Una sencilla ficha de evaluación de la pobreza para México
| Author | Mark Schreiner |
| Pages | 49-91 |
Microfinance Risk Management, L.L.C.
Center for Social Development, Washington University en Saint Louis
mark@microfinance.com
Resumen
n este estudio se utiliza la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares de 2008
de México para crear una ficha de evaluación por puntaje que es fácil de usar y por medio
de la cual se estima la probabilidad de que un hogar tenga un ingreso por debajo de una línea
de pobreza dada. En la ficha se usan diez indicadores simples que los agentes de campo pueden
recolectar y verificar fácilmente. Los puntajes de pobreza pueden ser registrados en papel en el
sitio de recolección en 5 a 10 minutos. Se reportan el sesgo y precisión estadística de la ficha
para un rango de líneas de pobreza. Los programas de desarrollo a favor de los pobres en
México pueden aprovechar de la ficha de pobreza para medir en forma práctica los índices de
pobreza de su clientela, medir los cambios en estos índices al paso de tiempo, y focalizar sus
servicios a los pobres con mayor efectividad.
Palabras clave: medición de la pobreza, pruebas de medición aproximada de medios económicos, definición de
objetivos, registro de puntajes, encuestas de gastos.
Clasificación JEL: C53, D31, I32.
Introducción
n este artículo se presenta una ficha de evaluación por puntaje de la pobreza fácil de usar que
los programas de desarrollo a favor de los pobres de México pueden emplear: para hacer la
estimación de la probabilidad de un hogar tenga un ingreso por debajo de una línea de pobreza
dada; para monitorear los índices de pobreza de un grupo de hogares en un momento determinado;
para rastrear cambios en los índices de pobreza de un grupo de hogares entre dos puntos en el
tiempo; y para focalizar los servicios en la clientela meta.
* Mark Schreiner es el Director de Microfinance Risk Management, L.L.C. También es Investigador Senior en
el Center for Social Development at Washington University in Saint Louis. Reconocimientos: Este documento
está basado en el trabajo patrocinado por la Fundación Grameen con una donación de la Fundación Ford. Los
datos provienen del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática de México. Agradezco a Nigel
Biggar, Frank DeGiovanni, Pilar Quintanilla, Tony Sheldon y Jeff Toohig, y a Rocío Bernáldez por la traducción
de la presente. Para más documentos y herramientas de manejo de fichas, visite: http://www.microfinance.com/
#Mexico.
El método directo para medir la pobreza por medio de encuestas—es decir, pidiendo a los
hogares que respondan una larga lista de preguntas sobre diferentes temas—es complicado y
costoso. Uno de estos casos es el de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares
de México (ENIGH), que consta de 212 páginas.
En contraste, un método indirecto por medio de la evaluación por puntaje de la pobreza es
simple, rápido y poco costoso (Gráfica 1). En este método se emplean diez indicadores verificables
(tales como “¿Qué combustible utiliza con mayor frecuencia para cocinar o calentar sus alimentos?”
y “Con cuántos televisores cuenta el hogar?”) para obtener un puntaje que está altamente
correlacionado con el estatus de pobreza medida según los ingresos en la encuesta exhaustiva.
La ficha de pobreza difiere de las “pruebas de medición aproximada de medios económicos”
(Coady, Grosh y Hoddinott 2002) en que ésta está hecha a la medida de las capacidades y propósitos,
no de los gobiernos nacionales, sino de las organizaciones locales a favor de los pobres. Las
opciones de medición de la pobreza al alcance de estas organizaciones locales son típicamente
subjetivas y relativas (como en el caso de la clasificación de la riqueza por participación de la
comunidad, facilitada por investigadores de campo preparados) o muy tajantes y poco precisas
(como en el caso de las reglas basadas en la posesión de propiedades o la calidad de la vivienda).
Estos métodos pueden ser costosos, sus resultados no son comparables entre las organizaciones
o entre los países y su exactitud y precisión son desconocidas.
La ficha de pobreza que aquí se presenta difiere de la usada por el programa mexicano
Oportunidades en que emplea datos en su elaboración y líneas de pobreza basadas en el ingreso,
su fórmula es del conocimiento público y se conoce su precisión. Aunque nuestra ficha de puntaje
no pretende sustituir a la de Oportunidades, su diseño la convierte en una herramienta práctica
para organizaciones que fomentan el desarrollo a favor de los pobres que desean mejorar el manejo
de su desempeño social.
Nuestro método busca ser simple, de bajo costo y fácilmente comprensible para quienes no
son especialistas en el tema. Después de todo, si quienes manejan el programa van a adoptar
voluntariamente un método de medición de la pobreza y van a aplicarlo para tomar decisiones
informadas, deben confiar primero en que dicho método funciona. La transparencia y la simplicidad
crean confianza. Gracias al fenómeno de modelación predictiva conocido como “flat max” (máximo
plano), las fichas sencillas pueden ser tan precisas como las complejas.
El método técnico aquí es innovador por la forma en que asocia los puntajes a las
probabilidades de pobreza, por la extensión de sus pruebas de precisión y por la forma en que
deriva fórmulas para errores estándar.
La ficha se basa en la ENIGH llevada a cabo por el Instituto Nacional de Estadística, Geografía
e Informática de México. Los indicadores han sido seleccionados por el bajo costo que implica su
recolección, porque las respuestas se pueden dar fácilmente y con rapidez, porque pueden ser
verificados de forma sencilla, y porque están fuertemente correlacionados con la pobreza y porque
son sensibles a cambios en el nivel de pobreza al paso de tiempo.
Todos los puntos en la ficha son números enteros no negativos, y los puntuajes totales van
de 0 (máxima probabilidad de tener un ingreso por debajo de la línea de pobreza) a 100 (mínima
probabilidad de tener un ingreso por debajo de la línea de pobreza). Quienes no son especialistas
pueden recolectar datos y cuadrar los puntajes sobre papel en el lugar de la recolección en un
tiempo de cinco a 10 minutos.
La evaluación por puntaje de la pobreza puede usarse para estimar tres cantidades básicas.
Primero, con ella se puede estimar la “probabilidad de pobreza” de un hogar en particular; es decir, la
probabilidad de que ese hogar tenga un ingreso per cápita por debajo de una línea dada de pobreza.
Segundo, con la evaluación por puntaje de la pobreza se puede estimar el índice de pobreza
de un grupo de hogares en un punto dado en el tiempo. Esto es sencillamente la probabilidad
promedio de pobreza entre los hogares de ese grupo.
Y tercero, con la evaluación por puntaje de la pobreza se puede estimar los cambios en el
índice de pobreza para un grupo dado de hogares (o para dos muestras representativas
independientes de hogares de la misma población) entre dos puntos en el tiempo. Esta estimación
es el cambio en la probabilidad promedio de pobreza de los grupos de hogares al paso del tiempo.
La evaluación por puntaje de la pobreza también puede usarse para focalizar los servicios a la
clientela meta. Para ayudar a los gerentes de los programas a elegir un umbral de focalización, en este
artículo se reportan varias medidas de precisión de focalización para un rango de posibles umbrales.
En este artículo se presenta una sola ficha (Gráfica 1) cuyos indicadores y puntajes están
derivados de los datos de ingresos por hogar y la línea nacional de pobreza de patrimonio de
México. Los puntajes de esta ficha están calibrados de acuerdo a las probabilidades de pobreza
para ocho líneas de pobreza.
La ficha se construye y se calibra usando una submuestra de los datos de la ENIGH de 2008.
Luego su precisión es validada sobre una submuestra diferente de la ENIGH de 2008 así como
sobre las ENIGH enteras de 2004, 2005 y 2006. 1 Aunque los tres estimadores de puntuaje no
muestran sesgo estadístico cuando se les aplica a la población de la que se derivaron (es decir, el
promedio de las estimaciones en muestras repetidas cuadran con el valor verdadero encontrada en
la misma población de donde se tomó la información de la ficha), sí lo hacen hasta cierto punto—
como todos los modelos predictivos—cuando se les aplica a una población diferente.2
Así, aunque la evaluación por puntaje indirecta es menos costosa que el método directo por
encuesta, también está sesgado en la práctica. (Por definición, el método directo por encuesta no
está sesgado). El sesgo existe porque la evaluación por puntaje debe asumir que las relaciones
futuras entre los indicadores y la pobreza serán las mismas que las que dan los datos empleados
para crear la ficha. También debe asumir que estas relaciones serán las mismas en todos los
subgrupos así como en la población entera.3 Por supuesto, estas asunciones—ubicuas e inevitables
en cualquier modelo predictivo—se sostienen sólo en parte.
1 La precisión no se prueba con la ENIGH de 2002 porque su pregunta sobre el nivel de educación es incompatible
con las encuestas más recientes.
2 Los ejemplos de “poblaciones diferentes” incluyen muestras nacionalmente representativas en otro punto en
el tiempo o un subgrupo no representativo (Tarozzi y Deaton 2007).
3 El sesgo también puede ser el resultado de los cambios en la calidad de la recolección de datos al paso del
tiempo, o del los cambios al paso del tiempo en el valor real de las líneas de pobreza, de líneas de pobreza de
ajuste imperfecto para dar cuenta de diferencias en el costo de la vida al lapso del tiempo o en regiones
geográficas, o de la variación de las muestras entre encuestas.
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