LocationsSobre la pobreza multidimensional y pobreza por ingresos
22 de Febrero de 2024
Las medidas de pobreza multidimensional permiten la identificación de las privaciones múltiples que enfrentan los hogares y las personas de manera simultánea en temas relacionados con salud, educación, empleo, estándar de vida, entre otras dimensiones.
¿Por qué también medir la pobreza de forma multidimensional?
Porque las medidas de pobreza multidimensional permiten la identificación de las privaciones múltiples que enfrentan los hogares y las personas de manera simultánea1. Son medidas, cuyo objetivo es medir la pobreza de manera directa, o, en otras palabras, las carencias que los hogares enfrentan en temas relacionados con salud, educación, empleo, estándar de vida, entre otras dimensiones2.
¿La medición de pobreza multidimensional es mejor que la medición por ingresos ?
Cada una es diferente y se complementan. Por un lado, la medición monetaria mide, de manera indirecta, las oportunidades de adquirir bienes y servicios (ingreso) o la capacidad de los hogares de consumir bienes y servicios (consumo). Por el otro lado, las medidas multidimensionales analizan el acceso a servicios y oportunidades básicas, como relacionados con salud, educación, empleo, estándar de vida, entre otras dimensiones3, las cuales van más allá de solo considerar el ingreso como un medio, y consideran el logro de los individuos en cada dimensión de la pobreza4.
La pobreza multidimensional y la pobreza por ingresos son diferentes pero se complementan.
¿Puede darse el caso que una persona sea catalogada en condición de pobreza monetaria y no en pobreza multidimensional?
Sí. Las medidas multidimensionales capturan aspectos diferentes de la pobreza, por lo que no intentan identificar como pobres a las mismas personas que las medidas monetarias. Al contrario, su objetivo es complementar dichas mediciones, para identificar aquellas personas u hogares que son pobres multidimensionales, pero pueden tener recursos monetarios suficientes. Sin embargo, dada la falta de servicios, discriminación o características sociodemográficas, no tienen logros en otras esferas del bienestar. De igual manera, existe un porcentaje de la población que posiblemente se identifica como no pobre multidimensional, pero es pobre por ingreso/consumo, esto se debe a que sus logros pueden ser suficientes, pero por aspectos relacionados con mecanismos de generación de ingresos (por ejemplo, altas tasas de desempleo) están bajo la línea de pobreza monetaria5.
¿Cuáles son los usos de la data que proporciona la medición multidimensional de pobreza?
Se puede usar para focalizar programas de beneficio social. Por ejemplo, en Vietnam las personas son focalizadas de acuerdo con sus niveles de pobreza multidimensional y por ingreso. Cuando son pobres en ambas mediciones, este grupo se prioriza para ser focalizado por programas sociales6. En el caso de Colombia, aunque el mecanismo oficial de identificación de la población potencialmente beneficiaria es el SISBEN, el Índice de Pobreza Multidimensional se ha utilizado para realizar focalización geográfica de programas de transferencias monetarias condicionadas específicamente el programa Familias en Acción.
Una persona u hogar puede ser catalogada con pobreza multidimensional o pobreza por ingresos de acuerdo a diversos factores.
¿Cómo difiere la medición entre la variable por ingresos y la variable multidimensional?
Ambas usan variables diferentes, y, por ende, arrojando resultados diferentes, por lo cual no pueden ser comparadas.
Para identificar a población en condición de pobreza monetaria, en la ausencia de datos de ingreso o consumo, se usa las medidas de proximidad de medias (o Proxy Mean Test [PMT por sus siglas en inglés])
Estas mediciones son bastante utilizadas en países de mediano y bajo ingreso, incluyendo países de América Latina y el Caribe. Aunque son usualmente utilizadas, se reconoce que el error de exclusión es bastante alto y -aún en los países con mejores PMT- el error es mayor al 50%. Esto se debe a que el algoritmo utilizado para calcular la medición es un proxy de consumo o estándar de vida, que usualmente utiliza información agregada de tenencia de bienes, características de la vivienda y acceso a servicios, entre otros aspectos7. El número y tipo de variables varía entre países y no hay una lista estándar que se haya descrito, sin embargo, dado el método de estimación, existe un porcentaje de la varianza que no es explicado por el modelo y también existe un margen de error de encontrar hogares que, aunque cuentan con baja tenencia de bienes, sus niveles de ingresos sean más altos que la línea de pobreza.
Este error de inclusión es importante analizarlo, dado que los PMTs tienen el objetivo de ser una medida proxy de ingreso, por lo cual, si los resultados muestran que un número importante de hogares no es (o es) identificado como pobre por ingreso, pero cuando se utiliza la medición oficial, lo es (o no lo es). Esto es un error importante8.
Por su parte, las medidas multidimensionales basadas en el método Alkire-Foster permiten un proceso de focalización mucho más claro y transparente que las PMT, dado que capturan un grupo de privaciones definidas, tales como: acceso a empleo, dependencias económicas, acceso a salud, tenencia de tierra y acceso a agua, alcantarillado, energía, participación de la mujer, etc. y dependiendo de los recursos se establece el corte de privación multidimensional.
Las medidas de pobreza monetaria y pobreza multidimensional no pueden compararse ya que son diferentes y complementarias.
¿Puedo comparar las medidas de pobreza monetaria con las de pobreza multidimensional?
No. Ya que ambos índices arrojan medidas diferentes que son complementarias. Es más, al usar las dos medidas no se busca identificar a las mismas personas en condición de pobreza, justamente por el tipo de variables empleadas.
___________________________________________________
1 Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI) & United Nations Development Programme (UNDP) (2019) How to Build a National Multidimensional Poverty Index (MPI): Using the MPI to inform the SDGs New York, United Nations Development Programme (UNDP).
2 Sen, A. (1979) Issues in the measurement of poverty. The Scandinavian Journal of Economics, 81(2), 285-307.
3 Sen, A. (1979) Issues in the measurement of poverty. The Scandinavian Journal of Economics, 81(2), 285-307.
4 Alkire, S. & Foster, J. (2011) Understanding and misunderstandings of multidimensional poverty measurement. OPHI Working Paper N.43.
5 Evans, M., Nogales, R. & Robson, M. Monetary and Multidimensional Poverty: Correlation, Mismatches, and a Combined Approach. The Journal of Development Studies, 1-24.
6 https://www.mppn.org/multidimensional-poverty-viet-nam/
7 Stephen Kidd Bjorn Gelders Diloá Bailey-Athias (2017) An assessment of the effectiveness of the proxy means test poverty targeting mechanism https://www.social-protection.org/gimi/gess/Media.action;jsessionid=xEBnMldfDPdeoxMy6i0qtt6JObxrxv43n8RNZVZIh6gjRsKyS4OJ!1945465934?id=15884
8 Grosh, M. E. & Baker, J. L. (1995) Proxy means tests for targeting social programs.The World Bank.
Te podría
interesar
interesar
