RELMECS, junio 2018, vol. 8, no. 1, e038, ISSN 1853-7863
Universidad Nacional de La Plata - Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación.
Centro Interdisciplinario de Metodología de las Ciencias Sociales.
Red Latinoamericana de Metodología de las Ciencias Sociales

ARTÍCULO / ARTICLE

Revisión de las metodologías de estimación de la pobreza en Argentina. Aportes para el debate

Agustín Arakaki

Universidad de Buenos Aires – Facultad de Ciencias Económicas – Instituto de Investigaciones Económicas – Centro de Estudios sobre Población, Empleo y Desarrollo/CONICET, Argentina
agustin.arakaki@gmail.com

Cita sugerida: Arakaki, A. (2018). Revisión de las metodologías de estimación de la pobreza en Argentina. Aportes para el debate. Revista Latinoamericana de Metodología de las Ciencias Sociales, 8 (1), e038. https://doi.org/10.24215/18537863e038

Resumen
En el presente trabajo realizamos una revisión de las metodologías oficiales de medición de la pobreza –línea de pobreza y necesidades básicas insatisfechas–, identificando algunos inconvenientes que las mismas presentan. Luego, mostramos que al realizar modificaciones para resolverlos, el tamaño de la pobreza varía sensiblemente. Es por ello que, dado el objetivo de reconstrucción de las estadísticas sobre este fenómeno, planteamos la necesidad de realizar una revisión completa de las metodologías vigentes.

Palabras clave: Pobreza; Medición de la pobreza; Línea de pobreza; Necesidad básicas insatisfechas; Argentina

Review of methodologies to measure poverty in Argentina. Contributions to the discussion

Abstract
In this paper, we review the official methodologies to measure poverty –poverty line and unmet basic needs-, showing that they have some problems. Then, we show that when different solutions are adopted to solve those problems, the head-count ratio of poverty changes noticeably. Taking into account the objective of reconstructing the official information in this phenomenon, we argue that it is necessary to review the current methodologies completely.

Keywords: Poverty; Measuring poverty; Poverty line; Unmet basic needs; Argentina

1. Introducción¹

A partir del año 2007 se inicia un proceso de deterioro en el funcionamiento del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC), el cual involucró, entre otras prácticas, el desplazamiento involuntario de funcionarios y técnicos de carrera. En forma paralela, comenzaron a observarse discrepancias entre las estadísticas elaboradas por dicho organismo y las alternativas. En consecuencia, los indicadores publicados por el INDEC perdieron credibilidad (CENDA, 2008; Groppa, 2008; CAES, 2010; Lindenboim, 2010; CIFRA-CTA, 2012; Almeida y Pok, 2014).

Lógicamente, la estimación de la pobreza por ingresos no fue ajena a todo este proceso. Inicialmente se vio afectada por el hecho de que las canastas básica alimentaria y total (CBA y CBT, respectivamente) se valorizan con los precios medios utilizados para el cálculo del Índice de Precios al Consumidor del Gran Buenos Aires (IPC-GBA), uno de los indicadores más cuestionados. Posteriormente, en 2013, las autoridades del organismo decidieron interrumpir las series oficiales de la CBA y la CBT, y, por ende, del porcentaje de personas que habitan hogares con ingresos por debajo de la línea de indigencia y de pobreza (LI y LP, respectivamente).

En consecuencia, durante todo este período, han proliferado los artículos cuyo objetivo es obtener una estimación “confiable” de la magnitud de la pobreza por ingresos. En otras palabras, a pesar de que existe un acuerdo relativamente amplio de que el volumen de la pobreza estimado por el INDEC se encuentra distorsionado, no ocurre lo mismo respecto a la dimensión de dicha distorsión y la forma de corregirla. En este marco, un conjunto no menor de autores ha optado por respetar la metodología que el organismo había utilizado desde principios de los años noventa, pero recurriendo a fuentes de información alternativas respecto al valor de las canastas (ATE-INDEC, 2008; CESO, 2014; Arakaki, 2015; CIFRA-CTA, 2015) y a los ingresos de los hogares (Salvia, 2014).

Si bien apelar a los mismos lineamientos metodológicos constituye una decisión correcta a los fines de analizar la evolución de la pobreza por ingresos en el tiempo, distintos aspectos de la metodología oficial han sido cuestionados², dentro de los cuales se encuentra su desactualización³. Sin embargo, este debate ha quedado relegado en el contexto anterior. Algo similar ocurre con el caso del criterio de las necesidades básicas insatisfechas (NBI).

En este marco, el presente artículo tiene por objetivo contribuir a la revisión de la forma en la que se estima la pobreza en Argentina. Para ello, en la primera sección repasaremos brevemente las dos metodologías oficiales –es decir, la de LP y la de NBI–, identificando aquellos aspectos problemáticos y, en la medida de lo posible, presentando alternativas. En segundo lugar, realizaremos un análisis de sensibilidad del tamaño de la pobreza –tanto por LP como por NBI–, para lo cual recurriremos a las distintas variantes analizadas en la sección anterior. Para obtener estos resultados utilizamos las bases de datos de la EPH correspondientes a los primeros dos trimestres de 2015⁴. Finalmente, en la última sección realizaremos un breve resumen de las principales conclusiones del artículo.

2. Breve revisión de las metodologías oficiales. Sus críticas y algunos criterios alternativos

A los fines de organizar la presentación, esta sección estará dividida en dos: una para el método de LP y otra para el de NBI. A su vez, estas subsecciones tendrán dos partes: por un lado, realizaremos un breve repaso de los lineamientos oficiales (ver 2.1.1 y 2.2.1, respectivamente) y, por otro lado, identificaremos algunos puntos que han sido criticados y presentaremos algunas alternativas sugeridas en la literatura especializada (ver 2.1.2 y 2.2.2, respectivamente).

2.1. Línea de pobreza

Según el enfoque que está por detrás de esta metodología, denominado indirecto, se clasifican como pobres a aquellos hogares cuyo ingreso corriente resulte menor al presupuesto requerido para que ese mismo hogar pueda alcanzar un determinado nivel de vida o cubrir determinadas necesidades (INDEC, 2003a). A continuación veremos de qué manera el INDEC llevó esta idea general a la práctica.

2.1.1. Metodología oficial

Como punto de partida, a partir de diferentes estudios médicos y nutricionales, se especificaron los requerimientos normativos kilocalóricos y proteicos imprescindibles que las personas, organizadas en grupos según edad, sexo y nivel de actividad⁵, deben cubrir a lo largo de un mes (ver Morales, 1988). Luego, esos requerimientos fueron normalizados en función de los de un hombre de entre 30 y 59 años con actividad moderada (de ahora en más adulto equivalente)⁶. En otras palabras, las necesidades alimentarias de este grupo pasaron a ser consideradas la unidad y las del resto se recalcularon en proporción a este valor.

El paso siguiente consistió en expresar esos requerimientos del adulto equivalente en términos de un conjunto de alimentos específicos. Para ello, en primer lugar, se seleccionó como población de referencia a los “estratos socio-económicos más deprimidos” –es decir, los radios censales del GBA donde un 30% o más de los jefes de familia tienen primaria incompleta– (Morales, 1988)⁷. En segundo lugar, utilizando las pautas de consumo de esta población, que surgen de los datos de la Encuesta de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENGHo) 1985/86 correspondientes a los meses de julio a octubre de 1985 (de ahora en más, período de referencia), esas necesidades energéticas y proteicas se tradujeron en una canasta de alimentos (Epszteyn y Orsatti, 1988). Por último, a esta canasta se le introdujeron algunos ajustes para mejorar su valor nutritivo al mínimo costo (Morales, 1988). Nótese que, por la forma en la que fue construida, esta canasta de alimentos expresados en peso neto –es decir, excluyendo las partes no comestibles o desechos– “pretende dar cuenta de un componente ‘normativo’ (normas de nutrición) y otro ‘culturalmente relativo’ (los hábitos de consumo de la población)” (Lo Vuolo et al., 1999, p. 134).

Para que esa CBA pudiera ser comparada con el ingreso, los alimentos fueron expresados en peso bruto o de compra –es decir, se incluyeron las partes no comestibles o desechos– y, posteriormente, valorizados con los precios medios mensuales recolectados por el INDEC durante el período de referencia para el cálculo del IPC-GBA (Epszteyn y Orsatti, 1988). Posteriormente, este ejercicio de valorización se realiza para cada mes recurriendo siempre a los precios medios relevados como insumo para este índice de precios (INDEC, 2002a).

Construir una canasta indicativa del nivel de gasto requerido para satisfacer, también, el resto de las necesidades –es decir, la CBT– presenta una dificultad mayor, debido a que no existe una base normativa que permita definir cuáles son exactamente esas otras necesidades y la ponderación que deben recibir, y a que la información requerida para su construcción no siempre se encuentra disponible (Minujín y Scharf, 1985). Es por ello que no se utilizaron métodos directos como en el caso anterior, sino indirectos (INDEC, 2003a). Concretamente, la CBT se obtiene multiplicando a la CBA por la inversa del coeficiente de Engel (CdE) –es decir, la relación entre el gasto total y el gasto en alimentos–. Esta relación se calculó para los hogares en los deciles 2, 3 y 4 del ingreso per cápita según los datos de la ENGHo de 1985/86 correspondientes al período de referencia⁸, arrojando un valor de 2,07 (Epszteyn y Orsatti, 1988). Para dar cuenta de los cambios en la estructura de precios relativos, en períodos posteriores, tanto el numerador como el denominador se actualizaron a partir de los precios medios empleados para el IPC-GBA (INDEC, 2002a)⁹.

Como las canastas satisfacen las necesidades del adulto equivalente, pero la condición de pobreza se determina a nivel hogar, la CBT es multiplicada por la suma de los coeficientes de adulto equivalente de todos los miembros de cada hogar para obtener la LP. Matemáticamente, este cálculo puede expresarse de la siguiente manera:

Donde LP_i representa a la línea de pobreza del hogar i, CBA es el valor de la canasta básica alimentaria, CdE^-1 corresponde a la inversa del coeficiente de Engel, CBT representa el valor de la canasta básica total, x_j es el coeficiente de adulto equivalente de una determinada persona con características j y n_ij corresponde a la cantidad de personas del hogar i con el coeficiente de adulto equivalente j.

Finalmente, la LP de cada hogar es comparada con el Ingreso Total Familiar (ITF) de ese mismo hogar, el cual proviene de la EPH. Si la primera se encuentra por encima del segundo, será pobre; y, en caso contrario, será no pobre. A pesar de que esta condición se determina a nivel hogar, puede expresarse en términos individuales, considerando que toda persona que habita un hogar pobre también lo es.

Originalmente, la estimación oficial de la pobreza por ingresos se circunscribía a la Ciudad de Buenos Aires y el conurbano bonaerense, debido a que la ENGHo 1985/86 se relevó sólo en el GBA y que, a su vez, los precios que se utilizaban para valorizar y actualizar el valor de las canastas también correspondían a esta región. Sin embargo, a partir del 2002, la estimación se extendió a la totalidad de los aglomerados de la EPH mediante la denominada “metodología de transición” (INDEC, 2002a). Esta consistía en aplicar los mismos lineamientos desarrollados previamente, pero utilizando canastas para cada región, obtenidas ajustando las del GBA con el correspondiente coeficiente de Paridad de Precios de Compra del Consumidor (ver INDEC, 2002b).

2.1.2. Sobre algunos inconvenientes que presentan los distintos aspectos involucrados en la medición de la pobreza por ingresos y posibles alternativas metodológicas

A continuación presentaremos las principales críticas que se han realizado a los distintos componentes involucrados en la estimación de la pobreza por ingresos, dentro de las cuales se destaca su desactualización. A su vez, introduciremos algunas alternativas que provienen de los cambios sugeridos en INDEC (2003b)¹⁰, los cuales fueron elegidos porque, a diferencias de los ajustes propuestos por diversos autores (por ejemplo: CEPA, 1993; Lo Vuolo et al., 1999; Salvia y Donza, 1999; Crosta, 2000), se trata de una revisión integral de la metodología vigente en ese momento, no sólo considerando fuentes de información más actuales sino también tratando de superar sus inconvenientes.

a. Los coeficientes de adulto equivalente

Como fuera explicado anteriormente, tanto los distintos agrupamientos en términos de sexo y edad como sus respectivos requerimientos calóricos fueron definidos hace aproximadamente treinta años. Por lo tanto, podría argumentarse que se encuentran desactualizados. Como alternativa recurrimos a los coeficientes de adulto equivalente propuestos en INDEC (2003b), los cuales también fueron utilizados en la metodología implementada a partir del segundo trimestre de 2016 (INDEC, 2016). Es importante aclarar que si bien existen algunas diferencias entre las dos versiones, los agrupamientos y sus requerimientos calóricos no son muy distintos, lo cual pareciera indicar que se trata de características estables, al tiempo que permite anticipar que, probablemente, este cambio no vaya a tener una incidencia cuantitativa relevante.

b. La canasta básica alimentaria

De lo explicado anteriormente se deduce que existen dos tipos de problemas asociados a la CBA. En primer lugar, pese a que el nivel de vida de la población, los precios relativos y los gustos se han modificado en forma considerable desde el momento de la construcción de la canasta, en todo este tiempo sólo se han ajustado los precios. En segundo lugar, la denominada “metodología de transición” únicamente corrige las diferencias en el nivel de precios entre las distintas regiones en el 2001. En otras palabras, supone que los patrones de consumo son los mismos en todo el país y que los precios evolucionan de la misma manera en las diferentes regiones. En el año 2003, se construyó una canasta por región para abril de ese año, utilizando una ENGHo más actual –la de 1996/7– y nuevos criterios (ver INDEC, 2003b). Como no contamos con índices de precios para las distintas regiones, las actualizamos con la evolución de la CBA oficial hasta diciembre de 2006 y a partir de allí con el capítulo de Alimentos y Bebidas del IPC-SL. Luego, a estas canastas les aplicamos las respectivas inversas del CdE “oficiales” –es decir, las vigentes a diciembre de 2006, pero corrigiéndolas en función de la evolución del Nivel General y el capítulo Alimentos y Bebidas del IPC-SL–, de forma tal de obtener la CBT para cada región. Nótese que de esta forma, nuevamente, estamos suponiendo que los precios evolucionan de la misma manera en todo el país.

c. El coeficiente de Engel y la línea de pobreza

El coeficiente de Engel presenta algunos inconvenientes similares a la CBA. En primer lugar, sólo fue construido con información del GBA. Si bien los cocientes entre el gasto total y gasto en alimentos que surgen de la aplicación de la “metodología de transición” difieren entre regiones, esto se explica, pura y exclusivamente, por los niveles de precios entre ellas, no contemplando que las relaciones puedan diferir por otros motivos (culturales, climáticos, etc.). En segundo lugar, estos coeficientes fueron actualizados de acuerdo a la evolución de los precios en los alimentos y el resto de los bienes, pero los patrones de consumo podrían haber variado desde su estimación en base a información de la década de los ochenta. Si bien este aspecto no será analizado en este trabajo, cabe mencionar que, según las ENGHo de 1986/7, 1996/7 y 2004/5, esta relación fue creciendo en el tiempo, adoptando los valores de 2,07, 2,37 y 2,60, respectivamente (INDEC, 2016), lo cual muestra que evidentemente han habido cambios en los patrones de consumo que debieran considerarse.

Adicionalmente, al multiplicar la CBA por la inversa del coeficiente de Engel para obtener la CBT, se supone implícitamente que el peso relativo del consumo alimentos respecto al total en cada hogar es igual al de la población de referencia. Así, por ejemplo, no distingue entre aquellos hogares que deben abonar un alquiler para habitar una vivienda y los que no deben hacerlo, o entre aquellos que acceden a servicios provistos por el Estado y los que no. Si bien en la metodología de 2003 a la línea de la pobreza de los hogares inquilinos se le adicionaba un valor correspondiente al alquiler, que variaba en función del tamaño del hogar (INDEC, 2003b), no es posible replicar dicha propuesta, al menos no con la información disponible¹¹. Por un lado, en dicho documento no se explicitan los valores de los alquileres utilizados de forma tal de poder actualizarlos. Por otro lado, aun cuando los tuviéramos, tampoco contamos con un dato del costo del alquiler por región.

Finalmente, dado que para determinar la línea de pobreza de cada hogar se multiplica la CBT por las unidades de adulto equivalente, esto supone que las equivalencias entre los distintos miembros del hogar se mantienen para otros tipos de consumos, a pesar de haber sido definidas sólo para las necesidades nutricionales (Minujín y Scharf, 1985). En este sentido, se subestiman los requerimientos de algunos grupos, como por ejemplo las personas de mayor edad, en cuyo caso si bien “se puede presumir un menor consumo alimentario, es reconocido que registran mayores demandas de atención de la salud, cuidados personales, etc.”(Lo Vuolo et al., 1999, p. 140). Respecto a esta cuestión, la actualización propuesta por el INDEC recurre a un ajuste indirecto similar al original, pero a un nivel más desagregado. Concretamente, se consideran distintos coeficientes para diferentes tipos de bienes –se identifican cinco tipos de gastos: en servicios para la vivienda; en indumentaria, transporte público y educación; en salud; en bienes y servicios; y en alquiler–, que varían según la cantidad de miembros del hogar y sus características en términos de edad, y que son propios de cada región (INDEC, 2003b). En este trabajo no actualizamos los coeficientes para los distintos tipos de bienes, ya que no disponemos de la información necesaria para ello. Esto implica suponer que la relación entre los distintos tipos de gastos no ha variado y que los precios relativos lo han hecho en igual proporción.

d. Los ingresos

Dado que los ingresos de los hogares se obtienen a través de una encuesta, esta información puede presentar dos inconvenientes: 1) no todos miembros del hogar responden en forma completa todas las preguntas del bloque de ingresos del cuestionario y 2) aun cuando las contestaran, los ingresos declarados no siempre se corresponden con aquellos efectivamente percibidos (Salvia y Donza, 1999). Hasta el momento, el INDEC ha empleado distintos mecanismos para resolver sólo el primero de estos dos problemas. En los últimos años ha recurrido un sistema de imputación denominado hot deck aleatorio, que consiste:

“en seleccionar un ‘donante’ para cada valor faltante dentro de cierta sub-población definida por ciertas variables auxiliares, correlacionadas o asociadas con la variable cuya no respuesta se corrige. Ello significa que cada valor faltante es ‘imputado’ por un valor ‘válido’ que pertenece al mismo grupo de clasificación” (INDEC, 2009, p. 6).

A los fines de evaluar la incidencia de los ingresos faltantes consideraremos dos alternativas: incluir a todas las observaciones de cada relevamiento, o limitarnos solamente a analizar lo ocurrido en aquellos hogares en los que todos los miembros responden en forma completa el cuestionario de ingresos¹².

Si bien no analizaremos la incidencia de declaración errónea de ingresos, es importante mencionar que algunos autores han mostrado, a partir de la comparación con otras fuentes de información, que algunos ingresos son subcaptados por la EPH (Camelo, 1999; Roca y Pena, 2001; Felcman et al., 2004; Sánchez et al., 2016), lo cual podría influir sobre la estimación de la pobreza si la diferencia entre lo realmente percibido y lo declarado llevara a que cambie la posición de los ingresos del hogar respecto a su propia LP.

2.1.3. Algunas aclaraciones adicionales

A los fines de poder realizar los ejercicios de sensibilidad frente a posibles alternativas, es necesario contar con un valor de referencia para el período seleccionado –en este caso, el primer semestre de 2015–. Para ello, en primer lugar, construimos una serie para la CBT-GBA que llegara hasta mediados de ese año, actualizando los valores oficiales de diciembre de 2006 con el Nivel General del IPC de la Dirección Provincial de Estadística y Censos de la provincia de San Luis (IPC-SL), respectivamente¹³. En segundo lugar, como no contamos con información respecto al mes de referencia del relevamiento, calculamos una canasta promedio de los meses a los cuales podrían corresponder los ingresos incluidos en las bases de datos de la EPH del primer y segundo trimestre de ese año. A modo de ejemplo, para la estimación de la pobreza en el segundo trimestre usamos el promedio de las canastas de marzo, abril y mayo. Posteriormente, las canastas para las restantes regiones fueron calculadas mediante el ajuste propuesto en la “metodología de transición”. En tercer lugar, aplicamos la metodología desarrollada en el apartado 2.1.1, obteniendo así los datos absolutos de personas pobres y no pobres para cada trimestre, los cuales fueron promediados con el objetivo de contar con valores semestrales. Finalmente, a partir de estos últimos, calculamos el índice de recuento –esto es, el cociente entre número de personas pobres y el total–.

Por otro lado, para realizar los ejercicios de sensibilidad realizamos estimaciones ceteris paribus –es decir, aplicando las modificaciones del apartado 2.1.2 de a una por vez y manteniendo todo lo demás constante–, excepto en el caso del mecanismo de imputación de ingresos, y luego utilizamos la metodología 2003 en forma completa. El impacto de la imputación de ingresos fue analizado sobre el valor de referencia y sobre el resultado de la metodología 2003.

2.2. Necesidades básicas insatisfechas

A diferencia de la estimación de la pobreza por ingresos, el “enfoque directo” busca relacionar el bienestar del hogar con su consumo efectivo (Boltvinik, 1999). Entonces, se considera pobre a quien carece de los bienes y servicios requeridos para vivir y funcionar como un miembro de la sociedad (Feres y Mancero, 2001a). La forma que adopta en nuestro país este enfoque es el método de las NBI, el cual desarrollaremos a continuación.

2.2.1. Metodología oficial

El objetivo original detrás de este método era construir mapas de pobreza que permitieran identificar en la forma más desagregada posible las carencias críticas que predominaban en cada una de las regiones del país, a los fines de elaborar políticas focalizadas. Por estas razones (nivel de desagregación y cobertura) es que se seleccionó a los Censos Nacionales de Vivienda y Población (CNVP) como la principal fuente de información (INDEC, 1984).

Sin embargo, como el último Censo hasta ese momento había sido realizado unos años antes, su elección restringió, por un lado, el universo de necesidades a considerar, omitiendo la nutrición, la salud y el equipamiento del hogar, entre otras; y, por el otro, las dimensiones, las variables y los umbrales utilizados para dar cuenta de la satisfacción o no de dichas necesidades. Más allá de estas limitaciones, para cada una de las dimensiones se establecieron diferentes variables censales y, a su vez, para cada una de estas últimas se fijaron distintos niveles mínimos de satisfacción por debajo de los cuales pudiera verse amenazado el funcionamiento y el desarrollo de la vida humana en sociedad.

Dadas las restricciones de información mencionadas previamente, se buscó que tanto los indicadores como sus respectivos umbrales mínimos no sólo dieran cuenta de la privación de algún grupo específico de necesidades básicas, sino que también representaran a las demás carencias que configuran las situaciones de pobreza. Para ello, la División de Estadísticas y Análisis Cuantitativo de la Comisión Económica Para América Latina y el Caribe (CEPAL) realizó un estudio que consistió en analizar el grado de asociación estadística existente entre diferentes indicadores construidos en base a las variables censales y una medida de la pobreza basada en el ingreso per cápita de los hogares, debido a que la insuficiencia de ingresos usualmente es considerada como un indicador más apropiado del “bienestar” del hogar. En base a los resultados de este estudio se seleccionaron cuatro indicadores: hacinamiento crítico, vivienda precaria, asistencia escolar y baja capacidad de subsistencia (INDEC, 1984).

Adicionalmente se consideraron variables asociadas al acceso a los servicios sanitarios incluidas en la información provista por el Censo, como el acceso al sistema de abastecimiento de agua de potable, la falta de descarga de agua del retrete, etc. En este caso se optó por la posesión de cualquier clase de inodoro, ya que, a diferencia de lo que ocurre con las otras alternativas, su carencia permite dar cuenta de la insatisfacción de una necesidad y se halla relacionada con otras privaciones críticas, independientemente de las características de cada localidad¹⁴.

Los indicadores y los umbrales definidos en aquel momento, y que continúan utilizándose hasta la actualidad, están detallados en el Cuadro 1.

Cuadro 1: Necesidades, dimensiones, variables e indicadores de NBI.

Notas: a) se define según tipo de vivienda, se consideran inconvenientes pieza de inquilinato, vivienda precaria u “otro tipo”, lo que excluye casa, departamento y rancho; b) es el cociente entre miembros ocupados y miembros totales.

Fuente: Elaboración propia en base a INDEC (2003c), y Feres y Mancero (2001a).

Dado que la fuente de información utilizada en este trabajo –la EPH– no es la misma que aquella empleada originalmente para el diseño y la aplicación del método de NBI –los censos de población–, tuvimos que introducirle algunas modificaciones a estos criterios. En el caso de los cuartos de la vivienda consideramos el número de habitaciones de uso exclusivo. Por otro lado, para dar cuenta de la posesión o no de retrete, utilizamos un conjunto de variables asociadas a la tenencia de baño y a sus características: clasificamos como NBI a aquellos hogares que habitan una vivienda que no tiene baño dentro de la vivienda y a aquellos que teniéndolo, no cuenten con retrete sin arrastre de agua. De esta forma, no sólo buscamos dar cuenta de la presencia de servicios sanitarios sino también un nivel adecuado de privacidad y salubridad (Feres y Mancero, 2001a). En el resto de los casos utilizamos los mismos criterios que en la definición original.

Habiendo resuelto esta cuestión, surge la siguiente pregunta ¿cuántas y cuáles de estas condiciones deben cumplirse para poder afirmar que un hogar presenta necesidades básicas insatisfechas? Considerando que todas las necesidades son básicas –es decir, fundamentales para reflejar la pobreza– y que, por lo tanto, todas tienen la misma importancia, serán clasificados como hogares con necesidades básicas insatisfechas aquellos que no alcancen el umbral mínimo de al menos una dimensión (Beccaria et al., 1997). De la misma forma que en el caso del método del ingreso, supondremos que las personas que habitan hogares con necesidades básicas insatisfechas también presentan esta característica. A su vez, sólo con el objetivo de simplificar, en adelante, nos referiremos a ellas como “personas con NBI”.

2.2.2. Sobre algunos inconvenientes que presentan los distintos aspectos involucrados en la medición de la pobreza por NBI y posibles alternativas metodológicas

Al igual que hicimos con el método de LP, a continuación daremos cuenta de algunos inconvenientes que presenta el de las NBI tal como se aplica en la actualidad en Argentina, al tiempo que presentaremos algunos cambios para hacer frente a dichos inconvenientes. Sin embargo, a diferencia del caso anterior, no existe una versión más actual o una revisión integral de la metodología. Es por ello que recurrimos a los aportes de distintos autores, los cuales fueron adaptados a la información proporcionada por la EPH.

a. Las necesidades

Como dijéramos anteriormente, el haber seleccionado al CNPV de 1980 como fuente de información para el método de NBI impuso límites a las necesidades que el mismo tendría en cuenta. Tan es así, que Beccaria et al. (1997) sostienen que no se consideraron argumentos conceptuales, sino que estuvieron determinadas casi exclusivamente por la cobertura temática de los censos de población. Si bien, a nuestro entender, lo ideal sería establecer un concepto de pobreza y, a partir de este último, identificar las necesidades que se consideren básicas, este camino excede el alcance de este trabajo, razón por la cual no será abordado. Aunque esta cuestión podría resolverse recurriendo a la literatura existente (ver OPHI y CAF, 2016), la cobertura temática de la EPH es similar a la de los censos de población y, por ende, sólo es posible construir unas pocas dimensiones adicionales. Es por estos motivos que trabajaremos con aquellas que fueron definidas originalmente.

Ahora bien, parte de la literatura ha cuestionado la inclusión de la capacidad de subsistencia dentro de este conjunto, debido a que no se corresponde con el espíritu del enfoque en el cual se enmarca el método de las NBI –es decir, captar la satisfacción efectiva de una determinada necesidad o el acceso a un servicio básico–, sino que, a través de ella, se busca dar cuenta de la relación entre el flujo de ingresos que cada hogar es capaz de generar y los ingresos requeridos por el mismo (Beccaria et al., 1997; Arakaki, 2011)¹⁵. Es por este motivo que analizaremos qué ocurre si quitamos esta dimensión, aunque, a priori, podemos anticipar que el resultado será, probablemente, una reducción del porcentaje de personas pobres.

Por lo dicho anteriormente, las modificaciones propuestas se concentran en las variables y los umbrales. En los dos casos, la selección se realizó a partir de las propuestas realizadas por distintos autores y en función de la información disponible.

b. Las variables

Para dar cuenta de la necesidad de acceso a la vivienda, el método de NBI incluye dos dimensiones –hacinamiento y calidad de la vivienda–. En el primer caso existe un debate respecto a cuál/es es/son el/los tipo/s de cuarto/s que se debe/n tomar en cuenta (Feres y Mancero, 2001a). La EPH ofrece dos alternativas: los ambientes para uso exclusivo por parte del hogar –de ahora en más, hablaremos de cuarto– o, dentro de este conjunto, aquellos que se utilizan habitualmente para dormir –de ahora en más, hablaremos de dormitorios–. A los fines de realizar el ejercicio de sensibilidad, consideraremos que esta segunda opción por el hecho de que el compartir los dormitorios con muchos individuos supone una situación de privación mayor que en cualquier otro ambiente. En este sentido, un hogar en el que muchas personas comparten el dormitorio no sólo sufre los problemas propios del hacinamiento, sino que esta situación también afecta otros aspectos de la vida de las personas como la calidad del sueño (Mitchell y Macció, 2015).

En el caso de la calidad de la vivienda, la metodología oficial sólo considera el tipo de vivienda. Este último indicador ha sido criticado porque recurre a múltiples criterios para la definición de las categorías, porque la clasificación depende de la subjetividad del encuestador y porque resulta poco discriminante (Olmos et al., 2003). Es por ello que, en su reemplazo, proponemos utilizar el indicador compuesto de “Calidad de las características constructivas de la Vivienda (CALMAT)” propuesto por Olmos et al. (2003) para el caso argentino. Este indicador clasifica a las viviendas según los materiales predominantes en el piso, el techo y las paredes. Sin embargo, como la EPH no incluye información sobre las últimas, sólo tendremos en cuenta combinaciones del tipo de piso y techo (ver Cuadro 2). Teniendo en cuenta las distintas categorías, consideraremos que la calidad de la vivienda no es buena si su índice CALMAT es igual a III –es decir, las que presentan materiales resistentes en todos los componentes, pero le faltan elementos de aislación o terminación en todos sus componentes–; IV –o sea, las que están construidas con materiales no resistentes al menos en uno de los componentes, pero no en todos–; o V –es decir, esa vivienda presenta materiales no resistentes en todos los componentes–. Elegimos el nivel III como umbral debido a que la falta de aislamiento del medio ambiente afectan tanto a la salud como a la calidad del sueño, ambos elementos constitutivos del bienestar de las personas (Mitchell y Macció, 2015).

Cuadro 2: Construcción operacional del indicador compuesto CALMAT.

Notas: 1. las celdas que presentan un signo de interrogación son aquellos casos que no es posible clasificar; 2. se considera que los departamentos de propiedad horizontal tienen techo de losa.

Fuente: Elaboración propia en base a Olmos et al. (2003).

Para dar cuenta de la necesidad vinculada al acceso a los servicios sanitarios, la metodología que aplica el INDEC sólo considera la posesión de retrete, lo cual responde, principalmente, al hecho de haber querido construir un índice que sea aplicable al ámbito rural y urbano, y dentro de este último a ciudades de distintas características (INDEC, 1984). Sin embargo, dado que en este caso la muestra se limita a los aglomerados urbanos de mayor tamaño del país, proponemos considerar la disponibilidad de agua potable y el acceso a servicios sanitarios para la eliminación de excretas. En el primer caso buscaremos dar cuenta del abastecimiento de agua de buena calidad en cantidad suficiente para los requerimientos del hogar (Feres y Mancero, 2001b). Es por ello que incorporamos un indicador compuesto que incluye tanto la procedencia del agua, cuyo umbral está fijado por el acceso a la red pública de agua, como las instalaciones internas, clasificando como NBI a los hogares que no tienen agua dentro de la vivienda. En el segundo caso, consideraremos el sistema de la eliminación de aguas servidas o desagüe, estableciendo como umbral mínimo el acceso a la red pública de cloaca o la posesión de cámara séptica y pozo ciego, ya que se trata de servicios sanitarios básicos para poblaciones urbanas (Feres y Mancero, 2001a).

c. Los umbrales

En la literatura se ha argumentado que algunos umbrales han quedado desactualizados con el transcurso del tiempo, tal es el caso del acceso a la educación. A diferencia de lo que ocurría al momento de diseñar la metodología de NBI, hoy en día, la educación es obligatoria desde el preescolar hasta concluir el nivel secundario. Es por ello que como alternativa clasificaremos como NBI a aquellos hogares que tienen un menor de entre 5 y 18 años que no asisten a la escuela. Es importante mencionar que Feres y Mancero (2001a) también sugieren incorporar dentro de esta dimensión otros indicadores, como por ejemplo la calidad de la educación que reciben los menores o el grado de alfabetismo de la población. Sin embargo, el primero de ellos fue descartado por limitaciones asociadas a la información disponible y el segundo, por falta de relevancia¹⁶.

d. Criterio de identificación

Como fuera dicho anteriormente, se clasifican como NBI a aquellos hogares que no alcancen el umbral mínimo en alguna de las necesidades. Sin embargo, Feres y Mancero (2001a) plantean que un número mínimo de carencias críticas resulta totalmente arbitrario, ya que no existe ningún tipo de sustento teórico que permita establecerlo, y que tampoco es posible determinar qué ponderación debería recibir cada una de ellas, debido a que son incomparables entre sí.

Otro problema derivado de considerar como NBI a aquellos hogares que no alcancen el umbral mínimo en al menos una de las variables, es que la probabilidad de que sean clasificados como pobres dependerá directamente de la cantidad de indicadores considerados (Boltvinik, 1999; Hicks, 2000), lo cual pone más de relieve la importancia de la información disponible y del criterio del investigador para seleccionar las dimensiones que se considerarán. Sin embargo, como explicáramos oportunamente, esta cuestión no será abordada en este trabajo.

2.2.3. Algunas cuestiones complementarias

Al igual que en el caso del método del ingreso, para obtener los datos del primer semestre de 2015, primero calculamos los datos absolutos para los primeros dos trimestres, luego realizamos un promedio simple y, a partir de estos valores promediados, calculamos un índice de recuento. Para los ejercicios de sensibilidad, y dada la influencia que tiene sobre la condición de pobreza el número de indicadores considerados, realizaremos estimaciones ceteris paribus a los fines de alterar lo menos posible la cantidad de condiciones exigidas para no ser pobre. Aun así, esta cantidad difícilmente se mantenga constante, en tanto en muchos casos indicadores simples serían reemplazados por indicadores compuestos, tal es el caso de, por ejemplo, la sustitución del tipo de vivienda por el índice CALMAT.

3. Resultados y discusión

3.1. Línea de pobreza

En el Gráfico 1, las barras representan distintas estimaciones. La de color blanco muestra el resultado de aplicar la metodología oficial, pero habiendo ajustado el valor de la CBT con el IPC-SL. Este valor será la referencia contra la cual compararemos el resto, los cuales fueron obtenidos introduciendo un único cambio en la metodología oficial, excepto en el caso de la barra de color negro. Para la barra de color gris claro –denominada “CBA ‘03”– utilizamos la CBA para cada región de la propuesta metodológica de 2003 con sus precios actualizados, y expandidas con la inversa del coeficiente de Engel “oficial” por región¹⁷. Para la estimación graficada con la barra gris –es decir, “UAE ‘03”– recurrimos a las unidades de adulto equivalente más actuales. En el caso de la barra gris oscuro –o sea, “CBA orig. + coef ‘03”–, la CBA original fue actualizada con el capítulo de Alimentos y Bebidas del IPC-SL, ajustada para cada región en base a los lineamientos de la “metodología de transición”, y a estas canastas les aplicamos los coeficientes de ajuste de la metodología 2003. Finalmente, la barra de color negro incorpora todos los cambios mencionados anteriormente –es decir, la nueva CBA para cada región ajustada con el capítulo de Alimentos y Bebidas del IPC-SL, expandida con los nuevos coeficientes de ajuste por región y utilizando las nuevas unidades de adulto equivalente–. En otras palabras, fue estimada con la metodología 2003.

Gráfico 1. Índice de recuento de pobreza, según diferentes cambios metodológicos. En porcentaje. 1° semestre de 2015.

Fuente: elaboración propia en base a la EPH-INDEC, IPC-San Luis e INDEC (2003b).

Como podemos ver, el cambio de la CBA por una más actual tendría un impacto positivo, pero reducido, sobre la medición de la pobreza. Para el total de los aglomerados, la pobreza se incrementaría 1,3 p.p., afectando al 17,9% de la población. El efecto sería similar en casi todas las regiones, siendo levemente superior en la Pampeana y levemente inferior en Cuyo (1,8 p.p. y 0,7 p.p., respectivamente). Esta evidencia sugeriría que los patrones de consumo en términos de alimentos y entre regiones no parecen haber registrado grandes diferencias.

De las cuatro alternativas consideradas, el reemplazo de las unidades de adulto equivalente sería la única que reduciría la pobreza en todas las regiones y, por ende, para el total de aglomerados EPH. Sin embargo, como anticipáramos en la sección anterior, el impacto de este cambio tampoco resultaría muy pronunciado. Concretamente, se observaría una caída de 0,4 p.p. a nivel agregado y el caso de mayor variación sería el NEA con una reducción de 0,8 p.p.

Por su parte, si en lugar de utilizar la inversa del coeficiente de Engel para pasar de la CBA a una canasta que también considere otros bienes y servicios, se emplearan los nuevos coeficientes de ajuste, la participación de la población con ingresos insuficientes se incrementaría en 1,5 p.p. en comparación al patrón de referencia, afectando al 18,1%. Es importante destacar que, a diferencia de lo que ocurre con el resto de las alternativas, esta tiene la particularidad de ser la única que no afectaría en el mismo sentido a todas las regiones, ya que la pobreza en el GBA sería levemente menor (0,9 p.p.) y en las demás regiones, aumentaría entre 6,4 p.p. (en el NEA) y 2,8 p.p. (en el NOA). A su vez, nótese que incluso dentro de este último conjunto, la variabilidad sería mayor que para el resto de los componentes.

Finalmente, si la pobreza fuera estimada de acuerdo a lo establecido en la metodología 2003, aproximadamente 19% de la población habitaría hogares con ingresos por debajo de la LP. Si bien el aumento en términos agregados sería de 2,3 p.p. –es decir, alrededor de 620 mil personas–, al analizar lo que ocurre con en algunas de las regiones encontramos aumentos bastante más importantes, que van de 3,6 p.p. en Cuyo a 7,8 p.p. en el NEA.

Estos resultados parecieran mostrar que la actualización metodológica propuesta por el INDEC no tendría un impacto considerable en el porcentaje de personas pobres en el total de aglomerados de la EPH –apenas un 14%, aumentando de 16,6% a 18,9%–, pero es importante tener en cuenta tres cuestiones. En primer lugar, que los efectos a nivel regional serían considerablemente mayores. Así, por ejemplo, el aumento en la Patagonia sería de aproximadamente un 75% –pasando de 8,6% a 15,0%– y en la región Pampeana, de 37% –ascendiendo de 13,5% a 18,5%–. En segundo lugar, que hemos enfrentado algunas dificultades para la implementación de la metodología 2003 –como por ejemplo: ajustamos todos los valores con un mismo IPC en lugar de utilizar índices regionales, no realizamos el ajuste por alquiler, y tampoco actualizamos los coeficientes de ajuste para expandir la CBA al resto de los bienes y servicios–. En tercer lugar, que incluso la metodología de 2003 se encuentra desactualizada y, por ende, faltaría incorporar la incidencia de los cambios observados entre fines de los noventa y la actualidad.

Finalmente, queda por analizar la incidencia del mecanismo de imputación de ingresos. Para ello, aplicamos la metodología oficial y la actualización del 2003 sobre muestras distintas: una de ellas considera a totalidad de casos de la EPH, independientemente de que su ingreso sea declarado o imputado, y otra se restringe sólo a los hogares cuyos miembros contestaron en forma completa el bloque de ingresos del cuestionario.

Gráfico 2. Índice de recuento de pobreza, metodología oficial y actualización de 2003, con y sin imputación de ingresos. En porcentaje. 1° semestre de 2015.

Fuente: elaboración propia en base a la EPH-INDEC, IPC-San Luis e INDEC (2003b).

Como podemos observar en el Gráfico 2, al excluir a las personas en hogares con ingresos imputados, el índice de recuento de la pobreza aumenta en todos los casos. Esto significa que la incidencia de la pobreza presenta diferencias entre los hogares que declaran sus ingresos y aquellos a los que se les imputa, y, por ende, esta es una cuestión a tener en cuenta a la hora de estimar la pobreza por ingresos. A su vez, es importante destacar que la incidencia de este fenómeno varía entre regiones y entre metodologías de estimación. En el GBA se registra la mayor discrepancia entre la estimación con y sin imputación de ingresos, siendo esta de casi 4 p.p.

3.2. Necesidades básicas insatisfechas

En el Gráfico 3 representamos tres conjuntos de datos. El primero es el porcentaje de personas en hogares con NBI sobre el total según la definición censal adaptada para ser aplicada a los datos contenidos en las bases de la EPH, representado con las barras blancas con borde gris denominadas “Censo”. El segundo está conformado por las barras grises y la negra, las cuales representan el porcentaje de personas en hogares con NBI sobre el total si reemplazáramos los indicadores y umbrales originales por los definidos en la sección 2.2.2, de a uno a la vez –es decir, realizando un ejercicio ceteris paribus–. Así, por ejemplo: “CP - NBI1” indica el porcentaje de personas NBI modificamos la forma de dar cuenta de la primera dimensión (NBI1), considerando que un hogar se encuentra hacinado si hay más de tres personas por dormitorio de uso exclusivo, pero mantenemos el resto de los indicadores y umbrales constantes. Finalmente, la barra blanca con borde negro, denominada “Alternativo”, indica el porcentaje de personas con NBI sobre el total si reemplazáramos todos los indicadores y umbrales originales por las alternativas sugeridas en este texto.

Gráfico 3. Índice de recuento de personas en hogares con NBI, según diferentes indicadores. En porcentaje. 1° semestre de 2015.

Fuente: elaboración propia en base a la EPH-INDEC.

Como podemos ver, si recurrimos a la definición tradicional, el porcentaje de personas con NBI es de 10,7% para el total de aglomerados, aunque al interior de estos últimos coexisten distintas situaciones, ya que en la región Pampeana esta situación alcanza al 8,1% de la población y en el NOA, al 16,8% –es decir, el índice de recuento más que duplica al del otro caso–. El resultado obtenido con esta definición es menor que el que se alcanza con las cuatro alternativas en las que modificamos la forma de captar una de las dimensiones, tanto para el total de aglomerados como para las distintas regiones. Esto tiene sentido, ya que las alternativas poseen umbrales más estrictos. A continuación analizaremos cada caso en particular.

El cambio en el criterio de hacinamiento produciría un incremento de 1,5 p.p. en el porcentaje de personas en hogares con NBI, creciendo de 10,7% a 12,2%. La incidencia de esta modificación sería, en p.p., similar en todas las regiones. Mientras que en la Pampeana, el caso de menor incidencia, se observaría un aumento de 1,0 p.p. y en el GBA, el de mayor incremento, el cambio sería de 1,7 p.p.

El reemplazo de la clasificación de vivienda de tipo “inconveniente” por el indicador compuesto CALMAT es la modificación que tendría el mayor impacto sobre el índice de recuento, casi duplicándolo –el aumento sería de 10,2 p.p., pasando de 10,7% a 20,9%–. De esta forma, la pobreza por NBI afectaría a un poco más de un quinto de la población. A diferencia del caso anterior, la magnitud del impacto difiere entre regiones: el porcentaje aumentaría 13,5 p.p. en el NOA (alcanzando el 30,3%) y 2,8 p.p. en la Patagonia (afectando al 12,4%). Frente a este escenario, cabe preguntarse si estas diferencias sugieren que el umbral definido no es igualmente válido para todo el país –por ejemplo, las viviendas podrían estar construidas con materiales diferentes y representar un mismo “nivel de bienestar” en las distintas regiones, dado que las características climáticas en ellas son muy diferentes– o que la incidencia de la pobreza registra variaciones en términos geográficos –por ejemplo, en el caso del método de la LP se observaba esta característica–. Si bien para distinguir entre estas situaciones tendríamos que realizar un estudio minucioso de la situación en cada región que excede los alcances de este trabajo, debe notarse que, por un lado, la región patagónica suele registrar los menores porcentajes de personas con NBI y que lo contrario ocurre en el caso del NOA, y que, por otro lado, algo similar ocurría en el caso de la pobreza por LP. Por lo tanto, la evidencia pareciera sugerir que no trata de un problema de los umbrales, sino más bien de realidades diferentes.

Los cambios introducidos en el acceso a los servicios sanitarios serían los segundos de mayor efecto sobre el índice de recuento (8,5 p.p.), elevando la incidencia de las NBI a casi un quinto de la población de los aglomerados EPH. Sin embargo, en este caso, se observa un efecto significativamente mayor en el GBA y la región Pampeana, donde el porcentaje de personas pobres por NBI aproximadamente se duplica –se pasa de 10,6% a 21,4% y de 8,1% a 17,7%, respectivamente–. En ambos casos, este movimiento está explicado, principalmente, por la variable de desagüe del agua. Nuevamente, esta evidencia podría ser una consecuencia de un rasgo particular en ambas regiones. Aunque esto pudiera ser verdad, lo cierto es que se considera NBI a aquellos hogares cuyo desagüe del baño sea a un pozo ciego sin cámara séptica o a un hoyo/excavación en la tierra, lo cual, entendemos, constituye un inconveniente en aglomerados densamente poblados como el GBA.

El aumento del umbral educativo –es decir, considerando como NBI a los que tengan al menos un miembro entre 5 y 18 años que no asista a un establecimiento educativo– daría lugar a un incremento del índice de NBI de 6,1 p.p., por lo cual 16,8% de la población tendría al menos una necesidad básica insatisfecha. Cabe destacar que, a diferencia de los dos casos anteriores, este cambio tendría un impacto relativamente homogéneo en las distintas regiones (el máximo aumento sería de 6,8 p.p. en el GBA y el mínimo, de 5,0 p.p. en el NOA), excepto en el caso de la Patagonia (la variación sería de 3,5 p.p.). Si bien lo primero podría llevar a argumentar que en los casos anteriores existía un sesgo, también es cierto que la Patagonia es la que registra el menor cambio, lo que podría estar sugiriendo que, efectivamente, se trata de una región con una mejor situación en general.

Finalmente, si consideramos la metodología de NBI con las versiones alternativas de los indicadores y umbrales, tres de cada diez personas presentarían necesidades básicas insatisfechas, lo cual es tres veces mayor que el porcentaje registrado de acuerdo con la metodología oficial. A su vez, al igual que en el caso de cada dimensión en particular, el impacto difiere según la región considerada, siendo los casos extremos el GBA, donde el aumento sería de 24,7 p.p., y la Patagonia, donde la pobreza por NBI crecería “sólo” 10,1 p.p.

Gráfico 4. Índice de recuento de personas en hogares con NBI, según la metodología oficial y quitando el indicador de capacidad de subsistencia. En porcentaje. 1° semestre de 2015.

Fuente: elaboración propia en base a la EPH-INDEC.

Lo último que queda por analizar es lo que ocurriría si excluyéramos al indicador de capacidad de subsistencia (NBI5) de la metodología de NBI, dada la inconsistencia que existe entre este criterio y el enfoque en el que se enmarca dicho método. Esta situación se representa sólo para el caso de la metodología oficial, dado que en el caso de la alternativa no tiene ningún tipo de incidencia. Como podemos observar en el Gráfico 4, al excluir al NBI5 la pobreza se reduciría levemente en todas las regiones (menos de 1 p.p. en todos los casos), pero esta variación resulta insignificante en comparación con los casos analizados previamente.

De todo lo dicho anteriormente se deduce que la selección de los indicadores y los umbrales para dar cuenta de la satisfacción de una necesidad determinada afecta al resultado final. Si bien esta conclusión podría ser esperable previamente, este ejercicio ilustra claramente que las diferencias son significativas. De acuerdo con la evidencia presentada para los 31 aglomerados urbanos más importantes, la incidencia de la pobreza por NBI podría encontrarse en un rango entre 10,7% y 31,7%. A su vez, es importante tener en cuenta que también se produce un cambio en el ordenamiento de las regiones de acuerdo al porcentaje de la población con NBI y de las necesidades de acuerdo al porcentaje de personas que afecta cada una de ellas. Por lo tanto, las decisiones metodológicas juegan un papel relevante a la hora de realizar un diagnóstico de la situación de un país y de las distintas regiones que lo componen, y, en consecuencia, influyen sobre las decisiones de política.

4. Reflexiones finales

En los últimos años, como consecuencia de la falta de confiabilidad sobre la forma de cálculo del IPC oficial –insumo fundamental para la estimación de la pobreza por ingresos–, y el posterior abandono de la serie oficial del porcentaje de personas que habitan hogares con ingresos por debajo de la línea, el debate en torno al tamaño de la pobreza en nuestro país ha cobrado mayor relevancia. En este marco, distintos autores han propuesto utilizar un índice de precios diferente para actualizar el valor de la canasta y una fuente de información alternativa para obtener los datos de ingresos de los hogares. Si bien estas dos medidas resolverían el problema de la distorsión, la estimación oficial de la pobreza presenta también otros inconvenientes, aunque de naturaleza claramente diferente. Es por ello que, desde nuestro punto de vista, la metodología oficial debiera revisarse en forma completa. Sin embargo, esto también ocurre para el caso de la estimación por necesidades básicas insatisfechas. Es por ello que analizamos los inconvenientes que se presentan en ambos casos.

En el caso de la metodología de pobreza por ingresos, todos los componentes –a saber: los coeficientes de adulto equivalente, la canasta de alimentos, los coeficientes utilizados para incorporar a esta última el resto de los gastos necesarios para la vida y los ingresos utilizados– deberían ser revisados. En el presente trabajo, mostramos que al utilizar una metodología más actual, el porcentaje de personas pobres por ingresos ascendería a 18,9%. Si bien este porcentaje no sería muy diferente al que arroja la metodología oficial (16,6%), en algunas regiones este efecto resulta sustancialmente mayor –por ejemplo, en el NEA, el incremento es de 7,8 p.p., pasando de 26,4% a 34,2%–. Por su parte, en el caso de la metodología de NBI hemos considerado indicadores y umbrales alternativos a los que se utilizan en forma oficial. Si bien todos realizan una contribución positiva, la incidencia es mayor cuando se modifica el indicador para dar cuenta de la calidad de la vivienda y el de acceso a los servicios sanitarios –especialmente, en el caso del GBA–. Utilizando todos los cambios planteados en este trabajo, tres de cada diez personas habitarían un hogar que no satisface al menos una de las necesidades básicas. Por lo tanto, la incidencia de la pobreza por NBI se triplicaría utilizando las nuevas variables y umbrales. Queda claro, entonces, que el tamaño de la pobreza –y probablemente su composición también– varía considerablemente en función del método seleccionado y las definiciones metodológicas que se adopten en el marco de cada uno de ellos.

Es importante no perder de vista que el objetivo de estos ejercicios de comparación es graficar el impacto que tendrían distintos cambios metodológicos sobre el porcentaje de personas pobres por LP o por NBI. En otras palabras, buscamos poner de manifiesto la sensibilidad de los resultados al método empleado y a las decisiones metodológicas adoptadas en cada caso. Esto, obviamente, no significa que creamos que las alternativas a las que recurrimos sean una medida “correcta” de la pobreza –a lo largo del artículo hemos identificado algunos problemas no resueltos por las mismas–, aunque sí consideramos que resultan coherentes con los objetivos que se persiguen mediante estas mediciones.

En definitiva, si el volumen de la población pobre por ingresos o por NBI varía sensiblemente ante cambios metodológicos, cualquier metodología de estimación de la pobreza nueva debe ser transparente y discutida abiertamente con especialistas de distintas ramas del conocimiento. Ahora bien, ¿se trata simplemente de una discusión metodológica entre académicos? Creemos que no, ya que, si la política pública está basada en algún punto en los resultados de las medidas de pobreza y, a su vez, estos últimos dependen de las decisiones adoptadas y, en forma más general, de los enfoques o la forma de entender el fenómeno de la pobreza, la discusión metodológica pasa a ser un ejercicio fundamental a la hora de pensar estrategias para mejorar las condiciones de vida de las personas.

***

Para concluir es importante realizar algunas observaciones adicionales en relación a una potencial revisión de los métodos vigentes en la actualidad para estimar la pobreza en Argentina. En primer lugar, como dijéramos anteriormente, uno de los principales límites al que nos enfrentamos en este trabajo es la información relevada. En este sentido, creemos que una reformulación de los métodos de estimación debe ir de la mano del diseño de nuevos instrumentos capaces de captar los aspectos relevantes del fenómeno de la pobreza, y ello requiere un debate previo respecto al concepto de pobreza, las dimensiones más importantes y las variables para dar cuenta de esas dimensiones. En este marco, el único que cuenta con los recursos necesarios para realizar una tarea de esta magnitud es el INDEC. En segundo lugar, y en línea con lo anterior, cualquier reformulación debe ser explicitada, mediante la publicación de documentos metodológicos en los que se explique no sólo cuáles son las decisiones que se han tomado, sino también los motivos por los cuales se ha elegido ese camino; y, a su vez, no sólo deben conocerse los resultados de la nueva estimación de la pobreza, sino también los insumos necesarios para la reproducción de este ejercicio. Finalmente, cualquier ejercicio de actualización de la estimación de la pobreza debe garantizar la comparabilidad en el largo plazo, a los fines de poder estudiar la evolución del fenómeno con una perspectiva histórica, la cual, desde nuestro punto de vista, puede ayudar a comprender –o, al menos, problematizar– los cambios observados en el pasado reciente. Ahora bien, la forma de garantizar la homogeneidad de los datos hasta el momento ha sido manteniendo los criterios a lo largo del tiempo, pero en este trabajo hemos visto que la desactualización tiene consecuencias importantes sobre el volumen de la pobreza¹⁸. Por lo tanto, resulta necesario encontrar una forma de actualizar los distintos aspectos involucrados en la estimación de la pobreza, pero que aun así garanticen la comparabilidad en el tiempo.

Agradecimientos

Agradezco los comentarios realizados por Nicolás Águila, Pilar Piqué, Matías Sánchez y dos árbitros anónimos a versiones anteriores.

Notas

1 Este trabajo se realizó en el marco de los proyectos UBACyT 20020130100456BA (Programación 2014 – 2017) y PICT 1923 (Convocatoria 2012).

2 Si bien esta metodología se encuentran ampliamente difundida y el INDEC no es el único que la utiliza en nuestro país, cuando decimos “la metodología oficial” nos referimos al conjunto de criterios específicos que adopta este organismo para su implementación en nuestro país.

3 En este sentido, al momento de incorporar los comentarios de los árbitros, se dio a conocer una actualización de la metodología oficial de estimación de la pobreza por ingresos (INDEC, 2016), de acuerdo con la cual, entre la década de los ochenta y los inicios del siglo actual, se habrían verificado diversos cambios. Entre estos últimos se destacan las modificaciones en los patrones de consumo –en particular, de la relación entre el consumo de alimentos y el consumo total–, cuya incidencia sobre el porcentaje de personas en situación de pobreza no sería menor. Dado el grado de avance en la elaboración del presente artículo al momento de darse a conocer dicho documento, sólo algunos aspectos de la misma fueron incorporados. Es por este mismo motivo que cuando hablamos de “la metodología vigente” nos referimos a aquella diseñada originalmente –es decir, en la década de los ochenta–.

4 Estas dos bases usuarias fueron elegidas por tratarse de las últimas disponibles al momento de escribir la versión del artículo que fue sometida a evaluación por pares. Posteriormente el INDEC publicó aquella correspondiente al segundo trimestre de 2016, pero, al ser la única de ese año, no es posible realizar un cálculo semestral, que es lo que dicho organismo recomienda para la estimación de pobreza a partir de los datos de la EPH.

5 Existe información desagregada en función de la intensidad de la actividad realizada por las personas, e información relativa a las mujeres embarazadas o en período de lactancia (Morales, 1988). Sin embargo, para la estimación de la pobreza se supone que la intensidad de la actividad fue moderada para todos los casos, y no se consideran las situaciones de embarazo o lactancia debido a que la EPH no incluye preguntas al respecto.

6 Este grupo fue seleccionado por tratarse del aquel en el que se registraba la mayor concentración poblacional en el GBA en ese momento.

7 En este punto persiste una duda, ya que en un documento posterior se define de manera diferente. Concretamente, se sostiene que “la población de referencia seleccionada en nuestro país para identificar las pautas de consumo alimentario, equivale a la conformada por los hogares que se encuentran entre los percentiles 21 y 40 (segundo quintil) de la distribución de los ingresos per cápita de los hogares de la Encuesta de Ingresos y Gasto de 1985/86” (INDEC, 2003a, p. 3).

8 Si la población de referencia fue aquella utilizada de acuerdo con Morales (1988), aquí se presentaría una inconsistencia en la población de referencia empleada para la construcción de la CBA y para el cálculo del coeficiente de Engel.

9 Nótese que, sin embargo, esta relación es fija “en términos de bienes” o a “precios constantes”.

10 Rameri y Haimovich (2014) también recurren a la metodología propuesta en INDEC (2003b), pero, mientras estas autoras buscan estimar la pobreza, nosotros recurrimos a esta propuesta para dar cuenta del impacto que tendría una actualización de la metodología oficial.

11 Sin embargo, de acuerdo con las bases del primer y segundo trimestre de 2015, esta pareciera no ser una cuestión menor. Si aplicamos la metodología oficial ajustando la CBT con el índice de precios de San Luis, el 16,6% de las personas no pobres –es decir, alrededor de 3,6 millones de personas– habitan una vivienda alquilada. Por lo tanto, en el peor de los casos –es decir, si la distancia entre los ingresos de los hogares a los que pertenecen estas personas y su respectiva línea de pobreza fuera menor que el monto del alquiler–, estas personas serían reclasificadas como pobre si se tuviera en cuenta el alquiler.

12 Este segundo criterio es el que había adoptado el INDEC durante la vigencia de la EPH Puntual. Concretamente, como en aquel momento no se realizaba ningún tipo de corrección por no respuesta, el criterio de identificación de pobreza por ingresos se aplicaba sólo para aquellos hogares cuyos miembros habían contestado en forma completa las preguntas referidas a los ingresos. Esto supone implícitamente que estos últimos son representativos del total (Arakaki, 2015).

13 La elección de este índice está basada en el hecho de que: 1) se trata de una serie elaborada por un organismo público que no han alterado su metodología de cálculo a pesar de la intervención del INDEC (CIFRA-CTA, 2012), 2) fue uno de los dos índices que las nuevas autoridades del INDEC eligieron como referencia hasta que dieron a conocer la nueva metodología del IPC-GBA en junio de 2016, y 3) es uno de los pocos índices alternativos al IPC-GBA que presenta una desagregación por capítulos.

14 Según INDEC (1984), en las áreas urbanas, la relación del acceso al sistema de abastecimiento de agua potable con otras situaciones de carencia varía según la infraestructura de abastecimiento de cada área; mientras que en las rurales y semirurales no parece representar una carencia básica, dado que se accede al agua potable a través de otros medios (por ejemplo a través de fuentes naturales). A su vez, la falta de descarga de agua del retrete, otra condición sanitaria indeseable, tampoco es considerada debido a que presenta los mismos problemas que el acceso al sistema de abastecimiento de agua potable, por su estrecha vinculación.

15 En este sentido, el INDEC (1984, p. 503) sostiene que: “la última condición [se refiere a la capacidad de subsistencia, AA] se elaboró como una forma de incluir (…) aquellos hogares que tienen –en principio– una baja capacidad de obtener ingresos para la subsistencia adecuada de todos sus miembros. (…) la combinación de ambas condiciones [se refiere al jefe de hogar con nivel educativo bajo y la tasa de dependencia menor a 0,25, AA] revela una probabilidad de pobreza muy elevada y constituye una buena aproximación al ingreso potencial per cápita”.

16 De acuerdo con los datos del primer y segundo trimestre de 2015, el 0,8% de las personas mayores de 7 años no saben leer y escribir.

17 Los coeficientes de Engel surgen de tomar el de diciembre de 2006 para cada región y ajustar su numerador y denominador a 2015 con el capítulo de Alimentos y Bebidas y el nivel general del IPC-SL, respectivamente.

18 En este sentido, Oliva (2015) sostiene que la relación entre el concepto y el indicador puede no ser constante con el paso del tiempo en ciencias sociales, lo cual plantea la necesidad de revisar con relativa frecuencia los lineamientos metodológicos utilizados para dar cuenta de ese fenómeno.

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Recibido: 19 de mayo de 2016
Aceptado: 21 de febrero de 2017
Publicado: 15 de junio de 2018

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