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La incorporación de registros administrativos para el desarrollo de futuros censos y para el cálculo de indicadores es uno de pilarles del Plan Estratégico del Instituto Nacional de Estadística (INE). Su director, Diego Aboal, ha resaltado las ventajas que el uso de esta información podría traer para la focalización y evaluación de políticas públicas. En este sentido, el jerarca presentó el miércoles 16 algunos avances metodológicos para la estimación de la pobreza multidimensional tomando información de distintos organismos públicos. Según un análisis realizado por Búsqueda, las áreas con mayor margen de mejora coinciden con problemáticas como la vivienda, el empleo y las desigualdades de género.
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La medición de la pobreza multidimensional tiene en cuenta otras carencias y privaciones de las personas, distintas del ingreso (en las que se enfoca la pobreza monetaria). Busca una aproximación más integral, que contemple aspectos como la educación o el acceso a la salud. Sin embargo, también hay características sociodemográficas o territoriales que resultan relevantes a la hora de estimar la probabilidad de estar o no bajo el umbral definido por el INE.
A partir de los microdatos de la Encuesta Continua de Hogares para el año 2019, Búsqueda calculó el efecto de distintas variables de interés sobre la probabilidad de ser o no pobre “monetario”, verificando algunos resultados habituales en la teoría económica y encontrando otros nuevos. Para la estimación se consideraron algunos de los indicadores que utilizará el INE para su medición de la pobreza multidimensional, otros considerados relevantes por la literatura previa —como el lugar geográfico de residencia— y unos pocos de interés particular, como la presencia de un empleado público en el hogar.
En todos los casos las estimaciones son en términos promedio (por lo que puede haber hogares que escapen a la predicción) y manteniendo las demás variables constantes. Por otra parte, en algunos casos la relación de causalidad puede no ser clara, como la posesión de computadoras; tener en cuenta el contexto o incluir otras variables —Plan Ceibal y cantidad de computadoras, por ejemplo— puede ayudar a aclarar el panorama. El modelo utilizado tiene una capacidad predictiva de 81%, alcanzando incluso el 89% para los casos de personas pobres.
Características y pobreza
Se encontró que las características sociodemográficas del jefe del hogar tienen un efecto moderado sobre la probabilidad de que sus integrantes sean pobres monetarios. A modo de ejemplo, los hogares con referente mujer (1,1 puntos porcentuales) en situación de desempleo (3,7) tienen más chances de tener ingresos por debajo del umbral mínimo.
Además, pese a que la intuición podría indicar mayores remuneraciones, la cantidad de trabajos de esta persona también aumenta la probabilidad de pobreza, posiblemente por su baja calificación. En contrapartida, cada nivel educativo alcanzado reduce el riesgo en 1,6 puntos.
La ascendencia afro e indígena tienen un efecto marginal dadas las demás variables —igual que el estado conyugal—, pero “otros orígenes” aumentan la probabilidad en 12 puntos porcentuales. En esa última categoría hay pocos hogares.
Entre las características del hogar, el número de ocupados (–2 puntos porcentuales) y subempleados (3) tienen ambos un efecto significativo sobre la probabilidad de ser pobre en términos de ingresos. La presencia de al menos un empleado público en el hogar reduce esta estimación en 3,7 puntos para sus integrantes, mientras que convivir con alguna persona analfabeta, con atraso escolar o con faltas reportadas al sistema educativo la aumentan en 1, 2,2 y 4,4 puntos, respectivamente.
Un resultado contraintuitivo observado es que la tenencia de al menos una computadora también incrementa las chances de estar bajo la línea de pobreza; en cambio, cada equipo adicional o el hecho de tener conexión a Internet “contribuyen” a aumentar los ingresos. De esta forma, queda claro que la relación de causalidad sea probablemente inversa.
Dentro de las variables en el hogar, la ubicación geográfica también tiene un efecto significativo. Tomando como referencia a los montevideanos, los integrantes del norte del país (–2,8 puntos porcentuales), del centro-norte (–2,9), del centro-sur (–3,1), del litoral-sur (–3,3), del litoral-norte (–3,6), de la costa este (–3,9) y de la zona metropolitana (–4,1) tienen todos menos probabilidad de ser pobres.
Las características de la vivienda también importan. Dormir en un lugar expresamente pensado con fines habitacionales, con materiales adecuados para pisos, paredes, techos y buen alcantarillado, reduce la probabilidad de pobreza.
Por último, tomando como referencia a los inquilinos, formar parte de una cooperativa de vivienda reduce la probabilidad de ser pobre en 1,1 puntos porcentuales, mientras que ser propietario u ocupante autorizado lo hace en 2,3 y 1,7 puntos, respectivamente. En cambio, habitar un lugar sin permiso del dueño incrementa las chances de pobreza (2,6).
