Pobreza y desempleo 1

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1 INSTITUTO DE INVESTIGACIONES SOCIO-ECONÓMICAS, UNIVERSIDAD CATÓLICA BOLIVIANA Pobreza y desempleo 1 Alejandro F. Mercado Instituto de Investigaciones Socio-Económicas Universidad Católica Boliviana La Paz, Bolivia (Noviembre, 2002) Resúmen Está generalizada la opinión de que altas tasas de desempleo se traducen en elevados niveles de pobreza, sin embargo existen ciertas especificidades del ámbito laboral boliviano que podrían cuestionar esta causalidad. El presente trabajo, mediante el procesamiento de la MECOVI 2000, buscó encontrar indicadores que confirmen o invaliden dicha hipótesis. Los resultados alcanzados dan cuenta que, efectivamente, existe una correlación entre el desempleo y la pobreza, aunque se identificaron ciertos fenómenos, como ser tasas de desempleo por género muy dispares en los hogares muy pobres que, sin invalidar la causalidad descrita, requieren indagar por explicaciones con mayor profundidad. Los resultados de la investigación corroboraron que los hogares pobres por vivienda y pobres en capital humano, logran vencer la pobreza por ingresos subiendo su Tasa de participación Global. Adicionalmente, se observa que a menor nivel de educación de los padres (Jefe de hogar y conyuge), la Tasa de Participación de los niños en edad escolar se incrementa notablemente. 1 Ese documento es parte del Proyecto de Investigación: Modelo Alternativo de Desarrollo: Una Agenda de Politicas para la Nueva Década, apoyado por el Programa de Investigación Estratégica en Bolivia (PIEB). El Se agradece al Dutch Development Agency (DGIS) por el apoyo financiero

2 POBREZA Y DESEMPLEO 1. Introducción Se han realizado varios intentos de incorporar la problemática de la pobreza al interior de un modelo económico analítico que permita establecer líneas de causalidad entre el ámbito laboral específicamente la problemática del desempleo y las condiciones de reproducción de los hogares pobres, sin embargo los resultados alcanzados no han sido concluyentes y, generalmente, se ha necesitado recurrir a supuestos ad hoc para ajustar los datos de manera tal que lleven a conclusiones que respondan a las hipótesis. Karl Popper (1992) en una entrevista concedida poco antes de su fallecimiento, volvía a recordarnos que la convicción subjetiva no puede ser la base para justificar un enunciado científico, un sentimiento de convicción no puede aparecer en el campo de la ciencia objetiva más que en forma de hipótesis psicológica que requiere un contraste intersubjetivo. Los distintos mapas de pobreza realizados en el país han tomado como base los criterios de medición de la pobreza adoptados ya en el Proyecto regional para la superación de la pobreza hace más de una década atrás (Boltivinik, 1990). La combinación del método de Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) con el método de Línea de Pobreza (LP) en el denominado Método de Medición Integrado (MI), logró dar pautas metodológicas que permitieron salvar la polémica entre los conceptos absolutos y relativos de pobreza. Con base en este acercamiento se pudo establecer indicadores de línea de pobreza relativa por hogar en correspondencia con la estructura de consumo de los hogares y construir un conjunto de necesidades sociales básicas. Conjuntamente a ello se ha enriquecido la construcción conceptual con base en la lectura de la pobreza como un acontecer existencialmente interpelante que exige respuestas en el aquí y ahora, y una aproximación hermenéutica de la pobreza (Calamita, 1997). La hipótesis sobre la que descansa este trabajo parte del cuestionamiento de la línea de causalidad entre desempleo y pobreza, es decir que corresponde a realizar un análisis crítico de un planteo heurístico de índole lineal y causalista que reduce el acontecer de la pobreza a la cosidad de los procesos del ámbito laboral. No se trata, de ninguna manera, de negar la interacción de los procesos de reproducción de los hogares con los procesos de creación de valor, sino en indagar sobre aspectos que van más allá de un enfoque únicamente económico del fenómeno. Si como resultado se logra abrir nuevas interrogantes o ámbitos de investigación, el trabajo habrá alcanzado sus objetivos. El trabajo no entra en el análisis y la discusión conceptual para de allí buscar una corroboración empírica, por el contrario, con base en el procesamiento de la Encuesta sobre Condiciones de Vida (MECOVI 2000) realizada por el Instituto Nacional de Estadística, se intentará encontrar algunas constataciones fácticas que servirán de base para, en trabajos posteriores, abrir al tratamiento de los aspectos teóricos que expliquen estos fenómenos. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 1

3 2. Operacionalización de la pobreza 2.1 Universo de estudio Como se señaló, el poco éxito alcanzado en la introducción de la noción de pobreza en un modelo económico o, por los menos, la poca aceptación que tuvieron los avances en este campo, han hecho que la medición de la pobreza todavía descanse en una noción normativa basada, en última instancia, en niveles mínimos de satisfacción de las necesidades básicas. Bajo esa lógica la pobreza identifica un estado de necesidad o carencia de bienes y servicios imprescindibles para la subsistencia de los individuos o los hogares, dependiendo cual sea la unidad de análisis que estemos tomando en cuenta. Cabe diferenciar el concepto de necesidad de la noción de deseo, donde esta última si bien puede responder a una necesidad, no implica que todos los deseos respondan a necesidades. Asimismo, esta forma de operacionalizar la pobreza hace referencia a situaciones de carencia absoluta, es decir a la incapacidad de acceso a bienes y servicios sin los cuales no es posible la subsistencia de las personas y que no son otra cosa que el reflejo concreto de las denominadas necesidades axiológicas de reconocimiento, propiedad y libertad (Mercado, 1997). La morfología de la pobreza tiene su base operacional en el método de las necesidades básicas insatisfechas (NBI) sobre el cual trabajaremos algunos resultados, partiendo del universo de estudio que se presenta en el cuadro 1.a. y 1.b. Cuadro No.1.a. Personas por lugar de residencia según número de habitantes ESTRATO Departamento 2,000- Menos a Área Ciudad Capital 10, ,000 2,000 dispersa Total Chuquisaca 205,249 15,535 22, , ,721 La Paz 1,554,957 39,861 59,208 78, ,702 2,383,751 Cochabamba 771,542 35,858 61,135 81, ,306 1,519,810 Oruro 220,674 25,022 28,475 6, , ,704 Potosí 183,393 60,403 33,688 48, , ,487 Tarija 189,335 45,016 12,366 27, , ,746 Santa Cruz 1,025, , ,374 73, ,542 1,798,990 Beni 127,295 96,170 44,652 14,663 79, ,773 Pando 18,370 16,356 22,095 56,821 Total 4,296, , , ,128 2,637,149 8,274,803 PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 2

4 Cuadro No.1.b. Hogares por lugar de residencia según número de habitantes ESTRATO Departamento 2,000- Menos a Área Total Ciudad Capital 10, ,000 2,000 dispersa Chuquisaca 47,720 3,760 5,104 72, ,744 La Paz 373,500 8,287 15,522 21, , ,590 Cochabamba 172,416 8,941 15,825 19, , ,782 Oruro 50,976 6,752 6,389 3,200 35, ,981 Potosí 40,666 15,561 8,720 11,871 97, ,500 Tarija 39,648 10,769 2,968 4,952 26,263 84,600 Santa Cruz 227,197 43,724 49,933 15,344 63, ,070 Beni 28,442 19,498 9,736 2,387 13,728 73,791 Pando 4,376 4,512 4,722 13,610 Total 984, , ,853 88, ,851 1,906,668 Los datos no reflejan otra cosa que la fuerte concentración de la población en las ciudades capitales con un 52 por ciento y un 41 por ciento en las denominadas ciudades del eje central, es decir La Paz, Cochabamba y Santa Cruz. Lo que se considera área rural, que comprende a las poblaciones con menos de 2,000 habitantes y las áreas dispersas acogen al 36 por ciento de la población del país. 2.2 Pobreza por vivienda Un primer acercamiento a la pobreza por vivienda nos presenta el cuadro 2.a. y 2.b. En ellos se observa que en las ciudades del eje (La Paz, Cochabamba y Santa Cruz) una mitad de los hogares vive en casa propia, es decir que existe un déficit de vivienda en términos de propiedad que afecta a la mitad de los hogares, dato muy similar para el caso del resto de las ciudades capitales. El dato correspondiente a casa/choza o pahuchi no permite una desagregación, ello efectivamente estaría generando una subvaluación de los niveles de pobreza si es que consideramos que los hogares que viven en casas no son pobres, la información tomada de manera inversa tendría un sesgo que aumentaría los niveles de pobreza y, dado que estamos trabajando solamente con ciudades capitales de departamento, el error sería más grande. Conscientes del sesgo, que no puede ser corregido con la información original de la base de datos, éstos serán posteriormente filtrados con base en las características de las viviendas. Cabe destacar que un elevado porcentaje de los hogares viven en cuartos sueltos, para el caso de las ciudades del eje ello representa algo más de una cuarta parte y para los hogares que viven en las otras ciudades representa un tercio del total de hogares. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 3

5 Cuadro No.2.a. Hogares por tipo de vivienda según forma de propiedad (Ciudades del eje) La vivienda que ocupa el hogar es: Casa/choza Cuartos Vivienda Local Depto. Pahuchi sueltos Improv. No dest. Total Alquilada 66,489 13,780 88, ,005 Propia totalmente pagada 320,956 34,221 33, ,605 Propia en proceso de pago 12,942 5, ,446 En contrato anticrético 27,905 17,856 24,757 70,518 Cedida por servicios 10,160 6,803 2, ,608 Cedida por parientes o amigos 51,213 2,373 52, ,064 Otra Total 490,532 73, ,565 2, ,113 Cuadro No.2.b. Hogares por tipo de vivienda según forma de propiedad (Resto ciudades) La vivienda que ocupa el Casa/choza Cuartos Vivienda Depto. hogar es: Pahuchi Sueltos Improv. Total Alquilada 16,193 1,299 33,140 50,632 Propia totalmente pagada 92,658 3,013 8, ,502 Propia en proceso de pago 3, ,442 En contrato antocrético 7,262 3,289 8,372 18,923 Cedida por servicios ,891 2,801 Cedida por parientes o amigos 12, , ,797 Otra 410 1,321 1,731 Total 132,703 8,925 69, ,828 Los cuadros 3.a y 3.b. nos permiten analizar dos factores al mismo tiempo, el tamaño promedio de los hogares y las condiciones de hacinamiento. En las ciudades capitales del eje la mayor proporción de los hogares, un 57 por ciento, tienen entre 3 a 5 miembros; este mismo dato para las otras ciudades es un poco más bajo con el 54 por ciento. En lo referente a las condiciones de hacinamiento las diferencias observadas entre las ciudades del eje y el resto de las ciudades tampoco son muy significativas. Para el caso de los hogares con cuatro miembros, que corresponde al tamaño más representativo en todas las ciudades, el número de miembros por dormitorio es de 2.1 y 1.9 para el eje y el resto respectivamente. Asimismo, para los hogares con cinco miembros, el número promedio de personas por dormitorio es de 2.3 tanto para las ciudades del eje como para el resto de las ciudades. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 4

6 Cuadro 3.a. Porcentaje de hogares por personas por hogar según cuartos utilizados para dormir (Ciudades del eje) Personas Cuartos utilizados para dormir por hogar TOTAL 1 6.3% 0.2% 6.4% 2 7.8% 2.3% 0.6% 0.0% 10.8% % 5.6% 2.5% 0.1% 19.2% 4 9.8% 5.3% 4.1% 1.0% 0.1% 0.1% 20.4% 5 6.1% 5.2% 4.6% 1.5% 0.1% 17.5% 6 3.6% 4.5% 3.0% 1.4% 0.6% 0.1% 13.2% 7 1.1% 2.6% 1.7% 0.8% 0.4% 0.2% 6.8% 8 0.4% 0.3% 0.8% 0.7% 0.4% 0.0% 2.6% 9 0.2% 0.4% 0.4% 0.6% 1.7% % 0.2% 0.2% 0.1% 0.2% 0.1% 0.8% % 0.1% 0.4% % 0.1% 0.1% % 0.2% Total 46.3% 26.6% 18.0% 6.5% 1.8% 0.4% 0.3% 0.0% 100.0% Cuadro 3.b. Porcentaje de hogares por personas por hogar según cuartos utilizados para dormir (Resto ciudades) Personas Cuartos utilizados para dormir por hogar Total 1 7.6% 0.0% 0.1% 7.8% 2 5.9% 3.1% 0.0% 9.0% % 4.0% 1.0% 0.3% 15.6% % 5.0% 3.5% 1.9% 0.4% 22.0% 5 5.1% 4.2% 4.7% 1.9% 0.3% 16.2% 6 5.8% 4.7% 3.6% 0.7% 0.3% 0.2% 15.3% 7 1.1% 3.5% 1.1% 0.8% 0.3% 0.2% 6.9% 8 1.8% 0.8% 0.8% 0.5% 0.2% 4.1% 9 0.1% 0.2% 0.4% 0.1% 0.2% 0.2% 1.2% % 0.9% 0.2% 0.1% 1.4% % 0.2% % 0.2% % 0.1% % 0.1% Total 49.3% 26.6% 15.4% 6.3% 1.7% 0.5% 0.2% 100.0% El cuadro No. 4 nos da las características físicas de las viviendas en lo que hace al material de las paredes, el piso y el techo. Esta información será posteriormente utilizada para establecer los criterios de pobreza por vivienda. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 5

7 Cuadro No. 4 Hogares por materiales utilizados en la vivienda Parte de la vivienda Paredes de la vivienda MATERIAL MAS UTILIZADO Ciudades del eje Resto de las ciudades Total Ladrillo bloques de cemento hormigón 502,643 87, ,822 Adobe o tapial 249, , ,910 Tabique quinche 2,504 2,504 Piedra ,907 Madera 190,45 3,462 22,507 Caña palma troncos 1,275 1,275 Otro 1,016 1,016 Revoque Si 686, , ,990 interior No 86,428 19, ,951 Techos Pisos Calamina o plancha 471, , ,874 Teja (cemento/arcilla/fibrocemento) 239,194 93, ,490 Losa de hormigón armado 60,304 14,187 74,491 Paja/caña/palma/barro 666 2,442 3,108 Otro 1, ,978 Tierra 61,472 20,920 82,392 Tablón de madera 23,408 3,710 27,118 Machihembre/parquet 170,316 25, ,075 Alfombra/tapizón 9, ,514 Cemento 370,803 91, ,666 Mosaico/baldosas/cerámica 90,480 40, ,874 Ladrillo 46,726 28,210 74,936 Otro Total 773, , ,941 El cuadro 5 nos da el acceso de los hogares a los servicios básicos. Allí tenemos que el acceso al servicio de energía eléctrica en las ciudades capitales tiene una cobertura que alcanza al 97 por ciento y no existe una diferencia sustancial entre las ciudades del eje y el resto de las ciudades capitales. El acceso al agua potable muestra también una elevada cobertura a los hogares y, en ese caso, las ciudades capitales que no se encuentran en el eje se ven algo más favorecidas. El acceso de los hogares a servicio higiénico es donde se observa la menor cobertura con un 87 por ciento de los hogares y la diferencia entre los hogares del eje y los del resto de las ciudades sin ser muy elevada es importante; del total de hogares de las ciudades del eje casi un 90 por ciento cuenta con este servicio, mientras que los hogares del resto de las ciudades capitales que cuentan con este servicio es del 80 por ciento. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 6

8 Cuadro No. 5 Hogares por acceso a servicios básicos Ciudades del Resto de las SERVICIOS ACCESO eje ciudades Total Si 697, , ,338 % 90.22% 93.38% 90.90% Agua potable No 75,584 14,019 89,603 % 9.78% 6.62% 9.10% Si 753, , ,418 Energía % 97.41% 95.04% 96.90% eléctrica No 20,010 10,513 30,523 Servicio higiénico % 2.59% 4.96% 3.10% Si 689, , ,411 % 89.13% 80.88% 87.36% No 84,026 40, ,530 % 10.87% 19.12% 12.64% Total hogares 773, , ,941 Con base en los datos de los anteriores se pasó a establecer la clasificación de pobreza por vivienda que se presenta en el Gráfico No. 1. Los criterios adoptados fueron los siguientes: 1) Todos aquellos hogares que viven en casas o departamentos son clasificados como no pobres, los que vienen en cuartos o habitaciones sueltas como pobres y los que viven en viviendas improvisadas o locales no destinados a vivienda son clasificados como muy pobres. 2) Los hogares con vivienda propia (pagada o en proceso de pago) o contrato anticrético son clasificados como no pobres, los que viven en viviendas en alquiler como pobres y los que tienen viviendas cedidas por servicios, amigos o parientes como muy pobres. 3) Los hogares que habitan viviendas con paredes sin revocar, piso no cubierto, techo de paja, que no tienen acceso a agua potable por cañería, que no tienen alcantarillado, que no tienen acceso a servicio de energía eléctrica o que no tienen servicio higiénico, son clasificados como pobres. Por tanto, los hogares cuyas viviendas no cumplen ninguno de estos criterios son tomados como no pobres. 4) Los hogares que tienen más de tres personas por habitación destinada a dormitorio son clasificadas como pobres. En suma, el hecho de que un hogar caiga así sea en un solo criterio de muy pobre es clasificado como Muy pobre por vivienda ; de la misma forma un hogar que caiga así sea en un solo criterio de pobreza es clasificado como Pobre por vivienda. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 7

9 Gráfico No % 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% POBREZA POR VIVIENDA EN CIUDADES CAPITALES (PORCENTAJES) 28.2% 26.4% 54.0% 56.6% 17.8% 17.1% No pobre Pobre Muy pobre EJE RESTO Los resultados de este procesamiento nos muestran que en las ciudades capitales un 54.6 por ciento de los hogares son Pobres por vivienda, existiendo muy poca diferencia entre las ciudades del eje y el resto de las ciudades capitales. Los hogares no pobres por vivienda representan el 27.8 por ciento de los hogares de las ciudades capitales de departamento y, como se observa en el gráfico, tampoco existe una gran diferencia entre las ciudades del eje con el resto de las ciudades. La elevada pobreza, es decir los hogares muy pobres por vivienda representan el 17.6 por ciento del total de los hogares y, de la misma forma que los anteriores casos, no existe una gran diferencia entre las ciudades del eje y el resto. Conviene destacar que en las ciudades de La Paz, Cochabamba y Santa Cruz un 71.8 por ciento de los hogares son pobres por vivienda (pobres y muy pobres) y un 73.7 de los hogares del resto de las ciudades son también pobres por vivienda (Pobres y muy pobres). 2.3 Pobreza por educación Para cuantificar la pobreza por educación de los hogares que viven en las ciudades capitales de departamento se ha clasificado a los mismos en correspondencia con el mayor nivel alcanzado por algún miembro del hogar. Para tal efecto se ha tomado el nivel de educación operacionalizado por los años de asistencia a un centro educativo. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 8

10 Cuadro No. 6 Hogares por máximo nivel de instrucción del hogar (porcentajes) Máximo nivel educativo familiar Ciudades del eje Resto de las ciudades 0 0.9% 1.1% 1 0.5% 1.4% 2 0.3% 0.6% 3 1.2% 1.4% 4 1.0% 2.3% 5 3.3% 6.5% 6 2.0% 3.3% 7 2.9% 2.2% 8 4.9% 3.4% 9 4.5% 2.7% % 3.5% % 4.6% % 17.9% % 7.0% % 8.5% % 6.9% % 8.3% % 16.4% % 0.4% % 1.6% Total 100.0% 100.0% Los resultados que aparecen en el Cuadro No. 6 nos muestran que las diferencias en los niveles de educación de los hogares de las ciudades del eje comparados con las otras ciudades no presentan grandes diferencias, aunque se observa que estas brechas se amplían en los últimos años de educación de colegio, llegando a una diferencia de 6.3 puntos porcentuales a los doce años de escolaridad. Es llamativo que de los doce años de escolaridad hasta los diecisiete las ciudades que no pertenecen al eje muestran tasas más elevadas que las ciudades del eje. Con base en esta información, más la asistencia de los niños entre 6 y 14 años a la escuela, se construyó las categorías de pobreza de acuerdo a los siguientes criterios: 1) Los hogares dentro de los cuales el máximo nivel de instrucción alcanzado por sus miembros es menor a 8 años de escolaridad fueron clasificados como pobres por educación. 2) En los hogares que tienen niños entre 6 y 14 años de edad que no asisten a la escuela fueron clasificados como pobres por educación. 3) Los hogares que cumplen los puntos 1 y 2 simultáneamente fueron clasificados como hogares muy pobres por educación. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 9

11 4) Los hogares que no cumplen ninguno de los puntos 1 y 2 fueron clasificados como Hogares no Pobres por Educación Del total de hogares de las ciudades un 67.6 por ciento no son pobres por educación y, como se observa en el gráfico, el porcentaje de los hogares que caen en esta categoría es algo más elevado que en el caso de los hogares del eje. El fenómeno se invierte en el tramo de pobreza y elevada pobreza, para este último caso, es decir los hogares muy pobres por educación son el 10 por ciento del total de hogares de las ciudades consideradas fuera del eje, frente a solamente un 5.1 por ciento de los hogares de las ciudades de La Paz, Cochabamba y Santa Cruz que caen en esta clasificación. Gráfico No. 2 POBREZA POR EDUCACION (PORCENTAJE DE HOGARES) 80.0% 69.0% 62.7% 60.0% 40.0% 20.0% 25.9% 27.3% 5.1% 10.0% 0.0% No pobre Pobre Muy pobre EJE RESTO 2.4 Pobreza por patrimonio A partir de la clasificación de los hogares con base en los criterios de pobreza por vivienda y pobreza por educación, se construye la categoría Pobreza por Patrimonio. Los cuadros 7 y 8 y sus respectivos gráficos nos muestran que del total de hogares en las ciudades de eje un 23.8 por ciento no son pobres ni por vivienda ni por educación, asimismo en el resto de las ciudades este porcentaje alcanza el 21.5 por ciento, es decir que no existe una diferencia marcada en este grupo. De la misma forma los hogares clasificados como muy pobres por vivienda y muy pobres por educación en las ciudades del eje representa solamente un 0.9 por ciento de los hogares, mientras que en el resto de las ciudades alcanzan al 2.1 por ciento. Destaca en estos datos que la mayor proporción de los hogares se concentra en aquellos que son pobres por vivienda y no son pobres por educación, en las ciudades del eje allí se encuentra el 34.2 por ciento y en el resto de las ciudades un 32.8 por ciento de los hogares. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 10

12 Cuadro No. 7 Pobreza por vivienda según pobreza por educación (Número de hogares, Ciudades del eje) Pobreza por educación No pobre Pobre Muy pobre Total No pobre 183,846 30,840 3, ,082 Pobreza por vivienda Pobre 264, ,911 29, ,665 Muy pobre 84,985 45,685 6, ,366 Total 533, ,436 39, ,113 Gráfico No. 3 Pobreza por vivienda, según pobreza por educación Distribución 35.0% 23.8% 30.0% 34.2% 25.0% 16.0% 20.0% 15.0% 11.0% 4.0% 10.0% 3.8% 5.0% 5.9% 0.0% 0.9% No pobre Pobre Muy pobre Por educación 0.4% Muy pobre No pobre Por vivienda Cuadro No. 8 Pobreza por vivienda según pobreza por educación (Número de hogares, Resto ciudades) Pobreza por educación No pobre Pobre Muy pobre Total No pobre 45,553 10,339 55,892 Pobreza por vivienda Pobre 69,544 33,617 16, ,797 Muy pobre 17,774 13,915 4,450 36,139 Total 132,871 57,871 21, ,828 PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 11

13 Gráfico No. 4 Pobreza por vivienda según pobreza por educación 35.0% 32.8% 30.0% 21.5% 25.0% Distribución 20.0% 15.0% 8.4% 15.9% 4.9% 7.9% 10.0% 5.0% 0.0% No pobre Por educación 6.6% 2.1% Pobre Muy pobre 0.0% No pobre Pobre Muy pobre Por vivienda Con base en estos datos se procedió a construir la categoría referida a la pobreza patrimonial; para tal efecto se tomaron los siguientes criterios de clasificación: Los hogares que no son pobres por vivienda y no son pobres por educación fueron clasificados como hogares no pobres por patrimonio. Los hogares que son muy pobres por vivienda y muy pobres por educación, más aquellos que son muy pobres por vivienda y pobres por educación, más los que son muy pobres por educación y pobres por vivienda, fueron clasificados como hogares muy pobres por patrimonio. El resto de hogares fueron clasificados como hogares pobres por patrimonio. El cuadro No. 9 y el gráfico No. 5 nos muestran que el 23.3 por ciento de los hogares de las ciudades no son pobres por patrimonio, en las ciudades del eje el porcentaje es ligeramente mayor al resto de las ciudades. Los hogares pobres por patrimonio representan un 64.9 por ciento de los hogares y la diferencia entre las ciudades del eje y el resto de las ciudades tampoco es muy marcada. Los hogares muy pobres por patrimonio son el 11.8 por ciento del total de los hogares de las ciudades y en este caso la diferencia entre las ciudades del eje y el resto de las ciudades es importante. En las ciudades del eje solamente un 10.6 por ciento de los hogares son muy pobres por patrimonio, mientras que en el resto de las ciudades los hogares muy pobres por patrimonio alcanzan al 16.5 por ciento. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 12

14 Cuadro No. 9 Pobreza por patrimonio (Número de hogares) Ciudades del eje Resto de ciudades Total No pobre 183,846 45, ,399 Pobre 507, , ,971 Muy pobre 81,570 35, ,571 Total 773, , ,941 Gráfico No. 5 POBREZA POR PATRIMONIO 70.0% 65.7% 62.0% 64.9% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 23.8% 21.5% 23.3% 10.6% 16.5% 11.8% 10.0% 0.0% No pobre Pobre Muy pobre Ciudades del eje Resto de ciudades Total 2.5 Pobreza por ingresos El cuadro No. 10 y el gráfico No. 6 nos presentan a los hogares de las ciudades capitales clasificados por pobreza de ingresos. Para la construcción de este cuadro se tomó el ingreso per cápita del hogar, el mismo que sale de dividir el ingreso total del hogar entre el número de miembros. Los hogares con un ingreso per cápita mensual menor a 175 bolivianos fueron clasificados como muy pobres; los hogares cuyo ingreso per cápita mensual se encuentra entre 175 y 399 bolivianos fueron clasificados como pobres y los hogares que tienen un ingreso per cápita mensual igual o mayor a 400 bolivianos fueron clasificados como no pobres. Como se observa en los datos, los hogares afectados por algún nivel de pobreza representan un 46.6 por ciento de los hogares, 31.7 por ciento son hogares pobres y 14.9 por ciento hogares muy pobres. La diferencia más importante entre las ciudades del eje y el resto de las ciudades está en el número de hogares muy pobres por ingresos. En las ciudades del eje un 13.9 son muy pobres mientras que en el resto de las ciudades este grupo de hogares representa un 18.5 por ciento. Cuadro No. 10 PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 13

15 Pobreza de ingresos (Número de Hogares) Ciudades del Resto de las Total eje ciudades No pobre 418, , ,628 Pobre 247,341 65, ,387 Muy pobre 107,717 39, ,926 Total 773, , ,941 Gráfico No. 6 Hogares por pobreza de ingresos (porcentajes) 60.0% 54.1% 50.8% 53.4% 50.0% 32.0% 40.0% 30.0% 13.9% 20.0% 10.0% 0.0% Ciudades del eje 30.7% Resto de las ciudades 18.5% 31.7% Total ciudades capitales No pobre Pobre Muy pobre 14.9% 3. La pobreza y el mercado laboral 3.1 Grupos de pobreza Los cuadros 11.a., 11.b. y 11.c. establecen un cruce de la pobreza por ingreso según la clasificación de pobreza por patrimonio. En ellos se observa que la mayor proporción de los hogares, tanto en las ciudades del eje como en el resto de las ciudades, son pobres por patrimonio pero no son pobres por ingresos, es decir que un 32.8 por ciento de los hogares de las ciudades están limitados en lo referente a tenencia de vivienda y/o capital humano pero que no se ven afectados por pobreza corriente, es decir pobreza por ingresos. Le sigue en importancia los hogares que son pobres tanto por patrimonio (pobreza estructural) como por ingresos (pobreza corriente) los cuales representan un 23.2 por ciento de los hogares que viven en las ciudades, en las ciudades del eje estos hogares representan un 24.2 por ciento y en el resto de las ciudades un 19.8 por ciento. Los hogares que no son pobres ni por patrimonio ni por ingresos son el 17.2 por ciento de los hogares de las ciudades, porcentaje que casi es el mismo en las ciudades del eje, mientras que en el resto de las ciudades los hogares no pobres representan solamente el 14.6 por ciento. Por contrapartida, en las ciudades del eje los hogares muy pobres por patrimonio y muy pobres por ingresos solamente son el 3.4 por ciento del total de hogares mientras que en el resto de las ciudades estos hogares muy pobres son el 7.1 por ciento. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 14

16 Cuadro No. 11.a. Hogares por grupos de pobreza (Ciudades del eje) Pobreza por ingreso Pobreza por patrimonio No pobres Pobres Muy pobres Total No pobre 138, ,438 25, ,055 Porcentaje 17.9% 32.9% 3.3% 54.1% Pobre 30, ,924 29, ,341 Porcentaje 4.0% 24.2% 3.9% 32.0% Muy pobre 14,931 66,335 26, ,717 Porcentaje 1.9% 8.6% 3.4% 13.9% Total 183, ,697 81, ,113 Cuadro No. 11.b. Hogares por grupos de pobreza (Resto ciudades) Pobreza por ingreso Pobreza por patrimonio No pobres Pobres Muy pobres Total No pobre 31,016 68,300 8, ,573 Porcentaje 14.6% 32.2% 3.9% 50.8% Pobre 11,467 41,962 11,617 65,046 Porcentaje 5.4% 19.8% 5.5% 30.7% Muy pobre 3,070 21,012 15,127 39,209 Porcentaje 1.4% 9.9% 7.1% 18.5% Total 45, ,274 35, ,828 Cuadro No. 11.c. Hogares por grupos de pobreza (Total ciudades capitales) Pobreza por ingreso Pobreza por patrimonio No pobres Pobres Muy pobres Total No pobre 169, ,738 33, ,628 Porcentaje 17.2% 32.8% 3.4% 53.4% Pobre 42, ,886 41, ,387 Porcentaje 4.3% 23.2% 4.2% 31.7% Muy pobre 18,001 87,347 41, ,926 Porcentaje 1.8% 8.9% 4.2% 14.9% Total 229, , , ,941 PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 15

17 3.2 Tasa de Participación Global El cuadro No. 12.a. nos presenta la Tasa de Participación Global (TPG) por grupos de pobreza según sexo, complementada con la TPG para los niños de 10 a 14 años de edad. Las más altas TPGs se encuentran en aquellos hogares que siendo muy pobres y pobres por patrimonio; pero que no son pobres por ingresos, con el 70.7 por ciento y el 63.0 por ciento respectivamente. Este dato nos muestra claramente que los hogares pobres por patrimonio han logrado remontar su pobreza por ingresos aumentando su participación en el ámbito laboral, es decir sacrificando a un elevado de número de miembros para incrementar los ingresos del hogar. Esta lectura se corrobora al observar que la TPG femenina más elevada se encuentra justamente en el grupo de hogares no pobres por ingresos y muy pobres por patrimonio. De la misma forma se tiene que la TPG para los niños comprendidos entre los 10 y los 14 años de edad, en los hogares no pobres por ingresos pero muy pobres y pobres por patrimonio alcanza al 23.1 y al 14.4 por ciento respectivamente. Asumiendo que existe un trade-off entre el trabajo infantil y la acumulación de capital humano, se derivan condiciones bajo las cuales el trabajo infantil es socialmente ineficiente. (Baland y Robinson, 1998). Las TPGs más bajas se encuentran en los hogares muy pobres y pobres por ingresos, lo cual se constituye en el complemento de los anteriores datos, es decir que ante la aguda crisis de ingresos por al que están atravesando los hogares, si no sacan mayor cantidad de miembros del hogar a buscar trabajo, se ven en situaciones de elevada pobreza corriente. La TPG de los niños en los hogares muy pobres por patrimonio y muy pobres por ingresos es la segunda más elevada, lo cual puede estar dando cuenta de una elevada tasa de desempleo en este grupo. Como podía esperarse, la TPG de los niños en los hogares que no son pobres no existe, ya que corresponde a los niños privilegiados que no deben dejar sus estudios para complementar los ingresos de sus hogares. Destaca el hecho de que los hogares muy pobres por ingresos y pobres por patrimonio tengan una TPG infantil mucho menor a los otros grupos, excepto el grupo de hogares no pobres, una posible hipótesis explicativa es que los hogares que no son muy pobres por patrimonio no lo sean gracias a que al interior del hogar exista al menos un miembro con un nivel de educación superior a los ocho años de escolaridad, el mismo que esté haciendo que el hogar apueste a la educación de los niños a pesar de estar atravesando una situación difícil de pobreza corriente. La información procesada da cuenta que la TPG para los niños de 10 a 14 años aumenta significativamente en correspondencia al estrato de pobreza por educación del hogar, la TPG en este tramo de edad para los hogares no pobres por educación es del 8.2. por ciento, la que se eleva a 12.8 para los hogares pobres por educación y alcanza el 14 por ciento para los hogares muy pobres por educación. Alternativamente, es posible que una tasa de desempleo muy elevada se constituya en un fuerte desincentivo para la búsqueda de trabajo. Asimismo destaca el hecho de que la menor TPG femenina se encuentre en los hogares pobres por ingresos y muy pobres por patrimonio, es probable que esto también se explique por una elevada tasa de desempleo que desincentive a constituirse en población económicamente activa. Es importante destacar la fuerte influencia de la condición de actividad del jefe de hogar para la participación de los cónyuges, es decir que se estaría presentando una elevada PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 16

18 elasticidad cruzada entre los ingresos (o trabajo) del jefe de hogar respecto a las horas ofrecidas en el mercado laboral por parte del cónyuge, el hecho de que el jefe de hogar esté ocupado o desocupado afecta en 20 puntos porcentuales la tasa de participación del cónyuge. Por otra parte, bajo la misma lógica se observa que si el jefe de hogar se encuentra desocupado, la tasa de participación de los niños entre 10 y 14 años se eleva en algo más de 2 puntos porcentuales. Como se podía esperar, cuando el jefe de hogar es inactivo permanente, las tasas de participación del cónyuge y de los hijos se elevan sustancialmente. Cuadro No. 12. a. Tasa global de participación según sexo (Total ciudades capitales,porcentajes) Pobreza por Pobreza por patrimonio ingresos No pobre Pobre Muy pobre TPG total 53.6% 63.0% 70.7% No pobre TPG masculina 56.7% 71.3% 81.3% TPG femenina 50.7% 55.4% 61.5% TPG niños (10-14) 14.4% 23.1% TPG total 51.7% 54.7% 46.4% Pobre TPG masculina 57.7% 65.3% 65.6% TPG femenina 47.4% 45.0% 28.2% TPG niños (10-14) 6.1% 13.0% 7.9% TPG total 55.0% 46.1% 47.3% Muy pobre TPG masculina 68.2% 57.5% 60.1% TPG femenina 43.9% 37.4% 36.7% TPG niños (10-14) 4.4% 12.1% El cuadro No. 12.b. presenta la misma información que el anterior cuadro pero solamente para las capitales del eje. Allí se observa que el comportamiento de la TPG para las ciudades del eje sigue el mismo patrón que para el total de ciudades, más aún, se acentúa la elevada participación de los hogares que afectados por pobreza patrimonial logran remontar la pobreza por ingresos mediante una participación del 77.3 por ciento de sus miembros en edad de trabajar en la oferta efectiva de fuerza de trabajo; asimismo tenemos que la tasa de participación femenina es muy elevada, al igual que la tasa de participación de los niños. Esta última que es del 59.1 por ciento es una clara muestra de el sacrificio de los niños para complementar los ingresos del hogar. Un dato que destaca es que la TPG para los niños de los hogares muy pobres por ingresos y pobres y muy pobres por patrimonio sean relativamente bajas, para el primer caso, es decir para los que no son muy pobres por patrimonio la hipótesis explicativa podría ser la misma que se presenta en el caso del total de las ciudades y, para el caso de los hogares muy pobres por patrimonio y por ingreso, la explicación podrían estar en una alta tasa de desempleo que esté castigando a este grupo de hogares. El cuadro No. 12.c. presenta la información para el resto de las ciudades. En este caso, como puede observar en el cuadro, el patrón de comportamiento sufre una pequeña modificación, aunque mantiene la misma lógica con la que se explicó los anteriores. En el caso del resto de las ciudades la mayor TPG no se encuentra en el grupo de hogares muy pobres sino en el grupo de hogares pobres por patrimonio y no pobres por ingresos, PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 17

19 seguido por el grupo de pobres por ingresos y muy pobres por patrimonio. Otra diferencia importante y destacable es que la tasa más elevada de participación de los niños se presenta en el grupo de hogares más pobres, es decir aquellos que son muy pobres por patrimonio y muy pobres por ingresos. Esto último probablemente se pueda explicar por las elevadas tasas de desempleo que afectan a este grupo de hogares. Como se lo destacó, la lógica explicativa de elevadas tasas de participación en los grupos que no son pobres por ingresos viene dada por la mayor participación de sus miembros en actividades generadoras de ingresos, mientras que la elevada participación de los hogares pobres por ingresos, como es el caso de la participación de los niños en las ciudades que no corresponden al eje, probablemente se explicaría por tasas de desempleo más elevadas. Cuadro No. 12. b. Tasa global de participación según sexo (Ciudades del eje, porcentajes) Pobreza por Pobreza por patrimonio ingresos No pobre Pobre Muy pobre TPG total 54.5% 63.2% 77.3% No pobre TPG masculina 57.4% 72.7% 87.7% TPG femenina 51.8% 54.7% 68.3% TPG niños (10-14) 11.5% 27.3% TPG total 56.3% 56.4% 43.1% Pobre TPG masculina 61.4% 67.4% 63.3% TPG femenina 52.7% 46.3% 24.8% TPG niños (10-14) 13.0% 2.0% TPG total 57.4% 45.7% 50.1% Muy pobre TPG masculina 74.8% 56.3% 61.9% TPG femenina 43.3% 37.5% 40.3% TPG niños (10-14) 3.9% 16.3% PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 18

20 Cuadro No. 12. c. Tasa de participación global, según sexo (Resto ciudades, porcentajes) Pobreza por Pobreza por patrimonio ingresos No pobre Pobre Muy pobre TPG total 50.1% 62.2% 56.1% No pobre TPG masculina 54.1% 66.4% 67.4% TPG femenina 46.2% 58.0% 46.0% TPG niños (10-14) 25.0% 18.5% TPG total 40.7% 47.8% 56.9% Pobre TPG masculina 49.4% 56.4% 72.3% TPG femenina 33.8% 39.5% 40.1% TPG niños (10-14) 13.8% 13.2% 27.3% TPG total 47.6% 47.9% 43.0% Muy pobre TPG masculina 49.1% 62.1% 57.4% TPG femenina 46.1% 37.0% 31.3% TPG niños (10-14) 6.1% 6.7% 3.3 Tasa de desempleo Definida la tasa de desempleo como el cociente entre la población desocupada y la población económicamente activa, y bajo la definición de que una persona está desocupada si no realizó ningún trabajo la semana anterior a la encuesta (ni siquiera una hora) y estuvo buscando activamente trabajo, se construyó los cuadros 13a, 13b y 13c, manteniendo la estructura de los grupos de pobreza. El cuadro No. 13.a. da cuenta que las tasas más elevadas de desempleo se encuentran, efectivamente, en los hogares muy pobres por ingresos, lo que estaría corroborando la causalidad desempleo entonces pobreza y cuestionando nuestra hipótesis de que esta relación no sea válida, sin embargo es importante destacar que la tasa de desempleo más elevada no está en los hogares muy pobres por ingresos y muy pobres por patrimonio, sino en aquellos que si bien son muy pobres por ingresos no son pobres por patrimonio. Aquí cabe intentar la hipótesis de que los hogares no pobres por patrimonio tendrían un salario de reserva más elevado que estaría aumentando el tiempo de búsqueda y, junto a ello, la tasa de desempleo abierta. La TDA por sexo mantiene el mismo patrón de comportamiento, es decir que, en cierta medida, corrobora la causalidad desempleo entonces pobreza, sin embargo, la muy baja tasa de desempleo masculina de los hogares muy pobres por ingresos y muy pobres por patrimonio nos estaría mostrando una crisis de ingresos más allá de una crisis por falta de puestos de trabajo. Como se destacó en el punto anterior la baja TPG para los niños de los hogares muy pobres por ingreso y pobres por patrimonio, probablemente se explique por la elevada tasa de desempleo abierto que tienen estos hogares que estaría actuando como un desincentivo a la búsqueda de trabajo, es decir, si los mayores no pueden conseguir empleo los niños no intentarán buscarlo. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 19

21 La tasas más bajas de desempleo se encuentran en los hogares que no son pobres por ingresos, específicamente la tasa de desempleo abierta para los hogares no pobres por ingresos y muy pobres por patrimonio es la más reducida. Este dato, junto a la elevada TPG de este grupo de hogares, refleja la forma cómo estos hogares lograron superar la pobreza por ingresos. Cuadro No. 13. a. Tasa de Desempleo Abierta (Total ciudades capitales) Pobreza por Pobreza por patrimonio Ingresos No pobre Pobre Muy pobre TDA Total 3.9% 4.3% 2.2% No pobre TDA Mas. 2.0% 4.6% 3.7% TDA Fem. 5.8% 4.0% 0.4% TDA Total 11.2% 8.4% 3.4% Pobre TDA Mas. 11.3% 5.1% 3.4% TDA Fem. 11.1% 12.9% 3.5% TDA Total 33.3% 22.7% 11.0% Muy pobre TDA Mas. 38.7% 22.1% 1.7% TDA Fem. 26.3% 23.4% 23.4% Los cuadro 13.b y 13.c. muestran la misma información sobre la tasa de desempleo en las ciudades capitales del eje y el resto de las ciudades capitales respectivamente. La lógica explicativa no sufre mayores modificaciones respecto a los datos agregados de todas las ciudades capitales, aunque se puede observar que en los grupos de mayor TDA las ciudades denominadas del resto están algo más afectadas. Es interesante destacar que en las ciudades del eje los hogares que son muy pobres por patrimonio y pobres y no pobres por ingresos, la TDA femenina es igual a cero, mientras que en los hogares muy pobres por ingresos y por patrimonio se tiene la TDA más elevada para las mujeres- Cuadro No. 13. b. Tasa de Desempleo Abierta (Ciudades del Eje) Pobreza por Pobreza por patrimonio Ingresos No pobre Pobre Muy pobre TDA Total 4.1% 4.2% 1.8% No pobre TDA Mas. 2.3% 4.2% 3.5% TDA Fem. 5.9% 4.3% 0.0% TDA Total 10.0% 8.8% 2.2% Pobre TDA Mas. 9.1% 5.2% 3.2% TDA Fem. 10.9% 13.8% 0.0% TDA Total 31.9% 22.8% 12.2% Muy pobre TDA Mas. 36.2% 23.7% 0.0% TDA Fem. 26.0% 21.8% 27.6% PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 20

22 Cuadro No. 13.c. Tasa de Desempleo Abierta (Resto ciudades) Pobreza por Pobreza por patrimonio Ingresos No pobre Pobre Muy pobre No pobre TDA Total 2.8% 4.8% 3.3% TDA Mas. 0.8% 6.5% 4.4% TDA Fem. 5.2% 2.9% 1.8% TDA Total 15.2% 6.2% 6.3% Pobre TDA Mas. 17.8% 4.6% 3.9% TDA Fem. 12.2% 8.4% 11.1% TDA Total 38.5% 22.2% 8.9% Muy pobre TDA Mas. 49.6% 16.5% 4.5% TDA Fem. 27.3% 29.5% 15.3% 3.4 Conclusiones La relación de causalidad entre el desempleo y la pobreza si bien es generalmente, especialmente durante los periodos de recesión, si tomamos en cuenta las especificidades del ámbito laboral en nuestro país, así restrinjamos nuestro análisis al área urbana, plantea interrogantes que generan ciertas interrogantes que podrían si no invalidar, por los menos relativizar la causalidad mencionada. Bajo esta óptica es que se realizó la presente investigación, para lo cual fue necesario realizar varios procesamientos de la MECOVI 2000 que en algunos casos fueron utilizados como insumos para procesar los resultados que aparecen en el informe, en otros casos fueron pasos intermedios para los cuadros resumen y, en otros, solamente fueron utilizados como cuadros de referencia o de complementación a lo discutido en el trabajo; sin embargo, es conveniente destacar que la riqueza de estos cuadros da interesantes elementos explicar ciertos fenómenos, así como ciertas pautas para abrir nuevas investigaciones. Una primera conclusión es que al interior de lo que denominamos la pobreza patrimonial, la pobreza por vivienda afecta en mayor grado que la pobreza por educación, de lo cual se sigue que has un proceso de traspaso intergeneracional de las condiciones de pobreza y que la inversión en educación, limitada a los primeros 8 años de educación básica, al parecer no se constituye en un instrumento para disminuir los niveles de pobreza. Ultimo aspecto que es corroborado por otras investigaciones como la de Lykke Andersen y Beatriz Muriel (2002). De manera complementaria se observa que la pobreza por ingresos afecta, aproximadamente, a la mitad de los hogares de las ciudades de departamento y que alrededor de un 15 por ciento de los hogares sufren de una aguda pobreza por ingresos. Con base en el método integrado (NBI y LP), tenemos que solamente un 17.2 por ciento de los hogares de las ciudades capitales de departamento viven en condiciones por encima de los niveles de pobreza, mientras que un 4.2 por ciento lo hacen en condiciones de extrema pobreza. PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 21

23 Una segunda conclusión está referida a la Tasa de Participación Global (TPG). Las más elevadas TPG s se encuentran en aquellos hogares que siendo muy pobres y pobres por patrimonio no son pobres por ingresos, estás alcanzan al 70.7 y 63 por ciento, respectivamente. Estos datos dan cuenta, de manera clara, que los hogares pobres por patrimonio (pobreza estructural) pueden remontar su condición de pobreza por ingresos (pobreza corrientes) gracias a una elevada participación de sus miembros en la oferta efectiva de fuerza de trabajo. Ello se corrobora con los datos de la TPG femenina que en estos grupos es elevada, así como la TPG para los niños entre 10 y 14 años de edad. Un elemento importante es que la TPG para los niños aumenta significativamente en correspondencia a menores niveles educativos al interior del hogar. Seto último tendría al menos dos posibles explicaciones: Primero, que los padres con mayor nivel de educación, así estén atravesando situaciones de pobreza, apuestan a la educación de sus hijos; segundo, que a mayores niveles de educación de los padres se espera un mejor ingreso del hogar, lo que permitiría reducir la participación de los hijos en el mercado de trabajo. Destaca también, como era lo esperado, que si el jefe del hogar se encuentra desocupado, ello eleva fuertemente la TPG de los otros miembros del hogar. Cabe destacar que algunos datos, aunque no son altamente significativos, de tasas de participación en hogares pobres por ingresos parecería cuestionar lo señalado, empero consideramos que ello se explicaría por las elevadas tasas de desempleo que desincentivan a la búsqueda de trabajo por parte de la población secundaria. La tercera conclusión, mediante la cual se testea la hipótesis planteada, hace referencia a la Tasa de Desempleo Abierta. Los datos muestran que la tasa de desempleo más elevada se encuentra en los hogares muy pobres por ingreso, lo que estaría corroborando la causalidad desempleo entonces pobreza e invalidando nuestra hipótesis de trabajo. Sin embargo es necesario destacar dos factores que, en cierta manera, relativizan dicha causalidad. Primero, que la tasa de desempleo más elevada no se encuentra en los hogares que son muy pobres por ingresos y muy pobres por patrimonio, sino en aquellos que si bien son muy pobres por ingresos no son pobres por patrimonio. Aquí cabe intentar la hipótesis de que los hogares no pobres por patrimonio tendrían un salario de reserva más elevado que estaría aumentando el tiempo de búsqueda de trabajo y, junto a ello, la tasa de desempleo abierta. Segundo, si bien las tasas de desempleo son más elevadas en los hogares muy pobres por ingresos, la tasa desempleo masculina en este grupo de hogares es baja (1.7%), mientras que TDA femenina es muy elevada (23.4%). Este fenómeno no se repite la para los hogares que siendo muy pobres por ingresos son no pobres y pobres por patrimonio, en éstos dos últimos grupos la TDA masculina es elevada. En suma, si bien existen ciertos datos que parecen corroborar la hipótesis de la causalidad desempleo entonces pobreza, los datos procesados presentan ciertos elementos que, al menos, deberían llevarnos a relativizar esta implicación lineal y hace necesario realizar estudios que puedan profundizar esta problemática. Bibliografía: Baland, Jean Marie y Robienson, James A model of child labor Notre-Dame De La Paix Belgica, 1998 PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 22

24 Boltvinik, Julio Pobreza y necesidades básicas Proyecto Regional para la Superación de la Pobreza PNUD, Caracas, Venezuela, 1990 Calamita, Roberto Ensayo sobre la pobreza. El saber y la interpretación Temas Bolivia 21 MDSMA PNUD, La Paz, Bolivia, 1997 Ehrenberg, Ronald & Smit, Robert Modern Labor Economics Harper Collins Publishers New York, 1990 Instituto Nacional de Estadística Base de datos MECOVI 2000 Mercado, Alejandro Necesidades y satisfactores La Prensa, Marzo 21, 2000 Popper, Karl La lección de ese siglo Temas, Argentina, 1998 Solana, Fernando Educación, productividad y empleo Fondo Mexicano de Intercambio Académico México, 1998 PyD/IISEC/AMS/11,02/v1 23

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