos. 2. Relativas bajas correlaciones con otras variables. 3. Provee libertad de elección en el consumo. 27

La estrategia en América Latina (2) y Se combinan las variables de ambos métodos (sin

pérdida de información) debido a: 1. La flexibilidad de identificación: M0 puede ser

calculado para distintos valores de k.

2. La posibilidad de hacer una ‘descomposición’ de M0

por dimensión.

28

Indicador monetario

Recordemos

29

Indicador multidimensional No pobre Pobre Pobre en una o más No pobre k=1≠ingreso Pobre

Pobre en una dimensión k=1=ingreso

Pobre en todas las dimensiones k=d

La estrategia en América Latina (3) y El análisis se realiza para seis países de América

Latina en cinco puntos en el tiempo durante 1992 y 2006. y Argentina (áreas urbanas) y Brasil y Chile y Uruguay (áreas urbanas) y El Salvador y México 30

64% de la población regional en 2006

La estrategia en América Latina (4) Dimensión Recursos

Indicador Ingreso

Ingreso per cápita del hogar de US$2

Asistencia escolar

Tener a todos los niños(as) de entre 7 y 15 en la escuela

Educación Educación del jefe (a) de hogar Agua potable Vivienda

Sanitario Material del la vivienda

31

Umbral de privación

Jefe(a) con al menos 5 años de educación Tener conexión de agua potable Tener sanitario con drenaje Vivienda con materiales resistentes en las paredes

La estrategia en América Latina (5) y Los datos utilizados provienen de la Socioeconomic

Database for Latin America and the Caribbean (SEDLAC), construida por el CEDLAS y el Banco Mundial. y Los ponderadores utilizados aquí son ‘iguales’ para

todos los indicadores.

32

Evolución de la pobreza multidimensional

33

Tasas de privación por dimensión, 1992-2006 Brazil

0

0

10

10

% of Deprived People 20 30 40 50

% of Deprived People 20 30 40 50

60

60

70

70

Mexico

Income

Child in School HH Education

1992

1995

Sanitation

2001

Water

2003

Shelter

Income

2006

Child in School HH Education

1992

1996

Sanitation

2000

Water

2004

Shelter

2006

El Salvador

0

0

10

10

% of Deprived People 20 30 40 50

% of Deprived People 20 30 40 50

60

60

70

70

Chile

Income

Child in School HH Education

1992

1996

Sanitation

2000

Water

2003

Shelter

2006

Income

Child in School HH Education

1991

1995

Sanitation

2000

Water

2003

Shelter

2005

Todos los países experimentaron una reducción en las tasas de privación para las seis dimensiones entre 1992 y 2006

Evolución de M0 con k=2 y w iguales Áreas rurales

Áreas urbanas M0

M0 0.80

0.70

0.70 Mexico

El Salvador

0.60

0.60

Brazil 

0.50 0.40

0.80

0.50

Chile

0.40

0.30

0.30

0.20

0.20 Brazil 

0.10

0.10

El Salvador Mexico Chile Argentina

0.00 1991

36

0.00

1993

1995

1997

1999 Year

2001

2003

2005

2007

Uruguay

1991

1993

1995

1997

1999 Year

2001

2003

2005

2007

Resultados (1) y

En todos los países la pobreza multidimensional cayó durante el periodo.

y

La pobreza multidimensional es significativamente mayor en áreas rurales que en urbanas.

y

Sólo para áreas urbanas, podemos clasificar a los países en dos grupos: los del Cono Sur, con estimaciones M0 por abajo de 0.10, y por otro lado Brasil, El Salvador y México con resultados de alrededor de 0.20.

37

¿Es robusto el descenso? 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0

M0 with Equal Weights

Evolución de M0 con valores distintos de k y w iguales

k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6

El Salvador

38

Brazil

Mexico 1992

Chile

Uruguay Argentina 2006

Un paso atrás: ¿Qué nos diría la H? 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0

Multidimensional H

Evolución de H con valores distintos de k y w iguales

k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=1 k=3 k=5 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6 k=2 k=4 k=6

El Salvador

39

Brazil

Mexico 1992

Chile

Uruguay Argentina 2006

Resultados (2)

40

y

Los descensos en M0 entre 1992 y 2006 –mayores que los de Hsignifican que no sólo hay menos personas con privaciones, sino que quienes las carecen experimentan, en promedio, un menor número de estas (A).

y

Como en el caso de la pobreza por ingresos, la caída de la pobreza multidimensional durante los últimos años es destacable y consistente con las estimaciones de CEPAL (2008).

Contribución a la pobreza: Rural Contribución a M0 con valores distintos de k y w iguales Percentage contribution 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40%

`

30% 20% 10%

Brazil

41

Chile

El Salvador

2006

1992

2006

1992

2006

1992

2006

1992

0%

Mexico

Income 

Children at school 

Education of hh

Water

Sanitation 

Shelter 

Resultados (3) y

En general, la asistencia escolar contribuye relativamente con poco a la pobreza total (menos de 10% en casi todos los casos).

y

Insuficiente educación del jefe(a) y sanitario inadecuado son, en casi todos los casos, los que más contribuyen. El primer indicador con entre 19% y 32%, mientras que el segundo con entre 22% y 33%.

y

La excepción de esto son las áreas urbanas de Chile y México, donde el material de las viviendas explica 31% y 21%, respectivamente.

42

Contribución a la pobreza: Urbano Contribución a M0 con valores distintos de k y w iguales Percentage contribution 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40%

`

30% 20% 10%

Argentina

43

Income 

Brazil

Children at school 

Chile

El Salvador

Education of hh

Water

Mexico

Sanitation 

2006

1992

2006

1992

2006

1992

2006

1992

2006

1992

2006

1992

0%

Uruguay

Shelter 

Resultados (4) y

En Argentina y Uruguay hubo un aumento de alrededor de 10% a cerca de 24% en la contribución del ingreso a la pobreza total.

y

En el resto de los países la mayoría de las contribuciones por dimensión permaneció invariable, y dado el descenso en la pobreza total implicaría que hubo, en general, una mejora en las dimensiones consideradas.

44

Persistencia de la pobreza rural, 2006 H: % de individuos con privación en k=1, 2,…, 6 y w iguales 1 Proportion of  multidimensioally poor individuals  (H)  0.9

Urban

0.93

Rural

0.8

0.74

0.72 0.7 0.6 0.52 0.5

0.44

0.4

0.36

` 0.28

0.3

0.24

0.2 0.18

0.2 0.1

0.04

El Salvador

45

Mexico

Brazil

Chile

k=6

k=5

k=4

k=3

k=2

k=1

k=6

k=5

k=4

k=3

k=2

k=1

k=6

k=5

k=4

k=3

k=2

k=1

k=6

k=5

k=4

k=3

k=2

k=1

0

Conclusiones

46

Conclusiones y

Se propuso mejorar el método de NBI combinando variables monetarias con las utilizadas en el NBI, y agregando con una de las medidas de AF.

y

La pobreza multidimensional en todos los países ha disminuido, tanto en proporción de individuos, como en el número de privaciones que estos sufren.

y

En Argentina y Uruguay, donde la pobreza total cayó muy poco y la contribución del ingreso aumentó, parece que hubo un cambio de pobreza inercial a pobreza transitoria.

47

Reexaminando las necesidades básicas: Análisis multidimensional de la pobreza en América Latina Luis F. Lopez-Calva Eduardo Ortiz-Juarez Cluster on Poverty, Human Development and MDGs Regional Bureau for Latin America and the Caribbean, UNDP