La pobreza es multidimensional. Esta afirmación encuentra soporte y reconocimiento en fuentes diversas que incluyen los hallazgos del estudio pionero del equipo liderado por Deepa Narayan sobre las “Voces de los pobres”, las recomendaciones de la comisión Sen, Sitglitz, Fitoussi sobre la medición del “Desarrollo económico y del progreso social”, los “Objetivos de Desarrollo Sostenible” (ODS) de las Naciones Unidas, el reciente informe del Banco Mundial “Armando el rompecabezas de la pobreza”, entre muchas otras. Es evidente, por tanto, que hoy en día existe un razonable grado de consenso tanto entre académicos, hacedores de política y las propias personas en pobreza en reconocer la naturaleza multidimensional de las privaciones humanas.

Analizar la pobreza desde un punto de vista multidimensional que incluya privaciones más allá de la falta de ingresos no implica “rivalizar” con las mediciones de pobreza monetaria. En economías de mercado, garantizar un mínimo nivel de ingresos o una mínima capacidad de gasto es un elemento que contribuye al bienestar de las personas. No obstante, evaluar múltiples dimensiones de la pobreza diferentes al ingreso hace posible complementar el diagnóstico que nos proporciona la medición de pobreza monetaria. Así, por ejemplo, nos permite incluir en el análisis dimensiones que no necesariamente se transan en el mercado, observar directamente aquello que las personas logran en sus vidas (estar educados, tener trabajo) y visibilizar a grupos que, teniendo una capacidad de gasto superior a la línea de pobreza monetaria, podrían enfrentar privaciones en otras dimensiones básicas que nos conducirían razonablemente a pensar que llevan vidas empobrecidas. 

En el Perú, la medida oficial de pobreza es la monetaria que, como cualquier otra, tiene limitaciones. No obstante, esta se calcula siguiendo una metodología sólida y sofisticada que está continuamente bajo el escrutinio de una comisión de expertos independientes encargados de velar por la transparencia de las cifras [A]. A diferencia de otros países de la región como Chile, Colombia, El Salvador, México o Panamá, por el momento el Perú no cuenta con una medida de pobreza multidimensional no monetaria oficial. En cierto modo, esto responde a que el conjunto de decisiones específicas que es necesario tomar para diseñar una medida de pobreza multidimensional no es trivial, sino que implica varios posibles cursos de acción alrededor de los cuales aún no existe total consenso: ¿Qué dimensiones incluir? ¿cómo medir esas dimensiones? ¿tienen todas la misma importancia? 

La información del Censo de 2017 brinda una oportunidad para continuar la discusión sobre la pobreza multidimensional en el Perú. Los datos censales permiten aproximarse a un conjunto (limitado) de dimensiones muy básicas del bienestar con el máximo nivel de desagregación posible [B]. Tomando como base esta información y a partir de la metodología de identificación y agregación propuesta por Alkire y Foster (2011), llevamos a cabo un análisis básico de pobreza multidimensional para el Perú [C]. Debido a la disponibilidad de datos nuestra propuesta contempla 5 dimensiones igualmente ponderadas [D] y operacionalizadas mediante 9 indicadores: salud, educación, trabajo, servicios básicos y vivienda (ver Tabla 1). Aunque limitadas, estas dimensiones ya se incluyen en otras medidas de pobreza multidimensional como el índice de pobreza multidimensional global del PNUD, el índice de pobreza multidimensional para América Latina de CEPAL o el índice de pobreza multidimensional elaborado por el Banco Mundial para su informe de 2018.

Determinar el número de privaciones que debe sufrir una persona para ser considerada como pobre multidimensional no es autoevidente. En un extremo podría proponerse que una persona debe sufrir privaciones en las 5 dimensiones para ser considerada pobre. No obstante, muy probablemente esto permitiría identificar como pobre únicamente a un grupo muy pequeño de la población que se encuentra en una situación escandalosamente intolerable. En el otro extremo se podría plantear considerar como pobre a las personas que sufren privación en al menos una dimensión. Sin embargo, esto tampoco está libre de críticas en la medida en que la potencial existencia de errores de medición en el censo podría hacer caer en la pobreza “artificialmente” a un gran número de personas. Nuestra propuesta adopta una posición intermedia en la que consideramos como pobre multidimensional a una persona que sufre privaciones en por lo menos 2 de las 5 dimensiones. Es decir, una persona es pobre multidimensional si sufre por lo menos el 40% de privaciones ponderadas. Este punto de corte de pobreza es más conservador que otras propuestas como la del índice de pobreza multidimensional global del PNUD (33.3%) o el índice de pobreza multidimensional para América Latina propuesto por CEPAL (25%). 

Fuente: Elaboración propia en base a los Censos Nacionales 2017 - INEI

Utilizando esta medida obtenemos que el 26.5% de personas en el Perú se encuentran en situación de pobreza multidimensional; es decir, padecen privaciones en por lo menos 2 dimensiones completas de las 5 incluidas en la medida (ver Gráfico 1 panel de la izquierda). Si se realiza un análisis desagregado por área observamos que, en el medio urbano, el 15.6% de personas están en situación de pobreza multidimensional, mientras que en el medio rural la cifra asciende a 67.1%. Asimismo, el análisis a nivel regional muestra que las regiones de Cajamarca (06), Huancavelica (09), Amazonas (01) y Loreto (16) son aquellas que tienen una mayor proporción de personas que son pobres multidimensionales (ver Gráfico 2, panel de la izquierda).

Gráfico 2. Incidencia de pobreza multidimensional (H) por región en Perú, 2017

Fuente: Elaboración propia en base a los Censos Nacionales 2017 - INEI. 
A la izquierda se muestra la incidencia de pobreza multidimensional tomando encuenta la medida con pesos anidados. A la derecha se muestra la incidencia utilizando la medida con pesos iguales para cada uno de los 9 indicadores.

Para poner a prueba la robustez de nuestras cifras calculamos una medida alternativa en la que establecimos una misma ponderación para cada uno de los 9 indicadores utilizados. En esta segunda especificación definimos un punto de corte de pobreza aún más conservador, por el cual una persona es considerada multidimensional pobre si sufre por lo menos 4 de 9 privaciones (44.4%). Utilizando este punto de corte, la incidencia de pobreza multidimensional a nivel nacional es de 30.7%, mientras que el patrón de desventaja del medio rural se mantiene en comparación con el medio urbano (80.2% y 17.3% respectivamente) (Ver Gráfico 1, panel de la derecha). Del mismo modo, en esta especificación Cajamarca, Huancavelica, Amazonas y Loreto continúan siendo el grupo de regiones con la incidencia de pobreza multidimensional más alta del Perú (ver Gráfico 2, panel de la derecha). 

Al igual que cualquier otro análisis de pobreza, el que proponemos no está libre de limitaciones y potenciales cuestionamientos. Por un lado, está restringido por la información disponible en el censo. Asimismo, es posible diferir con las dos estructuras de ponderaciones que proponemos, en tanto se podría argumentar que algunas dimensiones son más importantes que otras. De igual modo es posible cuestionar el punto de corte de pobreza y preferir uno aún más alto o más bajo. Mas aún, se podría argumentar que no es necesario tener un indicador que dé cuenta de la incidencia conjunta de privaciones, sino que es preferible tener un tablero de indicadores independientes que no se resuman en una sola medida. Todos estos cuestionamientos (y otros más) no son nuevos en los estudios de pobreza multidimensional; sin embargo, consideramos que es válido tomarlos en cuenta para avivar la discusión sobre este tema en el caso particular del Perú. 

El Instituto de Desarrollo Humano de América Latina de la PUCP tiene como parte de su agenda de investigación de 2019 contribuir a esta discusión. Para ello hemos puesto en marcha un proyecto de investigación en colaboración con el Instituto de Opinión Pública de la PUCP con el fin de profundizar en algunas de las preguntas antes planteadas: ¿cuáles son las dimensiones del bienestar que las personas valoran? ¿las valoran a todas por igual? ¿qué dimensiones que las personas consideran importantes no necesariamente están reflejadas en los datos oficiales? ¿cómo podemos visibilizarlas? ¿cuándo podemos decir que una persona es multidimensionalmente pobre? Confiamos en que nuestros futuros hallazgos permitan contribuir a enriquecer un debate que, necesitando ser académicamente muy riguroso, no debería perder de vista su principal objetivo: visibilizar la situación de injusticia en la que se encuentra un grupo de ciudadanos peruanos con el fin de lograr cambios que les permitan mejorar sus vidas.

Notas:

[A] Jhonatan Clausen es representante de la PUCP ante la “Comisión para el Cálculo de la Pobreza y otros Indicadores Sociales” del INEI. No obstante, este artículo ha sido producido a título personal y de ninguna manera debe ser entendido como reflejo del trabajo ni de la opinión de la comisión. 

[B] El cálculo de la incidencia de pobreza multidimensional se realiza en base a las personas que residen en viviendas particulares y que son miembros del hogar empadronado. Es decir, se excluye a las personas que residen en viviendas colectivas, en la calle, o en garitas, puertos o similares. Asimismo, se excluye a las personas empadronadas que no forman parte del hogar según (trabajadores/as del hogar y pensionistas). La primera exclusión responde a que el censo no cuenta con información sobre las condiciones de vivienda y las características de los hogares de dichas personas; la segunda, adicionalmente, a que no se cuenta con información sobre los miembros de los hogares de dichas personas.

[C] La metodología de Alkire y Foster no es, evidentemente, la única que existe para medir pobreza multidimensional. No obstante, decidimos seguir esta metodología dado que, a la fecha, es aquella que todas las mediciones de pobreza multidimensional oficiales en el mundo utilizan.

[D] En nuestra propuesta, las 5 dimensiones tienen la misma ponderación. Asimismo, todos los indicadores que conforman una misma dimensión reciben el mismo peso. Esta estructura de ponderación se conoce como de “pesos anidados”.

 

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¿Qué nos dice el censo de 2017 sobre la pobreza multidimensional en el Perú? : Ideas para continuar el debate

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