PERU : MEDICION DE LA POBREZA EN TERMINOS RELATIVOS CON INDICADORES SINTETICOS MULTIVARIANTES Copyright, 1996 © Dale Carnegie & Associates, Inc.

PERU : MEDICION DE LA POBREZA EN TERMINOS RELATIVOS CON INDICADORES SINTETICOS MULTIVARIANTES
Copyright, 1996 © Dale Carnegie & Associates, Inc.

MEDICION DE LA POBREZA EN TERMINOS RELATIVOS CON INDICADORES SINTETICOS MULTIVARIANTES
I. El Concepto de pobreza y su medición II. Problemas en los Métodos de medición III. Los métodos de medición relativa IV. Construcción del Indicador Sintético V. Análisis de resultados VI. Lineamientos de política y Pobreza VII. Conclusiones

I. El Concepto pobreza y su medición
El Concepto de pobreza. Pobreza y crecimiento. Pobreza y desarrollo. Las manifestaciones multidimensionales de la pobreza. Los Métodos Multivariantes y el Análisis C. Indicadores Sociales e Indicadores de Pobreza

El Concepto pobreza y su medición
El Concepto de pobreza Es un concepto relativo al tiempo y al espacio. Siempre ha estado asociada al nivel de satisfacción de las necesidades humanas Las necesidades básicas han sido siempre las mismas, cambian los medios. La lucha por la satisfacción es el motor del desarrollo.

El Concepto de pobreza Las NH son los requerimientos de carácter material, social y espiritual necesarios para que el ser humano despliegue sus energías, capacidad creativa y de disfrute de la vida El nivel de satisfacción de las NH puede ser representada como una Canasta de Bs y Ss. La población en pobreza es aquella que no esta en capacidad para acceder a esta canasta de bienes y satisfacer por lo tanto sus NH básicas

El Concepto de pobreza La Canasta de bs es relativa al tiempo y al espacio, condicionadas a los estándares. Si bien existen criterios socialmente aceptados, en términos operativos se incorporan juicios de valor y criterios subjetivos. Relatividad y subjetividad del concepto, dificulta la medición de la pobreza.

El Concepto de pobreza La pobreza “es una situación de sub- consumo, desnutrición, viviendas inadecuadas, bajo nivel educativo, precaria situación laboral, ingresos insuficientes, ausencia de oportunidades y capacidades perdidas”. Inei, 1984

Pobreza y crecimiento. No todo crecimiento va acompañado de una reducción de la pobreza Una reducción de la pobreza es posible si el crecimiento va acompañado de un proceso redistributivo. En periodos recesivos, la pobreza se incrementa significativamente y en periodos de crecimiento solo hay una débil reducción o una estabilización

Pobreza y crecimiento. El crecimiento en una sociedad capitalista engendra en si mismo desigualdad. La acumulación descansa sobre la MOB, RN y en otros casos sobre la corrupción La riqueza tiende a concentrarse cada vez en pocas manos provocando desigualdad. La desigualdad, la pobreza y el desempleo pueden afectar la pervivencia del sistema.

Pobreza y desarrollo. El desarrollo es un concepto altamente normativo que incorpora juicios de valor. No puede haber desarrollo si no ha habido crecimiento y a la vez disminución del desempleo y de la pobreza. El desarrollo tiene raices estructurales y coyunturales. Los centros de la economia mundial nacen crecen se desarrollan y mueren

Pobreza y desarrollo. La raices estructurales que impiden el desarrollo son de tipo social, cultural, o valores sociales o de tipo económico. El Socialismo surge como una alternativa de desarrollo económico a las relaciones de producción capitalista. Concluida la guerra fria, otros paises han logrado sorprendentes periodos de crecimiento y aun de desarrollo.

Pobreza y desarrollo. El sistema capitalista no esta agotado, es tan vigente como lo es la pobreza a nivel mundial El crecimiento no siempre se debe ni exige una política firme hacia determinado objetivos el desarrollo si exige una politica coherente Para lograr el crecimiento en una economia globalizada es importante reconocer el papel que debe jugar el país en la economia mundial.

Pobreza y desarrollo. A mediano y Lp el bienestar alcanzado depende de la competitividad y productividad empresarial alcanzada en mercado nacional e internacional Ser competitivo exige alto grado de inversión en tecnología de punta, equipos, nuevas técnicas de organ. del trabajo y sobre todo capacidad técnica del recurso humano. Un Factor clave es la IC y el conocimiento así como la rapidez para asimilar sus cambios.

Pobreza y desarrollo. El desarrollo exige que el estado genere igualdad de oportunidades para que los diferentes estratos posibilitar el crecimiento y acceder a sus beneficios. La necesaria inversión del Estado en RH e IC así como en infraestructura vial, energética y portuaria debe entenderse como una política redistributiva.

Las manifestaciones multidimensionales de la pobreza
I. El Concepto pobreza y su medición Las manifestaciones multidimensionales de la pobreza Ingreso y empleo Educación Vivienda y salud. Demografia y genero.

Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Ingreso y empleo
I. El Concepto pobreza y su medición Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Ingreso y empleo Ingreso personal, familiar, naturaleza del trabajo realizado, estabilidad en la percepción del mismo. Ingreso familiar, Número de personas que laboran en ella, estructura de edades de la familia, numero de dependientes, tasa de dependencia económica.

I. El Concepto pobreza y su medición Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Ingreso y empleo Ingreso familiar, gasto, consumo de alimentos, equipamiento del hogar (artefactos eléctricos). Ingreso familiar, tamaño de la empresa, capital social, Número de trabajadores. Número de establecimientos.

I. El Concepto pobreza y su medición Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Ingreso y empleo Pequeña empresa, empresas familiares, baja inversión, productividad, mano de obra intensiva porcentaje de la PEA con trabajadores familiares no remunerados.

Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Educación Trabajo especializado, nivel de educación, capacitación laboral, relación causal pobreza y educación. Nivel de especialización, nivel de educación, promedio de años de estudio de 15 y mas años.

Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Educación Familias y hogares en riesgo, jefe de hogar analfabeto o con primaria incompleta. Papel de la educación en la transmisión generacional de la pobreza, ruptura del circulo “vicioso”. Condición necesaria pero no suficiente

Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Educación Inasistencia escolar y falta de recursos, nbi. El atraso escolar, trabajo infantil, mala nutrición, rendimiento escolar tasa de desaprobación en primaria.

Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Vivienda y Salud Pobreza y características de la vivienda, falta de agua, luz y desagüe, sanidad alimentaría, morbilidad y mortalidad infantil. Pobreza, hacinamiento viviendas con un solo cuarto, material predominante.

Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Vivienda y Salud Malnutrición crónica, en menores de 5 años, deficit alimentario, costumbres, cultura y pobreza. Relación pobreza consumo de alimentos.

Manifestaciones multidimensionales de la pobreza : Demografía y género Altas tasas de fecundidad, mortalidad infantil en la niñez, efecto neto positivo. Número de hijos por hogar, mujeres con 4 hijos o más. Fecundidad, proporción de población joven o más. Población urbana y rural. La mujer y la transmisión intergeneracional de la pobreza, Educación de la mujer, analfabetismo, empleo, porcentaje de mujeres con secundaria completa fecundidad.

Las métodos multivariantes y el análisis cuantitativo
I. El Concepto pobreza y su medición Las métodos multivariantes y el análisis cuantitativo Análisis de regresión múltiple Componentes principales, Análisis Factorial Cluster Análisis, Análisis discriminante Análisis de Correspondencia Series de tiempo

I. El Concepto pobreza y su medición Los Métodos multivariantes

Indicadores sociales e Indicadores de Pobreza
I. El Concepto pobreza y su medición Indicadores sociales e Indicadores de Pobreza Los indicadores son estadísticos basados en observaciones que miden las características, manifestaciones efectos o causas de un determinado fenómeno económico o social. Indicadores o Estadísticos usados en el Análisis de Pobreza. Selección de indicadores y concepción de Pobreza

I. El Concepto pobreza y su medición Indicadores sociales e Indicadores de Pobreza El ingreso, su importancia, el Estudio del INEI . Propuesta de SEN. Tipos : Simples, Compendian información de datos básicos y son expresados en tasas, proporciones y porcentajes Sintéticos, Función matemática de indicadores parciales que pueden ser componentes o indicadores simples.

I. El Concepto pobreza y su medición Indicadores sociales e Indicadores de Pobreza Características deseables: Capacidad de comparación, compendiación, adecuación, Viabilidad, oportunidad. Propiedades: Existencia y determinación, Monotonicidad, Unicidad, Invarianza, Homogeneidad, Transitividad, Exhaustividad

II. Problemas en los métodos de Medición absoluta
Metodo LP. Metodo NBI. Metodo MIP.

II. Problemas en los métodos de Medición absoluta. Método LP
Ventaja del método : Permite identificar al investigador quienes, cuantos y donde esta la población en pobreza. Críticas a) Conceptuales b) Objeciones superables sin abandonar el método Critica principal : Necesariamente el investigador debe definir los valores “mínimos” de una canasta de Bs y ss de tal manera que quienes no pueden acceder son pobres.

El método es mas adecuado en una economía de mercado y tiene limitaciones en el medio rural. La línea de pobreza mide en realidad la capacidad potencial del hogar de ser no pobre en extremo. El comportamiento racional es más dificil de encontrar en los hogares de bajos ingresos.

El ingreso o gasto no refleja necesariamente el nivel de satisfacción de las NB, ya que alguna de ella requieren algo mas que el ingreso para satisfacerlas. Quién es más pobre aquella que no tiene acceso a la educación ni a la salud, pero si puede alimentarse, o aquella que accede a dichos servicios pero no puede alimentarse adecuadamente ?

Una persona que dispone de propiedad pero de un escaso nivel de ingreso, es más pobre que otra sin propiedad pero con un mayor nivel de ingreso. Como puede valorarse la educación de una persona que le ha demandado una inversión y le ha impedido acumular activos ?

Otros problemas del método : a) La parte del consumo en bajos ingresos mediante transferencias no es contabilizado. b) La estructura del gasto depende del tamaño y la composición del hogar (Sexo-edad-activ.).

II. Problemas en los métodos de Medición absoluta. Método NBI
Ventajas : a) No requiere de supuestos sobre el racional comportamiento. Mide el consumo efectivo b) Refleja en mayor medida el carácter multimensional de la pobreza. c) También es posible identificar AEP en todo el territorio nacional. d) Es capaz de identificar quienes, cuantos y donde estan los pobres.

II. Problemas en los métodos de Medición absoluta. Método NBI
Críticas : a) Al igual que LP debe fijar “mínimos” con cierto grado de arbitrariedad, “aceptados por la sociedad”. b) Generalmente las características de la vivienda están sobredimensionadas. Arg 3-4, Bol 3-6, Ecu-Uru 4-6, Par 3-3, Col Ven Perú 3-5.

II. Problemas en los métodos de Medición absoluta. Método MIP.
De acuerdo a CEPAL : Método NBI : reacciona en el mediano y lp. Método LP : reacciona en el corto plazo. El MIP busca incorporar los aportes de ambos métodos. La integración genera 4 estratos. a) Hogares en situación pobreza crónica b) Hogares en situación de Pobreza reciente c) Hogares con carencias inerciales d) Hogares integrados socialmente

II. Problemas en los métodos de Medición absoluta. Método MIP.
El Método no genera un indicador “que resuma” o compendie las múltiples facetas de la pobreza; por el contrario se generan 4 indicadores. Las metodologías NBI y LP se unen y combinan sin modificación alguna por tanto los problemas cuando se enfrentan por separado subsisten.

Mejoras al metodo LP: a) Cepal Requerimientos mínimos nutricionales y composición del Hogar b) Katzman Tamaño de familias c) Sen Diferencia entre pobres d) ENNIV 91 Canastas diferentes urb. Rural etc.

III. Los métodos de medición relativa
Objetivo General Construir un Indicador Sintético Global Multivariante - ISIGLO, que sintetice el comportamiento de un conjunto de indicadores simples de carácter económico, demográfico, de vivienda y salud y educacionales, que combinados permitan evaluar el nivel relativo de vida y las condiciones de pobreza de la población.

Objetivo Específicos Demostrar las ventajas del ISIGLO frente a otros de medición absoluta Elaboración de un Mapa de pobreza identificando áreas de mayor y menor pobreza relativa.

Objetivo Específicos Mostrar las limitaciones del análisis multivariante Formular y mostrar evidencia empírica de las relaciones entre variables e indicadores simples.

El grado de bienestar de una UA. Es medido en funcion de la situación de otras UAs. Enfoque relativo de la LP Enfoque relativo con números índices Enfoque relativo y métodos multivariantes Método de Componentes principales Contribución del Análisis factorial Contribución del Análisis de Conglomerados.

Componentes Principales Objetivo : Hallar combinaciones lineales de variables representativas de cierto fenómeno multi dimensional con la propiedad de que exhiban varianza máxima y no estén correlacionadas entre sí La varianza de la componente es una expresión de la cantidad de información que lleva incorporada.

Componentes Principales Capacidad de “Reducción” Es posible cuando existe una alta correlación entre las variable originales, que unas pocas primeras componentes logren explicar una alta proporción de la varianza total.

Componentes Principales. Supongamos n observaciones sobre p variables tipificadas. V1 V2 V3 V VP UA1 x11 x21 x31 x xP1 UA2 x12 x22 x32 x xP2 UA3 x13 x23 x33 x xP3 UAn x1n x2n x3n x4n xPn

En base a la matriz de datos, el método calcula una primera componente principal que es una combinación lineal de las variables tipificadas Z1i = 11x11 + 12x21 + 13x31 + …….. 1PxP1 Z1i es el valor de la componente Z1en la UA y 11 12  1P es el vector de pesos o coeficientes cuyo valor queremos determinar.

Expresado en términos vectoriales Z 1 = X  1 La primera componente es obtenida de forma tal que su varianza sea máxima sujeta a la restricción de que la suma de cuadrados de  ij sea igual a 1. Es decir  21i = ´1  1 = 1

La varianza de la primera componente será: Var (Z1) = (  Z21i ) / n = ´1 V  1 Donde V es la matriz de varianzas y covarianzas y la media de Z1 es cero. Si queremos maximizar Var (Z1 ) sujeta a la restricción indicada, formamos el langrajiano : L = ´1 V  1 -  (´1  1 -1) cuya derivada es:  L /   1 = 2 V    1 = 0 de donde

(V-  I)  1 = 0 Al resolver la ecuación |V-  I| = 0 , se p obtiene raices características. Si se toma la mayor de ellas  1 se halla el vector asociado a la misma  1 aplicando la restricción indicada. Así el vector de ponderaciones o pesos que hay que aplicar a las variables para obtener 1ra componente principal es el vector característico asociado a la raíz característica mayor de la matriz V.

III . Los métodos de medición relativa
En general la componente Z h se calcula a partir de Z h = X  h ; además de la restricción ´h  h = 1 ,  h debe ser ortogonal a todas los vectores caracteristicos calculados previamente es decir : ´h  1 = ´h  2 = ´h  3 ……... = ´h  h-1 = 0 Luego las p cp. que se pueden calcular son una combinación lineal de las variables originales en la que los coeficientes son los correspondientes vectores característicos asociados a la matriz V.

La varianza de la componente Z h es la raiz caracteristica a la que va asociada es decir Var (Z h) = ´hV  h =  h , Asimismo si adoptamos como medida de variabilidad la suma de las varianzas, entonces dicha variabilidad será la traza de V, cuyo valor es igual a la suma de la varianzas de las variables. Así la proporción de la variabilidad total obtenida por Z h =  h / p .

La correlación entre la Z h y la variable Xj es : rj h =  h  hj / (Var Xj )½ (  h) ½ =  hj (  h) ½ Conocidos los coeficientes  hj se pueden obtener los Z h i es decir los valores de las componentes correspondientes a cada observación : Zh i= h1X1i+ h2X2 i+...  hp X pi ; h=1,2…p , i=1,2…n

El número de componentes a retener puede ser determinado con el criterio de la media aritmetica o gráficamente con el criterio de la ladera o sedimentación. Otra alternativa es suponer que las variables siguen una distribución normal multivariante; en este caso es posible utilizar el test del número de raices características no retenidas, que es una extensión del test de esfericidad de Barlett .

III .Los métodos de medición relativa
Se considera como hipótesis nula : Ho =  m+1 =  m+2 =  m = 0 Siendo el estadístico : Q =(n-(2p+11)/6) ( (p-m)ln  p-m -  ln j ) Donde la sumatoria va de J=m+1 a p y  p-m es el promedio de las p-m raices características.

Asimismo Q sigue una distribución : 2 con (p-m+2)(p-m+1)/2 gl. Si Q > 2 (p-m+2)(p-m+1)/2 ; se rechaza Ho y se prueba que una o mas de las raices no retenidas son significativamente distintas de 0.

III . Los métodos de medición relativa.
Contribución del Análisis Factorial. Fortaleza : Capacidad de reducción de la información y de mostrar relaciones de asociación entre las variables. Debilidad : las variables se expresan en función de factores no observables. El Modelo es similar al de regresión multiple. XiJ=F1i ai1+F2i ai2+... Fk i ai k +  i

Contribución del Análisis Factorial. El Test de esfericidad de Barlett Prueba si la matriz de correlaciones es una matriz identidad Ho : R=I ; ó |R| = 1. Se conoce que |R| sigue la distribución 2(V2 - V)/2 cuya expresion X2 = - (n-1-(1/6)(2V+5)) ln|R| donde n es número de Uas. y V el número de variables. Si X2 > 2(V2 - V)/2 se rechaza Ho |

Contribución del Análisis Factorial. El Indice KMO de Kaiser - Mayer - Oklim Compara la magnitud de los coef. de correlación observados con los coef. de correlación parcial KMO=   rij / ( r2ij + a2ij). Kaiser propuso la escala : ij 1  KMO  .90 Muy Bueno  KMO  .80 Meritorio  KMO  .70 Mediano  KMO  .60 Medocre  KMO  .50 Bajo KMO < .50 Inaceptable

Contribución del Análisis Factorial. Correlación antimagen y MSA Es el negativo del coef. de correlación parcial. Si en la matriz hay un % elevado de coef. altos no se debe aplicar el analisis factorial. Una medida de adecuación de la muestra MSA. Es la diagonal de la matriz de correlaciones Antiimagen. MSA =  r2 / ( r2ij + a2ij) ij ij ij

Contribución del Análisis Factorial. Coeficiente de correlación múltiple Es un buen indicador de la asociación lineal de las variables. Las variable que tiene coeficiente de correlación bajo puede eliminarse. El CCM coincide con la comunalidad inicial cuando el método es el de máxima verosimilitud.

Contribución del Análisis Factorial. Método de extracción de factores : Los mas conocidos son a) Componentes principales, b) Máxima verosimilitud, c) Mínimos cuadrados A partir de la matriz de correlaciones, el AF extrae otra que reproduce la primera de forma mas sencilla. Interpretación : a) Los FiJ pueden ser considerados como índices de correlación y se denominan pesos, cargas, pond. sat. (Max 1) b) Son coeficientes de regresión estandarizados.

Contribución del Análisis Factorial. Rotaciones factoriales. La Matriz factorial es la relación entre variables y factores. La rotación transforma esta matriz en otra de mas fácil interpretación. Ella es una combinación lineal de la primera y explica la misma proporción de la varianza inicial. Rotaciones ortogonales y oblicuas

Contribución del Análisis Factorial. Método de Varimax. Maximiza la varianza de los factores cada columna de la matriz rotada produce algunos pesos muy altos y los otros se aproximan a cero. Tiende a minimizar el número de variables que tienen saturaciones altas en un factor. Representaciones gráficas

Contribución del Análisis deconglomerados. Es un conjunto de técnicas cuyo objetivo es la búsqueda de grupos mas o menos homogéneos o similares de Uas. de análisis o de indicadores Pasos : a) Selección de los indicadores para seleccionar los grupos b) Elección de la medida de proximidad y c) Elección del criterio para agrupar las unidades de análisis.

Contribución del Cluster Análisys Métodos de agrupamiento: a) El aglomerativo, que previamente determina el número de grupos y el problema reside en distribuir los datos entre los diversos grupos de tal forma que maximice alguna medida de similitud entre los datos b) Jerárquico tiene por objetivo agrupar o separar en clusters. No se predetermina el número. Limitaciones del Análisis Cluster.

Contribución del cluster Análisis. Medidas de proximidad : a) Media Aritmética entre grupos b) Método de las distancias mínimas c) Método del vecino mas cercano d) Método del vecino mas lejano e) Método del Promedio entre grupos f) Método del centroide g) Método de la mediana h) Método de Ward.

Contribución del Cluster Análisys. Gráficos : Carámbanos. Este gráfico muestra la forma de asociación entre las variables o las unidades de análisis. Recibe el nombre de carámbanos por que se parece a un racimo de plátanos, (parecido a una estalactita. Dendograma. Es un árbol lógico en la cual se puede observar en que paso y como se van formando los sucesivos cluster. Usado en los métodos jerárquicos.

IV Construcción del Indicador Sintético
Enfoques sobre las propiedades del Indicador. Selección y características de los indicadores Estadística básica y la Matriz de correlaciones. Construcción del Indicador sintético Análisis de resultados Propiedades y ventajas del INDIGLO

IV. Construcción del Indicador Sintético
Enfoques sobre las propiedades del Indicador. 1) % de Hogares pobres H= Np * 100/N donde Np es el número de hogares pobres y N el total de Hogares. Hogar pobre: D i = M - Yi Extens. e Intens. 2) Brecha de Ing. agregada B= (1 / Np)( D i / M) Extension e intensidad. 3) Solución propuesta: P = H * B

Enfoques sobre las propiedades del Indicador. Condiciones de Amartya Sen : a) Monotonicidad b) Transferencia c) Relativa equidad d) Axioma de pesos por orden de rango : Vi = Np + 1- i ; por lo tanto propone el Indicador : PS = H ( B + ( 1- B ) G ) donde G es el Coeficiente de GINI para los pobres por lo que el indicador toma en cuenta el número de pobres, la brecha de ingresos y la desigualdad entre los pobres.

Enfoques sobre las propiedades del Indicador. El Enfoque FGT : Foster, Greer y Thorbecke estan de acuerdo de que el indicador sea una suma ponderada normalizada. A diferencia de Sen, consideran que la ponderación sea la brecha de ingresos y no el orden de rango. El indicador propuesto es Pfgt = 1/( N )  ( Di / M )  es una medida del grado de sensibilidad un  alto da más enfasis a los más pobres.

Selección y características de los indicadores. 1. Importancia del método, variables, datos y const. de indic. simples. Concepto, medición y carácter multidimen. de la pobreza. 2. Falta de información. Ingreso. 3. Los indicadores fueron seleccionados y a veces construidos de manera que se comporten en forma monotónicamente creciente respecto al fenómeno global identificado como pobreza.

Selección y características de los indicadores. 4. Se empleó variables con un grado razonable de dispersión. Tamaño medio de la familia. Falta de información. 5. Facilidad en el cálculo. Transformaciones. 6. Importancia del Indicador sintético a) Carácter multidimensional de la pobreza b) Permite estratificar el país c) Permite comparación Inter.- temporal e inter espacial d) Indicador eficiente

Selección y características de los indicadores. 7. El indicador sintético propuesto es una combinación lineal de indicadores parciales : Iglb =  l vs +  l ed +  l ei  l dg l vs , l ed , l ei y l dg son las primeras componentes principales en las áreas de Vivienda y Salud, Educación, Empleo e ingreso, y Demografía y género.    y  son los autovalores correspondientes.

Selección y características de los indicadores. Indicadores de Vivienda y Salud % Niños 1er grado con Desn. Crónica - EDESN Tasa de Mortalidad infantil TMI % Hog. en viv. sin serv. Agua y des HVSAD % Hog. en viv. con Hacinamiento VCHAC % Hog. en viv. sin alumb. eléctrico HVSLU % Hog. en viv. Con 1 solo cuarto HV1CU

Selección y características de los indicadores. Indicadores de Educación % Hog. Con niños de 6 a 12 n.a.e HCNAE % Esc años n.ae NAE Inv. del Prom. años de est. 15 y mas IPRAES % de Jefes de Hogar analfabetos JHANA % de Esc. De 9-15 con atraso escolar - NATES Tasa de desap. en Ed. prim. Menor TDEPM

Selección y características de los indicadores. Indicadores de Empleo e Ingreso % Pob. Ocup. 15 y mas con t.f.n.r P15TFN % Hogares sin artefactos eléctricos HVSEL % Pea ocup. 15 y mas con PI o men. - P15CPI % Pea ocup. 15 y mas trabajan E5T P15E5T % de Hog. Con alta tasa de dep. eco. - TADEC Inv. % Pea ocup. de 15 y mas asal IP15AS

Selección y características de los indicadores. Indicadores demográficos y de género % Población rural P15TFN % Muj años con 4 o mas hijos - MSC4HM Tasa de analfab. Mujer. con 15 y mas - TA15MU Inv. % Pob. Fem. 15 y mas con SC IP15FSC % de Población menor de 15 años POME15 Inv. % de Mujeres en estado fertil IMEDFE

Construcción del Ind. parcial de Viv. y salud. Resultados SPSS : a) Media b) Desv. Estandar. Coeficiente de Variabilidad c) Matriz de datos normalizada c) Matriz de Correlaciones, Determinante d) Indice KMO e) Test de esfericidad de Barlett f) Matriz de correlaciones anti-imagen.

Construcción del Ind. parcial de Viv. y salud. Estadística básica Indicador Media Desv.Est. C.V. EDESN , , HV1CU , , HVSAD , , HVSLU , , TMI , , VCHAC , ,

Construcción del Ind. parcial de Viv. y salud. Matriz de datos EDESN HV1CU HVSAD HVSLU TMI VCHAC APURIMAC HUANCAVELIC CAJAMARCA AMAZONAS AYACUCHO HUANUCO LORETO CUSCO MADRE DE DI PASCO

Construcción del Ind. parcial de Viv. y salud. Matriz de datos Normalizada EDESN HV1CU HVSAD HVSLU TMI VCHAC APURIMAC HUANCAVELIC CAJAMARCA AMAZONAS AYACUCHO HUANUCO LORETO CUSCO MADRE DE DI PASCO

Construcción del Ind. parcial de Viv. y salud. Matriz de Correlaciones. Anal. Factorial y de Regresión Múltiple EDESN HV1CU HVSAD HVSLU TMI VCHAC EDESN ,000 HV1CU , ,000 HVSAD , , ,000 HVSLU , , , ,000 TMI , , , , ,000 VCHAC , , , , , ,000

Construcción del Ind. parcial de Viv. y salud. Determinante de la Matriz de Correlaciones = , Matriz de Correlaciones Anti-imagen: EDESN HV1CU HVSAD HVSLU TMI VCHAC EDESN HV1CU HVSAD HVSLU TMI VCHAC Kaiser-Meyer-Olkin Med.de adec. de la muestra = ,74554 Bartlett Test Esfer.= 155,34896, Significance = ,00000

Construc. del Indicador Parcial de Viv. y Salud Si los datos normalizados se representan como X1 X2 X3 … X6, la primera componente Z1i es Z1i = 11x11 + 12x21 + 13x31 + …….. 1PxP1 o tambien Z 1 = X  El SPSS da los sgtes resultados : FACTOR SCORE COEFFICIENT MATRIX EDESN TMI HVSAD VCHAC HVSLU HV1CU

Construc. del Indicador Parcial de Viv. y Salud Otros resultado es la matriz de correlaciones entre la 1ra componente principal y cada una de las variables. Extraction 1 for analysis 1, Principal Components Analysis (PC) Initial Statistics: Var. Communal * Fact Eigenvalue Pct of Var Cum Pct EDESN * TMI * HVSAD * VCHAC * HVSLU * HV1CU *

Construc. del Indicador Parcial de Viv. y Salud Y la matriz de correlaciones reproducida : Reproduced Correlation Matrix: EDESN TMI HVSAD VCHAC HVSLU HV1CU EDESN * TMI * HVSAD * VCHAC * HVSLU * HV1CU *

INDICADOR PARCIAL DE VIVIENDA Y SALUD
IV. Construcción del Indicador Sintético Construc. del Indicador Parcial de Viv. y Salud AV: 4, PRIMERA COMPONENTE PRINCIPAL INDICADOR PARCIAL DE VIVIENDA Y SALUD APURIMAC 1,422 6,517 PIURA -0,069 -0,317 HUANCAVELIC 1,309 5,998 JUNIN -0,125 -0,572 CAJAMARCA 1,188 5,446 ANCASH -0,200 -0,917 AMAZONAS 1,093 5,009 LA LIBERTAD -0,690 -3,160 AYACUCHO 1,044 4,784 MOQUEGUA -0,891 -4,082 HUANUCO 1,004 4,600 TUMBES -0,907 -4,159 LORETO 0,755 3,460 AREQUIPA -0,967 -4,433 CUSCO 0,743 3,404 LAMBAYEQUE -1,060 -4,860 MADRE DE DI 0,627 2,874 TACNA -1,285 -5,887 PASCO 0,548 2,512 ICA -1,409 -6,458 UCAYALI 0,525 2,408 LIMA -1,534 -7,030 SAN MARTIN 0,325 1,492 CALLAO -1,752 -8,030 PUNO 0,306 1,400

Construc. del Indicador Parcial de Viv. y Salud

La función matemática del indicador parcial de Vivienda y Salud, INDIVS (cuyas ponderaciones aparecen en el Cuadro Nº 6) es: INDIVS = * EDESN * TMI * HVSAD + 0.172 * VCHAC * HVSLU * HV1CU El Indicador global tiene la siguiente función ISIGLO = * INDIVS * INDIEDU + 5.170 * INDIECO * INDIDEMO

INDICADORES PARCIALES E INDICADOR SINTETICO GLOBAL MULTIVARIANTE 4, , , ,40096 DPTO INDIVS INDIEDU INDIECO INDIDEMO IND.GLOBAL 1.HUANCAVELIC 1,309 1,456 1,488 1, ,599 2.APURIMAC 1,422 1,378 1,392 1, ,308 3.CAJAMARCA 1,188 1,450 1,321 1, ,158 4.AYACUCHO 1,044 1,312 1,096 1, ,586 5.AMAZONAS 1,093 1,130 1,141 1, ,097 6.HUANUCO 1,004 1,317 1,082 0, ,967 7.CUSCO 0,743 0,578 0,744 0, ,722 8.LORETO 0,755 0,873 0,489 0, ,204 9.PUNO 0,306 -0,112 0,726 0,619 7,990 10.SAN MARTIN 0,325 0,594 0,348 0,074 6,380 11.UCAYALI 0,525 0,113 -0,021 0,054 3,103 12.PASCO 0,548 -0,322 0,025 0,230 2,429 13.ANCASH -0,200 0,224 0,187 0,156 1,905

INDICADORES PARCIALES E INDICADOR SINTETICO GLOBAL MULTIVARIANTE 4, , , ,40096 DPTO INDIVS INDIEDU INDIECO INDIDEMO IND.GLOBAL PIURA -0,069 0,242 0,255 -0,086 1,636 MADRE DE DI 0,627 -0,542 -0,552 -0, ,372 JUNIN -0,125 -0,543 -0,188 -0, ,462 LA LIBERTAD -0,690 -0,224 -0,274 -0, ,475 LAMBAYEQUE -1,060 -0,471 -0,563 -0, ,586 TUMBES -0,907 -0,706 -0,753 -0, ,405 MOQUEGUA -0,891 -1,243 -1,003 -1, ,689 AREQUIPA -0,967 -1,227 -1,055 -1, ,679 ICA -1,409 -1,127 -1,128 -0, ,593 TACNA -1,285 -1,229 -0,948 -1, ,334 LIMA -1,534 -1,429 -1,765 -1, ,225 CALLAO -1,752 -1,491 -2,046 -1, ,262

INDICADORES SIMPLES Y PARCIAL : CONDICIONES DE VIVIENDA Y SALUD
V. Análisis de resultados 4,58308 INDICADORES SIMPLES Y PARCIAL : CONDICIONES DE VIVIENDA Y SALUD DPTO EDESN TMI HVSAD VCHAC HVSLU HV1CU INDIVS VSPAR APU 68,6 85,4 56,1 26,9 79,8 38,3 1,422 6,517 LOR 59,7 72,3 35,6 37,1 50,1 33,2 0,755 3,460 PUN 53,6 89,9 19,7 13,5 77,3 23,8 0,306 1,400 TUM 27,4 52,2 19,3 14,7 29,6 17,4 -0,907 -4,159 CALL 19,7 22,9 7,5 9,2 16,4 11,2 -1,752 -8,030

INDICADORES SIMPLES E INDICADOR PARCIAL : SITUACION DE LA EDUCACION
V. Análisis de resultados 4,.53151 INDICADORES SIMPLES E INDICADOR PARCIAL : SITUACION DE LA EDUCACION DPTO HCNAE NAE17 IPRAES JHANA NATES TDEPM INDIEDU EDUPAR HCA 12,6 31,2 23,26 33,5 23,6 16,3 1,456 6,598 LOR 13,7 33,9 15,15 9,6 21,4 22,1 0,873 3,957 PUN 7,4 23,8 16,95 24,2 13,1 9,2 -0,112 -0,508 TUM 5,9 32,7 12,99 8,2 6,6 10,7 -0,706 -3,201 CALL 3,8 21,9 10,20 2,7 4,7 6,5 -1,491 -6,755

V. Análisis de resultados
5,17031 INDICADORES SIMPLES E INDICADOR PARCIAL : EMPLEO E INGRESO DPTO P15TFN HVSEL P15CPI1 P15E5T TADEC IP15AS INDIECO ECOPAR HCA 18,6 38,1 52,9 88,80 18,1 3,79 1, ,695 CUS 17,9 22,6 41,5 82,60 12,3 3,83 0, ,845 PAS 15,3 23,5 28,7 75,70 11,6 2,50 0, ,131 TUM 5,0 21,7 24,4 68,50 10,2 1,82 -0, ,892 CALL 3,3 8,6 7,7 42,30 2,9 1,42 -2, ,577

5,40096 INDICADORES SIMPLES E INDICADOR PARCIAL : DEMOGRAFIA Y GENERO DPTO PRURA MSC4HM TA15MU IP15FSC POME15 IMEDFE INDIDEMO DEMOPAR HCA 73,9 35,0 47,7 10,20 45,8 2,41 1,909 10,309 PUN 60,8 28,4 32,9 6,17 39,5 2,11 0,619 3,342 UCA 34,9 27,9 12,6 4,27 43,6 2,02 0,054 0,293 TUM 12,4 23,3 8,0 2,98 37,3 1,88 -0,769 -4,152 CALL ,1 14,4 4,4 1,90 30,1 1,75 -1,648 -8,900

PROMEDIOS GRUPALES DE INDICADORES PARCIALES Y GLOBAL: AV 4,583 4,531 5,170 5, ,943 1,994 VSPAR EDUPAR ECOPAR DEMOPAR IND.GLOBAL INDPAR1 INDPAR2 INDALT PG 1 5, , , , ,119 24,679 -0,390 24,289 PG 2 1, , , , ,046 5,914 0, ,440 PG ,286 -1,977 -1,747 -1, ,436 -5,392 0, ,877 PG ,509 -2,669 -3,401 -3, , ,177 0, ,115 PG ,215 -5,468 -5,342 -6, , ,631 -0, ,356 PG 6 -7,530 -6,615 -9,852 -8, , ,166 -0, ,485

CUADRO Nº15 INDICADORES Y NIVELES DE POBREZA Orden INDIGLO Orden NBI INDICADOR CAJAMARCA AMAZONAS PASCO EDESN , ,1 57,4 TMI , , ,6 * HVSAD , , ,7 * VCHAC , , ,1 HCNAE , , ,1 IPRAES , , ,3 JHANA , , ,1 NATES , , ,9 P15TFN , , ,3 P15CPI , , ,7 P15E5T , , ,7 IP15AS , , ,5 PRURA , , ,1 MSC4HM , , ,5 IP15FSC , , ,8 POME , , ,9

CUADRO Nº16 INDICADORES NBI Orden INDIGLO Orden NBI INDICADOR CAJAMARCA AMAZONAS PASCO % DE HOG. EN VIV.CON CCFI 15, , ,9 % DE HOG. EN VIV.CON HACINAMIENTO 37, , ,1 % DE HOG. EN VIV.SIN DESAGUE 53, , ,8 % DE HOG. CON NNAE 14, , ,1 % DE HOG. CON ALTA DEP. ECO. 18, , ,6

EDESN NIV EDU PR ALP PR TDEPM GRAEST PR PR MAD EXTED ES TRAB ANALF NEST HUA 71,9 2,4 70,9 3,4 16,3 6,9 9 23,6 CAJ 65,5 2,9 65 2,2 16,2 6,8 10,1 30,4 APU 68,6 2,6 71,2 4,4 18,9 7,2 8,3 18,4 HCO 62,2 3,6 71,1 3,8 15,7 7,1 9,7 24,9 AYA 64,2 2,9 73,9 4,1 17,2 7,1 7,7 19,7 AMA 64,1 3,3 64,3 2,7 18,3 6,8 6,4 26,9 LOR 59,7 5 67,1 4,3 22,1 7,2 4 27,7 SMA 52 4,5 60 3,9 15,9 7,1 5,1 28 CUS 60 3,8 65,6 6,3 15,5 7,7 6,3 18,6 PIU 49,9 4,6 56,1 2,2 13,6 8 5,3 29,9 ANC 54,3 4,2 59,1 2,5 15,2 8,3 6,3 24,1 UCA 52,3 5,4 61,4 3,2 16, ,3 PUN 53,6 3,3 59,3 3,5 9,2 8,4 2,7 18,7

EDESN NIV EDU PR ALP PR TDEPM GRAEST PR PR MAD EXTED ES TRAB ANALF NEST L LI 47,5 5,4 50,5 2,1 10,8 8,5 4,5 26,7 PAS 57,4 4,7 57,8 4 11,1 8,5 2,7 19,5 LAM 39,8 5,5 44,9 3,1 9,8 8,8 3,7 27,3 MDD 53,6 5, ,8 7,7 2,3 16,4 JUN 58,5 5,2 50,9 3,6 10,1 8,9 2,7 19 TUM 27,4 6 43,3 2,1 10,7 8,6 2,3 29,8 ICA 29,1 6,8 40, ,5 1,8 20,4 ARE 30,2 6,8 40,2 6 7,7 9,7 1,5 17,1 TAC 18,1 6,6 38,4 6,2 6,9 9,6 1,7 18,7 MOQ 23,7 6,3 37,2 4,3 7,6 9,3 1,7 17,3 L I M 23,6 7,7 35,6 5,0 7,1 9,80 1,1 20,0 CAL 19,7 7,9 35,2 3,7 6,5 9,90 ,9 22,2

VI. Lineamientos de Política y Pobreza
Lucha contra la Pobreza. Contexto favorable Componentes básicos : a) Política Nacional de Desarrollo b) Política macroeconomica favorable c) Política de desarrollo de zonas potenciales d) Política de emergencia y asistencia

Política Nacional de Desarrollo Supuestos : No existe desarrollo sin creación de riqueza es decir sin crecimiento. El Crecimiento de la producción y el ingreso es condición necesaria pero no suficiente para el desarrollo. El Estado cumple un papel prioritario de ser cogestor del desarrollo, coordinador de la modernización y garante de la equidad.

Política Nacional de Desarrollo Supuestos : El estado cumple un papel redistributivo y democratizador del acceso a la generación de ingresos y los medios para producirlos. El estado es un ente rector con una efectiva y real toma de decisiones descentralizada. La PND debe ser fruto de una acuerdo nacional y debe trascender el periodo gubernamental.

Lineamientos de la PND. El eje de la PND es promover la educación, la capacitación y la investigación científica como un instrumento de redistribución del ingreso. Un segundo eje de acción del estado es desarrollar la infraestructura vial, energética y portuaria así como facilitar el acceso a los servicios de salud El estado debe facilitar los planes de inversión del sector moderno, el aumento de la producción, el avance tecnológico y las exportaciones.

Lineamientos de la PND. Impulsar la preparación de recursos humanos especializados impulsando la ic. sobre todo en áreas de mayor ventaja competitiva. Impulsar las reformas del estado que fortalezcan al estado como garante de la equidad. Superar las restricciones institucionales administrativas y financieras que impiden crear y operar y acceder a la información a las empresas. Impulsar la integración regional y subregional

Lineamientos de la PND. En la búsqueda de objetivos comunes la PND debe conjugar los intereses muchas veces contrapuestos que existen en la sociedad Propender una PNP que promueva una relación equilibrada y armónica entre el crecimiento, la estructura y la distribución territorial de la población El estado debe promover el mejoramiento de las remuneraciones reales y condiciones laborales

Política de desarrollo de zonas potenciales. Identificación de zonas de pobreza y extrema pobreza, con un nivel de desagregación adecuado. Identificación de áreas y zonas de desarrollo potencial. Apoyo adecuado y sostenido a la pequeña empresa particularmente agropecuaria en acceso al capital de trabajo, tecnología, capacitación etc

Política de desarrollo de zonas potenciales. Incrementar significativamente la inversión social. Diseño y financiamiento de proyectos productivos Reducción significativa de las brechas en la satisfacción de las necesidades básicas.

Política de Emergencia y asistencia. Incrementar significativamente el gasto social. Establecimiento de prioridades e identificación de zonas de mayor pobreza relativa, con un nivel de desagregación adecuado. El estado debe de disponer de herramientas para evaluar los efectos de la política macroeconómica en la pobreza de la población. Desarrollar mecanismos adecuados de alimentación popular para los grupos vulnerables, y desnutridos.

Política de Emergencia y asistencia. El estado debe promover una descentralización efectiva de los programas sociales y transferencia real de decisión y recursos a municipios, gobiernos locales y regionales o comunidades El estado debe tener los instrumentos para medir la eficiencia y eficacia de los programas. Vigilar que los programas lleguen a los pobres y dentro de ellos a los mas pobres.

Política de Emergencia y asistencia. Crear las condiciones para una efectiva participación de las familias y comunidades en la elaboración ejecución de políticas sociales Asegurar el acceso a una información transparente y efectiva en todos los aspectos de los programas sociales. Reducción significativa de las brechas en la satisfacción de las necesidades básicas.

IX. Conclusiones 1. Naturaleza relativa del concepto pobreza
2. Debe tener la capacidad de incluir todo tipo de indicadores simples que expresen pobreza, en forma directa como el ingreso, las NBI, la TMI etc. 3. Permita establecer un Ranking de pobreza al nivel deseado de desagregación, sin mas limitación que la fuente de información.

IX. Conclusiones 3. La construcción del indicador debe evitar y realizarse lo mas independiente posible de la subjetividad del investigador permitiendo incorporar un gran número de indicadores y evitando la definición de “mínimos” para definir quien es pobre y quien no lo es. 4. No todos los indicadores tienen la misma relevancia. Si desde el punto de vista conceptual todos miden pobreza, su nivel de variabilidad es un buen argumento para asignar prioridades.

IX. Conclusiones 5. Tomar como unidades de análisis, ámbitos geográficos que brindan la posibilidad de contrastar los resultados con las hipótesis a priori y el conocimiento teórico y empírico de estas realidades.

IX. Conclusiones 5. Se ha demostrado como factible desde el punto de vista metodológico y aceptable desde el punto de vista técnico, (Hipótesis 1) la construcción de un Indicador Sintético Multivariante (ISIGLO) en base a indicadores parciales de Vivienda y salud, Demografía y género, Empleo e ingreso y Educación. 6. Este indicador tiene la siguiente función matemática :

IX. Conclusiones ISIGLO = * INDIVS * INDIEDU * INDIECO * INDIDEMO 7. Los indicadores parciales o primeras componentes principales, constituyen funciones lineales de los indicadores simples en sus respectivas áreas. Por ejemplo, la función matemática INDIVS

IX. Conclusiones INDIVS = * EDESN * TMI * HVSAD * VCHAC * HVSLU * HV1CU Donde EDESN, TMI, HVSAD, VCHAC, HVSLU y HV1CU son los valores normalizados de los indicadores simples considerados. 8. Un Indicador Global Sintético Multivariable alternativo (INDIALT) lo constituye el construido en base a las dos primeras componentes principales obtenidas a partir de los 24 indicadores simples.

IX. Conclusiones En este caso, los indicadores parciales o componentes INDPAR1 y INDPAR2 son ponderados por sus raíces características o autovalores y constituyen una función lineal de INDIALT. ( Ver Cuadro N°11) INDIALT = * INDIPAR * INDPAR2 9. El Cuadro N°19 presenta la correlación o grado de asociación entre los indicadores simples y las dos primeras componentes principales.

IX. Conclusiones Mientras la primera componente expresa la pobreza de manera genérica, la segunda expresa en forma específica las condiciones de hacinamiento o promiscuidad de la vivienda, dada su alta correlación con las variables VCHAC y HV1CU, asociadas a los jefes de hogar analfabetos, a la tasa de analfabetismo de la mujer de 15 y mas años y al porcentaje de escolares de 13 a 17 años que no asisten a la escuela.

IX. Conclusiones 10. Para el calculo de un indicador sintético multivariante, el método de componentes principales requiere que las variables o indicadores simples estén normalizados. Es decir todos ellos deben tener promedio igual a cero y varianza igual a uno. Como todos los indicadores tienen igual varianza, un estimador de la variabilidad subyacente de los indicadores es el rango de la primera componente principal.

IX. Conclusiones 11. El método de componentes principales asigna una magnitud a las ponderaciones, proporcional a la amplitud del rango de la componente. En este sentido se confirma la hipótesis 2, mediante la cual una mayor variabilidad del indicador tiene influencia en la magnitud del indicador sintético multivariante. Si embargo lo determinante es el grado de correlación del indicador normalizado con los demás indicadores.

IX. Conclusiones 12. El Cuadro Nº 20 presenta la matriz de correlaciones entre el Indicador Sintético Global Multivariante ISIGLO con los indicadores simples que sirvieron de base para su construcción. En ellos se puede apreciar la alta correlación existente, a diferencia de las correlaciones entre el indicador NBI y sus respectivos indicadores simples ( Ver Cuadro No.1 ), por lo que el ISIGLO refleja en mayor medida el comportamiento de los indicadores simples que sirvieron de base para su construcción.

IX. Conclusiones 13. El Cuadro No. 14 demuestra desde el punto de vista empírico la mayor validez del Indicador Sintético Multivariante ISIGLO para medir niveles de pobreza, respecto al indicador NBI para medir la pobreza. En él se puede apreciar como en base a los principales indicadores de pobreza, el ordenamiento de los departamentos según niveles de pobreza presenta serias diferencias.

IX. Conclusiones 14. Las ponderaciones obtenidas en base a las primeras componentes principales, demuestran que los indicadores parciales incluidos en las áreas de Ingreso y empleo, así como el de Demografía y género tienen en el caso de nuestro país, una mayor relevancia que los indicadores parciales de Vivienda y Salud y Educación ( Hipótesis 4)

IX. Conclusiones 15. El acápite 5.5 demuestra que al construirse el indicador sintético global multivariante como una función lineal, de primer grado y homogénea, cumple con las propiedades de monotonicidad, unicidad , invariación, transitividad y exhaustivas de los indicadores parciales, exigidas a lis indicadores sociales y de pobreza (Hipotesis 5).

IX. Conclusiones 16. Se ha demostrado que el Análisis de componentes principales son esencialmente eficaces para la construcción de indicadores de pobreza a condición de que los indicadores simples se encuentren altamente correlacionados. 17. El Análisis Cluster si bien no debe ser usado para estratificar pobreza en base a indicadores simples, puede ser usado para estratificar el Indicador.

Gracias por su atención
Lima Octubre 2009

PERU : MEDICION DE LA POBREZA EN TERMINOS RELATIVOS CON INDICADORES SINTETICOS MULTIVARIANTES Copyright, 1996 © Dale Carnegie & Associates, Inc.

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