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Banco Central de Venezuela
Colección Economía y Finanzas
Serie Documentos de Trabajo
Las dimensiones de la
pobreza en Venezuela
y sus cambios
entre 1997 y 2010:
Propuesta
de una medida
multidimensional
César Rafael Gallo
José Manuel Roche
[Nº 126]
Octubre, 2011
 Banco Central de Venezuela, Caracas, 2011
Gerencia de Investigaciones Económicas
Producción editorial
Gerencia de Comunicaciones Institucionales, BCV
Departamento de Publicaciones
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y no se modifique la información.
Las dimensiones de la pobreza en Venezuela y sus cambios entre 1997 y 2010:
Propuesta de una medida multidimensional1
César Rafael Gallo2 y José Manuel Roche3
Resumen
Este trabajo plantea los elementos para una discusión metodológica sobre la necesidad de desarrollar una
medida multidimensional de pobreza en Venezuela. Este propósito se logra a través de proponer y analizar un
grupo de medidas que utilizan como estructura matemática uno de los índices de pobreza Alkire-Foster. Estas
medidas incluyen entre nueve y once indicadores que corresponden a tres dimensiones básicas del bienestar
como lo son la educación, el nivel de vida y el trabajo. El juicio teórico sobre las conexiones lógicas entre los
indicadores de acuerdo a las dimensiones a las que están asociados, la consulta a expertos y las técnicas del
Análisis Factorial sirvieron de base para producir diversas agrupaciones de indicadores que conformaron las
diferentes medidas analizadas. De éstas se seleccionaron cuatro, en base al comportamiento de los índices
correspondientes, que son las que se presentan y discuten en este artículo. Comportamientos comunes de los
índices según todas las medidas analizadas permiten obtener algunas conclusiones sobre las tendencias de la
pobreza multidimensional en Venezuela y conocer cuáles dimensiones las han conducido entre 1997 y 2010.
Entre estas destaca que la pobreza multidimensional disminuyó durante el periodo estudiado debido más a la
incidencia que a la intensidad de la misma, siendo los factores que mas contribuyeron a esta disminución la
disposición de bienes en el hogar, la educación y el empleo.
Palabras claves: Pobreza en Venezuela, medida de pobreza multidimensional, índices FGT, método AlkireFoster, descomponibilidad.
Clasificación JEL: I3, I32, O1.
Dimensions of Venezuelan Poverty and its changes between 1997 and 2010:
A multidimensional measurement proposal
Abstract
This work sets basic issues for a methodological debate on the need of developing a Multidimensional Poverty
Measure in Venezuela. This is done by proposing and analysing a set of measures that have the mathematical
structure of one of the Alkire-Foster poverty indices. These measures are composed of nine to eleven indicators
associated to three basic dimension of wellbeing which are education, living standard and work. The indicators
were grouped on the basis of Factor Analysis, consultation to experts, and the theoretical view about the logical
links between indicators according to the dimensions to which they are associated. This paper presents and
analyses four of these measures which were chosen according to the behaviour of their indices. Common
features in this behaviour observed for all measures allow conclusions on tendency of the multidimensional
poverty in Venezuela and about the dimensions that driven that tendency between 1997 and 2010. It can be
highlighted that poverty decreased driven mainly by the incidence and that assets, education and employment
were the most important factors for this decrease.
Keywords: Poverty in Venezuela, multidimensional poverty measurement, FGT measures, Alkire-Foster
method, decomposition.
JEL Classification: I3, I32, O1.
1
El presente trabajo forma parte del proyecto de investigación titulado: Análisis multidimensional de la pobreza en
Venezuela en el período 1997-2010: medición y descomposición por dimensiones y grupos demográficos, adscrito al
Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales “Dr. Rodolfo Quintero” de la Facultad de Ciencias Económicas y
Sociales (FaCES) de la Universidad Central de Venezuela (UCV), el cual recibió financiamiento del Banco Central de
Venezuela (BCV) según el convenio de cooperación BCV-UCV.
2
Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales “Dr. Rodolfo Quintero”, Facultad de Ciencias Económicas y Sociales,
Universidad Central de Venezuela. [email protected]. Telf. Cel. (0416) 623 1838.
3
Iniciativa para el Desarrollo Humano y la superación de la Pobreza (OPHI), Departamento de Desarrollo Internacional,
Universidad de Oxford, [email protected], Telf. Oficina: (00 44) 1865 271915.
1 Agradecimientos
A la Dra. Sabina Alkire, directora de OPHI, por el apoyo brindado a la realización de este trabajo y a la
realización de la pasantía de César Gallo en OPHI, la que permitió contar con la valiosa opinión de los colegas
que trabajan para ese centro de investigación. A la Dra. María Emma Santos, por haber facilitado el programa
ADO en STATA para la rutina del cálculo de los índices multidimensionales de pobreza basados en el método
Alkire-Foster. Al Banco Central de Venezuela (BCV), por el apoyo financiero suministrado al proyecto del cual
forma parte este trabajo, así como también al equipo de profesionales que laboran en esta institución, quienes
participaron en las reuniones de presentación de avances de resultados por su valiosa participación y consejos.
Al Centro de Investigaciones para el Desarrollo Internacional (CIDI o IDRC por sus siglas en Inglés) por el
apoyo financiero que posibilito la visita del Dr. José Manuel Roche a Venezuela para la realización de sesiones
de trabajo durante Febrero del 2011. Al Instituto Nacional de Estadísticas (INE), por proporcionar las bases de
datos de la Encuesta de Hogares por Muestreo y a su equipo de profesionales por sus valiosos comentarios y
sugerencias. A los colegas de diversas universidades e instituciones que colaboraron durante los procesos de
consulta.
1. Introducción
Este trabajo es la segunda entrega del proyecto titulado Análisis multidimensional de la
pobreza en Venezuela en el período 1997-2009: medición y descomposición por dimensiones
y grupos demográficos, cuyo objetivo general es “Contribuir al conocimiento del problema
de la pobreza en Venezuela desde una perspectiva multidimensional del mismo,
proporcionando así una mayor base de apoyo para el diseño de políticas públicas que ayuden
a superarlo”. Un medio de lograr este objetivo es estimular la discusión metodológica que
conduzca a una nueva medida de pobreza para Venezuela. Este es el propósito central del
trabajo que aquí se presenta. En este sentido, se exploran las posibilidades de la información
disponible en la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHM) realizada por el Instituto Nacional
de Estadísticas (INE) para producir una medida basada en el enfoque multidimensional que
proponen Alkire y Foster (2007, 2011). Estos autores han propuesto una novedosa
metodología que presenta importantes ventajas en comparación con otras metodologías
multidimensionales desarrolladas con anterioridad, dado el conjunto de axiomas que
satisface, entre los que destacan el enfoque en la población pobre, monotonía dimensional y
descomposición. Estas ventajas la hacen atractiva para el diseño de una nueva medida
multidimensional. De hecho, ha sido la base metodológica del índice de pobreza
multidimensional (IPM) recientemente hecho público por el Programa de Naciones Unidas
para el Desarrollo en el Informe de Desarrollo Humano Mundial 2010 (Alkire y Santos 2010;
UNDP 2010). Similarmente, el método ha inspirado una serie de aplicaciones, incluyendo
índices oficiales de pobreza multidimensional recientemente hechos públicos por los
gobiernos Mexicano (2009, 2010) y Colombiano (Salazar Angulo et al 2011). El presente
trabajo revisa formas para ajustar el método al caso Venezolano con miras a estimular la
discusión sobre cómo generar índices más avanzados de pobreza multidimensional en el país.
Debe tenerse en cuenta que el presente documento es continuación de una entrega anterior en
la que se analizó el valor agregado de la forma de cálculo del método Alkire-Foster con
respecto al método de Necesidades Básica Insatisfechas (NBI), tradicionalmente utilizado en
Venezuela4. Con este trabajo se avanza el análisis y se sugieren diferentes formas para
ajustar los parámetros del método al caso Venezolano. Además, se ofrece aquí un primer
4
Este análisis reveló que hubo periodos en los cuales la pobreza según NBI no varió o aumentó ligeramente, mientras el índice calculado según el método Alkire‐Foster más bien disminuyó, debido a que la intensidad de la pobreza disminuyó. También se observó que las variaciones porcentuales de los índices calculados por ambos métodos fueron diferentes, debido a la satisfacción de la propiedad de monotonía dimensional. Adicionalmente la satisfacción de la propiedad de la descomposición por dimensiones permitió medir la contribución de cada dimensión a la medida de pobreza multidimensional, lo cual no es posible con NBI. 2 análisis de la evolución de la pobreza en el país con base a este nuevo método para el período
que va desde el segundo semestre de 1997 hasta el segundo semestre de 2010.
En la siguiente sección se presenta una revisión bibliográfica de los métodos de medición
multidimensional de la pobreza con énfasis en los antecedentes al método Alkire-Foster. De
seguido se ofrece una descripción de cómo se aplicó el método en este trabajo, mientras en el
Anexo 1 se expone en mayor detalle una descripción formal, similar a como la ofrecen los
autores en su artículo. En la Sección 4 se explican y justifican las decisiones tomadas en
relación a la aplicación del método al caso venezolano seguida por este estudio. En la Sección
5 se presentan las cuatro medidas que fueron seleccionadas, de un total de veintitrés que
fueron construidas, para ser analizadas y estimular así el debate que se quiere proponer con
este trabajo. Finalmente, en la última sección, se ofrecen conclusiones y reflexiones
generales.
2. Antecedentes de la medición de pobreza multidimensional
En el contexto de lo económico y social se encuentran diferentes visiones del concepto
“desarrollo”. Para algunos hay desarrollo, sí y sólo sí, existe un proceso de industrialización
en marcha, mientras que para otros hay desarrollo solo cuando hay creación de riqueza y
prosperidad económica, así como también muchos opinan que no puede hablarse de
desarrollo si no hay bienestar social y libertad. No obstante, cualquiera sea la visión que se
tenga, no deberían haber objeciones en aceptar que el desarrollo económico debería implicar
un continuo mejoramiento de las condiciones de vida de todas las personas que conforman la
sociedad. En estos términos, tiene claro sentido lo planteado por Adam Smith al afirmar que
ninguna sociedad puede ser floreciente y feliz, si la mayor parte de sus miembros son pobres
y miserables (Smith, 1884). Es contradictorio entonces afirmar que se está en vías del
desarrollo económico, si al mismo tiempo está aumentando el número de pobres en la
sociedad.
Por esto es relevante preguntarse bajo cuáles circunstancias un individuo puede ser
identificado como “pobre” en una sociedad determinada. Esta interrogante con seguridad
producirá variadas respuestas mostrando que en relación a este concepto tampoco existe
acuerdo, aunque en ellas se pueden percibir elementos comunes. Este desacuerdo en parte se
debe a que el concepto de pobreza es subjetivo y complejo, el cual requiere de un análisis
normativo que inevitablemente lleva a la escogencia de un criterio ético (Bibi, 2005).
Para confirmar la variedad de opiniones que existen en relación a cómo definir la pobreza,
basta con examinar algunas de las muchas definiciones que se encuentran en la literatura
sobre el tema. Por ejemplo, Altimir (1979), en una amplia definición que abarca múltiples
dimensiones, concibe a la pobreza como un síndrome asociado con el consumo precario, la
desnutrición, las precarias condiciones de vivienda, los bajos niveles de educación, las malas
condiciones sanitarias, inserción inestable en el aparato productivo o en los estratos
primitivos del mismo, actitudes de desaliento, poca participación en los mecanismos de
integración social, y quizás adscripción a una escala particular de valores, diferenciada en
alguna manera de la del resto de la sociedad.
En una definición mucho más restringida, pero de uso muy frecuente, Feres y Mancero
(2001) consideran que un hogar es pobre cuando no logra reunir de manera relativamente
estable los recursos necesarios para satisfacer las necesidades básicas de sus miembros. De
3 manera parecida, ya antes Hernández (1992) identificaba como pobres a quienes su ingreso
generalmente no alcanza para adquirir una canasta básica mínima de bienes y servicios.
García (2005) también ofrece algunos ejemplos de la variedad de definiciones de pobreza que
se encuentran en la literatura, entre las que destacan que la pobreza se encuentra asociada a
un estado de necesidad o carencia (Boltvinik, 1990), mientras que el PNUD (1990) agrega
que ese estado impide al individuo o familia participar plenamente en la vida social, lo que
determina el nivel de vida absoluto de una parte de la sociedad, según el Banco Mundial
(1992). También en la visión de pobreza de la CEPAL (2000) es esencial la carencia de
recursos económicos o de condiciones básicas de vida según normas de la sociedad que
reflejan derechos sociales mínimos, pero advierte que esas normas no son las mismas en los
diferentes espacios nacionales ni en el tiempo, lo que en consecuencia también ocurre con las
condiciones básicas de vida que permiten diferenciar quién es pobre de quien no lo es.
Por otra parte, muchos investigadores en los temas de desarrollo y pobreza apoyan
teóricamente sus trabajos en el enfoque de las capacidades de Amartya Sen, en cuyos
diversos escritos se encuentra una visión de la pobreza asociada con la privación de
capacidades que sufre un individuo para poder realizar actividades que valora, teniendo
razones para valorarlas, y lograr alcanzar un estado que conforma su bienestar, tomando en
cuenta las circunstancias y requerimientos sociales del ambiente en donde habita (Sen, 1980,
1985, 1987, 1988, 1992a, 1992b, 1999, 2004).
Como puede verse, tal como lo señalan Boltvinik y Hernández (2002), no existe una
definición única para el concepto de pobreza, aunque el elemento común en la mayoría de las
definiciones es la identificación de un estado o nivel de vida que no puede ser alcanzado por
ciertas personas, lo que representa una adversidad para la sociedad. Lograr tal nivel de vida
requiere de la satisfacción de ciertas necesidades, que algunos consideran básicas, las cuales
ni son las mismas para todas las sociedades, ni son iguales para todos los miembros de una
misma sociedad, y tampoco son constantes en el tiempo. Es en la determinación de cuáles
son esas “necesidades básicas” en donde se puede encontrar mayores dificultades para lograr
coincidencias de diferentes visiones.
Obviamente que esta variedad de visiones sobre el problema de la pobreza implica también
diversidad de métodos para estimarla, lo cual a su vez complica las posibilidades de
comparación de unas sociedades respecto a otras e incluso hace difícil observar los cambios
del problema dentro de una misma sociedad en el tiempo. Aún más, existen importantes
restricciones para obtener la información más adecuada para la estimación de la pobreza,
razón por la cual la mayoría de los investigadores se limitan a asociar el nivel de vida de las
personas u hogares con su consumo de bienes y servicios.
No obstante, a pesar de la diversidad de métodos que se encuentran en la literatura, estos
pueden agruparse en directos e indirectos. En los directos el nivel de vida se determina a
través del consumo efectivamente realizado, mientras que en los indirectos se le identifica
con la posibilidad de realizarlo. Usando encuestas de hogares, los métodos directos evalúan si
estos han logrado satisfacer sus necesidades básicas a través de conocer los bienes y servicios
de que disponen los hogares, mientras que los métodos indirectos a través de conocer los
niveles de ingreso o gastos del hogar, estiman si esos recursos son suficientes para satisfacer
sus necesidades básicas. Es así como aplicando un método directo, por ejemplo, un hogar
podría ser identificado como pobre si alguno de sus habitantes en edad escolar no asiste a la
escuela, a pesar de poseer suficiente capacidad financiera, ya que esta variable usualmente no
4 es tomada en cuenta en los métodos directos. Mientras que aplicando un método indirecto,
un hogar que perciba ingresos “suficientes”, es decir, con potencial suficiente para satisfacer
sus necesidades básicas, pero que resida en una vivienda inadecuada y sin acceso a agua
potable, no sería identificado como pobre, ya que en estos métodos sólo se toma en cuenta la
capacidad financiera del hogar para la estimación de su nivel de vida. Puede verse así que la
aplicación de estos tipos métodos por separado puede conducir a resultados contradictorios
entre sí y con la visión que se pudiera tener de lo que es un hogar viviendo en condiciones de
pobreza.
Ahora bien, a pesar de ese riesgo, por razones de disponibilidad de datos y para facilitar las
comparaciones, los métodos ampliamente aplicados en la literatura han sido del tipo
indirecto. En particular, el método más popular por su sencillez es el que usa las variables
ingreso o gasto para estimar el nivel de vida de una persona u hogar, el cual establece un
nivel mínimo necesario que permitiría a un hogar satisfacer sus necesidades básicas, nivel
que es llamado línea de pobreza. Este método, conocido como de línea de pobreza (LP),
permite identificar si un hogar es pobre o no dependiendo de que sus recursos financieros se
encuentren por debajo o por encima de dicha línea. Este es un enfoque unidimensional del
problema, ya que usa una sola dimensión para estimar el nivel de pobreza, el cual se le
conoce en la literatura como “pobreza de ingreso”.
Sin embargo, en la actualidad la visión de que la pobreza es un problema multidimensional
cuenta con la aceptación de la mayoría de los académicos en el área del Desarrollo
Económico y a partir de los escritos de Amartya Sen los enfoques multidimensionales de
medición han ganado terreno entre los investigadores de este campo. Se encuentran en la
literatura no pocos argumentos que muestran la debilidad de los enfoques unidimensionales
para reflejar la realidad del problema. Por ejemplo, podría creerse que los individuos que
logran aumentar su ingreso tendrían mayores probabilidades de satisfacer sus necesidades
básicas, pero esto sería posible sólo si existiera mercado para todas esas necesidades, lo cual
no es cierto. De hecho, estudios empíricos proporcionan evidencia que dejan dudas sobre la
existencia de una estrecha correlación entre ingreso y necesidades básicas (Tsui, 2002).
También Adams y Page (2001) observaron que no hay una clara relación entre disminución
de los niveles de la pobreza de ingreso y mejoras en otros indicadores de bienestar. Además,
en muchos países, en particular en los no desarrollados, los mercados operan
imperfectamente, como es el caso de los mercados de créditos formales en las áreas rurales,
los cuales no son accesibles a pequeños agricultores. En consecuencia, usar sólo el ingreso
como indicador resulta inapropiado, ya que éste no puede reflejar dimensiones claves de la
pobreza como lo son la esperanza de vida, el alfabetismo, la provisión de bienes públicos, la
libertad y la seguridad. Aún más, no hay garantía de que hogares que reciban ingresos por
encima de la línea de pobreza, realmente los utilicen para satisfacer sus necesidades básicas,
ya que existen ejemplos de jefes de hogares que, recibiendo tales ingresos, los gastan en
tabaco y alcohol sacrificando los requerimientos calóricos mínimos de sus hijos (Thorbecke,
2008). Es por esto que un enfoque multidimensional resulta más adecuado en los análisis de
pobreza, así como también para evaluar el impacto real de las políticas sociales. Estos
enfoques usualmente aplican métodos directos de estimación.
Ahora bien, la aplicación de enfoques multidimensionales no es un hecho nuevo. Hacia
finales de los años setenta y comienzos de los años ochenta la Comisión Económica para
América Latina y el Caribe (CEPAL) introduce el enfoque de las Necesidades Básicas
Insatisfechas (NBI) para aprovechar la información de los censos demográficos y de vivienda
con el objeto de caracterizar la pobreza y construir mapas de la misma. En Venezuela el
5 Instituto Nacional de Estadísticas (INE) ha venido aplicando este enfoque desde hace varios
años, incluso haciendo uso no sólo de los censos, sino también de las Encuestas de Hogares
por Muestreo (EHM). El mayor aporte del método NBI proviene de su capacidad para
identificar geográficamente las necesidades no cubiertas por la población, lo cual es muy útil
para el diseño de políticas sociales.
No obstante, se han hecho numerosas críticas al método NBI, entre las cuales se pueden
destacar que no permite conocer el nivel de insatisfacción de las necesidades que se
consideran, que el número de pobres que se determina depende del número necesidades
seleccionadas para la estimación, se da igual ponderación a las distintas necesidades, lo cual
es inadecuado, ya que éstas no son comparables entre si y no se toma en cuenta el hecho de
que unas pueden ser complementarias o sustitutas de las otras. Lo último es particularmente
importante porque en la aplicación del método NBI se identifica como pobre a un hogar por
el sólo hecho de no satisfacer una de las necesidades consideradas5, sin tomar en cuenta que
el nivel de satisfacción de otra necesidad pudiera compensar la insatisfecha en términos de su
bienestar y en consecuencia este hogar no debería ser identificado como pobre.
Las ventajas y desventajas de los métodos de LP y NBI han llevado a algunos investigadores
a plantearse el uso integrado de ambas metodologías. Feres y Mancero (2001) plantean por
ejemplo que el método de LP permite captar las situaciones de “pobreza reciente”, lo que se
refiere a que pueden existir hogares que satisfacen sus necesidades básicas, pero que debido a
problemas coyunturales ven reducidos sus ingresos a valores por debajo de la línea de
pobreza. Esto no es posible usando el método de NBI. Así, el método de LP es útil en el
diseño de políticas económicas que pueden afectar coyunturalmente a la pobreza, mientras
que el de NBI lo es en la definición de políticas sociales dirigidas a impactar en los aspectos
estructurales del problema (Boltvinik, 1990). El uso integrado de ambos métodos permite
clasificar a los individuos u hogares en cuatro grupos, dependiendo de si ellos son pobres
según uno de los métodos, según ambos (pobreza crónica) o si no son pobres según ninguno
de los dos (Feres y Mancero, 2001). Sin embargo, como lo señalan los autores, adicional a las
desventajas ya señaladas anteriormente al método de NBI, este método no permite una
medición de la pobreza, ya que no cuenta con una regla de agregación de todos los resultados
en un indicador. Este método integrado está siendo aplicado en Venezuela por el INE desde
2002.
Hacia los años noventa la disponibilidad de información a través de las encuestas de hogares
ha mejorado de tal forma, que los investigadores han hecho esfuerzos por desarrollar nuevas
metodologías basadas en enfoques multidimensionales de la pobreza en sus análisis. Bibi
(2005) reporta varios de esos esfuerzos. Entre estos destaca el trabajo de Anand y Sen (1997),
quienes usan tres indicadores, los cuales son la esperanza de vida (porcentaje de individuos
cuya esperanza de vida es menor a 40 años), educación (porcentaje de individuos analfabetas)
y un tercer indicador referido a salud que es el resultado de una media aritmética de otros tres
indicadores que son la proporción de población sin acceso a servicios de salud, la proporción
de población sin acceso a agua potable y el porcentaje de niños menores de 5 años en
condiciones de desnutrición.
Los tres indicadores principales se agregan usando
determinados pesos, los cuales son arbitrarios, para obtener así un índice de pobreza. Este
índice no toma en cuenta al ingreso como dimensión, ni la correlación que pudiera existir
entre sus tres componentes. Según la construcción de este índice un individuo puede ser
5
Al hacer esto el NBI aplica para la identificación de los pobres lo que en la literatura se conoce como el enfoque de unión,
en lugar del llamado enfoque de intersección, según el cual un hogar es identificado como pobre sólo si no satisface ninguna
de las necesidades básicas consideradas.
6 contado más de una vez. Collicelli y Valerii (2000, 2001) aplican este método incluyendo
variables monetarias y corrigiendo la arbitrariedad de los pesos a través de aplicar el Análisis
de Componente Principal, pero no resuelven el problema de que un mismo individuo pueda
ser contado más de una vez.
Otro enfoque que reporta Bibi (2005) es la posibilidad de agregar los diferentes atributos o
dimensiones del nivel de vida de un individuo u hogar en un solo indicador global de su
bienestar. Los individuos serían considerados pobres si su índice global de bienestar cae por
debajo de una cierta línea de pobreza preestablecida, que daría cuenta de las diferentes
dimensiones de la pobreza. La manera de aplicar este enfoque ha sido imputar valores
monetarios a las dimensiones que son diferentes al ingreso, es decir a los servicios o
facilidades no monetarias de las que dispone el hogar, para así ser agregadas en un solo
índice por hogar. Este enfoque tiene el problema de sobrestimar algunas dimensiones o crear
falsas diferencias de bienestar entre hogares que en realidad son similares, cuando alguno de
los servicios deja de percibirse, como por ejemplo que algún miembro deje de estudiar en
alguna institución pública pero aún no tenga empleo. Pradhan y Ravallion (2000) tratan de
resolver este problema aplicando una “línea de pobreza subjetiva” a cada dimensión,
construida a través de preguntas directas a cada hogar, para luego agregar las líneas de
pobreza de las diferentes dimensiones en una sola. Obviamente que la aplicación de esta
metodología necesita de la conducción de una encuesta especial para poder estar capacidad
de construir la línea de pobreza subjetiva.
Camardiel, Vázquez y Ramírez (2000) realizan una propuesta interesante de un “índice
sintético de pobreza” (ISP), el cual aplican al caso venezolano para el año 1997. Estos autores
seleccionan siete dimensiones para construir el ISP, el cual es aplicado a cada hogar para
determinar su estado de pobreza. El ISP varía de 0 a 100, siendo los valores menores
indicativos de menores niveles de bienestar. La metodología de estos autores se basa en la
cuantificación de las variables “cualitativas” que consideran determinan cada dimensión,
utilizando los principios del “Análisis de Homogeneidad”. La cuantificación la realizan
tomando en cuenta la asociación de cada variable con la condición de pobreza según el
método LP. Utilizando el Análisis de Componentes Principales construyen un índice parcial
para cada dimensión y de manera semejante construyen el índice global para cada hogar. Las
dimensiones escogidas por estos autores fundamentalmente recogen aspectos de la vivienda,
la educación de los miembros del hogar, posesión de activos, ocupación de los miembros del
hogar y aspectos demográficos del hogar. Sin embargo, de acuerdo a la selección de
indicadores para determinar los índices de cada dimensión, no queda clara la asociación de
las dos últimas dimensiones con la condición de pobreza del hogar. Por otro lado, cabe
destacar que el comportamiento de los elementos en las distintas dimensiones de pobreza
consideradas, está definido por su vínculo esencial con el método LP. Es decir, se trata de
una propuesta fuertemente vinculada al método LP.
Tanto Bourguignon y Chakravarty (2003) como Duclos, Sahn y Younger (2006) coinciden en
que si bien hay una porción importante de la literatura dedicada al estudio de la pobreza como
un problema multidimensional, la mayoría de estos trabajos lo que hacen es agregar las
medidas de las múltiples dimensiones, que se asume conforman el bienestar, en un sólo
índice, regresando así esencialmente al análisis en una sola variable. El mejor ejemplo es el
Índice de Desarrollo Humano (IDH), el cual usa un promedio ponderado de la esperanza de
vida, educación y el ingreso per cápita. Ahora bien, el punto es que cualquiera de esos
índices requiere de una regla de agregación para combinar las componentes del índice, siendo
esas reglas necesariamente arbitrarias. Esto deja abierta la posibilidad de que cualesquiera
7 dos reglas que sean igualmente válidas conduzcan a conclusiones contradictorias en torno a
cuál población tiene una mayor pobreza comparada con otra (Duclos et al, 2006). De hecho,
Bourguignon y Chakravarty (2003) dan ejemplos en los cuales los ordenamientos de
poblaciones según su nivel de pobreza varían de acuerdo a la regla de agregación de las
componentes del bienestar que se haya aplicado.
Un aspecto que no queda totalmente resuelto en estos enfoques es la posibilidad de
sustitución o complementación entre las dimensiones que se consideran en el estudio. De
acuerdo a Thorbecke (2008) si ya resulta difícil determinar en qué grado dos dimensiones son
sustitutas o complementarias, esta tarea se hace mucho más compleja cuando se extiende la
combinación de dimensiones a tres, cuatro o más. Esta es la razón fundamental del porqué,
cuando se trata de medir la pobreza con un enfoque multidimensional, se han utilizado a lo
sumo cuatro dimensiones, aunque comúnmente se han usado solo dos. Esto es lo que hacen
Bourguignon y Chakravarty (2003). Estos autores toman como punto de partida en el
desarrollo de una medida de pobreza multidimensional el hecho de que la pobreza consiste en
estar por debajo de un límite necesario en cada una de las dimensiones que constituyen el
bienestar de un individuo u hogar, tales como ingreso, educación, salud, etc. Proceden a
construir su medida usando solo dos atributos o dimensiones. Se preguntan entonces si la
persona u hogar debería ser considerado pobre si está por debajo del límite en ambos
atributos o solo en uno. La determinación depende del tipo de relación entre los atributos. Si
estos son suplementarios y la persona tiene suficiente nivel en uno como para compensar su
deficiencia en el otro, entonces no debería ser considerado pobre. En este caso la deficiencia
en solo uno de los dos atributos no permite la clasificación de pobre. Utilizan entonces el
enfoque de intersección y desarrollan una medida multidimensional de pobreza que es una
extensión de la familia de índices de pobreza FGT (Foster, Greer y Thorbecke, 1984). El
índice se obtiene a través de la suma de las privaciones en cada una de las dimensiones
debidamente ponderadas y elevadas a un cierto parámetro, el cual se interpreta como aversión
a la pobreza, tal como en el caso unidimensional del índice FGT. Ellos argumentan que esta
familia de índices se puede extender a cualquier número de atributos, pero en este caso se
estaría asumiendo la misma elasticidad de sustitución entre los atributos, lo cual no se ajusta a
la realidad de acuerdo a Thorbecke (2008).
La Teoría de los Conjuntos Borrosos y la Teoría de la Información han sido aplicadas en la
determinación de algunas de estas medidas multidimensionales de la pobreza. Una
comparación de enfoques que han aplicado estas teorías se puede encontrar en Deutsch y
Silber (2005). Por su parte, Colafranceschi, Peyrou y Sanguinetti (2009), siguiendo el
enfoque de las capacidades de Amartya Sen, aplican técnicas de análisis multivariados
(Análisis de Correspondencias Múltiples y Análisis de Conglomerados) para el estudio de la
pobreza como un fenómeno multidimensional en el Uruguay. El objetivo de este trabajo fue
encontrar en la población un grupo de hogares que por sus características pudiera ser
considerado como de pobreza multidimensional de acuerdo al enfoque de Sen. Sin embargo,
estos autores tampoco desarrollan una medida agregada de pobreza.
Alkire y Foster (2007, 2011) proponen una nueva metodología para obtener una medida
agregada de la pobreza con enfoque multidimensional, que representa un avance importante
en relación a las otras desarrolladas hasta el presente, aunque deja sin resolver el problema de
la posibilidad de que las dimensiones estén relacionadas entre sí. Sin embargo, los autores
plantean que la metodología que proponen proporciona una base neutral sobre la cual se
pueden construir refinamientos en relación a la interconexión entre las dimensiones.
8 La metodología de Alkire y Foster (2011) se basa en la clase de índices FGT desarrollados
para el enfoque unidimensional, ajustados de manera apropiada para tomar en cuenta las
múltiples dimensiones del problema. En la etapa de identificación de los pobres el método
propone una doble “línea de corte”6. La primera se refiere a cada dimensión específica del
bienestar, la cual establece el nivel mínimo requerido en esa dimensión, de forma tal que si el
nivel de logro de una persona u hogar está por debajo de dicha línea, entonces se dice que esa
persona u hogar sufre de carencia en esa dimensión. La segunda línea es la que establece en
cuántas dimensiones, como mínimo, el hogar o individuo debe sufrir de privaciones para ser
definido como pobre.
Sobre esta base los autores derivan una nueva clase de medidas de pobreza multidimensional,
que son sensitivas al número de dimensiones en las cuales el individuo u hogar pobre se
encuentra carente. Esta nueva metodología propuesta por Alkire y Foster (2011) satisface un
conjunto de propiedades o axiomas que hacen a estas medidas confiables, en lo que se refiere
a reflejar adecuadamente los cambios que puedan producirse en los niveles de bienestar de
los individuos u hogares pobres, sin ser afectadas por los cambios ocurridos en el bienestar de
los que no son pobres. Esto es, es una metodología que se enfoca sólo en la población pobre.
Entre los axiomas que satisface esta clase de medidas se incluyen el de la descomposición,
tanto por grupos de individuos como por dimensiones, el cual es de gran importancia ya que
permite obtener información muy útil para el diseño de políticas enfocadas a ciertos grupos
de la población y a ciertas dimensiones del problema. También satisface el axioma de
“monotonía dimensional”, el cual se refiere a que la expansión en el número de privaciones
que una persona u hogar pobre pueda experimentar, se refleja en la medida agregada de la
pobreza.
También es importante destacar que prácticamente la mayoría de los enfoques
multidimensionales que se encuentran en la literatura identifican a los pobres usando sólo el
método de unión y violan los axiomas que requieren enfocarse sólo en los cambios ocurridos
en el grupo de pobres, esto es, que la medida de pobreza no deba ser afectada por los cambios
ocurridos dentro del grupo de los no pobres. La propuesta de Alkire y Foster (2011) supera
estas limitaciones. Además, este método es aplicable a datos ordinales, en términos de los
cuales está expresada mucha de la información sobre bienestar recogida en las encuestas de
hogares que se usan para las estimaciones de pobreza.
Siendo el caso que en Venezuela el único método basado en un enfoque multidimensional
que ha sido aplicado hasta el presente para obtener estimaciones oficiales de la pobreza, ha
sido el de NBI, dadas las críticas señalas al comienzo de esta introducción a ese método y las
ventajas que ofrece la novedosa metodología propuesta por Alkire y Foster (2011) sobre los
esfuerzos previos por desarrollar medidas multidimensionales de pobreza, resulta justificable
proponer una nueva medida de pobreza multidimensional de pobreza para Venezuela que se
base en este novedoso método. Este ha sido el propósito de este trabajo del que a
continuación se presentan los principales resultados.
3. Descripción de la aplicación del método en este trabajo
6
Como se señaló en la revisión de los enfoques reseñados, hasta el presente se han desarrollado tres métodos de
identificación en los enfoques multidimensionales de la pobreza: uno el “unidimensional”, a través del cual los múltiples
indicadores del bienestar se combinan en un solo indicador agregado, de forma tal que la persona u hogar se define como
pobre si su indicador se encuentra por debajo de cierto nivel pre determinado, usualmente llamado “línea de pobreza”. Otro
es el de unión, que considera pobre al sujeto de estudio si su nivel se encuentra por debajo del nivel mínimo en al menos una
dimensión del bienestar y el de intersección, que requiere al sujeto estar por debajo del nivel mínimo en todas las
dimensiones para ser identificado como pobre.
9 En su propuesta Alkire y Foster (2011) definen una familia de índices homólogos a los FGT,
ampliamente usados en la literatura en la aplicación del enfoque unidimensional. Estos son el
índice de conteo ajustado M0, el índice de brecha ajustado M1 y el índice FGT ajustado M2,
que es el equivalente multidimensional del índice de severidad o brechas al cuadrado. En
este trabajo la atención se concentra en el índice M0 para la producción de una medida de
pobreza multidimensional7. Antes de explicar los parámetros que fueron utilizados para
ajustar el índice al caso Venezolano, se explica a continuación brevemente la base del cálculo
según la metodología Alkire y Foster (la descripción en detalle de los índices puede
encontrarse en el Anexo 1). En la siguiente sección se ofrece una discusión detallada sobre la
selección de las dimensiones, las definiciones de los indicadores, los umbrales o cortes
establecidos y los respectivos pesos considerados8.
El índice M0 admite varios indicadores por dimensión y la asignación de distintos pesos para
cada dimensión y para cada indicador dentro de cada dimensión. Sin embargo, para
simplificar la explicación, se asume a continuación un sólo indicador por cada dimensión con
igual ponderación, es decir, sus respectivos pesos iguales a la unidad9. En un primer paso se
definen para cada indicador un umbral o corte que determina si el hogar se encuentra en
situación de carencia o no, según el indicador en cuestión10. En base a estos umbrales, se
definen nuevas variables dicotómicas de privación, una por cada indicador. Dichas variables
asumen el valor 0 si el logro del hogar según ese indicador se encuentra por encima del
umbral, es decir, en situación de no carencia, y asume el valor 1 si éste se encuentra por
debajo, es decir, en situación de carencia. De esta manera, se genera la que Alkire y Foster
(2011) llaman matriz de privaciones o carencias g0 (Ver Anexo 1 para mayores detalles),
cuyos elementos son todos ceros o unos, donde las filas corresponden a los individuos u
hogares y las columnas a las dimensiones o indicadores. Luego, en g0 se suman los elementos
de cada fila, con lo que se obtiene el total de dimensiones en que cada individuo está carente.
Esto genera un vector columna en donde cada elemento totaliza el número de dimensiones en
situación de carencia para cada individuo, que los autores denominan vector c. Una vez que
se ha establecido el número de dimensiones en situación de carencia que define a un
individuo u hogar como pobre, se procede a contar el número de ellos. Esto es, se establece el
corte a través de las dimensiones que Alkire y Foster (2011) denominan k, se cuenta el
número de individuos u hogares que sufren de k o más dimensiones en situación de carencia,
es decir, se cuenta el número de pobres, para así determinar el valor del llamado índice de
conteo, que los autores también denominan incidencia de la pobreza multidimensional y
denotan por H, es decir, la proporción de individuos u hogares pobres en la población. Este
es
H = q/n
Donde q es el número de pobres y n el tamaño de la población considerada.
Enfocándose sólo en la población pobre, Alkire y Foster (2011) proponen adicionalmente
calcular la fracción de dimensiones en situación de carencia respecto al total de dimensiones
consideradas para cada hogar o individuo. Esto es, se divide el total de dimensiones en
7
Los indicadores incluidos en el índice son de tipo ordinal o nominal lo cual imposibilita la aplicación de los índices M1 y
M2.
8
Las dimensiones, indicadores y umbrales por dimensión fueron seleccionados luego de una amplia consulta a académicos
y encargados del diseño de políticas públicas en el país, revisión de los derechos constitucionales en Venezuela, las Metas de
Desarrollo del Milenio (MDM) y numerosos trabajos previos sobre el tema.
9
La aplicación del método a Venezuela que se presenta en este trabajo explota a cabalidad la flexibilidad del método
introduciendo pesos y agrupando los indicadores por dimensiones.
10
Los criterios para la selección de los umbrales también se discuten en la siguiente sección.
10 situación de carencia de cada individuo pobre entre el número total de dimensiones
consideradas, para luego obtener el promedio de todas esas fracciones entre los pobres. Se
determina así un índice parcial que los autores denotan por A y denominan intensidad de la
pobreza multidimensional, que se interpreta como la fracción del total de dimensiones
consideradas en la que el hogar pobre promedio se encuentra en situación de carencia. Así,
siendo d el número total de dimensiones consideradas y k el número de dimensiones que
definen al individuo u hogar pobre, entonces
k/d ≤ A ≤ 1 ; siendo q ≥ 1
Por ejemplo, si resulta A = 0,5, esto significa que el individuo u hogar pobre promedio se
encuentra en situación de carencia en 50% de las dimensiones consideradas, es decir en la
mitad de ellas. O si es el caso extremo en el que todos los pobres se encuentran en situación
de carencia en todas las dimensiones, entonces resultará A = 1 y se dirá que el individuo
pobre promedio se encuentra carente del 100% de las dimensiones consideradas. De acuerdo
a la definición de A, es claro que si algún hogar pobre aumenta el número de dimensiones en
las cuales sufre de privaciones, entonces A aumenta y viceversa. Esto es, A satisface el
axioma de monotonía dimensional.
A partir de aquí los autores proponen un nuevo índice al cual denominan índice de conteo
ajustado y denotan por M0. Este índice puede ser calculado por
M0 = HA
De esta manera, M0 es sensitivo a la frecuencia y amplitud de la pobreza multidimensional y
claramente satisface el axioma de monotonía dimensional. Es así como M0 resume en un sólo
índice la incidencia y la intensidad de la pobreza multidimensional. Esto es fundamental para
evaluar la efectividad de las políticas destinadas a reducir la pobreza, puesto que la medida
disminuirá más en tanto que la política beneficie a los pobres que sufren una pobreza más
intensa. Teniendo en cuenta que H es la proporción de pobres respecto de la población total y
que A es la proporción de dimensiones en que los pobres en promedio se encuentran en
situación de carencia, entonces el producto HA, es decir M0, se interpreta como la proporción
de carencias que experimenta la población pobre, respecto al máximo posible de privaciones
que podría experimentar toda la población11. De esta manera
k/nd ≤ M0 ≤ 1 ; siendo q ≥ 1
Donde n es el tamaño de la población considerada. El máximo valor que puede asumir M0 es
1 que corresponde al caso en que toda la población es pobre (q = n) y se encuentra en
situación de carencia en todas las dimensiones consideradas. Si por ejemplo en un caso
particular resulta ser M0 = 0.4, esto se leería, en términos porcentuales, que el total de
dimensiones en que los pobres tienen carencia representa el 40% del máximo posible en la
población en estudio. Esto es, M0 puede leerse como un porcentaje de la situación extrema
posible de pobreza que podría sufrir una población determinada. Así, en la medida que M0
aumente con el tiempo la población se estaría acercando a su situación extrema posible de
pobreza y en la medida que decrece se estaría alejando de esa situación12.
11
El máximo posible de privaciones que podría experimentar toda la población es el producto del número total de la
población por el número total de dimensiones consideradas.
12
Debe aclararse que formalmente los autores definen al índice M0 como el valor medio de la matriz de carencias
“censurada”, es decir, la matriz de carencias que está enfocada sólo en la población pobre (Se puede ver detalle de la
11 Otra importante propiedad que satisface M0 así como el resto de las medidas propuestas por
Alkire y Foster (2011) es la descomposición, la cual se puede realizar por grupos de
población o por dimensiones. En base a esta propiedad se pueden calcular las contribuciones
de la pobreza en cada grupo considerado a la pobreza total, así como también las
contribuciones correspondientes a cada dimensión.
En este trabajo la atención se enfoca sólo en la descomposición por dimensiones mientras que
un trabajo posterior presentará el análisis de las descomposiciones por grupo. Esta se basa en
la siguiente fórmula que se desprende de la definición de M0 (Alkire y Foster, 2011):
M0 =
  g
j
0
*j
(k )

d
Donde g*0 j (k ) es la columna j de la “matriz censurada” g 0 (k ) , la cual es una matriz que se
obtiene de la matriz de carencias g 0 , en la que se han sustituido las filas correspondientes a


los hogares no pobres por filas con todos sus elementos iguales a cero y  g*0 j (k ) es el valor
medio del vector columna j.
Una vez que la etapa de identificación se ha completado, la fórmula anterior permite expresar
a la pobreza total como el promedio de los “valores dimensionales”  g*0 j (k ) y así la


contribución de la dimensión j a la medida de pobreza total estaría dada por el cociente
 g*0 j (k ) 
M 0d
4. Procedimiento para lograr la nueva medida
La aplicación del método que se explicó en la sección anterior requiere de definir en primer
lugar la unidad de análisis, es decir, por ejemplo, si se trata del individuo o el hogar. De
seguido es necesario decidir las dimensiones a considerar y seleccionar el conjunto de
indicadores por cada dimensión que se pueden usar, establecer los umbrales y decidir sobre la
ponderación. Estas decisiones se exponen y justifican a continuación. Posteriormente debe
establecerse el corte de pobreza k, es decir, el número de dimensiones o indicadores en los
cuales un individuo debe sufrir de privación para ser definido como pobre. Esto último se
discute en la Sección 4 en donde se presentan las medidas.
4.1Unidad de análisis
La definición de la condición de pobre se enfoca en el hogar, ya que, por un lado, parte
importante de los indicadores aplican al hogar y a la vivienda como objetos de análisis. Por
otro lado, a pesar de que el resto de los indicadores aplican al individuo, el hogar como un
todo se ve afectado o beneficiado, según el caso, de la condición o logros de los individuos
que lo constituyen. De esta manera, al ser definido un hogar como pobre en base a los
indicadores considerados, se asume que también lo son todos sus miembros y para efectos de
definición en el Anexo 1). En base a esta definición, el valor mínimo que puede alcanzar M0 es cero, el cual corresponde a
la situación en que q = 0.
12 conteo se contabilizan a los individuos, siendo por lo tanto las proporciones calculadas de
individuos respecto a la población total. Al hacer esto se sigue la definición utilizada por el
INE para medición de pobreza, que es también estándar en este tipo de estudios. Sin
embargo, cabe destacar que este procedimiento no toma en cuenta un aspecto importante
como lo es la desigualdad a lo interno de los hogares.
4.2 Dimensiones
Bien sea que se considere que la pobreza es un fuerte obstáculo para lograr el crecimiento
sostenible y el desarrollo de un país o que no puede concebirse éste conviviendo con altos
niveles de pobreza, por ser contradictorio con el significado mismo de desarrollo, no cabe
lugar a dudas de que la reducción de la pobreza y su final erradicación como problema social
y económico ha sido reconocido como el objetivo último que debe plantearse cualquier
política que implementen los gobiernos de los países en desarrollo. Por esta razón, en la
actualidad la evaluación de cualquier política de desarrollo tiende a hacerse en relación al
impacto que produce en los niveles de pobreza y de allí que la reducción de esos niveles a la
mitad para el año 2015 se haya propuesto como el objetivo central de las ocho Metas de
Desarrollo del Milenio (MDM) acordadas en el año 2000 por los países miembros de la
Organización de las Naciones Unidas.
Esas metas acordadas en el año 2000 son un reconocimiento de la multidimensionalidad de la
pobreza, pues si bien la meta específica de reducirla a la mitad fue expresada en términos
monetarios, de manera explícita se afirma que las ocho metas están interrelacionadas y deben
ser concebidas como un todo destinado a crear un ambiente que conduzca al desarrollo y la
eliminación de la pobreza (United Nations Development Group, 2003). Puede decirse
entonces que esas metas dan cuenta de las dimensiones del bienestar que concibe el acuerdo
de las MDM, las cuales están enmarcadas en los ámbitos de la salud, educación,
empoderamiento y nivel de vida. El monitoreo del progreso en relación al objetivo central de
las MDM requiere entonces de en un conjunto de indicadores que adecuadamente midan los
logros de los países en las mencionadas dimensiones.
Ahora bien, no solo las MDM sugieren las dimensiones del bienestar que deberían ser
consideradas en una medida multidimensional de la pobreza con fines de monitoreo.
Concebir la pobreza como negación de los derechos humanos, como exclusión de ciertos
grupos de individuos del disfrute de sus más elementales derechos como ciudadanos de un
país, que sus gobernantes están en la obligación de garantizarles, implica definir como pobres
a todos aquellos individuos que están privados del disfrute de esos derechos. El Estado está
comprometido a garantizar las condiciones favorables para que los ciudadanos puedan ejercer
a plenitud tales derechos. En el caso de la República Bolivariana de Venezuela este
compromiso está plasmado en su Constitución donde se establece un “Estado social y
democrático de Derecho comprometido con el progreso integral que los venezolanos aspiran,
con el desarrollo humano que permita una calidad de vida digna, aspectos que configuran el
concepto de Estado de Justicia”.13 En particular, en el Título III los capítulos V y VI hacen
explícitas las dimensiones del bienestar a las cuales se refieren esos derechos, al consagrar los
derechos a la salud, la educación y el trabajo, mientras la vivienda como hábitat que
humaniza las relaciones familiares y comunitarias, el consumo protegido y la seguridad
alimentaria son destacados como elementos que han sido elevados a rango constitucional,
13
Gaceta Oficial de la República Bolivariana de Venezuela, Año CXXVII_MES VI, No. 5.453, p. 2-3.
13 todos estos inscritos dentro de los principios de igualdad y no discriminación que son
explícitamente reconocidos en su texto.
No es por lo tanto mera coincidencia que a esas dimensiones básicas del bienestar se refieran
los diversos estudios de pobreza que se han realizado, tales como el presentado en el Informe
sobre Desarrollo Humano en Venezuela, 2000, “Caminos para superar la pobreza” (OCEIPNUD), los discutidos por Ruggeri, Saith y Stewart (2003) sobre la aplicación del enfoque de
las capacidades de Amartya Sen, el trabajo de Alkire y Santos (2010) en el que las autoras
construyen el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) para países en desarrollo. En todos
estos trabajos se proponen un conjunto de indicadores que, unos menos otros mas, convergen
en las dimensiones señaladas, lo que refuerza su consideración como marco de referencia
para la producción de la medida de pobreza multidimensional que se quiere proponer para el
caso venezolano14.
Este marco de referencia está entonces conformado por las dimensiones de salud, educación,
trabajo, empoderamiento, seguridad y nivel de vida, incluyéndose en esta última los aspectos
de vivienda y alimentación. Estas dimensiones satisfacen además las condiciones sugeridas
por Sen (2004) de ser relevantes para la sociedad que se estudia y de ser influenciables a
través de las políticas públicas.
Ahora bien, no por ser relevantes pueden todas estas dimensiones ser consideradas en una
medida de pobreza. Se impone la restricción de disponibilidad de información. Este trabajo
utiliza como fuente de información las bases de datos que proporcionan la Encuesta de
Hogares por Muestreo (EHM) conducida por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE), por
ser esta fuente de información la que permite abarcar un período más amplio para el estudio,
con mayor regularidad ininterrumpida y ser una información confiable en términos de
muestreo. Lamentablemente en la actualidad la EHM no proporciona información que
permita considerar las dimensiones de salud, empoderamiento y seguridad, lo que limita
entonces este estudio a tres dimensiones generales que son las de educación, trabajo y nivel
de vida.
4.3 Indicadores, umbrales y pesos
La selección normativa de los indicadores, umbrales y pesos se apoyó en:
1) Marco jurídico nacional, en particular la Constitución de la República Bolivariana de
Venezuela.
2) Extensa revisión bibliográfica de estudios de pobreza multidimensional nacionales e
internacionales.
3) Consultas realizadas a expertos nacionales en la medición de pobreza y bienestar.15
4) Consulta a actores involucrados en el diseño de políticas sociales.
5) Disponibilidad de información.
14
Otros trabajos que coinciden en las dimensiones consideradas para el desarrollo de una medida de pobreza
multidimensional son: Batana, Yélé M. (2008), Alkire Sabina y Suman Seth, (2008), Santos María E. y Karma Ura (2008),
Battiston Diego, et al, (2009), Roberto Angulo (2010), Marco Colafranceschi, Martín Peyrou y Martín Sanguinetti (2009),
Denis Angela, Francisca Gallegos y Claudia Sanhueza, (2010),
15
Es necesario señalar que la limitación de información disponible restringió el uso de todos los indicadores sugeridos como
resultado de las consultas.
14 Se hizo entonces una clasificación preliminar de los indicadores seleccionados según las tres
dimensiones señaladas anteriormente. Así, asociados con la educación se consideraron dos
indicadores: asistencia a la escuela de los niños en edad escolar y los años de escolaridad para
los individuos adultos. En relación al trabajo se tomaron en cuenta la situación en la fuerza
laboral del individuo, las horas semanales trabajadas y el tipo de empleo (formal o informal).
En lo que respecta al nivel de vida se incluyeron las condiciones de la vivienda (materiales
del piso, paredes y techo), el hacinamiento (número de miembros del hogar por número de
cuartos de dormir de la vivienda), acceso a agua potable, eliminación de excretas, recolección
de basura, posesión de cocina a gas o eléctrica y de otros bienes básicos y el ingreso total del
hogar por persona.
En base a esta clasificación inicial se realizaron numerosas pruebas, incluyendo:
1) Análisis de las correlaciones entre los indicadores.
2) Análisis factoriales exploratorios (en base a la matriz de correlación de cada año así
como basado en la matriz de correlaciones promedio).
3) El juicio teórico y de carácter normativo relativo a la asociación entre indicadores, de
estos con las dimensiones y su importancia en la evaluación del bienestar.
Estas pruebas apoyaron la decisión de clasificar los indicadores por dimensión, de forma tal
que se minimizaran las redundancias entre indicadores, el índice final fuese más
parsimonioso, reflejara dimensiones subyacentes más pertinentes para políticas (agrupa
indicadores con alta covarianza), y cuya agrupación fuese teórica y normativamente sólida.
Como resultado se proponen varias propuestas de medida multidimensional de pobreza en
Venezuela que se presentan en la Sección 5.
Descripción de los indicadores y umbrales
A continuación se describen con más detalle los indicadores por dimensión que se
consideraron en este estudio, justificando su uso y explicando la generación de nuevos
indicadores a partir de los que están disponibles directamente en la base de datos de la EHM.
Además se establecen los umbrales por indicador.
Educación
Se utilizaron dos indicadores complementarios:
a. Asistencia a la escuela de los niños en edad escolar
La asistencia a la escuela de los niños miembros del hogar indica si ellos están
disfrutando del derecho constitucional de ser educados, aunque lamentablemente la
información no da cuenta de la calidad de la enseñanza, ni de las condiciones
ambientales en que la reciben.
Se considera que el hogar es privado según este indicador si algún niño en edad
escolar miembro del mismo no está asistiendo a la escuela. Siguiendo a Alkire y
Santos (2010), esta consideración se apoya en el hecho de que al no estar un niño
ejerciendo este derecho a la educación, el conocimiento y las habilidades de todo el
hogar, tanto actuales como futuras, se ven reducidos.
15 Es de hacer notar que en Venezuela las estimaciones oficiales de pobreza por NBI que
han usado este indicador han establecido para la edad escolar el rango de 7 a 12 años.
En este trabajo se decidió ampliar este rango a 6 hasta 14 años. Esta proposición se
hace en base a que la mayoría de los niños que asisten a la escuela en Venezuela
comienzan su primer grado de educación primaria a la edad de 6 años. Por otro lado,
la edad establecida para ingresar a la fuerza laboral es de 15 años, lo que presupone
que hasta la edad de 14 años el niño debería estar asistiendo a la escuela. También se
tomó en cuenta que la Organización Educacional, Científica y Cultural de Naciones
Unidas reporta que el rango de edad de educación obligatoria en Venezuela es de 5 a
14 años16. Por lo tanto, el rango usado en este trabajo parece ajustarse más a la
realidad venezolana que el hasta ahora usado para NBI de 7 a 12 años.
b. Años de escolaridad de los adultos
En relación al uso de este indicador se plantearon dos posibilidades que fueron
consideradas dentro de las diferentes combinaciones de indicadores y dimensiones
probadas, las cuales se presentan más adelante. La primera consistió en definir como
carente según este indicador al hogar en el cual ningún miembro adulto (quince años o
más de edad) haya logrado completar los nueve años de escolaridad, el cual es el nivel
de educación que debería haber obtenido el individuo antes de alcanzar la edad que lo
define como adulto, de haber estado disfrutando de manera regular su derecho a la
educación hasta los 14 años de edad. Aquí se está tomando en cuenta el argumento
resaltado en la sección anterior, según el cual todos los miembros de un hogar se
benefician de los logros individuales de sus miembros. Al igual que en el caso
anterior, se está consciente de que los años de escolaridad que posea un individuo por
si solos no informan sobre la calidad de la enseñanza recibida y por lo tanto de las
habilidades reales adquiridas durante la asistencia a la escuela. No obstante, poseer al
menos 9 años de escolaridad se considera requisito de educación mínimo para acceder
incluso a las ocupaciones manuales de menor remuneración en el mercado laboral
formal.
La segunda posibilidad que se consideró para usar este indicador fue generar a partir
de él uno nuevo que informara sobre el logro educativo del hogar, tomando en cuenta
los años de escolaridad de todos sus miembros adultos. Para este propósito, se generó
en primer lugar una tasa de “logro educativo” para cada individuo, a través de realizar
el cociente entre los años de escolaridad alcanzados y los años de escolaridad que
debería tener de acuerdo a su edad. Para establecer la escolaridad deseada según la
edad se consideró que un niño de siete años debería tener al menos un año de
escolaridad aprobado, por lo que a los quince su escolaridad completa debería ser de
al menos nueve años, es decir, la educación básica aprobada. De esta manera se
alcanzaría el óptimo a los 22 años de edad con 16 años de escolaridad aprobados,
como mínimo. A partir de esta tasa de logro educativo individual se determinó luego
el promedio del hogar tomando en cuenta sólo a los miembros adultos, es decir,
aquellos que tienen quince años de edad o más. Para determinar el umbral de carencia
se compararon entre sí los comportamientos de este indicador en el tiempo
estableciendo diferentes cortes para la condición de carente y se encontró una gran
coincidencia con el indicador de escolaridad mínima para el caso de 40%, lo que
16
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, Reaching the Marginalised, Education for All Global
Monitoring Report 2010, Oxford University Press, 2010, pp. 332-338.
16 además coincidió con el valor establecido en trabajaos previos que usaron este
indicador (Ver Cuadro A2-1 y Figura A2-1 en Anexo 2). En base a esto se decidió
considerar carentes a aquellos hogares cuyo logro educativo no alcance al menos
40%.
Trabajo
A partir de los indicadores de situación en la fuerza laboral del individuo (ocupado,
desocupado o inactivo), las horas semanales trabajadas y el tipo de empleo (formal o
informal) se generaron dos indicadores nuevos que fueron usados para esta dimensión que se
denominaron Ocupación y Dependencia Económica.
a. Ocupación
Con este indicador se ha querido medir el acceso del hogar al mercado laboral formal,
el cual se asume que ofrece una mayor probabilidad de estabilidad laboral y de
generación de recursos. Se consideró entonces que un hogar está privado de esta
condición si existe menos de un empleado formal a tiempo completo por cada tres
miembros activos.
b. Dependencia económica
Este es un indicador ampliamente usado en la literatura económica y mide la carga
económica de los empleados en el hogar, siendo una aproximación de la suficiencia
de los recursos que puedan generar los empleados del hogar para lograr un nivel de
vida “satisfactorio” de todos sus miembros. Se obtiene a través del cociente entre el
número total de empleados en el hogar y el número total de miembros del mismo. El
umbral establecido fue el mismo usado por el método NBI que ampliamente se ha
aplicado en América Latina. Es decir, se considera que un hogar es privado según este
indicador cuando existen más de tres personas en el hogar por cada miembro
empleado, no importando ni el tipo de empleo, ni el número de horas trabajadas a la
semana de los empleados.
Nivel de vida
El nivel de vida es una dimensión bastante amplia referida a la calidad de vida que llevan los
miembros del hogar, que recoge aspectos de la vivienda tales como los materiales de
construcción y el espacio, las condiciones de salubridad del hábitat y servicios a la vivienda,
posesión de bienes básicos que facilitan las tareas domésticas del hogar, el entretenimiento y
la movilidad de las personas, así como también la posibilidad de que todos los miembros
tengan acceso al nivel mínimo de alimentación requerida para evitar desnutrición.
Para medir los aspectos mencionados se utilizaron los siguientes indicadores:
a. Condiciones de la vivienda
La vivienda donde habita el hogar debe constituir una estructura que garantice la
adecuada protección, además de seguridad a sus miembros contra los fenómenos
atmosféricos adversos. Parte de esa estructura la conforman los materiales de las
paredes, el techo y el piso, los cuales deben reunir condiciones mínimas para lograr la
17 adecuada protección del hogar. La EHM proporciona información sobre estos
materiales. Se consideraron en este trabajo como materiales inadecuados para las
paredes el adobe, tapia o bahareque si frisar, así como también la caña, palma, tablas
y similares. Para el techo se asumieron como inadecuados las láminas metálicas, el
asbesto y similares, así como también la palma, tablas y similares. Finalmente, los
pisos de tierra también se consideraron inadecuados.
En base a esta clasificación y utilizando además la variable “Tipo de vivienda”
disponible directamente en la EHM, se generó un nuevo indicador para determinar
cuándo un hogar es privado según las condiciones de la vivienda en donde habita. La
variable tipo de vivienda clasifica a las viviendas según el tipo de su estructura en
quinta, casa, apartamento o rancho. De esta manera, se consideró que un hogar es
privado según las condiciones de su vivienda si el piso es de tierra o los materiales del
techo y paredes son inadecuados o ha sido clasificada de rancho.
b. Hacinamiento
Si bien las condiciones materiales de la vivienda deben ser las adecuadas para
garantizar la debida protección, estas no garantizan la higiene ni el desarrollo
adecuado de sus habitantes, ya que la insuficiencia de espacio puede hacer que la
convivencia conduzca a problemas de salud física y mental, en particular para los
niños quienes deben compartir los cuartos para dormir con los adultos. Para medir el
aspecto relacionado con la disponibilidad de espacio en la vivienda se utiliza el
indicador de hacinamiento, el cual se calcula a través del cociente entre el número de
miembros del hogar y el número de cuartos para dormir. Utilizando como referencia
el umbral que con mayor frecuencia se ha usado en las aplicaciones de NBI en
América Latina, se considera que un hogar está privado según este indicador cuando
en el hogar existen más tres miembros por cuartos para dormir.
c. Servicios
Dentro de esta categoría se consideraron cuatro indicadores, disponibles todos
directamente en la EHM, parte de los cuales son indicadores sugeridos para
monitorear las MDM, justificados en la correspondiente literatura, y que además están
estrechamente relacionados con salud. Tres de estos indicadores informan
directamente sobre el acceso al correspondiente servicio que son los de acceso a agua
potable, la eliminación de excretas y la recolección de basura. En relación al agua
potable se consideraron privados a aquellos hogares cuyas viviendas no tuvieran
acueductos. Para la eliminación de excretas se consideran privados los hogares que
habitan en viviendas sin poceta. Mientras que también son privados los hogares que
no disponen de servicio de recolección directa de basura. No obstante, se debe aclarar
que la información que se dispone se refiere sólo al acceso potencial a los servicios
mencionados y no al real, ya que no da cuenta ni de la frecuencia con que se ofrecen
los mismos, ni de su calidad.
El cuarto indicador que se usa en esta categoría es la posesión de cocina eléctrica o a
gas, el cual se usa como una aproximación a la información sobre la disponibilidad de
gas, ya que el servicio de electricidad queda implícito en la posesión de bienes
eléctricos que se consideran en la categoría siguiente. Adicionalmente este cuarto
indicador también sugiere el tipo de combustible usado para cocinar, ya que la no
18 posesión de cocina eléctrica o a gas sugiere que en el hogar se usa cocina de kerosene
u otros combustibles tales como carbón, leña, etc., que pueden resultar perjudiciales
para la salud.
d. Posesión de bienes básicos
Se discutió en la introducción que la pobreza se asocia a un estado en el nivel de vida
que no puede ser alcanzado por una parte de los miembros de la sociedad. Alcanzar
ese estado requiere de la satisfacción de un conjunto de necesidades que se consideran
básicas, las cuales están determinadas no sólo por el contexto social en que se vive,
sino también por el histórico. La satisfacción de parte de las necesidades básicas del
hogar en la sociedad contemporánea requiere del uso de determinados bienes que no
eran considerados básicos en tiempos pasados. Dentro de estos bienes se cuentan, por
ejemplo, la lavadora, nevera, televisor, teléfono, aire acondicionado, calentador de
agua, secadora, automóvil, teléfono celular, computadora y acceso a internet. La
posesión y funcionalidad de todos estos bienes en un hogar configuran una situación
deseable de confortabilidad para el desempeño de las tareas básicas del hogar. Ahora
bien, la información sobre la posesión de todos los bienes listados está disponible en
las bases de datos de la EHM sólo a partir de 2003. Dado que este estudio abarca el
período 1997-2010 se hizo necesario por lo tanto prescindir de la lista el teléfono
celular, la computadora y el acceso a internet. Por otro lado, dado que en la actualidad
la disponibilidad de teléfono celular es generalizada en toda la población, se encontró
que la no posesión de teléfono fijo es bastante alta, lo cual genera una distorsión en
cuanto a la privación de los hogares del servicio telefónico, ya que éste ha sido
sustituido por el uso del teléfono celular. Por esta razón se decidió también eliminar
de la lista de bienes al teléfono fijo.
De esta manera, la lista de bienes básicos quedó reducida a lavadora, nevera,
televisor, aire acondicionado, calentador de agua, secadora y automóvil. Se
consideraron entonces privados de bienes básicos a aquellos hogares que poseyeran
menos de tres de los listados.
e. Acceso a alimentación mínima
El indicador que con mayor aproximación informaría si los miembros del hogar tienen
en efecto acceso a satisfacer los requerimientos nutritivos mínimos sería el consumo
real por persona. Desafortunadamente esta información no está disponible en las bases
de datos de la EHM. En su lugar se dispone de información sobre el ingreso total de
los hogares, aunque se está consciente de la gran variedad de usos para los que el
ingreso puede ser destinado y no necesariamente para satisfacer las necesidades
básicas del hogar. Tomando como referencia que el valor de una Canasta Alimentaria
Normativa (CAN) representa el costo monetario de adquirir los alimentos que
satisfacen los requerimientos nutritivos mínimos de una persona, se considera que un
hogar está privado de adquirir los alimentos que puedan satisfacer esos
requerimientos nutritivos mínimos cuando su ingreso total por persona es inferior al
valor de una CAN17.
Ponderación de las dimensiones e indicadores
17
En este trabajo se utiliza el valor de la CAN proporcionado por el INE semestralmente.
19 Como ya se indicó al explicar el método, éste admite diferente ponderación de las
dimensiones entre sí y de los indicadores dentro de cada dimensión. Es razonable pensar que
las dimensiones tienen diferente importancia en la evaluación del bienestar y pobreza, así
mismo habría argumento para plantear que no todos los indicadores de una misma dimensión
tienen la misma relevancia en cuanto a identificar en situación de carencia a un hogar
respecto a la dimensión en cuestión. Establecer los pesos adecuados no es una tarea sencilla,
ya que corresponde a una valoración normativa sobre la importancia de cada indicador y
dimensión en la evaluación del bienestar. Lo ideal sería lograr consenso sobre las
ponderaciones adecuadas entre investigadores del tema, los diseñadores de políticas públicas
y los ciudadanos que conforman la sociedad bajo estudio. Este último factor, tal vez el más
importante, requeriría de una investigación que logre determinar la percepción que tiene la
ciudadanía respecto a la importancia de sus necesidades lo cual puede lograrse a través de
procesos participativos de diversa índole.
Naturalmente esta tarea está por encima del alcance de la presente investigación. Al no
disponer de este consenso, se decidió como una opción inicial dar igual peso tanto a las
dimensiones entre sí, como a los indicadores dentro de cada dimensión. Al hacer esto, se
sigue el razonamiento de Alkire y Santos (2010) en su propuesta del IPM Mundial y también
las recomendaciones de Atkinson et al (2002) en su trabajo sobre indicadores sociales en
Europa, en donde indica que una ponderación igualitaria facilita enormemente la
interpretación del índice y de los indicadores. Los mismos estudios muestran que la
interpretación de los resultados no se ven afectados en cuantía apreciable dentro de cierto
rango de pesos (ver Alkire et al 2010). Los resultados que se muestran a continuación evalúan
la sensibilidad en la asignación de pesos a través de la reagrupación por dimensiones. Se debe
destacar que debido a que no hay igual número de indicadores por cada dimensión
considerada, la agrupación de indicadores por dimensión implica asignación de pesos
diferentes. Al realizar diferentes agrupaciones de indicadores en distintas dimensiones, como
se muestra más adelante, implicó variar los pesos asignados a los indicadores, lo cual
permitió evaluar la sensibilidad de los resultados a distintas ponderaciones.
5. Propuesta de medidas y sus resultados
Las medidas
Se realizaron en total veintitrés pruebas de medidas que utilizaron diferentes agrupaciones de
los indicadores antes definidos por dimensión, partiendo de la base inicial de las dimensiones
de educación, trabajo y nivel de vida, según la justificación que se discutió anteriormente18.
Las diferentes agrupaciones se fueron conformando, en principio, de acuerdo al juicio teórico
que se tiene sobre las asociaciones que lógicamente existen entre los indicadores. Se
generaron luego reagrupaciones como resultado del análisis del comportamiento en el tiempo
de los índices A, H y M0, y de las proporciones de contribución de cada indicador al valor del
índice M0, que fueron calculadas utilizando la propiedad de descomposición que satisface
este índice.
Se llevó a cabo una serie de Análisis Factoriales Exploratorios (AFE) con el fin de identificar
factores subyacentes o latentes al conjunto de indicadores utilizados y apoyar la decisión
concerniente a su agrupación en dimensiones. Dado que los indicadores que finalmente se
18
Los resultados de las veintitrés pruebas están a la disposición a solicitud de quienes deseen revisarlas en detalle.
20 usan en la aplicación del método Alkire-Foster son variables dicotómicas (carencia o no
carencia) se opto por implementar los AFE sobre la base de la matriz de de coeficientes de
correlación tetracóricas en dos etapas19. Estos coeficientes se calcularon para todos los años
del período 1997-2010 en estudio y luego se obtuvo el promedio de los mismos para cada par
de indicadores. La matriz resultante se muestra en el Cuadro 1 y el detalle para cada año en
el Anexo 3.
Cuadro 1
Matriz de coeficientes de correlación tetracóricos promedio entre todos los indicadores considerados para la
propuesta de medida de pobreza multidimensional en Venezuela en el período 1997-2010.
Hacinamiento
Vivienda
Agua
Excretas
Basura
Cocina
Asist. Esc.
Educ. Min.
Ocupación
Bienes
Dep. Econom.
Ingreso
Tasa de escol.
Hacinam Vivienda
1.000
0.694
1.000
0.348
0.597
0.500
0.742
0.253
0.450
0.231
0.485
0.422
0.339
0.336
0.524
0.098
0.141
0.407
0.565
0.422
0.193
0.388
0.354
0.306
0.469
Agua Excretas
1.000
0.711
0.562
0.479
0.296
0.474
0.140
0.470
0.108
0.306
0.460
1.000
0.565
0.573
0.373
0.581
0.168
0.628
0.176
0.411
0.558
Basura
1.000
0.398
0.228
0.380
0.067
0.340
0.084
0.237
0.360
Cocina Asist. Esc. Educ. Min
1.000
0.300
0.438
0.144
0.470
0.039
0.279
0.434
1.000
0.407
0.109
0.342
0.172
0.308
0.410
1.000
0.254
0.548
0.155
0.423
0.898
Ocupac
1.000
0.198
0.150
0.316
0.240
Bienes Dep. Eco.
1.000
0.178
0.444
0.522
1.000
0.580
0.113
Ingreso Tasa esc
1.000
0.378
1.000
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHM).
Cálculos de los autores.
Puede apreciarse en la matriz de correlaciones que solo hay cinco pares de indicadores con
correlaciones mayores a 0.600 y 12 pares de indicadores con correlaciones entre 0.500 y
0.600; el resto de los indicadores tienen correlaciones menores a 0.500. Si bien las
correlaciones son suficientemente altas para presuponer la existencia de variables latentes, el
bajo nivel en general sugiere poco nivel de redundancia y en tal sentido la importancia de ver
las distribuciones conjuntas20. Como es de esperar, la correlación más alta corresponde a los
indicadores alternativos de educación (Tasa de Escolaridad y Educación Mínima en el hogar).
Los indicadores de hacinamiento y condiciones de la vivienda tienen una correlación de
0.694 sugiriendo que tienen un factor común. Agua y Excretas tienen alta correlación debido
a que son dos servicios que están asociados, ya que es lógico pensar que al tener excusado a
cloaca se debería tener conexión de agua directa. Del mismo modo, se observa una
correlación relativamente alta entre Condiciones de la Vivienda y Excretas, ya que disponer
de un excusado a cloaca es solo posible en una vivienda de una calidad mínima en cuanto a
sus materiales. El indicador de bienes y el de excretas tienen una correlación de 0.628,
explicable porque la carencia de poceta en la vivienda suele reflejar un nivel de vida bajo. Se
aprecia que el indicador de bienes tiene una correlación relativamente baja con los demás
indicadores, que resultó mayor a 0.500 sólo con respecto a Condiciones de la Vivienda y
Educación Mínima. El ingreso no mostró correlaciones relevantes con la mayoría de los otros
indicadores, a excepción de Dependencia Económica, con el que el coeficiente superó 0.500
ligeramente, siendo esta una correlación esperable. Los servicios de la vivienda muestran
19
Con este propósito se siguió la recomendación estadística sobre el tema (Jöreskog and Moustaki, 2001; Kolenikov and
Angeles, 2009; Lee et al., 1992). Cabe destacar que bajo ciertas condiciones es posible obtener la misma estructura de
variables latentes sobre la base de la matriz de correlaciones Pearson. Sin embargo, cuando las variables son dicotómicas las
correlaciones se ven atenuadas al usar correlaciones Pearson (Bollen and Barb, 1981). Para efectos de análisis de robustez se
llevó a cabo el AFE con ambas matrices de correlaciones, sin obtener diferencias substanciales en la estructura de los
factores. En este reporte se presentan los resultados sobre la base de la matriz de correlaciones tetracóricas.
20
Las distribuciones conjuntas permiten identificar a los individuos que están en situación de carencia en más de una
dimensión simultáneamente. Se trata de ver la intersección entre los grupos que son carentes en cada dimensión. Una medida
de pobreza unidimensional (e.g. por ingreso) obviaría aquellos individuos que son carentes en otras dimensiones aun no
siéndolos en ingreso.
21 cierto nivel de correlación entre sí, pero no a un nivel que pudiera indicar redundancia. El
bajo nivel de correlación justifica poner atención en la distribución conjunta, para identificar
a los hogares que sufren de carencias en varios indicadores al mismo tiempo y para reflejar la
intensidad de la pobreza por medio de la metodología Alkire-Foster21.
En base a esta matriz de correlaciones tetracóricas se realizó una serie de Análisis Factoriales
Exploratorios. A continuación se presentan los cuatro AFE más prominentes con diferentes
grupos de indicadores basados en las correlaciones promedio. Sin embargo, debe destacarse
que los AFE también se realizaron para cada año, con el fin de evaluar la consistencia de los
resultados mostrados.
Cuadro 2
Matrices de cargas o saturaciones sobre los factores que subyacen a los indicadores considerados para la
propuesta de medida de pobreza multidimensional en Venezuela en el período 1997-2010.
Matriz 2.1
Incluye todos los indicadores considerados
Variable
hacinam
vivienda
agua
excretas
basura
cocina
asist
educ9
ocupac
bienes
depecon
ingresos
Matriz 2.2
Excluye Dependencia económica Factor1
0.112
0.515
0.788
0.734
0.712
0.487
0.056
0.300
‐0.009
0.313
‐0.061
0.097
Factor2
‐0.008
0.084
‐0.018
0.132
‐0.093
0.304
0.354
0.500
0.295
0.436
‐0.124
0.217
Factor3
0.720
0.506
‐0.002
0.134
‐0.048
‐0.063
0.232
‐0.012
‐0.155
0.082
0.175
‐0.032
Factor4
0.136
‐0.085
0.040
0.021
0.055
‐0.073
0.008
0.043
0.235
0.040
0.694
0.642
Matriz 2.3
Excluye Dependencia Económica y
los indicadores asociados a Educación
Variable
hacinam
vivienda
agua
excretas
basura
cocina
ocupac
bienes
ingresos
Factor1
0.011
0.434
0.771
0.721
0.699
0.590
‐0.043
0.355
0.035
Factor2
0.730
0.602
0.049
0.203
‐0.007
‐0.058
‐0.091
0.146
0.114
Factor3 Especificidad
0.065
0.405
‐0.033
0.213
‐0.025
0.386
0.082
0.201
‐0.089
0.575
0.143
0.581
0.475
0.826
0.354
0.488
0.546
0.601
Especificidad
0.302
0.227
0.380
0.204
0.568
0.563
0.710
0.465
0.844
0.468
0.483
0.376
Variable
hacinam
vivienda
agua
excretas
basura
cocina
asist
educ9
ocupac
bienes
ingresos
Factor1
0.037
0.510
0.776
0.738
0.697
0.564
0.076
0.334
‐0.077
0.340
‐0.006
Factor2
0.047
‐0.045
‐0.005
0.099
‐0.060
0.191
0.304
0.483
0.496
0.407
0.581
Factor3 Especificidad
0.759
0.353
0.543
0.227
0.020
0.388
0.160
0.204
‐0.030
0.577
‐0.083
0.576
0.244
0.720
‐0.005
0.473
‐0.112
0.830
0.099
0.474
0.100
0.597
Matriz 2.4
Sólo los indicadores asociados a la vivienda
Variable
hacinam
vivienda
agua
excretas
basura
cocina
Factor1
‐0.013
0.346
0.738
0.695
0.657
0.606
Factor2 Especificidad
0.756
0.438
0.655
0.205
0.086
0.380
0.286
0.222
‐0.005
0.572
0.036
0.608
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHM).
Cálculos de los autores.
Nota: Aparecen resaltados las contribuciones superiores a 0.300 pero se presentan todas para evaluar discriminación entre
factores. El indicador “Ingresos” fue usado para medir Acceso a Alimentación Mínima, “educ9” corresponde al indicador
Escolaridad Mínima, la cual fue establecida en 9 años, y “asist” corresponde a Asistencia Escolar.
El AFE presentado en la Matriz 2.1 presenta las cargas o saturaciones para todos los
indicadores que se consideraron22. Según esta matriz, los indicadores vinculados a los
servicios del hogar son los que tienen mayor carga en el Factor 1, mientras que una muy baja
carga en los factores siguientes, lo que no ocurre con los indicadores de condiciones de la
vivienda, bienes y educación mínima que tienen también cargas altas en los otros tres
21
Si la correlación fueran altas no se justificaría observar varias dimensiones simultáneamente, bastaría entonces enfocarse
en el ingreso.
22
En vista de la alta correlación entre la tasa de escolaridad y el indicador de mínimos años de escolaridad, se decidió
incluir sólo este último ya que es de más fácil interpretación.
22 factores. En vista de ello parece razonable interpretar a este factor como “servicios al
hogar”23. Los otros indicadores asociados con la vivienda son prácticamente los únicos con
alta saturación en el Factor 3 (Hacinamiento y Condiciones de la Vivienda), de forma tal que
podemos interpretar este factor como “calidad y espacio de la vivienda”. El Factor 2 tiene alta
saturación solo en los indicadores vinculados al nivel de vida, pero excluyendo Dependencia
Económica e ‘Ingresos’ cuyas cargas son altas solo en el Factor 4. Esto lleva a pensar que la
varianza de Dependencia Económica que no está asociada a los factores 2 y 3, está asociada
a ‘Ingresos’ y en este sentido se incurre en un posible conteo doble. Debido a esto se
procedió a realizar otro AFE sin considerar Dependencia Económica, cuyos resultados se
muestran en la Matriz 2.2. En esta ocasión se extraen sólo tres factores con una
diferenciación más clara. Nuevamente el Factor 1 se identifica como “servicios al hogar” y el
Factor 3 con “calidad y espacio de la vivienda”, lo cual justifica un tratamiento por
separado24. En este caso, tanto las variables o indicadores de educación como las variables de
empleo y económicas tienen altas cargas en el Factor 2, dando cuenta a una dimensión que
parece indicar nivel de vida o capacidad productiva. Sin embargo, desde un punto de vista
normativo es posible justificar que las variables de educación deban agruparse en una
dimensión por separado, lo cual también tiene beneficios para la definición de políticas. Se
procedió así a realizar otro AFE sin los indicadores de educación para explorar las
dimensiones latentes de los indicadores resultantes. Los resultados se presentan en la Matriz
2.3. Se observa aquí la misma estructura latente anterior, donde las variables económicas
tienen altas cargas en el Factor 325. Para una exploración final se llevó a cabo un último AFE
sólo con los indicadores de vivienda, cuyos resultados son presentados en la Matriz 2.4, los
cuales confirman las observaciones anteriores en relación a estos indicadores.
Este razonamiento, unido a la observación del comportamiento de los índices A, H y M0, y de
las respectivas descomposiciones, condujeron a seleccionar del total de ventitrés pruebas
realizadas un grupo de cuatro medidas cuyos índices resultantes observaron un
comportamiento que fueron considerados como los más “satisfactorios”. El Cuadro 3
muestra en detalle cómo están conformadas estas cuatro medidas.
Cuadro 3
Propuestas de medidas multidimensionales de pobreza en Venezuela utilizando el método Alkire-Foster y las bases de datos
de las Encuestas de Hogares por Muestreo (EHM) realizadas por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE).
23
Nótese que la carga de la cocina también es alta en el Factor 2 y de tal forma se puede considerar asociada a ambos
factores latentes. En el AFE presentado en la Matriz 2.2 esta situación no aparece.
24
Esto corrobora análisis llevados a cabo en investigaciones previas (Grusón 1996, Roche 2009). 25
Nótese que el indicador Bienes también tiene alta carga en el Factor 1, debido a su alta correlación con los servicios del
hogar. Sin embargo se consideró que su agrupación tiene más sentido en la dimensión económica. 23 MEDIDA 1
MEDIDA 2
MEDIDA 3
MEDIDA 4
Dimensiones e indicadores
Pesos
Dimensiones e indicadores
Pesos
Dimensiones e indicadores
Pesos
Dimensiones e indicadores
Pesos
Vivienda y Hábitat
1⁄3
Vivienda y Hábitat
1⁄3
Vivienda y Hábitat
1⁄3
Vivienda
1⁄4
Vivienda
1⁄6
Vivienda
1⁄6
Vivienda
1⁄6
Hacinamiento
1⁄8
1⁄12
1⁄12
1⁄12
Hacinamiento
Hacinamiento
Hacinamiento
Condiciones de la vivienda
1⁄8
1⁄12
1⁄12
1⁄12
Condiciones de la vivienda
Condiciones de la vivienda
Condiciones de la vivienda
Servicios
1⁄6
Servicios
1⁄6
Servicios
1⁄6 Servicios
1⁄4
1⁄24
1⁄24
1⁄24
Agua potable
Agua potable
Agua potable
Agua potable
1⁄12
1⁄24
1⁄24
1⁄24
Eliminación de excretas
Eliminación de excretas
Eliminación de excretas
Eliminación de excretas
1⁄12
1⁄24
1⁄24
1⁄24
Recolección directa de basura
Recolección directa de basura
Recolección directa de basura
Recolección directa de basura
1⁄12
1⁄24
1⁄24
1⁄24
Gas (cocina a gas o eléctrica)
Gas (cocina a gas o eléctrica)
Gas (cocina a gas o eléctrica)
Recursos
1⁄3
Recursos
1⁄3
Recursos
1⁄3
Recursos
1⁄4
Bienes
1⁄9
Bienes
1⁄9
Bienes
1⁄3
Combustible para cocinar:
1⁄8
Lavadora
Lavadora
Lavadora
Cocina a gas o eléctrica
Nevera
Nevera
Nevera
Bienes:
1⁄8
Televisor
Televisor
Televisor
Lavadora
Aire acondicionado
Aire acondicionado
Aire acondicionado
Nevera
Calentador de agua
Calentador de agua
Calentador de agua
Televisor
Secadora
Secadora
Secadora
Aire acondicionado
Automóvil
Automóvil
Automóvil
Calentador de agua
Ocupación
1⁄9
Ocupación
1⁄9
Secadora
Acceso a alimentación mínima
1⁄9
Dependencia económica
1⁄9
Automóvil
Educación
1⁄3
Educación
1⁄3
Educación
1⁄3
Educación
1⁄4
Asistencia escolar
1⁄6
Asistencia escolar
1⁄6
Asistencia escolar
1⁄6
Asistencia escolar
1⁄8
Escolaridad mínima (9 años)
1⁄6
Escolaridad mínima (9 años)
1⁄6
Escolaridad mínima (9 años)
1⁄6
Escolaridad mínima (9 años)
1⁄8 En primer lugar es de hacer notar lo que antes se planteó sobre la asignación de los pesos. Es
decir, a pesar de que las dimensiones consideradas están siendo ponderadas igualitariamente,
como se puede ver en el Cuadro 3, las diferentes agrupaciones que se realizaron implican
diferentes asignaciones de pesos a los indicadores y la consecuencia es que en ninguna de las
cuatro medidas mostradas en el Cuadro 3 los indicadores resultan todos igualmente
ponderados.
Las medidas mostradas consideran dimensiones denominadas de manera diferente a las
señaladas inicialmente, debido a las reagrupaciones de los indicadores que se hicieron
basados en el razonamiento anterior. En la dimensión Vivienda y Hábitat se consideraron
dos grupos de indicadores, uno referido a la estructura de la vivienda y el espacio y el otro a
los servicios de que dispone la misma. En la Medida 4 estos dos grupos de indicadores se
consideran conformando dimensiones separadas. Tales indicadores son parte de los aspectos
de la dimensión inicialmente denominada “Nivel de Vida”. En la dimensión Recursos están
incluidos los indicadores de disposición real de recursos que tiene el hogar, es decir, los
bienes y el ingreso, los cuales también están asociados a la dimensión que antes se llamó
“Nivel de Vida”. Junto a estos se incluyen en esta dimensión de Recursos los indicadores de
la capacidad para generarlos, los cuales están asociados a la que antes se consideró como la
dimensión del trabajo, el cual se asume es el medio que tienen los individuos para poder
disponer de los recursos que les permiten satisfacer sus necesidades. Finalmente se tiene la
dimensión de Educación, concebida como originalmente, en la cual se incluyó los indicadores
de asistencia escolar para los niños en edad escolar y los años de escolaridad de los adultos.
Debe destacarse que también se consideró dentro de las pruebas realizadas al indicador Tasa
de Escolaridad del hogar, ya explicado antes, en lugar del indicador Escolaridad Mínima,
siendo el caso que los índices resultantes de las medidas no mostraron variación en sus
valores, que se explica por la alta correlación observada entre estos dos indicadores, por lo
que se prefirió incluir en las medidas a proponer el uso de Escolaridad Mínima, dada la
sencillez tanto de su cálculo como de su interpretación.
24 La Medida 1 resultó ser la más completa de todas las que fueron probadas. Como se
recordará, el indicador Acceso a Alimentación Mínima se mide a través del ingreso total per
cápita del hogar equivalente a al menos una CAN, que puede ser interpretado como un
“proxy” a indicadores de desnutrición. La Medida 2 se diferencia de la 1 en que no incluye el
indicador Acceso a Alimentación Mínima y en su lugar se considera la Dependencia
Económica en la misma dimensión de Recursos, indicador éste que puede ser interpretado
como un “proxy” de la disponibilidad en el hogar del ingreso per cápita mínimo necesario. La
prueba de esta medida se hizo para evaluar la sensibilidad de los índices generados a la
consideración del ingreso dentro de la medida. La Medida 3 difiere de las dos anteriores en
que no incluye indicadores asociados ni con el empleo ni con el ingreso, por lo que la
dimensión Recursos queda medida únicamente por la disponibilidad real de bienes, lo cual
implicó triplicar el peso de este indicador. Esta medida permite así evaluar la sensibilidad de
los índices a la inclusión de estos indicadores. La Medida 4 considera los mismos
indicadores incluidos en la Medida 3 pero a través de su reagrupación cambian los pesos
asignados. Es así como se incrementan los pesos correspondientes a la vivienda y sus
servicios, mientras se disminuyen los pesos de los indicadores de Recursos y Educación.
Esto permite evaluar la sensibilidad de los índices a los cambios en los pesos de los
indicadores en general. Nótese que en esta medida la mayoría de los indicadores resultan con
igual peso, a excepción de los correspondientes a Servicios.
El corte de pobreza k
Alkire y Foster (2011) revisan los criterios extremos que se han usado en la literatura para
definir quién es pobre y quién no lo es, para por contraste hacer una propuesta intermedia. El
más usado es el criterio llamado de unión, según el cual un individuo es considerado pobre si
existe al menos una dimensión en la que éste sufre de privación. Este criterio resulta
conveniente de aplicar cuando se asume que para evitar la condición de pobreza es esencial
tener suficiencia en todas y cada una de las dimensiones consideradas. El problema es que
cuando el número de dimensiones es muy grande, este enfoque identificaría como pobre a la
mayoría de la población, incluyendo aquellos que muchos no considerarían pobres. Por
ejemplo, señalan los autores, la deficiencia en ciertas dimensiones podría estar más bien
reflejando alguna otra circunstancia y no precisamente pobreza. Por lo tanto, este enfoque no
sería útil para identificar y enfocarse en la población que sufre la mayor extensión de
pobreza26.
El otro método de identificación aplicado en la literatura es el enfoque de intersección, el cual
define a un individuo como pobre, sí y sólo sí, éste sufre de privación en todas las
dimensiones consideradas. Este criterio identificaría acertadamente a los pobres si lograr un
nivel por encima del mínimo requerido, en cualquiera de las dimensiones consideradas, fuese
suficiente para evitar la condición de pobreza. De hecho, este criterio permite identificar
como pobres a un grupo de individuos que sufre de un nivel muy especial de privación o
pobreza. No obstante, inevitablemente, deja fuera de consideración a un grupo de individuos
que sufre un nivel de privaciones bastante extensivo aunque no universal. Los autores
proporcionan el ejemplo de algún individuo que por casualidad se encuentre saludable, pero
sufra de insuficiencia en todas las otras dimensiones consideradas. Esto es, consideraría como
no pobres a individuos que evidentemente sufren de considerables privaciones.
26
Cabe recordar aquí que éste es el enfoque en el que se basa el método NBI, que actualmente es aplicado en la mayoría de
los países latino americanos y en particular en Venezuela por el INE.
25 Es por lo anterior que Alkire y Foster (2011) consideran natural usar un criterio intermedio de
identificación, que consiste en elegir un nivel de “línea de pobreza”, o corte de pobreza k,
para el número de dimensiones que se encuentre entre los extremos de 1 y d.
Ahora bien, las cuatro medidas propuestas en el Cuadro 3 contemplan tan sólo tres
dimensiones en sentido amplio, cada una de las cuales a su vez está medida por varios
indicadores. En consecuencia, el total de privaciones de cada individuo es igual a la suma de
los indicadores ponderados en los cuales dicho individuo sufre de privación. Por lo tanto, el
corte k debe reflejar la suma de los indicadores ponderados en los cuales el individuo debe
sufrir de privación para ser considerado pobre multidimensional. Dado que en este trabajo
sólo pudieron contemplarse tres dimensiones en un sentido amplio y que las tres están
igualmente ponderadas, se decidió considerar pobre al individuo que sea carente en al menos
el equivalente a una de esas tres dimensiones, es decir ⅓, lo que equivale a que el individuo
debe sufrir de carencia en al menos el 33% de los indicadores ponderados para ser definido
como pobre multidimensional.
5.1Los índices resultantes de cada medida
Al aplicar el método Alkire-Foster a estas cuatro propuestas de medidas, según lo descrito en
sección anterior, se obtuvieron los correspondientes índices de intensidad de la pobreza (A),
de conteo (H) y el de pobreza multidimensional (M0) o índice de conteo ajustado. Los
resultados se muestran en la Figura 127. La comparación de los comportamientos de estos
índices correspondientes a las medidas 1 y 2 revela que la inclusión del ingreso en la medida
le imprime a M0 una tendencia al alza entre 2000 y 2003, colocando el valor máximo de la
pobreza multidimensional en 2003, en lugar de en 2000 con posterior tendencia a la baja
como se observa con la Medida 2. Aunque los resultados de ambas medidas son muy
parecidos, el comportamiento que captura la Medida 1 aparece más acorde con la
conflictividad política y social, con su correspondiente efecto en lo económico, que se vivió
en el país durante esos años.
Figura 1
Estimaciones de la pobreza multidimensional en Venezuela entre 1997 y 2010 según el método de AlkireFoster (H, A y M0 para k = 33%), de acuerdo a cuatro propuestas de medida1.
Medida 3
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2003
2001
0
2010
0
2009
0.1
2008
0.1
2007
0.2
2006
0.2
2005
0.3
2003
0.3
2002
0.4
2001
0.4
2000
0.5
1999
0.5
1998
0.6
1997
0.6
2000
Medida 2
1999
Medida 1
2002
1998
1997
Medida 4
27
Para los cómputos del M0 y las descomposiciones que se presentan a continuación se utilizo el programa ADO de STATA
de Santos (2009).
26 ─ A: Intensidad de la pobreza
─ H: Índice de conteo
─ M0: Índice de pobreza multidimensional
1
La estimación para el año 2004 no fue incluida debido a que se encontró error de codificación para varios de los
indicadores.
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM).
Cálculos de los autores.
Los resultados correspondientes a la Medida 3 muestran que la medida responde
considerablemente a la inclusión de los indicadores de ocupación o ingreso. El
comportamiento observado es fundamentalmente conducido por el del indicador de bienes, el
que a su vez es conducido por el del bien lavadora, mientras que la abrupta caída en 1999 la
determina el comportamiento de este mismo bien y el del servicio de recolección de basura
(Ver figuras A4-1 y 2 en el Anexo 4). Esta elevada relevancia del indicador de bienes en esta
medida se debe a la triplicación de su peso, una vez que se eliminaron los indicadores de
empleo o ingreso de la medida, lo cual implica, de acuerdo a esta medida, que la tendencia de
la pobreza multidimensional en Venezuela estaría siendo conducida fundamentalmente por la
posesión de bienes de los hogares. Por su parte, los resultados de la Medida 4 confirman que
los valores de los índices responden considerablemente a los cambios de los pesos asignados
a los indicadores y ponen en evidencia la importancia de una asignación adecuada de los
mismos.
Las cuatro medidas muestran ciertos hechos comunes en los comportamientos de los
respectivos índices que conviene destacar, ya que se deben interpretar como rasgos de lo que
ha sido el comportamiento de la pobreza multidimensional en Venezuela entre 1997 y 2010.
Uno de ellos es que la intensidad de la pobreza (A) no registra cambios de relevancia a lo
largo de todo el período, razón por la cual el comportamiento de la pobreza multidimensional
(M0) ha sido determinado principalmente por el comportamiento de la proporción de pobres
multidimensionales (H). También se observa que los mayores valores de pobreza se
alcanzaron entre 2000 y 2003, a partir del cual comenzó un descenso rápido de la pobreza
multidimensional en Venezuela, mientras que después de 2008 no ha habido progreso en su
reducción, aunque tampoco se muestra tendencia al alza.
Consistencia de M0 a los cortes de pobreza k
La Figura 2 muestra que las tendencias antes señaladas y los comportamientos observados de
M0 en el tiempo para las cuatro medidas son independientes del corte de pobreza k
seleccionado. Mientras que la Figura 3 muestra el chequeo de la consistencia de los cambios
en el tiempo de este índice a diferentes cortes de pobreza para las mismas cuatro medidas que
se están analizando.
27 Figura 2
Estimaciones de la pobreza multidimensional (M0) en Venezuela entre 1997 y 2010 según el método de
Alkire-Foster para diferentes cortes de pobreza k (en porcentajes), de acuerdo a cuatro propuestas de medida1.
Medida 1
Medida 2
0.3
0.35
0.1
0.25
0.1
0.3
0.2
0.3
0.2
0.2
0.3
0.25
0.33
0.4
0 0.15
M
0.5
0.33
0
M
0.2
0.4
0.5
0.15
0.6
0.1
0.7
0.8
0.05
0.9
0
1
1997
1999
2001
2003
2006
2008
0.6
0.1
0.7
0.8
0.05
0.9
1
0
2010
1997
1999
2001
2003
2006
2008
2010
Medida 3
Medida 4
0.25
0.18
k
0.1
0.2
0.2
0.3
0.33
0 0.15
M
0.4
0.5
0.1
0.05
0
1997
1999
2001
2003
2006
2008
k
0.1
0.16
0.2
0.14
0.3
0.12
0.33
0
M 0.1
0.4
0.5
0.08
0.6
0.06
0.7
0.04
0.8
0.02
0.9
0
2010
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1997
1999
2001
2003
2006
2008
2010
1
La estimación para el año 2004 no fue incluida debido a que se encontró error de codificación para varios de los
indicadores.
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM).
Cálculos de los autores.
Figura 3
Chequeo de consistencia de los cambios en el tiempo del índice de pobreza multidimensional (M0) en
Venezuela a los cambios de los cortes de pobreza k (en porcentajes), para años seleccionados, de acuerdo a
cuatro propuestas de medida.
Medida 1
Medida 2
0.3
0.35
0.25
0.3
0.25
0.2
1997
0 0.15
M
1997
2000
0.2
2000
2002
0
M0.15
2002
2007
0.1
2010
0.05
2007
0.1
2010
0.05
0
0.1 0.2 0.3 0.33 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
1
0
0.1 0.2 0.3 0.33 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
1
28 Medida 3
Medida 4
0.18
0.25
0.16
0.2
0
M
0.14
1997
0.15
0.1
1997
2000
2002
0.08
2002
2007
0.06
2007
2010
0.05
0.12
0
M 0.1
2000
2010
0.04
0.02
0
0
0.1 0.2 0.3 0.33 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
1
k
0.1 0.2 0.3 0.33 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM).
Cálculos de los autores.
La jerarquización de valores de M0 para los años 1997, 2007 y 2010, en ese mismo orden, se
mantiene según las cuatro medidas para todos los cortes de pobreza k (Figura 3). Las
diferencias se encuentran al comparar los años 2000 y 2002. Se observa dominancia del año
2002 sobre el 2000 según la Medida 4 hasta valores de k de 80% y según la Medida 1 a partir
de valores de k de 30%. Para el resto de los valores de k según estas dos medidas los valores
de M0 coinciden. Según la Medida 2 es el año 2000 el dominante hasta valores de k de 60%,
mientras que según la Medida 3 no puede extraerse ninguna conclusión ya que las curvas
correspondientes a estos dos años se cruzan. De la observación de las cuatro medidas puede
afirmarse entonces, sin ambigüedad, que entre 2002 y 2010 se registró un descenso monótono
de la pobreza multidimensional en Venezuela, para cualquier valor de corte de pobreza k que
se elija y según las cuatro medidas mostradas. HERE
4.2 Descomposición por indicadores y dimensiones
Haciendo uso de la propiedad de descomposición que satisface M0, se calcularon las
contribuciones de cada indicador al valor global de M0 para cada una de las cuatro medidas
que se están comparando, las cuales se muestran en la Figura 428. En términos de
descomposición, no se observan diferencias de relevancia entre las medidas 1 y 2. La
descomposición según la Medida 3 revela un dominio desproporcionado del indicador Bienes
en esta medida, con una contribución en todos los años que supera el 60%. Al comparar estos
resultados con los de la Medida 4 queda evidenciado cómo estas contribuciones se pueden
alterar considerablemente tan sólo cambiando los pesos asignados a los indicadores, ya que
estas dos medidas reúnen los mismos indicadores y sólo las diferencia los pesos asignados a
los indicadores. Esto plantea cierto cuestionamiento a la asignación arbitraria de pesos y
favorece a la igualitaria cuando se está en la situación de no disponer del consenso necesario
antes señalado que guíe tal asignación.
Un hecho que es importante resaltar de la Figura 4, según las cuatro medidas, es que el
indicador Condiciones de la Vivienda ha aumentado su contribución al valor global de M0 en
el tiempo, mientras que Asistencia Escolar la ha disminuido, por lo que debe asumirse éstas
como tendencias independientes de la asignación de pesos y de las agrupaciones de los
indicadores considerados.
28
En el Anexo 4, figuras A4-3 a A4-6 se muestran las descomposiciones según las cuatro medidas en cada año del período
1997-2010.
29 Figura 4
Descomposiciones por indicador del índice de pobreza multidimensional (M0) en Venezuela en 1997, 2002 y
2010 según el método de Alkire-Foster, para k = 33%, de acuerdo a cuatro propuestas de medida1.
Medida 1
1.2
Medida 2
ingreso
ocupac
1
bienes
0.8
cocina
basura
0.6
excretas
0.4
agua
hacinam
0.2
vivienda
0
1997
2002
2010
asist
Medida 3
Medida 4
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM).
Cálculos de los autores.
1
El indicador “Ingreso” fue usado para medir Acceso a Alimentación Mínima, “educ9” corresponde al indicador Escolaridad
Mínima, la cual fue establecida en 9 años, y “asist” corresponde a Asistencia Escolar.
Por otro lado, la contribución del indicador Escolaridad Mínima registra una tendencia a
decrecer según las medidas 3 y 4, pero según las medidas 1 y 2 su contribución disminuye en
2002 y aumenta en 2010. Esta diferente tendencia se explica por la inclusión del indicador
Ocupación en las medidas 1 y 2, el cual registra la tendencia opuesta.
Al sumar las contribuciones de los indicadores al valor global de M0 según las tres
dimensiones generales consideradas en este estudio, pueden apreciarse las contribuciones
agregadas por dimensión. Esto se muestra en la Figura 5.
Figura 5
Descomposiciones por dimensiones del índice de pobreza multidimensional (M0) en Venezuela en 1997, 2002
y 2010 según el método de Alkire-Foster, para k = 33%, de acuerdo a cuatro propuestas de medida.
Medida 1
Medida 2
30 1.2
1.2
1
1
0.8
0.8
Educación
0.6
Recursos
Vivienda y hábitat
0.4
0.2
Educación
0.6
Recursos
Vivienda y hábitat
0.4
0.2
0
0
1997
2002
2010
1997
2002
2010
Medida 3
Medida 4
1.2
1.2
1
1
0.8
0.8
Ed u cación
0.6
Recu rsos
V ivien d a y h ábitat
0.4
0.2
Ed u cación
0.6
Recu rsos
V ivien d a y h ábitat
0.4
0.2
0
0
1997
2002
2010
1997
2002
2010
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM).
Cálculos de los autores.
La dimensión dominante es Recursos según las medidas 1, 2 y 3, mientras que Vivienda y
Hábitat dominan apreciablemente según la Medida 4. Esta diferencia se debe a la
reagrupación en dos dimensiones de los indicadores de la dimensión Vivienda y Hábitat en la
Medida 4, lo cual implicó una elevación importante de sus pesos, con el correspondiente
incremento de sus contribuciones al valor global de M0.
Independientemente del peso asignado y de la consecuente magnitud de las contribuciones, se
observa que el patrón común en las cuatro medidas es el de una tendencia creciente de la
contribución de Vivienda y Hábitat. Por su parte, las dimensiones Educación y Recursos
intercambian roles en el tiempo, según las medidas 1 y 2, mientras que el crecimiento de
importancia de Vivienda y Hábitat ocurre más a expensas de la dimensión Recursos que de
Educación, según las medidas 3 y 4.
4.3 Descomposición dinámica por indicadores y dimensiones
Los resultados anteriores plantean la necesidad de explorar la relevancia que han tenido los
cambios de las contribuciones, tanto de los indicadores como de las dimensiones, a los
cambios del valor global de M0 en el tiempo, según las cuatro medidas consideradas en este
trabajo.
Para obtener una medida de esa relevancia se parte de la ecuación antes vista para la
descomposición por dimensiones que proponen Alkire y Foster (2011), es decir
31 M0 =
  g
j
0
*j
(k ) 
d
Al asumir en la ecuación anterior que tanto los pesos wj como los cortes dentro de cada
dimensión j para toda j = 1,…, d, y que también el corte de pobreza k, se mantienen todos
fijos a lo largo del tiempo observado, entonces la diferenciación de M0 respecto al tiempo se
puede expresar de manera sencilla como
M 0


j
 ( g*0 j )
d
Donde el punto sobre la variable indica derivada respecto al tiempo.
El análisis de los cambios en el tiempo se facilita si se trabaja con cambios proporcionales,
para lo que basta dividir ambos miembros de la ecuación anterior entre el valor inicial de M0.
Así queda
M 0  ( g*01 )  ( g*02 )
 ( g*0d )



M0
M 0d
M 0d
M 0d
De esta manera, cada término del miembro de la derecha de la ecuación anterior mide la
importancia del cambio en el valor dimensional de la dimensión correspondiente respecto al
cambio proporcional de M0. Cada valor dimensional no es más que el promedio ponderado
por los pesos wj del número de pobres que sufre de privación en la dimensión
correspondiente. Por lo tanto, los cambios en tales valores dimensionales reflejan los
cambios en el número de pobres que sufren de privación en la dimensión correspondiente y
cada término estaría midiendo la importancia o contribución de esos cambios al cambio
proporcional de la medida M029.
Los cálculos correspondientes a esta descomposición dinámica se realizaron para los subperíodos 1997-2002 y 2002-2010. Los resultados por indicador se muestran en la Figura 6.
Figura 6
Descomposición dinámica por indicador del índice de pobreza multidimensional (M0) en Venezuela en 1997,
2002 y 2010 según el método de Alkire-Foster, para k = 33%, de acuerdo a cuatro propuestas de medida1.
Medida 1
Medida 2
29
Esta descomposición dinámica sigue la propuesta por Gallo (2004) al caso de la descomposición de los índices de
desigualdad aplicada aquí a la descomposición por dimensiones propuesta por Alkire y Foster (2011). Esta descomposición
dinámica no fue planteada por los autores de la medida multidimensional M0.
32 40.0
20.0
0.0
40.0
ingreso
3.0
9.1
4.5
2.2
3.8
ocupac
20.0
2.9
9.9
4.5
0.0
2.2
3.1
bienes
cocina
‐15.5
‐20.0
‐5.0
‐12.8
‐40.0
agua
hacinam
‐60.0
‐15.1
vivienda
‐9.0
asist
educ9
‐80.0
1997‐2002
ocupac
bienes
‐14.3
basura
excretas
dep econ
‐20.0
‐4.6
‐12.3
‐40.0
‐15.3
‐60.0
‐8.6
basura
excretas
agua
vivienda
hacinam
asist
educ9
‐80.0
2002‐2010
cocina
1997‐2002
2002‐2010
Medida 3
Medida 4
20.0
30.0
10.0
7.8
0.0
1.1
1.2
20.0
‐10.8
‐10.0
bienes
10.0
cocina
0.0
basura
‐3.7
‐20.0
excretas
agua
‐30.0
2.9
3.7
1.7
5.1
3.4
2.7
‐0.4
‐10.0
‐20.0
bienes
cocina
‐12.0
basura
‐3.0
‐8.6
excretas
‐4.8
hacinam
‐30.0
vivienda
‐40.0
‐4.9
‐4.9
‐50.0
asist
‐50.0
‐13.4
‐60.0
educ9
‐40.0
‐37.9
‐70.0
agua
vivienda
hacinam
asist
educ9
‐60.0
‐70.0
1997‐2002
2002‐2010
1997‐2002
2002‐2010
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM).
Cálculos de los autores.
1
El indicador “Ingreso” fue usado para medir Acceso a Alimentación Mínima, “educ9” corresponde al indicador Escolaridad
Mínima, la cual fue establecida en 9 años, y “asist” corresponde a Asistencia Escolar.
Es notorio que entre las medidas 1 y 2 no se aprecian diferencias relevantes en términos de
descomposición dinámica. Sólo se debe destacar que Dependencia Económica en efecto
sustituyó el rol del ingreso, el cual es usado para medir el acceso a alimentación mínima por
persona en la Medida 1. En la descomposición dinámica de la Medida 3 se muestra
nuevamente el efecto desproporcionado que ocasiona la triplicación del peso de Bienes,
mientras que lo correspondiente a la Medida 4 confirma la sensibilidad de la medida a las
asignaciones de pesos a los indicadores.
De la observación conjunta de las descomposiciones de las cuatro medidas se observa que
Bienes y Educación Mínima registran contribuciones relevantes en la disminución de los
valores de M0 en todas las medidas, lo que sugiere que esa importancia, aunque variable de
una medida a otra, no está dependiendo de las reasignaciones de pesos que se hicieron ni de
la inclusión o no de otros indicadores. Por otro lado, se observa que la inclusión de
indicadores asociados a la ocupación y el ingreso hace que la medida registre mayores
cambios en el tiempo, tanto al crecimiento como al decrecimiento, dado el carácter
coyuntural de ambos indicadores.
La descomposición dinámica agregada por dimensión se muestra en la Figura 7. Según las
medidas 1, 2 y 3 es Recursos la dimensión que conduce los cambios, mientras que en el caso
33 de la 4 es Vivienda y Hábitat debido al incremento del peso de los indicadores que miden esta
dimensión.
Figura 7
Descomposición dinámica por dimensión del índice de pobreza multidimensional (M0) en Venezuela en 1997,
2002 y 2010 según el método de Alkire-Foster, para k = 33%, de acuerdo a cuatro propuestas de medida.
Medida 1
Medida 2
40.0
40.0
20.0
0.0
3.4
20.0
16.6
7.4
0.0
2.7
17.3
7.2
‐11.9
‐13.0
Educación
‐20.0
Recursos
‐36.9
‐40.0
‐60.0
Vivienda y Hábitat
‐18.7
Educación
‐20.0
Recursos
‐36.2
‐40.0
‐17.2
‐60.0
‐80.0
Vivienda y Hábitat
‐80.0
1997‐2002
2002‐2010
1997‐2002
2002‐2010
Medida 3
Medida 4
30.0
20.0
10.0
0.8
7.8
20.0
0.0
4.0
10.0
‐9.6
Educación
‐37.9
‐30.0
Recursos
Vivienda y Hábitat
‐40.0
15.5
0.0
‐10.0
‐20.0
2.2
2.3
‐10.0
‐26.0
‐20.0
Educación
Recursos
‐30.0
‐15.2
Vivienda y Hábitat
‐40.0
‐50.0
‐13.1
‐60.0
‐15.1
‐50.0
‐60.0
‐70.0
‐70.0
1997‐2002
2002‐2010
1997‐2002
2002‐2010
Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM).
Cálculos de los autores.
Vale destacar que si bien la dimensión Educación registró poca relevancia en el incremento
de M0 durante 1997-2002, su contribución fue apreciable en la disminución entre 2002 y 2010
según las cuatro medidas.
6. Conclusiones
La revisión de la amplia literatura sobre medición multidimensional de la pobreza puso en
evidencia la necesidad de disponer de una medida nacional que incluya las diversas
dimensiones que conforman el bienestar de las personas y la inconveniencia de utilizar sólo el
ingreso como unidad de medida, la cual había sido la tendencia dominante mundialmente
hasta hace relativamente poco tiempo. Las propuestas de medición multidimensional han
sido tan numerosas y diversas que han llevado a un debate fructífero, con el consecuente
mejoramiento continuo de los métodos. De ese proceso surge la novedosa metodología de
Alkire y Foster (2007,2011) que, si bien aún es perfectible, se presenta como una atractiva
34 opción que supera limitaciones observadas en propuestas precedentes, siendo además de fácil
aplicación.
Este trabajo se propuso aplicar esta metodología en el diseño de una propuesta de medida
multidimensional de pobreza para Venezuela. Con este propósito se trató de optimizar el uso
de la información disponible en la Encuesta de Hogares por Muestreo que realiza
semestralmente el Instituto de Nacional de Estadísticas de este país. El trabajo concluye no
con la propuesta de la medida idónea para Venezuela, en el contexto de las limitaciones de
información disponible actuales, sino que a través del análisis de un menú de posibilidades se
ofrece una base para el debate metodológico que, por un lado, evidencie la necesidad de
mejorar la información existente y por el otro conduzca a la construcción de esa medida.
Este es un objetivo a cuyo logro, si bien investigaciones como la presente contribuyen de
manera importante, sólo es posible con la disposición, compromiso y acción de las
instituciones oficiales a quienes compete esa tarea.
Las medidas mostraron una gran sensibilidad a la asignación de los pesos de los indicadores.
Este hecho plantea la necesidad de lograr un consenso para su asignación o de realizar una
investigación que determine la percepción que los ciudadanos tienen sobre sus carencias o
necesidades, que les permitan lograr el nivel de vida que desean y de esta manera disponer de
una base sólida para obtener una ponderación de los indicadores acorde a la importancia real
que asigna la población misma a sus necesidades.
También se evidenció gran sensibilidad a la inclusión de los indicadores de ingreso y los
relacionados con la ocupación. Las medidas que incluyeron estos indicadores mostraron
mayores variaciones en el tiempo, dado el carácter coyuntural de los mismos. Este hecho
deja planteada la discusión sobre la conveniencia o no de incluir indicadores de este tipo en
una medida multidimensional de pobreza, lo cual dependerá del carácter de la medida que se
desee construir.
Las medidas mostraron consistencia a los diferentes cortes de pobreza que se puedan
seleccionar, tanto en términos de las tendencias mostradas por los índices resultantes como de
la comparación de los niveles en el tiempo. Por lo tanto, la decisión sobre el número de
dimensiones en las que un individuo deba sufrir de privaciones para ser definido como pobre,
dependerá del nivel de pobreza que se desee reportar y no afectarán las tendencias que
registren los índices correspondientes a la medida.
Es importante destacar, para finalizar estas líneas de conclusiones, algunos rasgos en el
comportamiento de la pobreza multidimensional en Venezuela durante 1997-2010, que se
detectaron durante el estudio, los cuales aparecen como independientes de los pesos
asignados a los indicadores, pero dentro del contexto del conjunto de indicadores que se usó.
En este sentido, se observó que la tendencia de la pobreza multidimensional en Venezuela
durante 1997-2010 estuvo determinada principalmente por las proporciones del número de
pobres, ya que no se observaron cambios relevantes en su intensidad. Los mayores niveles
se registraron entre 2000 y 2003, para luego decrecer de manera monótona hasta 2010,
aunque a partir de 2008 no se observó progreso evidente en su reducción, pero tampoco
tendencia al alza. Las condiciones de la vivienda han constituido un factor de contribución
creciente a los niveles de pobreza multidimensional en Venezuela durante el período en
estudio, mientras que la asistencia de niños a la escuela ha perdido relevancia como factor de
pobreza. Los factores que mayor contribución aportaron a la disminución de la pobreza
35 multidimensional en Venezuela a partir de 2002 han sido la disposición de bienes en los
hogares, la educación y el empleo.
No obstante, debe mantenerse en mente que el comportamiento descrito está en el contexto
de los indicadores que se pudieron usar en este trabajo y que es necesario la profundización
de la discusión metodológica y la ampliación de la información disponible para la adopción
de una adecuada medida de pobreza multidimensional en Venezuela. En particular, en ese
sentido, resulta prioritaria la realización de investigaciones que permitan recolectar
información en Venezuela relacionadas con salud, empoderamiento y seguridad, las cuales se
son dimensiones fundamentales del bienestar social y que aparecen como faltantes en este
estudio.
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