Embed Size (px)
Citation preview
UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FISICAS Y MATEMATICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERIA INDUSTRIAL
“ANÁLISIS DE VULNERABILIDAD EN LOS HOGARES CHILENOS”
TESIS PARA OPTAR AL GRADO DE MAGISTER EN ECONOMIA
APLICADA
PAULINA FRANCISCA HENOCH INOSTROZA
PROFESOR GUIA: MATTIA MAKOVEC
MIEMBROS DE LA COMISIÓN:
ALEJANDRA MIZALA SALCE FERNANDA MELIS JACOB
OSVALDO LARRAÑAGA JIMÉNEZ
SANTIAGO DE CHILE 2010
A Francisco
AGRADECIMIENTO Quisiera partir agradeciendo a los integrantes de la comisión y de manera muy especial a
mis profesores guías: Mattia Makovec y Alejandra Mizala, por toda la ayuda que recibí
para realizar este trabajo y por todos sus valiosos consejos. También quisiera dar las
gracias a Osvaldo Larrañaga quien fue mi profesor de pregrado y Fernanda Melis por
todo el apoyo entregado.
Quiero agradecer la ayuda e información entregada al Observatorio Social de la
Universidad Alberto Hurtado, en particular a José Ramón Zubizarreta. Ya que su ayuda
fue parte fundamental para el desarrollo de esta investigación.
Agradezco a Jorge Inostroza por toda su dedicación y entrega, fue él quien me ayudo
con la estructura y correcciones para este trabajo. También agradezco a mis compañeros
de trabajo Ercos Valdivieso, Diego Schmidt-Hebbel y Catalina Solari por sus
comentarios, apoyo y calidez humana.
Agradezco a mi familia, en especial a mis padres Silvia y Ricardo, quienes han sido mi
ejemplo y mi principal apoyo para cumplir con mis proyectos. Luego, a mi hermano
Ricardo, con quien estaré por siempre agradecida por todo lo que me ha enseñado y
guiado.
También agradezco a mis compañeros y amigos de estudio, especialmente a Sebastián
Gallegos, Álvaro García, Valentina Paredes, Bárbara López, Gonzalo Maturana, Bruno
Carriquiry, Graciela Pérez, Javier Peters, Santiago Truffa y Juan Pablo Atal.
Finalmente y de manera muy especial, quiero dar las gracias a Francisco por su apoyo
incondicional.
INDICE GENERAL
Pág.
INDICE DE TABLAS .............................................................................................. 1
INDICE DE FIGURAS ............................................................................................ 2
Introducción ............................................................................................................. 4
a. Alta variabilidad en los ingresos de los hogares ........................................ 5
b. Incertidumbre en ambiente macroeconómico ............................................ 7
c. Falta de mecanismos de cobertura ............................................................ 9
d. Alto nivel de deuda en los hogares ........................................................... 9
e. Pobreza en Chile .................................................................................... 11
f. Elección de Datos .................................................................................. 14
g. Resumen ................................................................................................ 15
I. Revisión de la Literatura ................................................................................ 16
a. Ingreso y Consumo ................................................................................ 16
b. Desarrollo Humano................................................................................ 17
c. Voz ....................................................................................................... 19
d. Vulnerabilidad ....................................................................................... 19
i. Riesgo e Incertidumbre ................................................................ 21
ii. Marco Conceptual de Vulnerabilidad ........................................... 22
e. Resumen ................................................................................................ 24
II. Metodología .................................................................................................. 25
a. VEP, Vulnerabilidad como Pobreza Esperada ........................................ 25
b. VEU, Vulnerabilidad como Mínima Utilidad Esperada ........................... 28
c. Propiedades de los estimadores de vulnerabilidad ................................... 31
d. Datos ..................................................................................................... 32
i) Ingreso en vez de Consumo ......................................................... 35
ii) Variables Utilizadas ..................................................................... 37
e. Resumen ................................................................................................ 37
III. Resultados ..................................................................................................... 39
a. Resultados VEP ..................................................................................... 39
1.1 Cálculo de Vulnerabilidad VEP .................................................... 39
1.2 Cálculo de Vulnerabilidad VEP con a=2 ...................................... 42
1.3 Cálculo de Vulnerabilidad VEP, con corrección Amemiya. ........... 42
1.4 Cálculo de Vulnerabilidad VEP con Panel .................................... 42
b. Resultados VEU .................................................................................... 48
2.1 Estimando Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Corte Transversal. ……. ................................................................................... 49
2.2 Estimando Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Panel. .............. 51
IV. Conclusiones.................................................................................................. 53
Referencias ............................................................................................................. 57
Anexo A: Genérico ................................................................................................. 62
Anexo A 1 : Población que vive con menos de un dólar al día, Informe de Desarrollo Mundial 2000–2001. ............................................................. 62
Anexo A 2 : Índice de Desarrollo Humano, ONU 1999 .................................. 63
Anexo A 3: Compartir de Forma Total el Riesgo en Multiperíodos ................ 64
Anexo A 4: Taxonomía de los Riesgos, Hoddinott & Quisumbing (2003)....... 66
Anexo A 5: Otros estimadores VEP ............................................................... 67
Anexo A 6: Estimación Mínimos Cuadrados Ordinarios en Tres Etapas propuesta por Amemiya (1997) .............................................................................. 68
Anexo A 7: Tabla de características de Chaudburi & Jalan (2002). ................. 70
Anexo A 8: Tabla de cálculo de Vulnerabilidad según Ligon & Schechter (2003) …… ................................................................................................... 72
Anexo A 9: Dificultades en la Estimación ....................................................... 73
Anexo A 10: Construcción de la Muestra ....................................................... 76
Anexo B: Resultados .............................................................................................. 79
Anexo B 1: Resumen Regresiones Logaritmo Ingreso 1996, 2001 y 2006, robusto ……. .................................................................................................. 79
Anexo B 2: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares1996, Corte Transversal y robusto. ............................................................................ 80
Anexo B 3: Vulnerabilidad vs. Características de los hogares 2001, Corte Transversal y robusto. ............................................................................ 81
Anexo B 4: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares 2006, Corte Transversal y Robusto. .......................................................................... 82
Anexo B 5: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares 1996, Corte Transversal y Robusto. Cuando se pondera la brecha por a = 2. ............. 83
Anexo B 6: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares 1996, Corte Transversal y con corrección Amemiya. ................................................. 84
Anexo B 7: Resumen Regresiones Efecto Fijo y Efecto Aleatorio, robusto. .... 85
Anexo B 8: Test de Haussman entre Efecto Fijo y Efecto Aleatorio. .............. 86
Anexo B 9: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares, Panel, Efecto Fijo y Robusto. ................................................................................................ 87
Anexo B 10: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares corregido por hombre y mujer, Panel, Efecto Fijo y robusto. ........................................ 88
Anexo B 11: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares Panel, Efecto Fijo y con Corrección Amemiya. ...................................................................... 89
Anexo B 12: Vulnerabilidad Panel efecto Fijo vs. Empleado o Desempleado de los Jefes de Hogar 1996 – 2001, 2001 – 2006 y 1996 – 2006, Robusto. ...... 90
Anexo B 13: Vulnerabilidad Panel efecto Fijo vs. Educación de los Jefes de Hogar 1996 – 2001, 2001 – 2006 y 1996 – 2006, Robusto. .............................. 91
Anexo B 14: Vulnerabilidad Panel efecto Fijo vs. Estado Civil de los Jefes de Hogar 1996 – 2001, 2001 – 2006 y 1996 – 2006, Robusto. ................... 92
Anexo B 15: Vulnerabilidad Panel efecto Fijo vs. Porcentaje de Dependencia en los Hogar 1996 – 2001, 2001 – 2006 y 1996 – 2006, Robusto. ................... 93
Anexo B 16: Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Esperada, Corte Transversal 1996, Robusto. ...................................................................................... 94
Anexo B 17: Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Esperada, Corte Transversal 2001, Robusto. ...................................................................................... 95
Anexo B 18: Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Esperada, Corte Transversal 2006, Robusto. ...................................................................................... 96
Anexo B 19: Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Esperada con Datos Panel, Efecto Fijo, Robusto. ............................................................................. 97
1
INDICE DE TABLAS
Pág.
Tabla 1: Media de los Ingresos por Corte. Casen panel 1996, 2001 y 2006 ................................... 6
Tabla 2: Características de los Hogares 2006. CASEN 1996 ...................................................... 12
Tabla 3: Cobertura de Infraestructura Residencial, INE. ............................................................. 13
Tabla 4: Consumo de Bienes Durables, INE. .............................................................................. 14
Tabla 5: Estimación características regionales al 30 de Junio 2007. Instituto Nacional de Estadísticas, INE. ....................................................................................................................... 33
Tabla 6: Atrición CASEN Panel 1996, 2001 y 2006. .................................................................. 34
Tabla 7: Evolución Pobreza y Vulnerabilidad, Corte Transversal. ............................................... 41
Tabla 8: Media de Vulnerabilidad dado el Nivel de Educación del Jefe de Hogar. ....................... 42
Tabla 9: Desempleo-Empleo Panel. ............................................................................................ 45
Tabla 10: Educación Panel ......................................................................................................... 46
Tabla 11: Estado Civil Panel....................................................................................................... 47
Tabla 12: Porcentaje de Dependencia Panel ................................................................................ 47
Tabla 13: Media de vulnerabilidad entre cortes, CASEN Panel 1996, 2001 y 2006 ..................... 48
Tabla 14: VEU Panel ................................................................................................................. 51
Tabla 15: Características y Vulnerabilidad. Cálculo VEP, Panel con corrección heterocedasticidad. ..................................................................................................................... 55
Tabla 16: Relación Vulnerabilidad, Riesgo y Pobreza. Cálculo VEU, Panel. ............................... 56
2
INDICE DE FIGURAS
Pág.
Figura 1: Dispersión del Ingreso dado el Quintil en Chile, Corte Transversal, CASEN Panel 1996, 2001 y 2006 ....................................................................................................................... 6
Figura 2: Dispersión del Ingreso dado el Quintil en Chile, Panel, CASEN Panel 1996, 2001 y 2006 ............................................................................................................................................ 7
Figura 3: Deuda por Quintiles en Hogares Chilenos. Fuenzalida & Ruiz-Tagle (2008), ............... 10
Figura 4: Evolución de la Pobreza e Indigencia. Fuente: Mideplan (2006)................................... 11
Figura 5: Determinantes de la Vulnerabilidad .............................................................................. 23
Figura 6: Nivel de Ingreso Esperado y su Realización. ................................................................ 26
Figura 7: Componentes de la Vulnerabilidad, VEU ..................................................................... 29
Figura 8: Ingreso del Hogar, CASEN Panel 1996, 2001y 2006 ................................................... 35
Figura 9: Vulnerabilidad e Ingresos Panel. .................................................................................. 44
3
RESUMEN DE LA TESIS PARA OPTAR EL GRADO DE MAGISTER EN ECONOMIA APLICADA POR: PAULINA F. HENOCH INOSTROZA FECHA: 30 DE ABRIL 2010 PROFESOR GUIA: MATTIA MAKOVEC
“ANÁLISIS DE VULNERABILIDAD EN LOS HOGARES CHILENOS”
La vulnerabilidad es un indicador que mide cuánto afecta al bienestar de los individuos la
presencia de riesgo. En esta investigación se utiliza el concepto de vulnerabilidad socioeconómica, que se asocia con el riesgo de ser pobre de un hogar.
¿Por qué mirar más allá de la pobreza? Es importante mirar más allá de la pobreza, puesto
que las variables que explican el nivel de ingreso de un hogar cambian constantemente y el indicador de vulnerabilidad incorpora ese concepto dinámico de las variables. Por su parte, puede haber más hogares vulnerables qué hogares pobres. Además, la vulnerabilidad es un problema en sí mismo, ya que aún cuando no se convierta en pobreza puede afectar al bienestar de los individuos e inhibir comportamientos que reducen la probabilidad de caer en la pobreza, como por ejemplo preferir trabajos de mayor estabilidad, pero de bajo ingreso.
Esta investigación estima la vulnerabilidad en Chile en la década de 1996 a 2006. Para esto,
se utilizaron dos tipos de metodologías: vulnerabilidad como pobreza esperada (VEP) y vulnerabilidad como mínima utilidad esperada (VEU). La primera busca determinar la probabilidad de que un hogar con ciertas características se ubique por debajo de un umbral que es denominado como la línea de la pobreza. La segunda metodología consiste en calcular la vulnerabilidad como la utilidad de un hogar descompuesto entre el componente de pobreza y el riesgo. Con este cálculo se determina como se relacionan las características de los hogares con el indicador estimado. Se utilizó la encuesta Panel CASEN que permite estimar la vulnerabilidad en cuatro regiones de Chile: Metropolitana (RM), Atacama (III), Maule (VII) y Biobío (VIII), lo que representa aproximadamente un 60% de la población.
En la estimación de vulnerabilidad con datos de panel se revela que existe mayor proporción
de hogares vulnerables que hogares pobres, ya que en la década de 1996 al 2006 el 29,5% de los hogares fueron, en al menos un período, considerados pobres y 30,8% fueron hogares vulnerables. Además, las características de los hogares pobres coinciden con los hogares vulnerables. Estas características son un bajo nivel de educación del jefe de hogar, pocas personas trabajan por hogar, hogares con alto porcentaje de niños menores de 12 años y jefes de hogar con empleos precarios. Luego, dentro de los resultados se analizó como disminuye la vulnerabilidad cuando el jefe de hogar aumenta su educación. Por ejemplo, en 10 años si el jefe de hogar pasa de la educación básica a media se reduce en un 5% la vulnerabilidad del hogar. Asimismo, hogares que aumentar el número de personas que trabajan en este mismo período disminuyen la vulnerabilidad en más de un 10%. Por último, los jefes de hogar cuya ocupación sea el servicio doméstico resultaron ser altamente vulnerable, ya que presentó una media de vulnerabilidad de 59,7% en la estimación de panel.
4
INTRODUCCIÓN
“En 1992, Morley Saber, animador del programa de televisión “Sexy Minutes”, vino a Bangladesh con su equipo para hacer un reportaje sobre el Grameen Bank. Optó por concentrar sus cámaras en una mujer que pidió créditos con nosotros y que vive muy cerca de Chittagong. Ex mendiga, gracias a los préstamos del Grameen había podido comprar siete vacas, un gran terreno, una casa nueva, baños modernos y un mini taxi de tres ruedas para su marido; y además pudo enviar a sus hijos a la escuela (este último aspecto es muy importante para quien quiere romper el círculo infernal de la pobreza, pues las familias pobres generalmente impiden que sus niños asistan a la escuela, obligándolos a trabajar en casa). “Son la imagen misma de la satisfacción y el éxito”, exclamaba Saber. Sin embargo, hace poco estuve con ellos (Yunus) y la mujer y su marido se veían irreconocibles. Él había contraído una enfermedad al estómago que nunca fue correctamente diagnosticada; para pagar los gastos médicos tuvieron que vender el taxi, las tierras y el ganado. Ella estaba tan débil, tan fatigada, que ya no tenía confianza para comprometerse con un nuevo préstamo. Solo les quedaban cuatro pollos.”1
Quise relatar la historia del libro de Muhammad Yunus que representa la principal motivación para esta tesis. Esta historia muestra la realidad de muchos hogares e invita a reflexionar acerca del impacto de la pobreza en las personas, cuán expuestos se encuentran y cuán vulnerable son los hogares. La pobreza atrapa. Una familia pobre tiene mayores probabilidades de tener bajo capital humano, de estar desempleado y de tener fuertes pérdidas en el bienestar cuando ocurre una crisis económica. Para terminar con este círculo es fundamental predecir qué hogares tendrán mayor exposición a reducciones en su bienestar, por ello es importante diseñar herramientas que logren mitigar esos riesgos y que entreguen oportunidades a las personas.
Por esta razón nace la idea de construir un indicador que permita predecir que hogares son los más propensos a ser pobres. La vulnerabilidad es un indicador que mide cuánto afecta al bienestar de los individuos la presencia de riesgo idiosincrático y covariado2. En este trabajo se utiliza el concepto de vulnerabilidad social de Chaudhuri, Jalan & Suryahadi (2002) y Ligon & Schechter (2003), que dice relación con el riesgo de caer en la pobreza, a diferencia del utilizado en otros estudios como los de Amin, Rai & Topa (1999), Glewwe & Hall (1998) y Dercon & Krishnan (2000) que describen vulnerabilidad como respuestas de los hogares ante shocks observados.
1 Yunus, M. (2001). Página 351. 2 Se entiende por riesgo idiosincráticos a todos los riesgos que se presentan y se potencian dado las características propias de los hogares. Luego, el riesgo covariado o sistemático es el que se presenta en las variables agregadas de la economía afectando a la comunidad como un todo.
5
Actualmente está metodología ha sido utilizada en varios países en vías de desarrollo, como Bangladesh, Vietnam, Bulgaria y China. Entre los beneficios que tiene medir la vulnerabilidad están, entre otros, mejorar la focalización de las políticas, complementar las políticas públicas y agregar nuevas dimensiones a los indicadores de pobreza. Con esto se logra que los hogares más pobres puedan recibir una asistencia más completa, mejorando las posibilidades de que dejen de ser pobres.
A continuación se presentan cuatro argumentos que motivan el estudio de la vulnerabilidad y que muestran como la presencia de incertidumbre en los ingresos afecta al bienestar de los hogares. Estos argumentos son: la alta variabilidad de los ingresos de los hogares, la incertidumbre en ambientes macroeconómicos, la falta de mecanismos de cobertura y el alto nivel de deuda en los hogares.
a. Alta variabilidad en los ingresos de los hogares
La variabilidad en el ingreso trae efectos perjudiciales para los hogares de bajos ingresos. Lusting (1997) estudia el impacto en desempleo y nutrición, demostrando que la variabilidad del ingreso tiene mayor impacto en los hogares pobres.
Por su parte, la investigación de Ferreira & Gill (2000) presenta tres hechos esenciales acerca de cómo perturban las crisis a los hogares: el primero, la volatilidad del ingreso afecta a su distribución sin un patrón de comportamiento. El segundo, si los hogares son dueños de activos, tales como una casa, educación o títulos, el poseer estos activos reduce el riesgo y exposición a los shocks macroeconómicos. Por último, la tercera conclusión es que en períodos malos las familias pobres realizan desinversiones irreversibles, tales como retirar a los hijos del colegio o disminuir la nutrición.
El nivel de ingreso permite determinar cuan expuesto está el hogar. A continuación, a través de la encuesta CASEN 2006 se analiza en Chile la media del ingreso total, el ingreso per cápita y la media del logaritmo del ingreso dependiendo de si el hogar se considera pobre indigente, pobre y no pobre. Se presenta el porcentaje de la población que se considera pobre y se muestra como se ha reducido a través de los años.
6
Año Corte Porcentaje Población
Ingreso Total Hogar
Ingreso percápita
Logaritmo Ingreso
Indigente 7.66% $ 85,863 $ 16,702 9.62
Pobres 19.09% $ 190,388 $ 41,029 10.60
No Pobres 73.25% $ 744,012 $ 219,435 11.98
Indigente 5.64% $ 93,985 $ 17,699 9.75
Pobres 16.59% $ 200,307 $ 40,873 10.59
No Pobres 77.77% $ 662,106 $ 214,717 11.92
Indigente 3.06% $ 71,629 $ 14,531 9.70
Pobres 11.73% $ 191,418 $ 40,934 10.60
No Pobres 85.21% $ 675,654 $ 194,541 11.93
Fuente: CASEN Panel 2006
Media de los Ingresos de los Hogares por Corte
1996
2001
2006
Tabla 1: Media de los Ingresos por Corte. Casen panel 1996, 2001 y 2006
Por otra parte, en la investigación de Ferreira & Gill (2000) muestran que la volatilidad del ingreso en Latinoamérica es el doble que en los países de la OECD3. La presencia de variabilidad en los ingresos puede generar deterioro en el bienestar de los hogares. En la siguiente figura se muestran los valores máximos, mínimos y la media del ingreso de los hogares en Chile según la encuesta CASEN Panel 1996, 2001 y 2006. Se utiliza el logaritmo del ingreso. Se diferencian los datos entre quintiles, se observa cómo se comporta la dispersión entre estos grupos y se muestra cómo han evolucionado los ingresos en estos 10 años.
4
6
8
10
12
14
Q1_
1996
Q2_
1996
Q3_
1996
Q4_
1996
Q5_
1996
Q1_
2001
Q2_
2001
Q3_
2001
Q4_
2001
Q5_
2001
Q1_
2006
Q2_
2006
Q3_
2006
Q4_
2006
Q5_
2006
Ln Y
Quintil por año
Dispersión ingreso por año
Mínimo
Media
Máximo
Figura 1: Dispersión del Ingreso dado el Quintil en Chile, Corte Transversal, CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
3 Organization for Economic Cooperation and Development.
7
A su vez, en la figura 2 se presenta la dispersión del ingreso en Chile entre los
diferentes quintiles con los datos en panel. Del mismo modo que el caso anterior se utiliza el logaritmo del ingreso total del hogar en todos los años. Ésta figura muestra que la mayor dispersión se encuentra en el primer y último quintil, es decir, en el 20% de los hogares con menores ingresos y en el 20% de los hogares con mayores ingresos.
3.50
5.50
7.50
9.50
11.50
13.50
15.50
0 1 2 3 4 5 6
Ln Y
Quintiles
Dispersión Ingreso de los Hogares Chilenos
Media
Mínimo
Máximo
Figura 2: Dispersión del Ingreso dado el Quintil en Chile, Panel, CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
b. Incertidumbre en ambiente macroeconómico
La incertidumbre del ambiente macroeconómico puede provenir de diferentes fuentes, como shocks climáticos, variaciones en los términos de intercambio, cambios en el precio del petróleo, shocks financieros externos tales como aumentos en las tasas de interés, racionalización de los préstamos, pérdida de liquidez del sistema o corridas bancarias. Independiente del origen, la incertidumbre afecta al bienestar de los individuos, ya sea limitando su capacidad de pago o disminuyendo el valor real de sus activos.
El estudio de Ferreira & Gill (2000) concluye que la volatilidad macroeconómica en América Latina causa variaciones sustanciales en el ingreso y empleo de los hogares. Según Ferreira & Walton (2005) la variabilidad del ingreso trae efectos perjudiciales para los hogares pobres y los shocks afectan seriamente su consumo e ingreso. Es por eso que lo estudios del Banco Mundial concluyen que las crisis tienen componentes regresivos, afectando siempre más a los que tienen menos, la explicación sugerida es que familias más educadas son más informadas y
8
se protegen mejor. Estudios del Banco Mundial (1994) indican que el crecimiento del bienestar del hogar en términos de alimentos e ingresos disminuye la vulnerabilidad.
Para demostrar efectos tangibles de lo anterior, Lusting (1997) muestra como la caída en los precios del café en 1992 aumentó la pobreza extrema de 34% a 47% en las regiones de Chiapa, Oaxaca y Guerrero en México. En ese mismo año en Argentina, aumenta el desempleo de 4% en 1993 a 21% en 1995 cuando el gobierno impulsó el plan de convertibilidad. Por último, este autor también demuestra que algunos cambios climáticos como la corriente del Niño afectan a la producción pesquera de muchos países, en particular en Ecuador donde el 52% de la población de las áreas afectadas por este fenómeno es pobre.
Las Crisis Financieras como las que se vivieron en Chile en 1982, México en 1996, Asía en 1997, Brasil en 1999 y actualmente 2008 en Estados Unidos, conllevan efectos devastadores tanto en el sector público como privado. Las crisis tienden a tener un impacto negativo en la distribución del ingreso, aumentan las tasas de desempleo, disminuye el salario real4, existe un alza en la cantidad de préstamos y aumentan los problemas de salud de las personas. Existe evidencia que el capital social es dañado durante las crisis, aumenta la pobreza y el desempleo, hay asomos de violencia, se deteriora el ambiente y se descuidan los lugares públicos. Finalmente, todo esto se refleja en un empeoramiento de la calidad de vida y aumento en los niveles de pobreza de un país.
Ferreira, Leite, Pereira da Silva & Picchetti (2004) estudiaron patrones genéricos de los elementos que gatillan las crisis financieras en Brasil. Dentro de éstos se encuentra la liberalización de la tasa de cambio fijo, flujo de capital extranjero que trae consigo la excesiva liquidez de la moneda extranjera y, por último, los contagios en episodio de pánico. Según estos autores, se debe tener especial cuidado en cómo afectan estos shocks a los hogares más pobres. Por otra parte concluyen que el desempleo en el sector formal del mercado laboral es predominante en zonas urbanas y para individuos más educados, y que en períodos posteriores a estos shocks, el sector informal registra un aumento en 3.5% y el formal una contracción del 1%.
4 Este conlleva efectos ya sea por la depreciación de la moneda o por el impacto en la inflación
9
c. Falta de mecanismos de cobertura
Los mecanismos de cobertura se pueden clasificar en tres tipos: el primero es la utilización de un seguro, donde se paga una prima por tener cobertura ante incidentes imprevistos. El segundo, es el auto seguro, que son mecanismos de suavización como el ahorro. El tercero, es la autoprotección, es decir, evitar situaciones de riesgo.
Los modelos de cobertura buscan entender cómo actúan las familias cuando enfrentan riesgos. En un mundo simplificado, los individuos suavizan el consumo entre distintos estados y para ello las principales herramientas que tienen son las transferencias de estados buenos a los malos y la autoprotección. Estas herramientas tienen cierto grado de sensibilidad, uno de los principales resultados de Gill & Ilahi (2000) es que el mercado del seguro y el de la autoprotección son substitutos, es decir, si aumenta el precio de uno aumenta la demanda del otro. Galor & Zeira (1993) estudió que el mercado de crédito y seguros es incompleto. En presencia de “mercados incompletos" el individuo se sobreprotege, ya que las herramientas disponibles no son suficientes.
Según Lusting (2000) los pobres sufren mayor riesgo cuando ocurre una crisis, ya que al tener pocos activos no tienen protección y esto los hace ser vulnerables. Es importante considerar que las crisis económicas no solo causan pobreza sino además pueden someter a los pobres y a sus niños a la pobreza a largo plazo. Esto es explicado, ya que dentro de los mecanismos de sobrevivencia se pueden llevar a cabo reducciones irreversible de activos, incluido el capital humano (educación, salud o nutrición). En relación a esto, Ilahi, Orazem & Sedlacek (2001) y Ferrerira, Leite & Wai-Poi (2007) estudiaron que cuando fue la crisis en Brasil las estrategias de los hogares pobres fueron sacar a los niños de las escuelas y mandarlos a trabajar, disminuir la comida empeorando la nutrición o reducir los gastos en salud. Estos mecanismos de sobrevivencia atenúan los efectos de las crisis, pero en el largo plazo generan pérdidas irreversibles aumentando la vulnerabilidad y pobreza.
d. Alto nivel de deuda en los hogares
La relación entre la deuda y la vulnerabilidad es la siguiente: los hogares que tienen altos niveles de deudas financieras ocupan gran parte de sus ingresos para pagar sus compromisos. Cuando los ingresos varían a causa de razones exógenas, estos compromisos ocupan mayor proporción del ingreso total del hogar y por esta razón, la vulnerabilidad depende de los niveles de deuda y de la fragilidad de obtener recursos. Cuando ocurren las crisis
10
económicas, se dificulta el acceso a obtener ingresos y aumentan los costos de endeudamiento, y por lo tanto, para estos hogares aumenta la probabilidad de ser pobre.
Actualmente se ha observado un fuerte aumento en el consumo asociado a la facilidad en adquirir créditos. Pitt & Khandker (1998) estimó que para los hogares pobres el consumo del hogar aumenta entre un 11% a un 18%, si estos pueden adquirir créditos. La situación se complica si los hogares no tienen la capacidad de pagar sus obligaciones financieras.
Es sabido que los hogares pobre ahorran menos, Nicholas Kaldor (1956) enfatiza que diferentes niveles de ahorro pueden generan diferencias significativas en el ingreso futuro, generando divergencia entre estos grupos. En Chile ha existido un aumento significativo en el nivel de crédito y de deuda, ocasionando que los hogares chilenos se encuentren en una posición más expuesta cuando ocurren crisis. En la figura 3, se distinguen dos tipos de deudas: la segura y la no segura. La deuda segura es la que obtiene el préstamo a cambio de algún respaldo y la deuda no segura es la que se contrae por los bienes de consumo sin entregar algún respaldo. Se analiza cómo se distribuye la deuda entre los quintiles.
0
10
20
30
40
50
60
I II III IV V
Deuda Segura
Deuda No Segura
Figura 3: Deuda por Quintiles en Hogares Chilenos. Fuenzalida & Ruiz-Tagle (2008),
Fuente: EFH (2007)
El gráfico anterior muestra que en el 2007 el quintil más endeudado formalmente es el más rico, que a su vez, es ese grupo es el único grupo que tiende a tener en promedio más deuda más segura, que deuda no segura. Además se observa que quintiles más pobres son más propensos a las deudas en el sector informal. En la investigación de Fuenzalida & Ruiz-Tagle (2008) se concluye que el 61% de los hogares chilenos tiene algún tipo de deuda.
11
e. Pobreza en Chile
En Chile se considera pobres a los individuos pertenecientes a hogares cuyos ingresos per cápita son inferiores a la línea de pobreza y se considera como indigentes a los individuos cuyos ingresos son inferiores a la línea de la indigencia. Para cada una de estás medidas existen dos líneas: rural y urbana, dependiendo de la zona en que residan. Este indicador varía a través del tiempo ya que se ajusta para determinar el costo real de la canasta con que es calculada la línea de pobreza e indigencia.
Para la encuesta CASEN 2006, el valor de la línea de indigencia por persona era de $23.549 pesos chilenos para la zona urbana y de $18.146 pesos chilenos para la zona rural. De igual forma, la línea de pobreza por persona era $47.099 pesos chilenos para la zona urbana y de $ 31.756 pesos chilenos para la zona rural. En el 2006 el 13,7% de los hogares son pobres, es decir, 2.208.937 personas. Luego, entre 1990 a 2006, Chile ha reducido el indicador de pobreza en un 55,5%. En la siguiente figura se muestra como ha sido este decrecimiento.
0%5%
10%15%20%25%30%35%40%45%
1990 1996 2002 2006
Porc
enta
je (%
)
Evolución de la Pobreza e Indigencia 1990 - 2006 (CASEN)
Indigentes
Pobres
Total Pobreza
Figura 4: Evolución de la Pobreza e Indigencia. Fuente: Mideplan (2006)
Analizar las características de los hogares pobres es fundamental para determinar sus fuentes de riesgo. En la siguiente tabla, se muestra cuales son las características de los hogares dependiendo si estos son indigentes, pobres o no pobres. Se muestra que los hogares pobres
12
tienden a presentar más personas por hogar, existe mayor porcentaje de jefatura femenina, mayor índice de analfabetismo, menos años de escolaridad, menor relación de ocupados por hogar, mayor tasa de desocupación, menor tasa de participación laboral masculina y femenina.
Descriptores Indigencia Pobre No Pobre
Tamaño del hogar (n° de miembros) 4.4 4.6 3.6Jefatura femenina (%) 44.4 34.7 28.8
Analfabetismo (%) 6.9 6.0 3.6Escolaridad (años de estudio) 8.5 8.8 10.3Ocupados por hogar (n° de personas) 0.7 1.1 1.6Miembros del hogar por ocupado (n° de personas) 4.3 4.0 2.4Tasa de desocupación (%) 40.2 19.8 5.7Tasa de participación laboral masculina (%) 58.3 63.8 73.8Tasa de participación laboral femenina (%) 31.3 30.1 44.7
Fuente: CASEN 2006
Características de los Hogares 2006
Tabla 2: Características de los Hogares 2006. CASEN 1996
Por otra parte durante estos últimos años Chile se ha desarrollado en diversos ámbitos relacionados con la calidad de vida de los hogares. Existe un mayor acceso a la educación, electricidad, agua potable, alcantarillado, salud, vivienda, entre otras cosas que mejoran la calidad de vida y bienestar de la población. Pero aún persiste un grupo que se encuentra marginado de este desarrollo.
Es necesario analizar cómo ha mejorado el bienestar de los hogares en Chile, tanto para el promedio país, como en los hogares pobres. Según los datos de los Censos 1992 y 2002, en Chile se ha reducido el hacinamiento familiar de los hogares con menor bienestar socioeconómico. En este período, el 21% de los hogares de menor ingreso dejaron de ser hacinados versus 15% de la población general. En cuanto a salud, se ha prolongado la vida de 74 a 76 años en este período, explicado principalmente por mejoras en la salud pública preventiva a través del acceso a agua potable, alcantarillado, vacunas, etc. Parte importante de esta mejora se debe a las fuertes reducciones en la mortalidad infantil y en la mortalidad post-parto, ambas cayeron a la mitad en el decenio.
En este período, más de la mitad de la población con menor bienestar socioeconómico accedió a agua potable, sistemas de eliminación de excretas y ducha al interior de la vivienda. En la tabla 3 se muestra el porcentaje de personas que no presentan déficit en electricidad, agua potable, servicios higiénicos, ducha, combustibles y los hogares que tienen todo lo anterior. Se
13
compara el quintil más pobre con el promedio del país. Luego, se analiza su evolución observando cómo varía esta cobertura entre los años 1992 y 2002.
Indicador 1992 2002 Diferencia 1992 - 2002Quintil 1 País Quintil 1 País Quintil 1 País
Electricidad (1) 55,9% 90,7% 87,3% 97,6% 31,4% 6,9%Agua Potable (2) 38,9% 86,1% 61,4% 91,6% 22,5% 5,5%Servicio Higiénico (3) 4,9% 69,0% 56,5% 91,2% 51,6% 22,2%Ducha (4) 8,0% 70,5% 50,7% 89,6% 42,7% 19,1%Combustible (5) 25,9% 79,3% 46,1% 87,2% 20,2% 7,9%Todos (1)+(2)+(3)+(4)+(5) 0,2% 61,6% 17,3% 79,2% 17,1% 17,6%
INE 2004
Cobertura de los éstadares minimos en infraestructura residencial (% personas que no presentan déficit en cada dimensión)
Tabla 3: Cobertura de Infraestructura Residencial, INE.
Está tabla, muestra que el déficit en cobertura que presenta el quintil más pobre, particularmente la carencia de los servicios higiénicos y la ducha. Se muestra que en el 2002, esta cobertura logra mejorar, pero que aún existe un grupo que carece de los estándares mínimos en infraestructura residencial.
Otra forma de analizar el bienestar de los hogares chilenos es observando a través de lo que estos consumen. En la siguiente tabla se muestra posesión de bienes durables dependiendo del nivel socioeconómico.
14
20% más pobre
País20% más
pobrePaís
20% más vulnerable
País
TV-color 7.0% 54.0% 57.0% 89.0% 50.0% 35.0%Lavadora 0.4% 12.0% 51.0% 83.0% 50.6% 71.0%Refrigerador 8.0% 56.0% 48.0% 84.0% 40.0% 28.0%Celular 0.0% 1.0% 30.0% 54.0% 30.0% 53.0%Teléfono 0.1% 24.0% 5.0% 53.0% 4.9% 29.0%Vehículos 5.0% 21.0% 11.0% 32.0% 6.0% 11.0%Secadora n.d n.d 26.0% 45.0% n.d n.d
INE 2004
Posesión de Bienes de Consumo Durables (%)
1992 2002 Diferencia 1992 - 2002
Tabla 4: Consumo de Bienes Durables, INE.
Como se muestra en la tabla anterior, para el grupo más vulnerable los bienes durables mayormente adquiridos fueron la lavadora y la televisión a color, aumentando un 50,6% y 50,0% respectivamente. Para el país, el mayor bien adquirido en ese período fue la lavadora.
f. Elección de Datos
En esta investigación se decidió trabajar con la Encuesta Casen Panel 1996, 2001 y 2006, en vez de la encuesta Casen de cada período. Se consideró que dada la naturaleza dinámica de la pobreza y del indicador de vulnerabilidad, existen variables no observables de los individuos que no son medidas por encuestas de corte transversal. En cambio, si se realiza un seguimiento a estos hogares a través del tiempo es posible controlar estas variables y se espera que expliquen de mejor forma la dinámica de estos hogares.
Además, este tipo de encuestas permite analizar las transiciones de los hogares, en particular, permite estudiar lo que pasa con la vulnerabilidad cuando el jefe de hogar aumenta su escolaridad, cambia de estado civil, entre otras situaciones.
Se debe considerar que el tamaño de la muestra de la encuesta Casen Panel es muy inferior en relación a la encuesta Casen y que la principal desventaja de la encuesta tipo Panel es la pérdida de la representatividad de la muestra, lo que se denomina atrición. Para solucionar este problema los datos fueron ponderados por un vector de pesos, lo que permitió mantener la representatividad de la muestra.
La investigación está estructurada de la siguiente forma: El siguiente capítulo estudia la evolución histórica del concepto de pobreza, hasta llegar al indicador de vulnerabilidad. El
15
segundo capítulo define la metodología que se va a utilizar para calcular la vulnerabilidad, describe los datos y las variables que se utilizaron. En el tercer capítulo se muestran los resultados de esta investigación, y finalmente, en el cuarto capítulo se obtienen las conclusiones de este trabajo.
g. Resumen
Aun cuando no se transforme en pobreza, la vulnerabilidad es un problema. Pueden existir más hogares vulnerables que hogares pobres, siendo un factor no medido por los estudios en Chile. Según la encuesta CASEN Panel, un 30,5% de la población fue considerada al menos una vez pobre entre 1996, 2001 o 2006, mientras que un 13,7% se califica como pobre si solo se observa el 2006.
En esta primera parte, se ahondó en los siguientes argumentos para motivar el estudio de la vulnerabilidad:
1. Alta variabilidad de los ingresos de los hogares
2. Incertidumbre en ambientes macroeconómicos
3. Falta de mecanismos de cobertura
4. Alto nivel de deuda en los hogares
Se mostró que aunque se ha reducido la pobreza, aún persiste un grupo que está excluido del desarrollo. Se analizó cómo ha evolucionado el bienestar del quintil más pobre en comparación al desarrollo de Chile. Para estos fueron evaluadas variables tales como: hacinamiento, cobertura de estándares mínimos de infraestructura residencial, posesión de bienes de consumo entre otras características de estos grupos.
Luego, se determinó que se utilizará una encuesta tipo Panel para el análisis de la vulnerabilidad, dado que permite llevar a cabo el seguimiento más completo de los hogares chilenos.
En este capítulo se analizó porqué es necesario estudiar la vulnerabilidad y se mostró que la presencia de incertidumbre en los ingresos afecta al bienestar de los hogares. A continuación, en el siguiente capítulo se analiza la evolución histórica del concepto de pobreza y se define vulnerabilidad.
16
I. REVISIÓN DE LA LITERATURA
“¿Quién es pobre y quién no?: ¿Una persona sin empleo? ¿Una persona analfabeta?¿Una persona sin protección? ¿El que no produce bastante para alimentar a su familia todo el año? ¿El que no posee tierras? ¿El que vive en una casa cuyo techo de paja, deja pasar la lluvia? ¿El que padece desnutrición? ¿El que no envía a sus hijos a la escuela? ¿Un vendedor callejero?”.5
Para entender el concepto de vulnerabilidad se debe entender cómo ha evolucionado la metodología para medir y determinar quien es pobre, estudiar las dimensiones que esto abarca y su interacción. A continuación se presentan como los distintos factores sirven para entender la relación entre la pobreza y vulnerabilidad. La evolución del concepto de pobreza se ha dividido en los siguientes grupos: Ingreso y Consumo; Desarrollo Humano; Voz; y Vulnerabilidad. Por último se profundizarán sobre el indicador de vulnerabilidad y se analizará su marco teórico, diferentes metodologías y su aplicabilidad. Todo esto es necesario para responder la pregunta que sigue esta investigación: ¿Cuáles son los hogares vulnerables en Chile?
a. Ingreso y Consumo
Primero se intenta determinar la pobreza como una situación de carencia material. Esta definición incorpora dos conceptos relevantes, el primero es la posibilidad o habilidad de comprar bienes y servicios y hacerlos propio. El segundo, se refiere a lo “socialmente aceptable” e incorpora el relativismo que puede existir entre las diferentes culturas en cuanto al monto y calidad de vida que determina esta carencia material.
Rowntree (1910) determinó que el monto “socialmente aceptable” debía ser asociado a los requerimientos mínimos de sobrevivencia que tiene un individuo para funcionar. Esto se calculó en dos etapas, primero se construyó una canasta de comida que tuviese los nutrientes básicos y el valor de esta canasta se utilizó como umbral de referencia denominado “línea de indigencia”. El segundo paso, es agregar a esta canasta otros elementos considerados como mínimos para sobrevivir, como es el caso del alojamiento, ropa y combustible. El valor de esta canasta se conoce como la “línea de la pobreza”.
5 Yunus, M. (2001). Página 107.
17
Esta línea de pobreza puede ser calculada a través del consumo o del ingreso. Es preferible hacer el cálculo a través del consumo, ya que permite tener una noción de las decisiones relacionadas con el ahorro y gasto de los hogares, entregando una aproximación de mayor precisión de la forma en que viven y del bienestar del hogar6.
Otra forma de distinguir a las personas de menores recursos es diferenciando si la pobreza es relativa o absoluta. Se entiende la pobreza absoluta como el porcentaje de individuos que no logran cumplir sus necesidades básicas. En países más desarrollados donde la pobreza absoluta es prácticamente inexistente se habla también de pobreza, pero ésta tiene una noción relativa dependiendo del nivel de vida promedio del país en cuestión. Es decir, en los países desarrollados como los OECD se consideran pobres a los hogares cuyos ingresos estén por debajo de la mitad de la media de la distribución de ingreso.
En 1990 el Banco Mundial introdujo el indicador denominado “Dólares al Día” corregido por el “Paridad de Poder Adquisitivo” o PPA de cada país. Su fin es estandarizar y comparar entre países cuánto es el gasto de una persona al día. Este indicador tiene ciertas deficiencias, ya que no considera si la pobreza es transitoria o crónica, tampoco muestra si hay escasez de bienes o servicios y, no analiza la sustitución en la canasta de alimentos cuando disminuye el ingreso del hogar. Por otra parte, no explica las diferencias en las características tanto en tamaño y composición de los hogares. El Anexo A1 se muestra el porcentaje de la población que vive con menos de un dólar al día y cómo ha mejorado este indicador a través del tiempo.
Luego, se debe corregir por el poder adquisitivo, ya que se observa que los costos de vida son diferentes dependiendo del lugar donde viven las familias. El estudio realizado por Ravallion & Van de Walle (1991) compara los precios de alojamiento y comida entre distintos sectores y concluye que en la isla de Java tiene un costo de vida urbana seis veces mayor que en zonas rurales, además, enfrentan diferentes niveles de calidad de productos.
b. Desarrollo Humano
Es indiscutida la importancia que tiene la educación y la salud para la reducción de la pobreza. Es por esta razón que el Banco Mundial ha estudiado la calidad, el nivel o cantidad
6Se debe tener en cuenta que ambas medidas son sensibles a las circunstancias locales y el momento en que son calculadas. Lo primero se asocia al nivel de precio, calidad y disponibilidad de bienes o servicios. Lo segundo, se relaciona con el progreso tecnológico y cambios del estándar de vida, variaciones en el qué y el cómo se consume, es decir, es muy probable que artefactos que antes eran vistos como lujosos ahora sean vistos como necesarios.
18
disponible y acceso, en diferentes países. Los indicadores que utiliza el Banco Mundial son el nivel de nutrición, esperanza de vida, mortalidad bajo los cinco años y matricula escolar. Basados en estos indicadores, el World Development Report de 1980 redefine pobreza como una condición caracterizada por desnutrición, analfabetismo y enfermedades.
Por otra parte, Naciones Unidas introdujo la medida denominada “Índice de Pobreza Humana” (HPI7). Este índice busca calcular las limitaciones de los individuos, como la longevidad -entendida como el porcentaje de personas que muere antes de los cuarenta años-, analfabetismo -como el porcentaje de la población adulta que no sabe leer o escribir-, y por último, miden el estándar de vida que combina diferentes medidas como el porcentaje de individuos que tiene acceso a los servicios de salud, el porcentaje de la población con acceso al agua potable y el porcentaje de niños menores de 5 años desnutridos. La información de este indicador es muy valiosa, similar a la medida “dólares al día” este indicador fue creado para ordenar a los países. (Ver Anexo)
Para determinar la capacidad que tiene una familia de optar por distintos niveles de desarrollo humano, Sen (1976) reflexiona acerca de la “capacidad” que tienen diferentes individuos para optar por las cosas de la vida que ellos valoran. Sugiere que esto es determinado por el nivel de redes sociales, educación, salud y longevidad de las personas. Cuestiona si todos tienen las mismas oportunidades, no solo refiriéndose al poder adquisitivo para tener cosas, sino también sobre la capacidad para aprovechar las opciones que se presentan.
Los estudios de Thomas, Strauss & Henríquez (1991) y Glewwe (1997) se esfuerzan por analizar las interacciones entre los diferentes elementos que componen el Desarrollo Humano. La hipótesis propuesta en 1975 por Shultz, hace referencia a que la información está disponible para todos y lo que varía es la capacidad de procesar, entender y aplicar el conocimiento que tienen individuos. Estas investigaciones muestran como la educación de la madre tiene efectos positivos en la salud de los niños, ya que tiene mayor conocimiento sobre las cosas que les hacen bien a su hijo.
En este sentido el Banco Mundial ha introducido el programa Poverty-Targeted Demand-Side (PTDS)8, que tienen como objetivo reducir la pobreza futura como un todo, es decir, mejorar la salud, reducir la pobreza actual, reducir el trabajo infantil, actuar como red de apoyo y entregar apoyo financiero al lado de la oferta. Los PTDS entregan dinero a las personas
7 Human Poverty Index. 8 Programas que buscan focalizar la ayuda a la demanda, es decir, entregar ayuda a las familias que asisten a los centros de salud o a los colegios. World Bank (2001).
19
con la condición de que visiten los centros de salud o envíen a sus hijos al colegio. Estos programas buscan mejorar los indicadores de desarrollo humano de las familias. Algunos de los programas evaluados por World Bank (2000) fueron “Bolsa Escola” en Brasil, “Progresa” en México, “PETI” en Nicaragua y “Beca Escolar” en Ecuador. La evidencia de reducción del trabajo infantil es inconclusa. Solo el grupo de 12 a 13 años en Brasil obtuvo una reducción significativa del 25%.
c. Voz
En la década de los ochenta fueron introducidas las encuestas participativas, y en ellas los individuos señalaban qué factores se consideraban causales de su pobreza. Las encuestas fueron aplicadas a personas de diferentes condiciones sociales con la idea de evaluar la pobreza, diseñar programas de reducción, y aumentar el apoyo de la comunidad.
El concepto de “voz” es la capacidad que tienen los pobres para ser escuchados. La falta de “voz” se manifiesta cuando desconocen y no pueden optar por los beneficios que entregan los programas aplicados a la comunidad. Este concepto también se relaciona con el sentido de propiedad. En el estudio realizado por Isham, Narayan & Pritchett (1994) se investiga cuán importante es “sentir algo propio” para la eficacia de los proyectos. En este estudio se analizaron programas que entregaban agua a la comunidad, los individuos que participaron en el diseño del proyecto tuvieron 7 sobre 10 casos exitosos. El grupo de control, los individuos que no participaron en el diseño tuvieron 1 sobre 10 casos de éxito.
En 1995 el Banco Mundial hizo un reporte acerca de la pobreza en Camerún. Los parámetros que clasificaron la pobreza fueron los siguientes: la presencia de hambre en un hogar; poca comida y dieta inadecuada; ingreso irregular y poco porcentaje gastado en alimentación, bajos ingresos y finalmente, el sentimiento de impotencia e inhabilidad de ser oído, esto último se relaciona con la incapacidad de obtener la tarjeta de identificación (ID). Al no existir voz, el individuo se hace inexistente, sin posibilidad de votar, no puede pedir préstamos, comprar alguna casa u optar a pensión, entre otras cosas.
d. Vulnerabilidad
El concepto de “vulnerabilidad” captura los efectos de la volatilidad del ingreso y riesgo que enfrentan los individuos. En episodios de crisis el bienestar del hogar es seriamente
20
afectado para los pobres, incrementando la sensación de inseguridad. El problema ya no es tan solo tener poco, sino el miedo por lo cerca que se está de perderlo todo.
Según Glewwe & Hall (1998), pobreza es un nivel económico, mientras vulnerabilidad son los cambios de ese nivel. Este concepto incorpora familias que se encuentran sobre la línea de la pobreza y que tienen posibilidades de ser pobre. Por su parte, Sen (1988) plantea que medir la pobreza en términos de consumo es una forma acotada para determinar el bienestar y que se debe determinar cuáles son los comportamientos de los hogares que logran superar las crisis.
Chambers (1995) caracterizó la vulnerabilidad con un doble efecto: el externo que se refiere a la exposición a los shocks macroeconómicos, al stress y al riesgo; el interno que es asociado a los mecanismos de defensa de los hogares. La idea de los estudios y programas es identificar los factores que permitan disminuir el riesgo, expandir el rango de posibilidades disponibles para los pobres y posicionarlos donde se maximicen sus ventajas dado su nivel de educación, salud, ingreso y nivel de exposición al riesgo. Esto se relaciona con el lado externo de la vulnerabilidad.
El concepto de estrategias de sobrevivencia o el efecto interno es, en definitiva, el mecanismo que utilizan los hogares para minimizar la volatilidad del ingreso y reducir los efectos de los shocks. La idea de estas estrategias es suavizar el consumo. El estudio de Glewwe & Hall (1998) clasifica a estas estrategias como: utilizar los ahorros y venta de activos físicos, aumento de la participación laboral, transferencias intrafamiliares, utilizar crédito de consumo, alterar patrones de consumo y producir directamente del bien. La presencia de redes de apoyo se relaciona con un bajo nivel de vulnerabilidad, la generación de un seguro que permite reducir o diversificar el riesgo, se muestra que personas que participan en programas de microcréditos aumentan los indicadores de escolaridad y de salud.
Los conceptos de pobreza y vulnerabilidad buscan medir características muy similares, pero no significan lo mismo. Por una parte, vulnerabilidad es un concepto relativo que busca prevenir la pobreza, lo que implica que no puede ser observada sino predicha.
Por su parte, el bienestar del hogar se construye a partir de la interacción entre el ambiente, los activos y las actividades, se define vulnerabilidad como un indicador que mide cuánto es afectado un individuo ante la presencia de riesgo idiosincrático y covariado presente en cualquiera de estas dimensiones, lo que conlleva a que este indicador intente explicar un concepto
21
dinámico que representa una secuencia de eventos que ocurren después de algún shock. Específicamente, hace referencia al riesgo que afecta a la variabilidad del ingreso.
Dado que es importante determinar cómo afecta el riesgo al bienestar de los hogares. A continuación será definido el concepto de riesgo y sus supuestos. Luego, se aplicara al marco conceptual de la vulnerabilidad.
i. Riesgo e Incertidumbre
Cuando se determinan cuales son las consecuencias de las crisis económicas, se debe tomar en cuenta como es afectado el bienestar de los hogares al incorporan patrones inciertos, agregando variables con distribuciones de probabilidades asociadas.
Para esto, la incertidumbre será definida como “hechos” que los agentes no conocen en un período dado t, pero si lo hacen en un período futuro t + j, donde j > 0. Por otra parte, el riesgo será la dispersión de esta distribución de probabilidad. Entre mayor dispersión, mayor es el riesgo.
Existen dos supuestos fundamentales que son necesarios para analizar el comportamiento de los hogares ante el riesgo. El primero es que los individuos tienen preferencias en todos los estados de la naturaleza. El segundo es que los individuos prefieren un valor cierto X al valor esperado de X. Esto último se conoce como aversión al riesgo.
En este sentido existe un modelo propuesto por Ehrlich & Becker (1972) que resuelve un problema de maximización en dos períodos dado esta adversidad al riesgo, se concluye que los individuos siempre van a preferir asegurarse, ya sea de forma propia, juntando activos u optando por seguros.
Es importante decir que los individuos disfrutan de mayor bienestar cuando el mercado presenta los tres instrumentos de protección: mercado de seguro, autoseguro (ahorro) y autoprotección (evitar). En presencia de “mercados incompletos" el individuo se sobreprotege.
Por otra parte, Townsend (1994) concluye que la correlación del consumo entre los hogares de una comunidad es muy alta, es decir, los agentes aumentan su utilidad esperada si utilizan estrategias para compartir el riesgo. En la práctica, varias instituciones juegan ese rol y esto se realiza al proporcionar seguros, créditos, mercados financieros y subsidios, entre otros instrumentos.
22
Compartir el riesgo en la comunidad es un concepto importante para reducir la vulnerabilidad. Allen & Gale (1988), Jalan & Ravallion (1998) y Rosenzweig (1988) indican que si el riesgo es compartido de forma total entre individuos se elimina el componente idiosincrático. La explicación es que la utilidad marginal del consumo de los individuos es perfectamente correlacionada con el resto de la comunidad. Esto último se demuestra en Palgrave Dictionary of Economics que se encuentra en el Anexo A3.
En la estimación de vulnerabilidad se incorpora el componente de riesgo como la variabilidad que tiene el ingreso. Por lo que hogares con menor variabilidad, son hogares que tienen más asegurado el nivel de ingreso entre los años o la comunidad le entrega herramientas para mantener un nivel de ingreso.
ii. Marco Conceptual de Vulnerabilidad
El marco conceptual de vulnerabilidad busca entender como todas estas variables inciden en los individuos. Según Hoddinot & Quisumbing (2003) las dimensiones que pueden afectar a un hogar son el ambiente, activos y actividades realizadas. El ambiente en que se reside se entiende como las características legales, físicas y sociales que determinan al hogar. Dependiendo del tipo de actividad se considera el nivel de ingreso del hogar, los niveles de ahorro y mecanismos de respuesta del mismo. Por último, dentro de los activos se encuentran los físicos, sociales, financieros y legales.
Si el hogar se ubica en una zona que sufre una catástrofe natural se dirá que el ambiente influye en la vulnerabilidad del hogar; en cambio, si la actividad que realiza el jefe de hogar es peligrosa se dirá que el riesgo proviene de la actividad. Finalmente, si este individuo tiene poca educación, se dirá que el riesgo proviene del capital humano. Estos tres elementos se condicionan entre sí. Dependiendo del tipo de ambiente es determinada la capacidad de acumular los activos y los resultados de las actividades que realizan y viceversa. En la figura 5 se muestran las características de los hogares y cuán expuestos están ante una crisis.
23
Figura 5: Determinantes de la Vulnerabilidad
El diagrama representa a un hogar con sus tres dimensiones que lo determinan y las variables asociadas a cada dimensión. Las características se relacionan, permitiendo comprender como una deficiencia en alguno incide en la vulnerabilidad que presentan. Los supuestos que se utilizan son: a) Los hogares presentan mecanismos para suavizar el consumo como respuesta de los shocks, b) El ambiente se trata como algo externo y c) El comportamiento de un hogar no influye en la comunidad9.
Resulta fundamental tener una noción del cómo afectan las crisis a los hogares dependiendo si el tipo de riesgo se presenta en los activos, actividades y resultados. En el Anexo A4 se encuentra el resumen de la taxonomía de los riesgos creada por Hoddinott & Quisumbing (2003). En ésta se identifican y clasifican los tipos de shocks y luego se entrega un ejemplo de cómo este tipo de riesgo influye en los tres elementos que determinan la vulnerabilidad de un hogar.
9 Todos los supuestos anteriores son cuestionados en cuanto a su aplicabilidad. Por ejemplo, sobre el primero se contra argumenta que las decisiones de consumo están vinculadas con la percepción de riesgo y generación de ingreso, luego que el ambiente sea tratado como algo externo puede ser entendido como una visión a corto plazo por que en el largo plazo las acciones de los individuos pueden alterar el ambiente. El último supuesto se contradice por la evidencia empírica, existen hogares que si tienen influencia en el resto.
24
e. Resumen
En este capítulo se presentaron las diferentes corrientes de pensamiento que resumen la evolución del concepto de pobreza. El análisis de este capítulo permite concluir que:
1. La metodología creada por Rowntree (1910) hace ya más de cien años, es actualmente utilizada. Esta metodología es consiste en determinar cuáles son los estándares mínimos de vida y cuánto dinero es necesario para satisfacerlos.
2. Existe común acuerdo que variables como expectativas de vida, analfabetismo y salud son dimensiones claves para medir el bienestar de un hogar. Estas determinan las herramientas y características idiosincráticas que tiene un hogar cuando enfrenta una crisis.
3. La vulnerabilidad puede ser entendida a través del efecto de los episodios de crisis en los hogares y de los mecanismos para protegerlos. El indicador utilizado para medir el bienestar debe capturar el riesgo que enfrenta el hogar.
4. La mayor contribución de agregar nuevas dimensiones al concepto de pobreza no está en cómo es medido, sino en el cómo es tratado. Cuando se incluye el riesgo dentro de las variables que afectan a la pobreza se enriquece el análisis, ya que simula un ambiente dinámico e introduce en el debate los mecanismos para prevenir y mitigar los efectos de las crisis económicas.
5. En este capítulo la vulnerabilidad social se define como pérdida de bienestar causada por la variabilidad del ingreso. Es por esta razón que hace sentido identificar características relacionadas con la pobreza estructural y la volatilidad del ingreso. Una vez definida, en el siguiente capítulo se analizarán las diferentes formas para calcularla.
Hasta ahora, en Chile no existe un catastro a nivel país de la vulnerabilidad de los hogares. En este capítulo se muestra que existe un grupo que aun está excluido de este desarrollo y que está expuesto a sufrir mayor daño ante shocks macroeconómicos.
25
II. METODOLOGÍA
“Vulnerabilidad es un concepto ex ante (forward looking). Pobreza mide el estado del bienestar observado en un período determinado. Por lo contrario, un hogar vulnerable no puede ser observado directamente, pero puede ser predicho. Pobreza y Vulnerabilidad son distintas caras de la misma moneda. El estado de pobreza de un hogar (aquel que el nivel de consumo observado este por debajo de un nivel denominado la línea de la pobreza) es una realización ex post, en cambio la vulnerabilidad es la probabilidad ex ante”10
El presente capítulo se referirá a las diferentes metodologías para medir la vulnerabilidad. Este indicador se define como la probabilidad futura, t+1, de que un hogar tenga un nivel de bienestar menor que cierto umbral de referencia y puede ser medido a nivel individual o agregado. Estos indicadores deben ser sensibles a variaciones en el nivel del riesgo.
El propósito de estas metodologías es predecir el nivel de bienestar del hogar. Para esto hay dos enfoques: vulnerabilidad como pobreza esperada (VEP) y vulnerabilidad como mínima utilidad esperada (VEU). Estos métodos puedan ser combinados e incorporar nuevas dimensiones como salud y educación. En esta tesis se utiliza el concepto de vulnerabilidad como el riesgo de caer en la pobreza de Chaudhuri, Jalan & Suryahadi (2002) y Ligon & Schechter (2003) que, a diferencia de otros estudios Amin, Rai & Topa (1999), Glewwe & Hall (1998) y Dercon & Krishnan (2000) describen vulnerabilidad como respuestas de los hogares ante shocks observados. Es por esta razón que en este trabajo no se profundiza en ese tipo de análisis.
Se define vulnerabilidad como Vh(Xh, z, ph). Donde la letra “z” es el indicador del nivel de bienestar, “p” la probabilidad de caer bajo ese nivel, “h” es el indicador de hogar, siendo h = 1, 2,... n cantidad de hogares y “X” el conjunto de variables utilizadas para medir el bienestar del hogar.
a. VEP, Vulnerabilidad como Pobreza Esperada
Como la pobreza es un fenómeno estocástico, no solo es importante conocer quién es pobre hoy, si no qué hogares son vulnerables y por ende tienen alta probabilidad de ser pobres en un período futuro. Los autores que proponen esta metodología son Chaudhuri, Jalan & Suryahadi
10 Chaudhuri Jalan & Suryahadi (2002)
26
(2002), Christiaensen & Subbarao (2001), Mansuri (2002), Telsiuc & Linder (2002) y Pritchett, Suryahadi & Sumarto (2000). La idea es que el hogar h es considerado vulnerable si la esperanza del ingreso, en el período futuro t +1 está por debajo de la línea de la pobreza.
Vht= Pr(yh,t+1< z ) (1)
Los hogares no solo difieren en el nivel de exposición a los riesgos sino también en las habilidades que tienen para enfrentarlos. A continuación se presentan dos figuras donde se muestran los posibles ingresos de cada hogar. La figura de la izquierda muestra la realización de un ingreso de un hogar y se espera que este ingreso se encuentre por debajo de la línea de la pobreza (la esperanza es graficada con el cuadrado). La figura de la derecha muestra la distribución efectiva de los hogares, donde la línea horizontal sugiere el rango de ingreso de cada hogar y se grafica el ingreso esperado con el punto que resalta. Ambas muestran cuando el ingreso esperado está por debajo de la línea de la pobreza y cuando no.
Figura 6: Nivel de Ingreso Esperado y su Realización.
Para esto se determina que el ingreso del hogar en el futuro, Yht+1 como:
Yht = ßt (Xh , µht) (2)
Donde Yht es el ingreso del hogar h en el tiempo t, Xh es un vector de las características del hogar tales como el lugar, cualidades del jefe de hogar, activos, precios y
27
shocks, el vector de parámetros es ß y µht es el término de error. Se asume una distribución log normal para medir los determinantes del crecimiento del ingreso.
A este indicador le es criticado que no cuantifica la profundidad de la pobreza. Es decir, se reduce el nivel de la vulnerabilidad de la comunidad aun cuando se haga una transferencia de un hogar muy pobre a otro menos pobre. Para corregir esto Foster, Greere & Thorbecke (1984) proponen incorporar un parámetro “a” que pondere la profundidad de la pobreza, diferenciando entre el consumo del hogar y la línea de pobreza. Esta adaptación fue hecha para los índices de pobreza, pero puede ser utilizado para los indicadores de vulnerabilidad.
Vht = SsSps· Pr(yh,t+1,z) = Ss
Sps· I[yh,t+1< z] ·[(z - yh,t+1) / z]a (3)
Siendo SsSps la probabilidad de todos los estados de la naturaleza, “s” es el ambiente
en el tiempo t + 1, y se propone medir la profundidad cuando a = 2. Esta variable se incorpora en el estudio de Ravallion (1988), utiliza el valor a = 2 para evaluar la profundidad de la pobreza y calcula la “pobreza esperada”, investigando si la comunidad enfrenta pobreza transitoria o persistente. Por su parte, esta medida puede ser agregada entre N hogares y de esta forma de determina la Vulnerabilidad como Pobreza Esperada (VEP):
VEPt = (1/N) ShN Ss
S ps· I[yh,t+1< z] ·[(z - yh,t+1) / z]a (4)
La metodología propuesta por Glewwe & Hall (1998) y Ravallion & Chaudhuri (1997) corrige las variables individuales no medidas, que en este caso serían el nivel de aversión al riesgo, dh. Por otra parte, µht es el término no observado. Para medir los determinantes del crecimiento del ingreso se diferencian dos períodos de tiempo:
ln (Yh0) = a0+ß0Xh + dh + µh0 (5)
ln (Yh1) = a1+ß1Xh + dh + µh1
Se asume una función CARA11 y al diferenciar las ecuaciones entre períodos por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) se eliminan las variables no observadas, tales como las preferencias de aversión al riesgo de cada hogar, quedando la siguiente ecuación:
ln (Yh1/ Yh0) = ? a1 + ? ßXh + (µh1- µh0) (6)
11 Constant Absolute Risk Averse, aversidad al riesgo constante a través del tiempo.
28
Luego, para estimar VEP se requiere calcular la distribución del ingreso del hogar h. Esto se determina calculando la esperanza y la varianza del ingreso, que sigue el siguiente proceso estocástico:
E [ln yht / Xh ] = Xh ßhat
Var[ln yht / Xh ] = s 2ehhat = Xh t hat (7)
Dentro de los supuestos de la estimación es que los shocks se comportan de forma independiente e idénticamente a través del tiempo. Se asume que la economía es relativamente estable.
La estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios en Tres Etapas propuesta por Amemiya (1997) es utilizada para corregir de manera alternativa la heterogeneidad y su explicación se encuentra en el Anexo A5.
Por último, para calcular la vulnerabilidad se utiliza una distribución de la función de densidad acumulada de forma log-normal.
vht = Pr (ln yht < ln z / Xh) = F [(ln z- Xh ßhat )/ v Xh t hat] (8)
Luego, la literatura asume que si la probabilidad acumulada es mayor a 0,5 el hogar se considera vulnerable y si el valor es mayor a 0,9 es altamente vulnerable.
Finalmente, aun cuando es posible calcular estas metodologías con datos de corte transversal es preferible utilizar encuestas que tengan datos de panel, ya que los datos de corte transversal sobrestiman la cantidad de los hogares vulnerables en años de crisis y los datos de panel permiten controlar por las variables no observables de la muestra. Por otra parte, los supuestos que se utilizan para el caso de corte transversal son fuertes. En el Anexo A6 se pueden encontrar otras metodologías para calcular VEP, pero que no fueron utilizados en el cálculo de la vulnerabilidad en esta investigación. En el Anexo A7 se encuentran los resultados obtenidos por el estudio de Chaudhuri, Jalan & Suryahadi (2002).
b. VEU, Vulnerabilidad como Mínima Utilidad Esperada
En este caso se intenta medir como es afectado el bienestar del hogar ante la presencia de riesgo e incorpora el concepto de la aversión al riesgo. Se consideran dos casos hipotéticos, el primero donde el consumo esperado en t+1 está con certeza por debajo y muy cercano a la línea de la pobreza y por lo tanto tiene probabilidad 1 de ser pobre y vulnerable. El segundo escenario
29
pondera con 0,5 un consumo que va a estar por sobre la línea de la pobreza y 0,5 por debajo. Se asume que el consumo esperado en ambos escenarios es el mismo, pero por el supuesto de la aversión al riesgo, los individuos siempre preferirán el primer caso, a pesar que en el segundo escenario disminuya de 1 a 0,5 la vulnerabilidad.
Por esta razón, Ligon & Schechter (2003) propone una medida de vulnerabilidad que solucione esa debilidad e incorpore el concepto de la aversión al riesgo. Define vulnerabilidad como la diferencia de la utilidad derivada de cierto ingreso equivalente, zYE, con la utilidad esperada del ingreso del hogar, donde la función de utilidad U es débilmente cóncava, estrictamente creciente y la función se encuentra definida sobre valores reales, Uh: R à R.
Al utilizar una función cóncava se logra que la vulnerabilidad no solo dependa de la media del ingreso sino también de la varianza de éste. Por otra parte, s pertenece a S que representan a todos los estados del mundo y estos estados determinan como se distribuye el consumo yh(s). Es decir:
Vh= Uh(zYE) – EUh(yh) (9)
Vh= [Uh(zYE) – Uh(Eyh)] + [Uh(Eyh) - EUh(yh)] (10)
La ecuación (10) incorpora la utilidad de la esperanza del ingreso. Se asume una función de utilidad con aversión al riesgo, implica una mayor utilidad a un monto cierto en vez de uno incierto. En la figura 7 observamos cómo se determina el VEU, donde el primer término mide la pobreza y el segundo el riesgo enfrentado.
Figura 7: Componentes de la Vulnerabilidad, VEU
30
Este gráfico se construye a partir del supuesto que lo individuos son adversos al riesgo y por ende tienen mayor utilidad cuando tienen un ingreso cierto. Con esto, el ingreso esperado es el promedio ponderado entre el máximo y el mínimo ingreso factible. La diferencia entre la utilidad del ingreso cierto con la utilidad del ingreso esperado, se denomina pobreza. En cambio, la diferencia de la utilidad asociada a ese ingreso esperado y el valor esperado del ingreso es denominado riesgo.
Los autores ahondan más en esta medida y proponen desagregar aun más el componente de riesgo de la ecuación. Diferenciando entre el riesgo covariado y el idiosincrático:
Vh= [Uh(zYE) – Uh(Eyh)] (pobreza)
+ {Uh(Eyh) - EUh [E(yh|xt) ]} (riesgo covariado o agregado)
+ { EUh[E(yh|xt)] - EUh(yh)} (riesgo idiosincrático) (11)
La ecuación (11) incorpora el ingreso condicional a las características de los hogares, (yh|xt). Por último, para corregir la presencia del error de la medición, la última desagregación diferencia variaciones presentes en el riesgo idiosincrático contra el riesgo no explicado, en k períodos, Xi
t = (Xi1t ,…Xi
kt). La ecuación (12) se determina como:
Vi = [Ui(y) – Ui(Eyit)] (pobreza)
+ {Ui(Eyit) - EUi[E(yi
t|xt)]} (riesgo covariado o agregado)
+ { EUi[E(yit|xt)] - EUi[E(yi
t|xt,xit)]} (riesgo idiosincrático)
+ { EUi[E(yit| xt,xi
t)] - EUiyit} (riesgo no explicado o error de medición) (12)
Este tipo de metodología busca minimizar la vulnerabilidad, lo que es equivalente a maximizar la función social de bienestar. Con esto se obtiene que la vulnerabilidad agregada es de la comunidad de la siguiente forma:
VEU=(1/N) ShN {[Uh(zYE)-Uh(Eyh)]+{Uh(Eyh)-EUh[E(yh|xt)]}+{EUh[E(yh|xt)]-EUh(yh)}} (13)
Esta metodología se denomina Vulnerabilidad como Mínima Utilidad Esperada (VEU) y desagrega la vulnerabilidad entre los distintos componentes anteriormente mencionados. Por su parte, como se utilizan funciones de utilidad para calcular la vulnerabilidad, el resultado de esta estimación es el nivel de la “utilidad” del hogar. Esto último, determinar el nivel de utilidad de hogar dado las características que presenta puede resultar un poco intuitivo.
En cuanto a la función de utilidad que se emplea, Ligon & Schechter sugieren utilizar alguna función que provenga de la familia HARA (“Hyperbolic Absolute Risk Aversion” o
31
Aversión al Riesgo Absoluto de forma Hiperbólica). La forma genérica de esta función se define a continuación:
Uh= [(y -z)1-t -1] / (1-t ) (14)
Donde t > 0 y es interpretado como el coeficiente de aversión al riesgo. La evidencia empírica sugiere un t = 2. Además, y > z, siendo z la referencia del mínimo ingreso. En esta investigación se utilizó la siguiente especificación de la función de utilidad:
Uh= (yh – ymin) / (ymax – ymin) (15)
Luego, se estima el ingreso condicional a las características del hogar asumiendo que el ambiente es estacionario. Finalmente, se correlacionan las características de los hogares con los niveles de vulnerabilidad obtenidos. En el Anexo A8 se encuentra los resultados de la investigación de Ligon & Schechter (2003).
c. Propiedades de los estimadores de vulnerabilidad
El trabajo de Ligon & Schechter (2004) busca determinar cuál de todos los estimadores presentes en la literatura es el más apropiado para determinar la vulnerabilidad. Los autores evalúan a través de pruebas el comportamiento de los indicadores utilizando datos simulados a través del método de Montecarlo y datos de las encuestas de hogares de Vietnam y Bulgaria12.
Para estimar la vulnerabilidad se debe estimar la distribución del consumo o ingreso para cada hogar. Luego, dependiendo de la metodología se debe capturar como la presencia de riesgo reduce al bienestar del hogar. Esta metodología tiene problemas de representatividad cuando la distribución del ingreso no es estacionaria. En el Anexo A9 se encuentra las dificultades que se presentan al momento de ser calculados.
Los experimentos realizados en esta investigación fueron los siguientes: primero, estudiar como varía la media del error estándar cuando el tamaño de la muestra aumenta manteniendo el mismo número de períodos estimados. En este sentido, el estimador que menos varia la media de error estándar al aumentar el tamaño de la muestra resulta ser el de Chaudhuri, Jalan & Suryahadi (2002); segundo, se analiza como varía la media del error estándar de los
12 Documentos disponibles en Bulgarian National Staristical Institute, www.nsi.bg
32
estimadores cuando aumenta el número de períodos del panel, manteniendo la muestra constante. Los estimadores Ligon & Schechter (2003) y Chaudhuri & et. (2002) fueron los que presentaron menor media del error estándar al aumentar el número de períodos del panel.
El tercer experimento fue calcular la correlación de la vulnerabilidad actual y la predicción de vulnerabilidad de los estimadores. También se estudió la correlación de la pobreza y la vulnerabilidad estimada. Se dividieron los procesos generadores de datos dependiendo si eran estacionarios o no, para comprobar el mejor estimador en ambos escenarios. Todos los estimadores dieron resultados bastantes satisfactorios.
El cuarto experimento fue calcular la estimación en presencia de error de medición. Nuevamente el estimador de Chaudhuri & et. (2002) fue el que obtuvo menor error de medición en los procesos estacionarios. Cuando los procesos de la distribución del consumo no eran estacionarios el estimador con menor error de medición resulto ser el de Ligon & Schechter (2003)
Se concluye que si el ambiente es estacionario y el valor del consumo no tiene error de medición el estimador de Chaudhuri, Jalan & Suryahadi (2002) es el que tiene menor varianza asintótica. Luego, si se considera la presencia de el error de medición, el estimador de Ligon & Schechter (2003) es el que tiene menor varianza asintótica. Sin embargo, si la distribución del consumo es no estacionaria el estimador propuesto por Pritchett, Suryahadi & Sumarto (2000) es el que tiene menos varianza asintótica.
d. Datos
Los datos que se utilizan provienen de la encuesta CASEN Panel 1996, 2001 y 2006. Esta encuesta tiene un seguimiento de una muestra representativa de los hogares de las regiones de Atacama (III), Maule (VII), Biobío (VIII) y Metropolitana, en un período que abarca 10 años.
La encuesta CASEN Panel no fue concebida como tal hasta su segunda ejecución en 2001 cuando se realizó un seguimiento de 5.209 hogares de la encuesta CASEN 1996 provenientes de cuatro regiones. La encuesta ha mantenido la representatividad de la población de 1996 dado que se puede ponderar las variables con unos pesos, lo que permite extrapolar una representación continua de la población.
Con respecto al seguimiento, la encuesta CASEN Panel busca el seguimiento de todos los individuos encuestados en la primera ola. Esta encuesta define a los miembros originales de la
33
muestra como MOM y como miembro temporales de la muestra como MTM. Si un MOM se traslada a otro hogar con nuevas personas, estos nuevos individuos son tratados como MTM y se recoge su información mientras vivan con un MOM. Este dinamismo en los individuos del hogar, es una de las razones por las que Steve Heeringa de Michigan University propone como unidad de análisis a los jefes de hogar, en una comprensión dinámica de la composición de un hogar depende de las personas que viven en él. Es por esta razón, que en esta investigación los jefes de hogar son la unidad de análisis, ya que en los datos se observa que esta composición de los individuos que integran un hogar varía significativamente en un período de 10 años.
Por otra parte, en la encuesta CASEN Panel no se pueden obtener conclusiones de las comunas, pero sí de las regiones ya que éstas son representativas. La población objetivo son todas las personas residentes en hogares de las regiones III, VII, VIII y RM, en 1996, 2001 y 2006. El tipo de muestreo es estratificado por conglomerados polietápicos.
Luego, en la tabla se muestran las características de las regiones de Chile y entre estas las regiones que contienen la encuesta Casen Panel 1996, 2001 y 2006. Estas regiones representan aproximadamente un 60% de la población.
RegiónSuperficie
(2)Densidad Empleo Educación
Miles de personas
Porcentaje km2 Hab/Km2 Urbana (M) Rural (M) Hombre MujerTasa de
DesocupaciónAlumnos
Matriculados (M)
TOTAL 16598,0 100,00% 756102,4 22,0 14421,4 2176,8 8216,3 8381,9 6,0% 4432,5
Tarapacá (I) 481,7 2,90% 59099,1 8,2 447,6 34,1 244,6 237,2 6,7% 140,0Antofagasta(II) 554,8 3,34% 126049,1 4,4 541,2 13,5 288,8 265,9 7,2% 151,1Atacama (III) 274,4 1,65% 75176,2 3,7 250,0 24,6 140,0 134,4 8,4% 73,4Coquimbo (IV) 687,7 4,14% 40579,9 16,9 549,0 138,7 340,4 347,3 5,1% 179,3Valparaiso (V) 1701,3 10,25% 16396,1 103,8 1557,4 143,9 837,5 863,8 6,6% 477,0O`Higgins (VI) 857,7 5,17% 16387,0 52,3 606,9 250,8 432,6 425,1 3,0% 206,7Maule (VII) 983,4 5,92% 30296,1 32,5 658,3 325,1 490,6 492,8 6,2% 258,1Bío Bío (VIII) 1996,1 12,03% 37068,7 53,8 1658,5 337,6 984,4 1011,7 8,6% 536,3Araucanía (IX) 945,5 5,70% 31842,3 29,7 641,9 303,6 469,0 476,5 5,0% 247,0Los Lagos (X) 1180,2 7,11% 67013,1 17,6 819,6 360,6 596,0 584,2 5,2% 305,0Aysén (XI) (a) 101,5 0,61% 108494,4 0,9 84,5 17,0 53,5 48,1 1,8% 24,2Magallanes (XII) (a) 157,0 0,95% 132297,2 1,2 145,8 11,3 82,5 74,5 4,1% 40,2Metropolitana (XIII) 6676,7 40,23% 15403,2 433,5 6460,7 216,0 3256,4 3420,4 5,7% 1794,2
(1) Estimación con antecedentes hasta Censo 2002 a Junio 2007
(a) Excluye superficie de Territorio Chileno Antártico (1.250.000 Km2) y aguas marítimas interiores.(b) Excluye aguas marítimas interiores.
FUENTE: INE, Chile, Proyecciones y Estimaciones de Población. 1990-2020.
Población Estimada (1) Zona Género
(2) Superficie obtenidapor planimetría en cartas I.G.M. 0:50.000 para las regiones 1 a 10 y 13. La actual D.P.A 2003 no contempló las superficies de las regiones 11 y 12, por no considerar aguas interiores.
Estimación Regionales al 30 de Junio de 2007
Tabla 5: Estimación características regionales al 30 de Junio 2007. Instituto Nacional de Estadísticas, INE.
34
En resumen, las ventajas de utilizar la CASEN Panel es que estudia transiciones entre distintos estados y permite realizar un análisis dinámico de los determinantes del ingreso individual controlando por factores individuales no observables. La dimensión de Panel permite controlar por la heterogeneidad individual. Hay que notar que este tipo de encuestas son escasas para países en vías de desarrollo y una de las pocas de Chile13.
Luego dentro de las desventajas de utilizar la encuesta Casen Panel, en vez de utilizar cada año las encuestas Casen, es la no respuesta de los integrantes del hogar en el período siguiente puede afectar la representatividad de la muestra, este fenómeno se denomina atrición. La disminución del tamaño de la muestra se traduce en una atrición o no respuesta de un 28,2% entre 1996 y 2001 y 50,8% entre 1996 y 2006. En la tabla 7, se muestra como los individuos encuestados pasar de ser 20.942 el 1996 a 10.287 el 2006.
Región
Total JH Total JH Total JH
Urbano 853 212 829 194 627 162Rural 401 95 361 84 317 76
Urbano 2243 573 2088 545 1731 491Rural 1287 308 1218 300 1202 318Urbano 5755 1439 5311 1326 4172 1087
Rural 1570 387 1537 393 1217 330Urbano 8376 2086 7036 1725 5328 1326Rural 463 110 469 111 402 98
20948 5210 18849 4678 14996 3888
JH: Jefe de Hogar
Fuente: Casen panel 1996, 2001 y 2006
VII
VIII
RM
Total
1996 2001 2006Total muestra longitudinal
Atrición de la Muestra por Región por Zona
III
Tabla 6: Atrición CASEN Panel 1996, 2001 y 2006.
Otro problema es que el error en panel es compuesto, es decir, hay que evaluar que componente del error es independiente en el tiempo. El error puede minimizarse o exacerbarse al utilizar la estimación de dato de panel.
13 Entre otras encuestas en Chile son las de Protección Social y la de Chile Solidario.
35
i) Ingreso en vez de Consumo
En Chile solamente existen datos de ingreso de los hogares. El ingreso real puede ser un indicador y medida objetiva del bienestar del hogar al utilizar esta variable. Se debe tener presente que existe mayor variabilidad de los datos del ingreso que los de consumo, pero existen al menos dos razones para utilizar ingreso como determinante del bienestar de los hogares. Primero, conseguir información del consumo es costoso y segundo, el consumo puede omitir el mismo error que el ingreso: negar la procedencia. Esto último es importante si se quiere evaluar si el ingreso proviene del trabajo infantil u otras fuentes que generen pobreza futura.
El ingreso per cápita del hogar que se utiliza es el mismo que se ocupa para definir la variable “corte” en la encuesta CASEN Panel. La variable corte clasifica a los hogares según el nivel de ingreso per cápita del hogar entre indigentes, pobres no indigentes y no pobres. Los ingresos totales se calculan sumando los ingresos autónomos, los subsidios monetarios y el alquiler imputado. Luego para estimar el ingreso per cápita, los ingresos totales se dividen por el número de personas que viven en el hogar, excluido el servicio doméstico puertas adentro.
El gráfico de la figura 8, se puede observar el logaritmo del ingreso per cápita distribuido en una lognormal. Se muestra que a medida que pasa el tiempo la media del ingreso se mueve hacia la derecha, lo que implica que hay una mejora en el poder adquisitivo de los hogares en el tiempo.
0.1
.2.3
.4.5
Den
sity
5 10 15lny_96
0.1
.2.3
.4.5
Den
sity
5 10 15lny_01
0.2
.4.6
Den
sity
6 8 10 12 14lny_06
Figura 8: Ingreso del Hogar, CASEN Panel 1996, 2001y 2006
36
Por último, las cifras de los ingresos se encuentran valoradas en monedas corrientes de sus respectivos años. Es por esta razón, que estos datos se deben corregir por el Índice de Precios de Consumidor (IPC) para comparar la información entre estos períodos.
37
ii) Variables Utilizadas
A un nivel conceptual, la forma reducida de la expresión del logaritmo del ingreso es:
Ln yht = y (Xht, ß ht, eht) (16)
Siendo Ln yh el logaritmo del ingreso del jefe de hogar del hogar h en el año t. En función de Xh que representa el conjunto de características observables del hogar h en el año t, ß ht el vector de parámetros y eht representa las características no observadas del hogar h en el año t.
Las variables que se utilizaron para estimar el ingreso son el número de personas que constituía el hogar, proporción de niños menores de 12 años, proporción de adultos mayores de 70 años, edad del jefe de hogar, edad al cuadrado del jefe de hogar, tipo de educación del jefe de hogar, tipo de empleo del jefe de hogar, estado civil del jefe de hogar, la región y zona geográfica donde se ubicaba el hogar. Se utilizaron estas variables ya que se espera que tengan elementos explicativos para el nivel de ingreso. En el Anexo A 10 se muestra la definición y una descripción estadística de las variables utilizadas para estimar el logaritmo del ingreso.
Por último, se focalizó en estudiar a los jefes de hogares mayores de 25 años para evitar que otras variables asociadas a grupos familiares más jóvenes afecten al cálculo de la vulnerabilidad.
e. Resumen
En un mundo en constante cambio, la diversidad y el dinamismo son factores que impiden identificar que hogares son vulnerables. Una forma simple para conocer cuáles son los hogares vulnerables es determinando las variables que aumenta la exposición a los riesgos presentes e incrementa la probabilidad de que sean pobres. En este capítulo se presentan las diferentes metodologías presentes en la literatura para cuantificar la vulnerabilidad. El análisis de este capítulo señala que:
1. Vulnerabilidad como Pobreza Esperada, VEP, busca estimar la probabilidad que un hogar sea pobre en el futuro. Esta estimación puede ser adaptada incorporando variables que analicen la severidad de la pobreza, diferencias entre períodos y ponderadores
38
dependiendo si el shock es positivo o negativo. Estos ejercicios se analizarán en la siguiente sección.
2. Vulnerabilidad como Utilidad Mínima, VEU, busca relacionar el nivel de vulnerabilidad del hogar con sus características.
3. Las metodologías que se utilizarán en esta tesis son las Chaudhuri, Jalan & Suryahadi (2002) y Pritchett, Suryahadi & Sumarto (2000) para el caso de las VEP y Ligon & Schechter (2003) para el caso de VEU, ya que fueron las que obtuvieron mejores resultados en las simulaciones de Ligon & Schechter (2004).
4. Las encuestas de tipo panel mejora el estudio de la dinámica a los hogares, además permite controlar por heterogeneidad individual no observable de los hogares y se pueden analizar más variables que influyen a la pobreza.
5. Luego, en cuanto a las variables, se utilizó el ingreso ya que es una medida objetiva para medir el bienestar del hogar. Por último, la unidad de análisis serán los jefes de hogares mayores a 25 años dado la naturaleza dinámica de los hogares. Además se busca evitar que otras variables asociadas a jefes de hogar más jóvenes afecten al cálculo de la vulnerabilidad.
39
III. RESULTADOS
Este capítulo busca analizar los resultados obtenidos al estimar la vulnerabilidad a través de los distintos métodos. Se presentan los resultados obtenidos en el cálculo de vulnerabilidad, ya sea con la metodología de Vulnerabilidad como Pobreza Esperada (VEP) y Vulnerabilidad como Utilidad Mínima (VEU).
a. Resultados VEP
A continuación se muestran los resultados de la metodología vulnerabilidad como pobreza esperada (VEP). Es importante introducir una corrección apropiada de heterocedasticidad en la estimación ya que en base a los resultados del test de White se rechazó la hipótesis nula de homocedasticidad de los errores. Luego, cuando se estima la vulnerabilidad con datos de Corte Transversal la corrección de Amemiya (1997) de heterocedasticidad resulta ser menos eficiente en relación con la corrección genérica. Las tablas de resultados se encuentran en el Anexo B.
La literatura, y por ende, esta investigación consideran a un hogar como vulnerable cuando la probabilidad de ser pobre para el siguiente período es mayor al 50% y altamente vulnerable cuando esta probabilidad es superior al 90%. La tabla 7 del Anexo A muestra la estimación que realizaron Chaudburi, Jalan & Suryahadi (2002) y la idea es replicar esta metodología con los datos chilenos.
1.1 Cálculo de Vulnerabilidad VEP
Las estimaciones de Corte Transversal para los tres períodos de la muestra se encuentran en la tabla 1 del Anexo B. Las variables se relacionan de forma esperada con el ingreso. En esta regresión también se controla por características del jefe de hogar, tales como: su género, edad, educación y tipo de empleo. Se controla por las características del hogar, tales como: número de personas por hogar, porcentaje de niños menor de 12 años en el hogar, porcentaje de adultos mayor a 70 años por hogar, porcentaje de dependencia que es entendido como el número de personas dividido por el número de personas que trabajaba del hogar y una
40
variables dummy que informa si el cónyuge trabaja. Luego, se controla por las características regionales, tales como: la zona (urbana o rural) y la región que pertenece el hogar.
Se observa que dentro de estas regresiones, las variables que son significativas y que están positivamente correlacionadas con el ingreso son educación, edad, presencia de adulto mayor, que el cónyuge trabaje, que la ocupación del jefe de hogar sea empleador o empleado calificado y pertenecer a la región Metropolitana (RM). En cambio, características como número de personas en el hogar, ocupaciones de menor calificación, presencia de niños menores de 12 años en el hogar, pertenecer a zonas rurales y porcentaje de dependencia se relaciona de forma negativa con el ingreso.
La tabla 2 del Anexo B muestra cómo se relacionan las características de los hogares y niveles de vulnerabilidad en 1996 con una estimación de Corte Transversal. El análisis comienza en la primera columna que describe como se distribuye la población y donde se muestra que el mayor porcentaje de la población es urbano, por lo general el jefe de hogar trabaja en el sector privado. Sólo el 20,2% de los jefes de hogar son mayores de 60 años y solo el 20,0% de los hogares lo componen jefes de hogar mujeres. En dos tercios de la muestra, los jefes de hogares están casados y sólo el 2,2% de los hogares tiene un porcentaje de dependencia menor al 25%.
La segunda columna muestra cómo se distribuyen los hogares pobres, se observa que estos son principalmente caracterizados por tener baja educación. La tercera columna analiza cómo se distribuyen los hogares vulnerables y en la cuarta columna se muestra como se distribuyen los hogares altamente vulnerables definidos como los hogares donde la probabilidad de ser pobres calculada para el siguiente período supera el 90%. Se debe notar que los hogares vulnerables se concentran aun más en los grupos de menor educación.
En la quinta columna se puede observar que en esta muestra el 35,7% de los hogares son pobres y el 23,5% vulnerables en 1996. En la encuentra Panel Casen se sobre muestrea a los hogares pobres, ya que su seguimiento es más difícil. Es por esta razón, que observa que esta fracción es por sobre el nivel nacional en ese período. Luego, la razón vulnerabilidad a pobreza muestra que estos indicadores se comportan de manera muy distinta, ya que el valor obtenido es diferente a 1 y es distinto para cada característica mostrada.
La tabla 3 evaluó las características y la vulnerabilidad de los hogares en el año 2001. En esta estimación los hogares pobres fueron 29,4% y los vulnerables el 20,3%. Se analizó que la media de vulnerabilidad que presenta cada variable y se encontró que en la región del Maule en la zona rural resulta ser más vulnerable.
41
Asimismo, en la tabla 4 se analiza la vulnerabilidad y las características de los hogares del año 2006. La pobreza fracción de la pobreza para ese año fue 18,3% y la vulnerabilidad disminuye a 0,04%. Este nivel obtenido para el año 2006 resulta ser muy pequeño y puede ser explicado por la fuerte atrición que presenta la muestra, ya que el grupo que más sale son los que presentan mayor movilidad, los jóvenes y/o pobres, lo que hace que la vulnerabilidad baja por un efecto de composición. Por esta razón, se prefiere evaluar la vulnerabilidad con datos de panel, ya que permite incluir las variables no observadas que pueden inducir a este error en la medición.
Lo explicado anteriormente puede ser observado en la siguiente tabla. Se muestra que el índice de pobreza y de vulnerabilidad sigue la misma tendencia, ambos han disminuido en esta década. Luego, en este período la media de vulnerabilidad también se redujo. En cuanto a la razón de vulnerabilidad a pobreza revela que estos indicadores son diferentes.
Fracción PobreFraccón
Vulnerable
Fracción Altamente Vulnerable
Media Vulnerabilidad
Razón Vulnerabilidad a
Pobreza1996 0.357 0.235 0.180 0.183 0.6582001 0.294 0.203 0.161 0.160 0.690
2006 0.183 0.040 0.024 0.037 0.221
Fuente: Casen PANEL
Evolución Pobreza y Vulnerabilidad
Tabla 7: Evolución Pobreza y Vulnerabilidad, Corte Transversal.
Otra característica que es interesante analizar es la educación. En el siguiente cuadro se muestra la media de vulnerabilidad de los hogares dependiendo del nivel de educación del jefe de hogar. El principal resultado es que la educación del jefe de hogar si afecta al nivel y la variabilidad del ingreso del hogar y por ende si influye en la vulnerabilidad. Se nota que jefes de hogar con un nivel de educación superior presentan el menor nivel de vulnerabilidad.
42
1996 2001 2006
Basica 0,298 0,277 0,068
Media 0,073 0,096 0,012
Superior 0,000 0,003 0,000
Fuente: Casen PANEL
Por educación del Jefe de Hogar
Tabla 8: Media de Vulnerabilidad dado el Nivel de Educación del Jefe de Hogar.
1.2 Cálculo de Vulnerabilidad VEP con a=2
Esta metodología busca ponderar la profundidad de la pobreza, el problema pasa en que para hogares de mejores ingresos ya que sobre pondera la diferencia entre el ingreso y la línea de la pobreza. Este variable tiene un mejor uso cuando tan solo se analizan los hogares pobres. Su estimación se encuentra en la tabla 5 de Anexo B.
1.3 Cálculo de Vulnerabilidad VEP, con corrección Amemiya.
La tabla 6 muestra el cálculo de vulnerabilidad con la corrección de heterocedasticidad de Amemiya para Corte Transversal para el año 1996. Se observa que este tipo de corrección para la estimación con datos de Corte Transversal no logra solucionar el problema de heterocedasticidad. Es por esta razón, que se prefiere utilizar la corrección genérica. Más adelante se verá que al estimar con datos de Panel, este tipo de corrección si permite solucionar la heterocedasticidad. Para la estimación con los datos de Corte Transversal no se profundizó con este tipo de corrección para el resto de los períodos. En la tabla 6 de Anexo B se muestra que media de vulnerabilidad es de 54,2%, la fracción pobre es 26,5%.
1.4 Cálculo de Vulnerabilidad VEP con Panel
Este tipo de regresión busca controlar las variables de los hogares en todos los períodos. Como se explicó en las secciones anteriores, este tipo de análisis permite hacer un
43
seguimiento a los hogares de la muestra y permite eliminar el efecto de las variables no observadas estimando un modelo para las primeras diferencias del ingreso.
El resumen de las regresiones se encuentra en la tabla 7 del anexo B y estas regresiones son estimadas por efectos aleatorios y efectos fijos, y en submuestras separadas dependiendo si el jefe de hogar es hombre o mujer. Se analiza que los signos sean consistentes con la teoría y se agrega una variable dummy año que captura la tendencia de la economía. Se observa que esta regresión se divide por las características del jefe de hogar, tales como edad, educación y tipo de ocupación. Asimismo, las características del hogar, tales como: número de personas, porcentaje de niños por hogar y porcentaje de dependencia. En esta tabla se observa que la educación, edad y empleos calificados presentan una relación positiva con el ingreso. En cambio, el porcentaje de dependencia, empleos no calificados y el porcentaje de niños están negativamente correlacionados.
Por su parte, el Test de Hausman es utilizado para comparar las estimaciones de efecto fijo y aleatorio. La tabla 8 muestra que existen diferencias significativas entre las regresiones y que se rechaza la hipótesis nula que ambos estimadores sean consistentes, por lo que se utiliza efecto fijo.
Luego, en la siguiente figura que se muestra en el eje X la vulnerabilidad y en el eje Y el ingreso. En este gráfico se observa que a mayor nivel de ingreso es menor la vulnerabilidad, es decir, esto presenta la relación negativa entre ingreso y vulnerabilidad.
44
4
6
8
10
12
14
16
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Ln(y)
Vulnerabilidad
Vulnerabilidad e Ingreso en Datos de Panel, 1996-2006
vul Lineal (vul)
Figura 9: Vulnerabilidad e Ingresos Panel.
Luego, en la Tabla 9 del Anexo B relaciona la vulnerabilidad con las características de los hogares en un período de 10 años y es el principal resultado de esta investigación. Se analiza la distribución de la población de forma similar a las estimaciones de Corte Transversal. En cuanto a los hogares que son pobres, se analiza su distribución y fracción de la población en la columna 2 y 5 respectivamente. En cuanto a los hogares pobres, se puede decir que el 64,2% tienen educación básica; el 47,4% trabaja en el sector privado; el 91,9% de los jefes de hogar es menor a 60 años; 84,2% de los jefes de hogares son hombres; el 73,0% son jefe de hogar que se clasifican como casados; y el 99,8% tiene una razón de dependencia mayor a 25%.
Por otra parte, se presentan la distribución y fracción de la población vulnerable y altamente vulnerable. Considerando que mayor a 50% se considera vulnerable, se determinó la media de vulnerabilidad de la población es de 33,1%, siendo las regiones de Atacama y Biobío la zona urbano las que tienen la media más alta con un 39,2% y 39,0% respectivamente; cuando se estima por Panel, la zona rural es la menos vulnerable; hogares con jefe de hogar con educación básica tiene una media de vulnerabilidad de 36,2%; ser desempleado, trabajar como servicio doméstico y FFAA tiene una media de vulnerabilidad de 39,0%, 59,7% y 53,9% respectivamente; que el jefe de hogar sea mujer tiene 39,4%, que esté casado un 31,9% y que la razón de dependencia sea mayor a 25% tiene una media de 33,6%.
45
En cuanto a la razón de vulnerabilidad a pobreza, esta es 1,044, esto muestra que a pesar de medir el mismo problema, estos indicadores son distintos y a la vez difieren en cómo les afectan las variables.
A continuación se muestran cuatro variables que influyen en la vulnerabilidad y su comportamiento a través de este período. Estas son el estado de empleado-desempleado, el nivel de educación, el estado civil del jefe de hogar y porcentaje de dependencia del jefe de hogar.
En cuanto al primer caso, el estado de empleo, este se encuentra en la tabla 12 del Anexo B y se analizan las otras transiciones: 1996-2001, 2001-2006 y 1996-2001. Si se observa el caso 1996-2006, se muestra que el grupo de los individuos que fueron desempleados en 1996 y desempleado en 2006 fueron los más vulnerables. Luego se observa que la mayor fracción de individuos son los que se mantienen empleados en ambos períodos.
desem. empleadodesem. 622 200
empleado 207 945
desem. empleadodesem. 0.411 0.406empleado 0.254 0.317
desem. empleadodesem. 31.5% 10.1%empleado 10.5% 47.9%
Elaborado: CASENPanel 1996, 2001, 2006
c) Total2006
1996
1996
Media Vulnerabilidad2006
1996
Fracción2006
Tabla 9: Desempleo-Empleo Panel.
En la siguiente tabla se analizan las transiciones en educación del jefe de hogar de este período. Se observa que a medida que el jefe de hogar pasa de un nivel básico en 1996 a un nivel medio en 2006 la vulnerabilidad se reduce en 5%. De la misma forma, cuando pasa de un nivel de educación media en 1996 a un superior en el año 2006 la vulnerabilidad se reduce aproximadamente un 4%. El grupo con menor vulnerabilidad es donde el jefe de hogar presenta educación superior en 1996. Lamentablemente, el mayor porcentaje de la población se encuentra en los individuos con educación básica. Luego, las transiciones 1996-2001 y 2001-2006 se encuentran en la tabla 13 del Anexo B.
46
Basica Media Superior
Basica 663 61 15Media - 3 0 9 81
Superior - - 1 2 8
Basica Media Superior
Basica 0 .362 0.316 0.312Media - 0 .368 0.326
Superior - - 0 .217
Basica Media Superior
Basica 53% 5% 1%
Media - 25% 6%
Superior - - 1 0 %
c) Cantidad
2006
1996
Media Vulnerabilidad C
2006
1996
Porcentaje
2006
1996
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Tabla 10: Educación Panel
En cuanto al estado civil, en la siguiente tabla se muestra que los jefes de hogar que se encontraban casados en el año 1996 y en el año 2006 son los que presentan menor vulnerabilidad y representan el 22% de la población. Por otra parte, los hogares que estaban no casados en ambos períodos en promedio son más vulnerables y representan el 27% de la población. Los otros análisis: 1996-2001 y 2001-2006 se encuentran en la tabla 14 del Anexo B.
c a s a d o n o c a s a d o
c a s a d o 975 104
n o c a s a d o 2137 1177
c a s a d o n o c a s a d o
c a s a d o 0.314 0.289
n o c a s a d o 0.334 0.347
c a s a d o n o c a s a d o
c a s a d o 22% 2%
n o c a s a d o 49% 27%
c) Tab la
C a n t id a d
2006
1996
M e d ia V u ln e r a b ilid a d A
2006
1996
P o r c e n t a je
2006
1996
Elabo rado : CA SEN P a n e l 1 9 9 6 , 2 0 0 1 y 2 0 0 6
47
Tabla 11: Estado Civil Panel
Luego, cuando se analiza el porcentaje de dependencia se muestra que los hogares que pasan un porcentaje de dependencia menor de 25% a uno superior al 25% entre el año 1996 y en el año 2006 son los más vulnerables. Estos, son hogares en que aumenta el número de individuos que no trabajan entre estos períodos. En cambio, hogares en que siempre el porcentaje de dependencia es menor a 0,25%, el promedio de la vulnerabilidad es menor. El análisis de las relaciones entre los años 1996-2001 y 2001-2006 se encuentra en la tabla 15 del Anexo B.
depen < 25% depen > 25%depen < 25% 220 2736depen > 25% 104 1333
depen < 25% depen > 25%depen < 25% 0.208 0.341
depen > 25% 0.221 0.337
depen < 25% depen > 25%depen < 25% 5% 62%depen > 25% 2% 30%
c) TablaCantidad
2006
1996
Media Vulnerabilidad A
Elaborado: CA SEN Panel 1996, 2001 y 2006
2006
1996
Porcentaje
2006
1996
Tabla 12: Porcentaje de Dependencia Panel
Luego, en la tabla 10 del Anexo B se busca controlar diferenciando si el jefe de hogar es hombre o mujer. Los resultados de esta medición son parecidos con el caso en que no se controla la variable. La media de vulnerabilidad es de 33,5%. La región más vulnerable sigue siendo Atacama y Biobío urbano, y que el jefe de hogar tenga mejor educación reduce la vulnerabilidad, trabajar en el servicio doméstico sigue siendo el estado laboral con mayor nivel de vulnerabilidad.
48
Por último, la tabla 11 del Anexo B corrige la heterocedasticidad con la metodología de Amemiya. La media de la vulnerabilidad es de 33,1%, con una fracción de pobres de un 29,5%. La región del Biobío, al igual que las estimaciones anteriores, sigue siendo la más vulnerable. Los jefes de hogar con educación básica tienen 36,2% de vulnerabilidad en comparación con los jefes de hogar con educación superior que tiene un 25,6%. En cuando al estado del empleo, trabajar en servicio doméstico sigue siendo la ocupación más vulnerable.
A continuación se muestra el número de observaciones, la media, la desviación estándar, el valor mínimo y máximo de la vulnerabilidad, entre los distintos cortes. Consistente con la teoría, si es pobre indigente tiene 58,3% de vulnerabilidad promedio, si es pobre no indigente tiene un 47,0% de vulnerabilidad y si el hogar es no pobre tiene un 28,3% de vulnerabilidad promedio.
Corte Obs media Std. Dev. Min Max
Indigente 442 0.583 0.300 0.000 1.000
Pobre No Indigente 1157 0.470 0.300 0.000 1.000
No Pobre 3811 0.283 0.268 0.000 1.000
Resumen Descriptivo: Vulnerabilidad y Corte en Datos de Panel
Elaboración: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Tabla 13: Media de vulnerabilidad entre cortes, CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
b. Resultados VEU
En esta sección se presentan los resultados de la metodología vulnerabilidad como Utilidad Mínima Esperada (VEU). A diferencia del resultado anterior, los resultados obtenidos son útiles y se analiza cuanto de la vulnerabilidad es explicado por pobreza y riesgo. En este caso los signos pueden ser confusos, ya que a diferencia de la estimación anterior se analiza como determinadas características aumentan o disminuyen la vulnerabilidad del hogar.
Los archivos para realizar estas estimaciones están en el Anexo C.
49
2.1 Estimando Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Corte Transversal.
Esta metodología busca evaluar en una función de utilidad el valor de la vulnerabilidad, para luego descomponer el término en el efecto pobreza y el efecto riesgo. La tabla 16 del Anexo B muestra la estimación con datos de Corte Transversal. Si en la columna 1 los signos son negativos disminuye el nivel de vulnerabilidad y si son positivos implica que son características que se relacionan de forma positiva con la vulnerabilidad. De esta forma, se evalúa la relación entre la pobreza con sus características y además del riesgo con sus características. Estos números representan niveles de utilidad lo cual no es muy intuitivo.
En la tabla del Anexo B 16 se analiza la estimación VEU para el año 1996. En promedio la pobreza afecta más a la vulnerabilidad que la pobreza, con 0,256 y 0,151 respectivamente. La pobreza tiene mayor rango de -0.309 a 0.562 e incidencia en la vulnerabilidad. Por otra parte, en la estimación de corte transversal el riesgo afecta en un menor rango a la vulnerabilidad.
La primera columna de esta tabla analiza cómo las distintas características de los hogares afectan a la vulnerabilidad. No se analizarán las variables que no fueron significativas. Se muestra que la edad del jefe de hogar reduce levemente la vulnerabilidad. El caso de la educación se reduce la vulnerabilidad en -0.085 en el caso de educación media y -0.203 en caso de la educación superior. Que existan adultos mayores de 70 años reduce levemente la vulnerabilidad en -0.074, esto último es explicado ya que este grupo recibe un aporte por las pensiones y que aumenta el ingreso del hogar. Que la ocupación sea empleador reduce en -0,137 la vulnerabilidad. Que aumente el porcentaje de dependencia hace que aumente la vulnerabilidad. Que el jefe de hogar sea hombre aumenta levemente la vulnerabilidad. Luego, se analiza las distintas ocupaciones con menor calificación al que pertenece el jefe de hogar y cómo hace que aumente la vulnerabilidad. Por otra parte, las regiones se relacionan positivamente con la vulnerabilidad, excepto la región Metropolitana. Esto último coincide con las estimaciones de VEP. Luego, hogares en zonas rurales se relacionan negativamente con la vulnerabilidad.
En el caso de la segunda columna se analiza cómo se relaciona la pobreza con las diferentes características de los hogares. La edad, la educación, la presencia de adultos mayores de 70 años y que el jefe de hogar sea empleador se relacionan negativamente con pobreza. La presencia de niños menor de 12 años, alto nivel de dependencia, la ocupación de menor calificación del jefe de hogar y la región a las que pertenecen los hogares (excepto la Metropolitana) se relacionan positivamente con la pobreza. Consistente con el análisis anterior, la zona rural sigue relacionándose de forma positiva.
50
La última columna analiza cómo se relaciona el riesgo con las características de los hogares. De forma similar, educación, jefe de hogar hombre, la ocupación empleador del jefe de hogar, que existan personas mayores en el hogar se relaciona negativamente con el nivel de riesgo. En cambio, la presencia de niños, que aumente el porcentaje de dependencia y todas las regiones excepto la Región Metropolitana se relacionan de de forma positiva al riesgo.
Este análisis es similar para los años 2001 y 2006, que se encuentran en el Anexo B. En el año 2001 la media en vulnerabilidad fue de 0,327 y para el 2006 fue de 0,214. Y se observa que al estimar con datos de Corte Transversal la vulnerabilidad se reduce en un período de 10 años.
51
2.2 Estimando Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Panel.
A continuación se analiza la estimación de VEU para el caso chileno con datos longitudinales. La tabla 19 del Anexo B muestra la estimación con datos de Panel un modelo para las primeras diferencias del ingreso. Se recuerda, que las cifras mostradas son niveles de “utilidad” por lo que su interpretación resulta poco intuitiva.
Valor (en utiles)Vuln = -3.813 = [-4.721,-3.131]
Pobreza = 1.184 = [0.575,1.552]
Riesgo = -4.996 = [-5.417,-4.618]
Variables VEU Ut Pobre Ut riesgo Personas hogar 0.013* 0.006* 0.007*Educ Básica (control) - - -Educ Media -0.026* -0.012 -0.014*Educ Superior -0.071* -0.031* -0.039*% Niños < 12 0.048* 0.0210 0.027*% Dependencia 0.679* 0.301* 0.378*Ocupación Empleador -0.125* -0.056* -0.07*Ocupación Empleado Calificado -0.114* -0.05* -0.063*Ocupación Trabajador por Cuenta Propia -0.072* -0.032* -0.04*Ocupación Empleado No Calificado 0.0120 0.006 0.007*Ocupación Desempleado (control) - - -1996 0.21* 0.093* 0.117*2001 (control) - - -2006 -0.177* -0.078* -0.098*Constante -4.308* -5.272* -5.272*Numero Observaciones 6211 6211 6236Numero Grupos 4124 4124 4135R-sq: within 0.9507 0.7923 0.9996between 0.3429 0.1802 0.4734overall 0.482 0.297 0.6022corr(u_i, Xb) -0.2926 -0.2757 -0.2747test F(11.,2076)=1337.11 F(11,2076)=264.07 F(11.2090)=164912.3Prob > test 0.0000 0.0000 0.0000sigma_u 0.1798 0.1062 0.0839sigma_e 0.0479 0.0477 0.0023rho 0.9338 0.8320 0.9992
Panel
* 1% de nivel de signficancia** 5% de nivel de signficancia
Elaborado: CASENPanel 1996/01/06 *** 10% de nivel de signficancia
Tabla 14: VEU Panel
52
En esta tabla se muestra que el valor de vulnerabilidad obtenido es de -3.813 y se construye a partir de la pobreza y el riesgo, cuyos valores son 1,184 y -4,996 respectivamente. Por lo que, en el caso de Panel al igual que la estimación por Corte Trasversal la vulnerabilidad se explica principalmente por la variable pobreza del hogar.
Luego, en la primera columna de la tabla, se muestra que el porcentaje de dependencia hace que aumente en 0,679 la vulnerabilidad. Caso contrario, cuando se aumenta la educación y mejora la calificación del empleo disminuye la vulnerabilidad. Cuando el jefe de hogar presenta educación superior la vulnerabilidad se reduce en -0,071. En cambio, cuando el jefe de hogar tiene educación media la vulnerabilidad tan solo se reduce un -0,026. Por otra parte, que el jefe de hogar sea empleador reduce en -0,125 a la vulnerabilidad y que presente un empleo clasificado disminuye en -0,114 la vulnerabilidad.
Por su parte, la pobreza se comporta de manera similar a las estimaciones de Corte Transversal. Mejoras en la educación del jefe de hogar y empleos más calificados hacen que disminuya la pobreza. En cambio un aumento en el nivel de dependencia, que aumente la edad y empleos menos calificados hacen que la pobreza aumente.
Por último, en cuanto al riesgo idiosincrático y covariado del hogar aumenta cuando se relaciona con variables como la edad, ocupación con poca calificación, altos niveles de dependencias o presencia de niños. De forma similar, mejoras en la educación y ocupaciones más calificadas hacen que este riesgo se reduzca.
53
IV. CONCLUSIONES
La primera parte de esta investigación responde por qué es necesario mirar más allá de la pobreza. Se muestra que el indicador de pobreza no captura en su totalidad el fenómeno, ya que solo mide la variable ingreso de manera estática. Este trabajo argumenta que hay otras variables como el nivel de salud, nivel de educación, voz y vulnerabilidad social, que también deben ser revisadas para determinar los factores que inciden en la pobreza para así prevenirla.
Es necesario medir la vulnerabilidad ya que afecta al bienestar de los individuos, en esta investigación se muestra cómo afecta el bienestar factores como: una alta variabilidad de los ingresos de los hogares, la incertidumbre macroeconómica, la falencia en los mecanismos de cobertura y el alto nivel de deuda de los hogares. Estos elementos conllevan a que los jefes de hogar tomen decisiones inadecuadas respecto a empleo, ahorro, inversión en capital humano, nutrición entre otras cosas, lo que podría desencadenar en una situación de pobreza.
Se definió vulnerabilidad como el riesgo proveniente de la variabilidad del ingreso. A pesar de que la pobreza se ha reducido notablemente en las últimas décadas, la variabilidad del ingreso es persistente y como se mostró en esta tesis, causa pérdida de bienestar de los hogares.
La segunda parte de esta investigación estimó la vulnerabilidad en Chile en la década de 1996 a 2006. Para esto, en el capítulo 2 se utilizaron dos tipos de metodologías: vulnerabilidad como pobreza esperada (VEP) y vulnerabilidad como mínima utilidad esperada (VEU). La primera busca determinar la probabilidad de que un hogar con ciertas características se ubique por debajo de un umbral dado, en este caso dicho umbral corresponde a la línea de la pobreza. La segunda metodología consiste en calcular la utilidad de cada hogar respecto a su nivel de ingreso, calculando la vulnerabilidad y determinando como interactúa con las características de estos hogares.
Se utilizó la encuesta Panel CASEN para calcular la vulnerabilidad. Esta encuesta lleva a cabo un seguimiento de los individuos hogares en los años 1996, 2001 y 2006 de las regiones Metropolitana, Atacama (III), Maule (VII) y Biobío (VIII). Se optó que fueran los jefes de hogar la unidad de análisis, ya que utilizar a un hogar como unidad implica asumir todos los cambios demográficos que estos tienen en un período de 10 años. Por otra parte, se utilizó la variable ingreso, ya que éste es un indicador objetivo del bienestar del hogar.
54
La estimación de VEP con datos de panel efecto fijo demuestra que existe mayor cantidad de hogares vulnerables qué hogares pobres, ya que en esa década el 29,5% de los hogares al menos una vez fue pobre y el 30,8% los hogares fueron vulnerables. Se mostró que los hogares ubicados en zonas urbanas tenían más vulnerabilidad cuando se estimaba por panel, y la región con mayor nivel de vulnerabilidad en estos 10 años fue la del Biobío (III). Por lo tanto, existe un gran porcentaje de la población altamente vulnerable y hasta el momento este indicador no ha sido considerado en los estudios de pobreza que se realizan en el país.
Luego, se observó como mayores niveles de educación disminuyen la vulnerabilidad social de los hogares. Es por esta razón, que actualmente los programas asistenciales priorizan planes para mejorar esta falencia. Estos programas buscan crear cambios concretos para prevenir pobreza futura aumentando las oportunidades de las personas a través de la educación. En la estimación de VEP por panel con efecto fijo, pasar de educación básica a educación media reduce aproximadamente un 1% la vulnerabilidad de los hogares. Luego, pasar de educación media a educación superior reduce aproximadamente un 10% la vulnerabilidad de los hogares. No existe otra herramienta que permita mitigar la vulnerabilidad social de manera tan eficiente como lo es la educación. Según la hipótesis de Shultz (1975), la educación se relaciona con mejores decisiones para protegerse y prevenir la pobreza.
En cuanto al empleo, los hogares con jefes de hogar desempleados tienen una media de vulnerabilidad en la estimación por VEP en panel de 33,1%. En este sentido, los seguros de desempleo juegan un rol fundamental para evitar desinversiones en el capital humano, previniendo no solo la carencia actual, sino también la pobreza futura. Por otra parte, el servicio doméstico también resultó ser un sector altamente vulnerable, con una media de vulnerabilidad en la estimación por VEP por panel de 59,7%. En este tipo de trabajo se debería focalizar algún programa que entregue mayor dignidad, mayor estabilidad laboral, mejor protección que reduzcan los riesgos que enfrentan este grupo.
55
Distribución Población
Distribución Vulnerables
Media Vulnerabilidad
Total >50% 0.331
Jefe de Hogar < 60 años 0.827 0.968 0.344Jefe de Hogar > 60 años 0.173 0.032 0.263Mujer Jefe de Hogar 0.155 0.166 0.394
Hombre Jefe de Hogar 0.845 0.834 0.321Jefe de Hogar No Casado 0.267 0.266 0.366
Jefe de Hogar Casado 0.733 0.734 0.319Razón Dependencia < 0,25 0.022 0.011 0.152Razón Dependencia > 0,25 0.978 0.989 0.336
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Panel
Vulnerabilidad y sus características
Tabla 15: Características y Vulnerabilidad. Cálculo VEP, Panel con corrección heterocedasticidad.
Luego, en la siguiente tabla se muestra la relación entre las características de los jefes de hogar y la vulnerabilidad. Cuando estas personas son mayores a 60 años, en promedio con hogares menos vulnerables. Los hogares con jefes de hogar mujeres son más vulnerables que los casos en que el jefe de hogar es hombre, con un 39,4% contra 32,1%. En cuanto al estado civil del jefe de hogar, según la estimación de VEP por Panel, los niveles de vulnerabilidad son inferiores cuando se esta casado en un período de 10 años. Luego, en cuanto a la razón de dependencia, se mostró que en hogares donde pocas personas trabajan son más vulnerables respecto de los hogares en donde varios de sus integrantes del grupo familiar trabajan, en la estimación se muestra una diferencia de 33,6% contra 15,2%, respectivamente.
Por último, para el análisis del VEP, notamos que la razón vulnerabilidad pobreza, por lo general es cercana a 1, con una media genérica de 1,044. Esto significa que los índices de pobreza y vulnerabilidad son similares pero no son los mismos.
En cuanto los resultados de la estimación de VEU con datos de panel efecto fijo, se observa que al descomponer vulnerabilidad entre pobreza y riesgo idiosincrático y covariado del hogar. Con este análisis, la pobreza es el que explica en mayor medida la vulnerabilidad. Esto último se muestra a continuación en la siguiente tabla, que es la estimación de vulnerabilidad VEU con datos de panel con corrección de efecto fijo.
56
Valor (en utiles)Vuln = -3.813 = [-4.721,-3.131]
Pobreza = 1.184 = [0.575,1.552]
Riesgo = -4.996 = [-5.417,-4.618]
Variables VEU Ut Pobre Ut riesgo
Panel
Tabla 16: Relación Vulnerabilidad, Riesgo y Pobreza. Cálculo VEU, Panel.
Luego, si se descompone la vulnerabilidad con respecto a las características de los hogares, se muestra que la educación reduce la vulnerabilidad en -0,03 para el caso de educación media y -0,07 para el caso de educación superior. En cuanto a la dependencia, se concluye que mayor nivel de dependencia de las personas que trabajan en un hogar genera mayor nivel de vulnerabilidad. Por último, en los quintiles de ingresos más altos disminuye la vulnerabilidad.
Cuando se descompone la variable pobreza y riesgo se determina que los resultados son similares. La educación reduce la pobreza y el riesgo, al aumentar la razón de dependencia de personas que trabajan o aumentar el número de niños por hogar se incrementa la pobreza y el riesgo.
El principal aporte de esta tesis es utilizar un indicador de vulnerabilidad social en Chile. Esto último permite identificar otras características y comportamientos de los individuos más necesitados con el fin de aplicar políticas que permitan superar y prevenir la pobreza futura. Sería interesante poder realizar este estudio en todas las regiones de Chile y así estimar mejor de donde proviene el riesgo con el fin de evitarlo, para luego, a partir de los resultados, generar de políticas que busquen prevenir la pobreza. Dado que la vulnerabilidad puede ser medida, este indicador se puede utilizar para evaluar la eficacia de los programas sociales en reducir el riesgo a ser pobre.
57
REFERENCIAS
Amemiya, T. (1997). “The máximum likelihodd estimator and the non-linear three stage least square estimator in the general non-lineal simultaneous equation model”. Econometrica, 45, 955-968.
Allen, F. & D. Gale (1988). “Optimal Security Design”. The Review of Financial Studies 1(3), 229-263.
Amin, Rai & Topa (1999). “Does microcredit reach the poor and vulnerable? Evidence from northern Bangladesh”. Working Paper 28, Center for International Development at Harvard University.
Bedezú, Luis, Angela Denis y José Ramón Zubizarreta (2007). “Análisis de la Atrición de la Muestra en la Encuesta Panel CASEN”. Observatorio Social Universidad Alberto Hurtado, Chile.
Bendezú, L., A. Denis, C. Sánchez, P. Ugalde & J. Zubizarreta. (2007). “La Encuesta Panel CASEN: Metodología y Calidad de los Datos”. Versión 1.0. Observatorio Social Universidad Alberto Hurtado. Santiago, Chile.
Chambers, R. (1995). “Poverty and Livelihoods: Who’s Reality Counts?” DP 347, Institute of Development Studies.
Chaudhuri, S., J. Jalan and A. Suryahadi (2002). “Assessing Household Vulnerability to Poverty from Cross-sectional Data: A Methology and Estimates from Indonesia”. Columbia University. Department of Economics, Discussion Paper Series # 0102-52. New York.
Chaudhuri S. (2003). “Assessing vulnerability poverty: concepts empirical methods and illustrative examples”. Department of Economics, Columbia University. New York.
Christiaensen, L. & K. Subbarao (2001). “Toward an understanding of vulnerability in rural Kenya”. World Bank, Washington DC.
Cunningham, W and W.F. Maloney (2000). “Measuring Vulnerability: Who Suffered in the Mexican Crisis?” mimeo. World Bank. Washington DC.
Consejo Asesor Presidencial Trabajo y Equidad (2008). “Informe Final: HACIA UN CHILE MÁS JUSTO: Trabajo, Salario, Competitividad y Equidad Social”. Chile, Agosto 2008.
Dercon, S. & P. Krishnan (2000). “Vulnerability, seasonality and poverty in Ethiopia” Journals of Development Studies 36(6), 25-53.
58
Elbers, C. & J. W. Gunning (2003). “Vulnerability in a stochastics dynamics model”. Discusion Paper TI 2003-070/2, Tinbergen Institute, Vrije Universiteit, Amsterdam.
Ehrlich, I. & G. Becker (1972). “Market Insurance, Self- Insurance and Self-Protection”. Journal of Political Economics, 80, pp 623-648.
Ferreira, Francisco, Giavanna Prennushi & Martin Ravallion (1999). “Protecting the Poor from Macroeconomics Shocks: An Agenda for Action in a Crisis and Beyond”. World Bank, Washington DC.
Ferreira, Francisco & Indermit Gill (2000). “WEATHERING STORM: Household, Government and Aggregate Income Shocks in Latina America”. Pontificia Universidad Católica do Rio de Janeiro and World Bank.
Ferreira, Francisco, Phillippe G. Leite, Luis A. Pereira da Silva and Paolo Picchetti (2004). “Can The Distributional Impacts of Macroeconomic Shocks Be Predicts? A Comparison of the Performance of Macro-Micro Models with Historical Data for Brazil”. World Bank, Policy Research Working Paper 3303. Washington.
Ferreira, Francisco, Philippe G. Leite and Matthew Wai-Poi (2007). “Trade Liberalization, Employment Flow and Wage Inequality in Brazil”. World Bank, Policy Research Working Paper 4108. Washington.
Ferreira, Francisco y Michael Walton (2005). “La desigualdad en América Latina, ¿Rompiendo con la historia?”. Banco Mundial, Serie Desarrollo para Todos. Washington.
Foster, J., J. Greere & E. Thorbecke (1984). “A class of decomposable poverty measures”. Econometrica 16(3): 397-423 and 52(3), 761 – 766.
Foster, J., A. Shorrocks. (1988). “Poverty Ordering”. Econometrica, Vol. 56, No.1 (Jan, 1988), pp. 173-177.
Fuenzalida, Marcelo & Jaime Ruiz-Tagle (2008). “Households Financial Vulnerability and Financial Stability”. Banco Chile. Centro de Microdatos, Departamento de Economía, Universidad de Chile. Chile.
Galor, Oded & Joseph Zeira (1993). Income Distribution and Macroeconomics”. Review of Economic Studies 60: 35-52.
Gill, Indermit and Nadeen Ilahi (2000). “Economic Insecurity, Individual Behavior and Social Policy”. World Bank, Washington.
Glewwe, P. (1997). “How Does Schooling of Mothers Improve Child Health?: Evidence from Morocco”. The World LSMS Working Paper no. 128. Washington DC.
59
Glewwe, P. & G. Hall (1998). “Are some groups more vulnerable to macroeconomics shocks than other? Hypothesis tests based on panel data from Peru. Journal of Development Economics 56(1), 181-206.
Heeringa, Steve (2008). "Longitudinal Survey Design: General Principles and examples from the health and retirement survey and panel study of income dynamics". Michigan University
Hoddinot, John and Agnes Quisumbing (2003). “Methods for Microeconometric Risk and Vulnerability Assessments”. World Bank. Social Protection. Human Devolpment Network. Washington DC.
Ilahi, N., P. Orazem & G. Sedlacek (2001). “The Implications of Child Labor for Adult Wages, Income and Poverty Retrospective Evidence from Brazil”. World Bank, International Monetary Fund, Iowa State University.
Instituto Nacional de Estadística, INE (2004). “Enfoques Estádisticos: Cómo ha cambiado la vida de los chilenos”. Análisis Censal, Instituto Nacional de Estadística. Chile.
Isham, J., D. Narayan and L. Pritchett (1994). “Does Participation Improve Project Performance? Establishing Causality with Subjective Data ”. Policy Research Working Paper 1357. The World Bank. Washington DC.
Jalan, J & M. Ravallion (1998). “Are the poor lees well insured?” Evidence on vulnerability to income risk in rural China”. Journal of Development Economics 58, 61 – 81.
Jalan, J & M. Ravallion (2000). “Is transient poverty different? Evidence in rural China”. Journal of Development Economics 36(6), 82.
Kaldor, Nicholas (1956). “Alternative Theories of Distribution”. Review of Economics Studies 23: 94-100.
Kamanou, G. & J. Morduch (2002). “Measuring vulnerability to poverty”. NYU Wagner Working Paper No. WP1012. New York.
Kanpur, Ravi and Lyn Squire (1999). “The Evolution of Thinking about Poverty: Exploring the Interactions”. Cornell University, Ithaca. New York.
Ligon, Ethan (2003). “Targeting and Informal Insurance” Forthcoming in Insurance Against Poverty”. Ed. Stefan Dercon. Oxford University Press. http://www.are.berkeley.edu/~ligon/papers.html
Ligon, Ethan and Laura Schechter (2003). “Measuring Vulnerability: The Director`s Cut”. Berkeley discussion Paper, EJ Paper. http://www.are.berkeley.edu/~ligon/papers.html
Ligon, Ethan and Laura Schechter (2004). “Evaluating Different Approaches to Estimating Vulnerability”. Social Protection Discussion Paper Series. World Bank. Washington, D.C.
60
Lusting, Nora (1997). “The Safetely Net Witch are not Safetely Net: Social Investment Fund in Latin America”. Harvard University. Boston.
Lusting, Nora (2000). “Crisis and the Poor: Socially Reponsible Macroeconomics”. Harvard University, Conference: “Governance, Poverty Eradication and Social Policy”. Boston.
Mansuri, G. & A. Healy (2002). “Vulnerability Prediction in Rural Pakistan”. Developmente Research Group, World Bank. Washington.
Mideplan (2006). “CASEN 2006: Resultados Nacionales”. Ministerio de Planificación. Gobierno de Chile. (2006)
Murduch, J. (1990). “Risk, Production and Saving: Theory and Evidence from Indian Household”. Working Paper, Department of Economics. Harvard University.
Pitt, M. and S. Khandker (1998). “The Impact of Group-Based Credit Programs on the Poor Household in Bangladesh: Does the Gender of Participation Matters?”. Journal of Political Economy, 106: 958-996.
Pritchett L,.A. Suryahadi & S. Sumarto (2000). “Quantifying Vulnerability to Poverty: a Proposed measure, applied to Indonesia”. Policy Research Working Paper No.2437. World Bank. Washington D.C.
Ravallion, M. (1988).”Expected Poverty Under Risk-Induced Welfare Variability”. Economic Journal 98(393), 1171-1182.
Ravallion, M. & D. Van de Walle (1991). “Urban-Rural Cost Living Differentials in a Developing Economy”. Journal of Urban Economics 29: 113-127.
Ravallion, M. & S. Chaudhuri (1997). “Risk Insurance in Village India: Coment”. Econometrica, Vol. 65, No. 1 (Jan., 1997), pp. 171-184.
Rosenzweig, M. R. (1988). “Risk, implicit contract and the family in rural areas of low-income countries”. Economic Journal 98, 1148-1170.
Rothschild, M. & J.E. Stiglitzs (1970. “Increasing Risk: I. A definition”. Journal of Economic Theory 2, 225-243.
Rowntree, B. S. (1910). “Poverty: A Study of Town Life”. London: Macmillan.
Saudi, Khaled (2000). “Poverty and Vulnerability on the Labor Market: Dimension of the Fragility of the Poor”. ERF Working Paper Series. Working Paper 0122. Cairo, Egypt.
Sen, A. (1976).”Poverty: An Ordinal Approach to Measurement”. Econometrica, Vol. 44, No.2. (Mar., 1976), pp, 219-231.
61
Sen, A. (1988). “The concept of development”. Handbook of development economics, vol. 1, ed. H. Chenery and T.N. Srinivasan. Amsterdam: North Holland.
Schultz, T.W (1975). “The Value of the Ability to Deal with Disequilibria.” J. Econ. Lit. 13, no. 3 (September 1975): 827–46.
Skoufias, E. & A. R. Quisumbing (2002). “Consumption insurance and vulnerability to poverty: A synthesis of the evidence from Bangladesh, Ethiopia, Mali, México and Russia”. Draft. International Food Policy Research Institute, Washington DC.
Tesliuc, E. & K. Lindert (2002). “Vulnerability: a quantitative and qualitative assessment. Guatemala Poverty Assessment Program”. World Bank. Washington DC.
Townsend, R. (1994). “Risk and Insurance in village India”. Econometrica 62(3), 539-591.
Townsend, R. (1995). “Consumption Insurance: An Evaluation of Risk-Bearing System in Low-Income Economies”. The Journal of Economics Perspectives, Vol. 9, No.3. (Summer, 1995), pp. 83-102.
The New Palgrave Dictionary of Economics. “Risk sharing”. Second Edition. http://www.are.berkeley.edu/~ligon/papers.html
Thomas, D., J. Strauss and M. Henriques (1991). “How Does Mother`s Education Affects Child Height?”. The Journal of Human Resources, 26(2), Spring: 495-526.
World Bank (1980). “World Development Report 1980”. Oxford University Press. New York.
World Bank (1994). “Zambia Poverty Assessment”. Volumen V: Participatory Poverty Assessment, World Bank, November, Washington DC.
World Bank (1995). “Cameroon: Diversity, Growth and Poverty Reduction”. Economic Report, AFR region, World Bank, Washington DC.
World Bank (2000). “Are Poverty-Targeted, Demand-side (PTSD) Programs for Human Development “Better” for Social Protection?”. Human Development Department, Latina America and the Caribbean Regional Office. Washington DC.
World Bank (2001). “The World Development report 2000/2001: Attacking Poverty”. Washington DC.
World Bank (2003). “Inequality in Latin America and the Caribbean: Breaking with History”. Advance Conference Edition .Washington DC.
Yunus, Muhammad (2001). “Hacia un Mundo sin Pobreza”. Editorial Andrés Bello. Santiago de Chile.
62
Anexo A: Genérico
Anexo A 1 : Población que vive con menos de un dólar al día, Informe de Desarrollo Mundial 2000–2001.
63
Anexo A 2 : Índice de Desarrollo Humano, ONU 1999
64
Anexo A 3: Compartir de Forma Total el Riesgo en Multiperíodos
Supongamos que cada individuo i, donde i = 1,...n tiene asociado una función de utilidad von Neumann-Morgenstern Ui, un set finito de posibles estados del mundo “s”, donde s = 1,…S y cada uno de estos estados ocurre con una probabilidad p(s). La idea es que cada individuo recibe una cantidad dada de consumo xi(s) en el estado s. La esperanza de la utilidad esperada será:
EUi(xi) = Ss p(s)Ui(xi(s)) (17)
Donde la función U es estrictamente creciente, débilmente cóncava, continua y diferenciable en i, es decir, los individuos son al menos débilmente adversos al riesgo. Por esta razón, se define el riesgo enfrentado como:
Ri(xi) = Ui(Exi) - EU(xi) (18)
Las estrategias de transferencia son implementadas cuando aumentan el valor de la esperanza de la función de utilidad. Se dice que el individuo i enfrenta riesgo idiosincrático si Ri(xi) > 0 y la corr (Ui`(xi), Uj`(xj)) < 1 para cualquier j, donde Uj`es la utilidad marginal de j.
Luego, supongamos una asignación interior pareto eficiente donde existe compartimiento total del riesgo y donde la dotación esta es multiperíodos, es decir, t = 1, ... T y los individuos descuentan el futuro con el factor ßi. Diferentes estados del mundo se realizan en cada periodo st ? {1... S} en t con probabilidad pt(st). El problema que enfrenta el planificador social es:
max{cit(s)} Si?iSt ßit-1 Ss pt (st)Ui(cit(st)) (19)
Sujeto a las condiciones que el consumo sea menos a lo que produce:
Si cit(st) < Si xit(st) (20)
La condición de primer orden:
?i ßit-1pt(st)U`i(cit(st)) = µt(st) (21)
Que debe ser satisfecha para cada período para dos agentes (i,j):
U`i(cit(st)) = (?i/ ?j)( ßi/ßj) t-1 U`j(cjt(st)) (22)
65
Para cualquier periodo t, un par de agentes i y j y en cualquier estado st, si la corr(U`i(cit), U`j(cjt)) = 1 , se dice que se tiene riesgo total compartido. Dado el teorema de la "separabilidad" del consumo y la producción explicado en Benjamin (1992) implica que esta relación no sufrirá cambios aun cuando varíe la tecnología (ejemplo: almacenamiento), ya que en multiplicadores de LaGrange capturan esta variación.
66
Anexo A 4: Taxonomía de los Riesgos, Hoddinott & Quisumbing (2003)
Shock Afecta Ejemplos Específicos
Activos
- Desastre Natural como lluvia fuerte, inundaciones, derrumbamiento de tierra, erupción volcánica, terremotos, huracanes como también epidemias.
- Alteración Social como crimen, violencia, terrorismo, pandillas, luchas, guerras civiles, quiebres en compromisos tradicionales de confianza y reciprocas.
- Cambios en los ambientes legales que eliminan el derecho a propiedad.
- Disturbios políticos como resultados de la pérdida de propiedad. Confiscar temporal/permanentemente activos físicos o trabajo (secuestro, prisión, conscripción), reasignación forzada.
- Shocks de Salud tales como epidemias, enfermedades, accidentes, discapacidad.
- Shock Económico como desempleo, pérdida de valor de los activos financieros, colapso de los términos de intercambio o el mercado de bonos, cambios estructurales en la economía.
Actividades - Alteración en el acceso de los insumos provocados por desastres naturales, shock social, legal o
políticos, descritos anteriormente.
- Reducción en la producción como resultado de desastres naturales, shock social, legal o políticos, descritos anteriormente.
- Cambios en el precio de la producción resultado de desastres naturales, shock sociales, legales o políticos, descritos anteriormente o incertidumbres del ambiente político económico, incertidumbre en los acuerdos, shocks en las tasas de intercambio, variaciones en la política de precio y cambios exógenos en las demandas de los productos.
- Movimientos covariado entre el valor de los activos y los retornos de las actividades.
- Inhabilidad de hacer cumplir contratos informales tanto en los insumos como los resultados.
Producto - Precio riesgoso especialmente en el mercado de la comida. Disponibilidad y racionamiento de
comida.
- Incertidumbre en el acceso a bienes públicos como educación y salud.
67
Anexo A 5: Otros estimadores VEP
Pritchett, Suryahadi & Sumarto (2000) incorporan una adaptación, extienden el horizonte de tiempo, calculando la probabilidad de que al menos en un período el hogar sea pobre. Por lo tanto la vulnerabilidad del hogar h en n períodos será denotado R por riesgo de caer en la pobreza:
Rh(n,z)=1- [(1-(Pr(yh,t+1< z), …,(1-(Pr(yh,t+n< z))] (23)
Luego incorporan un indicador I[·] que es igual a uno si la condición es cierta:
I[·] = 1 si el hogar es pobre 0 caso contrario
Un hogar se define vulnerable si el riesgo de ser pobre en n períodos supera una probabilidad denominada p, es decir:
Vht(p,n,z) = I{Rht (n,z) > p} (24)
Kamanou & Morduch (2002) propone expresa vulnerabilidad como expectativa de cambios en la pobreza. Específicamente, la define como la diferencia entre el valor esperado de pobreza y el valor actual en una comunidad. Pondera la diferencia del nivel de bienestar y el nivel de referencia.
E(Pat+1) - Pat = 1/N ShG t+1 Ss
S P(s, yit+1) ·[(z – yit+1) / z]a – (1/N) SiN I[yh < z] (z – yi) / z]a (25)
Donde “E” el operador de esperanza, “s” los estados de la naturaleza que se distribuyen en la distribución de probabilidad P(s, yit+1), siendo “y” el ingreso, G t+1 es el número de hogares pobres en un período futuro.
Por último, en el trabajo de Mansuri (2002) define vulnerabilidad como la probabilidad de que al menos en un período el hogar sea pobre. Utiliza un Panel que divide el nivel de gasto en permanente y transitorio, relacionando las realizaciones del gasto con el pasado.
68
Anexo A 6: Estimación Mínimos Cuadrados Ordinarios en Tres Etapas propuesta por Amemiya (1997)
Se asume que el proceso estocástico generador de consumo del hogar h, es:
ln ch = Xhß + eh (26)
Donde ch es el gasto en consumo percapita, Xh representa el conjunto de características del hogar, tales como tamaño, ubicación, educación del jefe de hogar, genero, etc. El vector de parámetro es ß y eh es el término de error que captura los factores idiosincrático (shocks) y se asume para este media cero. La varianza de eh viene dada por:
s 2eh = Xh ? (27)
La idea es estimar ß y ? usando Mínimo Cuadrado Generalizado en Tres Etapas sugerido por Amemiya (1977). Primero se estima los residuos de la ecuación (A.2.1) utilizando Mínimo Cuadrado Ordinario.
ê2OLS, h = Xh? + ? (28)
Utilizando Mínimo Cuadrado Ordinario se transforma la ecuación:
(ê2OLS, h / Xh? hatOLS) =( Xh/ Xh? hatOLS ) ?+ (?/ Xh? hatOLS ) (29)
Con esto se obtiene el estimador asintóticamente eficiente FGLS, ?hatOLS, es que es consistente con la varianza idiosincrática de los componentes de consumo del hogar, s 2
eh . Se estima:
s eh =v( Xh ?hatFGLS) (30)
Se transforma la ecuación (A.2.1) en:
(ln ch / s eh) = (Xh/ s eh) ß + (eh/ s eh) (31)
Usando ß y ? estimado se obtiene de forma directa la esperanza y la varianza del log del consumo esperado para cada hogar:
E(ln ch / Xh) = Xhßhat (32)
V(ln ch / Xh) = Xh?hat = s 2eh (33)
69
Al asumir la distribución log-normal se puede estimar la probabilidad que un hogar con características, Xh, sea pobre, es decir, calcular el nivel de vulnerabilidad. Denominando F (·) la función de densidad acumulada de una normal estándar:
vh= Pr((ln ch < ln z )/ Xh) = F ((ln z- Xhß hat)/ v Xh? hat) (34)
70
Anexo A 7: Tabla de características de Chaudburi & Jalan (2002).
71
72
Anexo A 8: Tabla de cálculo de Vulnerabilidad según Ligon & Schechter (2003)
73
Anexo A 9: Dificultades en la Estimación
Antes de estimar vulnerabilidad se deben mencionar las siguientes siete dificultades que se pueden presentar al momento hacer los cálculos. Estas son: qué datos son utilizados, heterocedasticidad, causalidad, sesgo de selección, estacionalidad, error de medición y la endogeneidad.
a) Datos Utilizados: Dependiendo del tipo de datos es el tipo de análisis que se puede hacer. Los datos de corte transversal tienen el problema de que los supuestos que se deben hacer son muy fuertes, por ejemplo, que no existe correlación entre los shocks observados y no observados o que la desviación estándar del consumo es la misma a través del tiempo.
Por otra parte, el problema de los datos de panel es el de la atrición y la identificación de cuáles son los shocks que afectan a los hogares. Para ello Hoddinott & Quisumbing (2003) sugieren una metodología para identificar estos shocks, la que se encuentra en el anexo A 3.
b) Heterocedasticidad: En los modelos se asume que las características de los hogares son idénticas, esto en la práctica no es así. Kamanou & Morduch (2002) argumentan que es muy fuerte asumir homogeneidad en el cómo afectan los shocks. Este es un problema muy recurrente cuando se estima por corte transversal, al estimar por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) el modelo requiere que la varianza se comporte de manera parecida entre las diferentes observaciones, si no es así, los estimadores resultan insesgados pero son ineficientes. Una forma conveniente para superar esta ineficiencia es generando diferentes distribuciones de consumo dependiendo del sector geográfico o controlando por los quintiles de ingreso, ya que se espera que las características sean parecidas entre los grupos de mismo nivel de ingreso. Además, la heterogeneidad se corrige de forma genérica con Mínimos Cuadrados Ordinarios Robustos o con la metodología de Amemiya (1977) descrita en el Anexo A 4.
c) Causalidad: Este problema se manifiesta de dos formas. La primera es cuando se realizan las encuestas: el individuo se autoclasifica y responde si tuvo o no un shock. En este caso siempre hay problemas de causalidad y el problema pasa por cómo son clasificadas las respuestas. Para diferentes individuos, el mismo evento como el desempleo, puede ser catalogado de diferente forma. Para un temporero que no tenga trabajo en invierno, no es un shock negativo, en cambio para un empleado urbano, si lo es. En este caso la variable no permite explicar bien la relación entre desempleo e ingreso.
74
El segundo problema se relaciona con el análisis, se obtienen malas conclusiones si se explican resultados de un problema con otros resultados sin ver lo que realmente pasó. Por ejemplo, una sequía en una zona rural hace que los hombres de los hogares más afectados vayan a trabajar a la ciudad quedando solo las mujeres como dueñas de casa y luego cuando van a evaluar las características de los hogares afectados, concluyen que hogares con dueñas de casa mujeres son los que tienen mayor problemas, siendo este un resultado de la sequía y no una característica que explique necesariamente el porqué este hogar fue afectado. Este análisis lleva a malas conclusiones y por ende una mala asistencia al problema.
d) Sesgo de Selección: Es cuando los datos recolectados de la muestra están restringidos y por esta razón que el grupo elegido no logra explicar lo sucedido. El problema está si se selecciona al grupo que no es afectado y concluir que no hubo efectos o seleccionar al grupo afectado y sobreestimar los efectos.
e) Estacionalidad: Se dice que una serie es estacionaria si los momentos de la serie (como la media y la varianza) son independientes en el tiempo. Se utiliza para el supuesto de que el crecimiento del consumo o ingreso es constante a través del tiempo. Esto implica que la distribución de consumo de un período es idéntica a la distribución de ingreso en otro período. Para solucionar esto, Pritchett et al. (2000) asumen que los cambios en el consumo se comportan como “ruido blanco”, es decir, que la media es cero, la varianza es constante y la covarianza es cero a través del tiempo. Chaudhuri et al (2001), Pritchett (2000) asumen que los cambios en el consumo se distribuyen de forma normal, lo que permite estimar usando Mínimos Cuadrados Ordinario (MCO) lo que entrega resultados eficientes incluso si es utilizado con datos de panel corto. Jalan & Ravallion (1999) asumen “ruido blanco” dependiendo del nivel de ingreso, ya que suponen que el crecimiento del ingreso y del consumo es similar al interior de estos grupos.
f) Error de Medición: El error de medición es la diferencia entre el valor medido y el valor real de cierta variable. Su existencia se debe a diferentes circunstancias, desde que el encuestado no entiende la pregunta hasta errores en la etapa de edición. Si este error está correlacionado con las variables explicativas incluidas en el modelo, generaría sesgo en la medición ampliando la desviación estándar.
g) Endogeneidad: Asumir exogeneidad entre las variables que explican el modelo y la variable dependiente es esencial para la estimación. ¿Qué ocurre si hay una variable endógena en el estimador de vulnerabilidad? Supongamos la variable endógena, Nht = ?t(Xh,Aht;dh,µht), que está incluido en la estimación del consumo, Yht = ?t(Xh,Aht;dh,µht) . Por ejemplo, Nht es el número de piezas del hogar. El problema es que los términos no observados estarán correlacionados
75
generando sesgo si se estima con MCO. Una estrategia empírica es asumir que Nht no cambia tomando la diferencia entre períodos para eliminar esa variable. Otra opción es encontrar una variable instrumental.
En nuestro caso la variable aversión al riesgo del hogar es una variable endógena. Los modelos con datos de panel permiten eliminar este problema, asumiendo una función de utilidad “CARA” (Constant Absolute Risk Aversion).
76
Anexo A 10: Construcción de la Muestra
Las variables usadas en las regresiones fueron creadas usando la Encuesta CASEN Panel 1996, 2001 y 2006.A continuación se detalla la construcción de cada una de esas variables:
Logaritmo del Ingreso = Corresponde al logaritmo del ingreso total del hogar (ingreso por trabajo más subsidios y el alquiler imputado).
Número de Personas = Cantidad de personas que vive en un hogar.
Edad = Número de años de la persona.
Edad2 = Edad al cuadrado
Educación Básica = Variable dummy que toma valor 1 si el individuo tiene educación básica completa y educación media incompleta.
Educación Media = Variable dummy que toma valor 1 si el individuo tiene educación media completa y educación superior incompleta.
Educación Superior = Variable dummy que toma valor 1 si el individuo tiene educación superior completa.
Porcentaje Niños = Corresponde al número de niños menores o iguales a 12 años dividido por el número total de personas que viven en el hogar.
Porcentaje de Adulto Mayor = Corresponde al número de adultos mayores o iguales a 70 años dividido por el número total de personas que viven en el hogar.
Porcentaje de Dependencia = Número de Personas que no trabaja o no declara tener ingreso propio dividido por el total de personas que vive en el hogar.
Persona Enferma = Número de Personas del hogar que se declara enferma en cada período.
Cónyuge Trabaja = Variable dicotómica que toma valor 1 si la pareja trabaja.
Ocupación = Variable dicotómica que diferencia el tipo de ocupación que tiene el jefe de hogar. Si la variable es 1 significa que se está desempleado. Si la variable es 2 significa que la ocupación es un trabajo de servicio doméstico o es un familiar no remunerado. Si la variable es 3 significa que la ocupación es un trabajador por cuenta propia. Luego, si la variable es 4 significa que es trabajador del sector público, sector privado o las FFAA y del orden. Por último, si la variable es 5 significa que la ocupación es patrón o empleador.
Quintil = Variable Dummy con 5 valores dependiendo del quintil que el hogar pertenece.
77
Anexo A 11: Especificación de las Variables
Variable Descripción Variable Media Fracción Obs Std. Dev. Min Max
lnyt 3,63 100,0% 8998 1,39 1 5quintil más pobre 1 16,67% 1500
2 17,65% 15883 18,64% 16774 20,82% 1873
quintil más rico 5 26,22% 2359corte 2,82 100,0% 8998 0,46 1 3indigente 1 6,09% 548pobre no indigente 2 16,27% 1464no pobre 3 77,64% 6986lnz_rur 10,43011 100,0% 8998 0,27 10,04 10,711996 10,04325 37,82% 34032001 10,45992 33,96% 30562006 10,71042 28,22% 2539lnz_urb 10,82664 100,00% 6211 0,27 10,44 11,101996 10,4417 37,82%2001 10,85726 33,96%2006 11,10467 28,22%o12 3,443216 100,0% 5961 1,22 1 8Patrón o empleador 1 4,06% 242Trabajador por cuenta propia 2 25,98% 1549Empleado sector público 3 7,53% 449Empleado sector privado 4 58,63% 3495Servicio Doméstico p. adentro 5 0,02% 1Servicio Doméstico p. afuera 6 2,73% 163Familiar no Remunerado 7 0,16% 10FFAA, y del Orden 8 0,89% 53o1 1,317908 100,00% 8998 0,47 1 2si 1 65,83% 5923,4no 2 34,17% 3074,6
o2 1,947082 100,0% 3189 0,22 1 2
si 1 4,82% 154no 2 95,18% 3035r6 2,418506 100,0% 6211 2,00 1 7Casado(a) 1 60,36% 3749Conviviente 2 11,17% 694Anulado(a) 3 0,33% 20Separado(a) 4 6,92% 430Viudo(a) 5 8,79% 546Soltero(a) 6 10,15% 630Divorciado(a) 7 2,28% 142r2 1,25428 100,0% 8998 0,44 1 2Hombre 1 75,99% 6837,6Mujer 2 24,01% 2160,4r3 51,94798 100,0% 8998 15,67 17 99Entre 0 a 20 años 0,33% 30Entre 21 a 40 años 30,78% 2770Entre 41 a 60 años 40,73% 3665Entre 61 a 80 años 25,07% 2256Más de 81 años 3,10% 279
Edad al cuadrado Edad JH al cuadrado edadjef2 2915,701 8492 1722,87 256 256
Resumen Variables, Jefes de Hogar
Quintil Dummy 5 categorías
Corte Diferencia si es indigente, pobre y no pobre
¿Trabajó Ud. la semana pasada?
Dummy 2 categorías
Dummy 6 categorías
Línea Pobreza Rural Logaritmo del ingreso canasta rural
lnz_urb Logaritmo del ingreso canasta urbano
Tipo de trabajo Dummy 8 categorías
Estado civil
Edad Edad
Aunque no trabajó la semana pasada, ¿tenía algún empleo del cual estuvo ausente temporalmente por licencia, huelga, enfermedad, vacaciones u otra razón?
Dummy 2 categorías
Sexo Dummy 2 categorías
78
r1 2.786627 33344 2.02 1 12Jefe(a) de Hogar 1 25.14% 8383Cónyuge o pareja 2 17.87% 5959Hijo(a), hijastro(a) 3 41.54% 13851Padre o madre 4 0.62% 207Suegro(a) 5 0.44% 147Yerno o nuera 6 1.99% 664Nieto(a) 7 5.76% 1921Hermano(a) 8 0.84% 280Cuñado(a) 9 2.99% 997Otro familiar 10 2.03% 677No familiar 11 0.60% 200S. Doméstico P. Adentro 12 0.18% 60
Conyuje trabaja Dummy 1 categorías conyujetrabh 1 1760 0.00 0 1
pordepen 0.660843 100.0% 8426 0.21 0.1 1
0 a 0.25 2.73% 2300.26 a 0.50 27.52% 23190.51 a 0.75 39.48% 33270.75 a 1.00 30.31% 2554porabuelos 0.4980573 100.0% 2946 0.30 0.1 10 a 0.25 35.01% 10310.26 a 0.50 36.18% 10660.51 a 0.75 9.29% 2740.75 a 1.00 19.55% 576
porniños 0.3414126 100.0% 4336 0.14 0.08 0.78
0 a 0.25 39.93%0.26 a 0.50 52.99%0.51 a 0.75 7.00%0.75 a 1.00 0.08%educh 1.823789 100.0% 6211 0.78 1 3Educ. Básica 50.01% 3106Educ. Media 33.75% 2096Educ. Superior 16.26% 1010
Ingreso log Logarito percapita ingreso lny 11.63349 8974 0.94 4.99 15.08z 1.117907 100.0% 6211 0.32 1 2urbano 1 82.73% 5138rural 2 17.27% 1073r 10.93 100.0% 6211 2.88 3 13Región III 3 5.97% 371Región VII 7 18.40% 1143Región VIII 8 36.02% 2237Región RM 13 39.60% 2460ocupacion 2.92 100.0% 8998 1.35 1 5Desempleado 1 32.53% 2927Ocupación Empleado no calificado 2 1.97% 177Ocupación Empleado por Cuenta Propia 3 17.53% 1577Ocupación Empleado calificado 4 45.24% 4071Ocupación Empleador 5 2.74% 247nt 3.823195 100.0% 6211.00 1.79 1 16
1 a 3 personas 41.51%
3 a 6 personas 50.24%
más de 7 personas 8.25%
Número personas Número de personas por hogar
Fuente: Casen Panel 1996, 2001 y 2006
Resumen Variables, Jefes de Hogar (2da Parte)
Zona Dummy 2 categorías
Región Dummy 4 categorías
Ocupación Dummy 5 categorías
Porcentaje Niños Niños <12 años/personan que viven en el hogar
Educación Dummy 3 categorías
Parentesco JH Dummy 12 categorías
Porcentaje dependencia A mayor valor, mayor porcentaje de dependencia.
Porcentaje Adulto Mayor >70 años/personas que viven en el hogar
79
Anexo B: Resultados
Anexo B 1: Resumen Regresiones Logaritmo Ingreso 1996, 2001 y 2006, robusto
OLS_96 robusto OLS_01 robusto OLS_06 robustocoef coef coef
Hombre -0.053 -0.132** -0.019Edad 0.027* 0.026** 0.033**Edad2 0.000 0.000 0.000Educ. Básica (control) - - -Educ. Media 0.378* 0.345* 0.269*Educ. Superior 0.899* 0.764* 0.677*Ocupación Empleador 0,615* 0,504* 0,73*Ocup. Empleado Calificado -0.023 0,149* 0.150Ocup.Trabajador por Cuenta Propia -0,138** -0.051 -0.019Ocup. Empleado No Calificado -0,254** -0.150 -0,271***Ocup. Desempleado (control) - - -
Personas hogar -0.075* -0.118* -0.099* % Niños (<12) -0.532* -0.527* -0.134% Adulto (>70) 0.409* 0.239 0.103% Dependencia -1.082* -1.006* -0.694*Conyuje Trabaja 0.119** 0.129** 0.159**
Zona Rural -0.234* -0.22* -0.235*Región III (control) - - -Región VII -0.142 -0.174*** -0.188**Región VIII -0.110 -0.135 -0.214**Región RM 0.168** 0.058 0.043Constante 10,929* 11,399* 11,234*
Numero Obs 4594 4248 2967R2 0.490 0.531 0.429Test F F( 18, 94) = 145.13 F( 18, 92) = 77.53 F( 18,92)= 78.65Test de White (a) 4616 > Chi2 (189) 4258 > Chi2 (189) 2977 > Chi2 (189)
Regresiones Logaritmo Ingreso
Logaritmo del Ingreso (lny)
Características Hogar
Características Región
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
* 1% de nivel de signficancia** 5% de nivel de signficancia
*** 10% de nivel de signficancia
Características Jefe de Hogar
(a) Test de White: Este test busca explicar la naturaleza de la heterocedasticidad. Contrasta la siguiente hipótesis:
H0 = s i2 = s 2 para todo i
H1 = no H0. El contraste de White no utiliza supuestos específicos de la heterocedasticidad.
Compara nR2 contra Chi2(p). Siendo n el número de observaciones.
R2 de la regresión auxiliar que incluye las variables explicativas, las variables explicativas al cuadrado y las variables explicativas multiplicadas entre sí. P el número de variables de la regresión auxiliar. Con un nivel de confianza de 95%: Chi2(250)= 214,3915, Chi2(200) =168,2785 y Chi2(180) =149,9687
80
Anexo B 2: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares1996, Corte Transversal y robusto.
Distribución Población
Distribución Pobres
Distribución Vulnerables
Distribución Altamente
Vulnerables
Fracción Pobres
Media Vulnerabilidad
Fracción Vulnerable
Razón Vulnerabilidad
a Pobreza
Fracción Altamente Vulnerable
Total >50% >90% 0.357 0.183 0.235 0.658 0.180
Urbano 0.814 0.826 0.762 0.764 0.362 0.168 0.220 0.607 0.169Rural 0.186 0.174 0.238 0.236 0.334 0.279 0.300 0.899 0.228
Atacama (lll): u 0.052 0.049 0.043 0.045 0.339 0.186 0.194 0.571 0.158Maule (VII):u 0.143 0.155 0.159 0.166 0.388 0.232 0.262 0.676 0.209
Biobio(VIII):u 0.325 0.379 0.402 0.409 0.416 0.289 0.290 0.698 0.226RM (Xlll):u 0.294 0.242 0.158 0.143 0.293 0.103 0.126 0.429 0.088
Atacama (lll): r 0.020 0.018 0.015 0.007 0.308 0.145 0.169 0.550 0.062Maule (VII):r 0.066 0.056 0.094 0.100 0.300 0.299 0.333 1.111 0.271Biobio(VIII):r 0.079 0.085 0.122 0.122 0.386 0.364 0.363 0.938 0.279
RM (Xlll):r 0.021 0.016 0.008 0.007 0.269 0.068 0.090 0.333 0.060
Basica 0.592 0.637 0.838 0.874 0.384 0.298 0.332 0.866 0.266Media 0.326 0.305 0.162 0.126 0.334 0.073 0.117 0.350 0.069
Superior 0.083 0.058 0.000 0.000 0.251 0.000 0.000 0.000 0.000
Desempleado 0.305 0.272 0.205 0.189 0.317 0.103 0.157 0.493 0.110
Patrón o empleador 0.023 0.003 0.000 0.000 0.042 0.000 0.000 0.000 0.000Trabajador cuenta propia 0.192 0.197 0.218 0.207 0.366 0.189 0.264 0.721 0.192Empleado sector público 0.038 0.024 0.023 0.025 0.229 0.095 0.144 0.630 0.119
Empleado sector privado 0.413 0.475 0.530 0.559 0.409 0.248 0.298 0.729 0.241Servicio doméstico 0.020 0.023 0.018 0.014 0.403 0.341 0.210 0.520 0.129
Familiar no remunerado 0.001 0.001 0.000 0.000 0.250 0.023 0.000 0.000 0.000FF,AA, y del Orden 0.008 0.005 0.006 0.005 0.231 0.047 0.154 0.667 0.115
Jefe de Hogar < 60 años 0.798 0.901 0.959 0.976 0.403 0.218 0.282 0.700 0.220Jefe de Hogar > 60 años 0.202 0.099 0.041 0.024 0.174 0.032 0.048 0.277 0.022
Mujer Jefe de Hogar 0.200 0.184 0.131 0.084 0.329 0.117 0.154 0.469 0.075Hombre Jefe de Hogar 0.800 0.816 0.869 0.916 0.364 0.200 0.255 0.701 0.206
Jefe de Hogar no casado 0.331 0.334 0.282 0.241 0.359 0.180 0.200 0.557 0.131Jefe de Hogar Casado 0.669 0.666 0.718 0.759 0.355 0.184 0.252 0.709 0.204
Razón Dependencia < 0,25 0.022 0.003 0.000 0.000 0.043 0.000 0.000 0.000 0.000
Razón Dependencia > 0,25 0.978 0.997 1.000 1.000 0.364 0.186 0.240 0.660 0.184
Por Característicad Demograficas
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Por el Estado del Empleo del Jefe de Hogar
Tabla 1a
Pobreza y Vulnerabilidad entre diferentes segmentos de la población, 1996
Por Localidad:
Por educación del Jefe de Hogar
81
Anexo B 3: Vulnerabilidad vs. Características de los hogares 2001, Corte Transversal y robusto.
Distribución Población
Distribución Pobres
Distribución Vulnerables
Distribución Altamente
Vulnerables
Fracción Pobres
Media Vulnerabilidad
Fracción Vulnerable
Razón Vulnerabilidad
a Pobreza
Fracción Altamente Vulnerable
Total >50% >90% 0.294 0.160 0.203 0.690 0.161
Urbano 0.815 0.825 0.791 0.788 0.297 0.152 0.197 0.662 0.156
Rural 0.185 0.175 0.209 0.212 0.279 0.219 0.229 0.823 0.185Atacama (lll): u 0.052 0.048 0.048 0.036 0.269 0.196 0.188 0.698 0.113Maule (VII):u 0.123 0.150 0.158 0.174 0.357 0.220 0.259 0.726 0.228
Biobio(VIII):u 0.327 0.356 0.379 0.392 0.320 0.195 0.236 0.735 0.194RM (Xlll):u 0.313 0.271 0.206 0.186 0.254 0.126 0.133 0.525 0.096
Atacama (lll): r 0.019 0.011 0.013 0.012 0.169 0.109 0.136 0.800 0.102Maule (VII):r 0.064 0.065 0.087 0.089 0.301 0.284 0.276 0.915 0.224Biobio(VIII):r 0.083 0.092 0.105 0.105 0.327 0.232 0.256 0.783 0.205
RM (Xlll):r 0.019 0.007 0.005 0.006 0.103 0.075 0.052 0.500 0.052
Basica 0.560 0.632 0.794 0.838 0.331 0.277 0.288 0.868 0.242
Media 0.317 0.287 0.203 0.162 0.266 0.096 0.130 0.486 0.082Superior 0.123 0.081 0.003 0.000 0.194 0.003 0.005 0.027 0.000
Desempleado 0.350 0.344 0.330 0.322 0.289 0.160 0.190 0.659 0.148Patrón o empleador 0.030 0.015 0.002 0.000 0.143 0.037 0.011 0.077 0.000
Trabajador cuenta propia 0.185 0.182 0.215 0.212 0.288 0.222 0.234 0.814 0.184Empleado sector público 0.039 0.042 0.036 0.035 0.316 0.275 0.188 0.595 0.145
Empleado sector privado 0.371 0.401 0.393 0.412 0.317 0.130 0.214 0.674 0.178Servicio doméstico 0.020 0.014 0.020 0.016 0.203 0.172 0.203 1.000 0.136
Familiar no remunerado 0.002 0.002 0.003 0.002 0.400 0.169 0.400 1.000 0.200
FF,AA, y del Orden 0.005 0.001 0.002 0.000 0.071 0.062 0.071 1.000 0.000
Jefe de Hogar < 60 años 0.770 0.889 0.929 0.941 0.339 0.184 0.245 0.722 0.197Jefe de Hogar > 60 años 0.230 0.111 0.071 0.059 0.142 0.049 0.062 0.440 0.041
Mujer Jefe de Hogar 0.203 0.174 0.124 0.113 0.252 0.110 0.124 0.490 0.090
Hombre Jefe de Hogar 0.797 0.826 0.876 0.887 0.304 0.171 0.223 0.733 0.180Jefe de Hogar No Casado 0.350 0.312 0.260 0.240 0.262 0.135 0.151 0.577 0.111
Jefe de Hogar Casado 0.650 0.688 0.740 0.760 0.311 0.173 0.231 0.742 0.189Razón Dependencia < 0,25 0.030 0.001 0.000 0.000 0.011 0.000 0.000 0.000 0.000Razón Dependencia > 0,25 0.970 0.999 1.000 1.000 0.302 0.167 0.209 0.691 0.166
Por Característicad Demograficas
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Por el Estado del Empleo del Jefe de Hogar
Tabla 1 bPobreza y Vulnerabilidad entre diferentes segmentos de la población, 2001
Por Localidad:
Por educación del Jefe de Hogar
82
Anexo B 4: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares 2006, Corte Transversal y Robusto.
Distribución Población
Distribución Pobres
Distribución Vulnerables
Distribución Altamente
Vulnerables
Fracción Pobres
Media Vulnerabilidad
Fracción Vulnerable
Razón Vulnerabilidad
a Pobreza
Fracción Altamente Vulnerable
Total >50% >90% 0.183 0.037 0.040 0.221 0.024
Urbano 0.804 0.817 0.892 0.873 0.186 0.038 0.045 0.242 0.026
Rural 0.196 0.183 0.108 0.127 0.171 0.030 0.022 0.130 0.016Atacama (lll): u 0.052 0.036 0.022 0.018 0.125 0.007 0.017 0.133 0.008
Maule (VII):u 0.139 0.181 0.194 0.182 0.238 0.043 0.056 0.237 0.031Biobio(VIII):u 0.345 0.390 0.570 0.582 0.207 0.100 0.067 0.323 0.040
RM (Xlll):u 0.268 0.210 0.108 0.091 0.143 0.010 0.016 0.114 0.008
Atacama (lll): r 0.018 0.005 0.011 0.000 0.049 0.018 0.024 0.500 0.000Maule (VII):r 0.078 0.083 0.043 0.073 0.194 0.031 0.022 0.114 0.022
Biobio(VIII):r 0.083 0.088 0.054 0.055 0.195 0.037 0.026 0.135 0.016RM (Xlll):r 0.017 0.007 0.000 0.000 0.077 0.000 0.000 0.000 0.000
Basica 0.574 0.621 0.914 0.982 0.198 0.068 0.064 0.326 0.041Media 0.319 0.321 0.086 0.018 0.184 0.012 0.011 0.059 0.001
Superior 0.106 0.057 0.000 0.000 0.098 0.000 0.000 0.000 0.000
Desempleado 0.385 0.388 0.363 0.415 0.185 0.039 0.038 0.205 0.025Patrón o empleador 0.031 0.010 0.000 0.000 0.056 0.000 0.000 0.000 0.000
Trabajador cuenta propia 0.180 0.212 0.286 0.208 0.216 0.056 0.064 0.295 0.027Empleado sector público 0.041 0.036 0.011 0.019 0.161 0.009 0.011 0.067 0.011
Empleado sector privado 0.332 0.313 0.220 0.245 0.173 0.025 0.027 0.154 0.017Servicio doméstico 0.027 0.036 0.110 0.094 0.242 0.084 0.161 0.667 0.081
Familiar no remunerado 0.002 0.005 0.011 0.019 0.500 0.075 0.250 0.500 0.250
FF,AA, y del Orden 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 - 0.000
Jefe de Hogar < 60 años 0.664 0.864 0.925 0.927 0.238 0.047 0.056 0.237 0.033Jefe de Hogar > 60 años 0.336 0.136 0.075 0.073 0.074 0.006 0.009 0.123 0.005
Mujer Jefe de Hogar 0.282 0.295 0.312 0.291 0.191 0.054 0.045 0.234 0.025
Hombre Jefe de Hogar 0.718 0.705 0.688 0.709 0.180 0.031 0.039 0.216 0.024Jefe de Hogar No Casado 0.454 0.471 0.452 0.418 0.190 0.044 0.040 0.212 0.022
Jefe de Hogar Casado 0.546 0.529 0.548 0.582 0.177 0.032 0.041 0.230 0.025Razón Dependencia < 0,25 0.065 0.005 0.000 0.000 0.013 0.000 0.000 0.000 0.000Razón Dependencia > 0,25 0.935 0.995 1.000 1.000 0.195 0.039 0.043 0.222 0.026
Por Característicad Demograficas
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Por el Estado del Empleo del Jefe de Hogar
Tabla 1 c
Pobreza y Vulnerabilidad entre diferentes segmentos de la población, 2006
Por Localidad:
Por educación del Jefe de Hogar
83
Anexo B 5: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares 1996, Corte Transversal y Robusto. Cuando se pondera la brecha por a = 2.
Distribución Población
Distribución Pobres
Distribución Vulnerables
Distribución Altamente
Vulnerables
Fracción Pobres
Media Vulnerabilidad
Fracción Vulnerable
Razón Vulnerabilidad
a Pobreza
Fracción Altamente Vulnerable
Total >50% >90% 0.267 0.931 1.000 3.750 0.729
Urbano 0.847 0.830 0.847 0.873 0.262 0.938 1.000 3.823 0.751Rural 0.153 0.170 0.153 0.127 0.295 0.864 1.000 3.391 0.604
Atacama (lll): u 0.041 0.047 0.041 0.039 0.303 0.894 1.000 3.304 0.686
Maule (VII):u 0.111 0.148 0.111 0.101 0.355 0.884 1.000 2.818 0.665Biobio(VIII):u 0.282 0.369 0.282 0.245 0.349 0.886 1.000 2.866 0.634
RM (Xlll):u 0.412 0.266 0.412 0.487 0.172 0.958 1.000 5.801 0.862Atacama (lll): r 0.015 0.017 0.015 0.013 0.294 0.891 1.000 3.400 0.618Maule (VII):r 0.054 0.053 0.054 0.046 0.263 0.864 1.000 3.810 0.625
Biobio(VIII):r 0.064 0.084 0.064 0.046 0.351 0.822 1.000 2.850 0.523RM (Xlll):r 0.021 0.016 0.021 0.022 0.207 0.939 1.000 4.842 0.793
Basica 0.488 0.619 0.488 0.410 0.338 0.881 1.000 2.957 0.612Media 0.355 0.308 0.355 0.376 0.231 0.943 1.000 4.324 0.771
Superior 0.157 0.073 0.157 0.214 0.124 0.999 1.000 8.046 0.996
Desempleado 0.271 0.267 0.271 0.273 0.262 0.942 1.000 3.814 0.735
Patrón o empleador 0.028 0.003 0.028 0.038 0.025 1.000 1.000 40.667 0.992Trabajador cuenta propia 0.186 0.198 0.186 0.182 0.283 0.906 1.000 3.532 0.712
Empleado sector público 0.057 0.023 0.057 0.066 0.108 0.956 1.000 9.222 0.847Empleado sector privado 0.430 0.481 0.430 0.416 0.298 0.930 1.000 3.360 0.707
Servicio doméstico 0.017 0.021 0.017 0.015 0.329 0.837 1.000 3.040 0.618Familiar no remunerado 0.001 0.001 0.001 0.001 0.250 0.933 1.000 4.000 0.750
FF,AA, y del Orden 0.010 0.006 0.010 0.010 0.167 0.927 1.000 6.000 0.738
Jefe Hogar menor 60 años 0.775 0.898 0.775 0.733 0.309 0.917 1.000 3.236 0.689Jefe Hogar mayor 60 años 0.225 0.102 0.225 0.267 0.121 0.976 1.000 8.289 0.867
Mujer Jefe de Hogar 0.207 0.181 0.207 0.214 0.234 0.942 1.000 4.282 0.754Hombre Jefe de Hogar 0.793 0.819 0.793 0.786 0.275 0.928 1.000 3.632 0.722
Jefe de Hogar No casado 0.337 0.331 0.337 0.341 0.261 0.933 1.000 3.825 0.737Jefe de Hogar Casado 0.663 0.669 0.663 0.659 0.269 0.929 1.000 3.713 0.725
Razón Dependencia < 0,25 0.098 0.009 0.098 0.135 0.025 1.000 1.000 39.909 1.000Razón Dependencia > 0,25 0.902 0.991 0.902 0.865 0.293 0.922 1.000 3.413 0.699
Por Característicad Demograficas
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Por el Estado del Empleo del Jefe de Hogar
Tabla 1 a=2Pobreza y Vulnerabilidad entre diferentes segmentos de la población, 1996
Por Localidad:
Por educación del Jefe de Hogar
84
Anexo B 6: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares 1996, Corte Transversal y con corrección Amemiya.
Distribución Población
Distribución Pobres
Distribución Vulnerables
Distribución Altamente
Vulnerables
Fracción Pobres
Media Vulnerabilidad
Fracción Vulnerable
Razón Vulnerabilidad
a Pobreza
Fracción Altamente Vulnerable
Total >50% >90% 0.265 0.542 0.885 3.341 0.036
Urbano 0.847 0.830 0.849 0.814 0.260 0.540 0.887 3.418 0.035Rural 0.153 0.170 0.151 0.186 0.295 0.561 0.874 2.965 0.044
Atacama (lll): u 0.041 0.047 0.042 0.068 0.299 0.566 0.891 2.982 0.060Maule (VII):u 0.111 0.147 0.108 0.217 0.352 0.572 0.862 2.448 0.071Biobio(VIII):u 0.282 0.368 0.251 0.323 0.346 0.527 0.790 2.283 0.041
RM (Xlll):u 0.413 0.268 0.448 0.205 0.172 0.540 0.960 5.585 0.018Atacama (lll): r 0.015 0.017 0.016 0.031 0.294 0.596 0.956 3.250 0.074Maule (VII):r 0.054 0.053 0.056 0.031 0.259 0.553 0.921 3.548 0.021Biobio(VIII):r 0.064 0.085 0.056 0.118 0.353 0.569 0.774 2.190 0.067
RM (Xlll):r 0.021 0.016 0.023 0.006 0.207 0.555 1.000 4.842 0.011
Basica 0.487 0.619 0.435 0.714 0.336 0.539 0.789 2.347 0.053Media 0.355 0.308 0.388 0.280 0.229 0.549 0.966 4.212 0.028
Superior 0.157 0.074 0.178 0.006 0.124 0.534 1.000 8.046 0.001
Desempleado 0.272 0.267 0.270 0.297 0.260 0.550 0.880 3.379 0.039Patrón o empleador 0.028 0.003 0.032 0.000 0.025 0.538 1.000 40.667 0.000
Trabajador cuenta propia 0.185 0.196 0.175 0.187 0.279 0.543 0.836 2.991 0.036Empleado sector público 0.057 0.023 0.062 0.039 0.108 0.545 0.960 8.852 0.024Empleado sector privado 0.431 0.483 0.434 0.432 0.296 0.537 0.893 3.011 0.036
Servicio doméstico 0.017 0.022 0.017 0.032 0.329 0.554 0.882 2.680 0.066Familiar no remunerado 0.001 0.001 0.001 0.000 0.250 0.548 0.750 3.000 0.000
FF,AA, y del Orden 0.010 0.006 0.011 0.013 0.167 0.552 0.976 5.857 0.048
Jefe de Hogar < 60 años 0.775 0.897 0.754 0.863 0.307 0.541 0.862 2.808 0.040Jefe de Hogar > 60 años 0.225 0.103 0.246 0.137 0.121 0.546 0.965 8.000 0.022
Mujer Jefe de Hogar 0.207 0.181 0.214 0.186 0.232 0.548 0.915 3.949 0.033Hombre Jefe de Hogar 0.793 0.819 0.786 0.814 0.274 0.541 0.877 3.206 0.037
Jefe de Hogar no casado 0.338 0.331 0.342 0.317 0.259 0.538 0.897 3.456 0.034Jefe de Hogar Casado 0.662 0.669 0.658 0.683 0.268 0.544 0.879 3.284 0.037
Razón Dependencia < 0,25 0.099 0.009 0.111 0.000 0.025 0.522 1.000 39.909 0.000Razón Dependencia > 0,25 0.901 0.991 0.889 1.000 0.291 0.545 0.873 2.997 0.040
Por Característicad Demograficas
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Tabla 1a Amemiya
Pobreza y Vulnerabilidad entre diferentes segmentos de la población, 1996
Por Localidad:
Por educación del Jefe de Hogar
Por el Estado del Empleo del Jefe de Hogar
85
Anexo B 7: Resumen Regresiones Efecto Fijo y Efecto Aleatorio, robusto.
lny Fixed Effect lny random Effect lny Fixed Effect lny Fixed Effect Hombre Mujer
Edad 0.029 0.018* 0.015 0.164Edad2 0.000 0.000 0.000 0.000Educación Básica (control) - - - -Educación Media 0.067 0.349* 0.067 0.025Educación Superior 0.181*** 0.701* 0.177*** 0.166Ocupación Empleador 0.317** 0.494* 0.365** 0.578Ocupación Empleado Calificado 0.284* 0.182* 0.339* 0.084Ocupación Trabajador por Cuenta Propia 0.178*** 0.072* 0.255** -0.269Ocupación Empleado No Calificado -0.033 -0.139** -0.679 -0.093Ocupación Desempleado (control) - - - -
Personas hogar -0.032*** -0.047* -0.032 -0.014 % Niños (<12) -0.118 -0.195* -0.197 0.336% Dependencia -1.706* -1.903* -1.664* -1.806*
1996 -0.385 -0.411* -0.432 0.0142001 (control) - - - -2006 0.303 0.346* 0.377 -0.295Constante 10.921* 11.478* 11.436* 5.041
Numero Observaciones 6211 6211 5170 1041Numero Grupos 4124 4125 3355 774R-sq: within 0.556 0.535 0.557 0.601between 0.332 0.463 0.366 0.099overall 0.385 0.484 0.410 0.123corr(u_i, Xb) -0.0051 0.000 0.102 -0.901test F(13,2074) = 77.08 Waldchi2(13)=5367 F(13,1802) = 76.87 F(13,254) =13.93Prob > test 0.0000 0.000 0.000 0.000sigma_u 0.668 0.428 0.649 1.898sigma_e 0.472 0.472 0.472 0.449rho 0.667 0.451 0.654 0.947Test White (a) 5956> chi2(91) 5524 > chi2(91) 4952 > chi2(91) 967 > chi2(91)
** 5% de nivel de signficanciaElaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006 *** 10% de nivel de signficancia
Regresiones Logaritmo Ingreso Panel
Características Jefe de Hogar
Características Hogar
Características Región
* 1% de nivel de signficancia
(a) Test de White:
Este test busca explicar la naturaleza de la heterocedasticidad. Contrasta la siguiente hipótesis: H0 = s i
2 = s 2 para todo i H1 = no H0.
El contraste de White no utiliza supuestos específicos de la heterocedasticidad. Compara nR2 contra Chi2(p). Siendo n el número de observaciones.
R2 de la regresión auxiliar que incluye las variables explicativas, las variables explicativas al cuadrado y las variables explicativas multiplicadas entre sí. P el número de variables de la regresión auxiliar. Con un nivel de confianza de 95%: Chi2(200) =168,2785 y Chi2(180) =149,9687
86
Anexo B 8: Test de Haussman entre Efecto Fijo y Efecto Aleatorio.
Tabla: Test de Hausman
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))Fixed Random Difference S.E.
Número personas -0.032 -0.047 0.015 0.018Edad jefe hogar 0.029 0.018 0.011 0.053Edad2 JH 0.000 0.000 0.000 0.000Educ. Media 0.067 0.349 -0.282 0.075Educ. Superior 0.181 0.701 -0.520 0.089% Niños -0.118 -0.195 0.077 0.164% Dependencia -1.706 -1.903 0.198 0.175Año1996 -0.033 -0.311 0.279 0.114Año 2006 -0.138 -0.421 0.283 0.104Q2 -0.350 -0.633 0.283 0.265Q3 -0.317 -0.494 0.177 0.147Q4 0.049 0.092 -0.043 0.263Q5 0.048 0.021 0.026 0.252
B =Inconsistent under Ha, efficient under Ho;obtained from xtregobtained from Test: H o: Difference in coefficients not systematic
chi2(13) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)= 67.24
Prob>chi2 = 0
Elaboración: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
b= Consistent under Ho and Ha;obtained from xtreg
Coefficients
87
Anexo B 9: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares, Panel, Efecto Fijo y Robusto.
Distribución Población
Distribución Pobres
Distribución Vulnerables
Distribución Altamente
Vulnerables
Fracción Pobres
Media Vulnerabilidad
Fracción Vulnerable
Razón Vulnerabilidad
a Pobreza
Fracción Altamente Vulnerable
Total >50% >90% 0.295 0.331 0.308 1.044 0.066Por Localidad:Urbano 0.801 0.793 0.936 0.891 0.403 0.348 0.352 0.872 0.078Rural 0.199 0.207 0.064 0.109 0.422 0.174 0.097 0.230 0.038Atacama (lll): u 0.050 0.059 0.076 0.069 0.486 0.392 0.458 0.943 0.097
Maule (VII):u 0.124 0.161 0.156 0.109 0.531 0.349 0.380 0.716 0.061Biobio(VIII):u 0.275 0.354 0.358 0.396 0.524 0.390 0.391 0.746 0.100
RM (Xlll):u 0.352 0.219 0.346 0.317 0.253 0.335 0.296 1.171 0.063Atacama (lll): r 0.019 0.019 0.007 0.020 0.393 0.109 0.107 0.273 0.071Maule (VII):r 0.083 0.076 0.016 0.040 0.375 0.160 0.058 0.156 0.033
Biobio(VIII):r 0.074 0.093 0.039 0.050 0.514 0.231 0.159 0.309 0.047RM (Xlll):r 0.023 0.019 0.002 0.000 0.324 0.101 0.029 0.091 0.000
Basica 0.524 0.642 0.507 0.566 0.362 0.362 0.299 0.825 0.072Media 0.319 0.288 0.365 0.331 0.267 0.354 0.353 1.322 0.069
Superior 0.157 0.070 0.128 0.103 0.132 0.256 0.251 1.900 0.044
Desempleado 0.224 0.266 0.221 0.430 0.349 0.390 0.304 0.869 0.127Patrón o empleador 0.021 0.008 0.011 0.017 0.109 0.210 0.163 1.500 0.054Trabajador cuenta propia 0.192 0.195 0.180 0.182 0.300 0.335 0.288 0.960 0.063Empleado sector público 0.054 0.035 0.043 0.052 0.192 0.189 0.244 1.267 0.064Empleado sector privado 0.485 0.474 0.511 0.280 0.288 0.316 0.324 1.125 0.038
Servicio doméstico 0.016 0.018 0.024 0.038 0.333 0.597 0.464 1.391 0.159Familiar no remunerado 0.001 0.002 0.002 0.000 0.400 0.210 0.400 1.000 0.000FF,AA, y del Orden 0.006 0.002 0.008 0.000 0.077 0.539 0.423 5.500 0.000
Jefe de Hogar < 60 años 0.827 0.919 0.968 0.993 0.327 0.344 0.360 1.100 0.080
Jefe de Hogar > 60 años 0.173 0.081 0.032 0.007 0.138 0.263 0.056 0.410 0.003Mujer Jefe de Hogar 0.155 0.158 0.166 0.339 0.300 0.394 0.329 1.098 0.145Hombre Jefe de Hogar 0.845 0.842 0.834 0.661 0.294 0.321 0.304 1.034 0.052
Jefe de Hogar No Casado 0.267 0.270 0.266 0.401 0.298 0.366 0.306 1.029 0.100Jefe de Hogar Casado 0.733 0.730 0.734 0.599 0.293 0.319 0.308 1.050 0.054Razón Dependencia < 0,25 0.022 0.002 0.011 0.017 0.021 0.152 0.155 7.500 0.052Razón Dependencia > 0,25 0.978 0.998 0.989 0.983 0.301 0.336 0.311 1.034 0.067
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Panel Pobreza y Vulnerabilidad entre diferentes segmentos de la población
Por educación del Jefe de Hogar
Por Estado del Empleo del Jefe de Hogar
Por Característicad Demograficas
88
Anexo B 10: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares corregido por hombre y mujer, Panel, Efecto Fijo y robusto.
Distribución Población
Distribución Pobres
Distribución Vulnerables
Distribución Altamente
Vulnerables
Fracción Pobres
Media Vulnerabilidad
Fracción Vulnerable
Razón Vulnerabilidad
a Pobreza
Fracción Altamente Vulnerable
Total >50% >90% 0.294 0.335 0.288 0.977 0.051
Urbano 0.800 0.793 0.936 0.910 0.403 0.356 0.340 0.842 0.061Rural 0.200 0.207 0.064 0.090 0.421 0.166 0.093 0.221 0.024Atacama (lll): u 0.050 0.059 0.074 0.077 0.486 0.377 0.431 0.886 0.083Maule (VII):u 0.123 0.161 0.143 0.115 0.531 0.359 0.335 0.632 0.050
Biobio(VIII):u 0.275 0.354 0.378 0.436 0.524 0.397 0.398 0.761 0.085RM (Xlll):u 0.352 0.219 0.342 0.282 0.253 0.344 0.282 1.116 0.043
Atacama (lll): r 0.019 0.019 0.007 0.000 0.393 0.107 0.107 0.273 0.000Maule (VII):r 0.083 0.076 0.019 0.051 0.372 0.143 0.066 0.178 0.033
Biobio(VIII):r 0.074 0.093 0.038 0.038 0.514 0.233 0.150 0.291 0.028RM (Xlll):r 0.023 0.019 0.000 0.000 0.324 0.087 0.000 0.000 0.000
Educ. Basica 0.524 0.642 0.545 0.533 0.362 0.360 0.299 0.827 0.053Educ. Media 0.319 0.288 0.345 0.382 0.267 0.355 0.311 1.165 0.062Educ.Superior 0.157 0.070 0.110 0.084 0.132 0.273 0.201 1.522 0.028
Desempleado 0.224 0.266 0.268 0.409 0.349 0.355 0.345 0.988 0.093
Patrón o empleador 0.021 0.008 0.012 0.018 0.109 0.223 0.163 1.500 0.043Trabajador cuenta propia 0.192 0.195 0.187 0.209 0.300 0.354 0.281 0.935 0.056
Empleado sector público 0.054 0.035 0.043 0.036 0.192 0.216 0.226 1.178 0.034Empleado sector privado 0.486 0.474 0.447 0.318 0.288 0.323 0.265 0.922 0.033Servicio doméstico 0.016 0.018 0.035 0.009 0.333 0.619 0.623 1.870 0.029
Familiar no remunerado 0.001 0.002 0.001 0.000 0.400 0.252 0.200 0.500 0.000FF,AA, y del Orden 0.006 0.002 0.009 0.000 0.077 0.512 0.423 5.500 0.000
Jefe de Hogar < 60 años 0.173 0.081 0.073 0.000 0.138 0.260 0.121 0.876 0.000Jefe de Hogar > 60 años 0.155 0.158 0.195 0.252 0.300 0.373 0.361 1.206 0.084
Mujer Jefe de Hogar 0.845 0.842 0.805 0.748 0.293 0.329 0.274 0.934 0.045Hombre Jefe de Hogar 0.267 0.270 0.277 0.332 0.298 0.339 0.298 1.003 0.064Jefe de Hogar No Casado 0.733 0.730 0.723 0.668 0.293 0.334 0.284 0.967 0.047Jefe de Hogar Casado 0.022 0.002 0.011 0.018 0.021 0.167 0.144 7.000 0.041Razón Dependencia < 0,25 0.978 0.998 0.989 0.982 0.301 0.339 0.291 0.967 0.052
Razón Dependencia > 0,25 0.978 0.998 0.989 0.982 0.301 0.339 0.291 0.967 0.052
Por Característicad Demograficas
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Panel corregido por Hombre y Mujer
Por Localidad:
Por educación del Jefe de Hogar
Por el Estado del Empleo del Jefe de Hogar
Pobreza y Vulnerabilidad entre diferentes segmentos de la población
89
Anexo B 11: Vulnerabilidad vs. Características de los Hogares Panel, Efecto Fijo y con Corrección Amemiya.
Distribución Población
Distribución Pobres
Distribución Vulnerables
Distribución Altamente
VulnerablesFracción Pobres
Media Vulnerabilidad
Fracción Vulnerable
Razón Vulnerabilidad a
Pobreza
Fracción Altamente Vulnerable
Total >50% >90% 0.295 0.331 0.308 1.044 0.066
Urbano 0.801 0.793 0.936 0.891 0.403 0.348 0.352 0.872 0.078
Rural 0.199 0.207 0.064 0.109 0.422 0.174 0.097 0.230 0.038
Atacama (lll): u 0.050 0.059 0.076 0.069 0.486 0.392 0.458 0.943 0.097
Maule (VII):u 0.124 0.161 0.156 0.109 0.531 0.349 0.380 0.716 0.061
Biobio(VIII):u 0.275 0.354 0.358 0.396 0.524 0.390 0.391 0.746 0.100
RM (Xlll):u 0.352 0.219 0.346 0.317 0.253 0.335 0.296 1.171 0.063
Atacama (lll): r 0.019 0.019 0.007 0.020 0.393 0.109 0.107 0.273 0.071
Maule (VII):r 0.083 0.076 0.016 0.040 0.375 0.160 0.058 0.156 0.033
Biobio(VIII):r 0.074 0.093 0.039 0.050 0.514 0.231 0.159 0.309 0.047
RM (Xlll):r 0.023 0.019 0.002 0.000 0.324 0.101 0.029 0.091 0.000
Basica 0.524 0.642 0.507 0.566 0.362 0.362 0.299 0.825 0.072
Media 0.319 0.288 0.365 0.331 0.267 0.354 0.353 1.322 0.069
Superior 0.157 0.070 0.128 0.103 0.132 0.256 0.251 1.900 0.044
Desempleado 0.224 0.266 0.221 0.430 0.349 0.390 0.304 0.869 0.127
Patrón o empleador 0.021 0.008 0.011 0.017 0.109 0.210 0.163 1.500 0.054
Trabajador cuenta propia 0.192 0.195 0.180 0.182 0.300 0.335 0.288 0.960 0.063
Empleado sector público 0.054 0.035 0.043 0.052 0.192 0.189 0.244 1.267 0.064
Empleado sector privado 0.485 0.474 0.511 0.280 0.288 0.316 0.324 1.125 0.038
Servicio doméstico 0.016 0.018 0.024 0.038 0.333 0.597 0.464 1.391 0.159
Familiar no remunerado 0.001 0.002 0.002 0.000 0.400 0.210 0.400 1.000 0.000
FF,AA, y del Orden 0.006 0.002 0.008 0.000 0.077 0.539 0.423 5.500 0.000
Jefe de Hogar < 60 años 0.827 0.919 0.968 0.993 0.327 0.344 0.360 1.100 0.080
Jefe de Hogar > 60 años 0.173 0.081 0.032 0.007 0.138 0.263 0.056 0.410 0.003
Mujer Jefe de Hogar 0.155 0.158 0.166 0.339 0.300 0.394 0.329 1.098 0.145
Hombre Jefe de Hogar 0.845 0.842 0.834 0.661 0.294 0.321 0.304 1.034 0.052
Jefe de Hogar No Casado 0.267 0.270 0.266 0.401 0.298 0.366 0.306 1.029 0.100
Jefe de Hogar Casado 0.733 0.730 0.734 0.599 0.293 0.319 0.308 1.050 0.054
Razón Dependencia < 0,25 0.022 0.002 0.011 0.017 0.021 0.152 0.155 7.500 0.052
Razón Dependencia > 0,25 0.978 0.998 0.989 0.983 0.301 0.336 0.311 1.034 0.067
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Tabla Panel Amemiya
Pobreza y Vulnerabilidad entre diferentes segmentos de la población
Por Localidad:
Por educación del Jefe de Hogar
Por el Estado del Empleo del Jefe de Hogar
Por Característicad Demograficas
90
Anexo B 12: Vulnerabilidad Panel efecto Fijo vs. Empleado o Desempleado de los Jefes de Hogar 1996 – 2001, 2001 – 2006 y 1996 – 2006, Robusto.
desem. empleadodesem. 873 160empleado 218 1345
desem. empleadodesem. 0.409 0.375empleado 0.276 0.306
desem. empleadodesem. 33.6% 6.2%empleado 8.4% 51.8%
Elaborado: CASENPanel 1996, 2001, 2006
1996
2001Fracción
1996
a) Total2001
1996
Media Vulnerabilidad2001
desem. empleadodesem. 1975 520
empleado 429 2841
desem. empleadodesem. 0.381 0.410empleado 0.322 0.321
desem. empleadodesem. 34.3% 9.0%empleado 7.4% 49.3%
Elaborado: CASENPanel 1996, 2001, 2006
b) Total2006
2001
Media Vulnerabilidad2006
2001
Fracción2006
2001
desem. empleadodesem. 622 200
empleado 207 945
desem. empleadodesem. 0.411 0.406empleado 0.254 0.317
desem. empleadodesem. 31.5% 10.1%empleado 10.5% 47.9%
Elaborado: CASENPanel 1996, 2001, 2006
c) Total2006
1996
1996
Media Vulnerabilidad2006
1996
Fracción2006
91
Anexo B 13: Vulnerabilidad Panel efecto Fijo vs. Educación de los Jefes de Hogar 1996 – 2001, 2001 – 2006 y 1996 – 2006, Robusto.
Basica Media Superior
Basica 829 92 21Media - 451 123
Superior - - 196
Basica Media Superior
Basica 0.360 0.383 0.336Media - 0.362 0.287
Superior - - 0.207
Basica Media SuperiorBasica 48% 5% 1%
Media - 26% 7%
Superior - - 11%
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
2001
a) Cantidad
1996
1996
1996
2001
Porcentaje
Media Vulnerabilidad A
2001
Basica Media Superior
Basica 1939 172 35Media - 911 173
Superior - - 476
Basica Media Superior
Basica 0.371 0.342 0.297Media - 0.325 0.428
Superior - - 0.229
Basica Media SuperiorBasica 52% 5% 1%
Media - 25% 5%
Superior - - 13%
b) Cantidad
2006
2001
Media Vulnerabilidad B
2006
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
2001
Porcentaje
2006
2001
Basica Media Superior
Basica 663 61 15Media - 309 81
Superior - - 128
Basica Media Superior
Basica 0.362 0.316 0.312Media - 0.368 0.326
Superior - - 0.217
Basica Media SuperiorBasica 53% 5% 1%
Media - 25% 6%
Superior - - 10%
c) Cantidad
2006
1996
Media Vulnerabilidad C
2006
1996
Porcentaje
2006
1996
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
92
Anexo B 14: Vulnerabilidad Panel efecto Fijo vs. Estado Civil de los Jefes de Hogar 1996 – 2001, 2001 – 2006 y 1996 – 2006, Robusto.
casado no casado
casado 1355 96no casado 2627 1332
casado no casadocasado 0.303 0.327
no casado 0.309 0.397
casado no casadocasado 25% 2%
no casado 49% 25%
a) Tabla
2001
2001
1996
2001
1996
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Cantidad
Media Vulnerabilidad A
Porcentaje
1996
casado no casadocasado 3021 238no casado 91 1043
casado no casadocasado 0.322 0.219no casado 0.446 0.370
casado no casadocasado 69% 5%no casado 2% 24%
b) Tabla
Cantidad
2006
2001
Media Vulnerabilidad A
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
2001
Porcentaje
2001
2001
casado no casadocasado 975 104no casado 2137 1177
casado no casadocasado 0.314 0.289no casado 0.334 0.347
casado no casadocasado 22% 2%no casado 49% 27%
c) Tabla
Cantidad
2006
1996
Media Vulnerabilidad A
2006
1996
Porcentaje
2006
1996
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
93
Anexo B 15: Vulnerabilidad Panel efecto Fijo vs. Porcentaje de Dependencia en los Hogar 1996 – 2001, 2001 – 2006 y 1996 – 2006, Robusto.
depen < 25% depen > 25%depen < 25% 118 3356depen > 25% 61 1875
depen < 25% depen > 25%
depen < 25% 0.151 0.335depen > 25% 0.162 0.331
depen < 25% depen > 25%
depen < 25% 2% 62%depen > 25% 1% 35%
a) Tabla
2001
1996
2001
1996
2001
1996
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
Cantidad
Media Vulnerabilidad A
Porcentaje
depen < 25% depen > 25%depen < 25% 54 89depen > 25% 270 3980
depen < 25% depen > 25%
depen < 25% 0.193 0.111depen > 25% 0.216 0.345
depen < 25% depen > 25%
depen < 25% 1% 2%depen > 25% 6% 91%
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
2006
2001
Porcentaje
2006
2001
b) TablaCantidad
2006
2001
Media Vulnerabilidad A
depen < 25% depen > 25%depen < 25% 220 2736depen > 25% 104 1333
depen < 25% depen > 25%
depen < 25% 0.208 0.341depen > 25% 0.221 0.337
depen < 25% depen > 25%
depen < 25% 5% 62%depen > 25% 2% 30%
c) TablaCantidad
2006
1996
Media Vulnerabilidad A
Elaborado: CASEN Panel 1996, 2001 y 2006
2006
1996
Porcentaje
2006
1996
94
Anexo B 16: Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Esperada, Corte Transversal 1996, Robusto.
Valor (en utiles)Vuln = 0.407 = [-0.415,0.804]
Pobreza = 0.256 = [-0.309,0.562]
Riesgo = 0.151 = [-0.176,0.325]
Variables VEU Ut Pobre Ut riesgo
Personas hogar 0.015* 0.007* 0.007*Edad Jefe de Hogar -0.003* -0.001* -0.001*Educ. Básica (control) - - -
Educ Media -0.085* -0.044* -0.041*
Educ Superior -0.203* -0.105* -0.099*% Niños < 12 0.121* 0.063* 0.059*
% Abuelo >70 -0.074* -0.038* -0.036*
% Dependencia 0.263* 0.135* 0.128*Hombre Jefe Hogar 0.009*** 0.005 0.004*Ocupación Empleador -0.137* -0.07* -0.066*
Ocupación Empleado Calificado 0.006 0.003 0.003*
Ocupación Trabajador por Cuenta Propia 0.031* 0.016** 0.015*Ocupación Empleado No Calificado 0.058* 0.03* 0.028*
Ocupación Desempleado (control) - - -
Región III (control) - - -Región VII 0.031* 0.016 0.015*
Región VIII 0.024* 0.013 0.012*
Región RM -0.04* -0.02** -0.019*Zona: rural -0.036* -0.018* -0.017*Constante 0.354* 0.233* 0.122*
R2 0.805 0.528 0.992
c) Corte Transversal 1996
* 1% de nivel de signficancia** 5% de nivel de signficancia
Elaborado: CASENPanel 1996/01/06 *** 10% de nivel de signficancia
95
Anexo B 17: Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Esperada, Corte Transversal 2001, Robusto.
Valor (en utiles)Vuln = 0.327 = [-0.618,1.143]
Pobreza = 0.136 = [-0.293,0.51]
Riesgo = 0.191 = [-0.325,0.632]
Variables VEU Ut Pobre Ut riesgo
Personas hogar 0.036* 0.012* 0.024*Edad Jefe de Hogar -0.006* -0.002* -0.004*Educ. Básica (control) - - -Educ Media -0.11* -0.038* -0.073*Educ Superior -0.245* -0.084* -0.161*% Niños < 12 0.166* 0.057* 0.11*% Abuelo >70 -0.061* -0.0210 -0.04*% Dependencia 0.352* 0.12* 0.232*Hombre Jefe Hogar 0.032* 0.011*** 0.021*Ocupación Empleador -0.157* -0.054* -0.104*Ocupación Empleado Calificado -0.04* -0.014** -0.027*Ocupación Trabajador por Cuenta Propia 0.024* 0.0080 0.016*Ocupación Empleado No Calificado 0.055* 0.0190 0.037*Ocupación Desempleado (control) - - -Región III (control) - - -Región VII 0.055* 0.019*** 0.037*Región VIII 0.043* 0.0150 0.028*Región RM -0.02*** -0.0070 -0.013*Zona: rural -0.054* -0.019* -0.036*Constante 0.277* 0.123* 0.154*
R2 0.891 0.500 0.994
b) Corte Transversal 2001
* 1% de nivel de signficancia** 5% de nivel de signficancia
Elaborado: CASENPanel 1996/01/06 *** 10% de nivel de signficancia
96
Anexo B 18: Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Esperada, Corte Transversal 2006, Robusto.
Valor (en utiles)Vuln = 0.214 = [-0.601,0.75]
Pobreza = 0.227 = [-0.243,0.572]
Riesgo = -0.013 = [-0.466,0.252]
Variables VEU Ut Pobre Ut riesgoPersonas hogar 0.032* 0.014* 0.018*Edad Jefe de Hogar -0.005* -0.002* -0.003*Educ. Básica (control) - - -Educ Media -0.103* -0.045* -0.057*Educ Superior -0.261* -0.115* -0.146*% Niños < 12 0.067* 0.030 0.038*% Abuelo >70 -0.017 -0.007 -0.009*% Dependencia 0.301* 0.133* 0.168*Hombre Jefe Hogar -0.006 -0.003 -0.003*Ocupación Empleador -0.264* -0.117* -0.147*Ocupación Empleado Calificado -0.051* -0.023** -0.029*Ocupación Trabajador por Cuenta Propia 0.013 0.006 0.007*Ocupación Empleado No Calificado 0.107* 0.047* 0.059*Ocupación Desempleado (control) - - -Región III (control) - - -Región VII 0.081* 0.036* 0.045*Región VIII 0.087* 0.038* 0.049*Región RM -0.012 -0.005 -0.007*Zona: rural -0.061* -0.027* -0.034*Constante 0.255* 0.249* 0.006**
R2 0.852 0.536 0.994
Elaborado: CASENPanel 2006
c) Corte Transversal 2006
* 1% de nivel de signficancia
** 5% de nivel de signficancia
*** 10% de nivel de signficancia
97
Anexo B 19: Vulnerabilidad como Utilidad Mínima Esperada con Datos Panel, Efecto Fijo, Robusto.
Valor (en utiles)Vuln = -3.813 = [-4.721,-3.131]
Pobreza = 1.184 = [0.575,1.552]
Riesgo = -4.996 = [-5.417,-4.618]
Variables VEU Ut Pobre Ut riesgo Personas hogar 0.013* 0.006* 0.007*Educ Básica (control) - - -Educ Media -0.026* -0.012 -0.014*Educ Superior -0.071* -0.031* -0.039*% Niños < 12 0.048* 0.0210 0.027*% Dependencia 0.679* 0.301* 0.378*Ocupación Empleador -0.125* -0.056* -0.07*Ocupación Empleado Calificado -0.114* -0.05* -0.063*Ocupación Trabajador por Cuenta Propia -0.072* -0.032* -0.04*Ocupación Empleado No Calificado 0.0120 0.006 0.007*Ocupación Desempleado (control) - - -1996 0.21* 0.093* 0.117*2001 (control) - - -2006 -0.177* -0.078* -0.098*Constante -4.308* -5.272* -5.272*
Numero Observaciones 6211 6211 6236Numero Grupos 4124 4124 4135R-sq: within 0.9507 0.7923 0.9996between 0.3429 0.1802 0.4734overall 0.482 0.297 0.6022corr(u_i, Xb) -0.2926 -0.2757 -0.2747test F(11.,2076)=1337.11 F(11,2076)=264.07 F(11.2090)=164912.3Prob > test 0.0000 0.0000 0.0000sigma_u 0.1798 0.1062 0.0839sigma_e 0.0479 0.0477 0.0023rho 0.9338 0.8320 0.9992
Panel
* 1% de nivel de signficancia** 5% de nivel de signficancia
Elaborado: CASENPanel 1996/01/06 *** 10% de nivel de signficancia
