LA POBREZA EN LA C.A.P.V. UNA APROXIMACIÓN MULTIDIMENSIONAL.
ARISTONDO, Oihana (e-mail: [email protected]) DIEZ, Henar (e-mail: [email protected])
LASSO DE LA VEGA, Mª Casilda (e-mail: [email protected]) de SARACHU, Amaia (e-mail: [email protected])
URRUTIA, Ana Marta (e-mail: [email protected])
Universidad del País Vasco. Dept: Economía Aplicada IV. Avda. Lehendakari Aguirre, 83, 48015 Bilbao (Spain)
Tfno: 946017034 / Fax: 946017028
Los resultados de este trabajo forman parte del Proyecto de Investigación de la Universidad del País Vasco 1/UPV 00031.321-H-15954/2004.
F. Bourguignon y S. Chakravarty [Journal of Economic Inequality 2003] sugieren una nueva metodología para el estudio de la pobreza multimensional, basada en combinar las líneas de pobreza de cada dimensión y agregar las correspondientes brechas unidimensionales en una medida de pobreza multidimensional. En el presente trabajo se presenta una aplicación de estas medidas para el estudio de la pobreza en el País Vasco, utilizando para ello la “Encuesta de Pobreza y Desigualdades Sociales 2000”, elaborada por el Departamento de Justicia, Empleo y Seguridad Social del Gobierno Vasco.
1. INTRODUCCIÓN.
La pobreza es y continuará siendo una realidad en la mayoría de los países. Por lo tanto es importante cuantificar la magnitud de la misma y conocer y comprender mejor la relación entre bajos niveles de renta y carencias en unas serie de áreas específicas, consumos de bienes básicos, vivienda, educación, relaciones sociales, etc, con el objetivo de diseñar políticas adecuadas para poder luchar contra ella.
En nuestro entorno, la pobreza no debe entenderse como la mera incapacidad del individuo de satisfacer las necesidades básicas que permitan su supervivencia física, sino en un sentido más amplio, como la carencia involuntaria de bienes que hace que el individuo se vea excluido de las pautas de consumo o de actividades que le proporcionan el nivel de vida mínimo aceptable de la sociedad a la que pertenece.
Dado que el bienestar de una población y por lo tanto la pobreza depende tanto de variables monetarias como de variables no monetarias, como pueden ser el equipamiento del hogar, alfabetización, esperanza de vida, acceso a bienes públicos, etc, muchos autores han insistido en la necesidad de definir la pobreza como un concepto multidimensional, entre otros, Streeten (1981), Sen (1985), Ravallion (1996), Tsui (2002). Por otra parte la gran aportación de Bourguignon y Chakravarty (2003) es que permite considerar la elasticidad de sustitución entre las variables o atributos.
En este trabajo se plantea una aplicación empírica para la Comunidad Autónoma de País Vasco, que denotaremos C.A.P.V., de la metodología para la medición multidimensional de la pobreza presentada en Bourguignon y Chakravarty (2003).
Con la presentación de este estudio específico para la C.A.P.V., se pretende realizar una aportación al conocimiento de la pobreza presente en la sociedad vasca introduciendo un enfoque multidimensional considerando como atributos/variables el gasto y la educación de los individuos en el País Vasco.
Este estudio se realiza tomando como base la “Encuesta de Pobreza y Desigualdades Sociales 2000”, que notaremos EPDS 2000, realizada por el Departamento de Justicia, Empleo y Seguridad Social del Gobierno Vasco cuya explotación ha sido posible gracias al Convenio firmado por este Departamento y la Universidad del País Vasco.
2. METODOLOGÍA
2.1. Aspectos metodológicos relativos a la EPDS 2000.
El objetivo de la EPDS 2000 es posibilitar la investigación de los fenómenos de pobreza y desigualdad social en el País Vasco. La EPDS 2000 recoge información relativa de aproximadamente 200 variables, sobre una muestra de 3296 hogares, correspondientes a 9818 individuos, residentes en viviendas familiares utilizadas todo el año o la mayor parte de él como residencia habitual.
El Gobierno Vasco, desde mediados de los 80, viene investigando el problema de la pobreza en la C.A.P.V. desde una perspectiva unidimensional. La gran cantidad de información recogida en la EPDS 2000 nos permite profundizar en el estudio de la pobreza abordando su análisis desde un punto de vista multidimensional.
Para realizar un estudio de la pobreza de este tipo, es necesario fijar en primer lugar las variables objeto de estudio. En este trabajo se han seleccionado dos dimensiones para analizar la pobreza en el País Vasco, la económica y la educacional utilizando para ello como variables objeto de estudio el gasto y el número de años de estudios realizados. Dada la naturaleza de las variables seleccionadas, la unidad de análisis en este trabajo es el individuo.
La elección de la variable gasto frente al ingreso, para reflejar la dimensión económica o financiera, se debe a que es comúnmente aceptado que los individuos por distintas razones, entre ellas fiscales, son más dados a ocultar sus ingresos que sus gastos. Atendiendo a la procedencia de la renta de ciertos sectores, algunos estudios apuntan que las rentas de procedencia autónoma o de capital proporcionan una mayor infravaloración que las rentas salariales o pensiones. En este sentido Sanz (1996), Ruiz del Castillo (1987) y Ruiz-Huerta y Martínez (1994) entre otros, argumentan que el gasto presenta una mayor fiabilidad. En este trabajo, tomando en cuenta estas consideraciones, se utiliza el gasto como variable monetaria objeto de estudio.
Para convertir los gastos familiares en gastos equivalentes comparables para cada individuo, a partir de los datos microeconómicos de hogares disponibles en la EPDS 2000, es fundamental determinar la escala de equivalencia con la que ajustar la renta de los individuos de acuerdo a la estructura del hogar al que pertenecen, es decir, según el tamaño y la composición del mismo, número de adultos y de niños. Asignando como gasto equivalente al individuo el gasto del hogar al que pertenece entre la escala de equivalencia considerada.
De la literatura sobre valoraciones de escalas de equivalencia se desprende que dentro de las escalas paramétricas la clase E=NS, donde N es el tamaño del hogar con s entre 0 y 1, ofrece como ventajas, además de su sencillez de manejo, que la mayoría de las clases de equivalencia más habitualmente utilizadas pueden ser caracterizadas por ésta para algún valor del parámetro s entre 0 y 1, siendo cada vez más habitual la utilización del valor intermedio s=0,5. Además, si se analiza la variación de los distintos índices de desigualdad de la Familia de Entropía Generalizada para la EPDS 2000 para las distintas escalas de equivalencia es precisamente para valores de s próximos a 0,5 donde se da una mayor estabilidad de los mismos, es decir, se obtiene resultados más
robustos(1). Por todo ello se ha optado por utilizar en este trabajo la escala de equivalencia E=N0,5(2)para estimar el gasto del individuo.
En cuanto a la segunda dimensión que se considera en este estudio de pobreza en la C.A.P.V., la educación, se ha seleccionado como indicador de la misma el número de años de escolarización de los individuos, al igual que se contempla en Bourgignon y Chakravarty (2003), cuyo cómputo se ha realizado través de la información recogida en la EPDS 2000.
En el diseño de esta variable se ha planteado la disyuntiva de realizar el estudio para la totalidad de la población o bien únicamente para la población adulta debido al problema de imputar el nivel final de estudios a niños en periodo de escolarización, teniendo en cuenta que este caso supondría una muy importante pérdida de información en cuanto a la pobreza económica.. Por ello finalmente se ha optado por considerar el total de la población imputando a los menores de 16 años, 10 años de escolarización por ser el mínimo obligatorio legalmente establecido en la actualidad (ESO). Además, cabe reseñar que el hecho de incluir a los menores con esta asignación no modifica la media de años de escolarización obtenida si únicamente se tuviera en cuenta la población adulta.
Una vez determinadas las variables, gasto y educación, para que la información que proporciona la EPDS 2000 sea representativa de la C.A.P.V., es necesario asignar a cada observación un peso que es el correspondiente factor de elevación del individuo. Se ha determinado asignar a cada individuo como factor de elevación el del hogar al que pertenece, datos que han sido proporcionados por el equipo que elaboró la encuesta.
(1)
Este resultado se recoge en el trabajo “Estructura de los hogares y desigualdad. Una aplicación a la
C.A.P.V.” realizado por Aristondo y otros, pendiente de publicación.
(2)
Los resultados de aplicar en este trabajo otros valores del parámetro, por ejemplo s = 1 ó 0,7, así como de utilizar la escala de equivalencia de la O.C.D.E. no presentan diferencias sustanciales con los obtenidos para s = 0,5.
2.2. Elección de indicadores de Pobreza.
Entre los índices de pobreza más utilizados en trabajos empíricos de pobreza unidimensional, destaca por las propiedades normativas que verifica, entre ellas la de descomponibilidad aditiva por grupos de población, el índice de Foster-Greer-Thorbercke (Foster y otros 1984), que notaremos FGTα.
(
)
α α∑
= − = n i i z x Max n z X FGT 1 0 , 1 1 ; con α≥0 (1) siendo:xi: observación de la variable considerada para el individuo i-ésimo.
z: umbral de pobreza.
En este trabajo se utiliza esta medida para evaluar de forma independiente la pobreza en cada una de las dimensiones contempladas, pobreza económica y pobreza educacional.
Bourgignon y Chakravarty (2003) sugieren una forma de tener en cuenta la multidimensionalidad de la pobreza. Después de especificar un umbral de pobreza para cada dimensión y considerar que una persona es pobre si se encuentra por debajo de al menos uno de estos umbrales, exploran, a partir de extensiones de los índices de pobreza unidimensional FGTα, medidas de pobreza multidimensional sensibles al grado de aversión a la pobreza que combinan los umbrales de pobreza y las brechas unidimensionales asociadas. Además como aportación innovadora introducen la posibilidad, en medidas bidimensionales, de recoger el grado de sustituibilidad entre los atributos considerados.
En este trabajo utilizamos esta extensión específicamente para dos atributos, gasto y educación, como una aproximación a la medida de pobreza bidimensional. En concreto calculamos la pobreza bidimensional a partir de la siguiente fórmula
(
)
θ α θ θ θ α − + − =∑
= 0 , 1 0 , 1 1 ; 2 2 2 1 1 1 1 z x Max w z x Max w n z X P i i n i α≥0, θ≥1 (2) siendo: i: individuos de la población.w1, w2: pesos asignados al gasto y a la educación respectivamente.
z1, z2: umbrales de pobreza del gasto y de la educación respectivamente.
xi1, xi2: gasto y años de estudio del individuo i-ésimo respectivamente.
El diseño de la medida multidimensional Pαθ , permite que pueda ser interpretada
como alguna media particular de las medidas de pobreza de educación y renta unidimensionales.
La elección de las líneas o umbrales de pobreza, es una cuestión fundamental puesto que a partir de ellas se clasifican los individuos en pobres o no. En los estudios sobre pobreza económica, en nuestro entorno, es habitual establecer una línea de pobreza relativa como un porcentaje de la media o de la mediana de la renta de la población total, siendo el porcentaje más común elegido el 50%. En este trabajo se han tomado como umbrales de pobreza para cada una de las variables el 50% de las medias respectivas.
Respecto al parámetro α se puede interpretar como un parámetro de aversión a la pobreza. En el caso en que α =0 representa el Headcount, con α =1 se obtiene la brecha de pobreza y valores de α en aumento reflejan una mayor aversión a la extrema
pobreza, dando progresivamente una mayor importancia a los individuos más pobres, tanto en la medida de pobreza unidimensional FGTα como en la bidimensional Pαθ .
Por otra parte, como ya se ha comentado, la gran aportación de Bourgignon y
Chakravarty (2003) en cuanto a la utilización de la medida propuesta Pαθ , es que
permite considerar la elasticidad de sustitución entre los atributos/variables, elasticidad que queda reflejada por θ.
Si se analiza el diseño de la medida Pαθ cuando θ toma el valor 1 las variables gasto y educación se consideran como atributos perfectamente sustituibles y a medida que θ va tomando valores mayores, la sustituibilidad entre los dos atributos disminuye tomando más importancia la complementariedad entre los mismos en la definición de pobreza, dando por lo tanto más importancia al atributo más escaso para cada individuo. Por otra parte, es razonable pensar que la sustituibilidad entre los atributos, no debe ser planteada únicamente como una cuestión subjetiva a determinar por el investigador sino que dicha sustituibilidad puede variar para cada individuo atendiendo a su nivel de pobreza, pudiendo ser considerada de forma más objetiva para cada individuo, como una función de dicho nivel de pobreza.
En este caso la pobreza bidimensional individual está definida de forma implícita por la siguiente ecuación:
(
)
( )i i f( )pi f( )pi p f i i i i z x Max w z x Max w z z x x p α − + − = 1 ,0 1 ,0 , , , 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 (3) donde θi = f(pi)Tras resolver la ecuación (3) para cada individuo atendiendo a diferentes formas funcionales de θ, se obtiene la pobreza y la sustituibilidad de ambos atributos para cada
individuo, lo que nos permite posteriormente mediante la agregación de las medidas de pobreza individuales el cálculo de Pαθ .
3. RESULTADOS.
El objetivo principal de este trabajo es analizar la pobreza, bajo un enfoque bidimensional en el País Vasco. Para ello, como se ha comentado anteriormente se han incluido en la definición de pobreza, dos dimensiones: gasto y educación estableciendo como umbrales de cada una de ellas el 50% de la media de las variables que la representan: gasto individual equivalente y años de estudio realizados. Habiendo realizado previamente un estudio unidimensional, considerando ambas variables o dimensiones como independientes.
En la Tabla 1 se recogen por una parte los resultados de los índices de pobreza unidimensional, calculados separadamente para gasto y educación mediante FGTα, considerando diversos valores de α. Además, se presentan los resultados relativos a pobreza bidimensional aplicando la ecuación (2), considerando dos tipos de ponderaciones diferentes, para distintos valores de θ, unos fijos y otros variables junto con los mismos valores de α que los utilizados en el estudio de pobreza unidimensional.
En las dos primeras columnas de la Tabla 1 aparecen los resultados de pobreza unidimensional relativos al gasto y a la educación evaluados con la medida de Foster-Greer-Thorbecke (1).
Cabe observar que en el caso que α tome el valor 0, FGTα no es otro que el índice de pobreza conocido como Headcount. En el caso unidimensional el Headcount corresponde al porcentaje de individuos situados por debajo de la línea de pobreza en gasto o en educación de forma independiente. Se puede observar que en el País Vasco,
analizando separadamente gasto y educación, el 14,45% de la población es pobre en términos de renta frente al 3,11% en educación. En su aplicación como índice bidimensional, en cambio se corresponde con el porcentaje de individuos situados por debajo de la línea de pobreza, en al menos una de las dos variables, y es conocido como Unión de Headcount, que como se puede observar en la Tabla 1 alcanza un valor del 16,61%. De estos resultados se puede concluir que el porcentaje de individuos que se encuentran por debajo de ambos umbrales es aproximadamente el 1% de la población, resultado conocido como Intersección de Headcount.
El principal problema del Headcount como indicador de pobreza, es que si bien cuantifica los individuos que en una sociedad están por debajo de la línea de pobreza elegida, este índice es insensible a la intensidad de la pobreza, no considerando el hecho de que se trate de una pobreza moderada o extrema. Para considerar este extremo se analiza a continuación el resto de resultados relativos a pobreza unidimensional.
En el caso que α=1, FGTα se corresponde con las brechas de pobreza unidimensionales, dicho índice recoge para cada una de las variables, renta y educación, el porcentaje y la intensidad de la pobreza, agregando de forma independiente las correspondientes brechas de pobreza per capita relativas a sus respectivos umbrales. Analizando de forma conjunta las brechas de pobreza con los Headcount de las dos variables cabe destacar el hecho de que aunque indudablemente el porcentaje de población afectado por la pobreza es notablemente mayor en el caso de la pobreza económica que en la de educación, las brechas en ambas dimensiones son bastante próximas, lo que indica la presencia de una pobreza más extrema en educación, aunque afecte a un porcentaje de población inferior, frente a una pobreza económica más moderada, como se puede observar en el Gráfico 1.
Gráfico 1. Pobreza Unidimensional. Headcount y Brechas de Pobreza. 0,00 5,00 10,00 15,00 Headcount Brecha
Headcount y Brechas Unidimensionales
Gasto Educación
Fuente: elaboración propia con los datos de la EPDS 2000
Para α>1, los indicadores de pobreza económica y pobreza en educación obviamente van disminuyendo, dado que valores mayores de α se corresponden con una mayor sensibilidad de los índices a la pobreza más extrema. En nuestro caso se observa, cómo a medida que se consideran valores mayores de α, los indicadores de pobreza económica disminuyen con una mayor rapidez hasta niveles prácticamente nulos frente a los de educación, que se que se mantienen a unos niveles significativos, corroborando la presencia de pobreza más extrema en educación que en renta, como se ha señalado anteriormente.
Con el objeto de realizar un análisis más profundo del fenómeno de la pobreza, pasamos a realizar el estudio bidimensional de la misma conjugando pobreza económica
y pobreza educacional en un único indicador de pobreza Pαθ , presentado en la ecuación
(2).
Observando los resultados recogidos en la Tabla 1 relativos a pobreza bidimensional, ya se ha comentado que el 16,61 % de población sufre carencias en alguna de las dimensiones consideradas, dato que proporciona la Unión de Headcount,
cuando α toma el valor 0. Por otra parte, para el resto de parámetros considerados, α≥1 y θ≥1 los valores que presentan los indicadores de la pobreza son bajos. Estos resultados muestran que la pobreza en la sociedad vasca se manifiesta, en general, moderada. Por otra parte, si se observan los valores de los indicadores de pobreza bidimensional para los dos sistemas de pesos considerados, los resultados obtenidos en el caso de asignar el mismo peso a ambas variables son en todos los casos superiores a los respectivos de dotar de un menor peso a la variable educación, a excepción de los valores obtenidos para α = 1 y θ = 1(3)
, que aparecen destacados en negrita en la tabla. Esto indica que es la variable educación en la que se presenta una pobreza más extrema,
puesto que la pobreza bidimensional Pαθ aumenta cuando se asigna un peso mayor a
dicha variable.
Por otra parte, en la interpretación de los resultados de pobreza bidimensional presentados en la Tabla 1, obviamente hay que tener en cuenta el diseño de la medida
bidimensional Pαθ , y la influencia de los distintos parámetros y pesos considerados.
Respecto al parámetro θ, que recoge el grado de sustituibilidad de los atributos, si se considera θ=1, atributos perfectamente sustituibles, la medida de pobreza es insensible a la fuente principal de pobreza de cada individuo salvo pesos, ya que si un individuo es extremadamente pobre en un atributo lo podría sustituir por el otro. En cambio para valores de θ mayores que uno, donde los atributos no son perfectamente sustituibles sino que son complementarios en cierto grado, la medida otorga una mayor importancia al atributo más escaso para cada individuo. En la Tabla 1 se puede observar que cuando se consideran los atributos menos sustituibles, es decir, a medida que θ toma valores mayores, la pobreza bidimensional Pαθ aumenta, ya que si aumenta el
(3)
grado de complementariedad entre ambas dimensiones, el individuo ve cómo cada vez la dimensión en la que sufre una pobreza más moderada pierde la capacidad de compensar o amortiguar la pobreza más profunda de la otra, datos recogidos en la Tabla 1 para los casos particulares para θ = 2 y 5.
También hay que tener en cuenta el valor del parámetro α, que representa la aversión a la pobreza. A medida que α toma valores mayores, la medida de pobreza Pαθ
da más importancia a aquellos individuos que se encuentran en una situación de pobreza bidimensional más extrema, por lo cual para un valor fijado de θ, a medida que α aumenta la pobreza bidimensional Pαθ disminuye obviamente, observando que esta
disminución es más acentuada cuando se da un menor peso a la variable educación, pudiendo concluirse por lo tanto que la pobreza en educación es más extrema que la monetaria.
A continuación se pasa a considerar en la medida de pobreza bidimensional Pαθ ,
la sustituibilidad, θ, entre los atributos gasto y educación como variable dependiente del grado de pobreza de cada individuo.
Al igual que Bourgignon y Chakravarty (2003) se consideran los siguientes casos particulares de sustituibilidad variable θ = f(p) = 1/p y θ = f(p) = 1/(1-p) con p normalizada, tomando por lo tanto valores entre 0 y 1. El objetivo de seleccionar las anteriores funciones como indicadores de sustituibilidad variable es que cada una de ellas imprime a los atributos caracteres opuestos de sustituibilidad (± sustituibles, ± complementarios).
pesos asignados al gasto y a la educación respectivamente, de donde es obvio el resultado obtenido.
La pobreza de cada individuo se encuentra por tanto definida de forma implícita por las siguientes ecuaciones dependiendo de la función de sustituibilidad variable considerada.
(
)
i i i p p i p i i i i z x Max w z x Max w z z x x p 1 / 1 2 2 2 / 1 1 1 1 2 1 2 1, , , 1 ,0 1 ,0 α − + − = (3.a)(
)
(1 ) 1 ) 1 ( 1 2 2 2 ) 1 ( 1 1 1 1 2 1 2 1, , , 1 ,0 1 ,0 i i i p p i p i i i i z x Max w z x Max w z z x x p − − − − + − = α (3.b)Después de resolver ambas ecuaciones se obtiene la pobreza y la sustituibilidad de los atributos para cada individuo. Realizando para cada uno de los dos tipos funcionales de θ, de manera independiente, la agregación de todas las pobrezas bidimensionales individuales, las medidas respectivas de pobreza de la sociedad Pα1/p y
) 1 /(
1 p
Pα − no son más que la media extendida al conjunto de la población de dichas
agregaciones empleando las mismas ponderaciones que las utilizadas para valores prefijados de θ, resultados recogidos en la Tabla 1.
Antes de mostrar los resultados obtenidos es preciso realizar con carácter previo algunas observaciones acerca de la pobreza bidimensional individual. Si un individuo i sufre una situación de pobreza extrema, al estimar el nivel de sustituibilidad con θi=1/pi
los dos atributos para dicho individuo tienen un mayor grado de sustituibilidad, que si lo
comparamos con θi=1/(1-pi), pudiendo concluir que para dicho individuo i p i
p1α/ es
menor o igual que 1/(1 pi) i
pα − . Por el contrario para un individuo i con una pobreza más
moderada, si θi=1/pi, los dos atributos tienen un menor grado de sustituibilidad, que si
En la Tabla 1, se observa que para cualquier α fijo se cumple ) 1 /( 1 / 1 p p P Pα ≥ α − (4)
Además cabe resaltar el hecho de que considerando en conjunto los datos recogidos sobre pobreza bidimensional, observamos que las columnas referentes a los valores de θ variable, según el grado de pobreza del individuo, se sitúan en posiciones intermedias entre las columnas obtenidas con una sustituibilidad fija para el conjunto de la sociedad, planteándose el hecho de que se pudieran aproximar los resultados obtenidos con sustituibilidad variable a los datos obtenidos con una sustituibilidad fija intermedia. En nuestro caso se observa que el θ que mejor aproxima los valores Pαθ a
) 1 /(
1 p
Pα − toma valores menores, en nuestro caso entre 1 y 2, que el que consigue una
mejor aproximación a Pα1/p , en nuestro caso entre 2 y 5, imprimiendo por lo tanto un
mayor grado de sustituibilidad a los atributos en el primer caso.
Del hecho de que la magnitud de los índices de pobreza recogidos en la tabla es muy pequeña, junto con la argumentación sobre la pobreza bidimensional individual y dada la desigualdad (4) para todo α≥0, se puede concluir, que en cierta medida en nuestra sociedad en general el grado de pobreza individual como media es moderada.
Estos resultados obviamente dependen de la sociedad en la que se está realizando el estudio pudiendo variar tanto la magnitud de los valores de los índices de pobreza como el sentido de la desigualdad (4), como se puede observar en la aplicación de Bourguinon y Chakravarty (2003), realizada para la población rural de Brasil.
4. CONCLUSIONES
Con este trabajo se ha pretendido profundizar en el conocimiento del fenómeno de la pobreza en la C.A.P.V.
Alcanzar un aceptable nivel de vida en consonancia con la sociedad en la que se vive, para los individuos, no únicamente depende de cuestiones monetarias sino también de otro tipo de factores. La pobreza es por tanto un fenómeno multidimensional y su medición debe abarcar otras dimensiones además de la económica. Con la aplicación de
la extensión bidimensional de la medida de pobreza de Foster, Greer y Trobecke Pαθ ,
presentada en Bourguinon y Chakravarty (2003) a la EPDS 2000, se ofrece una estimación de la pobreza Gasto/Educación en un indicador que combina la información disponible sobre renta y educación en el País Vasco.
La utilización de diferentes valores de los parámetros considerados en Pαθ , así
como el empleo de dos tipos de ponderaciones con las que valorar la pobreza económica y en educación de los individuos, permite abordar un análisis detallado de la pobreza en la sociedad vasca.
Se puede concluir que en la C.A.P.V., la pobreza económica afecta a un estrato de la población más amplio que la pobreza educacional, pero es más moderada que en las personas que la sufren que la segunda y la pobreza en ambas dimensiones afecta a menos del 1% de la población vasca. Si se analiza en conjunto pobreza económica y pobreza en educación, la sociedad vasca presenta en general unos índices de pobreza moderados e individualmente los casos de pobreza extrema son muy escasos.
Este trabajo presenta un análisis estático sobre pobreza bidimensional en el País Vasco. Dada la importancia de analizar la evolución de estos indicadores en el tiempo, se encuentra en fase de realización un análisis dinámico del presente trabajo.
Tabla 1. Medidas de Pobreza para la C.A.P.V.
Alfa Gasto Educación 1 2 5 1/p 1/(1-p) 1 2 5 1/p 1/(1-p) 0 (Headcount) 1 (Brecha de Pobreza) 2 0,82 2,04 0,81 1,43 2,11 1,79 1,10 0,67 1,07 1,76 1,52 0,71 3 0,32 1,77 0,35 0,77 1,36 1,13 0,42 0,22 0,41 0,93 0,87 0,23 5 0,08 1,42 0,10 0,30 0,75 0,66 0,11 0,05 0,09 0,35 0,46 0,05 16,61 4,18 16,61 16,61 3,66 3,04 16,61 2,69 3,42 16,61 16,61 16,61 3,83 3,46 3,53 16,61 16,61 4,31 14,45 3,11 16,61 2,76 2,42 2,59 Pobreza Unidimensional
Pobreza multidimensional Gasto/Educación
Pesos: Renta = 50% Educación= 50% Pesos: Renta = 80% Educación= 20%
Theta Theta
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