EL DELFÍN

Este es un espacio para la difusión de conocimientos sobre Ciencia Política que derivan de la Carrera de Ciencias Políticas y Administración Pública de la Universidad Nacional Autónoma de México.

viernes, 25 de febrero de 2022

Mexico: economia moral-pobreza en los municipios-

 Economía moral

Geografía municipal de la pobreza por NBI en México, 2020

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as únicas fuentes que proveen datos estadísticamente representativos a nivel municipal son los censos de población y las encuestas intercensales. Los cálculos que hoy presento se derivan del Censo de Población del 2020, que no permite calcular adecuadamente la pobreza de ingresos ni la de tiempo, por lo cual sólo presento cálculos para el componente de NBI (Necesidades Básicas Insatisfechas) del MMIP (Método de Medición Integrada de la Pobreza). NBI es un proxy aceptable por la muy alta correlación observada entre la pobreza de NBI y la pobreza MMIP para un año determinado. Hice cálculos de la R² o coeficiente de determinación entre H(NBI) y H(MMIP) en 2016, 2018 y 2020 a nivel de entidad federativa basándome en datos de las ENIGH (Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares). En los 3 años la R² es muy alta: 0.932, 0.900 y 0.913, lo que significa que los coeficientes de correlación son de 0.965, 0.948 y 0.955. Esta fuerte asociación le da buena base a los cálculos de pobreza por NBI como aproximaciones a la pobreza MMIP que presento a nivel municipal. Sin embargo, estos datos no se pueden usar para analizar la evolución en el tiempo, porque NBI es poco sensible a las crisis y tiende a mostrar una pobreza a la baja por el carácter de acervo de sus indicadores (en contraste con el carácter de flujo de los indicadores de ingresos y tiempo). Para introducir la dimensión del tipo de localidad (urbana o rural), clasifiqué los municipios (mpio) en dos subconjuntos: predominantemente rurales (PredR) si 50 por ciento o más de la población del mpio habita en localidades de menos de 2 mil 500 habitantes y, en caso contrario, como predominantemente urbano (PredU). El número de mpios en ambos subconjuntos es desigual: mil 357 son PredR y mil 112 son PredU. En ambos casos los ordené en quintiles (Q) de peor a mejor situación. En PredR son 271 mpios aproximadamente en cada Q y, en el segundo, 222 mpios. El tamaño medio de los mpios PredU es mucho mayor que el de los PredR (columna 2 del cuadro). Los valores de HI(NBI) que reflejan la profundidad de la pobreza (qué proporción de la población es pobre y qué tan intensa es su pobreza) son más altos para cualquier Q PredR que el correspondiente PredU. El rango de HI(NBI) entre los mpios PredR va de 0.615 a 0.129 (rango de 0.486), mientras el de los mpios PredU va desde 0.554 hasta 0.037 (rango de 0.517). Pero el contraste es mucho más claro con el cociente de ambos valores extremos: 4.8 vs. 15 veces. En el cuadro se muestran los valores medios de varios indicadores, tanto para el total de cada subconjunto de mpios como para cada Q de cada subconjunto. El primer indicador es el % de poblR: en los mpios PredR 86.7 por ciento de la población es R, mientras en los mpios PredU es de sólo 21.6 por ciento (menos de la cuarta parte). La población media por mpio es de 15 mil en los PredR y de 94 mil (6.3 veces más) en los PredU. Entre los mpios PredR hay una leve asociación entre tamaño medio del mpio y el quintil: de 13.5 miles de personas en Q1 hasta 16.7 miles en el Q4, y luego cae un poco en el Q5. En cambio, en los mpios PredU la asociación tamaño medio con quintil es exponencial, pasa de 21.5 miles en el Q1 a 37.2 (Q2), 53.6 (Q3), 83.6(Q4) y 275.7 miles (Q5), mostrando claramente cómo la profundidad de la pobreza (HI) cae con el tamaño del mpio cuando éste es PredU.

En las columnas 3 y 7 del cuadro se ve el número de pobres (q) y el de pobres equivalentes (qI) que conforman el segundo grupo de indicadores. Mientras la media de q por mpio casi no cambia entre Q PredR (el rango sólo va de 13.1 a 15.3 miles de q), en los Q PredU q crece exponencialmente de 20.4 miles en el Q1 hasta 167.2 miles en el Q5. Pero al ir de Q1 a Q5 cae fuertemente la I media (columna 5) por lo cual qI (masa carencial absoluta) tiene una trayectoria diferente a la de q. Entre los PredR, qI cae a medida que nos movemos de Q1 a Q5 de 7.1 a 4.4 miles. Entre los PredU, qI crece gradualmente entre Q1 y Q4 (de 8.8 a 17.7 miles) y se dispara en Q5 a 38.9 miles. El tercer grupo de indicadores se refiere a la incidencia (H=q/n), la intensidad (I) y la incidencia equivalente (HI= qI/n) de la P por NBI (columnas 4 a 6 del cuadro). Los valores medios del total de cada subconjunto de mpios son muy contrastantes: en H son 93.7 por ciento en PredR vs. 82.6% en PredU (1.13 a 1); en I son 0.405 y 0.326 (1.24 a 1) y en HI son 0.383 vs. 0.277 (1.38 a 1). El rango total desde Q1 PredR hasta Q5 PredU va, en H, de 98.9 a 64.1 por ciento (1.54 a 1); en I desde 0.519 a 0.232 (2.23 a 1) y en HI desde 0.514 hasta 0.150 (3.42 a 1). Estas cifras muestran la insuficiencia de H y la importancia de usar HI y qI, así como los fuertes contrastes entre U y R.

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