En el espacio de bienestar económico, este valor se comparó contra la línea de bienestar mínimo (canasta alimentaria) y la línea de bienestar económico (canasta no alimentaria) para identificar, en conjunto con el espacio de los derechos sociales, el tipo de pobreza de un hogar, si aplica. En el tercer apartado se presentan las variaciones al espacio de bienestar económico de la medición multidimensional de la pobreza estatal basadas en el uso de índices de precios democráticos y por ciudad. Los resultados obtenidos se compararon con los oficiales y se realizaron pruebas de hipótesis para determinar si las diferencias fueron estadísticamente significativas. Con la intención de poner en perspectiva el ejercicio realizado, y abordar brevemente la economía política de la medición de la pobreza y de los precios, cerramos con algunas reflexiones. En este trabajo se usaron los microdatos de la encuesta nacional de calidad de vida (ENCV ) del Dane, que primero se realizó en Bogotá en 1991, y en las cuatro principales ciudades del país en 1993; en 1997, 2003 y 2008 se realizó de manera discontinua y la cobertura geográfica se amplió progresivamente. De 2010 al último año disponible, el marco muestral es el listado de viviendas, hogares y personas obtenido del Censo General 2005 (Dane, 2017).
En los siguientes cuadros se comparan los porcentajes de incidencia de la pobreza estatal oficiales y los nuestros. Los datos, que abarcan desde información recopilada en encuestas de hogares hasta píxeles captados por imágenes satelitales, pueden orientar las políticas e impulsar la actividad económica, actuando como un arma poderosa en la lucha contra la pobreza. En la actualidad, hay más datos disponibles que nunca, pero su valor está en gran medida desaprovechado. Al mismo tiempo, los datos son una espada de doble filo; por eso se requiere un contrato social que genere confianza al proteger a las personas de los daños y el uso indebido, y que ayude a lograr la igualdad de acceso y representación. De ellas, la mitad son menores de 18 años y una tercera parte menores de 10, según los datos ofrecidos por el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) de 2019, publicado conjuntamente por el PNUD y la Iniciativa sobre Pobreza y Desarrollo Humano de Oxford (OPHI, por sus siglas en inglés).
El IPM examina a hundred and one países que abarcan el 76% de la población mundial, mirando más allá de los ingresos, con el fin de entender las diversas y simultáneas maneras en que las personas experimentan la pobreza. A partir de 10 indicadores como agua potable, nutrición adecuada o educación primaria, el índice identifica cómo se van quedando atrás las personas en áreas como salud, educación y nivel de vida. Las personas que sufren privaciones en al menos un tercio de estos indicadores ponderados se considera que viven en situación de pobreza multidimensional. Los cambios porcentuales del índice de pobreza (M0) se pueden descomponer en los cambios porcentuales del porcentaje de personas pobres y la intensidad de la pobreza. En el caso de datos longitudinales, el análisis es más interesante ya que permiten la generación de historias de individuos.
A nivel nacional las personas pobres en dependencia económica en 2016 están más lejos de dejar de estarlo en comparación con 2010, y la situación de los hogares privados en esta dimensión es más crítica. Igual sucede en las regiones Atlántica, Oriental, Central y Bogotá, donde la brecha y la profundidad de la pobreza en esta dimensión son mayores en 2016 que en 2010, y esa diferencia es estadísticamente significativa. A partir de la propuesta del DNP (Angulo, Díaz y Pardo, 2011), desde 2010 el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (Dane) mide la organizaciones que luchan contra la pobreza en el mundo en Colombia considerando cinco dimensiones, 15 variables y un umbral multidimensional de 1/3 en la identificación de los pobres. Pero a diferencia de Alkire y Foster, este método dicotomiza todas las variables incluidas -de modo que no se pueden establecer brechas dentro y entre dimensiones- y homogeneiza las posibilidades de sustitución entre dimensiones1. En primer lugar, la primera medición de pobreza multidimensional se realizó con la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los Hogares 2008 y su Módulo de condiciones socioeconómicas (en adelante ENIGH y MCS, respectivamente) que permite realizar mediciones estadísticamente representativas en escala estatal. En segundo lugar, por la disponibilidad de los índices de precios al consumidor democráticos elaborados por Guerrero (2010).
Por otro lado, en contraste con la tendencia a la baja, los “nacidos fuera de Chile” registraron un alza de 24% a 29,6% respecto a la pobreza multidimensional entre 2017 y 2022. Entre las regiones que reflejan la tendencia al alza para este grupo destacan Tarapacá (17,5% a 34,6%), Valparaíso (21% a 25,8%) y Metropolitana (23,2% a 28,5%). La dimensión de trabajo y seguridad social, en tanto, está compuesta por ocupación, seguridad social y jubilaciones. En vivienda y entorno se miden habitabilidad, servicios básicos y entorno, mientras que redes y entorno considera apoyo y participación social, trato igualitario y seguridad social.
La Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), en tanto, revisó los datos de ingresos y estimó medidas de pobreza y pobreza extrema por ingresos, mientras que el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) estimó el índice de fundaciones internacionales de ayuda económica. Además, un panel externo de expertos y expertas supervisó todo el proceso para asegurar altos estándares de calidad en toda la encuesta. Hay desafíos mayores en algunas regiones, hay algunas áreas de la medición de pobreza multidimensional donde hay carencias que son mayores.
Chile ha avanzado en incorporar ambos enfoques, monetario y multidimensional, en la medición de la pobreza que realiza cada dos años a través de la encuesta de Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN). Ambas mediciones son desagregadas por edad, lo que permite conocer la tasa de pobreza de niños, niñas y adolescentes que viven en hogares en pobreza, monetaria y multidimensional. Se va a revisar la actual metodología de medición de la pobreza por ingresos y recomendar las modificaciones que se estimen necesarias.
La evolución de las transferencias y el alza espectacular de los beneficios de los programas sociales indudablemente presionaron a la reducción de la pobreza en el año 2020 y 2022, sin embargo, la pregunta es en cuánto. No se debe olvidar que las transferencias sólo contribuyen entre 15 y 17 % del ingreso corriente, y los programas sociales, en el mejor de los casos, un 16.4 % de las transferencias, lo que equivale a menos del 3 % del ingreso corriente whole. En el año 2022, los cambios más marcados en la prevalencia de la pobreza se observan en el espacio económico (o espacio del bienestar en la terminología del Coneval) tanto en pobreza extrema como en pobreza por ingresos, a punto tal que son las menores del período 2018 a 2022. En 2016 el Inegi realizó una serie de modificaciones a los operativos de campo de la ENIGH, que rompió la comparabilidad de la información de ingreso respecto a los años previos.
Por ejemplo, el documento destaca la importancia de fortalecer el acompañamiento familiar para promover cambios de comportamiento. No obstante, la buena noticia es que aun en las circunstancias descritas existen alternativas que pueden aprovecharse para mitigar los riesgos del empobrecimiento. El primer año, un 13.93% de la población fue identificada como pobre, de estos un 7.04% lo eran aun en 2001 y 2.77% también 2006.
Desagregado a nivel regional, La Araucanía es la que presenta la tasa de pobreza por ingresos más alta en Chile con un 17,2%, duplicando la tasa de pobreza nacional. En tanto, Aysén y Magallanes son las regiones que registran las menores tasas de pobreza, con four,6% y 2,1%, respectivamente. Claramente, el segundo de los males parece ser mucho menor que el primero, y naturalmente los gobiernos han optado por él. Sin embargo, no podemos por eso desestimar la gravedad del segundo mal, la cual se nos presenta como un desafío específico de los países en desarrollo con altos índices de pobreza urbana, en buena medida conglomerada en villas o asentamientos informales. Se hace evidente que las transferencias monetarias, aunque muy importantes, no podrán lidiar con muchas de las dimensiones no-monetarias de la pobreza.[8] Es necesario pensar en otras dimensiones además de la monetaria para amortiguar el impacto de esta epidemia sobre los más pobres.
En tercer lugar, esperamos que el MCS de la ENIGH desarrollado para la medición multidimensional de la pobreza cambie sustancialmente la manera de evaluar el desempeño de los gobiernos estatales y los programas sociales diseñados para atacar la pobreza, entre otros asuntos públicos. La LGDS establece que el Coneval tiene la competencia para normar y coordinar la evaluación de las políticas y programas de desarrollo social que ejecuten las entidades y dependencias públicas para corregirlos, modificarlos, adicionarlos, reorientarlos o suspenderlos total o parcialmente. Se cuenta, por primera vez en nuestro país, con información estadística detallada de cada una de las entidades federativas. Esperamos que ya sea incorporada en la planeación del desarrollo estatal y nacional como lo establece la normatividad vigente.
La disminución de la pobreza observada en el año 2022 respecto a 2020 está íntimamente ligada al fuerte aumento de los ingresos laborales en este bienio, que superó a la retracción que sufrió durante la disaster sanitaria. Además, la información del Cuadro 7 lleva a concluir que la caída de la pobreza entre dichos años se debió principalmente al aumento en el ingreso laboral registrado en los dos primeros quintiles. Para estimar el efecto directo que han tenido los apoyos de los programas sociales, se rehicieron los cálculos de pobreza eliminándolos del ingreso corriente complete. Cumpliendo con la normatividad que regula el funcionamiento del Coneval, en 2018 este organismoactualizó la medición oficial de la pobreza introduciendo las modificaciones aprobadas a la LGDS por el Poder Legislativo, así como algunos cambios en umbrales, decididos por el propio Coneval.
3 Esta discrepancia es explicable en la medida que las definiciones de ingreso laboral no coinciden exactamente en una y otra encuesta, por ejemplo, la ENIGH incluye en ingresos al trabajo los pagos en especie, que no están incluidos en la ENOE. Evidentemente, éstos procesos se solapan y con frecuencia son usados en conjunto empíricamente; por ejemplo, casi todos los ejercicios necesitan considerar la disponibilidad de información o los problemas de datos, y a menudo la participación, o al menos el consenso, son necesarios para otorgarle legitimidad pública a las dimensiones. La contribución a los bienes públicos y su mantenimiento requieren una amplia cooperación y coordinación. Esto es crucial para promover un aprendizaje generalizado y mejorar las bases de la formulación de políticas basadas en datos. También es importante para crear un sentimiento de solidaridad compartida durante las disaster y garantizar que las difíciles decisiones políticas que toman los funcionarios sean fiables y dignas de confianza. Por un lado, refleja claramente la distribución del progreso de un país y, por el otro, identifica los países que viven en carencia.