1 Metodología para la Medición de la Pobreza MultidimensionalMaria Emma Santos Universidad Nacional del Sur-CONICET y OPHI Taller sobre Indices de Pobreza Multidimensional 18 y 19 de Septiembre 2013 Bogotá, Colombia

2 El Indice de Pobreza MultidimensionalUna Aplicación: El Indice de Pobreza Multidimensional [Global]

3 Índice de Pobreza Multidimensional (IPM)Alkire y Santos 2010 Alkire, Roche y Seth 2011 Alkire, Conconi y Roche 2013

4 ¿Qué es el IPM? Constituye la primera implementacion del metodo directo para la medicion de pobreza en una forma internacionalmente comparable, cubriendo un numero tan grande de paises (104 países en desarrollo). Fue lanzado en 2010 en el Human Development Report de Naciones Unidas, y actualizado en 2011 y 2013 La metodología del IPM está siendo adaptada para diversas medidas nacionales – usando indicadores más apropiados para cada contexto. El IPM construye sobre distintas medidas preexistentes, incluyendo el IPH.

5 ¿Qué mide el IPM? El IPM mide pobreza aguda entendida como la inhabilidad de una persona para satisfacer simultaneamente minimos estandares internacionalmente comparables, relacionados con los ODMs y con funcionamientos clave.

6 OPHI – equipo IPM 2013 OPHI Research Team: Sabina Alkire (Directora), James Foster (Research Fellow), John Hammock (Co-Fundador y Research Associate), Adriana Conconi (coordinación IPM ), José Manuel Roche (coordinación IPM ), Maria Emma Santos (coordinación IPM 2010), Suman Seth, Paola Ballon, Gaston Yalonetzky, Diego Zavaleta, Mauricio Apablaza Analistas y asistentes en el cálculo del IPM desde 2011: Akmal Abdurazakov, Cecilia Calderon, Iván Gonzalez De Alba, Usha Kanagaratnam, Gisela Robles Aguilar, Juan Pablo Ocampo Sheen, Christian Oldiges y Ana Vaz. Contribuciones especiales: Heidi Fletcher (preparación de los mapas), Esther Kwan y Garima Sahai (asistentes de investigación y preparación de gráficos), Christian Oldiges (asistencia de investigación en descomposiciones regionales y errores est;andar), John Hammock (material de campo de Ground Reality Checkl), Yadira Diaz (asistencia en prepación de mapas). Equipo de Comunicaciones: Paddy Coulter (Director de Comunicaciones), Emma Feeny (Research Communications Officer), Heidi Fletcher (Web Manager), Moizza B Sarwar (Research Communications Assistant), y Cameron Thibos (Design Assistant). Apoyo Administrativo: Laura O’Mahony (OPHI Project coordinator), Natasha Francis (OPHI Project Assistant) OPHI prepara el IPM para su publicación en el Human Development Report de UNDP y agradecemos el apoyo de nuestros colegas en HDRO. jose

7 METODOLOGÍA DEL IPM

8 1. Datos: Encuestas Demographic & Health Surveys (DHS - 52) Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS - 34) World Health Survey (WHS – 17) Adicionalmente, usamos 6 encuestas especiales para Argentina (urbana: ENNyS), Brasil (PNDS), México (ENSANUT), Marruecos (ENNVM), Territorios Ocupados Palestinos (PAPFAM), and Sudáfrica (NIDS) Restricciones: Datos de No todas las encuestas tienen exactamente los mismos indicadores. jose

9 Restricciones en los datosEl IPM se ve afectado en gran medida ante la falta de comparabilidad de los datos. ciertos indicadores claves no son cubiertos (stock, calidad) hay información faltante para algunas dimensiones valores faltantes conducen a reducciones en el tamaño de la muestra/sesgos varían los encuestados; la información a nivel individual es escasa las encuestas son actualizadas cada 3-5 años, y en distintos años los datos excluyen ciertos grupos (adultos mayores, institucionalizados) las encuestas de ingreso/consumo no cuentan con los indicadores de salud usados en el IPM Estos problemas pueden mejorarse en medidas nacionales. “Mejorar la recolección de datos y su calidad debería ser una preocupación central en todos los países...” Bourguignon et al pág. 6

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11 Dimensiones/Indicadores, Pesos, UmbralesPrivaciones

12 Indicadores del IPM y los ODMSalud Nutrición ODM 1 (Erradicar la pobreza extrema y el hambre) Mortalidad ODM 4 (Reducir la mortalidad infantil) Educacion Asistencia de niños a la escuela y años de educación ODM 2 (Achieve Universal Primary Education) Estandar de Vida Electricidad no es ODM ● Combustible para cocinar ODM 7 Sanidad ODM 7 ● Agua Potable MDG 7 (Asegurar la Sustentabilidad Ambiental) Piso no es ODM ● Activos MDG 1 Omisiones de ODM: genero, enfermedades infecciosas, ingreso, mortalidad materna, medio ambiente, tenencia de la vivenda

13 Indicadores del IPM y los ODMsNotar que... A diferencia de los indicadores de los ODM, los indicadores del IPM utilizan la misma poblacion base: el total de poblacion. El hogar es la unidad de analisis para identificar a lospobres. El IPM utiliza cualquier informacion disponible sobre todos los miembros de cada hgoar para identificar todos los miembros del hogar como pobres o no. Esto supone interacciones y externalidades (positivas y negativas) y puede crear eficiencia de politica. Las estimaciones son reportadas en terminos de personas (no hogares).

14 Datos - mejorando MPI 2010 MPI 2013DHS: 48 MICS: 35 WHS: 19 Special: 2 10 indicatores: 62 Faltan 1 31 Faltan 2 8 Faltan 3 3 Años DHS: 51 MICS: 30 WHS: 17 Special: 6 10 indicatores 66 Faltan 1 31 Faltan 2 6 Faltan 3 1 Años

15 Ponderaciones iguales por dimension“la interpretación del conjunto de indicadores se facilita enormemente cuando los componentes individuales tienen grados de importancia que, si bien no exactamente iguales, no son manifiestamente diferentes.” Atkinson, Cantillon, Marlier y Nolan (2002), p. 25 Durante el análisis se realizaron pruebas de robustez de los umbrales y ponderadores

16 Identificación: ¿Quién es pobre?Un individuo es multidimensionalmente pobre si está privado en 33% de las dimensiones Privaciones de Phuba (ci/d): 3*(1/6)+3*(1/18)= (9+3)/18=12/18=67% >33%, entonces ella es POBRE

17 Análisis de robustez – cambios en la línea de pobreza, kEntre países que no muestran un progreso signficativo

18 Análisis de robustez – cambios en la línea de pobreza, kEntre países que muestran un progreso substancial

19 Análisis de robustez – cambios en la línea de pobreza, kCasos en el límite: todos con valores de IPM bajos (<0.09)

20 Phuba

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30 Otras historias Source: Adobe Illustrator

31 Metodología: IPM – matriz g0(k)Tasa de Pobreza Ajustada = M0 = H*A = .442 k=3 (calcular IPM para cada valor de k) Indicadores c(k) c(k)/d H = tasa de pobreza = ¾ = 75% A = privación promedio entre los pobres = ( )/3=0.59 = 59% M0 = HA = .442

32 ¿Cómo se calcula el IPM? El IPM se construye en base al método AF:H es el porcentaje de personas que son pobres, muestra la incidencia de la pobreza multidimensional. A es el promedio de la proporción de privaciones ponderadas que sufren los pobres. Muestra la intensidad de la pobreza de la gente – la distribución conjunta de sus privaciones. A es nuevo. El IPM es apropriado para datos ordinales y satisface propiedades como consistencia por subgrupos, monotonicidad dimensional, foco en pobreza y privaciones. El IPM es como la brecha de la pobreza – pero mirando su intensidad – lo que sufre una persona al mismo tiempo. Fórmula: MPI = M0 = H × A

33 ¿Qué es lo novedoso? IntensidadEl IPM comienza con cada persona y construye un perfil de privación para cada persona. Algunas personas son identificadas como pobres en base a la distribución conjunta de sus privaciones. El resto de las personas es identificado como no-pobres. La mayoría de las medidas de pobreza multidimensional como el IPH analizan las privaciones una por una, no a nivel de hogar. Las medidas de conteo sí analizan privaciones conjuntas pero sólo proveen una tasa de incidencia, sin dar incentivos a focalizarse en aquellos que sufren de más privaciones al mismo tiempo o en reducir la intensidad.

34 Algunas propiedades importantesDescomposición por Subgrupos: la medida nacional puede ser desagregada por edad, género, región, etnicidad, área urbano/rural, etc. Descomposición por Dimensión (luego de la identificación): se puede ver fácilmente qué dimensiones están causando más pobreza para distintos grupos o áreas.

35 Base de datos IPM http://www. ophi. org

36 Base de datos IPM: Tablas Web : 1) Resultados nacionales (109 países); 2) Resultados subnacionales (65); 3) Resultados análisis en el tiempo (22) Perfiles por país: informes breves con resultados, gráficos y mapas de pobreza para cada país Mapas de pobreza: 1) Mapas interactivos online – StatPlanet; 2) Versión para imprimir – MapInfo/PDF Casos de estudio: profundas entrevistas cualitativas

37 Diapositivas Adicionales

38 CAMBIOS EN EL TIEMPO Alkire y Roche (2013)

39 Comparando IPM en el tiempo22 países que tienen dos o más DHS comparables. Las definiciones de los indicadores varían en algunos casos. Ajustamos los IPM publicados para generar comparaciones rigurosas. Por lo tanto, estos índices difieren en algunos casos de los resultados publicados para el IPM. Datos más recientes: – 2011 18 países se remontan 5 a 7 años en el tiempo, los restantes 4 permiten comparaciones que cubren cambios en 2 a 4 años. Datos más antiguos: 1998/ Etiopía: tiene dos comparaciones y Se obtuvo informacional adicional de WDI para las comparaciones. Los datos poblacionales se refieren a 2010.

40 Análisis en el tiempo en 22 países

41 Cambios en Bolivia, Etiopía, Nepal y UgandaEthiopia

42 Cambios en Bolivia, Etiopía, Nepal y Uganda

43 18 countries have statistically significant MPI reduction at α=0.05Cambios en el tiempo en el IPM 18 countries have statistically significant MPI reduction at α=0.05 Note: *** statistically significant at α=0.01 ** statistically significant at α=0.05, * statistically significant at α=0.10

44 Reduccioón Absoluta mas grandeCambios en el tiempo en el IPM Reduccioón Absoluta mas grande en top 7 top 3

45 How do we report the results?

46 Cómo cambia el IPM: - Reducciones en la incidencia - Reducciones en la intensidad

47 Reduciendo incidencia e intensidadPaís A: País B: Política de reducción de pobreza (sin foco en desigualdad) Política orientada a los más pobres entre los pobres País B redujo la intensidad de las deprivaciones entre los pobres en mayor medida. El índice final refleja esto. (IPM satisface Monotonicidad Dimensional)

48 Reducir incidencia o intensidad?Lo mejor es reducir simultáneamente la incidencia e intensidad de la pobreza

49 Reducir incidencia o intensidad?

50 Reducir incidencia o intensidad?La misma reducción en incidencia pero diferente reducción en intensidad de la pobreza

51 Reducir incidencia o intensidad?Diferentes grupos – diferentes caminos a la reducción de pobreza?

52 Diferente camino a la reducción de pobrezaReducción IPM Diferente camino a la reducción de pobreza

53 Intensidad e Incidencia: ambos reducen IPM79% 68% 67% 21% 32% 33% 71% 74% 85% 78% 37% 45% 83% 94% 60% 88% 86% 90% 16% 95% 107% 29% 26% 15% 22% 63% 55% 17% 6% 40% 12% 14% 10% Notablemente, Etiopía, Malawi y Senegal siguen un camino de reducción de intensidad

54 Cómo cambia IPM: - Reducciones en cada indicador

55 Cómo redujeron IPM los mejores paísesBolivia 2003/08 Nepal 2006/11 Uganda 2006/11

56 Otros patrones de reducciónBolivia 2003/08 Nepal 2006/11 Uganda 2006/11

57 Otros patrones de reducciónBolivia 2003/08 Nepal 2006/11 Uganda 2006/11

58 Cambios en IPM Subnacional: - Yendo más allá de promedios - Mostrando disparidades

59 “No dejes atrás a nadie” (HLP2015)

60 Cambios en el tiempo en RwandaPaíses como Rwanda muestran igual ritmo de reducción en todas sus regiones

61 Cambios en el tiempo en NepalPaíses como Nepal muestran una reducción desigual de pobreza entre sus regiones

62 Cambios en el tiempo en Nigeria

63 Changes over time in MPIEn algunos países observamos aumentos y caídas en la pobreza simultáneamentente: Senegal, Nigeria y Zimbabwe Changes over time in MPI Si bien las comparaciones deben hacerse con cuidado, se observan grandes disparidades en el progreso en Camboya, Etiopía, Nepal y Senegal

64 DÓNDE VIVEN LOS POBRES

65 109 Países en Desarrollo: Población Total: 5.3 Billion people~ 31 Países de Ingresos Bajos, (700.9 M) ~ 70 Países de Ingresos Medios, ( M), de los cuales: ~ 42 Ingreso Medio Bajo ( M) ~ 28 Ingreso Medio Alto ( M) ~ 8 Países de Ingresos Altos (41.2 M), de los cuales: ~ 5 OECD (29.2 M) ~ 3 no OECD (12 M) Población Total: 5.3 Billion people Que representa 78% de la población mundial (population figures from 2010; data from ). From Suman updated version

66 IPM varía mucho dentro de las categorías de ingreso

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68 La mitad de la población mundial considerada en el IPM vive en Asia del Sur, y 29% en África Sub-Sahariana Población Total en los 104 países del IPM 2013 Individuos pobres por IPM, por región Left graph, updated from figure in briefing Right graph, from brief Updated with new data send from Suman see .

69 La mayoría de las personas pobres viven en países de ingresos mediosLa mayoría de las personas pobres viven en países de ingresos medios. 72% de los pobres por IPM vive en Países de Ingresos Medios Población Total por Categoría de Ingreso Población Pobre por IPM Updated with new data send from Suman see . Datos poblacionales 2010

70 IPM y $1.25 por día: complementarios

71 IPM vs $1.25/día: 16 comparacionesDifícil comparar tendencia de IPM vs $1.25 dado a la poca frecuencia en los datos Comparaciones para el mismo año sólo están disponibles para Perú y Colombia. No hay datos de $1.25 para Zimbabwe. En el caso de 8 países, los datos de $1.25 data son anteriores a los comparables de IPM: Armenia, Ghana, Guyana, Kenya, Lesotho, Malawi, Tanzania y Uganda. Como los períodos son distintos, usamos una interpolación de $1.25 para 7 países: Bangladesh, Bolivia, Camboya, Jordania, Malawi, Nigeria y Rwanda.

72 Los rankings son muy distintos!Cambios en el IPM vs brecha de pobreza $1.25 (relativa) La mayoría de los países con mejor desempeño redujeron el IPM tanto como o incluso en mayor medida que la pobreza por ingresos. Los rankings son muy distintos! In Nigeria, Kenya and Madagascar Income poverty increased

73 Cambios en H (IPM) vs incidencia $1.25 (relativa)

74 Análisis de Robustez

75 Robustez de los rankings del IPM a:Composicion del Hogar Umbrales de Privacion (Indicadores) Pesos Umbral de Pobreza (k) Variabilidad Muestral Los resultados de robustez pertenecen a los calculos del IPM 2010 a menos que lo indiquemos, y estan presentados en Alkire y Santos (2013) OPHI WP 59.

76 Composición del Hogar Test de hipótesis para evaluar si los hogares pobres por MPI: Son más grandes Tienen mayor número de niños menores de 5 Tienen mayor número de niños en edad escolar Tienen mayor número de mujeres en edad reproductiva Tienen mayor número de mayores de 50 años Tienen mayor probabilidad de tener jefa mujer (proporción de hogares pobres con jefa mujer vs. proporción de hogares no-pobres con jefa mujer). (se consideró la estratificación y clustering para el cómputo de errores estándar)

77 Composición del Hogar: Los hogares pobres tienen… (porcentaje ponderado por población de 2007 de países donde los hogares pobres tienen…) Signific. mayor menor No signific. distinto Tamaño del hogar 49.6% 38.2% 12.2% Número de mujeres 47.8% 38.1% 14.1% Número de niños menores de 5 56.3% 7.5% 36.2% Niños en edad escolar 59.4% 5.5% 35.1% Jefa mujer 11.1% 36.1% 52,8% Número de personas 50+ 19.4% 42.5%

78 Composición del Hogar: Los hogares pobres tienen… (porcentaje ponderado por población de 2007 de países donde los hogares pobres tienen…) En general, no hay una diferencia significativa en el tamaño del hogar y # de mujeres Signific. mayor menor No signific. distinto Tamaño del hogar 49.6% 38.2% 12.2% Número de mujeres 47.8% 38.1% 14.1% Número de niños menores de 5 56.3% 7.5% 36.2% Niños en edad escolar 59.4% 5.5% 35.1% Jefa mujer 11.1% 36.1% 52,8% Número de personas 50+ 19.4% 42.5% En general, lá probabilidad de tener niños es mayor para los hogares pobres por IPM

79 Composición del Hogar Realizamos algunos tests separando valores “Bajos”, “Medios” y “Altos” del MPI, así como diferencias regionales Alkire y Santos 2013, OPHI WP 59 MPI Bajo: el 16.6% de los países menos pobres ponderados por población MPI Medio: el 45% central de los países ponderados por población MPI Alto: el 38% menos pobre de los países ponderados por población Nota: los grupos no tienen la misma población debido a China e India,, pero se dividieron por centiles 33% y 66%.

80 Composición del hogar por nivel del MPIPaíses con MPI bajo: 18.6% de estos países tienen hogares pobres con tamaño sig. mayor que los no-pobres, mientras que 76% tienen tamaño menor. Países con MPI medio: 47.3% de estos países tienen hogares pobres con tamaño sig. mayor; 23% sig. menor. Países con MPI alto: 85% de estos países tienen hogares pobres con tamaño sig. mayor que los no-pobres. Un patrón similar se repite para el número de niños menores de 5, niños en edad escolar y número de mujeres.

81 Entendiendo el ‘sesgo’ en la composición de hogares en países con MPI altoLa pobreza IPM podría ser objetivamente más elevada para hogares de mayor tamaño y con más niños. El diseño muestral y la construcción de los indicadores IPM podría ‘inflar’ inadecuadamente la pobreza aparente en hogares de gran tamaño. Los indicadores IPM podrían tener un sesgo justificado: reflejan la prioridad de los niños y mujeres en los ODM, al ser grupos vulnerables.

82 Robustez ante cambios en las líneas de corte/indicadores3 medidas alternativas de nutrición infantil (peso-por- edad, peso-por-altura y altura-por-edad), y diferente población de referencia Mortalidad infantil con y sin restricciones de edad Incluir asistencia escolar vs usar sólo años de educación Ignorar tiempo que lleva obtener agua en el indicador de agua potable Requerir agua por tubería, inodoros con arrastre de agua y pisos mejorados (considerando palma de bambú/tabla de madera como privado), para estar no privado en agua, saneamiento y pisos

83 Robustez ante cambios en las líneas de corte/indicadoresSe computó el MPI en cada caso, se obtuvo el ranking de países y se calculó el índice de correlación de Spearman entre los rankings. Todas las correlaciones de Spearman entre los rankings superan 0.96, y el Kendall-Tau b (ajusta por empates) supera 0.86.

84 Robustez ante cambios en los pesosRecuerden: el MPI varía entre 0 y 0.642, y la incidencia varía entre 0 y 93% Re-ponderando cada dimensión: 33% 50% 25% 25% 33% 25% 50% 25% 33% 25% 25% 50% ¿Cuál es el efecto sobre: MPI, H, A? Ranking de países?

85 Robustez ante cambios en los pesos

86 Robustez ante cambios en los pesosEn síntesis: Altas correlaciones: 0.97 y superior Alta concordancia en rankings: 0.90 y superior 85% de todas las comparaciones de a pares son robustas

87 Robustez ante cambios en la línea de pobreza, k90% de todas las posibles comparaciones de a pares son robustas para k entre 20 y 40%. Test más estricto: usando bootstrap Computar por bootstrap el intervalo de confianza (95%) del MPI para cada valor de k. Realizar comparaciones de a pares: dados dos países, A y B, B domina a A si el límite inferior del MPI de A (estimado por bootstrap) es estrictamente mayor que el límite superior del MPI de B (estimado por bootstrap), para todos los posibles valores de k. Se encuentran comparaciones robustas (bootstrap) en 87.4% de todos los casos para k entre 20 y 40%.

88 Robustez ante cambios en la línea de pobreza, kComparaciones de a pares por región (bootstrap) : Asia del Sur: 90% de las comparaciones de a pares son robustas (5 países) África Sub-Sahariana: 85.9% (37 países) Estados Árabes: 87.3% (11 países) América Latina y el Caribe: 77.9% (18 países) Asia del Este y Pacífico: 77.8 % (11 países) Europa Central y del Este: 44.3% (24 países)

89 Robustez ante cambios en la línea de pobreza, kEl nivel de robustez por región (bootstrap) varía con el número de indicadores y la encuesta. Cuando se evalúan sólo países que cuentan con los 10 indicadores: 91.2% de las comparaciones son robustas. Cuando se evalúan sólo DHS: 91.7% de las comparaciones son robustas.

90 Robustez del MPI en Asia del Sur

91 Análisis de robustez – cambios en la línea de pobreza, kEntre países que no muestran un progreso significativo

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