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INSTITUTODEINVESTIGACIONESECONOMICASYSOCIALESDELSUR
DocumentodeTrabajoNº8
Informe:PobrezaenBahíaBlanca2004-2018
MaríaEmmaSantos
15/11/2018
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INFORME:PobrezaenBahíaBlanca:2004-2018
Dra.MaríaEmmaSantos•
InstitutodeInvestigacionesEconómicasySocialesdelSur(IIESS),UNS-CONICET.DepartamentodeEconomía,UNS.SanAndres800.8000BahiaBlanca.msantos@uns.edu.ar.OxfordPovertyandHumanDevelopmentInitiative,UniversidaddeOxford,ReinoUnido.
1.Introducción
Lareduccióndelapobrezaesunobjetivoprioritarioytransversalamuchosotrosobjetivosde
desarrolloanivelglobal.Enefecto,constituyeelprimerode17ObjetivosdeDesarrolloSostenible
(ODS) (sucesores de los Objetivos del Milenio), establecidos en el año 2015 por las Naciones
Unidasluegodeunamplioprocesoparticipativo.Seestimaque,entornoalaño2015,736millones
depersonasvivenconmenosdeUS$1,90aldía–pobrezaextrema–(BancoMundial,2018),y1300
millones son multidimensionalmente pobres –pobreza aguda– experimentando privaciones en
aspectos fundamentales de la vida de manera simultánea (OPHI, 2018).1 Este primer ODS es
acompañado–entremuchosotros–porelODS11:“lograrque lasciudadesy losasentamientos
humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles”. Lógicamente el logro de estos
objetivos en 2030 a nivel global requiere del compromiso y progresohacia ellos en cadapaís y
dentrodeel,encadaaglomeradopoblacional.
Bahía Blanca es una de las ciudades con mayor densidad poblacional del sur de Argentina,
concentrando301.000personas(INDEC,2010),constituyendounaciudadintermedia.2Sibienlas
ciudadesintermedias(enoposiciónalasgrandesurbes)puedendesempeñarunrolimportanteen
lareduccióndelapobreza(ChristiaensenyKanbur,2018),BahíaBlancaexhibefrecuentementeun
desempeño preocupante en varios indicadores socioeconómicos clave. Por ejemplo, la tasa de
desocupacióndelaglomeradoBahíaBlanca-Cerrihaestadodesde2003al2017entredosy tres
•MariaEmmaSantosesInvestigadorAdjuntodelConsejoNacionaldeInvestigacionesCientíficasyTécnicas(CONICET) en el Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS), Profesor Adjunto delDepto.deEconomíadelaUniversidadNacionaldelSur(UNS),eInvestigadorAsociadoalOxfordPovertyandEste trabajo ha sido realizado en el marco del proyecto de CONICET PIP No 11220150100659CO y delProyectodeUnidadEjecutora(PUE)delCONICETsobreVulnerabilidadyExclusiónSocialenBahíaBlanca.1EstaestimaciónesutilizandoelÍndicedePobrezaMultidimensionaldesarrolladoporAlkireySantos(2010,2014)2 Como es sabido, las principales actividades económicas son la producción industrial asociados al poloindustriallocalizadocercadelpuerto,actividadcomercialyexportacióndeproductosprimarios(soja,trigo,maíz,gas,aceite)pormediodeunodelosprincipalespuertosdelpaís,Ing.White.
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puntosporcentualesporencimadelatasadedesocupacióndeltotaldeaglomeradosdemenosde
500.000habitantes(dentrodelosqueestáBahíaBlanca).3
Enesteinformesereportanlosprincipalesresultadosdeestimacionesdepobrezaporingresos
entre 2004 y 2018, así como de una medida más comprehensiva: un índice de pobreza
multidimensional (Santos et al., 2015; Santos y Villatoro, 2018), que incluye ingresos, pero
consideraademásprivacionesenotrascuatrodimensionesdelbienestar.
Se utilizan datos de la Encuesta Permanente de Hogares para algunos puntos en el tiempo
entre2004y2018.Sepresentanestimacionesdepobrezaporingresosparalosaños2004,2009,
2014, 2016, 2017 y 2018, cubriendo tanto el ciclo político anterior como el actual. Además se
presentanestimacionesdepobrezamultidimensionalparalosaños2004,2009,2014y2017.
Como es de público conocimiento, el INDEC estuvo intervenido entre el año 2007 y 2015.
Duranteeselapso,elÍndicedePreciosalConsumidor(IPC)estuvosub-valuado,locualllevóauna
subestimacióndelcostodelaCanastaBásicaAlimentaria(CBA)ydelaCanastaBásicaTotal(CBT),
dandolugaraestimacionesartificialmentebajasdelastasasdeindigenciaypobreza.Apartirdel
segundo trimestre de 2013, el INDEC optó por dejar de reportar las estadísticas de pobreza,
dejandounvacíoestadístico.4,5Afinesde2015,conlaasuncióndelnuevogobierno,senormalizó
elINDECyen2016sereanudaronlasestimacionesdepobrezamonetariaincorporandounaserie
demejorasmetodológicas.
Enestecontexto,losaportesdeesteinformesonlossiguientes:
3 Los Boletines de Estadísticas Laborales de Bahía Blanca-Cerri (IIESS) ofrecen información detallada alrespecto.4Estomotivóelsurgimientodeestadísticasdepobrezaalternativasporpartedeconsultorasprivadasyporel Observatorio de la Deuda Social Argentina (de la Universidad Católica Argentina) (véase por ejemploODSA,2011),perodichasestimacionesnosereportabananiveldesagregadodelosaglomerados.En2015,seofrecióunaestimacióndepobrezamonetariaparaBahíaBlancadesdeelIIESS(Santos,2016).5 Además del conocido problema de la distorsión en las estimaciones oficiales de inflación por parte delINDECentre2007y2015,hubodistorsionesmenosvisiblesenlarecoleccióndelosdatosdelaEPH.INDEC(2016a, p.1) señala que hubo problemas en términos de la cobertura geográfica, falta de capacitaciónconceptual y operativa del personal responsable del proceso de recolección de los datos, utilización deprácticassesgadaspara larealizacióndeltrabajodecampo,yun incrementosignificativoen latasadenorespuestade loshogares.Adiferenciadelproblemadeestimaciónde la inflaciónpara lacorrespondientevaluacióndelascanastas,estasotrasdistorsionesnosonsencillasdeenmendaraposteriori,porlocualserealizanlasestimacionesconlosdatosdisponibles,asabiendasdequelasmismaspuedenserimprecisas.
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(1) ofrecerunacontinuidaden lasestimacionesdepobrezapor ingresosparaelaglomerado
deBahiaBlanca,permitiendounanalisistemporal,asicomotambiénunaevaluacióndela
situaciónactual,
(2) ofrecer estimaciones de pobrezamultidimensional durante elmismo periodo de tiempo
paradeBahiaBlanca,
(3) mostrar las dificultades estadísticas que presenta las estimaciones de pobreza para el
aglomerado de Bahía Blanca e incorporar estas consideraciones al momento de leer las
estadísticas,mostrandolaimportanciadereportarintervalosdeconfianza.
Se presentan primero la metodología y estimaciones de pobreza por ingresos y luego la
metodologíayestimacionesdepobrezamultidimensional.Para facilitar la lectura, ladescripción
delosdetallestécnicossedejaparanotasalpie.
2.Medicióndepobrezamonetaria
2.1Aspectosmetodológicosdelamedicióndepobrezamonetaria
LamedicióndepobrezaporingresosenArgentinautilizaunalíneadeindigencia(LI)apartirdel
costo de una canasta básica alimentaria (CBA), la cual permite cubrir los requerimientos
nutricionales de una persona representativa, técnicamente llamada “adulto equivalente” (AE).6
Tambiénseespecificalalíneadepobreza(LP)apartirdelcostodelacanastabásicatotal(CBT),la
cualseobtienemultiplicandoelvalordelaCBAporunfactordeexpansiónquesellamaInversa
delCoeficientedeEngel,elcualindicacuántasvecessenecesitalaCBAparacubrirlasnecesidades
totales.
Para la identificación de los hogares indigentes y pobres se suma el total de “adultos
equivalentes”quehayencadahogar.7Unhogar se identifica como indigente si su ingreso total
familiares inferioralvalordelaCBAmultiplicadoporeltotaldeadultosequivalentesdelhogar.
Un hogar se identifica como pobre si su ingreso total familiar es inferior al valor de la CBT
multiplicado por el total de adultos equivalentes del hogar.8 La tasa de indigencia y la tasa de
6Eladultoequivalenteesunhombrede30a59añosdeedad.7Porejemplo,unhogarcompuestoporunhombreyunamujerdeentre30y59años,unhijode5añosyunode9años,tieneuntotalde3.06adultosequivalentes.8EltotaldeadultosequivalentesdeunhogarmultiplicadoporlaCBA(CBT)constituyelalíneadeindigencia(líneadepobreza)específicadeesehogar.
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pobreza es la proporción de personas en hogares identificados como indigentes y pobres
respectivamente.
Lafaltadeestimacionesoficialesconfiablesde laCBAyde laCBTentre2007y2015obligaa
emplear valorizacionesde laCBTalternativasparaeseperiodo.Eneste trabajo seutilizó laCBT
que estima la Fundación de Investigaciones Latinoamericanas (FIEL) desde el año 2009 (FIEL,
2016a,b;2018). LaCBT computadaporFIELutiliza lamismametodologíaqueutilizabael INDEC
hastael2013,sóloqueconunavalorizacióndepreciosajustadaalarealidad.Lacomposiciónde
alimentosdelaCBAdeFIELcorrespondealadefinidaenIPA/INDEC(1985;1988).Laactualización
depreciosdeFIELcorrespondealadeCapitalFederal.Enestetrabajo,estacanastafueajustada
porelcoeficientedeParidaddePoderdeCompradelConsumidor9(PPCC)queutilizabaelINDEC
paralaregiónPampeana,de0.904(INDEC,2002).Sibienestalíneadepobrezamonetarianoesla
idealparautilizarparaunaglomeradodelinterior,esloqueseconsiderómásapropiadodeloque
estabadisponibleparapoderrealizarunanálisistemporal.
En 2016 el INDEC reanuda la publicación de las valorización de la CBA y la CBT y las
estimaciones de pobreza e indigencia, utilizando un índice de precios creíble. Pero además,
introducemejorasmetodológicasquehacenqueestasestimacionesnoseancomparablesconlas
obtenidas utilizando las líneas de FIEL para los años previos.10 A su vez, hubo unamodificación
importanteeneltratamientodeloshogaresconingresosfaltantes.11
Esporestoqueseofrecendosconjuntosdeestimaciones.Unopermiteevaluar laevolución
temporaldelapobrezamonetariaentre2004y2017,utilizandolavalorizacióndelaCBAyCBTde
9ElcoeficientedePPCCmidela“relaciónentreelcostodeunacanastadebienesyserviciosrepresentativosdelconsumodelapoblaciónurbanadeunaregióndeterminadayelcostoqueesamismacanastatendríasisepudiera adquirir a lospreciosmediosdeotra regiónque se toma comobasepara las comparaciones”(INDEC2002p.1)10 Las mejoras metodológicas fueron las siguientes: (a) teniendo en cuenta los patrones de consumorelevadosenlaEncuestaNacionaldeIngresosyGastosdelosHogares(ENGHo)de2004/05seactualizólacomposición alimentaria de la CBA, incorporando el concepto de densidad nutricional (relación entre elcontenidodecadanutrienteylaenergía);(b)conbaseen(a),seelaboróunaCBApropiadecadaregióndelpaís (en vez de utilizar un coeficiente de ajuste); (c) se modificó la escala de adulto equivalente; (d) seincorporólapracticadeexpandirlaCBAporunainversadelcoeficientedeEngelpropiadecadaregiónparaobtenerlaCBT.11Hastael2015,cuandounhogarnorespondíaalgunafuentedeingreso,seimputabasuingresoutilizandolametodologíadehot-deck.Encambio,apartirde2016,seimplementaunametodologíadeajusteapartirde la aplicación de ponderadores específicos para las variables de ingreso. Es por esto que para lasestimacionesde2017seutilizaelponderadorespecíficodeingresos(variablepondihdelaEPH),envezdelponderadorgeneral(pondera)queesutilizadoparalasestimacionesdelosañosprevios.
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INDECparaelaño2004(conlacomposicióndelacanastaantesdelasmodificacionesintroducidas
en 2016), y la valorización de FIEL para 2009, 2014 y 2017. 12 El otro conjunto de estimaciones
utiliza lavalorizaciónoficialde laCBAy laCBTde INDEC, la cualpermiteanalizar laevolucióna
partirde2016ycontarconunaestimaciónactualmásprecisa.
Cabe aclarar que todas las estimaciones del indicador de privaciónmonetaria (2004 a 2018)
utilizanlanuevaescaladeadultoequivalentedefinidaporINDEC(2016b).Asuvez,paratodoslos
años, e independientemente de la fuente del valor de las CBT, se utilizó para cada trimestre el
valor promedio de la CBT de los tresmeses. Los diferentes valores de las CBT utilizados están
detalladosenlaTablaA.2delAnexo.
Una aclaraciónmetodológica necesaria es que lamuestra de la EPH para el aglomerado de
BahíaBlancaespequeña,específicamentedeentre380y550hogaresportrimestre.Estoredunda
enunerrordemuestreo,quesibienestápresenteentodaencuesta,sehacemássignificativoen
estecaso.Sibien lasestimacionesaquípresentadasutilizan informacióncombinando los cuatro
trimestresdecadaaño(locual llevaamuestrasdeentre1500y2100hogaresalaño),noestán
libresdelerrordemuestreo.LaTablaA.1presentalostamañosmuestralesdecadaaño.Poreste
motivo se utiliza una técnica de re-muestreo llamada bootstrap para construir intervalos de
confianza (al 95%)de las estimacionespuntualesobtenidas ypoder realizar afirmacionesmas
certeras sobre la magnitud y evolución de la pobreza tanto por ingresos como
multidimensional.13
UnaseñaladicionaldelaslimitacionesdelaEPHparaestudiospormenorizadosdepobrezaen
elaglomeradodeBahíaBlancaesque,deacuerdoconlaencuesta,laproporcióndepoblaciónque
habitaenvillamiseriaes inferioral1%(esdecir,menosde3000personasenvillas),algoquees
claramente una subestimación muy importante. En efecto, el relevamiento de TECHO (2016)
indicabaquehay16asentamientos,villasobarriosprecariosenBahíaBlanca,conuntotalde3050
familias, locual,aun tamaño familiarestándardecuatropersonas (queesunaestimaciónmuy
conservadora, especialmente para hogares en situación de pobreza), lleva a un total de 12.200
12Laúnicadiferenciametodológicainevitableenlasestimacionesde2017conrespectoalasanterioresesqueseutilizaelponderadorpondihenvezdelponderadorgeneralpondera.13Apartirde lamuestradecadaaño, se tomaron1000muestrasdehogarescon reemplazo,y seestimacadamedidadepobrezaparacadamuestra.Conesosvaloresseconstruyenlosintervalosdeconfianzadecadamedidaal95%.Alternativamente, cuandose realizanestimaciones trimestrales, sepuedenconstruirlosintervalosdeconfianzautilizandolatabladeerroresdemuestreoreportadosenINDEC(2015).
7
personas.Estosugierequeademásdelerrordemuestreo,laEPHtieneunerrordecobertura:el
diseñomuestralnoparecerepresentardemaneralosuficientementeprecisaalapoblaciónquese
quieremedir.
2.2Estimacionesdepobrezamonetaria
En el Gráfico 1 se presentan las estimaciones de pobrezamonetaria para el aglomerado de
BahíaBlanca–Cerriutilizando,paraelaño2004lavalorizacióndelaCBTdeINDEC,yparael2009
al2017,ladeFIEL(2017),lacualesbastantecomparablealadeINDECde2004,puestoquetiene
la misma constitución de la CBA. En el Gráfico 2, se presentan las estimaciones para el 2016
(trimestres2al4,yaqueel1noestadisponible),2017yprimersemestrede2018,utilizandola
valorización de la CBT oficial del INDEC. Como se explicó anteriormente, esta valorización
incorporómejorasmetodológicasquehacenquelamediciónseamásexigente.LosGráficos3y4
realizanelmismoejercicioperoparaelsubgrupodelapobrezaqueseencuentraenlaindigencia.
Entodosloscasossepresentanosólolaestimaciónpuntualsinoelintervalodeconfianzaal95%,
consulímiteinferiorysuperior.
Unaprimeraobservación fundamentalesque todas lasestimacionespuntualesdepobrezae
indigencia para el aglomeradodeBahíaBlanca tienenun amplio intervalode confianza, deuna
amplitud promedio de 6 puntos porcentuales para pobreza y de 4 puntos porcentuales para
indigencia.La“verdadera”tasadepobrezaseencuentra,conun95%deconfianza,enelrangode
valorespresentadoparacadacasoentreel“límiteinferior”yel“límitesuperior”delaestimación,
peroalsertanamplioslosintervalos,restringenunpocoelalcancedelasestimacionespuntuales.
Lasegundaapreciaciónatenerencuentacomoconsecuenciadeloanterior,esquesiempreque
los intervalosdeconfianzasesolapen,porejemploqueel límitesuperiordeunaestimaciónsea
mayor al límite inferior de una estimación previa, no es posible afirmar que la pobreza se ha
reducidoinambiguamente.
Así,enelGráfico1puedeobservarseque latasapobrezamonetariaenelaglomeradoBahía
Blanca-Cerri en el periodo post crisis-2001, se encontraba entre un 32% y un 39% (con una
estimaciónpuntual de 35%). En 2009esta tasa se había reducido sustancialmente y demanera
inambigua,yaque los intervalosdeconfianzanosesolapan.En2009, latasadepobrezaestaba
entreun14yun20%(conunaestimaciónpuntualde17%).Encambio,apartirde2009yhasta
8
2017,utilizandolavalorizacióndelaCBTdeFIEL,noesposibleafirmardemanerainambiguaque
hayahabidounareduccióndelapobreza,yaquelos intervalosdeconfianzadelasestimaciones
decadaañosesolapan.En2017,deacuerdoconlacanastadeFIEL,huboentreun11%yun16%
depersonasensituacióndepobrezaenelaglomerado.
ElGráfico2presentatasasdepobrezaparalosaños2016a2018que,para2016y2017,son
maselevadasquelasdelGráfico1puestoqueutilizanlaslíneasdeINDEC,quesonmasexigentes
y precisas. Utilizando la valorización de la oficial lógicamente se reproducen las estimaciones
oficiales del INDEC, pero además se ofrecen intervalos de confianza para cada estimación
puntual.14PuededecirsequeesteGráficopermitetenerunanocióndelaevoluciónrecientedela
pobreza en el aglomerado, y del estado actual. Desde ya, los problemas de error muestral
permanecen,y los intervalosdeconfianzason igualmenteamplios.Detodasmaneras,conestas
estimaciones,sepuedeafirmarunapequeñareduccióndelatasadepobrezaentre2016y2017
(ellímitesuperiordelaestimaciónde2017apenascoincideconellímiteinferiordelaestimación
de 2016): mientras que en 2016 la tasa de pobreza estaba entre un 21% y un 28% en el
aglomeradoBahíaBlanca-Cerri,en2017pasóaestarentre15%y21%.Laestimaciónde2018no
esestrictamentecomparableconlade2017,entantoconsiderasóloelprimersemestredelaño
(que es toda la información disponible al momento de escribir este informe). Para el primer
semestre del año se estima que la tasa de pobreza estuvo entre un 13% y un 20%, con una
estimaciónpuntualde17%,similaraladelagregadoanualde2017(18%).15
Teniendoencuentaunapoblaciónde310.474habitantesparaelaglomerado,estoimplicaque
entre40.300y62.000personasestabanensituacióndepobrezaenlaprimerapartedel2018(con
una estimación puntual de 55.000 personas). Claramente, una diferencia de más de 20.000
personas (entre la cota inferior y la cota superior) en la estimación de pobreza es sumamente
imprecisa,peroesloquepermiteafirmarlosdatosdisponibles.Entodocaso,estasestimaciones
muestranquelamagnituddelproblemaessignificativaenlaciudad,comolovienesiendodesde
haceaños,yquerequieredereconocimiento,atenciónyesfuerzosrenovadosparasusuperación.
14Lasdiferenciasdepobrezaeindigenciaquepuedanencontrarseentrelascifrasaquíreportadasylascifrasoficiales de INDEC se deben a que en 2016 y 2017 se computan aquí cifras anuales (considerando lainformacióndetodoslostrimestresdisponibles)envezdesemestrales,asícomotambiénalredondeo,yaaqueaquíseofrecennúmerosenterosparasimplificarlalectura.15Estasestimacionesseencuentranpordebajodelasestimacionesanivelnacional.Latasadepobrezaparalos 31 aglomerados urbanos de la EPH para el primer semestre de 2018 fue de 27.3% personas (con unintervalodeconfianzadeentre26.2y28.5%)(INDEC,2018a).
9
DentrodelgrupodepersonasenhogaresquenolleganalingresodelaCanastaBásicaTotal,se
encuentraunsubgrupodepersonasensituaciónaúnmascritica:quienesnolleganalingresodela
Canasta Básica Alimentaria, encontrándose en situación de indigencia. Los Gráficos 3 y 4
presentan las estimaciones de indigencia, con la valorización de la CBAdeFIEL (Gráfico 3) para
analizar laevolución temporaldesde2004,ycon lavalorizaciónde laCBAdel INDEC (Gráfico4)
para analizar la evolución reciente y estado actual. Los intervalos de confianza son algo más
pequeñosquepara las estimacionesdepobreza. La evoluciónde la indigencia entre2004-2017
presentadaenelGráfico3essimilaralaobservadaparaelcasodepobreza.Sepuedeafirmaruna
reducciónsignificativaeinambiguadelaindigenciaentre2004y2009,peronoposteriormente,ya
quelosintervalosdeconfianzasesolapan.ElGráfico4,elcualutilizalavalorizacióndelaCBAde
INDEC,muestraestimacionessimilaresalasdelGráfico3(queutilizalavalorizacióndeFIEL),para
los años 2016 y 2017, y también indica que no se puede afirmar que haya habido reducción.
Observandolosdosgráficos,puedeversequeesencialmentehayunestancamientoenelnivelde
indigenciaenel aglomeradodesdeel año2009,quepermanecealprimer semestrede2018: la
indigenciaseubicaentreun2%yun7%de lapoblación,conestimacionespuntualesentornoal
4%.16Estoimplicaentérminospoblacionalesqueentre6.000y21.000personasseencuentranen
situación de indigencia (con una estimación puntual de 12.000 personas). Nuevamente, la
amplituddelaestimaciónquizáslerestacontundenciaalasafirmaciones,perolaseveridaddela
condición de este grupo poblacional (de tamaño difuso), así como también su evidente
estancamiento,essuficientementegravecomoparademandaratencióninmediata.17
16 A diferencia de la pobreza, las estimaciones de indigencia para Bahía Blanca están en el nivel de lasestimaciones a nivel nacional. La tasa de indigencia para los 31 aglomerados urbanos de la EPH para elprimersemestrede2018fuede4.9%personas(conunintervalodeconfianzadeentre4.4y5.4%)(INDEC,2018a).17Cabeseñalarasuvezquelasestimacionespuntualesparaelprimersemestrede2018aquíobtenidassonigualesalasobtenidasenSantos(2016),referidasalsegundotrimestrede2015.
10
Gráfico1:EstimacionesdePobrezaMonetaria2004-2017.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBTdeINDECen2004,ydeFIEL(2016)para2009-2017.Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)
Gráfico2:EstimacionesdePobrezaMonetaria2016-2018.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBTdeINDEC,connuevametodología
Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)
Fuente:ElaboracionpropiaapartirdemicrodatosdelaEPH.Lasestimacionesde2016noincluyenelprimertrimestre,pornoencontrarselasbasesusuariasdisponibles.Lasestimacionesde2018correspondensóloalprimersemestreya
quelasbasesusuariasdeltercerycuartotrimestreaúnnoestándisponibles.
35%
17% 17% 18%
13%
32%
14% 15% 15%
11%
39%
20% 20%21%
16%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
2004(CBTIndec)
2009(CBTFiel)
2014(CBTFiel)
2016(CBTFiel)
2017(CBTFiel)
Estim.Puntual LimiteInferior(95%conf.) LimiteSuperior(95%conf.)
25%
18% 17%
21%
15%13%
28%
21% 20%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
2016(CBTIndecNuevaMetodologia)
2017(CBTIndecNuevaMetodologia)
2018-1sem.(CBTIndecNuevaMetodologia)
Estim.Puntual LimiteInferior(95%conf.) LimiteSuperior(95%conf.)
11
Gráfico3:EstimacionesdeIndigencia2004-2017.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBAdeINDECen2004,ydeFIEL(2016)para2009-2017.Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)
Gráfico4:EstimacionesdeIndigencia2016-2018.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBAdeINDEC,connuevametodología
Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)
Fuente:ElaboracionpropiaapartirdemicrodatosdelaEPH.Lasestimacionesde2016noincluyenelprimertrimestre,pornoencontrarselasbasesusuariasdisponibles.Lasestimacionesde2018correspondensóloalprimersemestreyaquelasbasesusuariasdeltercerycuartotrimestreaúnnoestándisponibles.
12%
5% 5% 5%
3%
9%
4% 4%3%
2%
15%
7%6%
7%
5%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
2004(CBAIndec)
2009(CBAFiel)
2014(CBAFiel)
2016(CBAFiel)
2017(CBAFiel)
Estim.Puntual LimiteInferior LimiteSuperior
6%
4%4%4%
2% 2%
8%
5%
7%
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
9%
2016(CBAIndecNuevaMetodologia)
2017(CBAIndecNuevaMetodologia)
2018-1sem.(CBTIndecNuevaMetodologia)
Estim.Puntual LimiteInferior LimiteSuperior
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Lapobrezaenlainfancia,niñezyadolescencia
Tantoanivel global comoanivel nacional lapobreza suele tenermayor incidencia entre los
niños y jóvenes (OPHI, 2018; Banco Mundial, 2018; Indec 2016d, 2017b,2018). Este problema
también se verifica en el caso Bahiense. Los Gráficos 5 y 6 muestran las tasas de pobreza
monetariaparalosde15añosymenos.Comparandolastasasreportadasenestosgráficosconlas
delosGráficos1y2puedeversequelaproporcióndeniñospobresesenpromedio1.5vecesla
proporcióndepobreseneltotalpoblacional.EnlosGráficos5y6puedeversequelaevoluciónde
lapobrezaenlainfanciasiguióelmismopatrónqueenlapoblaciónengeneral,yquea2017entre
un25%yun36%(conunaestimaciónpuntualdel31%)delosmenoresde16añosdelaglomerado
deBahiaBlanca-Cerrihabitabaenhogaresbajolalíneadepobreza;alprimersemestrede2018el
intervalo estaba entre 21% y 34%. Tomando la cota inferior del 21%, esto representa
aproximadamente 14.600 chicos en hogares pobres en la ciudad. La evidencia indica que las
experiencias de privación en los niños, especialmente en la primera infancia, tienen impactos
significativoseneldesarrolloyeneldesempeñoenlavidaadulta.
Lasestimacionesdepobrezamencionadastienendoslimitacionesadicionales.Enprimerlugar,
solo se han reportado tasas de pobrezamonetaria. Es ampliamente conocido que las tasas de
pobrezatienenlalimitacióndeinformarlaproporcióndepersonaspobres(oindigentes),perono
revelan cuan lejos están los pobres de la línea de pobreza (o los indigentes de la línea de
indigencia),locualsecaptaconmedidasdeprofundidaddelapobreza.Dadaslaslimitacionesde
lamuestraparaelaglomeradoBahíaBlanca-Cerri,ofrecerestasestimacionesposiblementeañada
masruidoquecerteza.Sinembargo,puedetenerseencuentaqueparalos31aglomeradosdela
EPHenelprimersemestrede2018,seestimaunabrechapromediodepobrezade$7000yuna
brechapromediodeindigenciade$2700(INDEC,2018a).Esdecir,loshogarespobresestaban–en
promedio– a $7000 de distancia del valor de la CBT, y los hogares indigentes estaban –en
promedio–a$2700dedistanciadelvalordelaCBA.Estodaunamedida“rústica”delosrecursos
que serían necesarios para llevar a todos los hogares con ingresos por debajo de la línea de
pobrezaalvalordelíneadepobreza.18
18DeacuerdoconINDEC(2018a),enelprimersemestrede2018,habíaun19.6%dehogaresensituaciónde pobreza en los 31 aglomerados de la EPH, lo cual implican 1.777.249 hogares. Estas estimaciones notienenencuentalosaglomeradosnorelevadosnitampocolaszonasrurales.
13
En segundo lugar, si bien las estimaciones de pobreza monetaria son indudablemente
importantes e informativas, revelan poco de lo que experimentan las personas en situación de
pobreza en el día-a-día. En este sentido, lasmedidas de pobrezamultidimensional ofrecen una
visión complementaria permitiendo tener una representación más acabada de la pobreza. La
medidamultidimensionalutilizadaylasestimacionessedescribenenlasiguientesección.
Gráfico5:TasasdePobrezaMonetariaparaniños0-15años2004-2017.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBTdeINDECen2004,ydeFIEL(2016)para2009-2017.Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)
Gráfico6:TasasdePobrezaMonetariaparaniños0-15años2016-2018.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBTdeINDEC,connuevametodología
Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)
Fuente:ElaboracionpropiaapartirdemicrodatosdelaEPH.Lasestimacionesde2016noincluyenelprimertrimestre,pornoencontrarselasbasesusuariasdisponibles.Lasestimacionesde2018correspondensóloalprimersemestreya
quelasbasesusuariasdeltercerycuartotrimestreaunnoestándisponibles.
51%
30%28%
31%
24%
45%
24% 24% 26%
19%
56%
37%33%
37%
29%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
2004(CBTIndec)
2009(CBTFiel)
2014(CBTFiel)
2016(CBTFiel)
2017(CBTFiel)
Estim.Puntual LimiteInferior(95%conf.) LimiteSuperior(95%conf.)
43%
31%27%
37%
25%21%
49%
36%34%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
2016(CBTIndecNuevaMetodologia)
2017(CBTIndecNuevaMetodologia)
2018- 1sem.(CBTIndecNuevaMetodologia)
Estim.Puntual LimiteInferior(95%conf.) LimiteSuperior(95%conf.)
14
3.Medicióndepobrezamultidimensional
3.1Aspectosmetodológicosdelamediciónmultidimensional
La medición multidimensional aquí implementada corresponde al Índice de Pobreza
Multidimensional propuesto por Santos y otros (2015) para América Latina (IPM de ahora en
más)19,elcualutiliza lametodologíadeAlkireyFoster (2011).20El IPM implementado incluye la
dimensióndeingresojuntoconotrasdimensiones.Esdecir,seconvierteenunmétodohíbridode
medicióndepobrezaquecombinalamediciónindirectadepobrezaporingresos21conlamedición
directadeprivaciónenotrosindicadores.
Específicamente,elIPMsecomponede12indicadoresagrupadosen5dimensiones:Vivienda
(precariedadde losmaterialesde la vivienda, hacinamiento y tenencia insegurade la vivienda),
Servicios básicos (carencia de fuentes de aguamejoradas, carencia de fuentes de saneamiento
mejoradas, carencias de energía limpia), Estándar de vida (ingreso del hogar), Educación
(inasistenciadeniños a la escuela, rezagoescolar, logroeducativo insuficientede los adultos) y
Empleo (desocupación)yProtecciónsocial (seguridadsocial yaccesoacoberturadesalud).22 La
Figura1esquematizael IPMconsusdimensiones, indicadoresyponderaciones.LaTablaA.3del
Anexodetallaladefinicióndelosumbralesdeprivaciónencadaindicador.23
Paracomputarel IPM,cadaunode los indicadoresconsideradosrecibeunaponderación.Las
dimensionesdevivienda,serviciosbásicos,estándardevidayeducaciónrecibenunaponderación
19PublicadoenSantosyVillatoro(2018).20CabeseñalarlosejerciciosdemediciónmultidimensionaldelapobrezaparaArgentinarealizadosporPaz(2014),ArevaloyPaz(2015)yODSA(2017).21Sellamamediciónindirectaporqueelingresoesunmedioparaunfin,ynounfinensimismo.Sesuponequeelaccesoaunciertoniveldeingresogarantizaelaccesoaciertossatisfactores,perolaimplicancianoesinequívoca.22CabeseñalarquelosdatosdelaEPHsólopermitenincorporarelaccesoacoberturadesalud,locual,aúnconsuslimitaciones,esimportante,talcomoesreconocidoenelODS3.8.Seríamuyfructíferopoderincluirindicadoresquecaptendirectamenteciertosfuncionamientosesencialestalescomoelestadonutricional.23Comopuedenotarsedeladefinicióndelosumbrales,losindicadoresdelasdimensionesdeeducaciónyprotecciónsocialsonaniveldehogar,paralocualseasumequeexistenexternalidadespositivasynegativasintra-hogar. En particular, si almenos un niño en edad escolar no está asistiendo a la escuela, todos losmiembrosdelhogarsoncontadoscomoprivadosenestadimensión.Lomismoseaplicaalcasodehogaresconniños con rezago escolar y hogares conmiembros desempleados. Por su parte, el indicador de logroeducativoyeldeprotecciónsocial,asumenlapresenciadeexternalidadespositivas,yutilizanuncriteriodeintersecciónalirdeloindividualalindicadoraniveldehogar.Sialmenosunadultodelhogartieneunlogroeducativomínimo,elhogarseconsiderano-privadoenesteindicador.
15
igualde22.22%,entantoqueladimensióndeprotecciónsocialtieneunaponderaciónde11.11%.
Los pesos dentro de las dimensiones están igualmente distribuidos en el caso de vivienda,
servicios básicos y educación. En el caso de empleo y protección social, el empleo recibe una
ponderaciónqueesdos veces la deprotección social. Esto resulta enque todas las privaciones
tienenelmismopeso(7.4%)exceptoladeprotecciónsocial(3.4%),eingresos,querecibetodala
ponderacióndeladimensión(22.22%)porquenosecuentaenlaEPHconunindicadordebienes
durables,elcualestápresenteenelIPM-LAoriginal.24
Elumbralmonetarioutilizadoenel IPMcorrespondea laCanastaBásicaTotal,ynosóloa la
alimentaria,en tantoofreceunabasemas completapara identificar laprivaciónde ingresos.Al
igual que con el análisis de pobreza monetaria, para hacer el análisis temporal se utiliza la
valorizaciónde laCBTdeFIEL (el cualpermite la comparaciónenel tiempo),en tantoquepara
realizarunanálisisdelestadoactualseutilizalavalorizacióndelaCBTdelINDEC(másexigente).
Paracalcularel IPMprimerosedeterminasicadahogarestáprivadoencada indicadorono.
Luego se suman las privaciones ponderadas de cada hogar. Este “puntaje de privaciones” se
comparaconunumbraldeterminado, llamadok.Cuandoelpuntajedeprivacionesdelhogares
igualomayoralumbraldeterminado,seidentificaalhogarcomomultidimensionalmentepobre.
Unavezquesehaidentificadoalaspersonasensituacióndepobrezamultidimensional,elIPM
(llamado en forma genérica tasa de recuento ajustada) es el producto de dos subíndices
fundamentales:laproporcióndepersonaspobresoincidenciadelapobrezaylaintensidadconla
que esa pobreza se manifiesta, dada por el promedio ponderado de las privaciones entre los
pobres.
En este trabajo, se presentan estimaciones para varios umbrales de privación conjunta, que
dan cuenta de intensidades crecientes de pobreza multidimensional, desde un 10% o más de
privacionesponderadashastaun40%omásdeprivacionesponderadas.
24Elmotivoparadarleunmenorpesoaladimensióndeempleoyprotecciónsocialreside,enprimerlugar,enquelasprivacionescontenidasenestadimensiónvanunpasomasalládelaconcepcióntradicionaldelapobrezano-monetariaenlaregión;yensegundolugar,enquelaponderaciónefectivadeunindicadoreselresultado no sólo de la ponderación explícita, sino también del nivel de privación que existe en eseindicador, el cual es elevado en estos indicadores. Por su parte, en el IPM-LA original, el indicador deingresos recibeel dobledeponderaciónqueel debienesdurables, tal que ingresospesa14.8%ybienesdurables3.4%.Comonosedisponedelindicadordebienesdurables,elingresorecibeunpesodel22.22%.Esta mayor ponderación del ingreso se justifica por el hecho de que en economías mercantilizadas, elingresoesunmedioimportantedeaccesoalasatisfaccióndenecesidadesyporqueactúacomosubrogantedeindicadoresquenopudieronserincluidos.
16
Figura1:ÍndicedePobrezaMultidimensional:Dimensiones,IndicadoresyPonderaciones
3.2Resultadosdelasestimacionesmultidimensionales
3.2.1EvolucióndelapobrezamultidimensionalenBahíaBlanca-Cerri
ElGráfico7presentanlasestimacionesdelIPMparaBahíaBlancaparadiferentesumbralesde
pobrezak,desde10%hasta50%entre2004y2017,utilizandoparael indicadordeprivaciónde
ingresos la CBT de FIEL, que permite comparabilidad.25 Se presentan tanto las estimaciones
puntualesdelIPMparacadaañoyvalordelk,comoellímiteinferioryellímitesuperiordecada
estimacióndadoporelintervalodeconfianzaobtenidopormediodelremuestreo(bootstrap).Se
observa que entre 2004 y 2009 hubo una reducción inambigua y sustancial de la pobreza
multidimensional. Los intervalos de confianza de cada año nomuestran solapamiento hasta un
valordekde40%inclusive.Umbralesdepobrezamayoresal40%(locualimplicaestarprivadoen
cinco indicadores o mas) no son relevantes ya que tienen asociadas estimaciones de pobreza
virtualmente nulas. Esta notable reducción de la pobreza estuvo asociada al periodo de
recuperación post-crisis. . Entre 2009 y 2014, así como también entre 2014 y 2017 no puede
afirmarse que haya habido una reducción inambigua de la pobreza ya que los intervalos de
confianzadelasestimacionessesolapan.Elintervalodeconfianzadelasestimacionesde2014se
25Unapartedelasestimacionesaquipresentadas,estanincluidasenSantosyEtcheverry(2018).
Vivienda22.2%
PrivadoenMateriales(7.4%)
Hacinamiento(7.4%)
TenenciaInsegura(7.4%)
ServiciosBásicos22.2%
FaltadeAguaPotable(7.4%)
InstalacionesSanitariasNoMejoradas(7.4%)
FaltadeEnergíasLimpiasparacocinar(7.4%)
Educación22.2%
NoAsistenciadeNiñosala
escuela(7.4%)
RezagoEscolar(7.4%)
BajoLogroEducativodelosAdultos(7.4%)
EmpleoyProtecciónSocial
11.1%.
Desempleo(7.4%)
Prot.Soc.Prec.(Jubilacióny
CoberturadeSauldContributivos)
(3.7%)
EstándardeVida22.2%
Pordebajodelalíneade
pobreza(22.2)
17
solapa con el intervalo de confianzade las estimaciones para 2009,26 indicandoque aunque las
estimacionesdepobrezapuntualesde2014sonmenoresquelasde2009,nopuedeafirmarseque
hayahabidounareduccióninambiguadelapobrezaenesteperíodo.Lomismoocurreentre2014
y2017.Peropuedeafirmarsequeentre2009y2017lapobrezamultidimensionalseredujo.Esto
significaquesibienentre2009y2017nopuedeafirmarsequehubounareduccióndelapobreza
monetaria, los indicadores no-monetarios del IPM registraron reducción en los niveles de
privación.
Enresumen,elpequeñotamañodemuestradeBahíaBlancageneraunavariabilidadmuestral
importante, que redundaen intervalosde confianza ampliospara las estimaciones.Dadasestas
restricciones,yparaser rigurosos,esposibleafirmarque lapobrezamultidimensional se redujo
inambiguamenteentre2004y2009demaneramuy significativa, y tambiénentre2009y2017,
aunqueenmenormedida.Laestimaciones2014-2017nopermitenrealizarafirmacionescerteras
dereducciónoincremento.
EnelGráfico8sepresentanlasestimacionesdelIPMparaunk=25%.¿Quésignificaunumbral
de pobreza multidimensional del 25% en este caso? Significa que se consideran
multidimensionalmente pobres aquellos que experimentan privación en una de las cinco
dimensiones completas (o su equivalente) y algo más. Por ejemplo, alguien en un hogar por
debajodelalíneadepobrezamonetarianecesitaríaexperimentaralgunaotraprivación,comopor
ejemplo, no tener aportes jubilatorios o cobertura de salud para ser identificado como
multidimensionalmentepobre.Esdecir,conunk=25%seestáteniendouncriteriomásexigente
deidentificacióndelapobrezaqueconelmonetario.EnelGráfico8sepresentanlasestimaciones
nosolodelIPM,sinodesusdossubíndices:H,laincidenciadelapobrezamultidimensional,yA,la
intensidaddelamisma,entodosloscasosconsusintervalosdeconfianza.
Los gráficos replican conclusiones ya extraídas del Gráficos 5 respecto de la evolución en el
tiempo,peroagreganunelementodeanálisis:lareduccióndelapobrezamultidimensionalenun
análisispunta-a-punta,entre2004y2017estuvodadafundamentalmenteporunareduccióndela
incidenciadelapobreza(H),entantoquelaintensidad(A)seredujodemaneramuymoderada.
26Nóteseporejemploqueellímitesuperiordelintervalodeconfianzadelasestimacionesdel2014coincideparavariosvaloresdekconlasestimacionespuntualesde2009.
18
Enefecto,en2004,laestimaciónpuntualdelaincidenciadelapobrezamultidimensionalera
del32%(conunintervalodeconfianzadeentre29%y36%)-loqueequivaleaproximadamentea
96milpersonas-sindudaasociadoalosefectospost-crisis2001.En2009,laestimaciónpuntual
delaincidenciadelapobrezamultidimensionalhabíabajadoa18%(conunintervalodeconfianza
deentre15%y21%),esdecir,54milpersonasaproximadamente.En2017(utilizandolaslíneasde
FIELaligualqueparalosañosprevios)laincidenciaeradel12%(conunintervalodeconfianzade
entre 9% y 14%), es decir aproximadamente 36 mil personas. En cambio, la intensidad de la
pobrezabajó de 37%en2004 (conun intervalo de confianzade 35 a 39%), lo cual implica una
privaciónpromediode4.4indicadoresponderados,aun35%(conunintervalodeconfianzade33
a37%),locualequivaleaunaprivaciónpromediode4.2indicadoresponderados.27
Esto implica que si bien entre 2004 y 2017 se redujo significativamente la proporción de
familiasqueexperimentanprivacionesconjuntas,elnúmerodeprivacionesdequienesestánenla
pobreza no se modificó significativamente, lo cual es un dato poco alentador. Este resultado
sugierequelareduccióndelapobrezaseconcentróenaquellosconmenorintensidaddepobreza.
Seobservaademásquelasmodificacionesenelniveldeintensidadparaañosdeanálisiscontiguos
(2004vs.2009,2009vs.2014,2014vs.2017)presentansolapamientosquenopermitenafirmar
incrementosoreduccionesdelaintensidad.
27SibienhayunsolapamientodeunpuntoporcentualentreellímitesuperiordelintervalodeconfianzadelAparael2004yellímiteinferiordelintervalodeconfianzadelAparael2017,lasuperposiciónespequeñaypuedenentendersecomounareducción.
19
Gráfico7:EstimacionesdelIPMparaBahíaBlanca-Cerriparadiferentesvaloresdek,2004-2017.IntervalosdeConfianzaal95%obtenidosconbootstrap.
Fuente: Estimacionespropias conmicrodatos de los cuatro trimestres de cada año. La valorizaciónde la CBTpara elcomputo de privaciónmonetaria en 2004 corresponde a la del INDEC. La valorización de la CBT para el computo deprivaciónmonetariaen2017correspondealadelFIEL.LI:LímiteInferiordelintervalodeconfianza;LS:LímiteSuperiordelintervalodeconfianza.
Gráfico8:EstimacionesdelIPM,HyAparaBahíaBlanca-Cerriparak=25%,2004-2017.IntervalosdeConfianzaal95%obtenidosconbootstrap.
Fuente:Estimacionespropiasconmicrodatosdeloscuatrotrimestresdecadaaño.LavalorizacióndelaCBTparaelcomputodeprivaciónmonetariaen2004correspondealadelINDEC.LavalorizacióndelaCBTparaelcomputodeprivaciónmonetariaen2017correspondealadelFIEL.
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
0.18
0.2
10 20 25 28 30 40 45 50
IPM(T
asade
Recue
ntoAjustada
)
UmbraldePobrezak(%dePrivacionesSimultáneas)
IPM2004 LI-IPM2004 LS-IPM2004 IPM2009 LI-IPM2009 LS-IPM2009
IPM2014 LI-IPM2014 LS-IPM2014 IPM2017 LI-IPM2017 LS-IPM2017
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
2004 2009 2014 2017 2004 2009 2014 2017 2004 2009 2014 2017
IPM H (Incidencia) A (Intensidad)
Estimacion Puntual Limite Inferior Limte Superior
20
3.2.2PanoramaactualdelapobrezamultidimensionalenBahíaBlanca-Cerri
Niveleseintensidadesdepobreza
Enlasecciónanteriorseanalizólaevolucióndelapobrezamultidimensionalenelaglomerado
deBahía Blanca en el periodo 2004-2017. Para esto fuenecesariomantener cierta consistencia
metodológica en lo que respecta a la estimación de la privación monetaria, para lo cual se
utilizaronlaslíneasdeFIELparalosaños2009a2017.Sinembargo,lasmejorasmetodológicasde
la estimación de pobreza monetaria introducidas por el INDEC en 2016, si bien dificultan la
comparaciónconestimacionesparaañosprevios,permitenrealizarunanálisismasacabadodela
situaciónactual.EsporesoqueenlaTabla1sepresentanlasestimacionespara2017obtenidas
cuandoseutilizavalorizacióndelanuevaCBTrealizadaporelINDEC(2017).
EnlaTabla1seobservanestimacionesmásaltasparaelaño2017quelaspresentadasenlos
Gráficos6y7debidoaqueenestasestimacionesseutilizalavalorizacióndelaCBTdelINDEC,lo
cual implicaunalíneadepobrezamonetariamásexigente.Lasestimacionessugierenquecasiel
24%delapoblaciónBahiense(conunintervalodeconfianzadeentre20%y27%)experimentaun
10%delasprivacionesconsideradas,locualimplicaestarprivadoenalmenosdosindicadoresno-
monetariosobienenel indicadormonetario.Paraumbralesmasexigentes comoeldel25%, la
tasadepobrezamultidimensional igual revelauna situaciónpreocupante, conun15% (H)de la
poblaciónmultidimensionalmentepobre,conun intervalodeconfianzadeentre12%y18%.Un
15%delapoblaciónsonaproximadamente46milpersonas.Laintensidadpromediodelapobreza
en este grupo es del 34% (aproximadamente privación en 4 indicadores ponderados). Hay
inclusiveunnúcleodeuncasi3.8%delapoblación(nuevamenteconunintervalodeconfianzade
entre 2.4%y 5.5%) enuna situaciónmuy crítica, experimentandoprivaciones enun40%de los
indicadoresponderadosloqueequivaleacasidosdimensionescompletas(o5indicadores).
21
Tabla1:EstimacionesdepobrezamultidimensionalparaBahíaBlanca-Año2017
(IntervalosdeConfianzaobtenidosporbootstrapentreparéntesis)
UmbraldePobrezak
(%deprivacionessimultaneas
experimentadas)
ÍndicedePobreza
Multidimensional(IPM)
Tasadepobrezamultidimensional
(H)
IntensidaddelaPobreza
Multidimensional
10%omás 6.6%(5.6%-7.6%)
23.7%(20.3%-26.8%)
27.7%(26.1%-29.4%)
20%omás 5.8%(4.8%-6.9%)
18.0%(15.1%-21.1%)
32.3%(31%-33.8%)
25%omás 5.2%(4.2%-6.2%)
15.1%(12.4%-18.1%)
34.3%(32.9%-35.7%)
30%omás 3.3%(2.6%-4.3%)
8.4%(6.5%-10.8%)
39.3%(37.8%-40.9%)
40%omás 1.7%(1.1%-2.5%)
3.8%(2.4%-5.5%)
45.0%(42.9%-47.2%)
Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseamicrodatosdelaEPH.Notas:ElIPMsecorrespondeconeldescriptoenlaFigura1yTablaA.3.ParaestasestimacionesseutilizóparalaprivaciónmonetarialaCBTdeINDEC(2017).
A partir de los datos de la Tabla 1, pueden armarse tres categorías de pobreza
multidimensional,demaneraalgoadhoc,pero intuitivae informativa.Lasmismassepresentan
enelGráfico9.Dentrodel24%de lapoblaciónBahiensequeexperimentaprivaciones,un8.6%
(26 mil personas aproximadamente) puede clasificarse como en pobreza multidimensional de
intensidadmoderada,experimentandoentreun10%yun25%deprivaciones.Sonaquellosque
estánprivadosen ingresossolamente,obienenalgunode los indicadoresdevivienda,servicios
básicosoeducación,másprotecciónsocial.Luego,un11%(34milpersonasaproximadamente)se
encuentraenpobrezamultidimensional intensa,experimentandoentreun25%yun39%de las
privaciones. Son aquellos privados en ingresos y algomás, o bien en cuatro indicadores de las
dimensionesdevivienda,serviciosbásicosoeducación,odesempleo.Finalmente,existetambién
unnúcleodecasi4%personas(12milpersonasaproximadamente)enpobrezamultidimensional
severa. Estas personas experimentan una pobreza muy intensa. Están privadas en dos o más
dimensionescompletas.Porejemplo,puedenestarprivadaseningresosylostresindicadoresde
vivienda,oserviciosbásicosoeducación,oeningresos,desempleoyprotecciónsocialyotrosdos
indicadoresdelasdemásdimensiones.
22
Gráfico9:ComposicióndelaPobrezaMultidimensionalenBahiaBlanca-Cerripornivelesde
intensidad
Las estimaciones de pobreza multidimensional para el primer semestre de 2018 dan una
estimaciónpuntualunpuntoporcentualmenos,peroconun intervalodeconfianzacoincidente
conelde(loscuatrotrimestresde)2017,sugiriendounasituaciónsimilar.Esdeesperarque los
datosdelsegundosemestrede2018denestimacionespuntualesdepobrezamásaltas,debidoal
contexto económico desfavorable, pero también es de esperar que los intervalos de confianza
seanigualmenteamplios.
ComposicióndelapobrezamultidimensionalenBahiaBlanca-Cerri
Unapreguntanaturalescómoeslacomposicióndelapobrezamultidimensionalentérminosde
losdiferentes indicadoresconsiderados.EnelGráfico10sepresenta lacontribuciónrelativade
los indicadoresno-monetariosaltotaldelapobrezamultidimensional,utilizandounumbralde
pobreza del 25%. Lógicamente, la contribución restante está dada por la privación de ingresos,
que es la que tienemayor contribución relativa (en 2017 la privaciónde ingresos contribuyó al
64%de lapobrezamultidimensional).Estoeraesperabledadoquesecombinaunaponderación
muyaltadelaprivaciónmonetariaconunatasadeprivaciónaltaeningresos.Cabenotartambién
queaquísepresentan lascontribucionesrelativasparael2017; lascontribucionesrelativaspara
añosprevioshansidosimilares.
Entre los indicadores de pobreza no-monetaria se observa que empleo, protección social y
logroeducativodelosadultosdelhogarsonlosdemayorcontribuciónrelativaalapobrezatotal,
8.6
11.3
3.8
76.3
EnPobrezaMultidimensionaldeintensidadmoderada(10%-24%delasprivaciones)
EnPobrezaMultidimensionalintensa(25%-39%delasprivaciones)
EnPobrezaMultidimensionalSevera(40%omasprivaciones)
NoPobres
23
representando entre 7% y 9% del total. Siguen en orden de importancia la carencia de
saneamientoadecuado,contribuyendoentornoal5%,elhacinamientoylatenenciaprecariadela
vivienda,quecontribuyencon4%cadaunoaltotaldepobreza.
Gráfico10:Contribucionesrelativasdelosindicadoresno-monetariosalIPM(k=25%)BahíaBlanca2017
Fuente:ElaboraciónpropiaapartirdeestimacionesdelaEPH.ParaelindicadordeprivacióndeingresosseutilizalavalorizacióndelaCBToficialdeINDEC.
Elanálisisdelascontribucionesrelativassecomplementaconalgunosindicadoresadicionales
llamadostasasderecuentocensuradas,presentadasenelGráfico11.Estastasasrepresentan la
proporción de la población total que ha sido identificada comomultidimensionalmente pobre y
experimenta privación en cada indicador. Estas tasas permiten tomar una noción del nivel de
privación absoluta. Sin embargo deben entenderse meramente como una estimación de
referencia, puesto que como ya se explico anteriormente, están sujetas a un error muestral
significativo. En 2017, se estimaba que un 15% de las personas de Bahía Blanca habitaba en
hogaresconmúltiplesprivaciones,entreellasprivaciónde ingresos;un9%habitabaenhogares
multidimensionalmente pobres y privados en protección social (es decir, sin contribuir a un
sistemadejubilacionesopercibirjubilación,obiensintenercoberturadesalud);el6%habitaba
3.8%
4.1%
4.8%
8.8%
1.2%0.5%
6.1%
6.7%
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
30.0%
35.0%
40.0%
2017
ProtecciónSocial
Desempleo
RezagoEscolar
AsistenciaEscolar
LogroEducativoAdultos
AccesoaEnergiasLimpias
SaneamientoAdecuado
Aguasegura
TenenciadelaVivienda
Hacinamiento
MaterialesdelaVivienda
24
enhogarespobresydondeningúnadultoalcanzabaunniveleducativomínimoparaintegrarseen
lasociedad,un4%habitabaenhogarespobresconprivacionesdeempleoyun3%habitabaen
hogarespobreshacinados,ocontenenciairregulardelaviviendaoconsaneamientoinadecuado.
Gráfico11:Porcentajedepersonasenhogaresmultidimensionalmentepobres(conk=25%)yprivadosencadaindicador.BahíaBlanca-Cerri2004-2017
Fuente:ElaboraciónpropiaapartirdeestimacionesdelaEPH.ParaelindicadordeprivacióndeingresosseutilizalavalorizacióndelaCBToficialdeINDEC.
4.Conclusiones
EnestetrabajoseofrecenestimacionesdepobrezaparaelaglomeradodeBahiaBlanca-Cerri,
con datos de la Encuesta Permanente de Hogares entre 2004 y 2018, permitiendo realizar un
análisis de la evolución temporal, así como también del estado actual. Se ofrecen estimaciones
tanto de pobreza por ingresos como de pobreza multidimensional, en donde se combina la
dimensión de ingresos con la dimensión de vivienda, servicios básicos, educación, y empleo y
protecciónsocial.
Algunas de las principales conclusiones que pueden obtenerse de este análisis son las
siguientes:
0%3%
3%
0%
3%0%1%
6%
0%4%
9%
15%
0%2%4%6%8%
10%12%14%16%
MaterialesdelaVivienda
Hacinamiento
Tenencia
Agua
Saneamiento
Energía
AsistenciaalaEscuela
LogroEducativoAdultos
Rezago
Empleo
Prot.Soc.
Ingreso
25
SobrelaevolucióndelapobrezaenelaglomeradoBahiaBlanca-Cerri:
• Tantolapobrezamonetariacomolapobrezamultidimensionalregistraronunadisminución
sustantivaenelperiodopost-crisis,entre2004y2009.
• Apartirde2009yhastaelmomento,losdatosdelaEPH,nopermitenafirmardemanera
inambigua una reducción de la pobrezamonetaria puesto que las bandas de estimacion
sonmuyampliasdadoeltamañodemuestrapequeño.
• En terminos de pobreza multidimensional, puede decirse que hubo una reduccion
inambigua entre 2009 y 2017 (aunque mucho menor que entre 2004 y 2009), pero los
datosnopermitenrealizarafirmacionesparaañosintermediospuestoquelosintervalosde
confianza de las estimaciones puntuales se solapan. En conjunto con lo anterior esto
significaquesibiennoesposibleafirmarmejorasenlaprivacionmonetaria,seredujeron
lasprivacionesenindicadoresno-monetarios.
• La reducción de la pobreza multidimensional estuvo dada por una reducción en la
incidencia (en la tasa de pobreza), no en la intensidad, implicando que no se alcanzó a
mejorarlasituacióndelosmáspobresentrelospobres.
SobreelestadoactualdelapobrezaenelaglomeradoBahiaBlanca-Cerri:
• Paraelprimer semestrede2018 seestimaqueentreun13%yun20%de lapoblacióndel
aglomeradoteniauningresopordebajodelalineadepobreza,conunaestimaciónpuntualde
17%, similar a la del agregado anual de 2017 (18%). Esto implica que entre 40mil y 62mil
personasestabanensituacióndepobreza(conunaestimaciónpuntualde55.000personas).
• Dentro de ese grupo de personas, entre 6mil y 21mil (entre 2% y 7%) se encuentran en
situacióndeindigencia(conunaestimaciónpuntualde4%:12milpersonas).
• La incidencia de la pobreza entre los niños ha sido mucho mayor que la incidencia en la
poblacion total a lo largo de todo el periodo bajo estudio. Las estimaciones para el 2017
indicanqueentreun25%yun36%(conunaestimaciónpuntualdel31%)delosmenoresde
16añosdelaglomeradodeBahiaBlanca-Cerrihabitabaenhogaresbajolalíneadepobreza;al
primer semestrede2018el intervaloestabaentre21%y34%.Tomando la cota inferiordel
21%,estorepresentaaproximadamente14.600chicosenhogarespobresenlaciudad.
26
• Asuvez,seestimaque,en2017(conestimacionesmuysimilaresparaelprimersemestrede
2018)casiel24%delapoblaciondelaglomerado(conunintervalodeconfianzadeentre20%
y27%)estáensituacióndepobrezamultidimensional,condiferentesnivelesdeintensidad.
• Entreelconjuntodepersonasenpobrezamultidimensioanlsepuedendistinguirtresgrupos.
Un grupo de aproximadamente el 8.6% de la poblacion (26 mil personas) presenta una
intensidad de pobrezamoderada, intensidad entendida como cantidad de privaciones. Un
11% de la población (34 mil personas aproximadamente) se encuentra en pobreza
multidimensional intensa.Finalmente,existetambiénunnúcleodecasi4%personas (12mil
personas aproximadamente) en pobreza multidimensional severa. Estas personas
experimentanunapobrezamuyintensa.
• Entrelasprivacionesno-monetariassobresalenlasvinculadasalmercadolaboral:privaciónen
proteccion social (entendida como estar aportando al sistema jubilatorio, percibiendo una
jubilacion,otenercoberturamedicacontributiva),privaciónenempleo,asícomotambiénen
elniveleducativodelosadultosdelhogar.
• Cabedestacarque tambiénsobresalenalgunasprivacionesnoasociadasalmercado laboral,
las cuales también deben ser tenidas en cuenta, a saber: carencia de instalación sanitaria
adecuada,hacinamientoyprecariedadenlatenenciadelavivienda.
Laamplituddelosintervalosdeconfianzadelasestimacionesdepobrezaparaelaglomerado,de
algunamanera resta potencia a las afirmaciones pero lo que es claro es que el tamaño de los
grupos poblacionales identificados (aun cuando correspondan a la cota inferior de las
estimaciones), evidencian un problema de una magnitud lo suficientemente serio como para
demandarpolíticasactivas.Seevidenciatambiénunestancamientopreocupantedesdehacecasi
una década, que traspasa los signos politicos y demanda esfuerzos creativos y renovados
orientadosaunasuperaciónefectivadelapobrezaensusmúltiplesdimensiones.
En este contexto se requiere la intensificación de políticas de alivio a la pobreza en el corto
plazo,especialmenteteniendoencuentaquelosniñossevenmásafectadosquelosadultos,pero
también-yespecialmenteteniendoencuentalainfancia-medidasconunaproyecciónamediano
plazo, que busquen modificar rasgos estructurales de la dinámica económica y social del
aglomerado Bahiense. El mercado laboral es sin duda un punto neurálgico. Se evidencia la
necesidad y el desafío de políticas que promuevan la creación de puestos de trabajo desde el
sectorprivadoparaaliviarlapresiónfiscalyreducirlainformalidadlaboral.Asuvez,seevidencia
27
la necesidad de políticas educativas que busquen garantizar los estándares de inserción social
mínimos, intentando dinamizar y hacer efectivo uno de los canales mas promisorios para la
superaciónde lapobreza.Porúltimo, seobserva lanecesidaddecomplementardichaspolíticas
conaccionesorientadasaabordarlascarenciashabitacionalesdelaciudad.
Por último, y desde lo metodológico, se evidencia también la importancia de mejorar las
fuentes de datos primarios en términos de cobertura para el aglomerado de Bahía Blanca.
Naturalmente, este problema también se aplica a otros aglomerados de tamaño pequeño
relevados en la EPH y es entendible que existan restricciones presupuestarias para la encuesta
oficial. En este sentido, desde el Proyecto de Unidad Ejecutora (PUE) del CONICET sobre
VulnerabilidadyExclusiónSocial enBahíaBlancaque se llevaadelanteenel IIESS, y sujetoa la
disponibilidaddefondosparaelmismo,sepretendellevaradelanteuntrabajodecampoconuna
encuestaparapoderidentificardemaneramascerteraalapoblaciónvulnerabledelaciudad.
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30
Anexo
TablaA.1:TamañosmuestralesdelaEPHenBahíaBlancaparacadaañoanalizado
Año Trim. Totaldehogares
Totaldepersonas
2004
1er 402 11562do 398 10893ro 403 11074to 386 1094Total 1589 4446
2009
1er 456 12362do 428 11433ro 506 13884to 488 1322Total 1878 5089
2014
1er 489 12812do 554 14313ro 545 14364to 556 1426Total 2144 5574
2016 2do 539 14123ro 557 14584to 531 1462Total 1627 4332
2017
1er 506 14282do 500 13523ro 522 14464to 539 1493Total 2067 5719
2018 1er 474 13282do 472 1297Total 946 2625
Fuente:ElaboraciónpropiaapartirdelosmicrodatosdelaEPH.
31
TablaA.2:ValoresalternativosdelaCanastaBásicaAlimentaria(CBA)ydelaCanastaBásicaTotal(CBT)utilizadosparalasestimaciones
Año Trim. CBA
CapitalFederal
CBARegiónPampeana
(BahíaBlanca)(0.904*CBACF)
CBTCapitalFederal
CBTRegiónPampeana
(BahíaBlanca)(0.904*CBTCF)
Fuente
2004
1er 106.00 95.82 232.14 209.85 INDECSeriehistóricadelaCBT12do 106.69 96.45 233.65 211.22
3ro 107.53 97.21 236.19 213.524to 108.24 97.85 238.48 215.59
2009
1er 227.60 205.75 474.73 429.16 FIEL(2016),PromediodelvalordelaCBTdelostresmesesdecadatrimestre.(CBTconrevisiones)
2do 239.07 216.12 500.33 452.303ro 248.00 224.19 509.66 460.734to 263.47 238.18 534.23 482.94
2014
1er 810.17 732.39 1894.47 1712.60 FIEL(2016a,b),PromediodelvalordelaCBTdelostresmesesdecadatrimestre.
2do 896.4 810.35 2080.63 1880.893ro 936.37 846.48 2133.47 1928.664to 993.6 898.21 2267.43 2049.76
2016
2do 1497.1 1353.38 3493.5 3ro 1618.33 1462.97 3678.33 4to 1680.4 1519.08 3845.46
2016
2do 1564.01 3811.30 INDEC(2016c,d)(incorporavariasmejorasmetodológicas,entreellascanastasespecíficasdecadaregión).
3ro 1676.16 4033.724to 1746.40
4208.812017
1er 1768.9 1599.09 4432.32 4006.82 FIEL(2018),PromediodelvalordelaCBTdelostresmesesdecadatrimestre.
2do 1851.23 1673.51 4834.12 4370.043ro 1943.67 1757.08 4932.17 4458.684to 2017.4 1823.73 5219.2 4718.16
20172 1er 1816.99 4403.46 INDEC(2017b)2do 1921.31 4700.883ro 2003.65 4895.474to 2109.91 5198.14
2018 1er 2240.19 5623.16 INDEC(2018)2do 2394.25 6047.26
Fuente:Elaboraciónpropiaapartirdelascanastasreportadasencadafuentecitada.1:https://www.INDEC.gov.ar/informacion-de-archivo.asp?solapa=2Notas:Losvalorescorrespondenalpromediodelostresmesesdecadatrimestre.LaCBTeselvalordelaCanastaBásicaTotalparaeladultoequivalente(hombrede30a60añosdeedad).2:Dadoqueapartirde2016elINDECofrecevaloresdelaCBTespecíficosdecadaregiónnofuenecesariotomarelvalordelaCBTyajustarloparalaregiónPampeana.
32
TablaA.3:ÍndicedePobrezaMultidimensional:detallededimensiones,indicadoresdeprivaciónyponderaciones
Dimensiones Indicadoresdeprivación:personasquevivenen… Ponderación(porcentajes)
Vivienda 22,2Precariedaddelosmaterialesdelaviviendaa
Viviendasconpisode tierrao con techoomurosconmaterialesprecarios(desechos,cartón,latas,caña,palma,paja,otrosmateriales).
7,4
Hacinamiento Hogarescontresomáspersonasporcuarto. 7,4Tenenciainseguradelavivienda
Hogares que i) habitan viviendas ocupadas ilegalmente, o ii) residen enviviendascedidasoprestadas.
7,4
Serviciosbásicos 22,2
Carenciadefuentesdeaguamejoradasb
Hogaresqueobtienenaguadealgunadelassiguientesfuentes:-redpúblicafueradelterreno;-pozosnoprotegidososinbombaamotor;-fuentesmóviles(aljibe,carrotanque,aguatero,entreotros);-aguaembotellada,o-río,quebrada,lluviayotros.
7,4
Carenciadesaneamientomejoradob
Hogaresenalgunadelassiguientessituaciones:-conevacuaciónnoconectadaareddealcantarilladoofosaséptica;-conbañocompartido,o-quenodisponendeserviciohigiénico.
7,4
Carenciasdeenergíac Hogaresqueusanleña,carbónodesechoscomocombustibleparacocinar. 7,4
Educación 22,2Inasistenciaalaescuela Hogaresdondealmenosunniñouadolescente(entre6y17años)noasiste
aunestablecimientoeducativo.7,4
Rezagoescolar Hogares donde al menos un niño u adolescente (entre 6 y 17 años) estárezagadoenelsistemaeducativoenmásdedosañosdeacuerdoasuedad.
7,4
Logroeducativoinsuficiente Hogares donde ninguna persona de 20 años o más alcanzó un niveleducativomínimo,entendiéndoseporellolosiguiente:- personas de entre 20 y 59 años: no cuentan con el primer ciclo de laeducaciónsecundariacompleto,y-personasde60añosomás:nocuentanconeducaciónprimariacompleta.
7,4
Empleoyprotecciónsocial 11,1Desocupación Hogaresdondealmenosunapersonadeentre15y65añosdeedadestáen
algunadelassiguientessituaciones:-desempleada;-empleadasinremuneración,o-esuntrabajadordesalentado.
7,4
Precariedaddelaprotecciónsocialg
Hogaresdondesecumplenalmenosunadelassiguientescondiciones:-ningunapersonacuentaconalgúntipodesegurodesaludcontributivo;-ningunapersonaestáafiliadaaunsistemadeprevisiónsocialcontributivo;-ningunapersonatieneingresosporpensionesojubilaciones
3,7
Estándardevidad 22,2Insuficienciaderecursose Hogares con ingresos por adulto equivalente insuficientes para cubrir sus
necesidadesalimentariasynoalimentarias(CBTdeINDECpara2004;CBTdeFIELpara2009-2017).
22.2
Fuente:CEPAL(2014)ySantosyVillatoro(2018).aLaEPHnobrindainformaciónsobreelmaterialpredominanteenlasparedes,demaneraqueestematerialfueignorado.bAguaysaneamientotienenumbralesdiferentesenáreasruralesenelIPM-LA,loscualesnosonaplicablesaquípuestoquelaEPHsolorecolectadatosenaglomeradosurbanos.cElIPM-LAconsideratambiénfaltadeaccesoaelectricidadperopuestoqueestainformaciónnoestádisponibleenlaEPH,sóloseconsideraelcombustibleutilizadoparacocinar.dElIPM-LAincluyeunindicadordebienesdurablesenladimensiónde estándar de vida, que aquí no ha podido ser incluido por falta de información en la EPH. e El IPM-LA utiliza ladefinición de ingreso per cápita del hogar, en tanto que esta aplicación utiliza la definición de ingreso por adultoequivalentedeacuerdoconlaultimaespecificaciónmetodológicadeINDEC(2016b).