LA MEDICION DE LA POBREZA EN COLOMBIA

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1 LA EDICION DE LA POBREZA EN COLOBIA Agosto 1999 Este estudio fue preparado por Fabio Sánchez, jefe de la Unidad de Análisis acroeconómico del Departamento Nacional de Planeación y Jairo Núñez, asesor de la Unidad de Análisis acroeconómico del Departamento Nacional de Planeación. El estudio ha sido financiado por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) bajo la coordinación de Carlos Oliva, economista para Colombia en el BID. Departamento Regional de Operaciones 3 División de Países 5

2

3 INDICE I. INTRODUCCION... 1 II. ETODOLOGIA... 3 A. Imputación de ingresos... 3 B. Expansión de ingresos a cuentas nacionales y PIB trimestral... 4 III. POBREZA Y DESEPEÑO ACROECONOICO... 6 A. La pobreza nacional... 9 B. Descomposición de los cambios en la incidencia de la pobreza... 9 C. Efectos de los cambios en el valor de la canasta IV. CONCLUSIONES APENDICE 1 Factores de expansión a PIB trimestral urbano APENDICE 2 Porcentaje de hogares urbanos bajo la línea de pobreza APENDICE 3 Variaciones de la pobreza a cambio en el valor de la canasta BIBLIOGRAFIA... 16

4 LISTA DE CUADROS Cuadro 1: Ecuaciones de cointegración... 7 Cuadro 2: Porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza... 9 Cuadro 3: Descomposición de los cambios en la pobreza LISTA DE GRAFICOS Gráfico 1: Porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza... 4 Gráfico 2: Relación de cointegración... 8 Gráfico 3: Análisis impulso respuesta... 8 Gráfico 4: Porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza ii

5 I. INTRODUCCION La pobreza es probablemente uno de los indicadores económicos en cuya medida se tiene menos consenso tanto desde el punto de vista teórico como metodológico. Basta señalar los problemas ligados a la unidad de análisis que se va a estudiar (individuos, hogares, regiones y países) y el tipo de estudio o comparación (ingreso, consumo e incluso bienestar), para determinar la deficiencia de la unidad de análisis. Este estudio se concentra en el ingreso de los hogares y considera pobre aquel cuyos ingresos no son suficientes para conseguir una canasta de consumo para cada miembro de una familia, calculada por el DANE (Departamento Nacional de Estadística) y denominada la línea de la pobreza. El análisis que aquí se presenta establece una metodología uniforme para la medición de la pobreza, estimando series trimestrales y anuales lo que permite hacer comparaciones periódicas además de observar las tendencias de largo plazo. Para calcular los ingresos de los hogares (pobres y no pobres) se utilizarán las Encuestas de Hogares del DANE, ya que son las únicas con una periodicidad constante y que a su vez se basan en una misma metodología. A pesar de tales ventajas, los ingresos declarados por personas y hogares en las Encuestas de Hogares presentan serios problemas. Los dos más importantes son la subvaloración de los ingresos por parte de los encuestados y la no-respuesta por parte de algunos de ellos. La subvaloración del informe de ingresos supone, principalmente, la sobreestimación de los niveles de pobreza mientras que el no declarar puede crear complicaciones a la hora de determinar la posición social de aquéllos que no declaran sus ingresos. etodologías diferentes han sido diseñadas para imputar los ingresos esperados de las personas que no declaran y así evitar la sobreestimación de la pobreza. La más utilizada consiste en imputar un ingreso, basado en un modelo de capital humano, a las personas que no los declaran y, posteriormente, ajustar el nivel de ingresos de las encuestas a nivel de las Cuentas Nacionales. El problema de estos métodos es que modifican la distribución original de los datos ya que la varianza de los datos imputados es, sin duda, menor. Adicionalmente, los resultados en Colombia son muy diferentes y dependen del modelo y la metodología utilizada. Por ejemplo, para el DANE (1996) en 1993 la pobreza nacional estaba en un 21.1%, para Londoño (1996) en un 27%, y para Pérez (1995) en un 28.8%. Otro problema que presenta este tipo de ajustes es que éstos sólo se han hecho para algunas de las siete encuestas nacionales que existen en Colombia, y por lo tanto, el análisis temporal de la pobreza y sus determinantes es imposible. Debido a los problemas citados, los objetivos de este estudio son los siguientes: 1. Imputar ingresos a las personas que no declararon mediante un modelo de capital humano especificado detalladamente, añadiendo un margen de error basado en la metodología de bootstrapping. Este método de imputación se aplicará a todas las encuestas nacionales disponibles y a las encuestas urbanas trimestrales realizadas desde marzo de Expandir tanto los ingresos de las encuestas nacionales a nivel de las Cuentas Nacionales como los de las encuestas de las siete ciudades a nivel del PIB trimestral de las mismas. 1

6 3. Calcular tanto la incidencia, la brecha y el déficit de la pobreza nacional de las encuestas disponibles como la de las encuestas urbanas trimestrales. De esta forma se obtendrá, por consiguiente, el número de hogares y personas que están por debajo de la línea de pobreza a nivel nacional, rural, urbano y de cada una de las siete ciudades principales. 4. Descomponer los cambios de la pobreza en sus efectos precios e ingresos. 5. Calcular los índices de distribución de ingresos con los nuevos datos (Gini, Theil, participaciones por quintil). 6. Estimar mediante un modelo econométrico las conexiones entre la pobreza y algunas de las variables macroeconómicas. 7. Comparar los resultados con otros niveles de la pobreza. Aquí se requiere hacer un análisis concreto de la repercusión de la pobreza ante la fuente de ingresos que se utilice para el cálculo. 8. Descomponer los ingresos de los hogares pobres y no pobres por sus componentes. 2

7 II. ETODOLOGIA A. IPUTACION DE INGRESOS Como se mencionó anteriormente, uno de los principales problemas de la medición de la pobreza es la sobreestimación de la incidencia que resulta cuando se parte de los ingresos declarados en las encuestas de hogares, muchos de los cuales es cero. Por lo tanto, es necesario atribuir ingresos a aquellos individuos que no los declaran. Esta sección presenta la metodología de imputación de los ingresos. La imputación de los ingresos parte de una ecuación de capital humano, según la cual el ingreso de cada individuo está en función de su educación y experiencia. Aparte de esto se introducen variables tales como la ciudad, el sector o rama de actividad, el carácter de jefe de hogar, el género, etc. Así a cada individuo sin ingresos se le atribuirá uno, el cual dependerá de sus características socioeconómicas. En una ampliación del modelo de incer (1974) los ingresos de los individuos dependen de sus propias características las cuales son: lny = β 0 + β S + 1 β E + 2 β E i= 1 γ X i i + 4 j= 1 θ EC j j + 4 k = 1 α 4 P k + 4 l= 1 χ PO l l + 8 δ RA m m m= 1 q= ρ R q q + ε en donde Y representa los ingresos; S los años de estudio formal; E la edad; X es un vector de variables dummies para establecer las diferencias salariales por género, sector privado, jefe de hogar, jefe de hogar mujer, tiempo parcial, trabajo temporal y asistencia escolar; EC es un vector de variables dummies para los diferentes estados civiles de las personas; P es un vector de variables dummies para los diferentes niveles educativos alcanzados; PO es un vector de variables dummies para las diferentes posiciones ocupacionales; RA es un vector de variables dummies para las diferentes ramas de actividad; R es un vector de variables dummies para las diferentes 2 ciudades; yε es una variable aleatoria normal con media 0 y varianza σ. La ecuación anterior se estima para todos los individuos que declaran ingresos y los coeficientes resultantes son utilizados para estimar un ingreso a las personas que no lo declararon, siendo ésta la metodología tradicionalmente utilizada. Sin embargo, la distribución de los valores imputados mediante esta metodología tiene una varianza menor que la distribución de los valores declarados. Una estrategia para corregir este problema es agregar aleatoriamente al valor estimado los errores ε del modelo. Sin embargo, esto produce ingresos extremadamente altos y bajos. Para corregir la varianza de los ingresos imputados, se ordenan de menor a mayor los valores estimados tanto de los individuos que responden como aquéllos que no responden y se añade un error escogido aleatoriamente de las personas que responden dentro del mismo decil de la persona que no responde. B. EXPANSION DE INGRESOS A CUENTAS NACIONALES Y PIB TRIESTRAL 3

8 Una vez hecha la imputación de los ingresos a los individuos que no los declararon, debe solucionarse el problema de la subestimación de los ingresos. El problema consiste en que el total de los ingresos escrutado en las Encuestas de Hogares es menor que el ingreso apropiado para éstos, según las Cuentas Nacionales (CN). En las CN se discrimina el ingreso de los hogares por salarios, el excedente bruto de explotación y a otros ingresos (intereses, dividendos, pensiones, transferencias, etc.), y a las fuentes de ingreso que corresponden también a las de las encuestas de hogares. En el resultado el ingreso de las encuestas de hogares debe corresponder al calculado para los hogares a partir de las CN. De este modo, los ingresos de los individuos deben multiplicarse por un factor que corresponde a la relación entre el ingreso total de las cuentas nacionales y el de las encuestas de hogares. Debe encontrarse un factor para cada tipo de ingreso. Esta metodología ha sido ampliamente utilizada no sólo en Colombia sino también en otros países latinoamericanos (Lustig, 1990). Sin embargo, dado que uno de los objetivos de este estudio es obtener la magnitud de la pobreza urbana trimestralmente, utilizaremos el PIB trimestral para calcular el valor de los ingresos trimestrales de los hogares urbanos y se aplicarán las participaciones de cada tipo de ingreso de las CN. Por consiguiente, cuando se calcule la pobreza a nivel nacional se deberán establecer los factores de expansión de las CN y cuando se calcule a nivel urbano trimestral se determinarán los factores de expansión al PIB trimestral (ingreso disponible), teniendo en cuenta el ingreso urbano. Esta metodología no sólo tiene la ventaja de establecer los verdaderos valores trimestrales del ingreso, sino que permite aplicar diferentes factores de expansión a nivel urbano y rural. De hecho se ha observado que la subestimación rural es menor y por lo tanto los factores de expansión deben ser diferentes. De no hacer esta separación, la pobreza urbana se sobreestima y la rural se subestima. Gráfico 1 Porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza (7 ciudades) Los resultados del cálculo de la pobreza, después de corregir la información de las encuestas anteriormente descritas (véase apéndice 2), se presentan en el gráfico 1. A finales de los 70 se presentó una gran disminución de la pobreza urbana, entre 1982 y 1993 no hubo logros importantes y posteriormente tuvo un rápido descenso hasta Se observan algunos saltos 4

9 importantes en la pobreza en 1985 y 1997 los que, obviamente, coinciden con los períodos de recesión económica. 5

10 III. POBREZA Y DESEPEÑO ACROECONOICO Este capítulo tiene como objeto utilizar las series trimestrales de la pobreza para encontrar las relaciones entre esta variable y otras de tipo macroeconómico. Específicamente, se busca conocer la relación de la incidencia de la pobreza con variables tales como el desempleo, la inflación, el ciclo económico, la tasa de cambio real y la productividad multifactorial y laboral. Para poder establecer de una forma técnica las relaciones entre estas variables es necesario llevar a cabo algunas pruebas para conocer las características de las estadísticas de estas series. Se encontró que ni la pobreza ni el resto de las variables macroeconómicas mencionadas son estacionarias 1 (Cárdenas et. al., 1998). De esta forma, y como se verá más adelante, las relaciones que se encuentran mediante estimaciones basadas en mínimos cuadrados son espúreas, es decir, pueden no corresponder a una verdadera relación encontrada y sólo se deba a las tendencias que éstas exhiben. Una forma de solucionar este problema es estimar mediante mínimos cuadrados tomando las primeras diferencias de las variables, pero este procedimiento conduce a que se pierdan importantes relaciones de largo plazo entre las variables. El procedimiento que se utilizará en este trabajo es conocido como mecanismo de corrección de errores, el cual necesita que las variables estén cointegradas. Esto requiere que el término de error entre la variable dependiente y la independiente sea estacionario lo que significa que existe una combinación lineal entre ellas que es I(0). Esto determina que las desviaciones de las variables entre sí son de carácter transitorio. Dicho de otra forma, si la combinación lineal de las series es I(0) éstas están cointegradas. Esta combinación lineal estacionaria, denominada ecuación de cointegración, puede ser interpretada como la relación de largo plazo entre las variables. Sin embargo, pueden existir desequilibrios en el corto plazo. El mecanismo de corrección de errores utiliza el término de error de la estimación para enlazar el comportamiento de corto plazo de la variable dependiente con su valor de largo plazo. El término de cointegración es conocido como corrección de errores, debido a que la desviación del equilibrio de largo plazo es corregida gradualmente a través de una serie de ajustes parciales de corto plazo. Se quiere saber primordialmente si existe una o más ecuaciones de cointegración para establecer si existen relaciones de largo plazo entre la pobreza y las variables macroeconómicas. Supongamos que existe un sistema con una ecuación de cointegración y sin términos diferenciados rezagados. La ecuación de cointegración sería: P = α + β t X t (2) 1 Una variable es estacionaria si su media y su varianza son constantes en el tiempo y la covarianza entre dos períodos depende solamente de la distancia entre ellos. Técnicamente se dice que la variable es integrada de orden cero ó I(0 ). 6

11 en donde P es el porcentaje de hogares urbanos pobres y X es un vector que contiene las variables macroeconómicas 2.. El mecanismo de corrección de errores es: P t = γ ( Pt α βx t ) + ε t (3) Se puede observar que la variable explicativa es el error de corrección el cual, en el equilibrio de largo plazo es cero. Sin embargo, si P y X se desvían del equilibrio este término es diferente a cero y la pobreza se ajusta parcialmente restaurando la relación de equilibrio a una velocidad γ. La relación lineal de equilibrio dada por el vector de cointegración se presenta en el cuadro 1. Se puede inferir de los resultados que el aumento de la tasa de desempleo aumenta los niveles de pobreza. Este resultado es obvio, teniendo en cuenta que los primeros y los más afectados al subir la tasa de desempleo son los trabajadores no calificados que se concentran en los hogares de menores ingresos. El mismo efecto tiene la tasa de inflación, posiblemente por el hecho de que los ingresos de los hogares pobres están menos indexados que los ingresos de las familias de mayores ingresos. Por ejemplo, en un shock inflacionario los salarios no aumentan inmediatamente mientras que las ganancias y los dividendos se sostienen mediante el mark-up. Estos choques, en su mayoría, se dan sobre los precios de los alimentos afectando aún más a los hogares pobres. El resultado sobre la tasa de cambio real es menos obvio. Sin embargo, la depreciación real del tipo de cambio corresponde tanto a una disminución de los salarios (medidos en moneda extranjera) como a un aumento de los precios de los bienes transables. Estos resultados se mantienen en las cuatro ecuaciones de cointegración presentados. Por su parte, los aumentos en productividad y el ciclo económico del sector no transable tienen efectos positivos sobre la reducción de los niveles de pobreza. Cuadro 1. Ecuaciones de cointegración (1) (2) (3) (4) Productividad total (-3.46) Productividad laboral (-8.62) Ciclo no transables (-2.46) Desempleo (8.20) (4.90) (7.93) (7.81) Inflación (2.55) (3.64) (6.71) Tasa de cambio (4.01) (6.18) (1.54) Dummy (-5.19) (-0.07) (-10.59) Tendencia Constante Estadísticos t entre paréntesis. (3.92) (2.70) 2 Las pruebas de existencia de raíz unitaria y de cointegración de Johansen se presentan en el apéndice 1. 7

12 En el gráfico 2 se presenta la relación de cointegración entre las variables del modelo cuatro. Podemos observar que durante el período de estudio la pobreza ha oscilado alrededor de su equilibrio de largo plazo, es decir, se ha separado sólo de forma transitoria de las variables que la determinan. Gráfico 2. Relación de cointegración Gráfica 2. Relación de Cointegración 77 Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Gráfico 3 Análisis impulso respuesta Desempleo Inflación ITCR El análisis de impulso respuesta nos indica que una innovación sobre la tasa de desempleo tiene un efecto permanente sobre los niveles de pobreza, mientras que el efecto de la inflación es relativamente transitorio y de menor magnitud. Por su parte, la tasa de cambio reduce en primera instancia los niveles de pobreza y posteriormente la aumenta (gráfico 3). 8

13 A. LA POBREZA NACIONAL La metodología utilizada en las siete ciudades también se aplicó en las encuestas nacionales desde 1988 y los resultados se presentan en el cuadro 2. Se observa que la pobreza nacional ha venido disminuyendo de forma paulatina desde 1988 excepto en 1992, donde creció notablemente. El crecimiento en 1992 está ligado al incremento de la pobreza rural como producto de la crisis del sector; sin embargo, ha bajado considerablemente desde Como resultado, la incidencia de la pobreza en el total nacional decreció del 50.9% en 1988 al 41.4% en 1997, mientras que la pobreza rural aumentó del 55% al 63.7% entre 1991 y 1993 y bajó al 60% en Esto muestra que los grandes avances en la reducción de la pobreza se han dado en las zonas urbanas. Cuadro 2. Porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza Año 7 ciudades Nacional Rural Atlántica Oriental Central Pacífica Al examinar la pobreza por regiones se observa que su reducción ha ocurrido fundamentalmente en las regiones orientales y atlántica colombianas. Esto señala que la incidencia de la pobreza disminuyó del 51.4% al 45.1% en la Región atlántica, mientras que pasó del 46% al 39.3% en la región oriental entre 1991 y1997. Por su parte, el nivel de la pobreza en la región central se incrementó del 37.6% al 43.4%, mientras que en la región pacífica aumentó del 40.1% al 43.9%. B. DESCOPOSICION DE LOS CABIOS EN LA INCIDENCIA DE LA POBREZA Los cambios en el nivel de la pobreza pueden ser causados tanto por un aumento en el ingreso de los pobres como por cambios en el valor de la canasta con la cual se mide la línea de la pobreza. De este modo, el origen de los cambios en la incidencia de la pobreza refleja tanto incrementos o disminuciones en el ingreso real de los hogares más pobres como cambios en los precios relativos de los productos que componen la canasta de la línea de la pobreza. La metodología seguida para cuantificar los cambios es la siguiente: 1. Se escogieron períodos que mostrarían cambios importantes en la tendencia de la incidencia de la pobreza. De acuerdo con el cuadro 3 los períodos escogidos fueron: , , y El efecto ingreso se calculó imputando a los ingresos de los pobres del año entrante el incremento del índice de precios al consumidor (IPC) entre los años escogidos. Una vez encontrado el ingreso se procede a encontrar la línea de pobreza del año saliente y se 9

14 compara con la línea efectivamente observada. La diferencia entre las dos es el efecto ingreso. 3. El efecto precio se calcula como la diferencia entre el cambio en la incidencia y éste. Los resultados del ejercicio están presentados en el cuadro 3. Cuadro 3. Descomposición de los cambios en la pobreza (%) Período Reducción en la pobreza Efecto ingreso Efecto precio C. EFECTOS DE LOS CABIOS EN EL VALOR DE LA CANASTA En este capítulo se estiman los efectos de los cambios en el valor de la canasta de la línea de la pobreza, con el fin de determinar la sensibilidad de ésta a los cambios en los precios de los bienes que la componen. El ejercicio presentado en el gráfico 4, basado en los datos del apéndice 3, muestra que si la canasta hubiera sido un 10% (5%) más alta, la incidencia de la pobreza habría resultado en promedio de 4.4 (2.2%) puntos porcentuales superior. De esta manera, el valor promedio de la incidencia de la pobreza durante el período habría sido del 39.9% (37.8%) y no del 35.6%. Por su parte, si el valor de la canasta de pobreza hubiera sido un 10% (5%) más bajo, el porcentaje promedio de hogares pobres habría sido de 30.8% (33.1%). Esto significa que la elasticidad de la línea de pobreza respecto al valor de la canasta es cercana a 0.5. Gráfico 4 Porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza ( %) Línea Pobreza 0.9 LP 1.1 LP IV. CONCLUSIONES 10

15 El objetivo de este estudio es conocer la evolución de la pobreza urbana y el nivel reciente de la pobreza nacional. En cuanto a la evolución urbana se puede afirmar que la pobreza pasó en 20 años de un nivel del 50% a un nivel del 23% demostrando un progreso social muy importante. ediante dos ejercicios se encontró la influencia de las variables económicas en el nivel de la pobreza. El primero de tipo paramétrico confirma el efecto nocivo del desempleo y la inflación sobre las clases más necesitadas; dicho efecto se mantiene a través del tiempo. Por su parte el ejercicio de descomposición de los cambios de la pobreza demostró que las principales mejoras en el nivel de la pobreza se presentaron entre 1977 y 1980 gracias a un incremento de los ingresos de los hogares y, posteriormente entre 1992 y 1996, gracias a la caída de los precios de los alimentos. Adicionalmente, y como era de esperar, el incremento en la pobreza en 1985 fue la consecuencia de una caída de los ingresos de los hogares, como resultado de la recesión y el desempleo durante este período. Por último, se mostró que la sensibilidad de la pobreza al valor de la línea de pobreza es aproximadamente de 0.5. En términos generales, los avances en la reducción de la pobreza nacional se denotan en las regiones urbanas ya que en el sector rural el nivel ha permanecido relativamente constante. Por su parte, la región oriental ha presentado grandes avances en la reducción de la pobreza mientras que la región central, que era la de menor nivel señaló un retroceso. La región atlántica, a pesar de haber mejorado, se mantuvo como la más pobre del país. 11

16 APENDICE 1 Factores de expansión a PIB trimestral urbano Año Salarios EBE Otros ingresos

17 APENDICE 2 Porcentaje de hogares urbanos bajo la línea de la pobreza Año arzo Junio Septiembre Diciembre Fuente: Encuestas de hogares urbanos del DANE. Cálculo de los autores. 13

18 APENDICE 3 Variaciones de la pobreza a cambios en el valor de la canasta Variaciones en la línea de la pobreza (%) Pobreza arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Variaciones en la línea de la pobreza 14

19 Pobreza Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Diciembre arzo Junio Septiembre Promedio Fuente: Encuesta de hogares DANE. Cálculo de los autores. 15

20 BIBLIOGRAFIA Cárdenas., Bernal R., Núñez J. y Sánchez F.. acroeconomic Pefomance and Inequality en Colombia: Archivos de acroeconomía No. 72. Unidad de Análisis acroeconómico, Departamento Nacional de Planeación, diciembre Leibovich J., Ribero R., Núñez J., Cortés P., Jaramillo C. Los activos y Recursos de la población pobre en Colombia. Informe Final. BID (1998). Londoño J. L. Cambios en la distribución del ingreso, la pobreza y el desarrollo humano en las últimas décadas. imeo. BID (1996). Pérez. J. La situación social en Colombia. Planeación y Desarrollo Vol. XXVI No. 3. Departamento Nacional de Planeación, julio

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