estudios estadísticos - workspace.unpan.orgworkspace.unpan.org/sites/Internet/Documents/UNPAN95823.pdf · CEPAL-SerieEstudiosEstadísticosN°92 UníndicedepobrezamultidimensionalparaAméricaLatina

estudios estadísticos

ISSN 1680-8770

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Un índice de pobreza multidimensional para América Latina

María Emma Santos Pablo Villatoro Xavier Mancero Pascual Gerstenfeld

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Un índice de pobrezamultidimensional paraAmérica Latina

María Emma SantosPablo VillatoroXavier ManceroPascual Gerstenfeld

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Este documento fue preparado por María Emma Santos, investigadora del Instituto de InvestigacionesEconómicas y Sociales del Sur (IIES), Departamento de Economía, Universidad Nacional del Sur (UNS) –Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), de la Argentina, y de Oxford Povertyand Human Development Initiative, University of Oxford, y Pascual Gerstenfeld, Xavier Mancero y PabloVillatoro, funcionarios de la División de Estadísticas de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe(CEPAL). Los autores agradecen a Sabina Alkire, Roberto Angulo Salazar, Ernesto Espíndola, Natalie Gomez,Vivian Milosavljevic, Sonia Montaño, Nieves Rico, Claudia Robles, Jorge Rodríguez, Alejandra Silva, LucíaScuro, Varinia Tromben e Iliana Vaca-Trigo por sus valiosos comentarios y sugerencias. Además agradecenespecialmente el uso del Advanced Research Computing (ARC) para cálculos intensivos. María Emma Santosagradece el financiamiento de ANPCyT-PICT 1888 y CONICET-PIP 11220110100363.

Este estudio fue preparado como una actividad conjunta entre Oxford Poverty and Human DevelopmentInitiative (OPHI) y la CEPAL, en el marco del acuerdo de cooperación entre ambas instituciones. Las opinionesexpresadas en este documento, que no ha sido sometido a revisión editorial, son de exclusiva responsabilidad delos autores/as y pueden no coincidir con las de la Organización.

Publicación de las Naciones UnidasISSN 1680-8770LC/L.4129Copyright © Naciones Unidas, diciembre de 2015. Todos los derechos reservadosImpreso en Naciones Unidas, Santiago de ChileS.15-01205

Los Estados miembros y sus instituciones gubernamentales pueden reproducir esta obra sin autorización previa. Solo se lessolicita que mencionen la fuente e informen a las Naciones Unidas de tal reproducción.

CEPAL - Serie Estudios Estadísticos N° 92 Un índice de pobreza multidimensional para América Latina

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Índice

Resumen..................................................................................................................................................... 5

Introducción .............................................................................................................................................. 7

I. Breve revisión histórica y marco conceptual ............................................................................... 9

II. Descripción del IPM-AL.............................................................................................................. 11A. La estructura del IPM-LA: la medida M0 de Alkire y Foster ................................................. 11B. Fuentes de datos ..................................................................................................................... 12C. Dimensiones, indicadores y umbrales seleccionados............................................................. 13D. Limitaciones del IPM-AL y mejoramientos en la recolección de datos................................. 20E. Estructura de ponderaciones y el umbral de pobreza ............................................................. 21

III. Comprehensividad, parsimonia y robustez del IPM-AL .......................................................... 23A. Comprehensividad ................................................................................................................. 23B. Parsimonia.............................................................................................................................. 25C. Robustez................................................................................................................................. 27

IV. Resultados ..................................................................................................................................... 33A. Estimaciones agregadas del IPM-LA: incidencia e intensidad .............................................. 33B. Pobreza en áreas rurales versus urbanas ................................................................................ 35C. Cambios en la pobreza en el tiempo....................................................................................... 36D. Pobreza multidimensional vs pobreza de ingresos................................................................. 39E. Composición de la pobreza .................................................................................................... 42

V. Comentarios finales...................................................................................................................... 49

Bibliografía .............................................................................................................................................. 51

Serie Estudios Estadísticos: números publicados................................................................................. 54


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Cuadros

Cuadro 1 Encuestas de hogares utilizadas ............................................................................................13Cuadro 2 IPM-AL: dimensiones, indicadores de privación y ponderaciones .......................................14Cuadro 3 Resultados del análisis factorial exploratorio-promedios......................................................25Cuadro 4 V de Cramer y el coeficiente R0 ............................................................................................27Cuadro 5 Concordancias y discrepancias entre la medición de pobreza

por ingreso y el IPM-AL .......................................................................................................41

Gráficos

Gráfico 1 Estimaciones IPM-AL para distintos valores de k.................................................................30Gráfico 2 Índices de recuento de pobreza no ajustados y ajustados circa 2012 ....................................34Gráfico 3 Incidencia (H) vs. Intensidad (A) ..........................................................................................35Gráfico 4 IPM-AL en zonas urbanas y rurales circa 2012 ....................................................................36Gráfico 5 IPM-AL al circa.2005-circa.2012..........................................................................................36Gráfico 6 Reducciones relativas anualizadas en la incidencia e intensidad de la pobreza ....................37Gráfico 7 Reducciones relativas y absolutas en el IPM-AL final vs

IMP-AL inicial ......................................................................................................................38Gráfico 8 Cambios en el IPM-AL por área de residencia, circa.2005-circa.2012 ................................39Gráfico 9 Índice de recuento multidimensional vs pobreza por ingresos, circa.2012 ...........................40Gráfico 10 Discrepancias de exclusión e inclusión vs IPM-AL ...............................................................41Gráfico 11 Contribución de cada dimensión al IPM-AL, circa.2012 ......................................................43Gráfico 12 Contribución de cada indicador al IPM-AL, circa.2012........................................................43Gráfico 13 Contribución de cada dimensión vs IPM-AL circa.2005 y circa.2012..................................45Gráfico 14 Diferencias en la contribución de cada dimensión entre las áreas

urbanas y rurales, circa.2012.................................................................................................46Gráfico 15 Cambios en la contribución de las dimensiones entre circa.2005 y circa.2012.....................47


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Resumen

En este documento se propone un nuevo Índice de Pobreza Multidimensional para América Latina. Elíndice vincula la tradición regional en medición de pobreza —incluyendo la aproximación deNecesidades Básicas Insatisfechas (NBI) y el método de Línea de Pobreza— con los desarrollosmetodológicos recientes en la medición multidimensional de la pobreza. El índice combina indicadoresmonetarios y no monetarios, incluye indicadores de pobreza no utilizados habitualmente en la región yactualiza umbrales de privación para algunas medidas tradicionales de NBI. El índice se estimó para17 países de la región alrededor de 2012 y de 2005. En 2012, la pobreza multidimensional afectaba al28% de la población regional, pero con una amplia variabilidad entre los países. Una buena noticia esque la incidencia y la intensidad de la pobreza tuvieron disminuciones estadísticamente significativas enla mayoría de los países entre 2005 y 2012. Sin embargo, subsisten importantes disparidades por zona deresidencia. El examen estadístico del índice indica que éste, a pesar de las limitaciones de datos, capturabastante bien la situación de pobreza con grados aceptables de parsimonia y es altamente robusto a loscambios en las ponderaciones, indicadores y umbrales de pobreza.


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Introducción

La reducción de la pobreza es un objetivo esencial de las políticas públicas nacionales y de los acuerdosinternacionales. No solo es la primera Meta de los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM), sinotambién está presente transversalmente en las distintas metas incluidas en los ODM. Asimismo, es unelemento central en la discusión de la Agenda de Desarrollo post 2015, y muchos países están orientandosus políticas sociales hacia la erradicación de la pobreza.

Se ha reconocido que la multi-dimensionalidad de la pobreza es fundamental para su medición, yesto por varias razones. Primero, los enfoques de derechos y de capacidades han obtenido un importantereconocimiento internacional en las últimas dos décadas, lo cual ha sido alimentado por estudiosparticipativos que evidencian que para los pobres, las carencias constitutivas de pobreza van mucho másallá de la privación de ingresos (Narayan et al, 2000; PNUD, 2013). Segundo, se han desarrolladonuevas metodologías para la medición multidimensional de la pobreza, las cuales superan algunos de losproblemas para la agregación de distintas privaciones en un índice (Alkire y Foster, 2007, 2011).Tercero, los ODM en sí mismos representan un llamado internacional hacia una mirada máscomprehensiva o integral de las privaciones, y colocan en la agenda global expresiones de la pobrezaque van más allá del ingreso.

Actualmente se cuenta con medidas de pobreza multidimensional para los niveles global y nacional.Por ejemplo, el Índice Global de Pobreza Multidimensional (MPI por su sigla en inglés, Alkire y Santos,2010, 2014; PNUD, 2010) fue elaborado con el propósito de medir la pobreza aguda en el mundo endesarrollo, entendiéndose en este caso a la pobreza como la incapacidad de las personas para cumplir conestándares internacionales mínimos en indicadores relacionados con los ODM y para alcanzar algunosfuncionamientos claves1. A su vez, en los últimos años se han implementado medidas nacionales depobreza multidimensional en México (CONEVAL, 2010), Colombia (Angulo y otros, 2013) y Chile

1 Se debe notar que tanto la Iniciativa de Oxford de Pobreza y Desarrollo Humano (OPHI) como la Red de Pares en Pobreza Multidimensional(MPPN) abogan por la inclusión de una medida de pobreza multidimensional en los indicadores ODM, a los efectos de llamar la atenciónsobre las distintas privaciones simultáneas que sufren las personas. http://www.ophi.org.uk/policy/national-policy/a-post-2015-headline-indicator-of-multidimensional-poverty/.


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(Ministerio de Desarrollo Social, 2015), como tambien en Bután y Filipinas2. Otras medidas nacionales seencuentran en proceso de construcción, especialmente en América Latina.

En este escenario, proponemos un Índice de Pobreza Multidimensional para América Latina(IPM-AL), y lo estimamos para 17 países en dos puntos temporales, alrededor de 2005 y 2012. Con ello,procuramos llenar el vacío de información existente entre las medidas nacionales y globales. Lasmedidas nacionales son relevantes para los países, pero no siempre son aplicables para el monitoreo dela pobreza a nivel regional y para informar a la cooperación internacional. Por su parte, aunque lasmedidas globales de pobreza permiten comparar países de regiones muy diferentes, pueden serinsuficientes para dar cuenta del significado de la pobreza en Latinoamérica (Santos, 2014). De hecho, seha estimado que, dentro del mundo en desarrollo, América Latina es la segunda región con menospobreza aguda (Alkire y Santos, 2014).

La necesidad de un IPM para América Latina fue planteada primero por Roche y Santos (2013),quienes exploraron modalidades en las cuales el IPM-Global podía ser ajustado a la realidad regional.Aquí, en línea con Santos (2014) y CEPAL (2013), en lugar de adaptar el IPM-Global a la situaciónlatinoamericana, construimos un índice que procura incluir dimensiones e indicadores de pobrezarelevantes para la región, a partir de la revisión de la tradición regional en la medición de la pobreza,pero también tomando en cuenta las limitaciones de datos que imponen las encuestas de hogaresdisponibles en la región. Con este índice se busca ofrecer un instrumento que permita el monitoreo de laspolíticas públicas de una manera comparable entre países, replicable en el tiempo y relevante para todala población regional.

Ciertamente, este IPM-AL está todavía lejos de ser una medida ideal de pobreza, principalmentepor las restricciones de datos. A pesar de que las encuestas de los países de la región han mejoradobastante en las últimas décadas, se requieren mayores avances, especialmente a la luz de la Agenda deDesarrollo post 2015. “El cierre de las brechas en la disponibilidad y calidad de los datos, elcumplimiento de estándares metodológicos y la desagregación se cuentan entre los mayores desafíospara el monitoreo de los ODM” (ONU, 2014, p.6). Así, esperamos que este instrumento, en lugar de serinterpretado como una medida suficiente, promueva mejoramientos en las fuentes de datos de los paísesde la región en el futuro cercano.

La organización de este documento es la siguiente. En la sección 2 se presenta de modo breve unarevisión histórica y el marco conceptual del IPM-AL. En la sección 3 se describe el índice, la metodologíasobre la que se basa (la medida M0 del método de Alkire y Foster), las fuentes de datos utilizadas, lasdimensiones, indicadores y umbrales de privación seleccionados, la estructura de ponderaciones y elumbral multidimensional, así como expone las limitaciones del índice. En la sección 4 se evalúa el índiceteniendo en cuenta tres características deseables: comprehensividad, parsimonia y robustez, concluyéndoseque el IPM-AL es adecuado en los tres aspectos. En la sección 5 se presentan los principales resultados.Finalmente, en la Sección 6 se exponen brevemente las conclusiones de este trabajo, y en la sección dedatos sumplementarios3 se presentan algunos resultados con mayor detalle.

2 Véase http://www.mppn.org/areas-of-work/national-poverty-measures/.3 Los datos suplementarios se proveen en un archivo Excel adjunto a la publicación digital de este documento.


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I. Breve revisión histórica y marco conceptual

Los enfoques multidimensionales no son nuevos en América Latina. A inicios de la década de 1980, laCEPAL introdujo el método de las necesidades básicas insatisfechas (NBI), donde los pobres eranidentificados vía el conteo de privaciones. Luego, el método NBI comenzó a usarse de modocomplementario a la medida de línea de pobreza (LP). Se entendió que el método LP no captaba lasatisfacción de necesidades que no requieren de gasto y que el método NBI no era apto para captarnecesidades que pueden satisfacerse a través del ingreso. Tempranamente, Beccaria y Minujin (1985) yKaztman (1989) propusieron un “método integrado”, cruzando los resultados NBI y LP en una tabla decontingencia. Posteriormente, Boltvinik (1992) desarrolló un “método mejorado para la medición de lapobreza”, el cual intentaba eliminar las redundancias entre las mediciones LP y NBI, agregando elpuntaje NBI al puntaje de ingresos, y obteniendo un puntaje de pobreza total que se contrastaba con unumbral de pobreza4.

Durante la década de 1990 se hizo habitual en los países de la región la producción de dosmedidas oficiales, una por LP y otra por NBI. Con frecuencia, ambas eran cruzadas en una tabla decontingencia. Sin embargo, la selección de los indicadores NBI se basó más en la asociación con lapobreza por ingresos que en consideraciones normativas. Otros problemas tenían que ver con laponderación igual de los indicadores NBI, lo cual podía llevar a que algunos indicadores tuvieran unpeso desproporcionado en el índice total. Aún más, con el paso del tiempo, algunos umbrales de lasmedidas NBI comenzaron a perder actualización. A esto se agregan las limitaciones axiomáticas delíndice NBI, puesto que en esta aproximación solo se usa el índice de recuento, que no es sensible a lacantidad de privaciones que afectan a los pobres5.

4 El “método mejorado” fue aplicado en México (Boltvinik, 1995, 1996), pero no llegó a implementarse a una escala más amplia.Algunos problemas de este método son: I) requiere de estimaciones complejas, como las relacionadas con el uso del tiempo y con lacardinalización de los indicadores NBI, II) la cardinalización de variables ordinales implica que la intensidad de la pobrezadependerá del procedimiento de cardinalización, III) se pierde la intuición básica del método NBI, que identifica a los pobrescontando las privaciones y, IV) la cardinalización y la consideración de brechas negativas impiden que la medida cumpla conaxiomas claves (Santos, 2013).

5 La identificación de los pobres en el método NBI clásico se realiza a través del enfoque de unión, donde basta una privación para quelas personas sean consideradas pobres.


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Como se indicó antes, a partir del año 2000 se verificó un renovado interés en los métodosmultidimensionales. En ello influyó la difusión de nuevos marcos conceptuales, como lasaproximaciones de derechos y de capacidades, que se articulan mejor con las medidasmultidimensionales que con las restringidas al ingreso. Desde la perspectiva de las capacidades, lamedición de la pobreza basada solo en los recursos es insuficiente, puesto que no brinda informaciónsobre las cosas que las personas efectivamente hacen con esos medios (Sen, 1985). Por su parte, en elenfoque de derechos se pone de relieve que los pobres no son seres carentes o necesitados, sinociudadanos titulares de derechos exigibles a los estados (Abramovich, 2006).

A la luz de estos enfoques, se elaboraron nuevas metodologías de medición. Entre ellas, cabemencionar los trabajos de Alkire y Foster (2007, 2011), que vinculan la tradición de conteo con el enfoqueaxiomático, haciendo sensible las medidas de pobreza a la cantidad de privaciones que experimentan lospobres. Entre otras ventajas, el método Alkire y Foster provee de medidas que permiten visualizar ladistribución conjunta de las privaciones, se pueden descomponer por sub-grupos de población y porprivaciones, y además, una de las medidas contempladas en el método es robusta a los cambios en lasescalas de las variables ordinales. Estas propiedades han contribuido a que el método haya sido utilizado aescala global (IPM-Global), como tambien a niveles nacionales (México, Colombia y Chile).

El IPM-AL que se presenta aquí se nutre de la tradición regional y de los desarrollos recientes enel campo de la medición de la pobreza. En lo conceptual, recoge elementos de los enfoques de NBI,capacidades y derechos, usándolos de manera complementaria. Esto por razones fundamentalmentepragmáticas. En la realidad, las encuestas disponibles permiten captar privaciones, algunas de las cualespueden ser interpretadas simultáneamente como restricciones a la satisfacción de necesidades, comoaproximaciones a las vulneraciones de derechos o como obstáculos para el logro de funcionamientos(CEPAL, 2013). De hecho, las mediciones directas de funcionamientos no son comunes en las encuestasde hogares habituales de los países de la región6. Asimismo, aun cuando las capacidades ofuncionamientos tienen valor intrínseco (y algunas NBI también), no todas se expresan en derechosexigibles jurídicamente a los Estados.

Este índice innova respecto a las mediciones previas de pobreza en la región en tres aspectos:primero, combina indicadores monetarios y no monetarios; segundo, actualiza los umbrales de privaciónde las medidas tradicionales de NBI, a fin de contar con estándares mejor alineados con los estándaresde vida actuales y; tercero, va más allá de los indicadores de NBI, incluyendo indicadores de privacionesen empleo, protección social y rezago escolar.

A través de estas innovaciones buscamos captar no solo las formas más agudas y extremas deprivación, sino también una “segunda capa” de pobreza. Algunos podrían sostener que estaaproximación se aleja de la noción de pobreza absoluta para acercarse a un enfoque más relativo7. Sinembargo, como indica Alcock (2006), “la dicotomía entre pobreza absoluta y relativa es una sobre-simplificación (…) Lo que requerimos para vivir depende en la práctica del tiempo y lugar” (p.66). Enrigor, las definiciones absolutas siempre contienen juicios relativos para que sean aplicables a sociedadesparticulares; y las definiciones relativas requieren de algún núcleo absoluto, para diferenciarlas de lasdesigualdades más amplias (…). Por tanto, si deseamos retener a la pobreza como base para la medicióny la acción política, necesitamos evitar las desventajas de ambos enfoques, o mejor dicho, aprovecharsus ventajas” (p.68).

6 Por ejemplo, salvo dos excepciones, en las encuestas de los países de la región no se recoge regularmente información sobre medidasantropométricas.

7 Se ha planteado que la medición de pobreza absoluta se basa en una definición objetiva de pobreza, la cual habitualmente secontrasta con la pobreza relativa, aproximación que reconoce explícitamente que algún elemento de juicio está involucrado en ladeterminación de los niveles de pobreza (Alcock, 2006, pp.64-65).


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II. Descripción del IPM-AL

A. La estructura del IPM-AL: la medida M0

de Alkire y Foster

El IPM-AL propuesto tiene la estructura de una de las medidas de pobreza multidimensional de Alkire yFoster (2011), el Índice de Recuento Ajustado M0. Aquí lo describimos brevemente, siguiendo a Alkire,Foster y otros (2015) y a Alkire y Santos (2014).

Supongamos que ∈ ℝ es el logro de cada persona = 1,… , en cada indicador = 1,… , ,y que es el umbral de privación para el indicador j. Una persona experimenta privación en el indicadorj si su nivel de logro está por debajo del umbral de privación. Formalmente, la privación se define como = 1 cuando < ; si ≥ , entonces = 0. Luego, la privación de cada persona esponderada por el peso del indicador, denotado como , de modo que ∑ = 1. A continuación secalcula un puntaje de privación para cada persona, el cual se define como la suma ponderada de lasprivaciones = ∑ . En base a este puntaje, los pobres son identificados usando un segundoumbral, el umbral de pobreza. Este umbral, denotado como k, representa la proporción mínima deprivaciones que debe experimentar una persona para ser identificada como pobre. Esto es, alguien espobre cuando ≥ .

A continuación, las privaciones experimentadas por quienes no son identificados como pobres sonignoradas: técnicamente, están censuradas. Las privaciones censuradas se definen como = cuando ≥ y como = 0 de otro modo. Análogamente, el puntaje de privación censurado se

define como = ∑ .


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Una vez que los pobres multidimensionales han sido identificados, la medida M0 combina dossub-índices: la proporción de pobres multidimensionales (incidencia de la pobreza), y la intensidad de lapobreza, o el promedio (ponderado) de privaciones que afectan a los pobres. Formalmente, la proporciónde personas pobres se expresa como = /, donde es el número de personas identificadas comopobres. Por su parte, la intensidad de la pobreza está dada por = ∑ / . El IPM, como M0, es elproducto de estos dos sub-índices:

= = × = 1

El ajuste de la incidencia de la pobreza multidimensional por su intensidad permite que M0

cumpla con el axioma de monotonicidad dimensional (Alkire y Foster, 2011): si una persona pobrellega a estar privada en un indicador adicional, M0 aumentará.

Por su estructura aditiva, la medida M0 permite dos tipos de descomposición útiles parainformar a la política. Primero, M0 puede descomponerse por sub-grupos de población. Esto porque elM0 de toda la sociedad puede ser obtenido como la suma ponderada de los niveles de pobreza queafectan a los sub-grupos de la población (los sub-grupos deben ser mutuamente excluyentes y sumar eltotal poblacional). Así, la contribución porcentual de un sub-grupo a la pobreza total puedecomputarse como el M0 del sub-grupo, ponderado por su peso en la población total, sobre el M0 total.Segundo, después de la identificación, el M0 puede descomponerse por indicador. Aquí el M0 totalpuede ser expresado como la suma ponderada de la proporción de la población total que ha sidoidentificada como pobre y está privada en cada indicador (los pesos refieren al peso relativo de cadaindicador). Estas proporciones también son conocidas como tasas de recuento censuradas. Estopermite el análisis de la contribución de las privaciones en cada indicador a la pobreza total. Lacontribución porcentual de cada indicador a la pobreza total se estima como la tasa de recuentocensurada multiplicada por su peso relativo, dividida por el M0 total.

Por último, pero no menos importante, la medida M0 es robusta al uso de variables ordinales,en tanto dicotomiza los logros de los individuos en privados y no privados. Esto significa que losvalores de pobreza no cambian ante modificaciones en las escalas de las variables.

B. Fuentes de datos

Los datos usados en este trabajo provienen de las encuestas de hogares periódicamente implementadaspor los países de la región. En el cuadro 1 se proveen detalles sobre el nombre y el año de lasencuestas empleadas. Las diferentes encuestas han sido armonizadas por la CEPAL, para que lasdiferentes variables sean lo más comparables posible entre los distintos países8.

8 Los datos sobre los ingresos han sido corregidos para enfrentar los problemas de no respuesta entre los asalariados, los autoempleados y las personas retiradas. A los efectos de mitigar sesgos de sub-reporte, los ingresos captados por las encuestas han sidoajustados a los agregados del sistema de cuentas nacionales. En cuanto a la medición de la pobreza monetaria, CEPAL estima laslíneas de pobreza usando el método del costo de las necesidades básicas.


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Cuadro 1Encuestas de hogares utilizadas

País Encuesta Año inicial Año final

Argentina Encuesta Permanente de Hogares 2005 2012

Bolivia (EstadoPlurinacional de)

Encuesta Continua de Hogares 2003 2011

Brasil Pesquisa Nacional por Amostra de Domicilios 2005 2012

Chile Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional 2003 2011

Colombia Gran Encuesta Integrada de Hogares 2008 2012

Costa Rica Encuesta de Hogares de Propósitos Múltiples 2005 2012

Ecuador Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo 2005 2012

El Salvador Encuesta de Hogares de Propósitos Múltiples 2004 2012

Guatemala Encuesta Nacional de Empleo e Ingresos 2000 2006

Honduras Encuesta Permanente de Hogares de Propósitos Múltiples 2006 2010

México Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares 2004 2012

Nicaragua Encuesta Nacional de Hogares sobre Medición de Niveles de vida 2005 2009

Paraguay Encuesta Permanente de Hogares 2005 2011

Perú Encuesta Nacional de Hogares, Condiciones de Vida y Pobreza 2003 2012

República Dominicana Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo 2006 2012

Uruguay Encuesta Continua de Hogares 2005 2012

Venezuela (RepúblicaBolivariana de)

Encuesta de Hogares por Muestreo2005 2012

Fuente: Elaboración propia.

C. Dimensiones, indicadores y umbrales seleccionados

El índice propuesto busca maximizar el uso de la información disponible en las encuestas de hogaresperiódicamente implementadas por los países de la región. Está compuesto por trece indicadoresagrupados en cinco dimensiones, las cuales se presentan en el cuadro 2. Esta estructura se justifica enbase a argumentos normativos que se exponen más adelante y también tiene en cuenta una exploraciónempírica de los datos, que incluyó análisis factoriales, de correlaciones, de redundancia y de robustez,todos los cuales se presentan en la sección 4.

Una primera clarificación es que todos los indicadores se definen al nivel de los hogares, lo cualsupone una distribución equitativa de los recursos y externalidades dentro del hogar. En otras palabras,la unidad de identificación de los pobres es el hogar, y todos los miembros del hogar son consideradospobres si su hogar ha sido identificado como tal. Aunque idealmente se debería desarrollar una medidade pobreza basada en los individuos, esto no se puede hacer por las limitaciones de datos, problema queno es exclusivo de las medidas multidimensionales (véase por ejemplo Deaton, 2007, para el diseño demedidas de pobreza por ingresos). Para una discusión sobre los problemas en el diseño de indicadores enlo que refiere a la unidad de identificación, véase Alkire, Foster y otros (2015, c.7.).

Como se explicó en la sección 2, este IPM-AL se construye a partir de la rica tradición demedición de pobreza en la región, como tambien en base a los desarrollos recientes en la medición de lapobreza. Así, su primer bloque está compuesto por un conjunto de indicadores de privaciones críticas,típicamente incluidos en el Método de Necesidades Básicas Insatisfechas. Estos indicadores contemplancaracterísticas de la vivienda, como los materiales de construcción del piso, muro y paredes, elhacinamiento y los servicios básicos de agua y saneamiento, así como consideran dos indicadores deeducación, el logro educativo de los adultos y la asistencia a la escuela de los niños. Todas estas medidasson indicadores bien establecidos de pobreza en el contexto latinoamericano. También lo son en elámbito global, puesto que, o están contenidos en los indicadores ODM, o se relacionan estrechamentecon ellos. Además, están ampliamente disponibles en las encuestas de hogares de los países de la región.


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Sin embargo, dado que muchos países de América Latina han tenido éxito en la reducción de lasprivaciones más extremas, especialmente los países más desarrollados (CEPAL, 2013), un IPM limitadoa los indicadores de NBI tradicionales no parece proveer de un criterio suficientemente comprehensivopara la identificación de los pobres en el contexto regional actual. Por ello, hemos enriquecido lamedición de la pobreza de tres formas. En primer lugar, hemos actualizado algunos de los umbrales deprivación de los indicadores tradicionales de NBI a los estándares (más altos) actuales en la región.Segundo, hemos integrado un indicador monetario de privación. Tercero, hemos incorporadoindicadores no monetarios de pobreza habitualmente no considerados en las mediciones por NBI. Enadelante se justifica cada uno de estos procedimientos.

Cuadro 2IPM-AL: dimensiones, indicadores de privación y ponderaciones

Dimensiones Indicadores de privación: personas que viven en…Ponderación(porcentajes)

Vivienda 22,2

Precariedad de los materialesde la vivienda a

Viviendas con piso de tierra o con techo o muros con materiales precarios(desechos, cartón, latas, caña, palma, paja, otros materiales).

7,4

Hacinamiento b Hogares con tres o más personas por cuarto, en áreas rurales y urbanas. 7,4

Tenencia insegura de lavivienda c

Hogares que i) habitan viviendas ocupadas ilegalmente, o ii) residen en viviendascedidas o prestadas.

7,4

Servicios básicos 22,2

Carencia de fuentes de aguamejoradas d

Áreas urbanas:Hogares que obtienen agua de alguna de las siguientes fuentes:- red pública fuera del terreno;- pozos no protegidos o sin bomba a motor;- fuentes móviles (aljibe, carro tanque, aguatero, entre otros);- agua embotellada, o- río, quebrada, lluvia y otros.Áreas rurales:Hogares que obtienen agua de alguna de las siguientes fuentes:- pozos no protegidos o con bomba manual;- fuentes móviles (aljibe, carro tanque, aguatero, entre otros);- agua embotellada, o- río, quebrada, lluvia y otros.

7,4

Carencia de saneamientomejorado d

Áreas urbanas:Hogares en alguna de las siguientes situaciones:- con evacuación no conectada a red de alcantarillado o fosa séptica;- con baño compartido, o- que no disponen de servicio higiénico.Áreas rurales:Hogares en alguna de las siguientes situaciones:- que no disponen de servicio higiénico;- con baño compartido, o- con evacuación sin tratamiento a la superficie, río o mar.

7,4

Carencias de energía e Hogares que no tienen servicio eléctrico o que usan leña, carbón o desechos comocombustible para cocinar.

7,4

Estándar de vida 22,2

Insuficiencia de recursosHogares con ingresos per cápita insuficientes para cubrir sus necesidadesalimentarias y no alimentarias.

14,8

Carencia de bienes duraderos f Hogares que no cuentan con ninguno de los siguientes bienes: i) vehículo, ii)refrigerador y iii) lavadora.

7,4

Educación 22,2

Inasistencia a la escuelaHogares donde al menos un niño u adolescente (entre 6 y 17 años) no asiste a unestablecimiento educativo.

7,4

Rezago escolar Hogares donde al menos un niño u adolescente (entre 6 y 17 años) está rezagadoen el sistema educativo en más de dos años de acuerdo a su edad.

7,4

Logro educativo insuficiente

Hogares donde ninguna persona de 20 años o más alcanzó un nivel educativomínimo, entendiéndose por ello lo siguiente:- personas de entre 20 y 59 años: no cuentan con el primer ciclo de la educaciónsecundaria completo, y- personas de 60 años o más: no cuentan con educación primaria completa.

7,4

Empleo y protección social 11,1


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Cuadro 2 (conclusión)

Dimensiones Indicadores de privación: personas que viven en… Ponderación(porcentajes)

Desocupación Hogares donde al menos una persona de entre 15 y 65 años de edad está enalguna de las siguientes situaciones:- desempleada;- empleada sin remuneración, o- es un trabajador desalentado.

7,4

Precariedad de la protecciónsocial g

Hogares que presentan al menos una de las siguientes situaciones:- ninguna persona cuenta con algún tipo de seguro de salud contributivo;- ninguna persona está afiliada a un sistema de previsión social contributivo yninguna persona tiene ingresos por pensiones o jubilacionesh

3,7

Fuente: Elaboración propia.a No se dispuso de información sobre paredes para la Argentina (2005 y 2012), sobre piso para el Brasil (2005 y 2012),

sobre techo para Colombia (2008 y 2012) y el Ecuador (2005), y sobre materiales de la vivienda para el Uruguay (2005).b Se aplicó la corrección propuesta por Kaztman, debido a que no estaban excluidos la cocina y/o baños de las

habitaciones consideradas como cuartos, en los casos del Brasil, Costa Rica, Honduras y México (véase Rubén Kaztman,“Infancia en América Latina: privaciones habitacionales y desarrollo de capital humano”, Documentos de Proyecto(LC/W.431), Santiago de Chile, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)/Fondo de las NacionesUnidas para la Infancia (UNICEF), 2011).

c No se considera privación la habitación en viviendas recibidas en usufructo.d En el caso de la República Dominicana (2006 y 2012), se aplicó el criterio urbano para las zonas rurales, puesto que la

pregunta empleada no permitía aplicar criterios diferenciados.e No se dispuso de información sobre electricidad para la Argentina (2005 y 2012), la República Dominicana (2006) y el

Uruguay (2005); ni de información sobre combustible para Chile (2003 y 2011), Honduras (2006) y Venezuela (RepúblicaBolivariana de) (2005 y 2012).

f No se dispuso de información sobre bienes para la Argentina (2005 y 2012), ni para Bolivia (Estado Plurinacionalde) (2003); no se dispuso de información sobre vehículo para el Brasil (2005) y se reemplazó por cocina, ni paraChile (2003) y se reemplazó por calefón; no se dispuso de información sobre lavadora para Costa Rica (2012) y sereemplazó por televisor con pantalla de plasma o pantalla de cristal líquido (LCD), ni para Honduras (2010 y 2006) y sereemplazó por estufa.

g No se dispuso de información sobre seguro de salud para el Brasil (2005 y 2012) ni para Venezuela (RepúblicaBolivariana de) (2005 y 2012). Para ambos países, se consideró solamente el indicador de seguridad social. No se incluyóel indicador de protección social para Nicaragua (2009), por falta de información sobre afiliación previsional y seguro desalud.

h En la versión en inglés de este documento (http://www.ophi.org.uk/a-multidimensional-poverty-index-for-latin-america/), por unerror de redacción, se definía para el indicador de protección social el uso de un enfoque de intersección. En realidad, dentrodel indicador de protección social se utilizó un enfoque de unión, que requiere que los hogares presenten al menos una de lasprivaciones incluidas en el indicador para ser considerados privados en protección social.

a) Umbrales más exigentes de privación para los indicadores NBI tradicionalesActualizamos el umbral de privación del indicador de hacinamiento desde más de tres personas

por cuarto a tres o más personas por cuarto. Este último criterio es el utilizado en el indicadorcomplementario de hacinamiento contenido en los ODM9. Este es un criterio intermedio, que se sitúaentre el usado en países como Chile y México, de 2,5 personas por pieza10, y el histórico (más de tres)que todavía es ocupado por otros países.

También actualizamos los umbrales de privación para el acceso a agua y saneamiento mejorados.Siguiendo la tradición NBI, en la fijación de los umbrales se discrimina entre zonas rurales y urbanas.Con respecto al agua, en las áreas urbanas se considera sin privaciones a los hogares con agua de reddentro o fuera de la vivienda pero dentro del terreno (tradicionalmente se consideraba como no carentesa los hogares con agua de red fuera del terreno), y también a los hogares que tienen agua de pozo conbomba11. En las zonas rurales, en adición a las categorías de no privación usadas habitualmente para lasáreas urbanas, el acceso a agua por canilla pública se considera como no privación. En saneamiento, elcambio más importante es que tanto para las áreas urbanas como para las rurales, y siguiendo lanormativa internacional (Naciones Unidas, 2001), se considera como privación el compartir baño con

9 http://mdgs.un.org/unsd/mdg/Host.aspx?Content=Indicators/OfficialList.htm.10 Para Chile, véase Ministerio de Desarrollo Social [en línea] http://www.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/casen/definiciones/

vivienda.html; para México, véase Sistema Estatal de Información e Indicadores de Suelo y Vivienda [en línea]https://www.coveg.gob.mx/seiisv/modulos/secciones/indicadores/indicadores/Indicador%2014.pdf.

11 En las encuestas de la mayoría de los países no se capta información respecto a si el pozo es protegido o no. Sin embargo, algunasencuestas permiten determinar si el pozo tiene bomba o no, lo que posibilita emplear como criterio de evaluación el esfuerzo para laobtención del agua, contenido en la norma internacional.


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otros hogares. De cualquier modo, se debe notar que la información de las encuestas sobre las fuentes deagua y el saneamiento es muy heterogénea, lo cual dificulta las comparaciones entre países.12

También incrementamos el umbral de privación del indicador de asistencia de los niños a laescuela. El indicador de asistencia escolar ha sido empleado tradicionalmente en las medidas de pobrezamultidimensional en la región. Lo habitual ha sido calcularlo para la población de entre 6 y 14 años, peroconsiderando los cambios legislativos que se han producido en algunos países, en virtud de los cuales seha definido como educación obligatoria la secundaria completa, aquí se considera con privaciones a loshogares donde al menos un niño u adolescente (entre 6 y 17 años) no asiste a un establecimientoeducativo. Cabe notar que los hogares sin niños son considerados no privados en este indicador.

Por último, en el indicador de logro educativo de los adultos, la práctica habitual ha sido fijar elumbral de privación en la conclusión de la educación primaria, pero en la actualidad los años deeducación requeridos para que las personas tengan una buena probabilidad de dejar la pobreza poringresos exceden ampliamente el término del nivel primario en la región (Villatoro, 2007). Así, se optópor el umbral de conclusión del primer ciclo de la educación secundaria para las personas de entre 20 y59 años, manteniéndose el criterio de finalización de la primaria para quienes tienen 60 años o más.

b) Inclusión del ingreso junto a los indicadores no monetariosRecientemente se ha propuesto integrar los indicadores no monetarios con la medida de pobreza

monetaria en un índice multidimensional (véanse implementaciones empíricas en Callan, Nolan yWhelan, 1993 y Nolan y Whelan, 1996, para el caso de Irlanda; Bradshaw y Finch, 2003 y Alkire,Apablaza y Jung, 2014 para el caso británico; Santos y otros, 2010 y CEPAL,2013, para países deAmérica Latina; también véanse Alcock, 2006 y Nolan y Nolan, 2011, para una discusión conceptualmás detallada). Esto no solo se justificaría por la tendencia a la reducción de las privaciones nomonetarias más extremas en los países latinoamericanos, sino principalmente por la abundante evidenciaempírica que muestra discordancias en la identificación de los pobres por ingreso y por dimensiones nomonetarias13 14.

Examinemos dos argumentos muy utilizados para justificar la práctica de mantener separadas lasmediciones por LP y por NBI en la región. Uno es que ambas medidas captan distintos aspectos y tiposde pobreza. La medida por NBI captaría principalmente las privaciones en el acceso a bienes públicosgratuitos, mientras que la pobreza por ingresos permitiría aproximarse a la insuficiencia de recursos parasatisfacer necesidades a través del mercado. Sin embargo, esta distinción no se sostiene en la realidadlatinoamericana actual. Si se analizan las privaciones no monetarias típicamente usadas en la medida porNBI, en la mayoría de los países solo el agua y el saneamiento son provistos principalmente por elestado, y en ningún caso son servicios gratuitos. Por su parte, la electricidad, el gas, la educación y lavivienda son provistas principalmente por el mercado en la mayoría de los países de la región. Ahorabien, aun cuando la medición por NBI puede reflejar una pobreza más estructural y la medida LPcaptaría una pobreza más transitoria, esta distinción es más una tipología de pobreza que una diferenciaentre un estado de pobreza o no pobreza. Además, los resultados de los análisis factoriales efectuadossobre 34 observaciones (17 países/dos rondas) y presentados en la sección 4 no sugieren unadiferenciación clara entre una pobreza monetaria y otra no monetaria.

12 No todos los países de la región han adoptado igualmente la norma internacional, lo que implica el uso de distintas nociones defuentes de agua mejoradas (Taccari y Stockins, 2013), que se traducen en diferencias –a veces sustanciales– en las estimacionesempíricas del acceso a fuentes de agua (así como a saneamiento mejorado) (véanse más detalles en Cecchini y Azócar, 2007).

13 Las referencias citadas proveen evidencia empírica de dichas discordancias. También se puede encontrar evidencia de discordanciasen Ruggeri Laderchi (1997) con datos de Chile, el Perú y la India; Stewart y otros (2007) con datos de la India y Whelan, Layte yMaitre (2004) para nueve países europeos. A su vez, los datos recientes para Chile indican que el 20,4 % de la población es pobre poringresos, que el 14,4% es multidimensionalmente pobre, y que solo el 5,5 % es pobre por ambos métodos (Ministerio de DesarrolloSocial 2015: 57).

14 Las medidas nacionales de México y Chile incluyen el ingreso y adoptan una aproximación de pobreza consistente (Callan y otros,1993; Nolan y Whelan, 1996, Nolan y Whelan, 2011), cercana al método bi-dimensional. En esta aproximación, los pobresmultidimensionales son quienes son pobres por ingreso y están privados en indicadores monetarios. La medida de Colombia es máscercana al IPM Global, puesto que mantiene a la pobreza por ingresos como un indicador separado. En este último caso, seseleccionaron los indicadores y los umbrales de privación teniendo en cuenta los objetivos de política pública del país.


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El segundo argumento es que la fungibilidad del ingreso hace que este puede ser usado para satisfacerdistintas necesidades, algunas ya incluidas en la medición por NBI. Así, la agregación del ingresoprovoca riesgos de redundancia15. Sin embargo, es importante aclarar lo que se entiende por redundanciaen el contexto de medidas de distribución conjunta. El hecho de que dos privaciones tiendan a ocurrirsimultáneamente en un período no necesariamente indica redundancia. Por el contrario, el dar cuenta dela distribución conjunta de las privaciones está en el núcleo del interés de medición multidimensional dela pobreza. Solo habría redundancia si la misma privación se capta a través de distintos indicadores: eneste caso habría una pérdida de eficiencia en la identificación de los pobres (o una reducción innecesariade parsimonia en el índice multidimensional).

Una solución técnica imperfecta para distinguir qué parte de la coocurrencia de privaciones esredundancia y qué parte que es asociación de privaciones distintas, es observar niveles y tendencias envarios períodos. En situaciones en las cuales el nivel y la tendencia de dos indicadores coincidan (porejemplo, las medidas evolucionan pari-passu porque son afectadas de manera equivalente por el mismoinstrumento de política), es bastante probable que exista redundancia.

De cualquier modo, el punto importante es que no siempre que dos indicadores parezcan serredundantes, uno debe ser excluido; las razones normativas así como la información que puedan proveerpara la política pública pueden ser buenas razones para retener a los dos. En nuestro caso, el indicador deingreso ofrece una información muy importante para el diseño de las políticas públicas, como losprogramas de transferencias monetarias. Aún más, como se verá en la sección 4.2, el análisis empíricode la redundancia no sugiere una alta coocurrencia entre las privaciones monetarias y no monetarias,como algunos podrían pensar a priori. A su vez, el análisis de divergencias y convergencias entre lapobreza multidimensional y la pobreza por ingresos presentado en la Sección 5.4 también apoya lainclusión del ingreso.

Se ha visto entonces que los dos principales argumentos utilizados para no agregar el ingreso enuna medida de pobreza multidimensional son en realidad débiles y no cuentan con soporte empírico. Porel contrario, la agregación de medidas monetarias y no monetarias tiene varias ventajas.

En primer lugar, los resultados del análisis factorial que se presentan en la sección 4.1 evidencianque el ingreso es un indicador fuerte de la pobreza en los países de la región, y al mismo tiempomuestran que es insuficiente como una medida única de pobreza. Por lo tanto, no parece apropiadoignorar la información que contiene esta variable.

Segundo, el ingreso puede ser utilizado como aproximación (imperfecta) a las dimensiones delbienestar sin información, lo cual es muy importante en el contexto regional, puesto que por lasrestricciones de datos, no se incluyeron en este IPM-AL dimensiones fundamentales del bienestar comoel estado nutricional y de salud de las personas. El ingreso también puede complementar la informaciónobtenida a través de indicadores no monetarios, sobre todo cuando estas últimas medidas tienenlimitaciones o están expuestas a error. Por ejemplo, no basta estar conectado a la red de agua potable y ala red de electricidad para tener acceso diario a estos servicios: hay que pagar las cuentas. Al mismotiempo, el ingreso también está expuesto al error de medición, y por tanto, la agregación de indicadoresde privación no monetaria a una medida por LP también debería aportar a una mejor identificación delos pobres.

Tercero, la agregación del ingreso en el IPM-AL permite hacer un uso más completo de lasherramientas provistas por el método de Alkire y Foster que el empleo de una tabla de contingencia. Esteúltimo procedimiento, al mantener separadas las medidas monetarias y no monetarias, solo permitiráanalizar la distribución conjunta de las privaciones no monetarias. Esto tendrá como resultado que solose podrá estimar la intensidad de la pobreza considerando las carencias no monetarias, y que no se tendráuna estimación de la contribución del ingreso a la pobreza total, vis a vis las privaciones no monetarias.

15 Las privaciones no monetarias no están exentas, ni conceptual ni empíricamente, del riesgo de redundancia. Por ejemplo, el acceso aagua y saneamiento mejorado aportan a la satisfacción de necesidades relacionadas con la salud (en el lenguaje de funcionamientos,contribuyen a que las personas estén saludables físicamente).


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Las estimaciones del cruce entre el IPM-AL con la pobreza monetaria presentadas en la sección 5.4sugieren que la combinación de ambos tipos de indicadores mejora la identificación de los pobres.

Como último comentario, se debe notar que utilizamos la línea de pobreza total (incluyendo ítemsalimentarios y no alimentarios) en lugar de la línea de indigencia como umbral de privación para elindicador de ingreso16. Las razones están relacionadas con los argumentos presentados previamente paraincluir el indicador de ingreso. Primero, conceptualmente la línea de pobreza total provee una base máscomprehensiva para identificar a los pobres que la línea de indigencia, que considera solo ítemsalimentarios. Segundo, la proporción de personas indigentes en los distintos países es relativamentebaja17, lo cual apoya el alcance limitado del uso de la línea de indigencia. Tercero, aun cuando la co-ocurrencia entre la medida monetaria y los indicadores no monetarios es mayor con la línea de pobrezatotal que con la indigencia, esta co-ocurrencia es suficientemente baja como para justificar su uso (véasela sección 4.3.).

c) Inclusión de nuevos indicadores no monetariosIncorporamos algunos indicadores no monetarios adicionales de pobreza. Estos son de dos tipos.

En primer término, incluimos tres indicadores de privaciones que podrían decirse básicas paracomplementar las medidas habituales de NBI. Estos son: la inseguridad en la tenencia de la vivienda(dentro de la dimensión vivienda), la pobreza de energía (en la dimensión de servicios básicos) y lacarencia de bienes durables en el hogar (en la dimensión de estándar de vida). Hay varios argumentospara incluir estos nuevos indicadores.

Las Naciones Unidas (2013) han planteado que todos los seres humanos deben contar con unnivel de seguridad en la tenencia de la vivienda que los proteja frente al desalojo forzado y otros riesgos,en tanto componente del derecho a un estándar de vida adecuado. Aquí se considera como tenenciasegura solo la protegida por el derecho codificado (escrito). Así, son tenencias no seguras lasocupaciones ilegales (tomas) y la habitación en viviendas cedidas, puesto que ninguna de estassituaciones garantiza protección contra el desalojo forzado. Los hogares que residen en viviendasocupadas bajo la modalidad de usufructo no son considerados privados, puesto que cuentan con algunaprotección legal contra el desalojo forzado.

Se encuentran en pobreza de energía los hogares sin acceso a electricidad o que utilizancombustible tóxico para la salud de sus integrantes (Naciones Unidas, 2003; Nussbaumer y otros, 2011;Duflo y otros, 2008). El acceso a combustible limpio para cocinar es un indicador de los ODM(Naciones Unidas, 2003), mientras que el acceso a electricidad permite a las personas ser independientesdurante la noche y las habilita para desempeñar una amplia variedad de actividad de trabajo y ocio(Alkire y Santos, 2010). Utilizamos un indicador combinado de energía por tres razones: i) las tasas deno acceso a electricidad son bajas en varios países (el promedio es de 10%, con una variación desde 1%a 31%), ii) en nueve observaciones no se dispone de datos sobre electricidad, y por tanto, la inclusión deeste indicador por separado requeriría de reponderaciones en los casos con datos faltantes, con lo cual seafectaría la comparabilidad de la medición, y iii) conceptualmente, la privación en energía incluyeambos tipos de privaciones.

La dotación de bienes durables puede emplearse como una aproximación al estándar de vida máspermanente de los hogares, complementando al ingreso. Como indican Atkinson y otros (2002, p.122-23), “el ingreso por sí mismo no captura comprehensivamente el control de recursos y los estándares devida de distintos hogares”. En este IPM-AL, se considera que un hogar está privado si no cuenta conninguno de los siguientes bienes durables: auto, refrigerador y lavadora.

16 En la medida exploratoria presentada en CEPAL (2013) se usó la línea de indigencia bajo la premisa de que el empleo de la línea depobreza total podría llevar a un doble conteo de ciertas privaciones. Los análisis conceptuales y estadísticos llevados a cabo en estetrabajo sugieren que este no es el caso.

17 Considerando las 34 observaciones, la proporción de personas bajo la línea de indigencia varía desde el 1% hasta el 49%, con unpromedio (simple) de 17%, mientras que la proporción de personas bajo la línea de pobreza total varía desde 4% hasta 71%, y supromedio (simple) es de 38%.


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Por otra parte, una de las novedades de este IPM-AL es la incorporación de carencias que reflejanvínculos precarios con las instituciones. Esto implica ampliar los estándares de evaluación de la pobreza,y a la vez introduce un nivel algo mayor de relatividad en la identificación de los pobres. Así, junto a lascarencias más extremas que han sido parte habitual de las mediciones absolutas de la pobreza, seconsideran también privaciones que dan cuenta de situaciones de desventaja relativa. En los países de laregión, algunos ejemplos de privaciones de este tipo son la residencia en áreas urbanas segregadas, elacceso a servicios de peor calidad (educación, salud, transporte, vivienda etc.) y la carencia de redessociales e institucionales suficientes para afrontar crisis y obtener oportunidades de movilidad social(Kaztman, 2001).

Considerando la disponibilidad de datos en las encuestas, incluimos un indicador de privación enempleo, sobre la base de su importancia intrínseca y su estrecha relación con la integración social y noteniendo en perspectiva su correlación con la pobreza monetaria. Como indican Atkinson y otros (2002),“aunque suele creerse que el desempleo es una de las principales causas de la pobreza, la investigacióninternacional comparada ha demostrado que no existe una relación lineal entre el desempleo en un país(incluyendo el desempleo de larga duración) y la tasa de pobreza” (p.136); “la participación en elmercado de trabajo es un mecanismo importante de integración social”, y por tanto, “el desempleoconlleva un riesgo de exclusión social y de desapego del estilo de vida y la cultura prevaleciente en lasociedad” (p.137). De hecho, la Organización Internacional del Trabajo (OIT) ha sostenido que eltrabajo es fuente de dignidad, seguridad, estabilidad familiar y paz 18. Así, consideramos privados enempleo a los hogares donde al menos uno de los miembros en edad de trabajar está en alguna de lassiguientes situaciones: i) desocupado, ii) empleado sin remuneración o iii) desalentado19.

El acceso a protección social es un derecho esencial que hace parte del programa de trabajo de laOIT para el empleo decente. Desde un punto vista fáctico, las carencias de protección social tienen unaalta incidencia en América Latina; la segmentación del mercado de trabajo repercute que los más pobresobtengan empleos precarios y no accedan a la protección social, o tengan una protección socialdeficiente (Kaztman, 2010). En este IPM-AL, se considera privados en protección social a los hogaresque presentan carencias en salud o en previsión social. Más específicamente, están privados los hogaresdonde: i) ninguno de sus miembros cuenta con algún tipo de aseguramiento contributivo en salud o, ii)ninguno de sus miembros contribuye (obligatoria o voluntariamente) a un sistema de seguridad social yninguno de sus integrantes cuenta con algún tipo de jubilación o pensión

También incluimos un indicador de rezago escolar20. Dado el incremento sustancial de la asistencia ala educación primaria y secundaria observado en la región (ECOSOC, 2011)21, el foco de la política públicaestá cambiando paulatinamente desde la cobertura hacia los diferenciales de calidad de los servicioseducativos relacionados con la situación socioeconómica22. En este sentido, y a pesar de ser imperfecta23, la

18 Véase http://www.ilo.org/global/about-the-ilo/decent-work-agenda/lang--es/index.htm.19 Se examinó la opción de considerar como privaciones aquellas situaciones donde las personas dejaron de buscar trabajo remunerado

debido a responsabilidades relacionadas con la economía del cuidado, dado que varias encuestas proveen este tipo de información.Sin embargo, se optó por no usar esta definición, puesto que: i) la información proporcionada por las encuestas no permite discriminar sidicha situación es por elección o se debe a factores que están más allá del control de los individuos y, ii) en base a esta definición, laincidencia de la privación en empleo llegó a valores muy altos (por ejemplo, 75%) en algunos países. Así, el indicador podría tener unacontribución desproporcionada a la medida de pobreza total, y además, presentar problemas de validez dadas las limitaciones de datos.

20 Esto también se ha hecho en las mediciones nacionales de pobreza de México (CONEVAL, 2010) y Colombia (Angulo, Díaz yPardo Pinzón, 2013)

21 El informe de ECOSOC (2011) sobre el nivel de avance hacia “Educación para Todos” indica que, en promedio, la región ha sidomuy exitosa en esta área. Sin embargo, la tasa neta de matriculación promedio para la educación primaria permaneció virtualmenteconstante desde 2000 (93.5%) hasta 2008 (95.3%). En lo que refiere a la educación secundaria, un tercio de los países de la región haalcanzado un 80% o más de acceso para el grupo de población más joven, y además, en promedio los países incrementaron el accesoa la secundaria en más de 7 puntos porcentuales entre 2000 y 2008. Sin embargo, las tasas de conclusión de la educación secundariaindican que se requiere un esfuerzo mucho mayor para incrementar el logro en este nivel educativo.

22 A pesar de que las brechas globales en el acceso a la escuela se están reduciendo, las brechas en la calidad escolar continúan siendoenormes (UNESCO, 2010, p.104). Igualmente, dentro de América Latina, se ha planteado que la desigualdad también debe ser analizadaen términos de la falta de acceso a servicios sociales de calidad, en campos como la salud o la educación (ECOSOC, 2011, p.43)

23 Los niños pueden rezagarse en su progresión escolar debido a la incapacidad del sistema para acompañarlos apropiadamente durantesu proceso escolar. Igualmente, los niños podrían no estar rezagados y aún así no contar con las habilidades correspondientes si esque el sistema escolar promueve su progresión, con independencia de sus niveles de logro.


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medida de rezago escolar proporciona una aproximación a la calidad de la educación que reciben los niños.En rigor, existe evidencia de que tanto el ingreso a la escuela después de la edad obligatoria como larepetición de grado pueden ser consideradas como señales de privación, puesto que pueden conducir a unpeor desempeño escolar y al abandono de la escuela (UNESCO, 2012; ECOSOC, 2011).

D. Limitaciones del IPM-AL y mejoramientos en la recolecciónde datos

El IPM-AL propuesto tiene varias limitaciones debido a las restricciones de datos, entre las cuales seencuentran la comparabilidad limitada entre países, los indicadores faltantes en algunos países y lavariabilidad en las categorías de respuesta para algunos de los indicadores incluidos. Todos estosproblemas pueden ser resueltos mediante mejoramientos en los procesos de recolección de datos.

Primero, las estimaciones no son completamente comparables debido a que no todas las encuestascon información sobre los indicadores incluidos en este IMP-AL fueron efectuadas en los mismos años(véase el cuadro 1). Mientras que algunos países cuentan con programas de encuestas regulares y bienestablecidas, los cuales generalmente producen resultados con una periodicidad de un año o inclusomenos, todavía hay muchos países donde las encuestas dependen de la disponibilidad de recursos, y sonrealizadas con una baja frecuencia. El avance en el establecimiento de programas regulares de encuestasdebería incrementar la disponibilidad de información útil para la política pública y debería afianzar lacomparabilidad entre países.

Segundo, hay dimensiones que nos hubiera gustado incluir, pero que no fueron consideradas porlimitaciones de datos. En particular, la salud es una dimensión faltante en el IPM-AL. Solo pudimosincluir el acceso a seguro de salud, el cual no revela el uso efectivo de los servicios, ni tampoco indicalos resultados de salud. Salvo excepciones, no hay indicadores de funcionamientos en salud en lasencuestas latinoamericanas, como indicadores antropométricos, de mortalidad infantil, de enfermedadescrónicas o de incapacidad de desempeñar autónomamente actividades básicas de la vida diaria. Dada laimportancia de la salud para el bienestar, el mejoramiento de las fuentes de datos en esta dimensióndebería ser una prioridad. Esto no implica incluir un módulo extenso de salud, sino más bien requiere dela selección de unos pocos indicadores clave. A este respecto, la Red de Pares en PobrezaMultidimensional y la OPHI han propuesto un set de módulos breves de encuesta, teniendo enperspectiva la Agenda de Desarrollo pos 201524.

Tercero, los indicadores de las dimensiones incluidas en este IPM-AL también pueden ser mejorados,en aras de la comprehensividad y la comparabilidad. Por ejemplo, sería importante contar con algún indicadorde habilidades cognitivas básicas, apropiado para la edad de los entrevistados. Hay formas relativamentesimples para cumplir con esta tarea, tal como proponen Grosh y Glewwe (2000). También hay preguntas enesta línea en los módulos de encuesta propuestos por la MPPN. Similarmente, siguiendo la definición detrabajo decente de la OIT, sería relevante mejorar la recolección de datos sobre la formalidad y calidad delempleo. La obtención de información sobre este tipo de indicadores de empleo, educación y salud permitiríamedir funcionamientos efectivos y mejoraría la evaluación del bienestar.

Asimismo, la recolección de información sobre los ingresos podría ser homogeneizada y refinada,en orden a captar de modo más fiable los recursos de los hogares. Esto incluye el mejoramiento de lamedición de los ingresos por la ocupación secundaria, el ingreso en especie, la distinción entre el ingresoneto y el bruto y las transferencias públicas. Incluso las categorías de respuesta sobre vivienda y serviciosbásicos requieren mayor armonización. Las opciones de respuesta para las fuentes de agua y elsaneamiento deberían ser más comparables, en línea con los estándares ODM. En algunos casos,especialmente en la provisión de electricidad, agua y gas, sería importante contar con alguna medida de lacontinuidad en la recepción del servicio. De igual modo, la recolección de datos sobre la tenencia de bienesdurables permitiría mejorar las aproximaciones al estándar de vida más permanente de los hogares.

24 Véase http://www.ophi.org.uk/wp-content/uploads/MPPN_SDG-Pov_QuexPost2015_Sept-14a.pdf?0a8fd7.


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No obstante quizás de menor urgencia, la inclusión de preguntas sobre las necesidadessocialmente percibidas (para el caso europeo, véanse el estudio pionero de Mack y Lansley, 1985, yNolan y Whelan, 2011, para una discusión actualizada) contribuiría a validar las medidas de pobrezanacionales y regional.

En síntesis, si bien se han realizado mejoramientos de las fuentes de datos en la región25, todavíaexisten muchas formas en las cuales se pueden mejorar las encuestas, de una manera no costosa y conbeneficios importantes para el diseño de las políticas públicas. Esto permitiría superar muchas de laslimitaciones actuales del IPM-AL propuesto como herramienta para el monitoreo de las políticas públicas.

E. Estructura de ponderaciones y el umbral de pobrezaEn el cuadro 2 se presenta la estructura de ponderaciones del IPM-AL. Las dimensiones de vivienda,servicios básicos, estándar de vida y educación tienen la misma ponderación (22,22%), mientras que a ladimensión de empleo/protección social se le asignó la mitad de ese peso, 11,11%. A su vez, los pesos delos indicadores de las dimensiones de vivienda, servicios básicos, estándar de vida y educación sedistribuyen igual, y son desiguales en las dimensiones de estándar de vida y empleo/protección social:así, el ingreso y el empleo tienen dos veces el peso de los bienes durables y la protección social dentrode las respectivas dimensiones. Como resultado, todas las privaciones tuvieron el mismo peso (7,4%),con las excepciones de la protección social (3,4%) y el ingreso (14,8%).

Se asignó menos peso a las carencias en empleo y protección social por dos razones. Por un lado,las privaciones contenidas en esta dimensión dan cuenta de insuficiencias de bienestar que van un pasomás allá de la concepción de pobreza tradicionalmente usada en la región. Por otro, la ponderaciónefectiva de una dimensión resulta de la combinación entre su peso explícito y el umbral seleccionado.Dado que con los umbrales de privación usados, las incidencias de las privaciones en empleo yprotección tienden a ser altas, la asignación a la dimensión empleo protección social del mismo peso queel de las dimensiones restantes hubiera resultado en una contribución desproporcionada de estadimensión a la pobreza total. Este argumento también aplica en la decisión de darle a la protección socialla mitad del peso del empleo. A su vez, la mayor ponderación del ingreso se explica porque este es unindicador sintético, que refleja insuficiencias en distintas dimensiones del bienestar, y como tal, sirvecomo una aproximación a privaciones que no fueron incluidas en el índice.

Se debe notar que en las situaciones de países con indicadores faltantes, los pesos se distribuyeronigualmente entre los indicadores que pudieron ser observados. Este es el caso de Nicaragua 2009, donde no secontó con datos sobre protección social, y por lo tanto el indicador de empleo recibió el peso completo de ladimensión (11,1%). En los casos de Argentina 2005 y 2012 y de Bolivia 2011, que no recogieron informaciónsobre los bienes durables, el ingreso recibió el peso completo de la dimensión estándar de vida (22,22%). Porsu parte, para Uruguay 2005 no se dispuso de datos sobre los materiales de la vivienda, y por tanto losindicadores de tenencia y hacinamiento fueron ponderados al 11,11% cada uno.

A pesar de que nos pronunciamos a favor de la estructura de ponderaciones expuesta en el cuadro 2,procedimos a examinar si el ordenamiento de pobreza de los países se altera significativamente al utilizarestructuras alternativas de ponderaciones. Encontramos que este no es el caso. El IPM-AL es robusto frenteal uso de distintos esquemas de ponderaciones (véase la sección 4.3).

En términos del umbral de pobreza, optamos por un valor de k=25%. Esto significa que para seridentificada como pobre, una persona debe experimentar privaciones equivalentes a una dimensión completade vivienda, servicios básicos, educación o estándar de vida, más algún otro indicador, o alternativamente,debe presentar insuficiencia de ingresos más privaciones en dos indicadores adicionales. En otras palabras,con este umbral, los pobres son verdaderamente multidimensionales, en tanto la privación en una dimensióncompleta no alcanza para que las personas sean identificadas como pobres.

25 Varios países han implementado tales mejoramientos, tanto como iniciativas nacionales o con el apoyo de programas internacionales,tales como el programa MECOVI (Programa para el Mejoramiento de las Encuestas y la Medición de las Condiciones de Vida enAmérica Latina y el Caribe).


22

Al igual que para las ponderaciones, calculamos el IPM-AL (así como tambien muchas otrasespecificaciones alternativas) para un amplio rango de valores posibles del k, entre 10% (justo por sobre elcriterio de unión) a 100% (criterio de intersección)26. Como se puede apreciar en la sección 4.3, encontramosque el IPM-LA es altamente robusto a un rango restringido de umbrales de pobreza, desde 10% a 70%.27

26 Este criterio de identificación requiere que una persona experimente cualquier privación para ser pobre, mientras que el criterio deintersección requiere que la persona sea afectada por todas las privaciones.

27 Los umbrales de pobreza por sobre el 70% (muy similares al criterio de intersección) producen estimaciones de pobreza muy bajasen la mayoría de los países, y como tales, son excesivamente demandantes como mecanismo de identificación de los pobres.


23

III. Comprehensividad, parsimonia y robustezdel IPM-AL

Al construir un índice de pobreza multidimensional, especialmente uno que pueda constituir unaherramienta para el monitoreo de la reducción de la pobreza en la región, se busca que satisfaga trescaracterísticas deseables: comprehensividad, parsimonia y robustez. Evaluamos cada una a continuación.

A. Comprehensividad

Se entiende por comprehensividad que el índice debe captar pobreza de la forma más completa posible,incluyendo las privaciones que son ampliamente reconocidas como elementos constitutivos de lapobreza en los distintos países de la región. Ahora bien, a pesar de que ninguna medida de pobreza seráapta para captar todas las privaciones relevantes, al menos intentamos incluir aquellas que, estandodisponibles en las encuestas, son relevantes para identificar a los pobres en la región. Idealmente, estaoperación debería basarse en una encuesta sobre necesidades socialmente percibidas, en el espíritu deMack y Lansley (1985). Dado que no contamos con este tipo de encuesta en América Latina, utilizamosotras formas de validación de las dimensiones e indicadores considerados.

Primero, consideramos el trabajo de CEPAL (2013) y una revisión realizada por Santos (2013), endonde se examinó la tradición regional en la medición multidimensional de la pobreza, la tradicióneuropea y la literatura sobre pobreza global. Con ello aseguramos que los indicadores contenidos en elIPM-AL han sido previamente usados y tienen una justificación normativa que los hace relevantes paramedir pobreza, tanto a nivel regional como global.

Segundo, efectuamos un análisis factorial exploratorio (EFA)28, a los efectos de verificar larelevancia empírica de los indicadores incluidos en el IPM-AL en tanto medidas de pobreza, y asícomplementar los argumentos normativos. En el cuadro 3 se exponen los resultados de este ejercicio,

28 Se prefirió un modelo EFA por sobre un análisis de Componentes Principales (PCA) porque el EFA sirve para revelar variableslatentes (en este caso pobreza) que generan la co-variación de las variables observadas, mientras que el PCA es una técnica que seusa para la reducción de la variabilidad, se calcula sin referencia a una estructura de variables latentes y además no permitediferenciar entre varianza única y varianza compartida (Costello y Osborne, 2005).


24

que se basó en una matriz de correlaciones tetracóricas, dado que todos los indicadores contenidos en elIPM-AL son dicotómicos29. En dicho cuadro se reporta el promedio simple de las cargas de cada uno delos indicadores en los dos factores principales. Esto se realizó para todos los países, y para los añosinicial y final (alrededor de 2005 y 2012, respectivamente). Los resultados se reportan por separado paralos años inicial y final y también agregando los dos períodos. De este ejercicio pudimos extraer tresconclusiones principales:

Primero, 10 de los 13 indicadores usados en el IPM-AL tienen cargas promedio de 0,55 o más en elfactor principal (el factor que explica la mayor parte de la varianza de los datos), y uno de los indicadores—el de asistencia escolar de los niños— tiene una carga media apenas bajo el 0,5. Así, estos datos cumplencon la regla que establece que un factor que agrupa cinco o más ítems con cargas fuertes (0,5 o más) es unfactor sólido (Costello y Osborne, 2005). Por tanto, los resultados apoyan el supuesto de que—en general— los indicadores incluidos en el IPM-AL dan cuenta de un fenómeno subyacente: pobreza.

Segundo, los dos indicadores con las cargas promedio más bajas en el factor principal son latenencia de la vivienda y el empleo, dado que ambos evidencian cargas medias alrededor de 0,23. Sinembargo, este resultado no fue suficiente para excluirlos del IPM-AL, puesto que consideramos losargumentos normativos expuestos en la sección anterior suficientemente fuertes como para retenerlos.“Las técnicas estadísticas son útiles para informar la selección, pero no pueden constituir el únicoelemento. Los juicios de valor (…) son un elemento previo fundamental” (Alkire, Foster y otros, 2015).Aún más, la revisión de las fuentes de datos pone de manifiesto que ambos indicadores pueden sermejorados. La recolección de datos sobre la tenencia de la vivienda podría ser refinada en orden aidentificar mejor los regímenes precarios de tenencia.30 En cuanto al empleo, sería importante avanzarhacia un indicador de calidad del empleo.

Tercero, la privación en ingresos tiene una alta carga promedio en el factor principal —entre 0,67y 0,69— En consecuencia, la exclusión del indicador monetario del IPM-AL implicaría ignorarinformación importante para la medición de la pobreza en el contexto latinoamericano. Este resultadoestá en línea con los argumentos normativos de que el ingreso puede operar como una aproximación alas dimensiones faltantes por las limitaciones de datos, y además, aun cuando sea solo un medio, el tenerpoder de compra provee al hogar con grados de libertad para seleccionar dentro del conjunto de bienes(Santos y otros, 2010).

Una consideración final: los resultados del EFA no sugieren que las medidas de NBI y elindicador de ingresos tiendan a cargar en factores distintos. Tanto los indicadores NBI como la medidade ingresos tienden a cargar en el factor principal. Esto significa que el planteamiento de que losindicadores de NBI dan cuenta de un tipo de pobreza distinto al de la pobreza por ingresos no parecesostenerse empíricamente.

En suma, la consideración de argumentos normativos bien establecidos provistos por la literatura,junto al análisis empírico, permiten plantear que el IPM-AL propuesto parece ser comprehensivo, apesar de las limitaciones de datos.

29 Los procedimientos habituales de análisis factorial (factoriales exploratorios y componentes principales) producen resultados válidossolamente si los datos son verdaderamente continuos y siguen una distribución normal multivariada. Claramente, este no es el casode las variables dicotómicas. Usamos el comando factormat en Stata. En este procedimiento, se corre el EFA usando como insumo lamatriz de correlaciones tetracóricas, y asumiendo como supuesto una distribución normal bivariada.

30 UN HABITAT (2011) provee algunos principios orientadores útiles.


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Cuadro 3Resultados del Análisis Factorial Exploratorio-Promediosa

2005 2012 2005 y 2012b

Factor 1 Factor 2 Factor 1 Factor 2 Factor 1 Factor 2

MaterialidadVivienda

0,74 -0,16 0,70 -0,14 0,72 -0,15

Hacinamiento 0,66 0,20 0,62 0,16 0,64 0,18Tenencia Vivienda 0,25 0,04 0,22 0,00 0,24 0,02Agua 0,61 -0,12 0,56 -0,08 0,58 -0,10Saneamiento 0,58 0,00 0,59 -0,09 0,58 -0,05Energía 0,78 -0,22 0,75 -0,18 0,76 -0,20Logro Escolar Adultos 0,75 0,00 0,72 -0,01 0,74 -0,01Asistencia a la EscuelaNiños

0,47 0,18 0,41 0,21 0,44 0,19

Rezago Escolar 0,73 -0,14 0,70 -0,14 0,72 -0,14Empleo 0,23 0,19 0,23 0,23 0,23 0,21Protección social 0,65 0,07 0,67 0,09 0,66 0,08Ingreso 0,69 0,28 0,67 0,25 0,68 0,27Bienes durables 0,80 -0,11 0,75 -0,10 0,77 -0,10

Varianza explicadac

Factor 1=5,1 (59%)Factor 2=1 (12%)

Varianza explicadac

Factor 1=4,7 (56%)Factor 2=1 (12%)

Varianza explicadac.Factor 1=4,9 (57%)Factor 2=1 (12%)

Fuente: Elaboración propia.a Correlaciones entre el Factor subyacente F y las variables observadas.b Promedio simple de todas las observaciones, incluyendo 2005 y 2012.c Promedio simple de las varianzas explicadas por los factores.Nota: en EFA, el porcentaje de varianza explicada por cada factor se calcula dividiendo el eigenvalue del factor por lasuma de todos los eigenvalues.

B. Parsimonia

Con la noción de parsimonia se hace referencia a una situación en la cual el IPM-AL debe procuraridentificar a los pobres de la manera más simple posible, evitando redundancias entre los indicadores.Claramente, existe una tensión difícil de manejar entre comprehensividad (completitud) y parsimonia(simplicidad) (Santos y Santos, 2014). Como se explicó antes, el que dos indicadores de carenciastiendan a ocurrir juntos no necesariamente significa que dan cuenta de la misma privación. Por tanto, laevaluación de la redundancia está lejos de ser una cuestión mecánica, y por ello se requiere evaluarcuidadosamente los números y considerar no solo los datos, sino también los argumentos normativos.

Para explorar redundancias potenciales entre los indicadores, computamos dos medidas, comosugieren Alkire y otros (2015, cap. 7)31. Una de ellas es la V de Cramer, que es un coeficiente decorrelación entre todos los pares de indicadores de privación. Dados dos indicadores de privación, y ,este coeficiente usa toda la información contenida en la tabulación cruzada entre los dos indicadores, a lamanera siguiente:

VdeCramer =

× −

×

[ ×

× ×

]/ .

Donde es la proporción de personas no privadas tanto en como en ,

es la proporción

de personas privadas tanto en como en , es la proporción de personas privadas en pero no en

, y es la proporción de personas de personas privadas en pero no en . Por su parte,

y

31 La notación usada aquí se tomó de la fuente mencionada.


26

son las proporciones de personas privadas en y , mientras que and

son las proporciones depersonas no privadas en y , correspondientemente.

La otra medida fue propuesta por Alkire y Ballon (2012) como un indicador de redundancia.Muestra las coincidencias entre las privaciones como un porcentaje de las tasas marginales mínimas deprivación. Usando la misma notación de arriba, la medida de Redundancia se escribe como:

= ′/min

′ , ,0 ≤ ≤ 10

Así, la medida de redundancia despliega el número de observaciones que tienen la mismasituación de privación en ambas variables (lo cual refleja la distribución conjunta), como porcentaje delmínimo entre los dos índices de recuento, sean estos censurados o no censurados.32 En este trabajousamos los índices de recuento no censurados. proporciona información complementaria a lacorrelación, debido a que da cuenta del nivel total de privación en el indicador con la menor incidenciade privación.

En el cuadro 4 se presenta un resumen de las dos medidas expuestas antes. Para las 34 observacionesse reporta el promedio simple y los valores mínimo y máximo de las medidas V de Cramer y , entre losindicadores dentro de cada dimensión y entre cada indicador y el ingreso. Dentro de las dimensiones, seobserva que —en promedio— tanto las medidas de correlación como las de redundancia tienen valores bajos.Por ejemplo, al considerar los valores promedio de la V de Cramer, se aprecia que la correlación es más altaentre los materiales de la vivienda y el hacinamiento, entre el agua y el saneamiento y entre el saneamiento yla energía, pero el coeficiente promedio nunca supera el 0,24. Por su parte, la medida sugiere una mayorredundancia potencial dentro de las dimensiones de educación y empleo/protección social. No obstante, aunpara los pares de indicadores dentro de dichas dimensiones, el coeficiente promedio tiene un valormáximo de 0,67, lo cual indica que una de tres personas (que viven en un hogar) privadas en uno de losindicadores (por ejemplo, logro escolar de los adultos) no estará privada en el otro (por ejemplo, asistenciaescolar de los niños). Luego, la eliminación de uno de los dos indicadores dentro de la dimensiónincrementaría la probabilidad de no identificar correctamente a los pobres.

Los resultados de correlación y redundancia para el ingreso apareado con cada uno de los otrosindicadores llevan a conclusiones similares. La V de Cramer entre la privación monetaria y las nomonetarias está por debajo el 0,25 en la mayoría de los casos. Las correlaciones medias más bajas soncon la tenencia de la vivienda (0,08), seguida por la asistencia a la escuela (0,15) y por el rezago escolar(0,16), mientras que las correlaciones medias más altas son con los bienes durables (0,26) y conprotección social (0,34). A su vez, aunque los coeficientes promedio entre el ingreso y losindicadores no monetarios son más altos que los apreciados para las privaciones no monetarias dentro decada una de las dimensiones, los valores más altos son 0,75 (ingreso y protección social) y 0,73 (ingresoy bienes durables). Estos últimos valores no son realmente altos, puesto que indican que una de cuatropersonas privadas en —digamos— ingreso, no están privadas en protección social. Por tanto, como sedijo antes, la eliminación de uno de los dos indicadores afectaría negativamente la capacidad del IPM-AL para identificar a los pobres en cada país.

32 A través del uso del valor mínimo de los índices de recuento censurados y no censurados en el denominador, se asegura que el valormáximo de sea 100%.


27

Cuadro 4V de Cramer y el Coeficiente R0

V de Cramer(medida de correlación)

Coeficiente R(medida de redundancia)

Promedio Mínimo Máximo Promedio Mínimo Máximo

Dentro de ladimensión vivienda

Materiales de la vivienday hacinamiento 0,24 0,02 0,55 0,47 0,09 0,85

Materiales de la vivienday tenencia 0,04 -0,07 0,19 0,25 0,08 0,54

Hacinamiento y tenencia 0,10 0,02 0,19 0,35 0,12 0,73Dentro de ladimensión serviciosbásicos

Agua y saneamiento 0,22 -0,30 0,61 0,53 0,11 0,99Agua y energía 0,24 -0,01 0,54 0,51 0,07 0,90Saneamiento y energía 0,16 -0,33 0,45 0,49 0,15 0,99

Dentro de ladimensión educación

Logro escolar adultos yasistencia escolar niños

0,18 0,02 0,29 0,64 0,16 0,93

Logro escolar adultos yrezago escolar niños 0,15 0,05 0,29 0,67 0,22 0,95

Asistencia escolar niñosy rezago niños

0,10 -0,09 0,20 0,27 0,04 0,60

Dentro de ladimensión empleo yprotección social

Empleo y protección social 0,11 0,06 0,23 0,62 0,22 0,93

Ingreso con

ViviendaMateriales de la vivienda 0,19 0,02 0,45 0,63 0,16 0,93Hacinamiento 0,25 0,08 0,43 0,65 0,34 0,86Tenencia 0,08 -0,03 0,28 0,50 0,15 0,83Servicios básicosAgua 0,14 0,03 0,26 0,56 0,18 0,89Saneamiento 0,19 0,03 0,33 0,59 0,31 0,89Energía 0,22 0,03 0,47 0,61 0,10 0,92EducaciónLogro escolar adultos 0,30 0,11 0,42 0,64 0,21 0,94Asistencia escolar delos niños 0,14 0,03 0,24 0,57 0,11 0,87

Rezago escolar de los niños 0,15 0,04 0,25 0,64 0,11 0,90Empleo y protección socialEmpleo 0,15 0,06 0,25 0,52 0,30 0,83Protección social 0,33 0,10 0,49 0,75 0,46 0,94Estándar de vidaBienes durables 0,25 0,05 0,47 0,67 0,32 0,90

Fuente: Elaboración propia.Nota: los valores promedio, mínimo y máximo para cada medida se calcularon considerando todas las observaciones (paísesy años) en los cuales los indicadores invocados no eran faltantes.

C. Robustez

Por último, al tomar una decisión sobre un índice particular, es fundamental tener certeza sobre larobustez del índice frente a los cambios en los parámetros, especialmente si el índice constituye uninstrumento para informar la política pública. Como en cualquier medida de pobreza, existe un númerode decisiones implicadas en la construcción del IPM. Específicamente, dentro del método AF, estastienen que ver con la selección de los indicadores y sus umbrales, la fijación de los pesos (explícitos) yla selección del umbral de pobreza k.

En total, estimamos 58 especificaciones alternativas del IPM-AL. En algunas de estasespecificaciones se varió solamente un parámetro a la vez (tomando como referencia la medidapropuesta), mientras que en otras se modificaron varios parámetros al mismo tiempo. A su vez, seestimaron todas las especificaciones para el rango completo de umbrales k posibles (desde 10% hasta100%). Siguiendo a Alkire y Santos (2014), evaluamos la robustez del IPM-AL comparando cada parposible de países considerando cada una de las especificaciones posibles. En términos simples, cuando elpaís A es más pobre que el país B frente a una especificación particular del IPM, se dice que lacomparación es robusta si dicha relación se sostiene ante una especificación alternativa del IPM. De este


28

modo, se considera que un ranking de países es robusto cuando existe una alta proporción decomparaciones por pares robustas33. También calculamos los coeficientes de correlación de rangoSpearman y Kendall, los cuales son instrumentos relacionados con el análisis de las comparaciones porpares (véase Alkire, Foster y otros, 2015).

Las 58 especificaciones alternativas involucran esencialmente seis tipos de variaciones. Primero,exploramos agrupamientos alternativos de indicadores y dimensiones. Partimos de una lista de15 indicadores y cinco dimensiones, a saber, vivienda (usando la materialidad de la vivienda, elhacinamiento y la tenencia de la vivienda), los servicios básicos (usando agua, saneamiento, combustiblepara cocinar y electricidad), educación (usando el logro escolar de los adultos, el rezago y la asistencia ala escuela en los niños), empleo y protección social (usando empleo, acceso a seguro de salud y acceso aseguridad social —tanto por afiliación a un sistema de seguridad como por recepción de una pensión ojubilación—) y estándar de vida (usando el ingreso y los bienes durables). Luego, los quince indicadoresfueron agrupados en múltiples modos alternativos. Por ejemplo, agrupamos los indicadores de vivienda(materialidad, hacinamiento y tenencia) junto con los indicadores de acceso a servicios básicos en unadimensión de condiciones de la vivienda, con lo cual las dimensiones se redujeron de cinco a cuatro.Similarmente, también probamos con la inclusión de la tenencia de bienes en la dimensión decondiciones de la vivienda. También consideramos especificaciones con solamente tres dimensiones. Enun caso, éstas fueron: i) estándar de vida, ii) educación y iii) empleo y protección, donde la dimensión deestándar de vida incluyó las condiciones de vivienda, los servicios básicos y el ingreso. En otro caso, lastres dimensiones fueron: i) vivienda y servicios básicos, ii) afiliación institucional—incluyendo losindicadores de educación, empleo y protección social y, iii) estándar de vida (considerando el ingreso ylos bienes durables).

En segundo lugar, exploramos la combinación de los siguientes pares de indicadores en uno solo: laasistencia escolar de los niños con el rezago escolar, el combustible para cocinar con la electricidad, y elacceso a seguro de salud con el acceso a seguridad social. En los tres casos, el indicador combinado fuedefinido de manera tal que el hogar fue considerado privado si presentaba carencias en al menos uno de losdos indicadores. Tercero, examinamos especificaciones que excluían algunos indicadores del IPM, como latenencia de la vivienda, la electricidad y el combustible para cocinar. En total, analizamos especificacionesque contenían desde 11 hasta 15 indicadores, con estructuras de dimensiones que variaban entre tres ycinco dimensiones. Dado que inicialmente seguimos una aproximación con ponderación igual entre ydentro de las dimensiones, la utilización de cantidades distintas de indicadores agrupados en modalidadesdiferentes nos llevó a cambios en los pesos de los indicadores. Así por ejemplo, el peso explícito delingreso fluctuó desde un mínimo de 3,7% (en la especificación en la cual el ingreso fue agrupado junto alos indicadores de vivienda y servicios básicos en la dimensión de estándar de vida), hasta un máximo de25% (en la especificación en la cual el ingreso fue el único indicador de una de cuatro dimensiones). Lospesos de los otros indicadores también variaron sustancialmente.

Cuarto, aparte de los cambios en los pesos explícitos derivados de las variaciones en la cantidadde indicadores y en las modalidades de agrupamiento de estos, todos efectuados en una aproximaciónque seguía el criterio de ponderación igual dentro y entre las dimensiones, también probamos estructurasalternativas de ponderaciones usando estructuras que permitían pesos distintos. Específicamente,consideramos el empleo de un esquema de ponderación igual entre las dimensiones, pero con pesosdistintos dentro de la dimensión de estándar de vida, con el indicador de ingresos recibiendo el doble delpeso que la medida de bienes durables. También probamos especificaciones con pesos distintos entre lasdimensiones. En particular, al momento de usar cinco dimensiones, examinamos un esquema donde lasdimensiones de vivienda, servicios básicos y educación recibieron un peso de 20% cada una, mientrasque la protección social recibió un 15% y el estándar de vida un 25%. Igualmente evaluamos unaestructura donde se le asignó a la vivienda, los servicios básicos, la educación y el estándar de vida unpeso de 22% cada una, y donde la dimensión de empleo y protección social recibió un 12%. Otraestructura examinada fue una en la que las dimensiones de vivienda, servicios básicos y educaciónrecibieron un peso de 22,5% cada una, mientras que el empleo/protección social recibió un 15% y el

33 Aunque no existe un benchmark establecido para dicha proporción, consideramos porcentajes por sobre el 80% como altamente robustos.


29

estándar de vida un 17,5%. Naturalmente, también se experimentó con la estructura finalmenteseleccionada en este IPM-AL, que da un peso de 22,2% a cada una de las dimensiones de vivienda,servicios básicos, educación y estándar de vida, y que asigna al empleo/protección social la mitad dedicho peso, 11,11%. A su vez, al explorar esquemas de ponderación desigual entre las dimensiones,probamos pesos iguales y diferentes dentro de las dimensiones de empleo/protección social y estándar devida, dando al ingreso el doble del peso de los bienes durables y al empleo dos veces la ponderación delindicador de protección social y seguro de salud. Una última especificación contempló la utilización delos 13 indicadores incluidos en el IPM-AL, y les asignó el mismo peso, sin importar la dimensiónconceptual a la cual estos podrían pertenecer, con la excepción del indicador de protección social, querecibió la mitad del peso del resto de los indicadores (4% para protección social; vs 8% para losindicadores restantes)

Quinto, estimamos la mayoría de las distintas especificaciones usando dos umbrales para elindicador de ingresos: la línea de pobreza y el umbral de indigencia. Sexto, probamos cuatrodefiniciones de privación para el indicador de empleo, en las cuales se consideró que todas las personasen un hogar están privadas si: i) el jefe de hogar está privado en empleo, ii) más de la mitad de losmiembros del hogar en edad de trabajar está privado en empleo, iii) la mitad o más de los miembros delhogar en edad de trabajar está privado en empleo, o, iv) al menos uno de los miembros del hogar en edadde trabajar está privado en empleo.

Consideremos en primer lugar los resultados de robustez del IPM-AL propuesto a los cambios enel umbral de pobreza k. Se debe tener en cuenta que un umbral de pobreza de 10% implica que laspersonas estén privadas como mínimo tanto en el indicador de empleo como en las medidas deprotección social; también están en dicha situación quienes tengan privaciones en el indicador de bienesdurables o en cualquiera de los indicadores de vivienda, servicios básicos o educación, más uno de losindicadores de empleo y protección social; o bien, que estén privadas solamente en ingreso. En el otroextremo, con un umbral de pobreza de 70%, las personas deben estar privadas en al menos tres de lascuatro dimensiones que pesan 22,2%, y además en la dimensión de empleo y protección social, lo cualconstituye un umbral altamente exigente. Se debe notar que las estimaciones de pobreza con un umbralde 80% caen dramáticamente en todos los países a valores de 10% o menos, y en la mayoría de los casosa 5% o menos. Un umbral de 80% implica casi el uso de un criterio de intersección, hace que el rankingde países pierda poder discriminatorio, y por tanto, dicho umbral no es sensible para probar la robustezdel IPM. De este modo, considerando umbrales de pobreza entre 10% y 70%, encontramos que el 93%de todas las comparaciones posibles de pares de países son robustas. Cuando limitamos los valores k aun rango más relevante, entre 20% y 40%, la proporción de comparaciones robustas asciende a 98%34.También se debe notar que los coeficientes de correlación de Spearman y Kendall entre los rankings depaíses obtenidos a partir de valores k muy diferentes son altos. El coeficiente de correlación de la Tau bde Kendall considerando valores de k entre 10% y 70% varía entre 0,88 y 0,99, mientras que elcoeficiente de correlación de Spearman fluctúa entre 0,98 y 0,9935. La robustez del IPM-AL a loscambios en el umbral de pobreza se puede apreciar en el gráfico 1, donde se presentan los valores M0

para las 34 observaciones, con valores de k entre 10% y 70%.36

34 Dado que tenemos 34 observaciones (17 países en dos puntos temporales), hay 561 comparaciones posibles de pares de países.35 La correlación de la Tau b de Kendall corrige los casos de empate en el ordenamiento.36 El gráfico presenta más valores k alrededor del umbral de pobreza seleccionado de 25%.


30

Gráfico 1Estimaciones IPM-AL para distintos valores de k.

Fuente: Elaboración propia.Nota: ARG: Argentina; BOL: Bolivia; BRA: Brasil; CHL: Chile; COL: Colombia; CRI: Costa Rica; ECU: Ecuador; GTM:Guatemala; HND: Honduras; MEX: México; NIC: Nicaragua; PER: Perú; PRY: Paraguay; RDO: República Dominicana;URY: Uruguay; VEN: Venezuela. Los números indican el año de la observación.

En segundo término, examinamos la robustez del IPM-AL a las 58 especificaciones detalladaspreviamente, en las cuales se procedió a la variación de distintos parámetros simultáneamente. Enparticular, se estimaron 14 de las 58 especificaciones para las 34 observaciones. En este caso, lasvariaciones incluyeron distintas modalidades de agrupamiento de los indicadores en dimensiones, lacombinación de indicadores y el uso de diferentes esquemas de ponderación. Considerando siete valores dek (10% a 70%), tenemos un total de 98 variantes. Encontramos que el 85% de todas las comparacionesposibles de pares de países fueron robustas a las 98 variantes. El coeficiente de correlación de Kendallentre pares de rankings osciló entre un mínimo de 0.83 a un máximo de 1: por su parte, el coeficiente deSpearman varió de 0,95 a 1. Cuando limitamos las posibilidades a un rango más pequeño de valores k(20%, 30% y 40%), la proporción de comparaciones robustas aumentó a 91%, y los valores mínimos de loscoeficientes de Kendall y Spearman aumentaron a 0,89 y 0,97, respectivamente.

A su vez, se estimaron las mismas 14 estructuras para las 34 observaciones, pero variando la líneade pobreza por ingresos (total vs indigencia). Considerando 7 valores de k (10% a 70%), tenemos196 variantes. Encontramos que el 84% de todas las comparaciones de pares de países fueron robustas a las196 especificaciones alternativas. Cuando restringimos las posibilidades a un rango más limitado devalores de k (20%, 30% y 40%), la proporción de comparaciones robustas aumentó a 90%. En amboscasos, los coeficientes de correlación de Kendall tuvieron valores mínimos de 0,83 y 0,95, respectivamente.

Adicionalmente, estimamos 29 especificaciones (variando la manera en que los indicadoresfueron agrupados en dimensiones, combinando algunos indicadores y usando esquemas alternativos de

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

10 20 23 28 30 33 40 50 60 70 80 90 100

IPM

-AL

Umbral de Pobreza (k) (%)

BOL03 NIC05 NIC09 GTM00 HND06 GTM06 HND10 PER03 PRY05

BOL11 ELS04 ELS12 PRY11 RDO06 ECU05 MEX04 MEX12 PER12

COL08 RDO12 COL12 VEN05 ECU12 BRA05 ARG05 CRI05 URY05

VEN12 CRI12 BRA12 CHL03 URY12 ARG12 CHL11


31

ponderación) solo para las observaciones sin indicadores faltantes37. Al considerar valores de k desde10% a 70% (203 variantes alternativas), encontramos que el 81% de todas las comparaciones posiblesson robustas. El coeficiente de correlación de Kendall entre pares de rankings fluctuó entre un mínimode 0,79 y un máximo de 1; por su parte, el coeficiente de correlación de Spearman osciló entre 0,92 y 1.Al limitar las posibilidades a un rango más pequeño de valores de k, 20%, 30% y 40%, la proporción decomparaciones robustas se incrementó a 88%, y los valores mínimos de los coeficientes de Kendall ySpearman aumentaron a 0,83 y 0,94, respectivamente.

En síntesis, el IPM-AL es altamente robusto en términos de los ordenamientos entre países yaños, no solo ante cambios en el umbral de pobreza multidimensional, sino también frente a variacionessimultáneas en la cantidad y modo de agrupamiento de los indicadores, en la estructura de ponderación,en el umbral de pobreza monetaria y en la conceptualización del indicador de empleo. Este análisisindica que no obstante existen varias decisiones normativas implicadas en la construcción del IPM-ALpropuesto: i) muchas opciones alternativas fueron consideradas y estimadas y ii) que la selección dedistintas dimensiones, indicadores umbrales de privación, pesos y umbrales de pobreza multidimensionalno afectan críticamente el ranking de pobreza obtenido. Por lo tanto, el IPM-AL parece ser uninstrumento sólido para informar a la política pública.

37 Estas observaciones son Bolivia 2011, Brasil 2005 y 2012, Colombia 2008 y 2012, Costa Rica 2005 y 2012, Ecuador 2005 y 2012,

El Salvador 2004 y 2012, Guatemala 2000 y 2006, Honduras 2010, México 2012, Nicaragua 2005, Perú 2003 y 2012, Paraguay 2005y 2011, República Dominicana 2012 y Uruguay 2012.


33

IV. Resultados

Los resultados completos se presentan en el archivo de datos suplementarios38. En el Cuadro S.1. de losdatos suplementarios se expone el Índice de Pobreza Multidimensional, o el Índice de RecuentoAjustado, y los dos subíndices que lo componen, de incidencia e intensidad. Para cada uno de losíndices, se proveen las estimaciones de sus límites inferiores y superiores, y de los errores estándar –todos obtenidos mediante bootstrap39 . También se presentan las tasas de recuento censuradas para cadauno de los indicadores que componen el IM-AL y sus correspondientes contribuciones, desagregadas porpaís y por año de estimación. En los cuadros S.2. y S.340. se exponen el IPM, el H, el A, las tasas derecuento censuradas y las contribuciones para las áreas rurales y urbanas, nuevamente desagregadas porpaís y por año de estimación.

A. Estimaciones agregadas del IPM-LA: incidencia e intensidad

En el gráfico 2 se presentan el índice de recuento no ajustado —o de incidencia de la pobreza H— y elíndice de recuento ajustado M0 para los 17 países en el año final de observación, alrededor de 2012. Sedebe notar que la incidencia de la pobreza excede el 70% en tres países centroamericanos —Guatemala,Honduras y Nicaragua—, y está entre 50% y 58% en Bolivia, El Salvador y Paraguay. Cinco países—Colombia, República Dominicana, Ecuador, México y Perú— tienen índices de recuento no ajustadoentre 30% y 40%, seguidos por Brasil, Costa Rica y Venezuela, con incidencias entre 14% y 19%.Finalmente, la incidencia está bajo el 10% en los tres países del cono sur, Argentina, Chile y Uruguay41.

38 Adjunto a la versión digital de este documento.

39 Para cada país efectuamos 1.000 réplicas, y usamos estas estimaciones para crear los intervalos de confianza (95%) y errores estándar. Sedebe notar que en este ejercicio de bootstrap no pudimos utilizar las variables de estratos y conglomerados empleadas en el diseño deencuestas complejas, debido a que estas en general no son proporcionadas en los set de datos.

40 Los datos suplementarios se proveen en un archivo Excel adjunto a la publicación digital de este documento.

41 Los resultados presentados para Argentina 2012 fueron estimados usando la línea de pobreza monetaria de CEPAL, la cual es actualizada enbase a los niveles oficiales de inflación. Considerando que la inflación está subestimada para dicho año, calculamos una estimación alternativaque usa una línea de pobreza actualizada de acuerdo a la inflación promedio de varias provincias. Con ello se obtuvo un umbral aumentado depobreza, que es aproximadamente dos veces el umbral original. Usando esta línea aumentada, que posiblemente es un umbral más fiable depobreza por ingresos, encontramos un M0 igual a 0,055 (vs. el 0,028 obtenido con la línea de pobreza original), un H igual a 15% (vs. el 8%obtenido con el umbral original), y un A igual a 37% (vs. el 35% generado con la línea de pobreza original). Claramente, el uso delumbral aumentado afecta la estimación de la magnitud de la reducción de pobreza en Argentina.


34

Los intervalos de confianza obtenidos mediante bootstrap sugieren que las estimaciones para cada paísson altamente fiables, con errores estándar muy pequeños (véase el cuadro S.1. en el archivo de datossuplementarios).

De este modo, existe una alta variabilidad en la incidencia de la pobreza en los países de laregión: mientras que en el Cono Sur solamente una de diez personas es pobre multidimensional, enAmérica Central esta proporción alcanza a siete en diez. La incidencia regional de la pobrezamultidimensional, obtenida como un promedio de las incidencias de pobreza en los países ponderado porel tamaño de la población, es 28%, lo cual sugiere que alrededor de 159.224 millones de personas eranpobres multidimensionales, usando las estimaciones de población de 201242. Esta incidencia es 1,86veces más alta que la incidencia regional de pobreza aguda estimada en 2010 mediante el IPM-Global(Alkire y Santos, 2014). Se debe notar que el valor de 28% está fuertemente influenciado por Brasil, elcual es por lejos el país con mayor población en la región, y el cuarto menos pobre, de acuerdo alIPM-AL. De hecho, si se excluye a Brasil, el índice de recuento promedio asciende a 35%.

Gráfico 2Índices de recuento de pobreza no ajustados y ajustados circa 2012


En términos de intensidad, en línea con la evidencia empírica internacional (Alkire y Santos,2010, 2014), la proporción promedio de privaciones experimentada por la población pobre (A) enAmérica Latina es mayor en los países con las mayores tasas de pobreza, tal como se puede apreciar enel gráfico 3. En los países con las mayores tasas de pobreza, el porcentaje medio de privaciones supera el45%, lo cual significa que en promedio, los pobres están privados en más de dos dimensiones completas(o su equivalente), mientras que en los países con los índices de recuento más bajos, este porcentaje estábajo el 36%, lo cual equivale a 1.6 dimensiones43.

42 Las estimaciones de población fueron realizadas por el Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE), y estándisponibles en http://interwp.cepal.org/sisgen/ConsultaIntegrada.asp?idIndicador=1&idioma=e.

43 Por definición, el valor mínimo de A es de 25%, en tanto este es el umbral de pobreza multidimensional k.

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Chi

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H M0


35

Como consecuencia, el índice de recuento ajustado (M0), que es el producto de H y A, muestramayores diferencias entre países que el H. Aunque el ordenamiento de países es prácticamente el mismoque con el uso de la incidencia, la diferencia entre los M0 más altos y más bajos es de 16 veces, mientrasque al considerar el índice de recuento no ajustado, este valor es de ocho veces.

Gráfico 3Incidencia (H) vs. Intensidad (A)


B. Pobreza en áreas rurales versus urbanas

En el gráfico 4 se observa que la pobreza multidimensional es más severa en las zonas rurales, otroresultado en línea con la evidencia global sobre pobreza multidimensional (Alkire y Santos, 2014), comotambién con la evidencia sobre pobreza multidimensional en la región (Santos y otros, 2010; CEPAL,2013). La razón entre los IPM-AL rural y urbano alcanza un promedio de 2,4 veces, siendo Uruguay elúnico caso donde la razón es cercana a 1,0. Por su parte, en Perú esta razón llega a 4 veces. En los13 países restantes, la razón varía entre 1,8 y 3,3 veces. La mayor pobreza multidimensional en las áreasrurales es consecuencia tanto de una mayor incidencia como de una mayor intensidad: una persona quevive en zonas rurales no solamente tiene una mayor probabilidad de ser pobre, sino también los pobresrurales experimentan una mayor cantidad de privaciones que los pobres urbanos.

0,2

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0 0,2 0,4 0,6 0,8

A

H


36

Gráfico 4IPM-AL en zonas urbanas y rurales circa 2012


C. Cambios en la pobreza en el tiempo

Como se puede apreciar en el gráfico 5, todos los países de la región, con la excepción de El Salvador,experimentaron reducciones de pobreza estadísticamente significativas entre los dos puntos temporalesobservados (el primero alrededor de 2005 y el final alrededor de 2012). Las pruebas de hipótesis fueronefectuadas usando errores estándar generados con el método de bootstrap.

Gráfico 5IPM-AL circa.2005–circa.2012


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Año Inicial Año Final


37

Se debe notar que la reducción en el IPM-AL experimentada por 16 de 17 países de la región fueuna consecuencia de una caída estadísticamente significativa tanto de la incidencia como de la intensidadde la pobreza. En este último sentido, se debe mencionar especialmente la importante reducción en laintensidad de la pobreza verificada en Perú y en Bolivia.

Gráfico 6Reducciones relativas anualizadas en la Incidencia e Intensidad de la Pobreza

Panel A: incidencia Panel B: intensidad


En el gráfico 7 presentamos las reducciones anualizadas de pobreza en valores relativos (Panel A)y absolutos (Panel B), contra los niveles iniciales en el IMP-AL. Se puede apreciar que existe unacorrelación negativa entre la tasa de reducción relativa anualizada y la magnitud de la pobreza inicial,esto es, que los países menos pobres fueron los que lograron las mayores reducciones relativas. Lamayor reducción se observó en Argentina (-18% por año)44, seguida por Uruguay (-11%), Brasil (-10%)y Chile (-9%), países donde la pobreza se redujo a la mitad en el total del período analizado. Por otraparte, los cambios más pequeños se verificaron en Honduras, México y Nicaragua, países donde lapobreza cayó menos que 2% por año. Un patrón opuesto, pero menos fuerte, se apreció en términos decambios absolutos. En cualquier caso, los desempeños son dispares aun entre países con niveles depobreza inicial similar, como lo evidencian las diferentes tasas de reducción de pobreza en Colombia,República Dominicana, Ecuador y México.

44 Con las estimaciones alternativas para Argentina 2012, la tasa anualizada de reducción de pobreza es mucho menor, similar a lapresentada por Uruguay (11%).

-18%

-16%

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38

Gráfico 7Reducciones relativas y absolutas en el IPM-AL final vs IMP-AL inicial

Panel A: cambio relativo anualizado

Panel B: cambio absoluto anualizado


A su vez, la reducción de la pobreza multidimensional fue más evidente en las áreas urbanas,como puede apreciarse en el gráfico 8. Entre los siete países con las mayores disminuciones de pobrezaal nivel nacional (6% o más), seis de ellos tuvieron una mayor reducción de la pobreza en las zonasurbanas que en las rurales. En Bolivia, Perú y Paraguay la reducción en las zonas urbanas más queduplicó (en términos relativos) la apreciada en las zonas rurales. Chile es una excepción, en tanto tuvouna mayor baja de la pobreza en las zonas rurales.

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IPM inicial


39

Gráfico 8Cambios en el IPM-AL por área de residencia, circa.2005-circa.2012

(Cambio relativo anualizado)


D. Pobreza multidimensional vs pobreza de ingresos

La comparación de nuestros resultados con las estimaciones de pobreza por ingresos (usando las líneas depobreza CEPAL) revela que ambas medidas están estrechamente correlacionadas, como se puede apreciaren el gráfico 9, Panel A. Los países con las tasas de pobreza monetaria más bajas son los mismos paísescon las tasas de pobreza multidimensional más baja, aun cuando sus posiciones relativas exactas puedendiferir. Este era un resultado esperable, puesto que el ingreso fue incluido en el IPM-AL. Sin embargo, haydiferencias en las tasas de recuento generadas a través de la medida de pobreza por ingresos y losproducidos por el IPM-AL, las cuales se pueden observar en el Panel B del gráfico 9. El IPM-AL produceincidencias más bajas que el indicador monetario en 6 países, mientras que lo opuesto sucede en 11 países.En la mayoría de los casos, la diferencia entre ambas medidas es de menos de 5 puntos porcentuales. Noobstante, en Bolivia, Guatemala y Nicaragua el índice multidimensional alcanza 15 puntos porcentualespor sobre la pobreza monetaria, y en Perú la diferencia es de 11 puntos porcentuales.

De cualquier modo, la similitud entre ambas tasas no debe llevar a la conclusión de que ambosmétodos están identificando a la misma población como pobre. Comparamos las estimaciones depobreza por ingresos con la estimación multidimensional, computando para cada país y año laproporción de personas que son simultáneamente pobres por ingresos y por el IPM-AL, el porcentaje deindividuos que no son pobres por ambos métodos y la proporción de las discrepancias. Denominamos laproporción de aquellos que son pobres por ingresos pero que no son pobres según el IPM-AL comodiscrepancia de inclusión, en el sentido de que estas personas habrían sido identificadas como pobres sise hubiera usado el método monetario. Llamamos al porcentaje de personas que no son pobres poringresos, pero sí lo son de acuerdo al IPM-AL como discrepancia de exclusión, dado que estas personasno hubieran sido contadas como pobres si se hubiera utilizado el método de ingresos.

-14%

-12%

-10%

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Nacional Urbano Rural


40

Gráfico 9Índice de recuento multidimensional vs pobreza por ingresos, circa. 2012

Panel A: incidencia pobreza multidimensional vspobreza monetaria

Panel B: diferencia entre la incidencia de la pobrezamultidimensional y de la pobreza monetaria

(puntos porcentuales)

Fuente: elaboración propia


Este ejercicio es similar en espíritu al método bidimensional, con la diferencia evidente que elIPM-AL incluye el ingreso. De hecho, por construcción, cuando se incluye al ingreso como indicadoren una medida AF, existe una relación sistemática entre el umbral de pobreza k y cada tipo dediscrepancia en la cual se incurrirá si es que se usara al ingreso como el único indicador paraidentificar a los pobres. Si uno cree que los pobres son aquellos que experimentan alguna privación(criterio de unión) y usa al ingreso como aproximación, la discrepancia de inclusión será cero y ladiscrepancia de exclusión llegará a su valor máximo (e igual a la tasa de pobreza multidimensionalmenos la tasa de pobreza por ingresos). En cambio, lo opuesto sucede cuando se emplea el criterio deintersección: en este caso, la discrepancia de inclusión llega a su máximo valor posible, siendo igual ala tasa de pobreza monetaria menos la tasa de pobreza multidimensional (Santos, 2013). Dado queusamos un umbral intermedio, con k=25%, ambas discrepancias serán de un tamaño intermedio45.

Encontramos que la discrepancia de exclusión varía desde un máximo de 23% en Bolivia 2011hasta un mínimo de 1% en Chile 2011; el promedio simple considerando todos los países es de 9%.Por su parte, la discrepancia de inclusión fluctúa entre un máximo de 11% en República Dominicana yun valor de virtualmente cero en Argentina: el promedio simple es de 5%. En el cuadro 5 se presentala tabla de contingencia que cruza los resultados de ambas metodologías de identificación para loscasos de Bolivia y República Dominicana. Cuando la proporción de población en cada una de lasdivergencias se analiza como porcentaje de los pobres, las discrepancias parecen bastante altas. Porejemplo, en el caso de Bolivia, casi el 40% de los pobres multidimensionales no son pobres poringresos (23/58), y en el caso de la República Dominicana, el 27% de los pobres por ingresos no sonpobres multidimensionales (11/41).

45 Calculamos ambos tipos de discrepancias para umbrales de pobreza k desde 10% hasta 100%. Los resultados están disponiblesbajo requerimiento.

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Incidencia de la pobreza multidimensional (H)

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41

Cuadro 5Concordancias y discrepancias entre la medición de pobreza

por ingresos y el IPM-AL

Bolivia (Estado Plurinacional de) 2011 República Dominicana 2012

Multidimensionalmente Multidimensionalmente

Ingresos Pobre No pobre Total Pobre No pobre Total

Pobre 35% 2% 37% 30% 11% 41%

No pobre 23% 40% 63% 8% 51% 59%

Total 58% 42% 100% 38% 62% 100%


También observamos, en línea con la evidencia previa (Santos, 2013), que mientras más alta es laincidencia de la pobreza multidimensional, tiende a ser mayor la discrepancia de exclusión y menor ladiscrepancia de inclusión. Esto se muestra en el gráfico 1046. Puede apreciarse que no solamente Bolivia,sino también México, Perú, El Salvador y Honduras tienen discrepancias de exclusión por sobre el 10%,mientras que Chile, México, Colombia, Brasil, Ecuador y Venezuela tienen discrepancias de inclusiónpor sobre el 6%. En suma, aun cuando la magnitud de las discrepancias entre los pobres por ingresos ylos pobres por el IPM no resulta considerable, la evidencia sugiere que el IPM es útil para identificar apoblación afectada por múltiples privaciones y que deberían ser identificadas como pobres aun cuandosus ingresos no estén bajo la línea de pobreza. Esto refuerza la relevancia de este instrumento para losdesafíos de la política pública.

Gráfico 10Discrepancias de exclusión e inclusión vs IPM-AL

Panel A: discrepancia de exclusión

46 La misma relación se verifica cuando se grafican las discrepancias y la incidencia de la pobreza por ingresos.

ARG 2005

ARG 2012

BOL 2003

BOL 2011

BRA 2005

BRA 2012CHI 2003

CHI 2011

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ELS 2012

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GTM 2000

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MEX 2004MEX 2012

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PRY 2005

PRY 2011

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URY 2012 VEN 2005CRI 2012

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Proporción de pobres multidimensionales (H)


42

Gráfico 10 (conclusión)

Panel B: discrepancia de inclusión


E. Composición de la pobreza

En esta sección analizamos brevemente la composición de la pobreza en la región. En el gráfico 11 sepresenta la contribución relativa de cada dimensión, mientras que en el gráfico 12 se expone lacontribución relativa de cada indicador. Para tener una idea de los niveles absolutos de privación encada indicador, en el cuadro S.147 contenido en los Datos Suplementarios se exponen los índices derecuento censurados.

Entre las cinco dimensiones incluidas en el índice, la dimensión de estándar de vida es la que máscontribuye. En promedio, representa un tercio de las privaciones totales. Dentro de esta dimensión, lamayor parte de la contribución corresponde al indicador de privación de ingresos, con el indicador debienes durables representando menos que el 12% de la pobreza total en todos los países.

En términos de los niveles absolutos de privación, se debe notar que en año final de observación,Honduras tenía un 63% de personas en hogares pobres con ingresos bajo la línea de pobreza; en ElSalvador, Paraguay, Guatemala y Nicaragua este valor se situó entre el 40% y el 55%; en Perú, Ecuador,Colombia, República Dominicana, Mexico y Bolivia, este valor estuvo entre 20 y 35%; en Costa Rica,Brasil y Venezuela este guarismo fluctuó entre 10% y 15%, y en Chile, Uruguay y Argentina esta cifrafue de 6% o menos. A su vez, la proporción de personas en hogares pobres carentes de bienes durablesse situó alrededor del 60% en Nicaragua y Guatemala, alrededor de 40% en Bolivia y Honduras yalrededor de 30% en El Salvador y Perú. Este valor fluctuó entre 10% y 15% en República Dominicana,Colombia, Ecuador y México, y fue de 6,5% o menos en el resto de los países.

47 Los datos suplementarios se proveen en un archivo Excel adjunto a la publicación digital de este documento.

ARG 2005

ARG 2012 BOL 2003

BOL 2011

BRA 2005

BRA 2012

CHI 2003

CHI 2011

COL 2008

COL 2012

CRI 2005CRI 2012

ECU 2005ECU 2012

ELS 2004ELS 2012

GTM 2000GTM 2000

HND 2006HND 2010MEX 2004

MEX 2012

NIC 2005

NIC 2009PER 2003

PER 2012

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PRY 2011

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RDO 2012

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URY 2012

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Proporción de pobres multidimensionales (H)


43

Gráfico 11Contribución de cada dimensión al IPM-AL, circa. 2012


Gráfico 12Contribución de cada indicador al IPM-AL, circa. 2012


En promedio, la contribución de las cuatro dimensiones restantes es similar, aun cuando la educacióntiende a presentar una mayor contribución que la vivienda y los servicios básicos en la mayoría de los países.Dentro de educación, el logro educativo de los adultos es el indicador que más contribuye, puesto queusualmente representa la mitad o más de la dimensión.

En lo que refiere a los niveles absolutos de privación dentro de la dimensión vivienda, en el cuadro S.1se aprecia que en El Salvador, Honduras, Bolivia, Perú, Guatemala y Nicaragua (en el año final de

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10%

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V- Materiales V- Hacinamiento V- Tenencia SB- Agua

SB - Saneamiento SB - Energía E- Logro educativo E- Asistencia

E- Rezago EPS-Empleo EPS-Protección social EV- Ingreso

EV- Bienes durables

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Vivienda Servicios Básicos Educación Empleo y Protección social Estándar de vida


44

observación para todos estos países), entre el 20% y el 40% de las personas en hogares pobres residían enviviendas hechas de materiales precarios. A su vez, en los mismos países, con la excepción de Perú, seobservó que más del 20% de las personas en hogares pobres tenía problemas de hacinamiento. La privaciónen la tenencia de la vivienda evidenció, en general, niveles bajos. Solamente para Nicaragua 2009 se verificóuna tasa de recuento censurada de 35% en la tenencia de la vivienda: para el resto de los países, se apreciarontasas de recuento censuradas bajo el 14%, y en la mayoría de los países, este valor fue inferior al 10%.

Con respecto a los servicios básicos, las privaciones en energía y saneamiento muestran los nivelesmás altos. La proporción de hogares que son pobres y a la vez están privados en saneamiento llegó a un 55%en Nicaragua 2009 y a 37% en Bolivia 2011. Por su parte, en Guatemala, El Salvador, Paraguay, México yHonduras este valor se situó entre 20% y 30%. En el resto de los países, la tasa censurada de recuento ensaneamiento fue de 10% o menos. La privación en energía también presentó su valor más alto en Nicaragua2009, puesto que el 59% de los individuos eran pobres y evidenciaban privación en este indicador. Esta cifraosciló entre el 20% y el 25% en Perú, El Salvador, Bolivia y Guatemala (considerando los años finales deobservación para cada país), fluctuó entre 10% y 17% en República Dominicana, Colombia y México, yestuvo por debajo del 7% en el resto de los países. La privación de fuentes de agua mejorada evidenció losniveles más bajos, siendo Bolivia el país con la mayor tasa de recuento censurada (23%). El resto de lospaíses estuvieron bajo el 20%, y nueve de estos países presentaron valores menores a 10%.

Como se señaló antes, dentro de la dimensión educación, el logro educativo de los adultos es elindicador que evidencia las mayores tasas de recuento censuradas: en Guatemala, Honduras y Nicaragua susvalores estuvieron entre 50% y 64%: en el Salvador, las personas en hogares pobres y con privación en laescolaridad de los adultos llegaron a 39%. El índice de recuento censurado en educación de los adultos oscilóentre 20% y 30% en México, Bolivia, Paraguay, Colombia, República Dominicana y Ecuador, fluctuó entre10% y 20% en Perú, Costa Rica, Venezuela y Brasil, y tuvo valores de 8% o menos en Chile, Argentina yUruguay. La asistencia escolar de los niños exhibió, en el año final de observación, mayores niveles deprivación en Bolivia, Guatemala, Nicaragua y Honduras (entre 26% y 31%). En el resto de los países, lastasas de recuento censuradas estuvieron por debajo del 12%. En cuanto al rezago escolar, los índices derecuento censurados fueron más altos en Nicaragua, Guatemala y Honduras (valores entre 13% y 20%),mientras que en el resto de los países, llegaron a valores de 6.4% o menos. No obstante, la incidenciarelativamente baja del rezago escolar no debe llevar a la conclusión de que la calidad de la educación no es unproblema en la región, dado que, como se argumentó previamente, el rezago escolar es una aproximaciónmuy imperfecta a la calidad educativa.

Por su parte, el empleo presentó tasas de recuento censuradas entre 20% y 30% en el año final deobservación en Nicaragua, Honduras, Bolivia y Guatemala, entre 10 y 20% in Perú, Ecuador, El Salvador,Paraguay, República Dominicana, Colombia y México, y de 6,5% menos en los seis países restantes. Laprotección social evidenció índices de recuento censurados más altos. En Honduras, Guatemala y Bolivia (losdatos refieren al año final de observación), la incidencia de las personas en hogares pobres y además privadosen protección social alcanzó a 65%, 56% y 53% respectivamente. Esta tasa llegó a 47% en Paraguay, a 45%en El Salvador, se situó entre 30% y 35% en México, Perú, Colombia y República Dominicana, alcanzó a24% en Ecuador y a 15% en Venezuela, y tuvo valores bajo el 10% en los cinco países restantes (Nicaraguatuvo este indicador faltante).

La contribución de las distintas dimensiones a la pobreza total difiere según el nivel de pobreza de lospaíses. En los países más pobres, era esperable que las privaciones en vivienda y servicios básicos tuvieranuna mayor importancia relativa que en los países menos pobres, mientras que lo opuesto debería observarserespecto a las privaciones en empleo y protección social. De hecho, como puede apreciarse en el gráfico 13,los datos muestran que la contribución del empleo y la protección social disminuye en tanto aumenta el IPM-AL. Una tendencia similar se verifica con la dimensión de estándar de vida, la cual presenta una contribucióndecreciente en los países más pobres, aun cuando hay excepciones a dicha tendencia (por ejemplo, Bolivia yUruguay son dos excepciones notables). A su vez, las dimensiones de servicios básicos y de viviendamuestran el patrón opuesto, contribuyendo más a la pobreza multidimensional en los países con los nivelesmás altos de pobreza. Por su parte, la dimensión educación no muestra un patrón correlacional claro con elnivel de pobreza.


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Gráfico 13Contribución de cada dimensión vs. IPM-AL circa. 2005 y circa. 2012

A. Vivienda B. Servicios básicos

C. Educación D. Empleo y protección social

E. Estándar de vida


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M-A

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IPM-AL

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10%

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20%

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35%

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Co

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M-A

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IPM-AL

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10%

15%

20%

25%

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5

Co

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M-A

L

IPM-AL

0%

10%

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30%

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50%

60%

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5

Co

ntr

ibuc

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alIP

M-A

L

IPM-AL


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La contribución de cada dimensión a la pobreza total es diferente en las zonas urbanas y rurales,tal como se aprecia en el gráfico 14. Un patrón emergente es que en todos los 15 países con datos paraambas áreas, la dimensión de estándar de vida tiene un mayor peso en las áreas urbanas que en lasrurales. En cambio, la dimensión vivienda alcanza una más alta incidencia en las zonas rurales que en lasurbanas. A su vez, dependiendo del país, la contribución de los servicios básicos, la educación y elempleo/protección social, puede ser mayor o menor en las zonas rurales.

Gráfico 14Diferencias en la contribución de cada dimensión entre las áreas

urbanas y rurales, circa. 2012


En el gráfico 15 puede apreciarse que, en comparación al 2005, la contribución de las diferentesdimensiones al IPM en 2012 muestra muchas similitudes. No obstante, hay algunos cambios quemerecen atención. En Argentina, la contribución de la dimensión de estándar de vida cayó en 20 puntosporcentuales; esto fue compensado por el aumento en la contribución de las otras dimensiones48. EnUruguay, la contribución de la dimensión de estándar de vida disminuyó en 8 puntos porcentuales,siendo compensada por un aumento de la misma magnitud en la contribución de servicios básicos;asimismo, la contribución de las privaciones en vivienda disminuyó, mientras hubo un aumento eneducación. Bolivia exhibió una reducción en la contribución del estándar de vida, lo cual fuecompensado por un incremento en una magnitud similar en la contribución de la educación. En estemismo país se apreció una baja en la contribución de los servicios básicos y un alza en la contribucióndel empleo y la protección social. Finalmente, Ecuador mostró una baja en la contribución de losservicios básicos (6 puntos porcentuales) y un alza en la contribución del estándar de vida. En esteúltimo país también tuvo lugar una reducción en la contribución de la vivienda y la educación (2 puntosporcentuales cada una) y un crecimiento en la contribución del empleo y la protección social.

48 Este resultado está influenciado por una línea de pobreza oficial artificialmente baja.

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

Vivienda Servicios Básicos Educación Empleo y Protección Estándar de Vida

Nicaragua Guatemala Honduras Bolivia(Est. Plur. de)

El Salvador Paraguay México Perú

Colombia Rep. Dominicana Ecuador Costa Rica

Brasil Uruguay Chile


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Gráfico 15Cambios en la contribución de las dimensiones entre circa.2005 y circa.2012a

(En puntos porcentuales)

Fuente: Elaboración propia.a Los países están clasificados en orden descendente según el valor absoluto del cambio relativo en M0 entre elaño inicial y final.

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

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Vivienda ServiciosBásicos Educación Empleo y Protección Estándar de Vida


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5. Comentarios finales

En este trabajo hemos propuesto un Índice de Pobreza Multidimensional para América Latina. Esteíndice está compuesto por trece indicadores agrupados en cinco dimensiones: vivienda (materialidad dela vivienda, hacinamiento y tenencia); servicios básicos (agua, saneamiento y energía); educación (logroescolar de los adultos, asistencia y rezago escolar en los niños); empleo y protección social; y estándarde vida (ingreso y bienes durables). La dimensión de empleo y protección social tiene una ponderaciónde 11,11%, y dentro de ella, el empleo tiene el doble del peso que la seguridad social. Las otras cuatrodimensiones tienen pesos de 22,22%, con ponderación igual dentro de las dimensiones excepto para elcaso del estándar de vida, dentro de la cual el ingreso tiene una ponderación equivalente al doble de la delos bienes durables. Consideramos que una persona es multidimensionalmente pobre si está privada en25% o más de los indicadores ponderados, los cual significa que para que una persona sea identificadacomo pobre, debe presentar privaciones en al menos el equivalente a una dimensión completa de lascuatro que tienen pesos iguales, más algo adicional.

Estimamos pobreza para 17 países en dos puntos temporales, alrededor de 2005 y alrededor de 2012.En cuanto a la situación observada en la medición final, se apreció una amplia variabilidad entre los países. Lapobreza es mayor en tres países centroamericanos, Guatemala, Honduras y Nicaragua, y es más baja en lostres países del Cono Sur: Uruguay, Argentina y Chile. En total, estimamos que el 28% de la poblaciónregional es pobre multidimensional, lo cual significa que están en dicha situación 159.224 millones depersonas (esto usando estimaciones de población para el 2012), aun cuando se debe notar que esta estimaciónestá fuertemente influenciada por Brasil, el cuarto país menos pobre en la región.

Un resultado alentador, y en línea con las estimaciones generadas con otros métodos, es que severificó una reducción estadísticamente significativa en la pobreza entre las mediciones inicial y finalpara todos los países, excepto El Salvador. Tanto la incidencia como la intensidad de la pobreza seredujeron entre los dos puntos temporales considerados. Las reducciones relativas anualizadas fueronmayores en los países menos pobres, pero también hubo reducciones importantes en los nivelesabsolutos de pobreza experimentados por los países más pobres. Sin embargo, persisten fuertesdisparidades entre las áreas urbanas y rurales de los distintos países, siendo estas especialmente grandesen Perú, Chile, Ecuador, Bolivia y Paraguay.

Entre las dimensiones de la pobreza multidimensional, el estándar de vida, y dentro de esta, laprivación de ingresos, contribuye significativamente a la pobreza total, dando cuenta —en promedio—del 30% de la pobreza total. La contribución de las otras cuatro dimensiones es inferior a la del estándarde vida, y es bastante similar entre sí, pero con variaciones entre los países. La contribución relativa delas privaciones en empleo y protección social, como también la del estándar de vida, tiende a ser más


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alta en los países menos pobres, mientras que la contribución relativa de las privaciones en vivienda yservicios básicos tiende a ser mayor en los países más pobres. En línea con esto, la dimensión deestándar de vida tiene una mayor contribución en las zonas urbanas que en las rurales.

La comparación de los resultados del IPM-AL con los de la pobreza por ingresos muestra que laproporción de pobres por el IPM-AL que no serían identificados como tales si se usara solamente elingreso varía entre 1% y 23%, apreciándose los mayores porcentajes en los países más pobres. Tambiénencontramos que la proporción de personas no pobres por IPM-AL pero que si son pobres por ingresofluctúa entre 0% y 11%, observándose las mayores discrepancias en los países menos pobres. Por tanto,el IPM-AL parece ser un instrumento más fiable para identificar a los pobres.

Se debe notar también que el IPM-AL parece capturar relativamente bien el estado de pobreza—dentro de las limitaciones de datos— como lo sugiere el análisis factorial exploratorio. El IPM-ALtambién parece tener algún grado de parsimonia, tal como lo indican las medidas de correlación y deredundancia. Finalmente, el índice propuesto es altamente robusto a cambios en las estructuras deponderaciones, el umbral de pobreza y los indicadores usados, y a las variaciones en el umbral depobreza monetaria. Ciertamente, el índice tiene limitaciones, las cuales pueden ser superadasgradualmente por medio de mejoramientos en la recolección de datos, de una periodicidad más regularde recolección de datos entre los países, de instrumentos de encuestas mejor armonizados, y a través dela inclusión de algunos indicadores de funcionamientos, como la nutrición, la calidad del empleo yhabilidades cognitivas.


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Un listado completo así como los archivos pdf están disponibles en

www.cepal.org/publicaciones

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90. La evolución del ingreso de los hogares en América Latina durante el período 1990-2008 ¿Ha sido favorable a lospobres?, Fernando Medina y Marco Galván, (LC/L.3975) marzo de 2015.

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88. Cuentas satélite y cuentas de salud: un análisis comparativo, Federico Dorin, Salvador Marconi y Rafael Urriola(LC/L.3865) julio de 2014.

87. Sensibilidad de los índices de pobreza a los cambios en el ingreso y la desigualdad: lecciones para el diseño depolíticas en América Latina, 1997-2008, Fernando Medina y Marco Galván, (LC/L.3823) julio de 2014.

86. Una propuesta regional de estrategia de implementación del Sistema de Cuentas Ambientales Económicas (SCAE)2012 en América Latina (LC/L.3786), diciembre de 2013.

85. América Latina y el Caribe: estimación de las series del PIB y del consumo de los hogares en PPA. Un ejerciciopreliminar para el período 2000-2011 (LC/L.3781), Hernán Epstein y Salvador Marconi, enero de 2014.

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80. Buenas prácticas en el monitoreo y reporte de los Objetivos de Desarrollo del Milenio: Lecciones nacionales desdeAmérica Latina (LC/L.3564), Pauline Stockins, diciembre de 2012.

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COMISIÓN ECONÓMICA PARA AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE

ECONOMIC COMMISSION FOR LATIN AMERICA AND THE CARIBBEAN

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estudios estadísticos