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Las Múltiples Dimensiones de la Pobreza: Posadas en el Contexto de la Argentina Urbana

The Multiple Dimensions of Poverty: Posadas in the Context of Urban Argentina

(*) Instituto de Investigaciones Económicas y
Sociales del sur (IIESS-CONICET/UNS)
Bahía Blanca-Buenos Aires, Argentina
faigonzalez@iiess-conicet.gob.ar

(**) Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del sur (IIESS-CONICET/UNS)
Bahía Blanca-Buenos Aires, Argentina
msantos@uns.edu.ar

En este trabajo se realiza un análisis de la evolución de la pobreza multidimensional entre 2003-2015 para la ciudad de Posadas (Misiones, Argentina) vis. a vis. el Noreste (Corrientes, Chaco, Formosa y Misiones) y el total de aglomerados urbanos de Argentina relevados por la Encuesta Permanente de Hogares, publicada por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. Se consideran dentro del índice de pobreza multidimensional doce indicadores agrupados en cinco dimensiones: vivienda, servicios básicos, estándar de vida, educación y empleo y protección social. Utilizando la metodología Alkire-Foster, se estima la incidencia de la pobreza, la intensidad promedio y la tasa de recuento ajustada (M0).
Se encuentra que la pobreza multidimensional medida por tasa de recuento ajustada por intensidad ha disminuido significativamente para Argentina y Posadas (hasta 8% y 9% en 2015, respectivamente). A su vez, Posadas presenta un nivel de pobreza multidimensional mayor al promedio nacional, a lo largo del período analizado. Sin embargo, se observa que luego de 2010, la brecha de pobreza entre Posadas y el total de aglomerados urbanos de Argentina se redujo. Esto sería explicado por el hecho que Posadas consigue seguir reduciendo la intensidad de la pobreza a lo largo de todo el período.

This paper presents an analysis of the evolution of multidimensional poverty between 2003 and 2015 for the city of Posadas (Misiones, Argentina), vis. a vis. the whole Northeast Region (Corrientes, Chaco, Formosa and Misiones) and all the urban agglomerations included in the Permanent Household Survey, conducted by the National Institute of Statistics and Census of Argentina.
The multidimensional poverty index comprises 12 indicators grouped into 5 dimensions: housing, basic services, living standard, education plus employment and social protection. Using the Alkire-Foster methodology, the incidence of poverty, the average intensity, and the adjusted headcount ratio (M0) are estimated.
It is found that multidimensional poverty as measured by the adjusted headcount ratio has significantly decreased for Argentina and Posadas (up to 8% and 9% in 2015, respectively). In turn, the city of Posadas presents a multidimensional poverty level higher than the national average, throughout the analyzed period. However, it was observed that after 2010, the poverty gap between Posadas and the urban agglomerates of Argentina fell and reached its lowest value in 2015. This can be explained by the fact that Posadas manages to maintain the rate of reduction of intensity and incidence of poverty, unlike the national aggregate.

KEY WORDS: Multidimensional Poverty; Posadas; Northeast Region of Argentina.

INTRODUCCIÓN

La medición multidimensional de pobreza es una forma de medición directa de este problema, que contrasta y complementa a la medición de pobreza por ingresos, la cual supone que el acceso a cierta cantidad de recursos monetarios garantiza la satisfacción de necesidades básicas o el logro de funcionamientos esenciales. La medición directa y multidimensional de la pobreza no es algo nuevo. Tiene larga data en Europa, con medidas de privación relativa y en América Latina con las medidas de Necesidades Básicas Insatisfechas (Santos, 2014; Alkire et al., 2015). Aun así, la medición por ingresos ha sido utilizada de manera más generalizada, tanto en los estudios académicos como en el ámbito político.
Sin embargo, desde el año 2000 en adelante ha habido un importante resurgimiento del interés por esta forma de medición, primero en el ámbito académico y luego en el ámbito de la acción pública. Este resurgimiento ha estado motivado por diferentes cuestiones. Entre ellas pueden citarse los estudios participativos realizados a personas en situación de pobreza (Narayan et al., 2000), el creciente reconocimiento del enfoque de capacidades de Sen (Sen, 1999), el incremento de la preponderancia del enfoque de derechos y el consenso expresado en los Objetivos del Milenio, reemplazados en 2015 por los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Todos estos enfoques revelan o remarcan la importancia de la multidimensionalidad de la pobreza y la insuficiencia de la variable ingreso como aproximación a la medición de este problema¹.
Entre los desarrollos metodológicos de medidas de pobreza multidimensional se destaca la metodología de Alkire y Foster (2011) (AF, en adelante), la cual presenta varias propiedades convenientes tales como la robustez a la utilización de variables ordinales en conjunto con variables cardinales, la sensibilidad a la intensidad de la pobreza, es decir, a la cantidad de privaciones que experimentan los multidimensionalmente pobres, la posibilidad de descomponer el agregado de pobreza en contribuciones de subgrupos poblacionales, así como también la posibilidad de desagregar las contribuciones de cada dimensión e indicador.
Actualmente nueve países de América Latina han introducido Índices de Pobreza Multidimensional de manera oficial, todos ellos siguiendo la metodología AF². Otros están en proceso de desarrollarlo.
Argentina está transitando un proceso de restauración de las estadísticas públicas así como también de mejoramiento de las mismas. Entre el 2007 y el 2013, las estadísticas de pobreza por ingresos no gozaron de credibilidad, fundamentalmente por una sub-estimación de la inflación oficial. En 2013 el INDEC dejó de reportar la tasa de pobreza y de indigencia, produciendo un vacío estadístico hasta el 2015 que fue cubierto por estadísticas independientes tales como las del Observatorio de la Deuda Social Argentina (ODSA, 2014), el Instituto de Pensamiento y Políticas Públicas (IPYPP, 2014), el Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS), entre otros. A partir de 2016, se reanudaron las estimaciones de pobreza por ingresos de manera creíble, incorporándose varias mejoras en la etapa de identificación de la pobreza (en términos de la definición de la Canasta Básica Alimentaria, su composición en cada región y modificaciones en la escala de adulto equivalente, INDEC, 2016b) y en la etapa de agregación, reportándose no sólo las tasas de incidencia sino también la brecha de pobreza, sensible a la profundidad de la pobreza (Foster, Greer y Thorbecke, 1984). A su vez, el INDEC ha declarado que está trabajando en el desarrollo de medidas multidimensionales de pobreza (INDEC, 2016 a).
En este contexto de creciente interés internacional y nacional por la medición multidimensional, este trabajo ofrece estimaciones de pobreza multidimensional comparando el caso particular de la ciudad de Posadas, capital de la Provincia de Misiones, con el agregado regional al cual pertenece -el Noreste Argentino- y con el total de grandes agregados urbanos del país. La motivación para realizar estas comparaciones radica en históricamente, la pobreza, sea medida tanto por ingresos como por Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), ha registrado niveles sustancialmente más altos en las regiones del Noreste y Noroeste Argentino (NEA y NOA respectivamente) que en el total de agregados urbanos³. El mismo patrón se encuentra cuando se observan estadísticas de otros indicadores del desarrollo tales como mortalidad infantil, alfabetización, cobertura médica y acceso a servicios públicos (tales como gas natural domiciliario, ausente en el NEA). Estas regiones siempre han estado en los lugares más rezagados dentro del país.
En este trabajo se presentan las estimaciones del índice de pobreza multidimensional propuesto por Santos y Villatoro (2018), diseñado especialmente para el contexto de los países de América Latina (IPM-LA), para el período de tiempo 2004-2015⁴. El mismo utiliza la metodología AF. El IPM-LA abarca doce indicadores agrupados en cinco dimensiones: condiciones de la vivienda, servicios básicos, estándar de vida -en donde se incorpora la variable ingresos-, educación, y empleo y protección social. Se entiende que este índice presenta una medición superadora de las mediciones anteriores en tanto: a) combina el indicador de privación monetaria con otros indicadores de privaciones no-monetarias de relevancia, b) a diferencia de los indicadores NBI, cuyos umbrales han quedado algo obsoletos, el IPM-LA utiliza umbrales actualizados y relevantes para el contexto socio-económico actual de la Argentina, c) utiliza una medida de agregación que es axiomáticamente preferible a la tasa de incidencia, puesto que incorpora sensibilidad a la intensidad de la pobreza. De esta manera se busca reflejar de manera más comprehensiva este problema y ofrecer nueva evidencia que puede ser de utilidad en el diseño de política pública. Se utilizan para las estimaciones los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH).
Los antecedentes de medición multidimensional en Argentina con el método AF corresponden a Santos et al (2010), Battiston et al. (2011), Paz (2014), Santos y Villatoro (2018), Paz y Arévalo (2015) y Salvia et al. (2015). En todos los trabajos, excepto en los de Salvia et al. (2015) y Paz (2014), se utilizan datos de la EPH. Los primeros dos trabajos analizan la evolución de la pobreza entre 1992-2006 para Argentina, Brasil, Chile, Uruguay, México y El Salvador. Incluyen 6 dimensiones (ingresos, asistencia a la escuela de menores, educación del jefe de hogar, sanidad, agua y vivienda) y hallan que los niveles de pobreza se han reducido significativamente en El Salvador, Brasil, Chile y México; mientras que en Argentina no cambia significativamente en el período bajo estudio. Santos y Villatoro (2018) proponen el IPM-LA aquí utilizado y estiman la pobreza multidimensional para 17 países de América Latina entorno al 2005 y entorno al año 2012. Para el caso de Argentina encuentran una reducción significativa de la pobreza entre esos años, aunque con un 15% de tasa de pobreza multidimensional en el año 2012 (utilizando una medición de línea de pobreza alternativa a la oficial en ese momento).
Paz (2014) realiza una medición multidimensional considerando 4 dimensiones: capacidad económica del hogar, calidad de la vivienda, saneamiento básico e inclusión social, entre los años 2010-2014 utilizando la Encuesta Anual de Hogares Urbanos publicada por INDEC. Encuentra, consistentemente con lo planteado anteriormente, que, en este período, existe una fuerte asimetría entre las unidades urbanas analizadas y que los mayores niveles de pobreza se encuentran en el norte del país. Por su parte, Paz y Arévalo (2015), realizan una medición multidimensional para el período 2005-2015 agregando a las dimensiones consideradas por Paz (2014) la dimensión de salud y utilizando la Encuesta Permanente de Hogares. Encuentran que la pobreza se ha reducido a lo largo de los años estudiados, siendo la reducción más importante en la primera mitad (2005-2010). Para el caso de Posadas concluyen que si bien se ha reducido la incidencia de la pobreza, la intensidad se ha mantenido casi constante. A nivel nacional encuentran que en 2015 el 25% de las personas era pobre. Finalmente, Salvia et al. (2015) utilizan datos de la Encuesta de la Deuda Social Argentina (EDSA, llevada adelante por el ODSA-UCA), considerando las dimensiones de Alimentación adecuada, Servicios básicos, Vivienda digna, Logros educativos y Empleo y seguridad social, para los años 2010-2014, encuentran que para el último año analizado el 24,7% de las personas era multidimensionalmente pobre (una reducción de 0,6 pp respecto a 2010). Además identifican que la carencia más recurrente es la de Empleo y seguridad social, que afectaba al 26% de las personas en 2014.
Si bien el IPM-LA tiene varias similitudes con el índice estimado por Paz y Arévalo (2015) y por Salvia et al. (2015), es un poco más comprehensivo en tanto incorpora una mayor cantidad de indicadores de vivienda (tales como tenencia de la vivienda), así como también indicadores de empleo. A diferencia del trabajo de Salvia et al (2015) que otorga la misma ponderación a cada indicador y que identifica como pobre a aquella persona que presenta privación en el indicador de ingreso y en al menos un indicador más, en el IPM-LA cada indicador recibe su ponderación específica y para ser considerado pobre, la persona debe superar el umbral de pobreza multidimensional k (el cual será explicado más adelante), sin importar en cuales indicadores específicos se presenta privación. En general, estos trabajos en conjunto del IPM-LA, tienen en común el hecho de intentar reflejar el fenómeno de la pobreza a partir de una serie de dimensiones en común: vivienda, saneamiento, capacidad económica e inclusión social.
En adelante, la sección 2 se describe la metodología utilizada, explicitando las dimensiones, indicadores, líneas de corte y demás datos utilizados. La sección 3 presenta los principales resultados para Posadas, aglomerados del NEA y Argentina, comparando incidencia, intensidad, tasa de recuento ajustada (M0, en adelante). Finalmente, las conclusiones son presentadas.

1- La Medida M0 y sus componentes. El IPM-LA utiliza una de las medidas de pobreza multidimensional AF, llamada M0 o tasa de recuento ajustada. A continuación se describe la medida utilizada siguiendo a Santos y Villatoro (2018).
Sea

(perteneciente a los números reales positivos

) el logro de cada persona i=1,….., n en cada indicador j=1,….., d y sea

el umbral de privación del indicador j. Una persona está privada en este indicador si su logro está por debajo del umbral de privación.
Formalmente, la privación es definida como:

Además, cada privación es ponderada con la ponderación del indicador dada por ; siendo:

(2)
Para cada persona, se puede construir la suma de privaciones ponderadas (puntaje de privaciones):

(3)
A partir del puntaje de privaciones, los pobres son identificados utilizando un segundo umbral de pobreza, llamado k, que representa el número mínimo de privaciones que una persona debe experimentar para ser considerado multidimensionalmente pobre. Así, alguien es considerado pobre si:

(4)
Las privaciones de las personas no pobres multidimensionalmente son censuradas; formalmente:
si

(5)
si
El puntaje de privaciones censuradas es:

(6)
La medida M0 combina dos subíndices: la proporción de personas multidimensionalmente pobres, llamada incidencia o tasa de recuento, y notada con la letra H, y la intensidad de la pobreza dado por el promedio ponderado de privaciones que experimentan los pobres, notada como A.
Formalmente, H = q/n donde q es la cantidad de personas multidimensionalmente pobres, n es el total poblacional. A su vez, A=

.
El Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) o más genéricamente M0 es:
IPM=M0=H*A (7)
La medida M0 satisface el axioma de monotonicidad dimensional dado que se ajusta por la intensidad de la pobreza. Esto significa que cuando una persona identificada como pobre pasa a estar privada en un indicador adicional, la intensidad A aumenta y entonces M0 aumenta.
M0 se puede descomponer por sub-grupos poblacionales y también por indicadores, una vez que se ha realizado la etapa de identificación. La desagregación por indicadores se realiza analizando las tasas de recuento censuradas definidas como la proporción de personas que es pobre y está privada en cada indicador. Formalmente, la tasa de recuento censurada del indicador está dada por:

(8)

Se utilizan los microdatos provistos por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC, en adelante) recabados por medio de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) en forma trimestral para aglomerados urbanos de todo el país. El análisis se centra en el período 2003-2015 aunque algunos trimestres no pudieron ser incluidos por falta de datos (I y II del año 2003, III del 2007 y III y IV del 2015).
La investigación hace énfasis en la Región Noreste de la Argentina y para eso se utilizan los datos de los aglomerados de Posadas (Provincia de Misiones), Corrientes, Formosa y Resistencia (Provincia de Chaco).
Cabe aclarar que, de acuerdo con lo publicado por el INDEC (2017), los resultados de las estimaciones aquí obtenidas deben entenderse como indicativos o considerados con reservas puesto que la encuesta estuvo sujeta a un manejo discrecional en varios sentidos, lo cual afecta la confiabilidad de las estimaciones realizadas a partir de sus microdatos, entre los años 2007 y 2015.

El presente índice de pobreza replica al propuesto en Santos y Villatoro (2018) el cual consta de 5 dimensiones y 13 indicadores; aunque dada la fuente de datos usada aquí, sólo se puede incluir 12 indicadores por ausencia de datos sobre bienes durables⁵. A su vez, el análisis incluye áreas urbanas únicamente, puesto que la EPH no cubre áreas rurales. La selección de los indicadores, umbrales y ponderaciones es discutida en profundidad en Santos y Villatoro (2018). La selección se funda en juicios normativos complementados con un análisis detallado de correlación, robustez y redundancia.
Todos los indicadores son definidos a nivel de hogar, asumiendo externalidades dentro del mismo. Todos los miembros del hogar son considerados como pobres si su hogar es identificado como pobre.
A continuación, se detallan los indicadores y dimensiones utilizados:

Tabla Nº 1. Dimensiones, indicadores y ponderaciones

Fuente: Elaboración Propia en base a Santos y Villatoro (2018)^{6 7}

El indicador de ingresos monetarios merece una aclaración especial. Para el mismo, se utiliza como línea de pobreza la canasta básica total computada por el INDEC entre los años 2003-2006. Dado que entre 2007 y 2013 el INDEC sub-estimaba la inflación, los valores oficiales de línea de pobreza no eran confiables y entre 2013 y 2015 directamente no se publicaron valorizaciones de la canasta. Por este motivo, se procedió de la siguiente forma: entre los años 2007-2008, se utiliza la canasta del INDEC estimada para el cuarto trimestre de 2006 pero ajustándola por la variación en el Índice de Precios al Consumidor de la serie de Inflación Verdadera. Luego, a partir del año 2009 y hasta el 2015 se utiliza la canasta estimada por la Fundación de Investigaciones Económicas Latinoamericanas (FIEL).⁸
Finalmente, el valor del umbral de pobreza utilizado (k) es del 25%. Es decir, una persona debe estar privada en una dimensión completa (a excepción de Empleo y Seguridad Social) más algún indicador de otra dimensión. Santos y Villatoro (2018) ofrecen análisis de robustez respecto del umbral k.

Incidencia, intensidad y M0. La Tabla 2 presenta los resultados del Índice de Pobreza Multidimensional o Tasa de Recuento Ajustada y sus dos componentes: incidencia (H) e intensidad (A) para el total de aglomerados urbanos de la EPH y para el caso particular de Posadas, ambos entre los años 2003-2015.

Tabla Nº 2. Tasa de Recuento Ajustada (M0), Incidencia e Intensidad para el total de aglomerados urbanos de la EPH y el caso particular de Posadas

Fuente: Elaboración Propia

Se puede observar que, entre 2003-2015, la proporción de personas multidimensionalmente pobres en el total de aglomerados urbanos relevados por la EPH se reduce en 20 puntos porcentuales (-46%). Sin embargo, casi toda la reducción tiene lugar en la primera mitad de este lapso de tiempo, entre 2003 y 2008. Cabe además tener presente que el punto de partida era un nivel de pobreza muy alto, 43%, pues todavía era muy reciente la crisis del año 2001. En 2015 poco menos de un cuarto de la población argentina era multidimensionalmente pobre, experimentando al menos un cuarto de las privaciones mencionadas.
La intensidad de la pobreza, por su parte, apenas disminuye 3 puntos porcentuales en todo el período (-9%). Pero a diferencia de la intensidad, la reducción se da en la segunda mitad de la etapa analizada (2010-2015). En 2003, en promedio, los multidimensionalmente pobres experimentaban 4.7 privaciones ponderadas (cerca de 5), en tanto que en 2015, esto era 4.23 (más cerca de 4 privaciones).
La tasa de recuento ajustada, o M0, evidencia una reducción de 8 puntos porcentuales (-50%) y nuevamente casi la totalidad de esta variación se produce entre 2003-2008, lo cual es de esperar, dado que la Incidencia se reduce en el mismo período y la intensidad apenas presenta cambios en toda la serie.
En el caso del aglomerado de Posadas, se observa una reducción de la incidencia de la pobreza multidimensional de 25 puntos porcentuales (-46%). A diferencia del total de aglomerados, en Posadas la reducción se llevó a cabo a lo largo de todo el período estudiado (a excepción del año 2010) y no solo en la primera mitad. La intensidad también presenta una disminución progresiva de 7 puntos porcentuales (-19%), que se da en todo el lapso, a excepción del período 2009-2010. Finalmente, la tasa de recuento ajustada (M0), producto de los sub-componentes anteriores, presenta una reducción 12 puntos porcentuales (-56%).
En la Figura 1 se presentan tasas de recuento ajustadas para el total de aglomerados urbanos de Argentina y Posadas.

Figura Nº 1. Tasas de Recuento Ajustadas: Posadas y Argentina
Fuente: Elaboración Propia

Se puede observar cierta convergencia en los M0 de Posadas y Argentina. En efecto, se parte de una diferencia de este indicador de pobreza de 5,84 puntos porcentuales y se llega a 2015 con una diferencia de 1,57 puntos porcentuales. Es decir, los indicadores del aglomerado Posadas en términos de pobreza siempre han sido más altos que los del Total País, pero esta diferencia se ha ido reduciendo (-50% de brecha).
Tasas de Recuento Censuradas por indicador. Las tasas de recuento censuradas nos indican la proporción (del total de personas) que es multidimensionalmente pobre y está privada en cada indicador. Estos indicadores revelan la composición de la pobreza multidimensional. En la Figura 2 se presentan estas tasas para los años 2003, 2009 y 2015 para el caso de Posadas y en la Figura 3 para el caso del total de aglomerados urbanos del país.

Figura Nº 2. Tasas de Recuento Censuradas de Posadas
Fuente: Elaboración Propia

Figura Nº 3. Tasas de Recuento Censuradas de Argentina
Fuente: Elaboración Propia

Se puede observar que tanto en el caso de Posadas como en el total de aglomerados urbanos de la EPH, las dimensiones donde existe mayor proporción de personas multidimensionalmente pobres y privadas en ese indicador son las de ingreso y protección social. En línea con los resultados del M0, se observa que en todos los indicadores, pero especialmente en el de ingreso y protección social, mientras que hubo reducciones sostenidas en los dos sub-períodos en el caso de Posadas, en el total de aglomerados urbanos hubo un estancamiento en el segundo sub-período e inclusive en algunos indicadores (como el de ingresos) un incremento en la privación. Entre los indicadores de privaciones no-monetarias, aquellos que presentaron una mayor reducción relativa de privación en el caso de Posadas fueron los de Energía Usada para Cocinar (-98%), Agua Mejorada (-89%) y Asistencia a la escuela (-84%), en todos los casos, entre 2003-2015. Para el caso argentino, las mayores reducciones relativas se dan en Energía Usada para Cocinar (89%), Agua Mejorada (85%) y Rezago escolar (69%).

En este apartado se comparan los resultados de la Ciudad de Posadas con los de las demás capitales de las provincias que componen la Región Noreste (Corrientes, Resistencia y Formosa).
Incidencia, Intensidad y M0. La incidencia de la pobreza multidimensional (así como la de la pobreza por ingresos) en el NEA alcanzó niveles sumamente altos entorno a la crisis del 2001. En efecto, en 2003, Posadas, Formosa y Resistencia partían de un 55% de personas pobres en promedio y Corrientes presentaba un 63%. La intensidad de la pobreza era también alta. En Posadas y Formosa, en promedio los multidimensionalmente pobres experimentaban un 41% de privaciones (casi 5 privaciones simultáneas). En Corrientes y Resistencia la intensidad era similar a la del total de aglomerados de la EPH, 38%. A lo largo del período tanto la incidencia como la intensidad se fueron reduciendo y hacia 2015, Posadas y Formosa presentan los menores niveles de Incidencia con un 28%, seguido de Corrientes con un 31% y en último lugar aparece Resistencia con el 37%. A su vez, en términos de intensidad, los 4 aglomerados se acercaron a niveles del 33% de privaciones entre las personas consideradas multidimensionalmente pobres⁹
En la Figura 4 se presenta el M0, el cual sintetiza la incidencia y la intensidad de la pobreza, para los cuatro aglomerados del NEA. Allí se observa un claro comportamiento descendente a lo largo del período. La reducción promedio del M0 en el NEA ha sido del 40% en un período de 12 años. También aquí se observa en los cuatro aglomerados una marcada reducción hasta 2008, seguida de algunas fluctuaciones, aunque con tendencia decreciente hasta 2015. Posadas es, sin embargo, el único aglomerado entre los cuatro que luego del incremento de la pobreza entre 2009 y 2010, mantiene una tendencia decreciente. Cabe notar también que mientras que en 2003 Resistencia tenía el menor nivel de M0 de los cuatro aglomerados (entre 2 y 3 puntos porcentuales de diferencia), en 2015 invierte su posición y termina con un nivel de M0 entre 2 y 3 puntos porcentuales por encima de los demás. De cualquier manera, estos cuatro aglomerados se muestran como un conjunto bastante homogéneo en sus niveles y en su evolución de la pobreza multidimensional entre 2003 y 2015.

Figura Nº 4. Tasa de Recuento Ajustada (M0) en aglomerados del NEA
Fuente: Elaboración Propia

Tasas de Recuento Censuradas. En relación a las tasas de recuento censuradas por aglomerado en el año 2003, Corrientes era la ciudad que partía de peores condiciones, presentando los valores más elevados de privaciones en 5 de los 12 indicadores (Ingresos, Protección Social, Empleo, Rezago Escolar y Hacinamiento). Cabe destacar aquí que Posadas presentaba los niveles de privación más bajos en el indicador de Ingresos (52%) y a su vez, los niveles de privación más elevados en Agua Mejorada (11%), cerca de tres veces el promedio de los demás aglomerados de la región.
Hacia 2015, todos los aglomerados presentan menores tasas de recuento censuradas en todos los indicadores y no se distingue alguno en peor situación que los demás.
En los siguientes gráficos se pueden observar las principales privaciones para aglomerados seleccionados en 2003 y 2015:

Figura Nº 5. Tasas de Recuento Censuradas en Posadas 2003 y 2015
Fuente: Elaboración Propia

Se observa que el contorno de la serie del año 2015 siempre está por dentro del contorno de la serie del año 2003, demostrando que las tasas de recuento censuradas presentan una reducción en todos los indicadores analizados.

Figura Nº 6. Tasas de Recuento Censuradas en Corrientes 2003 y 2015
Fuente: Elaboración Propia

Lo dicho anteriormente para el caso de Posadas, también es válido para la ciudad de Corrientes, con importantes reducciones en materia de los indicadores de Ingresos y Protección Social.
En el ordenamiento de las privaciones en términos de las tasas de recuento censuradas, se pueden ver ciertas constantes: en ambos años los primeros lugares lo ocupan los indicadores de Ingresos y Protección Social. A su vez, se identifican cambios: el indicador de Empleo desaparece en 2015 del grupo de los primeros cinco indicadores con mayor privación; en su lugar aparecen los indicadores de Tenencia de la Vivienda (Posadas) y Logro Educativo (Corrientes).

Las estimaciones de pobreza multidimensional realizadas en este trabajo indican, en línea con otra evidencia empírica, que los niveles de pobreza han disminuido significativamente en el período 2003-2015, tanto en el total de aglomerados urbanos del país como en el caso particular del NEA y del aglomerado de Posadas, desde un alto nivel de incidencia agregada del 43% post-crisis del 2001, hasta un 23%, valor aun así muy elevado. Hubo también reducciones -aunque leves- de la intensidad de la pobreza multidimensional, redundando en una reducción de la tasa de recuento ajustada.
Sin embargo, la evolución de estos indicadores ha algo sido dispar. Mientras que para el total de aglomerados urbanos la mayor reducción de M0 se da entre los años 2003-2008, para la ciudad de Posadas y en general para el NEA, la reducción tiene lugar en todo el período analizado, aunque en la primera mitad el ritmo de reducción es mayor. Incluso para Posadas se da la particularidad de que la intensidad de la pobreza se reduce en mayor medida en la segunda mitad (2008-2015).
En todo el período analizado, los niveles de pobreza del NEA han sido mayores que el promedio nacional, algo que a priori era esperable. Sin embargo, la brecha de pobreza se ha reducido significativamente: medido a través del M0 Posadas presentaba un indicador 5,84 puntos porcentuales más elevado que el promedio nacional en 2003, mientras que en 2015 esa diferencia era de 1,57 puntos porcentuales.
En cuanto a la composición de la pobreza, se observa que en todo el período, los indicadores de Ingresos y Protección Social son los que presentan mayores contribuciones. A su vez, en el caso del NEA, se destaca la reducción en las tasas de recuento censuradas del indicador de Empleo para todos los aglomerados y el aumento de la importancia de privación en Tenencia de la Vivienda y Logro Educativo.
Se considera alentador el hecho que se haya reducido la diferencia en los niveles de pobreza entre el promedio de todos los aglomerados urbanos y una de las regiones menos desarrolladas como el NEA. Aun así, esta zona geográfica sigue presentando a 2015 niveles de pobreza multidimensional más altos que el resto del país. Se observa además que la composición de la pobreza en el NEA urbano no es radicalmente diferente de la composición en el resto de la Argentina urbana y que las privaciones relativas más altas están concentradas en el aspecto de ingresos, protección social, logro educativo, saneamiento y empleo.
A priori, los resultados del trabajo sugieren que las políticas de reducción de la pobreza deberían orientarse, tanto a nivel nacional pero especialmente en la región del NEA, a tres frentes fundamentales: el del núcleo de generación de ingresos (empleo y protección social), el educativo, con impactos de más largo plazo pero necesarios para desactivar las posibles `trampas´ de pobreza y algunos aspectos habitacionales críticos como el acceso a saneamiento mejorado que tiene impactos directos sobre la salud.

Profesora Adjunta del Departamento de Economía de la UNS, Investigadora Adjunta del CONICET en el IIESS, e Investigador Asociado al OPHI, Universidad de Oxford. Trabaja en medición y análisis de la pobreza. Es Magíster en Desarrollo Económico (Universidad de Vanderbilt) y Doctora en Economía de la UNS.

Becario Doctoral CONICET en Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS-CONICET/UNS). Es Contador Público Nacional y Licenciado en Economía por la Universidad Nacional de Misiones. Doctorando en Economía por la Universidad Nacional del Sur.

1 . También la literatura sobre medición de bienestar subjetivo y felicidad indica que el ingreso monetario es importante para explicar el bienestar sólo hasta un cierto punto, a partir del cual un mayor ingreso no se traduce en mayor bienestar (Easterlin, 2010).

2. Los países son Chile, Colombia, Costa Rica, República Dominicana, Ecuador, El Salvador, Honduras, México y Panamá.

3. El Noreste Argentino (NEA) está conformado por las provincias de: Misiones, Corrientes, Chaco y Formosa. El Noroeste Argentino (NOA) está conformado por las provincias de Salta, Jujuy, Tucumán, Santiago Del Estero, Catamarca y La Rioja.

4. Santos y Villatoro (2018) ofrecen mayores justificaciones y análisis de robustez de este IPM.

5. Santos y Villatoro (2018) también utilizaron datos de la EPH y por ende tuvieron que excluir el indicador de bienes durables para el caso de Argentina y restringirlo al análisis de áreas urbanas.

6. En Santos y Villatoro (2018) se incluye el acceso a la electricidad pero dicha información no está disponible en la Encuesta Permanente de Hogares.

7. Santos y Villatoro (2018) incluye un indicador de tenencia de bienes durables dentro de la dimensión de estándar de vida; dado que dicha información no está disponible en la EPH, el indicador de Ingresos Monetarios obtiene toda la ponderación de su dimensión.

8. Alternativamente, se han realizado estimaciones con canastas de la Dirección de Estadísticas de la Ciudad de Buenos Aires y también ajustando las canastas de INDEC con series de inflación alternativas. Los resultados no difieren cualitativamente de los reportados aquí.

9. Por razones de brevedad no se presentan las estimaciones desagregadas de incidencia e intensidad para cada aglomerado y cada año, pero están disponibles a pedido del lector interesado.

2. Alkire S. y Foster J. (2011). “Understandings and Misunderstandings of Multidimensional Poverty Measurement”. OPHI Working Paper N° 43. Recuperado el 17 de Marzo de 2017 a partir de: http://www.ophi.org.uk/wp-content/uploads/ophi-wp43.pdf

3. Alkire S y Seth S. (2013). “Selecting a Targeting Method to Identify BPL Household in India”. Springer Science + Business Media Dordrecht. Recuperado el 4 de Febrero de 2017 a partir de: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11205-013-0254-6

4. Alkire S., Foster J., Seth S., Santos M., Roche J. y Ballón P. (2015). Multidimensional Poverty Measurement and Analysis. Londres, Inglaterra: Oxford University Press.

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Las Múltiples Dimensiones de la Pobreza: Posadas en el Contexto de la Argentina Urbana Fernando Antonio Ignacio González; María Emma Santos

Las Múltiples Dimensiones de la Pobreza: Posadas en el Contexto de la Argentina Urbana
Fernando Antonio Ignacio González; María Emma Santos