Impulsada por el éxito del Objetivo de Desarrollo del Milenio, que logró que la tasa mundial de pobreza se redujera a la mitad entre 1990 y 2015, la comunidad internacional ha redoblado sus esfuerzos para seguir reduciendo la pobreza. Por ejemplo, el Banco Mundial elevó recientemente el listón al proponer que la tasa mundial de pobreza extrema se reduzca al 3 % o menos para 2030. Sin duda, esta ambiciosa meta exigiría mayores esfuerzos de todas las partes interesadas en todos los frentes de la lucha contra la pobreza, incluido el de su medición (quizá menos vistoso).
Analizar los aspectos dinámicos de la pobreza es importante para diseñar políticas de reducción de la pobreza mejores y más eficaces. Sin información específica sobre la dinámica de la pobreza, una misma tasa, por ejemplo del 20 % en dos períodos, podría ocultar procesos muy distintos: desde un estancamiento absoluto (es decir, movilidad nula, cuando el bienestar de todos los hogares permanece sin cambios) hasta una volatilidad extrema (es decir, movilidad perfecta, cuando todos los hogares pobres del primer período salen de la pobreza y son reemplazados por hogares que antes no eran pobres). Está claro que estas situaciones requieren políticas muy diferentes. Si la pobreza es mayormente transitoria, quizá convenga centrarse en diseñar programas de redes de protección social que eviten que los hogares no pobres pero vulnerables caigan en la pobreza. Por otro lado, si es mayormente crónica, quizá sea más conveniente orientar la atención a intervenciones estructurales y de más largo plazo, como la inversión en capital humano y la construcción de infraestructura. La pobreza transitoria y la crónica suelen requerir instrumentos de política distintos, y es poco probable que una sola política pueda abordar ambas con éxito. Sin embargo, la grave escasez de datos de encuestas de hogares de panel en la mayoría de los países en desarrollo ha dificultado mucho llevar a cabo este tipo de análisis.
Para superar este obstáculo, hemos propuesto nuevos métodos estadísticos (Dang, Lanjouw, Luoto y McKenzie, (2014), Dang y Lanjouw (2013)) para construir paneles sintéticos que permitan medir la dinámica de la pobreza. Una contribución importante de estos métodos es que pueden aplicarse en una amplia variedad de contextos con escasez de datos, siempre que se disponga de dos rondas comparables de datos transversales. (Tengo otra publicación sobre este tema relacionado: cómo medir la pobreza cuando los datos de las encuestas no son comparables a lo largo del tiempo). Diversos ejercicios de validación realizados por nosotros y por otroscolegas indican que las estimaciones de pobreza basadas en estos paneles sintéticos se aproximan bastante a las obtenidas con datos de panel auténticos en varios países, ubicados en regiones geográficas diversas y con distintos niveles de ingreso. De hecho, en ciertas condiciones, los paneles sintéticos incluso pueden ofrecer datos de mayor calidad y estimaciones más fiables.
Estos métodos también se han adoptado cada vez más en informes regionales emblemáticos del Banco, entre ellos un informe de 2012 sobre movilidad económica y la clase media en América Latina y el Caribe, y un informe de 2015 sobre desigualdad en Asia Meridional, además de otros informes regionales y nacionales en curso. Investigadores ajenos al Banco han empezado a emplearlos con distintos fines, como la medición de la pobreza y la evaluación del impacto de programas. La disponibilidad de paneles sintéticos también podría ofrecer oportunidades para estudiar dinámicas alentadoras en otros ámbitos además de la pobreza, como las transiciones laborales o el comercio internacional, cuando no se dispone de datos de panel.
Nuestro reciente estudio sobre la dinámica de la pobreza en Senegal —donde no existen datos de panel reales— permite ilustrar estos métodos. Las estimaciones basadas en dos cortes transversales de la encuesta de hogares representativa a nivel nacional (ESPS 1 y 2) sugieren que la pobreza disminuyó ligeramente, del 48 % en 2006 al 47 % en 2011. Sin embargo, este cambio no es estadísticamente significativo, lo que implica que la pobreza se mantuvo prácticamente sin variación a lo largo del tiempo. Al graficar una frente a otra las distribuciones del consumo de los hogares de ambos años, estas parecen bastante estables, y la distribución de 2006 es casi idéntica a la de 2011. Por lo tanto, las estimaciones basadas únicamente en datos transversales podrían llevarnos a concluir que, durante este período, la situación de pobreza de los hogares en Senegal apenas cambió.
Sin embargo, el análisis mediante paneles sintéticos apunta a lo contrario. Bajo las tasas de pobreza relativamente estables estimadas con datos transversales, resulta que en Senegal hubo mucho movimiento tanto hacia dentro como hacia fuera de la pobreza durante ese mismo período. Los hogares pobres tenían algo más de probabilidades de salir de la pobreza (45 %) que los hogares no pobres de volver a caer en ella (40 %), y también tenían más probabilidades de registrar un mayor crecimiento del consumo. En conjunto, la población mostraba bastante movilidad: más de la mitad (53 %) experimentó movilidad ascendente o descendente. En particular, más de dos tercios de las personas en pobreza extrema (alimentaria) —es decir, quienes viven por debajo del umbral de pobreza alimentaria— ascendieron una o dos categorías de bienestar.
Examinamos además las características de los hogares en transición de pobreza y resumimos los resultados en los dos gráficos siguientes. Factores como el nivel educativo, tener una mujer como cabeza de hogar, residir en zonas urbanas y contar con un contrato de trabajo formal están fuertemente correlacionados con la reducción de la pobreza (Figura 1). Como se señaló antes, esto sugiere que la forma más eficaz de abordar la pobreza crónica podría ser combinar intervenciones que mejoren las perspectivas de ingresos a largo plazo con medidas que promuevan el crecimiento económico en sectores donde participan las personas pobres, como la agricultura. En este sentido, también son importantes las medidas que fomentan la asistencia escolar de los niños de estas familias en situación de pobreza crónica, así como la construcción y el mantenimiento de caminos rurales.
Figura 1: Perfil de la probabilidad de salir de la pobreza en 2011 para distintos grupos de población, condicionado a ser pobre en 2006, Senegal
Por otro lado, entre los factores correlacionados con una menor probabilidad de que los hogares caigan en la pobreza figuran el nivel educativo, contar con un contrato de trabajo, residir en zonas urbanas, tener una mujer como cabeza de hogar, la migración, pertenecer a otros grupos étnicos, trabajar en el sector no agrícola, el capital social, no haber sufrido desastres y no tener discapacidad (Figura 2). Estos factores pueden incluirse como elementos para focalizar programas destinados a brindar protección social.
Figura 2: Perfil de la probabilidad de volver a caer en la pobreza en 2011 para distintos grupos de población, condicionado a no ser pobre en 2006, Senegal
Cada país (o región), con su propia estructura sociopolítica y económica, puede revelar un conjunto completamente distinto de cuestiones relacionadas con la dinámica de la pobreza. Dado que una de las fortalezas de estos métodos es que requieren relativamente pocos datos, esperamos ampliar esta línea de investigación a otros contextos similares.
Este artículo se publicó originalmente en el blog Lets Talk Development del Banco Mundial . La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde estas opiniones.
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Autor: Hai-Anh H. Dang es economista de la Unidad de Pobreza y Desigualdad del Grupo de Investigación sobre Desarrollo del Banco Mundial.
Imagen: Un niño nigeriano se agacha junto a una alcantarilla abierta en el barrio de Isale-Eko, en el centro de Lagos, el 14 de abril de 2007. REUTERS.
