Análisis multidimensional de la pobreza en Venezuela por entidades federales entre 2001 y 2010

Transcripción

1 Análisis multidimensional de la pobreza en Venezuela por entidades federales entre 2001 y 2010 Serie Documentos de Trabajo [No. 131] Enero, 2012 César Rafael Gallo José Manuel Roche

2 Banco Central de Venezuela, Caracas, 2012 Gerencia de Investigaciones Económicas Producción editorial Gerencia de Comunicaciones Institucionales, BCV Departamento de Publicaciones Torre Financiera, piso 14, ala sur Avenida Urdaneta, esquina de Las Carmelitas Caracas 1010 Teléfonos: / 8063 Fax: publicacionesbcv@bcv.org.ve Las opiniones y análisis que aparecen en la Serie Documentos de Trabajo son responsabilidad de los autores y no necesariamente coinciden con las del Banco Central de Venezuela. Se permite la reproducción parcial o total siempre que se mencione la fuente y no se modifique la información.

3 Análisis multidimensional de la pobreza en Venezuela por entidades federales entre 2001 y César Rafael Gallo 2 José Manuel Roche 3 Resumen Este trabajo contiene los resultados de la última etapa de un proyecto de investigación que se planteó como objetivo principal estimular la discusión sobre la necesidad de desarrollar una nueva medida de pobreza multidimensional para Venezuela, que permita ampliar el conocimiento del problema de la pobreza en nuestro país. En las etapas previas se realizó una revisión bibliográfica sobre diversas propuestas metodológicas de medición multidimensional de pobreza, de donde la familia de índices Alkire-Foster surgió como la más atractiva, dadas las ventajas que ofrece su aplicación, las cuales provienen del conjunto de propiedades que estos índices satisfacen. Estas ventajas fueron puestas en evidencia al contrastar los resultados obtenidos de su aplicación al caso venezolano con los de Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), el cual ha sido el método multidimensional tradicionalmente usado en Venezuela para producir las estimaciones oficiales de pobreza. Posteriormente se realizaron numerosas pruebas de posibles medidas usando uno de los índices de la familia Alkire-Foster, una de las cuales se utilizó en este trabajo. Aplicando esta medida, se hace aquí un estudio de la situación de la pobreza en Venezuela en el periodo , tanto a nivel nacional como de cada entidad federal del país. El estudio incluyó la descomposición de los índices por dimensiones y entidades. Los resultados a nivel nacional muestran un crecimiento de los niveles de pobreza entre 2001 y 2003, pero luego se observa una tendencia decreciente a partir de 2003, de tipo convexo, que parece conducir a cierto estancamiento en los dos últimos años del periodo observado. Se encontró que este comportamiento no fue replicado en todas las entidades. El decrecimiento fue conducido por una reducción de las carencias según todos los indicadores utilizados en la medida, pero con mayor énfasis en los que proporcionan las mayores contribuciones al nivel agregado de pobreza del país y que en conjunto explican más de la mitad de ese nivel tanto en lo nacional como en cada entidad. Palabras claves: Pobreza, medida multidimensional, índices Alkire-Foster, descomposición, Venezuela. Clasificación JEL: I3, I32, O1. 1 El presente trabajo forma parte del proyecto de investigación titulado: Análisis multidimensional de la pobreza en Venezuela en el período : medición y descomposición por dimensiones y grupos demográficos, el cual recibió financiamiento del Banco Central de Venezuela (BCV), según el convenio de cooperación BCV-UCV, a través de la Cátedra de Modelos Económicos y Sociales de la Facultad de Ciencias de la Universidad Central de Venezuela (UCV). 2 Universidad Central de Venezuela. gallocesar@hotmail.com. Telf. Cel. (0416) Iniciativa para el Desarrollo Humano y la superación de la Pobreza (OPHI), Departamento de Desarrollo Internacional, Universidad de Oxford, jose.roche@qeh.ox.ac.uk, Telf. Oficina: (00 44)

4 Multidimensional Analysis of Poverty in Venezuela by States between 2001 and Abstract This paper presents the results of the last stage of a research project whose main objective was to set basic issues for a methodological debate on the need of developing a new Multidimensional Poverty Measure in Venezuela. This new measure will help to better understand poverty in this country. In previous stages a literature review on multidimensional approaches to poverty measurement was done from which the Alkire-Foster family of measures emerged as the most appealing based on the properties that the family satisfies. The advantages of using the Alkire-Foster measures were showed by contrasting results from its application with those from the Unsatisfied Basic Needs (UBN) method to the Venezuelan case. The UBN has been the official multidimensional measure used in Venezuela up to now. Afterward, a set of measures that have the mathematical structure of one of the Alkire-Foster poverty indices were tested, one of which was used in this work. This work analyses poverty in Venezuela during at both national and state level. The analysis includes decompositions by both dimensions and states. The results show that poverty increased between 2001 and 2003, then decreased with a convex shaped tendency that seems to lead to a steady behaviour during the last two years of the observed period. We found that this behaviour was not replicated in all states of the country. The decrease was driven by deprivation reduction according to all indicators used in the measure. The reduction was greater according to those indicators that showed the largest contributions to the aggregated level of poverty and which altogether explained more than 50% of Venezuelan poverty at both national and state level. Keywords: Poverty, Multidimensional measurement, Alkire-Foster indices, Decomposition, Venezuela. Clasificación JEL: I3, I32, O1. 4 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 y de las dos primeras etapas del proyecto, por su valiosa participación y consejos. 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. 2

5 1. Introducción El presente trabajo es el tercer y último producto del proyecto titulado Análisis multidimensional de la pobreza en Venezuela en el período : medición y descomposición por dimensiones y grupos demográficos. El proyecto se planteó como objetivo general: 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. Se consideró que uno de los medios para lograr este objetivo es estimular la discusión metodológica que conduzca a una nueva medida de pobreza para Venezuela. Este fue el propósito central del trabajo que se presentó como segundo producto del proyecto, en el que se analizaron varias posibilidades de medidas, sujetas a la información disponible en la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM) que realiza el Instituto Nacional de Estadísticas (INE), y basadas en el novedoso enfoque multidimensional que proponen Alkire y Foster (2007, 2011). Debe destacarse que como primer producto se presentó un trabajo en el que se analizó el valor agregado de la forma de cálculo del método Alkire-Foster con respecto al método de Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), tradicionalmente utilizado en Venezuela como enfoque multidimensional. Además, en la segunda entrega, se presentó una revisión bibliográfica de los métodos de medición multidimensional de la pobreza con énfasis en los antecedentes al método Alkire-Foster, todo lo cual proporcionó la base de justificación para la aplicación de este novedoso método en el caso venezolano. Ahora bien, para complementar la contribución al conocimiento del problema de la pobreza en Venezuela, que se planteó como objetivo general del proyecto, en este trabajo se presenta un análisis detallado de la situación y evolución de la misma, utilizando una de las medidas discutidas en el trabajo precedente. Se profundiza aquí en ese análisis que se presentó de manera preliminar en el trabajo anterior, extendiéndolo a nivel de las entidades federales que conforman el país, basado en una de las propiedades fundamentales que satisface la familia de índices Alkire-Foster, como lo es la descomposición. Este análisis permite determinar si las tendencias y características observadas a nivel nacional son también replicadas a nivel de las entidades y ver cómo éstas contribuyen a la situación de pobreza a nivel nacional. Esto, unido a la detección de las particularidades de las entidades, si existen, es de gran utilidad tanto en la evaluación como en el diseño de políticas sociales a nivel regional. El período de observación es , ya que la muestra usada por la EHPM es representativa a nivel regional sólo a partir de 2001, mientras que la base de datos más reciente disponible al momento de la realización de este trabajo es la que corresponde al año La presentación de los resultados de este trabajo se organiza de la siguiente manera. En la sección que sigue se presenta la medida en base a la cual se realizó el análisis, a la vez que se explica de manera breve la aplicación del método Alkire-Foster, el cual se presenta en detalle de manera formal en el Anexo 1. En la tercera sección se muestran las tendencias de los índices multidimensionales de pobreza en Venezuela durante el periodo , tanto a nivel nacional como de las entidades. En la cuarta, se analiza la descomposición de los índices multidimensionales de pobreza por indicadores, igualmente a nivel nacional y de entidades. En la quinta sección la atención se dirige a la descomposición por entidades federales. En la siguiente el análisis se enfoca en la situación de incidencia e intensidad de la pobreza multidimensional en cada entidad y se presta atención a sus contribuciones al nivel agregado nacional. También en esta sección se destaca la distribución de los pobres multidimensionales en el territorio nacional y las variaciones numéricas absolutas en cada 3

6 entidad entre los dos años extremos del periodo observado en este trabajo. Finalmente, en la última sección, se ofrece un resumen de los principales hallazgos a manera de conclusiones. 2. La medida multidimensional de pobreza La medida que se utiliza en el presente análisis surgió como una de las propuestas para la discusión presentadas en Gallo y Roche (2011). Es una de las cuatro que fueron discutidas en ese trabajo, escogidas de un total de ventitrés pruebas que los autores realizaron previamente. La selección de esta medida se hizo en base a que la misma agrupa la mayor cantidad de indicadores posibles para los cuales ofrece información la EHPM, a la vez que los índices resultantes de su aplicación mostraron un comportamiento en el tiempo que se consideró el más satisfactorio, en términos de reflejar los impactos de los cambios económicos y políticos experimentados en el país durante el período que se observó en ese trabajo ( ). Es importante destacar que la conformación de las cuatro medidas que discuten Gallo y Roche (2011), en lo que respecta a la selección de dimensiones, indicadores, agrupación de estos por dimensión, los respectivos pesos, los umbrales que definen carencias según cada indicador y el corte de pobreza, se apoyó en: 1) El marco jurídico nacional, en particular la Constitución de la República Bolivariana de Venezuela. 2) Extensa revisión bibliográfica de estudios sobre pobreza multidimensional nacionales e internacionales. 3) Consultas realizadas a expertos nacionales en la medición de pobreza y bienestar. 5 4) Consulta a actores involucrados en el diseño de políticas sociales. 5) Disponibilidad de información. 6) Realización de numerosas pruebas, que incluyó: a. Análisis de las correlaciones entre los indicadores. b. Análisis factoriales exploratorios, en base a la matriz de correlación de cada año del periodo de observación, así como también en base a la matriz de correlaciones promedio. 7) Juicio teórico y de carácter normativo relativo a la asociación entre indicadores, de estos con las dimensiones consideradas, así como también su importancia en la evaluación del bienestar. Las pruebas realizadas proporcionaron la base para la clasificación de los indicadores por dimensión, de forma tal que se minimizaran las redundancias entre indicadores, que el índice resultante fuese más parsimonioso, que reflejara dimensiones subyacentes más pertinentes para políticas (agrupa indicadores con alta covarianza), y cuya agrupación fuese teórica y normativamente sólida. El método en el que se basa la aplicación de esta medida multidimensional es el propuesto por Alkire y Foster (2007, 2011), cuya utilización en el caso venezolano fue ampliamente justificada en Gallo (2011) y en Gallo y Roche (2011). De la familia de índices multidimensionales que definen Alkire y Foster (2007, 2011) en su propuesta, en este trabajo 5 Es necesario señalar que la limitación de información disponible restringió el uso de todos los indicadores sugeridos como resultado de las consultas. 4

7 la atención se concentra en el cálculo del índice de conteo ajustado M 0, para la aplicación de la medida de pobreza multidimensional 6. Este índice se determina por M 0 = HA Donde H, denominado incidencia de la pobreza multidimensional, es la proporción de individuos u hogares pobres en la población, que se calcula a través de H = q/n Siendo q el número de pobres multidimensionales y n el tamaño de la población considerada. Para obtener q se determina en primer lugar el número de dimensiones o indicadores en los cuales la unidad de observación (hogar o individuo) sufre de carencia. Esto es, se compara el nivel o logro alcanzado por cada individuo con el umbral que define la situación de carencia según cada indicador. De esta manera se sabe en cuáles indicadores el individuo está en situación de carencia. De seguido se obtiene la suma de carencias de cada individuo, ponderadas de acuerdo a los pesos asignados a cada indicador. Luego, se determina cuáles individuos son pobres a través de comparar las respectivas sumas ponderadas de carencias con el corte de pobreza k, es decir, el total de carencias establecido que hace que un individuo sea considerado pobre multidimensional. Finalmente se suman los pobres para obtener así q. Por su parte, A es la intensidad de la pobreza multidimensional, que se interpreta como la fracción del total de dimensiones consideradas en la que el promedio de pobres se encuentra en situación de carencia. Para determinar A se divide la suma ponderada de dimensiones o indicadores, en las que cada pobre está en situación de carencia, entre el número total de indicadores considerados y luego se obtiene el promedio de todas esas fracciones entre los pobres. La interpretación adecuada de A es crucial para lograr la correcta información que transmite el índice M 0. Así, por ejemplo, si resulta A = 0,5, esto significa que el 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 pobre promedio se encuentra carente en el 100% de las dimensiones consideradas. De acuerdo a la definición de A, es claro que si algún pobre aumenta el número de dimensiones en las cuales sufre de carencias, entonces A aumenta y viceversa. Esto es, A satisface el axioma de monotonía dimensional. Siendo M 0 el producto de H y A, se obtiene de esa manera un índice que es sensitivo tanto a la frecuencia como a la amplitud de la pobreza multidimensional y claramente satisface el axioma de monotonía dimensional. Es así como M 0 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 sí no sólo logra reducir el número de pobres, sino que además disminuye la intensidad de la pobreza de quienes permanecen pobres. 6 Los indicadores incluidos en la medida que se utiliza en este trabajo son de tipo ordinal o nominal, lo cual impide el cálculo de otros índices de la familia, tales como M 1 y M 2. 5

8 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 M 0, se interpreta como la proporción del total de carencias que experimenta la población pobre, respecto al máximo posible de carencias que podría experimentar toda la población 7. El máximo valor que puede asumir M 0 es 1, el cual 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 M 0 = 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, M 0 puede leerse como un porcentaje de la situación extrema posible de pobreza que podría sufrir una población determinada. Así, en la medida que M 0 aumenta con el tiempo, esto indica que la población se está acercando a su situación extrema posible de pobreza y en la medida que 8 decrece indica que se está alejando de esa situación extrema. En este trabajo se utiliza como unidad de análisis el hogar y se contabilizan los individuos para efectos de obtener las proporciones correspondientes respecto a la población total de individuos. Esto es, se analiza si cada hogar es pobre o no en base a los indicadores considerados, de forma que todos sus miembros se considerarán pobres o no, según haya sido el resultado de ese análisis, para luego contar los individuos pobres dentro de la población total y obtener de esta manera la proporción correspondiente. El Cuadro 1 muestra cómo quedó finalmente conformada la medida multidimensional que se utiliza en este trabajo. La medida considera tres dimensiones generales: Vivienda y Hábitat, Recursos y Educación, la cuales fueron igualmente ponderadas. Cada dimensión es medida por varios indicadores, los cuales a su vez fueron igualmente ponderados dentro de cada dimensión. Sin embargo, hay que destacar el caso particular de la dimensión Vivienda y Hábitat. Los indicadores de esta dimensión fueron distribuidos en dos grupos, cada uno de los cuales podrían ser considerados como sub-dimensiones. Estos grupos son los que corresponden al espacio y condiciones de la vivienda, por un lado, y los que se refieren a los servicios de que dispone la misma, por otro. Dentro de estas sub-dimensiones los indicadores están igualmente ponderados, pero para efectos de la dimensión general Vivienda y Hábitat aparecen como dos grupos de indicadores con pesos diferentes dentro de una misma dimensión. El Cuadro 1 además indica en su última columna los umbrales que se utilizaron para determinar las situaciones de carencia de los hogares venezolanos. 7 El máximo posible de privaciones que podría experimentar toda la población es el producto del número total de individuos en la población por el número total de dimensiones consideradas. 8 Debe aclararse que formalmente Alkire y Foster (2011) definen al índice M 0 como el valor medio de la matriz de carencias censurada, es decir, la matriz de carencias que se enfoca sólo en la población pobre (También se puede ver detalle de la definición en el Anexo 1). En base a esta definición, el valor mínimo que puede alcanzar M 0 es cero, el cual corresponde a la situación en que q = 0. 6

9 Cuadro 1 Medida Multidimensional de Pobreza en Venezuela basada en el método Alkire-Foster y las bases de datos de las Encuestas de Hogares por Muestreo (EHPM) realizadas por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE). DIMENSIONES (PESOS) INDICADORES PESOS UMBRALES Vivienda y Habitat (1 3) Vivienda (1 6) Hacinamiento 1 12 Más de 3 miembros por habitación Condiciones de la vivienda 1 12 Piso de tierra, o materiales Servicios (1 6) inadecuados en techo y paredes, o es un rancho Agua potable 1 24 No tiene acueducto Eliminación de excretas 1 24 No tiene poceta Recolección directa de basura 1 24 No tiene Gas (Cocina a gas o eléctrica) 1 24 No tiene Recursos Educación (1 3) (1 3) Bienes 1 9 Lavadora Nevera Televisor Aire acondicionado Calentador de agua Secadora Automóvil Posee menos de tres de los bienes listados Ocupación 1 9 Menos de un empleado formal a tiempo completo por cada tres miembros activos Acceso a alimentación minina 1 9 El ingreso per cápita del hogar es inferior a una Canasta Alimentaria Normativa (CAN) Asistencia escolar 1 6 Al menos un niño no asiste a la escuela Escolaridad minina (9 años) 1 6 Ningún adulto tiene la escolaridad básica de 9 años Según como quedó conformada esta medida multidimensional de pobreza, el total de carencias de cada individuo es igual a la suma de los indicadores ponderados en los cuales dicho individuo está en carencia. Por lo tanto, el corte de pobreza k debe reflejar la suma de 7

10 los indicadores ponderados en los cuales el individuo debe estar en carencia para ser considerado pobre multidimensional. Dado que en este trabajo sólo se contemplaron 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. 3. Tendencias de los índices multidimensionales de pobreza en Venezuela durante el periodo Utilizando la medida descrita en la sección anterior, la cual está basada en el método Alkire- Foster, se calcularon los índices H, A y M 0 para el periodo en el caso venezolano. Estos cálculos se realizaron a nivel nacional y de cada una de las 24 entidades federales que conforman el país 9. Los resultados se muestran y comentan de seguido. 3.1 Las tendencias a nivel nacional La Figura 1 muestra los resultados de los índices H, A y M 0 para el periodo a nivel nacional. Figura 1 Índices de pobreza multidimensional (M 0, H y A) en Venezuela durante el periodo , según el método Alkire-Foster, para k = 33% 1 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. Se observa crecimiento de H y M 0 entre 2001 y 2003, para luego descender de manera monótona hasta 2009, no observándose variación relevante entre 2009 y Por su parte A crece ligeramente entre 2001 y 2002, luego decrece discretamente también de manera monótona hasta 2008, para mantenerse sin variación hasta La variación de estos índices entre 2001 y 2010 evidencia que el comportamiento de M 0 ha sido principalmente conducido por el de H. La disminución absoluta de M 0, H y A fue de 10, 18 y 3 puntos porcentuales, respectivamente, las cuales representaron variaciones porcentuales relativas de -65%, -63% y -6%, respectivamente. Haciendo la comparación entre los valores máximos alcanzados en 2003 y 2010 estas cifras cambian para M 0 y H a 11 y 22, respectivamente, siendo las variaciones porcentuales relativas correspondientes de -69% y -66%. 9 Para los cómputos de H, A y M 0, así como las descomposiciones que se presentan más adelante, se utilizó el programa ADO de STATA de Santos (2009). 8

11 La Figura 2 muestra que el comportamiento antes observado en M 0 entre 2001 y 2010 a nivel nacional es independiente del corte de pobreza k seleccionado. También se muestra en esta figura el chequeo de la consistencia de los cambios en el tiempo de este índice a diferentes cortes de pobreza. La jerarquización de valores de M 0 para todos los años entre 2001 y 2010 se mantiene para todos los cortes de pobreza k. Se observa coincidencia casi plena entre 2002 y 2003, siendo estos los años donde M 0 alcanza su valor máximo y luego un descenso progresivo hasta Figura 2 Estimaciones del índice multidimensional de pobreza (M 0 ) en Venezuela entre 2001 y 2010, según el método de Alkire-Foster, para diferentes cortes de pobreza k (en porcentajes) 1. 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. Es pertinente ahora preguntarse si este comportamiento observado por los índices multidimensionales de pobreza a nivel nacional se registró también de manera homogénea en todos los estados del país o si por el contrario existen particularidades, las cuales serían relevantes en la evaluación y diseño de políticas sociales a nivel regional. Esto es lo que se explora en la siguiente sección. 3.2 Las tendencias a nivel de las entidades En el Anexo 2 se incluyen las figuras que muestran el comportamiento de H, A y M 0 para cada estado, en las cuales se basa el análisis que sigue. El análisis comparativo de esas figuras permite las siguientes observaciones. En todos los estados el comportamiento de M 0 es conducido principalmente por el comportamiento de H, tal como se observó a nivel nacional. También en todos los estados se registra decrecimiento en los índices M 0 y H entre 2001 y 2010, pero en relación a la intensidad el comportamiento fue diferente. El índice A aumenta en el Distrito Federal, Aragua y Vargas en ese mismo periodo. En el caso del Distrito Federal la intensidad de la pobreza es casi constante durante la mayor parte del período observado, registrándose el aumento sólo a partir de 2008, aumento que también se observa en el caso de Anzoátegui, donde más bien había estado decreciendo hasta ese año. En el resto de los estados, la intensidad de la pobreza (A) decrece solo ligeramente entre 2001 y 2010, tal como se observó a nivel nacional, con excepción de Amazonas, Barinas y Trujillo donde se registró disminución apreciable de la intensidad de la pobreza, ya que fue mayor a la que se observó a nivel nacional. En el caso de Amazonas se debe tomar en cuenta, para la evaluación de su impacto al nivel agregado nacional, que esta es la entidad de más baja población del territorio nacional (Figura 6). 9

12 El crecimiento que se observó a nivel nacional en H y M 0 entre 2001 y 2003 no fue registrado en todos los estados. Por el contrario, entre esos dos años se observó decrecimiento de esos índices en Anzoátegui, Delta Amacuro, Monagas, Portuguesa y Yaracuy, mientras en Cojedes sus valores se mantuvieron constantes. De los estados en donde se observó el crecimiento de H y M 0 entre 2001 y 2003, Apure y Barinas fueron los que registraron los picos más altos de todo el periodo observado. A partir del 2003 comienza una tendencia al decrecimiento de H y M 0 en todos los estados, con excepción de Amazonas que registra un pico en 2005 y luego esos índices en este estado mantienen estables sus valores a partir de Esta tendencia constante en ambos índices también se observa en Anzoátegui y Nueva Esparta a partir de 2007 y en Carabobo, Lara y Yaracuy a partir de En el caso del Distrito Federal no se observa decrecimiento relevante desde 2004, siendo M 0 prácticamente constante a partir de ese año hasta Las mayores reducciones en puntos porcentuales de H y M 0 entre 2001 y 2010 las registraron los estados Sucre, Barinas, Apure y Cojedes, en ese mismo orden, mientras que el mayor decrecimiento proporcional ocurrió en los estados Nueva Esparta, Aragua y Cojedes. Nuevamente, para los efectos de estos decrecimientos al nivel agregado nacional, debe tenerse en mente que Apure y Cojedes son estados que concentran baja proporción de población (Figura 6). Resulta interesante destacar que, al igual que a nivel nacional, en todos los estados se registró un decrecimiento de tipo convexo, con excepción del Zulia, donde la tendencia al decrecimiento fue de forma cóncava, sugiriendo que el decrecimiento en este estado tendió a ser mayor cada año, pero junto a Vargas y Delta Amacuro esa tendencia se revierte en También resulta interesante destacar que en el caso de Vargas se observa una tendencia decreciente en H entre 2006 y 2009 acompañada de una marcada tendencia creciente de A, que hace que la variación observada de M 0 entre esos dos años sea pequeña. Algo similar se observa en el caso de Yaracuy a partir de Esto significa que en estos estados, si bien el número de pobres multidimensionales ha disminuido a partir de los años señalados, los individuos que permanecieron pobres aumentaron sus carencias. 4. Descomposición de los índices multidimensionales de pobreza por indicadores Una importante propiedad que satisface M 0, así como el resto de las medidas propuestas por Alkire y Foster (2011), es la descomposición, la cual se puede realizar tanto por grupos de población como por dimensiones o indicadores. 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 o indicador. La descomposición por dimensiones o indicadores se basa en la siguiente fórmula que se 10 desprende de la definición de M 0 : 0 µ ( g k ) j * j ( ) M 0 = d 10 Para mayores detalles del método Alkire.Foster y de esta descomposición del índice M 0, ver Alkire y Foster, (2011) o el Anexo 1 de este trabajo. 10

13 0 Donde g j ( ) es la columna j de la matriz censurada g 0 ( k ), la cual es una matriz que se * k 0 obtiene de la matriz de carencias g. En esta matriz de carencias las filas corresponden a los individuos y las columnas a los indicadores, siendo sus elementos iguales a cero, si el individuo no se encuentra en situación de carencia según el indicador de la respectiva columna, o iguales al peso que se le haya asignado al correspondiente indicador, en caso contrario. Para obtener 0 ( k 0 g ) se procede a sustituir en g las filas correspondientes a los 0 individuos no pobres por filas con todos sus elementos iguales a cero y así µ ( g* j ( k) ) es el valor medio del vector columna j de esta matriz censurada. Una vez que la etapa de identificación se ha completado, la fórmula anterior permite expresar 0 a la pobreza total como el promedio de los valores dimensionales µ ( g* j ( k) ) y así la contribución de la dimensión j a la medida de pobreza total estaría dada por el cociente 0 ( ( k ) g* j ) µ M En base a esta última formula se procedió a calcular las correspondientes contribuciones de los indicadores considerados en la medida tanto a nivel nacional como de cada estado del país. 4.1 Descomposición por indicadores a nivel nacional La Figura 3 muestra la descomposición de M 0 a nivel nacional, según los 11 indicadores que considera la medida multidimensional de pobreza que se utiliza en este trabajo, para los años 2001 y Figura 3 Descomposición por indicadores del índice de pobreza multidimensional (M 0 ) en Venezuela en 2001 y 2010 según el método de Alkire-Foster, para k = 33% 1. 0 d 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. Las estructuras de la descomposición de M 0 en 2001 y 2010 se observan bastante semejantes, revelando que la educación mínima se mantiene en 2010 como el indicador de mayor contribución a la pobreza multidimensional en Venezuela. Los cambios más relevantes se observan en la disminución de la importancia de la ocupación y en menor de medida de la posesión de bienes, así como también se observa cierta ganancia registrada por el indicador de las condiciones de la vivienda. 11

14 Estos cambios en las contribuciones de los indicadores y en el valor agregado de M 0, se explican con la información suministrada en la Figura 4. En esa figura se muestra el valor del índice de conteo (H) censurado por cada indicador en el año 2010 y la variación absoluta de estos valores entre 2001 y En otras palabras, se muestra el porcentaje de la población total que es pobre y carente según cada indicador en el año 2010 y la variación absoluta de esas proporciones respecto a su valor en Figura 4 Índice de conteo (H) censurado por indicador en Venezuela en 2010 y su variación absoluta respecto a su valor en 2001, según el método Alkire-Foster, para k = 33% 1,2. 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. 2 Censurado se refiere a que cuenta las carencias por indicador solo de los pobres. La Figura 4 revela que hubo reducción de esas proporciones según todos los indicadores, ocurriendo la mayor reducción en ocupación, lo que explica la reducción de su contribución al índice agregado M 0, seguidas de las correspondientes en posesión de bienes y educación mínima, manteniendo a este último como el indicador de mayor contribución en Nótese además que las mayores reducciones ocurrieron justamente en los indicadores en donde esas proporciones eran las mayores en 2001, explicando así la importante reducción registrada por M 0 entre 2001 y También es importante destacar que este comportamiento hizo que las diferencias entre estas proporciones de pobres y carentes por indicador disminuyeran de manera relevante, dando lugar a una distribución por indicador de apariencia más homogénea en Una de las menores reducciones ocurrió en vivienda, lo que explica el aumento de su contribución al nivel agregado de M 0. Igual que en el caso de las tendencias, cabe ahora preguntarse si esta estructura de descomposición por indicadores también se presenta por igual en todos los estados del país. Esto se explora de seguido. 4.2 Descomposición por indicadores a nivel de las entidades Utilizando la misma propiedad de descomposición de M 0 antes descrita, se desea ahora explorar la estructura de contribuciones por indicador a nivel de cada entidad que conforma el país. Los resultados se muestran en la Figura 5 para el año Índice de conteo censurado por indicador se refiere a que cuenta el número de pobres que son carentes en cada dimensión o indicador considerado. En otras palabras, cuenta el total de carencias por indicador sólo de los pobres. 12

15 Figura 5 Descomposición por indicadores del índice de pobreza multidimensional (M 0 ) en cada entidad federal de Venezuela en 2010, según el método Alkire-Foster, para k = 33% 1. Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundo semestre de 2010 de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM). Cálculos de los autores. 1 El indicador Ingreso fue usado para medir Acceso a Alimentación Mínima. La Figura 5 pone en evidencia que Educación Mínima es el indicador de mayor contribución a M 0 en 2010 en todos los estados venezolanos, con la notable excepción de Amazonas donde Bienes es el indicador de mayor contribución. La contribución de Educación Mínima supera el 20% en todas las entidades y es más relevante en los estados Nueva Esparta, Vargas, Táchira, Miranda y Sucre, donde supera el 30%, mientras su menor contribución se registra en Amazonas y Apure. El segundo indicador de mayor contribución para la mayoría de los estados, quince en total, es Bienes, mientras que en los ocho restantes el segundo indicador más importante es Ocupación. En la mayoría de los estados el segundo indicador proporciona una contribución que oscila alrededor del 15%, excepto en los estados Mérida y Táchira donde el segundo indicador que es Bienes en estos dos estados, alcanza una contribución de 20%. En la mayoría de los estados en los que el segundo indicador es Bienes, el tercero es Ocupación y viceversa. Las excepciones son Nueva Esparta, donde el segundo indicador es Bienes, pero el tercer indicador más importante es Hacinamiento y el estado Vargas, donde la Ocupación es el segundo indicador más importante, pero el tercer lugar lo comparten la Asistencia Escolar y el Ingreso. Vale la pena mencionar que juntos Educación Mínima, Bienes y Ocupación, contribuyen con más del 50% de la pobreza multidimensional en todos los estados venezolanos, lo cual 13

16 también se observó a nivel nacional tanto en 2001 como en 2010 (Ver Figura 3). Destacan los casos de Mérida y Táchira donde esa contribución superó el 65%. 5. La pobreza multidimensional en Venezuela por entidades federales y sus contribuciones al nivel nacional En esta sección la atención se dirige a ampliar el análisis de la situación de pobreza multidimensional dentro de las 24 entidades federales en que está dividido el país y sus contribuciones a los niveles agregados a nivel nacional en los años 2001 y La determinación de estas contribuciones se apoya en la propiedad de descomposición por grupos de población que satisface la familia de medidas de pobreza Alkire-Foster. Tal propiedad requiere que la pobreza total sea igual al promedio ponderado de los niveles de pobreza de los sub-grupos de individuos que se consideren, siendo los pesos las proporciones de población de los sub-grupos. Esto es, siguiendo la explicación que dan Alkire y Foster (2011), sean x e y dos matrices de datos sobre los logros de individuos en las dimensiones o indicadores considerados de dos sub-grupos de población dados, las que tienen asociados niveles de pobreza M(x; z) y M(y; z) respectivamente, donde z representa el vector de umbrales de los indicadores considerados. Sea (x, y) la matriz que se obtiene de unir x e y con un nivel de pobreza asociado M(x, y; z). Si se denotan los totales de individuos en las correspondientes poblaciones por n(x), n(y) y n(x, y), respectivamente, se cumple entonces que n( x) n( y) M ( x, y; z) = M ( x; z) + M ( y; z) n( x, y) n( x, y) La aplicación repetida de esta propiedad muestra que tal descomposición se cumple para cualquier número de sub-grupos, lo que permitió aplicarla en este trabajo para las 24 entidades federales que constituyen el país. Como puede verse en la ecuación de descomposición antes mostrada, las contribuciones de los grupos a la pobreza agregada dependen de las proporciones de población de cada grupo, por lo que es conveniente conocer antes esas proporciones en el caso de esta aplicación y observar sus cambios entre 2001 y 2010, para poder así interpretar adecuadamente esas contribuciones y sus cambios en el tiempo. La Figura 6 proporciona la información correspondiente. Las entidades aparecen ordenadas en la Figura 6 de menor a mayor según la proporción de la población total que concentraban en Las entidades con menor concentración de población son Amazonas y Delta Amacuro, mientras la de mayor población es el Zulia, seguida por el estado Miranda. También se muestra en la Figura 6 las variaciones absolutas de esas proporciones respecto a sus valores en Puede verse que esas variaciones han sido muy poco relevantes, por lo que puede decirse que la estructura de la distribución de la población por entidades en Venezuela no ha tenido cambios de relevancia a lo largo del período Son solo apreciables incrementos inferiores al 1% en las proporciones del Distrito Federal y Carabobo, junto a similares reducciones en las de Anzoátegui y Monagas. Figura 6 Proporciones de población por entidades federales en Venezuela en 2010 y sus variaciones absolutas respecto a

17 Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM). Cálculos de los autores. 5.1 El índice de conteo ajustado (M 0 ) por entidad En la parte superior de la Figura 7 se muestran los resultados de M 0 en cada entidad, las cuales han sido ordenadas de acuerdo al valor de este índice en 2010, junto a las variaciones absolutas respecto a sus valores en En la parte inferior de la misma figura están representadas las respectivas contribuciones al valor agregado nacional de M 0, obtenidas usando la ecuación de descomposición por grupos antes explicada, así como también se muestran las variaciones absolutas de esas contribuciones respecto a sus valores en La primera observación que se obtiene de la Figura 7 es confirmar lo que ya se había observado antes al analizar las tendencias de los índices por estado y es que M 0 disminuyó entre 2001 y 2010 en todas las entidades federales en Venezuela, sin excepción, registrándose las mayores reducciones en los estados Sucre y Apure, seguidos por Amazonas, Barinas, Cojedes y Portuguesa, siendo todas estas disminuciones superiores a 15 puntos porcentuales. Por su parte, la menor reducción la registró el Distrito Federal, siendo la única entidad con una disminución inferior a 5 puntos, entidad que registraba el valor más bajo de M 0 en 2001, mientras en 2010 registra el segundo valor más bajo. Para efectos de comparación e interpretación de estas cifras, debe tomarse en cuenta que el valor agregado nacional de M 0 disminuyó 10 puntos porcentuales entre 2001 y 2010 (Sección 3.1, Figura 1). El estado que registra el mayor valor de pobreza multidimensional en 2010 es Apure con un valor de 11%, seguido por Portuguesa, Zulia, Lara y Amazonas, todos estos con tres puntos menos. En el extremo inferior, los estados con menor nivel de pobreza multidimensional son Nueva Esparta, Distrito Federal, Aragua y Carabobo, todos con aproximadamente 2%. Debe recordarse que para este año el nivel nacional se ubicó en 5% (Figura 1). Por otro lado, para evaluar adecuadamente estos niveles de pobreza multidimensional por entidad, en términos de su importancia para el nivel nacional, debe tomarse en cuenta como se dijo antes, las concentraciones población de estos estados que se mostraron en la Figura 6. Figura 7 Descomposición del índice multidimensional de pobreza (M 0 ) en Venezuela por entidad en 2010 y sus variaciones absolutas respecto a 2001, según el método Alkire-Foster, para k = 33%. 15

18 Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM). Cálculos de los autores. Eso queda capturado en los niveles de contribución de cada entidad al valor agregado nacional de M 0, que se muestran en la parte baja de la Figura 7. Siendo Zulia el estado con mayor población de Venezuela, se explica que la mayor contribución la registre este estado, con un nivel que supera el 20%, el cual más que duplica la siguiente contribución que la proporciona el estado Lara. De hecho, el estado Zulia es la única entidad que experimentó un aumento considerable de su contribución entre 2001 y 2010 al nivel de pobreza multidimensional agregado en el país. Aparte de estas, destacan las contribuciones de Miranda, segundo estado con mayor población (Figura 6) y Bolívar, ambos con contribuciones de 7%, mientras el resto de las contribuciones son inferiores a 5%. 5.2 La incidencia y la intensidad de la pobreza multidimensional por entidades Como se explicó antes, el índice de pobreza multidimensional M 0 es el producto de la incidencia de la pobreza, denotada por H, y la intensidad de la misma denotada por A. La incidencia se refiere a la proporción de pobres multidimensionales, mientras que la intensidad mide el promedio de las proporciones de dimensiones en las cuales los pobres multidimensionales experimentan carencias. Ambos índices proporcionan información útil en el diseño y evaluación de políticas sociales. Por esta razón, resulta interesante observar por separado el comportamiento de ambos índices a nivel de las entidades. En la parte superior de la Figura 8 se muestran los resultados de H en cada entidad, las cuales han sido ordenadas de acuerdo al valor de H en 2010, junto a las variaciones absolutas respecto a sus valores en En la parte inferior de la misma figura están representadas las 16

19 respectivas contribuciones al valor agregado nacional de H y también se muestran sus variaciones absolutas respecto a Figura 8 Descomposición de la incidencia de la pobreza multidimensional (H) en Venezuela por entidad en 2010 y sus variaciones absolutas respecto a 2001, según el método Alkire-Foster, para k = 33%. Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM). Cálculos de los autores. La información suministrada en la Figura 8 muestra que tanto en términos de los niveles de H por entidad, como de sus contribuciones al valor agregado nacional y sus respectivas variaciones entre 2001 y 2010, producen una ordenación de las entidades que no difiere sustancialmente de la ya observada en términos de M 0. Sin embargo, en términos de la intensidad si se encuentran algunas diferencias que valen la pena comentar (Figura 9). Figura 9 Intensidad de la pobreza multidimensional (A) en Venezuela por entidad en 2010 y sus variaciones absolutas respecto a 2001, según el método Alkire-Foster, para k = 33%. Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM). Cálculos de los autores. 17

20 En particular se observa que Táchira, Amazonas y Barinas aparecen en el extremo inferior de la ordenación según A en 2010, que son entidades de nivel medio y alto de incidencia (H) para ese mismo año, mientras Vargas aparece en el extremo superior, siendo éste un estado de baja incidencia relativa. Por otro lado, el Distrito Federal que es una entidad de baja incidencia relativa, registra un nivel medio de intensidad (A). También se confirma con esta figura lo que ya antes se había observado y es que no todas las entidades disminuyeron la intensidad entre 2001 y 2010, como ocurrió con la incidencia. El Distrito Federal, Aragua y Vargas aumentaron ligeramente su intensidad de pobreza, mientras en el Zulia no se experimentó ningún cambio de este índice. Finalmente, se observa que en todas las entidades la intensidad de la pobreza se ubica entre 40% y 50% para 2010, con las excepciones de Apure y Zulia en donde ésta supera el 50%. Esto es, en la mayoría de las entidades la intensidad de la pobreza oscila cercana al valor nacional que para este año se ubicó en 47,7% (Figura 1), con las excepciones de Apure y Zulia. La Figura 10 muestra en un sólo gráfico los valores de A y H para todas las entidades, lo que facilita su comparación en términos de su situación de pobreza multidimensional en Se observa la existencia de una cierta relación entre A y H de forma tal que aquellas entidades que registran un mayor nivel de H también tienden a registrar un mayor valor de A y viceversa. No obstante, resulta interesante resaltar los casos en los que esa relación no se cumple, aunque algunos de estos ya han sido avizorados antes. Entre estos está el caso de Vargas, con un valor de H bastante por debajo del promedio nacional, pero con un valor relativamente alto de A. También se tiene al Distrito Federal, con el valor más bajo de H de todas las entidades, pero ubicado cercano al valor nacional de A. Opuesto es el caso de Portuguesa, con un valor alto de incidencia, pero ubicado cerca del promedio nacional de la intensidad. Por otro lado, están los casos de Amazonas y Barinas, ambos estados con valores de H bastante por encima del promedio nacional para 2010, pero con valores relativamente bajos de A. Figura 10 Incidencia (H) e intensidad (A) de la pobreza multidimensional en 2010 por entidad federal en Venezuela, según el método Alkire-Foster, para k = 33%. Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundo semestre de 2010 de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM). Cálculos de los autores. 18

21 5.3 Distribución de la población pobre multidimensional por entidades La distribución de la población pobre multidimensional en Venezuela en 2010 se mostró antes a través de la contribución de las entidades a la incidencia agregada (H) a nivel nacional presentada en la parte inferior de la Figura 8. Allí se pudo ver que el estado Zulia concentró casi el 20% de los pobres multidimensionales en el país en 2010, seguido por el estado Lara que reunió la mitad de esa proporción, es decir, al 10%, mientras los estados Miranda y Bolívar agruparon cada uno 7%. El resto de las entidades concentraron poblaciones pobres inferiores al 5% de la total. Ahora bien, esta distribución en 2010 resultó de una importante disminución del número de pobres multidimensionales en Venezuela entre 2001 y 2010 que se muestra en la Figura 11. Debe tomarse en cuenta que la sola observación de los cambios en el tiempo de la incidencia de la pobreza multidimensional (H) en cada entidad, es decir, los cambios en las proporciones de pobres multidimensionales en cada entidad respecto a sus respectivas poblaciones totales, como la mostrada en la Figura 8, no proporciona una percepción clara de las magnitudes de los cambios en términos del número de pobres, y por lo tanto tampoco permite una evaluación justa de los progresos o desaciertos regionales en términos de la superación del problema de la pobreza. Para lograr esa percepción es necesario mirar a las variaciones absolutas en el tiempo del número de pobres multidimensionales que concentra cada entidad. La Figura 11 muestra la información pertinente con ese propósito. Figura 11 Variación absoluta del número de pobres multidimensionales en cada entidad federal de Venezuela entre 2001 y 2010, según el método Alkire-Foster, para k = 33%. Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Segundos semestres de la Encuesta de Hogares por Muestreo (EHPM). Cálculos de los autores. Es importante señalar que, a pesar de que la población total venezolana se incrementó entre 2001 y 2010 en poco más de cuatro millones de personas, la población pobre multidimensional disminuyó entre esos dos años en casi la misma cantidad. De hecho, esa disminución fue experimentada en todos los estados del país, obviamente en diferentes magnitudes, siendo en los estados Lara, Zulia, Carabobo y Miranda donde se registraron las 19