Develando el Misterio de la Pobreza (I)

Pedro Francke ha escrito un articulo muy interesante (titulado “El Misterio de la Pobreza”) en el blog de Actualidad Económica discutiendo algunas de las dimensiones técnicas respecto a la medición de la pobreza, señalando tanto algunos de los problemas comunes que se enfrentan quienes trabajan en su medición, como varios de los supuestos que estos se ven en la necesidad de asumir en esa dirección.

Las preguntas que plantea Pedro son relevantes, pero creo importante hacer notar que sus críticas deben ser tomadas, mas como cuestionamientos validos a las técnicas existentes para medir la pobreza que criticas a los estimados del 2007 del INEI en si mismos. Me explico: las críticas levantadas por Pedro se aplican a la mayoría de los estimados de pobreza de los países del mundo y no exclusivamente a los estimados de Perú, ni mucho menos exclusivamente a los estimados del 2007. La razón de ello es que, como todo campo de conocimiento humano, los teóricos de la medición de pobreza aun no han logrado consenso respecto a cuestiones importantes como, por ejemplo, la forma adecuada de incorporar dimensiones de bienestar relevantes como la salud y la educación es el computo de los indicadores de bienestar, o como incorporar el consumo de bienes durables en nuestros agregados de consumo.

Por estas razones, es siempre inevitable que algunas decisiones metodológicas tomadas a la hora de medir la pobreza sean, necesariamente, arbitrarias. Sin embargo, mas que cuestionar nuestros estimados de pobreza por esa razón, lo que corresponde hacer es evaluar el grado de sensibilidad que tienen los mismos ante cambios en sus supuestos fundamentales. De acuerdo con el informe del INEI, dicha evaluación ha sido realizada, pero no todos los resultados de esta aparecen en el informe. Seria importante que el INEI presente un informe detallado de dicho análisis, así como el conjunto total de rutinas estadísticas utilizadas en dicho proceso. El INEI ha dado un gran paso en aras de la transparencia al proveer parte de las rutinas de programación utilizadas (lo cual, hay que decirlo, es un gran merito que lo coloca a la vanguardia en América Latina, pues la mayoría de los institutos de estadística de los países de la región apenas si ponen a disposición del publico las bases de datos y no conozco el caso de algún otro país que haya hecho lo mismo con las rutinas de programación), y seria genial en esa dirección si se incluye la información señalada para que así cualquiera sea capaz de replicar los resultados. A pesar de lo anterior, hay algunas de las críticas de Pedro que pueden ser levantadas con la información que tenemos en este momento.

La idea básica que voy a defender en este post es que, siendo ciertas las observaciones de Pedro, no basta con plantearlas si no mas bien demostrar su relevancia empírica. Me explico con un ejemplo: si bien es cierto que el INEI imputa valores para una parte de aquellos que no respondieron la totalidad de la encuesta (siendo ello además un procedimiento estándar entre los institutos de estadísticas de la región), el asunto no reside únicamente en señalar esta limitación de la encuesta, si no más bien indicar cual es la magnitud de dicha imputación y estudiar empíricamente su impacto sobre nuestros estimados de pobreza. Si se encontrase que esa imputación tuvo una magnitud importante, y que ello afecta la calidad de nuestros estimados, entonces tendremos un serio reparo sobre la confiabilidad de nuestra medida de pobreza. Como indicaré más adelante, no parece que estemos en esa situación, por lo que la critica indicada siendo cierta desde el punto de vista conceptual carece de relevancia desde el punto de vista empírico. Y tengo la impresión de que varias de las criticas formuladas por los especialistas que han intervenido en el reciente debate a propósito de los estimados del 2007 están en la misma situación. Veamos los comentarios de Pedro para ilustrar mi argumento.

La primera observación de Pedro tiene que ver con el cambio en el marco muestral. Como es bien conocido, cuando se implementa un marco muestral nuevo es muy probable que la pobreza aumente, debido a que los nuevos hogares suelen estar ubicados en zonas urbano-marginales. Eso es lo que efectivamente ocurrió en el 2001, cuando la encuesta de aquel año empezó a usar un marco muestral basado en el pre-censo de 1999 en vez del marco anterior basado en el censo de 1993. En esa ocasión, la pobreza aumento en 5 puntos, de 49.8 a 54.8 (ver este informe para más detalles). Dado que las líneas de pobreza se construyen por dominio geográfico, lo importante no es tanto el cambio muestral en si mismo, sino mas bien si este cambio hace que la diferencia entre nuestros estimados de bienestar para un mismo periodo sea estadísticamente significativa. En el Cuadro 9 de la página 26 del informe del INEI se muestra que no hay cambios significativos cuando se estima el gasto promedio por cada uno de los dominios, ya sea con el marco muestral nuevo como con el anterior. El INEI debería haber incluido en su informe un cuadro parecido pero con los estimados de pobreza con y sin el cambio del marco muestral, aunque me parece que ello no debería cambiar mucho la historia. Dado lo anterior, parece que el cambio muestral no estaría ejerciendo un rol importante en esta ocasión, aunque para tener una opinión concluyente al respecto necesitaríamos que el INEI nos presente la información del caso y las rutinas utilizadas.

Un segundo punto de Pedro que me interesa comentar en su alusión al proceso de imputación de la información de aquellos que no responden la totalidad de la encuesta, aquello que se conoce como “no respuesta parcial”. Comparto su preocupación al respecto, sin embargo creo que el asunto aparece un poco sobre dimensionado en su comentario. ¿Por que? Bueno, sucede en realidad que dicha imputación se realizó sobre muy pocas observaciones. De acuerdo con el cuadro 7 de la página 24 del informe del INEI, solamente el 1% de las observaciones (814 personas) omitió responder los módulos de salud, educación y empleo de la encuesta. El proceso de imputación solo se realizó sobre 733 observaciones, mucho menos del 1% del tamaño total de la muestra, por lo que a priori me parece que, si excluyéramos a estas observaciones del cómputo de la pobreza, la historia no debería cambiar significativamente.

(Continua en este post)

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Filed under INEI, Peru, Pobreza

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