Medición Multidimensional de la Pobreza

Aplicaciones del Método Alkire y Foster

Sabina Alkire

OPHIStéphanie, Madagascar Dalma, Kenya Valérie, MadagascarAgathe, Madagascar Ann-Sophia, KenyaTabita, Kenya Rabiya, India

CEPAL, Naciones Unidas. 06 y el 15 de diciembre de 2010

Curso Técnico de Medición Multidimensional de la Pobreza y sus Aplicaciones

El PNUD ha introducido una nueva Medida de Pobreza Multidimensional (IPM)

para 104 países en el Informe de Desarrollo Humano 2010

OPHI-PNUD

Contexto: Pobreza & IPHDesde 1997 el Informe de Desarrollo Humano ha incluído el

Índice de Pobreza Humana (HPI), creado por SudhirAnand y Amartya Sen.

El IPH

– Buscaba tener una mirada multidimensional de la pobreza

– En su momento solo pudo hacerse con variables agregadas: salud, probabilidad al nacer de no vivir mas alláde los 40 años; educación: tasa de analfabetismo, y el indicador de estándar de vida es el promedio del porcentaje de población sin acceso a agua potable y el porcentaje de niños desnutridos. Los tres indicadores se agregan utilizando lo que se llama una media generalizada.

Contexto del IPM (MPI)– Construye sobre el IPH y sus raíces en el enfoque de

capacidades

– Va mas allá del IPH en dos cuestiones:• Refleja las distribución conjunta de privaciones

• A diferencia de todos los índices previos del Informe de Desarrollo Humano, utiliza bases de micro datos

– Ordena mas de 100 países en desarrollo (paralelo al IPH-I)

– Busca influenciar la política

– Busca inspirar medidas de pobreza nacionales

Sobre el IPM– Fue lanzado el 14 de Julio de 2010, como una serie

experimental que suplantara al HPI-I

– Puede ser actualizado anualmente (a medida que se hagan disponibles nuevos datos)

– Puede ser extendido a países de desarrollo mediano y alto, incluyendo Europa

– Todavía estamos realizando análisis

Multidimensional Poverty Index (MPI) pobreza aguda en países en desarrollo

1. Datos• Las encuestas usadas2. Los Componentes de la Medida• Dimensiones, indicadores, umbrales, pesos. 3. Identificación y Agregación• Usando la tasa de recuento de pobreza

multidimensional ajustada M0

4. Resultados• Tendencias globales, comparaciones con ingresos

1. Datos: Encuestas usadas

Demographic & Health Surveys (DHS - 48)

Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS - 35)

World Health Survey (WHS – 19 countries)

Adicionalmente usamos 2 encuestas especialesque cubren México y Argentina (urbana).

2. Componentes de la medida: Dimensiones

• Salud

• Educación

• Estándar de vida

2. Dimensiones e Indicadores del IPM

2. Medición: Indicadores & umbrales - A

• Salud – Mortalidad Infantil: Si algún niño(a) ha muerto en la familia

– Desnutrición: Si alguno de los adultos entrevistados en la familia tiene un bajo Índice de Masa Corporal; si cualquier niño(a) está más de 2 desviaciones estándar por debajo del peso normal de referencia para su edad, bajo los estándares de la OMS [WHS tiene datos para hombres adultos pero no datos

sobre niños(a); MICS tiene datos sobre niños(a) pero no datos sobre

adultos]

• Educación– Años de Escolaridad: si ninguna persona en el

hogar ha completado 5 años de escolaridad

– Asistencia escolar: si cualquier niño(a) en edad escolar se encuentra no matriculado, donde la edad escolar es un período de ocho años de la edad nacional de inicio escolar.

2. Medición: Indicadores & líneas de corte - B

• Estándar de vida– Electricidad (sin electricidad es considerado como

pobre)

– Agua Potable (Definiciones de los ODM)

– Saneamiento (Definiciones de los ODM + que sea compartido)

– Tipo de piso (tierra/arena/estiércol son pobres)

– Comb. para cocinar (madera/carbón/estiércol son pobres)

– Activos (pobre si no tiene auto/camión y no tiene más de uno de estos: radio, tv, teléfono, bicicleta, moto, o refrigerador)

2. Medición: Indicadores & umbrales - C

2. Medición: Los Indicadores reflejan los ODMLas omisiones en ODM se deben a falta de datos

– Salud• Nutrición = ODM 1 (Erradicar la Pobreza Extrema y el Hambre)

• Mortalidad = ODM 4 (Reducir la Mortalidad Infantil)

– Educación • Matriculación = ODM 2 (Lograr Educación Primaria Universal)

• Años de escolaridad = ODM 2

– Estándar de Vida • Electricidad no ODM ● Comb. cocinar ODM 7

• Saneamiento ODM 7 ● Agua Potable ODM 7

• Piso no ODM ● Activos ODM 1

ODM 7: Lograr sostenibilidad ambiental

2. Componentes de la Medida: Pesos

• Cada dimensión tiene un peso proporcional*:

• Salud = 1/3

• Educación = 1/3

• Estándar de Vida = 1/3

*Siguiendo el precedente del IDH & la literatura sobre pesos.

• Cada dimensión tiene un peso proporcional:– Salud (1/3)

• Nutrición = 1/6;

• Mortalidad = 1/6

– Educación (1/3)• Matriculación = 1/6

• Años de escolaridad = 1/6

– Estándar de Vida (1/3)• Electricidad 1/18 ● Comb. cocinar 1/18

• Saneamiento 1/18 ● Agua potable 1/18

• Tipo de Piso 1/18 ● Activos 1/18

2. Componentes de la Medida: Pesos

3. Estructura del MPI

• La estructura matemática del IPM corresponde a la primera medida de la familia de indicadores de pobreza multidimensional de Alkire & Foster (2007) llamada M0.

3. Metodología: IPM ~ Identificación

Múltiple Privaciones: El IPM solamente considera como pobres a las personas que sufren privaciones por lo menos en un total de indicadores cuyas ponderaciones

sumen 3 (lo que implica una combinación de 2 a 6 indicadores).

Triangulación y Cruces: La identificación hace que el IPM sea más preciso que las tasas de recuento por

indicador: privaciones aisladas pueden ser resultado de datos no precisos, o pueden ser voluntarias, o pueden

no ser privaciones en su contexto (una modelo, un yogi).

3. Metodología de Medición: Identificación

Salud y Educación: 1.67 cada uno (1/6 de 10)

Estándar de Vida: 0.55 cada uno (1/18 de 10)

Pobre si privaciones en:

• cualesquiera 2 de S/E;

• Las 6 de Estándar de vida (EV), o

• 1 S/E y 3 EV

3. Metodología: Resumen de la Agregación

• Construimos el IPM usando el método AF:

• H es el porcentaje de personas que son pobres.

• A es el promedio de la proporción de privaciones ponderadas que los pobres sufren. Muestra la intensidad de la pobreza de la gente.

Formula: MPI = M0 = H × A

3. Por qué IPM y no sólo HMD?• La Tasa de Recuento, H, es el porcentaje de personas que son

pobres. Es vital y fácil de comprender. Sin embargo, en un contexto multidimensional no da una imagen completa del problema.

El IPM es un reflejo más completo de la pobreza que H por su cuenta porque:

• El IPM incluye H, así que no se pierde nada e importantes pedazos de información son adquiridos.

• El IPM puede ser desagregado por dimensión para mostrar que dimensiones contribuyen más a la pobreza. Hno.

• El IPMes sensible a la intensidad de la pobreza. Si el número de privaciones que una persona pobre sufre crece, la pobreza crece. H no cambiaría.

• El IPM puede ser usado para focalizarse en los pobres, o grupos específicos.

4. Resultados:

• Los resultados son para 104 países en vías de desarrollo, seleccionados porque tienen datos de las encuestas DHS, MICS o WHS desde el año 2000.

• México y área urbana en la Argentina.

• Reflejan el 78.5% de la población mundial.

104 Países en vías de Desarrollo:

• 24 Europa Central y Oriental y CIS,(400M)

• 11 Países Árabes, (217.5 M)

• 18 Latino América y el Caribe (491M)

• 5 Asia (Sur) (1544M)

• 9 Este Asiático y el Pacífico (1868M)

• 37 África Subsahariano (710.4M)

Población Total : 5.230M (Datos de población 2007; datos de pobreza del 2000-2007).

Cinco de los resultados del IPM

• de los 5230M de personas viviendo en 104 países, 1659M son identificados como multidimensionalmente pobres (32%)

• esto corresponde a un número intermedio entre los identificados con $1.25 y $2 por día

– 1324M viven con $1.25/día (25% de la población) y

– 2504M viven con $2.00 por día (de la población)

4.1 La tasa de recuento del MPI se posiciona entre las tasas de $1.25 y $2.00/día pero las

personas identificadas son diferentes

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

Nig

erE

thio

pia

Mal

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fric

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Nic

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Col

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Tun

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guay

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iland

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sian

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unga

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nL

atvi

aB

elar

usSl

oven

ia

Proportion of Poor People

Contribution education Contribution health Contribution living standards $1.25 a day poor

Las barras corresponden al MPI del 2010, diferenciadas por colores que

representan la contribución de cada dimensión.

El IPM complementa la medida de $1.25/día de pobreza de ingresos, reflejada por

la línea en negro.

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

-20% 0% 20% 40% 60% 80% 100%

Percentage of People Under $1.25/day

Percentage of People MPI Poor

Swaziland

Morocco

Uzbekistan

India

China

Bangladesh

Pakistan

Ethiopia

Niger

Indonesia

Brazil

Tanzania

Nigeria

DR Congo

Mozambique

Mali

Haiti

NicaraguaBolivia

Honduras

GuatemalaPeru

Tabulación cruzada del IPM y la pobreza por ingresos

IPM

No-Pobre Pobre

Ingreso

No-Pobre A B(Error de Exclusión)

Pobre C(Error de Inclusión)

D

Identifican a las mismas personas?

Pudimos hacer esto solo para los 19 países para los que usamos datos de WHS, que tiene un modulo de consumo

28% son pobres por ingresos; 26% son pobres por IPM Son los mismos?

Sin embargo, 52% de los pobres por ingreso no son pobrespor IPM (esperariamos 0%)

Y 17% de los que son pobres por IPM no son pobres poringresos

GuatemalaNot MPI Poor MPI Poor Total

Not Income Poor 59.16 12.20 71.36Income Poor 14.97 13.67 28.64Total 74.14 25.86 100

4.2 La mayor parte de la gente pobre bajo el método IPM vive en el sur de Asia, seguida por

África subsahariano.

Arab States217.54%

Central and Eastern

Europe and the CIS

4007.6%

East Asia and the Pacific1867.735.7%

Latin America

and Caribbean

490.89.4%

South Asia1543.929.5%

Sub-Saharan Africa710.413.6%

Population of 104 countries

Arab States38.92.3%

Central and

Eastern Europe and the CIS12.20.7%

East Asia and the Pacific

25515.4%

Latin America and

Caribbean51

3.1%

South Asia843.850.9%

Sub-Saharan Africa458.127.6%

MPI poor people

0.000

0.050

0.100

0.150

0.200

0.250

0.300

0.350

Rus

sian

Fed

erat

ion*

Uru

guay

Tha

iland

Mon

tene

gro

Cro

atia

Ukr

aine

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Hon

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† §

Zim

babw

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oliv

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waz

iland

Nam

ibia

Nic

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dia

Cam

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oire

Gam

bia

Zam

bia

MP

I

El IPM para los 104 países varia de 0 a 0.64En los 18 países LAC varia desde 0.006 a 0.306

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

H A MPI

Central and Eastern Europe and the CISLatin America and CaribbeanEast Asia and the PacificArab StatesSouth AsiaSub-Saharan Africa

Cambodia

Vietnam

30%

35%

40%

45%

50%

55%

60%

65%

70%

75%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Average Breadth of Poverty (A)

Percentage of People Considered Poor (H)

MPI = A x H

India

Pakistan

BangladeshIndonesia

China

Nigeria

Low incoHigh Income

Upper-Middle Income

Lower-Middle Income

Low Income

Niger

Ethiopia

DR Congo

Brazil

Poorest Countries, Highest MPI

India

Pakistan

BangladeshIndonesia

China

Nigeria

Low incoHigh Income

Upper-Middle Income

Lower-Middle Income

Low Income

Niger

Ethiopia

DR Congo

Brazil

Jordan

4.3 La intensidad de la pobreza es mayor en los países con una mayor proporción de pobres

00.05

0.10.15

0.20.25

0.30.35

Uru

guay

Ecu

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nida

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Bel

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guay

Peru

Gua

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Bol

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MPI

4.4 Decomposiciones descubren variaciones en el IPM

4.4 Decomposiciones descubren variaciones en el IPM

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

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0.35U

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Peru

Oru

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Tar

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Poto

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aH

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MPI

EthnicityMPI Value

MPI Rank

H (Proportion of poor)

A (Average intensity of deprivations)

Sample Population

Share

Contribution to Aggregate

MPI

None 0.132 1 0.277 0.474 40.6% 30%Aymara 0.164 2 0.363 0.452 22.6% 21.1%Guarani 0.227 3 0.456 0.498 2.4% 3.1%Other 0.227 4 0.458 0.495 1.1% 1.4%Quechua 0.231 5 0.442 0.523 33.4% 44.0%Bolivia 0.175 0.358 0.490 100.0% 100.0%

4.4 Decomposiciones descubrenvariaciones en el IPM

4. IPM varía grandemente por región & etnicidad

•En Kerala India 17% de la población es pobre IPM; en Bihar, el 83%.

•Los 8 estados más pobres de la India tienen mayor cantidad de gente pobre IPM que los 26 países africanos más pobres juntos: 421M vs. 410 M.

India MPIKerala

Bihar

4.5 Hay diferentes composiciones de la pobreza por dimensión e indicador

•Tres paises: Zambia, Nigeria and Niger.

•IPMs son similares para Zambia (0.32) y Nigeria (0.37) aunque mucho mas alto para Niger (0.64).

•Pobreza por ingresos ($1/day) es similar en los tres (64-66%).

Composition by Indicator

7% 5% 7%

11%9% 8%

9%

5%7%

8%

8%6%

10%

9% 8%

11%

6% 8%

9%

14%6%

18%

19%

15%

10%

14%

18%

7%12%

17%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Zambia Nigeria Niger

Years of Schooling

Child Enrolment

Child Mortality

Nutrition

Electricity

Sanitation

Water

Floor

Cooking Fuel

Asset Ownership

Zambia estamas privado

en EV

Nigeria esta masprivado en salud y

educacion

Niger esta masprivado en educacion

0.000.010.020.030.040.050.060.07Schooling

Child enrolment

Mortality

Nutrition

Electricity

Sanitation

Drinking Water

Floor

Cooking Fuel

Assets

Argentina Mexico Colombia

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60Schooling

Child enrolment

Mortality

Nutrition

Electricity

Sanitation

Drinking Water

Floor

Cooking Fuel

Assets

Peru Bolivia Nicaragua Haiti

IPM a través del tiempo…

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1MPI -2004

MPI -2007

H -2004

H -2007

A -2004

A -2007

MPI -2000

MPI -2005

H -2000

H-2005

A -2000

A -2005

MPI -2003

MPI -2008

H -2003

H -2008

A -2003

A -2008

Bangladesh Ethiopia Ghana

Tendencias en la Reducción de la Pobreza

-60%

-50%

-40%

-30%

-20%

-10%

0%

10%

Bangladesh Ethiopia Ghana

Percent Variation in H (∆%H) Percent Variation in A (∆%A)

Interaction term (∆%H* ∆%A)

Ghana y Bangladesh redujeron H relativamente más que A, Etiopia al

revés.

Bangladesh mejoró la matriculación infantil, Etiopia la nutrición y el acceso al agua, Ghana varios al mismo

tiempo.

-70%

-60%

-50%

-40%

-30%

-20%

-10%

0%

Bangladesh Ethiopia Ghana

Percent V

ariation in each deprivation of the

poor

Assets

Cooking Fuel

Floor

Water

Sanitation

Electricity

Nutrition

Mortality

Child Enrolment

Schooling

5. Verificaciones de Robustez

• Una medida internacional de pobreza multidimensional es un instrumento muy rudimentario

• Como esta es una nueva metodología, hemos tratado de escrudiñar la medida de manera que pueda reflejar pobreza multidimensional con suficiente precisión para sumar valor a la discusión política.

Verificaciones basicas:• Controles de calidad – triangular nuestros

resultados con otras fuentes de datos

• Robustez a– Umbrales de privacion (implementamos un total de

18 medidas, teniendo diferentes indicadores y ponderaciones)

– Umbral de pobreza (k)

– Ponderaciones de los indicadores

IPM es robusto a cambios en indicadores y umbrales

MPI 1 MPI 2 MPI 3Excluding Enrolment

Using weight-for-age

Using weight-for-height

Selected MeasurePearson 0.989Spearman 0.977Kendall (Taub) 0.884Pearson 0.986 0.999Spearman 0.974 0.998Kendall (Taub) 0.872 0.975Pearson 0.987 0.998 0.996Spearman 0.976 0.996 0.994Kendall (Taub) 0.881 0.960 0.946

Number of countries: 85 (All DHS and MICS countries)All MPI 1-4 use the New Reference Population to calculate children´s nutritional indicatorsIn all cases a cutoff of being deprived in 30% of the weighted indicators was used

MPI 2

MPI 3

MPI 4

Using weight-for-age (Selected Measure)

Using weight-for-height

Using height-for-age

IPM es robusto a cambios en indicadores y umbrales

MPI 1 MPI 2 MPI 3 MPI 4Excluding Enrolment

Using weight-for-age

Using weight-for-height

Using height-for-age

Selected MeasurePearson 0.989Spearman 0.988Kendall (Taub) 0.920Pearson 0.986 0.996Spearman 0.985 0.999Kendall (Taub) 0.908 0.984Pearson 0.987 0.998 0.996Spearman 0.987 0.998 0.996Kendall (Taub) 0.917 0.969 0.962Pearson 0.991 0.998 0.997 0.996Spearman 0.989 0.997 0.995 0.996Kendall (Taub) 0.920 0.975 0.966 0.959

Number of countries: 51 (All DHS and three MICS countries which have Birth History)All MPI 1-4 use the New Reference Population to calculate children´s nutritional indicatorsIn all cases a cutoff of being deprived in 30% of the weighted indicators was used

MPI 5Using under 5 mortality

(rather than age non-specific mortality)

MPI 2 Using weight-for-age

(Selected Measure)

MPI 3 Using weight-for-height

MPI 4 Using height-for-age

IPM es robusto a variaciones en k de 2 a 4 - Ejemplo de America Latina

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0.0

50

.10

0.1

50

.20

0.2

50

.30

0.3

5

Cutoff k

MP

I2

Bolivia Dominican Republic Peru

Colombia Haiti Belize

IPM es robusto a variaciones de k=2 a 4

• 95% de los posibles pares de países tienen una relación de dominancia para k de 2 a 4. Es decir podemos afirmar que un país es inambiguamente mas pobre que otro independientemente de que se requiera ser pobre en 20, 30 o 40% de los indicadores ponderados.

Robustez a las Ponderaciones

• Re-ponderar cada dimensión:– 33% 50% 25% 25%

– 33% 25% 50% 25%

– 33% 25% 25% 50%

• Cómo esto afecta:– MPI, H, A

– Ranking of countries

Robustez a los PesosCorrelations between rankings obtained with the different weighting structures: high robustness!

Equal weights: 33% each

(Selected Measure)

50% Education 25% Health 25% LS

50% Health25% Education 25% LS

Pearson 0.991Spearman 0.984Kendall (Taub) 0.903Pearson 0.995 0.985Spearman 0.981 0.957Kendall (Taub) 0.909 0.836Pearson 0.989 0.966 0.978Spearman 0.989 0.970 0.968Kendall (Taub) 0.916 0.854 0.856

Number of countries: 104

MPI Weights 2

50% Education 25% Health 25% LS

MPI Weights 3

50% Health 25% Education 25% LS

MPI Weights 4

50% LS 25% Education 25% Health

Aplicaciones de políticas¿Como puede el IPM ayudar a gobiernos, ONGs, y agencias de

cooperación a reducir la pobreza?

– Para mayor eficiencia en la asignación de los recursos. Se puede enfocar hacia aquellos con mayor intensidad de pobreza.

– Identifica interconexiones entre privaciones. Esto se requiere para embarcarse en los ODM de manera estratégica.

– Para el diseño de políticas. Muestra qué privaciones son más comunes en diferentes grupos de tal forma que las políticas puedan ser enfocadas hacia necesidades particulares.

– Muestra impactos. Refleja los resultados de las intervenciones de políticas de manera rápida.

Pobreza Multidimensional en America Latina

Refining the Basic Needs Approach: A Multidimensional Analysis of poverty in Latin America

(Research on Economic Inequality)

Income and Beyond: Multidimensional Measurement in Six Latin American Countries

(Social Indicators Research, forthcoming)

Diego Battiston, Guillermo Cruces, Luis Felipe Lopez-Calva, Maria Ana Lugo & Maria Emma

Santos

Dimensiones & UmbralesIndicador Umbral

Pesos ‘Iguales’

Ponderaciones de las Voces de los Pobres

Ingreso Ingreso per capita familiar US$2 1 2.4

Asistencia a niños a la escuela(NBI)

Tener a todos los niños entre 7 y 15 años yendo a la escuela

1 1.8

Educacion del hogar (NBI)

Jefe de hogar con al menos 5 años de educación

1 0.6

Agua Corriente(proxy de salud- muy

imperfecta - VP)

Tener agua corriente en la vivienda

1 0.6

Sanidad (NBI)Tener inodoro con descarga o letrina en el hogar

1 0.3

Vivienda (NBI)Casa con materiales de pared no-precarios

1 03

Tipo de Variables

• Ingreso, numero de niños en edad escolar que no van a la escuela, años de educación: cardinales

• Agua corriente, sanidad y vivienda: ordinales.

• Con pesos iguales, sobre-pondera las privaciones en variables ordinales. Con pesos de VP se aminora el problema: mayor peso es dado a las vbles. Cardinales.

Resultados

Resultado 1: Tendencia decreciente de la pobreza MD en los últimos 14 años

Resultado 1: Tendencia decreciente de la pobreza MD en los últimos 14 años

(Agregado Nacional)

M0 with k=2 and equal weights. Same decreasing trend with other measures.

Resultado 1a: Tendencia decreciente de la pobreza MD en los últimos 14 años en

areas urbanas

M0 with k=2 and equal weights. Same decreasing trend with other measures.

Resultado 1b: Tendencia decreciente de la pobreza MD en los últimos 14 años en

áreas rurales

M0 with k=2 and equal weights. Same decreasing trend with other measures.

Reduccion en el % de los md pobres y en el numeropromedio de privaciones queexperimentan los pobres

El Salvador: proporcionalmente unareducion mayor en el numero promediode privaciones: de 4.1 a 3.4 (reduccion del 21%). H disminuyo de 75% a 64%, ie. 15%)

Chile: ptuvo una reduccionproporcionalmente mayor en el H (desde28% a 7% (ie. 73%)). La reduccion en A bajo de 2.7 a 2.4 (ie. 13%).

Areas Urbanas

Areas Rurales

Resultado 2: Las personas en areasrurales son mas proclives a ser

pobres y experimentar privaciones compuestas

Year 2006

Resultado 3: Privación en sanidad y educación del jefe son los principales contribuyentes a la pobreza (con estos indicadores) en todos los países. La privación en niños que no asistan a la

escuela es la mas baja en todos.

M0 con k=2 – Areas urbanas 2006

M0 con k=2 – Areas rurales 2006