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Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo

Escuela de Estadística – Universidad de Costa Rica

Atlas del Desarrollo Humano Cantonal 2016

(Actualización al año 2014)

Documento metodológico

Abril, 2016

Atlas del Desarrollo Humano Cantonal 2016. Documento metodológico

2

Proyecto “Informe Nacional de Desarrollo Humano”

Atlas del Desarrollo Humano Cantonal de Costa Rica 2016

Comité Directivo

Alice Shakelford Representante Residente del PNUD

Fernando Ramírez Hernández

Director Escuela de Estadística de la UCR

Kryssia Brade Jiménez Coordinadora de Programas del PNUD

Representante Residente Auxiliar del PNUD

Equipo técnico

Johnny Madrigal Pana Estadístico

Escuela de Estadística de la UCR

Paola Omodeo Cubero Estadística

Escuela de Estadística de la UCR

Gerald Mora Muñoz Estadístico del PNUD

Gabriela Mata Marín Economista del PNUD

Danilo Mora Díaz

Diana Ramírez Chaves. Comunicación PNUD

Agradecimientos Deseamos agradecer a las instituciones y departamentos que amablemente facilitaron los datos primarios para construir la información disponible en la página Web: Ministerio de Educación Pública (Departamento de Análisis Estadístico), Caja Costarricense de Seguro Social (Dirección Actuarial), Instituto Nacional de Estadística y Censos (Unidad de Estadísticas Demográficas y Unidad de Censos y Encuestas), Tribunal Supremo de Elecciones (Departamento de Estudios y Servicios Técnicos) e Instituto Costarricense de Electricidad (Centro Nacional de Planificación Eléctrica, Proceso de Demanda Eléctrica).


3

Introducción A partir del año 2005 el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), en conjunto con la Escuela de Estadística de la Universidad de Costa Rica (EE-UCR), han realizado esfuerzos para proporcionar información sobre las diferentes realidades que, desde el punto de vista del desarrollo humano, se presentan en los cantones del país. Este esfuerzo responde al convencimiento que se requiere de un estudio permanente sobre las tendencias, fortalezas y debilidades con que cuenta el país para alinear los objetivos del desarrollo nacional con las prioridades del enfoque del desarrollo humano. Año con año el PNUD y la EE-UCR ponen a disposición del país la información, y actualización (dato y metodológico), del Atlas del Desarrollo Humano Cantonal de Costa Rica, el cual incluye el cálculo del Índice de Desarrollo Humano cantonal (IDHc), el Índice de Pobreza Humana cantonal (IPHc), el Índice de Desarrollo Relativo al Género en el ámbito cantonal (IDGc) y el Índice de Potenciación de Género cantonal (IPGc). El Atlas constituye una base de datos de consulta frecuente por parte de instituciones gubernamentales, municipalidades, centros académicos, organizaciones de la sociedad civil, medios de comunicación y la ciudadanía en general, convirtiéndose en una herramienta de monitoreo relevante para la toma de decisiones. Este año, el PNUD y la EE-UCR ponen a disposición del público una nueva actualización del Atlas, en esta oportunidad con datos al 2014, los cuales quedan a disposición mediante la plataforma Web. El presente documento tiene como finalidad presentar, en detalle, los aspectos metodológicos tomados en cuenta para la preparación y cálculo de cada uno de los índices incluidos en el Atlas.


4

Acrónimos

CCSS Caja Costarricense de Seguro Social ENAHO Encuesta Nacional de Hogares EHPM Encuesta de Hogares y Propósitos Múltiple EE/UCR Escuela de Estadística/Universidad de Costa Rica ICE Instituto Costarricense de Electricidad INEC Instituto Nacional de Estadística y Censos IDH Índice de Desarrollo Humano cantonal IEV Índice de esperanza de vida IC Índice de conocimiento IBM Índice de bienestar material IPH Índice de Pobreza Humano cantonal IPG Índice de Potenciación de Género cantonal IDG Índice de Desarrollo relativo al género cantonal MEP Ministerio de Educación Pública TSE Tribunal Supremo de Elecciones


5

NOTAS TÉCNICAS

ESTADÍSTICAS E INDICADORES DE DESARROLLO HUMANO

Los siguientes diagramas resumen cómo se confeccionaron los índices de desarrollo humano.

IDH COMPONENTE Vida larga y saludable Educación Nivel de vida digno

INDICADOR Esperanza de vida al nacer Tasa de

alfabetización de

adultos

Tasa bruta de

matrícula

Consumo eléctrico

residencial per cápita

ÍNDICE DEL

COMPONENTE

Índice de esperanza de vida

Índice de conocimiento

Índice de bienestar material

Índice de Desarrollo Humano (IDH)

IPH COMPONENTE Vida larga y saludable Educación Nivel de vida

digno

Exclusión Social

INDICADOR Probabilidad al nacer de no sobrevivir a los 60

años

Porcentaje de adultos que cuentan con un nivel

educativo menor de tercer

grado

Porcentaje de personas pobres

Tasa de desempleo a largo plazo (Más de 4

meses)

Índice de pobreza humana (IPH)

IDG COMPONENTE Vida larga y saludable Educación Nivel de vida digno

INDICADOR Esperanza

de vida al nacer,

mujeres

Esperanza

de vida al nacer,

hombres

Tasa de

alfabetización de mujeres

adultas

Tasa bruta de

matrícula femenina

Tasa de

alfabetización de hombres

adultos

Tasa bruta de

matrícula masculina

Bienestar

material percibido

por

mujeres

Bienestar

material percibido

por

hombres

ÍNDICE DEL COMPONENTE

Índice de esperanza

de vida,

mujeres

Índice de esperanza

de vida,

hombres

Índice de conocimiento de mujeres

Índice de conocimiento de hombres

Índice de bienestar

material

de mujeres

Índice de bienestar

material

de hombres

ÍNDICE IGUALMENTE

DISTRIBUIDO

Índice de esperanza de vida igualmente

distribuido

Índice de educación igualmente distribuido Índice de bienestar material igualmente

distribuido

Índice de desarrollo relativo al género (IDG)

IPG COMPONENTE Participación política y poder de

decisión

Participación económica y

poder de decisión

Control de los recursos

económicos

INDICADOR Proporción de mujeres y hombres regidores municipales

Participación de mujeres y hombres en puestos superiores

Bienestar material percibido por mujeres y hombres

PORCENTAJE

EQUIVALENTE IGUALMENTE

DISTRIBUIDO

(PEID)

PEID de la participación política

PEID de la participación

económica

PEID del poder sobre los recursos

económicos

Índice de potenciación de género (IPG)


6

Cálculo del Índice de Desarrollo Humano (IDH)

El IDH mide el promedio de los logros de un área geográfica

específica en tres dimensiones básicas del desarrollo humano:

Una vida larga y saludable, medida por la esperanza de

vida al nacer.

El conocimiento, medido por la tasa de alfabetización de

adultos (con una ponderación de dos tercios) y la tasa

neta combinada de matriculación en primaria y

secundaria (con una ponderación de un tercio).

Un nivel de vida digno, medido por el Índice de

Bienestar Material a partir del consumo de electricidad

residencial por cliente.

Antes de calcular el IDH, es necesario crear un índice para

cada una de estas dimensiones. Para cada uno de los índices

se definen valores mínimos y máximos de cada indicador

básico. El desempeño de cada dimensión se expresa como un

valor entre 0 y 1, mediante la siguiente formula

ovalormínimovalormáxím

ovalormínimvalorrealIndice

El siguiente cuadro presenta los valores mínimos y máximos

considerados para cada indicador.

Límites

Indicador Valor

Máximo Mínimo

Esperanza de vida al nacer (en años) 85 50

Tasa de alfabetización adulta (%) 100 50

Índice de Matriculación Global 100 0

Índice de Bienestar Material 1.1309,3 0

1. Esperanza de Vida

Para ver el cálculo de la Esperanza de Vida Cantonal (EV)

vea apéndice 1. El Índice de la Esperanza de Vida (IEV) está

definido por:

5085

50

estEV

IEV

2. Conocimiento

Para el cálculo del Índice de Conocimiento, se incluyen los

siguientes indicadores:

Tasa Alfabetización Adulta (TAA) (Ver apéndice 2).

Tasa Bruta de Matriculación para Primaria (TBMP) y

Secundaria (TBMS) (Ver apéndice 3).

Una vez que se tiene el valor estimado para la Tasa de

Alfabetización Adulta de cada cantón, se procede a calcular

el Índice de Alfabetización Adulta (IAA) que se define de la

siguiente manera:

50100

50

estTAA

IAA

Las tasas brutas de matriculación primaria y secundaria se

combinan para formar la Tasa Bruta de Matriculación Global

(TBMG). Esta combinación se realiza de la siguiente manera:

)(4/3)(4/1 SPest TBMTBMTBMG

Teniendo esto en cuenta, el Índice de Matriculación Global

(IMG) se define como:

0100

0

est

t

TMGIMG

Por último, el Índice de Conocimiento (IC) se calculó de la

siguiente manera:

)(3/1)(3/2 IAAIMGIC

3. Bienestar Material

En el bienestar material, se utiliza el consumo eléctrico

residencial en Kwh per cápita (CPC) ajustado (vea apéndice

4) y se define como,

Población

ajustadolresidenciaeléctricoConsumoCPCest

Los límites definidos para calcularlo son los siguientes:

BMBM ˆ3ˆ

donde,

BM̂ = 672,291, la media de la distribución de Bienestar

Material en el período 2001-2014.

BM̂ = 212,347, la desviación estándar de la distribución de

Bienestar Material en el período 2001-2014.

Se utilizaron los datos referentes a un solo año debido a que

se debe contar con límites comunes para efectos de

comparación.

Por consiguiente, el Índice de Bienestar Material (IBM) se

define como,

)251,32332,309.1(

)251,32(

est

f

CPCIBM

4. Índice de Desarrollo Humano

El Índice de Desarrollo Humano para cada cantón, se calcula

tomando un promedio simple de los tres índices antes

mencionados, gracias a que comparten una misma escala de

medición. A continuación se muestra su cálculo,

3

IBMICIEVIDH


7

Cálculo del Índice de Pobreza Humana (IPH)1 El IPH cantonal mide las privaciones en las tres dimensiones básicas del desarrollo humano reflejadas en el IDH, además de

recoger la exclusión social:

Una vida larga y saludable: vulnerabilidad a morir a una edad relativamente temprana, medida por la probabilidad al nacer

de no sobrevivir a los 60 años (ver apéndice 5).

Conocimiento: exclusión del mundo de la lectura y las comunicaciones, medida por el porcentaje de adultos (mayores de

18 años) que tienen un nivel académico aprobado menor al tercer grado de educación primaria (ver apéndice 6).

Un nivel de vida digno: medido por el porcentaje de personas pobres (ver apéndice 6).

Exclusión social: medida por la tasa de desempleo a largo plazo (4 meses o más sin trabajo) (ver apéndice 6).

El cálculo correspondiente al IPH es mucho más sencillo que el del IDH ya que los indicadores utilizados para medir las

privaciones ya están normalizados entre 0 y 100 (porque se expresan en porcentajes), por lo que no es necesario crear índices

de dimensión como en el caso del IDH.

La fórmula para calcular el IPH es la siguiente:

IPH = 1/4(P1+ P2

+ P3+ P4

) 1/

donde,

P1 = Probabilidad al nacer de no sobrevivir a los 60 años.

P2 = Porcentaje de adultos con menos de tercer grado de primaria aprobado.

P3 = Porcentaje de población pobre.

P4 = Tasa de desempleo a largo plazo (que dure como mínimo 4 meses de acuerdo a las clases utilizadas por la EHPM).

El valor de produce un impacto importante en el valor de IPH. Si = 1, el IPH sería el promedio de sus dimensiones. Si el

valor de aumentará, aumentaría el peso de la dimensión donde la privación fuera mayor. Por lo tanto, a medida que

aumenta hacia el infinito, el IPH tendería hacia el valor de la dimensión donde la privación fuera mayor. El PNUD utiliza el

valor 3 para darle un peso adicional pero no excesivo a las áreas donde se produce una privación más marcada.

Por lo tanto la fórmula del IPH es:

IPH = 1/4(P13+ P2

3+ P33+ P4

3) 1/3

1 Para calcular el IPH cantonal se utilizó la metodología empleada por el PNUD en sus informes mundiales (1990-2010),

correspondiente al IPH-2.


8

Cálculo del Índice de Desarrollo Relativo al Género (IDG)

El IDG ajusta el Índice de Desarrollo Humano para reflejar

las desigualdades entre hombres y mujeres en las siguientes

dimensiones:

Una vida larga y saludable, medida por la esperanza de

vida al nacer.

El conocimiento, medido por la tasa de alfabetización de

adultos y la tasa bruta combinada de matriculación en

primaria y secundaria.

Un nivel de vida digno, medido por el bienestar material

estimado.

Para realizar los cálculos de los índices que conforman el

IDG son necesarias dos etapas, las cuales se exponen

brevemente a continuación.

a. Para cada dimensión se calculan los índices de mujeres y

hombres según la siguiente fórmula general:

b.

Índice de Dimensión = Valor real – Valor mínimo

Valor máximo – Valor mínimo

Desagregados por sexo, los valores de los límites son:

Indicador Valor

Máximo Mínimo

Esperanza de vida al nacer

(en años) Mujeres 87,5 52,5

Esperanza de vida al nacer

(en años) Hombres 82,5 47,5

Tasa de alfabetización adulta (%) 100 50

Índice de Matriculación Global 100 0

Índice de Bienestar Material 1.610,2 0

c. Los índices de hombres y mujeres de cada dimensión se

combinan para obtener el Índice Igualmente Distribuido,

el cual se calcula según la siguiente fórmula:

Índice igualmente distribuido =

{proporción de población femenina (índice femenino1-) +

proporción de población masculina (índice masculino1-)1/1-

Donde mide la aversión de la desigualdad de género, es

decir, la magnitud de la penalización y cuanto mayor sea su

valor, más penalización recaerá en una sociedad por sus

desigualdades. En el IDG, = 2, valor para el cual el castigo

es moderado y por lo tanto,

Índice igualmente distribuido =

{proporción de la población femenina (índice femenino-1) +

proporción de la población masculina (índice masculino-1)-1

1. Esperanza de Vida

El cálculo de la Esperanza de Vida Femenina (EVF) y

Masculina (EVM) se realiza de la misma forma que en el

IDH (para mayor detalle ver apéndice 1). Los Índices de

Esperanza de Vida Femenino (IEVF) y Masculino (IEVM)

se calculan de la siguiente manera:

5,525,87

5,52

estEVF

IEVF 5,475,82

5,47

estEVM

IEVM

El Índice de Esperanza de Vida Igualmente Distribuido se

calcula de la siguiente manera:

IEVID = {pfem (IEVF-1) + pmasc (IEVM-1)-1

2. Conocimiento

Con respecto al Índice de Conocimiento se utilizó el mismo

procedimiento empleado para el IDH pero diferenciado por

sexo. Nuevamente, se incluye la Tasa Alfabetización Adulta

y la Tasa Bruta de Matriculación para primaria y secundaria

(más detalle apéndices 2 y 3).

Una vez que se tienen los valores estimados para la Tasa de

Alfabetización Adulta Femenina (TAAF) y Masculina

(TAAM) de cada cantón, se procede a calcular los Índices de

Alfabetización Adulta por sexo que se definen de la siguiente

manera:

50100

50

estTAAF

IAAF 50100

50

estTAAM

IAAM

Igualmente, teniendo las Tasas Brutas de Matriculación

Global Masculina (TMGM) y Femenina (TMGF), se

calculan los Índices que se definen como:

0100

0

est

t

TMGFIMGF

0100

0

est

t

TMGMIMGM

Por último, el Índice de Conocimiento para hombres y

mujeres se calculó de la siguiente manera:

)(3/2)(3/1 IAAFIMGFICF

)(3/2)(3/1 IAAMIMGMICM

La combinación de los índices de conocimiento de hombres

y mujeres conforma el Índice de Conocimiento, el cual se

realiza de la siguiente manera:

ICID = {pfem (ICF-1) + pmasc (ICM-1)-1


9

3. Nivel de Vida Digno

Una vez que se tiene la estimación de bienestar material de

mujeres y hombres (más información en el apéndice 7), es

necesario relativizar estas medidas con el fin de contar con

Índices de Bienestar Material para hombres y mujeres con

valores entre 0 a 1.


BMmBMm ˆ3ˆ

donde

BMm̂ = 800,138, la media de la distribución de

Bienestar Material masculino en el período 2001-2014.

BMm̂ = 270,021, la desviación estándar de la

distribución de Bienestar Material masculino en el

período 2001-2014.



comparación y además, se utilizaron los valores masculinos

con el fin de tener un rango más amplio.

Por consiguiente, el Índice de Bienestar Material Femenino

(IBMf) y el Masculino (IBMm) se define como,

)01.610,200(

)0(

f

f

BMIBM

)01.610,200(

)0(

m

m

BMIBM

La combinación de los índices de bienestar material de

hombres y mujeres conforma el Índice de Bienestar Material

Igualmente Distribuido que se calcula como se muestra a

continuación,

IBMID = {pfem (IBMF-1) + pmasc (IBMM-1)-1

4. Índice de Desarrollo relativo al Género

El Índice de Desarrollo relativo al Género, se calcula

tomando un promedio simple de los tres índices igualmente

distribuidos antes mencionados.

3

IBMIDICIDIEVIDIDG


10

Cálculo de Índice de Potenciación de Género (IPG)

El IPG se centra en las oportunidades de las mujeres en lugar

de centrarse en sus capacidades y refleja la desigualdad en

tres áreas consideradas por el PNUD como claves:

Participación política y poder para tomar decisiones,

medido por el porcentaje de hombres y mujeres

regidores en la municipalidad de cada cantón.

Participación económica y poder para tomar decisiones,

medido por el porcentaje de hombres y mujeres en

puestos superiores2.

Poder sobre los recursos económicos, medido por el

bienestar material estimado de hombres y mujeres.

Para cada una de las dimensiones es necesario calcular un

porcentaje equivalente igualmente distribuido (PEID), como

promedio ponderado de la población, según la siguiente

fórmula general:

PEID = {proporción de la población femenina (índice femenino1-) +

proporción de la población masculina (índice masculino1-)1/1-

Donde mide la aversión de la desigualdad, es decir, la

magnitud de la penalización y cuanto mayor sea su valor,

más penalización recaerá en una sociedad por sus

desigualdades. En el IPG = 2, valor para el cual la

penalización es moderado y por lo tanto,

PEID = {proporción de la población femenina (índice femenino-1) +

proporción de la población masculina (índice masculino-1)-1

Para la participación política y económica y la toma de

decisiones, el PEID se divide entre 50 para indexarlo. Esta

indexación se basa en el principio de que en una sociedad

ideal, con un poder equitativo de ambos sexos, las variables

del IPG tendrían un valor de 50%, es decir, la proporción de

hombres y mujeres sería igual para todas las variables.

1. Participación política

En esta dimensión se utilizaron datos de los regidores según

sexo por cantón, recolectados mediante llamadas telefónicas

a cada una de las municipalidades en el mes de diciembre de

cada año.

Una vez que se tiene el porcentaje femenino y masculino de

los regidores (PFR y PMR, respectivamente), se procede a

calcular porcentaje equivalente igualmente distribuido

2Por puestos superiores se refiere a personas en el nivel

directivo de la administración pública y de la empresa

privada; nivel profesional, científico e intelectual, y; nivel

técnico y profesional medio.

(PEID) para la representación política, que se define de la

siguiente manera:

PEID de la representación política = {Pfem (PFR-1) + Pmasc PMR-1)-1

Este valor se divide entre 50 para obtener el PEID indexado

de la representación política.

2. Participación económica

Con respecto a esta dimensión, se utilizó una estimación del

porcentaje de hombres y mujeres en puestos superiores

utilizando información de la EHPM. Para detallar el método

empleado para estimar estos porcentajes vea el apéndice 6.

Los porcentajes femeninos y masculinos en puestos

superiores (PFPS y PMPS) se combinan de la siguiente

manera:

PEID de la participación económica = {Pfem (PFPS-1) + Pmasc PMPS-1)-1

Luego se divide este PEID entre 50, para indexarlo a un

valor ideal.

3. Poder sobre los recursos económicos

Una vez que se tiene la estimación de bienestar material de

mujeres y hombres (más información en el apéndice 7), es

necesario relativizar estas medidas con el fin de contar con

Índices de Bienestar Material para hombres y mujeres con

valores entre 0 a 1.


BMmBMm ˆ3ˆ

donde,

BMm̂ = 800,138, la media de la distribución de

Bienestar Material masculino en el período 2001-2014.

BMm̂ = 270,021, la desviación estándar de la

distribución de Bienestar Material masculino en el

período 2001-2014.



comparación y además, se utilizaron los valores masculinos

con el fin de tener un rango más amplio.

Por consiguiente, el Índice de Bienestar Material Femenino

(IBMf) y el Masculino (IBMm) se define como,

)01.610,200(

)0(

f

f

BMIBM

)01.610,200(

)0(

m

m

BMIBM


11

La unión de los índices de bienestar material de hombres y

mujeres conforma el PEID de Bienestar Material el cual se

calcula como se muestra a continuación,

PEID de bienestar material = {pfem (IBMf

-1) + pmasc (IBMm-1)-1

4. Índice de Potenciación de Género

El Índice de Potenciación de Género se calcula tomando un

promedio simple de los tres porcentajes equivalentes

igualmente distribuidos antes mencionados.

IPG =

PEID indexado representación política + PEID indexado

participación económica + PEID bienestar material

3


12

Apéndices


13

Apéndice 1: Cálculo de la Esperanza de Vida

1. Como primer paso se determinó un modelo de regresión

para cada provincia, utilizando como variables

independientes la Tasa Bruta de Mortalidad (TBM) por

1.000 habitantes y el porcentaje de personas mayores de 65

años (%65ymás); y como variable dependiente la

Esperanza de Vida (EV).

La estructura del modelo utilizado es la siguiente:

)65(%)( 2,0

2

2,0

1 ymásTBMEVest

Los coeficientes estimados para cada una de las provincias

del país se presentan a continuación:

Provincia 1 2

San José 81.498 -43.668 38.108

Alajuela 85.688 -44.836 36.466

Cartago 87.405 -43.588 34.071

Heredia 84.160 -46.517 39.106

Guanacaste 84.715 -36.861 29.635

Puntarenas 87.804 -36.018 26.731

Limón 88.073 -44.414 34.670

2. Una vez calculadas las esperanzas de vida para cada

cantón, a partir de su respectiva provincia, se procedió a

fijar como valor límite 85 (87,5 y 82,5 para esperanza de

vida femenina y masculina, respectivamente.

3. Finalmente el Índice de Esperanza de Vida (IEV) se

estandariza y se calcula de la siguiente manera:

5085

50

estEV

IEV

Cálculo del IEV por sexo

En el caso de la Esperanza de Vida Femenina (EVF), los

coeficientes utilizados en cada provincia son:

Provincia 1 2

San José 83.038 -43.237 36.605

Alajuela 88.277 -43.795 33.684

Cartago 87.777 -42.682 32.999

Heredia 80.553 -41.511 37.020

Guanacaste 85.007 -36.064 29.062

Puntarenas 90.001 -35.362 24.850

Limón 88.525 -41.608 31.868

Y el Índice de Esperanza de Vida Femenina (IEVF) se

calcula con la siguiente fórmula:

5,525,87

5,52

EVFIEVF

Para la Esperanza de Vida Masculina (EVM) los

coeficientes estimados para cada provincia son:

Provincia 1 2

San José 78.885 -43.927 40.301

Alajuela 83.453 -46.423 39.563

Cartago 86.642 -44.533 35.484

Heredia 87.066 -51.160 41.599

Guanacaste 86.091 -38.526 29.890

Puntarenas 87.853 -37.365 27.646

Limón 89.950 -47.208 35.795

Y el Índice de Esperanza de Vida Masculina (IEVM) se

calcula:

5,475,82

5,47

EVMIEVM


14

Apéndice 2: Cálculo de Tasa de Alfabetización Adulta

Utilizando la información censal, a nivel cantonal, en el tema del alfabetismo para los años 1984, 2000 y 2011, se observó

el comportamiento, a través del tiempo, de las tasas estimadas para los años electorales. Con ello fue posible observar que

los datos cantorales cuentan con un incremento anual prácticamente constante, y muy pequeño, debido a los altos niveles

de alfabetismo con los que cuenta el país.

De acuerdo a este comportamiento, se decidió identificar los coeficientes estimados de un modelo lineal xy

para cada cantón, y a su vez estimar los valores predichos para el periodo de interés.

Una vez que se tiene el valor estimado para la Tasa de Alfabetización Adulta (TAA) de cada cantón, se procede a calcular

el Índice de Alfabetización Adulta (IAA) de la siguiente manera:

50100

50

estTAA

IAA


15

Apéndice 3: Cálculo de Tasa Bruta de Matriculación para Primaria y Secundaria

A partir de la presente actualización, las Tasas Brutas de

Matrícula para ambos sexos en primaria y secundaria son

brindadas directamente por el Departamento de Análisis

Estadístico del Ministerio de Educación Pública.

En el caso de las Tasas Brutas de Matrícula por sexo sí se

deben realizar algunos cálculos ya que la residencia de los

estudiantes no se recopila desagregada por sexo.

Por lo anterior, se toma la matrícula inicial por sexo y se

corrige mediante un factor generado a partir de los datos de

matrícula inicial y de residencia para ambos sexos.

Para este factor de residencia (FCR), el MEP cuenta con

información para los años 2001-2014 y se calcula mediante

una razón de los matriculados que residen en un cantón

entre el total de alumnos matriculados en centros

educativos de ese cantón tanto para primaria como para

secundaria. Si un cantón tiene un valor mayor que 1, se

considera expulsor y si el valor es menor que 1, el cantón

es receptor de estudiantes.

Para las estimaciones de población se utilizaron datos del

INEC/CCP, desagregando en edades simples las

proyecciones de población de los grupos quinquenales, con

el fin de obtener los grupos de 7 a 12 y de 13 a 17 años.

El INEC recomienda el uso de los Multiplicadores de

Karup-King para la desagregación en edades simples por lo

que se decidió utilizar esta metodología para hacer estos

cálculos. Para los grupos de edad comprendidos entre los 5

y 64 años, se deben utilizar los siguientes ponderadores:

Coeficientes

Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3

Primero del segundo grupo 0,064 0,152 -0,016

Segundo del segundo grupo 0,008 0,224 -0,032

Tercero del segundo grupo -0,024 0,248 -0,024

Cuarto del segundo grupo -0,032 0,224 0,008

Quinto del segundo grupo -0,016 0,152 0,064

Así por ejemplo para obtener la estimación de niños de 7

años, desagregando el grupo de 5 a 9 años, se procede a

utilizar los ponderadores de la línea tercero del segundo

grupo y realizar el siguiente cálculo:

−0,024 ∗ (𝐺𝑟𝑢𝑝𝑜 0 − 4) + 0,248 ∗ (𝐺𝑟𝑢𝑝𝑜 5 − 9) ± 0,024

∗ (𝐺𝑟𝑢𝑝𝑜 10 − 14)

La Tasa Neta de Matriculación de Primaria (TNMP) por

ejemplo, se obtuvo de la siguiente manera,

añosadePoblación

FCRMITNM PP

estP127

*,

El procedimiento para secundaria es completamente igual.


16

Apéndice 4: Ajuste del Consumo Eléctrico Residencial per cápita

Observando los resultados de la aplicación del consumo

de electricidad residencial per cápita como una variable

proxy del bienestar material, se notaba que había

algunos cantones que extrañamente tienen resultados

equiparables a condiciones de otros cantones con

características muy distintas (ejemplo Garabito y

Escazú). Paradójicamente los cantones que mostraban

esta sospecha eran aquellos que han mostrado en los

últimos años un gran aumento de la actividad turística.

Esta situación llevó a preguntarse cuáles eran los

factores que estaban influyendo para que se diera esta

situación.

Como el consumo eléctrico está altamente asociado con

los niveles de ingreso3 y en esos cantones se han

registrado altos desarrollos de segundas viviendas para

familias de altos ingresos, se decidió investigar el

consumo por cliente de los cantones vecinos (dado que

el problema se da en que hay personas que consumen

electricidad en esos cantones pero no se encuentran

registradas ahí, debido a que no viven ahí) y el

comportamiento de viviendas temporales registrado en

el Censo de Población y Vivienda del año 2000.

Después de estudiar el comportamiento de la variable

población por cliente a través de los años se determinó

que los cantones que previamente eran considerados

atípicos efectivamente tenían valores muy bajos, el más

extremo en el año 2009 que contó con solamente 2,1

personas por cliente cuando el promedio cantonal es de

3,5 personas por cliente del ICE. Esto hace sospechar

que el crecimiento habitacional y por ende el consumo

eléctrico se debía a factores más allá de los que podrían

suponerse esperados.

Además, esa conjetura se contrastó con el

comportamiento de la variable de viviendas temporales

registradas en los Censos de Población y Vivienda de

los años 2000 y 2011 confirmando que efectivamente

cantones que mostraban un comportamiento anormal de

la población por cliente de servicio eléctrico

concordaban en algunos casos con aquellos que habían

mostrado altos porcentajes de viviendas temporales en

los años censales, en el caso de Garabito, es el cantón

que presentó un mayor porcentaje de viviendas

temporales para el año 2000 (21,3%).

3 El coeficiente de correlación entre el consumo

eléctrico residencial per cápita y una estimación del

ingreso por vivienda derivado del estudio del Msc.

Johnny Madrigal sobre la “Estratificación de hogares y

segmentos por niveles de ingreso en el Censo 2000”,

resultó ser de 0,837**.

El criterio utilizado para determinar los cantones que

necesitan ajuste se basa en identificar aquellos que

tienen un valor en la variable población por cliente,

para un año específico, por debajo del percentil 10 de

ese año y que además presenten en alguno de los dos

censos un porcentaje mayor al 5% de viviendas para

vacacionar.

Una vez que se tienen identificados los cantones que

necesitan ajuste, se procede a estimar una ecuación de

regresión sin considerar los datos de esos cantones

donde la variable dependiente es la población ajustada

y la independiente es el consumo de electricidad

residencial total. Ese modelo tiene la siguiente forma:

Poblaciónajustada = α + β1*Consumo electricidad + ε

Los coeficientes estimados para cada año se presentan a

continuación: Año 1

1990 10228,418 0,001232

1991 10462,967 0,001206

1992 10324,029 0,001188

1993 8604,651 0,001184

1994 8604,651 0,001184

1995 7931,311 0,001192

1996 7573,803 0,001187

1997 6887,002 0,001194

1998 6717,567 0,001201

1999 6400,588 0,001241

2000 6051,226 0,001251

2001 5977,687 0,001259

2002 5220,845 0,001266

2003 4934,233 0,001297

2004 4256,523 0,001315

2005 10228,418 0,001232

2006 10462,967 0,001206

2007 10324,029 0,001188

2008 8604,651 0,001184

2009 8604,651 0,001184

2010 7931,311 0,001192

2011 7573,803 0,001187

2012 6887,002 0,001194

2013 6717,567 0,001201

2014 6400,588 0,001241

Por último se calculan los consumos de electricidad

residencial per cápita dividiendo el consumo total entre

la población total sin ajustar para los cantones que no

tienen ningún problema y con la población ajustada

para los que se consideraron extremos. Para el caso de

los índices de género, se creó un factor de ajuste

dividiendo la población ajustada entre la población real

y se multiplicó por la población femenina y masculina

para hacer los cálculos respectivos.


17

Apéndice 5: Cálculo de Probabilidad al Nacer de No Sobrevivir a los 60 años

Para obtener las estimaciones por cantón se realizaron análisis de regresión por provincia para encontrar un modelo

lineal que contuviera la probabilidad de no sobrevivir a los 60 años como variable dependiente y la esperanza de vida al

nacer como independiente.

La estructura del modelo utilizado es la siguiente:

PS60i = + 1 (EV)

donde,

PS60i = Probabilidad de no sobrevivir a los 60 años.

EV = Esperanza de vida al nacer.

Los coeficientes estimados para cada una de las provincias del país se presentan a continuación:

Provincia 1

San José 1.134 -0.013

Alajuela 1.225 -0.014

Cartago 1.223 -0.014

Heredia 1.177 -0.014

Guanacaste 1.322 -0.015

Puntarenas 1.325 -0.015

Limón 1.274 -0.015

Una vez que se obtuvieron las ecuaciones de regresión, se calculó la probabilidad al nacer de no sobrevivir hasta los 60

años de cada cantón de acuerdo a su respectiva provincia y la esperanza de vida calculada para el IDH.


18

Apéndice 6: Estimaciones cantonales a partir de las Encuestas de Hogares

Después de realizar un análisis de la información

disponible, se identificó que la mejor aproximación se

obtiene a partir de la ENAHO/EHPM, realizada por el

INEC. Esta ofrece información representativa a nivel

regional y por zona (rural/urbana) dado que su diseño

muestral considera doce estratos (6 regiones por dos

zonas cada una). Por lo tanto, la máxima desagregación

que se puede encontrar son mediciones para una región y

una zona definidas, así por ejemplo, se puede calcular el

porcentaje de hogares pobres para la región Huetar Norte

y la zona Rural.

Analizando valores censales, solamente 4 cantones

(Sarapiquí, Alajuela, San Ramón y Grecia) cuentan con

población en dos distintas regiones, todos los demás

pertenecen exclusivamente a una única región. Contrario

a lo anterior, la mayoría de los cantones (a excepción de

San José y Tibás) cuentan con población tanto en la zona

rural como en la zona urbana.

Para estimar el porcentaje de población urbana y rural se

procedió a utilizar el mismo procedimiento empleado

para estimar la Tasa de Alfabetización Adulta (Ver

Apéndice 2).

Dado que se consideró que los valores conjuntos de

acuerdo a la zona y la región son necesarios, se realizaron

los cálculos ponderando los 12 valores que arroja la

EHPM. La siguiente fórmula general muestra el cálculo

para cada cantón:

EC = (PZU * EZU) + (PZR * EZR)

100

donde,

EC = Estimación cantonal.

PZU = Porcentaje de Población en la Zona Urbana

para el cantón, según el censo.

EZU = Estimación de la Zona Urbana para una región

definida según EHPM.

PZR = Porcentaje de Población en la Zona Rural para

el cantón, según el censo.

EZR = Estimación de la Zona Rural para una región

definida según EHPM.

En el caso de los cantones con población en dos regiones

se debe ponderar de igual manera por los porcentajes por

zona de acuerdo a la región de planificación. También es

importante tomar en cuenta que si se trabaja con

estimaciones de la población masculina se deben utilizar

porcentajes del Censo para la población masculina.

Los cantones Upala y Sarapiquí a partir del 2011

inclusive pasan a ser parte de la región Huetar Norte

exclusivamente (el primero antes se consideraba de la

Chorotega y el segundo se consideraba una parte de

Huetar Norte y otra de la Huetar Atlántica) debido a que

así fue establecido en el Decreto N° 37735-PLAN de

mayo del 2013.


19

Apéndice 7: Cálculo del Bienestar Material percibido por Hombres y Mujeres

Para calcular el Bienestar Material de Hombres y Mujeres, se utilizan los siguientes datos:

1. Población total masculina (Nm) y femenina (Nf).

2. Consumo eléctrico residencial (CER).

3. Cociente de Salario Percibido (CSP) por las mujeres en el cantón, sin considerar salarios provenientes de la

agricultura, ganadería, pesca y silvicultura.

4. Proporción de la población masculina (PMPEA) y femenina (PFPEA) económicamente activa.

La estimación del punto 3 se obtiene utilizando los datos reportados por la CCSS sobre la Masa Cotizante (MC)4 por sexo

y rama de actividad en el Seguro de Salud. Luego simplemente se divide la Masa Cotizante promedio Femenina entre la

Masa Cotizante promedio Masculina, es decir,

CSPest

=

Sf

=

MC femenina / Mujeres aseguradas

Sm MC masculina / Hombres

asegurados

Para un mayor detalle del cálculo del punto 4, se recomienda al lector observar el apéndice 5.

Una vez que se tiene toda esta información, se procede a calcular la Proporción Femenina en la Masa Salarial (Pf), la cual

se define de la siguiente manera:

Pf

=

CSP * PFPEA (CSP * PFPEA) + PMPEA

Es necesario asumir que la proporción del salario femenino es igual a la proporción femenina del consumo de electricidad

residencial, de esta forma el bienestar material percibido por mujeres se define como:

BMf = Pf * CER

Nf

Por último, la fórmula para encontrar el bienestar material percibido por los hombres se muestra a continuación:

BMm = CER – (Pf * CER)

Nm

4 Es la suma de los salarios y los ingresos reportados por los trabajadores asalariados y los trabajadores independientes,

respectivamente, para un mes.


Referencias estadísticas

Índice Dimensión Variable utilizada Fuentes primarias de información

IDH

Vida larga y

saludable

Índice de Esperanza de Vida Escuela de Estadística (UCR)

Esperanza de vida Escuela de Estadística (UCR) / Instituto Nacional

de Estadística y Censos (INEC)

Nivel de vida

digno

Índice de Bienestar Material Escuela de Estadística, (UCR)

Consumo eléctrico residencial por

cantón Instituto Costarricense de Electricidad (ICE)

Educación

Índice de Conocimiento Escuela de Estadística, (UCR)

Tasa Bruta de matrícula para

educación primaria y secundaria Ministerio de Educación Pública (MEP)

Índice de Matriculación Global Escuela de Estadística, (UCR)

Tasa de alfabetización para adultos Escuela de Estadística (UCR) / Instituto Nacional


Índice de Alfabetización Adulta Escuela de Estadística, (UCR)

IDG

Esperanza de

vida

Índice de Esperanza de Vida Igualmente

Distribuido Escuela de Estadística, (UCR)

Índice de Esperanza de Vida Femenino Escuela de Estadística, (UCR)

Índice de Esperanza de Vida

Masculino Escuela de Estadística, (UCR)

Esperanza de vida femenina Escuela de Estadística (UCR) / Instituto Nacional


Esperanza de vida masculina Escuela de Estadística (UCR) / Instituto Nacional


Porcentaje de mujeres en la

población total

Instituto Nacional de Estadística y Censos

(INEC)

Porcentaje de hombres en la

población total


(INEC)

Educación

Índice de Conocimiento Igualmente


Índice de Conocimiento Femenino Escuela de Estadística, (UCR)

Índice de Conocimiento Masculino Escuela de Estadística, (UCR)

Índice de Matriculación Global

Femenino

Escuela de Estadística, (UCR)

Índice de Matriculación Global

Masculino

Escuela de Estadística, (UCR)

Tasa bruta de matrícula para

mujeres en educación primaria y

secundaria

Escuela de Estadística, (UCR) / Ministerio de

Educación Pública (MEP)

Tasa bruta de matrícula para

hombres en educación primaria y

secundaria

Escuela de Estadística, (UCR) / Ministerio de

Educación Pública (MEP)

Índice de Alfabetización Adulta

Femenina Escuela de Estadística, (UCR)

Índice de Alfabetización Adulta

Masculina Escuela de Estadística, (UCR)

Tasa de alfabetización femenina

para adultos

Escuela de Estadística (UCR) / Tribunal Supremo

de Elecciones (TSE)

Tasa de alfabetización masculina Escuela de Estadística (UCR) / Tribunal Supremo



para adultos de Elecciones (TSE)

Porcentaje de mujeres en la población

total


(INEC)

Porcentaje de hombres en la población

total


(INEC)

Nivel de vida

digno

Índice del bienestar material Igualmente


Índice del bienestar material percibido

por las mujeres Escuela de Estadística, (UCR)


por los hombres Escuela de Estadística, (UCR)

Bienestar material percibido por las

mujeres Escuela de Estadística, (UCR)

Bienestar material percibido por los

hombres Escuela de Estadística, (UCR)

Proporción Femenina en la Masa

Salarial Escuela de Estadística, (UCR)

Cociente de salarios percibidos Escuela de Estadística, (UCR)

Masa cotizante promedio

mujeres asegurados en la

CCSS

Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS)

Masa cotizante promedio

hombres asegurados en la

CCSS


Consumo eléctrico residencial

total Instituto Costarricense de Electricidad (ICE)


PEA

Escuela de Estadística (UCR) / Instituto Nacional

de Estadística y Censos (INEC), Encuesta de

Hogares de Propósitos Múltiples


PEA





total


(INEC)


total


(INEC)

IPG

Participación

política y

poder de

decisión

PEID indexado para participación

política Escuela de Estadística, (UCR)

% Mujeres regidoras Escuela de Estadística, (UCR)

% Hombres regidores Escuela de Estadística, (UCR) Porcentaje de mujeres en la población

total


(INEC)


total


(INEC)

Participación

económica y

poder de

decisión

PEID indexado para participación

económica Escuela de Estadística, (UCR)

Porcentaje de mujeres en puestos

superiores




Porcentaje de hombres en puestos

superiores




Porcentaje de mujeres en la población Instituto Nacional de Estadística y Censos



total (INEC) Porcentaje de hombres en la población

total


(INEC)

Poder sobre

los recursos

económicos

PEID del poder sobre los recursos

económicos Escuela de Estadística, (UCR)


por las mujeres Escuela de Estadística, (UCR)


por los hombres Escuela de Estadística, (UCR)

Bienestar material percibido por las

mujeres Escuela de Estadística, (UCR)

Bienestar material percibido por los

hombres Escuela de Estadística, (UCR)

Proporción Femenina en la Masa

Salarial Escuela de Estadística, (UCR)

Cociente de salarios percibidos Escuela de Estadística, (UCR)

Masa cotizante promedio de

mujeres asegurados en la

CCSS


Masa cotizante promedio de

hombres asegurados en la

CCSS


Consumo eléctrico residencial

total Instituto Costarricense de Electricidad (ICE)


PEA





PEA





total


(INEC) Porcentaje de hombres en la población

total


(INEC)

IPH

Vida larga y

saludable

Probabilidad de no sobrevivir a los 60

años



Educación % de adultos con un nivel educativo de

menos de tercer grado




Exclusión

social

Tasa de desempleo a largo plazo (4 meses

o más)




Nivel de vida

digno Porcentaje de población pobre





División Territorial Administrativa de Costa Rica

programa de las naciones unidas para el desarrollo escuela ...escuela de estadística –...

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