Datos Y Medicion De La Pobreza

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000.

Datos y medición de la pobreza A. Coudouel, J. Hentschel Esquema 1.

Introducción

2.

La pobreza—¿Qué entendemos por pobreza?

3.

Datos 3.1 Niveles de agregación y organismos de recopilación de datos 3.2 Fuentes de datos

4.

La dimensión monetaria de la pobreza 4.1 Disponibilidad de datos por hogares—y sus instrumentos 4.2 La medición de la pobreza de ingresos 4.3 Instrumentos de análisis cuantitativo para los ingresos y el consumo 4.4 Análisis cualitativo de los ingresos y el consumo

5.

Dinámica y vulnerabilidad de la pobreza de ingresos 5.1 Datos para medir y analizar la dinámica y la variabilidad de los ingresos 5.2 Medidas de la dinámica y la variabilidad de los ingresos y el consumo 5.3 Instrumentos analíticos para la dinámica y la vulnerabilidad de la pobreza

6.

Dimensión educativa de la pobreza (por completar)

7.

Dimensión de salud de la pobreza (por completar)

8.

Revisión de la multidimensionalidad (por completar)

Notas técnicas Nota técnica 1 Nota técnica 2 Nota técnica 3 Nota técnica 4 Nota técnica 5 Nota técnica 6 Nota técnica 7 Nota técnica 8 Nota técnica 9 Nota técnica 10

Indicadores de vinculación y tipos de datos. Utilización de encuestas demográficas y de salud para el análisis de la pobreza Evaluaciones cualitativas y participativas. Evaluación de los datos cualitativos existentes. Resumen de las encuestas disponibles en el África Sub-Sahariana Establecimiento de una línea de pobreza para Ghana. Indicadores de la pobreza y la desigualdad y descomposición Mapas de pobreza desagregados para la planificación de inversiones sectoriales Limitaciones del análisis de la variabilidad de los ingresos Pruebas de dominación estocástica

Guía de recursos en la Web Referencias bibliográficas

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1. Introducción Este capítulo constituye el punto de partida para el análisis de la pobreza y una guía de los recursos que existen sobre este tema. Se dirige a dos grupos de lectores: 1) a las personas responsables de adoptar decisiones que desean definir el tipo de información que precisan para la formulación de políticas; y 2) a los analistas encargados de llevar a cabo análisis de la pobreza. Este capítulo explica porqué cierta información es fundamental parar la definición de políticas y cómo se puede generar esta información. También estudia a fondo los instrumentos de análisis de la pobreza y presenta para cada tema una breve introducción. La medición y el análisis de la pobreza, utilizando datos cuantitativos y cualitativos, son importantes en tres sentidos. En primer lugar, solamente midiendo de forma exacta la pobreza de hoy—en todas sus dimensiones y por cada grupo socioeconómico—podremos determinar las políticas que serán eficaces el día de mañana. Segundo, a pesar de que tenemos una idea general de lo que significa el concepto de pobreza en un país, es necesario realizar un análisis preciso y detallado de las características de la pobreza para determinar la incidencia que sobre los diferentes grupos de la sociedad tendrán probablemente las políticas que se formulen en el futuro. Esto requiere adaptar la medición y el análisis de la pobreza a las circunstancias del país. Por último, la medición y el análisis de la pobreza son relativamente poco costosos si se tienen en cuenta los beneficios que se obtienen con ello. Cuando mejora el sistema de incentivos de un solo programa de lucha contra la pobreza, aumentan los beneficios del programa para los más pobres—lo cual justifica sobradamente la inversión realizada en la medición y el análisis. Hemos dividido el capítulo en varias secciones para que los lectores puedan encontrar fácilmente la información que les interese. Empezamos con un resumen de las diferentes fuentes y tipos de datos que se pueden utilizar para medir y analizar la pobreza. Posteriormente, describimos las diferentes dimensiones de la pobreza, entre ellas, la pobreza de ingresos, la insuficiencia de ingresos, la pobreza en educación y la pobreza en salud. Una lista de referencia adjunta enumera los recursos y los sitios en la Web para estudios ulteriores. La próxima versión de este capítulo incluirá información sobre los datos, así como los instrumentos, que se utilizan para medir y analizar la pobreza en sus dimensiones educativa y de salud.

2.

La pobreza – ¿Qué entendemos por pobreza?

Hay muchos tipos de pobreza. Un compendio de los estudios realizados por 23 países participantes –Las voces de los pobres— define la pobreza como carencia material, relaciones sociales malas, inseguridad y precariedad, poca confianza en uno mismo, e impotencia. Aunque estos factores difieren de un país a otro y de un grupo a otro dentro de cada país, podemos determinar que existen cuatro dimensiones de la pobreza: ! La pobreza de ingresos se caracteriza por un grupo demográfico cuyos ingresos personales, o consumo, son inferiores a los establecidos por una ‘línea de pobreza” o punto de demarcación específicos. Existe otro grupo demográfico distinto, que guarda una estrecha relación con la pobreza de ingresos, cuyos ingresos están más cerca de esta línea o punto de demarcación.

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. ! La pobreza en seguridad afecta a un grupo demográfico que se enfrenta a riesgos particularmente elevados. Estos riesgos pueden ser de tipo material (debidos a una crisis que repercute en los ingresos o por empobrecimiento), pero también pueden estar relacionados con la seguridad del individuo cuando se dan situaciones de violencia o persecuciones políticas. En este capítulo nos concentramos en cuestiones de carácter material, específicamente la precariedad de los ingresos de los pobres y de los que son casi pobres. ! Muchos países pueden utilizar el analfabetismo para definir otra dimensión de la pobreza: la pobreza educativa. Otros países—en los que la escolarización es casi universal y por lo tanto no puede utilizarse como una característica distintiva—pueden escoger como barómetro los resultados de los exámenes escolares para distinguir a los diferentes grupos demográficos. Los indicadores aproximados, como las tasas de escolarización o los años de escolarización completada, también pueden utilizarse para tal efecto. ! La pobreza en salud se caracteriza por un grupo demográfico cuyas expectativas de salud se encuentran por debajo de una línea determinada de pobreza en salud. En algunos países, esta línea permite distinguir entre los hogares con niños malnutridos menores de cinco años y los hogares con niños bien alimentados. De forma similar, esta línea puede establecerse utilizando las tasas de mortalidad infantil, las expectativas de vida, o los indicadores de algunas enfermedades que distinguen a los grupos sociales desfavorecidos en el ámbito de la salud. Para fines operacionales, nos interesa especialmente examinar los vínculos que existen entre las diferentes dimensiones de la pobreza y sus superposiciones. Entonces podemos identificar los grupos demográficos que viven en múltiples dimensiones de la pobreza de forma simultánea. Asimismo, no todas las organizaciones deben concentrar sus esfuerzos en cada una de estas dimensiones de la pobreza. Por ejemplo, el Banco Mundial podría concentrar sus esfuerzos en los ámbitos de la educación, la salud, los ingresos y la vulnerabilidad de los pobres de ingresos o de los que son casi pobres de ingresos.

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Para el propósito de nuestro análisis, se distingue la pobreza de ingresos de la pobreza en salud, la pobreza en educación y la pobreza en seguridad. Un grupo demográfico específico tendrá muchas privaciones si sufre varias formas de pobreza. En última instancia, el punto de vista de los pobres sobre las dimensiones de la pobreza tendrá una gran importancia para las autoridades responsables de la política.

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3.

Datos

El análisis de la pobreza consiste primero en examinar todas las fuentes de datos disponibles— y de acuerdo a eso planificar nuevas actividades. Generalmente, cada fuente proporciona información esencial sobre algunos indicadores específicos. Después de examinar los diferentes niveles de agregación y los organismos que se encargan de la recopilación de datos, estudiamos los diferentes tipos de fuentes. Las siguientes secciones referirán al lector a las fuentes mencionadas aquí.

3.1

Niveles de agregación y organismos de recopilación de datos

Antes de examinar a fondo en la siguiente sección las diferentes fuentes de datos y sus contenidos, presentamos una breve sinopsis de los niveles de agregación de datos y de los organismos que generalmente los recopilan (véase el Cuadro 1). Algunos datos, como los datos de las finanzas públicas y las cuentas nacionales, existen sólo a escala nacional. Muy a menudo, el instituto de estadísticas o el banco central se encargan de la recopilación centralizada de estos datos. Los datos locales—por ejemplo, por regiones, provincias, o distritos—normalmente indican la existencia y utilización de servicios, tales como la educación, la salud, el agua potable y la electricidad, y pueden proporcionar información económica, específicamente sobre los precios y la inflación regional. Estos datos normalmente se recolectan a través de las oficinas locales del instituto de estadísticas o del ministerio de finanzas. Pocos países producen cuentas nacionales a escala subnacional. Los datos relativos al bienestar de los hogares o individuos particulares, tales como los ingresos, el consumo, el estado de salud, y las prioridades, así como las percepciones de los hogares, son los más desagregados. Generalmente, estos datos pueden establecerse a escala local o nacional con miras a elaborar estadísticas globales o agregadas. Por ejemplo, los datos de las encuestas de hogares son necesarios para determinar si los miembros de un hogar en particular son pobres en ingresos. Sin embargo, la agregación por hogares proporcionará estimaciones de la pobreza a escala regional o nacional. Los datos que se recopilan a nivel local son importantes no solamente porque proporcionan los promedios nacionales sino también porque: ! Las realidades locales varían, igual que las dimensiones fundamentales de la pobreza y los indicadores que se utilizan para su análisis y seguimiento. ! Algunas decisiones—cada vez un número mayor, en la medida que avanza el proceso de descentralización—se tomarán en el ámbito local y requieren información local. En muchos casos, la recopilación y el seguimiento de los datos locales se realizará, no obstante, de forma diferente, ya que los medios en el ámbito local varían y las posibilidades de que los ciudadanos participen son mayores.

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Cuadro 1. Tipos de datos y organismos Datos Datos nacionales: Cuentas nacionales: PIB, consumo, inversiones, exportaciones, importaciones, etc.

Organismo

Fuente

Frecuencia

Oficina nacional de estadísticas

Sistema de cuentas nacionales, estadísticas sobre el comercio exterior

Datos sobre las finanzas públicas: ingresos y gastos por categorías

Ministerio de Finanzas, oficina nacional de estadísticas, ministerios sectoriales

Presupuestos y resultados

Mensual o trimestral cuando fuere posible – por ejemplo, las estadísticas sobre el comercio exterior; como mínimo una vez al año Mensual o trimestral cuando fuere posible – por ejemplo, estadísticas sobre el comercio exterior; como mínimo una vez al año

Precios al consumidor y a la producción

Oficina nacional de estadísticas, banco central

Encuestas de precios

Mensual; la canasta IPC debe actualizarse como mínimo cada cinco años

Indicadores sociales

Sistemas de información para la administración de los ministerios sectoriales

Administración

Anual, cuando fuere posible

Datos climatológicos-temperatura, precipitaciones, etc. Datos locales: Precios al consumidor y a la producción, datos climatológicos, cuentas nacionales a nivel regional Disponibilidad de servicios

Instituto nacional de meteorología

Observaciones directas

Diaria

Oficina nacional de estadísticas, banco central

Encuestas de precios, sistemas de cuentas nacionales

Mensual; la canasta IPC debe actualizarse como mínimo cada cinco años

Administración local, ministerios sectoriales

Anual

Utilización de servicios

Prestadores de servicios locales

Encuestas multitemáticas de hogares multitemáticas; encuestas de empleo, estudios cualitativos Encuestas rápidas de seguimiento y encuestas de satisfacción Encuesta de hogares sobre presupuesto, gastos, ingresos, encuestas multitemáticas de hogares

De cada tres a cinco años

Oficina nacional de estadísticas

Censo de la población

De cada tres a cinco años

Oficina nacional de estadísticas, Ministerio del Trabajo o de Empleo, entre otros Oficina nacional de estadísticas, ministerios sectoriales, entre otros

Encuestas rápidas de seguimiento

Anual

Estudios cualitativos; Encuestas rápidas de seguimiento

De cada un a tres años

Datos personales y de hogares: Consumo e ingresos de los Oficina nacional de hogares; condiciones de vida, estadísticas, Ministerio del indicadores sociales Trabajo o de Empleo

Estadísticas demográficas, acceso a los servicios—sin consumo o ingresos Nivel de vida de los hogares— sin especificar consumo o ingresos Prioridades de los hogares, percepciones sobre el bienestar, satisfacción de los usuarios

Anual

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3.2

Fuentes de datos

En el Cuadro 1, podemos distinguir varias fuentes de datos: la administración, el censo de la población, las encuestas de hogares y los estudios cualitativos. Todas estas fuentes pueden ser importantes para la medición y comprensión de la pobreza. Como veremos en esta sección, las encuestas multitemáticas de hogares y los estudios cualitativos pueden ser especialmente útiles para la recopilación de datos. La Nota técnica 1 (Indicadores de vinculación y tipos de datos) aborda la cuestión de las fuentes de datos para ciertos indicadores. 3.2.1. Datos administrativos En muchos países, los datos administrativos constituyen la fuente de datos más accesible. Estos datos, que proporcionan normalmente los ministerios pertinentes y los organismos especializados, describen actividades y programas específicos concernientes, por ejemplo, a la escolarización, la prevalencia de enfermedades, la malnutrición, los gastos de hospitalización, la red de carreteras, así como los ingresos y gastos de los servicios descentralizados. Esta información puede ser importante para evaluar los niveles de diversas variables –insumo, producción o resultados—su distribución dentro del país y sus variaciones. Entonces, podremos realizar comparaciones fiables. De esta manera, podremos: ! Comparar las tasas de escolarización y los gastos en las escuelas primarias; ! Observar cómo la estructura de los gastos de salud –atención primaria en comparación con la atención terciaria – refleja la evolución de la morbilidad; ! Constatar cómo la productividad agrícola de los principales cultivos varía según el régimen de propiedad de la tierra. Los datos administrativos, no permiten, sin embargo, la tabulación combinada o el análisis de la pobreza en todas sus diferentes dimensiones. Generalmente, estos datos sólo permiten realizar una estimación única, como el promedio regional o nacional. Por ejemplo, en general, no se pueden examinar las tasas de escolarización de los niños según los ingresos de sus padres. Las encuestas de hogares multitemáticas difieren de los métodos administrativos, como por ejemplo la recolección de datos sobre la escolarización que lleva a cabo el ministerio de educación en la que se relacionan unos indicadores con otros.

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Los datos administrativos pueden a menudo proporcionar información importante para el análisis de la pobreza, especialmente si se combinan con el fin de comparar la necesidad y la demanda de servicios

3.2.2. Censos de la población Un censo de la población contiene información esencial sobre todos los ciudadanos de un país. El censo se lleva a cabo en todos los hogares con el fin de obtener información de base sobre la población, sus características demográficas y su situación geográfica. En la mayoría de los países, la oficina nacional de estadísticas es el organismo responsable de administrar el censo y, por lo tanto, el encargado de proporcionar datos a las entidades gubernamentales de niveles inferiores de acuerdo con sus necesidades locales. Puesto que el censo abarca a toda la población, puede ser costoso, y la mayoría de los países realizan solamente un censo cada diez años. Por consiguiente, el censo puede proporcionar a las autoridades encargadas de la

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. formulación de políticas datos importantes para la planificación de los años que le siguen de inmediato, aunque a largo plazo no son tan útiles. Puesto que el censo de la población se lleva a cabo en miles de millones de hogares, la información que se recopila es, necesariamente, limitada. Normalmente no incluye información sobre los ingresos, el consumo, la morbilidad y el sentimiento de pobreza que tienen los hogares. No obstante, el censo normalmente contiene referencias sobre la vivienda y los servicios públicos elementales, los niveles de educación, y el empleo. Los datos del censo normalmente permiten que las autoridades responsables de formular políticas puedan reunir información importante más o menos desagregada en el seno de un país o región, estadísticas descriptivas sobre las disponibilidades de vivienda, el acceso a los servicios básicos, tales como agua potable, electricidad e higiene, así como la evolución del empleo.

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El censo de población contiene estadísticas elementales de la población e información sobre los servicios públicos, la vivienda y la educación. El censo tiene la ventaja de que puede proporcionar información poco desagregada. Además, es un instrumento importante para verificar la representatividad de las otras encuestas. Las encuestas pueden ser de mayor utilidad si se combinan con la información del censo.

3.2.3. Encuestas de hogares Las encuestas de hogares pueden contribuir de forma significativa en las evaluaciones y diagnósticos sobre la pobreza, y son fundamentales para analizar la distribución del bienestar y las características de la pobreza. Uno de los puntos débiles del análisis de los datos de estas encuestas es que solamente pueden proporcionar cierta información sobre la distribución de los recursos en el seno de los hogares, especialmente en lo concerniente a los ingresos y el consumo. Mientras que el censo abarca a toda la población del país, las encuestas generalmente sólo se basan en una pequeña fracción de la totalidad de los hogares. Esta muestra de hogares se escoge cuidadosamente a efectos de que los resultados de la encuesta describan con exactitud el nivel de vida en el país, y en las diferentes regiones del país. El muestreo deberá basarse en la cartografía de los asentamientos e incluirá los nuevos asentamientos urbanos y esporádicos. La información para este muestreo generalmente se obtiene de un censo de población reciente. El tamaño del muestreo—el número de hogares—cambiará en función de varios factores, específicamente: 1) Según el indicador que se va a medir. Es lógico pensar que una encuesta que tiene por objeto medir el promedio nacional de ingresos requerirá una muestra más grande que una encuesta con miras a medir el porcentaje de la población que tiene acceso al agua potable. 2) Según las necesidades de la autoridad encargada de formular políticas. Es lógico pensar que para obtener la tasa nacional de conexión eléctrica se deberán entrevistar a menos hogares que si se quiere obtener la tasa regional o local. 3) Según la población. Las encuestas de hogares son mucho más pequeñas y de menor alcance que un censo de población. Por lo tanto, son menos costosas. Existen muchos tipos de encuestas de hogares:

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. ! Estudio de medición de los niveles de vida (LSMS), encuestas de hogares y otras encuestas multitemáticas. Las encuestas multitemáticas sobre el bienestar, como la medición de los niveles de vida, sirven normalmente para medir y analizar la pobreza y son instrumentos importantes para realizar diagnósticos sobre la pobreza. Las encuestas sobre los niveles de vida recopilan información sobre aspectos tales como los gastos y los ingresos de los hogares, la salud, la educación, el empleo, la agricultura, la propiedad de bienes (vivienda o tierra), el acceso a los servicios públicos, y los programas sociales. Docenas de países han realizado encuestas multitemáticas, y un número significativo ha realizado varias rondas de encuestas sobre los niveles de vida que permiten hacer muy buenas comparaciones a largo plazo. En África, las encuestas multitemáticas, que guardan una estrecha relación con las encuestas sobre los niveles de vida, permiten al analista medir la pobreza y comprender sus diferentes dimensiones. Las encuestas multitemáticas también prestan especial atención en medir el impacto del ajuste estructural y de las políticas y programas particulares que se han ejecutado de acuerdo con un programa de ajuste estructural determinado.

! Encuestas sobre los gastos y los ingresos . Contrariamente a las encuestas multitemáticas, las encuestas de gastos e ingresos son más limitadas en cuanto a su alcance. Son un buen instrumento para medir las diferentes dimensiones de la pobreza—por ejemplo la insuficiencia de ingresos o la falta de educación—pero difícilmente permiten establecer vínculos entre el bienestar de los hogares y las causas subyacentes, tales como la distribución de bienes o las actividades de producción. ! Encuestas sobre el empleo. Los ministerios u oficinas utilizan las encuestas de empleo para recopilar información sobre las características del empleo y del desempleo y sus fluctuaciones. Estas encuestas incluyen preguntas sobre los ingresos de los hogares, la demografía y las características de vivienda. Además, estas encuestas pueden ser una fuente de información excelente para las estadísticas sobre el empleo, los indicadores de la pobreza que se basan en los ingresos—si el modulo sobre los ingresos está bien adaptado—y los indicadores de datos esenciales, tales como el acceso a los servicios básicos. Las encuestas de empleo tienden a ser una fuente de información más importante para los países que están muy urbanizados. ! Encuestas demográficas y de salud. Estas encuestas de hogares en particular tienen por objeto explorar la incidencia de enfermedades y el uso de los centros de salud. Estas encuestas recopilan datos antropométricos —altura, peso y edad de los niños, que pueden utilizarse para calcular los niveles de malnutrición—y muchas otras variables relacionadas con la salud y el comportamiento sanitario que permiten calcular otros factores tales como las tasas de supervivencia, los riesgos prenatales y la incidencia de enfermedades. Estas encuestas también contienen datos fundamentales sobre las condiciones de vivienda, la escolaridad y el empleo. A pesar de que no incluyen datos sobre los ingresos o los gastos, pueden utilizarse para calcular la riqueza de los hogares y realizar diagnósticos importantes sobre la pobreza (véase Nota técnica 2). ! Encuestas rápidas de seguimiento y encuestas de satisfacción. Estas encuestas son generalmente amplias, contienen cuestionarios relativamente cortos y prevén sistemas de registro de datos determinados. Son fáciles de aplicar y ofrecen resultados en poco tiempo. El cuestionario sobre indicadores básicos del bienestar (CWIQ)—que se aplica generalmente en África—es un ejemplo. A diferencia de otras encuestas, el cuestionario sobre indicadores básicos del bienestar no tiene por objeto servir como instrumento para medir si los niveles de pobreza están aumentando o disminuyendo. Está concebido 7

Borrador para comentarios. abril 24, 2000. solamente para medir si los servicios públicos y los programas de desarrollo están llegando a los pobres y si les benefician. También sirve para seguir la evolución de algunos indicadores—aquellos que anuncian y prevén el impacto que tendrán las políticas y los acontecimientos—y para evaluar las condiciones de vida de las unidades familiares, el acceso a los servicios sociales y de infraestructura básicos y el nivel de satisfacción de la población al respecto. Debe tenerse en cuenta que las encuestas de satisfacción son más un complemento de las encuestas multitemáticas de hogares y en muchos países se utilizan para medir el acceso a los servicios básicos y la calidad de los mismos. ! Encuestas especializadas. Existen numerosas encuestas especializadas que se pueden utilizar para realizar diagnósticos sobre la pobreza. Pueden abarcar desde encuestas sobre la violencia — por ejemplo, en Lima, Perú — hasta encuestas de opinión —por ejemplo, el Observatorio del clima social en las Filipinas. Diversos países también realizan encuestas sobre los centros de salud, las escuelas u otras instituciones públicas. Las encuestas que realizan las empresas pueden ser esenciales para comprender el impacto de una crisis sobre el empleo y sobre algunos grupos de población en situaciones de riesgo, y se han utilizado mucho para comprender las repercusiones de la crisis en Asia Oriental. Las evaluaciones que se realizan sobre la seguridad alimentaria sirven para identificar a los grupos de alto riesgo. Generalmente, los sitios en la Web de las oficinas nacionales de estadísticas y de las organizaciones internacionales proporcionan información sobre la disponibilidad de tales datos. ! Encuestas temáticas . Existen, por ejemplo, encuestas sobre el presupuesto o los gastos de los hogares que recopilan información sobre un solo tema y no proporcionan suficiente información para establecer vínculos entre los resultados y los determinantes. Por lo tanto, las encuestas multitemáticas pueden ser esenciales para el seguimiento y el estudio de la pobreza. El siguiente Cuadro 2 resume los diferentes tipos de encuestas de hogares:

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Cuadro 2. Tipos de encuestas de hogares ------------------------------------------------------------------------------------------------------Encuestas de hogares

Ventajas

Inconvenientes

Encuestas multitemáticas

medición y análisis de las diferentes dimensiones de la pobreza, su interacción y aspectos relacionados con la pobreza

trabajo de largo plazo (recopilación y evaluación)

Encuestas demográficas y de salud

medición de la pobreza en salud, análisis del comportamiento de salud, diagnósticos de la pobreza elementales

la medición de las otras dimensiones de la pobreza está limitada, diagnósticos limitados

Encuestas de empleo

análisis de la evolución del empleo, análisis de los ingresos salariales (vínculo con la educación)

uso limitado para la medición y diagnósticos de la pobreza

Encuestas temáticas

medición de la pobreza de ingresos

posibilidad de realizar diagnósticos limitados (gastos, ingresos)

Encuestas rápidas seguimiento rápido, y eficaz en no es posible medir la pobreza de de seguimiento y función de los costos, de los ingresos, diagnósticos limitados encuestas de indicadores clave sobre satisfacción de los el bienestar clientes ___________________________________________________________________________

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Una encuesta multitemática puede constituir un instrumento importante para medir y comprender las diferentes dimensiones de la pobreza. A corto plazo, las encuestas demográficas y de salud o las encuestas más especializadas pueden proporcionar información importante pero, a largo plazo, es esencial disponer de una encuesta multitemática.

3.2.4. Evaluaciones cualitativas y participativas Los censos de población, los datos administrativos y las encuestas de hogares proporcionan información esencial sobre la pobreza y sobre las numerosas cuestiones relacionadas con la misma. Pero para ser eficaces, deben ir acompañados de un conocimiento a fondo del entorno social, cultural y político en el que viven los pobres. Las encuestas de hogares también recopilan datos cualitativos, pero éstas generalmente utilizan preguntas estándar que prevén unas respuestas determinadas. Para completar estas respuestas, podemos utilizar otros métodos de recopilación de datos, como se especifica a continuación en el Cuadro 3.

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Cuadro 3. Métodos de recopilación de datos para evaluaciones cualitativas y participativas Recopilación de datos para

Métodos

Evaluaciones con la participación de los beneficiarios

Observación de los participantes y métodos de recopilación de datos más sistemáticos, como por ejemplo las entrevistas estructuradas durante un plazo de tiempo limitado.

Investigaciones etnográficas

Técnicas de investigación antropológica, especialmente la observación directa, para analizar la influencia de la estratificación, según grupo étnico, sexo y pueblo, sobre el bienestar y el comportamiento del hogar y del grupo.

Estudios longitudinales de pueblos

Métodos muy diversos que van desde la observación directa y el registro (clasificación), hasta entrevistas periódicas semiestructuradas con informadores clave (por ejemplo, personal de los centros de salud) y la población de la aldea, y entrevistas durante diferentes periodos de observación.

Evaluaciones participativas

Los métodos de clasificación, cartografía, realización de gráficas y de calificación desempeñan un papel importante, así como las entrevistas y las observaciones de los participantes. La perspectiva cronológica de las evaluaciones participativas normalmente es corta. Estas evaluaciones se basan en la descripción y el análisis que las poblaciones locales realizan sobre su propia realidad en lo que concierne a la pobreza y el bienestar.

Estos métodos, aplicados por separado o de forma conjunta, permiten conocer más a fondo la pobreza y sus significados. Tienen por objeto tres propósitos: 1. Recopilar información que las encuestas de hogares no pueden recolectar, o que recolectan sólo en parte. Esto es, evaluar: ! El significado subjetivo de la pobreza para la población y las variaciones de este significado, por ejemplo, según el sexo, el medio (urbano o rural) o el grupo étnico. ! Los obstáculos que, según los propios pobres, les impiden progresar. ! Las dimensiones de la pobreza en el seno de los hogares (véase el Recuadro 1). ! Las acciones que los pobres consideran prioritarias. ! Los factores culturales de la pobreza, por ejemplo los papeles que se atribuyen a un sexo y al otro, y las creencias tradicionales, que explican la vulnerabilidad de algunos grupos específicos. ! Los factores políticos de la pobreza, como la confianza, la corrupción y los conflictos. ! Algunos factores sociales de la pobreza, como el papel que desempeñan las redes comunitarias. 2. Ayudar a elaborar cuestionarios apropiados para las encuestas de hogares—por ejemplo, en la sección relativa a las razones por las cuales se utilizan o no los servicios de salud y educación. 3. Evaluar la validez de los resultados de las encuestas en el ámbito local y determinar hasta que punto la formulación general de políticas deberá considerar la heterogeneidad de las situaciones locales.

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Las evaluaciones participativas cuentan con una mayor participación de los ciudadanos que las encuestas de hogares. Las evaluaciones participativas pueden realizarse de diversas maneras: en las reuniones públicas de las ciudades y pueblos, los grupos o sus representantes pueden discutir sobre los problemas de la pobreza y las políticas relacionadas con la misma, los ciudadanos y las comunidades pueden clasificar por orden de importancia las causas de la pobreza, las entrevistas personales pueden servir para abordar los problemas de las mujeres o los niños en el seno de los hogares, o los ciudadanos pueden proyectar nuevas infraestructuras con ejercicios de planificación reales. Las evaluaciones participativas pueden ayudar a las autoridades encargadas de formular políticas a determinar los tipos de indicadores que son importantes para los pobres –la vivienda, el empleo o los ingresos. También permiten recolectar datos que otras fuentes no pueden recopilar, por ejemplo, la frecuencia de la violencia doméstica y sus consecuencias (véase el capítulo sobre Participación y la Nota técnica 3). Los métodos participativos no garantizan necesariamente, sin embargo, que todos los grupos que comprenden la comunidad tengan voz. Las mujeres, por ejemplo, están a menudo insuficientemente representadas o no tienen voz. Es importante establecer, en la medida posible, vínculos entre las encuestas participativas y otras encuestas cualitativas, por un lado, y entre las encuestas de hogares y los censos de población, por el otro. Esto puede realizarse (1) recolectando variables en los estudios participativos que permitan una comparación fácil con los promedios regionales o nacionales; (2) realizando estudios de casos prácticos, de manera que éstos sirvan de muestreo para otras encuestas más amplias; y (3) siguiendo procedimientos de muestreo y registro de datos que permitan el análisis sistemático y la replicabilidad de los resultados.

Recuadro 1. Distribución en el seno de los hogares Es difícil medir la distribución y la desigualdad en el seno de los hogares cuando solamente se analizan los ingresos y el consumo. Esto ocurre porque normalmente los gastos y el consumo personales no se pueden medir directamente. La desigualdad en el seno de los hogares no se ha medido de forma sistemática, pero se cree que existe. Un estudio sugiere que los datos de hogares por sí solos pueden conducir a una estimación de la desigualdad y la pobreza con un margen de error superior al 25 por ciento (véase Haddad y Kanbur, 1990). Las disparidades en materia de salud y educación confirman que la discriminación existe en los senos de los hogares de algunas regiones y países. Para comprender la desigualdad en el seno de los hogares y evaluar su importancia, como se especifica en la sección 3.2, pueden realizarse encuestas cualitativas y participativas. Otra solución consiste en basar el análisis sobre aspectos del nivel de vida que no tienen en cuenta los ingresos, tales como el estado nutritivo (medidas antropométricas), la educación o la salud, que se pueden medir directamente a nivel individual.

La Nota Técnica 4 describe los pasos que se deben tomar para determinar si se dispone de suficiente información cualitativa y participativa para realizar análisis de la pobreza y formular políticas de lucha contra la pobreza.

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Las evaluaciones cualitativas y participativas son instrumentos esenciales de recopilación de datos para el seguimiento y la comprensión de la pobreza. Estos métodos también proporcionan información que otros tipos de 11

Borrador para comentarios. abril 24, 2000. encuestas no pueden recolectar. Deberán establecerse, cuando fuere posible, vínculos sistemáticos con las encuestas.

4.

La dimensión monetaria de la pobreza

Esta sección examina la dimensión monetaria de la pobreza, esto es, los ingresos y el consumo. Empezamos clasificando, según su disponibilidad, los datos de las encuestas de hogares –un punto de partida esencial, ya que un buen número de los instrumentos descritos sólo pueden utilizarse si se dispone de ciertos datos. En las próximas secciones, establecemos un vínculo entre la medición de la pobreza y sus instrumentos de análisis, por un lado, y la base de información, por el otro. La última sección examina como los datos cualitativos nos pueden ayudar a comprender la pobreza de ingresos y su dinámica.

4.1. Disponibilidad de los datos de hogares—y sus instrumentos Preguntas clave para determinar la disponibilidad de datos sobre la dimensión monetaria de la pobreza " " " "

¿Se ha realizado recientemente una encuesta multitemática? ¿Es esta encuesta representativa de las regiones más importantes del país?. ¿Puede utilizarse para comprender mejor las dimensiones de la pobreza relacionadas con el sexo, el medio urbano y rural, y los grupos raciales o étnicos? ¿Se ha realizado una encuesta temática que pueda utilizarse para medir y analizar la pobreza de ingresos y consumo? ¿Se ha realizado una encuesta demográfica y de salud, o encuestas repetidas? ¿A cuándo se remonta el último censo? ¿Puede utilizarse para diseñar un mapa sobre el acceso a los servicios públicos? ¿Se están realizando, o se prevén realizar, encuestas que permitan seguir la evolución de la pobreza?

Las encuestas de hogares pueden constituir un instrumento indispensable para medir el alcance y distribución de la pobreza de ingresos. Aunque pueden utilizarse diversos tipos de encuestas, las encuestas multitemáticas son preferibles—especialmente porque permiten aplicar otros instrumentos de análisis de la pobreza. No obstante, los países que no disponen de estas encuestas también pueden medir y analizar la pobreza de ingresos. El Cuadro 4 distingue entre las situaciones en las que la disponibilidad de datos está muy restringida (Número1) y las situaciones en las que esta disponibilidad es suficiente (Número 9) [la Nota técnica 5 describe la disponibilidad de encuestas de hogares y de censos de población en los países de África]. Las fuentes de datos que se examinan y clasifican incluyen los censos de población, las encuestas rápidas de seguimiento, las encuestas sobre los ingresos y los gastos, las encuestas demográficas y de salud, y las encuestas multitemáticas. Según su disponibilidad, el Cuadro 4 especifica los instrumentos que se pueden utilizar y que se estudian en esta sección. A lo largo de este capítulo, nos iremos refiriendo a este cuadro. La medición de la pobreza de ingresos no es posible a no ser que exista, como mínimo, una encuesta multitemática o una encuesta sobre los ingresos y los gastos. Las otras fuentes de datos–-tales como los censos de población, las encuestas demográficas y de salud, y las encuestas rápidas de seguimiento–-no permiten tal medición. Incluso en aquellos casos en que no se puede medir la pobreza de ingresos y de consumo, como ilustra el Cuadro 4, pueden aplicarse diversos instrumentos de análisis que son importantes para la formulación de políticas. Por ejemplo, los mapas geográficos de la pobreza pueden, en la mayoría de los casos, servir de ayuda como indicadores aproximados para los ingresos y el consumo. Las

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. encuestas rápidas de seguimiento y las encuestas demográficas y de salud también permiten el desarrollo de un perfil de base de los pobres. Para utilizar toda la gama de instrumentos de análisis cuantitativo, incluidos aquellos que sirven para conocer mejor la dinámica de la pobreza, deberá disponerse de varias series de datos multitemáticos recopilados sobre los hogares en diferentes ocasiones. Esta información permitirá medir la evolución de la pobreza, así como los factores subyacentes que son el origen de esta evolución (caso Número 9).

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Cuadro 4. Pobreza de ingresos: Disponibilidad de datos e instrumentos de análisis Caso

Disponibilidad de datos

Númer o1

No existen encuestas (ni multitemáticas ni temáticas). Solamente se dispone de los datos del censo o de datos administrativos. Existe una serie de encuestas rápidas de seguimiento. Encuesta prioritaria.

Númer o2

Medición de la pobreza de ingresos Imposible

Imposible. El índice de riqueza puede calcularse como valor sustitutivo para los ingresos (pero no puede establecerse ninguna línea absoluta.

Númer o3

Una encuesta demográfica y de salud transversal.

Imposible. El índice de riqueza puede calcularse como valor sustitutivo para los ingresos (pero no puede establecerse ninguna línea absoluta).

Númer o4

Encuestas demográficas y de salud transversales y repetidas.

Númer o5

Una encuesta temática transversal (con una variable relativa a los ingresos o al consumo).

Imposible. El índice de riqueza puede calcularse como sustitutivo para los ingresos (pero no puede establecerse ninguna línea absoluta). Posible—para un período determinado

Instrumentos de análisis - mapas geográficos: acceso a los servicios; vivienda; alfabetización, PIB per cápita pero no la pobreza de ingresos. - incidencia geográfica: de los gastos o de la escolarización en relación con los mapas de acceso.

Por quintil de riqueza: - mapas geográficos (según el tamaño de la encuesta) que utilizan el 20 o 40 por ciento de los más pobres del índice de riqueza. - riesgo de encontrarse en el quintil inferior de riqueza (por grupos, características). - perfil de la riqueza en relación con la educación, la escolarización, el acceso a los servicios y la satisfacción con los mismos, el acceso a los servicios básicos y las estadísticas sobre el mercado laboral. - análisis de la incidencia Por quintil de riqueza: - mapas geográficos (según el tamaño de la encuesta) que utilizan el 20 o 40 por ciento de los más pobres del índice de riqueza. - riesgo de encontrarse en el quintil inferior de riqueza (por grupos, características). - perfil de la riqueza en relación por quintil con la educación, la escolarización, los indicadores de salud, el acceso a los servicios básicos y las estadísticas sobre el mercado laboral. - análisis de la incidencia (distribución de los gastos de salud y de educación, los gastos asignados a programas específicos por regiones y por quintil de la riqueza). Como arriba, además de - cambios en los riesgos, el perfil, la incidencia (por quintil de riqueza)

Por grupos pobres/no pobres o utilizando la variable relativa a los ingresos: - mapas geográficos (según el tamaño de la encuesta) - perfil (muy limitado) del grupo que vive en la pobreza y quintil en relación con el mercado laboral y la educación. - análisis de los riesgos (muy limitado) - incidencia (muy limitado)

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Posible—para varios periodos de tiempo

Númer o7

Encuestas temáticas transversales repetidas (con una variable relativa a los ingresos o el consumo). Una encuesta multitemática transversal

Númer o8

Encuestas multitemáticas transversales repetidas

Posible—para varios períodos de tiempo

Númer o9

Encuestas multitemáticas repetidas con panel

Posible—para varios periodos de tiempo

Númer o6

Posible—para un periodo determinado

- descomposición estática (desigualdad) - asuntos relacionados con la pobreza (muy limitado) Como arriba, además de: - análisis de la descomposición dinámica (desigualdad y crecimiento) - riesgos, perfil, asuntos relacionados con la pobreza, incidencia, evolución del bienestar a largo plazo (limitado) Por grupos pobres/no pobres o utilizando la variable relativa a los ingresos: - mapas geográficos (según el tamaño de la encuesta) - perfil - análisis de los riesgos - asuntos relacionados con la pobreza - descomposición estática (desigualdad) - incidencia Como arribas, además de: - descomposición dinámica de la evolución de la pobreza - regresión transversal repetida - mapa, perfil, riesgo, incidencia, evolución del bienestar a largo plazo Como en el caso Número7 y el caso Número8 - regresiones del crecimiento del panel (determinantes) - análisis de la movilidad y la precariedad, modelos de ingreso y egreso de la pobreza, análisis de la duración de la pobreza

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4.2. Medición de la pobreza de ingresos 4.2.1. ¿Ingresos o consumo? La mayoría de las encuestas multitemáticas, así como las encuestas sobre los ingresos y los gastos, recopilan información detallada sobre los ingresos y los gastos de los hogares (del Número 5 al Número 9 en el Cuadro 4). ¿Cuál de las dos, entonces, deberá utilizarse para medir el bienestar?. Si en el cuestionario ambas secciones se desarrollan de la forma oportuna –y la sección concerniente a los gastos, por ejemplo, examina los desembolsos por bienes específicos y no sólo por categorías generales—los gastos de consumo pueden ser preferibles a un indicador, como el de los ingresos de los hogares en los países en desarrollo. Esto es por muchas razones: ! Los gastos de consumo no sólo reflejan lo que un hogar tiene a su disposición según sus ingresos actuales, sino también las posibilidades que tiene este hogar de obtener crédito o movilizar sus ahorros cuando los ingresos actuales son bajos o incluso negativos, debido quizás a las variaciones estacionales o a una mala cosecha. El consumo proporciona, por lo tanto, una mejor idea sobre los niveles de vida a largo plazo que los ingresos actuales. ! En los países pobres de vocación agrícola, los ingresos de una gran parte de la población rural fluctúan considerablemente durante el año, de acuerdo con el ciclo de las cosechas. Puede ser difícil hacer ajustes estacionales. Además, para medir exactamente los ingresos netos, los hogares de las zonas agrícolas deberán registrar los ingresos brutos, que incluyen el autoconsumo de productos agrícolas, así como todos los bienes de producción que se hayan adquirido. ! En las economías donde el sector informal es grande, los hogares pueden tener dificultades para recordar con exactitud los ingresos procedentes de diversas actividades paralelas que sirven para la compra inmediata de alimentos o de otros productos de primera necesidad. ! Cuando se recopila información sobre el consumo, la misma encuesta permite normalmente establecer una línea de pobreza. De esta manera se refuerza el vínculo entre el indicador sobre el bienestar que se ha utilizado en el análisis y el umbral que se ha determinado para separar a los pobres de los que no lo son.

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Utilizar los gastos de consumo para medir la pobreza es claramente ventajoso, especialmente en los países de vocación agrícola y en los países con un sector informal grande.

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4.2.2. Consumo global: Principios básicos Preguntas clave que deben formularse para calcular el valor global del consumo o de los ingresos " "

" "

¿Qué modulo de la encuesta de hogares está mejor desarrollado, el relativo a los ingresos o el relativo al consumo? ¿Incluye la encuesta de hogares los datos necesarios sobre los precios para la deflación espacial e intertemporal del valor global del bienestar? De no ser así, ¿qué otros datos disponibles sobre los precios pueden utilizarse? Estos datos sobre los precios, ¿reflejan verdaderamente las variaciones de precios según, por ejemplo, las zonas agroclimáticas? ¿Hay algún mercado que esté racionado? ¿Debe atribuirse un precio virtual al consumo? ¿Que serie de consumo no está completa para los hogares? ¿ Qué información debe aportarse?

Antes de poder medir el alcance de la pobreza en cuanto a los ingresos y el consumo, el primer paso consiste en agregar los gastos de consumo de los hogares y ajustarlos para comparar el bienestar de todos los hogares (del Número 5 al Número 9 en el Cuadro 4). Esta agregación es, sin embargo, complicada y comporta una serie de dificultades. Algunas de las reglas a seguir para la agregación son: ! El consumo en relación con los gastos en bienes de producción y las inversiones: Es importante no confundir los gastos de consumo con los gastos de los hogares en bienes de producción—por ejemplo gastos en maquinaria y utensilios, o en fertilizantes, agua o semillas para la producción agrícola. Si los gastos en bienes de producción se incluyen en los gastos de consumo, y los ingresos que provienen de la producción familiar se consagran por completo a los gastos de consumo, la contabilización será doble y el valor global del consumo sobrestimará los niveles reales de bienestar que tiene el hogar. ! Medir el consumo real—Deflación en el espacio y en el tiempo: Los datos relativos a los gastos indican indirectamente el consumo real de bienes en el que, suponemos, se basa el bienestar de las personas. Nuestro objetivo es medir las cantidades que en realidad se consumen. Los precios sólo nos sirven para transformar diversas cantidades en un numerario común. Para comparar el bienestar de varios hogares debemos asegurarnos que valoramos las cantidades con los mismos precios para todos los hogares. ! Los gastos nominales deben ser comparables en el espacio, ajustándose a la diversidad de los precios en las diferentes regiones del país, y en el tiempo. Cuan más vasto y diverso sea un país, más importantes serán los ajustes espaciales (entre los factores de diversidad se encuentra el nivel de integración del medio rural y urbano, y el aislamiento de algunas zonas, entre otros). ! Cuando la inflación es significativa durante el proceso de recopilación de datos, será importante tener en cuenta si la entrevista en el hogar se realizó al principio o al final del proceso de recopilación de datos y deberán hacerse ajustes cronológicos. ! Falta de información sobre los precios y las cantidades: No todos los hogares proporcionan información sobre las cantidades y los precios de los bienes que consumen y deberán hacerse estimaciones para determinar estos datos. Normalmente se atribuye una cifra para las viviendas ocupadas por sus propietarios, es decir, un valor ficticio de alquiler para los hogares que no tienen que pagarlo.

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. ! Racionamiento. Incluso si los precios están disponibles para cada hogar de la encuesta, no podemos olvidar que algunos mercados pueden estar racionados. Las cantidades disponibles para la compra pueden estar limitadas, aunque los precios se mantengan fijos, por ejemplo con los servicios públicos de agua potable y electricidad. En estos casos, el precio que paga el consumidor es inferior a la utilidad marginal de este consumo. Aún así, este último es la norma para medir los niveles de bienestar social. Si fuere posible, se aplicará un precio virtual estimado. Todos estos principios son importantes para determinar el valor global de los gastos de consumo o los ingresos, pero esta medición cardinal del bienestar de los hogares no nuestro único objetivo. Tenemos un objetivo más importante: elaborar un indicador de bienestar social que permita clasificar con exactitud los hogares de acuerdo con su nivel de bienestar. Esta clasificación ordinal puede ser importante para determinar el perfil de la pobreza, es decir, para determinar la situación geográfica de los grupos demográficos y sus características. El valor global del consumo o de los ingresos, si muestra una clasificación ordinal robusta para diferentes hipótesis, es más conveniente que un valor global diferente que muestre una gran volatilidad (véase el Recuadro 2 sobre la matriz de transición). Recuadro 2. Matriz de transición Una manera simple de comprobar la sensibilidad de la agregación del consumo o de los ingresos frene a diferentes hipótesis –por ejemplo, mediante la imputación o la deflación espacial de los precios—consiste en calcular una matriz de transición. Esta matriz traza la clasificación ordinal de dos vectores con un indicador común (en este caso, el hogar). Cada vector está dividido en un número arbitrario de subcomponentes –por ejemplo, diez deciles de la población. Cada una de las células de la matriz muestra entonces el nivel de superposición de los dos vectores. La identidad ordinal perfecta se logra si todos los elementos diagonales de la matriz tienen un valor de 1. En este caso, la medida de la distancia (MD) será igual a 0. Véase Hentschel (1996) para un ejemplo en el Ecuador.

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4.2.3

La agregación de los ingresos y el consumo de los hogares lleva tiempo y debe hacerse con cuidado. La deflación en el espacio y en el tiempo, así como las estimaciones de muchas variables, son normales. En general, la solidez ordinal es más importante que la medición cardinal de la pobreza. La línea de pobreza

Preguntas clave que deben formularse para determinar la línea de pobreza " " "

¿Existe ya una línea de pobreza en el país? De ser así, ¿está bien aceptada? ¿Tiene sentido utilizar la línea de pobreza existente en vez de determinar nuevas líneas de pobreza? Si se establece una nueva línea de pobreza, las normas internacionales que se aplican para su determinación ¿se conocen y aceptan en el país? ¿Permite la encuesta determinar una cesta alimentaria de base para calcular la línea de pobreza?

Una vez definida la medida de los ingresos y el consumo en el ámbito de los hogares, que agrega todos los ingresos o todo el consumo de los hogares, el próximo paso consiste en definir una o más ‘líneas de pobreza’. En primer lugar, es importante determinar si ya existen líneas de pobreza nacionales, cómo se han calculado y si están bien aceptadas. Si las líneas nacionales están bien establecidas y normalmente sirven de referencia, puede no tener mucho sentido desarrollar una línea completamente nueva, a partir de bases científicas pero con un uso limitado en el país, si la opinión pública y las autoridades encargadas de adoptar decisiones no están convencidos sobre su utilidad. 18

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Las líneas de pobreza son límites de demarcación monetarios entre los pobres y los que no lo son. La utilidad de estas líneas, y su determinación, no han sido objeto de un debate a fondo. Puesto que estas líneas son artificiales —a veces sólo un pequeño aumento en los gastos puede hacer bascular a una familia entera fuera de la pobreza— la utilización de múltiples líneas para distinguir diferentes niveles de pobreza es común. Las líneas de pobreza, de acuerdo con su definición general, son los niveles de recursos materiales que necesita un individuo para poder comprar una cesta de bienes elementales. El valor de esta cesta puede determinarse de varias formas. Por ejemplo: ! La línea de pobreza relativa fija arbitrariamente un nivel en relación con los gastos (cesta de bienes) o los ingresos medios en un país. Por ejemplo, según los cálculos, esta línea corresponde a un 60 por ciento del valor promedio del país. ! La línea de pobreza absoluta se basa en lo que deben poder consumir los hogares para que no les falte el mínimo necesario. Las líneas de pobreza absoluta se fijan en el tiempo y en el espacio, mientras que las líneas de pobreza relativa pueden variar (véase el Recuadro 3). A menudo, estas líneas de pobreza absoluta corresponden primero a una cesta alimentaria que se considera el mínimo necesario para la supervivencia de una familia típica, y que se establece externamente o a partir de las encuestas de hogares (algunas veces para los números 5 y 6 del Cuadro 4 y siempre para los números 7 al 9). La Nota técnica 6 presenta el procedimiento que se seguirá para determinar una línea de pobreza en Ghana. Recuadro 3. Métodos para establecer líneas de pobreza absoluta Existen varios métodos para definir las líneas de pobreza [véase Deaton (1997), Ravallion y Bidani (1994), y Ravallion (1992)]. El tipo de método que se utilice para establecer la línea de pobreza puede ejercer una gran influencia sobre la estructura de la pobreza (y sobre aquellos a los que se considera pobres). Es importante fijar líneas de pobreza que sean coherentes con la medición del bienestar en el espacio y en el tiempo: se deberá determinar si dos personas con un consumo real idéntico son pobres o no, pero no de forma diferente. Como se indica en Ravallion y Bidani (1994), el método basado en el consumo de calorías define la línea de pobreza determinando los gastos de consumo o el nivel de ingresos que permiten un consumo de calorías típico que es justamente suficiente para satisfacer las necesidades calóricas previamente establecidas. En las diferentes regiones de un mismo país, los hábitos de consumo alimentario subyacentes de un grupo demográfico que consume las calorías estrictamente necesarias variarán. Ravallion y Bidani (1994, p. 98) concluyen que este método puede producir diferenciales en las líneas de pobreza que exceden el coeficiente de ajuste por diferencias del costo de vida de los pobres. Un método que se utiliza más comúnmente se basa en el costo de las necesidades elementales. Este método consiste en valorar, según los precios locales, una cesta explícita de productos alimentarios que normalmente consumen los pobres. A esto, se le agregan unos gastos específicos para productos no alimentarios consistentes con los gastos de los pobres. Cualquiera que sea la forma en que se definan, las líneas de pobreza siempre contendrán un componente de arbitrariedad elevado; por ejemplo, podemos suponer que el umbral calórico subyacente a uno y otro método varía según la edad. Como se menciona anteriormente, la clasificación ordinal del bienestar — que tiene una importancia esencial para el perfil de pobreza—es más importante que la clasificación cardinal, con un hogar ‘por encima de la línea’ y otro ‘por debajo de la línea’. No obstante, para las comparaciones que se realizan por un período de tiempo, deberá vigilarse la estabilidad y la consistencia de la línea de pobreza (véase también la sección 5.2).

Los cálculos de las líneas de pobreza se basan en varias hipótesis. De esta manera, las líneas de pobreza se expresan generalmente per cápita y después se comparan con los ingresos o el

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. consumo per cápita. Para un cálculo tan simple de las líneas per cápita y el bienestar per cápita, deben tomarse dos decisiones fundamentales. Primero, los ajustes que se realicen en el mínimo vital, ¿deberán hacerse según la edad de los adultos y niños que integran el hogar o según el sexo? o ¿este mínimo vital se aplica al conjunto del hogar? Segundo, los hogares del mismo tamaño, ¿deberán tratarse de manera idéntica o diferente? Es decir, los hogares más numerosos, ¿no tendrán ventaja en relación con los menos numerosos en el sentido de que compran los productos al por mayor y a precios menos caros, ahorrando de esta manera en la compra de muchos productos, sobretodo los bienes de consumo duraderos? El Recuadro 4 examina estos ajustes según las escalas de equivalencia –ajustes del mínimo vital según grupos de edad y sexo– y las economías de escala –ajustes que tienen en cuenta el tamaño del hogar. Recuadro 4. Escalas de equivalencia y economías de escala Para medir la pobreza, los analistas deben verificar dos hipótesis importantes que son inherentes a estos cálculos. La primera concierne a las escalas de equivalencia. La manera más común de determinar si un hogar es pobre consiste en comparar sus gastos per cápita y sus ingresos per cápita con una línea de pobreza per cápita. El cálculo de esta línea de pobreza se basa en hipótesis sobre las necesidades calóricas de los hombres y mujeres de diferentes edades. Más a menudo, se establece una línea de pobreza para una ‘familia típica’ integrada por dos adultos y tres niños, realizando ajustes en las necesidades calóricas de los niños. Los analistas pueden hacer variar estas hipótesis de equivalencia cuando establecen la línea de pobreza y observar cuántos cambios conllevan. Además, la manera más ‘pura’ de medir la pobreza consistirá en atribuir a cada hogar en la serie de datos una línea de pobreza individual que refleje la composición única de los hogares. Entonces podemos observar hasta que punto las comparaciones de la pobreza se ven afectadas por tomar un atajo que consiste en aplicar una línea de ‘pobreza promedio’ a todos los hogares, sin tener en cuenta su estructura. La segunda verificación concierne a las economías de escala en el ámbito del consumo. El cálculo de los gastos y los ingresos per cápita en el seno de un hogar que consiste simplemente en dividir los recursos totales del hogar por el número de personas que lo componen, se basa en la hipótesis implícita de que no existe ninguna economía de escala en el ámbito del consumo –es decir, un hogar integrado por dos personas se encontrará en la misma situación que un hogar compuesto por una sola persona si ésta dispone del doble de los ingresos y tiene el doble de los gastos. Sin embargo, los hogares más numerosos generalmente tienen una ventaja distintiva en relación con los hogares menos numerosos ya que pueden compartir los artículos (como la cocina, los muebles, la vivienda y la infraestructura) o comprar los productos al por mayor, los cuales normalmente son más baratos. Si las economías de escala existen en el ámbito del consumo, esto repercutirá notoriamente sobre la relación entre el tamaño de los hogares y el riesgo de pobreza. Esta relación es importante. No se ha acordado un único método para estimar las economías de escala en el ámbito del consumo (véase Lanjouw y Ravallion 1995, Deaton 1997). Pero podemos realizar pruebas simples para verificar el grado de sensibilidad del perfil de pobreza frente a la hipótesis sobre las economías de escala (véase por ejemplo Banco Mundial 1999b, p. 69).

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4.2.4

Determinar las medidas estándar de la pobreza de ingresos

Preguntas clave que deben formularse para calcular las medidas elementales de la pobreza " " " "

¿Las comparaciones de la pobreza por regiones son estables de una medida a otra, como el índice de recuento, la brecha y la gravedad de la pobreza? ¿Cómo cambian las estimaciones de las medidas de la pobreza cuando se modifica ligeramente la línea de pobreza (prueba de sensibilidad)? ¿Qué medida de la pobreza, y a qué nivel de agregación, es la más utilizada en el país? ¿Es importante que el debate nacional sobre la pobreza se centre en las medidas de la pobreza que tienen en cuenta la distribución de los ingresos?

La aplicación de estas líneas de pobreza a los datos sobre los ingresos o el consumo de los hogares permite establecer varios indicadores estándar. ! La incidencia de la pobreza (también denominada tasa de pobreza o índice de recuento de la pobreza) es el indicador estándar más común. Corresponde al porcentaje de la población cuyos ingresos o gastos de consumo per cápita se encuentran debajo de la línea de pobreza, es decir, el porcentaje de la población que no tiene medios para comprar una cesta de bienes de base. En muchos casos, se aplica una línea de pobreza diferente –una mucho más elevada que generalmente sólo incluye los productos alimentarios—para calcular la tasa de pobreza absoluta; ! La profundidad de la pobreza mide la gravedad de la situación de los pobres. Indica cuán por debajo de la línea de pobreza se encuentran sus niveles de consumo. La brecha de pobreza mide el déficit total de todos los pobres: su insuficiencia de ingresos en relación con la línea de pobreza. En otras palabras, especifica los recursos necesarios para que todos los pobres se encuentren en esta línea de pobreza. La brecha es por lo tanto una medida mucho más importante que el simple recuento de la pobreza ya que tiene en cuenta la distribución de los pobres debajo de la línea de pobreza. ! La gravedad de pobreza es una medida que guarda una estrecha relación con la brecha de pobreza pero que concede a aquellos que se encuentran más alejados de la línea de pobreza—los más pobres—una mayor ‘ponderación’ en la agregación que a aquellos que se encuentran más cerca de la línea de pobreza—los menos pobres. Todas estas medidas pueden calcularse en el ámbito de los hogares. Sin embargo, es preferible utilizar los indicadores a nivel individual porque el tamaño de los hogares, que combina los grupos, los niveles de ingresos y las zonas, no les afecta. La Nota técnica 7 presenta las formulas que se utilizan para calcular algunas de estas medidas de la pobreza. Aunque la tasa de pobreza es un indicador clave, lo debemos completar con la profundidad y la gravedad de pobreza para entender la situación de los más pobres. Esto se debe a que la tasa de pobreza puede bajar sin que la situación de los más pobres mejore—por ejemplo, si aquellos que salen de la pobreza eran los que se encontraban más cerca de la línea de pobreza, y no los que se encontraban más alejados de la misma. Si un país está preocupado por la situación de su población más pobre, deberá seguir de cerca no solo la tasa de pobreza sino también la profundidad de pobreza. Debe mencionarse que los datos necesarios para determinar la profundidad y gravedad de la pobreza son los mismos que para la tasa de pobreza, por lo tanto

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. no es necesario hacer ningún otro esfuerzo para seguir su evolución. El Cuadro 5 presenta ejemplo en Madagascar, donde la tasa de pobreza, la brecha de pobreza y la gravedad pobreza presentan variaciones. Según la tasa de pobreza, los trabajadores no calificados 1994 se encontraban en tercer lugar, pero según la gravedad de la pobreza se encontraban quinto lugar.

un de en en

Cuadro 5. Grupos de pobreza por categorías socioeconómicas, Madagascar 1994 ------------------------Categoría socioeconómica

Tasa

Agricultores pequeños 81.6 Agricultores grandes 77.0 Trabajadores no calificados 62.7 Ganaderos/pescadores 61.4 Jubilados/discapacitados 50.6 ------------------------Fuente: Banco Mundial (1996b, p.21).

Clasificación

Brecha Clasificación pobreza

Gravedad pobreza

Clasific.

(1) (2) (3) (4) (5)

41.0 34.6 25.5 27.9 23.6

24.6 19.0 14.0 16.1 14.1

(1) (2) (5) (3) (4)

(1) (2) (4) (3) (5)

Todas estas medidas –tasa, profundidad, y gravedad– son sólo estimaciones de la ‘verdadera’ pobreza de ingresos, puesto que se obtienen a partir de una muestra de la población y no de un censo. Todas las estimaciones presentan, por lo tanto, márgenes de error que deberán calcularse sistemáticamente ya que proporcionan una indicación de la precisión de la estimación (véase el Recuadro 5). Recuadro 5. Errores estándar de las estimaciones de la pobreza El hecho de que los cálculos de pobreza se basan en una muestra de hogares, o sobre un subconjunto de la población, tiene sus repercusiones. Las muestras están concebidas para reproducir a la población entera, pero nunca serán tan exactas como la información relativa a todos los ciudadanos. Comportan un margen de error, como las tasas de pobreza que se calculan a partir de las encuestas de estas muestras. Estos errores estándar, que la mayoría de los programas de computación de estadísticas calculan fácilmente cuando se establecen las tasas de pobreza, dependerán del diseño de la muestra — estratificación, por grupos—y el tamaño de la misma, en relación con la población total. Véanse Deaton (1997) y Ravallion (1992) los cuales describen los errores estándar de varias medidas de la pobreza.

Puesto que deben establecerse varias hipótesis sobre la línea de pobreza, es importante explorar la sensibilidad de los indicadores de pobreza a la línea de pobreza seleccionada. Podemos hacerlo intuitivamente, trazando punto por punto las funciones cumulativas de distribución— también denominadas curvas de incidencia de la pobreza—como se muestra en la Gráfica 1. En este diagrama, el eje horizontal indica los valores monetarios mientras que el eje vertical indica el porcentaje acumulativo de la población.

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Gráfica 1. Funciones cumulativas de De esta manera, el diagrama indica la tasa de distribución pobreza que resulta de las modificaciones en la línea de pobreza. Si la línea de pobreza % Población corta la función de distribución en un punto 50 Rural elevado, las pequeñas variaciones de la línea de pobreza causarán grandes variaciones en las tasas de pobreza que se han calculado. 30 Las funciones de distribución también son unos instrumentos muy útiles para comparar Urbana el bienestar en diferentes regiones del país, 20 por ejemplo entre el medio rural y urbano, tal y como indica la Gráfica 1. Otro método para determinar la sensibilidad de las medidas de Línea de pobreza la pobreza consiste simplemente en calcular los diversos índices de pobreza para diversas Ingresos/consumo líneas, por ejemplo, la línea de pobreza base más o menos el 5 por ciento en valor monetario. Entonces podemos comparar los resultados de diferentes grupos (como en el Cuadro 5). Recuadro 6. Comparaciones internacionales de la pobreza Las comparaciones de la pobreza entre países son difíciles por varias razones. La mejor alternativa será utilizar una línea de pobreza fija y comparar los datos relativos a los ingresos o al consumo de los hogares, ajustados según el poder adquisitivo de cada país. Los hogares se calificarán entonces de forma uniforme como ‘pobres’ si consumen menos de una cesta fija de bienes. De todas formas, las comparaciones entre países se basan en varias hipótesis: el consumo o los ingresos se miden de forma homogénea en todos los países y las diferencias en el poder adquisitivo indicadas reflejan la fuerza verdadera de las monedas. Se ha observado que pueden presentarse distorsiones significativas si los instrumentos de análisis difieren de unos a otros o si las paridades del poder adquisitivo no tienen en cuenta los diferenciales reales de los precios de una cesta de bienes que es importante para los pobres. La comparación de las tasas de pobreza que se basan en las líneas de pobreza calculadas en función de un país –aquellas que se basan en los hábitos de consumo y las necesidades alimentarias propios de un país– es imposible, puesto que las líneas de pobreza implican niveles de bienestar diferentes.

4.2.5

Medidas de la desigualdad

La desigualdad se estudia generalmente en el marco de análisis generales sobre la pobreza y el bienestar, aunque estos tres conceptos sean diferentes. La desigualdad es un concepto más amplio que la pobreza en el sentido de que se define en relación con la totalidad de la distribución, y no en relación con la distribución censada de los individuos o de los hogares que se encuentran debajo de una línea de pobreza determinada. Los ingresos en la cima y en el medio de la distribución pueden ser tan importantes para la percepción y medición de la desigualdad como los ingresos que se encuentran al final de la escala. De hecho, algunas medidas de la desigualdad se determinan en gran parte por los ingresos en el segmento superior de la distribución. La desigualdad también es un concepto mucho más limitado que el bienestar. Aunque tanto el uno como el otro abarcan toda la distribución de un indicador dado, la desigualdad es independiente del medio de la distribución—o como mínimo ésta es una característica deseable para una medida de la desigualdad. La desigualdad aborda el segundo momento, la dispersión, de la distribución. Sin embargo, estos tres conceptos guardan una estrecha relación.

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Los indicadores de la desigualdad presentan una mayor complejidad que los indicadores de la pobreza de ingresos, ya que esencialmente resumen en una dimensión una variable de dos dimensiones. Debe tenerse en cuenta que las medidas de la desigualdad pueden calcularse para cualquier distribución—no solamente para el consumo o los ingresos, u otras variables monetarias, sino también para la tierra y otras variables continuas. Algunas de las medidas que se utilizan con mayor frecuencia son: ! El coeficiente de desigualdad de Gini varia de 0, (igualdad total de ingresos) a 1 (desigualdad total, es decir, una persona tiene todos los ingresos mientras que el resto no tiene ninguno). Es el indicador que se utiliza normalmente, aunque presenta un inconveniente importante: no es aditivo, es decir, que el coeficiente de Gini para un grupo no es igual a la suma de los coeficientes de Gini para los varios subgrupos que pueden componer ese grupo. Por ejemplo, el coeficiente de Gini para la distribución del consumo en un país no es igual a la suma de los coeficientes de Gini para la distribución del consumo en las diferentes regiones de ese país.

% cumulativo de ingresos

Gráficamente, el coeficiente de Gini Gráfica 2: Curva de Lorenz de distribución de se puede representar fácilmente por los ingresos diferentes zonas de la curva de 100 Lorenz. La curva de Lorenz proyecta la parte de los ingresos cumulativos 80 sobre el eje vertical en relación con la distribución de la población sobre 60 el eje vertical (Gráfica 2). En el ejemplo de arriba, el 60 por ciento de A 40 la población, o el decil 6 sobre el eje horizontal, moviliza el 30 por ciento B 20 del total de los ingresos. Si cada individuo hubiese tenido los mismos ingresos, o hubiese habido igualdad 0 total, la curva de distribución de los 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 ingresos sería la línea recta en la % cumulativo de población gráfica. Entonces se calcula el coeficiente de Gini: es la zona A dividida por la suma de las zonas A y B. Si los ingresos se distribuyen con igualdad total, entonces el índice de Gini es cero; si un solo individuo tiene todos los ingresos, el coeficiente es de 1. ! Índice de Theil: Este índice de desigualdad se utiliza con menor frecuencia. Tiene la ventaja de que es aditivo para varios subgrupos o diversas regiones de un país. ! Coeficiente de dispersión por decil. Este coeficiente a veces también se utiliza. Establece la media de ingresos del 10 por ciento más rico de la población en relación con la media de ingresos del 10 por ciento menos rico. Los coeficientes de Gini, así como de los índices de Theil, presentan otro inconveniente, y es que éstos varían cuando la distribución varía, independientemente de donde ocurra el cambio, tanto en la cima, como en el medio o en el nivel más bajo. Si una sociedad está muy preocupada por los ingresos de que disponen los ciudadanos en el nivel más bajo, puede ser

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. preferible utilizar una medida directa, como la parte de los ingresos de que disponen el decil o los diez deciles más pobres. Esta medida no variará, por ejemplo, si la modificación de las tasas impositivas hace bajar los ingresos de que disponen los diez deciles superiores, pero en beneficio de la clase media en vez de en beneficio de los pobres. La Nota técnica 7 presenta las formulas utilizadas para calcular algunas de estas medidas de la desigualdad. 4.2.6 Medidas del bienestar subjetivas y autonotificadas Las medidas del bienestar subjetivas y autonotificadas se basan en preguntas a los hogares sobre 1) sus percepciones sobre la situación en que viven, tales como ‘¿tiene usted bastante?‘ ‘¿considera que sus ingresos son muy bajos, bastante bajos, suficientes, bastante altos, o altos?’, 2) la opinión que tienen sobre sus necesidades mínimas, tales como ‘¿cuál es el mínimo vital de una familia de dos adultos y tres niños?’ o ‘¿cuál es el mínimo vital para su familia?’, o 3) sobre los niveles de pobreza en su pueblo o comunidad, tales como ‘¿cuales son los grupos más vulnerables en el pueblo?’ Estas preguntas a veces se incluyen en las encuestas o en las evaluaciones que cuentan con la participación de los afectados. Las medidas subjetivas pueden utilizarse para evaluar la situación de un hogar determinado y también para establecer o determinar líneas de pobreza, escalas de equivalencia, economías de escala, y las diferencias regionales respecto al costo de vida. Las medidas autonotificadas presentan, sin embargo, serios inconvenientes. Por ejemplo, las medidas subjetivas pueden reproducir los factores de discriminación o exclusión existentes, si se consideran 'normales' en el seno de la sociedad. Este puede ser el caso, por ejemplo, de la discriminación contra las niñas o contra otros grupos particulares de la sociedad. Las evaluaciones subjetivas no pueden, por lo tanto, capturar estas discriminaciones sobre las que debería girar la política pública. De manera más general, los sentimientos de pobreza pueden servir de base más o menos útil para determinar qué actividades públicas tienen prioridad. Esto se debe a que los ciudadanos tienen una proyección cronológica diferente a la de las autoridades encargadas de formular políticas o un nivel de conocimientos sobre los determinantes del bienestar. Por ejemplo, los ciudadanos pueden opinar que las personas de la tercera edad son las más necesitadas, pero que las actividades del Estado que tienen por objeto mejorar los hábitos de nutrición o proporcionar cuidados preventivos de atención de salud tienen un mayor efecto sobre la pobreza. Para más información al respecto, véase Goedhart et al. (1977), la sección 3.2 y la Nota técnica 3.

4.3. Instrumentos de análisis cuantitativo para los ingresos y el consumo 4.3.1. Incidencia geográfica y mapas espaciales Preguntas clave que deben formularse " "

¿Varía mucho la pobreza entre las diferentes regiones del país? ¿Las zonas más pobladas, son también las zonas donde viven la mayoría de los pobres?

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Una de las principales tareas del análisis de la pobreza es proporcionar una ubicación geográfica de la pobreza de ingresos en el país. Como se indica en el Cuadro 4, puede utilizarse una gran diversidad de fuentes de datos para realizar tal distribución geográfica de la Cuadro 6: Distribución regional de la pobreza pobreza (casos Número 1 a Número 9). en Madagascar, 1994 Tasa de pobreza Contribución a la Incluso si la pobreza de ingresos no pobreza nacional puede medirse de forma directa—por _________________________________________________ ejemplo, con una encuesta demográfica Total zona urbana 47.1 14.3 y de salud o con encuestas rápidas de Ciudad capital 40.9 5.5 Principales zonas urbanas 42.6 3.2 seguimiento—las distribuciones Otras zonas urbanas 59.3 5.6 geográficas pueden calcularse Zona rural 76.7 85.8 utilizando indicadores aproximados -----------para los ingresos o el consumo de los Total 70.3 100.0 hogares. -----------------------------------------------------------------------------Fuente: Banco Mundial (1996b, p.6).

Salvo el censo de población, el nivel de desagregación especial que puede darse dependerá del grado de representatividad de la encuesta que se utiliza; en la mayoría de las encuestas, el muestreo se realiza de manera que permita hacer buenas estimaciones de pobreza, con pocos errores de margen, en como mínimo siete u ocho regiones diferentes. En muchas ocasiones, estas regiones no están divididas por fronteras administrativas o políticas sino por zonas agroclimáticas o étnicas. El Cuadro 6 muestra las tasas de pobreza en las diferentes regiones de Madagascar, las cuales varían considerablemente entre las zonas rurales y la capital. Es importante distinguir las tasas de pobreza, en la columna izquierda, de la contribución a la pobreza, o la parte de la totalidad de los pobres que viven en la zona. Las regiones con tasas de pobreza altas, tales como las ‘otras zonas urbanas’ en Madagascar, pueden estar escasamente pobladas y acoger solamente a algunos pobres. Si la resolución de la encuesta de hogares es lo suficientemente precisa, estos datos pueden utilizarse directamente para elaborar mapas de pobreza. Los mapas utilizarán una medida de la pobreza de ingresos o, si fuere posible, medidas múltiples, para mostrar la intensidad de la pobreza—por ejemplo, el índice de recuento de la pobreza o la profundidad de pobreza—y la contribución a la pobreza total. Estos mapas pueden tener un valor significativo para los gobiernos, las organizaciones no gubernamentales y las instituciones multilaterales que están interesadas en fortalecer el impacto de sus inversiones en la lucha contra la pobreza. Por ejemplo, pueden utilizarse para orientar la asignación de recursos entre las unidades de administración local. Pero en la mayoría de los casos, la resolución de la encuesta de hogares no será lo suficientemente precisa para propósitos de planificación prácticos. Una posibilidad será utilizar otros indicadores aproximados, tales como el acceso a los servicios básicos y las estadísticas de empleo, que están disponibles a niveles de desagregación más precisos. Otra posibilidad, que se utiliza cada vez más, es combinar los datos del censo y de la encuesta utilizando métodos de estimación simples que permiten la elaboración de mapas detallados de la pobreza de ingresos. La Nota técnica 8 en el anexo describe el proceso de elaboración de los mapas de pobreza.

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000.

4.3.2. Perfil de la pobreza de ingresos y consumo Preguntas clave que deben formularse para elaborar el perfil de pobreza de la pobreza de ingresos " " " " " " " " " " " " " " " " "

¿Cuán robusta es una clasificación de la pobreza por zona o grupo ante las variaciones en la línea de pobreza? ¿Cuál es la relación entre la pobreza de ingresos y características tales como el sexo, la edad, el medio urbano y rural, o el grupo étnico? ¿Cuáles son las fuentes principales de ingresos para los pobres? ¿De qué sectores dependen los pobres para su subsistencia? ¿Qué bienes o servicios—comerciables y no comerciables—venden los pobres? ¿En qué medida el trabajo que ocupa a los pobres de las regiones rurales está relacionado con la agricultura? ¿Hay empleos fuera del ámbito agrícola? ¿Cuán importante es el desempleo? ¿ y el subempleo? Cuáles son los productos importantes de la cesta de consumo de los pobres? ¿Cuán elevada es la parte de bienes comerciables y no comerciables? ¿Cuál es la relación entre la pobreza de ingresos y la malnutrición o la escolarización? ¿Cuáles son las características de los pobres en materia de fertilidad? ¿A qué servicios públicos tienen acceso los pobres? ¿Cuál es la calidad de los servicios? ¿Cuán importantes son los costos privados de educación y de salud de los pobres? ¿Pueden los pobres acceder a los mercados de crédito formales o informales? ¿Qué activos—tierra, vivienda y financieros—poseen los pobres? ¿Existen derechos de propiedad sobre tales activos? ¿Cuán seguro es el acceso de los pobres a los recursos naturales y la propiedad sobre los mismos? ¿Cuáles son las dimensiones medioambientales de la pobreza? ¿Cuán variables son los ingresos de los pobres? ¿A qué riesgos se enfrentan?

Basado, en parte, en el Manual para la Reducción de la Pobreza (Banco Mundial, 1992)

El punto central del análisis de la pobreza es la elaboración de un perfil de pobreza. Estos perfiles tienen muchas dimensiones. Incluyen quiénes son los pobres, dónde se encuentran, qué hacen, cómo se ganan la vida, cómo acceden y utilizan los servicios del gobierno, y cuales son sus niveles de vida en términos de salud, educación y nutrición. La medida en que los ingresos y el consumo del hogar pueden vincularse con otras variables dependerá del tipo de fuente de datos disponible. Las encuestas multitemáticas (del Número 7 al Número 9 en el Cuadro 4) son ideales para desarrollar estos perfiles de pobreza, pero muchas otras fuentes de datos (del Número 2 al Número 6) también ayudarán en la elaboración de perfiles de base. Las encuestas rápidas de seguimiento (Número 2 en el Cuadro 4) y las encuestas demográficas y de salud (Número 3 y Número 4) ayudarán a establecer vínculos utilizando la riqueza de los hogares como indicador aproximado para los ingresos de los hogares. Las encuestas de seguimiento pueden establecer tales vínculos con las tasas de escolarización, acceso a los servicios básicos, o satisfacción por el servicio. Las encuestas demográficas y de salud pueden establecer vínculos importantes con los indicadores de salud, acceso a los centros de salud y características de vivienda. El perfil de pobreza establece qué características los grupos más pobres de la sociedad han comparado con los grupos más ricos –y con otros grupos pobres en diferentes lugares. Esto puede realizarse mostrando tabulaciones combinadas entre la pobreza y estas características. La comparación mostrará donde las circunstancias de vida de los pobres, por ejemplo, los pobres de ingresos, son similares y donde son diferentes de los grupos que están en mejor situación—por

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. ejemplo, el hecho de que una gran parte de la población pobre no tiene acceso al agua potable no será un factor de distinción si la población entera carece de dicho acceso. El Cuadro 7, un ejemplo de Ecuador en 1994, muestra la relación entre los servicios básicos, la educación, la salud y las características de empleo por grupo de pobreza y ubicación. En el ejemplo de Ecuador, características tales como el acceso a los servicios básicos no solo muestran grandes variaciones entre los grupos pobres y los grupos que no son pobres, sino también entre los grupos pobres en diferentes zonas. Los pobres urbanos en la costa, por ejemplo, tiene un acceso considerablemente inferior a los servicios de alcantarillado (43,5 por ciento) que los pobres urbanos en la sierra (78.9 por ciento).

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Cuadro 7. Algunas características de los pobres en Ecuador, 1994 Urbanos Pobres No pobres

Rurales Pobres No pobres

Total Pobres No pobres

Servicios básicos Conexión con el alcantarillado (%)

Nacional Costa Sierra Oriente

57.3 43.5 78.9 62.9

83.4 74.4 95.6 87.9

12.4 11.7 13.5 7.0

28.2 17.0 35.4 31.1

29.6 27.3 33.5 10.8

63.8 58.9 69.5 50.6

Suministro de Electricidad (%)

Nacional Costa Sierra Oriente

97.8 97.9 97.7 93.6

99.5 99.4 99.7 96.5

62.0 55.5 69.8 36.3

75.8 63.3 84.3 74.4

75.8 76.4 78.4 40.1

91.1 89.6 93.0 81.9

Agua de la red Pública (%)

Nacional Costa Sierra Oriente

61.2 48.9 79.9 85.3

78.8 67.1 94.5 92.5

18.3 6.1 27.9 12.1

23.0 9.1 34.0 23.2

34.8 27.2 43.8 17.0

59.3 51.4 68.2 47.2

Recogida de Basura (%)

Nacional Costa Sierra Oriente

59.7 52.2 70.5 59.9

76.7 68.9 87.7 84.9

1.1 1.3 0.9 1.8

5.6 6.8 3.9 21.5

23.5 26.6 22.2 5.7

51.5 52.1 51.3 43.3

Nacional Costa Sierra Oriente

5.2 4.9 5.8 5.9

9.1 8.3 10.5 8.8

3.2 2.8 3.4 4.5

4.7 3.9 5.1 7.4

4.0 3.9 4.1 4.6

7.5 7.1 8.0 7.8

Nacional Costa Sierra Oriente

24.8 27.3 19.7 26.3

14.8 19.0 9.6 10.7

32.7 45.3 21.4 20.1

24.1 33.7 19.4 14.4

29.4 36.4 20.8 20.4

18.0 22.6 13.7 13.2

Educación Educación del jefe de familia (años) Salud Enfermedades tratadas de manera informal Empleo Sector informal

Nacional 54.6 44.1 27.9 35.8 39.2 41.7 Costa 54.6 44.1 19.6 24.8 37.6 41.6 Sierra 56.3 41.3 35.1 42.6 42.3 41.9 Oriente 54.9 40.8 25.7 41.1 27.3 40.9 Sector regulado Nacional 15.5 35.3 3.4 9.9 8.6 26.7 Costa 11.8 31.1 1.1 3.1 6.6 24.4 Sierra 22.1 41.3 5.4 12.6 11.1 29.2 Oriente 8.7 40.0 6.4 26.8 6.5 31.0 __________________________________________________________________________________________ Fuente: LSMS, 1994.

Mientras que algunas variables—como la educación, la salud y el acceso a los servicios –casi siempre serán parte del perfil de pobreza, muchas variables dependerán de las circunstancias del país y de las fuentes de datos disponibles. El perfil deberá, si fuere posible, identificar las principales características de producción y consumo de los pobres –si los pobres en las regiones rurales cultivan su propia tierra, son agricultores asalariados o trabajan en varias actividades no agrícolas; si los pobres urbanos trabajan como empleados asalariados o como microempresarios en el sector informal. Los datos sobre la posesión de bienes por parte de los pobres son importantes, así como sus tecnologías de producción, utilización de insumos y

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. acceso a los servicios sociales y de infraestructura. Se identifica el consumo de la población pobre, incluyendo su acceso a los bienes públicos. Pueden establecerse vínculos transversales con otras formas de pobreza, tales como la pobreza en educación, la pobreza en salud y la pobreza en seguridad. Determinar las características de empleo, ingresos (producción), y consumo de los pobres en relación con los que no son pobres puede ser muy acertado ya que las vulnerabilidades de los pobres pueden hacerse patentes. El Cuadro 8 muestra las características de distribución del cultivo de café y cacao en la Costa de Marfil. Mientras que una mayor parte de la población agrícola pertenece al primer quintil (27 por ciento) en vez del quintil más rico (9 por ciento), los ingresos procedentes de la venta del café y cacao se concentran en los quintiles del medio –tres para el cacao, y tres y cuatro para el café. Un aumento de los precios del café o del cacao, lo cual fue contemplado, no hubiese favorecido a los pobres en particular. Cuadro 8. Distribución de los agricultores y ventas de café y cacao, Costa de Marfil, 1985 ------------------------------------------------------------------------------------Quintil de gastos de la población ---------------------------------------1 2 3 4 5 Total Agricultores Cultivadores de cacao Cultivadores de café Ventas de cacao Ventas de café

27 19 20 12 14

26 27 28 12 21

22 26 25 54 22

15 19 17 11 28

9 9 9 10 14

100 100 100 100 100

-------------------------------------------------------------------------------------------------------Nota: Las primeras tres columnas muestran la distribución de los individuos por quintiles. Los individuos viven en hogares agrícolas, cultivan cacao, o cultivan café, y los quintiles de población se basan sobre los niveles de gastos que se han calculado a partir de los niveles de gastos de la población de todo el país. Las últimas dos columnas muestran la fracción de la totalidad de las ventas de cacao y café conferida a los individuos en cada quintil. Por ejemplo, el cuadro sugiere que el 27 por ciento de los cultivadores de cacao se encuentran en el segundo quintil de gastos más bajo, pero reciben solamente el 12 por ciento de todos los ingresos procedentes de la venta de cacao. Fuente: Deaton y Benjamin (1988), p. 38; adoptado de Grosh y Munoz (1996, p. 170).

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Las tendencias de consumo también difieren entre grupos de población, y el perfil de pobreza puede explorar estas diferencias. Este análisis es necesario para evaluar cómo los cambios en los precios de los bienes afectarán el bienestar de los grupos más marginados. Por ejemplo, si se llega a la conclusión de que los pobres gastan casi un 10 por ciento de sus ingresos en el transporte público mientras que los grupos más ricos no dependen del transporte público para nada, una subida fuerte del precio del transporte público puede causar problemas substanciales para los pobres. Lo opuesto, no obstante, también puede ser verdad: los grupos de población más ricos pueden ser los únicos usuarios de los servicios de transporte público, mientras que los pobres utilizan medios de transporte informales o simplemente caminan. En este caso, la subida del precio afectará a los más adinerados y no tendrá un impacto sobre los pobres. Pueden realizarse análisis similares para otros servicios públicos, pero también para las subidas de precio de los alimentos y la ropa. De forma similar, la distribución de los pobres por sector económico puede mostrar qué fluctuaciones de crecimiento del sector a corto plazo afectarán al mayor número de pobres. El Cuadro 9 incluye un ejemplo de Uganda. Más del 80 por ciento de los pobres del país están vinculados con los cultivos de alimentos y los cultivos comerciales, lo cual refleja la inclinación rural de la pobreza en Uganda. Las políticas que ejercen una influencia sobre el crecimiento del sector de cultivos de alimentos y cultivos comerciales de la economía y,

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. por lo tanto, sobre los precios de estos productos, guardarán una estrecha relación con la pobreza de ingresos. Cuadro 9. Pobreza por sector del jefe de familia, Uganda 1995/96 ------------------------------------------------------------------------------------------------Sector Tasa de pobreza Distribución de los pobres 1997 Cultivos de alimentos Cultivos comerciales Cultivos no agrícolas Minería Manufactura Utilidades públicas Construcción Comercio Hoteles Transporte/Comunicaciones Servicios misceláneos Servicios gubernamentales Sin trabajo

62.2 43.7 39.8 74.2 27.4 11.1 34.7 19.4 19.9 14.9 29.1 28.0 63.4

56.6 24.1 1.7 0.3 1.9 0.0 0.8 2.8 0.4 0.6 1.3 3.2 6.5

Nacional 48.5 100 ------------------------------------------------------------------------------------------------Fuente: Appleton (1999, p. 44).

Los datos que se recopilan en el perfil para describir las circunstancias en que viven los pobres deben ubicarse dentro del contexto político, cultural y social de cada país. La información cualitativa e histórica, así como el análisis institucional, es importante para que el perfil tenga sentido y esté completo. Volveremos a tratar esta cuestión en la última parte de esta sección. 4.3.3. Análisis del riesgo de pobreza Preguntas básicas que se deben formular cuando se realizan análisis del riesgo de pobreza " "

¿Hay ciertos grupos de población en la sociedad que corren un mayor riesgo de ser pobres que otros? De ser así, ¿pueden estos grupos definirse en función de la edad, el sexo, el grupo étnico, el lugar de residencia, la ocupación y la educación?

El análisis de las características de los pobres a partir del perfil de pobreza consiste en determinar los diferentes riesgos relativos de ser pobre para diferentes grupos de la población. Estos riesgos de pobreza pueden determinarse combinando características tales como el sexo, el medio urbano y el medio rural, la edad o el grupo étnico. El riesgo relativo de pobreza establece la probabilidad de un individuo de ser pobre en relación con todos los otros grupos en la sociedad que no tienen esta característica. Si se dispone de una encuesta multitemática, estos riesgos relativos de pobreza pueden obtenerse directamente de los cálculos de pobreza que se realicen. Las encuestas rápidas de seguimiento o las encuestas demográficas y de salud (Número 2, Número 3 y Número 4 en el Cuadro 4) también pueden utilizarse para determinar estos riesgos: la probabilidad de pertenecer al quintil más pobre en riqueza, que se utiliza como un indicador aproximado para los ingresos, se utilizará como la definición de pobreza. El Cuadro 10 incluye algunos riesgos relativos de pobreza para Zimbabwe en 1995/96. Como en la mayoría de los países, la relación con la pobreza en educación es pronunciada: los hogares cuyo jefe de familia no había recibido educación formal tenían un 40 por ciento más de probabilidades de ser pobres que todas las otras familias de la sociedad. A la inversa, los hogares cuyo jefe de familia había

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. recibido educación postsecundaria tenían casi el 90 por ciento menos de probabilidades de ser pobres que las familias sin esta formación. Cuadro 10. Riesgos relativos de pobreza para grupos elegidos, Zimbabwe, 1995/96 Riesgo relativo de pobreza (porcentaje) ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Jefe de familia hombre -7.0 Jefe de familia mujer +14.2 Educación del jefe de familia Ninguna +42.2 Escuela postsecundaria -89.0 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Fuente: Alwang y Ersado (1999).

4.3.4. Origen de la desigualdad de ingresos Preguntas clave que deben formularse para examinar el origen de la desigualdad de ingresos " "

¿Qué componentes de los ingresos y la riqueza están distribuidos de forma más y menos desigual? ¿La desigualdad se debe en gran parte a las diferencias entre las regiones o en el seno de las regiones?

Los indicadores comunes de desigualdad mencionados arriba pueden utilizarse para evaluar las principales contribuciones a la desigualdad, por diferentes subgrupos de la población y de las regiones así como por la fuente de ingresos. En las descomposiciones estáticas, las características de los hogares y personales, tales como la educación, el sexo, la ocupación, el medio urbano y rural, y la situación regional, son determinantes de los ingresos de los hogares. Si ese es el caso, entonces, como mínimo una parte del valor de cualquier medición dada de la desigualdad debe reflejar la desigualdad entre la gente con diferentes niveles de educación, diferentes ocupaciones, diferente sexo, etc. A esta desigualdad se le denomina el componente ‘entre grupos’. Pero en cualquier división de la población, tanto por región, ocupación, sector, o cualquier otro atributo, también existirán algunas desigualdades entre personas dentro de los mismos subgrupos; este es el componente ‘dentro del grupo’. Mientras que el índice de Gini no puede descomponerse de esta forma, el índice de Theil y esos de la clase generalizada de entropía pueden descomponerse en función de estas divisiones de forma manera coherente (véase la Nota técnica 7). Utilizando el índice Theil, la contribución de la desigualdad dentro de la zona (rural o urbana) a la desigualdad total en Zimbabwe en 1995/1996 fue de un 72 por ciento, mientras que la contribución de la desigualdad entre zonas a la desigualdad total fue de un 28 por ciento. En muchos países de América Latina, el componente de la desigualdad entre zonas contribuye de forma mucho más elevada a la desigualdad total. Otra cuestión de similar interés es cuáles de las diferentes fuentes de ingresos, o de los componentes de un índice de riqueza, son los principales responsables del nivel de desigualdad observado. Por ejemplo, si podemos dividir las fuentes de ingresos entre ingresos de empleo por cuenta propia, salarios, transferencias, e ingresos de propiedad, podemos examinar la distribución de los ingresos de cada individuo. Si se aumenta una de las fuentes de ingresos un 1 por ciento, ¿qué ocurrirá a la desigualdad general? El Cuadro 11 muestra los resultados sobre el índice de Gini tanto para las fuentes de ingresos como para las de riqueza en Perú (1997). Como

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. indica el cuadro, el empleo por cuenta propia es la fuente de ingresos más equiparable, mientras que la propiedad agrícola es la fuente de riqueza más equiparable. Cuadro 11. Perú: Cambios previstos en la desigualdad de ingresos al cambiar un 1 por ciento la fuente de ingresos, 1997 (Porcentaje de cambio de Gini) Fuente de ingresos Cambio previsto Fuentes de riqueza Cambios previstos -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Empleo por cuenta propia -4.9 vivienda 1.9 Salarios 0.6 bienes duraderos -1.5 Transferencias 2.2 propiedad urbana 1.3 Ingresos de propiedad 2.1 propiedad agrícola -1.6 empresas 0 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Fuente: Banco Mundial (1999b, p.16).

4.3.5. Múltiples asuntos relacionados con la pobreza Preguntas básicas que deben formularse para abordar los múltiples asuntos relacionados con la pobreza " " "

Partiendo del perfil de pobreza, ¿cuáles son las variables importantes que están correlacionadas con los niveles de ingresos y gastos y pueden incluirse en los análisis de regresión? ¿Están estos factores directamente relacionados con los ingresos y los gastos, o son otros factores que no pueden medirse los responsables? ¿Qué factores no pueden capturarse de forma directa o indirecta por medio de encuestas pero es probable que determinen los niveles de ingresos y gastos de los hogares?

Después de explorar las características de la pobreza de ingresos utilizando tabulaciones combinadas, el próximo paso es averiguar qué podemos decir sobre las múltiples correlaciones de la pobreza. Estos análisis utilizan un instrumento estándar cuando se dispone de una encuesta multitemática de hogares. Las encuestas temáticas (Número 5 en el Cuadro 4) ofrecen solamente posibilidades limitadas para analizar estas correlaciones, ya que incluyen menos variables asociadas. Sin embargo, incluso en las encuestas multitemáticas (del Número 7 al Número 9 en el Cuadro 4), no es posible identificar las causas o determinantes de la pobreza. Podemos encontrar fuertes asociaciones con la pobreza de ingresos, tales como el trabajo en el sector informal de la economía, pero no será posible averiguar si tal correlación es realmente responsable de que los ingresos y los gastos sean bajos. Por ejemplo, es importante averiguar si las personas trabajan en el sector informal porque son pobres o si son pobres porque trabajan en el sector informal. Si lo primero es cierto, el sector informal puede ayudar a los pobres salir de la pobreza con el tiempo. Los instrumentos normales para evaluar las correlaciones de la pobreza son las regresiones de variables múltiples de ingresos y gastos. En estas regresiones, el consumo o ingresos per cápita de los hogares es la variable de la mano izquierda. Las variables de la mano derecha abarcan una amplia gama de posibles asociaciones con la pobreza, tales como la educación de los miembros del hogar, el número de miembros que tiene ingresos, la composición y tamaño del hogar, el acceso a los servicios sociales y de infraestructura elementales, y los bienes que son propiedad del hogar. La estimación generalmente se realiza en el ámbito del hogar y no de forma individual. Las regresiones de múltiples variables estimarán el coeficiente parcial de correlación

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. entre el consumo per cápita y las variables ‘explicativas’ que se incluyen, mientras que todos los otros impactos se mantienen estables (véase el Recuadro 7). Por ejemplo, los resultados podrían indicar la fuerte asociación entre un año adicional de educación y el cambio en el consumo per cápita, mientras que se mantienen de forma constante los aspectos de genero, experiencia, edad, ubicación, y todos los otros factores que pueden ejercer una influencia. Por lo tanto, pueden decirnos mucho más que los simples riesgos relativos de pobreza mencionados con anterioridad. Un riesgo relativo de pobreza elevado que corre un grupo especifico de población podría atribuirse plenamente a las características individuales, tales como la educación, en vez de a una característica del grupo. El Cuadro 12 muestra un ejemplo de tal regresión en la Costa de Marfil. Indica que la educación desempeña un papel diferente en las zonas urbanas y rurales, al igual que los diferentes tipos de activos. En las zonas rurales, la infraestructura tuvo un poder de predicción fundamental—los hogares de las aldeas cercanas tanto a las carreteras pavimentadas como a los mercados públicos vivían en mejores condiciones, así como los hogares de las zonas con salarios más altos. Los resultados plantean nuevas cuestiones sobre la calidad de la educación en las zonas rurales y sobre la importancia de la infraestructura en las zonas rurales para ayudar a las familias a salir de la pobreza. Cuadro 12. Determinantes de los niveles de gasto de los hogares en la Costa de Marfil --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Nivel de educación más elevado de los hombres ZONA URBANA ZONA RURAL Escuela primaria .38 (5,3) 0.04 (0,6) Escuela secundaria (primer ciclo) .62 (8,6) 0.08 (0,9) Escuela secundaria (segundo ciclo) .80 (9,6) 0.05 (0,4) Universidad .93 (9,4) --Nivel de educación más elevado de las mujeres Escuela primaria Escuela secundaria (primer ciclo) Escuela secundaria (segundo ciclo) Universidad

.11 (1,7) .24 (3,1) .34 (3,4) .52 (4,1)

0.07 (1,0) 0.27 (2,2) -----

Valor de los bienes de los hogares seleccionados Casa Bienes empresariales Ahorros

.06 (5,3) .04 (3,3) .08 (4,7)

--0.16 (4,9) ---

Hectáreas de tierra agrícola Árboles de cacao Árboles de café

-----

0.17 (4,3) 0.04 (1,3)

Distancia más cercana a Carretera pavimentada Mercado

-----

-0.04 (-2,9) -0.09 (-3,3)

Salario sin calificaciones (hombres) --0.37 (6,4) _____________________________________________________________________________ Fuente: Adoptado de Grosh y Munoz (1996, p.169), Glewwe (1990). Las estadísticas-T están entre paréntesis.

Algunas variaciones de estas regresiones de múltiples variables de los ingresos pueden utilizarse para examinar las correlaciones de los ingresos de los pobres. En el análisis de la pobreza, estamos especialmente interesados en examinar las correlaciones de los ingresos y los gastos en el nivel más bajo de la distribución en vez de las correlaciones en el nivel más alto. Entonces, 34

Borrador para comentarios. abril 24, 2000. uno puede realizar diferentes regresiones para cada quintil, o cuartil, de la población. La realización de estas regresiones dependerá en parte del tamaño de la muestra de la encuesta, De forma alternativa, la regresión puede examinar las diferencias estructurales en las estimaciones de parámetros para los diferentes grupos de ingresos o gastos. El Recuadro 7 especifica los tipos de análisis de regresión. Recuadro 7. Regresiones de ingresos en comparación con el análisis del Probit Una alternativa para explorar las correlaciones de la pobreza utilizando los ingresos per cápita como la variable endógena es realizar un análisis del Probit o Tobit. En el análisis del Probit, la variable endógena se convierte en una variable ficticia, con ‘1’ para los individuos que son pobres, y ‘0’ para los que no lo son. El análisis Probit solía ser una practica común en las evaluaciones de pobreza, especialmente en la medida que las simulaciones pueden demostrar convenientemente cómo las probabilidades de ser pobre disminuyen si se aumenta una variable exógena, como la educación. Sin embargo, la variable subyacente sobre la que se basa la ‘pobreza ficticia’ (utilizando la línea de pobreza) son los ingresos per cápita, de manera que el análisis del Probit utiliza solamente un modelo artificial como variable endógena. Entonces, se pierde gran parte de la información sobre la relación real entre los ingresos y los factores de determinación, ya que una variación ancha –la distribución de los ingresos por completo –se reduce a una estructura binominal. Las regresiones de ingresos, las cuales pueden permitir diferencias estructurales para diferentes partes de la distribución, proporcionan mucha más información. El mismo argumento puede aplicarse a los modelos Tobit en los que la brecha de pobreza, o la diferencia entre la línea de pobreza y los ingresos individuales per cápita de un pobre, es la variable endógena, ya que la distribución de ingresos aún está artificialmente truncada.

Regresión de la remuneración horaria. La regresión de la remuneración horaria guarda una estrecha relación con el análisis del probit. Aquí, no obstante, el objetivo es únicamente explorar la relación entre una fuente de ingresos, del empleo, y las variables asociadas. La regresión se estima a nivel individual y establece remuneraciones horarias en relación con la educación individual, la experiencia, el sexo, el medio urbano o rural, el tipo de empleo --sector, formal o informal—la ubicación y la sindicalización. Un resultado importante de la regresión de la remuneración horaria es que especifica los beneficios de la educación—esto es, cuánto aumentarán las remuneraciones horarias previstas con un año de educación. Estos beneficios pueden variar considerablemente entre los diferentes niveles de escolaridad. Funciones de la producción agrícola. La mayoría de las encuestas multitemáticas y algunas encuestas especializadas sobre los ingresos en las regiones rurales (del Número 5 al Número 9 en el Cuadro 4) contienen amplios módulos relativos a la agricultura que incluyen estadísticas sobre el tipo de cultivo por área, cosecha, insumos a la producción agrícola y los precios insumoproducto. Si la pobreza guarda una estrecha relación con la producción rural, las funciones de la producción agrícola pueden explorar la relación entre el tamaño de la tierra y el valor agrícola añadido neto. En muchos países de América Latina, se ha establecido una relación invertida entre la propiedad de tierras y la productividad, indicando que una distribución más igualitaria de la tierra puede afectar tanto a la productividad como a la reducción de la pobreza. 4.3.6. Análisis de la incidencia El análisis de la incidencia es el principal instrumento para evaluar el impacto de la distribución del gasto público y los impuestos. Tiene por objeto cuantificar la parte de los ingresos y gastos totales que recibe y paga un segmento de la población específico –por ejemplo, ‘el decil más pobre,’ o ‘región 1’. El análisis de incidencia se basa sobre varias hipótesis importantes. Es necesario disponer de datos sobre gastos e impuestos que correspondan de cerca de a las variables capturadas en las encuestas de hogares u otras fuentes de datos.

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El análisis de la incidencia tiene dos dimensiones: el tipo de hogar y la situación geográfica. La incidencia por situación geográfica normalmente puede obtenerse de los datos administrativos, junto con los datos del censo (Número 1 en el Cuadro 4). La parte de los gastos de un programa o ministerio—por ejemplo, para la educación primaria—que se asigna a una zona geográfica específica se puede calcular y comparar con la pobreza básica u otras estadísticas relacionadas con el nivel de vida, tales como el PIB per cápita, el número de niños en edad escolar, y las tasas de escolarización). La incidencia por tipo de hogar requiere datos a nivel de hogares, bien procedentes de encuestas o del censo. La mayoría de los casos en el Cuadro 4 (del Número2 al Número 9) permiten algunos análisis de incidencia, pero las encuestas multitemáticas –que a menudo abarcan el acceso a programas del gobierno específicos y sus beneficios –son las mejores fuentes de datos para este tipo de análisis. El análisis de incidencia generalmente se empieza estableciendo las características del usuario de los servicios y programas públicos procedentes de la encuesta de hogares. Algunas veces, la encuesta de hogares cuantifica los beneficios reales que han obtenido los hogares—por ejemplo, cual es el valor total de los productos que cada hogar recibe de los programas de nutrición. Esta información relativa a los beneficios puede utilizarse directamente para calcular la distribución de todos los beneficios del programa. Sin embargo, en muchos casos, las encuestas de hogares ofrecerán información sobre el usuario y su acceso a las escuelas, clínicas de salud, o créditos para la vivienda. En tales casos, las hipótesis sobre la distribución del beneficio deberán realizarse para la distribución de los gastos totales, los cuales se obtienen de los datos administrativos. Se asume que los beneficios se distribuyen de forma igualitaria entre toda la población que los recibe. En muchos casos, sin embargo, esta hipótesis sobre una distribución igualitaria de los beneficios es poco probable que pueda aplicarse con los pobres, especialmente en las zonas rurales, en las que sufren una clara desventaja en comparación con los grupos que no son pobres: en el ámbito de la educación, las escuelas rurales en las aldeas remotas generalmente cuentan con menos personal y equipos más precarios que las escuelas urbanas. No obstante si esta tendencia potencial se reconoce y los datos indican una distribución de los gastos en desventaja de los pobres y las zonas rurales, los resultados aún tienen más importancia. El Cuadro 13 muestra un ejemplo de la distribución de los subsidios en materia de educación por quintil de bienestar en Tanzania. Considerado en conjunto, el 20 por ciento de la población más pobre recibe solamente un 13 por ciento de todos los gastos de educación. Cuadro 13. Incidencia de la inversión pública en el ámbito de la educación en Tanzania, 1993 Quintil de ingresos de la población 1 2 3 4 5 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------Todo el sistema educativo 13 15 18 31 22 Educación primaria 20 21 21 20 19 Educación secundaria 6 12 18 25 33 Educación terciaria 0 0 0 75 25 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------Fuente: Banco Mundial (1996, p. 47).

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4.3.7. Simulaciones de pobreza, desigualdad y crecimiento Las encuestas de hogares con módulos de ingresos y gastos pueden utilizarse para simular el efecto del crecimiento y la desigualdad sobre la pobreza. Utilizando la distribución de gastos e ingresos per cápita en la encuesta, puede simularse un aumento en los gastos e ingresos individuales durante un número de años y calcularse las medidas de pobreza resultantes. Tales simulaciones pueden establecer diferentes hipótesis sobre la desigualdad—constante, en aumento, o en descenso—la distribución del crecimiento por sectores (por ejemplo, que la agricultura es el motor de crecimiento y que la población relacionada con las actividades agrícolas tendrá una tasa más alta de crecimiento respecto a los ingresos y gastos personales), o la distribución geográfica del crecimiento. Utilizando 1993 como punto de referencia para Tanzania, el Cuadro 14 muestra cómo las tasas de crecimiento per cápita, y los cambios respecto a la desigualdad, durante un periodo de 20 años, provocarían cambios en la pobreza. Obviamente, con una tasa de crecimiento real cero y, al mismo tiempo, ningún cambio respecto a la desigualdad, la tasa de pobreza continuara siendo la misma. Una tasa de crecimiento per cápita sostenida de un 1,5 por ciento sin cambios en la distribución de los ingresos—esto es, si todos los ingresos del hogar se aumentan un 1,5 por ciento al año –conllevaría una fuerte reducción de la pobreza. Si la desigualdad mejora durante el mismo período de tiempo, la reducción de la pobreza será aún más pronunciada. Cuadro 14. Pobreza, desigualdad y crecimiento en Tanzania 1993 2005 2015 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Tasa de pobreza con un - crecimiento de un 0 por ciento, sin cambios en el Gini 50 50 50 - crecimiento de un 1,5 por ciento, sin cambios en el Gini 50 35 18 - crecimiento de un 1,5 por ciento, 50 30 3 reducción del Gini de un 0,5 por ciento/año - crecimiento de un 3.0 por ciento, sin cambios en el Gini 50 25 5 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Fuente: Banco Mundial (1996, p. 76).

Esta relación contable también puede utilizarse para evaluar el impacto del crecimiento en diferentes partes del país—las zonas urbanas en comparación con las zonas rurales o en diferentes sectores de la economía. El Cuadro 15, abajo, muestra estas simulaciones para Perú. Utilizando el año base de 1997, las simulaciones calculan cómo la tasa de pobreza extrema cambiaria de 1997 al año 2002 bajo diferentes escenarios—respecto a qué sectores o zonas geográficas son el ‘motor’ de crecimiento durante este periodo de tiempo. En general, la tasa de crecimiento per cápita de la economía en todas las alteraciones se asume que es de un 3 por ciento. Los sectores o zonas de gran crecimiento se asume que crecerán un 6 por ciento, con el resto de la economía creciendo a una tasa mucho más inferior, de manera que la tasa de crecimiento del PIB se mantiene estable en un 3 por ciento. El Cuadro 15 muestra que el crecimiento ‘a favor de lo pobres’ en Perú significa en particular que la reactivación de la economía se materializa en los sectores de la agricultura y la construcción. Geográficamente, el crecimiento rural será el más eficaz en la lucha contra la pobreza.

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Cuadro 15. Pobreza, desigualdad y crecimiento en Perú 1997 2002 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Tasa de pobreza extrema, con una tasa de crecimiento per cápita de un 3 por ciento, y con un - crecimiento de los sectores de elevada pobreza (agricultura, construcción) - crecimiento de los sectores de pobreza media (minería, petróleo, manuf., comercio, transporte, comun.) - crecimiento de los sectores de pobreza baja (servicios) - crecimiento en Lima - crecimiento en otras zonas urbanas - crecimiento en las zonas rurales

14,8

7,5

14,8

10,7

14,8 14,8 14,8 14,8

11,1 11,5 10,9 7,8

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Fuente: Banco Mundial (1999b, p. 35).

Aunque son útiles para fines de ilustración, estas simulaciones tienen limitaciones. Son puros ejercicios de contabilidad con hipótesis muy grandes: por ejemplo, se asume que las tasas de crecimiento del PIB tendrán un efecto directo en el consumo o ingresos de los hogares. Además, las trayectorias de los sectores en las simulaciones de crecimiento en el Cuadro 15 asumen que las tasas de crecimiento por sectores tendrán un efecto directo sobre las tasas de crecimiento de consumo e ingresos de los hogares en el mismo sector; esto es, que dicho crecimiento sectorial hará aumentar los sueldos de los trabajadores afiliados con el sector. Se asume que no hay movimientos sindicalistas ni efectos secundarios. El crecimiento de las exportaciones, por ejemplo, puede tener un efecto tecnológico positivo para otros sectores.

4.4. Análisis cualitativos de los ingresos y el consumo Preguntas clave para comprender la dimensión de la pobreza relativa a los ingresos y el consumo " " "

¿Hay estudios de casos prácticos de la comunidad, estudios etnográficos, y evaluaciones con la participación de los afectados disponibles para complementar los resultados de la encuesta de hogares? ¿Son recientes? ¿Se han integrado de forma adecuada los estudios cualitativos en los resultados y diseño de la encuesta? ¿Se han descubierto, mediante estudios cualitativos, factores adicionales relacionados con la pobreza de ingresos y consumo? ¿Cómo pueden abordarse estos factores en el ámbito político?

Independientemente de los diferentes métodos que se utilicen para medir las tasas de pobreza, calcular los riesgos de pobreza y analizar los asuntos relacionados con la pobreza, y los determinantes de los cambios en la misma con el transcurso del tiempo, es fundamental que la interpretación de estos resultados se complemente y triangule con investigaciones de carácter cualitativo. Se precisan análisis institucionales, políticos y sociológicos para comprender, por ejemplo: ! Porqué el sector informal desempeña un papel de poca importancia en la absorción de las personas pobres. Las causas podrían ser jurídicas (reglamentos), económicas (costos de entrada), sociológicas (estigma social, discriminación por razón de sexo), etc.

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. ! Porqué algunos factores están asociados con la pobreza—por ejemplo, porqué algunos grupos de la sociedad, en función del sexo o grupo étnico—están discriminados en el lugar de trabajo. Además, este análisis social puede explorar estrategias viables para reducir la discriminación existente. ! Qué factores ejercen una influencia sobre los resultados de la pobreza que no son fácilmente cuantificables. Por ejemplo, en qué medida la confianza en las instituciones o la corrupción perjudican la labor de los programas de educación y salud? ! Cómo se estructura la distribución de recursos en le seno de los hogares respecto al sexo o edad –esto es, si la pobreza en el seno de los hogares se esconde en hogares que teóricamente tienen suficientes recursos (véase el capitulo sobre Cuestiones de Género). Se pueden utilizar diversos instrumentos para recopilar información sobre la pobreza de ingresos, independientemente de los análisis de las encuestas de hogares. Estos abarcan desde instrumentos participativos (véase Nota técnica 3), hasta los estudios etnográficos y sociológicos de casos prácticos (véase la sección 3.2) y desde investigaciones institucionales hasta investigaciones políticas. Todos estos instrumentos ayudarán a poner en contexto los resultados cuantitativos de los análisis de las encuestas de hogares.

5.

Dinámica y vulnerabilidad de la pobreza de ingresos

La medición de los niveles de ingresos o de consumo de las personas pobres en un momento determinado puede proporcionar una visión instantánea de la pobreza y de los asuntos relacionados con la misma. El examen de las fluctuaciones en los ingresos y el consumo con el paso del tiempo puede ilustrar la variabilidad del bienestar, que indica la vulnerabilidad, otra dimensión de la pobreza. Por ejemplo, un riesgo de grandes cambios en los ingresos puede obligar a los hogares a disminuir sus inversiones en bienes productivos –cuando los hogares necesitan mantener algunas reservas en activos líquidos—y en capital humano. Un riesgo elevado también puede forzar a los hogares a diversificar sus fuentes de ingresos, normalmente a costa de una rentabilidad más baja. La vulnerabilidad puede influenciar el comportamiento y las estrategias de adaptación de los hogares y es, por lo tanto, una consideración importante a tener en cuenta en la formulación de políticas de lucha contra la pobreza. Comprender la dinámica de la pobreza de ingresos—la medida en que algunos hogares entran y salen de la pobreza de ingresos con el transcurso del tiempo y los factores que influencian su movilidad—es por lo tanto importante para entender del todo las características de la pobreza y sus causas. La comprensión de las fuentes de vulnerabilidad también tiene implicaciones políticas importantes: Fuentes diferentes normalmente implican series de respuestas diferentes, privadas y públicas, incluso si su impacto final sobre los ingresos y las capacidades es similar. De hecho, los hogares pueden reducir parte de su vulnerabilidad mediante el desarrollo de redes informales para la ayuda recíproca o reduciendo ligeramente su consumo durante sus estaciones agrícolas, por ejemplo. Sin embargo, no pueden protegerse a sí mismos contra sacudidas económicas de mayor envergadura—aquellas que afectan simultáneamente a un gran número de individuos. Los pobres en particular tienen más probabilidades de verse negativamente afectados, puesto que tienen menos posibilidades de ahorrar y asegurarse por cuenta propia y a menudo tienen una acceso limitado a los seguros y al crédito. En esta sección, restringimos nuestro análisis a la vulnerabilidad de los ingresos o de los cambios del consumo. Este aspecto de la vulnerabilidad, medido en variabilidad de ingresos, es solo una de las múltiples facetas de la vulnerabilidad. La vulnerabilidad es un concepto amplio,

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. que abarca no sólo la vulnerabilidad de ingresos sino también riesgos tales como aquellos relacionados con la salud, aquellos que se deben a la violencia y aquellos que se deben a la exclusión social – los cuales, todos, pueden tener efectos tangibles sobre los hogares. Igual que la sección anterior sobre la dimensión de la pobreza de ingresos y consumo, esta sección contempla primero el tipo de datos que pueden utilizarse para analizar la dinámica y variabilidad de los ingresos. Muestra que, aunque los datos de panel son probablemente el mejor tipo de datos para esta labor, pueden utilizarse muchos otros tipos de datos. La sección presenta algunas de las medidas que pueden utilizarse para capturar la dinámica y variabilidad de los ingresos –desde las medidas que permiten la comparación con el paso del tiempo, hasta las medidas de la movilidad y variabilidad de los ingresos. También presenta algunos instrumentos que pueden utilizarse para analizar la dinámica y variabilidad de los ingresos para diferentes tipos de datos y diferentes medidas.

5.1 Datos para medir y analizar la dinámica y la variabilidad de los ingresos y el consumo La dinámica y la variabilidad de los ingresos y el consumo son difíciles de medir: los cambios previstos en los ingresos o el consumo son importantes para los individuos y los hogares antes de que éstos ocurran—sin tener en cuanta si ocurren o no—así como después de que hayan ocurrido. En realidad, la inseguridad sobre los ingresos o el consumo futuros afecta las decisiones que se adoptan en el hogar. El temor a condiciones climatológicas malas o el temor a ser expulsado de la tierra que cultivan puede, por ejemplo, desalentar a los hogares a invertir en cosechas más arriesgadas pero de mayor productividad y afectar su capacidad de generar ingresos. La inseguridad es probable que sea más importante para los hogares más pobres, para los cuales la variabilidad es grande en relación con sus recursos. La medición de la dinámica y la variabilidad de los ingresos y el consumo requiere tipos específicos de datos. En referencia al Cuadro 4, la lista abajo describe varias opciones según la disponibilidad de datos. ♦ Una encuesta transversal. En los países donde solamente se dispone de una encuesta transversal (Número 5 y Número 7 en el Cuadro 4), a veces pueden obtenerse datos casi de panel si los ingresos y el consumo se registran en diferentes momentos puntuales. Las encuestas a veces registran información sobre las características demográficas, las actividades y los ingresos en una primera visita, y después repiten él modulo de ingresos trimestralmente, durante un año. Además, algunas encuestas solicitan a los hogares que recuerden sus ingresos o consumo durante periodos de tiempo previos. Incluso cuando no se dispone de componentes casi de panel, es posible establecer medidas de la vulnerabilidad de los hogares que dependen de la variación en el seno de las comunidades u otros subgrupos; o de información externa sobre la estacionalidad de los precios y la producción. ♦ Dos o más encuestas transversales . Cuando se dispone de dos o más encuestas transversales (Números 6 y 8 en el Cuadro 4), pueden analizarse los cambios y tendencias en los niveles y características de la pobreza con el paso del tiempo. Las comparaciones entre diferentes períodos de tiempo requieren técnicas y análisis cuidadosos (véase sección 5.3) pero permiten comprender mejor la dinámica de la pobreza y sus determinantes. Las encuestas transversales repetidas revelan tendencias para grupos de población pero no permiten el seguimiento de individuos u hogares dentro de grupos con el

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. transcurso del tiempo. Solamente revelan cambios agregados netos; no capturarán, por ejemplo, los grandes movimientos de ingreso a la pobreza o de egreso de la misma. ♦ Datos de panel. Los datos de panel hacen un seguimiento de los hogares con el paso del tiempo y relacionan sus características de consumo e ingresos con los cambios en otras características, tales como la demografía, la inmigración, la situación del mercado laboral, la propiedad de bienes de consumo duraderos, el acceso a los servicios, y las condiciones de salud y educación. La variabilidad del bienestar social y de los ingresos de los hogares puede seguirse solamente cuando se dispone de datos de panel, como para el Número 9 en el Cuadro 4. Los datos de panel proceden de rondas consecutivas de entrevistas a los mismos hogares con el paso del tiempo. Los datos de panel tienen ciertas ventajas en comparación con las encuestas transversales repetidas. Permiten al analista determinar los factores subyacentes a la movilidad; estimar cambios a nivel individual; registrar información sobre eventos pasados de forma más precisa que las preguntas retrospectivas que algunas veces se incluyen en las encuestas transversales; y estimar el impacto de los programas y servicios pasados sobre los resultados de pobreza. Sólo los datos de panel nos permiten analizar los determinantes de la pobreza, mientras que los datos transversales están limitados a revelar asuntos relacionados con la pobreza. Las correlaciones son características que guardan una estrecha relación con la pobreza— por ejemplo, el tamaño de la familia puede estar relacionado con la pobreza –pero su análisis no permite determinar la relación de causalidad. Por ejemplo, es imposible determinar si una familia es pobre porque es grande o si una familia es grande porque es pobre. Por el contrario, los determinantes de la pobreza proporcionan información sobre las causas de la pobreza y pueden ser analizados observando a los hogares con el paso del tiempo y analizando los cambios en su bienestar en vista de sus características. Algunas limitaciones de los datos de panel son que los hogares pueden cambiar con el transcurso del tiempo, desaparecer por completo de la muestra, debido, por ejemplo, al fallecimiento o la migración, o una separación o reagrupamiento ya que los niños crecen o los miembros del hogar están casados o divorciados. Si el desgaste está relacionado con ciertas características—por ejemplo, los hogares con una buena educación se van de los vecindarios pobres—entonces los resultados de las estimaciones de las regresiones de panel deben abordarse con precaución. Además, en la medida que transcurre el tiempo, las encuestas de panel pueden ser menos representativas, ya que no incluyen a los nuevos miembros de la población –nuevos nacimientos o inmigrantes, por ejemplo, a no ser que estos nuevos individuos se añadan a la muestra. Los datos de panel también pueden tener errores de medición, especialmente aquellos relacionados con los ingresos y el consumo de los hogares, los cuales pueden ejercer una gran influencia en las estadísticas de movilidad. ♦ Información cualitativa. De forma alternativa, la información cualitativa puede complementar el retrato ya que permite (véase Nota técnica 3): # El análisis de la participación de los hogares en las redes informales. # El análisis de los modelos de variación en los ingresos y el consumo de los hogares y, en particular, las variaciones estacionales. # El análisis de las percepciones de las personas para comprender mejor la vulnerabilidad. # El análisis de las diversas estrategias que los hogares llevan a cabo para reducir su vulnerabilidad a los cambios en los ingresos. Por ejemplo, es importante observar si los 41

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#

hogares emprenden estrategias de reducción de consumo—cuando venden sus bienes de producción, diversifican sus fuentes de ingresos para reducir las probabilidades de cambio en los ingresos; reducen su nivel de consumo en caso de que haya cambios en los ingresos; o consiguen encontrar nuevos medios para aumentar sus ingresos—por ejemplo, cambiando su fuente de trabajo. La identificación de varios grupos, en función del sexo, y de los niveles de vulnerabilidad que ellos mismos perciben.

5.2 Medidas de la dinámica y la variabilidad de los ingresos y el consumo 5.2.1 Comparaciones de la pobreza con el paso del tiempo Cuando se dispone de rondas consecutivas de una encuesta de hogares, los cambios en la pobreza de ingresos pueden evaluarse. Las comparaciones de la pobreza con el transcurso del tiempo requieren un método que permita que las medidas puedan compararse y reflejar las diferencias en el costo de vida entre todas las regiones, sectores o fechas que se comparan. El método estándar consiste en convertir los datos sobre los ingresos nominales o los gastos de diferentes encuestas y regiones en ingresos y gastos reales deflacionándolos en el espacio y en el tiempo, en relación con una región y un período de tiempo. Entonces, se aplica una línea de pobreza constante a estos valores reales para deducir medidas de pobreza, tales como los índices de recuento de la pobreza, las brechas de pobreza y las medidas de gravedad de la pobreza. Las comparaciones de pobreza generalmente son difíciles puesto que requieren: # Un marco de muestreo y un método de muestreo idénticos para las diferentes rondas. # Una deflación de precios precavida utilizando índices de precios regionales y temporales (para explicar los diferentes costos de vida entre regiones y con el transcurso del tiempo). # Una definición idéntica de la línea de pobreza con el paso del tiempo. # Una definición idéntica de los agregados del consumo o ingresos con el paso del tiempo, puesto que los cambios de definición pueden distorsionar gravemente la medición de la pobreza (Recuadro 8). Junto con estos requisitos, es importante establecer la solidez de los cambios y tendencias observados. Esto conlleva la repetición del análisis para definiciones y métodos alternativos. Puede incluir verificar la solidez de los resultados ante los cambios en los procedimientos de agregación del consumo o ingresos, tales como los procedimientos de imputación o cobertura de las medidas, y ante los cambios en la forma en que se tienen en cuenta las economías de escala y las escalas de equivalencia. Además, esto también puede realizarse repitiendo el análisis para diferentes líneas de pobreza. El análisis estocástico también puede ser útil para examinar los cambios en la distribución de los ingresos y la incidencia de pobreza con el transcurso del tiempo (véase la Nota técnica 10). Por ultimo, los errores estándar asociados con las diferentes medidas que se establecen con el paso del tiempo también deberán calcularse para obtener información sobre la importancia de las características observadas (Recuadro 5). Si estos errores estándar son grandes, puede ser que los pequeños cambios observados en la pobreza no sean importantes y no pueden utilizarse para fines políticos. El Recuadro 8 explica las medidas del bienestar que se utilizan en las comparaciones de pobreza.

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Recuadro 8. Definiciones del bienestar para las comparaciones de pobreza Cuando se compara la pobreza con el transcurso del tiempo, las medidas de bienestar deberán ser idénticas para evitar distorsiones. Las distorsiones pueden ocurrir cuando se realizan cambios en los cuestionarios, tales como: ♦ La cantidad de artículos que se abarcan. Por ejemplo, la definición del bienestar en la segunda encuesta puede incluir los gastos y el consumo personal de un alimento específico que no se incluyó en la primera ronda. En este caso, parecerá que los hogares con el mismo consumo real durante los dos periodos tienen una medida más elevada de consumo de alimentos en el segundo periodo. Si la línea de pobreza es fija, los cálculos presentarán una reducción inequívoca de la pobreza en situaciones en las que no hay ningún cambio; ♦ El nivel de detalles sobre artículos específicos, especialmente cuando es probable que el precio de los diferentes tipos de un mismo artículo sea diferente—por ejemplo, cuando sólo un tipo de harina está subsidiado o cuando ciertos tipos de un mismo producto están disponibles sólo en las zonas urbanas; ♦ La redacción de preguntas particulares, la cual puede influenciar el nivel y estructura de las respuestas; ♦ El período recordatorio, incluso cuando las cantidades son posteriormente reajustadas para abarcar periodos similares (puesto que la exactitud de la información varía con la duración del período recordatorio); ♦ Método utilizado para estimar algunos artículos, por ejemplo, cuando el consumo de la producción propia se da en dinero o en cantidades. Puesto que la magnitud de las distorsiones puede ser substancial, los cuestionarios y definiciones deberán examinarse con cuidado. Cuando las medidas del bienestar no son comparables—por ejemplo, en países que están experimentando cambios rápidos y donde la cantidad de artículos disponibles aumenta— algunos enfoques específicos pueden permitir hacer comparaciones de pobreza. Estos enfoques pueden conllevar suposiciones de que las medidas de consumo están monótonamente incrementando respecto a los gastos totales, que los precios relativos no cambian de forma espectacular con el paso del tiempo, y que los datos no cuentan con errores de medición. Entonces, pueden hacerse comparaciones de pobreza sólidas utilizando la medida del índice de recuento de la pobreza y una línea de pobreza basada en el costo de las necesidades básicas–-véase el Recuadro 3. Véase Lanjouw y Lanjouw (1997).

5.2.2 Análisis de movilidad Los datos de panel proporcionan información única sobre la movilidad del bienestar de diferentes grupos de la sociedad. Cuando existen dos observaciones, puede utilizarse una matriz de transición (véase Recuadro 2) para proyectar cambios –mejora o descenso –en el bienestar de los hogares o en el tipo de bienestar. Entonces pueden distinguirse los diferentes grupos; por ejemplo, las personas que viven en la pobreza desde hace mucho tiempo, o que son pobres durante ambos periodos, y las personas que viven en la pobreza durante un breve periodo de tiempo, o que son pobres durante un solo periodo. El Cuadro 16 presenta un ejemplo de una matriz de transición que describe la evolución de la situación de los hogares en las zonas rurales de Etiopía entre 1989 y 1995. La matriz muestra que, a pesar de las mejoras generales, el 31 por ciento de los hogares son pobres a largo plazo. Un 51 por ciento de las personas que eran pobres en 1989 continuaron siendo pobres en 1995. En general, la pobreza descendió de un 61 por ciento a un 46 por ciento, pero un 38 por ciento de las personas que no eran pobres cayeron en la pobreza durante el periodo 1989-1995. Hay un nivel de movilidad bastante elevado, ya que la mitad de los pobres en 1989 había salido de la pobreza en 1995 y

43

Borrador para comentarios. abril 24, 2000. más de una tercera parte de las personas que no eran pobres en 1989 habían entrado en la pobreza en 1995. Un análisis basado en dos muestras representativas por un largo período de tiempo revelará un descenso general de la pobreza pero no mostrará que este descenso es el efecto neto de un gran numero de personas saliendo de la pobreza y entrando en la misma. La próxima sección describe la pobreza transitoria y crónica con mayor detalle. Cuadro 16. Movimientos de ingreso y egreso de la pobreza en las zonas rurales de Etiopía (columna porcentaje, porcentaje celular) Situación 1989

Situación 1995

en

Pobres

en

No pobres

Total

⇔ 51 (31)

⇑ 49 (30)

100 (61)

⇓ 38 (15)

⇔ 62 (24)

100 (39)

Total 46 (46) Fuente: Dercon (1998) y (1999).

54 (54)

100 (100)

Pobres No pobres

El Cuadro 16 muestra un ejemplo de movimientos absolutos de ingreso y egreso de la pobreza. Pueden llevarse a cabo análisis similares respecto a los movimientos relativos –movimientos entre diferentes deciles o quintiles, sin tener en cuenta el cambio absoluto. Pobres temporales y crónicos, pobreza estacional y no estacional: Cuando se dispone de datos de panel que cubren más de dos periodos, el análisis puede además investigar las trayectorias del bienestar de los hogares. Por ejemplo, la clasificación puede refinarse para distinguir entre la pobreza estacional y no estacional cuando la encuesta de panel abarca varios periodos durante todo el año. Por ejemplo, el Cuadro 17 presenta los resultados de los datos de panel trimestrales sobre las regiones rurales de Ruanda en 1983, los cuales indican que mientras que algunos hogares parecen ser pobres durante todo el año, o viven en pobreza no estacional, un grupo grande de hogares cae en la pobreza solamente al final de la estación seca, cuando las existencias disponibles o en almacén ya están casi agotadas, o vive en pobreza estacional. Los datos nos permiten, por lo tanto, identificar el periodo de dificultades extremas y sugieren intervenciones para abordar esa necesidad estacional particular (véase el capítulo Protección social).

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Cuadro 17. Matrices de transición en las regiones rurales de Ruanda, 1983 (porcentajes en columnas).

1

2

3

5

1

50

14

24

4

7

2

30

31

27

10

3

3

30

35

16

12

7

4

13

23

21

27

16

5

10

8

23

15

43

4

Cuarto trimestre

1

2

3

5

1

52

21

12

7

8

2

19

18

28

13

21

3

28

13

20

17

22

4

5

24

12

27

32

5

2

11

12

19

56

Tercer trimestre t

4

Tercer trimestre Segundo trimestre

Primer trimestre

Segundo trimestre

1

2

3

4

5

1

66

21

8

4

1

2

40

30

17

7

6

3

29

26

27

12

7

4

15

15

22

19

29

5

9

15

24

16

32

Fuente: Muller (1997). Los datos de panel también permiten distinguir la pobreza transitoria de la pobreza crónica. La pobreza transitoria incluye la pobreza estacional y periodos efímeros de pobreza que no necesariamente concuerdan con las estaciones, tales como aquellos después de un breve período de enfermedad o desempleo. La observación de los ingresos durante diferentes periodos nos permite clasificar a los hogares como: hogares en pobreza permanente, cuando sus ingresos están siempre por debajo de la línea de pobreza; hogares en pobreza crónica, cuando sus ingresos medios están por debajo de la línea de pobreza pero a veces por encima de la misma; u hogares en pobreza transitoria, cuando sus ingresos medios están por encima de la línea de pobreza pero a veces por debajo de la misma. Las encuestas indican de forma sistemática que el grupo de hogares en pobreza transitoria es normalmente más grande que el grupo de hogares en pobreza crónica. Por ejemplo, en Zimbabwe, el 60 por ciento de los hogares vivían en pobreza transitoria y el 11 por ciento de los hogares vivía en pobreza crónica durante el periodo 1992-1996. En Sudáfrica, el 32 por ciento de los hogares vivían en pobreza transitoria y el 23 por ciento en pobreza crónica durante el periodo 1993-1998. A modo de ejemplo, el Cuadro 18 presenta la clasificación basada en una encuesta de panel que se llevo a cabo anualmente durante el periodo 1985-1990 en las regiones rurales de China. De forma alternativa, podríamos clasificar a los hogares por el número de veces que su bienestar esta por debajo de un umbral determinado. Cuadro 18. Clasificación de los hogares en las regiones rurales de China durante el periodo 1985-1990 (Porcentaje) Pobreza persistente 0.4 7.1 11.9 4.9 6.2

Guangdong Guangxi Guizhou Yunnan Muestra entera Fuente: Jalan y Ravallion (1999).

Pobreza crónica 1.0 16.1 21.2 18.0 14.4

Pobreza transitoria 18.3 37.4 40.2 35.6 33.4

Nunca en pobreza 80.3 39.4 26.7 41.5 46.0

El análisis de los flujos de personas que entran en pobreza o salen de la misma también puede basarse en variables discretas que marcan transiciones entre diferentes estados. Las medidas del movimiento de ingreso y egreso de la pobreza, como la tasa de ingreso a la pobreza—la

45

Borrador para comentarios. abril 24, 2000. probabilidad de que un hogar entre en la pobreza –y la tasa de salida de la pobreza, pueden calcularse para diferentes grupos de hogares. Como complemento, este movimiento también puede medirse según la probabilidad de que un hogar permanezca dentro o fuera de la pobreza. El Cuadro 19 proporciona un ejemplo del Pakistán rural. El Cuadro muestra la probabilidad de caer en la pobreza aumenta durante los años del panel, mientras que la probabilidad de salir de la pobreza fluctúa. En conjunto, el coeficiente de probabilidades de ingreso en relación con las de egreso aumenta, lo cual conduce a un incremento del índice de recuento de la pobreza. Estas probabilidades están, sin embargo, limitadas ya que no indican 1) el período de tiempo durante el cual los hogares permanecen dentro o fuera de la pobreza o 2) si los hogares que caen en la pobreza y escapan de la misma son los mismos de un año a otro. Cuadro 19. Probabilidades de ingreso y egreso de la pobreza en las regiones rurales de Pakistán, 1986-91 Probabilidad de entrar en la pobreza, para hogares que no son pobres (porcentaje) De de año en año: 1986/87 – 1987/88 1987/88 – 1988/89 1988/89 – 1989/90 1989/90 – 1990/91 Durante todo el período: 1986/87 – 1990/91 Fuente: Baulch y McCulloch (1998).

Probabilidad de salir de la pobreza, para hogares pobres (porcentaje)

15 17 20 20

51 43 51 46

24

49

Junto con las medidas de la pobreza transitoria y crónica ya desarrolladas, también es interesante considerar el período de tiempo que los hogares permanecen en la pobreza—la duración o persistencia de la pobreza. Pueden determinarse diferentes períodos de tiempo en función de diferentes factores y pueden requerir intervenciones diferentes. 5.2.3 Variabilidad de ingresos y análisis de la variabilidad Los datos que cubren más de dos momentos determinados también pueden sentar las bases para el análisis de la variabilidad de ingresos. La volatilidad puede medirse para varios hogares y puede revelar diferentes modelos de inseguridad. Por ejemplo, puede haber dos tipos de hogares. El Tipo I está, por termino medio, ligeramente debajo de la línea de pobreza y experimenta una variabilidad de ingresos baja –un funcionario, por ejemplo. El Tipo II está, por término medio, ligeramente arriba de la línea de pobreza pero experimenta una variabilidad de ingresos elevada—un hogar en una zona rural, por ejemplo. El análisis estático estándar de la pobreza clasificaría al Tipo I como pobre y al Tipo II como no pobre. No obstante, tanto el uno como el otro experimentan alguna forma de vulnerabilidad: El Tipo I porque no pueden alcanzar el umbral de pobreza y el Tipo II porque pasa por fases de ingresos muy bajos. Si el Tipo II no tiene acceso a medios para reducir ligeramente su consumo, puede necesitar alguna forma de red de seguridad para prevenir la pobreza extrema. El Tipo I, por otro lado, necesita un tipo de protección totalmente diferente; puede ser pequeña pero periódica. El análisis de la variabilidad de ingresos revelará—contrariamente a los análisis estándar de la pobreza—Véase la Nota 46

Borrador para comentarios. abril 24, 2000. técnica 4 sobre la utilización y limitaciones de las medidas de variabilidad. (Nota de la traductora: esta frase no termina en el original en inglés) Un estudio reciente de hogares en las regiones rurales de Pakistán de cinco años de duración incluye un análisis de la movilidad y la variabilidad de los ingresos. Los resultados muestran diferencias importantes entre los dos métodos y su complementariedad: Los pobres crónicos tienen, por termino medio, niveles de ingresos más bajos que los pobres temporales o los que no son nunca pobres, pero los pobres temporales tienen un coeficiente de variación más elevado (una medida de variabilidad) y están por lo tanto más expuestos a las sacudidas económicas (véase el Cuadro 20). De manera interesante, los coeficientes de variación de los pobres crónicos y temporales son más elevados que los de aquellos que no son nunca pobres, los cuales no sólo tienen ingresos más elevados sino también más estables. Cuadro 20. Tipo de pobreza y variación de los ingresos en las regiones rurales de Pakistán, 1986-1991 Pobres crónicos Ingresos medios

Pobres temporales

Nunca pobres

1,594

3,148

5,998

716

1,715

2,482

Coeficiente de 0.449 variación Fuente: McCulloch y Baulch (1999).

0.545

0.414

Desviación estándar

5.3 Instrumentos analíticos para la dinámica y vulnerabilidad de la pobreza Una vez hayamos calculado las medidas de cambio y vulnerabilidad como se describe anteriormente, podemos utilizar varios instrumentos para comprender los determinantes de la pobreza y la dinámica de la pobreza. Similares a los instrumentos de análisis presentados en la sección sobre la pobreza de ingresos de este capítulo, los instrumentos para analizar la dinámica de la pobreza se pueden clasificar en las siguientes categorías: cambios en la incidencia y perfil de la pobreza; análisis de regresión para explicar la dinámica de la pobreza y los cambios en el bienestar; modelos de ingreso y egreso de la pobreza y analisis de la duración de la pobreza; análisis de la incidencia; y descomposición de los cambios en la pobreza y la desigualdad. 5.3.1 Cambios en la incidencia y el perfil de la pobreza Las encuestas consecutivas (Número 4, Número 6 y Número 8 en el Cuadro 4) o los datos de panel (Número 9 en el Cuadro 4) pueden revelar cambios en la incidencia de la pobreza con el tiempo (tener en cuenta que, a no ser que estén específicamente diseñados con ese propósito, los datos de panel no serán representativos después de la primera ronda (véase la Sección 5.1 para más información al respecto). Esto puede ayudarnos a comprender mejor la estabilidad de las características de la pobreza—y la relevancia de diversas políticas, por ejemplo, la viabilidad de utilizar dispositivos geográficos o de focalización para la política pública. Para el perfil de la pobreza, el análisis puede investigar cambios en la distribución regional de la pobreza; las principales características de los pobres, tales como grupo étnico, sexo, grupo demográfico, medio urbano y rural); tendencias en el empleo, el consumo y los ingresos;

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. acceso de diferentes grupos a los programas sociales y a los servicios sociales; la distribución sectorial de la pobreza; y la contribución del crecimiento en sectores particulares a la lucha contra la pobreza. A pesar de que los diversos grupos de población identificados durante el primer período de tiempo deberán claramente sentar las bases para el análisis, también es importante investigar si han aparecido ‘nuevos’ grupos de pobres. Esto es especialmente importante para los países que viven cambios rápidos—relacionados con factores tales como las reformas económicas, los conflictos, los desastres naturales y la aparición de epidemias como el VIH/SIDA. El ejemplo en la Gráfica 3 compara las tasas de pobreza por sector de empleo en Burkina Faso en 1994 y 1998. La incidencia de la pobreza descendió sólo para aquellas personas empleadas en el sector de exportación agrícola y en los hogares sin miembros trabajando, pero aumentó en todas las otras categorías. Gráfica 3: Incidencia de la pobreza por sectores de empleo, Burkina Faso 1994-1998. 60

1994 1998

52

50

53

50 42

42

40

39

29 30 20 20 11 10

6

10

13

7

2 0 Sector público

Sector privado

Autoempleados

Agricultura de Agricultura de exportación subsistencia

Otros sectores

Sin trabajar

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas y de la Demografía, Encuesta Prioritaria (1999).

Cuando se dispone de encuestas de panel, las tabulaciones combinadas también pueden ser un instrumento poderoso para revelar las características de la dinámica de la pobreza. Los análisis pueden basarse en 1) las características de los diferentes grupos en el momento del inicio, o 2) los cambios en las características con el paso del tiempo. Entonces, pueden seguirse dos enfoques diferentes: analizar la situación de grupos de población específicos, en base a las características demográficas y el lugar de residencia, o analizar las características de grupos de pobreza específicos (los pobres crónicos en comparación con los pobres temporales y los grupos que entran en la pobreza en comparación con los grupos que salen o permanecen en ella. [Debemos recordar que, a no ser que estén específicamente diseñados para ser representativos, los datos de panel pueden no ser representativos en la segunda y posteriores rondas de observación, véase Sección 5.1]. El primer enfoque responde a preguntas tales como: ¿Tienen los hogares encabezados por una mujer más probabilidades de permanecer pobres? ¿Tienen los hogares en regiones específicas más probabilidades de salir de la pobreza? ¿Tienen los hogares en un sector particular más probabilidades de ser crónicamente pobres? El segundo enfoque puede

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. utilizarse para responder preguntas tales como: ¿Cuáles son las características de los pobres crónicos?¿En qué sectores tienen más probabilidades de trabajar los pobres temporales? Si nos centramos en el segundo enfoque, podemos identificar los cambios en las características asociadas con varios modelos de pobreza, tanto para grupos de población como para grupos de pobreza. En particular, puede ser interesante identificar las condiciones que han permitido a algunos hogares salir de la pobreza, o el agotamiento experimentado por los hogares que cayeron en la pobreza. Un ejemplo del primer enfoque revela la prevalencia de diferentes tipos de pobreza para cada región (véase el Cuadro 18 arriba). Muestra que los modelos de pobreza varían mucho de una región a otra: la mayoría de aquellos que experimentan algún período de pobreza en Guangdong son pobres temporales mientras que en Guizhou la mayoría es persistentemente pobre. Tales diferencias sugieren diferentes características subyacentes que pueden investigarse más a fondo para fines políticos. Otro ejemplo del análisis de tabulación combinada es el análisis de los cambios en los ingresos en la región Saheliana de Burkina Faso entre un año de cosecha normal, 1983/84, y un año de sequía, 1984/85. El Cuadro 21 desagrega los cambios por fuente de ingresos. Esto revela las diferencias entre las respuestas a la sequía de hogares en diferentes grupos de ingresos, los cuales se enfrentan todos a la misma sacudida económica. Los hogares más pobres se enfrentan a una caída más elevada de los ingresos provenientes de la cosecha que los hogares más ricos (un 69 por ciento en comparación con un 58 por ciento). Sin embargo, tienen un acceso inferior que los hogares más ricos a fuentes de ingresos alternativas tales como la migración u otras actividades fuera del ámbito agrícola. Por lo tanto, se observa que los pobres aumentan bruscamente la cantidad de ganado para vender, lo cual pone en peligro sus futuros ingresos. Los hogares más ricos también venden más ganado, pero a un nivel inferior. En general, a pesar de las medidas de reducción de consumo, el 30 por ciento más pobre sufre una sacudida económica fuerte (-50 por ciento), mientras que los hogares más ricos consiguen limitar sus pérdidas aumentando las fuentes externas de ingresos, tales como la migración y las transferencias. Estos resultados sugieren dos políticas: mejorar la productividad y la resistencia de las cosechas, especialmente para los pobres, y eliminar las barreras a las que se enfrentan los pobres para participar en actividades fuera del ámbito agrícola, por ejemplo aumentando el acceso al crédito y a los conocimientos técnicos. Cuadro 21. Cambios en los ingresos por grupos y fuentes de ingresos, Región Saheliana de Burkina Faso, de 1983-84 a1984-85 (cambio de porcentaje) Total

Fuentes de ingresos Grupo de ingresos

Cose cha

Ganado

Local, fuera del ámbito agrícola

Migración

Transfere ncias

Ingresos

30% más pobre

-69

920

-35

-46

n.a.

-50

30% más rico

-58

218

-41

34

43

-20

154

-26

54

58

-25

Todos los -64 hogares Fuente: Reardon y Taylor (1996).

Análogas a las tasas de pobreza relativa (sección 4.3), las encuestas consecutivas pueden utilizarse para examinar si, con el paso del tiempo, el riesgo relativo de grupos específicos de

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. población disminuye o aumenta. El Cuadro 22 compara el riesgo de pobreza relativa de varios grupos en Perú en 1994 y 1997. Muestra, por ejemplo, que los riesgos de los hogares de siete o más miembros aumentaba con el tiempo (de 71 a 106), mientras que el riesgo de los hogares en los que la esposa del jefe de familia trabaja disminuyó (de -11 a -21). Cuadro 22. Riesgos de pobreza para grupos de hogares seleccionados, Perú, 1994 y 1997 Característica del hogar 1994 Hogares que utilizan la casa con fines empresariales -28.2 Hogares rurales con un miembro, como mínimo, trabajando -24.0 fuera del ámbito agrícola. -10.8 Hogares en los que la esposa del jefe de familia trabaja (1) +54.2 Hogares sin agua o servicios de higiene +63.0 Hogares sin electricidad +72.8 Hogares con un jefe de familia cuya educación es inferior a la +71.4 secundaria Hogares de siete o más miembros (1) trabajo remunerado en los últimos siete días previos a la encuesta Fuente: Banco Mundial (1999b, p.25).

1997 -29.0 -22.7 -20.6 +49.5 +68.5 +72.3 +106.4

5.3.2 Análisis de regresión para explicar la dinámica de la pobreza y los cambios en el bienestar La Sección 4.3 aborda la utilización de regresiones para evaluar asuntos que tienen una estrecha relación con la pobreza. Cuando se dispone de encuestas transversales multitemáticas (Número 6 y Número 8 en el Cuadro 4), podemos repetir estas regresiones para diferentes años con el fin de observar cómo la asociación de algunos asuntos relacionados con la pobreza con los ingresos o los gastos varía con el tiempo—reflejado en los cambios de los coeficientes o parámetros. Por ejemplo, un aumento de los resultados positivos de la educación (del jefe de familia y esposa) por un período de tiempo (el parámetro se agranda) puede deberse a un aumento en la calidad de la educación o a una reactivación de la economía en la que las habilidades se remuneran mejor. Además, las regresiones transversales repetidas permiten una descomposición de los cambios en la pobreza, entre aquellos que se deben factores asociados cambiantes y aquellos que se deben a cambios estructurales. Con este propósito, pueden utilizarse parámetros del modelo de regresión inicial para predecir los ingresos o el consumo de los hogares en el segundo año, utilizando los parámetros del primer año y las variables exógenas del último año. Las diferencias entre tales tasas de pobreza previstas y las tasas reales pueden atribuirse a las cambiantes relaciones estructurales. Sin embargo, el análisis de los determinantes de la pobreza y la dinámica de la pobreza puede ser más importante que la medición de la pobreza y los asuntos relacionados con la misma. Las encuestas de panel pueden ser un instrumento valioso para vincular los cambios en el bienestar de cada hogar a factores familiares y comunitarios. De nuevo, la ventaja de los datos de panel es que van más allá del mero hecho de determinar los asuntos relacionados con la pobreza y pueden utilizarse para identificar los determinantes de los cambios en los ingresos o los gastos con el paso del tiempo. (En este caso no surgen problemas de causalidad recíproca con los datos transversales, puesto que las condiciones iniciales de los hogares no pueden estar causadas por cambios en el bienestar de los hogares).

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000.

El modelo elemental consiste en relacionar el cambio en el bienestar de los hogares con el paso del tiempo con variables exógenas, muchas de las cuales serán ‘las condiciones iniciales’ del hogar–por ejemplo, el acceso a la infraestructura y servicios básicos, y la educación de los que reciben ingresos. El Cuadro 23 presenta los resultados de una regresión de los cambios en el consumo de los hogares pobres en Perú de 1994 a 1997. El Cuadro indica que la educación del jefe de familia no es solo un determinante importante de los niveles de consumo, sino que también fomenta un crecimiento en el bienestar del hogar con el transcurso del tiempo. Los hogares encabezados por una mujer y los hogares migrantes mejoran mucho su situación con el tiempo, y el acceso a los ahorros financieros tiene la influencia positiva prevista sobre el aumento del consumo. De manera interesante, los hogares que utilizan como mínimo una habitación de la casa para fines empresariales, la mayoría de ellos en el sector informal, también registraron tasas de crecimiento significativamente más elevadas. El acceso a los servicios públicos, tales como agua, electricidad, higiene y teléfono también es un factor importante para promover el crecimiento del consumo, especialmente cuando se tiene acceso a tres o cuatro de los servicios mencionados. Cuadro 23. Regresión de los cambios en el consumo, Perú, 1994-1997 (Variable dependiente: cambio en el consumo per cápita de los hogares) Variable Termino constante Consumo inicial per cápita en 1994 Años de educación del jefe de familia en 1994 Hogares que hablan Quechua en 1994 Edad del jefe de familia en 1994 Hogares encabezados por una mujer en 1994 Tamaño de los hogares en 1994 Tamaño de los hogares (cuadrado) en 1994 Hogares que utilizan como mínimo una habitación de la casa para fines empresariales en 1994 Hogares con ahorros financieros en 1994 y 1997 Hogares migrantes en 1994 Coeficiente de dependencia en 1994 Hogares con un servicio básico en 1994 Hogares con dos servicios básicos en 1994 Hogares con tres servicios básicos en 1994 Hogares con cuatro servicios básicos en 1994 Fuente: Banco Mundial (1999b, p.52).

Parámetro 5.11 -.68 .03 -.10 .01 .11 -.10 .01 .15 .20 .05 -.01 .04 .05 .16 .28

Estadística-t ( 18.4) (-21.6) ( 7.1) (-2.4) (4.6) (2.4) (-3.7) (2.3) (3.7) (2.2) (1.4) (-0.9) (0.8) (0.9) (3.2) (3.9)

El análisis también puede basarse en las condiciones iniciales y los cambios en las condiciones, permitiéndonos identificar los cambios que influencian el aumento y descenso del bienestar. Por ejemplo, en el análisis de la Costa de Marfil (véase el Cuadro 12 arriba), una regresión explica el cambio en los gastos per cápita. La regresión incluye condiciones del año base, como en el caso del Perú, tales como los ingresos, el capital humano, el capital físico, la región, la situación socioeconómica y la composición de los ingresos, y los cambios en estas variables durante el período de análisis. Se observó que el capital humano no es sólo un factor clave para explicar el bienestar, sino también el legado más importante para explicar los cambios en el bienestar en las zonas urbanas. En las zonas rurales, el capital físico, especialmente la cantidad de tierra y equipo agrícola, es el factor más significativo. Los

51

Borrador para comentarios. abril 24, 2000. resultados también indican que los hogares con fuentes de ingresos más diversificadas se administran mejor. Pueden hacerse regresiones separadas para diferentes grupos –distinguiendo, por ejemplo, entre los pobres temporales y los pobres crónicos –con el fin de observar si los factores que influencian los cambios del bienestar son similares para diferentes grupos. Los modelos de regresión pueden ayudar a explicar los determinantes de diferentes tipos de pobreza. Estos modelos pueden tener una variable dependiente dicótoma, en la que los hogares pobres toman el valor 1, o una variable dependiente categórica, tomando diferentes valores para los diferentes tipos de pobreza (Recuadro 7). El Cuadro 24 presenta los resultados de tales regresiones paras las regiones rurales de China, donde la pobreza crónica y la pobreza transitoria son modeladas. Los dos tipos de pobreza disminuyen con un mayor control sobre el capital físico, tales como la riqueza y la tierra, y características demográficas similares. Estas son, sin embargo, las únicas similitudes. Los hogares más pequeños y mejor educados y aquellos que viven en áreas con mejores logros en materia de salud y educación, tienen una pobreza crónica inferior, pero estos factores tienen poca influencia sobre la pobreza transitoria. Este resultado sugiere que las intervenciones que tienen por objeto reducir la pobreza crónica pueden tener poco impacto sobre la pobreza transitoria, la cual puede requerir intervenciones diferentes.

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000.

Cuadro 24. Regresión de la probabilidad de vivir en pobreza, China, 1985-90 Variable

Pobreza crónica

Tamaño del hogar (logaritmo) Pareja con niño (ficticia) Pareja con 2 niños (ficticia) Pareja con 3+ niños (ficticia) Tres generaciones (ficticia) Proporción de niños de 6 a 11 años de edad Proporción de niños de 12 a 14 años de edad Proporción de niños de 15 a 17 años de edad Edad del jefe de familia Edad del jefe de familia cuadrado Proporción de adultos: analfabetos Proporción de adultos: educación primaria Proporción de adultos: educación media Educación máxima mano de obra: analfabeta Educación máxima mano de obra: escuela primaria Educación máxima mano de obra: escuela media Proporción de niños: escuela primaria completa Proporción de niños: escuela secundaria completa Miembro(s) del hogar en el sector público Miembro(s) del hogar en TVE Miembro(s) del hogar que trabajan fuera de la ciudad Producción media de cereales (x10) Desviación estándar de lo anterior Riqueza media per cápita Desviación estándar de lo anterior Tierra cultivada per cápita Llanuras (ficticia) Costa (ficticia) Montañas (ficticia) Zona de la base revolucionaria (ficticia) Zona fronteriza (ficticia) Zona de minorías (ficticia) Proporción de analfabetos en el condado Personal médico por 10.000 en el condado Proporción de población empleada en el comercio Densidad de población (logaritmo) Guangdong (ficticia) Guizhou (ficticia) Yunnan (ficticia)

5.094 0.665 2.225 3.951 3.019 -0.731 -5.234 -6.064 -0.305 0.003 2.107 -1.149 -2.333 3.534 2.686 2.301 -1.231 -2.798 -4.521 -0.999 -2.041 -0.220 0.012 -0.020 -0.004 -3.296 -0.798 -0.928 2.846 -0.536 0.701 0.060 -0.005 -0.005 0.286 -8.566 -0.327 -3.396

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

* *

*

* *

Pobreza transitoria -0.048 0.135 -0.194 0.093 0.180 -1.168 -0.621 -0.643 -0.038 0.001 0.266 0.215 0.255 -0.074 -0.047 0.082 0.100 -0.410 -0.202 0.040 0.094 0.001 0.001 -0.001 0.002 -0.076 -0.068 -0.140 0.218 0.085 0.039 -0.038 0.003 0.002 -0.000 -0.024 -0.440 0.369 0.374

* * * * *

*

* *

*

* * *

Pseudo R2 0.27 0.07 Nota: * indica importancia al 5 por ciento o nivel inferior. Las categorías omitidas son: Hogares sin niños, proporción de niños de 0 a 5 años de edad, proporción de adultos con una educación superior a la escuela secundaria, fuerza de trabajo con una educación superior a la escuela media, proporción de niños analfabetos, variable ficticia para la provincia de Guangxi. Fuente: Jalan y Ravallion (1998).

5.3.3 Modelos de ingreso y egreso y análisis de la duración de la pobreza Los análisis de las tasas de ingreso y egreso, y en particular, el análisis de la duración de la pobreza, normalmente requieren paneles más grandes, los cuales no son tan comunes en los países de ingresos bajos. Por lo tanto, solamente ofrecemos una descripción breve de estas técnicas.

53

Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Los modelos de regresión pueden explicar las probabilidades de entrar, salir, permanecer dentro, o permanecer fuera de la pobreza. El método requiere regresiones logit y probit de la probabilidad de cada acontecimiento (modelos de elección discretos, véase el Recuadro 7). El análisis puede ayudar a explicar las causas por las cuales los hogares caen en la pobreza, tales como la muerte de un miembro de la familia, la enfermedad o el desempleo, y las causas por las cuales los hogares salen de la pobreza. También nos permite comprobar el impacto de potenciales políticas alternativas, por ejemplo, las intervenciones de protección social, sobre la probabilidad de salir de la pobreza y entrar en la misma. Los resultados de tales regresiones de datos en Pakistán (Cuadro 20) son interesantes: algunas de las variables que influencian la probabilidad de ingreso o egreso son diferentes de aquellas que explican la pobreza y los niveles de ingresos en un análisis de regresión estándar (estático). Estos resultados sugieren que las intervenciones políticas que ayudan a las personas que son actualmente pobres no necesariamente conducen a una reducción en las tasas de pobreza; su impacto sobre la probabilidad de ingreso o egreso de la pobreza puede ser mínimo. Dado que muchos de los asuntos relacionados con la pobreza actual pueden ser, en realidad, consecuencia de la pobreza, para concentrarse en ellos es necesario abordar los síntomas en vez de las causas de la pobreza, los cuales aparecen en las regresiones de la probabilidad de ingreso y egreso de la pobreza. El análisis de duración de la pobreza, frecuentemente utilizado en el estudio del desempleo, tiene por objeto determinar las características de los hogares y su entorno, lo cual explica el período de tiempo que pasan en pobreza. Puede ser útil para identificar medidas políticas que podrían funcionar respecto a las características que determinan si un hogar tiene probabilidades de poder salir de la pobreza con rapidez o tiene probabilidades de estar atrapado en la pobreza. El análisis de duración requiere, sin embargo, paneles largos y grandes que normalmente no están disponibles. 5.3.4 Análisis de los cambios en la incidencia A modo de complemento del análisis de la incidencia por medio de encuestas transversales de una sola vez (sección 4.3), las encuestas transversales de hogares repetidas (casos número 4, número 6 y número 8 en el Cuadro 4) pueden utilizarse para analizar los cambios en la incidencia de los gastos. En vez de explicar la incidencia total de gastos, las encuestas repetidas permiten comprender la forma en que se distribuyen las asignaciones adicionales de fondos entre los diferentes grupos de la sociedad —es decir, la incidencia marginal de gastos. Por ejemplo, la distribución del acceso a los servicios en el año base puede compararse con la distribución de servicios en el segundo año. Los modelos pueden entonces compararse con los cambios realizados en la oferta de servicios, por ejemplo, por asignación presupuestaria o tipo de gasto, con el fin de observar cuáles son los cambios que propician realmente mejoras para los pobres. En Ghana, por ejemplo, se observa que los grupos más ricos se han beneficiado más de las mejoras en el acceso a la electricidad y a los servicios de saneamiento que los grupos más pobres. La Gráfica 4, abajo, presenta la distribución de hogares en Ghana con acceso a servicios de saneamiento en 1991 y 1999. Todos los quintiles de población, en las zonas urbanas y rurales, disfrutaron de las mejoras en el acceso. En las zonas rurales, sin embargo, los hogares más ricos se beneficiaron más que los hogares más pobres y la brecha entre ellos en realidad aumentó. (Observar que estas cifras no tienen en cuenta la calidad de los servicios o la satisfacción de los usuarios con los servicios).

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Gráfica 4: Porcentaje de hogares con acceso a servicios e saneamiento, por localidad y quintil de consumo, Ghana 1991/92 – 1998/99

65

70 55

60

57

56

1998/99

45

50

37

40 30 20

1991/92

24 14

29

27 23

21 16

15 10

10

6

4

3

5

8

0 I

II

III Urban

IV

V

I

II

III

IV

V

Rural

Fuente: Servicio de Estadísticas de Ghana, 1999, p.23 Un inconveniente importante de la comparación de arriba es que el método presume que con el paso del tiempo ha habido poca movilidad de los hogares en cuanto a los ingresos—una hipótesis que es estricta si se considera el nivel relativamente elevado de movilidad observado en la mayoría de los países. Los datos de panel pueden no tener en cuenta la necesidad de tal hipótesis. En vez de comparar la situación de los diferentes quintiles durante diferentes períodos de tiempo, uno puede hacer un seguimiento de los hogares a partir de sus condiciones iniciales (uno debe tener en cuenta las limitaciones de los datos de panel, los cuales pueden no ser representativos en la segunda ronda de observaciones a no ser que se hayan diseñado específicamente con ese propósito, véase la Sección 5.1). Los datos de panel también pueden utilizarse para vincular los cambios en el acceso a los servicios o en la incidencia de los beneficios con los cambios en la situación de la pobreza. Esto permite comprender mejor la manera en que la acción pública puede ayudar a los hogares a salir de la pobreza. 5.3.5. Descomposición de los cambios en la pobreza y la desigualdad Las encuestas sucesivas y las encuestas de panel (casos Número 8 y Número 9 en el Cuadro 4) también pueden utilizarse para analizar en qué medida los cambios observados en la pobreza pueden atribuirse a los cambios en la distribución de los niveles de vida y al crecimiento en los niveles de vida medios. Por ejemplo, la disminución de la pobreza puede deberse a un aumento general en los ingresos de todos los hogares (sin ningún cambio en la distribución de los ingresos) o a un descenso de la desigualdad (redistribución de los ricos a los pobres) en un contexto de ingresos medios constantes. Los cambios en la pobreza pueden, por lo tanto, descomponerse en un componente de crecimiento y un componente de redistribución. También hay un componente ‘residual’ para aquellos cambios que no pueden explicarse con los dos componentes principales, véase la Nota técnica 7.

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000.

La Gráfica 5 proporciona un ejemplo. Muestra que la disminución general de la pobreza en Ghana se debe, en gran parte, al crecimiento en el consumo medio (responsable de un descenso de 7 puntos de porcentaje), y que una pequeña disminución en la desigualdad puede contribuir a la reducción de la pobreza (en 2 puntos de porcentaje). Una tendencia similar se observa en aquellas regiones que experimentan la mayor reducción de la pobreza (Accra y zonas rurales interiores). En otros lugares, la tendencia es diferente; la desigualdad está aumentando y contrarresta hasta cierto punto las ganancias en la reducción de la pobreza debidas al crecimiento (por ejemplo en las zonas rurales costeras, la reducción de la pobreza habría sido de 6 puntos de porcentaje con el crecimiento pero un aumento en la desigualdad reduce esa cifra a sólo 4 puntos de porcentaje). Gráfica 5: Descomposición de los cambios en la pobreza por regiones, Ghana 1991/1992–1998/99 5 3 0 -5

-2 -7

-4 -9

2 -6

-3

1 -3

componente de redistribución

-10 -18 -15

componente de crecimiento

residual

-12

-20 -25 TOTAL

Accra

Otro urbano

Costa rural

Rural forestal

Rural Savana

Fuente: Servicio de Estadísticas de Ghana (1999).

También es posible descomponer los cambios nacionales de la pobreza en los efectos de los cambios de la pobreza en el seno de los sectores de la economía y en los movimientos entre sectores. Esto permite al analista evaluar si la pobreza ha cambiado porque la pobreza ha cambiado en el seno de algunos sectores o porque las personas se han trasladado a sectores más prósperos o más pobres. El cambio de la pobreza se descompone entonces entre efectos intrasectoriales (debidos a cambios en la prevalencia de la pobreza en el seno de cada sector), efectos intersectoriales (debidos a cambios en la distribución de la población entre sectores), y efectos de la interacción (debidos a la posible correlación entre las ganancias sectoriales y los desplazamientos de la población –dependiendo de si las personas tienden a trasladarse a sectores donde la pobreza esta descendiendo o no). Una descomposición de la pobreza en Uganda muestra que el 54 por ciento de todos los cambios en la pobreza se debe a la reducción de la pobreza únicamente en el sector de los cultivos comerciales (Cuadro 25). Los efectos de la interacción son pequeños pero positivos, mostrando que aquellos que se desplazaron tendieron a entrar en sectores donde la pobreza estaba descendiendo con mayor rapidez. Los desplazamientos de la población entre sectores explican solamente un 2 por ciento de todos los cambios en la pobreza –lo cual muestra la inmovilidad relativa de la fuerza laboral. Esto puede servir para identificar las barreras que obstaculizan la entrada en algunos sectores. Estas barreras, o bien deben eliminarse para que los pobres puedan beneficiarse del crecimiento en estos sectores, o las intervenciones deben centrarse en el crecimiento de los sectores en los que trabajan los pobres (por ejemplo, el cultivo de alimentos).

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Borrador para comentarios. abril 24, 2000. Cuadro 25. Incidencia y descomposición de la pobreza por sector de la economía, Uganda 1992/1993-1995/96

Sector

Cultivos de alimentos Cultivos comerciales Agricultura sin cultivo Minería Manufactura Utilidades públicas Construcción Comercio Hoteles Transporte / comunicaciones Servicios públicos Otros servicios Sin trabajo

Incidencia de la pobreza (índice de recuento) 1992/93 1995/96 cambio (punto de porcentaje) 64 62 -2 60 44 -16 53 40 -13 32 74 43 45 27 -17 34 11 -23 38 35 -4 26 19 -7 30 20 -11 32 15 -17

Total nacional Total intrasectorial Total intersectorial Interacción total

Parte de la población 1992/93

1995/96

47 23 3 0 4 0 1 7 1 2

44 27 2 0 3 0 1 7 1 2

Contribución al cambio en total cambio Incidencia de la (punto de pobreza porcentaje) (porcentaje) -3 10 3 54 -1 5 0 -1 0 9 0 0 0 1 0 6 1 1 0 4

26 35 60

29 28 63

3 -7 3

2 7 4

2 6 5

1 -1 1

56

49

-7

100

100

0

-1 7 -2 94 2 4

Fuente: Appleton (1999). Los cambios en la desigualdad también pueden descomponerse, por grupo de población o por fuente de ingresos. La primera descomposición consiste en separar los cambios de desigualdad en tres componentes: debidos a cambios en 1) el número de personas en cada categoría; 2) los ingresos relativos de las diferentes categorías; y 3) la desigualdad en el seno de las categorías. Los cambios en la desigualdad también pueden descomponerse por fuentes de ingresos a fin de observar si una fuente de ingresos particular tiene una gran influencia sobre los cambios en la desigualdad total. La Nota técnica 7 presenta algunas de las técnicas que se utilizan para realizar esta descomposición.

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