estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos de

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ESTIMACIONES DE INGRESO Y POBREZA
COMBINANDO CENSOS DE POBLACIÓN Y
VIVIENDA CON ENCUESTAS DE HOGARES
JORGE BRAVO
CELADE-CEPAL
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Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
ÍNDICE
Página
Antecedentes I: Demanda y uso de información demográfica y socioeconómica de áreas
menores .......................................................................................................................................... 221
Antecedentes II:
Técnicas de estimación para áreas menores y proyección geográfica
multivariada..................................................................................................................................... 222
Estimaciones de ingreso y pobreza para áreas pequeñas ................................................................ 223
Comentario final.............................................................................................................................. 225
Bibliografía ..................................................................................................................................... 225
Estimaciones de ingreso y pobreza para áreas menores ................................................................. 227
Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
221
ANTECEDENTES I: DEMANDA Y USO DE INFORMACIÓN DEMOGRÁFICA
Y SOCIOECONÓMICA DE ÁREAS MENORES
La creciente demanda de información demográfica, social y económica para áreas geográficas
menores responde por un lado a la necesidad de asignar, de acuerdo a estipulaciones legales, la
representación política y algunos recursos públicos según el tamaño de la población (por ejemplo, la
legislación electoral en prácticamente todos los países de la región, la Ley de Descentralización y
Participación Popular en Bolivia, la Ley Especial del 15% del Presupuesto Central para los gobiernos
seccionales en Ecuador, Fondo de Compensación Municipal de Chile). En segundo lugar, la demanda es
alimentada por los requerimientos de focalización del gasto del gobierno central y de las inversiones en
los sectores sociales, con el objetivo final de mejorar la efectividad y eficiencia del gasto público. Los
procesos de descentralización, en los que la información se hace necesaria para sustentar las decisiones de
asignación de recursos en los departamentos, provincias y distritos o municipios, han incrementado su
1
utilidad al nivel local.
Esta tendencia está más o menos generalizada en la región latinoamericana, aunque es más marcada
en los países con mayores diferencias geográficas en las condiciones económicas y sociales de su
población.
Diversos investigadores y agencias internacionales, han desarrollado trabajos para permitir la
obtención de indicadores geográficamente desagregados. La preocupación por mantener actualizadas las
estimaciones de población en áreas pequeñas dio origen, a partir de los años cincuenta, a una línea de
trabajo que continúa desarrollándose en la actualidad, que hace uso de métodos de “variables
sintomáticas”, que se reseñarán brevemente en las secciones siguientes. Siempre en el campo
demográfico, la agencia IRD/Macro International, encargada del levantamiento de las encuestas
demográficas y de salud, ha dedicado esfuerzos al cálculo de indicadores para áreas menores mediante
diversos procedimientos estadísticos, los que también serán discutidos en las secciones siguientes. En el
ámbito de los sectores sociales, se han efectuado estimaciones y desarrollado sistemas de información
geográficamente desagregados para una gran variedad de indicadores sociodemográficos y económicos en
2
diferentes países de la región.
Una de las áreas más tradicionales y de aplicación más generalizada de uso de las estimaciones
para áreas pequeñas es la de los Mapas de Pobreza, tema tratado más específicamente en otras sesiones de
este taller. En la línea de este tipo de aplicaciones, el resto de estas notas se refieren al desarrollo de los
métodos de estimación de ingreso y pobreza las unidades geográficas pequeñas, con especial énfasis en
aquellos métodos que combinan censos con encuestas.
1
La información desagregada geográficamente también ha posibilitado la realización de interesantes investigaciones sociales, con una mayor
consideración de la dimensión espacial. Este tipo de estudios -de carácter más bien académico- no se aborda en esta ponencia, que está más
orientada a las aplicaciones de políticas y programas sociales.
2
Algunos ejemplos que ilustran la amplia gama de ámbitos de aplicación son: El Mapa Educativo de Paraguay, desarrollado por el Ministerio
de Educación y la DGEEC (1995); el Mapa de Salud de Perú, elaborado por el Ministerio de Salud (1995), concebido como un instrumento
de inversión en el sector; el esquema de clasificación y jerarquización de las 900 escuelas con mayores necesidades a ser priorizadas por los
programas educativos de Chile (PIIE y Ministerio de Educación), el Mapa de Oferta y Uso de Servicios de Planificación Familiar de Costa
Rica (1997), y el Mapa de Malaria y de la Desnutrición Infantil de Brasil (1993 y 1996, respectivamente).
222
Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
ANTECEDENTES II: TÉCNICAS DE ESTIMACIÓN PARA ÁREAS MENORES
Y PROYECCIÓN GEOGRÁFICA MULTIVARIADA
Los métodos de estimación para variables de áreas menores se pueden clasificar, en una primera
instancia, en directos e indirectos.
Los métodos directos se pueden aplicar cuando existe información estadística para las variables y al
nivel del área menor que se desea estudiar. La información puede provenir de censos, registros
administrativos o, en algunos casos, de encuestas que tengan el nivel de representación estadística
adecuada. Así, por ejemplo:
•
Los países nórdicos con buenos registros de población actualizan las estimaciones del número
de habitantes usando simplemente la ecuación compensadora,
•
En muchos países de la región, se ha usado información de los censos nacionales de población
y vivienda para estimar características sociodemográficas y necesidades básicas insatisfechas
(tema a ser tratado en otras sesiones de este taller).
•
En Chile se ha usado los registros demográficos y administrativos del sector educación para
calcular una serie de indicadores relevantes para las políticas del sector,
•
En Paraguay, se usó información de un censo educativo en combinación con información del
censo de población y vivienda para estructurar un sistema de información georeferenciado
denominado Mapa Educativo,
•
En Perú, se combinó información de registros administrativos, del censo de población y
vivienda y proyecciones demográficas a nivel de departamento para construir el Mapa de Salud
•
En República Dominicana se usó información de una encuesta de demografía y salud y tres
métodos. Uno de ellos, el “directo” calcula simplemente el indicador deseado y su error
estándar. Ello supone un diseño muestral adecuado y un tamaño de muestra suficiente para
realizar estimaciones con un mínimo grado de confiabilidad.
Los métodos indirectos se usan toda vez que no existe información estadística para las variables
que interesan al nivel requerido. La información de base para aplicar estos métodos generalmente
combina dos o más fuentes, como por ejemplo censos, registros administrativos y encuestas por muestreo,
las que usualmente no tienen representatividad estadística al nivel deseado. Los métodos estadísticos son
en este caso más elaborados y, en particular, son de tipo multivariado. Por ejemplo:
•
En el estudio sobre República Dominicana recién referido, los otros dos métodos probados
fueron, por una parte, el “sintético”, que consiste en la adscripción del indicador de interés
según una determinada característica de la población (edad o nivel educativo) a la distribución
de la población según dicha característica. Por otra parte, en el método “de regresión” la
variable de interés se modela como función de un vector de variables asociadas. Tal como lo
muestra el cuadro 4.2 del estudio de Aliaga y Muhri (1994), éste último método presenta
ventajas respecto de los anteriores, en términos de precisión y posibilidad de evaluar el error de
estimación.
•
En Chile y Costa Rica se ha aplicado el método de variables sintomáticas para la estimación de
población para áreas menores. Este método combina datos de población típicamente de uno o
más censos, con estadísticas vitales y de registros administrativos, generando un modelo
estadístico que permita estimar el tamaño de la población en periodos inter o post-censales.
•
En varios países de la región, se ha desarrollado modelos de regresión multivariada para la
estimación de indicadores de ingreso, consumo y pobreza. Este tipo de métodos combina
Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
223
información de censos y de encuestas de hogares o de niveles de vida, para “imputar” (o
proyectar, en un sentido geográfico) ecuaciones estimadas con datos representativos a un nivel
geográfico mayor, hacia unidades geográficas menores. Este es el tipo de aplicaciones del cual
se ocupa el resto de estas notas.
ESTIMACIONES DE INGRESO Y POBREZA PARA ÁREAS PEQUEÑAS
Las diferentes aproximaciones para la medición de la pobreza –o más en general, las condiciones
materiales de vida de la población- tienen como referente obligado los dos principales enfoques, el de las
necesidades básicas insatisfechas (NBI) y el de la línea de pobreza.
El primer enfoque proporciona información de cobertura virtualmente universal, pero está limitado
por el hecho de que la satisfacción del conjunto de las necesidades de consumo se captura de modo
parcial e imperfecto. Además, dado que los indicadores se calculan a partir de información censal, aun
cuando apuntan a variables de carácter más bien estructural que no varían mucho en el tiempo, éstos
3
pierden vigencia conforme pasan los años. No obstante, cabe destacar la gran utilidad que han
demostrado los mapas y análisis basados en este enfoque, así como algunas mejoras recientes en la
estimación de pobreza mediante el método de NBI, tales como en adecuar la definición de los umbrales
críticos, una mayor graduación de los indicadores de carencias, y en la composición de índices sintéticos
de insatisfacción (por ejemplo, en Bolivia, 1993; Kaztman, 1995; Pellegrino y González, 1995) según las
características de cada país y, en particular, a las diferentes condiciones del medio urbano y rural. Un
ejemplo específico de mejora reciente es la mayor sensibilidad del indicador de capacidad de subsistencia,
que en sus primeras versiones dicotomiza el nivel educativo del jefe y el número de dependientes por
miembro activo u ocupado, y que en versiones más recientes permite una mayor graduación del número
de años promedio, ampliado a todos los miembros activos del hogar (Gómez y otros, 1999).
El segundo enfoque provee una medida más directa del consumo corriente, o -cuando la
información analizada es del ingreso- de la probabilidad del consumo corriente, pero como típicamente se
calcula a partir de información de encuestas, los indicadores no tienen validez estadística por debajo del
nivel nacional o, a lo sumo, del nivel estadual, departamental, o provincial, lo que constituye una
limitación importante desde el punto de vista de los mapas de pobreza o de condiciones de vida.
Combinando ambos métodos, usando datos de encuestas, el cruce de los hogares según los criterios
de NBI y de línea de pobreza para clasificar los hogares y la población ha probado ser útil para la
caracterización de ciertos tipos de pobreza (Kaztman, 1989). Métodos que “integran” ambos criterios
(Boltvinik, 1992), también explotan la combinación de los dos enfoques básicos.
Cuando se combina las dos fuentes de información mencionadas (censo y encuesta), se pueden
obtener estimaciones de ingreso y pobreza desagregadas geográficamente, que no se pueden conseguir
sobre la base de una sola de las fuentes estadísticas. El método de estimación explota la disponibilidad de
información común a los censos y las encuestas, referidas a características de la vivienda y de los hogares,
de los individuos que las integran y de la zona donde residen.
Expresado de forma muy sintética, los métodos de este tipo consisten en:
•
3
Seleccionar las variables comunes a las dos fuentes, homogeneizar sus códigos, y validar la
comparabilidad de los indicadores agregados;
Este problema, presente en el análisis de la información censal en general, es más pronunciado en los niveles geográficos pequeños, dado que
no sólo las características de la población cambian en el tiempo, sino que también su tamaño y composición.
224
Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
•
Con datos de la encuesta, especificar un modelo de regresión para el ingreso (y) o la proporción
de hogares pobres (π) en función de variables individuales (i), de la vivienda (v) y de la zona de
residencia (z):
y = α + β ii + β vv + βzz + ε,
ó
π = η + θii + θvv + θzz + µ,
•
Usar las ecuaciones estimadas, es decir los coeficientes (α, β i, β v, βz) ó (η, θI, θv, θz) e
información censal sobre (i, v, z) al nivel requerido (distrito, comuna, sección censal) para
“proyectar” la estimación de y o de π.
Son de público conocimiento aplicaciones de este tipo de métodos en Perú (con datos del censo de
1993/encuesta de 1995), Nicaragua (1995/93), Uruguay (1985/85), Ecuador (1990/94), República
Dominicana (1993/96) y Paraguay (1992/97). En buena parte de los casos, los resultados de estos trabajos
han sido aplicado a evaluaciones diagnósticos y a decisiones de asignación de recursos de variados
programas sociales, por ejemplo, el FONCODES en Perú, el programa FISE de Nicaragua, el Plan
Nacional de Desarrollo Social de República Dominicana.
Las principales ventajas que presenta este tipo de procedimiento, de aplicación y utilización
creciente, son:
•
Provee de indicadores que no es posible obtener a través de los procedimientos previamente en
uso;
•
Complementa los indicadores de NBI e incluso presenta ventajas respecto de esos indicadores
al permitir un mayor grado de continuidad del índice sintético estimado, y menor grado de
dependencia en la definición de umbrales, ponderación de las diferentes dimensiones de cada
NBI, etc.
•
Dado que se es posible estimar la distribución del ingreso o del consumo de cada unidad
territorial, se puede efectuar el análisis estándar de distribución (y calcular los índices de
dispersión, brechas, etc.) para el nivel geográfico menor, de forma análoga al análisis estándar
realizado al nivel nacional.
•
Al disponer de un modelo estadístico bien especificado, es posible estimar el error estándar de
los estimadores, no disponible hasta ahora con los indicadores basados en estadísticas
descriptivas.
Algunas limitaciones de este enfoque son:
•
Dado que el procedimiento se basa sobre el conjunto de información común al censo y a las
encuestas, los modelos estadísticos no necesariamente captan cabalmente el conjunto de
factores explicativos del ingreso (o asociados a él), el consumo o la probabilidad de ser pobre.
•
Como se requiere de datos censales para “anclar” las estimaciones a las áreas geográficas
menores, las estimaciones van perdiendo vigencia a medida que se alejan del momento censal.
•
En algunos países los grados de omisión y error en los censos y encuestas son significativos, lo
que resta confiabilidad a las estimaciones, particularmente las referidas a las unidades
territoriales más pequeñas.
Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
225
COMENTARIO FINAL
Las estimaciones de ingreso, consumo y pobreza para áreas menores se ha hecho posible mediante
la combinación de información de los censos de población y vivienda con encuestas de hogares y el
desarrollo e implementación de modelos estadísticos apropiados. Se trata de aplicaciones útiles, que
complementan y en ciertos aspectos significan mejoras respecto de los procedimientos tradicionales, por
lo que probablemente seguirán extendiéndose en la región, especialmente luego que se levanten los
censos de la ronda de 2000. Las mejoras y desarrollos metodológicos recientes que han tenido estos
métodos, junto a las mejoras en la calidad consistencia de la información producida a partir de las dos
fuentes, permitirá la obtención de resultados más confiables y de mayor utilidad para los diagnósticos y
decisiones sobre asignación de recursos en las políticas y programas sociales.
BIBLIOGRAFÍA
Aliaga, A. y Muhri, P. (1994) “Methods of Estimating Contraceptive Prevalence Rates for Small Areas:
Applications in the Dominican Republic and Kenya”Demographic and Health Surveys
Methodological Report No. 3, Macro International Inc. Calverton, Maryland.
Arcia, G., Mendoza, H. y Iachan, R. (1996) “Mapa de Pobreza Muncipal de Nicaragua” Informe
presentados al Fondo de Inversión y Emergencia. Managua, Febrero, 1996.
Bay, G. (1998) “El uso de variables sintomáticas en la estimación de la población de áreas menores”.
Notas de Población No. 67/68, diciembre de 1998. CELADE, Santiago, Chile.
Bogue, D. y Duncan, B. (1956) “A composite method for estimating postcensal populations of small areas
by age, sex and color” Conference on Business Research, Chicago, Illinois, 13-14 abril, 1956.
Bogue, D. (s/f) “Techniques for Indirect Estimation of Total, Marital and Extra-Marital Fertility for Small
Areas and Special Populations” Social Development Center Working Paper, University of Chicago.
Bolivia (1993) Mapa de Pobreza; una guía para la acción social. UDAPSO, INE, UPP, UDAPE, La Paz,
Diciembre de 1993.
Boltvinik, J. (1992) “El método de medición integrada de la pobreza: una propuesta para su desarrollo”.
Comercio Exterior, vol. 42, n. 4, especial, abril 1992. México, DF.
Del Popolo, F. y Ventroni, N. (1991) “Marcos Múltiples: su uso en la obtención de estimaciones para
áreas pequeñas” CELADE, CEPAL, LC/DEM/R.131, Serie A, No. 277, octubre 1991.
FISE (1997a) “Informe de Programa 95–97 al 31 de Diciembre de 1996” Fondo de Inversión y
Emergencia, Dirección de Planificación, Enero 1997.
FISE (1997b) “Focalización y Distribución de Recursos Enero95 – Diciembre 96” Fondo de Inversión y
Emergencia, Dirección de Planificación, Enero 1997.
Gómez, A., Alvarez, G., Lucarnini, A. y Olmos, F. (1999) “Capacidad Económica de los Hogares.
Vinculaciones entre la pobreza coyuntural y los comportamientos demográficos. Provincias
seleccionadas, 1991” Documento presentado en las V Jornadas Argentinas de Estudios de Población –
AEPA. Universidad Nacional del Luján, 6 al 8 de octubre de 1999.
Hentschel, J., Olson, J., Lanjouw, P., Poggi, J. (1999) “Combinig Census and Survey Data to Study
Spatial Dimensions of Poverty: A case study of Ecuador” Documento inédito, Banco Mundial, 5 de
Julio, 1999.
226
Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
INEI (1996a) “Información sobre Población y Pobreza para Programas Sociales” Instituto Nacional de
Estadística e Informática, Ministerio de la Presidencia, Fondo de Compensación y Desarrollo Social,
Centro Latinoamericano de Demografía. Lima, Perú.
INEI (1996b) “Metodología para Determinar el Ingreso y la Proporción de Hogares Pobres”, Instituto
Nacional de Estadística e Informática, Programa de Cooperación Técnica BID/CELADE, CEPAL
Serie LC/DEM/R 254, OI 111.
Kaztman, R. (1989) “La heterogeneidad de la pobreza: el caso de Montevideo” Revista de la CEPAL, No.
37, abril 1989. Santiago, Chile.
Macadar, D. M. y Mendive, C. (1997) “Determinación del Ingreso y la Proporción de Hogares a Nivel
Provincial y Distrital en Perú” Notas de Población Nº 66, CELADE, Santiago, Chile.
Morillo, A. (1997) “Focalización de la pobreza en la República Dominicana”. Informe preliminar, Unidad
de Seguimiento al Plan Nacional de Desarrollo Social, Oficina Nacional de Planificación
(ONAPLAN), Santo Domingo, Agosto, 1997.
Pellegrino, A. y González, S., coordinadores (1995) Atlas Demográfico del Uruguay: indicadores
sociodemográficos y de carencias básicas, Uruguay 1985. Editorial Fin de Siglo, Montevideo.
Reis, E. y Assunçao, R. (1996) “Mapeamiento da malária em Rondônia usando o estimador empírico de
Bayes” En Associaçao Brasilera de Estudos Populacionais (ABEP), Décimo Encontro Nacional de
Estudos Populacionais, Belo Horizonte.
República de Nicaragua (1994) “Estudio de la pobreza en Nicaragua” Gabinete Social, Managua,
Noviembre de 1994.
Robles, M. (1999) Indicadores Básicos para Focalizar el Gasto Social en Paraguay. Dirección General
de Estadísticas, Encuestas y Censos.
Robles, M. y Reyes, J. (1996) “Determinación del Ingreso y la Proporción de Hogares a Nivel Provincial
y Distrital en Perú” Notas de Población Nº 64, CELADE, Santiago, Chile.
Rosero, L. (1995) “Análisis espacial de la planificación familiar en Costa Rica, 1993” En Rosero-Bixby,
Luis; Pebbley, Ann; Bermúdez Méndez, Alicia. De los Mayas a la Planificación Familiar: demografía
del Istmo. Universidad de Costa Rica, San José.
Shack, N. y Díaz, J. (2000) Mapa de Pobreza del Perú, 2000: Un instrumento de Focalización para la
Inversión Social. Ministerio de Economía y Finanzas, Dirección de Asuntos Financieros y Sociales.
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ESTIMACIONES DE INGRESO Y POBREZA PARA ÁREAS MENORES
1. Demanda y utilidad de la información de áreas pequeñas
2. Técnicas de estimación/proyección de indicadores para áreas menores
3. Estimaciones de ingreso y pobreza: experiencias en América Latina y el Caribe
1. Demanda y Uso de Información para áreas menores
Estipulaciones legales sobre representación política y asignaciones presupuestales periódicas
Ejemplos: ley electoral, fondo de compensación municipal (Perú, Chile); ley descentralización y
participación popular (Bolivia), ley del 15% (Ecuador)
Mejorar la efectividad y eficiencia de los programas sociales focalizados
En salud y saneamiento, educación, microproyectos a nivel local financiados por los fondos de
emergencia, compensación e inversión social
Ambitos (ejemplos):
•
Actualización de estimaciones de población
•
Indicadores de demanda de servicios de planificación familiar
•
Requerimientos de políticas y programas sociales y de reducción de pobreza
2. Técnicas de estimación de indicadores para áreas menores
Se ha probado una gran variedad de métodos de estimación, directos e indirectos.
Los Directos se aplican cuando se dispone de información sobre la variable y al nivel de interés.
Por ejemplo:
•
En varios países nórdicos, que tienen buenos registros de población, esta se estima (directamente)
mediante la ecuación compensadora: Pt+1=Pt + Nt,t+1 - Dt,t+1 + It,t+1
•
En muchos países de la región se ha usado
necesidades básicas insatisfechas (NBI)
•
En Chile, se ha usado registros demográficos y administrativos del sector educación para calcular
una serie de indicadores relevantes para las políticas del sector (900 escuelas)
•
En Paraguay, se usó datos de un censo educativo junto al censo de población y vivienda para
construir el Mapa Educativo
•
En Perú, se combinó información de registros administrativos, censo de población y vivienda,
censo de establecimientos y proyecciones demográficas para elaborar el Mapa de Salud
•
En República Dominicana se usó información de una encuesta de demografía y salud y 3
métodos, el primero de los cuales estima directamente el indicador deseado y su error estándar
información censal para elaborar mapas de
Por otro lado, los métodos Indirectos deben usarse toda vez que no existe información estadística para
las variable de interés al nivel requerido. Por ejemplo:
•
En Chile, Costa Rica y Brasil se ha usado registros vitales y administrativos junto a censos para
estimar la población, con el método de “variables sintomáticas” (que datan de los años 1950)
228
Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
•
En el estudio de República Dominicana referido, los otros dos métodos fueron: a) el “sintético”,
que asigna el indicador de interés según una determinada característica de la población (edad,
educación, etc.), por lo que el indicador (P) de interés se construye:
Pk = Σj pj × wkj
y b) el método de “regresión”, donde el indicador de interés se modela como función de un
vector de variables y sus respectivos coeficientes âi. El indicador de interés se construye:
Pk = Σi âi×xki
3. Estimaciones de ingreso y pobreza para áreas menores
•
En esta línea de métodos se sitúan los modelos multivariados para estimar ingreso, consumo y
pobreza.
El problema: los datos (del censo) que tienen el nivel de desagregación adecuado son
insuficientes, y las fuentes (encuestas) que recogen el dato requerido no son representativas al nivel
deseado.
La solución propuesta: combinar ambas fuentes y usar métodos de regresión múltiple para
“proyectar” al nivel geográfico menor, explotando la existencia de información común al censo y las
encuestas, recogidas de forma similar.
Los pasos a seguir son:
1. Seleccionar las variables comunes a las dos fuentes y codificar de modo homogéneo;
2. Con datos de la encuesta, especificar un modelo de regresión para el ingreso (y) o la proporción
de hogares pobres (π) en función de variables individuales (i), de la vivienda (v) y de la zona de
residencia (z):
y = α + β ii + β vv + βzz + ε,
ó
π = η + θii + θvv + θzz + µ,
3. 3. Usar la ecuación estimada en 2., es decir los coeficientes (α, βi, βv, βz) ó (η, θi, θv, θz) e
información censal sobre (i, v, z) al nivel requerido (distrito, comuna, sección censal) para
“proyectar” la estimación de y o de π deseada.
Este tipo de procedimiento ha sido usado en Perú (1996), Uruguay (1997), Nicaragua (1997),
República Dominicana (1997), Paraguay (1999) y Ecuador (2000).
Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
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DISTRITOS DE PARAGUAY: % DE POBLACIÓN CON INGRESOS POR DEBAJO DE LA LP Y AL MENOS 1 NBI
CAMBIOS EN LA INCIDENCIA DE LA POBREZA (%) DEBIDO A UNA TRANSFERENCIA SIMULADA DE 1
BILLÓN DE GS ANUAL A LOS HOGARES SEGÚN INDICADOR UTILIZADO
Indicador a nivel de distrito
Urbano
Rural
NBI
Ingresos familiares
% de población pobre por LP
Número de pobres por LP
"Prevalencia de pobreza crónica"
Más % de pobres-más # de pobres
Tamaño de la población
20.0
17.2
20.0
16.0
21.4
20.0
19.4
32.7
38.1
30.4
32.7
33.4
32.3
33.7
Situación inicial de pobreza
23.1
42.5
230
Estimaciones de ingreso y pobreza combinando censos…
% de población
pobre
Cambios en la Incidencia de la pobreza
debido a transferencias simuladas a los
hogares según indicador de focalización
utilizado
Ingreso
familiar
29.0
24.0
19.0
% con al menos 1 NBI
14.0
% de pobres por LP
0
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
miles de millones de Guaraníes transferidos en un año
2000