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Las dificultades económicas como indicador de la pobreza multidimensional


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LAS DIFICULTADES ECONÓMICAS COMO INDICADOR DE LA POBREZA MULTIDIMENSIONAL
Pérez Mayo, Jesús

Departamento de Economía Aplicada y O.E.

Universidad de Extremadura

Fac. CC. Económicas, Campus universitario, 06071 Badajoz

Tfno: 924 289 300 ext. 9172 Fax: 924 272 509

jperez@unex.es
Resumen

Recientemente, la política de la Unión Europea está teniendo en cuenta la lucha contra la pobreza y la exclusión social. Lógicamente, para el seguimiento y el diseño de dicha política es necesario disponer de un conjunto de indicadores. A pesar de que generalmente dichos indicadores son una función de la renta monetaria, en la literatura científica está adquiriendo gran vitalidad la medición multidimensional de la pobreza.

La medición antes citada se realiza sobre los datos del Panel del Hogares de la Unión Europea (PHOGUE) aprovechando la amplia batería de variables en dicha base de datos sobre situación económica, bienes duraderos y calidad de la vivienda. En este trabajo planteamos el uso de la variable “grado de dificultad para llegar a fin de mes” como proxy de la privación o pobreza multidimensional. Además, se analiza la armonización con la Encuesta Continua de Presupuestos Familiares dado que aparece también en dicha base, por lo que permite una estimación de la privación.

1. Introducción

Según la definición de pobreza establecida por el Consejo Europeo en 1984, citada en EUROSTAT (2000) son pobres “aquellas personas, familias o grupos cuyos recursos (materiales, culturales y sociales) son tan limitados que les hacen quedar excluidos del modo de vida mínimo aceptable en el estado miembro en que habiten”.

En la cita anterior se establece una idea amplia de la pobreza relacionada con el nivel de vida de la persona o el hogar, más que la simple incapacidad de satisfacer las necesidades relativas a la subsistencia. En adelante, hablaremos de pobreza y privación como términos equivalentes, puesto que las definiciones realizadas sobre la privación son muy similares a la de la pobreza antes citada.

No obstante, se plantean ciertos problemas a la hora de abordar el problema de la medida de la pobreza: ¿cómo medir el nivel de vida?, ¿cuál es ese “nivel de vida mínimo”? ¿Cuándo se dice que alguien está bajo tal mínimo?

En la mayoría de los estudios empíricos sobre pobreza, se han eludido las cuestiones anteriores tomando como indicador del nivel de vida la renta monetaria familiar ajustada mediante escalas de equivalencia al tamaño del hogar. Así se define como pobre el hogar cuya renta monetaria equivalente se sitúa bajo un umbral (llamado línea o umbral de pobreza) definido como el 50 o 60% de la renta media o mediana, según los estudios. Aunque este método presenta la ventaja de la facilidad de su construcción así como la posibilidad de comparar distintos períodos o territorios, la utilización de la renta posee ciertos inconvenientes enumerados a continuación, siguiendo a Martínez y Ruiz-Huerta (1999):

a) la longitud del período de referencia.

b) La necesidad de incluir algunas variables no monetarias.

c) La no inclusión de la riqueza.

d) La difícil evaluación de las necesidades de los hogares según sus características.

e) El problema de la subestimación provocado por la ocultación voluntaria como por el olvido de algunos datos.

Una vez expuestos los problemas de los indicadores indirectos de la pobreza, cabe plantearse la medición directa. Otras ventajas de los indicadores directos son:

a) Describen mejor a los calificados como pobres según el criterio de la renta. En este caso, se podría hablar de las condiciones de vida de la población pobre.

b) Sin abandonar el criterio de la renta, permiten mejorar la identificación de los pobres.

c) Pueden usarse como un indicador alternativo para medir la pobreza. Como exponen Martínez y Ruiz-Huerta (2000), el apoyo teórico se halla en el enfoque del “nivel de vida” (Atkinson, 1989). Por tanto, la pobreza no se mide como una insuficiencia de los recursos, sino de los bienes y actividades comunes en una sociedad y momento concretos.

No obstante, no está libre esta metodología de inconvenientes. Dichos problemas se derivan del carácter multidimensional de los datos y de las variables no monetarias y se relacionan con la agregación de los indicadores así como la dificultad de combinar o sustituir los indicadores indirectos por los directos.

Hasta ahora, todos los estudios realizados sobre privación han utilizado la información proporcionada por el Panel de Hogares de la Unión Europea (a partir de ahora, PHOGUE). Sin embargo, esta base de datos presenta algunos problemas como su desagregación territorial. En general, la variable territorial presente es la superregión o NUTS 1 que agrupa a regiones dispares dentro de una misma unidad, mientras que en otras bases de datos como la Encuesta Continua de Presupuestos Familiares (en adelante, ECPF) sí permiten estudios para las distintas Comunidades Autónomas. En consecuencia, es posible realizar un análisis de la pobreza monetaria en las diferentes regiones españolas, que hasta ahora no puede contrastarse con la privación o pobreza multidimensional. Esta cuestión es uno de los puntos pendientes en el análisis empírico de la privación: su estudio territorial.

El objetivo de este trabajo reside en la superación de dichas dificultades mediante la estimación de la pobreza multidimensional en las CC.AA. utilizando los datos de la ECPF y el PHOGUE. Estas bases de datos se armonizan mediante una variable presente en ambas: la capacidad de los hogares para llegar a fin de mes. Es decir, esta variable se utiliza como indicador en la ECPF para estimar la correspondiente privación.

La estructura del trabajo es la siguiente: en primer lugar, se hace una revisión de los principales problemas y cuestiones relativas a las medidas directas de la pobreza. En el segundo apartado, se comentan algunos aspectos metodológicos de las bases de datos utilizadas y el enfoque seguido para medir la privación. En un tercer capítulo, se presentan los resultados tanto de la privación en el PHOGUE desde 1998 hasta 2000 como de la regionalización de la pobreza multidimensional para dichos años. Por último, se presentan las principales conclusiones.


2. Las medidas directas de la pobreza y la exclusión social

Para llegar a la determinación de la privación es necesario completar una serie de etapas: elegir el conjunto de indicadores que consideran en el estudio, evaluar la situación del hogar para cada uno de los indicadores anteriores, definir una estructura de ponderación, agregar los indicadores y, finalmente, determinar un umbral que separe la población con privación de la no privada.



2.1. La selección de los indicadores

Dicha elección depende de los objetivos de la investigación. Lógicamente, si se pretende analizar el nivel de vida general se necesita considerar más indicadores que si el objetivo es completar el indicador indirecto.

De todas maneras, y sobre todo en el primer caso, no es fácil determinar qué y cuántos indicadores deben tenerse en cuenta para medir la privación. Existen dos líneas diferentes: por un lado, aquellos que buscan los elementos intrínsecos de la pobreza y, por el otro, los autores que consideran una visión más compleja y completa relacionada con el bienestar por lo que se consideran cuestiones más relacionadas con el concepto de exclusión social que con el de pobreza o privación.

Una vez delimitada la cuestión anterior, se abre una nueva dicotomía: optar entre un estudio restringido a las necesidades (Mack y Lansley, 1985) o una investigación que incorpore un conjunto mayor de indicadores referidos al nivel de vida (Halleröd, 1994). En el primer caso, la información sobre los bienes no necesarios no se tiene en cuenta. La segunda línea citada, el enfoque del “estilo de vida”, evita la distinción entre necesidades y no necesidades al considerar más variables seleccionando indicadores relativos más al nivel de vida que a la privación para distintos componentes de las condiciones mínimas de vida. Es decir, se considera la pobreza o privación como bajo nivel de vida.

No obstante todo lo anterior, el principal riesgo en la selección de los indicadores es la influencia de la arbitrariedad. Por ejemplo, Townsend (1979) parte de 60 indicadores de los que, más tarde, selecciona doce.

2.2. La evaluación de los hogares

En la mayoría de los estudios empíricos, los indicadores elegidos para expresar la posesión de un cierto bien o la participación en una determinada actividad son variables binarias .En el contexto de indicadores dicotómicos, se puede evaluar la citación de un hogar para cada uno de ellos según la siguiente función1 z(xij), donde xij es la cantidad del bien o la actividad j poseída o realizada por el hogar i.



, [1]

donde xj es la “norma social” o la cantidad o valor más común en la sociedad que se trate.

Un problema presentado por este tipo de variables es que sólo informan sobre la presencia del bien o la actividad. No lo hacen sobre la cantidad ni la calidad. Otro inconveniente se refiere a la relación entre ausencia y privación. La consideración de un bien como necesario y su adquisición dados los recursos del hogar o individuo pueden verse afectadas por las preferencias y los estilos de vida. Para resolver este problema, Mack y Lansley definen que la situación de privación viene provocada por una incapacidad forzosa para poseer o realizar el bien o actividad.

A pesar de lo dicho en el párrafo anterior, creemos que un análisis combinado de insuficiencias objetivas y subjetivas puede describir bien una situación de privación.

Otros autores2 han optado por una metodología alternativa: los conjuntos borrosos o fuzzy sets. En este caso, un hogar no es pobre o no pobre, sino que entre ambos estados se supone una privación con diferentes grados. En consecuencia, los valores extremos implican una situación de privación o ausencia de privación y otro valor en el intervalo (0,1) supone una privación parcial.

2.3 La ponderación de los indicadores

Antes de realizar el proceso de la agregación de los indicadores, es preciso establecer una estructura de ponderaciones para cada uno de ellos dada su naturaleza diferente. Por ejemplo, ¿tienen la misma importancia “tener retrasos en el pago de hipotecas”, “poseer un microondas” y “tener problemas de luz en la vivienda”?. La primera opción es determinar una ponderación igual para cada elemento. Aparece en algunos trabajos como Townsend (1979), Mack y Lansley (1985) o Mayer y Jencks (1989). Esta estructura de pesos puede justificarse, por un lado, por un intento de reducir al mínimo las interferencias de las decisiones del investigador sobre los resultados y, por otro, por la falta de información sobre la consideración como “necesarios” de los bienes o actividades. El inconveniente de seguir esta estrategia reside en la ausencia de discriminación entre algunos componentes que claramente tienen diferente importancia en la privación.

Alternativamente, se puede optar por la extracción de las ponderaciones a partir de los datos. Una de las posibles estrategias consiste en una estructura de pesos basada en las frecuencias, de manera que se calculen como una función de las frecuencias relativas de las variables. Por ejemplo, Halleröd (1994) concede más importancia a la ausencia de los bienes considerados necesarios por la mayoría de la población o Desai y Shah (1988), al construir su índice de privación, ponderan cada atributo por la proporción de individuos u hogares que los poseen en un valor mayor que el modal.

Otros trabajos realizados con el Panel de Hogares de la Unión Europea utilizan otras estructuras puesto que dicha base de datos no recoge las percepciones sociales sobre la necesidad de los bienes o actividades. Martínez y Ruiz-Huerta (1999, 2000) aplican a cada atributo una ponderación calculada como el cociente entre la proporción de la población donde la variable j no está ausente y la suma de las proporciones para cada indicador. Whelan et al (2001a y b) al igual que Muffels y Fouarge (2001), por otra parte, ponderan cada atributo por la proporción de hogares que posee el ítem. Éstos últimos justifican su elección en la definición de privación de Runciman (1966) según la cual una persona se siente más pobre cuánto mejor vea a los demás.

La importancia de cada indicador se puede incluir también mediante distintas técnicas estadísticas multivariantes, como el análisis factorial (Nolan y Whelan, 1996; Layte et al, 1999, 2000), el análisis de componentes principales (Ram, 1982; Maasoumi y Nickelsburg, 1988; y Maasoumi, 1989) o el análisis cluster (Hirschberg et al., 1991).

2.4 La agregación de los indicadores

Una vez realizado las etapas anteriores, el investigador se enfrenta a la decisión más importante: cómo trabajar con la multidimensionalidad de la pobreza o privación. Existen distintas estrategias según la transformación que se haga de los datos. A medida que se les imponga una estructura mayor, más cerca se estará de una medida cardinal completa. En la figura siguiente, tomada del trabajo de Brandolini y D’Alessio (2000) sobre el bienestar, aparecen las principales estrategias en función del nivel y el método de agregación de los indicadores.


F
igura 1. Estrategias para medir la privación (Brandolini y D’Alessio, 2000)
Existe una relación de intercambio entre la síntesis y la mejor descripción, cuestión no definida aún en la literatura. Aunque, por un lado, la reunión de todos los atributos en un único índice ofrece la ventaja de resumir la complejidad del problema de una manera simple, tal agregación provoca una pérdida de información. Puesto que el objeto de la investigación es un fenómeno multifacético, la búsqueda de una mejor descripción de dicha variedad es un objetivo importante. Sen (1987: 33) expone una razón para optar por la alternativa no agregativa: “La pasión por la agregación es muy sensata en muchos contextos, pero puede ser fútil o sin sentido en otros. ... Cuando se habla de variedad, no es necesario lograr un indicador agregado”.

Nolan y Whelan (1996), Layte et al (1999, 2000), Martínez y Ruiz-Huerta (1999, 2000) y Whelan et al (2001a y b) consideran diferentes dimensiones en el análisis de la pobreza o privación, correspondientes cada una de ellas a distintos aspectos como las necesidades básicas, necesidades secundarias o condiciones de la vivienda.



2.5 La determinación de un umbral

La última etapa está relacionada con el propósito de cualquier análisis de pobreza o privación: la identificación de la población pobre. Para conseguir este objetivo pueden seguirse tres caminos:

1) Establecer un umbral de renta

2) Identificar a la población pobre mediante los indicadores sobre las condiciones de vida.

3) Identificar la población pobre mediante una combinación de los criterios de la renta monetaria y del nivel de vida.
3. La base de datos

El principal escollo que encontramos al realizar un análisis territorial de la privación es la elección de la base de datos: la Encuesta Continua de Presupuestos Familiares (base 97) o el Panel de Hogares de la Unión Europea. A simple vista, se podría pensar que éste último es el más adecuado puesto que se diseñó para poder medir el fenómeno de la pobreza multidimensional. Así, contempla variables para reflejar la capacidad de hacer frente a una serie de necesidades como comer caliente cada dos días o renovar parcialmente el mobiliario. Asimismo, recoge información sobre la calidad de la vivienda (falta de luz, presencia de humedades o falta de espacio) o de su entorno, o, finalmente, en lo relativo a los bienes duraderos se diferencia entre la ausencia debida a la incapacidad y la ausencia por otros motivos de manera que se puede aplicar el criterio de “ausencia forzosa” (Mack y Lansley, 1985) para medir la privación.

Estos aspectos no están presentes en la ECPF y, por tanto, limitan el alcance de un estudio sobre la privación basado en estos datos. Sin embargo, la principal ventaja de la ECPF coincide con una desventaja del PHOGUE: el grado de desagregación territorial. Mientras que la información del último aparece referida a NUTS 1 como máxima desagregación, en la segunda se puede realizar un estudio por Comunidades Autónomas. En un trabajo como el que nos ocupa, donde se pretenden analizar las posibles diferencias territoriales de la pobreza, se convierte en un rasgo muy interesante de la ECPF.

Se han utilizado datos del Panel de Hogares de la Unión Europea para las tres últimas olas (1998, 1999 y 2000) y la muestra ampliada para el año 2000. Es una encuesta longitudinal comenzada en 1994 para todos los países miembros de la Unión Europea. El objetivo perseguido por EUROSTAT al crear este panel era la comparabilidad de los dados y los resultados entre los distintos países miembros. Para lograrla, se armonizaron el máximo posible los cuestionarios, la recogida de los datos, la codificación y las ponderaciones.

Su gran ventaja reside en su carácter temporal. Al extenderse a lo largo del tiempo es posible observar, por ejemplo, los efectos producidos por la movilidad de la renta o los procesos de empobrecimiento. Además, al ser un panel, esto es, la información se refiere a las mismas unidades muestrales, se pueden determinar las trayectorias seguidas por cada uno (Hills, 1998a y 1998b) o la persistencia o transitoriedad en los estados como en los estudios de Stevens (1994 y 1999), Cantó (1996, 1998, 2000a y 200b), Fouarge y Muffels (2000) o Devicenti (2001).

Además, se diseñó para recoger información detallada sobre la renta de cada miembro del hogar así como otros aspectos importantes relativos a las características materiales y demográficas de los hogares. Este contenido hace que sea preferible a la Encuesta de Presupuestos Familiares para realizar estudios como el que nos ocupa. La razón es la inclusión de algunas variables válidas para analizar la pobreza e incluso la exclusión social.

A pesar de las ventajas citadas arriba, esta base de datos presenta algunos inconvenientes. No aparece ninguna información sobre el gasto de consumo del hogar, y, por tanto, no se puede completar la descripción obtenida mediante la renta y las condiciones de vida. Por ejemplo, si se conocieran los patrones de consumo, se podría eliminar la influencia de la estructura de preferencias sobre las respuestas a algunas preguntas sobre la capacidad económica.

Asimismo, la información sobre la situación económica y las condiciones de vida sólo se refiere a la capacidad de adquirir o realizar respectivamente el bien o la actividad y no mide cuántas veces se adquiere o realiza.

Como se ha expuesto anteriormente, para realizar un análisis territorial de la privación se usará la información recogida en la ECPF. A pesar de que esta encuesta es trimestral, se utilizará la muestra anual construida por el INE a partir de la información recogida trimestralmente o de los módulos recogidos una vez al año.

La variable utilizada para la armonización es la situación en la que llegan los hogares a fin de mes. Esta variable aparece en ambas bases de datos con la misma codificación. Por tanto, es preciso realizar previamente un análisis de homogeneidad de las distribuciones de dicha variable tanto en el PHOGUE como en la ECPF. Los resultados de este análisis permiten la armonización ya que no existen diferencias significativas entre ambas bases de datos y podemos suponer que la distribución es la misma.


4. Un estudio de privación a partir del PHOGUE

En el apartado anterior, se comenta que una de las ventajas del PHOGUE es la inclusión de algunas variables relativas a la situación de los hogares que permiten completar la información proporcionada por la renta. Entre ellas, podemos citar la capacidad de satisfacer una serie de necesidades o adquirir determinados bienes, las dificultades en diversos pagos como los de vivienda o las condiciones de la misma. Creemos necesario realizar algunos comentarios antes de exponer la metodología empleada para la obtención de los grupos de hogares según su nivel de privación.

a) Para evitar los efectos producidos por la arbitrariedad al elegir las variables indicadoras se utilizará un criterio derivado del método estadístico multivariante empleado en este trabajo, el análisis de clases latentes.

b) Siguiendo a Martínez y Ruiz Huerta (1999, 2000), no se consideran aspectos como la salud, las relaciones sociales o la situación laboral.

c) Se sigue el criterio de “ausencia forzosa” (Mack y Lansley, 1985) para determinar qué se entiende por privación en cada variable.

d) En nuestro estudio se consideran distintos aspectos de la privación al igual que en las referencias citadas en el apartado 2.5 de este trabajo como las necesidades básicas o los bienes duraderos. No se consideran las condiciones de la vivienda porque un trabajo previo (Pérez Mayo, 2002) mostró que el nivel de privación era bastante reducido.

Aclaradas estas cuestiones, es posible plantear la metodología utilizada en este trabajo. El objetivo pretendido es la identificación de distintos grupos en la población española según su nivel de privación. Para lograr esta identificación y resumir la información recogida por los indicadores seleccionados se emplea un método estadístico multivariante, el análisis de clases latentes. Se elige esta técnica porque es la más adecuada para el objetivo perseguido, encontrar grupos homogéneos en la población respecto de una variable no observable, y el tipo de variables indicadoras, categóricas.

Para seleccionar las variables indicadoras, se partió de un conjunto de 13 cuestiones relativas a la situación económica y la posesión de algunos bienes duraderos por parte de los hogares. Algunos autores como Layte et al. (1999) o Whelan et al (2001a y b) consideran la situación económica del hogar y a la posesión de bienes duraderos, llamándolas “necesidades básicas” y “necesidades secundarias”, respectivamente, y, además, establecen una división en las condiciones de la vivienda, teniendo en cuenta, por un lado, la calidad del entorno (contaminación, ruidos, inseguridad ciudadana...) y, por el otro, la calidad física de la vivienda (falta de luz, goteras, grietas, falta de espacio...). Sin embargo, el estudio empírico ha mostrado que las características del entorno no parecen discriminar entre los hogares de nuestra muestra. En consecuencia, dichas variables no se han considerado en nuestro estudio.

Por otro lado, Martínez y Ruiz-Huerta (1999, 2000) a partir de algunas variables relacionadas con la situación económica y la posesión de bienes duraderos construyeron una dimensión más de la privación, la relacionada con el estilo de vida.

Las variables contempladas en cada dimensión fueron seleccionadas tras comprobar su capacidad de discriminar entre situaciones distintas:

 Necesidad básica: incluye no permitirse una calefacción adecuada, no permitirse la compra de prendas de vestir nuevas, no permitirse una comida de carne o pescado al menos cada dos días, no permitirse invitar a una copa o a una comida en el hogar al menos una vez al mes, tener retrasos en pagos ordinarios3, poseer un automóvil y teléfono. Mientras que las cuatro primeras variables miden la capacidad del hogar para hacer frente a esas necesidades, no su satisfacción, en las dos últimas se ha elegido como indicador la ausencia la incapacidad de permitirse poseer tales bienes y no la ausencia por otros motivos, intentando así reducir el efecto de la estructura de preferencias sobre las respuestas.

 Necesidad secundaria o estilo de vida: entre las variables contempladas en esta dimensión, se cuentan no permitirse vacaciones pagadas fuera de casa al menos una semana al año, no permitirse la renovación parcial del mobiliario, poseer un televisor en color, vídeo, microondas y lavavajillas. De nuevo, se deben realizar las precisiones expuestas al hablar de la privación o necesidad básica puesto que se presentan los mismos tipos de variables. Sin embargo, se diferencia de la dimensión antes citada al depender de capacidades y bienes más relacionados con el estilo de vida que con la subsistencia.

Una vez aplicado el modelo, se encontraron tres categorías para la privación básica y cuatro para la secundaria. Una vez realizado este análisis parcial, se reúne toda la información en una única variable que recoge la privación identificando tres grupos o clases.

Identificados los hogares en cada una de las categorías de privación, se mide la relación entre la privación y las dificultades económicas a fin de mes con el objeto de sustentar el proceso de estimación consiguiente. Puesto que ambas variables son ordinales, se utiliza la Gamma de Goodman con los siguientes resultados.

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