mapa de pobreza probabilístico combinando información del censo

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MAPA DE POBREZA PROBABILÍSTICO
COMBINANDO INFORMACIÓN DEL
CENSO Y ENCUESTAS DE HOGARES
CARLOS SOBRADO
BANCO MUNDIAL
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Mapa de pobreza probabilístico combinando información del censo…
MAPAS DE POBREZA
QUE SON?
Ordenamientos de zonas geográficas del país a través de alguna medida que pretende reflejar el
bienestar conjunto de los hogares.
COMO SE PRESENTAN?
Como listas donde se presenta la identificación de cada área geográfica y la medida de bienestar
estimada
Tabla 1-B Pobreza general a nivel de departamento y área
Area
Departamento
Urbana
Nueva Segovia
Rural
Nueva Segovia
Urbana
RAAN
Rural
RAAN
Urbana
RAAS
Rural
RAAS
Urbana
Jinotega
Rural
Jinotega
Urbana
Madriz
Rural
Madriz
Urbana
Estelí
Rural
Estelí
Urbana
Chinandega
Rural
Chinandega
Urbana
León
Rural
León
Urbana
Matagalpa
Rural
Matagalpa
Urbana
Boaco
Rural
Boaco
Urbana
Managua
Urbana
Masaya
Rural
Masaya
Urbana
Chontales
Rural
Chontales
Urbana
Granada
Rural
Granada
Urbana
Carazo
Rural
Carazo
Urbana
Rivas
Rural
Rivas
Urbana
Río San Juan
Rural
Río San Juan
1
Desviación estándar en paréntesis
Pobreza %
60.1
80.9
41.9
84.4
50.5
75.2
43.7
80.1
52.8
82.1
39.3
76.6
44.4
75.6
37.2
74.8
44.8
78.7
41.4
78.9
20.1
38.5
61.9
44.4
80.3
38.6
71.7
36.7
65.7
37.3
69.5
54.4
76.0
1
Orden
(0.49)
(0.44)
(0.63)
(0.53)
(0.35)
(0.54)
(0.52)
(0.37)
(0.66)
(0.41)
(0.48)
(0.47)
(0.31)
(0.47)
(0.33)
(0.43)
(0.35)
(0.34)
(0.62)
(0.40)
(0.33)
(0.36)
(0.43)
(0.40)
(0.43)
(0.40)
(0.48)
(0.33)
(0.45)
(0.61)
(0.42)
(0.83)
(0.65)
17
31
9
33
14
23
10
29
15
32
7
26
11
24
3
22
13
27
8
28
1
5
18
12
30
6
21
2
19
4
20
16
25
Mapa de pobreza probabilístico combinando información del censo…
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COMO SE PRESENTAN? (cont).
O en forma gráfica como un mapa de todo el país o de divisiones del país
POBRE EXTREMO
POBRE NO EXTREMO
NO POBRE
EN QUE SE BASAN?
En relacionar características de los hogares con un nivel de bienestar esperado a través de escalas o
valores absolutos.
PARA QUE SIRVEN?
Para poder concentrar los esfuerzos de la lucha contra la pobreza en los lugares donde las
necesidades de las personas son mayores.
Para conocer la distribución y características de la pobreza en el país
MAPA PROBABILÍSTICO
ORIGEN: DATOS NECESARIOS
VARIABLES “COMUNES”
REGRESIÓN DE PRIEMRA ETAPA
REGRESIÓN DE SEGUNDA ETAPA
OTRAS MEDIDAS
CARACTERÍSTICAS
LIMITANTES Y RECOMENDACIONES
Origen
•
Bases de datos necesarias: el censo y encuestas de hogares con información detallada como las
Encuestas de Niveles de Vida (ENV).
•
Características necesarias: que hallan suficientes preguntas “comunes” o “iguales” entre ambas bases
de datos
En Panamá (1997) y Nicaragua (1998) se diseño la ENV pensando en el desarrollo de un mapa de
pobreza y se incluyeron preguntas iguales al último censo disponible
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•
Mapa de pobreza probabilístico combinando información del censo…
El Censo: nos provee información de los hogares para toda la población del país.
Del censo aprovechamos la amplia cobertura (universal) que nos permitirá hacer inferencias sobre
toda la población y a niveles desagregados
•
La ENV nos permite relacionar características del hogar con una medida confiable de consumo y una
línea de pobreza
De la ENV aprovechamos la riqueza de la información para establecer la relación entre las
características del hogar y el consumo esperado y la correspondiente línea(s) de pobreza
Variables comunes
•
Variables iguales
Se pueden incluir directamente las variables que han sido identificadas como iguales o “comunes”
entre el censo y la EMNV.
•
Variables a nivel de personas
Ya que la unidad de medida es el hogar, las variables “comunes” a nivel de cada miembro se han
de transformar a nivel de hogar. Por ejemplo se puede utilizar el promedio o porcentaje de individuos
alfabetos en el hogar en lugar de la variable dicótoma de alfabetismo para cada miembro del hogar.
•
Variables transformadas
También podemos considerar importante transformar algunas de las variables para mejorar la
capacidad explicativa sobre el consumo:
1. Para que tomen en cuenta diferentes formas funcionales: se puede por ejemplo sacarle el
cuadrado al valor inicial
2. Por similitud de características: agrupar características negativas o positivas que se espera
tengan un efecto similar en el consumo esperado
3. Calcular índices: hacinamiento, desempleo, etc.
El caso de Nicaragua 1998
V
I
V
I
E
N
D
A
M
A
T
E
R
I
A
L
E
S
T
I
P
O
BPAR ED
B u en a P ared
M PA R ED
M a l p ared
B P IS O
B u e n p iso
M P IS O
M a l p is o
BTE C H O
B u e n te c h o
M T EC H O
M a l te ch o
B V IV IE N
B u e n a v iv ie n d a
M V IV IE N
M a la v iv ie n d a
C O C IN A
C o c in a d o r m ito r i o y le ñ a
V P R O P IA
V iv ie n d a p ro p ia
V A L Q U IL
V iv ie n d a a lq u ila d a
D
E
M
O
G
R
A
F
I
A
P
E
R
S
O
N
A
J
E
F
E
O
T
R
O
S
TPERV
Total personas
PMEI12
% menores de 12 años
PMAI65
% mayores de 12 años
M1865
Personas entre 18 y 65
JMUJER
Jefe mujer
JEFUNI
Jefe Unido
JEFIND
Jefe indígena
JEFCAS
Jefe casado
PINDIG
% de indígenas en hogar
THIJNVI
Hijos nacidos vivos
HACIN
Hacinamiento
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Primera etapa
•
Estimación de parámetros “Beta”
Los parámetros “beta” son los que nos relacionan las características de los hogares (variables
comunes), con el consumo de cada hogar en la ENV a través de la regresión:
Donde:
Ln Y = Logaritmo natural del consumo per cápita
X’
= Vector de variables “comunes”
β
= Betas o parámetros a estimarse
ε
= Error
σ
= desviación estándar
Segunda etapa
•
Pobreza estimada por hogar
Con los parámetros “beta” estimados en la regresión de la primera etapa y los valores de las
variables comunes en el Censo, podemos estimar la probabilidad de ser pobre de cada hogar como:
Donde:
ln Z = logaritmo natural del valor de la línea de pobreza deseada
Φ
^
•
= distribución estándar normal acumulada
= valores estimados en la regresión de la primera etapa
Pobreza estimada por región geográfica
Para cada región geográfica la probabilidad de ser pobre estimada es el promedio de las
probabilidades de los hogares que la conforman.
•
Error estándar
Ya que el consumo de los hogares en el censo no fueron observados sino estimados el cálculo del
error estándar tiene que reflejar esta característica (Hentschel et al 2000)
Otras medidas
•
Medidas de la distribución de la pobreza
La metodología probabilística nos permite el cálculo de la brecha (α=1) y la profundidad (α=2) de
la pobreza las cuales se definen con la fórmula:
Donde:
q = el pobre con mayor consumo
z = línea de pobreza
y = consumo per cápita del hogar I
•
N = tamaño de la muestra
Medidas de iniquidad
Tradicional el GINI y el índice de Theil
•
Cálculo de “otras medidas”
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El cálculo de la brecha y profundidad de la pobreza al igual que los índices GINI y Theil no tienen
una expresión analítica o fórmula. Estas medidas se estiman usando el método estadístico conocido como
“Estimaciones Monte Carlo”
•
Cálculo de errores en “otras medidas”
Los errores estándar de las “otras medidas” se estiman en base a simulaciones “Monte Carlo”.
Para una explicación más detallada ver el documento de Elbers et al 2000
Características
•
Puede incluir un número grande de variables que se relacionen con el consumo
•
El tipo de relación entre las variables y el consumo no es arbitraria pero observada en los datos
•
Permite el cálculo de medidas de pobreza a niveles de agregación bastante bajos (+/- 400 hogares)
•
Se pueden calcular varias medidas de pobreza dándole otra dimensión a los mapas producidos
•
Produce errores estándar apropiados sin los que las estimaciones en las diferentes regiones del
país no se podrían comparar
•
Se han creado programas estadísticos que procesan las ecuaciones de la segunda etapa
Limitaciones
•
Disponibilidad y calidad de los datos:
Los censos normalmente se hacen cada diez años o más
Los censos y las encuestas de hogares raramente se hacen el mismo año
•
Requerimientos computacionales
En países con grandes poblaciones se pueden presentar problemas de capacidad computacional
Recomendaciones
•
Los mapas de pobreza son una herramienta que nos ayuda a entender la distribución y características
de la pobreza y debe de ser utilizado junto con otros conocimientos o consideraciones particulares de
cada país
Por ejemplo: Combinación de mapas de pobreza con datos de acceso a servicios
Agua potable
1 Ninguno
2 Bajo
3 Promedio
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Pobre
Pobre no extremo
No pobre
Pobre
Pobre no extremo
No pobre
Agua Potable
1
Ninguno
2
Bajo
3 Promedio
BIBLIOGRAFÍA
Hentschel J., Lanjouw J., Lanjouw P., and Poggi Javier. Combining Census and Survey Data to Trace the
Spatial Dimmensions of Poverty: A Case Study of Ecuador The World Bank Economic Review, 14
(1), January 2000
Elbers C., Lanjouw J., and Lanjouw P. Welfare in Villages and Towns: Micro-Level Estimation of
Poverty and Inequality, April 5, 2000
República de Panamá, Ministerio de Economía y Finanzas, Dirección de Políticas Sociales. Mapa de
Pobreza: Metodología para su Elaboración Inofrme Técnico, Julio 1999