“NO HAY GOBIERNO SABIO SIN EL GENIO DEL
CÁLCULO Y NO PUEDE HABER CÁLCULO SIN
ESTADÍSTICA”.
JOSE CECILIO DEL VALLE
DEFINICIÓN DE LA POBREZA
Situación de aquellos hogares que no logran reunir, en forma
relativamente estable, los recursos necesarios para satisfacer las necesidades básicas de sus miembros
hogares que tienen un
consumo por debajo de la
línea de pobreza
¿QUÉ SIGNIFICAN?• Los mapas de pobreza proveen información
espacial de la distribución de la pobreza en el paíspor medio de un ordenamiento de las divisionesgeográficas, según alguna medida que indique elnivel de bienestar de la población.
¿CÓMO SE PRESENTAN?• Ayudan a visualizar de una forma sencilla aquellos
lugares con mayores o menores problemas depobreza y desigualdad.
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CONCEPTUALIZACIÓN Mapas de pobreza
ANTECEDENTES
• En Guatemala se han construido varios mapas
en los últimos años, mediante el uso de distintas
fuentes.
• NBI 1981-1994-2002.
• En 1999, basado en NBI, elaboran un mapa
conjuntamente el INE y el FIS.
• El Programa Mundial de Alimentos con el MAGA
presentaron la cartografía y análisis de la
vulnerabilidad alimentaria en Guatemala.
• Otros que se han ido elaborando.
ANTECEDENTES
• En 1999, la SEGEPLAN, con el INE y la URL,
elaboraron los primeros mapas de pobreza por
el método de línea de pobreza. ENIGFAM y
Censos de 1994.
• El Mapa de Pobreza 2002, conjuga la
información de la Encuesta Nacional de
Condiciones de Vida del año 2000 con el Censo
de Población y Vivienda de 2002.
ANTECEDENTES
• Los mapas de 2002 permitieron visualizar que si
bien la pobreza es un fenómeno generalizado,
hay áreas que padecen mayor precariedad en
las condiciones de vida de su población:
• Departamentos: Quiché (84.6%), Alta Verapaz
(84.1%) y Huehuetenango (78.3%).
• Los municipios Santa Bárbara, San Gaspar
Ixchil, Colotenango y San Juan Atitán, (95%).
METODOLOGÍA
• Metodología desarrollada por Elbers, Lanjouw y
Lanjouw (econometría 2003).
• Emplea encuesta de hogares y censos de población.
1. Utiliza la encuesta de hogares para estimar un modelo
de consumo.
2. Usa este modelo de consumo para predecir el
consumo de cada hogar.
3. Usa el consumo imputado en el censo para calcular
pobreza a nivel local con muchas más observaciones.
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Mapa Probabilístico: origen
El Censo: provee información de loshogares para toda la población del país.• Se aprovecha la amplia cobertura (universal) que
permite hacer inferencias sobre toda la población y aniveles desagregados.
La ENCOVI permite relacionar característicasdel hogar con una medida confiable deconsumo y una línea de pobreza.• La ENCOVI brinda información para establecer la
relación entre las características del hogar y el consumo(o ingreso) esperado y la correspondientes línea(s) depobreza.
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Mapa Probabilístico: origen
Variables igualesSe pueden incluir directamente las variables que han sido identificadas como iguales o “comunes” entre el censo y la ENCOVI.
Variables a nivel de personasLa unidad de medida es el hogar, las variables“comunes” a nivel de cada miembro se han detransformar a nivel de hogar. Por ejemplo se puedeutilizar el promedio o porcentaje de individuos alfabetosen el hogar.
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Mapa Prob.: variables comunes
Variables transformadas:También se considera importante transformar algunas de
las variables para mejorar la capacidad explicativa sobre el
consumo (o ingreso):
1.Por similitud de características: agrupar características
negativas o positivas que se espera tengan un efecto
similar en el consumo (o ingreso) esperado
2.Calcular índices: hacinamiento, desempleo, etc.
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Mapa Prob.: variables comunes
V I V I E N D A
M A T E R I A L E S
BPARED
Buena Pared
MPARED Mal pared
BPISO Buen piso
MPISO
Mal piso BTECHO Buen techo
MTECHO Mal techo
T I P O
BVIVIEN Buena vivienda
MVIVIEN Mala vivienda
COCINA Cocina dormitorio y leña
VPROPIA
Vivienda propia
VALQUIL Vivienda alquilada
TPERVTotal personasPMEI12% menores de 12 añosPMAI65% mayores de 12 añosM1865
PERSONA
Personas entre 18 y 65JMUJERJefe mujerJEFUNIJefe UnidoJEFINDJefe indígenaJEFCAS
JEFE
Jefe casadoPINDIG% de indígenas en hogarTHIJNVIHijos nacidos vivosHACIN
DEMOGRAFIA
OTROS
Hacinamiento
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Mapa Prob.: Primera etapa
• Estimación de parámetros “Beta”Los parámetros “beta” son los que nos relacionan las características de los hogares (variables comunes), con el consumo de cada hogar en la ENCOVI a través de la regresión:
Donde:
Ln Y = Logaritmo natural del consumo o ingreso per cápita
X’ = Vector de variables “comunes”
β = Betas o parámetros a estimarse
ε = Error
σ = desviación estándar
( )2,0' σεεβ NXYnL ≈+=
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Mapa Prob.: Segunda etapa
• Pobreza estimada por hogarCon los parámetros “beta” estimados en la regresión de la primera etapa y los valores de las variables comunes en el Censo, podemos estimar la probabilidad de ser pobre de cada hogar como:
Donde:
ln Z = logaritmo natural del valor de la línea de pobreza deseada
Φ = distribución estándar normal acumulada
^ = valores estimados en la regresión de la primera etapa
)X-zln
( =] P[Eσ
β
ˆ
ˆ'ˆ Φ
β
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Mapa Prob.: Segunda etapa
• Pobreza estimada por municipioPara cada municipio la probabilidad de ser
pobre se estima al promedio de las
probabilidades de los hogares que la
conforman.
• Error estándarEl consumo de los hogares en el censo no
fueron observados sino estimados. El cálculo
del error estándar tiene que reflejar esta
característica (Hentschel et al 2000)
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Mapa Prob.: Otras medidas
• Medidas de la distribución de la pobreza
La metodología probabilística nos permite el cálculo de la brecha (α=1) y la profundidad (α=2) de la pobreza las cuales se definen con la fórmula:
Donde: q = el pobre con mayor consumo o ingresoz = línea de pobrezay = consumo per cápita del hogar I
N = tamaño de la muestra
∑=
−=
q
n
i
z
Yz
NP
1
1α
α
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Mapa Prob.: Otras medidas
• Medidas de iniquidad
Tradicional el GINI y el índice de Theil.
• Cálculo de “otras medidas”El cálculo de la brecha y profundidad de la
pobreza al igual que los índices GINI y Theil no
tienen una expresión analítica o fórmula. Estas
medidas se estiman usando el método
estadístico conocido como “Estimaciones Monte
Carlo”
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Mapa Prob.: Otras medidas
• Cálculo de errores en “otras
medidas”Los errores estándar de las “otras medidas” se
estiman en base a simulaciones “Monte Carlo”.
Para una explicación más detallada ver el
documento de Elbers et al 2000
1. Asegurarse que las variables Xs sean comparables
2. Verificar el R2 en el modelo de consumo
3. Verificar que la varianza del error de la localidad no sea muy grande en relación al error total
4. Verificar que no se pierdan muchos hogares en la simulación.
5. Comparar medidas de pobreza generadas con este método y con la encuesta directamente (para niveles más agregados)
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Procesos de verificación
• Cuántos hogares del censo no se utilizan (se dejan por fuera) porque la predicción de consumo es muy alta o muy baja.
• Cuanto menos hogares se pierden significa que el modelo es mejor.
• Verificar los errores estándar de las medidas de pobreza, cuanto mas bajos mejor.
Verificar después de la simulación
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Mapa Prob.: Limitaciones
• Disponibilidad y calidad de los datos:Los censos normalmente se hacen cada diez años o
más. Los censos y las encuestas de hogares
raramente se hacen el mismo año.
• Requerimientos computacionales En países con grandes poblaciones se pueden presentar
problemas de capacidad computacional
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Mapa Prob.: Limitaciones
• Requerimientos computacionales En países con grandes poblaciones se pueden
presentar problemas de capacidad
computacional
Nuevos programas que permiten el cálculo de la
segunda etapa en menos de un minuto cuando
antes se tomaba de 2 a 6 horas de cálculos.
Índice de incidencia de la pobreza (P0)• Mide la proporción de personas de cierta unidad
geográfica cuyo consumo se encuentra por
debajo de la línea de pobreza (extrema o
general). Que se encuentra en situación de
pobreza.
• El municipio de San Miguel Chicaj es de 84.7%,
se encuentran por debajo de la línea de pobreza
general.
INDICADORES QUE REVELA EL MAPA DE POBREZA
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Índice de brecha de la pobreza o profundidadde la pobreza (P1)
• Este índice considera además del número de
pobres, qué tan alejados de la línea de la
pobreza están.
• Expresa lo que le faltaría a los pobres para salir
de la pobreza (distancia promedio entre el
consumo de los pobres y la línea de pobreza),
respecto a la población total.
INDICADORES QUE REVELA EL MAPA DE POBREZA
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Índice de severidad de la pobreza (P2)• El índice de severidad toma en cuenta el
número de pobres y qué tan pobres son. Este
indicador eleva al cuadrado las brechas de
consumo de los pobres y se expresa como una
proporción de la línea de pobreza.
• El municipio de San Bartolomé Jocotenango es
el que tiene el mayor índice de severidad
(27.8%).
INDICADORES QUE REVELA EL MAPA DE POBREZA
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Desigualdad Índice de Theil• El índice de Theil otorga mayor valor a aquellos
lugares con más desigualdad en el consumo de supoblación.
• A nivel municipal, el rango para el índice de Theil, Los municipios con más altos valores son Cobán (42.9), Santa Cruz Verapaz (38.3), Fraijanes (38.2).
• Con menor desigualdad son Santa Bárbara (10.9), Chajul (11.4).
INDICADORES QUE REVELA EL MAPA DE POBREZA
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CONCLUSIONES
• Los mapas de pobreza son una herramienta que
ayuda a entender la distribución y características
de la pobreza.
• La orientación de la inversión pública y la mejora
en las intervenciones de combate a la pobreza.
• Dar a conocer las condiciones de pobreza del
país.
• La investigación del fenómeno de la pobreza y la
desigualdad.
• El mapeo de la pobreza puede ser también un
insumo importante para los investigadores y
centros académicos.
• Para la toma de decisiones a nivel local
• Brinda a las organizaciones y gobiernos
municipales, las herramientas para la gestión
de proyectos y búsqueda de cooperación
contribuyendo al empoderamiento local .
CONCLUSIONES
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Bibliografía
• Hentschel J., Lanjouw J., Lanjouw P., and Poggi Javier. CombiningCensus and Survey Data to Trace the Spatial Dimmensions of Poverty: A Case Study of Ecuador The World Bank EconomicReview, 14 (1), January 2000
• Elbers C., Lanjouw J., and Lanjouw P. Welfare in Villages and Towns: Micro-Level Estimation of Poverty and Inequality, April 5, 2000