análisis y caracterización de determinantes de pobreza en honduras
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En los últimos meses de 2013 se levantó y procesó La Encuesta de caracterización y determinantes de pobreza de Honduras, la cual constituye la primera encuesta de tipo panel que, en los años inmediatos por venir, permitirá el acceso a un mejor conocimiento de la forma como se produce el progreso social y como se configuran diversos obstáculos para que los hondureños salgan de la pobreza. Esto, que se traducirá en conocer con precisión la movilidad social ascendente y descendente, representa una oportunidad sin precedentes de mejorar las políticas sociales dirigidas a los hogares con mayores carencias.TRANSCRIPT
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Análisis de laPobreza enHondurasCaracterizacióny análisisde determinantes,2013-2014
Coordinación Técnica:Rodulio Perdomo yMauricio Díaz Burdett
Analyse de la Pauvreté au HondurasCaractérisation y analyse des déterminants,2013-2014
Poverty Analysis in HondurasAnalysis and characterization of determinants,2013-2014
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Análisis de laPobreza enHondurasCaracterización yAnálisis de Determinantes,2013-2014
FOSDEH
Coordinación Técnica:Rodulio Perdomo y Mauricio Díaz Burdett
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FOSDEHForo Social de la Deuda Externa y Desarrollo de HondurasCol. Alameda, Ave. Tiburcio Carías Andino, Casa No. 1011, Apdo. Postal 1248, Tegucigalpa, HondurasTel/fax: (504) 2239-3404 / 2239-2110Correo electrónico: [email protected]ágina web: www.fosdeh.net
Esta publicación fue realizada por FOSDEH, gracias al apoyo de COSUDE y de la Iniciativa Think Tank/IDRC.
Se autoriza la autorización parcial de los datos siempre y cuando se cite la fuente.
@fosdeh www.facebook.com/fosdeh
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Para el Foro Social de Deuda Externa y Desarrollo de Honduras (FOSDEH). Es motivo de gran satisfacción extender nuestro más profundo agradecimiento a las personas e instituciones que contribuyeron con este documento “Análisis de la Pobreza en Honduras: Caracterización y Análisis de Determinantes”.
De manera especial agradecemos al equipo técnico del FOSDEH, particularmente a Rodulio Perdomo, Rigoberto Martel, Joel Alemán, Raf Flores, Ileana Morales, Emma Velásquez, Gabriel Perdomo y Mario Posas. También nuestro agradecimiento especial a la Junta Directiva del FOSDEH, precedida por el Dr. Nelson García, el Secretario Dr. Tito Livio Zúniga, el Tesorero Dr. Edgardo Chévez, Fiscal Lic. César Zelaya; y el Vocal Dr. Freddy Garmendia.
También nuestro agradecimiento particular al Dr. Fidel Ordóñez, que contribuyó con sus consejos y el diseño metodológico de la encuesta. Adicionalmente nuestra gratitud a Hector León por su aporte en el análisis econométrico de las determinantes. Agradecemos a Otto Perdomo por la digitalización e impresión de mapas; a los supervisores de campo: Edgardo Pineda, Fabio Flores, Josué Ponce, Ilic Nimer Ruíz, Leonel Vásquez, Oscar Espinal, Iris Salgado y Olvin Bendeck; a los encuestadores: Marlene Andrade, Andrik David Ferrufino, Norman Barahona, Lilian García, Luz María Betancourt, José David Flores, Fredy Andino, Leslie Urbina, Jackeline Alonzo, Rosibel Cálix, Maura Flores, Sonia Banegas, Ronald Gonzales, Iris Calderón, Geny García, Marlon Colindres, Sandra Barahona, Nelson Avilez, Iris Joselyn Salgado Chirinos y Gladys Sánchez; a los motoristas: Adolfo Barahona, Nerys Banegas, Carlos Ayestas, Romaín Flores, Miguel González, Renán Reyes; a los codificadores: Ana Díaz, Ismael Zepeda, Manuel Eguigure, Edgardo Pineda; y a los transcriptores: Brayan Wilfredo Hernández, Jorge Isaac Díaz, Pedro Antonio Torres, Silvia Marlene Osorio, Sayda Waleska Cruz e Izamar Sauceda Ayestas.
Destacamos nuestro agradecimiento al personal y a la Cooperación Suiza para el Desarrollo con cuyo financiamiento fue posible realizar el proceso técnico, análisis y divulgación de tan importante documento y a la Iniciativa Think Tank por complementar este esfuerzo.Finalmente nuestro agradecimiento a Dios.
Mauricio Díaz Burdett
Agradecimientos
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Glosario...............................................................................................................................
Resumen Ejecutivo .............................................................................................................
Sumario Técnico .................................................................................................................
Introducción ........................................................................................................................
I. Marco Muestral ..............................................................................................................
II. Métodos de Medición del Fenómeno de la Pobreza en Honduras .................................
A. Método de Necesidades Básicas Insatisfechas ........................................................
B. Método del Gasto de Consumo, Alimentario y no Alimentario, para Medición de
Pobreza ...................................................................................................................
C. Método de Línea de Pobreza (en base a Ingreso) ...................................................
D. Aproximación a la Riqueza / Pobreza Material de los Hogares en Base a Enseres
y otros Activos ..........................................................................................................
E. Aproximación al Bienestar/Malestar social de los hogares por Auto Percepción ...
F. Enfoque NBI-Línea de Pobreza ..............................................................................
G. Enfoque NBI-Gasto de Consumo ............................................................................
H. Enfoque Línea de Pobreza-Gasto de Consumo ......................................................
I. Análisis de Determinantes de Pobreza .......................................................................
Caracterización Múltiple de la Pobreza y Pobreza Extrema de Honduras ..........................
III. Situación de la Pobreza desde el Método de Necesidades Básicas Insatisfechas .....
Nivel educacional y pobreza (según indicadores de NBI) .............................................
IV. Situación de la Pobreza desde el Método del Ingreso ...................................................
Pobreza y Remesas .......................................................................................................
Pobreza y Bonos ............................................................................................................
Contenido
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V. Situación de la Pobreza desde el Método del Gasto de Consumo ...............................
VI. Aproximación al Bienestar/Malestar Social por Disponibilidad de Enseres y Activos
(acumulación de Enseres en los hogares) ...................................................................
VII. Aproximación al Malestar/Bienestar Social por Auto Percepción .................................
VIII. Enfoque NBI-Línea de Pobreza (Ingresos) ..................................................................
IX. Enfoque NBI-Gasto de Consumo ................................................................................
X. Enfoque Línea de Pobreza-Gasto de Consumo ...........................................................
XI. Análisis de determinantes de pobreza .........................................................................
1. Influencia de Determinantes educacionales ............................................................
2. Determinantes de Pobreza relacionados con Acceso a Salud .................................
3. Determinantes de Pobreza relacionados con Acceso diferenciado a educación ...
4. Determinantes de Pobreza según tipo de Inserción Laboral ..................................
5. Determinantes de Pobreza relacionados con Vivienda ...........................................
6. Determinantes de Pobreza relacionados con Edad de los Jefes de Hogar .............
7. Determinantes de Pobreza asociados a Edades Vulnerables .................................
XII. Bibliografía Consultada ...............................................................................................
Anexo 1 ...............................................................................................................................
Anexo 2 ...............................................................................................................................
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BID Banco Interamericano de Desarrollo
BM Banco Mundial
CBA Canasta Básica Alimentaria
COSUDE Cooperación Suiza para el Desarrollo
EPHM Encuesta Permanente de Hogares
ERP Estrategia de Reducción de la Pobreza
FIDEG Fundación Internacional para el Desafío Económico Global
FOSDEH Foro Social de Deuda Externa y Desarrollo de Honduras
IHSS Instituto Hondureño de Seguridad Social
INE Instituto Nacional de Estadísticas
IP Instituto de la Propiedad
LP Línea de Pobreza
NBI Necesidades Básicas Insatisfechas
NBS Necesidades Básicas Satisfechas
PAAR Programa de Administración de Áreas Rurales
PATH Programa de Administración de Tierras de Honduras
PNUD Programa de Desarrollo de las Naciones Unidas
UPM Unidades Primarias de Muestreo
Glosario
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En los últimos meses de 2013 se levantó y procesó La Encuesta de caracterización y determinantes de pobreza de Honduras, la cual constituye la primera encuesta de tipo panel que, en los años inmediatos por venir, permitirá el acceso a un mejor conocimiento de la forma como se produce el progreso social y como se configuran diversos obstáculos para que los hondureños salgan de la pobreza. Esto, que se traducirá en conocer con precisión la movilidad social ascendente y descendente, representa una oportunidad sin precedentes de mejorar las políticas sociales dirigidas a los hogares con mayores carencias.
Hasta hoy día, las encuestas de hogares han arrojado solamente resultados netos: subió o bajó la pobreza tantos puntos porcentuales y con ello tampoco se ha podido acceder a una mayor profundización sobre factores determinantes que ayudan a los hogares a escapar de la pobreza. Actualmente, siguiendo la pobreza bajo el método del ingreso, se observa un virtual estancamiento social ya que la pobreza se estimaba en 65.3% para el año 2000 y alcanzando 64.5% en el año 2013. Esto no deja de ser una paradoja al considerar que el Bono 10,000 benefició a casi 400 mil hogares (equivalente al 22% del total nacional de hogares). En efecto, tal resultado no es congruente con el nivel de gasto social de las últimas administraciones. Si se observa el gráfico las proporciones de hogares pobres en los últimos 13 años indican que Honduras ha estado atravesando por un ciclo de estancamiento social.
No obstante, la encuesta levantada por FOSDEH deja entrever que tal “ciclo de estancamiento” es más atribuible al método de medición y menos a lo que efectivamente ha estado ocurriendo. En efecto, los hallazgos de la Primera Encuesta de Panel levantada por FOSDEH con sustancial apoyo de la cooperación Suiza (COSUDE), arrojan otros resultados que se suman y complementan las mediciones realizadas por el INE.
Resumen ejecutivo
Tenencia de la pobreza en el período 2000-2013
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Principales hallazgos1. Cambio positivo en materia de bienestar social
En los últimos años, en contraste a la medición a través del método del ingreso que muestra un estancamiento persistente, la medición por el método de NBI indica que ha tenido lugar un cambio importante en los últimos 12 años. Según el Censo de Población y Vivienda de 2001 los hogares no pobres se estimaban en 44.5% y 12 años después se estiman en 51.5% según la encuesta FOSDEH.
Este resultado implica que los hogares pobres se estimaban en 54,5 % en el 2001 y 12 años después dicha proporción desciende a 48.5% o sea que este resultado no es de estancamiento social sino de mejoramiento pues menos de la mitad de la población se considera pobre bajo el método de medición más fiable que es el de Necesidades básicas insatisfechas. Adicionalmente, los segmentos de mayor pobreza se han reducido sustancialmente: los hogares con 2 BNI se estimaban en 16.6% y desciende a 12.3%, los con 3 NBI se estimaban en 7.7% y dicha proporción desciende a 2.9%, con más de 4 NBI, los más pobres, se estimaban en 3.8% y desciende a 0.7%. Estos resultados indican que los hogares con múltiples carencias son cada vez menores. No obstante, cabe mencionar que la pobreza de hogares con 1 NBI si muestra crecimiento: de 27.1% a 32.6% lo cual señala aquellos hogares que siguen atravesando problemas de acceso pleno al bienestar.
2. Considerable proporción de la pobreza según método del gasto
Según este método la encuesta FOSDEH estima la pobreza en 80% y de dicha proporción 51.1% se consideran pobres y pobres extremos solamente 28.9%. Es de suma importancia, no obstante, destacar que esta medición, aparentemente más desfavorable, permite dar respuesta a una interrogante de gran trascendencia en materia de bienestar/malestar social: ¿Cuántos hogares en Honduras gastan menos de lo que cuesta una canasta básica alimentaria?. La respuesta, según la estimación, es que 28.9% de los hogares de Honduras gastan menos del costo de una canasta normativa de alimentos, lo que también significa que 71.1% de los hogares de Honduras pueden acceder a dicha canasta alimentaria.
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3. Pobreza y Bono 10,000
La encuesta indagó sobre los hogares beneficiarios del bono 10,000 y relacionó dicha particularidad con la pobreza por NBI. El resultado cuantifica en 314 mil hogares como beneficiarios del bono 10,000, y de los cuales unos 103 mil hogares son considerados como hogares no pobres por el método de NBI. Esto presupone un “error”1 de focalización de la actual política de protección social.
4. Otras formas alternativas de medir pobreza
La encuesta FOSDEH interrogó a los jefes de Hogar acerca de su valoración sobre si consideraban o no pobres. La medición a través de opiniones de los propios entrevistados establece que solamente 14.4% se consideran como Hogares no pobres, 73.5% como pobres relativos y 11.3% como pobres extremos. Otra modalidad de aproximación al fenómeno de la pobreza se realizó mediante una escala de tenencia de activos (predios, posesión de ganado, vivienda, vehículos) y enseres propios de los hogares (Refrigeradora, estufa, computadora, lavadora, etc.) permite estimar la pobreza en 56.2%, la extrema pobreza en 15%, con lo cual un 28.8% resultan clasificados como hogares no pobres. La pobreza por percepción y por presencia de enseres y activos guarda afinidad con la medición a través del método del gasto. No obstante, vale reiterar que el método más fiable es el de NBI a través del cual solamente 48.5% del universo de hogares se consideran como hogares pobres.
5. Algunas recomendaciones relevantes
5.1 La política social debe incorporar de manera permanente la medición tanto del avance como del retroceso social
Esto supone precisar los hogares que logran, cada año, escapar de la pobreza y; de igual forma, aquellos que no lo logran o que descienden a estratos sociales con una o varias carencias.
1 Otras iniciativas, como las lideradas por BID, también revelan la existencia de problemas de asignar Bono 10,000 a Hogares que no eran ni son pobres. (se estima, según estos estudios, en 15% los hogares no pobres receptores de este bono).
Nacional si reciben % Urbano % Rural % Total 1,834,622 314,366 100.0 949,437 94,249 100.0 885,185 220,116 100.0 Hogares con NBS 945,196 103,339 32.9 591,805 43,085 45.7 353,391 60,254 27.4
1 NBI 598,435 116,994 37.2 284,282 35,825 38.0 314,152 81,169 36.9 2 NBI 225,134 69,013 22.0 64,657 14,294 15.2 160,477 54,720 24.9 3 NBI 53,541 21,945 7.0 7,442 1,046 1.1 46,099 20,899 9.5 4 NBI 11,077 3,075 1.0 627 - 0.0 10,450 3,075 1.4
5 NBI 1,238 - 0.0 623 - 615 - 0.0
Cuadro No.2: Hogares que reciben Bono 10,000 a nivel nacional, urbano y rural-según NBS-NBI
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5.2 Oficializar la medición de la pobreza y bienestar por varios abordajes El INE junto a otras entidades académicas y organizaciones de la sociedad civil pueden
enriquecer la visión de la sociedad hondureña, creando grupos intra y multidisciplinares que profundicen no solamente sobre la pobreza material, espiritual, educacional y de valores sino que; entre todos, se sistematicen las lecciones aprendidas de aquellos hogares que han salido de difíciles situaciones individuales y sociales.
5.3 Programas Asistencialistas como el bono 10,000 pueden mejorar sustancialmente su impacto
La existencia de errores de focalización, de beneficiar a hogares no pobres, significa que existen grandes oportunidades para incidir en la distribución del ingreso y otras facilidades que pueden mejorar la equidad y generar una sociedad más inclusiva.
5.4 Mejorar sustancialmente la habitabilidad humana El método de NBI permite descubrir que no se requieren cuantiosos recursos para
propiciar un cambio cualitativo mediante programas de mejoramiento integral del hábitat de los hogares con mayores carencias y que, según la encuesta FOSDEH, son inferiores al 20% del total de hogares. Programas vigentes como los de “vida Mejor” pueden potenciar fuertemente su impacto entre hogares con alta frecuencia de carencias.
5.5 Impulsar cambios radicales en materia de educación, empleo e ingreso El procesamiento de la información de la encuesta ha podido certificar que la educación,
efectivamente, es la opción preferente para salir de la pobreza. Sin embargo, se ha identificado segmentos de hogares con niveles altos de educación que no han bastado para salir/escapar de la pobreza. Esto representa una señal de que muchos profesionales no alcanzan a emplearse no solamente por la baja capacidad de absorción de los mercados de trabajo, sino porque los sistemas educativos están generando profesionales que el mercado no necesita. Se advierte “saturación” de varias carreras de media y educación superior y de allí la problemática derivada de baja empleabilidad y bajos ingresos.
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IntroducciónLa Encuesta de Caracterización y Determinantes de Pobreza, realizada por el Foro Social de Deuda Externa y Desarrollo de Honduras FOSDEH en el 2013, ha permitido asumir la pobreza más allá de lo singular hacia una interpretación plural. Desde la pobreza de aspiraciones y otras más de las condiciones objetivas de vida, advertimos que se trata de un fenómeno complejo donde no es fácil deslindar las responsabilidades propiamente individuales de las sociales y gubernamentales. Una mayoría de hondureños se percibe como pobre y solo una pequeña minoría como pobres extremos y; no obstante, las condiciones materiales de vida corresponden más bien a hogares no pobres. Entrar en la dimensión subjetiva de la pobreza no podrá realizarse sino es pasando por la cultura y ello representa convocar a otros profesionales de las ciencias sociales para; entre todos, sin excluir a los propios pobladores, arribar a muelles desde donde se pueda zarpar en pos de mejores horizontes de bienestar individual y social. Las cifras y las escuetas explicaciones de cada cuadro en este informe ejecutivo son; en gran medida, una invitación a conocer el informe completo y comenzar a perfilar lo que tenga que hacerse para propiciar una masiva entrada de hondureños a mejores niveles de vida y; por supuesto, aludiendo tanto a condiciones objetivas como aquellas propias de los sujetos.
FOSDEH aspira a que los principales tomadores de decisión adviertan la necesidad de hacer emerger nuevas fuerzas y capacidades que permitan liberar de trabas de toda índole a aquellos hondureños cautivos de la idea de que la pobreza es una fatalidad ineludible.
I. Situación de la pobreza de Honduras desde diversos métodos
La medición de la pobreza de Honduras es uno de los tópicos centrales de cualquier gobierno ya que esta indicación señala el éxito o fracaso de las políticas públicas o del modelo económico vigente. Con la realización de la Encuesta FOSDEH, en los últimos meses de 2013, siempre se tuvo especial consideración a lo que los expertos internacionales recomiendan sobre disponer de varias facetas y no solamente de una como es el caso de la medición de la pobreza a través del ingreso, de todo tipo de fuentes, de los hogares. Ante una observación atenta de la medición de la pobreza, método del ingreso, no deja de ser sorprendente que en catorce años, según el cuadro que consigna información oficial del INE, la proporción de pobres apenas ha disminuido 1.4% al comparar el año 2000 con 2013. Este nivel de incidencia de pobreza denota no solamente persistencia y alta rigidez a las variaciones del modelo económico, sino además extrema falta de eficiencia de las políticas públicas en general y en particular de las políticas sociales. Y, obviamente, esta medición genera la necesidad de otros abordajes.
Sumario técnico
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La realización de la encuesta FOSDEH sobre caracterización y determinantes de pobreza ha podido verificar que, tal como recomiendan los expertos de Comisión Económica para América Latina (CEPAL) y el Banco Mundial (BM), existen otras mediciones alternas de la pobreza que son igual y hasta más fiables que la metodología basada en el Ingreso. Estas mediciones no invalidan la medición convencional a través del ingreso pero; no obstante, establecen un contraste o matiz que aporta valiosos elementos de caracterización y de dinámica social o de movilidad de los diferentes grupos sociales en medios urbanos y rurales. Evidentemente, las mediciones pueden resultar divergentes porque los “rostros” de la pobreza varían en función del parámetro utilizado.
En una comprensión eminentemente popular se podría establecer una analogía del alcance de los métodos asumiendo las siguientes afirmaciones: “Dime cuanto ganas mensualmente y te diré cuan pobre eres”, otra diría: “muéstrame como vives, como es tu vivienda, y sabré cuán pobre eres” y otra más: “dime cuanto gastas mensualmente en alimentos y te diré cuán pobre eres tú y tu familia.” En el caso de la encuesta levantada y procesada por FOSDEH se realizó una triple medición de la pobreza: Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), Ingresos y Gastos, con la idea que en los años subsiguientes también pueda realizarse este triple contraste o constatación de lo que efectivamente está ocurriendo a nivel de los hogares. Pero; obviamente, no bastó con realizar una medición en base a NBI, Ingreso y Gasto, pues se indagó específicamente la percepción que los propios hondureños tienen de su situación actual de vida. Igualmente se construyó una escala de enseres y activos asimilables a las mismas nociones de pobreza.
Tampoco se puede omitir que la Encuesta también incluyó valorar la eficiencia, en la selección de beneficiarios, de una política social de reciente implementación como es el caso de la transferencia monetaria condicionada y mejor conocida como Bono 10,000. Es claro que FOSDEH intentará incidir en el mejoramiento de las políticas públicas dirigidas a mejorar el bienestar de las familias más excluidas y menos posicionadas no solamente para aprovechar las oportunidades que se despliegan año con año sino; además, sortear mejor las dificultades de un modelo económico que también produce exclusión social.
1. La Pobreza de Honduras por tres métodos
La pobreza por el método de NBI, según la Encuesta FOSDEH, se estima en 48.5% y de los cuales 32.6 se consideran pobres, con solo un indicador de NBI, y 15.9% serían pobres extremos con más de 1 indicador de NBI. Los hogares no pobres se estiman en 51.5%. La situación de la pobreza en base a la estimación del ingreso en los hogares, se estima en 65.9% de los cuales 23.2% serian pobres y 42.7 pobres extremos.
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¿Cuáles serían las causas principales de las discrepancias en estos dos métodos? Una de las respuestas parte de la propia naturaleza de la indagación en cada caso. En el caso de NBI el entrevistador constata las características materiales de la vivienda: paredes de tal material, piso de tal condición, provisión o no de agua potable y disposición de servicio sanitario, cuenta el número de habitaciones y personas que habitan la vivienda. Posteriormente se deduce la existencia de hacinamiento y el resto de carencias que el entrevistador consignó por simple observación al momento de la entrevista. Siguiendo con la analogía arriba mencionada, el entrevistador diría: “He visto como vives, como es la vivienda que habitas, y con ello puedo afirmar si eres pobre, pobre extremo o no pobre”. En el caso del método del ingreso, el entrevistador interroga sobre cuánto gana cada miembro de la familia y, como se sabe, bien a menudo el entrevistado no necesariamente sabe porque este dato suele ser muy discrecional y la única posibilidad de saberlo es interrogar a cada uno de los miembros del hogar. Esto, en la práctica, no resulta muy fácil de realizar pues los entrevistadores acuden a los hogares en horarios de trabajo y sólo excepcionalmente podrían estar todos los miembros del hogar al momento de la entrevista. Entonces, el entrevistador no podrá saber con certeza si el hogar es pobre dada la altamente probable subestimación de ingresos…..y; sin embargo, esa medición incierta, que en otros países suele ser corregida con Cuentas Nacionales, aquí, en Honduras, se convierte en la medición de la pobreza y es la que oficialmente se adopta para informar del estado de bienestar/malestar social.
No puede dejar de mencionarse que es mucho más fiable el método de NBI que el del Ingreso. Esto significa que el método de ingreso es, realmente, como una adivinanza…..el método de NBI no puede ser adivinatorio pues la pared de ladrillo o el piso de cemento es inequívocamente distinto a una pared de varas o piso de tierra.
1.1 Método de Medición de la Pobreza por el Gasto
La medición de la pobreza por medio del gasto, considerado más preciso que el método del ingreso, parte de establecer el patrón de consumo alimentario a través de establecer las cantidades de dinero que se asignan para compra de alimentos, bebidas, vestuario, transporte, etc., y que también está sujeto a la idoneidad del sujeto entrevistado. Según este método la encuesta FOSDEH estima la pobreza en 80% y de dicha proporción 51.1% se consideran pobres y 28.9% pobres extremos. Es de suma importancia, no obstante, destacar que esta medición, aparentemente más desfavorable, permite dar respuesta a una interrogante de gran trascendencia en materia de bienestar/malestar social: ¿Cuántos hogares en Honduras gastan menos de lo que
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cuesta una canasta básica alimentaria?. La respuesta precisa, según la estimación, es que 28.9% de los hogares de Honduras gastan menos del costo de una canasta normativa de alimentos, lo que también significa que 71.1% de los hogares gastan más del costo de dicha canasta.
Así, aquellos hogares cuyo gasto mensual es menor al costo de una canasta urbana de alimentos y de otra canasta rural de alimentos, abarca menos del 30% de los hogares y en el 70% de los hogares el gasto en alimentos es mayor que el costo de dichas canastas. Este dato, muy divergente al método del ingreso y más al de NBI, indica que la magnitud del infra-consumo alimentario no parece ser la de un país famélico o donde la mayor parte de la población padece hambre2 de manera consuetudinaria. Las cifras del Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (United Nations Children’s Fund) UNICEF y Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura FAO sobre prevalencia de desnutrición –en niños- y hambre –en adultos y niños-, son inferiores al 30%.
Para el equipo de investigadores de FOSDEH resta por establecer no solamente las canastas alimentarias reales que tienen lugar en las diferentes regiones de Honduras y; con ello, establecer los déficit regionales de alimentos calóricos y proteicos, sino además los ciclos o períodos de tiempo donde los déficit alimentarios son mayores. Este conocimiento, generalmente asocia la situación de muchos poblados donde apenas llueve y ello señala la necesidad de generar acciones gubernamentales que enfrenten de manera eficaz los problemas de sub-consumo y/o malnutrición de algunos pobladores y; también, establecer si existen pobladores que no se alimentan adecuadamente por no tener tierras donde sembrar, ya que en Honduras se estiman unas 300 mil familias rurales sin tierra.
La medición de la pobreza por diferentes abordajes estaría, por tanto, dando respuesta a interrogantes sobre si la situación social de la mayoría de familias mejora, se mantiene o empeora. La entrada de más de 21 mil millones de dólares de las remesas enviadas por hondureños del exterior y los más de 240 mil millones de Lempiras de la Estrategia para la Reducción de la
2 Según UNICEF, la cifra en que se estimaba la desnutrición crónica para 2006 era de 27,4%, y según FAO en el período 1980-2000 la prevalencia del hambre era de 22% y ha disminuido a 8.7% en el período 2010-2011. Cfr. FAO: Boletín Trimestral de la Seguridad Alimentaria y Nutricional. Enero a Septiembre de 2013.
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Pobreza ERP son elementos nuevos y propios del período 2000-2013. ¿Esa enorme cantidad de recursos, descontando la corrupción, no ha propiciado ninguna mejoría en los hogares hondureños?. Interesa adentrarse más profundamente en la realidad social, económica y política de Honduras para establecer nuevos asideros para formular nuevas políticas sociales.
2. La evolución de la situación social
En los últimos años, contrario a la medición a través del método del ingreso que muestra un estancamiento persistente, la medición por el método de NBI indica que ha tenido lugar un cambio importante en los últimos 12 años. Según el Censo de Población y Vivienda de 2001 los hogares no pobres se estimaban en 44.5% y 12 años después se estiman en 51.5% según la encuesta FOSDEH.
Los hogares con un indicador de necesidades básicas insatisfechas abarcaba a un 27.1% de hogares y esta proporción se incrementa a 32.6% lo cual implica crecimiento de malestar social pero, a su vez, se destaca que esta señal de empeoramiento tiene lugar exclusivamente en el estrato de hogares con una sola carencia. El cuadro revela, en efecto, que hogares con 2 NBI abarcaba a un 16.6% en 2001 y esta proporción disminuye hasta 12.3% en 2013. Igual sucede con los hogares con 3 NBI que registraba un 7.7% en 2001 y pasa a 2.9% y el mayor indicador de mejoría social es observar que hogares con 4 o 5 NBI que era 3.8% y disminuye a 0.7% en 2013. Estos cambios, con la excepción de lo que ocurre en los hogares con 1 NBI, suponen un efectivo mejoramiento pues los estratos de mayores carencias, con 3, 4 o 5 NBI, no superan al 4% del total de hogares. La pobreza de Honduras, según el método de NBI, se caracteriza por estar mayoritariamente identificada en hogares con 1 y 2 NBI. Este aspecto en particular refiere que la superación de la pobreza no necesariamente entraña cuantiosos o significativos recursos públicos y privados. Aunque la pobreza de Honduras no sea como la de Haití o la de un país del África subsahariana, es menester ampliar las oportunidades de ascenso social.
hogares
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2.1 Las carencias que más afectan a la población hondureña
Efectivamente, según lo expuesto, la carencia más significativa es el hacinamiento, más de 3 personas por habitación de cada vivienda, lo cual abarca a 494 mil hogares. Le sigue la carencia denominada “vivienda sin servicios básicos” – agua potable y/o servicio sanitario- que si requiere considerables recursos para dotar de estos satisfactores fundamentales para sustentar bienestar individual y familiar. La alta carga económica, más de 3 dependientes por cada ocupado en el hogar, abarcando a 259 mil hogares pone en evidencia el peso de las estructuras demográficas – muchos menores de edad a cargo de cada adulto- y bajos niveles de ingreso de los ocupados, lo cual representa dirigir acciones asistencialistas a este tipo de hogares.
En cuarto lugar se identifica el indicador de hogares con niños en edad escolar que no asisten a la escuela, abarcando a 96 mil hogares y de los cuales 63 mil corresponden al sector rural. Es evidente que superar este indicador supone más decisiones a nivel familiar y menos de índole gubernamental pues existe una oferta de más de 30 mil escuelas y se han desplegado incentivos, como Matrícula Gratis, Merienda escolar y Bono 10,000, para que los niños asistan a establecimientos escolares. Por último, el indicador de menor incidencia es el de vivienda inadecuada, abarcando a 88 mil hogares, lo cual si supone arreglos significativos en lo referente a modificar atributos estructurales de las viviendas tales como paredes, piso y techo. Aunque la magnitud de recursos siempre es considerable, es necesario reconocer que solamente se trata de beneficiar solamente a un 4.8 % del total de hogares, unos 86 mil hogares, a nivel nacional. Sería extraordinariamente difícil si existiese un millón de viviendas inadecuadas pues ello sería equivalente a forzar acciones de reconstrucción total que desbordan la capacidad financiera de gobiernos nacionales y locales y de las propias familias.
3. La relación estrecha entre educación y pobreza
Uno de los hallazgos de más relevancia de la Encuesta FOSDEH consiste en relacionar el nivel educativo de los jefes de hogar con indicadores de NBI-NBS. En efecto ambos aspectos parecen estar inversamente relacionados: a mayor nivel educativo menor incidencia de pobreza. Según las cifras del cuadro se estima que hogares sin NBI, con necesidades básicas satisfechas, donde el jefe del hogar es analfabeta equivale a 30.5% del total de hogares mientras que alcanza 69.5% de hogares pobres o con alguna NBI. Esta relación es aún más pronunciada al comparar valores
Total Nacional Urbano RuralVivienda inadecuada 1,834,622 88,561 4.8% 16,032 1.7% 72,529 8.2%Vivienda sin servicios básicos 1,834,622 321,445 17.5% 59,526 6.3% 261,919 29.6%
Hacinamiento 1,834,622 494,087 26.9% 214,981 22.6% 279,106 31.5%
Alta carga económica 1,834,622 259,305 14.1% 117,909 12.4% 141,396 16.0%Hogares con niños en edad escolar que no asisten a la escuela
1,834,622 96,428 5.3% 33,100 3.5% 63,329 7.2%
Cuadro No 6: Incidencia de pobreza en hogares según Indicadores de NBI. Septiembre 2013
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absolutos: 209 mil hogares con jefe analfabeta se clasifican como hogares pobres y 92 mil se clasifican como hogares no pobres, lo cual equivale a decir que existe una gran probabilidad o riesgo de ser pobre si se es analfabeta.
Es muy significativo observar que los hogares no pobres van aumentando en la medida que se incrementa el nivel educativo: desde 30% con jefes analfabetas hasta 87.3% y 82.6% de hogares con educación superior no universitaria y superior universitaria respectivamente. En cambio, en la columna de los hogares pobres la incidencia de pobreza en términos proporcionales registra un decrecimiento conforme se incrementa el nivel educativo: a mayor nivel educativo menor incidencia de pobreza. Es una evidencia contundente (hasta ahora) el hecho de que mayores niveles educativos resultan ser uno de los principales antídotos para evitar la ocurrencia de pobreza. Sin embargo, se considera una anomalía muy particular el hecho de que existan profesionales de educación media y superior que resultan clasificados como pobres, ya que ello supone desempleo, subempleo y/o muy bajas remuneraciones no acordes a su grado de instrucción.
Se ha considerado establecer si la pobreza afecta por igual a hogares integrados, bi parentales, y a hogares no integrados, mono-parentales, tratando al mismo tiempo de verificar la mayor indefensión de los hogares donde solo existe la mujer como jefa de hogar.
4. Relación entre pobreza y jefatura de hogar
Se estima en 1.8 millones de hogares y la clasificación de hogares pobres y no pobres se distribuye entre 1.2 millones de Hogares integrados –bi parentales-, 104 mil hogares con jefe hombre sin compañera, 489 mil con jefe mujer sin compañero. Aunque la incidencia de pobreza en estos hogares es muy similar, cabe destacar que en los hogares conducidos por mujeres solas la pobreza se estima en 47.4% y alcanza 49.7% entre hogares integrados tal como se muestra en el gráfico.
Cuadro: No. 7 Relación entre pobreza y nivel educativoHogares con NBS Hogares con NBI
Total Hogares 945,196 100% 889,426 100%Analfabeta 301,380 92,000 30.5 209,380 69.5 Programa de alfabetización 9,178 1,230 13.4 7,948 86.6 Pre-básica 4,021 1,799 44.7 2,222 55.3 Básica/Primaria 1,044,591 504,888 48.3 539,703 51.7 Ciclo común 144,488 91,254 63.2 53,234 36.8 Diversificado 204,399 151,462 74.1 52,937 25.9 INFOP 2,895 2,272 78.5 623 21.5 Técnico superior 3,046 1,808 59.4 1,238 40.6 Superior no universitaria 8,116 7,083 87.3 1,033 12.7 Superior universitaria 104,954 86,714 82.6 18,240 17.4 Post -grado 4,906 3,223 65.7 1,683 34.3 No sabe/No responde 2,648 1,464 55.3 1,184 44.7
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Esta pequeña diferencia es, no obstante, significativa en tanto parece mostrar que las mujeres solas jefes de Hogar son un poco más eficientes respecto de hogares integrados. Para fines de la política social este hallazgo puede representar un direccionamiento de las acciones asistencialistas. Igualmente, no puede omitirse la necesidad de reconfigurar el papel de los hombres en el éxito o fracaso de las luchas cotidianas en pro del bienestar. La figura masculina en la cultura hondureña requiere ser re-esculpida para propiciar cambios cualitativos a nivel conductual pues no puede ignorarse que el problema de la paternidad irresponsable es afín a la imagen del hombre más propenso a la ingesta de bebidas alcohólicas, a la promiscuidad y al abandono de la mujer cuando aparecen mayores niveles de responsabilidad como los que emergen con el nacimiento de niños, o el construir una vivienda.
Al parecer, la pobreza tiene más rostro masculino que femenino. Sin embargo, siempre es conveniente subrayar el aspecto siguiente: dentro del universo de 104 mil hogares con jefe hombre sin compañera, la incidencia de la pobreza solamente alcanza al 37.8% de estos hogares. Esto pareciera indicar que el hombre como jefe de hogar solo, por divorcio, abandono u otro motivo, asume de manera apropiada su responsabilidad de obtener y mantener cierto nivel de bienestar entre el resto de miembros. Esta característica es; sin embargo, más propia de los hogares urbanos. Los hombres jefes de hogar del medio rural, bajo esta misma circunstancia de funcionar sin compañera de hogar, son menos eficientes en cuanto a evadir la pobreza ( 51.7% son hogares pobres) debido a las menores facilidades de obtener empleo e ingresos. 5. Aproximación a la pobreza por acumulación de enseres y activos
Se ha estructurado una modalidad de aproximación al fenómeno de la pobreza mediante una escala de tenencia de activos (predios, posesión de ganado, vivienda, vehículos) y enseres propios de los hogares (Refrigeradora, estufa, computadora, lavadora, etc.) el resultado de este abordaje se describe en el cuadro. A nivel nacional la pobreza de enseres se estima en 56.2% y la extrema pobreza en 15%. Un 28.8% resultan clasificados como hogares no pobres.
Pobreza y jefatura de hogar
integrados integrados Mujer sola jefe dehogar
Mujer sola jefe dehogar y pobrepobres
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A nivel urbano se estima un 46% como pobres y 19.7% como pobres extremos. Un 34.2% de los hogares urbanos se consideran no pobres bajo esta forma particular de aproximación. En el caso rural resultan 67.1% de los hogares como pobres y 9.9% como pobres extremos y; asimismo, un 23% se consideran no pobres. Cabe mencionar que la acumulación de activos y enseres, siendo unos más importantes que otros, puede ser una señal importante del avance – cuando se acumulan varios enseres- y retroceso – cuando se desacumulan por motivos de fuerza mayor- lo cual puede, a su vez, responder a los ciclos de prosperidad y penuria que abate a aquellos hogares con menos posibilidades de sustentar de manera estable un estilo de vida y consumo.
Lo correspondiente a señales de prosperidad por acumulación de enseres puede apreciarse en el cuadro siguiente donde se compara información del censo de población y vivienda de 2001 con los hallazgos de la encuesta de FOSDEH. En efecto, ha tenido lugar un importante proceso de acumulación de enseres que contradice la perspectiva de la pobreza según el método del ingreso. Es decir, la prominente acumulación de enseres como los que se describen en el cuadro refieren la existencia de cambios de gran amplitud en las estructuras de ingresos que se traducen en una mayor tenencia de enseres cuyo costo supera varios salarios mínimos. ¿Cómo sustentar un cambio sustancial en la tenencia de enseres sin cambios a nivel de ingresos?. Observe que solamente 19.4% de los hogares poseían refrigeradora en 2001 y; doce años después, el 63.4% de los hogares poseen este artefacto.
En todos los enseres del cuadro, con la excepción de Radio receptor, se registra un cambio importante en las estructuras de tenencia. Según los hallazgos de la encuesta FOSDEH, levantada en 185 municipios y en 16 departamentos, los hogares están ampliamente mejor dotados en 2013 respecto de 2001.
Cuadro No. 9 Estimación de pobreza por enseres y activosTotal Urbano Rural
N % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0Hogares no pobres 527,937 28.8 324,519 34.2 203,418 23.0
Hogares pobres 1,031,456 56.2 437,607 46.1 593,850 67.1
Hogares pobres extremos 275,229 15.0 187,311 19.7 87,917 9.9
Cuadro N0. 10Dinámica de la tenencia de algunos enseres. (Censo de 2001 y Encuesta FOSDEH 2013)
2001 % 2013 %RadioRefrigeradoraTelevisorEstufaAutomóvilMotocicleta
465,202 61.0 706,292 38.5148,199 19.4 1,162,835 63.4222,838 29.2 1,142,559 62.3191,087 25.0 712,074 38.855,514 7.2 356,2 19.412,311 1.6 194,298 10.5
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(Se advierte que esta aproximación, que denominamos pobreza por enseres, es muy semejante a la pobreza por el método del gasto y; además, a la que también llamamos pobreza por percepción.)
6. Pobreza por Percepción
El resultado de esta indagación, tratándose de una encuesta de tipo panel, permitirá registrar las variaciones y cotejar las mismas con aspectos más objetivos como la materialidad de la vivienda y otras características que son y serán sujetas de análisis en las encuestas subsiguientes. El procesamiento de las opiniones de los entrevistados, frecuentemente ignoradas en encuestas más convencionales, admite ciertamente una interpretación desde varias disciplinas que; sin embargo, no ha podido lograrse para los fines de este informe. La valoración del equipo de investigadores de FOSDEH, en ausencia de la interpretación de expertos de otras disciplinas de las ciencias sociales como psicología social, antropología y etnografía, consiste en asumir que las opiniones tienen un importante valor epistemológico3 como percepciones de los sujetos, auto-calificaciones, que refieren implícitamente la pobreza de oportunidades del medio en que reside el entrevistado y su propia expectativa personal en base a su vivencia cotidiana de carencias o privaciones.
Las cifras del cuadro que consolida las opiniones de los propios entrevistados establece que solamente 14.4% se consideran como Hogares no pobres, 73.5% como pobres relativos y 11.3% como pobres extremos.
En el nivel urbano un 20.7% de hogares se consideran como hogares no pobres, 71.1% como pobres relativos y 7.4% como pobres extremos. En el nivel rural solamente 7.8 % se consideran hogares no pobres, 76.1% como pobres relativos y 15.5% como pobres extremos. La primera gran discrepancia del cuadro de percepciones de pobreza surge al advertir que la extrema pobreza, según el método del Ingreso, sitúa alrededor del 40% de los hogares a nivel nacional y por autopercepción 11.3%. La ciencia social emite una sentencia, al parecer, inapelable: 4 de cada
3 La opinión de otros investigadores es importante en la medida que es manifiesta la existencia de un problema doble de objetividad/subjetividad que merece un arbitrio satisfactorio pues si la ciencia coloca una etiqueta de pobre a quien se percibe como no pobre, será imperativo alcanzar un consenso que, a su vez, dé lugar a la búsqueda de asideros para partir de similares plataformas de acción en el corto y mediano plazo. La vida de cada persona discurre diferente dependiendo del punto de partida psicológico: “yo que soy miserable ¿cómo puedo aspirar a cambiar si mi destino ya está predestinado?.
Cuadro No. 11 Pobreza, pobreza extrema y no pobreza: por percepción
Total Urbano RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0No pobre 265,097 14.4 196,261 20.7 68,836 7.8Pobre 1,348,891 73.5 675,164 71.1 673,727 76.1Pobre extremo 207,515 11.3 70,427 7.4 137,088 15.5Ignorado 13,120 .7 7,585 .8 5,534 .6
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10 hogares se encuentra en pobreza extrema o indigencia y, en contraste, los propios calificados emiten otra sentencia: 1.1 de cada diez hogares se consideran en extrema pobreza. Igualmente el 73.5% de los hogares opinaron ser hogares pobres y según el método del ingreso los hogares pobres son apenas el 23.2% del universo de hogares. ¿Qué hacer ante estos contrastes?. No es que se requiera un arbitraje, pero es indiscutible que se necesitan abordajes que incluyan las propias condiciones materiales de vida y se examinen, en el nivel local, los referentes tomados para autocalificarse como pobre o pobre extremo. Se advierte la posibilidad de que la calificación de pobre o pobre extremo alude más a una demanda o solicitud de apoyo gubernamental que la propia situación objetiva de bienestar/malestar social. 7. Pobreza y Bono 10,000
La encuesta indagó sobre los hogares beneficiarios del bono 10,000 y relacionó dicha particularidad con la pobreza por NBI. El resultado es establecer que de 314 mil hogares que si reciben bono 10,000, unos 103 mil hogares son considerados como hogares no pobres por el método de NBI. Esto presupone un “error” de focalización probablemente atribuible al peso del sistema político partidario y al riesgo de que las políticas sociales de corte asistencialista podrían estar más asociadas a prácticas clientelares para reforzar la adherencia a determinado partido político.
Es comprensible que está medida, en sus primeros años de implementación, no sea plenamente eficaz o asertiva en la selección de los beneficiarios elegibles y justamente; a partir de los hallazgos de la encuesta, se revela que unos 103 mil hogares no pobres, sin indicadores de NBI, estaría recibiendo el beneficio del bono 10 mil. Según el cuadro 116 mil hogares, con solamente 1 NBI, estarían también siendo beneficiados (O sea que 219 mil hogares, entre no pobres y pobres con solo 1 NBI serían potencialmente los hogares a sustituir por otros con mayores carencias). Se identifica en el cuadro un poco más de 69 mil beneficiarios en hogares con 2 NBI, casi 22 mil hogares con 3 NBI y 11 mil con 4 NBI. Estos hogares, a partir de 2 NBI, totalizan un poco más de 100 mil hogares que si debieran ser apoyados con estas medidas para justamente propiciar cambios importantes en materia de ascenso social.
Cuadro No. 12 Hogares que reciben Bono 10,000 a Nivel Nacional, Urbano y Rural según NBS-NBI
Nacional si reciben % Urbano % Rural % Total
1,834,622 314,366 100.0 949,437 94,249 100.0 885,185 220,116 100.0 Hogares con NBS 945,196 103,339 32.9 591,805 43,085 45.7 353,391 60,254 27.4 1 NBI
598,435 116,994 37.2 284,282 35,825 38.0 314,152 81,169 36.9 2 NBI
225,134 69,013 22.0 64,657 14,294 15.2 160,477 54,720 24.9 3 NBI
53,541 21,945 7.0 7,442 1,046 1.1 46,099 20,899 9.5 4 NBI
11,077 3,075 1.0 627 - 0.0 10,450 3,075 1.4 5 NBI
1,238 - 0.0 623 - 615 -
0.0
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I. IntroducciónPara el Foro Social de la Deuda Externa y Desarrollo de Honduras FOSDEH, es de gran trascendencia presentar los resultados de nuestra Primera Encuesta de Caracterización y Análisis de Determinantes de la Pobreza en Honduras; principalmente debido a que se ha desplegado un gran esfuerzo no solamente para describir, sino también para relacionar, con la idea de profundizar en la identificación de los principales determinantes de la pobreza en medios rurales y urbanos del país. La sola descripción de la cantidad de hogares pobres y no pobres existentes, por encuestas realizadas a lo largo de los años, no siempre ha sido de gran utilidad para mejorar programas sociales o para evaluar la efectividad de las políticas públicas ya que de manera persistente se ha omitido referirse al crucial tema de la movilidad social.
¿Cómo se asciende socialmente en Honduras?, ¿Cuáles grupos sociales son más susceptibles de descender a estratos de mayores carencias?, ¿Cuál es la mejor política social para disminuir o erradicar la pobreza?, ¿El programa del Bono 10,000 tiene incidencia significativa en la movilidad social ascendente?...y todas estas interrogantes, estimamos, bien habrían podido ser respondidas explorando exhaustivamente la considerable cantidad de bases de datos disponibles desde mediados de los años ochenta; pero ello no siempre ha sido posible mientras lo fundamental ha radicado simplemente en contar los pobres y determinar si han disminuido o han crecido en cantidad. Un conocido sociólogo del campo internacional se ha formulado una pregunta, junto a otros, que coincide con la intención nuestra de ir profundizando en la temática de la movilidad social y la pobreza:
¿Cuáles son los canales – parentesco, filiación religiosa, conexiones políticas que incluyen empleo con el gobierno, economías subterráneas, movilidad ocupacional o logros educativos- a través de los cuales las personas locales salen con más regularidad de la pobreza?4
Para FOSDEH la realización de la Primera Encuesta de Caracterización y Análisis de Determinantes de Pobreza, ha generado varios desafíos en la medida que la intencionalidad de realizarla trasciende el simple conteo y se inclina más por captar, relacionar y explicar los cambios de volumen de hogares pobres y no pobres según diferentes métodos de medición5. Ciertamente, la “métrica” de la pobreza es parte fundamental en el abordaje ya que la medición por el método del ingreso ha estado proveyendo la idea de una persistente inmovilidad social o, dicho en otras palabras, de lo inexpugnable del fenómeno pues, con o sin políticas de protección social de los más pobres, los resultados han sido invariablemente los mismos. Esto, precisamente, ha sido fuente no solo de perplejidad sino de frustración social en tanto se proyecte la idea, año con año, de que existen las mismas proporciones de no pobres y pobres.
Por ello, en está ocasión FOSDEH se ha propuesto poner a disposición otros “lentes” para iniciar el atisbamiento en este complejo fenómeno social y por ello ha sido imperativo observar la pobreza y riqueza material de los hogares hondureños ya que no basta solamente con deducir las carencias a partir del ingreso reportado sino en cuantificar y valorar el acervo de activos existente en diferentes tipos de hogar. 4 Tilly, Charles. La Pobreza y la Política de Exclusión. In: Narayan, Deepa. Salir de la Pobreza. Banco Mundial, 2007.p.64.5 En 1950 el 69.4% de población total no usaba calzado, la mayoría era descalza, según el Censo de Población y Vivienda de ese año, y esta podría ser una medida de pobreza aceptable en tal momento….ahora, en 2014, la pobreza alude a derechos: civiles, económicos y sociales….la pobreza de capacidades y la preocupación por las brechas de desigualdad impone otras mediciones más comprensivas e incluyendo identificar determinantes. ( En este año, 1950, la proporción de analfabetismo era de 64.7% y entre el universo de mujeres abarcaba al 66.7%.....es probable que los descalzos y analfabetas no formaran parte de las prioridades gubernamentales y por ello es verosímil que se configurara una pobre cosmovisión de progreso individual y social).
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Para autores españoles como Alfonso Dubois no parece sencillo ni conveniente buscar un índice sintético de la pobreza. Afirma precisamente lo que el equipo de investigadores de FOSDEH ha discutido y comparte: “Atacar directamente la evaluación del bienestar de manera que se traduzca en un índice sintético que capte el resultado final puede parecer, a primera vista, el ideal, pero no resulta tan claro que lo sea….principalmente porque hay que rechazar la pretensión de un indicador único que recoja la realidad que llamamos pobreza.”6
La referencia a la pobreza y riqueza de capacidades, aludiendo a Amartya Sen7 que concibe la pobreza como carecer de capacidades en un trasfondo de bastante o poca libertad, nos permite describir un panorama social más heterogéneo donde, en efecto, es claramente visible que existen determinantes operativas de ascenso y descenso social pero los cuales se activan o desactivan dependiendo del contexto en que operan. Siguiendo a Tilly, nos interesa ir esbozando los canales que facilitan el cruce del límite de la pobreza y es muy claro que esta Primera Encuesta de Panel sobre determinantes de pobreza brindará mejores ideas a la comunidad hondureña y a los cooperantes internacionales para identificar las mejores rutas de progreso hacia el bienestar.
De momento, acordamos que la facilidad operativa de ascender socialmente en una aldea de 30 o 40 viviendas es muy diferente a lo que ocurre en una ciudad donde existen institucionalidad educativa, sanitaria, redes sociales de diversa índole y también diversas fuentes de empleo. Está referencia acerca de las facilidades/obstáculos para colocarse en senderos de mejoría social tampoco significa aludir a una supuesta ceguera de los ciudadanos que no logran advertir las oportunidades que se les despliegan, ya que también operan estructuras de subordinación, opresión y sujeción a fines contrarios a los que persiguen de manera espontánea los diferentes ciudadanos.
Por tanto, debe valorarse que en esta Primera Encuesta sobre caracterización y análisis de determinantes de Pobreza será necesario trascender la descripción de cifras o conteo frío de los pobres y no pobres sino; más bien, abordar el fenómeno de manera relacional y hasta causal en la medida que los propios datos permitan sustentar algunas explicaciones que no suelen ser usuales en reportes donde se asume que los tomadores de decisión tienen la suficiente capacidad de interpretar cifras de distribución del ingreso, pobreza y ascenso social. Es decir se trata de facilitar el entendimiento de la problemática esencial de pobreza y condiciones de vida que enfrentan gran parte de los pobladores de Honduras.
Obviamente, no es una publicación exclusiva para tomadores de decisión ya que los académicos, la cooperación internacional y la ciudadanía, en general, también precisan definir un posicionamiento responsable que conduzca al deslindamiento de la responsabilidad del individuo, del grupo social y de los gobernantes frente a la pobreza. En tal sentido, el FOSDEH pone a disposición del Gobierno, la Ciudadanía, la Academia, la Cooperación Nacional e Internacional y otros interesados, los datos obtenido en el 2013 y los que habrán de obtenerse a años subsiguientes para su debido procesamiento e interpretación, y dentro de esto, nuestra humilde capacidad de propuesta en el diseño de Políticas Públicas.
6 Dubois Migoya, Alfonso. La Revisión del Concepto de Pobreza.(Tesis Doctoral). Universidad del País Vasco. 1999. Pg.202.7 Sen,Amartya. Inequality Reexamined. Oxford University Press. 1992( según este autor “la posición de una persona en una determinada situación social puede ser juzgada en dos perspectivas diferentes: 1.-El éxito actual y 2.-El grado de libertad para lograr dicho éxito. El éxito tiene que ver con lo que somos capaces de lograr, y la libertad con la verdadera oportunidad que tenemos de lograr lo que valoramos”. Cfr. Op.Cit. pg.30 (Traducción libre de los autores).
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Finalmente reiterar que el documento presentado a continuación presenta diferentes metodologías de medición de la pobreza que poco o nada habían sido tomadas en cuenta a lo largo de los años en nuestro país. Por lo tanto se advierte que las cifras sufren ligeras modificaciones a partir del método aplicado, aunque se coincide significativamente con el método oficial que desarrolla el Instituto Nacional de Estadísticas de Honduras.
Marco muestralLa presente sección describe cómo se conformó el marco muestral, el diseño de la muestra de hogares y segmentos censales, para la Encuesta de Medición De La Pobreza llevada a cabo en 2013 por el Foro Social de la Deuda Externa y Desarrollo de Honduras (FOSDEH); también incluye cómo se calcularon las probabilidades de selección, fórmulas para el cálculo de los factores de expansión para ser tomadas en cuenta en el análisis de los resultados; así como la fórmulas de estimación y de los errores muestrales.
2. Marco muestral y su estratificación
FOSDEH definió como universo de estudio los residentes en las viviendas particulares a nivel Nacional tanto de las áreas urbanas como rurales, excluyendo los departamentos de Gracias a Dios e Islas de la Bahía.
El marco muestral es de dónde es seleccionada la muestra; para que ésta sea representativa de la población objetivo, el marco muestral debe ser en lo posible un reflejo de dicha población. Lo ideal es que el Marco este actualizado, para tener una cobertura completa.
Se formó el marco muestral a partir del listado de segmentos censales elaborado por el Instituto Nacional de Estadísticas INE, con fines del levantamiento del Censo de Población y Vivienda realizado en el 2001; estos segmentos censales son unidades estadísticas que en promedio tienen 75 viviendas y se constituyen en las unidades de marco. Se consideró utilizar la base de segmentos censales, dada la homogeneidad del número de viviendas en ellos, estos segmentos al ser utilizados como unidades de marco, no introducen mayor variabilidad debido al tamaño; otra razón de considerar está opción, es la disponibilidad de cartografía. Para compensar la falta de cobertura, debido a cambios posteriores al 2001 y no contarse con los recursos para realizar una actualización cartográfica, la selección de viviendas se hizo considerando las existentes independientemente si están dibujadas en la cartografía o no, luego también se hicieron ajustes a los factores de expansión con proyecciones de población y con ello poder utilizar estimadores de razón.
Para tener representación en la muestra de las diferentes áreas geográficas el Marco Muestral se estratificó por dicha característica, quedando los estratos: 1. Distrito Central (las ciudades gemelas de Tegucigalpa y Comayagüela); 2. San Pedro Sula (ciudad de San Pedro Sula); 3. Resto Urbano y 4. Rural. En el Cuadro 1 se presenta la distribución del número de segmentos censales y viviendas, a nivel nacional y en el marco muestral (después de excluir Gracias a Dios e Islas de la Bahía), por estrato de selección; clasificación que ya viene en listado provisto por INE.
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3. Tamaño y distribución de la muestra
Dado que los errores muestrales pueden ser controlados tanto con el tamaño de la muestra como con la distribución de la misma, el diseño muestral se centró en cómo distribuir la muestra en los diferentes estratos, pensando en tener un tamaño de muestra suficientemente grande para obtener conclusiones por estrato de las principales variables del estudio, considerando que FOSDEH tenía recursos disponibles para financiar una muestra de alrededor de 3,000 viviendas y tener comparación con los resultados de la Encuesta Permanente De Hogares (EPHPM) que realiza INE dos veces al año, se decidió mantener la estructura de la muestra de la EPHPM de Mayo 2013, investigando 3108 viviendas en 518 segmentos censales, seleccionando 6 viviendas en cada segmento censal, según la distribución que se presenta en el Cuadro 2.
Para estimar el error esperado en la estimación de una proporción que tiene cierta característica (como proporción de pobres) en una determinada población, se puede utilizar las fórmulas de muestreo aleatorio simple, corrigiendo después por el hecho de usar conglomerados. La fórmula es:
Cuadro 1. Distribución del número de segmentos y viviendas, a nivel nacional y en el marco muestral, según estrato de selección
Total de País Marco MuestralEstratoSegmentos Viviendas Segmentos Viviendas
Distrito Central 2,686 189,927 2,686 189,927
San Pedro Sula 1,741 123,283 1,741 123,283
Resto Urbano 6,162 431,777 6,046 423,541
Rural 9,681 691,930 9,474 676,850
Total 20,270 1,436,917 19,947 1,413,601Fuente: Listado segmentos precenso 2001 y elaboración propia
Segmentos ViviendasEstratoN % N %
Distrito Central 70 14 420 14
San Pedro Sula 64 12 384 12
Resto Urbano 146 28 876 28
Rural 238 46 1,428 46
Total 518 100 3,108 100
Cuadro 2. Distribución de la muestra de segmentos y viviendas, según estrato de selección
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Z: Es el valor de la tabla de la Distribución Normal Estándar, para un nivel de confianza determinado, el mismo se fijó en 1.96, para una confianza del95%.
P: Porcentaje que se desea estimar.
n: Tamaño de la muestra en la población para la que se hace la estimación. N: Tamaño de la población.
DEFF = 1 + (m-1)rho : Es el efecto del diseño, con m el tamaño de muestra en cada segmento censal (conglomerado) y rho el coeficiente de correlación intra-conglomerado, que mide que tan parecidas son las unidades dentro del conglomerado en cuanto a la característica que se está midiendo.
Utilizando la base de datos de la EPHPM de Mayo de 2012 y el diseño muestral implementado por FOSDEH, en el Cuadro 3 se presentan los errores esperados con una confianza del 95%, donde no se consideró la corrección para poblaciones finitas, dado el tamaño de las poblaciones.
Así con el diseño implementado los errores máximos esperados en la estimación de la pobreza total es del 2% a nivel Nacional, del 3% para área Urbana y Rural, del 4% para Resto Urbano y del 7% para el Distrito Central y San Pedro Sula. En la estimación de la pobreza extrema los errores máximos esperados son del 2% a nivel Nacional, 3% para el área Urbana y Rural, 4% en Resto Urbano y 5% para el Distrito Central y San Pedro Sula.
4. Selección de la muestra
Tal como se especifica en la distribución de la muestra propuesta.La muestra se seleccionó en dos etapas; en una primera etapa se seleccionaron los segmentos censales que constituyen las Unidades Primarias de Muestreo (UPM´s); en la segunda, dentro de los segmentos de la muestra se seleccionaran las viviendas (6 viviendas por segmento) .
A continuación se detalla el procedimiento de selección:
Pobreza Extrema Pobreza TotalEstratoP rho E P rho E
Distrito Central 0.222 0.11 0.05 0.532 0.19 0.07San Pedro Sula 0.233 0.06 0.05 0.569 0.22 0.07Resto Urbano 0.419 0.11 0.04 0.709 0.11 0.04Urbano 0.333 0.14 0.03 0.636 0.18 0.03Rural 0.582 0.15 0.03 0.693 0.14 0.03
Total 0.46 0.2 0.02 0.665 0.16 0.02
Cuadro 3. Errores esperados para estimar pobreza a nivel de hogar,muestral utilizado confianza del 95% y diseño
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4.1 Selección de las Unidades Primarias de Muestreo UPM´s
Dentro de cada uno de los estratos e independientemente, se seleccionarán en forma sistemática con arranque aleatorio y proporcional al tamaño medido en número de viviendas particulares según el Marco Muestral la cantidad de segmentos propuesto en la muestra diseñada (ver cuadro 2). Previo a la selección se ordenará por ubicación geográfica de tal manera de tener la muestra de segmentos dispersos a través de los estratos y con ello garantizar la representación de todas las zonas cubiertas por el estrato. Específicamente el procedimiento para seleccionar los segmentos censales es:
a) Dentro de cada estrato de selección (hay 4 estratos de selección), ordenar los segmentos por ubicación geográfica (departamento, municipio, Zona, Número de segmento) para obtener una estratificación implícita.
b) Acumular el número de viviendas particulares, así el último número acumulado (Mh) será el número total de viviendas particulares en el estrato.
c) Determinar el intervalo de selección (Ih), dividiendo el Total de viviendas particulares en el estrato (Mh) entre el número de segmentos a seleccionar en el estrato presentado en el Cuadro 2 (nh) :
d) Generar un número aleatorio entre 0 e Ih, sea Ah.e) Determinar los segmentos seleccionados mediante:
El k-ésimo segmento seleccionado es el que tiene el número de viviendas acumuladas más cercano a este número, sin excederlo.
4.2 Selección de viviendas
Para evitar sesgos de selección de viviendas lo que resulta ideal es una actualización cartográfica de los segmentos de la muestra, lo que no fue posible realizar por motivo de tiempo y presupuesto. Sin embargo para que la muestra no se sesgara en favor de las viviendas que ya existían en la última actualización, y que las viviendas construidas después tengan oportunidad de salir seleccionadas; se seleccionarán las viviendas con el siguiente procedimiento:
a) Para cada segmento en la muestra, tomando como referencia el total de viviendas que tenía en la última actualización, se seleccionaron 2 números aleatorios, en forma sistemática con arranque aleatorio. Estos números aleatorios definen dos subconglomerados de 3 viviendas cada uno. Si Mhi es el total de viviendas en el segmento i del estrato h, los pasos para una selección sistemática simple de 2 números aleatorios son:
- Encontrar el intervalo de selección Ihi = Mhi /2.- Generar un número aleatorio entre 0 e Ihi, digamos sea Ahi.- Los números aleatorios serán Ahi y (Ahi+ Ihi ) si ellos son enteros, o los números
enteros siguientes respectivos, si no son enteros.
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b) El primer número aleatorio, determina donde comenzará el primer subconglomerado, el punto de arranque será la vivienda hasta donde se han acumulado Ahi (o el entero siguiente si Ahi no es entero) de las viviendas, siguiendo la numeración en la cartografía, se realizará ésta, si es vivienda elegible (vivienda particular ocupada), o la siguiente que cumpla está condición, y dos viviendas elegibles adicionales siguientes, completando un total de tres viviendas elegibles para el subconglomerado; de igual forma el segundo número aleatorio determina el arranque para el segundo subconglomerado, que también tendrá 3 viviendas elegibles, para completar 6 viviendas elegibles en el segmento.
Como la cartografía utilizada no representa la situación actual; se consideró las viviendas existentes el día de la entrevista que no necesariamente coincide con lo dibujado en la cartografía.
5. Probabilidades de selección y factores de expansión
Dada la forma como se seleccionó la muestra, la probabilidad final de que las viviendas en la muestra hayan sido seleccionadas, está determinada por la probabilidad de seleccionar el segmento correspondiente dentro del estrato respectivo y la probabilidad de que la vivienda haya sido seleccionada entre el total de viviendas del segmento dado que el segmento fue seleccionado.
Sean:
phij: La probabilidad final de selección de la j-ésima vivienda de la muestra del i-ésimo segmento en el estrato h.
phi: La probabilidad de selección del i-ésimo segmento en el estrato h.pij: La probabilidad de selección de la j-ésima vivienda dentro del i-ésimo segmento de la
muestra en el estrato h.
Luego
nh: Número de segmentos en la muestra del estrato h.Mh : Total de viviendas particulares en el marco del estrato h.Mhi: Total de viviendas particulares en el marco del i-ésimo segmento, de la muestra del estrato
h.mhi: Número de viviendas particulares visitadas en el segmento i del estrato h; para encontrar las 6 viviendas elegibles en el segmento. M´hi: Total de viviendas particulares existentes actualmente en el i-ésimo segmento, de la
muestra del estrato h.
Al desconocer M´hi se utilizó Mhi para estimar pij. El factor de expansión básico de las viviendas es el inverso de la probabilidad final de selección. Si FEhij es el factor básico de la vivienda j, del segmento i en el estrato h, luego:
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Para considerar las viviendas efectivamente realizadas y el hecho de no realizar una actualización cartográfica, finalmente estos factores básicos se ajustaron, primero por la relación de la cantidad de viviendas elegibles visitadas entre las viviendas efectivamente realizadas en cada segmento y después con proyecciones de población a nivel de Distrito Central; San Pedro Sula, Resto Urbano y Rural, categorías que resultan de una postestratificación para compatibilizar con la definición de urbano/rural de la EPHPM, que considera urbano las cabeceras municipales y rural el resto. La proyección a nivel nacional considerada es la publicada por INE en Proyecciones De Población 2001-2015 para el 1 de julio del 2013, ajustada por la exclusión de Gracias a Dios e Islas de la Bahía; aplicando la estructura porcentual de la EPHPM para estimar la población para cada una de las categorías de la postestratificación.
6. Estimación y errores muestrales
La estimación del total de una variable Y, estárá dada por
Fhij : Factor de expansión final de la vivienda j, del segmento i, en el estrato h. yhij: Valor o característica observada en vivienda j, segmento i, del estrato h.m´hi: Cantidad observaciones (entrevistas realizadas) en el segmento i del estrato h. nh:
Número de segmentos en la muestra del estrato h.L: Cantidad de estratos de selección (En este caso L = 4).
Para estimar razones se utiliza
En una investigación por muestreo existen los errores no muestrales, que pueden ser controlados mediante el cumplimiento del diseño muestral y los controles de calidad en el trabajo de campo, codificación y transcripción de los datos; además existen los errores de tipo muestral que se deben precisamente al no hacer una investigación exhaustiva de la población en que estámos interesados, y que se pueden controlar en el diseño de la muestra a través de su tamaño y su distribución.
El conocimiento de los errores muestrales permite al analista tener idea del grado de confianza en los datos con el uso que hará de ellos; y también permiten evaluar el diseño implementado.
En la estimación de los errores muestrales se debe considerar el diseño utilizado para seleccionar la muestra, los mismos pueden ser estimados en forma absoluta mediante la desviación estándar o en forma relativa utilizando el coeficiente de variación; este último expresa la razón de la desviación estándar entre la estimación respectiva.
Hoy en día la mayor parte de los paquetes estádísticos tienen módulos que le permiten hacer análisis estádístico considerando el diseño muestral implementado. Para la estimación de varianzas en diseños muestrales complejos puede utilizarse simulaciones; también está el método de conglomerados últimos, cuya fórmula para estimar la varianza de la estimación de un
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total Y, está dada por:
Donde
Para estimar la varianza de la estimación de una razón R = Y/X ; usa
Donde
Se considera importante poder valorar la representatividad geográfica de la muestra y según se observa en el mapa departamental de los 18 departamentos se incluyeron todos a excepción de Islas de la Bahía y Gracias a Dios. (Los números corresponden a los segmentos muestrales por departamento)
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En el mapa municipal adjunto se identifican los 187 municipios que fueron seleccionados en la muestra y los números refieren los segmentos muestrales a nivel municipal. De un total de 298 municipios fueron seleccionados 187 y en cada uno de ellos se desplegó un operativo de caracterización incluyendo cabeceras municipales y aldeas y caseríos. Vale mencionar que se tomaron las coordenadas de cada vivienda (GPS) para los fines de facilitar las visitas subsiguientes.
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II. Métodos de medición del fenómeno de la pobreza en HondurasEn Hoduras existe información profusa sobre población, hogares, personas y viviendas pero es muy escasa la interpretación de la información y aún más escasos son los estudios basados en datos primarios para tratar de incidir en el cambio o la inclusión de nuevas políticas públicas.
Desde comienzos de los años ochenta en Honduras existe una tradición de medir la pobreza mediante el método clásico de Línea de Pobreza o con base al ingreso reportado en los Hogares. El continuo levantamiento anual de encuestas de hogares ha permitido dar cuenta de la evolución de hogares no pobres, pobres y pobres extremos y en esta serie de datos sobresale el hecho de observar cifras relativamente homogéneas reflejando8 una constante casi inamovible en las proporciones nacionales de no pobres, pobres y pobres extremos.
Ciertamente, según las cifras del cuadro 4, existe un estado persistente de estancamiento social pues la proporción de pobreza de 2001 es casi exactamente igual a la del año 2013, indicando la casi completa ausencia de movilidad social o tránsito de un grupo social con carencias a otro grupo social con menores carencias y esto; en particular, no es concordante con el crecimiento de la masa salarial, el ahorro de las familias en la banca comercial y en el sistema cooperativo, y tampoco con los más de 21 mil millones de dólares que familias de Honduras han recibido en concepto de remesas en el período 2000-2013 y con el progreso observado en otros indicadores9.
La única perturbación en este nivel de estancamiento, se aprecia durante el período 2006-2010 y particularmente en el año 2010 cuando un 16% (unos 256 mil hogares) del universo de Hogares en situación de pobreza extrema habrían pasado al grupo de los Hogares pobres. Este considerable movimiento de ascenso social sería; sin embargo, revertido en los años subsiguientes ( 2011, 2012 y 2013) al incrementarse de nuevo la magnitud de hogares en pobreza extrema, pasando de 20.9% a 42.3%, lo que cabe interpretar como un tránsito negativo o descenso social ya que 21% de los hogares en pobreza (unos 336 mil hogares) pasarían de ser hogares pobres a hogares en situación de pobreza extrema en 2011, 2012 y 2013. Pero, luego de la perturbación, los hogares no pobres volvieron a su nivel habitual de entre 34% y 36% del total y los pobres entre 64% y 66%....congelada la pobreza y la no pobreza…..los mismos ricos….los mismos pobres.
8 Se alude a la posibilidad que la medición por medio del ingreso se aparte de manera considerable de una medición más fiable como es el caso de la metodología de NBI y que, más bien, al usar la metodología de ingreso (LP) se valide de manera injustificada la inefectividad de todas o casi todas las políticas públicas ensayadas.9 Las tendencias en los años de escolaridad promedio, la acumulación de enseres y activos, el progreso real en indicadores de NBI-NBS son, entre otros, señales de cambio social (ver adelante).
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
No Pobres
34.1
36.3
35.2
34.7
35.4
36.3
40.1
41.8
40.8
41.2
40.0
37.9
33.5
35.5
Pobres 34.1
19.5
19.2
18.6
18.4
17.6
19.6
20.8
22.9
22.3
39.1
19.8
20.5
21.9
Pobres Extremos
48.6
44.2
45.6
46.7
46.2
46.0
40.4
37.5
36.2
36.4
20.9
42.3
46.0
42.6
Total Pobres 65.9
63.7
64.8
66.3
64.6
63.7
59.9
58.2
59.2
58.8 60.0
62.1
66.5
64.5
Fuente: INE, Encuestas de Hogares de los Años Indicados
Cuadro No 4:Medición de la Pobreza por Método del Ingreso en el Período 2000-2013
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La situación tendencial de estancamiento social, en todo el período 2001-2013, se percibe al observar que en 2001, según la metodología de Linea de Pobreza LP, 36.3% serían Hogares no pobres y en 2013 se alcanza una proporción ligeramente inferior de 35.5%, e igualmente los pobres extremos en 2001 se estimaban en 44.2% de los hogares y en el 2013 alcanza 42.6%.
Por la incidencia repetida de estas situaciones,en las cuales las cifras dejan interpretar que Honduras es un país donde los pobres siempre son los mismos y los ricos también siempre son los mismos, junto a que no existe movilidad social, los gobiernos y sus políticas resultan fácilmente descalificados no solamente por organismos internacionales sino por una población más próxima a la apatía y a la desmovilización individual y colectiva que se origina por la aparente falta de cambios que comunican las mismas cifras de pobreza. Es precisamente por ello que surge la necesidad de cotejar dichas cifras con otras mediciones y aproximaciones del fenómeno de la pobreza; y ciertamente en este primer informe se realizan otras mediciones y contrastes guiados por el propósito de profundizar en el conocimiento de la situación persistentemente estática o forzosamente10 dinámica de la sociedad del país.
La novedad de tratarse de la primer encuesta de tipo panel en el levantamiento de las encuestas de hogares permitirá, además, un avance de gran importancia para el país pues permitirá establecer o verificar acerca de la existencia o no de cambios de movilidad social, tránsitos sociales positivos y negativos, que podrían escenificarse en determinados momentos. Se valora como primordial para el país disponer de otras metodologías y abordajes de aproximación del fenómeno y las cuales; principalmente, sean capaces de proveer nuevos argumentos, objetivos y subjetivos, y complementarios para validar o certificar cambios en los niveles de bienestar.
En el caso del presente informe, Primera Encuesta de Hogares para Caracterizar e Identificar Determinantes de Pobreza, ha sido posible construir al menos tres métodos de medición de la pobreza, dos aproximaciones complementarias: una por Autopercepción y otra por escala de acumulación de enseres y activos y; además, 3 enfoques adicionales combinando Necesidades Básicas Insatisfechas NBI con Línea de Pobreza, NBI con Gastos de Consumo y Línea de Pobreza con Gastos de Consumo. Es igualmente trascendental el análisis realizado de determinantes de pobreza en el que se vinculan variables como la distribución del ingreso, niveles educacionales, tipo de inserción ocupacional, género, edad, ingreso y gasto per-cápita como elementos que individualmente y combinados determinan la magnitud de pobreza en dominios urbanos o rurales. Este análisis de determinantes de pobreza es de fundamental importancia para efectos de visualizar los necesarios cambios de enfoque y; además, identificar políticas más relevantes para evitar que se deterioren los niveles de cohesión social.
FOSDEH presenta, tanto a la sociedad civil como a la sociedad política, a la cooperación internacional y a los sectores académicos estos análisis cuya intención manifiesta es la de coadyuvar en el mejoramiento de la efectividad y pertinencia de las políticas públicas destinadas a los hogares socialmente más marginados. Estos métodos, aproximaciones y enfoques se describen sucintamente con miras a valorar sus alcances:
10 Honduras no tenía maquila en los años setenta, tampoco flujo millonario de remesas y el gasto social en salud y educación se incrementó sustancialmente tras la implementación de la ERP. Las cifras de pobreza expresan; sin embargo, un estado de postración de la población hondureña: en la que en apariencia nadie hace nada importante por mejorar.
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A. Método de necesidades básicas insatisfechas
Este método reputado como el más objetivo y seguro para establecer niveles de pobreza se basa, en la práctica, en la comprobación en cada hogar si la vivienda reúne características materiales aceptables para el hábitat humano. Establece la carga económica de los ocupados en cada hogar y verifica la presencia de niños en edad escolar que podrían estar o no estar asistiendo a la escuela. Tiene la ventaja que provee elementos para construir medidas adicionales sobre intensidad del fenómeno de pobreza y; no obstante, se le imputa el no informar sobre cómo se sufragan las necesidades de alimentos y otros bienes.
B. Método del gasto de consumo, alimentario y no alimentario, para medición de pobreza
Se acepta a nivel internacional que hay menor omisión de información referente al gasto que al propio ingreso. La mayor estabilidad del gasto en alimentos a nivel de hogares permite identificar, en vez de conjeturar, en que rubros específicos de consumo se invierten los ingresos y ayudas monetarias y como ello revela medidas de bienestar/malestar que se traducen en grados de pobreza. La cuantificación del gasto en alimentos y en otros servicios y bienes no alimentarios permite establecer que proporción de los ingresos es gastado en alimentos y en otros bienes de consumo.
C. Método de línea de pobreza (en base a ingreso)
Este método, de amplio uso en varios países, se basa en el conocimiento que tiene el informante acerca del ingreso percibido por cada miembro del hogar en sus ocupaciones principales y de diferentes fuentes. El uso de un referente como el Costo de una Canasta Básica Alimentaria se convierte en parámetro o umbral para calificar aquellos hogares cuyo ingreso es o no suficiente para adquirir/sufragar el costo de dicha canasta y; asimismo, los ingresos totales del hogar se comparan frente al costo de una canasta general de bienes y servicios. Así, tanto el ingreso insuficiente que se traduce en sub-consumo de alimentos o de bienes en general, se asume como medidas de pobreza.
D. Aproximación a la riqueza / pobreza material de los hogares en base a enseres y otros activos
La tenencia de inmuebles y la propia existencia de enseres en el hogar es también reveladora del historial de ingresos y resulta determinante para valorar si los miembros de cada hogar disponen o no de facilidades para sostener un estándar de vida que potencia o limita sus capacidades. Este procedimiento basado en ponderar el valor de inmuebles y enseres, genera escalas de bienestar/malestar asimilables a la noción de pobreza.
E. Aproximación al bienestar/malestar social de los hogares por auto percepción
La observación in situ del entrevistador y los datos informados por los propios entrevistados son; en definitiva, la base principal necesaria para calificar la pobreza o no pobreza de determinado hogar. En este caso; sin embargo, el juicio o criterio particular de cada entrevistado se asume como válido sin cuestionar sus referentes, su acervo cultural y su apego o no a características objetivas
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de la vivienda o a la magnitud de enseres y/o patrimonio acumulado ni a las expectativas que suscita el responder a las preguntas del cuestionario. La calificación que hace cada entrevistado sobre el nivel de bienestar/malestar del hogar se asume como valor cognitivo a considerar aunque proceda de la subjetividad de los entrevistados.
F. Enfoque NBI-línea de pobreza
Este enfoque resulta de combinar dos métodos de medición: NBI y Línea de Pobreza (Ingreso) y en esencia trata de saber si hay hogares sin NBI que tengan insuficiencia de ingresos para adquirir una canasta básica de alimentos o una Canasta de Bienes en General. Igualmente establece aquellos hogares con 1 o más NBI que superan la línea de Pobreza o Extrema Pobreza. Este enfoque se considera de gran utilidad para los fines de identificar la magnitud de hogares susceptibles de ser focalizados por resultar pobres o pobres extremos por ambos métodos.
G. Enfoque NBI-gasto de consumo
En este enfoque que se genera combinando el método de NBI con Gasto de Consumo, se trata de establecer si Hogares con NBS y NBI también manifiestan carencias por infraconsumo de alimentos o de bienes en general. Es muy útil este enfoque para los fines de identificar Hogares que requieran complementar sus niveles de gasto por encima de los umbrales de pobreza.
H. Enfoque línea de pobreza-gasto de consumo
En el caso particular de este enfoque se examinan los Hogares según las clasificaciones de Ingresos y Gastos de consumo. Se considera útil para identificar brechas de ingreso y consumo: los que gastan por debajo del costo de una canasta básica de alimentos y simultáneamente sus ingresos no alcanzan para adquirir esa misma canasta de alimentos serían hogares muy vulnerables que aun endeudándose no alcanzan un umbral mínimo aceptable, y por ello serían sujetos de intervención urgente por parte de los gobiernos.
I. Análisis de determinantes de pobreza
Este análisis, realizado fundamentalmente con modelos econométricos de regresión simple y múltiple y otros que convierten variables continuas en dicotómicas, busca establecer relaciones de dependencia de los diferentes niveles de pobreza con variables tales como el ingreso y gasto percápita, años de escolaridad, edad y sexo de los jefes de hogar, percepción de inseguridad y violencia, recepción de remesas y bonos y otras variables pertinentes a nivel de: hogares, personas y viviendas. En buena medida estos análisis establecen medidas de riesgo relativo de diferentes grupos sociales ante la posibilidad de ser pobre o pobre extremo. Se asume que en la medida que se afiance el conocimiento sobre determinantes de pobrezas será más precisa la selección de políticas, proyectos y acciones que incidan sobre el fenómeno.
Estos métodos, aproximaciones y enfoques de medición al fenómeno de la pobreza, han permitido al FOSDEH conjuntar una visión multifacética con potencial de agregar otros matices (religión, percepción de inseguridad y violencia, etc.) y con todo ello no se busca invalidar el método del ingreso sino que se complementa y se enriquece la descripción del fenómeno. Cabe enfatizar la particular ventaja de tratarse de una encuesta de tipo panel, o sea que los mismos hogares serán visitados en 2014 y 2015, lo cual permitirá detectar los cambios en materia de movilidad
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social: consumo, Activos, Percepción, NBI e Ingreso y gracias a ello podrán identificarse con más facilidad las medidas que requieran puntualmente para incrementar de mejor manera sus niveles de bienestar.
En el siguiente capítulo se describen elementos y hallazgos fundamentales de caracterización y se exponen las visiones particulares de la pobreza según diferentes métodos, aproximaciones y enfoques.
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Caracterización múltiple de la Pobreza y la Pobreza Extrema en Honduras
III. Situación de la pobreza desde el método de Necesidades Básicas InsatisfechasEste método, basado en el procesamiento de la Encuesta FOSDEH e involucrando Hogares y Viviendas, cuantifica en 48.5% el total de hogares clasificados como hogares pobres a nivel nacional, con una proporción bastante menor de 37.7% en el sector urbano y aún mayor en el sector rural donde un 60% de los hogares se consideran afectados por la incidencia de 1 o más necesidades básicas que por múltiples razones no han podido ser satisfechas.
La aplicación de este método con información del Censo de Población y vivienda de 200111
establecía una proporción de 55% de los hogares con NBI a nivel nacional, 41% en el nivel urbano y 69.4% en el sector rural. Este aspecto indica que en los últimos 12 años y en términos de grandes cifras, han tenido lugar cambios reconocibles, aunque insuficientes, favoreciendo la calidad de vida de los hondureños. Los proyectos de agua y saneamiento y de edificación y mejoramiento de viviendas, junto con el crecimiento de las remesas y población migrante pueden citarse como elementos que fueron intensificados, en gran parte del territorio, tras la devastación sufrida por el Huracán Mitch al final del año 1998.
De igual forma, cabe ratificar que al desatarse una masificada ola de emigración hacia otros países como Estados Unidos, Canadá y España, los envíos de remesas implicaron un soporte al consumo en los hogares receptores incluyendo adicionalmente a la educación, alimentos y salud, la inversión en construcción y reconstrucción de viviendas como una medida natural de prevención ante la eventualidad de retornar en el futuro.
11 INE: Censo de Población y Vivienda 2001, Tomo 6: Necesidades Básicas Insatisfechas.
Hogares en Situación de Pobreza(NBI), Septiembre 2013
48.5
37.7
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Nacional Urbano Rural
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El profundizar en el detalle del grado de afectación de los hogares, en los dominios urbano y rural, muestra efectivamente una significativa diferencia en cuanto a que es grande la proporción de hogares con 1 o 2 NBI y bastante menor con 3, 4 o 5 NBI incidiendo simultáneamente. Esto es indicativo de la heterogeneidad de la pobreza y de no ser tan considerable la cantidad de hogares calificados como indigentes o pobres crónicos que eventualmente podrían ser intervenidos por proyectos gubernamentales de erradicación de la exclusión social.
En efecto, siguiendo las cifras del cuadro, una política de atención preferente a los hogares con 3 o más NBI implicaría incorporar unos 65 mil hogares a nivel nacional equivalentes al 3.5% del total de hogares. Y si la decisión fuese de incorporar a hogares con 2 NBI la proporción sería de 15.8%, unos 300 mil hogares, los sujetos a programas especiales incluyendo el mejoramiento de viviendas, dotación de servicios básicos y dotación de alimentos para las personas más vulnerables, específicamente niños y ancianos. El detalle de este tipo de hogares ciertamente demuestra que es en el medio rural donde se localizan la mayor parte de estos hogares, unos 218 mil hogares, que equivale al 72% del universo de los hogares más afectados por la insatisfacción de necesidades básicas.
En concordancia con esta medición de la pobreza mediante indicadores de NBI cobra sentido describir cuales son las que mayormente inciden, en tanto con ello pueda indicarse el tipo de medidas necesarias para la superación de las carencias específicas identificadas. En esta perspectiva se visualiza el hacinamiento como el indicador de NBI que de manera sobresaliente es el más incidente: 494 mil hogares a nivel nacional ( 26.9%) del universo de hogares y abarcando 279 mil hogares en el sector rural (31.5%) y también una cantidad considerable de 214 mil hogares en el sector urbano (26.9%).
Cuadro No. 5:Hogares clasificados por Incidencia de 1 o varias NBI
Tipos de HogarNBS-NBI N % N % N %
51.5 591,805 62.3 353,391 39.9
1 NBI 32.6 284,282 29.9 314,152 35.5
2 NBI 12.3 64,657 6.8 1 60,477 18.1
3 NBI 2.9 7,442 0.8 46,099 5.2
4 NBI 0.6 627 0.1 10,450 1.2
5 NBI 0.1 623 0.1 615 0.1
Total Hogares 100 949,437 100 885,185 100
Hogares con NBS
Nacional Urbano Rural
945,196
598,435
225,134
53,541
11,077
1,238
1,834,622
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La incidencia del indicador de Vivienda sin servicios básicos, que hace referencia a la carencia de agua potable y/o servicio sanitario, es el segundo más importante con 321 mil hogares a nivel nacional y en este caso es el sector rural el mayoritariamente más afectado con 261 mil hogares y en menor medida el sector urbano con 59 mil hogares. Le siguen en importancia los indicadores de Alta carga económica (259 mil hogares), Hogares con niños que no asisten a la escuela (96 mil hogares) y Vivienda Inadecuada (88 mil hogares) como el indicador de menor incidencia.
Es de suma importancia enfatizar que la carencia más onerosa de resolver sea precisamente el de vivienda inadecuada ya que la magnitud de recursos para su superación puede implicar sustitución del material de las paredes, piso y techo y; no obstante, no es el caso en lo concerniente a Honduras. Lo prioritario de resolver es el hacinamiento y el aprovisionamiento de servicios básicos, agua potable y servicios sanitarios, que en términos comparativos entraña una menor cantidad de recursos respecto de lo que se necesitaría para mejorar el material de las viviendas. En el caso del hacinamiento la resolución de esta carencia supone ampliar la disposición de cuartos en las viviendas para modificar la cantidad de personas por habitación.
Para los fines de contrastar lo que efectivamente ha pasado en la situación social en los últimos años, siguiendo el enfoque de NBI, se contrasta la situación prevaleciente en 2001 con la identificada por la encuesta levantada por FOSDEH en septiembre de 2013. En este contraste sobresale la cantidad de hogares sin NBI que en 2001, según cifras del Censo de Población, era de 44.5% y 12 años más tarde dicha proporción alcanza 51.5% del total nacional e indicando un cambio positivo digno de mención.
Fuente: INE Censo de Población y Vivienda 2001
Cuadro No. 7: Evolución de la situación social de Honduras: Proporción de NBS y NBI en los años 2001 y 2013
Tipos de Hogares 2001* 2013
Sin NBI 44.5% 51.5%
Con 1 NBI 27.1% 32.6
Con 2 NBI 16.6% 12.3%
Con 3 NBI 7.7% 2.9%
Con más de 4 NBI 3.8% 0.7%
Cuadro No 6: Incidencia de pobreza en hogares según Indicadores de NBI. Septiembre 2013
Total Nacional % Urbano RuralVivienda inadecuada 1,834,622 88,561 4.8 16,032 1.7 72,529 8.2Vivienda sin servicios básicos 1,834,622 321,445 17.5 59,526 6.3 261,919 29.6
Hacinamiento 1,834,622 494,087 26.9 214,981 22.6 279,106 31.5
Alta carga económica 1,834,622 259,305 14.1 117,909 12.4 141,396 16.0 Hogares con niños en edad escolar que no asisten a la escuela
1,834,622 96,428 5.3 33,100 3.5 63,329 7.2
% %
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Pese lo expresado antes, la situación no se considera halagüeña porque el universo de hogares con 1 necesidad básica insatisfecha era de 27.1% en 2001 y registra, 12 años después, un crecimiento pues ahora se estima que en 2013 abarca al 32.6% de los hogares. Este cambio, que es el único negativo en términos de incidencia, representa con alta probabilidad más la combinación entre: el crecimiento vegetativo de este tipo de hogares y; al mismo tiempo, la ausencia de medidas gubernamentales específicas para hogares que se encuentran en la parte inferior de la frontera que separa a los Hogares sin NBI respecto de hogares con carencias: una o más NBI.
La situación es muy favorable si se observa que la proporción de hogares con 2 NBI de 16.6% en 2001 y que evoluciona a 12.3% en 2013, situación favorable se observa también en Hogares con 3 NBI pues pasa de 7.7% a 2.9% y más aún lo referente a hogares con 4 y hasta 5 NBI que pasa de 3.8% a 0.7% en 2013. Se concluye, por tanto, no solamente que en 2013 se es menos pobre en relación a 2001, sino que los segmentos de hogares donde se acumulan más carencias también tienden a disminuir. La circunstancia del crecimiento de los hogares con 1 NBI cabe interpretarla como producto de la tasa de transmisión intergeneracional de la pobreza: 1 hogar pobre con 3 jóvenes adolescentes en 2001 habría generado, diez años más tarde, 2 hogares no pobres y un tercero pobre.
En otras palabras la pobreza no se reproduce de manera lineal debido a que no siempre de un hogar pobre surgen, necesariamente, otros hogares pobres. En la práctica es usual que un hogar con padres analfabetas genera hijos con primaria o secundaria completa y que estos descendientes, a su vez, cuando sea el momento de organizar sus propios hogares querrán vivir y se esforzarán por vivir en mejores condiciones de vida. A una escala de 1.8 millones de hogares las decisiones cruciales que se tomen en el seno de los hogares en materia de educación12, consumo e inversión, impactarán necesariamente la proporción de hogares pobres en los años venideros. Esta tendencia, sin embargo, puede ser profundamente alterada si los gobiernos generan o no oportunidades de ascenso social a través de políticas públicas. La facilidad de acumular años de escolaridad por parte de las personas depende en gran medida de la oferta de establecimientos y niveles educativos en diferentes ámbitos geográficos y en el caso particular de Honduras ha sido muy manifiesto el déficit público de establecimientos de educación secundaria.
La relación entre nivel educacional y pobreza es de naturaleza directa por el hecho de propiciar que los miembros de los diferentes hogares puedan o no acceder a mercados laborales donde prevalecen niveles de ingreso que pueden ser determinantes para superar carencias básicas. En la sección siguiente se presentan cifras sobre niveles educacionales alcanzados por los jefes de hogar y asociados a la satisfacción e insatisfacción de carencias básicas como las representadas por indicadores de NBI.
Nivel educacional y pobreza ( según indicadores de NBI)
La encuesta levantada por FOSDEH ha permitido asociar indicadores de NBI con niveles educacionales y esto se describe en el cuadro. Puede observarse el contraste entre hogares sin NBI y Hogares con NBI y la tasa de incidencia asociada a cada nivel educativo. En primer
12 Hasta mediados de los años 2000 era oficial que Honduras se caracterizase por ser un país con 4.7 años de escolaridad promedio. Hoy, a inicios del 2014, es oficial que ahora el promedio se incrementó a 7 años. Este cambio supone que en el seno de los hogares, pobres y no pobres, existe una fuerte disposición de envío de niños y adolescentes a establecimientos educativos.
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instancia se descubre el tipo de relación existente entre el analfabetismo y la particular situación en cuanto a pertenecer a un hogar sin NBI y con NBI: del total de hogares sin NBI (no pobres) solamente 9.7 % tienen jefe de hogar analfabeta mientras que del total de hogares con NBI dicha proporción es de 23.5%. Esto significa que los jefes de hogar analfabeta tienen una probabilidad casi tres veces mayor de pertenecer a un hogar con NBI.
La particular relación entre nivel educacional y hogares pobres y no pobres no es exclusiva del analfabetismo pues, de acuerdo con las cifras del cuadro, también se registran las diferencias en términos absolutos y relativos: los jefes de hogar con nivel de primaria representan el 53.4% del universo de hogares sin NBI mientras que alcanza 60.7% en el grupo de los hogares con NBI. Asimismo, ocurre en los que completaron el ciclo común y el nivel diversificado ya que en ambos casos la cantidad absoluta y relativa de jefes de hogar en hogares sin NBI aparece mayor que respecto de los hogares con NBI. Puede afirmarse que conforme aumenta el nivel educacional es más grande la cantidad de jefes de hogares que acceden al grupo de los hogares sin NBI. Al observar, como ejemplo, la cantidad relativa de Hogares con jefe de hogar que ha completado educación universitaria, está alcanza 9.2% en el grupo de Hogares sin NBI y; en contraste, solo alcanza 2.1% entre el universo de Hogares con NBI. Es claro que los años de escolaridad que se acumulan en los diferentes tipos de hogar determinan, en gran medida, una menor probabilidad de pertenecer a hogares pobres o con carencias.
Una importante implicación en materia de políticas públicas radica en que medidas asistencialistas como los transferencias monetarias condicionadas, particularmente el Bono 10,000, puedan ser el incentivo principal para que las personas de hogares con varias NBI puedan acceder a todos los niveles educacionales disponibles y se logre con ello un impulso adicional para asegurar una ruptura en la transmisión intergeneracional de la pobreza. Pero, no es esto lo que ha estado ocurriendo a partir de los hallazgos de la encuesta levantada por FOSDEH. En el gráfico se percibe la existencia de errores de focalización al constatar que muchos hogares que no califican como pobres, según indicadores de NBI, han estado recibiendo aportes monetarios importantes como el Bono 10,000.
Hogares sin NBI % Hogares con NBITotal 945,196 100.0 889,426 100.0Analfabeta 92,000 9.7 209,380 23.5Programa de alfabetización 1,230 0.1 7,948 0.9
Pre-básica 1,799 0.2 2,222 0.2Básica/Primaria 504,888 53.4 539,703 60.7Ciclo común 91,254 9.7 53,234 6.0Diversificado 151,462 16.0 52,937 6.0INFOP 2,272 0.2 623 0.1Técnico superior 1,808 0.2 1,238 0.1Superior no universitaria 7,083 0.7 1,033 0.1Superior universitaria 86,714 9.2 18,240 2.1Post-grado 3,223 0.3 1,683 0.2No sabe/No responde 1,464 0.2 1,184 0.1
%
Cuadro No. 8: Nivel educacional de los jefes de hogar relacionado con pobreza según NBI
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Este importante sesgo de las políticas sociales, beneficiando a hogares no pobres, supone a nivel nacional una proporción de 32.8% de hogares sin indicadores de NBI que reciben bonos. Según la encuesta levantada en septiembre de 2013, el universo de hogares receptores de Bono 10,000 era de 314 mil hogares y de estos unos 103 mil hogares no pobres estarían siendo apoyados con esta medida. Sin duda, cabe la conjetura de que ésta particular configuración esté estrechamente relacionada con el grado de politización partidaria de la política social. Al no existir transparencia sobre los beneficiarios de la política asistencialista del Estado, los gobiernos se tornan permeables a directrices partidarias y con ello se compromete la eficiencia de estas medidas.
En teoría, serían los estratos sociales más vulnerables los receptores prioritarios de apoyos asistencialistas como el Bono 10,000 y; además, asegurando que estos incentivos monetarios puedan mantenerse en los mismos hogares carenciados por una cantidad suficiente de tiempo para que niños y jóvenes puedan completar diferentes ciclos educativos. Sobre este particular vale considerar los estratos, según NBI, que resultaron de diferenciar los hogares según la incidencia de 1 o más NBI.
Hogares no pobres que reciben Bono 10,000
Nacional si reciben % Urbano % Rural %
Total 1,834,622 314,366 100.0 949,437 94,249 100.0 885,185 220,116 100.0 Hogares con NBS 945,196 103,339 32.9 591,805 43,085 45.7 353,391 60,254 27.4
1 NBI 598,435 116,994 37.2 284,282 35,825 38.0 314,152 81,169 36.9
2 NBI 225,134 69,013 22.0 64,657 14,294 15.2 160,477 54,720 24.9
3 NBI 53,541 21,945 7.0 7,442 1,046 1.1 46,099 20,899 9.5
4 NBI 11,077 3,075 1.0 627 - 0.0 10,450 3,075 1.4
5 NBI 1,238 - 0.0 623 - 615 - 0.0
Cuadro No. 9: Hogares que reciben Bono 10,000 a Nivel Nacional, Urbano y Rural-según NBS-NBI
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Se destaca en el cuadro la cantidad de 314 mil hogares como receptores-beneficiarios de la medida asistencialista denominada Bono 10,000, equivalente al 17.4 % del total de hogares, implicando la posibilidad de tratarse de una medida de política social de gran envergadura ya que se trata de un aproximado de 500 dólares por hogar y al contrastarla con el estándar internacional de 1 dólar por persona al día, se advierte que dicha ayuda puede resolver varias de las necesidades nutricionales y de salud de las hogares más pobres.
Es comprensible que éesta medida, en sus primeros años de implementación, no sea plenamente eficaz o asertiva en la selección de los beneficiarios elegibles y justamente; a partir de los hallazgos de la encuesta, se revela que unos 103 mil hogares no pobres, sin indicadores de NBI, estaría recibiendo el beneficio del bono 10 mil. Según el cuadro, 116 mil hogares con solamente 1 NBI, estarían también siendo beneficiados, más de 69 mil beneficiarios en hogares con 2NBI, casi 22 mil hogares con 3NBI y 11 mil con 4NBI. Está forma de distribución admite un cambio inminente en el sentido de eliminar el sesgo de seleccionar hogares no pobres y re-direccionar hacia segmentos de mayor intensidad de pobreza.
Los requisitos de elegibilidad establecidos, privilegiando a los hogares más necesitados de ayuda externa por insuficiencia de ingresos o por características materiales de las viviendas, no siempre se constituyen en normas reglamentarias invariables, donde no existan grados de discrecionalidad, para la toma de decisiones sobre cuales si y cuales no? hogares no beneficiar. Esto que no parece relevante es, sin embargo, importante frente a la necesidad de asegurar que este tipo de ayuda gubernamental esté directamente relacionada con aquellos hogares cuyas fuentes de ingreso no les permite asegurar el pago de alimentos esenciales para sostener un estándar de vida decente. Con los datos del cuadro se visualiza que del universo de los hogares que reciben remesas, más de 149 mil hogares se encontraron sin NBI y de este total un poco más de 12 mil hogares estaban recibiendo Bono 10,000 no obstante el hecho de no ser pobres y; adicionalmente, recibir remesas del exterior.
Dentro del universo de Hogares con NBI que reciben remesas, en un poco más de 115 mil hogares, se identificaron 13,408 hogares que también reciben Bono 10,000, pero ello no es verdaderamente cuestionable en razón de que la condición de recibir remesas no les ha permitido superar carencias como las indicadas por NBI. Si se trata de hogares muy pobres es recomendable que sean receptores de este tipo de ayudas.
Todo lo concerniente al sesgo de la política social de transferencias monetarias puede igualmente ser referida a los otros métodos de medición de la pobreza a los fines de establecer si también tiene lugar este problema de conceder ayudas monetarias a hogares con ausencia de indicadores de NBI.
Hogares que Reciben Remesas
Hogares con NBS que
% %
Total Hogares 265,569 149,825 56.4 115,744 43.6Hogares que Reciben Bono 10,000
25,754 12,345 47.93 13,408 52.1
% 9.70 8.24 11.58
Cuadro No. 10: Hogares que reciben Remesas y Bono 10,000 según indicadores deNBI-NBS
Reciben Remesas
Hogares con NBI que recibenRemesas
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IV. Situación de la pobreza desde el Método del IngresoBajo este método de medición de la pobreza, que se basa en comparar los ingresos de todas las fuentes respecto del costo de una y dos canastas básicas de alimentos, se determina que a nivel nacional se estima un nivel de pobreza relativa de 23.2% y de pobreza extrema 42.7% y en consecuencia los no pobres se estiman en 34.1%. Este método cuantifica la pobreza total en 65.9% y guarda relación con las estimaciones realizadas de manera oficial por el INE. Una importante mención sobre el ingreso cabe indicarla: el coeficiente Gini era de 0.54 en 2008 y en 2010 se estima, a partir de los datos de FOSDEH, en 0.49. Esto representa una mejora importante en la distribución del ingreso que podría estar más relacionada con los flujos de remesas (remitido por más de un millón de migrantes) y en forma adicional con los Bonos como el Bono 10,000 y Bono Tecnológico.
Por otra parte, vale señalar que una medición seguramente más precisa de los pobres sería la resultante, ver adelante, de una combinación con el método de NBI.
Según este método basado en el ingreso de todas las fuentes de cada hogar, la pobreza relativa en el sector urbano se estima en 33.1% y en el sector rural 12.7% y en el caso de la pobreza extrema se estima en 33.1% en hogares de sectores urbanos y 52.9% entre hogares rurales. El grupo social de mayor necesidad de apoyo para incrementar su disponibilidad de ingreso se encuentra en el medio rural.
pobreza
Cuadro No. 11: Incidencia de pobreza según método del ingreso
N % N % N % N %Total 1,804,602 100.00% 615,272 34.10% 419,291 23.20% 770,039 42.70%Urbano 931,096 100.00% 314,106 33.70% 308,637 33.10% 308,353 33.10%Rural 873,505 100.00% 301,166 34.50% 110,654 12.70% 461,686 52.90%
Total No Pobres Relativa Extrema
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La situación de los Hogares No Pobres, con ingresos por encima del doble del costo de una canasta normativa de alimentos, alcanza 34.1% a nivel nacional y en el medio urbano y rural se estiman en 33.7% y 34.5% respectivamente.
La inclusión del sexo de los jefes de Hogar, al igual que en el método de NBI, revela que es mayor la cantidad absoluta y la proporción relativa de Hogares pobres y pobres extremos con jefatura masculina que con jefatura femenina13. Las jefaturas femeninas tienen menos probabilidad14 de ser pobres o pobres extremos respecto de los hogares con jefe hombre. Aunque también se cumple que las jefaturas masculinas no pobres son mayores en términos absolutos y relativos.
A nivel urbano, la categoría definida como jefaturas masculinas superan a la categoría jefaturas femeninas en pobreza y pobreza extrema en términos absolutos al igual que ocurre en el nivel nacional. Se registran, no obstante, una proporción mayor de mujeres jefes de hogar en extrema pobreza ya que alcanza 36.6% del universo de hogares con jefatura femenina mientras dicha proporción alcanza 31.2% en el caso de las jefaturas masculinas. Se observan proporciones semejantes en hogares en pobreza relativa. En lo concerniente a hogares no pobres se estiman 314 mil hogares con jefatura masculina y 204 mil de jefaturas femeninas aunque las proporciones de incidencia son semejantes. ¿Cómo explicar esta situación a todas luces llena de desigualdad?, posiblemente tenga relación al acceso a la tierra, el crédito, el empleo y a otras variables vinculadas firmemente al entorno de las mujeres en Honduras.
13 La jefatura femenina no implica necesariamente el fenómeno de madres solteras a cargo o con la responsabilidad principal de conducir un hogar, ya que se trata de hogares donde la mujer se declara como jefa del hogar.(De un total de 1.8 millones de hogares 1.2 millones de hogares son hogares integrados, bi-parentales y la incidencia de pobreza se estima abarcar al 49.8%, mientras que los hogares con jefe mujer, sin cónyuge o monoparental, se estiman en 489 mil hogares de los cuales solamente un 47% se estima en situación de pobreza: o sea que hay menor incidencia de pobreza en los hogares con jefe mujer sin cónyuge).14 En el análisis de determinantes, en base a regresión logística, se identifica efectivamente menor riesgo relativo de las mujeres jefes de hogar, sin embargo no se ha procesado el riesgo relativo de pobreza de los hogares conducidos por madres solteras. (ver capítulo IX).
Cuadro No. 12: Pobreza, Pobreza Extrema y No Pobres a nivel nacional y sexo de jefaturas de hogar (Ingresos, LP)
N % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 42.7 419,291 23.2 615,272 34.1
Masculino 1,251,520 100 524,449 41.9 294,165 23.5 432,907 34.6
Femenino 553,082 100 245,590 44.4 125,126 22.6 182,366 33.0
Total Extrema Relativa No Pobres
N % N % N % N %
Total
Masculino
Femenino
Total Extrema Relativa No Pobres
931,096 100 308,353 33.1 308,637 33.1 314,106 33.7
602,332 100 188,145 31.2 209,941 34.9 204,247 33.9
328,765 100 120,209 36.6 98,696 30.0 109,860 33.4
Cuadro No. 13: Pobreza, Pobreza Extrema y No Pobres a nivel urbano ( ingreso o LP)
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La eventualidad de la jefatura femenina en una cultura que acentúa el rol masculino como el que toma las decisiones de asignación de recursos es; con alta probabilidad de certeza, también vinculada a un mayor riesgo de disipación de ingresos y a su no utilización en aspectos fundamentales en el progreso de las familias como la educación, la salud y el mejoramiento del hábitat. La mayor capacidad de acierto de las mujeres en cuanto a asignación de recursos explica, en parte, que asuman la jefatura de hogar aun cuando exista el compañero o cónyuge en el hogar.
La situación particular en el medio rural varía un poco respecto del medio urbano ya que una proporción de 55.9% del universo de hogares rurales con jefatura femenina se clasifican como hogares en extrema pobreza y 51.8% en el caso de hogares con jefatura masculina aunque en términos absolutos existe casi el triple de hogares en pobreza extrema con jefe hombre respecto de los hogares con jefe mujer. Esto es paradójico pues las mujeres generalmente son excluidas de la posesión de tierras y otros activos que la cultura y costumbres imperantes sitúan más en los hombres.
El cuadro muestra, en efecto, que las jefaturas femeninas sean igualmente capaces de propiciar el logro de hogares no pobres -32.3% versus 35.2%- y; sin embargo, no puede ignorarse que dentro del universo de jefaturas femeninas buena parte de las mismas son madres solteras, viudas y abandonadas con lo cual es de suma importancia no soslayar la “capacidad” de la mujer, en el medio rural y urbano, de impulsar procesos de ascenso social diferenciados de los desplegados por los hombres. Sin embargo, tampoco auspiciamos la idea de estudiar a las mujeres aisladas del rol de los hombres y viceversa, y esto es incluso necesario re-significarlo: la familia - hombre, mujer, hijos y parientes- es el principal sustrato de donde surgen las capacidades y actitudes para enfrentar los desafíos de cualquier sociedad. No puede, bajo ninguna justificación, alentar el análisis separado de las figuras que dirigen los hogares. No obstante, ello no implica cerrar la visión al fenómeno social y cultural de indefensión de mujeres con hijos y frecuentemente abandonadas por sus maridos.
En el medio rural hay 2,5 hogares en extrema pobreza con jefatura masculina por cada hogar con jefatura femenina en igual situación de pobreza extrema. En el caso urbano hay 1.55 hogares con jefatura masculina en extrema pobreza por cada hogar con jefatura femenina y en extrema pobreza, lo cual supone informar que existe más riesgo de ser pobre extremo para una mujer jefe de hogar en el sector rural que en el urbano. Este es un conocimiento importante para el diseño de políticas sociales que privilegien la figura femenina como receptora directa de fondos de asistencia social y que; al mismo tiempo, alienten la cohesión del grupo familiar –hombre, mujer e hijos- pues la política social también debe coadyuvar en la transformación tanto de familias como de individuos.
N % N % N % N %
Total 873,505 100 461,686 52.9 110,654 12.7 301,166 34.5
Masculino 649,188 100 336,304 51.8 84,224 13.0 228,660 35.2
Femenino 224,317 100 125,381 55.9 26,430 11.8 72,506 32.3
Cuadro No. 14: Pobreza, Pobreza Extrema y No Pobres a nivel rural según sexo del Jefe de Hogar (Ingreso o LP)
Total Extrema Relativa No Pobres
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Influencia de la Educación en la pobreza medida a través del ingreso (Naturaleza de la relación)La situación particular de la educación, nivel educacional alcanzado por el jefe de Hogar, respecto de la medición de la pobreza a través del ingreso debiera revelarse como una relación más directa que en el caso de indicadores de NBI ya que es de esperar que conforme avanza el nivel de escolaridad en similar medida disminuye la proporción de pobreza y extrema pobreza por estar asociada la mayor percepción de ingresos de los hogares con mayor escolaridad. Los resultados descritos en el cuadro confirman en primera instancia de que el analfabetismo y los menores niveles educativos se asocian a proporciones altas de pobreza y pobreza extrema. Este aspecto es manifiesto en los hogares con jefe analfabeta ya que en estos hogares los niveles de incidencia en extrema pobreza alcanzan 62.1% y en pobreza relativa 16.2%, mientras solamente 22% son hogares no pobres.
En el otro extremo del nivel educacional, la mayor escolaridad, se observan mayores proporciones de hogares no pobres: 77.2% entre los jefes de Hogar con grado universitario y solamente 6.5% de extrema pobreza y 16.3 en pobreza relativa. Es muy contundente la evidencia de que el ingreso aumenta conforme avanzan los años de escolaridad.
Este conocimiento no es ciertamente trivial ya que denota que las propias estructuras de distribución del ingreso estarán siendo modificadas a lo largo de los años en relación al hecho de que se vayan acumulando más años de escolaridad. (El análisis de determinantes de pobreza descubre, capítulo 9, la variable años de escolaridad como una de las más significativas).
Se considera importante contrastar el hecho que el ciclo común del jefe de hogar, equivalente a 9 años de escolaridad, reduce a 31.2% la incidencia de extrema pobreza, mientras es 62.1% entre los hogares con jefe analfabeta. Asimismo, la pobreza relativa alcanza 34.5% y 34.3% como proporción de hogares no pobres lo cual contrasta con los jefes de hogar analfabeta: 16% pobreza relativa y 22% de hogares no pobres.
Total Extrema Relativa No PobresN % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 100 419,291 100 615,272 100Ninguno 295,607 100 183,428 62.1 47,292 16.0 64,887 22.0Programa de alfabetización
9,178 100 5,489 59.8 1,230 13.4 2,460 26.8
Pre-básica 4,021 100 2,222 55.3 623 15.5 1,176 29.2
Básica/Primaria 1,027,139 100 490,981 47.8 243,969 23.8 292,189 28.4
Ciclo común 142,685 100 44,503 31.2 49,214 34.5 48,968 34.3 Diversificado 200,997 100 34,848 17.3 53,542 26.6 112,607 56.0 INFOP 2,895 100 623 21.5 419 14.5 1,853 64.0 Técnico superior
3,046 100 623 20.5 1,247 40.9 1,176 38.6
Superior no universitaria
8,117 100 623 7.7 1,122 13.8 6,372 78.5
Superior universitaria
103,364 100 6,699 6.5 16,863 16.3 79,801 77.2
Post-grado 4,905 100 0 - 1,122 22.9 3,784 77.1 No sabe/No responde
2,648 100 0 - 2,648 100.0 0 -
Cuadro No. 15: Incidencia de Pobreza según Nivel Educacional(Ingreso, LP)
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La existencia de hogares pobres y pobres extremos aún entre jefes de hogar con educación universitaria y postgrado es; claramente, una anomalía probablemente asociada al desempleo y subempleo que puede abarcar profesionales con educación media y superior cuyos niveles de ingreso han caído de manera súbita o bajo situación de desempleo de larga data. Igualmente se considera una anomalía que existan 26.6% hogares con jefe analfabeta que resultan ser no pobres pero; en verdad, ello resulta en gran medida de las propias estructuras de tenencia patrimonial donde concurren situaciones diversas pero principalmente asociadas a formas de propiedad, rural y urbana, cuyo acervo de bienes proviene de actividades productivas y comercio, herencias y del talento individual y diferenciado de las personas.
Pobreza y remesas
Las remesas se originan en la migración masiva de hondureños, hacia países como Estados Unidos, y asimismo influye fuertemente el hecho de que este país sea percibido como espacio que ofrece vías muy rápidas de ascenso social o de escape de la pobreza. Igualmente, se asume que el migrante que envía remesas, en dinero y especies, a sus familiares despliega un poder de arrastre igualmente útil para propiciar que éstos hogares estén mejor capacitados para escapar de la pobreza. Las cifras dejan entrever, en primera instancia, que en el universo de hogares que no reciben remesas se cuenta una proporción de 44.3% en situación de pobreza extrema y de solamente 33.3% entre el universo de hogares que se estima reciben remesas. Hay menos hogares en pobreza extrema, en términos absolutos y relativos, entre los que reciben remesas respecto de los que no reciben.
Por cada 7.7 hogares en pobreza extrema de los que no reciben remesas hay 1 hogar en igual condición del universo de los que reciben remesas. Esto parece evidenciar de que si los migrantes-remesantes podrían estar coadyuvando en el escape de la pobreza de los hogares en que nacieron y que; por las dificultades percibidas, les impulsó a dejar el país. Esta misma conclusión surge de observar el hecho de que del universo de hogares no pobres, a nivel nacional, un 42.3% de hogares que si reciben remesas se clasifican por encima del umbral de pobreza mientras solamente un 32.7% entre el universo de los que no reciben remesas. Así, parece evidente que las remesas operan como un dispositivo de ascenso social o de evitar caer en la inercia del descenso social. (En el análisis de determinantes de pobreza en base a regresión logística, capítulo 9, se cuantifica el riesgo relativo de hogares con familiares en el exterior en relación a los hogares sin familiares ubicados en otros países).
La situación es un tanto diferente al abandonar el nivel nacional y concentrarse solo en el universo de hogares urbanos, ya que la evidencia deja de ser tan contundente pues la pobreza extrema de los hogares urbanos que reciben remesas alcanza una proporción de 31.2% y el nivel de incidencia entre los hogares urbanos que no reciben remesas alcanza 33.5%. En términos
Cuadro No. 16: Pobreza por Ingresos y Recepción de Remesas a nivel nacional
N % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 42.7 419,291 23.2 615,272 34.1
No 1,540,066 100 682,029 44.3 354,606 23.0 503,432 32.7
Si 264,536 100 88,010 33.3 64,685 24.5 111,841 42.3
Total Extrema Relativa No Pobres
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absolutos las cifras indican que por cada hogar urbano en extrema pobreza y que recibe remesas, hay 5.4 hogares en extrema pobreza entre el universo de los que no reciben remesas. Esto puede significar que el fenómeno de movilidad social en los sectores urbanos es, probablemente, menos intenso que lo que ocurre a nivel nacional, lo cual también da lugar a suponer que la magnitud de recursos que se requiere para sacar a un hogar urbano de la extrema pobreza es bastante mayor de lo que se requiere en el sector rural.
El análisis de los hogares no pobres que si reciben remesas establece un contraste interesante: por 4.5 hogares no pobres que no reciben remesas hay un hogar urbano no pobre que si recibe remesas. Esta proporción es generadora de varias hipótesis entre las cuales cabe conjeturar si los hondureños en el exterior partieron de hogares no pobres, pobres relativos o de pobres extremos. Es, sin duda, difícil responder acerca de la configuración de la sociedad hondureña si no existiesen remesas, pero es claro que los hondureños que se fueron y se siguen yendo, partieron y parten de un contexto innegable de obstáculos y barreras, políticas, económicas y sociales, de ascenso social.
La situación particular del sector rural es; no obstante, mucho más contundente en cuanto a revelar diferencias apreciables ya que los hogares en extrema pobreza que no reciben remesas alcanzan 55.3% y solamente 36.1% entre los hogares rurales que si reciben remesas. En términos absolutos ello significa que por 10.5 hogares en extrema pobreza del sector rural que no recibe remesa hay 1 hogar rural en extrema pobreza pero que si recibe remesas.
Es igualmente revelador el papel de las remesas en el universo rural de los que reciben remesas: 50% de los hogares rurales que reciben remesas se clasifican como no pobres y; en contraste, solamente 32.2% son hogares urbanos no pobres entre los que no reciben remesas. Por cada 4.4 hogares rurales no pobres que no reciben remesas hay 1 hogar rural no pobre que si recibe remesas. Esto parece ratificar lo expuesto anteriormente en el sentido de que las remesas rurales tienen un potencial mayor de impulsar movilidad social respecto de lo que se observa en el nivel urbano.
Cuadro No. 17: Pobreza por Ingresos y Recepción de remesas a nivel urbano
N % N % N % N %Total 931,096 100 308,353 33.1 308,637 33.1 314,106 33.7
No 777,188 100 260,289 33.5 259,317 33.4 257,581 33.1
Si 153,909 100 48,064 31.2 49,320 32.0 56,525 36.7
Total Extrema Relativa No Pobres
Cuadro No. 18: Incidencia de Pobreza, Pobreza Extrema y No PobrezaEntre hogares que reciben remesas respecto de Hogares que no reciben remesas en el
nivel ruralTotal Extrema Relativa No Pobres
N % N % N % N %Total 873,505 100 461,686 52.9 110,654 12.7 301,166 34.5
No 762,878 100 421,739 55.3 95,289 12.5 245,851 32.2
Si 110,627 100 39,946 36.1 15,365 13.9 55,315 50.0
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Pobreza y bonos
La política social de entrega de bonos data de la época del ajuste estructural, 1991, y desde esa fecha no se han interrumpido. A partir de 2010 se intensifica esta política con la entrada en vigencia del Bono 10,000 equivalente a casi 500 dólares, anuales, para familias pobres del sector rural al comienzo y a partir de 2012 se incluyeron hogares pobres del sector urbano. La encuesta FOSDEH, levantada en septiembre 2013, permite estimar el universo de hogares receptores así como establecer el tipo de hogar según la metodología de medición de pobreza a través del ingreso. Es decir, estimar los hogares pobres y no pobres que estaban recibiendo el beneficio del Bono 10,000 durante el año 2013. Las cifras revelan, al igual que en el método de NBI, la existencia de 314 mil hogares que reciben Bono 10,000.
De este universo de 314 mil hogares que reciben Bono 10,000 se estima que el 58.3% son hogares en pobreza extrema, un 19.6% son hogares en pobreza relativa y 22.1% son hogares no pobres. Esta última cantidad, 61 mil hogares, representa errores del proceso de focalización probablemente influidos por exigencias de agentes políticos locales de gran capacidad de maniobra para eludir los requisitos de elegibilidad.
Respecto a los resultados, es sensato hacerse la pregunta, ¿son sostenibles estos bonos?, a partir de que se hacen con nuevo endeudamiento público, lo cual sugiere una profunda reflexión sobre la pertinencia técnica y financiera de los Bonos del Estado.
V. Situación de la pobreza desde el método del Gasto de ConsumoLa medición de la pobreza y extrema pobreza mediante el método del gasto revela una proporción de hogares, a nivel nacional, no pobres de 20%, hogares pobres 51.1% (con gasto superior al costo de 1 canasta básica de alimentos pero inferior al costo de 2 canastas básicas alimentarias) y pobres extremos 28.9%, y este último dato equivale a decir que 71.1% del universo de hogares resulta con gasto superior al costo de 1 canasta básica alimentaria15.
15 Este umbral es equivalente a 1 dólar y medio diario por persona y es uno de los estándares utilizados internacionalmente por instituciones como el Banco Mundial. Para el equipo técnico de FOSDEH es menester redefinir este umbral ya que existen regiones del país con niveles locales de precios muy divergentes a lo registrado en ciudades como Tegucigalpa y San Pedro Sula. Esta decisión representa bajar la “vara” con que medir a los pobres rurales o de otras ciudades.
Cuadro No. 19: Pobreza por ingresos y recepción de Bono 10,000 a nivel nacional
Total Extrema Relativa No PobresN % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 42.7 419,291 23.2 615,272 34.1
No reciben 1,490,236 100 586,819 39.4 357,605 24.0 545,812 36.6
Si reciben 314,366 100 183,220 58.3 61,685 19.6 69,460 22.1
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Los hogares, que gastan en alimentos por debajo del umbral de una canasta normativa de alimentos, equivalen al 28.9% del universo de hogares.
A nivel urbano la situación es levemente más favorable que a nivel nacional ya que los hogares no pobres se estiman a 18.3%, los hogares pobres 63.1% y los pobres extremos 18.6%. La situación es menos favorable en el caso rural ya que se estiman 21.7% de hogares no pobres, los hogares rurales pobres con 39.8% y los hogares rurales en pobreza extrema en 33.5%. Vale considerar que la estimación de la pobreza bajo el método del gasto de consumo revela algo de gran importancia: solamente 28.9% de los hogares a nivel nacional gastan en alimentos menos del costo de una canasta básica en alimentos lo cual equivale a decir que consumen menos calorías y proteínas para sustentar una vida considerada como digna en tanto ello permita aprovechar el desarrollo de otras capacidades humanas.
Este tipo de hogares, en pobreza extrema según gasto, a nivel nacional, significa un poco más de 500 mil hogares y eso se asume como una magnitud alcanzable por políticas sociales tales como las transferencias monetarias condicionadas. Es factible generar programas de apoyo alimentario dirigidos a este tipo particular de carencias.
Debe, no obstante, llamar la atención sobre la desigualdad existente en el ingreso y en el gasto en alimentos. Las cifras del cuadro muestran que el decil de menores ingresos gasta apenas un promedio de 1,487 Lempiras mensuales y el decil 10, el de mayor ingreso, gasta en promedio 6,738 Lempiras.
Cuadro No. 20: Pobreza según Gasto en Alimentación ( Pobres Extremos los que gastan en alimentos menos que el costo de una CBA)
N % N % N % N %Total 1,804,602 100.0 360,750 20.0 922,710 51.1 521,141 28.9
Urbano 931,096 100.0 170,853 18.3 587,059 63.1 173,184 18.6
Rural 873,505 100.0 189,897 21.7 335,651 38.4 347,957 39.8
Total No Pobres Relativa Extrema
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La desigualdad en el ingreso es, sin duda, mucho mayor que la desigualdad en el consumo pero ello no elimina la probabilidad del infra consumo, sub-nutrición y desnutrición de los estratos de menores ingresos.
Los hallazgos puntuales referentes a cada uno de los métodos, aproximaciones y enfoques arriba descritos, informan y ponen al descubierto aspectos poco estudiados del fenómeno de una desigualdad originaria que estaría evolucionando a lo largo de los años y expresándose bajo la forma de carencias de diversa índole localizadas en el seno de los hogares. Carencias educacionales, abarcando analfabetismo y pocos años de escolaridad promedio, determinarán en gran medida la pobreza debido a que los niveles de ingreso de los hogares provienen a su vez de la falta de educación. De igual manera, las carencias materiales a nivel de las viviendas serían determinadas por los flujos insuficientes de ingreso y así se habrían estado forjando varios encadenamientos de “tipos de pobrezas” emergentes y cada vez más extensos que; a su vez, podrían ampliar en vez de reducir la desigualdad imperante en el país.
VI. Aproximación al bienestar/malestar social por Disponibilidad de Enseres y Activos (acumulación de enseres en los hogares) Se denomina aproximación en tanto no es propiamente una medición de la pobreza pero si una forma alternativa de identificar niveles de bienestar/malestar social. Se parte de generar una escala de tenencia de enseres y activos para disponer al menos tres estratos análogos o asimilables al concepto de carencias o privación que se encuentra en las nociones de pobreza, extrema pobreza y no pobreza. Aquí cabe indicar que las mediciones a través de enseres proporcionan una visión ciertamente dinámica de cómo los hogares han estado acumulando enseres de diverso tipo, lo cual a su vez denota la existencia de cambios en la estructura y disponibilidad de ingresos y en los patrones de gasto y consumo. Las cifras denotan un crecimiento absoluto en todos los casos y relativo también excepto en el caso de radio.
Ingreso Mensual del Hogar Gasto del hogar mensual en Alimentación
N Promedio N PromedioTotal 1,804,602 10,405.15 1,804,602 4,773.60 1 Decil 180,297 1,193.45 180,297 1,487.48 2 Decil 174,172 2,492.53 174,172 3,027.84 3 Decil 189,526 3,737.87 189,526 3,980.37 4 Decil 172,768 4,878.00 172,768 4,547.94 5 Decil 185,877 6,059.89 185,877 4,165.64 6 Decil 173,612 7,555.81 173,612 5,019.96 7 Decil 186,730 9,200.38 186,730 5,754.24 8 Decil 182,286 12,076.85 182,286 5,756.47 9 Decil 179,631 17,157.26 179,631 7,227.1610 Decil 179,702 39,716.17 179,702 6,738.43
Cuadro No. 21: Ingresos promedio y gasto promedio en alimentos por decil
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Los cambios indiscutibles en la tenencia de enseres son excepcionalmente altos en los casos de refrigeradoras y televisores ya que solamente un 19.4% y 29.2% de los hogares poseían estos artefactos y 12 años después dichas proporciones se incrementan en 63.4% y 62.3%. Se trata de un cambio importante que también se expresa, en menor grado, en los casos de estufas, automóviles y motocicletas. Esto expresa un grado importante de acumulación que contrasta los esquemas de distribución invariable del ingreso ya que evidencia un crecimiento del poder adquisitivo en varios estratos de la población.
La situación en los tres dominios de la encuesta, Nacional, Urbano y Rural, se describe en el cuadro y solamente cabe comentar algunos aspectos referentes a aquellos activos con capacidad de discriminar16 los niveles de pobreza en diferentes dominios y fundamentalmente debido a que involucran desembolsos importantes que, a su vez, revelan el potencial de alcanzar bienestar inherente exclusivamente a los hogares. En el medio rural hondureño, de acuerdo a la encuesta FOSDEH, solamente 21.3% de los hogares contaban con refrigeradora y 42.1% en el caso urbano.
Todo el conjunto de enseres que se identifican en los hogares, urbanos y rurales, provee información suficiente para inferir el historial de ingresos y correlacionar con las mediciones de pobreza. Es decir, que las estructuras particulares de tenencia de enseres y otros activos es un abordaje válido y de gran utilidad para ser complementado con otros métodos. Por ser la encuesta FOSDEH una encuesta de tipo panel, cuyos encuestadores estarán visitando por varios años los mismos hogares entrevistados en 2013, se advierte que este abordaje es importante para percibir la movilidad social, los ascensos y descensos sociales, que no pueden detectarse con las encuestas tradicionales.
La aproximación a la medición de la pobreza por medio de enseres y activos se basa en considerar los enseres identificados en cada hogar, con la lista de enseres que aparece en el cuadro, combinando con otros activos, ver adelante, tales como posesión de vivienda, tenencia de predios y posesión de ganado. Con tal listado de enseres y activos se construye una escala para segmentar grupos sociales en la misma forma que lo realizan los métodos clásicos de medición de pobreza.
16 Investigadores chilenos, apelando a modelos de regresión logística, han identificado que el refrigerador es un buen activo para discriminar la pobreza rural. Los que no tienen refrigerador en chile coinciden casi en un 100% con los pobres medidos por ingresos. Cfr. Berta Teitelboim: Factores determinantes de la Pobreza en base a un Modelo de Regresión Logística. 2004..Instituto de Investigación en Ciencias Sociales, Universidad Diego Portales.
2001 % 2013 %Radio 465,202 61.0 706,292 38.5Refrigeradora 148,199 19.4 1,162,835 63.4Televisor 222,838 29.2 1,142,559 62.3Estufa 191,087 25.0 712,074 38.8Automóvil 55,514 7.2 356,239 19.4Motocicleta 12,311 1.6 194,298 10.5
Cuadro No 22: Dinámica de la tenencia de algunos enseres(Censo de 2001 y Encuesta FOSDEH 2013)
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Así, varios de los enseres descritos en el cuadro son combinados con otros activos para valorar como esta tenencia de los hogares encuestados se traduce en escalas de bienestar / malestar social. Los valores agregados de enseres identificados en el cuadro, se combinan con la tenencia de vivienda y permiten ir configurando la tenencia total de activos. Posteriormente, en una subsiguiente encuesta a los mismos hogares, será posible detectar altas y bajas de enseres que, a su vez, serán señales de ascenso, estancamiento y descenso social. En el cuadro se destaca, para lo referente a advertir acumulación o des-acumulación de activos, la cifra de 1.2 millones de hogares como propietarios plenos de la vivienda que habitan, equivalente al 67% del universo de hogares, y que se considera un substrato importante para programas sociales de mejoramiento de vivienda.
EstratoTotal Urbano Rural
N % N % N %Total 1,834,622 100.0 949,437 51.8 885,185 48.2No tienen nada 104,385 5.7 15,234 .8 89,151 4.9Refrigeradora 1,162,835 63.4 771,973 42.1 390,863 21.3Estufa de 4 hornillas 712,074 38.8 543,703 29.6 168,371 9.2Licuadora 754,039 41.1 546,317 29.8 207,722 11.3Batidora 206,380 11.2 171,365 9.3 35,016 1.9Plancha eléctrica (ropa) 1,033,736 56.3 706,786 38.5 326,950 17.8Microwave 550,268 30.0 424,918 23.2 125,350 6.8Lavadora eléctrica 248,136 13.5 214,946 11.7 33,190 1.8Televisor 1,142,559 62.3 719,056 39.2 423,503 23.1Televisión por cable 990,781 54.0 699,496 38.1 291,285 15.9Radio ó Radio grabadora 706,292 38.5 293,177 16.0 413,115 22.5
Equipo de Sonido 669,355 36.5 451,164 24.6 218,191 11.9Teléfono fijo (HONDUTEL) 309,701 16.9 291,269 15.9 18,432 1.0
Teléfono fijo (tigo, Claro u otro proveedor)
157,564 8.6 105,300 5.7 52,264 2.8
Carro para uso del hogar 271,049 14.8 195,457 10.7 75,592 4.1
Carro para uso de una actividad productiva
85,190 4.6 49,548 2.7 35,642 1.9
Motocicleta para uso del hogar 123,830 6.7 66,043 3.6 57,787 3.1
Motocicleta para uso del trabajo 70,468 3.8 39,142 2.1 31,326 1.7
Bicicleta de adulto 452,981 24.7 237,842 13.0 215,139 11.7Computadora 298,740 16.3 244,043 13.3 54,697 3.0Aire acondicionado 74,277 4.0 63,208 3.4 11,068 .6
Cuadro No 23: Posesión de enseres a nivel nacional. urbano y rural
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La escala de enseres y activos para aproximarse a una medición de pobreza también concede importancia a la posesión de predios, urbanos y rurales, con los cuales se logra un abordaje más completo de las capacidades de adquisición de diferentes tipos de hogares. La encuesta procesó información sobre posesión de predios y en base a información agregada se concluye que el 75% de los hogares no disponen de esta facilidad.
Solamente 447 mil hogares, equivalente a 24.4% del total de hogares, reportan contar con predios adicionales y los cuales se suman a enseres, posesión de vivienda y tenencia de ganado para los fines de observar el fenómeno de pobreza por este abordaje/aproximación. Se resalta la considerable magnitud de hogares rurales con posesión predial y que se estima en 39.7% del total de hogares rurales17.
17 En Honduras, tras estudios realizados por Hernando de Soto, se ha considerado estratégico formalizar la propiedad legal de estos activos por su vínculo con programas de crédito que, en la mayoría de casos, implica disponer de garantías no fiduciarias. Los programas de titulación de tierras impulsados por el Banco Mundial, PAAR, PATH e IP, se han convertido en programas gubernamentales de titulación permanente.
CUADRO No. 24: Tenencia y propiedad de viviendaTotal Urbano Rural
N % N % N %Total 1,834,622 100.0% 949,437 100.0% 885,185 100.0%Alquilada 298,286 16.3% 260,787 27.5% 37,498 4.2%Propietario y la está pagando
44,732 2.4% 39,202 4.1% 5,530 0.6%
Propietario y completamente pagada
1,239,426 67.6% 547,282 57.6% 692,144 78.2%
Propietario recuperada legalizada
6,556 0.4% 2,867 0.3% 3,689 0.4%
Propietario recuperada sin legalizar
13,518 0.7% 6,139 0.6% 7,379 0.8%
Cedida sin pago 217,015 11.8% 90,370 9.5% 126,645 14.3%Recibida por servicios de trabajo
15,089 0.8% 2,791 0.3% 12,298 1.4%
Ignorado 0 0.0% 0 0.0% 0 0.0%
Cuadro No. 25: Posesión de tierras a nivel nacional, urbano y Rural
Total Urbano RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0% 949,437 100.0% 885,185 100.0%No 1,386,826 75.6% 852,650 89.8% 534,176 60.3%
Si 447,796 24.4% 96,787 10.2% 351,009 39.7%
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La escala de activos y enseres elaborada para incluir en el presente informe consideró la posesión de ganado con la finalidad de no excluir todo aquello que brindase una imagen relativamente precisa de los bienes de cada hogar y generalmente no considerados al momento de medir estratos de pobreza. En este caso, a partir de cifras del cuadro de posesión de ganado, se advierte que solamente un 6.6% del total de hogares se estima como hogares que poseen ganado, sin especificar si se trata de ganado vacuno, caprino, etc., y dicha proporción alcanza 11.6% de los hogares rurales y 2% de los hogares urbanos.
El procesamiento de esta información, enseres, posesión de vivienda, posesión predial y ganado, ha permitido un abordaje alterno de medición de la pobreza y que podrá ser sucesivamente perfeccionado incorporando información sobre venta, empeño18 y pérdida de estos activos. Con esta información se estima pobreza, pobreza extrema y no pobreza tal como se describe en el cuadro: Se considera a nivel nacional un 28.8% de hogares como no pobres, un 56% como pobres relativos y 15% como pobres extremos.
A nivel urbano se estima la mayor cantidad de Hogares no pobres, por enseres y activos, ya que identifica un 34.2 de hogares no pobres, 46.1% pobres relativos y 19.7% pobres extremos. La situación en el sector rural difiere más debido a que solamente 23% de los hogares rurales se consideran como no pobres, 67.1% como hogares pobres relativos y 9.9% como pobres extremos.
Se considera importante agregar una combinación de medición de 2 abordajes basada en ambos casos en bienes tangibles como es el caso del método de NBI, basado en características materiales de la vivienda, y Pobreza de Enseres y Activos, basada en bienes observables en cada vivienda al momento del levantamiento de la encuesta, pues con ello se visualiza mejor acerca el estado de acumulación material de los hogares.
18 En ciudades como Tegucigalpa y San Pedro sula se registra, en los últimos años, un notable crecimiento de casas de empeño, Préstamos Prendarios, compras de joyas y otros activos. Estos establecimientos operan en barrios y colonias populares y representan las bajas y altas del inventario de enseres de diversos tipos de hogar.
Total Urbano RuralN % N % N %
TotalNo
Si
1,834,622 100.0% 949,437 100.0% 885,185 100.0%1,712,713 93.4% 930,177 98.0% 782,536 88.4%
121,908 6.6% 19,260 2.0% 102,648 11.6%
Cuadro No. 26: posesión de ganado a nivel nacional, urbano y rural
Cuadro No 27: Estimación de pobreza por enseres y activosTotal Urbano Rural
N % N % N %Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0
Hogares No Pobres 527,937 28.8 324,519 34.2 203,418 23.0
Hogares Pobres 1,031,456 56.2 437,607 46.1 593,850 67.1
Hogares Pobres Extremos 275,229 15.0 187,311 19.7 87,917 9.9
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(Se hace difícil para investigadores del área social identificar un buen punto de partida o línea basal para estudiar la movilidad social en hogares urbanos y rurales. Esto implica construir la mejor configuración de datos posible para reflejar cambios en materia de bienestar y por ello FOSDEH se propone dialogar con diferentes científicos sociales que hayan estado o estén interesados en profundizar sobre el ritmo de avance y retroceso social tanto a nivel agregado como a nivel local, en las comunidades, ya que la utilidad práctica de estos esfuerzos radica en que finalmente puedan ponerse en marcha nuevos programas de verdadera inclusión social y/o de “escape de la pobreza” como destacan varios estudios19 del Banco Mundial.) Se trata de identificar un buen hilo conductor que logre “ver” diversas facetas y matices del fenómeno de la pobreza en Honduras.
El cuadro que se presenta en la página siguiente es; precisamente, una propuesta de situación basal a nivel agregado pero con posibilidades de descender a nivel de comunidades y hogares propiamente.
Se observa en el cuadro, justamente, la combinación de NBI y enseres activos mediante la cual puede revelarse con mejor precisión la situación social de Honduras. Las magnitudes estimadas son útiles para precisar la naturaleza de la pobreza. Así, del universo de 945 mil hogares en situación de bienestar, según el método de NBI, solamente 371 mil hogares se consideran ser no pobres por enseres y simultáneamente por NBI. Esto significa que solamente 39.3% de los hogares con NBS califican como No Pobres en base al método de NBI y a la aproximación a través de la escala de enseres y activos.
Asimismo, dentro del universo de hogares con 1 NBI se considera que 129 mil hogares son considerados no pobres de acuerdo a su dotación de enseres y activos. Los hogares no pobres, según enseres y activos, combinados con indicadores de NBI estima a 22,736 hogares con 2 NBI, a 4,371 hogares con 3 NBI y 615 hogares con 4 NBI. Dentro del universo de hogares pobres según NBI, 366 mil hogares, equivalente al 61.2% de todos los hogares con 1 NBI, forman parte de la pobreza enseres y activos. La clasificación subsiguiente, con 2 NBI, 3 NBI, 4 NBI y 5 NB1, 19 Narayan, Deepa, Petesch, Patti: SALIR DE LA POBREZA. Perspectivas interdisciplinarias sobre movilidad social. Banco Mundial. 2007.
Total Hogares No Pobres Hogares Pobres Hogares Pobres
ExtremosN % N % N % N %
Total 1,834,622 100 527,937 100 1,031,456 100 275,229 100Hogares con NBS 945,196 100 371,131 39.3 453,797 48.0 120,268 12.7
1 NBI 598,435 100 129,138 21.6 366,120 61.2 103,177 17.2
2 NBI 225,134 100 22,736 10.1 161,892 71.9 40,506 18.0
3 NBI 53,541 100 4,317 8.1 39,791 74.3 9,433 17.6
4 NBI 11,077 100 615 5.6 9,232 83.3 1,230 11.1
5 NBI 1,238 100 0 - 623 50.3 615 49.7
Cuadro No. 28:Pobreza de enseres y NBI-NBS
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evidencia la mayor capacidad de estratificación de esta combinación. Estos estratos representan a los hogares con mayores carencias según NBI pero la aproximación a la pobreza por enseres y activos los clasifica como pobres relativos. (Esta particularidad es útil en tanto se prefiera una percepción más heterogénea de la pobreza y no solamente en los dos estratos de pobreza del método del ingreso: Pobres y Pobres Extremos)
Por último cabe valorar que 120 mil hogares, clasificados como no pobres por el método de NBI, son percibidos como pobres extremos mediante la aproximación de la escala de activos y enseres. Y esto no necesariamente es un defecto de medición sino la constatación de muy particulares configuraciones como las que se observan en hogares que habitan en viviendas adecuadas, con todos los servicios, pero las parejas jóvenes que habitan en ellas no han comenzado o recién comienzan a acumular enseres y otros activos que son más observables a lo largo de varios años ya que los ingresos que se requieren para adquirirlos van surgiendo según la particular inserción de los miembros del hogar en los mercados laborales. En otras palabras: la pobreza de enseres de las parejas jóvenes difiere sustancialmente de las parejas más maduras donde los que acumulan enseres y activos incluye a otros miembros de la familia y no solamente al jefe de hogar y su cónyuge.
La aproximación a la pobreza por medio de la escala de enseres y activos refiere aspectos dinámicos que no son percibidos en las metodologías del Ingreso, NBI y gastos de Consumo.
VII. Aproximación al malestar/bienestar social por auto percepciónLa encuesta incluyó indagar sobre la propia percepción de los entrevistados acerca de cómo se consideran en cuanto a nivel de incidencia de pobreza. El resultado de esta indagación, tratándose de una encuesta de tipo panel, permitirá registrar las variaciones y cotejar las mismas con aspectos más objetivos como la materialidad de la vivienda y otras características que son y serán sujetas de análisis en las encuestas subsiguientes. El procesamiento de las opiniones de los entrevistados, frecuentemente ignoradas en encuestas más convencionales, admite ciertamente una interpretación desde varias disciplinas que; sin embargo, no ha podido lograrse para los fines de este informe. La valoración del equipo de investigadores de FOSDEH, en ausencia de la interpretación de expertos de otras disciplinas de las ciencias sociales como psicología social, antropología y etnografía, consiste en asumir que las opiniones tienen un importante valor epistemológico20 como percepciones de los sujetos, auto-calificaciones, que refieren implícitamente la pobreza de oportunidades del medio en que reside el entrevistado y su propia expectativa personal en base a su vivencia cotidiana de carencias o privaciones.
Las cifras del cuadro que consolida las opiniones de los propios entrevistados establece que solamente 14.4% se consideran como Hogares no pobres, 73.5% como pobres relativos y 11.3% como pobres extremos.
20 La opinión de otros investigadores es importante en la medida que es manifiesta la existencia de un problema doble de objetividad/subjetividad que merece un arbitrio satisfactorio pues si la ciencia coloca una etiqueta de pobre a quien se percibe como no pobre, será imperativo alcanzar un consenso que, a su vez, dé lugar a la búsqueda de asideros para partir de similares plataformas de acción en el corto y mediano plazo. La vida de cada persona discurre diferente dependiendo del punto de partida psicológico: “yo que soy miserable ¿cómo puedo aspirar a cambiar si mi destino ya está predestinado?.
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En el nivel urbano un 20.7% de hogares se consideran como hogares no pobres, 71.1% como pobres relativos y 7.4% como pobres extremos. En el nivel rural solamente 7.8 % se consideran hogares no pobres, 76.1% como pobres relativos y 15.5% como pobres extremos. Todas estas cifras que cuantifican las percepciones de los sujetos no concilian de manera satisfactoria con los métodos de medición de la pobreza. La primera gran discrepancia del cuadro de percepciones de pobreza surge al advertir que la extrema pobreza, según el método del Ingreso, sitúa alrededor del 40% de los hogares a nivel nacional y por autopercepción 11.3%. La ciencia social emite una sentencia, al parecer, inapelable: 4 de cada 10 hogares se encuentra en pobreza extrema o indigencia y los propios calificados emiten otra sentencia: 1.1 de cada diez hogares se consideran en extrema pobreza. ¿Qué hacer?
La propuesta preliminar de los investigadores de FOSDEH parte de no descalificar ningún método ni la propia valoración de los entrevistados sino; más bien, contrastar percepciones con el método más fiable, NBI, en cuanto a percibir la “materialidad” de la pobreza. Este contraste se discute a continuación.
Según el método de NBI se estima 945 mil hogares no pobres a nivel nacional y según percepción solamente 265 mil se clasifican como no pobres y ello supone una diferencia de 680 mil hogares que NBI reconoce como no pobres. Para fines prácticos la cifra que mejor concilia esta diferencia son los 683 mil hogares que por autopercepción se consideran pobres y que; conjeturamos, son pobres por expectativas ya que habitan en viviendas adecuadas, con servicios básicos, sin hacinamiento pero cuyos jefes de hogar no auguran que en lo inmediato pueda mejorar su situación.
Total No Pobre Pobre Extremadamente pobre
Ignorado
N % N % N % N % N %Total 1,834,622 100.0 265,097 14.4 1,348,891 73.5 207,515 11.3 13,120 0.7Hogares con NBS
945,196 100.0 196,800 20.8 683,228 72.3 57,202 6.1 7,966 0.8
1 NBI 598,435 100.0 57,797 9.7 457,236 76.4 79,477 13.3 3,924 0.72 NBI 225,134 100.0 9,261 4.1 164,557 73.1 50,087 22.2 1,230 0.53 NBI 53,541 100.0 1,238 2.3 37,110 69.3 15,193 28.4 0 0.04 NBI 11,077 100.0 0 0.0 6,760 61.0 4,317 39.0 0 0.05 NBI 1,238 100.0 0 0.0 0 0.0 1,238 100.0 0 0.0
Cuadro No 30: Hogares clasificados por NBI-NBS y percepción a nivel nacional urbano y rural
Total Urbano RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0
No Pobre 265,097 14.4 196,261 20.7 68,836 7.8Pobre 1,348,891 73.5 675,164 71.1 673,727 76.1Pobre Extremo 207,515 11.3 70,427 7.4 137,088 15.5Ignorado 13,120 0.7 7,585 0.8 5,534 0.6
Cuadro No. 29: Pobreza, pobreza extrema y no pobreza: por percepción
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Esta interpretación impone, sin embargo, un desafío importante: confirmar que las discrepancias manifiestas se explican por las expectativas racionales. Aquí cabe apelar a la referencia sobre la expectativa racional de los migrantes: “ante la dificultad de ascender socialmente con las oportunidades que ofrece el país…optamos mejor por buscar en otros países. Es decir, no puede ignorarse que la oferta de oportunidades de mejoría social, empleo, seguridad social, salarios adecuados, etc., no son tan abundantes en el país. Existe; por tanto, un segmento importante de hogares que atisba el presente y concluye que no es muy favorable el futuro.
VIII. Enfoque NBI-Línea de pobreza (Ingresos)Para valorar la enorme utilidad de integrar ambos métodos: NBI y LP, considere un pensionado21
del IHSS que por el método de NBI es considerado como no pobre y; no obstante, sus ingresos monetarios no cubren ni el costo semanal de una canasta de bienes alimentarios. Por NBI está fuera de ser alcanzado de un programa de atención a personas sub-nutridas y por LP podría ser elegible. Con el método integrado se superan estas fallas propias de métodos que privilegian solamente ciertos aspectos y se abstraen de otros que pueden representar salvar vidas o ampliar las posibilidades de sobrevivencia. En el caso de los datos procesados de la Encuesta FOSDEH-2013, es posible distinguir aquellos hogares con 5 NBI que tienen ingresos menores al costo de una canasta general de bienes y servicios o; solamente, al costo de una canasta básica alimentaria.
De los 1,238 hogares identificados como hogares muy vulnerables por la ocurrencia simultánea de los 5 indicadores de NBI, los 1,238 hogares se identifican también como hogares cuyos ingresos mensuales son inferiores al costo de una canasta básica alimentaria. Estos hogares serían pobres extremos, muy vulnerables, por ambos métodos. Igualmente, del universo de Hogares con 4 NBI el método integrado revela que de los 11,077 hogares con 4 NBI se identificaron 9,847 hogares, equivalente al 88.9%, cuyos ingresos son inferiores al costo de una canasta básica alimentaria. Este se considera también como un subgrupo vulnerable. Los hogares restantes se consideran de la siguiente manera: 615 hogares como pobres relativos (LP) y los otros 615 hogares como no pobres (LP). En el cuadro se describen los diversos segmentos de NBI que son considerados como pobres, pobres extremos y no pobres según el Ingreso o línea de pobreza.21 Un pensionado del IHSS, que se jubiló del sector privado en 1990, recibe actualmente, en 2014, una pensión mensual de 1,600 Lempiras.
Cuadro No. 31: Enfoque Combinado: Pobreza por NBI y Línea de Pobreza (Ingresos)
Total Ingresos menor que 1 CBA
Ingresos mayor que 1 CBA y menor a 2
CBA
Ingresos mayores o iguales a 2 CBA
N % N % N % N %Total 1,804,602 100 770,039 100 553,304 100 481,259 100.0
Hogares con NBS
941,498 52.2 255,329 27.1 317,258 33.7 368,911 39.2
1 NBI 579,995 32.1 302,763 52.2 181,219 31.2 96,013 16.6 2 NBI 219,528 12.2 159,258 72.5 47,636 21.7 12,634 5.8
3 NBI 51,266 2.8 41,603 81.2 6,576 12.8 3,087 6.0 4 NBI 11,077 0.6 9,847 88.9 615 5.6 615 5.6
5 NBI 1,238 0.1 1,238 100.0 0 - 0 -
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Por último, siempre ilustrando la importancia de elegir a los más pobres de los pobres, vale considerar que el método de NBI identifica a 941,948 hogares, equivalente al 52.2% del universo de hogares, como no pobres y; no obstante el método del ingreso filtra estos hogares y establece que en 255 mil hogares sus ingresos no les alcanza para sufragar el costo mensual de una canasta alimentaria básica. Estos hogares serían No Pobres por NBI y Pobres Extremos por el método del Ingreso. De igual manera, del universo de hogares no pobres según el método de NBI el método del Ingreso revela la existencia de 317 mil hogares con ingresos superiores al costo de una canasta básica alimentaria pero inferior al costo de una canasta general de bienes y servicios. Estos hogares serían No Pobres por NBI y Pobres Relativos por Ingreso. Finalmente, el método integrado descubre 368 mil hogares que serían No Pobres por ambos métodos y lo que equivale a decir que solamente el 39.2% de los hogares no Pobres del método de NBI serían también No Pobres por el método del ingreso.
Esta mayor capacidad de segmentar los diferentes grupos sociales es de gran importancia ante los frecuentes dilemas de los programas sociales acerca de a qué hogares y a cuáles no beneficiar. Esta referencia es importante pues propicia la existencia de programas de asistencia social puntual o de corto plazo y otras, dependiendo de las carencias, sujetos a programas de asistencia social de mediano y largo plazo.
XI. Enfoque NBI-Gasto de ConsumoEste enfoque combinado, NBI-Gasto de consumo, también permite una mejor segmentación de los grupos sociales que eventualmente pueden ser sujetos de intervenciones gubernamentales mediante programas sociales que promuevan la movilidad social de los grupos de mayores carencias. En este caso, de los 521 mil hogares que el método del gasto clasifica como pobres extremos, el método de NBI revela la existencia de 147 mil que no cumplen los indicadores de NBI y se consideran, por tanto, como hogares con necesidades básicas satisfechas o no pobres.Estos serían grupos con gasto alimentario por debajo de un estándar normativo de alimentos pero tratándose de hogares que habitan en vivienda adecuada, con servicios básicos, sin hacinamiento, sin alta carga económica y sin presencia de niños en edad escolar que no asisten a la escuela. Estos hogares; sin embargo, por causa de desempleo temporal del jefe del hogar o por tratarse de un pensionado del IHSS sus ingresos son insuficientes para sufragar el costo de una canasta básica alimentaria.
Total Extrema Relativa No PobresN % N % N % N %
Total 1,804,602 100 521,141 100 922,710 100 360,750 100Hogares con NBS
941,498 100 147,211 15.6 531,101 56.4 263,187 28.0
1 NBI 579,995 100 200,924 34.6 298,085 51.4 80,986 14.0 2 NBI 219,528 100 129,555 59.0 77,097 35.1 12,876 5.9 3 NBI 51,266 100 33,592 65.5 14,587 28.5 3,087 6.0 4 NBI 11,077 100 8,621 77.8 1,841 16.6 615 5.6 5 NBI 1,238 100 1,238 100.0 0 - 0 -
Cuadro No 32: Pobreza Enfoque Combinado: NBI y Gasto de Consumo (Alimentos y no Alimentos)
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Siguiendo con el universo de hogares no pobres del método del NBI, el método del gasto identifica la existencia de 531 mil hogares, equivalente a 56.4%, cuyos ingresos son insuficientes para adquirir una canasta general de bienes y servicios y que el método los califica como pobres relativos. Finalmente la intersección de ambos métodos identifica solamente a 263 mil hogares como no pobres por ambos métodos. El carácter complementario de ambos métodos señala la necesidad de acudir a estos métodos integrados para mejorar la equidad y la justicia social de las políticas gubernamentales. En secciones precedentes se ha argumentado sobre los hallazgos de la Encuesta de FOSDEH acerca del estatus socioeconómico de los beneficiarios del Bono 10,000, y en los que se asume que existen programas de focalización que pueden ser subsanados precisamente con métodos integrados de medir la pobreza.
X. Enfoque Línea de Pobreza-Gasto de ConsumoLa combinación de las mediciones de pobreza por Ingresos y Gastos de Consumo, aquí denominado Enfoque Línea de Pobreza-Gasto de Consumo, permite identificar otros estratos de pobreza y ello implica mayores niveles de desagregación. Así, del universo de pobres extremos según el método de ingreso o línea de pobreza (770,039) el método de gasto identifica solamente 516, 276 hogares como pobres extremos y ello equivale al 67% del total de pobres extremos por el método del Ingreso. Este grupo representa los hogares cuyos ingresos no son suficientes para sufragar el costo de una canasta básica de alimentos y; simultáneamente, aquellos cuyo gasto en alimentos es inferior al mismo costo normativo de una canasta básica de alimentos. Así el método del gasto identifica a 249, 458 hogares cuyo gasto es superior al costo de una canasta básica de alimentos pero inferior al equivalente de 2 canastas alimentarias o canasta general de bienes y servicios. Igualmente el método integrado identifica a 4,304 que por el método del gasto se consideran no pobres ya que su gasto de consumo total es superior al costo de la canasta general de bienes y servicios.
Una aplicación práctica de este enfoque integrado sería la de priorizar o focalizar mejor aquellos hogares realmente más necesitados de apoyo gubernamental. Es evidente que la capacidad financiera del Estado se compromete menos atendiendo a 516 mil hogares y no a 770 mil que identifica el método de ingreso o LP como los más pobres. La intersección de ambos métodos permite seleccionar aquellos extremos por gasto de consumo y simultáneamente por método del ingreso. Esto permitiría corregir los problemas de focalización de la asistencia social, transferencias monetarias condicionadas en particular, ya descritas en secciones precedentes. En el cuadro se observa que el método del ingreso identifica a 419, 291 hogares como pobres relativos y; al combinar con el método del gasto, se identifican 398,415 como pobres relativos por ambos métodos. Es manifiesta la importancia de éste método ya que la tradicional medición
Cuadro No. 33: Enfoque Combinado de Pobreza: Ingresos y Gasto de Consumo
Total Extrema Relativa No PobresIngresos (LP) N % N % N % N %Total 1,804,602 100.0 521,141 100.0 922,710 100.0 360,750 100.0Extrema 770,039 100.0 516,276 67.0 249,458 32.4 4,304 0.6 Relativa 419,291 100.0 4,865 1.1 398,415 95.0 16,010 3.9No Pobres 615,272 100.0 0 274,836 44.6 340,436 55.4
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por el método del ingreso divide la sociedad en tres segmentos: pobres, pobres extremos y no pobres, mientras que en el método combinado se identifican 9 segmentos: 1. Extremos (LP) Extremos (Gasto), 2. Extremos (LP) Pobres Relativos (Gasto), 3. Extremos (LP)-No Pobres (Gasto), 4.-Pobres relativos (LP) Extremos (Gasto), 5. Pobres relativos (LP) Pobres Relativos (Gasto), 6. Pobres Relativos (LP) No Pobres (Gasto), 7.-No Pobres (LP) Extremos (Gasto), 8. No Pobres (LP) Pobres Relativos (Gasto) y 9. No Pobres (LP) No Pobres (Gasto). Con 9 segmentos de la sociedad hondureña se alcanza mayor capacidad de identificar los más pobres de los pobres o; incluso, combinar con el método de NBI y precisar las necesidades específicas que debieran ser cubiertas por programas sociales adaptados a la situación particular de los diferentes tipos de hogar.
XI. Análisis de Determinantes de PobrezaLa encuesta FOSDEH provee de una gama considerable de elementos para calificar el estatus socioeconómico de los hogares y ello impone la necesidad de identificar aquellos “factores relacionales neutros” de otros que podemos denominar como “factores relaciónales influyentes” o variables intervinientes ya que no existe una base suficiente de datos que pueda permitir referir, con certeza, factores causales. Aquello que explica las deplorables condiciones materiales de una vivienda se asocia, para el caso, a la circunstancia a que en la comunidad del entrevistado nadie tiene electricidad por que no hay tendidos eléctricos y tampoco hay escuela ni existen redes sanitarias y solo algunos poseen letrina en sus viviendas y; por tanto, la pobreza de la comunidad es un factor influyente importante para explicar la situación del hogar en particular.
En este caso la religión que profesa el entrevistado será considerada como un factor relacional neutro y el no tener conexión a fluido eléctrico será considerado un “factor relacional influyente”. Asimismo, al momento de indagar los años de escolaridad del entrevistado y verificar que es analfabeta se asumirá que su condición educacional es también un elemento de gran influencia. Los análisis de regresión logística utilizados, en base a probabilidades, se basan en determinar el riesgo o probabilidad de que un hogar sea pobre al identificar la presencia de algunos factores o elementos intervinientes de neutra, grande o pequeña influencia. El programa informático, para fines de ilustrar, clasifica a cien hogares, cuyas viviendas están construidas con materiales inadecuados y donde tampoco existen servicios básicos como agua y disposición de excretas, como hogares pobres….y registra que solamente 12 de dichos hogares tenían refrigerador al momento de la entrevista y; posteriormente, compara con otros cien hogares con viviendas adecuadas y con servicios básicos y observa que en 70 de dichos hogares se constató la existencia de refrigerador….y con ello se arriba a la conclusión que la no tenencia de refrigerador es un buen predictor de hogares pobres….pero alertando de que no es, ni puede ser, un elemento causal de pobreza. El análisis de determinantes de pobreza, en base a riesgo relativo, provee información importante para diferenciar unos hogares de otros y; principalmente, para validar o invalidar algunas hipótesis generales como las que a continuación se describen para apreciar la intencionalidad de encontrar variables asociadas e influyentes sobre el fenómeno de pobreza.
1. Los años de escolaridad del jefe de hogar tienen incidencia en la probabilidad de que el Hogar sea o no Pobre.
2. El mayor número de miembros de un hogar supone el riesgo de mayor pobreza.
3. La edad del jefe del hogar incide en la probabilidad de pobreza: jefes de edades menores, respecto de otros de edades mayores, puede implicar mayor riesgo de pobreza.
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4. El sexo del jefe de hogar puede incidir en que el hogar sea pobre: los hogares con jefe hombre pueden ser más pobres que los hogares con Jefe mujer.
5. El acceso insuficiente a establecimientos educativos y sanitarios puede incidir en la pobreza de los hogares.
6. Los hogares con familiares en el exterior, que envían remesas, podrían tener una menor probabilidad de ser pobres respecto de hogares que no tienen familiares en el exterior.
7. Los hogares rurales con pobreza de activos, enseres y bienes patrimoniales, podrían ser más pobres que hogares urbanos análogos, con pobreza de activos.
8. El tipo de inserción ocupacional de los jefes de hogar incide en el hecho de que el hogar sea pobre o no pobre.
9. La religión del jefe de Hogar no incide para que un hogar sea pobre o no pobre.
10. La violencia e inseguridad percibida por los jefes de Hogar incide más en los hogares pobres urbanos que en los rurales.
11. Las transferencias monetarias condicionadas inciden menos en la pobreza de hogares urbanos respecto de hogares rurales (Hipótesis de mediano plazo).
12. Los Hogares Pobres rurales acuden más a servicios de atención privada respecto de Hogares pobres urbanos.
Estás hipótesis generales fueron especificadas aún más, hasta llegar a un total de 135 hipótesis específicas y con este abordaje de regresión logística intentar esclarecer los factores que más intervienen en la pobreza a nivel de hogares urbanos y rurales, también señalan la intención de que los hallazgos, una vez corridos los modelos, puedan coadyuvar en la identificación y rediseño de políticas y programas sociales. Se asume que otras dimensiones tales como: geografía, cultura, mercado laboral, demografía y características más propiamente individuales, también señalan un abanico considerable de elementos con capacidad de influir la condición de pobreza y no pobreza de los hogares, sin embargo el modelo logístico utilizado aunque no conjuga todas o la mayoría de variables que estarían contenidas en las dimensiones enunciadas, está diseñado para estimar el grado de incidencia relacional que unas variables específicas (independientes) tendrían sobre la pobreza como variable dependiente.
Autores como Jovel plantean que los objetivos del modelo logístico consisten en “determinar la existencia o ausencia de relación entre una o más variables independientes y la variable dependiente; medir la magnitud de dicha relación y estimar o predecir la probabilidad de que se produzca un suceso Y= 1 en función de los valores que adopten las variables independientes “Xi“22 . El grado de relacionamiento de unas variables independientes con otra dependiente es, en el modelo de regresión logística, una medición de gran capacidad de acierto por tratarse de variables categóricas o dicotómicas o con rango limitado de variación: si trabaja/no trabaja, hogar pobre/hogar no pobre, etc..
22 Jovel: Albert J: “Análisis de Regresión Logística” Centro de Investigaciones Sociológicas, Madrid, 1995.
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El estudio de los factores con influencia preponderante en el fenómeno de pobreza entraña un análisis de relevancia y/o pertinencia del universo de variables, clasificando desde la más a la menos significativa, lo cual presupone una selección de variables de la encuesta que intuitivamente podrían estar directamente asociadas con el fenómeno de la pobreza urbana y rural o; dicho de otra manera, aquellas con capacidad de predecir o impactar en la variable dependiente. Como la pobreza urbana o rural se considera la variable dependiente se procede a listar aquellas variables que al variar pueden generar un estado diferente de la variable dependiente. Así, para el caso, es esperable que la variable “jefe de hogar con más de 10 años de escolaridad” mantenga una probabilidad diferenciada respecto de la pobreza o no pobreza de los hogares con menos de 10 años de escolaridad.
El grado de asociación entre la variable dependiente, pobreza, con los años de escolaridad de los jefes de hogar podrá variar leve o sustancialmente entre los dominios urbano y rural, ya que la mayor aglutinación de jefes de hogar con más de 10 años de escolaridad en los segmentos urbanos se asocia de manera directa con los hogares no pobres mientras que ocurre lo contrario en los segmentos rurales (hay más jefes con baja escolaridad en el medio rural). Este aspecto es importante a considerar porque los modelos de regresión logística utilizados en esta encuesta se basan en evaluar el riesgo relativo de una específica variable independiente respecto de una condición como; por ejemplo, jefe de hogar mujer respecto de jefe de hogar hombre. Este procedimiento arroja un ratio (tasa relativa de riesgo) que se considera significante cuando es mayor que la unidad…..porque en dicho caso significaría que la probabilidad de ser pobre es mayor en los jefes de hogar mujer que en los hombres. (Ver análisis adelante)
A partir del consenso internacional sobre que el fenómeno de la pobreza es de índole multidimensional, en este estudio se ha considerado de gran utilidad visualizar el resultado de correr 7 modelos de regresión logística correspondientes a igual número de enfoques23 (1. Nivel Educativo, 2.Acceso a Salud, 3. Edad de los Jefes de Hogar, 4.Acceso a Educación, 5. Propiedad de Vivienda, 6. Inserción Laboral y 7. Edad Vulnerable) con la finalidad de captar de manera más precisa la influencia sobre los niveles de pobreza. Cada uno de los 7 enfoques implicó correr 7 modelos o ecuaciones de regresión logística que implicaron probar/improbar hipótesis específicas que permitiesen detectar el grado de influencia o relacionamiento con la pobreza.
La estimación del grado de eficiencia de cada una de ellas como variables intervinientes o eficientes en cuanto a su capacidad de modificar situaciones carenciales a nivel de los hogares, arroja resultados satisfactorios en cuanto a su capacidad predictiva. Según puede constatarse en el cuadro todos los enfoques sometidos a modelización por regresión logística resultaron ser de gran eficiencia predictiva, aunque cabe resaltar que es el enfoque nivel educativo como variable dependiente la que resulta ser la variable de mayor capacidad predictiva en el caso urbano y en el caso rural la propiedad de vivienda.
23 Cada enfoque representa una categoría “derivada” de la variable original (pobreza) con su propio set de variables independientes.
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Los datos permiten afirmar que tanto el efecto individual de los componentes de cada uno de los 7 enfoques genera resultados de asociatividad directa con la pobreza. El significado del enfoque educacional, a manera de síntesis, supone que en medios urbanos la mayor acumulación de años de escolaridad en los jefes de hogar se relaciona con la menor incidencia de pobreza. Igual, el acceso a establecimientos de salud se asocia directamente con variación directa de la pobreza y; al mismo tiempo, que la edad de los jefes de hogar urbanos influye los niveles de pobreza. La pobreza urbana también se vincula a la propiedad de vivienda y al tipo de inserción laboral. El enfoque tipificado como “edad vulnerable” también resulta significante en el medio urbano.
La mención de “eficiencia predictiva” indica que cambios sensibles en los niveles educativos de los hondureños genera cambios en cuanto a la menor incidencia de pobreza. Igualmente, está eficiencia predictiva implica que, en el caso rural, la seguridad de la tenencia legal de la vivienda es fuertemente asociada a menores niveles de incidencia de pobreza, aunque también ello también tiene lugar en el sector urbano. Esto presupone que en los jefes de hogar rurales que han logrado la propiedad legal de sus viviendas observan otras variables intervinientes o que, incluso, exhiben otras categorías y variables propias de los hogares no pobres: alto nivel de escolaridad del jefe de hogar, mayores niveles de ingresos y acumulación de enseres y activos, entre otras.
En el caso rural después de la propiedad de vivienda, es el acceso a establecimientos de salud otro de los enfoques intervinientes seguido de edad del jefe del hogar, inserción laboral, edad vulnerable y acceso a establecimientos educacionales. En todos los 7 enfoques se verifica una significativa contribución no como elementos causales pero si en estrecha relación con el fenómeno de pobreza rural y ello complementa la acción de otros factores semejantes que también fueron evaluados.
Cuadro No. 34Nivel de eficiencia de los determinantes de pobreza
Capacidad predictivaPosición Variable de impacto Urbano Rural
1 Nivel educativo 90% 73%2 Acceso a salud 83% 87%3 Edad del jefe de hogar 82% 80%4 Acceso a educacion 77% 71%5 Propiedad de vivienda 76% 96%6 Inserción laboral 71% 74%7 Edad vulnerable 71% 74%
* Se utilizó la clasificación óptima predictiva de los datos. ** Los datos finales que se incluyeron fueron significativos estadísticamente en base al análisis del Test de WALD al 5% de error.
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El gráfico indica niveles de predictividad en ambos dominios, urbano y rural, en proporciones muy similares a excepción de propiedad de vivienda en el sector rural y acceso a establecimientos educativos en el caso rural. Esto sugiere, como muy obvio o evidente, que la mayor oferta de diversos niveles educacionales en el medio urbano se asocia directamente con hogares con ninguna o muy pocas carencias.
1. Influencia de determinantes educacionales
En la matriz adjunta se encuentran 20 hipótesis referentes a factores que incrementan o disminuyen el riesgo de pobreza a nivel de hogares. En este caso se comparan, en todos los casos, hogares sin ninguna educación o solo primaria con una variable específica, respecto de otros hogares similares con otra variable. En el caso de la hipótesis No. 1 la variable de contraste o escala de medición es hogares que no perciben ingresos respecto de hogares no pobres. El ratio de riesgo relativo implica un numerador y un denominador, así que un riesgo relativo mayor que uno expresa el mayor riesgo de pobreza de un grupo respecto de otro. En el caso de la hipótesis No. 1 el grupo de hogares con jefe analfabeta o con primaria y que no perciben ingresos observan un riesgo mayor respecto de hogares no pobres con la misma condición de jefe analfabeta o con primaria.
Capacidad predictiva de los determinantes depobreza en Honduras
Urbano Rural
Niveleducativo
Acceso asalud
Acceso aeducación
Propiedad devivienda
Inserciónlaboral
Edadvulnerable
Edad del jefede hogar
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Probabilidad de riesgo relativo de
pobreza
Hipótesis Específica Zona Urbana
Zona Rural
3,0 4,36 La probabilidad de los hogares urbanos y rurales de Honduras con jefes de hogar sin ninguna educación o primaria, es dependiente de la pobreza por ingresos, donde resulta que los hogares urbanos que no reportaron ingresos tienen una triple probabilidad de riesgo de pobreza, respecto a aquellos hogares que son no pobres en el medio urbano y más de cuádruple en el medio rural.
2,79 2,16 Los hogares urbanos y rurales con jefe sin educación o con un nivel primario, y clasificados como en extrema pobreza tienen una probabilidad de riesgo mayor de pobreza respecto de hogares urbanos y rurales clasificados como no pobres. El ratio confirma esta relación en ambos medios.
1,96 1,39 El nivel educativo comparado de aquellos hogares sin educación o apenas primaria, arroja el hecho de que no obstante que asistan a un centro educativo siempre existe la probabilidad de riesgo de pobreza para la zona urbana y rural de 1,96 y 1,39 respectivamente, respecto a la probabilidad de los que no asisten.
1,86 0 Los hogares sin nivel educativo o apenas primaria pero que si tienen acceso a crédito, observan una probabilidad de riesgo de pobreza de 1,86 respecto a la probabilidad de aquellos hogares que no tienen acceso al crédito, lo que evidencia que no es tan relevante el acceso a crédito en hogares con bajo nivel educativo.
1,75 2,56 Los hogares sin nivel educativo o apenas primaria, y que se clasifican como pobres relativos tienen una probabilidad mayor de riesgo de pobreza respecto a los hogares sin nivel educativo clasificados como no pobres.
1,44 1,59 Los hogares sin nivel educativo o apenas primaria que asisten por problemas de salud a un centro hospitalario público, siempre evidencian una probabilidad de riesgo de pobreza respecto a los que no asisten a ningún centro hospitalario, siendo dicho riesgo mayor para hogares sin nivel educativo de la zona rural.
Cuadro No 35: influencia de determinantes educacionales y riesgo asociado a pobreza
1. La no percepción de ingresos y bajos niveles de Escolaridad influencian directamente el riesgo de Pobreza (no ingresos/Hogares no pobres)
2. Los jefes de hogar analfabetas o con educación primaria tienen más riesgo de pobreza (Pobre Extremo/No pobre)
3. La asistencia o no asistencia a un establecimiento educativo influye el riesgo de pobreza (si asiste/no asiste)
4. El acceso al crédito y los bajos niveles de escolaridad no disminuye el riesgo de Pobreza(Si tiene/no tiene)
5. El nivel educativo ejerce una influencia determinantes entre diferentes tipos de Hogares(Pobre/no pobre)
6. Bajos niveles de educación y la asistencia, cuando enferman, a establecimientos públicos influye el riesgo de pobreza(Público/Ninguno)
Interpretación de resultados
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Probabilidad de riesgo relativo de
pobreza
Hipótesis Específica Zona Urbana
Zona Rural
Cuadro No 35: influencia de determinantes educacionales y riesgo asociado a pobreza
Interpretación de resultados
1,10
1,26
Los hogares urbanos sin nivel educativo o primaria que si tienen otras fuentes de ingresos evidencian un riesgo de ser pobre urbano de 1,10 respecto de los hogares sin nivel educativo o con primaria que no tienen otras fuentes de ingreso.
1,0
0,72
Los hogares urbanos sin nivel educativo o apenas educación primaria, que habitan en viviendas sin servicios básicos, tienen igual probabilidad de riesgo de pobreza respecto a hogares sin nivel educativo que no viven en viviendas sin servicios básicos.
0,99
1,19
Los hogares urbanos sin educación o primaria que profesan otras religiones tienen una probabilidad de riesgo de pobreza casi igual a los hogares urbanos católicos con hogares sin nivel educativo, evidenciando una escasa o nula influencia de la religión.
0,96
1,21
Los hogares urbanos sin educación o primaria y que acuden a un establecimiento privado cuando están enfermos, tienen una baja probabilidad de riesgo de pobreza respecto a los hogares sin educación que no asisten a ningún centro hospitalario, sin embargo, si se evidencia una mayor probabilidad de riesgo para los hogares rurales en estas condiciones.
0,93
4,62
Los hogares urbanos sin educación o primaria que habitan en vivienda individual tienen un poco menos de probabilidad de pobreza respecto a aquellos hogares sin nivel educativo que habitan en un mesón. En el rural se evidencia una probabilidad de riesgo de pobreza muy alta.
0,93
1,08
Los hogares urbanos sin educación analfabetas o con un nivel primario, que tienen algún familiar que se ha ido al extranjero, tiene una baja probabilidad de riesgo de pobreza respecto a aquellos hogares sin educación que no tienen familiares en el extranjero.
0,87
3,32
Los hogares urbanos sin educación o apenas primaria que si trabajan en la agricultura tienen un riesgo menor de ser pobres respecto a hogares urbanos sin nivel educativo o apenas primaria y que simultáneamente no trabajan en la agricultura. En el sector rural es lo contrario, ya que la probabilidad es mayor bajo las condiciones mencionadas.
8. Hogares con bajo nivel educativo y que habitan en viviendas sin servicios básicos genera riesgo mayor de pobreza respecto de hogares con viviendas con Servicios Básicos (Sin/con)
9. La influencia de la religión en Hogares de bajo nivel educativo puede incrementar el riesgo de Pobreza (Otras/Católico)
10. La asistencia a un establecimiento privado de salud aumenta el riesgo de pobreza en hogares de bajo nivel educativo (Privado/Ninguno)
11. En los hogares de bajo nivel educacional ejerce influencia en la pobreza el tipo de vivienda de los hogares (Individual/Mesón)
12. Hogares de bajo nivel educativo y presencia de un familiar en el extranjero observan un riesgo menor de pobreza (Sin/con)
13. Los hogares de bajo nivel educativo, cuyos miembros trabajan en la agricultura, pueden observar un riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares cuyos miembros no trabajan en la agricultura (Si trabaja/No trabaja)
7. Hogares con bajo nivel educativo y con otras fuentes de ingreso tienen un riesgo diferenciado de hogares sin fuentes de Ingreso (Si tiene/no tiene)
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Probabilidad de riesgo relativo de
pobreza
Hipótesis Específica Zona Urbana
Zona Rural
Cuadro No 35: influencia de determinantes educacionales y riesgo asociado a pobreza
Interpretación de resultados
0,80 0,71 Los hogares urbanos y rurales sin educación o nivel primario, cuyo jefe es hombre, tienen una probabilidad de riesgo menor de pobreza respecto a los hogares urbanos sin educación o primaria cuyo jefe es una mujer.
0,74 1,13 Los hogares urbanos sin educación cuyo jefe nació en el mismo sitio donde vive, tiene una probabilidad de riesgo menor de pobreza respecto de los hogares urbanos con bajo nivel educativo o primario cuyo jefe nació en otro sitio.
0,71 0,68 Los hogares urbanos sin educación o primaria que acuden al IHSS tiene una probabilidad de riesgo menor de pobreza respecto a los hogares urbanos con bajo nivel educativo oprimario que no asisten a ningún establecimiento cuando se enferman.
0,71 muy alto Los hogares urbanos sin educación o primaria que habitan en un apartamento tiene una probabilidad de riesgo menor de pobreza respecto a los hogares urbanos sin educación oprimaria que habitan en un mesón.
0,69 0,65 Los hogares urbanos sin educación o primaria cuyo jefe de hogar se encuentra en un estado civil no vulnerable tiene una probabilidad menor de riesgo de pobreza que los hogares sin nivel educativo o primaria que tiene un estado civil vulnerable.
0,45 0,19 Los hogares urbanos sin nivel educativo o primaria cuyo jefe de hogar es menor de 65 años tiene una probabilidad baja de riesgo de pobreza respecto a hogares urbanos sin nivel educativo cuyo jefe tiene edad superior a 65 años.
0,07 0,41 Los hogares urbanos sin nivel educativo y primaria que tienen internet evidencian una probabilidad casi nula de riesgo de pobreza respecto a aquellos hogares urbanos sin nivel educativo o primario que no tienen internet en su hogar.
14. Los jefes de Hogar de baja escolaridad aumentan o disminuyen el riesgo de pobreza dependiendo de si el jefe es hombre o mujer (Masc/Femenino)15. En los hogares con baja escolaridad ejerce influencia en la pobreza que el jefe de hogar no haya nacido en el sitio (mismo lugar/otro)
16.Los hogares de bajo nivel educacional que asisten al IHSS disminuyen el riesgo de Pobreza(IHSS/ninguno)
17. Los hogares de bajo nivel educacional que habitan en un apartamento disminuyen el riesgo de pobreza respecto de los que habitan en mesón(Apto/Mesón)
18. Los hogares de bajo nivel educacional incrementan el riesgo de pobreza según el tipo de estado civil(No vulnerable/Vulnerable)
19. Los hogares de bajo nivel educacional y jefes de edad mayor a 65 años incrementan el riesgo de pobreza(Menos 65/Más 65)
20.Los hogares de bajo nivel educacional y que poseen servicio de internet pueden disminuir el riesgo de pobreza(Si tiene/no tiene)
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2. Determinantes de pobreza relacionados con acceso a salud
En la matriz adjunta se consideran 28 hipótesis referentes a medir la influencia de variables de acceso a salud con impacto sobre la pobreza a nivel de hogares. Esto significa asociar la pobreza de aquellos hogares que no acuden a servicios de salud e implicando variables educacionales, de edad, situación civil, etc. En la primera hipótesis No. 1 la variable de contraste o escala de medición es hogares que no perciben ingresos respecto de hogares no pobres. El ratio de riesgo relativo implica un numerador y un denominador, así que un riesgo relativo mayor que uno expresa el mayor riesgo de pobreza de un grupo respecto de otro. A título de ilustración, se advierte que con la hipótesis No. 1 se trata de estimar el riesgo de pobreza de aquellos hogares que no acuden a establecimientos de salud y que también observan que el jefe de hogar no tiene nivel educativo respecto de otros hogares donde tampoco acuden pero el jefe de hogar si tiene nivel educativo. Los ratios de riesgo relativo de pobreza son elevados y significan que los hogares con jefe analfabeta tienen, en zona urbana y rural, un riesgo elevado de pobreza respecto del otro grupo de comparación.
Hipótesis Zona Urbana
Zona Rural
Interpretación
1. Jefes de Hogar sin ningún nivel de acceso a establecimientos de salud y ningún nivel educativo tienen riesgo mayor de Pobreza respecto de jefes de Hogar y que tampoco asisten a establecimiento de salud pero con nivel técnico de educación.(Ningún Nivel/ Nivel Técnico)
8,79 7,94 Los hogares urbanos presentan un riesgo muy elevado de pobreza cuando los jefes no tienen ningún nivel educativo y ocurre en proporción similar en el medio rural. La condición de no acudir a establecimientos de salud puede reforzar aún más el nivel de pobreza de los hogares con jefe analfabeta.
2. Jefes de Hogar sin acceso a establecimientos de salud y sin ningún nivel de educación observan riesgo alto de pobreza respecto de Hogares con jefe alfabeto que tampoco asisten a ningún establecimiento de salud.(Analfabetismo/Alfabetismo)
8,53 8,09 La falta de educación aumenta el riesgo de pobreza en hogares urbanos y rurales y el analfabetismo y el no acceso a establecimientos de salud condiciona aún más la pobreza.
3. Jefes de hogar con trabajo no remunerado sin ningún nivel de acceso a salud observan nivel de riesgo alto de Pobreza respecto de jefes de Hogar sin acceso a salud pero con jefe de hogar que no trabaja.(Trabajo no remunerado/No trabaja).
3,57 3,63 El trabajo no remunerado y el no acudir a establecimientos de salud intervienen de manera asociada en el riesgo de pobreza tanto en hogares urbanos y rurales. No recibir ingresos por trabajar es un determinante de pobreza.
4. Jefes de Hogar que solo estudian y que no tienen acceso a salud observan un riesgo mayor de pobreza respecto de los jefes de hogar que tampoco tienen acceso a salud pero que no trabajan(Solo estudia/no trabaja).
2,66 2,76 La condición de solo estudiar ejerce influencia diferenciada sobre el riesgo de pobreza al comparar con hogar donde el jefe no trabaja y la condición de no acudir a establecimientos de salud de ambos grupos supone que ante una enfermedad el hogar que no trabaja no tendrá un efecto adicional sobre la pobreza.
Cuadro No, 36: Influencia de determinantes de acceso a salud y riesgo asociado a pobreza (Riesgo comparado de Pobreza de los hogares que no acuden a establecimientos de salud)
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8. Los jefes de hogar que son propietarios de su vivienda y no acuden a ningún establecimiento de salud observan un riesgo diferenciado de pobreza respecto de los jefes de Hogar que no trabajan y tampoco tienen acceso a salud.(Propietario/No trabaja)
1,47 1,53 Los hogares urbanos y rurales donde el jefe no trabaja y no acuden a establecimientos de salud parecer tener un riesgo más alto de pobreza al comparar los propietarios de vivienda respecto de los que no trabajan. Los ratios de riesgo relativo brindan una relación contradictoria porque la propiedad de vivienda significa menos riesgo de pobreza.
9. Los jefes de hogar que no trabajan y no tienen acceso a establecimientos de salud que trabajan y estudian observan un riesgo menor de pobreza respecto de jefes de hogar que no trabajan y tampoco tienen acceso a salud.(Trabaja y estudia/no trabaja)
1,31 1,31 Los hogares urbanos y rurales de los que su jefe trabaja y estudia tienen menor riesgo de pobreza, aunque no acudan a establecimientos de salud respecto de los que no trabajan y tampoco acuden a establecimientos de salud. Los ratios confirman esta clase de relación.
10.Los jefes de hogar en pobreza extrema y que no acuden a establecimientos de salud observan un riesgo alto de pobreza respecto de Hogares que no reportan ingresos y que tampoco acuden a establecimientos de salud.(Pob.Extrema/no reportan)
1,26 1,28 Los jefes de hogar urbanos y rurales en pobreza extrema y que no acuden a establecimientos de salud observan riesgo mayor de pobreza respecto de hogares que no reportan ingresos ya que los primeros eventualmente disponen de ingresos para enfrentar una eventualidad de salud-enfermedad
11.La situación de los jefes de hogar que no trabajan y no acuden a establecimientos de salud observan riesgo alto de pobreza respecto de los jefes que trabajan y Tampoco ac uden a establ. de salud. (trabaja/no trabaja)
1,15 1,13 Los hogares urbanos y rurales cuyos jefes no trabajan tienen riesgo relativo mayor de pobreza respecto de los que trabajan puesto que estos últimos suponen contar con recursos para enfrentar una necesidad de salud.
5. Jefes de Hogar con ningún nivel de educación y que no tienen acceso a salud observan un riesgo mayor de pobreza respecto jefes de hogar con nivel superior no universitario y que tampoco tienen acceso a salud.(Superior no Univ/ningún)
2,64 2,40 Los jefes de hogar, urbanos y rurales, sin educación observan un riesgo alto de pobreza o lo significa que el analfabetismo más la eventualidad de una enfermedad intensifica el riesgo de mayor vulnerabilidad respecto de los jefes con educación superior.
6. Los jefes de hogar en pobreza extrema y que no tienen acceso a salud tienen riesgo alto respecto de hogares no pobres que tampoco acuden a establecimientos de salud.(Pobreza Extrema/no Pobres)
2,17 2,18 Los hogares urbanos y rurales de bajos ingresos duplican el riesgo de pobreza respecto de los hogares no pobres, pero estos sí podrían enfrentar la eventualidad de un problema de salud-enfermedad.
7. Los jefes de Hogar no beneficiarios del Bono 10000 sin acceso a salud observan un riesgo alto de pobreza respecto de los hogares que si son beneficiarios aunque tampoco tienen acceso a salud.(No beneficiario/Si beneficiario)
1,60 1,62 Los hogares urbanos y rurales no beneficiarios del bono 10000 tienen mayor riesgo de pobreza y la condición de no acudir colisiona con una de las condiciones que establece este bono. Los que no reciben bono tienen más riesgo de pobreza.
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12.Los jefes de hogar con NBI y que no acuden a establecimientos de salud tienen un riesgo alto de pobreza respecto de Hogares con NBS y que tampoco acuden a establecimiento de salud(NBS/NBI)
1,14 1,16 Es esperable que sea mayor el riesgo de pobreza de los hogares con NBI respecto de los hogares sin NBI y eso es justamente lo que indica el ratio de riesgo relativo.
13.Los jefes de hogar que tienen acceso a crédito y no tienen acceso a salud observan un riesgo diferenciado de pobreza respecto de los que no tienen acceso al crédito y tampoco acuden a establecimientos de salud( Si tiene/ no Tiene)
1,06 1,04 El acceso a crédito no parece ser determinante en cuanto a riesgo de pobreza de hogares urbanos y rurales, ya que los ratios implican una probabilidad similar de riesgo ante la eventualidad de una enfermedad
14.Los jefes de hogar con empleo privado y que no acuden a establecimientos de salud observan un riesgo menor de pobreza respecto de los jefes de hogar cuenta propia y que tampoco acuden a establecimiento de salud(Empleado privado/Cuenta Propia)
1,02 1,02 Igual riesgo de pobreza entre hogares urbanos y rurales sea que trabajen como empleados privados o cuenta propia y que ambos grupos tengan en común el no asistir a un establecimiento de salud. En teoría los que tienen empleo privado tienen más probabilidad de ser acogidos por instituciones como el IHSS ante una necesidad de salud.
15.Los jefes de hogar no pobres desde el enfoque de enseres y que no acuden a establecimientos de salud observan riesgo menor de Pobreza respecto de los pobres extremos por enseres y que tampoco acuden a establecimientos de salud(No Pobres/Pobres Extremos)
0,95 0,91 La disposición de enseres no se asocia claramente como riesgo de pobreza al comparar hogares no pobres respecto de hogares en pobreza extrema. Aunque la mayor riqueza, por los enseres acumulados de los no pobres, supone poder ser utilizados en un evento de salud. Los ratios expresan claramente esta relación
16. Los jefes de hogar con diversificado y que no acuden a establecimientos de salud observan un riesgo menor de pobreza respecto de los hogares sin ningún nivel educativo y que tampoco acuden a establecimientos de salud(Diversificado/Ninguno)
0,94 0,88 El nivel educativo opera de manera inversa en el riesgo de pobreza al comparar los que tienen diversificado respecto de los que no tienen nivel educativo. Los de nivel diversificado son menos pobres que los que no tienen educación y pueden afrontar mejor una necesidad de salud.
17. Los jefes de hogar no receptores de remesas y que no acuden a establecimientos de salud tienen riesgo alto de pobreza respecto de los hogares pobres que si reciben remesas aunque tampoco acuden a ningún establecimiento de salud.(No beneficiario/Si beneficiario)
0,93 0,95 La recepción de remesas parece no intervenir en el riesgo de pobreza al comparar los hogares que reciben respecto de los que no reciben. O sea que los que reciben tienen menor riesgo y eso es lo que los ratios expresan: menos riesgos dividido entre más riesgos genera como resultado un valor menor que la unidad.
18. Los jefes de hogar que son adultos mayores y no acuden a establecimientos de salud presentan un riesgo menor de pobreza respecto de los jefes de hogar que no trabajan y tampoco acuden a establecimientos de salud.(Adulto mayor/No trabaja)
0,85 0,82 Los jefes que son adultos mayores que no acuden a establecimientos de salud tienen un riesgo menor de pobreza en hogares urbanos y rurales respecto de los hogares cuyos jefes no trabajan y tampoco acuden a establecimientos de salud. Los ratios confirman: menor riesgo –de los adultos mayores-de pobreza dividido entre más riesgo de pobreza de los que no trabajan.
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22. Los jefes de hogar con educación primaria y que no acuden a establecimientos de salud observan un nivel diferenciado de riesgo de pobreza respecto de jefes sin ningún nivel educacional y que tampoco acuden a establecimientos de salud.(Primaria/ Ninguno)
0,64 0,61 Los jefes de hogar urbanos y rurales con primaria tienen un riesgo relativo bajo de pobreza respecto de los que no tienen nivel educacional. Los de primaria pueden enfrentar mejor una enfermedad, por tener más recursos, que los hogares donde el jefe es analfabeta.
23. Los jefes de hogar que no tienen vivienda o que alquilan y no acuden a establecimientos de salud tienen un riesgo menor de pobreza respecto de jefes de hogar que no trabajan aunque tampoco acuden a establecimientos de salud.(Alquilada/No Trabaja).
0,64 0,62 La tenencia de vivienda, en medios urbanos y rurales, es determinante en el riesgo de pobreza respecto de los jefes de hogar que no trabajan.
24. Los jefes de hogar con ciclo común y no acuden a establecimientos de salud tienen un riesgo menor de pobreza respecto de los jefes de hogar con ningún nivel educativo aunque tampoco acuden a establecimientos de salud.(Ciclo común/ninguno)
0,58 0,55 La condición de ciclo común influye en el bajo riesgo de pobreza de hogares urbanos y rurales respecto de aquellos hogares sin nivel educativo.
25. Los jefes de hogar del sexo masculino y no acuden a establecimientos de salud tienen un riesgo menor de pobreza respecto de los jefes de hogar mujer y que tampoco acuden a establecimientos de salud.(Masculino/Femenino)
0,56 0,56 La condición de jefe masculino disminuye el riesgo de pobreza en hogares urbanos y rurales.
19. Los jefes de hogar que son beneficiados con Bono 10000 y que noacuden a establecimientos de salud presentan un riesgo menor respecto de los hogares no beneficiarios y que tampoco acuden a establecimiento de salud.(Beneficiarios/No beneficiario)
0,75 0,77 La condición de recibir Bono 10000 disminuye el riesgo de pobreza en hogares urbanos y rurales.
20. Los jefes de hogar con bajo gasto en alimentos y no acuden a establecimientos de salud tienen alto de riesgo de pobreza respecto de los jefes con nivel alto de gasto en alimentos y que tampoco acuden a establecimientos de salud.(Pobreza Extrema/No Pobres)
0,75 0,75 El gasto en alimentos determina el riesgo de pobreza tanto en Hogares urbanos como en rurales: a menor gasto en alimentos resulta mayor el riesgo de pobreza y; a su vez, el menor gasto en alimento se relaciona directamente con la probabilidad de enfermar.
21. Los jefes de hogar con edad no vulnerable y que no acuden a establecimientos de salud observan un riesgo menor de pobreza respecto de jefes de hogar con edad vulnerable y que tampoco acuden a establecimientos de salud.(Edad no vulner/Edad Vulner)
0,66 0,68 La condición de edad vulnerable -18-25 años y más de 65- intensifica el riesgo de pobreza ….ya que el ratio de comparación es menor a la unidad.
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3. Determinantes de pobreza relacionados con acceso diferenciado a educación
En la matriz adjunta se consideran otras 28 hipótesis pero referentes a establecer si la pobreza en los hogares se relaciona con la condición de haber completado estudios, lo cual implica medir la influencia de variables de acceso a educación comparando unos grupos de hogar que no han completado respecto de otros que si han culminado diversos niveles educacionales. En la matriz inicial se trataba de medir el riesgo relativo de pobreza de los hogares sin educación respecto de otros que si tienen uno o varios niveles educativos. En este caso se trata del riesgo de pobreza de los hogares donde el jefe no ha completado su nivel educativo respecto de los que sí han completado. Así, en la primera hipótesis se trata de medir el riesgo relativo de pobreza de aquellos hogares donde los jefes de hogar son analfabetas, o con nivel de educación primario, que no completaron estudios por razones económicas respecto de los que si contemplaron. El resultado de medir el riesgo relativo establece un elevado riesgo relativo de pobreza de los que no completaron estudios respecto de los que si completaron.
29. Jefes de hogar que no trabajan ni estudian y no acuden a establecimientos de salud observan un riesgo alto de pobreza respecto de los jefes que no trabajan y tampoco acuden a establecimientos de salud.(Ni trabaja ni estudia/no trabaja)
0,25 0,26 La condición de no trabajar ni estudiar supone un riesgo mayor de pobreza respecto de los que no trabajan. El resultado revela una contradicción salvo que entre los que no trabajan se encuentren varios hogares no pobres.
26. Los jefes de hogar con nivel universitario y con ningún acceso a salud tienen un riesgo menor de pobreza respecto de los jefes de hogar que no tienen nivel educativo y tampoco acceden a salud.(Universitario/Ninguno)
0,49 0,46 La condición de educación universitaria disminuye el riesgo de pobreza en hogares urbanos y rurales.
27. Los jefes de hogar que se dedican a quehaceres domésticos y no acuden a establecimientos de salud presentan un riesgo diferenciado respecto de los jefes que no trabajan y tampoco acuden a establecimientos de salud.(quehaceres/np trabaja)
0,39 0,43 La condición de jefe de hogar dedicado a quehaceres domésticos disminuye el riesgo de pobreza respecto de los jefes que no trabajan.
28. Los jefes de hogar jubilados y no acuden a establecimientos de salud tienen un nivel menor de riesgo de pobreza respecto de los jefes que no trabajan y tampoco acuden a establecimientos de salud.(Jubilado/No trabaja)
0,35 0,34 La condición de jefe de hogar jubilado disminuye el riesgo de pobreza respecto de los jefes que no trabajan.
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Hipótesis Zona Urbana
Zona Rural Interpretación
1. Jefes de Hogar con ningún nivel educacional o primaria y que manifiestan no haber finalizado estudios por falta de recursos económicos presenta un riesgo mayor de pobreza que hogares similares que si finalizaron estudios.(Falta de Recursos/Finalizó estudios)
15,45 12,50 Se valida la hipótesis ya que en zona urbano el riesgo relativo es de 15.45 y 12.50 en el caso rural. Se evidencia que la culminación de estudios es fundamental para superar pobreza.
2. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que no quiere finalizar sus estudios con riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogar que si finalizó sus estudios.(se retiró/finalizó sus estudios)
12,95 5,55 Igual que la hipótesis precedente se constata que en el sector urbano el ratio es 12,95 y 5,55 en el rural pues los que culminan estudios están más capacitados para superar carencias.
3. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que no culminó sus estudios por causa de retiro presenta riesgo mayor de pobreza respecto de mismo tipo de hogares pero el jefe si culminó sus estudios.(se retiró/finalizó sus estudios)
9,64 8,41 También en este caso el riesgo es mayor ya que el primer grupo de hogares presenta en el medio urbano un ratio de 9.64 que representa la gran desventaja de los que abandonan estudios y ello también se cumple en el sector rural con un ratio de 8.41
4. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que no finalizó sus estudios por problemas familiares con riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero donde si finalizó estudios.(Problemas familiares/finalizó sus estudios)
9,49 8,90 Igual que la hipótesis precedente los ratios de riesgo de pobreza son altos tanto en el sector urbano como rural y ello expresa la mayor ventaja de los que si culminan sus estudios
5.Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria de la tercera edad con riesgo mayor de pobreza respecto de mismo tipo de hogares que si finalizaron estudios.(Tercera edad/finalizó sus estudios)
6,41 10,20 Igual que las hipótesis anteriores pero en este caso se trata de jefes de hogar de la tercera edad respecto de jefes de todas las edades que si culminaron su nivel de estudios.
6. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que no finalizó estudios por lejanía del centro de estudios tiene riesgo mayor que respecto del mismo grupo de hogares que si finalizó estudios.(queda lejos/finalizó sus estudios)
6,31 6,80 Los ratios altos significan que tanto en el sector urbano como rural es menor el riesgo de pobreza para los jefes de hogar que culminaron sus respectivos niveles de estudio.
Cuadro No 37: Influencia de determinantes de acceso a niveles educativos y riesgo asociado a pobreza
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7. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria pero incapacitados para trabajar presentan riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero el jefe no trabaja.(incapacitado/no trabaja)
5,77 0,00 Se valida la hipótesis en el sector urbano y se torna nula en el sector rural debido a que en este sector gran parte de los jefes de hogar desempeñan algún nivel de actividad. En el sector urbano los incapacitados observan mayor riesgo de pobreza pues en su historial probablemente no ha captado ingresos.
8. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que no finalizó estudios debido a estar a cargo de los quehaceres del hogar con riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero que sí finalizó sus estudios.(Hace quehaceres/Finalizó sus estudios)
5,15 1,43 Igual que en las anteriores explicaciones: los que no culminan sus estudios tienen más probabilidad de ser pobres respecto de los que si culminan.
9. Jefes de Hogar con ningún nivel educativo o primaria que se clasifica como en pobreza extrema observan un riesgo mayor de pobreza respecto hogares no pobres.(Pobreza Extrema/no pobres).
2,78 1,59 En este caso los jefes de hogar, urbanos y rurales, en pobreza extrema superan ampliamente el riesgo de pobreza de los hogares no pobres.
10. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que es beneficiario de Bono 10000 tiene riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares que si culminó estudios aunque no recibe bono 10000.(Si/ No)
2,13 3,19 En este caso la condición de recibir Bono no es suficiente para superar el riesgo de pobreza respecto de los que si han culminado sus estudios pero no reciben bono. El ratio confirma esta conclusión tanto en urbano como rural.
11. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria en pobreza extrema tienen riesgo mayor de pobreza respecto de hogares no pobres.(Pobreza Extrema/No pobres)
1,91 3,14 La sola mención de hogares en pobreza extrema supone que sus miembros tienen un riesgo mayor de pobreza respecto de otros hogares no pobres.
12. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria y en pobreza extrema observa un nivel mayor de riesgo de pobreza de hogares no pobres.(Pobreza extrema/no pobres)
1,79 0,64 La pobreza extrema implica más carencias que los pobres relativos y por ello se cumple la hipótesis de mayor riesgo relativo de los primeros tanto en medio urbano como rural.
13.Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria cuyo jefe de hogar es hombre observa riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogar pero donde el jefe de hogar es mujer.(Masculino/femenino)
1,51 1,51 Los jefes de hogar hombre que no tienen educacional o solamente primaria estan más expuestos a la pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero cuyo jefe es mujer. Este aspecto se repite en otras dimensiones de análisis.
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14. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria con acceso a establecimientos de salud presentan un riesgo mayor de pobreza respecto de mismo tipo de hogares sin acceso a establecimientos de salud.(si acceso a centros/Ningún acceso)
1,48 1,36 Aunque parezca una paradoja los que tienen acceso a establecimientos de salud tienen mayor riesgo de pobreza que el mismo tipo de hogares en ambos dominios debido a que los primeros podrían tener mayor carga de morbilidad.
15. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que no reciben Bono 10000 observan un riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero que si reciben bono 10000.(No/Si)
1,37 1,62 Se valida la hipótesis debido a que el bono 10000 incrementa las posibilidades de consumo e impulsa a algunos miembros menores de edad a seguir estudiando. El ratio de 1.37 en el medio urbano y 1.62 en el medio rural confirma que estos hogares receptores están mejor posicionados para superar carencias.
16. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria y de condición jubilado observa un riesgo menor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero el jefe no trabaja.(jubilado/no trabaja)
1,20 1,21 Se invalida la hipótesis debido a que el ratio, urbano y rural, es mayor debido a que la condición de jubilado implica contar con niveles de ingreso que el que no trabaja no dispone.
17. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria con edad no vulnerable presenta un riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero con edad vulnerable.(no vulnerable/Vulnerable)
1,11 0,93 Se valida la hipótesis en el caso urbano y se invalida en el caso rural probablemente debido a que la edad vulnerable incide menos en el caso rural por razones de mayores chances de trabajar.
18. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria sin tener familia en el extranjero presenta un riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero si tiene un familiar en el extranjero.(No/Si)
1,02 0,68 Se valida la hipótesis en el caso urbano, de manera no contundente, y se invalida en el caso rural probablemente por que la magnitud de las remesas no ha provocado cambios importantes en el nivel de vida de los hogares rurales.
19. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que realiza quehaceres en el hogar presenta un riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero cuyo jefe de hogar no trabaja.(Realiza quehaceres/no trabaja)
0,91 13,01 En este caso se invalida en el caso urbano por el ratio de 0.91 pero se valida de manera contundente en el caso rural debido a que deben ser muy pocos los jefes de hogares rurales que no trabajan.
20. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria con NBS y nacidos en el mismo lugar presentan un riesgo menor de pobreza respecto de similares hogares pero donde existen NBI y el jefe ha nacido en otro lugar.(NBS del mismo lugar/NBI de otro lugar)
0,81 1,61 Se valida la hipótesis en el nivel urbano debido a que los hogares con NBS presentan un riesgo menor aunque el jefe de hogar haya nacido en el mismo sitio. En el sector rural se invalida la hipótesispues el ratio de 1,61 indica que es más grande la proporción de hogares con NBI respecto de los hogares con NBS y resullta indiferente que el jefe haya nacido en otro lugar.
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21. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que si están trabajando presentan riesgo menor de pobreza respecto mismo tipo de hogares pero el jefe no trabaja o es cuenta propia.(si trabaja/Cta Propia)
0,74 0,30 Se valida en ambos casos pues el riesgo de pobreza de los que no trabajan o son cuenta propia es mayor ya que sus niveles de ingreso deberán ser inferiores a los que estan trabajando en otros sectores de actividad.
22. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria clasificado como hogar con NBS presenta riesgo menor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero el hogar se clasifica con NBI.
0,73 0,63 Se valida la hipótesis en ambos casos ya que los hogares con NBS de ambos dominios tienen menor riesgo de pobreza de hogares con NBI.
23. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que no reciben remesas presenta un riesgo mayor de pobreza respecto de hogares similares pero que si reciben remesas.(No reciben/Si reciben)
0,59 0 Se invalida la hipótesis en el caso urbano y se torna nula en el caso rural y probablemente debido a que la remesa puede disminuir el riesgo de pobreza cuando esta es continua.
24. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria cuya condición actual es de trabajar presentan riesgo menor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero actualmente no trabaja.(Trabaja/No trabaja)
0,53 4,52 Se valida la hipótesis en el caso urbano y se invalida en el caso rural y se propone como explicación que los agentes del campo no suelen padecer de desempleo por largos períodos.
25. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que se ha movido por razones diferentes a búsqueda de trabajo presenta un riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero con jefe que se ha movilizado por razones de trabajo.(se ha movido por otras razones/ por trabajo)
0,52 0,72 Se invalida en ambos casos debido a que los ratios menores a la unidad indican que el segundo grupo de hogares puede captar más ingresos por su mayor movilidad motivada por el anhelo de encontrar trabajo mientras que el otro grupo se ha movilizado pero no en pos de otras fuentes de ingreso.
26. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria con trabajo no remunerado tienen riesgo mayor de pobreza respecto de mismo tipo de hogares donde el jefe no trabaja.(Trabajo no remunerado/ No trabaja)
0,35 0,00 Se invalida la hipótesis en el caso urbano y se vuelve nula en el caso rural. El ratio urbano es contundente en cuanto a indicar la peor condición de los que trabajan sin recibir remuneración.
27. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria que ni trabaja ni estudia presenta riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero solamente con la condición de no trabajar.(Ni trabaja ni estudia/No trabaja)
0,30 2,56 Se invalida en el caso urbano y se valida en el caso rural. En el caso urbano la doble condición puede implicar mayores períodos de tiempo de inactividad. En el caso rural se entiende que el no trabajar es una condición de más corta duración.
28. Jefes de hogar con ningún nivel educacional o primaria y de la tercera edad presenta un riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogar donde el jefe de hogar no trabaja.(Tercera edad/No trabaja)
0,00 12,70 Se torna nula la hipótesis en el caso urbano y se valida en el caso rural debido a que el jefe de hogar que no trabaja por causa de la edad puede estar padeciendo esta condición por más años y que en el segundo caso puede ser de carácter más eventual.
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4.- Determinantes de pobreza según tipo de inserción laboral
Todas las 31 hipótesis de esta matriz tratan de predecir la influencia de la inserción laboral en el riesgo relativo de pobreza. Así, se comparan los jefes de hogar insertos en el sector informal (incluyendo desempleados) respecto de otros grupos insertos en otras actividades. En la primera hipótesis que se describe en el cuadro se asocia la actividad ocupacional en el sector informal (Cuenta Propia) y la escala de comparación incluye la asociación con tenencia de enseres. La interpretación de los ratios diferentes en medio urbano y rural, implican que entre hogares urbanos con jefe cuenta propia la mayor tenencia de enseres, de unos respecto de otros con menos enseres, si influye el riesgo relativo de pobreza. Esto no ocurre en el medio rural indicando que las diferencias de tenencia de enseres no impactan de manera directa el riesgo de pobreza entre los grupos de hogares que se comparan.
Hipótesis Específica Zona Urbana
Zona Rural Interpretación
1. Los hogares con jefe Cuenta Propia o en condición de desempleo tienen una alta probabilidad de pobreza cuando se asocia al nivel de tenencia de enseres y respecto del mismo grupo de hogares con menor tenencia de enseres.(Pobre/Pobre Extremo)
2,65 0,29 Los hogares urbanos cuyos jefes de hogar están desempleados o trabajan por cuenta propia, y que son clasificados como pobres por enseres, tienen una alta probabilidad de riesgo de pobreza respecto a los hogares con jefes desempleados o por cuenta propia que son clasificados como pobres extremos por enseres. La pobreza por enseres no evidencia que los enseres sea determinante de pobreza en la zona rural.
2. Los hogares con jefe de hogar cuenta propia o desempleado y habita en vivienda inadecuada están más expuestos al riesgo de pobreza de hogares análogos que habitan en mesones.(Desecho/Mesón)
2,10 17 De acuerdo a la inserción laboral, los hogares urbanos cuyo jefe es desempleado o cuenta propia que es influenciado por el hecho de habitar en viviendas de desecho presenta una alta probabilidad de pobreza respecto a la probabilidad de los que habitan en un mesón.
3. La inserción laboral de los jefes de hogar cuenta propia y desempleados cuyo estado civil es separado tienen mayor riesgo de pobreza que otros estados de unión.(Separado/Unión Libre)
1,75 0,59 La inserción laboral de los hogares urbanos cuyo jefe es cuenta propia o desempleado es influenciado por el hecho de tener un estado civil separado, tiene una probabilidad mayor de ser pobre que aquellos jefes cuenta propia o desempleado cuyo estado civil sea de unión libre.
4. Los jefes de hogar cuenta propia y desempleados que habitan en vivienda individual tienen un riesgo diferenciado de pobreza respecto de aquellos que residen en mesones.(vivienda individual/Mesón)
1,50 31,7 La inserción laboral de los hogares urbanos cuyo jefe es cuenta propia o desempleado es influenciado por el tipo de vivienda, ya que los que habitan en vivienda individual tiene una probabilidad de riesgo mayor de pobreza respecto a los hogares con jefes desempleados o cuenta propia que habitan en un mesón. El riesgo es sumamente alto para aquellos hogares que son rurales bajo las mismas condiciones mencionadas.
Cuadro No. 38: Influencia de determinantes de inserción ocupacional y riesgo asociado a pobreza
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7. Los jefes de Hogar cuenta propia o desempleados que habitan en viviendas con mayor número de cuartos para dormir pueden presentar riesgo diferenciado depobreza entre hogares similares que tienen menos número de piezas. (Más Piezas/Menos Piezas)
1,41 1,14 La inserción laboral de los hogares urbanos y rurales cuyo jefe está desempleado o es cuenta propia, tiene una probabilidad mayor de riesgo de pobreza para hogares con mayor número de piezas para dormir dentro de la misma vivienda, respecto a la probabilidad de aquellos que tienen un menor número de piezas para dormir en el mismo.
8. Los jefes de Hogar cuenta propia y desempleados con varios hogares en la vivienda tienen riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares con menos número de hogares en la vivienda.(Más hogares/Menos Hogares)
1,40 0,90 La inserción laboral de los hogares urbanos cuyo jefe está desempleado o es cuenta propia, tiene una probabilidad mayor de riesgo de pobreza para hogares que aglutinan un mayor número de hogares dentro de la misma vivienda, respecto a la probabilidad de aquellos que tienen un menor número de hogares en el mismo.
9. Los jefes de hogar cuenta propia y desempleados que acuden a establecimientos privados de salud tienen un riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares que no asisten a ningún establecimiento.(Red privada/Ninguno)
1,33 4,13 La inserción laboral de los hogares urbanos y rurales cuyo jefe está desempleado o es cuenta propia, tiene una probabilidad mayor de riesgo de pobreza para aquel jefe que cuando se enferma acude a un centro privado, respecto a la probabilidad del que no asiste a ningún establecimiento hospitalario.
10. Los jefes de Hogar cuenta propia y desempleados que acuden a un establecimiento público de salud tienen un riesgo diferenciado de pobreza respecto de jefes de hogar similares que no asisten a ningún establecimiento.(Red pública/Ninguna)
1,31 1,21 La inserción laboral de los hogares urbanos y rurales cuyo jefe está desempleado o es cuenta propia, tiene una probabilidad mayor de riesgo de pobreza para aquel jefe que cuando se enferma acude a un centro público, respecto a la probabilidad del que no asiste a ningún establecimiento hospitalario.
11. La inserción laboral de los jefes de hogar cuenta propia y desempleados cuyo estado civil es separado tienen mayor riesgo de pobreza que otros estados de unión.(Mismo lugar/Otro lugar)
1,21 0,72 De acuerdo a la inserción laboral de los hogares urbanos cuyo jefe está desempleado o es cuenta propia, se estima una probabilidad alta de riesgo de pobreza para aquellos que han nacido en el mismo lugar donde viven, respecto a la probabilidad de los que nacieron en otro sitio.
5. El estado civil de los jefes Cuenta Propia y desempleados en estado civil casado genera riesgo diferenciado de pobreza respecto de Hogares similares pero en Unión Libre.(Casado/Unión libre)
1,47 1,03 La inserción laboral de los hogares urbanos cuyo jefe es cuenta propia o desempleado es influenciado por el hecho de tener un estado civil casado, tiene una probabilidad mayor de ser pobre que aquellos jefes cuenta propia o desempleado cuyo estado civil sea de unión libre.
6. Los jefes de hogar cuenta propia y desempleados y que gastan poco en alimentos tienen mayor riesgo de pobreza respecto de hogares similares con gasto mayor en alimentos.(Pobre Extremo/No pobre)
1,46 1,84 La inserción laboral de los hogares urbanos y rurales cuyo jefe está desempleado o es cuenta propia, tiene una alta probabilidad de riesgo de pobreza extrema por gastos de alimentos respecto a aquellos hogares con las mismas condiciones laborales mencionadas pero que no son pobres por gastos de alimentos.
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14. La inserción laboral de los cuenta propia y desempleados que tienen familiares en el extranjero puede presentar un riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares que no tienen familiares en el exterior.(Se ha ido/No se ha ido)
1,06 1,31 De acuerdo a la inserción laboral de los hogares urbanos y rurales, con jefes desempleados o cuenta propia, existe evidencia de una mayor probabilidad de riesgo de pobreza para aquellos hogares que tiene familiares que se han ido al extranjero, respecto a la probabilidad de los que no se han ido del hogar.
15. La inserción laboral de los cuenta propia y desempleados con viviendas de varias habitaciones puede influenciar un riesgo diferenciado de pobreza respecto de Hogares similares con menor número de piezas.(Más Piezas/Menos Piezas)
1,03 0,84 De acuerdo a la inserción laboral de los hogares urbanos y rurales, con jefes desempleados o cuenta propia, existe similar o baja probabilidad de riesgo de pobreza de acuerdo al mayor número de piezas del hogar respecto a la probabilidad de menor número de piezas.
16. La inserción laboral de los jefes de hogar cuenta propia y desempleados con estatus de estado civil viudo determina un riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares con estado civil Unión libre.(Viudo/Unión libre)
1,00 0,4 De acuerdo a la inserción laboral de los hogares urbanos cuyo jefe es cuenta propia o desempleado no es determinante el hecho de tener un estado civil viudo, teniendo una probabilidad baja de ser pobre que aquellos jefes cuenta propia o desempleado cuyo estado civil sea de unión libre. En la zona rural sucede lo mismo.
17. La inserción laboral de los cuenta propistas y desempleados que no reciben remesa puede influenciar un riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares que si reciben remesas.(No recibe/si recibe)
0,98 0,72 De acuerdo a la inserción laboral de los hogares urbanos y rurales cuyo jefe está desempleado o es cuenta propia, existe evidencia de una baja probabilidad de riesgo de pobreza para aquellos que no reciben remesas en su hogar, respecto a la probabilidad de aquellos hogares que si reciben remesas, esto refleja que un hogar que recibe remesas necesariamente sea pobre.
18. Hogares de inserción cuenta propia y desempleados que tienen ingresos de otras fuentes pueden ver disminuido el riesgo de pobreza respecto de hogares similares sin estos ingresos.(Si tiene/no tiene)
0,91 2,59 Los hogares urbanos con jefes desempleados o cuenta propia tienen baja probabilidad de riesgo de pobreza cuando tienen ingresos de otras fuentes, respecto a la probabilidad de hogares desempleados sin estos ingresos. Sin embargo, en la zona rural, la probabilidad de riesgo de pobreza si es alta para hogares desempleados o cuenta propia con otras fuentes de ingreso.
12. La inserción laboral de los jefes de hogar cuenta propia y desempleados cuyo estado civil es separado tienen mayor riesgo de pobreza que otros estados de unión.(Si sabe/No sabe)
1,14 2,22 De acuerdo a la inserción laboral de los hogares urbanos y rurales cuyo jefe está desempleado o es cuenta propia, existe evidencia de la probabilidad de riesgo de pobreza aun para aquellos que saben leer y escribir, respecto a la probabilidad de los que no saben. Desde el punto de vista laboral, solo saber leery escribir no es condicionante para reducir la pobreza.
13. La inserción laboral de los jefes de hogar cuenta propia y desempleados cuyo estado civil es soltero tienen mayor riesgo de pobreza que jefes de hogar similares que se encuentran en estado civil de unión libre.(Soltero/Unión Libre)
1,08 0,85 De acuerdo a la inserción laboral de los hogares urbanos cuyo jefe es cuenta propia o desempleado es influenciado por el hecho de tener un estado civil soltero, teniendo una probabilidad mayor de ser pobre que aquellos jefes cuenta propia o desempleado cuyo estado civil sea de unión libre. En la zona rural sucede lo contrario.
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21. Los jefes de hogar cuenta propia y desempleados con sanitario exclusivo observan riesgo de pobreza diferenciado respecto de hogares similares con sanitario compartido.(Sanitario exclusivo/ Compartido)
0,83 7,11 Los hogares rurales con jefes desempleados o cuenta propia tienen un alto riesgo de pobreza con aquellos hogares con sanitario exclusivo, respecto a los de sanitario compartido. Este resultado debe tener influencia de otros factores intervinientes como ser el de otros miembros de la familia que aporten ingresos y que compartan sanitario, Este asunto no es tan relevante en la zona urbana.
22. La situación de Hogares con jefe cuenta propia y desempleado que usan la sala o el comedor para cocinar aumentan su riesgo de pobreza respecto de hogares similares que usan otros sitios para cocinar.(sala y comedor/patio)
0,83 3,64 En los hogares rurales con jefes desempleados o cuenta propia puede influir una mayor probabilidad de riesgo de pobreza en hogares que usan la sala o el comedor para cocinar, respecto a la probabilidad de usar otros sitios como ser el patio (un fogón por ejemplo). no es relevante en el sector urbano.
23. Los jefes de hogar cuenta propia y desempleados en estado civil divorciado pueden tener riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares donde el jefe observa Unión Libre.(Divorciado/Unión Libre)
0,73 0,07 La inserción laboral de los hogares urbanos y rurales cuyo jefe es cuenta propia o desempleado no es tan influenciado por el hecho de tener un estado civil divorciado, ya que tiene una probabilidad baja de ser pobre respecto a aquellos jefes cuenta propia o desempleado cuyo estado civil sea de unión libre.
24. Los jefes de Hogar cuenta propia y desempleados que tienen acceso a celular observan riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares que no tienen acceso a celular.(Si tiene/No tiene)
0,58 0,99 De acuerdo a los hogares con jefes desempleados o cuenta propia, hay una baja probabilidad de riesgo de pobreza para los hogares que tienen acceso a celular respecto a la probabilidad de los que no tienen celular,
25.Los jefes de hogar cuenta propia y desempleados y que no reciben Bono 10,000 tienen riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares que si reciben bono 10000(No recibe/Si recibe)
0,48 3,52 En la zona urbana cuyos hogares tienen jefes desempleados o por cuenta propia y que no reciben el bono 10000 tiene una triple probabilidad de riesgo de pobreza respecto a aquellos que si reciben dicho bono
19. Los hogares con jefe cuenta propia o desempleado que se han movilizado desde sus lugares de origen por motivos no asociados al trabajo son más expuestos al riesgo de pobreza respecto de hogares similares que si se han movilizado por motivos de trabajo.(Motivos diferentes/Motivos de trabajo)
0,9 1,41 Los hogares urbanos con jefes desempleados o cuenta propia tienen baja probabilidad de riesgo de pobreza cuando se han ido de su lugar de origen por motivos diferentes de trabajo, respecto a los que si se han movilizado por razones laborales. En el caso rural se evidencia un mayor riesgo de pobreza en terminos de movilidad social.
20. Los jefes de hogar cuenta propia o desempleados con gran número de personas viviendo en el hogar observan un riesgo mayor de pobreza respecto de hogares similares con menor número de personas.(Mayor número de personas/menor número)
0,87 Muy alto Los hogares rurales con jefes desempleados o cuenta propia tienen un alto riesgo de pobreza en aquellos hogares con mayor número de personas viviendo en su hogar, respecto a los hogares de menor número .
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26. Los jefes de Hogar hombres cuenta propia o desempleados presentan riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares donde el jefe es mujer.(Masculino/Femenino)
0,35 0,21 Tanto en la zona urbana como rural, los jefes de hogar desempleados y por cuenta propia que son hombres tienen baja probabilidad de riesgo de ser pobres respecto a la probabilidad de las mujeres.
29. Jefes de Hogar cuenta propia y desempleados que han completado educación diversificada observan riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares donde los jefes no han estudiado.(Diversificado/Ninguno)
0,08 48 En la zona rural con hogares con jefes desempleados y cuenta propia existe una fuerte evidencia de pobreza para aquellos que a pesar que han llegado a estudiar diversificado, su probabilidad de riesgo de pobreza es muy alta, aun a expensas de aquellos que no han estudiado. Aqui hay la presencia de variables intervinientes que tienen que ver como las escasas oportunidades de empleo en la zona rural para este tipo de nivel de estudio.
30. Los jefes de hogar cuenta propia y desempleados que han estudiado ciclocomún observan riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares con jefe que no ha estudiado.(Ciclo común/Ninguno)
0,08 125 En la zona rural con hogares con jefes desempleados y cuenta propia existe una fuerte evidencia de pobreza para aquellos que a pesar que han llegado a estudiar ciclo común, su probabilidad de riesgo de pobreza es muy alta, aun a expensas de aquellos que no han estudiado. Aquí hay la presencia de variables intervinientes que tienen que ver como las escasas oportunidades de empleo en la zona rural para este tipo de nivel de estudio.
31. Los jefes de hogar cuenta propia y desempleados que acuden al IHSS observan riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares donde sus miembros no acuden a ningún establecimiento.(IHSS/ninguno)
0,03 0,04 Tanto en la zona rural como urbana, los hogares con jefes desempleados o cuenta propia, no hay evidencia de que exista la probabilidad de riesgo de pobreza para aquellos jefes de hogares que asisten por enfermedad al IHSS, respecto a la probabilidad de los que no van a ningún centro hospitalario.
27. Los ingresos bajos de los hogares con jefe cuenta propia y desempleados genera diferente riesgo de pobreza respecto de hogares similares con mayor captación de ingresos.(Pobres Extremos/No Pobres)
0,27 0,56 Tanto en la zona urbana como rural con jefes de hogar desempleados y por cuenta propia, que son clasificados como pobres extremos por ingresos, tienen baja probabilidad de pobreza respecto a los hogares clasificados como no pobres. Este caso puede haber la influencia de una variable interviniente como los subsidios exclusivos al pobre extremo.
28. Los jefes de hogar cuenta propia y desempleados y con educación primaria observan un riesgo diferenciado de pobreza respecto de hogares similares sin educación primaria.(Primaria/Ninguno)
0,10 131 En la zona rural con hogares con jefes desempleados y cuenta propia existe una fuerte evidencia de pobreza para aquellos que a pesar que han llegado a primaria, su probabilidad de riesgo de pobreza es muy alta, aun a expensas de aquellos que no han estudiado.
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5. Determinantes de pobreza relacionados con vivienda
En este apartado se estiman los ratios de riesgo relativos de pobreza mediante 20 hipótesis que, a través de regresión logística, establecen diferencias asociadas a tenencia de vivienda y otras características de los jefes de hogar (edad, edad vulnerable, asistencia a centros educativos, etc.) y como en las matrices precedentes se trata de establecer si una variable asociada a tenencia de vivienda guarda relación con el nivel de pobreza en hogares urbanos y rurales. En la hipótesis No 1 se comparan dos grupos de hogar: los hogares que no son propietarios de vivienda con edades menores a 65 años respecto de otros grupos de hogar que también no son propietarios de vivienda pero con jefes de hogar con edades mayores a 65 años: ¿Cuáles de ellos tienen más riesgo de pobreza?. Los ratios que surgen de correr ecuaciones de regresión logística establecen que los hogares con jefe menor de 65 años tienen un riesgo elevado de pobreza respecto de los mayores de 65 años. Esto implica que la edad y la no propiedad de vivienda se asocian directamente con la pobreza. (Los hogares con jefe menor de 65 años suponen menor acumulación de bienes y capital educacional y menores ingresos respecto de hogares con jefe mayor de 65 años).
Hipótesis Zona Urbana
Zona Rural Interpretación
1. Al comparar la no propiedad de vivienda entre jefes de hogar menores y mayores de 65 años está implícito un riesgo de pobreza elevado y mayor para los menores de 65 años.(Menos de 65/más de 65)
4,33 5,07 Resulta un riesgo relativo elevado de los jefes de hogar menores de 65 años que no son propietarios de vivienda o alquilan influye en 4.33 veces en el nivel de pobreza respecto de los mayores de 65 años de hogares urbanos y aún mayor en los hogares rurales porque la razón de riesgo relativo alcanza 5.07.
2. Los jefes de hogar que no tienen vivienda o alquilan y si habitan en viviendas sin servicios básicos tienen un riesgo mayor de pobreza respecto de los jefes de hogar que no son propietarios o alquilan y si habitan en viviendas sin Servicios básicos.(No/ si)
2,80 2,90 Los hogares del sector urbano cuyos jefes no son propietarios o alquilan la vivienda en que vivien y siendo está sin servicios básicos tienen un riesgo relativo de 2.8 respecto del mismo grupo de hogares pero que si alquilan o viven en una vivienda con servicios básicos. En el sector dicha proporción es aún mayor pues alcanza 2.90.
3. Los jefes de hogar que no tienen vivienda o alquilan y si el jefe de hogar asiste a un centro educativo tiene menor riesgo de pobreza respecto de los que no asisten.(si asiste/no asiste)
1,93 0 Los datos de riesgo relativo validan la hipótesis en el caso urbano por la cifra de 1.93 que revela mayor riesgo y se anula en el caso rural…..debido probablemente a la ausencia de programas educacionales para adultos en el campo rural.
4. Los jefes de hogar que no son propietarios de la vivienda en que viven o alquilan y que asisten al IHSS tienen un riesgo de pobreza mayor que los hogares similares que no asisten al IHSS.(IHSS/Ninguno)
1,85 7,46 Los datos de riesgo relativo de pobreza: 1.85 en el caso urbano y 7.46 en el caso rural y esto último asociado a la escasa cobertura del IHSS en el sectorrural….explican el considerable riesgo relativo de pobreza.
Cuadro No 39 Influencia de determinantes de propiedad de vivienda y riesgo asociado a pobreza
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8. Los jefes de Hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que profesan otras religiones diferentes a la católica tendrán más riesgo de pobreza respecto de hogares similares que profesan la religión católica.(Otras religiones/Católica)
1,28 2,08 Se valida la hipótesis ya que en el sector urbano el riesgo relativo de pobreza es de 1.20 y 2.08 en el sector rural. En los análisis de frecuencias simples los hogares menos pobres son más en términos proporcionales y comparativos a los evangélicos y católicos.
9. Los jefes de hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que tienen servicio de internet pueden ser de menor riesgo respecto de hogares similares que no tienen este servicio.(Si tiene/No tiene)
1,20 0,50 Se invalida la hipótesis solo en el sector urbano ya que es de 1.20 el riesgo relativo de pobreza al comparar con los hogares que no tienen internet…aunque se valida la hipótesis en el sector rural pues el ratio alcanza 0.50 lo que indica que hay más hogares rurales pobres que no tienen internet respecto de los hogares que si tienen.
10. Los jefes de hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que son clasificados como pobres relativos tienen más riesgo relativo de pobreza respecto de hogares no pobres.(Pobreza Relativa/No pobre)
1,13 0,98 Se confirma apenas la hipótesis en el sector urbano por el ratio de 1.13 y resulta casi igual en el rural. Es de esperar que así suceda pues se comparan hogares pobres con hogares no pobres…sin embargo el ratio de riesgo relativo sería sustancialmente mayor en ambos casos.
11. Los jefes de hogar no propietarios de lavivienda que habitan tienen mayor riesgo relativo de pobreza cuando los hogares son clasificados como de pobreza extrema respecto de hogares similares no pobres.(Pobre extremo/No pobre)
1.12 0.97 Igual que la hipótesis precedente…sin embargo pareciera indicar que son bastante menores los hogares no pobres que no son propietarios de la vivienda que habitan…este tipo de relacionamiento amerita un estudio de mayor profundidad.
12. Los jefes de hogar no propietarios de la vivienda que habitan y cuyo jefe es masculino tienen un riesgo relativo mayor de pobreza respecto de hogares similares cuyo jefe es mujer.(Masculino/Femenino)
1,10 1,30 Se confirma la hipótesis en los dos dominios: 1.10 en el urbano y 1.30 en el rural. Este hallazgo supone que la jefatura femenina incide en el bajo nivel comparado de pobreza, tanto en el medio urbano como en el rural.
5. Los jefes de hogar que no son propietarios de la vivienda en que viven o alquilan disminuyen su riesgo de pobreza si el jefe de hogar trabaja respecto de hogares similares donde el jefe de hogar no trabaja.(trabaja/no trabaja)
1,61 1,72 Se invalida la hipótesis debido a que el riesgo de pobreza aparece mayor para los que trabajan respecto de los que no trabajan. Una probable explicación en el nivel urbano es que se trate de desempleados temporales que no son pobres.
6. Los jefes de hogar que no son propietarios de vivienda o alquila n presentan un riesgo de pobreza mayorentre los que no reportan ingresos respectos de los mismos hogares que se consideran no pobres.(No reporta/No Pobre)
1,54 1,85 Se valida la hipótesis ya que se obtiene un ratio de 1.54 en el sector urbano y 1.85 en el sector rural…ello significa que los que no reportan ingresos son hogares de mayores carencias respecto de los hogares no pobres.
7. Los jefes de hogar no propietarios de la vivienda en que viven y que presentan estado civil no vulnerable tienen un riesgo menor de pobreza respecto de hogaressimilares con estado civil vulnerable.(No vulnerable/Vulnerable)
1,52 1,57 Se invalida la hipótesis ya que en el sector urbano los hogares de condición no vulnerable presentan un ratio de 1.52 y de 1.57 en el sector rural. Una explicación verosímil se relaciona con el hecho de que es una minoría de hogares de condición civil no vulnerable...que prevalece la condición de vulnerable en el sector urbano y aún más en el sector rural.
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16. Los jefes de hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que acuden a establecimientos privados cuando enferman observan un riesgo mayor de pobreza respecto de hogares similares que cuando enferman no asisten a ninguno.(Privado/ninguno)
0,68 0,48 Se invalida la hipótesis ya que en el sector urbano se obtiene un ratio de 0.68 y 0.48 en el sector rural…en ambos casos puede estar implicada la posibilidad de menor disponibilidad de ingresos para acudir a un centro público o privado de atención.
17. Los jefes de Hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que reciben bono tienen un riesgo menor de pobreza respecto de hogares similares que no reciben bono.(Si tiene/No tiene)
0,64 0,35 Se valida la hipótesis ya que el ratio es de 0.64 en medio urbano y 0.35 en el rural. En este último caso la cifra indica que son proporcionalmente más los hogares rurales que no reciben bono.
18. Los jefes de Hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que manifiestan tener un familiar en el exterior observan un riesgo menor de hogares similares pero que no tienen familiar en el exterior.(Si/No)
0,61 0,76 Se valida la hipótesis ya que el ratio alcanza 0.61 en el medio urbano y 0.76 en el rural. Este resultado supone que el familiar en el exterior puede funcionar como un soporte adicional que impide el empobrecimiento de su hogar de origen.
19. Los jefes de hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que salieron de sus lugares de origen por razones diferentes a buscar trabajo tienen un riesgo menor de pobreza respecto de hogares similares cuyos jefes se movilizaron por razones de trabajo.(Por razones diferentes de trabajo/Por trabajo)
0,60 0,80 Se valida la hipótesis: en el sector urbano el ratio es de 0.60 y 0.80 en el sector rural. Igual que en la hipótesis precedente: los que se movilizan por razones de trabajo proceden de una situación originaria de pobreza y no necesariamente ese sea el caso para los que se movilizaron por otras razones.
20. Los jefes de hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que han sido víctimas de la violencia presentan un riesgo mayor de pobreza respecto de hogares similares donde el jefe de hogar no ha sido víctima de a violencia. (Si/no)
0,00 2,35 Se anula la hipótesis en el caso urbano y se valida en el caso rural indicando con ello la posibilidad que sea alta la incidencia de casos de violencia en el sector rural a pesar de que los mismos no sean informados a nivel de medios.
13. Los jefes de Hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que viven en el mismo lugar donde nacieron presentan un riesgo mayor de pobreza respecto de los hogares similares donde el jefe de hogar nació en otro sitio.(En mismo lugar/en otro sitio)
0,96 0,51 Se invalida la hipótesis: levemente en el sector urbano por el ratio de 0.96 y considerablemente más en el sector rural (0.51). Una explicación podría basarse en el hecho de mayores ventajas del forastero que podrían impulsar procesos de movilidad social mientras que el jefe de hogar nativo está más conforme del estatus social adquirido.
14. Los jefes de Hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que asisten a un servicio público de atención en salud tienen un riesgo de pobreza mayor que hogares similares que no asisten a ninguno. (Público/Ninguno)
0,87 1,27 Se invalida la hipótesis para el sector urbano pues se alcanza un ratio de 0.87 y se valida en el sector rural por el ratio de 1.27 está situación puede deberse a que los rurales tienen menor acceso geográfico y económico y por ello son los más pobres y los que menos asisten.
15. Los jefes de hogar no propietarios de la vivienda que habitan y que tienen ingresos de otras fuentes tienen un riesgo menor de pobreza respecto de hogares similares que no tienen otras fuentes de ingreso.(Si tiene/no tiene)
0,81 0,61 Se valida la hipótesis en ambos casos ya que en el sector urbano el ratio alcanza 0.81 y aún más en el rural con 0.61. Esto se interpreta considerando que los flujos adicionales de ingreso implican una menor probabilidad de pobreza.
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6. Determinantes de pobreza relacionados con edad de los jefes de hogar
En este apartado se configuraron 7 hipótesis buscando especificar mejor la influencia de la edad con el riesgo relativo de pobreza. En este caso la edad es asociada con la asistencia o no a establecimientos públicos y privados de salud. En buena medida se trata de comparar aquellos hogares con riesgo de padecer enfermedades graves – los mayores de 65 años- respecto de hogares con riesgo menor de padecer enfermedades graves – los menores de 65 años- con una carga de morbilidad diferenciada por que incluyen una proporción considerable de hogares con parejas jóvenes. La primera hipótesis se valida ya que, efectivamente, los jefes de hogar mayores de 65 años y que acuden a un establecimiento privado de salud tienen un riesgo elevado de pobreza respecto de los jefes de hogar menores de 65 años y que no acuden a ningún establecimiento. Para el sector salud, IHSS y red pública de salud, estos ratios sugieren no cobertura o ausencia de programas de atención para mayores de 65 años que; a su vez, impactan o influencian en los niveles de pobreza.
Hipótesis Zona Urbana
Zona Rural Interpretación
1. Los jefes de hogar mayores de 65 años y que acuden a red privada de salud presentan un riesgo mayor de pobreza respecto los jefes de hogar menores de 65 años que no acuden a ningún establecimiento cuando enferman.(Red privada/Ninguna)
3,71 3,28 Se valida la hipótesis debido a que el ratio de 3.71 en el sector urbano implica mayor riesgo de pobreza por que al acudir a un centro privado ponen de manifiesto no estar cubiertos por la seguridad social y probablemente tratarse de unaenfermedad grave que puede ser un elemento de empobrecimiento mientras que los menores de 65 años no acuden a ningún establecimiento por implicar la incidencia de enfermedades menos graves. En el sector rural igual; 3.28
2. Los jefes de hogar mayores de 65 años y que reciben ingresos de otras fuentes presentan un riesgo mayor de pobreza respecto los jefes de hogar menores de 65 años que no reciben ingresos de otras fuentes.(Si recibe/no recibe)
3,44 3,83 Se comprueba la hipótesis ya que se alcanza un ratio de 3.44 en el sector urbano y 3.83 en el medio rural. Esto significa, contrario al sentido común, que los hogares con jefe de más de 65 años están menos insertos en los mercados laborales y precisan de otras fuentes, como ayudas, mientras los hogares con jefes menores de 65 estarían más involucrados en los mercados ocupacionales y estarían recibiendo ingresos mayores y serían menos necesitados de otras fuentes de ingreso.
3. Los jefes de hogar mayores de 65 años que acuden al IHSS cuando enferman tienen un riesgo mayor de pobreza que hogares similares que no asisten a ningún establecimientocuando enferman.(IHSS/Ninguna)
2,04 1,05 Se valida la hipótesis por razones similares a la hipótesis precedente. Sin embargo está validación es contundente solo en el sector urbano por el ratio de 2.04 y muy leve en el caso rural ya que el ratio es de 1.05. De nuevo cabe considerar el tipo de enfermedad que abate a los jefes de mayor edad respecto de los más jóvenes.
Cuadro No. 40 Influencias de determinantes de edad y riesgo asociado a pobreza
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4. Los jefes de Hogar mayores de 65 años que acuden a una red pública cuando enferman tienen un riesgo relativo mayor de pobreza respecto de los jefes de hogar menores de 65 años y que no asisten a ningún establecimiento cuando enferman.(Red pública/Ninguna)
1,87 1,61 Se cumple la afirmación anticipada en la hipótesisya que se alcanza un ratio de 1.87 en el sector urbano y 1.61 en el sector rural y esto guarda relación con la carga de morbilidad diferente de los mayores de 65 años respecto de los menores de 65.
5. Los jefes de Hogar mayores de 65 años con nivel de educación superior tienen un riesgo relativo de pobreza menor que los jefes de hogar con menos de 65 años de edad pero con nivel inferior de educación.(Nivel superior/Nivel inferior)
0,87 0,61 Se valida la hipótesis, por el ratio de 0.87 en el sector urbano y 0.61 en el medio rural, y la explicación implica que el nivel superior de educación supone niveles mayores de ingreso respecto de los jefes de hogar con menos de 65 años pero con nivel de educación inferior.
6. Los jefes de hogar mayores de 65 años con condición de saber leer y escribir tienen un riesgo mayor de pobreza que los jefes de hogar de menos de 65 años de edad y condición de no saber leer ni escribir.(Si asiste/no asiste)
0,26 0,94 Se invalida la hipótesis debido al ratio de 0.26 en el sector urbano y 0.94 en el sector rural. Esto implica que son los jefes de hogar analfabetas, aunque menores de 65 años, los más expuestos al riesgo de pobreza.
7. Los jefes de hogar con más de 65 años y que asisten a un establecimiento educativo resultaran con un riesgo menor de pobreza respecto de los hogares con jefes de menos de 65 años que no asisten a ningún establecimiento educativo. si asiste/no asiste)
0,08 1,32 Se valida la hipótesis para el caso urbano por el ratio de 0.08 que indica que el riesgo de pobreza es muy superior debido a que los jefes de la tercera edad que asisten lo estarían haciendo por su bajo nivel educativo y sus menores ingresos. En el caso rural se invalida la hipótesis puesto que los de mayor edad serían más pobres que el otro grupo de menor edad pero que no asisten por queprobablemente perciben que no lo necesitan.(enfermedades menos graves)
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7. Determinantes de pobreza asociados a edades vulnerables
Se consideró tratar de manera específica una variable de edad creada: edad vulnerable-edad no vulnerable, estableciendo 10 hipótesis que contrastan el sexo de los jefes de hogar, el estado civil, finalización de estudios y otras más. En este caso, el grupo de hogares con edad vulnerable (hogares con jefe entre 18 y 25 años más los hogares con jefe mayor de 65 años) refiere contrastar hogares con mayor probabilidad de pobreza respecto de hogares con edad no vulnerable y menor probabilidad de pobreza. En la primera hipótesis el contraste diferenciador, escala de medición, plantea comparar la pobreza de hogares con jefe hombre respecto de hogares con jefe mujer (ambos grupos con edad vulnerable) y el resultado de esta asociación es que los hogares con jefe hombre y edad vulnerable tienen un riesgo mayor de pobreza respecto de hogares con jefe mujer. (Vale aclarar que no necesariamente la jefatura femenina implica ausencia de cónyuge, pues no se están comparando los hogares bi-parentales con jefe hombre respecto de hogares mono parentales con jefe mujer).
Hipótesis Zona Urbana
Zona Rural Interpretación
1. Los jefes de Hogar con edades vulnerables cuando el jefe es hombre tienen un riesgo mayor de pobreza respecto de Hogares similares con jefe mujer.(Hombre/Mujer)
3,02 2,11 Se valida la hipótesis de mayor riesgo relativo de pobreza entre los hogares con jefe hombre del sector urbano con ratio de 3.02 y 2.11 en el sector ru ral, debido a que ya se ha establecido que las mujeres jefes de hogar son menos pobres que los hogares con jefe hombre.
2. Los jefes de Hogar con edades vulnerables cuando el estado civil es soltero tienen un riesgo mayor de pobreza respecto de Hogares similares con otros estados civiles.(Soltero/Otros)
1,30 0,89 Se valida la hipótesis de mayor riesgo en el caso urbano, ratio de 1.30, pero se invalida en el medio rural por un ratio de 0.89, que expresa, en el caso rural, la mayor abundancia relativa de uniones libres abarcando hogares no pobres y pobres.
3. Los jefes de Hogar con edad vulnerable y que han finalizado estudios observan un riesgo mayor de pobreza respecto de hogares similares pero que no han culminado estudios.(Ha finalizado estudios/no ha finalizado estudios por trabajo)
1,22 4,04 Se valida la hipótesis porque el ratio de riesgo relativo de pobreza es de 1.22 en el medio urbano y de 4,04 en el medio rural. Esta particular situación supone que los jefes de hogar que no han concluido cualquier nivel educativo estarían recibiendo ingresos acordes a sus niveles inferiores de escolaridad.
4. Los jefes de edad con edad vulnerable y que han sido víctimas de violencia observan un riesgo mayor de pobreza respecto de hogares similares pero que no han resultado víctimas de la violencia.(salud, educación/Trabajo)
1,02 0,61 No se registra una validación contundente de la hipótesis en el medio urbano porque es apenas una fracción decimal que diferencia un grupo de otro y si se invalida la hipótesis en el caso rural por el ratio estimado de 0.61 y ello obedece a que se evidencia de mayores eventos de violencia en el sector rural.
Cuadro No. 41 Influencia de determinantes es edades vulnerables y riesgo asociado a pobreza
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6. Los jefes de Hogar con edad vulnerable y que perciben como peor la situación del hogar a pesar de tener un familiar en el exterior, observan un riesgo mayor de pobreza respecto del mismo grupo de hogares que perciben igual o mejor su situación.(Peor/Igual o mejor)
0,87 1,22 La hipótesis se invalida en el caso urbano pues el ratio se estima en 0.87 y se valida en el caso rural pues resulta en 1.22. Una explicación dirige la atención al hecho de que para los hogares rurales el familiar en el exterior representa un horizonte de movilidad social y en el sector urbano se podría percibir que cualquier ayuda del familiar no sería tan grande para cambiar su estándar de vida.
7. Los jefes de Hogar con edad vulnerable y que se han mudado al actual domicilio por razones de salud y educación observan un riesgo relativo mayor de pobreza respecto del mismo grupo de hogares pero que se han mudado al actual domicilio por razones de trabajo.(Salud, educación/ Trabajo)
0,80 1,23 La hipótesis se invalida en el caso urbano pues el ratio se estima en 0.8o y se valida en el caso rural pues resulta en 1.23. Esta situación corresponde al hecho de que en el medio urbano proliferan casos de personas buscando empleo y buscando asentarse mientras que la movilidad por motivos de salud y educación no siempre involucra cambio de domicilio.
8. Los jefes de Hogar con edad vulnerable y de otras religiones observa un riesgo mayor de pobreza respecto del mismo grupo de hogar que se autocalifican como católicos.(Otros/ Católicos)
0,39 0,84 Se invalida esta hipótesis porque el ratio de 0.39 en el medio urbano y 0.84 en el medio rural, implica fuerte incidencia de pobreza entre hogares católicos en ambos sectores.
9. Los jefes de hogar con edad vulnerable y sin carga económica observan un riesgo mayor de pobreza respecto del mismo tipo de hogares pero con carga económica.(Sin carga/Con carga)
0,38 0,35 Se invalida la hipótesis en ambos casos porque el ratio es bastante menor que la unidad e indicando que la mayor carga económica en sí misma significa mayores dificultades de satisfacer las necesidades básicas.
10. Los jefes de edad con edad vulnerable y con trabajo observan un riesgo menor de pobreza respecto de hogares similares pero que no tienen trabajo.(con trabajo/sin trabajo)
0,28 0,32 Se valida la hipótesis porque el ratio de 0.28 y 0.32 urbano y rural respectivamente, indica que la condición de tener trabajo supone menor riesgo deser pobre.
5. Los jefes de hogar con edad vulnerable y mayor número de personas en el hogar observan un riesgo relativo mayor de pobreza respecto del mismo grupo de hogares con menos personas por hogar.(Víctimas/No víctimas)
0,94 0,83 Se invalida esta hipótesis en ambos sectores: 0.94 en el urbano y 0.83 en el rural. Una explicación podría basarse en que el grupo de menores personas entraña la posibilidad de que se trate de menores de edad o dependientes que por su edad no generan ingresos.
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Algunos apuntes adicionales para combatir la pobreza en Honduras
Aunque las variables que han prevalecido a lo largo del tiempo para el análisis de la pobreza giran en torno a la generación de empleo e ingreso, es necesario también tomar en cuenta que estas han ido siendo articuladas a las políticas públicas de gobiernos consecutivos para convertirlas en políticas de Estado, en el mejor de los casos. Sin embargo creemos que es preciso redimensionar la reflexión sobre cómo abordar los temas del empobrecimiento en Honduras y probablemente en otras latitudes de la tierra; considerando otras variables que probablemente han sido más constantes en el mundo de lo real y a lo largo del tiempo, incluyendo la posibilidad que han tenido origen primigenio a cualquier otro tipo de variables.
Sobre esta base creemos oportuno considerar un aspecto, que si bien es cierto es tomado en cuenta por la mayor parte de técnicos y tomadores de decisiones que están relacionados con el combate la pobreza, es también cierto que no siempre se hace el abordaje que permita tener un poco más claro el papel que el Estado debe tener sobre las inversiones públicas; sobre todo porque las inversiones públicas no siempre han estado relacionadas con un programa que las identifique en el marco de un proceso de planificación de mediano y largo plazo, sino más bien, como la oportunidad de obtener crédito proveniente de la comunidad financiera internacional, o de la comunidad financiera nacional, y de otra parte a lo que pudiese estar vinculado con el cumplimiento de promesas de campaña, o lo que un político en particular pudiera considerar que es prudente realizar. En el peor de los casos, hay en esto sectores que podrían estar también muy relacionado a la oportunidad de hacer negocios, sean éstos de naturaleza licita o no.
Por lo tanto el FOSDEH apunta, que la pobreza puede ser reducida mediante la aplicación de un programa de inversiones públicas que trascienda el período de un gobierno, y que más bien pudiese estar orientado a la aplicación, o la ejecutoria de varios gobiernos, por ejemplo: el programa carretero del país. En todo caso un programa de inversiones públicas que combata la pobreza, tiene que tener en cuenta que la obra pública tiene que ser construida utilizando los recursos nacionales, esto significa tomar en cuenta los recursos locales, lo que tiene que ver con la industria de la construcción, y la posibilidad que los materiales y otros elementos importantes para dicha industria sean principalmente un aporte de naturaleza nacional, de otro lado habrá que tomar en cuenta que dicha obra pública, debiera tener un componente mayor de mano de obra nacional, que no siempre se encuentra con facilidad en el mercado mano de obra que tenga los conocimientos, la experiencia que se requiere; y esto tiene como implicación la necesidad también de tener previamente procesos de capacitación, que puedan facilitar la posibilidad de que una buena parte de la población, o un sector de la población pueda tener acceso a esta formación, y que pueda ser utilizada racionalmente en las obras que se construyen.
Lo otro que es muy importante a tomar en cuenta, además de la utilización de lo local,24 es lo que tiene que ver con dimensionar apropiadamente las prioridades de inversión nacional, y por otro lado, donde se encuentran las mayores capacidades de ejecución de los diferentes proyectos; esto significa entonces que la planificación debe de ser articulada con suficiente anticipación, y por otro lado se debe de considerar que debe de haber un plan de inversiones, que de un lado pueda definir ese nivel de prioridad de inversión; pero por otro lado también pueda definir donde
24 Efectivamente está implicada la opción de profundizar los procesos de descentralización que permitan mayor participación a nivel municipal.
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es más oportuno iniciar o continuar una obra, y lo otro que no deja de ser importante, es el impacto que en términos locales podía tenerse con la construcción de esa obra, y lo que podría ser la generación de beneficios primarios o secundarios que de la misma pudieran derivarse.
Es importante tomar en cuenta que también hay otro tipo de previsiones de naturaleza legal y financiera, que deben ser contemplados con suficiente anticipación, a manera que la obra pública pueda también desarrollarse con el menor retraso posible, y que puedan estar relacionados con el incumplimiento de leyes que benefician a sectores como por ejemplo: donde se va a construir una obra donde haya necesidad de establecer un paso, o necesidad de poder tener un espacio de terreno en el que hay otros dueños y a la larga sino se les logra pagar un justo precio de la tierra adecuado tengan hay oportunidad de que hayan retrasos que le afecten directamente a ellos, y que directamente pueda afectar la obra pública. Es importante también tomar en cuenta la tardanza que tienen los proyectos que son financiados por parte de la comunidad internacional y los intereses que están alrededor de esta posibilidades de inversión, debido a que por lo regular representan un interés que no necesariamente coincide con los intereses de Honduras, y por otro lado probablemente que se exijan cierto niveles de condicionalidades que dificilmente el gobierno pueda cumplir en el corto plazo.
Como contribución adicional, el FOSDEH ampliará en el futro los apuntes aquí iniciados para combatir la pobreza desde dentro, por lo que adelantamos algunos temas sugerentes: Reduciendo la pobreza con solidaridad; Reduciendo la pobreza con el bono sostenible; Reduciendo la pobreza con el Fondo del Migrante; Reduciendo la pobreza con la Economía de Respaldo: Volver al campo; Reduciendo la pobreza con Educación.
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XII. Bibliografía Consultada
• Aguayo Canela, Mariano. Como hacer una Regresión Logistica con SSPS, FABIS 2006• BCH, “Remesas Familiares enviadas por hondureños residentes en el exterior y gastos efectuados en el país durante sus visitas”. 2013• Boltvitnik, Julio. Métodos de Medición de la Pobreza. 2001• Feres, Juan Carlos, Enfoques para Medición de la Pobreza. 2001 (CEPAL)• Dubois Migoya, Alfonso. La Revisión del Concepto de Pobreza. Universidad del País Vasco.1999• FIDEG, Encuesta de Hogares para Medir la Pobreza en Nicaragua. 2013• GOH, Estrategia de Reducción de la Pobreza. 2001• Gómez Rodriguez Amparo, Filosofía y Métodos de las Ciencias Sociales, 2003• Gujarati, Damodar N. Econometría. McGrawHill. 4ta Edición• INE (España) La Pobreza y su Medición. 2006• INE, (Honduras) Anuario Estadístico 2000• INE, (Honduras) Anuario Estadístico 2004-2007• INE, (Honduras) Anuario Estadístico 2006• INE, (Honduras) Características Generales de la Vivienda Tomo III 2001• INE, Características y Disponibilidad de Servicios Básicos de la Vivienda Tomo I 2001• INE, Trigésima Novena Encuesta Permanente de Hogares de Propósitos Múltiples 2010• INE, (Honduras) Encuesta sobre Condiciones de Vida en los Hogares. Mayo 1991• INE.( Honduras)Canasta Básica de Bienes y Alimentos. 2007.• INIDE, (Nicaragua) Encuesta de Hogares sobre Medición del Nivel de Vida. 2009• Jovel: Albert J: “Análisis de Regresión Logística” Centro de Investigaciones Sociológicas, Madrid, 1995.• Lewis,Oscar. Los Hijos de Sanchez. FCE. 1964• López, Ramón. Determinantes de la Pobreza Rural en Chile. 1996. Cuadernos de Economía Año 33. No.100• Narayan Deepa y Petesch Patti, Salir de la Pobreza. (Banco Mundial), 2008• Perdomo, Rodulio. Pobreza y Extrema Pobreza en Honduras. POSCAE-UNAH. 1988• RIMISP, Pobreza y Desigualdad. Informe Latinoamericano 2011.• SECPLAN-Honduras Libro Q, 1994• Sen, Amartya, Inequality Reexamined. Oxford University Press, 1992• SEQC, Regresión Logística, 2008• Teitelboim, Berta: Factores Determinantes de la Pobreza en base a un modelo de Regresión Logística. 2004• Tilly, Charles, La Pobreza y la Política de Exclusión. 2008• Tornarolli, Leopoldo. Metodología para la Medición de la Pobreza Rural (CEDLAS), 2007• Ul Haq, Mahbub. La Cortina de la Pobreza. FCE. 1976• Vargas Llosa, Alvaro.(ed) Lecciones de los Pobres. ESPASA. 2009.
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Anexo 1Análisis de varianza univariante para la pobreza
hallazgos obtenidos
1) Las contribuciones explicativas de los modelos de varianza según las mediciones de pobreza se cuantificaron así:
a) POBREZA POR NECESIDADES BASICAS 48%b) POBREZA SEGÚN INSERCIÓN LABORAL 40%c) POBREZA POR INGRESOS 30%d) POBREZA POR ENSERES 23%e) POBREZA POR GASTOS DE ALIMENTOS 21%
2) Los determinantes más significativos para las mediciones de pobreza anteriores son:
• NIVEL EDUCATIVO• INGRESOS DE OCUPACIONES SECUNDARIAS• NÚMERO DE HOGARES DENTRO DE LA MISMA VIVIENDA• NÚMERO DE PERSONAS EN LA MISMA VIVIENDA• CONDICIONES INADECUADAS DE LA VIVIENDA• SEXO DEL JEFE DE HOGAR• OCUPACION LABORAL EN AGRICULTURA Y GANADERIA• CARGA ECONOMICA EN EL HOGAR• REMESAS• BONO 10000• DETERMINANTES QUE SURGEN DE LA INTERSECCION ENTRE CONDICIONES
DE VIVIENDA, SEXO, CARGA ECONOMICA, TRABAJO EN AGRICULTURA, REMESAS Y BONO
3) EL EFECTO CONJUNTO DE REMESAS * BONOS IMPACTA A LOS TRES NIVELES DE POBREZA.
4) EN LA MEDICION DE LA POBREZA POR GASTO DE ALIMENTOS, LAS VARIABLES DE LAS CONDICIONES DE VIVIENDA INADECUADA O SI TRABAJA EN AGRICULTURA NO SON SIGNIFICATIVAS INDIVIDUALMENTES, PERO CUANDO SE COMPORTAN CONJUNTAMENTE CON EL BONO 10,000 SI TIENE IMPACTO EN ESTÁ MEDICION DE POBREZA.
5) EN LA MEDICION DE ENSERES Y TAMBIEN EN LA DE NECESIDADES BASICAS, EL BONO 10,000 COMBINADO CON OTRAS VARIABLES TIENE MAS IMPACTO SIGNIFICATIVO QUE SI FUERA INDIVIDUAL.
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Anexo 2
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Poverty Analysis in HondurasAnalysis and Characterization of Determinants,2013-2014
FOSDEH
Technical Coordination: Rodulio Perdomo and Mauricio Díaz Burdett
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For the Social Forum on External Debt and Development of Honduras (FOSDEH). It is a great pleasure to extend our deepest gratitude to the people and institutions who contributed to this document “Poverty Analysis in Honduras: Determinants Analysis and Characterization”.
We want to specially thank the technical staff of FOSDEH, particularly Rodulio Perdomo, Rigoberto Martel, Joel German, Raf Flores, Ileana Morales, Emma Velasquez, Gabriel Perdomo and Mario Posas. Also our special gratitude to the Directive Board of FOSDEH, preceded by Dr. Nelson Garcia, Dr. Livy Zuniga Secretary, Treasurer Dr. Edgardo Chévez, Fiscal Mr. Cesar Zelaya, and the Vocal Dr. Freddy Garmendia.
Also our special thanks to Dr. Fidel Ordonez, who contributed his advice and the methodological design of the survey; as well our gratitude to Hector Leon for his econometric determinants analysis contribution. We thank Otto Perdomo for the digitalization and printing of maps, to the field supervisors: Edgardo Pineda, Fabio Flores, Joshua Ponce, Ilic Nimer Ruíz, Leonel Vasquez, Oscar Espinal, Iris Salgado and Olvin Bendeck; to the pollsters: Marlene Andrade, Andrik David Ferrufino, Norman Barahona, Lilian Garcia, Luz Maria Betancourt, José David Flores, Fredy Andino, Leslie Urbina, Jackeline Alonzo, Rosibel Calix, Maura Flores, Sonia Banegas, Ronald Gonzales, Iris Calderon, Geny Garcia, Marlon Colindres, Sandra Barahona, Nelson Avilez, Iris Joselyn Salgado Chirinos and Gladys Sanchez, to the motorists: Adolfo Barahona, Nerys Banegas, Carlos Ayestas Romain Flores, Miguel Gonzalez, Renan Reyes; to the coders: Ana Diaz, Ismael Zepeda, Manuel Eguigure, Edgardo Pineda; and to the transcribers: Brayan Wilfredo Hernández , Jorge Isaac Diaz, Pedro Antonio Torres, Silvia Marlene Osorio, Sayda Waleska Cruz and Izamar Ayestas Sauceda.
We emphasize our appreciation to the staff and the Swiss Development Cooperation with whose funding was possible the technical process, analysis and dissemination of this important document and the Think Tank Initiative to complement this effort.
Finally our gratitude to God.Mauricio Diaz Burdett
Acknowledgment
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Glosary ................................................................................................................................
Executive Summary ............................................................................................................
Technical Summary .............................................................................................................
Introduction .........................................................................................................................
I. Sampling Frame ..............................................................................................................
II. Poverty Phenomenon in Honduras Measuring Methods .................................................
A. Unsatisfied Basic Needs method ...............................................................................
B. Food and non-Food Consumption Expenditure Method for Measuring Poverty .......
C. Poverty Line Method (based on income) ..................................................................
D. Wealth / Poverty Material-Based Household Appliances and Other Assets Approach
E. Auto Perceptions of Social Welfare /Discomfort of the households Approach ..........
F. NBI-Poverty Line Focus ...........................................................................................
G. NBI-Consumption Expenditure Focus ......................................................................
H. Poverty-Spending Line Consumer Focus ................................................................
I. Analysis of Poverty Determinants ...............................................................................
Multiple Characterization of Poverty and Extreme Poverty in Honduras ..............................
III. Poverty Situation from the Basic Unsatisfied Needs Method .........................................
EDUCATIONAL LEVEL AND POVERTY (as NBI indicators) ...............................................
IV. Poverty Situation from the Income Method ....................................................................
Poverty and Remittances ...............................................................................................
Poverty and Bonds .........................................................................................................
V. Poverty status from Consumer Expenditure Method ......................................................
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VI. Approach to Welfare/Social Discomfort by Availability of Housewares and assets
(accumulation of household Housewares) .....................................................................
VII. Upset/Welfare Approach by Self Perception .................................................................
VIII. NBI-poverty line (income) Focus ................................................................................
IX. NBI-Consumption Expenditure Focus ..........................................................................
X. Poverty-Consumption Expenditure Line Focus .............................................................
XI. ANALYSIS OF POVERTY DETERMINANTS ................................................................
1. Educational Determinants influence ..........................................................................
2. Poverty Related Health Access Determinants ...........................................................
3. Poverty Determinants related to differential access to education ..............................
4.- By Type of Job Placement Poverty Determinants ....................................................
5. Housing related Poverty Determinants ......................................................................
6. Poverty Determinants Related to Age of Household Heads ......................................
7. Poverty Determinants associated with Vulnerable Ages ............................................
XII. Consulted Bibliography ................................................................................................
Annex 1 ...............................................................................................................................
Annex 2 ...............................................................................................................................
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IDB Inter-American Development Bank
BM World Bank
CBA Basic Food Basket
COSUDE Swiss Agency for Development
EPHM Permanent Household Survey
ERP Strategy for Poverty Reduction
FIDEG International Foundation for Global Economic Challenge
FOSDEH Social Forum on External Debt and Development in Honduras
IHSS Honduran Institute of Social Security
INE National Institute of Statistics
IP Property Institute
LP Poverty Line
NBI Unsatisfied Basic Needs
NBS Unmet Basic Needs
PAAR Management Program for Rural Areas
PATH Program Honduras Land Administration
PNUD Development Program of the United Nations
UPM Primary Sampling Units
Glosary
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In the last months of 2013 the Characterization and Determinants of Poverty in Honduras Survey was rose and processed, this is the first panel type survey that will allow access to a better understanding of how social progress occurs and how various obstacles for the Hondurans to get out of poverty are configured. Undoubtedly, the information generated by this type of survey represents an unprecedented opportunity to improve social policies aimed at the neediest households. The findings of this survey raised by FOSDEH with substantial support from the Swiss Development Cooperation (COSUDE) and added by the Think Tank Initiative, yield complementary results that add to the measurements made by the INE, fostering relationships between government, civil society and international cooperation to build appropriate and inclusive public policies.
Following poverty under the income method, a virtual social stagnation is observed as poverty was estimated at 65.3% in 2000, reaching 64.5% in 2013. This continues to be a paradox considering that the Bonus 10,000 benefited almost 400,000 households (equivalent to 22% of the total households). Such a result is not consistent with the level of social spending by the last two administrations.
Executive summary
Poverty trend in the period 2000-2013
Poverty Poverty
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Key findings1. Positive Change in Social Welfare
In recent years, in contrast to measuring the income method which shows a persistent stagnation, the measurement by the NBI method indicates that there has been a significant change in the last 12 years. According to the Population and Housing Census of 2001 non-poor households were estimated at 44.5% and 12 years later are estimated at 51.5% according to the FOSDEH survey.
This result implies that poor households were estimated at 54.5% in 2001 and 12 years later this proportion drops to 48.5% which means that this result is not of social stagnation but of improvement because less than half of the population is considered poor under the most reliable method measurement by Unsatisfied Basic Needs. Additionally, the poorest segments have been substantially reduced: 2 NBI households were estimated at 16.6% and 12.3% decreases, the 3 NBI were estimated at 7.7%, and the proportion falls to 2.9%, with more than 4 NBI, the poorest, were estimated at 3.8% and descends to 0.7%. These results indicate that households with multiple disadvantage are dwindling. However, it is noteworthy that the poverty of households with 1 NBI if it shows growth: 27.1% to 32.6% which indicates that households continue to experience problems full access to welfare.
2. Considerable Poverty Proportion by expenditure method
With this method FOSDEH estimates poverty by 80% and the proportion 51.1% are considered poor and 28.9% in extreme poverty. Importantly, this measure allows to answer the question: How many households in Honduras spend less than the cost of a basic food basket?. The answer is that 28.9% of households in Honduras spend less than the cost of a normative food basket, which also means that 71.1% of households in Honduras can access such food basket.
Types of Households
Without NBI
With 1 NBI
With 2 NBI
With 3 NBI
With more than 4 NBI
Table 1: Evolution of the Social Situation of Honduras: Proportion of Households with NBS and NBI in 2001 and 2013
(FOSDEH Survey)
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1 Other initiatives such as those led by BID, also reveal the existence of problems to assign the Bonus 10,000 to households that were not nor are poor. (estimated, according to these studies, 15% of the non-poor households receiving this bonus) Table 1: Evolution of the Social Situation of Honduras: Proportion of Households with NBS and NBI in 2001 and 2013 (FOSDEH Survey) Types of Households 2001 2013.
3. Poverty and the Bonus 10,000
The survey inquired about the households that benefit with the Bonus 10,000 and this particularity related to poverty by NBI. The result amounts to 314 000 households as beneficiaries of the bonus 10,000, of which about 103 000 households are considered non-poor households by the NBI method. This presupposes a considerable focus “mistake”1 of the current social protection policy.
4. Other alternative ways for measuring poverty
The FOSDEH survey questioned the Household Heads. Measurement through reviews of the respondents states that 14.4% are considered non-poor households, 73.5% as relatively poor and 11.3% and extremely poor. Another method of approaching the phenomenon of poverty was performed using a scale of ownership of assets (land, livestock ownership, housing, vehicles) and own household appliances (refrigerator, stove, computer, washing machine, etc..) which allows us to estimate poverty by 56.2%, extreme poverty by 15%, which 28.8% are classified as non-poor households. Poverty perception and presence of goods and assets is affinity measurement by the spending method. However, it reiterated that the most reliable method is the NBI through which only 48.5% of the universe of households are considered poor households.
5. Some Relevant Recommendations
5.1 Social policy should incorporate the measurement of both the social advance and recoil.
This involves specifying the households that manage each year to escape poverty and, similarly, those who do not succeed or social strata descending to one or more deficiencies.
% Urban % Rural % Total 1,834,622 314,366 100.0 949,437 94,249 100.0 885,185 220,116 100.0
945,196 103,339 32.9 591,805 43,085 45.7 353,391 60,254 27.4
1 NBI 598,435 116,994 37.2 284,282 35,825 38.0 314,152 81,169 36.9 2 NBI 225,134 69,013 22.0 64,657 14,294 15.2 160,477 54,720 24.9 3 NBI 53,541 21,945 7.0 7,442 1,046 1.1 46,099 20,899 9.5 4 NBI 11,077 3,075 1.0 627 - 0.0 10,450 3,075 1.4
5 NBI 1,238 - 0.0 623 - 615 - 0.0
National Do Receive
Table No.2: Households that receive the Bonus 10,000 Nationwide, Urban and Rural-According to NBS-NBI
NBS Households
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5.2 Formalize the measurement of Poverty and Welfare by Various Approaches INE with other academic institutions and civil society can enrich the vision of Honduran
society, creating intra multidisciplinary groups that deepen not only on the material, spiritual, educational and values poverty but, together, systematization lessons learned from those households that have come out of difficult individual and social situations.
5.3 Welfare programs as the Bonus 10,000 can substantially improve its Impact The existence of targeting errors, to benefit non-poor households, means that there are
great opportunities to influence income distribution and other facilities that can improve equity and create a more inclusive society.
5.4 Substantially improve Human Habitability The NBI method enables discovering that substantial resources are required to bring
about a qualitative change through comprehensive programs of habitat improvement of the neediest households and, according to the FOSDEH survey are less than 20% of total households. Existing programs such as “Vida Mejor” (“Better Life”) can strongly enhance its impact among households with high frequency limitations.
5.5 Promote Radical Changes in Education, Employment and Income Matter The information processing of the survey has been able to certify that education indeed
is the preferred option to escape poverty. However, we have identified segments of households with high levels of education have failed to leave/escape poverty. This is a sign that education systems are generating professionals that the market does not need.
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IntroductionThe Characterization and Determinants of Poverty Survey, conducted by the Social Forum for the External Debt and Development of Honduras FOSDEH in 2013, allowed assuming poverty beyond singular to a plural interpretation. From the poverty of aspirations and more of the objective living conditions, we note that it is a complex phenomenon which is not easy to determine who the actual individual social and government responsibilities. A majority of Hondurans are perceived as poor and only a small minority as extreme poor; however, the material life conditions rather correspond to non-poor households. To enter the subjective dimension of poverty can only be realized through culture and this represents to summon other professionals in the social sciences; among all, without excluding the residents themselves, to arrive at docks where you can sail towards better horizons of individual and social welfare. The figures and concise explanations of each table in this executive summary are, in large measure, an invitation to the full report and begin to outline what has to be done to encourage a massive influx of Hondurans and better living, of course, referring both objective conditions as those characteristic of the subjects.
FOSDEH hopes that the main decision-makers warn the need to emerge new forces and capabilities to release all kinds of locks to those Honduran captives of the idea that poverty is an inescapable fate.
I. Honduras poverty Status from various methods
The measurement of poverty in Honduras is one of the central topics of any government since this mark indicates the success or failure of public policy or the economic model. With the completion of the FOSDEH Survey, in the last months of 2013, always provided a special consideration to what international experts recommend having multiple facets and not just one as is the case of the measurement of poverty through income from all sources, of households. Before an attentive observation of the poverty measurement, income method, it is still surprising that in fourteen years, according to official information entered table INE, the proportion of poor has declined just 1.4% compared 2000 with 2013. This level of poverty incidence not only denotes persistence and high stiffness to variations in the economic model, but also extreme inefficiency of public policy in general and in particular of social policies. And obviously, this measure creates the need for other approaches.
Technical summary
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Conducting the characterization and determinants of poverty survey by FOSDEH has established that, as recommended by experts of the Economic Commission for Latin America CEPAL and the World Bank BM, there are alternative measures of poverty that are equally or even more reliable than methodology based on income. These measurements do not invalidate the conventional measurement by income but; however, provide a contrast or detail that provides valuable elements of characterization and social dynamics or mobility of different social groups in urban and rural areas. Obviously, measurements can be divergent because the “faces” of poverty vary by the parameter used. In an eminently popular understanding a scope analogize could be established of the methods assuming the following statements: “Tell me how much you make each month and I will tell you how poor you are”, another would say, “show me how you live, how is your home, and I will know how poor are you” and another ,” tell me how much you spend monthly on food and I will tell you how poor are you and your family”.
In the case of the survey raised and processed by FOSDEH a triple poverty measurement was performed: Unsatisfied Basic Needs NBI, income and Expenses, with the idea that in subsequent years this triple contrast or finding of what is actually happening at the household level can also be performed. But, obviously, was not enough to make a measurement based on NBI, Income and Expenditure, it is a specifically inquired perception that Hondurans themselves about their current living situation. Also a range of goods and assets similar to the same notions of poverty was built.
Nor can skip the survey also included assessing the efficiency, beneficiaries section, a recent implementation of social policy such as the conditional cash transfer and better known as Bonus 10,000. Clearly FOSDEH attempts to influence the improvement of public policies aimed at improving the welfare of the most excluded and not only positioned families to seize the opportunities that unfold year after year but also best overcome the difficulties of an economic model also produces social exclusion.
1. Poverty in Honduras for three methods
Poverty by the NBI method, according to the FOSDEH Survey is estimated at 48.5% and 32.6 which are considered poor, with only an indicator of NBI, and 15.9% would be extremely poor with more than 1 NBI indicator. Non-poor households are estimated at 51.5%. The situation of poverty based on the estimated household income is estimated at 65.9% of which 23.2% would be poor 42.7% and extreme poor.
Total PoorSource: INE, Household Surveys of the Indicated Years
Table No 4: Poverty Measurement by Income Method in Period 2000-2013
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What are the main causes of the discrepancies in these two methods? One of the responses results from the inquiry nature itself in each case. For NBI interviewer notes the physical characteristics of the house: walls of such material, floor of such condition, or provision of potable water and sanitary disposal service, the number of rooms and people living in the house. Subsequently the existence of overcrowding and other deficiencies that the interviewer appropriated by simple observation at the time of the interview. Following the above analogy, the interviewer would say: “I’ve seen how you live, how is the housing you inhabit, and thus can say if you are poor, extremely poor or non-poor”. In the case of income method, the interviewer asks about how much each family member earns, as we know, it is often the respondent did not necessarily know that this data is often highly discretionary and the only way to know is to question each one of the household members. This, in practice, it is not easy to perform because the interviewers come to homes in working hours and could only exceptionally be all household members at the time of interview. Then , the interviewer will not know for sure if the household is poor given the highly probable underestimation of income.....and, however, that measurement uncertainty, which in other countries is usually corrected with National Accounts, here in Honduras, becomes the measurement of poverty and is officially adopted to inform the social welfare/unrest state.
It cannot fail to mention that the NBI method is a much more reliable than the income method. This means that the income method is really a conundrum.....NBI method cannot be evidence because the brick wall or concrete floor is unmistakably different than a sticks wall or a dirt floor.
1.1 Poverty Measurement Spending Method
Measuring poverty by spending, considered more accurate than the income method, set the pattern of food consumption by establishing the amounts of money allocated for the purchase of food, beverages, clothing, transportation, etc., and is also subject to the adequacy of the subject being interviewed. According to this method the FOSDEH survey estimates poverty in 80% and the proportion 51.1% are considered poor and 28.9% in extreme poverty. It is critical, however, to note that this measurement apparently worst, can respond to a question of great importance in social welfare/unrest: How many households in Honduras spend less than the cost of a basic food basket? The precise answer, according to the estimate is that 28.9% of households in Honduras spend less than the cost of a normative food basket, which also means that 71.1% of households spend more than the cost of the basket.
Poverty indicators as NBI
Poverty incidence by income
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Thus, those households whose monthly expenditure is less than the cost of an urban food basket and other rural food basket, covering less than 30% of households and 70% of household food expenditure is greater than the cost of these baskets. This fact, very divergent from the income method and more to the NBI, indicates that the magnitude of under-consumption food does not seem like a customarily starving country or where most of the population suffers from hunger2. Fund Figures of the United Nations Children’s Fund (United Nations Children’s Fund) UNICEF and United Nations Food and Agriculture FAO about malnutrition-children- prevalence and hungry adults and children, are below 30%.
For the FOSDEH research team remains to establish not only the actual food baskets that take place in different regions of Honduras and, thereby, establish regional calorie and protein foods deficit, but also cycles or periods of time where food deficits are higher. This knowledge usually associated with the situation in many villages where it hardly rains and highlights the need to attract governmental actions that address effectively the problems of under -consumption and/or malnutrition of some residents and, also, to establish whether there are people who do not properly fed for not having land to plant, because in Honduras about 300 thousand rural landless families are estimated.
Measuring poverty by different approaches would, therefore, respond to questions about whether the social situation of most families improves remains or worsens. The entry of more than 21 thousand million dollars in remittances from Hondurans abroad and over 240 thousand million Lempiras of the Strategy for Poverty Reduction ERP these are new elements and proper of the 2000-2013 period. Is that huge amount of resources, less corruption, has not led to any improvement in Honduran homes? Delve deeper interest in the social, economic and political reality of Honduras to establish new grips make new social policies.
2. The social situation evolution
In recent years, contrary to the measurement through the income method showing persistent stagnation, the measurement method NBI indicates that there has been a significant change in the last 12 years. According to the Population and Housing Census of 2001 non-poor households were estimated at 44.5% and 12 years later are estimated at 51.5% according to the FOSDEH survey.
2 According to UNICEF, the number that chronic malnutrition was estimated for 2006 was 27.4%, and according to FAO in 1980-2000 the prevalence of hunger was 22% and decreased to 8.7% in 2010-2011. Cfr. FAO Quarterly Bulletin of the Food and Nutrition Security. January to September 2013.
Poverty by spending 2013
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Households with Unsatisfied Basic Needs indicator encompassed 27.1% of households and this proportion increases to 32.6%, which implies growth of social unrest but, in turn, emphasizes that this signal deterioration occurs exclusively in stratum households with one shortcoming. The table shows, in effect, that households with 2 NBI encompassed 16.6% in 2001 and this proportion decreased to 12.3% in 2013. Same is true for households with 3 NBI which recorded 7.7% in 2001 and passes to 2.9% and the greatest indicator of social improvement is observed that households with 4 or 5 NBI was 3.8% and decrease 0.7% in 2013. These changes, with the exception of what happens in homes with 1 NBI, represent a real improvement for the most deprived strata, with 3, 4 or 5 NBI, do not exceed 4% of total households . Poverty in Honduras, according to the NBI method, is characterized by being mostly identified in 1 and 2 households with NBI. This particular aspect relates that overcoming poverty is not necessarily entail substantial or significant public and private resources. Although poverty in Honduras is not like Haiti or the African country subsahariana, it is necessary to expand opportunities for social advancement.
2.1 Deficiencies that most affect the Honduran population
Indeed, as mentioned, the most significant deficiency is overcrowding, more than 3 persons per room in each house, which covers 494,000 homes. We still lack so-called “housing without basic services” - drinking water and/or health service- if required considerable resources to provide these basic satisfactions to support individual and family well-being. The high economic burden, more than 3 dependents per occupied home, covering 259,000 households highlights the weight of demographic structures - many children by each adult, and low income levels of the occupied which represents direct actions of assistance to such households.
Table 7: Evolution of the Social Situation of Honduras: Proportion of Households with NBS and NBI in 2001 and 2013
(Survey FOSDEH)
Types of Homes
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In fourth place Households indicator with school-age children not attending school, covering 96,000 households of which 63,000 correspond to the rural sector is identified. Clearly to overcome this indicator involves more decisions on a family level and less of government such as there is a selection of over 30,000 schools and have been deployed incentives like Free Registration, School lunch and Bonus 10,000, for children attending local school. Finally, the indicator is the lower incidence of inadequate housing, comprising 88,000 households, which represents significant if arrangements regarding modified structural housing attributes such as walls, floor and ceiling. Although the magnitude of resources is always significant, we must recognize that only benefit a 4.8% of total households, about 86,000 households nationwide. It would be extremely difficult if there were a million homes unsuitable as this would be equivalent to force total reconstruction actions spilling the financial capacity of national and local governments and their own families.
3. The close relationship between education and poverty
One of the most important findings of the FOSDEH survey is to relate the educational level of household heads with NBS-NBI indicators. Indeed both aspects appear to be inversely related: the higher the educational level the lower incidence of poverty. According to the figures in table is estimated that households without NBI, with basic needs met, where the head of household is illiterate is equivalent to 30.5% of all households while achieving 69.5% of poor households or with an NBI. This relationship is even more pronounced when comparing absolute values: 209 000 households with illiterate head are classified as poor households and 92,000 are classified as non-poor households, which is to say that there is a high probability or risk of poverty if it is illiterate.
Total Nacional Urban Rural1,834,622 88,561 4.8% 16,032 1.7% 72,529 8.2%
1,834,622 321,445 17.5% 59,526 6.3% 261,919 29.6%
1,834,622 494,087 26.9% 214,981 22.6% 279,106 31.5%
1,834,622 259,305 14.1% 117,909 12.4% 141,396 16.0%
1,834,622 96,428 5.3% 33,100 3.5% 63,329 7.2%
Inadequate housingHousing without basic services
Overcrowding
High Economic BurdenHouseholds with School Age Children not Attending School
Table No. 6: Poverty Incidence in Households by NBI Indicators. September 2013 (Survey FOSDEH)
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It is significant to note that the non-poor households will increase as the education level increases, from 30% illiterate heads to 87.3% and 82.6% of households with no university and university education respectively. In contrast, in the column of poor households in poverty incidence registers a decrease proportionately as the education level increases: the higher the educational level the lower incidence of poverty. There is strong evidence (so far) that higher levels of education are one of the main antidotes to prevent the occurrence of poverty. However, considered a peculiar anomaly that there are middle and higher education professionals that are classified as poor, as it means unemployment, underemployment and/or low wages that do not match their education level.
It has been considered to establish whether poverty affects households equally integrated, bi parental and non-integrated, single-parent household, while trying to verify the greater vulnerability of the homes where there is only female head of household.
4. Relationship between Poverty and Household Head
An estimated 1.8 million homes and classification of poor and non-poor households is distributed from 1.2 million homes integrated –bi parental, 104 thousand households headed by men without a partner, with 489,000 headed by women without a partner. Although the incidence of poverty in these households is very similar, it is noteworthy that in households led by single women poverty is estimated at 47.4% and reached 49.7% in homes integrated as shown in the graph.
945,196 100% 889,426 100%301,380 92,000 30.5 209,380 69.5
9,178 1,230 13.4 7,948 86.6 4,021 1,799 44.7 2,222 55.3
1,044,591 504,888 48.3 539,703 51.7 144,488 91,254 63.2 53,234 36.8 204,399 151,462 74.1 52,937 25.9
2,895 2,272 78.5 623 21.5 3,046 1,808 59.4 1,238 40.6 8,116 7,083 87.3 1,033 12.7
104,954 86,714 82.6 18,240 17.4 4,906 3,223 65.7 1,683 34.3 2,648 1,464 55.3 1,184 44.7
Table: No. 7 Relationship between Poverty and Education Level (Survey FOSDEH)
Households with NBS Households with NBSHouseholdsTotal
Illit erateLiteracy ProgramPre-basicBasic / PrimaryMidd le Schoo lHighSchoo lINFOPSenior Techn icianSenior no un iversityUniversityMastersDo not know/No answer
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This small difference is, however, significant in both seems to show that single women heads of households are slightly more efficient compared to integrated homes. For purposes of social policy this finding may represent an addressing of the assistentialism actions. Likewise, you cannot ignore the need to reconfigure the role of men in the success or failure of daily struggles for welfare. The male figure in Honduran culture needs to be re-sculpted to promote qualitative changes at the behavioral level this cannot be ignored because the problem of irresponsible parenting is akin to the image of the most prone to alcohol consumption, promiscuity and the neglect of women when higher levels of responsibility appear as emerging with the birth of children, or house build.
Apparently, poverty is more a masculine than feminine face. However, it is always advisable to emphasize the following: within the universe of 104,000 households headed by men without a partner, the incidence of poverty reaches only 37.8% of these households. This seems to indicate that man as head of household alone, divorce, abandonment or otherwise, so assume appropriate responsibility to obtain and maintain a certain level of welfare among the other members. This feature is, however, more typical of urban households. The male heads of household in rural areas, under the same circumstances to function without companion home, are less efficient at avoiding poverty (51.7% are poor households) due to the smaller facilities for employment and income.
5. Poverty approach by household goods and asset accumulation
It has structured an approaching mode to the poverty phenomenon on a scale of asset holdings (land, livestock ownership, housing, vehicles) and own household goods (refrigerator, stove, computer, washing machine, etc.) the result of this approach is described in the table. Nationally, the poverty of goods is estimated at 56.2% in extreme poverty 15%. A 28.8% are classified as non-poor households.
Table 8. Poverty and Household Head
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In urban areas is estimated as 46% as poor and 19.7% and extreme poor. A 34.2% of urban households are considered to be poor by this particular approach. In the rural case are 67.1% of households as poor and 9.9% as extremely poor, and furthermore, a 23% are considered non-poor. It is noteworthy that the accumulation of assets and goods, some being more important than others, may be an important sign of progress - when multiple goods are accumulated - and recoil - when decrease for reasons of force majeure, which can in turn the answer to the cycles of prosperity and hardship abate those households least able to stably support a lifestyle and consumption. The signals corresponding to accumulation of goods prosperity can be seen in the table below where information on the population and housing census of 2001 compared with the findings of the FOSDEH survey. Indeed, an important process of accumulation of goods that contradicts the view of poverty as the income method has occurred. That is, the prominent accumulation of goods as described in the table refer to the existence of large amplitude changes in revenue structures that result in greater ownership of goods costing more than minimum wage. How to sustain a substantial change in the ownership of goods without changing the income level? Note that only 19.4% of households had refrigerators in 2001 and; twelve years later, 63.4 % of households have this appliance.
According to the findings of the FOSDEH survey, built in 185 municipalities and 16 departments, households are better equipped extensively in 2013 over 2001.
(It is noted that this approach, which we call poverty appliances, is very similar to poverty by the expenditure method and; also, we also call poverty perception).
Total Urban RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0Non Poor Households 527,937 28.8 324,519 34.2 203,418 23.0
Poor Households 1,031,456 56.2 437,607 46.1 593,850 67.1
Extremely Poor Households 275,229 15.0 187,311 19.7 87,917 9.9
Table 9 Estimation of Poverty by Household goods and assets
2001 % 2013 %RadioRefrigeratorTelevisionStoveAutomobileMotorcycle
465,202 61.0 706,292 38.5148,199 19.4 1,162,835 63.4222,838 29.2 1,142,559 62.3191,087 25.0 712,074 38.855,514 7.2 356,2 19.412,311 1.6 194,298 10.5
Table N0. 10 Tenure Dynamic of some Housewares. (2001 Census and Survey FOSDEH 2013)
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6. Poverty Perception
The result of this inquiry, being a panel survey type will record changes and compare them with more objective aspects such as durability of housing and other features that are and will be subject of analysis in subsequent surveys. The processing of the respondents views, often ignored in more conventional survey certainly supports an interpretation from several disciplines, however, has not been achieved for the purposes of this report. The assessment team of FOSDEH investigators in the absence of expert interpretation of other social science disciplines as social psychology, anthropology and ethnography, is to assume that the views have an important epistemological3
value as perceptions of subjects, auto-ratings, which implicitly refer to poverty opportunities the environment in which the respondent and his own personal expectations based on their daily experience of living or deprivations.
The figures in the table that consolidates the views of the interviewees themselves states that only 14.4% are considered non-poor households, as 73.5% relative poor and 11.3% as extreme poor.
In urban areas a 20.7% of homes are considered non-poor households, 71.1 % as relatively poor and 7.4% as extremely poor. In the rural areas only 7.8% are considered non-poor households, 76.1% as relatively poor and 15.5% extreme poor. The first major discrepancy of the poverty perceptions table appears warning that extreme poverty, according to the income method, is around 40% of households nationwide and 11.3% for self-perception. Social science issues a statement apparently final: 4 out of 10 households are in extreme poverty or indigence and, in contrast, the qualified emit another sentence: 1.1 out of ten households are considered extremely poor. Similarly 73.5% of households felt to be poor and by the income method the poor households are just 23.2% of the universe of households. What to do about these contrasts? Not that arbitration is required, but it is indisputable that approaches that include their own material conditions of life and are considered, at the local level, relating taken to rate themselves as poor or extremely poor are needed. The possibility that the rating of poor or extremely poor refers more to a demand or a government support request that the objective situation of social welfare/unrest itself.
3 The opinion of other researchers is important as it demonstrates the existence of a dual problem of objectivity/subjectivity that deserves a satisfactory discretion as if science places a tag of poor who are perceived as poor, it will be imperative to reach consensus which, in turn, results in finding grips from similar platforms for action in the short and medium term. The life of every person runs differently depending on the psychological point of departure: “I’m miserable that how can I hope to change if my fate is predestined?.
Total Urban RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0Non Poor 265,097 14.4 196,261 20.7 68,836 7.8Poor 1,348,891 73.5 675,164 71.1 673,727 76.1Extremely Poor 207,515 11.3 70,427 7.4 137,088 15.5Ignored 13,120 .7 7,585 .8 5,534 .6
Table 11 Poverty, Extreme Poverty And No Poverty: By Perception
(FOSDEH Survey)
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7. Poverty and Bonus 10,000
The survey inquired about households benefited by the Bonus 10,000 and related this particularity to poverty by NBI. The result is to establish that if 314,000 households receive the Bonus 10,000, about 103,000 households are considered non-poor households by the NBI method. This presupposes a targeting “mistake” likely attributable to the weight of the political party system and the risk of cutting social welfare policies may be more associated with patronage practices to reinforce adherence to particular political party.
Understandably, it is measured in the first years of implementation, it is not fully effective or assertive in selecting eligible beneficiaries and justly, from the findings of the survey, it shows that about 103,000 non-poor households, without NBI indicators, would be getting the benefit of the Bonus 10,000. According to the table 116 thousand households, with only 1 NBI, would also be benefited (So 219,000 households, between poor and non-poor with only 1 NBI are potentially the households to be replaced by others with more deficiencies). A little over 69,000 beneficiaries in households with 2 NBI, nearly 22 thousand households with 3 NBI and 11000 with 4 NBI are identified in the table. These homes, from 2 NBI, totaling a little over 100,000 households that should be supported with these measures to justly bring about significant changes in terms of social mobility.
National Do receive % Urban % Rural %
Total 1,834,622 314,366 100.0 949,437 94,249 100.0 885,185 220,116 100.0
945,196 103,339 32.9 591,805 43,085 45.7 353,391 60,254 27.4
1 NBI 598,435 116,994 37.2 284,282 35,825 38.0 314,152 81,169 36.9
2 NBI 225,134 69,013 22.0 64,657 14,294 15.2 160,477 54,720 24.9
3 NBI 53,541 21,945 7.0 7,442 1,046 1.1 46,099 20,899 9.5
4 NBI 11,077 3,075 1.0 627 - 0.0 10,450 3,075 1.4 5 NBI 1,238 - 0.0 623 - 615
-0.0
Table No. 12 Households that receive the Bonus 10,000 Nationwide, Urban and Rural as NBI-NBS
Households with NBS
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IntroductionFor the Social Forum on External Debt and Development of Honduras FOSDEH, is of great importance to present the results of our first survey of the Analysis and Characterization Poverty Determinants in Honduras, mainly because it has made a considerable effort not only to describe, but also to connect with the idea of deepening the identification of the main poverty determinants in rural and urban areas of the country. The only description of the existing number of poor and non-poor households, by surveys carried out over the years, has not always been useful to improve social programs or to evaluate the effectiveness of public policies persistently as it has omitted to address the crucial issue of social mobility. How to socially ascend in Honduras? What social groups are more susceptible to descend neediest strata? What is the best social policy to reduce or eradicate poverty? Does the program Bonus 10,000 significantly affects in upward social mobility?... and all these questions, estimates, could have been answered exhaustively exploring the considerable amount of available databases since the mid-eighties, but this has not always been possible while basically has just filed in counting the poor and whether they have decreased or increased in quantity. A well-known sociologist of the international field has formulated a question, along with others, that coincides with our intention to go deeper into the issue of social mobility and poverty:
What are the channels-kinship, religious affiliation, political connections that include government employment, underground economies, occupational mobility or educational achievements - through which local people come out of poverty more regularly?4
To FOSDEH conducting the First Survey Analysis and Characterization of Poverty Determinants, has generated a number of challenges to the extent that the intention of realizing transcends simple counting and is more inclined to grasp, relate and explain the changes in volume of poor and not poor households by different measurement methods5. Certainly the poverty “metric” is a fundamental part of the approach since the measurement by income method has been providing the idea of a persistent social immobility or, in other words, because of the impregnability of the phenomenon, with or without social protection policies of the poorest, the results were invariably the same. This, indeed, has not only been a source of puzzlement but social frustration as the idea to project year after year that there are the same proportions of poor and non-poor. Therefore, on this occasion FOSDEH has been proposed to provide another “angle” to start the glimpse in this complex social phenomenon and has therefore been imperative to observe poverty and material wealth of Honduran households it is not only enough to deduct deficiencies from income reported but quantifying and valuing the stock of existing assets in different types of households.
4 Tilly, Charles. Poverty and the Exclusion Policy. In: Narayan, Deepa. Moving Out of Poverty. World Bank, 2007.p.64.5 In 1950, 69.4% of the total population did not wear shoes, most were barefoot, according to the Census of Population and Housing of that year, and this could be an acceptable measure of poverty in that time....Now, in 2014, poverty refers of rights: civil, economic and social....the capacities poverty and concern for inequality gaps imposes more comprehensive measurements and includes the determinants identification. (In this year, 1950, the illiteracy rate was 64.7% and among the universe of women covered the 66.7% ..... it is a probability that barefoot and illiterate were not part of the government’s priorities and it is therefore likely that poor worldview of individual and social progress was configured).
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For Spanish writers as Alfonso Dubois it does not seem easy or convenient to find a synthetic index of poverty. Says precisely what the research team of FOSDEH discuss and share: “Attacking directly the assessing welfare so that translates into a synthetic index that captures the end result may seem, at first glance, the ideal, but not so course it is....mainly because you have to reject the claim of a single indicator that covers the reality we call poverty.”6
The emphasis on poverty and wealth building, citing Amartya Sen7 sees poverty as a lack of capacity in a background of pretty or little freedom, allows us to describe a more heterogeneous social scene where, indeed, it is clearly visible that there are operating climb and social decline determinants but which are enabled or disabled depending on the context in which they operate. Following Tilly, we want to go sketching channels that facilitate crossing the poverty line and it is very clear that this First Panel Survey on poverty determinants will provide better ideas to the Honduran community and international donors to identify the best progress routes toward wellness.
For now, we agreed that the operational ease of upward mobility in a village of 30 or 40 houses is very different from what happens in a city where educational institutions exist, healthcare, social networks of various kinds and various sources of employment. It is reference about facilities/obstacles to be placed in trails of social improvement does not mean to refer to a supposed blindness of citizens who fail to notice the opportunities they unfold, and also operating structures of subordination, oppression and subjection to purposes contrary to spontaneously pursuing different citizens.
Should therefore be assessed in this First Survey analysis and characterization of Poverty dominants it will be necessary to transcend the description of figures or cold count of the poor and non-poor but, rather, address the phenomenon of relational manner and even causal as data support themselves allow some explanations that are not usually common in reports where it is assumed that decision makers have the capacity to interpret figures on income distribution, poverty and social advancement. I.e. it is easier to understand the essential poverty and living conditions problem faced by much of the population of Honduras. Obviously, it is not an exclusive publication for decision makers and academics, international cooperation and citizens in general, also need to define a responsible position leading to demarcation of responsibility of the individual, the social group and the rules against poverty. In this regard, FOSDEH makes available to governments, Citizenship, Academy, National and International Cooperation and other stakeholders, the data obtained in 2013 and to be obtained subsequent years due processing and interpretation, and within this, our humble proposed capacity in the design of public policies.
Finally reiterate that the document presented below presents different methodologies for measuring poverty that little or nothing had been taken into account throughout the years in our country. Thus we see that the numbers suffering from slight modifications of the applied method, although it significantly coincides with the official method developed by the National Institute of Statistics of Honduras.
6 Dubois Migoya, Alfonso. The Review of the Concept of Poverty. (Doctoral Thesis). Universidad del País Vasco. 1999. Pg.202.7 Sen, Amartya. Inequality Reexamined. Oxford University Press. 1992 (according to this author, “the position of a person in a particular social situation can be judged in two different perspectives. 1.- The Current success and 2.-The degree of freedom to achieve that success Success has to do with what we are able to achieve, and the freedom that we have the real opportunity to achieve what we value. “Cf Op.Cit. pg.30 (free translation by the authors).
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Sampling frameThis section describes how the sampling frame was formed, the design households sample and census tracts, for the Poverty Measurement Survey held in 2013 by the Social Forum on External Debt and Development of Honduras (FOSDEH); also includes how the selection probabilities, formulas for calculating expansion factors to be taken into account in the analysis of the results were calculated as well as the estimation formulas and sampling errors.
2. Sampling frame and stratification
FOSDEH defined as a study universe the residents from particular households on a national level in both urban and rural areas, excluding the departments of Gracias A Dios and The Bay Islands.The sampling frame is where the sample is selected, so that it is representative of the target population, the sampling frame should be as far as possible a reflection of that population. Ideally, this frame is updated, for complete coverage.
The sampling frame was formed from the list of census tracts prepared by the National Statistics Institute INE with the purposes of lifting the Census of Population and Housing conducted in 2001; these census tracts are statistical units on average have 75 homes and constitute the frame units. We considered using the basis of census segments, given the homogeneity of the number of homes in them, these segments when used as frame units, do not introduce more variability due to size; another reason to consider this option, is the availability of mapping. To compensate for the lack of coverage due to post 2001 changes and not counted with the resources to conduct a cartographic update, the selection of households was made considering existing independently if they are drawn on maps or not, then also adjustments were made to expansion factors with population projections and thus to use ratio estimators.
To be represented in the sample of the different geographical areas the Sampling Frame stratified by this feature , being strata: 1. Central District (the twin cities of Tegucigalpa and Comayagüela) 2. San Pedro Sula (San Pedro Sula) 3. Other Urban areas 4. Rural areas. The distribution of the number of census tracts and households is presented nationally and in the sampling frame in Table 1 (after excluding Gracias a Dios and The Bay Islands), stratum selection, classification and rate list provided by INE.
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3. Sample size and distribution
Since sampling errors can be controlled both the sample size and the distribution of it, the sample design is focused on how to distribute the sample in different strata, planning to have a large enough sample size to draw conclusions by the stratum of the main variables of the study, whereas FOSDEH had resources available to finance a sample of around 3,000 households and have compared the results of the Household Survey (PMHS) performed by INE twice a year, it was decided to keep the structure of the sample of EPHPM on May 2013 3108 researching 3108 homes in 518 census tracts, selecting 6 households in each census segment, according to the distribution presented in Table 2.
To estimate the expected error on a proportion that has some characteristics (as a proportion of the poor) in a given population, you can use the formulas of simple random sampling, after correcting for the fact of using clusters. The formula is:
Country Total Sampling FrameStrataSegments Housings
Central District 2,686 189,927 2,686 189,927
San Pedro Sula 1,741 123,283 1,741 123,283
Urban Area 6,162 431,777 6,046 423,541
Rural Area 9,681 691,930 9,474 676,850
Total 20,270 1,436,917 19,947 1,413,601
Segments Housings
Source: pre-census segments List 2001 and own calculations
Table 1. Distribution of the number of segments and homes nationwide and in the Sampling Frame, by stratum selection (FOSDEH Survey)
Extreme Poverty TotalPovertyStrataP rho E P rho E
Central District 0.222 0.11 0.05 0.532 0.19 0.07San Pedro Sula 0.233 0.06 0.05 0.569 0.22 0.07Urban Area 0.419 0.11 0.04 0.709 0.11 0.04Urban 0.333 0.14 0.03 0.636 0.18 0.03Rural 0.582 0.15 0.03 0.693 0.14 0.03
Total 0.46 0.2 0.02 0.665 0.16 0.02
Table 3. Expected errors to estimate homes poverty, 95% confidence and sampling design used
(FOSDEH Survey)
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Z : It is the value in the Standard Normal distribution table, for a given confidence level, it was set at 1.96 for a95% confidence.
P : Percentage to be estimated.
n: Sample size in the population for which the estimate is made.
N: Population size.
DEFF = 1 + (m-1)rho : Is the design effect, with m the sample size in each census segment (cluster) and rho intra-cluster correlation coefficient, which measures how similar the units within the cluster in terms of the characteristic being measured.
Using the EPHPM´s database of May 2012 and implemented sample design by FOSDEH, in Table 3 the expected errors are presented with 95% confidence, which was not considered the finite population correction, given the size of populations.
So with the design implemented maximum expected errors in the estimation of total poverty is 2% at the national level, 3% for Urban and Rural area, 4% for Other Urban and 7% for the Central District and San Pedro Sula. In the estimation of extreme poverty maximum expected errors are 2% at the national level, 3% for the Urban and Rural area, 4% in Other Urban and 5% for the Central District and San Pedro Sula.
4. Sample selection
As specified in the proposed distribution of the samples. The sample was selected in two stages; in a first stage, census blocks that constitute the Primary Sampling Units (PSU’s) were selected, in the second, within segments of the sample households (6 households were per segment) were selected.
The selection procedure is as follows:
Extreme Poverty TotalPovertyStrataP rho E P rho E
Central District 0.222 0.11 0.05 0.532 0.19 0.07San Pedro Sula 0.233 0.06 0.05 0.569 0.22 0.07Urban Area 0.419 0.11 0.04 0.709 0.11 0.04Urban 0.333 0.14 0.03 0.636 0.18 0.03Rural 0.582 0.15 0.03 0.693 0.14 0.03
Total 0.46 0.2 0.02 0.665 0.16 0.02
Table 3. Expected errors to estimate homes poverty, 95% confidence and sampling design used
(FOSDEH Survey)
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4.1 Selection of Units UPM’s Primary Sampling
Within each of the strata and independently, the number of segments in the proposed designed sample were selected systematically, randomly and proportionate to the size measured in number of private homes starting under Sampling Framework (see Table 2). Prior to the selection will be sorted by location in order to have the scattered sample segments across strata and thereby ensure the representation of all areas covered by the stratum. The specific procedure to select census blocks is:
a) Within each stratum selection (there are 4 layers of selection), sort the segments by geographic location (department, municipality, area, segment number) for an implicit stratification.
b) Collect the number of private dwellings, and the last cumulative number (Mh) will be the total number of private dwellings in the stratum.
c) Determine the selection range (Ih), dividing the Total private dwellings in stratum (Mh) by the number of segments to be selected in stratum presented in Table 2 (nh) :
d) Generate a random number between 0 and Ih, being Ah.e) Determine the selected segments by:
The k-th segment is selected which has accumulated the number of homes closest to this number without exceeding it.
4.2 Selection of homes
To avoid housing selection bias which is ideal is a cartographic segments update of the sample, which was not possible because of time and budget. But so the sample would not bias in favor of homes that existed in the last update, and that homes built after have the opportunity to be selected, households were selected using the following procedure:
a) For each segment in the sample, by reference to the total number of homes in his latest update, 2 random numbers were selected systematically with a random start. These random numbers define two sub clusters of 3 households each. If Mhi is the total number of dwellings in the segment i of stratum h, the steps for a simple systematic choice of 2 random numbers are:
- Find the selection range Ihi = Mhi /2.- Generate a random number between 0 and Ihi, being Ahi. - Random numbers will be Ahi and (Ahi+ Ihi ) if they are integer, or the respective
following integers, if are not integers.
b) The first random number determines where the first sub conglomerate start, the starting point is the housing far have accumulated Ahi (or the next integer if Ahi is not an integer) of the housing, following numbering in the mapping, it will be held, if it is a eligible dwelling (occupied private dwelling), or the next that meets this condition, and two following additional
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eligible housing, completing a total of three homes eligible for sub conglomerate: likewise the second random number determines the start for the second sub conglomerate, that also have 3 eligible households to complete six eligible households in the segment.
As the mapping used does not represent the current situation; existing homes considered the day of the interview does not necessarily coincide with what is drawn on the map.
5. Selection and expansion factors probabilities
Given the way the sample was selected, the final probability that households in the sample have been selected is determined by the probability of selecting the corresponding segment within the respective stratum and the likelihood that housing has been selected from the total housing segment since the segment was selected.Being
phij : The final probability of selecting the j-th property of the i-th sample segment in stratum h.phi : The probability of selecting the i-th segment in stratum h.pij : The probability of selecting the j-th property in the i-th sample segment in stratum h.
Then
nh : Number of segments in the sample from stratum h.Mh : Total private dwellings under the stratum h.mhi : Total private dwellings within the ith segment of the sample from stratum h.Mhi : Number of private households visited in segment i stratum h; to find the 6 eligible housing
in the segment.M´hi : Total private homes current ly existing on the i-th segment of the sample from stratum h.
By ignoring M’hi Mhi was used to estimate pij. The basic expansion factor of the housing is the reciprocal of the final selection probability. If FEhij is the basic factor of housing j, of segment i in stratum h, then:
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To consider households effectively realized and the failure to make a map update, finally these basic factors were adjusted, first by the ratio of the number of eligible households visited by households actually made in each segment and then level population projections Central District, San Pedro Sula, other Urban areas and Rural areas, categories resulting from a post-stratification for compatibility with the urban/rural definition from EPHPM, which considers urban the rural municipal capitaland rural the rest. The nationally considered projection is published by INE in 2001-2015 Population Projections for July 1, 2013, adjusted for the exclusion of Gracias a Dios and The Bay Islands; applying the percentage structure for estimating EPHPM population for each of the categories of post-stratification.
6 Estimation and sampling errors
The total estimate of a variable Y, is given by
Fhij : Final expansion factor of housing j, segment i, in stratum h.yhij : Value or feature observed at home j, segment i, stratum h.m´hi : Quantity observations (conducted interviews) in segment i of stratum h.nh : Number of segments in the sample from stratum h.L : Number of layers of selection (in this case L = 4).
Is used to estimate reasons
In a sample survey non-sampling errors exist, which can be controlled through compliance with the sample design and quality control in the field, coding and transcription of data, there are also errors of sample type that are precisely due to the lack of a thorough investigation of the population we are interested in, and that can be controlled in the design of the sample through its size and its distribution.
Knowledge of sampling errors allows the analyst to get an idea of the degree of confidence in the data that will be used by them, and also to assess the implemented design.
In the estimation of sampling errors the design used to select the sample should be considered, they can be estimated in an absolute manner using the standard deviation or relatively using the coefficient of variation the latter expresses the reason of the standard deviation between the respective estimation.
Today most of the statistical packages have modules that allow you to do statistical analysis considering the sampling design implemented. For variance estimation in complex sampling designs, simulations can be used; also the last cluster method, the formula for estimating the variance of the estimate of a total Y, is given by:
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Where
To estimate the variance of a ratio estimate R = Y/X ; use
Where
It is considered important to assess the geographical representativeness of the sample, as seen in the departmental map of the 18 departments. All except the Bay Islands and Gracias a Dios were included. The numbers correspond to the sample segments by department)
Segments distribution at the departmental level of the sample for the survey measurement of poverty
FOSDEH 2013. 518 segments
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In the following municipal map the 187 municipalities that were selected in the sample and the sample numbers refer to the municipal level segments are identified. From a total of 298 municipalities and 187 were selected and in each one an operational characterization including municipal centers and villages and hamlets was deployed. Worth mentioning that the coordinates of each household (GPS) for the purpose of facilitating subsequent visits were made.
Segments distribution at the municipal level in the sample for the survey measurement of poverty
FOSDEH 2013. 518 segments
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II. Poverty Phenomenon in Honduras measuring methods In Honduras profuse information on population exists, households, individuals and households but there is very little interpretation of information and even scarcer are studies based on primary data to try to affect change or even new public policies.
Since the early eighties in Honduras there is a tradition of measuring poverty by the classical method of poverty line based on income or reported in Households. The ongoing annual survey of household surveys has allowed accounting for the non-poor, poor and extremely poor housing evolution and this data series excels the fact to observe relatively homogeneous figures reflecting8 an almost constant unchanged in the national proportions of non-poor, poor and extremely poor.
Indeed, according to the figures in Table 4, a persistent state of social stagnation as the proportion of poverty in 2001 is almost exactly equal to that of 2013, indicating the almost complete absence of social mobility or transition from one social group lacking a other social group with minor deficiencies and this, in particular, is not consistent with the growth of the wage bill, the household savings in commercial banks and the cooperative system, nor with more than 21 billion dollars Honduras families have received in remittances in the period 2000-2013 and the progress observed in other indicators9. The only disturbance in the level of stagnation, is seen during the period 2006-2010 and particularly in 2010 when 16% (about 256 thousand households) Universe Households in extreme poverty would have happened to the group of poor households. This significant movement for social advancement would, however, reversed in subsequent years (2011, 2012 and 2013) to increase again the size of households in extreme poverty, from 20.9 % to 42.3 %, which can be interpreted as a negative transit or social decline since 21% of households in poverty (about 336,000 households) would be poor households to households in extreme poverty in 2011, 2012 and 2013. But after the shock, the non-poor households returned to their usual between 34 % and 36 % and the poor between 64 % and 66 % level....frozen poverty and non-poverty.....the same rich....the same poor.
8 It alludes to the possibility that measurement by income deviates considerably from a more reliable measurement as is the case with the NBI methodology and that, by, using the methodology of income (LP) is validated so unreasonable ineffectiveness of all or nearly all tested public policy.9 Trends in average schooling years, the accumulation of goods and assets, real progress in NBS-NBI indicators, include signs of social change (see below).
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Non Poor 34.1 36.3 35.2 34.7 35.4 36.3 40.1 41.8 40.8 41.2 40.0 37.9 33.5 35.5
Poor 34.1 19.5 19.2 18.6 18.4 17.6 19.6 20.8 22.9 22.3 39.1 19.8 20.5 21.9
48.6 44.2 45.6 46.7 46.2 46.0 40.4 37.5 36.2 36.4 20.9 42.3 46.0 42.6
65.9 63.7 64.8 66.3 64.6 63.7 59.9 58.2 59.2 58.8 60.0 62.1 66.5 64.5
Table No 4: Poverty Measurement Income Method in Period 2000-2013
ExtremPoorPoorTotal
Source: INE, Household Surveys Indicated Years
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The situation of social stagnation trend throughout the period 2001-2013, is perceived to note that in 2001, according to the methodology of Poverty Line LP, 36.3% would be non-poor households and in 2013 a slightly lower proportion reached 35.5% , and also the extreme poor in 2001 were estimated at 44.2% of households in 2013 and reached 42.6%.
By the repeated occurrence of these situations, where the numbers stop interpreting Honduras is a country where the poor are always the same and also the rich are always the same, along with that there is no social mobility, governments and their policies are easily disqualified not only by international organizations but by a closer to apathy population and individual and collective demobilization that is caused by the apparent lack of change that communicate the same poverty population figures. It is precisely why there is the need to compare these figures with other measurements and approximations of the poverty phenomenon, and certainly in this first report other measurements and guided contrasts by the aim of deepening the understanding of the persistently static situation or carried necessarily10 dynamics of society in the country.
The Novelty of being the first panel survey type in lifting household surveys also allow a major breakthrough for the country they will establish or verify about the existence or lack of changes in social mobility, positive and negative social transits that could be staged at certain times. Is valued as essential for the country to have other methodologies and approximation approaches of the phenomenon which, primarily, are able to provide new arguments, objective and subjective, and complementary to validate or certify changes in welfare levels.
In the case of this report, First Analysis and Characterization of Poverty Determinants Household Survey, it has been possible to build at least three methods of measuring poverty, two complementary approaches: one for self-perception and one for scale accumulation of goods and assets, in addition, 3 additional approaches combining Unsatisfied Basic Needs NBI with Poverty Line, NBI with Consumption Expenditure and Poverty Line with Consumption Expenditure. The performed poverty determinants Analysis is equally transcendent in which variables such as income distribution , educational level , type of occupational insertion, gender, age income and per-capita spending as elements that individually and in combination determine the magnitude of linked poverty in urban and rural domains. This poverty determinants analysis is critical for purposes of displaying the necessary changes in approach and; in addition, identify relevant policies to prevent social cohesion levels to deteriorate.
FOSDEH presents both civil society and political society and international cooperation, this analysis whose stated intention is to assist in improving the effectiveness and relevance of public policies aimed at the socially disadvantaged households. These methods, approximations and approaches are described briefly in order to assess its scope:
10 Honduras did not have sweatshops in the seventies, nor millionaire flow of remittances and social spending on health and education increased substantially after the implementation of the ERP. Poverty figures expressed, but a state of prostration of the Honduran population: where apparently nobody does anything important to improve
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A. Unsatisfied Basic Needs method
This method reputed as the most objective and safe to establish levels of poverty is based, in practice, when checking in every home if the home meets acceptable material properties for human habitat. Sets the economic burden of those employed in every home and checks for children of school age who may be or may not be attending school. It has the advantage that provides elements to build additional measures intensity of the phenomenon of poverty however; it is alleged failure to report on how the needs of food and other goods are covered.
B. Food and non-Food Consumption Expenditure Method for Measuring Poverty
It is internationally accepted that there is less information regarding the omission of expenditure to own income. The greater stability of food expenditure at the household level allow identification, instead of guessing, the specific consumption items of income is invested and monetary measures and as it reveals welfare/discomfort measures that result in poverty levels. Quantification of expenditure on food and non-food goods and services-set proportion of income is spent on food and other consumer goods.
C. Poverty Line Method (based on income)
This method, widely used in several countries, is based on the knowledge that the informant has about the income received by each household member in their major occupations and different sources. Using a reference as the Cost of Basic Food Basket becomes parameter or threshold for qualifying households whose income is or not sufficient to acquire/defray the cost of the basket, and furthermore, the total household income compared against the overall cost of a basket of goods and services. Thus both insufficient income resulting in sub-consumer food or goods in general, it is assumed as measures of poverty. D. Wealth / Poverty Material-Based Household Appliances and Other Assets Approach
The possession of property and the existence of articles in the home is also revealing of earnings history and it’s crucial to assess whether the members of each household have or not facilities to sustain a standard of living that enhances or limits their capabilities. This weighting procedure based on the value of property and goods, generates wellness/discomfort scales assimilated to the notion of poverty.
E. Auto Perceptions of Social Welfare /Discomfort of the households Approach
The in situ observation of the interviewer and the data reported by the respondents themselves are, in short, necessary to qualify poverty or non-poverty of certain principal home base. In this case, however, trial or particular criteria of each respondent is assumed to be true without questioning their referents, their cultural heritage and their attachment or not to objective characteristics of the housing or amount of goods and/or accumulated assets nor the expectations towards responding to the questionnaire. The score made by each respondent on the welfare/discomfort household is assumed as a cognitive value to consider although appropriate subjectivity of respondents.
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F. NBI-Poverty Line Focus
This approach is to combine two measurement methods: NBI and poverty line (income) and essentially a question of whether there NBI homes without having insufficient income to purchase a basic food basket or Property in General. Also provides households with 1 or more NBI line exceeding poverty or extreme poverty. This approach is considered useful for the purpose of identifying the extent of households likely to be targeted by poor or extremely poor result for both methods.
G. NBI-Consumption Expenditure Focus
In this approach which is generated by combining the method with NBI Consumption Expenditure, trying to establish whether households with NBI and NBS also manifest shortcomings by under consumption of food or goods in general. This approach is useful for the purposes of identifying households supplement their existing spending levels above the poverty threshold.
H. Poverty-Spending Line Consumer Focus
In the particular case of this approach are discussed according to the Household Income and Expenditure classifications. It is useful to identify gaps in income and consumption: those who spend below the cost of a basic food basket and simultaneously their income is insufficient to purchase the same basket of food would be very vulnerable households borrowing not even reach a minimum acceptable threshold and therefore would be subject to urgent intervention by governments.
I. Analysis of Poverty Determinants
This analysis, carried out mainly with econometric models of simple and multiple regression and other converting continuous variables into dichotomous, seeks to establish dependency relationships of the different levels of poverty with variables such as income and expenditure per capita, years of schooling, age and gender of household heads, perception of insecurity and violence, remittance receipts and vouchers and other relevant variables level: households, individuals and households. Largely these analyzes establish relative risk of different social groups at the prospect of being poor or extremely poor. It is assumed that to the extent that knowledge about determinants of poverty takes hold will be accurate selection of policies, projects and activities influencing the phenomenon.
These methods, approaches and measurement approaches to the phenomenon of poverty, have allowed FOSDEH to combine a multifaceted vision with potential to add other nuances (religion, insecurity perception and violence, etc.) and yet it does not seek to invalidate the method income but to complement and to enrich the phenomenon description. It should emphasize the particular advantage of being a panel survey type, meaning that the same households will be visited in 2014 and 2015, which will detect changes in social mobility: consumption, assets , Perception, NBI and Income and thanks to it may be identified more easily requiring timely measures to better increase its welfare.
Fundamental elements and characterization findings are described in the next chapter and the particular views of poverty exposed by various methods, approximations and approaches.
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Multiple Characterization of Poverty and Extreme Poverty in Honduras
III. Poverty Situation from the basic unsatisfied needs method This method, based on the processing of the FOSDEH Survey and involving homes and Housing, quantified in 48.5% of the total households classified as poor households nationwide, with a much lower proportion of 37.7% in the urban sector and even more in the rural sector where 60% of households are considered affected by the occurrence of one or more basic needs that for various reasons have not been met.
The application of this method with Census of Population and Housing 200111 information established a 55% of households with NBI nationally, 41% in urban areas and 69.4% in the rural sector. This aspect indicates that in the last 12 years and in terms of large numbers, recognizable changes have taken place, although insufficient, promoting quality of life for Hondurans. Water projects and sanitation and building and home improvement, along with the growth of remittances and migrant population can be cited as elements that were intensified in much of the country, after the devastation by Hurricane Mitch at end of year 1998. Similarly, it should ratify that one overcrowded unleashed wave of emigration to other countries like USA, Canada and Spain; remittances amounted to a consumption support in households receiving further education, food and health including investment in construction and reconstruction of homes as a natural preventive measure against the possibility of returning in the future.
Households in poverty (NBI) September, 2013
48.5
37.7
60.1
Nacional Urbano Rural
11 INE: Population and Housing Census 2001, Volume 6: Unsatisfied Basic Needs.
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The detail deepen the degree of involvement of households in urban and rural domains, effectively showing a significant difference in the proportion that is large homes with 1 or 2 NBI and significantly lower with 3 , 4 or 5 NBI simultaneously impacting. This is indicative of the poverty heterogeneity and not be as significant as the number of qualified indigent or chronically poor that eventually could be intervened by government projects for the eradication of social exclusion households. Indeed, following the above figures, a policy of preferential treatment to households with 3 or more NBI would incorporate about 65 thousand households nationwide equivalent to 3.5% of all households. And if the decision was to incorporate households with 2 NBI the ratio would be 15.8%, about 300,000 households, subject to special programs including home improvement, provision of basic services and provision of food for the most vulnerable, specifically children and the elderly. The details of this type of household is certainly demonstrates that in the rural areas where most of these homes are located, some 218 thousand households, equivalent to 72% of the universe of households most affected by the unmet basic needs.
Consistent with this measure of poverty using indicators of NBI makes sense to describe what the impact mostly on both these may indicate the types of measures required to overcome specific deficiencies identified. In this perspective the overcrowding is displayed as the NBI indicator which is outstandingly the incident: 494,000 households nationally (26.9%) of the universe of households and covering 279,000 households in the rural sector (31.5%) and a considerable amount of 214 thousand households in urban areas (26.9%).
Types of HousingNBS-NBI N % N % N %
51.5 591,805 62.3 353,391 39.9
1 NBI 32.6 284,282 29.9 314,152 35.5
2 NBI 12.3 64,657 6.8 1 60,477 18.1
3 NBI 2.9 7,442 0.8 46,099 5.2
4 NBI 0.6 627 0.1 10,450 1.2
5 NBI 0.1 623 0.1 615 0.1
Total Housing 100 949,437 100 885,185 100
Housing with NBS
Nacional Urban Rural
945,196
598,435
225,134
53,541
11,077
1,238
1,834,622
Table 5: Households Classified by Incidence 1 or Multiple NBI (FOSDEH Survey)
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The incidence of the housing indicator without basic services, which refers to the lack of potable water and/or health service, is the second largest with 321,000 households nationwide and in this case is more concerned with the largely rural sector 261 thousand households and less urban areas with 59 thousand households. The next most important economic indicators are High economic load indicators (259,000 households), households with children not attending school (96 000 households) and Inadequate Housing (88,000 households) as the indicator of lower incidence.
It is important to emphasize that the most onerous lack to resolve is precisely the inadequate housing and that the magnitude of resources for overcoming may involve replacing the material of the walls, floor and ceiling, however, is not the case in regarding Honduras. The priority is to solve the overcrowding and the provision of basic services, water and sanitation, which involves comparatively fewer resources about what would take to improve the housing material. In the case of overcrowding resolving this deficiency involves extending the arrangement of rooms in the housing to change the amount of people per room.
For purposes of contrast to what has actually happened in the social situation in recent years , following the approach of NBI, the prevailing situation in 2001 is contrasted with that identified by the survey carried out by FOSDEH in September 2013. In this contrast stands the number of households without NBI in 2001, according to figures from the Population Census, was 44.5 % and 12 years later this proportion reaches 51.5% of the national total and indicating a positive change worth mentioning.
Total Nacional Urban RuralInadequate Housing 1,834,622 88,561 4.8 16,032 1.7 72,529 8.2
1,834,622 321,445 17.5 59,526 6.3 261,919 29.6
Overcrowding 1,834,622 494,087 26.9 214,981 22.6 279,106 31.5
1,834,622 259,305 14.1 117,909 12.4 141,396 16.0
1,834,622 96,428 5.3 33,100 3.5 63,329 7.2
Table No. 6: Incidence of Poverty in Households by Indicators NBI. September 2013 (FOSDEH Survey)
Households with School-Age Children not Attending School
Housing without basic services
High Economic Burden
Home Types 2001* 2013
Without NBI 44.5% 51.5%
Whith 1 NBI 27.1% 32.6
Whith 2 NBI 16.6% 12.3%
Whith 3 NBI 7.7% 2.9%
With more than 4 NBI 3.8% 0.7%
Table 7: Evolution of the Social Situation of Honduras: Proportion of Households with NBS and NBI in 2001 and 2013 (FOSDEH Survey)
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Despite the statement above, the situation is not considered promising because the universe of households with 1 basic unmet need was 27.1% recorded in 2001 and 12 years later, because growth is now estimated that in 2013 covers the 32.6% of households. This change, which is the only negative in terms of incidence, is with high probability over the combination of natural increase of such households and, at the same time, the absence of specific government measures to households that are in part inferior border separating the NBI households without regard to households lacking: one or more NBI.
The situation is very favorable if it appears that the proportion of households with 2 NBI 16.6 % in 2001 and 12.3 % evolves in 2013, favorable situation is also observed in households with 3NBI it goes from 7.7 % to 2.9 % and most regarding households with 4 to 5 NBI and passing from 3.8% to 0.7 % in 2013.
We conclude, therefore, not only in 2013 that is less poor compared to 2001, but the segments are most deprived households accumulate also tend to decrease. The fact of the growth of households with 1 NBI should be interpreted as the product of the rate of intergenerational transmission of poverty: 1 poor household with 3 young teens in 2001, have generated ten years later, 2 non-poor households and poor third. In other words, poverty cannot be played linearly because not necessarily of a poor household arise other poor households. In practice it is usual that a household with illiterate parents generate children with primary or secondary complete and that these descendants, in turn, when it’s time to organize their own homes want to live and strive to live a better life. On a scale of 1.8 million households crucial decisions made within households in education12, consumption and investment, necessarily impact the proportion of poor households in the coming years. This trend, however, can be profoundly altered if governments generate or not opportunities for upward mobility through public policies. The ease of accumulating years of schooling by people depends heavily on the supply of local educational levels and in different geographical areas and in the case of Honduras has been very clear public deficit in secondary education.
The relationship between educational attainment and poverty is a direct nature by promoting the fact that members of different households cannot access or labor markets where the prevailing levels of income which may be decisive to overcome basic deficiencies. Figures on educational attainment by household heads and associated to satisfaction and dissatisfaction of basic needs as represented by NBI indicators are presented in the next section.
Educational level and poverty (as NBI indicators)
The survey carried out by FOSDEH has linked indicators NBI with educational levels and this is described in the table. The contrast between households with no NBI and households with NBI and the incidence rate associated with each level can be observed. In the first instance the type of relationship between illiteracy and the particular situation as to belong to a household without NBI and with NBI: the total households without NBI (non-poor) only 9.7% are illiterate household head while the total households with NBI said ratio is 23.5%. This means that the illiterate household heads are almost three times more likely to belong to a household with NBI.
12 Until the mid-2000s was official that Honduras would be accompanied by a country with 4.7 average years of schooling. Today, in early 2014, is now official that the average increased to 7 years. This change means that within households, poor and non-poor, there is a strong willingness to send children and teens to educational establishments.
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The particular relationship between educational level and poor and non-poor households is not unique because of illiteracy, according to the figures in the table, the differences are also recorded in absolute and relative terms: household heads with primary level represent 53.4% the universe of households without NBI as it reaches 60.7% in the group of households with NBI. Also occurs in those who completed the common cycle and diversified level since the absolute and relative amount of household heads in homes without NBI appears in both cases higher than in respect of households with NBI. It can be affirm that as the educational level is larger the amount of heads of households with access to the group of households without NBI. Noting, as an example, the relative amount of Households with householder who completed college education, 9.2 % is reached in the group of households without NBI and; in contrast, only reaches 2.1% among the universe of households with NBI. It is clear that the years of schooling that accumulate in different types of household determine to a large extent, a lower likelihood of being in poor or underserved households.
An important implication for public policy is that supportive measures such as conditional cash transfers, particularly Bonus 10,000, may be the main incentive for those households with several NBI can access all levels of education available and is achieved with it an extra boost to ensure a break in the intergenerational transmission of poverty. But this is not what has been happening from the findings of the survey carried out by FOSDEH. The graph shows the errors of targeting perceived finding that many homes do not qualify as poor; according to NBI indicators have been receiving significant financial contributions as the Bonus 10,000.
Housings with NBS Housings con NBITotal 945,196 100.0 889,426 100.0Illiterate 92,000 9.7 209,380 23.5
1,230 0.1 7,948 0.9
Pre-basic 1,799 0.2 2,222 0.2504,888 53.4 539,703 60.7
91,254 9.7 53,234 6.0151,462 16.0 52,937 6.0
INFOP 2,272 0.2 623 0.11,808 0.2 1,238 0.17,083 0.7 1,033 0.1
86,714 9.2 18,240 2.13,223 0.3 1,683 0.21,464 0.2 1,184 0.1
Table 8: Educational level of the heads of households related to Poverty according to NBI (FOSDEH Survey)
Literacy Program
Highschool
Senior Technician
MastersDo not know/No answer
Basic/elementaryMiddle School
Senior UniversitySenior non-university
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This significant bias of social policies, benefiting non-poor households, is a nationwide ratio of 32.8 % of households without indicators NBI receiving bonuses. According to the survey conducted in September 2013, the universe of households receiving Bono 10,000 was of 314 thousand households and of these about 103 thousand non-poor households would be supported by this measure. No doubt, it is conjectured that particular configuration is closely related to the degree of party politicization of social policy. In the absence of transparency on the welfare state policy beneficiaries, governments become permeable to party guidelines and thus the efficiency of these measures is compromised.
In theory, would be the most vulnerable social strata priority recipients of assistance-support as the Bonus 10,000 and; in addition, ensuring that these monetary incentives can stay in the same deprived households by a sufficient amount of time for children and young people to complete different educational cycles. On this particular the strata it is worth considering, as NBI, which proved to differentiate households according to the incidence of 1 or more NBI.
National do receive % Urban % Rural %
Total 1,834,622 314,366 100.0 949,437 94,249 100.0 885,185 220,116 100.0Hoomeswith NBS 945,196 103,339 32.9 591,805 43,085 45.7 353,391 60,254 27.4
1 NBI 598,435 116,994 37.2 284,282 35,825 38.0 314,152 81,169 36.9
2 NBI 225,134 69,013 22.0 64,657 14,294 15.2 160,477 54,720 24.9
3 NBI 53,541 21,945 7.0 7,442 1,046 1.1 46,099 20,899 9.5
4 NBI 11,077 3,075 1.0 627 - 0.0 10,450 3,075 1.4
5 NBI 1,238 - 0.0 623 - 615 - 0.0
Table 9: Households receiving Bonus 10,000 Nationwide, Urban and Rural-According to NBS-NBI
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The amount of 314 thousand households as beneficiaries-recipients of welfare measure called Bonus 10,000, equivalent to 17.4% of total households, implying the possibility of being a measure of social policy major is highlighted in the table because it is of approximately $500 per household and to contrast it with the international standard of $1 per person per day, it is noted that such assistance can solve many of the nutritional and health needs of the poorest households. Understandably, it is measured in the first years of implementation, it is not fully effective or assertive in selecting eligible beneficiaries and justly; from the findings of the survey, it shows that about 103,000 non-poor households, without indicators NBI, would be getting the benefit 10,000 bonus. According to Table 116 thousand households, with only one NBI, they would also be benefited, over 69 thousand beneficiaries in households with 2NBI, almost 22,000 households with 3NB and 11,000 with 4NBI. This form of distribution supports an impending change in the sense of eliminating bias and select non-poor households to redirect segments more intense poverty.
The eligibility requirements, prioritizing the most needy households in foreign aid due to insufficient income or physical characteristics of housing, not always constitute invariable regulations, where there are degrees of discretion for making decisions about which and what if households do not benefit . This does not seem relevant, however, is important to address the need to ensure that this type of government support is directly related to those households whose sources of income does not allow them to secure the payment of essential nutrients to sustain a decent standard of living. With the data on the Table the universe of households receiving remittances is displayed, more than 149,000 homes were without NBI and of this total a little over 12 thousand households were receiving bonus 10,000 despite the fact of being poor and additionally; receive remittances from abroad.
Within the universe of households receiving remittances with NBI, a little over 115 thousand households, 13,408 households were identified, that also receive Bonus 10,000, but this is not really questionable because of the condition of receiving remittances has not allowed them to overcome shortcomings as indicated by NBI. If it is advisable that very poor households receive such aid.
Everything about the bias of social cash transfer policy may also be referred to other methods of measuring poverty in order to establish whether this problem to allow granting cash aid to households with no indicators of NBI.
% %
Total Housings 265,569 149,825 56.4 115,744 43.6Housings thatReceive Bonus10,000
25,754 12,345 47.93 13,408 52.1
% 9.70 8.24 11.58
Table 10: Households Receiving Remittances and Bonus 10,000 According indicators NBI-NBS (FOSDEH Survey)
Housings thatreceiveRemittances
Housings withNBS thatreceiveRemittances
Housings withNBS thatreceiveRemittances
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IV. Poverty Situation from the Income MethodUnder this method of measuring poverty, which is based on comparing the income from all sources for the cost of one and two basic food baskets, it is determined that a nationwide level of relative poverty of 23.2% and is estimated extreme 42.7% and result in non-poor poverty is estimated at 34.1%. This method quantifies the total poverty at 65.9% and is related to the estimates made officially by the INE. An important mention of the income should be indicated:
The Gini coefficient was 0.54 in 2008 and 2010 are estimated from data FOSDEH in 0.49. This represents a significant improvement in income distribution could be more related to remittance flows (submitted by more than one million migrants) and additionally the Bonds as Bonus 10,000 and Technology Bonus.
Moreover, it noted that probably a more accurate measurement of the poor would be the result, see below, a combination with the method of NBI.
In this method based on income from all sources of each household, the relative poverty in urban areas is estimated at 33.1% and 12.7% in the rural sector and in the case of extreme poverty is estimated at 33.1% in urban areas households and 52.9% in rural households. The social group most in need of support to increase the availability of income is in rural areas.
Poverty Incidence by Income (LP) 2013
N % N % N % N %Total 1,804,602 100.00% 615,272 34.10% 419,291 23.20% 770,039 42.70%Urban 931,096 100.00% 314,106 33.70% 308,637 33.10% 308,353 33.10%Rural 873,505 100.00% 301,166 34.50% 110,654 12.70% 461,686 52.90%
Total Non Poor Relative ExtremeTable 11: Poverty Incidence by income method (FOSDEH Survey 2013)
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The situation of non-poor households, with incomes above twice the cost of a standard food basket, reaches 34.1% at the national level and in urban and rural areas is estimated at 33.7% and 34.5% respectively.
The inclusion of heads of household gender, as in the NBI method reveals that the absolute number and relative proportion of poor and extremely poor households headed by men than with female13 heads is greater. Female-headed households are less likely14 to be poor or extremely poor compared to male-headed households. Although it is also true that the non-poor male headquarters are greater in absolute and relative terms.
In urban areas, the category defined as masculine headquarters outweigh the female category headquarters in poverty and extreme poverty in absolute terms as it occurs at the national level. However, a higher proportion of female-headed households in extreme poverty are registered reaching 36.6% of the female-headed households universe while this proportion reaches 31.2% in the case of male headquarters. Similar proportions were observed in households in relative poverty. With regard to non-poor households 314,000 households are estimated headed by men and 204 000 women heads of incidence although the proportions are similar. How to explain this situation clearly full of inequality?, it may have relationship with the access to land, credit, employment and other variables strongly linked to the environment for women in Honduras.
N % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 42.7 419,291 23.2 615,272 34.1
Masculine 1,251,520 100 524,449 41.9 294,165 23.5 432,907 34.6
Feminine 553,082 100 245,590 44.4 125,126 22.6 182,366 33.0
Total Extreme Relative Non-Poor
Table No. 12:Gender Headshipand Poverty, Extreme Poverty and non Poor nationwide (Income, LP) (FOSDEH Survey)
N % N % N % N %
Total
Masculine
Feminine
Total Extreme Relative Non-Poor
931,096 100 308,353 33.1 308,637 33.1 314,106 33.7
602,332 100 188,145 31.2 209,941 34.9 204,247 33.9
328,765 100 120,209 36.6 98,696 30.0 109,860 33.4
Table No. 13: Poverty, Extreme Poverty and Non Poor to Urban Level (income or LP) (FOSDEH Survey)
13 Female headship does not necessarily imply the phenomenon of single mothers in charge or the main responsibility for conducting a home because home is where the woman is declared as head of household. (Of a total 1.8 million households 1.2 million households are parental bi-built homes, and the incidence of poverty is estimated to cover 49.8%, while households headed by women with no spouse or parent, is estimated at 489,000 households out of which only 47% is estimated to poverty: this means that there is less incidence of poverty in households headed by women with no spouse)14 In the analysis of determinants, based on logistic regression identified effectively lower relative risk of female-headed households, however it has not processed the relative poverty risk of households led by single mothers. (see Chapter IX)
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The possibility of female headship in a culture that emphasizes the male role as the decision maker’s allocation, with high probability of certainty, also linked to an increased risk of dissipation of income and non-use in fundamental aspects progress of families such as education, health and housing improvement. The greater ability of success of women in terms of resource allocation explains, in part, to assume the head of household even if there partner or spouse at home.
The particular situation in rural areas varies somewhat from the urban environment as a proportion of 55.9% of the universe of rural households headed by women are classified as extremely poor households and 51.8% for male-headed households although in terms there is almost absolute triple extremely poor households headed by men regarding households headed by women. This is paradoxical because women are generally excluded from the ownership of land and other assets that the prevailing culture and customs lie more in men.
The table shows, in fact, that female-headed households are also able to facilitate the achievement of non-poor households -32.3% versus 35.2% - and, yet, it cannot be ignored that within the universe of good female-headed households are part of the same single mothers, widows and abandoned so it is important not to ignore the “capacity” of women in rural and urban areas, to promote social mobility processes distinct from those deployed by men. However, neither we sponsor the idea of studying to isolated women in the role of men and vice versa nor this is even necessary to re-signify: family - man, woman, children and relatives - is the main substrate where capacities arise and attitudes to meet the challenges of any society. May, under any justification, not encourage separate analysis of the figures that run households. However, this does not close the view to social and cultural phenomenon of defenseless women and children often abandoned by their husbands.
In rural areas there are 2.5 extremely poor households headed by men per household headed by women in the same situation of extreme poverty. (In case there are 1.55 urban male-headed households in extreme poverty for each household with a female head and Extreme Poverty) which involves informing that there is more likely to be extremely poor for a woman head of household in the rural sector than in the urban. This is important for the design of social policies that favor the female figure as a direct recipient of social assistance funds and knowledge and at the same time, encourage the cohesion of the family - man group, wife and children as social policy should also assist in the transformation of both families and individuals.
N % N % N % N %
Total 873,505 100 461,686 52.9 110,654 12.7 301,166 34.5
Masculine 649,188 100 336,304 51.8 84,224 13.0 228,660 35.2
Feminine 224,317 100 125,381 55.9 26,430 11.8 72,506 32.3
Total Extreme Relative Non Poor
Table 14: Poverty, Extreme Poverty and non-Poor on a Rural level according gender of Householder (Income or LP)
(FOSDEH Survey)
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Influence of education in poverty measured by income (Relationship Nature). The particular situation of education, the educational level attained by the head of household, on the measurement of poverty through income should prove to be a more direct relationship that in the case of NBI indicators since it is expected that with advancing the level of schooling in similar measure decreases the proportion of poverty and extreme poverty to be associated increased perception of household income with higher education. The results described in the table in the first instance confirm that illiteracy and lower educational levels are associated with high rates of poverty and extreme poverty. This aspect is manifest in households with illiterate boss and that levels of these households in extreme poverty incidence reached 62.1% and 16.2% in relative poverty, while only 22% are non-poor households: 77.2% among household heads with college degree and only 6.5% in extreme poverty and 16.3 and relative poverty. At the other end of the educational level, the more schooling, higher proportions of non-poor households is observed. It is very strong evidence that income increases with advancing years of schooling.
This knowledge is certainly not trivial as it denotes that the structures of the income distribution will be modified over the years in relation to the fact that they accrue more years of schooling. (The analysis of poverty determinants discover, Chapter 9, the variable years of education as one of the most significant).
It is considered important to contrast the fact that the common cycle of the household head, equivalent to 9 years of schooling, and 31.2 % reduced the incidence of extreme poverty, while it is 62.1% among households with illiterate boss. Also, the relative poverty reaches 34.5% and 34.3% as a proportion of non-poor households which contrasts with illiterate heads of household: 16% relative poverty and 22% of non-poor households.
Total Extreme Relative Non PoorN % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 100 419,291 100 615,272 100None 295,607 100 183,428 62.1 47,292 16.0 64,887 22.0Literacy Program
9,178 100 5,489 59.8 1,230 13.4 2,460 26.8
Pre-basic 4,021 100 2,222 55.3 623 15.5 1,176 29.2
Basic/Elementary 1,027,139 100 490,981 47.8 243,969 23.8 292,189 28.4
Middle School 142,685 100 44,503 31.2 49,214 34.5 48,968 34.3 Highschool 200,997 100 34,848 17.3 53,542 26.6 112,607 56.0 INFOP 2,895 100 623 21.5 419 14.5 1,853 64.0 Senior Technician
3,046 100 623 20.5 1,247 40.9 1,176 38.6
Senior Non University
8,117 100 623 7.7 1,122 13.8 6,372 78.5
Senior university
103,364 100 6,699 6.5 16,863 16.3 79,801 77.2
Masters 4,905 100 0 - 1,122 22.9 3,784 77.1 Do not knowDoes no answer
2,648 100 0 - 2,648 100.0 0 -
Table No. 15: Incidence of Poverty according to Educational Level (Income, LP) (FODEH Survey)
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The existence of poor and extremely poor households even among household heads with college and graduate is, clearly, a problem probably associated with unemployment and underemployment which may include professionals whose secondary education and higher income levels have fallen suddenly or under unemployed longstanding. It is also considered an anomaly that there are 26.6% households with illiterate boss who happen to be non-poor but, in truth, it is largely on the structures of tenure where asset attend various situations but mainly associated with forms of ownership, rural and urban whose stock of goods comes from productive activities and trade, inheritance and individual and differential talented people.
Poverty and Remittances
Remittances originate in the mass migration of Hondurans to countries like the U.S., and also strongly influenced by the fact that this country is perceived as a place that offers very fast way of upward mobility or escape poverty. It is also assumed that migrants sending remittances, in cash and kind, their families displays a pulling power equally useful to encourage these households are better able to escape poverty. The figures hint at in the first instance, that in the universe of households that do not receive remittances ratio of 44.3% is counted in extreme poverty and only 33.3% among the universe of households that receive remittances are estimated. There are fewer households in extreme poverty, in absolute and relative terms, among those receiving remittances in respect of not receiving.
For every 7.7 households living in extreme poverty who do not receive remittances there is 1 home in the same condition of the universe of those who receive remittances. This seems to show that if migrant-remitters may be contributing to the escape of household poverty they were born and that, for the perceived difficulties, prompted them to leave the country. The same conclusion arises from observing that the universe of non-poor households nationwide, 42.3% of households that receive remittances are classified if above the poverty line while only 32.7% among the universe of those who do not receive remittances. Thus, it seems clear that remittances operate as a device for social advancement or avoid the inertia of social decline. (In the analysis of poverty determinants based on logistic regression, Chapter 9, the relative risk of households with members abroad is quantified relative to households without kin in other countries).
The situation is somewhat different to abandon the national level and concentrate only in the world of urban households, as the evidence becomes less compelling as the extreme poverty of urban households that receive remittances reached a rate of 31.2% and the incidence among urban households not receiving remittances reached 33.5%. In absolute figures show that for every urban household in extreme poverty and receiving remittances, there are 5.4 households in extreme poverty among the universe of those who do not receive remittances. This may mean that
N % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 42.7 419,291 23.2 615,272 34.1
No 1,540,066 100 682,029 44.3 354,606 23.0 503,432 32.7
Yes 264,536 100 88,010 33.3 64,685 24.5 111,841 42.3
Total Extreme Relative Non Poor
Table No. 16: Income Poverty and Receiving Remittances Nationwide (FOSDEH Survey)
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the phenomenon of social mobility in urban areas is probably less intense than what happens at the national level, which also leads to assume that the magnitude of resources required bringing an urban home out of extreme poverty is much higher than what is required in the rural sector.
Analysis of non-poor households that receive remittances establishes an interesting contrast: 4.5 non-poor households not receiving remittances there is a non-poor urban household that receive remittances. This proportion is generating several assumptions including among Hondurans whether abroad started from non-poor households relative poor or extremely poor. It is certainly difficult to answer about setting Honduran society if there were remittances, but it is clear that Hondurans who were and are still going , and leave left an undeniable context of obstacles and barriers, political, economic and social, social promotion.
The particular situation of the rural sector is, however, much stronger in revealing significant differences because the extremely poor households not receiving remittances reached only 55.3% and 36.1% among rural households that receive remittances. In absolute terms this represents that 10.5 households in extreme poverty in the rural sector does not receive remittance there is 1 rural home in extreme poverty but who receive remittances.
The role of remittances in rural universe of receiving remittances is equally revealing: 50% of rural households that receive remittances are classified as poor and, in contrast, only 32.2% were non-poor urban households among those not receiving remittances. For every 4.4 non-poor rural households not receiving remittances home there is 1 rural poor if not receive remittances. This seems to confirm the above in the sense that rural remittances have a greater potential to promote social mobility with respect to what is observed at the urban level.
N % N % N % N %Total 931,096 100 308,353 33.1 308,637 33.1 314,106 33.7
No 777,188 100 260,289 33.5 259,317 33.4 257,581 33.1
Yes 153,909 100 48,064 31.2 49,320 32.0 56,525 36.7
Total Extreme Relative Non Poor
Table 17: Poverty by Income Receiving Remittances on a Urban Level(FOSDEH Survey)
Total Extreme Relative Non PoorN % N % N % N %
Total 873,505 100 461,686 52.9 110,654 12.7 301,166 34.5
No 762,878 100 421,739 55.3 95,289 12.5 245,851 32.2
Yes 110,627 100 39,946 36.1 15,365 13.9 55,315 50.0
Table 18: Incidence of Poverty, Extreme Poverty and Non Poverty Among households that receive remittances in respect of households not receiving
remittances on Rural areas. (FOSDEH Survey)
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Poverty and Bonds
The Social delivery bonds policy dates from the era of structural adjustment, 1991, and since that date has not been interrupted. From 2010 this policy is intensified with the entry into Bonus 10,000 equivalent to almost 500 dollars, annually, for poor rural families at the beginning of 2012 and from poor households in urban areas were included. The survey FOSDEH, built in September 2013 to estimate the universe of recipient households and establish the type of household according to the methodology of measuring poverty by income. That is, estimating the poor and non-poor households that were receiving the benefit of the Bonus 10,000 during 2013. The figures show, as in the method of NBI, the existence of 314,000 households receiving the Bonus 10,000.
From this universe of 314,000 households receiving the Bonus 10,000 is estimated that 58.3% are extremely poor households, 19.6% are households in relative poverty and 22.1% are non-poor households. The latter amount 61 thousand households represent errors of the targeting process probably influenced by requirements of local political agents of high maneuverability capacity to evade the eligibility requirements.
In regards to the results, it is sensible to ask the question, are these bonds sustainable? From which are made with new public debt, suggesting a deep reflection on the technical and financial relevance of the State Bonds.
V. Poverty status from Consumer Expenditure MethodThe measurement of poverty and extreme poverty by the expenditure method reveals a proportion of homes, at a national level, 20%not poor, 51.1% poor households (with higher cost of 1 Basic Food Basket but less expense to the cost of 2 Basic food baskets) and 28.9% extreme poor, and this last fact to say that 71.1% of the universe of households is higher than the cost with basic basket food spending15.
Total Extreme Relative Non PoorN % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 42.7 419,291 23.2 615,272 34.1
Do not receive 1,490,236 100 586,819 39.4 357,605 24.0 545,812 36.6
Do receive 314,366 100 183,220 58.3 61,685 19.6 69,460 22.1
Table No. 19: Income poverty and Bonus 10,000 receiving at National Level (FOSDEH Survey)
15 This threshold is equivalent to $ 1.5 per person average daily and is one of the standards used by international institutions like the World Bank. For the technical team FOSDEH is necessary to redefine the threshold because there regions with widely differing levels of local prices as recorded in cities like Tegucigalpa and San Pedro Sula. This decision represents lower the “rod” that measured the rural poor and other cities.
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Households spend on food below the threshold of regulatory food basket equivalent to 28.9 % of the universe of households.
In urban areas the situation is slightly more favorable than at the national level as the non-poor households are estimated at 18.3%, 63.1% poor households and 18.6 % in extreme poverty. The situation is less favorable in the rural case since 21.7% of non-poor households, 39.8 % poor rural households and of rural households in extreme poverty 33.5% are estimated. It considered that the estimation of poverty under the method of consumption expenditure reveals something very important: only 28.9% of households nationwide spend on food less than the cost of a basic food basket which is to say that consume less calories and protein to sustain a life considered as worthy as it could exploit the development of other human capacities.
Such households in extreme poverty by spending nationwide, means a little over 500 thousand homes and it is assumed as an attainable magnitude social policies such as conditional cash transfers. It is feasible to generate food aid programs targeting this particular type of deprivation.It must, however, draw attention to the inequality in income and food expenditure. The figures in the table show that the lowest income decile spends only an average of 1,487 monthly Lempiras and the decile10 the highest income, spends on average 6,738 Lempiras.
N % N % N % N %Total 1,804,602 100.0 360,750 20.0 922,710 51.1 521,141 28.9
Urban 931,096 100.0 170,853 18.3 587,059 63.1 173,184 18.6
Rural 873,505 100.0 189,897 21.7 335,651 38.4 347,957 39.8
Total Non Poor Relative Extreme
Table No. 20: Poverty by Food Spending (Extreme Poor those who spend less on food than the cost of a Basic Food Basket)
(FOSDEH Survey)
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The income inequality is certainly much higher than consumption inequality but this does not eliminate the chance of infra consumption, undernourishment and malnutrition among lower income strata.
The specific findings regarding each of the methods, approaches and approaches described above, report and expose little-studied aspects of the phenomenon of an original inequality that would evolve over the years and expressed in the form of shortages of various kinds localized within households. Educational deficiencies, ranging illiteracy and few average years of schooling, largely determine poverty because the income levels of households in turn come from a lack of education. Similarly, material deprivation level of housing would be determined by insufficient inflows and thus would have been forging several chains “types of poverty” emerging and increasingly extensive that, in turn, could expand rather reduce the inequality prevailing in the country.
VI. Approach to welfare/social discomfort by availability of housewares and assets (accumulation of household housewares)Approach is called as it is not really a measure of poverty but an alternative way to identify levels of welfare/unrest social. It starts to generate a tenure scale of goods and assets to have at least three similar or equivalent strata to the concept of deficiencies or deprivation found in the notions of poverty, extreme poverty and non-poverty strata. Here it should be noted that measurements through objects certainly provide a dynamic view of how households have been accumulating various kinds of goods, which in turn indicates the existence of changes in the structure and availability of income and expenditure patterns and consumption. The figures denote absolute growth in all cases and also relative except radio.
N Promedio N PromedioTotal 1,804,602 10,405.15 1,804,602 4,773.60 1 Decil 180,297 1,193.45 180,297 1,487.48 2 Decil 174,172 2,492.53 174,172 3,027.84 3 Decil 189,526 3,737.87 189,526 3,980.37 4 Decil 172,768 4,878.00 172,768 4,547.94 5 Decil 185,877 6,059.89 185,877 4,165.64 6 Decil 173,612 7,555.81 173,612 5,019.96 7 Decil 186,730 9,200.38 186,730 5,754.24 8 Decil 182,286 12,076.85 182,286 5,756.47 9 Decil 179,631 17,157.26 179,631 7,227.1610 Decil 179,702 39,716.17 179,702 6,738.43
Monthly Household Income Monthly household expenditure in Food
Table 21: Average Income and Average Expenditures on Food by Decile (FOSDEH Survey)
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The undisputed tenure changes of goods are exceptionally high in the case of refrigerators and televisions as only 19.4 % and 29.2% of households had these artifacts and 12 years later these proportions increased by 63.4 % and 62.3 %. This is an important change that is also expressed to a lesser extent, in the case of stoves, cars and motorcycles. This expresses a high degree of contrast accumulation schemes unchanged income distribution as evidence of purchasing power growth in various segments of the population.
The situation in the three survey domains, National, Urban and Rural, described in the box and it should only comment on some aspects concerning those assets capable of discriminating16
the levels of poverty in different domains and mainly because they involve significant outlays which, in turn, reveal the inherent potential being reached only by households. In the Honduran countryside, according to FOSDEH´s survey, only 21.3% of households had refrigerators, and 42.1 % in the urban case. The entire set of goods that are identified in households, urban and rural, provides enough to infer the earnings history and correlate with measures of poverty information. I.e., that the particular goods tenure of structures and other assets is a valid and useful to be supplemented with other methods approach. The FOSDEH survey being a panel type survey whose enumerators will be visiting for several years the same households interviewed in 2013, it is noted that this approach is important to perceive the social mobility, social ascent and descent, which cannot be detected with traditional surveys.
The approach to measuring poverty through goods and assets is based on considering the goods identified in each home, with the list of goods on the table, combined with other assets see below, such as home ownership, land ownership and livestock ownership. To this list of goods and assets a scale is constructed to target social groups in the same way as is done by classical methods of measuring poverty.
2001 % 2013 %Radio 465,202 61.0 706,292 38.5Refrigerator 148,199 19.4 1,162,835 63.4Television 222,838 29.2 1,142,559 62.3Stove 191,087 25.0 712,074 38.8Automobile 55,514 7.2 356,239 19.4Motorcycle 12,311 1.6 194,298 10.5
Table No 22: Dynamic of some Housewares Tenure. (2001 Census and FOSDEH Survey 2013)
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Thus, several of the goods described in the table are combined with other assets to assess how this tenure of the households surveyed scales results in social welfare/unrest. The aggregate values of goods identified in the table, combined with housing tenure and allow the configuring of the total asset holdings. Later, in a subsequent survey of the same households, it will be possible to detect high and low for goods that at the same time will be rise signals, stagnation and social decline. Table stands to warn regarding accumulation or de-accumulation of assets, the figure was 1.2 million households as full occupier owners, equivalent to 67% of the universe of households, and is considered an important substrate for social housing programs improvement.
EstratoTotal Urban Rural
N % N % N %Total 1,834,622 100.0 949,437 51.8 885,185 48.2Do not have anything 104,385 5.7 15,234 .8 89,151 4.9Refrigerator 1,162,835 63.4 771,973 42.1 390,863 21.34 burners stove 712,074 38.8 543,703 29.6 168,371 9.2Blender 754,039 41.1 546,317 29.8 207,722 11.3Mixer 206,380 11.2 171,365 9.3 35,016 1.9Electric Iron (clothes) 1,033,736 56.3 706,786 38.5 326,950 17.8Microwave 550,268 30.0 424,918 23.2 125,350 6.8Electric Washer 248,136 13.5 214,946 11.7 33,190 1.8Television 1,142,559 62.3 719,056 39.2 423,503 23.1Cable Television 990,781 54.0 699,496 38.1 291,285 15.9Radio or Radio Recorder 706,292 38.5 293,177 16.0 413,115 22.5Stereo 669,355 36.5 451,164 24.6 218,191 11.9Phone Line (HONDUTEL) 309,701 16.9 291,269 15.9 18,432 1.0Phone Line (Tigo, Claroor another supplier)
157,564 8.6 105,300 5.7 52,264 2.8
Carfor home use 271,049 14.8 195,457 10.7 75,592 4.1
Car for a productive activity 85,190 4.6 49,548 2.7 35,642 1.9
Motorcycle for home use 123,830 6.7 66,043 3.6 57,787 3.1
Motorcycle for work use 70,468 3.8 39,142 2.1 31,326 1.7
Adult Bicycle 452,981 24.7 237,842 13.0 215,139 11.7Computer 298,740 16.3 244,043 13.3 54,697 3.0Air Conditioner 74,277 4.0 63,208 3.4 11,068 .6
Table No 23: Nationwide, Urban and Rural Appliances Ownership (FOSDEH Survey)
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The range of goods and assets to approximate a poverty measure also attaches importance to the possession of land, urban and rural, with which a more comprehensive approach to acquisition capabilities of different types of households is achieved. The survey processed information of the land possession and based on aggregate data it is concluded that 75% of households do not have this facility.
Only 447,000 homes, equivalent to 24.4% of all households reported having additional properties and which are in addition to appliances, home ownership and possession of livestock for the purpose of observing the phenomenon of poverty by this approach/approximation. The sheer extent of rural farm households is highlighted with possession and is estimated at 39.7% of all rural households17.
Total Urban RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0% 949,437 100.0% 885,185 100.0%Rent 298,286 16.3% 260,787 27.5% 37,498 4.2%Owner and is paying
44,732 2.4% 39,202 4.1% 5,530 0.6%
Owner and fully paid
1,239,426 67.6% 547,282 57.6% 692,144 78.2%
Owner retrieved legalized
6,556 0.4% 2,867 0.3% 3,689 0.4%
Owner retrieved without legalizing
13,518 0.7% 6,139 0.6% 7,379 0.8%
Occupied without payment 217,015 11.8% 90,370 9.5% 126,645 14.3%Received by Work services
15,089 0.8% 2,791 0.3% 12,298 1.4%
Ignor 0 0.0% 0 0.0% 0 0.0%
TABLE No. 24: Tenure and Homeownership (FOSDEH Survey)
Total Urban RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0% 949,437 100.0% 885,185 100.0%No 1,386,826 75.6% 852,650 89.8% 534,176 60.3%
Yes 447,796 24.4% 96,787 10.2% 351,009 39.7%
Table 25: Nationwide, Urban and Rural Land Ownership
17 In Honduras, following studies by Hernando de Soto, has been considered strategic formalize the legal ownership of these assets by its link with credit programs, in most cases, means having no fiduciary safeguards. The land titling programs by the World Bank, PAAR, PATH and IP driven government have become permanent certification programs.
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The scale of assets and goods made to include in this report considered livestock ownership in order to not exclude anything that requires a relatively high assets of each household and generally not considered when measuring poverty strata image. In this case, from the box office figures of cattle, we see that only 6.6% of total households is estimated as households owning livestock, without specifying whether it is cattle, goats, etc.., and said proportion reaches 11.6% of rural households and 2% of urban households.
The processing of this information, goods, home ownership, possession and cattle farm has allowed an alternative approach to measuring poverty and may be improved by incorporating information on sales, pawn18 and loss of these assets. With this information poverty, extreme poverty and non-poverty is estimated as described in the table: It is considered nationally 28.8% of households as poor, 56% as relatively poor and 15% in extreme poverty. }
In urban areas the largest number of non-poor households is estimated, for goods and assets, as identified 34.2 of non-poor households, 46.1% and 19.7% relative poor extremely poor. The situation differs in the rural sector more because only 23% of rural households are considered as poor, 67.1 % as poor households and 9.9% as extremely poor.
It is considered important to add a combination of measurement based on 2 approaches both in tangible assets such as NBI method based on physical characteristics of housing, Poverty and Household goods and assets, based on observable assets in each house to time of conducting the survey, as this is better about the state of the material displayed accumulation of households.(It becomes difficult for social area researchers to identify a good starting point or baseline to study social mobility in urban and rural households.
18 In cities like Tegucigalpa and San Pedro Sula, in recent years is recorded, a remarkable growth of pawnshops, Secured Loans, purchases of jewelry and other assets. These establishments operate in neighborhoods and shantytowns and represent the low and high inventory of goods of various types of household.
Total Urban RuralN % N % N %
TotalNo
Yes
1,834,622 100.0% 949,437 100.0% 885,185 100.0%1,712,713 93.4% 930,177 98.0% 782,536 88.4%
121,908 6.6% 19,260 2.0% 102,648 11.6%
Table No. 26: Nationwide, Urban and Rural Cattle Ownership (FOSDEH Survey)
Total Urban RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0
Non Poor Housings 527,937 28.8 324,519 34.2 203,418 23.0
Poor Housings 1,031,456 56.2 437,607 46.1 593,850 67.1
Extremely Poor Housings 275,229 15.0 187,311 19.7 87,917 9.9
Table No 27: Estimation of Poverty by Household goods and assets
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This involves building the best possible configuration data to reflect changes in welfare and therefore FOSDEH proposes dialogue with different social scientists who have been or are interested in learning more about the rate of progress and social decline both at the aggregate level and at local level, in communities, and that the practical utility of these efforts is that they can finally get in launch new programs of true social inclusion and/or “escape from poverty “ as highlights several World Bank studies19.) This involves identifying a good thread that achieves “see” various facets and nuances of the poverty phenomenon in Honduras.
The table presented on the following page is; precisely, a proposed baseline aggregate level but with chances falling to community and household level itself.
Seen in the Table, the combination of NBI and assets whereby goods with better accuracy can reveal the social situation of Honduras. The estimated magnitudes are useful to specify the nature of poverty. Thus, the universe of 945,000 households in welfare, according to the method NBI, only 371,000 households are considered to be non-poor goods and simultaneously by NBI. This means that only 39.3 % of households with NBS not qualify as poor based on the NBI method and approach through the scale of goods and assets.
Also, within the universe of households with 1 NBI is considered that 129,000 households are considered non-poor according to their endowment of goods and assets. Non-poor households, as goods and assets, combined with NBI indicators estimated 22,736 households 2NBI to 4,371 households with 3NBI and 615 households with 4 NBI. Within the universe of poor households by NBI, 366,000 households, equivalent to 61.2% of all households 1NBI, are part of the goods and asset poverty. The subsequent classification with 2NBI, 3NBI, 4NBI and 5NB1, shows the
Total Non Poor housings Poor Housings Extremely Poor
HousingsN % N % N % N %
Total 1,834,622 100 527,937 100 1,031,456 100 275,229 100Housingswith NBS 945,196 100 371,131 39.3 453,797 48.0 120,268 12.7
1 NBI 598,435 100 129,138 21.6 366,120 61.2 103,177 17.2
2 NBI 225,134 100 22,736 10.1 161,892 71.9 40,506 18.0
3 NBI 53,541 100 4,317 8.1 39,791 74.3 9,433 17.6
4 NBI 11,077 100 615 5.6 9,232 83.3 1,230 11.1
5 NBI 1,238 100 0 - 623 50.3 615 49.7
Table No. 28: Housewares Poverty and NBS-NBI(FOSDEH Survey)
19 Narayan, Deepa, Petesch, Patti: OUT OF POVERTY. Interdisciplinary Perspectives on social mobility. World Bank. 2007.
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increased capacity of stratification of this combination. These strata represent the neediest households according NBI but the approach to poverty for goods and assets are classified as poor relative. (This feature is useful as a more heterogeneous perception of poverty is preferred not only in the two poverty strata in the income method: Poor and Extreme Poor).
Finally it should be appreciated that 120,000 households classified as poor by the method NBI, are perceived as extremely poor by approximating the scale of assets and goods. And this is not necessarily a defect measurement but the finding of very specific configurations such as those seen in households living in inadequate housing, with all services, but the young couple who live in them have not started or are just beginning to accumulate goods and other assets that are observable over several years as the income required to purchase the particular emerging as insertion of household members in labor markets. In other words: the poverty of young couples goods differs substantially from the more mature couples where they accumulate goods and assets include other family members and not only the head of household and spouse.
The approach to poverty through the scale of goods and assets refers dynamic aspects that are not perceived in the methodologies of Income, NBI and expenditure Consumption.
VII. Social upset/welfare approach by self perception The survey included to investigate the perception of respondents about how they believe in the level of poverty incidence. The result of this inquiry, being a panel survey type will record changes and compare them with more objective aspects such as durability of housing and other features that are and will be subject of analysis in subsequent surveys. The processing of the respondents views, often ignored in more conventional survey certainly supports an interpretation from several disciplines, however, has not been achieved for the purposes of this report. The assessment team investigators FOSDEH in the absence of expert interpretation of other social science disciplines as social psychology, anthropology and ethnography, is to assume that the views have an important epistemological20 value as perceptions of subjects, auto-ratings, which implicitly refer poverty opportunities of the environment in which the respondent and his own personal expectations based on their daily experience of living or deprivations.
The figures in the table that consolidates the views of the interviewees themselves states that only 14.4% are considered non-poor households, as 73.5% and 11.3% relative poor and extreme poor .
20 The opinion of other researchers is important as it demonstrates the existence of a dual problem of objectivity/subjectivity that deserves a satisfactory discretion as if science places a tag of poor who are perceived as non-poor, it will be imperative to reach consensus which, in turn, results in finding grips from similar platforms for action in the short and medium term. The life of every person runs differently depending on the psychological point of departure: “I who am miserable” how can I hope to change if my fate is predestined?.
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In urban areas 20.7% of homes are considered non-poor households, 71.1% as poor relative and 7.4% as extremely poor. In the rural areas only 7.8% are considered non-poor households, as 76.1% relative poor and 15.5 % extreme poor. All these figures that quantify the perceptions of the subjects satisfactorily reconciled with the methods of measuring poverty. The first major discrepancy in the poverty perceptions Table appears warning that extreme poverty, according to the method of income, is around 40% of households nationwide and 11.3% self-perception. Social science issues a statement apparently final: 4 out of 10 households in extreme poverty or indigence and qualified themselves emit another sentence: 1.1 out of 10 households are considered extremely poor. What to do?
The preliminary proposal of the FOSDEH researchers to not disqualify any method, nor the own respondents valuation but; rather, contrast perceptions with the most reliable method, NBI, as to perceive the “materiality” of poverty. This contrast is discussed below.
According to the NBI method estimated 945 thousand non-poor households nationwide and perception as only 265 thousand are classified as non-poor and this represents a difference of 680 thousand households NBI recognized as non-poor. For practical purposes the number that best reconciles this difference are the 683 thousand households that self-perception is considered poor and, we conjecture, are poor by expectations as they live in adequate housing, basic services, without overcrowding but whose heads do not augur that in the immediate future to improve their situation.
Total Urban RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0
Non Poor 265,097 14.4 196,261 20.7 68,836 7.8Poor 1,348,891 73.5 675,164 71.1 673,727 76.1Extremely Poor 207,515 11.3 70,427 7.4 137,088 15.5Ignored 13,120 0.7 7,585 0.8 5,534 0.6
Table No. 29: Poverty, extreme poverty and non poverty: perception by (FOSDEH Survey)
Total Non Poor Poor Extremelypoor
Ignored
N % N % N % N % N %Total 1,834,622 100.0 265,097 14.4 1,348,891 73.5 207,515 11.3 13,120 0.7Housingswith NBS
945,196 100.0 196,800 20.8 683,228 72.3 57,202 6.1 7,966 0.8
1 NBI 598,435 100.0 57,797 9.7 457,236 76.4 79,477 13.3 3,924 0.72 NBI 225,134 100.0 9,261 4.1 164,557 73.1 50,087 22.2 1,230 0.53 NBI 53,541 100.0 1,238 2.3 37,110 69.3 15,193 28.4 0 0.04 NBI 11,077 100.0 0 0.0 6,760 61.0 4,317 39.0 0 0.05 NBI 1,238 100.0 0 0.0 0 0.0 1,238 100.0 0 0.0
Table No 30: Households Classified by NBI-NBS and a Nationwide, Urban and Rural Perception(FOSDEH Survey)
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This interpretation requires, however, a major challenge: to confirm that gross discrepancies are explained by rational expectations. Here we must appeal to the reference to the rational expectation of migrants, “the difficulty of upward mobility with the opportunities offered by the country... we opted best to find in other countries. That is, it cannot be ignored that offer opportunities for social improvement, employment, social security, adequate wages, etc., are not as abundant in the country. There is, therefore, an important segment of households that watches this and concludes that it is not very favorable future.
VIII. NBI-poverty line (income) FocusTo assess the enormous usefulness of integrating both methods: NBI and LP, consider a pensioner21 of IHSS that by the NBI method is considered as non-poor, yet their money incomes do not cover the weekly cost of a food goods basket. For NBI is being reached out a program of care for people undernourished and LP he could be eligible. With the integrated approach typical errors of these methods that favor only certain aspects that are abstracted to represent others who may save lives or expand the possibilities of survival are overcome failures. In the case of processed data from the Survey FOSDEH-2013, it is possible to distinguish 5 NBI households with lower incomes to the cost of a general basket of goods and services or, only at the cost of a basic food basket.
Of the 1,238 households identified as highly vulnerable households by the simultaneous occurrence of the 5 indicators of NBI, the 1,238 homes are also identified as households whose monthly income is less than the cost of a basic food basket. These homes would be extremely poor, vulnerable, by both methods. Similarly, the universe of households with 4 NBI integrated method reveals that of the 11,077 households with 4 NBI 9,847 households, equal to 88.9%, whose income is below the cost of a basic food basket were identified. This is also considered as a vulnerable subgroup. The remaining households are considered as follows: 615 households as poor relative (LP) and the other 615 non-poor households (LP) NBI various segments that are considered poor, extremely poor and non-poor according to income or poverty line are described in the table.
Total
N % N % N % N %Total 1,804,602 100 770,039 100 553,304 100 481,259 100.0
Housing with NBS
941,498 52.2 255,329 27.1 317,258 33.7 368,911 39.2
1 NBI 579,995 32.1 302,763 52.2 181,219 31.2 96,013 16.6 2 NBI 219,528 12.2 159,258 72.5 47,636 21.7 12,634 5.8
3 NBI 51,266 2.8 41,603 81.2 6,576 12.8 3,087 6.0 4 NBI 11,077 0.6 9,847 88.9 615 5.6 615 5.6
5 NBI 1,238 0.1 1,238 100.0 0 - 0 -
Table No. 31: Combined Approach: Poverty by NBI and poverty line (income) (FOSDEH Survey)
Income lower than 1 Basic Food Basket
Income greater than 1 Basic Food Basket and
lower than 2 Basic Food Baskets
Income Lower or greater to
2 Basic Food Baskets
21 An IHSS pensioner who retired from the private sector in 1990, currently receives, in 2014, a monthly pension of 1,600 Lempiras.
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Finally, always illustrating the importance of choosing the poorest of the poor, it is to consider that the method of NBI identifies 941.948 households, equal to 52.2% of the universe of households as poor, yet the income method filter these households and states that 255,000 households in their income is not enough to cover the monthly cost of a basic food basket. These homes would be Non Poor by NBI and Extremely Poor by the method of income. Similarly, the universe of non-poor households by method NBI method reveals the existence of 317,000 households with incomes above the cost of a basic food but less than the cost of a general basket of goods and services basket. These homes would be Non Poor by NBI and Relative Poor by Income. Finally, the integrated method discovers 368,000 poor households would be Non Poor by both methods and what is to say that only 39.2% of non- poor households with the NBI method would also be Non Poor by the income method.
This increased ability to segment different social groups is of great importance to the frequent dilemmas about social programs to benefit households and which not. This reference is important because it provides the existence of timely social assistance programs or other short-term, depending on the deficiencies, subject to social assistance programs for medium and long term.
IX. NBI-Consumption expenditure focusThis combined approach, NBI-Consumer Expenditure, also allows for better targeting of social groups that may eventually be subject to government intervention through social programs that promote social mobility neediest groups. In this case, the 521 000 households the expenditure method classified as extremely poor, the NBI method reveals 147,000 that do not meet the NBI and indicators are considered , therefore, as households with basic needs met or non-poor.
These would be groups with food expenditures below a normative standard of food but in the case of households live in adequate housing , basic services , without overcrowding, without high financial burden without the presence of school-age children not attending school. These households, however, because of temporary unemployment of the household head or be a pensioner of IHSS income is insufficient to cover the cost of a basic food basket.
Total Extreme Relative Non PoorN % N % N % N %
Total 1,804,602 100 521,141 100 922,710 100 360,750 100Housingwith NBS
941,498 100 147,211 15.6 531,101 56.4 263,187 28.0
1 NBI 579,995 100 200,924 34.6 298,085 51.4 80,986 14.0 2 NBI 219,528 100 129,555 59.0 77,097 35.1 12,876 5.9 3 NBI 51,266 100 33,592 65.5 14,587 28.5 3,087 6.0 4 NBI 11,077 100 8,621 77.8 1,841 16.6 615 5.6 5 NBI 1,238 100 1,238 100.0 0 - 0 -
Table No 32: Poverty Focus Combined: NBI and Consumption Expenditure (Food and Non Food) (FOSDEH Survey)
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Following the universe of non-poor households by the NBI method, the expenditure method identifies the existence of 531,000 homes, equivalent to 56.4%, whose incomes are insufficient to acquire a general basket of goods and services and that the method qualifies as poor relative. Finally the intersection of these two methods identified only 263,000 households as non-poor by both methods. The complementarity of the two methods indicates the need to resort to these integrated methods to improve equity and social justice in government policies. In previous sections it has been argued on the findings of the FOSDEH Survey about the socioeconomic status of beneficiaries of the Bonus 10,000, and in which it is assumed that there are targeted programs that can be solved exactly with integrated methods of measuring poverty.
X. Poverty-consumption expenditure line focus The combination of poverty measurements Income and Consumption Expenditure, here called Poverty-Consumption Expenditure Line Focus, to identify other poverty strata and this implies higher levels of disaggregation. Thus, the universe of extreme poor by the method of income or poverty line (770,039) method identifies only spending 516, 276 extreme poor households and this is equivalent to 67% of extreme poor by the method of income. This group represents households whose incomes are not sufficient to cover the cost of a basic food basket and, simultaneously, those whose food expenditure is less than the same regulatory cost of a basic food basket. So the expenditure method identifies 249, 458 households whose expenditure exceeds the cost of a basic food basket equivalent but less than 2 food baskets or general basket of goods and services. Also the integrated approach identifies 4,304 that in the expenditure method are considered non-poor because their total consumption expenditure is higher than the cost of the overall basket of goods and services.
A practical application of this integrated approach would be to prioritize or better target those households most in need of government really support. Clearly, the financial capacity of the State undertakes less serving 516,000 homes rather than identifying 770,000 that the input method or LP as the poorest. The intersection of both methods allows selecting those ends by consumption expenditure and income method simultaneously. This would correct the problems of targeting of social assistance, conditional cash transfers in particular, as described in previous sections. The table shows that the income method identifies 419, 291 households as relative poor and, when combined with the expenditure method, are identified as relative poor 398,415 by both methods. It highlights the importance of this method because the traditional measuring the income method divides society into three segments: poor, extremely poor and non-poor, while the combined method identified 9 segments: 1.Extrems (LP) - Extremes (Expense ), 2 . Extreme (LP) -Relatively Poor (Expense), 3. Extreme (LP) - Non Poor (expense), 4. Relatively poor (LP)-
Total Extreme Relative Non PoorIncome (LP) N % N % N % N %Total 1,804,602 100.0 521,141 100.0 922,710 100.0 360,750 100.0Extreme 770,039 100.0 516,276 67.0 249,458 32.4 4,304 0.6 Relative 419,291 100.0 4,865 1.1 398,415 95.0 16,010 3.9Non Poor 615,272 100.0 0 274,836 44.6 340,436 55.4
Table No. 33: Combined Poverty Approach: Income and Consumption Expenditure (FOSDEH Survey)
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Extreme (expense), 5. Relatively poor (LP) - Poor Relative (expense), 6. Poor Relative (LP) – Non-Poor (expense), 7. - Non-Poor (LP)-Extreme (expense), 8 . Non Poor (LP)-Relatively Poor (expense) and 9. Non Poor (LP)-Non Poor (expense). With 9 segments of Honduran society there is a better capacity to identify the poorest of the poor or even combined with the NBI method and specify the specific needs that should be covered by social programs tailored to the particular situation of different types of home.
XI. Analysis of poverty determinants The FOSDEH survey provides a considerable range of elements to describe the socioeconomic status of households and this imposes the need to identify those “neutral relational factors” other could be described as “influential relational factors “ or intervening variables because there is no sufficient database that can allow refer with certainty causal factors. That explains the deplorable material conditions of housing is associated, for that matter, to the fact that in one community respondent has no electricity power lines and there is no school or health networks exist and only some have latrine their homes and, therefore, the poverty of the community is an important influential factor to explain the situation of the household in particular. In this case the religion professed by the respondent shall be considered as a neutral relational factor and have no connection to electric power will be considered a “relational influential factor.” Also, at the moment of inquiring the years of schooling of the respondent and verifying that he is illiterate an educational status will be assumed that is also an element of great influence. The logistic regression analysis used, based on probabilities, is based on determining the risk or probability of a household being poor to identify the presence of some factors or elements involved neutral, large or small influence. The computer program, for purposes of illustration, classifies hundred households whose houses are built with inadequate materials and where there are no basic services like water and sewage disposal, as poor households.... and records that only 12 of these households had refrigerators to time of the interview and, later, compared to other hundred households with adequate housing and basic services and notes that 70 of these households, the refrigerator was found there.... and thus we arrive at the conclusion that non- tenure refrigerator is a good predictor of poor households...but warning that it is not, nor can it be a causal factor of poverty. The analysis of poverty determinants, based on relative risk, provides important information to differentiate between households of others and, mainly, to validate or invalidate some general assumptions such as those described below to appreciate the intent of finding and influential variables associated on poverty phenomenon.
1. Years of Schooling of Household Head have an impact on the likelihood of whether or not the housing is poor.
2. The largest number of household members carries the risk of increased poverty
3. The age of the household head affects the likelihood of Poverty: Heads of younger ages, compared to other older age, may involve greater risk of poverty.
4. The gender of Householder may affect the household being poor: households headed by men may be poorer than households with female head.
5. Insufficient access to educational and health facilities may affect the household poverty
6. Households with relatives abroad who send remittances, may be less likely to be poor compared to households with no relatives abroad.
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7. Rural households in asset, goods and capital assets poverty, may be poorer than urban households analogs with asset poverty.
8. The type of occupational insertion of household heads affects the fact that the household is poor or not poor.
9. The religion of the Household head does no effect for a household to be poor or not poor.
10. Violence and insecurity perceived by the Household Heads affects most poor households in urban than in rural.
11. Conditional cash transfers have less impact on poverty of Urban Households compared to Rural Household (medium term Hypothesis)
12. Poor Rural Households come more to private attention services in respect of poor urban households.
These general hypotheses were specified further, reaching a total of 135 specific hypotheses and with this logistic regression approach try to clarify the factors that are involved in urban and rural poverty level households , also note the intention that the findings once calendar models, may assist in the identification and redesign of social policies and programs.
It is assumed that other dimensions such as geography, culture, job market, demographics and more of individual characteristics, they also indicate a considerable range of elements capable of influencing the condition of poverty and non-poverty households , however the logistic model used although combining all or most variables that would be included in the stated dimensions, is designed to estimate the degree of impact that specific relational variables (independent) would have on poverty as the dependent variable.
Authors like Jovel argue that the logistic model objectives are to “determine the existence or absence of a relationship between one or more independent variables and the dependent variable; measuring the magnitude of the relationship and estimate or predict the probability that an event will occur Y = 1 as a function of the values that take the independent variables “Xi”22 . The degree of a relationship of independent variables with one dependent is, in the logistic regression model, high-capacity measurement of success because it is categorical or dichotomous variables or limited range of variation: if it works/does not work, poor household/home not poor, etc...
The study of the factors with major influence on the poverty phenomenon involves an analysis of importance and/or relevance of the universe of variables, ranking from most to least significant, which presupposes a selection of survey variables that could be intuitively directly associated with the phenomenon of urban and rural poverty or, put another way, those with ability to predict or impact on the dependent variable. As urban or rural poverty is considered the dependent variable is appropriate to list those variables that can be generated by varying a different state of the dependent variable. So, for that matter, it is expected that the variable “head of household with more than 10 years of schooling “maintain a distinct chance to poverty or non-poverty of households with less than 10 years of schooling.
22 Jovel: Albert J: “Logistic Regression Analysis” Sociological Research Centre, Madrid, 1995.
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The degree of association between the dependent variable, poverty, over the years of schooling of household heads may vary slightly or substantially between urban and rural domains, since most agglutination of household heads with more than 10 years of schooling urban segments are directly associated with non-poor households while the opposite occurs in rural segments (there are more heads with low education in rural areas). This is important to consider because the logistic regression models used in this survey are based on assessing the relative risk of an independent variable with respect to a specific condition such as, for example, female householder regarding head of man Home. This procedure yields a ratio (relative risk ratio) is considered significant when it is greater than unity.....because in this case would mean that the probability of being poor is higher in women household heads than males. (See analysis below)
From the international consensus that the poverty phenomenon is multidimensional in nature, in this study it was considered useful to visualize the result of running seven logistic regression models corresponding to the same number of approaches23 (1.Education Level 2.Health access, 3.Age of the House heads, 4.Education Access 5.Homeownership, 6.Labor Market and 7. Vulnerable Ages) in order to capture more accurately the influence on poverty levels. Each of the 7 approaches involved running 7 models or logistic regression equations that involved testing/disapprove specific hypotheses that would allow detecting the degree of influence or relationship with poverty.
The efficiency degree estimation of each as intervening variables or efficient in their ability to modify deficiency level household situations yields satisfactory results in terms of predictive ability. As can be seen in the table under all approaches logistic regression modeling were found to be highly predictive of efficiency, although it should be noted that the focus is educational level as the dependent variable turns out to be the best predictor variable in the town center and in if rural homeownership .
Urban Rural1 Educational level 90% 73%2 Accesto health 83% 87%3 Age of the household head 82% 80%4 Education acces 77% 71%5 Housing property 76% 96%6 Occupational 71% 74%7 Vulnerable age 71% 74%
Table No.34
(FOSDEH Survey)
* Optimal predictive classification of data was used. ** The final data included were statistically significant based on analysis of the WALD test with 5% error.
Predictive capactyPosition Impact variable
Efficiency level determinants of poverty
23 Each approach represents a category “derivative” of the original variable (poverty) with its own set of independent variables.
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The data support the conclusion that both the individual effect of the components of each of the 7 approaches generates direct association results with poverty. The meaning of educational approach, as a summary, is that in urban areas the largest accumulation of years of schooling of household heads is associated with lower incidence of poverty. Equal access to health facilities is directly associated with direct variation of poverty and, at the same time, the age of heads of household affects urban poverty levels. Urban poverty is also linked to homeownership and type of employment. The approach typified as “vulnerable age” is also significant in urban areas. The mention of “predictive efficiency” indicates that noticeable changes in the educational levels of the Honduran generate changes in terms of reduced incidence of poverty. Also, this predictive efficiency implies that in the rural case, the security of the legal possession of the property is strongly associated with lower levels of poverty incidence, but also it also takes place in the urban sector. This assumes that rural household heads who have achieved legal ownership of their homes watching other intervening variables or even exhibit other categories and characteristics of non-poor household’s variables: high educational level of the household head, higher levels income and accumulation of goods and assets, among others.
In the rural case after homeownership is access to other health facilities involved approach followed by age of household head, employment, vulnerable age and access to educational establishments. In all 7 approaches a significant contribution is verified not as causal elements but closely related to the phenomenon of rural poverty and it complements the action of other similar factors were also evaluated.
The graph shows levels of predictability in both domains, urban and rural, in very similar proportions except homeownership in rural areas and access to educational institutions in the rural case. This suggests, as obvious or evident that the increased supply of various educational levels in urban areas is directly associated with households with no or very few weaknesses.
Predictive capacity of the determinants of poverty in Honduras
Urbano Rural
Niveleducativo
Acceso asalud
Acceso aeducación
Propiedad devivienda
Inserciónlaboral
Edadvulnerable
Edad del jefede hogar
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1. Educational Determinants influence
In the attached matrix there are 20 hypotheses concerning factors that increase or decrease the risk of poverty at the household level. In this case, compared in each case, household no education or only with a specific primary variable regarding like households with another variable. In the case of scenario No. 1, the variable contrast or scale of measurement is households with no income in respect of non-poor households. The relative risk ratio implies a numerator and a denominator, so a relative risk greater than one expressed the highest risk of poverty of a group over another. In the case of scenario No. 1 group of households with illiterate or with primary head and no income observed an increased risk of non-poor households compared with the same condition of illiterate or with elementary school level.
(FOSDEH Survey)
Specific hypothesis
1. The non-receipt of income and low levels of schooling directly influence the risk of poverty (no income/non poor households)
3,0 4,36 The probability of urban and rural households in Honduras with household heads with no education or primary schoolis dependent on income poverty, which is that urban households reported no income has a triple chance risk of poverty, compared to those non-poor households in urban areas and more than quadruple in rural areas.
2. The household heads that are illiterate or with primary education are more at risk of poverty (Extremely Poor / Non-poor)
2,79 2,16 Urban and rural household’s heads uneducated or primary level and classified as in extreme poverty have a higher probability of risk of poverty and urban and rural households classified as non-poor. The ratio confirms this relationship in both media.
3.Attendance or non-attendance at an educational institution influences the risk of poverty (if attending / not attending)
1,96 1,39 The level of education compared to households with no education or only primary, tosses the fact that despite attending a school there is always a chance of risk of poverty for urban and rural areas of 1.96 and 1.39 respectively, regarding the probability of not attending.
4. Access to credit and low levels of schooling does not decrease the risk of poverty (have / do not have)
1,86 0 Households with no education or only primary level but they have access to credit, observe a poverty risk probability of 1.86 to the probability of households without access to credit, which shows that it is not as relevant the access to credit in households with low education.
5. The educational level exerts a decisive influence among different types of households (Poor / non-poor)
1,75 2,56 Households with no education or only primary level, and are classified as relatively poor are more likely poverty risk for households with no education classified as non-poor.
Urban Area
Rural Area
Results interpretation
Chance of poverty relative risk
Table No 35: Influence of educational determinants and risk associated with poverty
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(FOSDEH Survey)
Specific hypothesis Urban Area
Rural Area
Results interpretation
Chance of poverty relative risk
Table No 35: Influence of educational determinants and risk associated with poverty
6. Low levels of education and assistance when ill, to public institutions influences the risk of poverty. (Public / None)
1,44 1,59 Households with no education or only primary that attend a public hospital due to level health problems, always show a likelihood of risk of poverty compared to those who do not go to hospital, said increased risk for households without educational level of the rural area.
7. Households with low education and other sources of income have a separate risk of households without income sources. (have / have not)
1,10 1,26 Urban households without primary education level or if they have other sources of income show a risk of 1.10 compared urban poor households with no education or primary who have no other sources of income.
8. Households with low education and living in houses without basicservices leads to greater risk of poverty compared with households with housing Basic Services. (Without / with)
1,0 0,72 Urban households with no education or only primary education, living in homes without basic services, have equal probability of risk of poverty compared to households with no education who live in homes without basic services.
9. The influence of religion in households with little education may increase the risk of poverty (Other / Catholic)
0,99 1,19 Urban households with no education or primary professing other religions have a chance of risk of poverty almost as Catholics without urban households with household education level, showing little or no influence of religion.
10. Attendance at a private health facility increases the risk of poverty in households with little education. (Private / None)
0,96 1,21 Urban households with no education or primary level and attending a private school when they are sick, have a low probability of risk of poverty for households with no education who do not attend any hospital, however, if we found a higher probability of risk for rural households in these conditions.
11. In the homes of low educational level influences the type of housing poverty households. (Individual / Inn)
0,93 4,62 Urban households with no education or primary level thatlive on an individual house with a little less chance of poverty compared to households with no education living in an inn. In rural evidenced a probability of very high poverty risk.
12. Households with low education and the presence of a relative abroad observed a lower risk of poverty. (Without / with)
0,93 1,08 Urban households without illiterate or with primary education level, having a family member who has gone abroad, has a low probability of risk of poverty compared to those uneducated households with no relatives abroad.
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(FOSDEH Survey)
Specific hypothesis Urban Area
Rural Area
Results interpretation
Chance of poverty relative risk
Table No 35: Influence of educational determinants and risk associated with poverty
14.Heads of Households with low education increase or decrease the risk of poverty depending on if the head is male or female (Male / Female)
0,80 0,71 Urban and rural households with no education or primary level, headed by a man, have a lower probability of poverty risk compared to urban households with no education or primary headed by a woman.
15. In households with low education influences the poverty that the householder was not born on the site (same place / other)
0,74 1,13 Uneducated urban households whose head was born in the same place where he lives, has a chance to lower risk of poverty compared to urban households with low education or primary whose head was born elsewhere.
16.Households with low education who attend the IHSS decrease the risk of poverty (IHSS / none)
0,71 0,68 Urban households with no education or primary levelattending the IHSS has a chance to lower risk of poverty compared to urban households with low education or parent not attending any establishment when sick.
17. Households with low educational level living in an apartment lower the risk of poverty for which inhabit inn (Apart / Inn)
0,71 Very high Urban households with no education or primary level living in an apartment has a chance to lower risk of poverty compared to urban households with no education or primary dwelling in an Inn.
18. Households with low education levels increase the risk of poverty depending on marital status (Not vulnerable / Vulnerable)
0,69 0,65 Urban households with no education or primary levelwhose head of household is not vulnerable to a civil state has a lower probability of risk of poverty than households without primary level or education who have a vulnerable civil status.
19. Households with low educational level and households heads over 65 years increases the risk of poverty (Lower 65/More than 65)
0,45 0,19 Urban households without primary level or education whose head of household is under 65 has a low probability of risk of poverty compared to urban households with no education whose head has more than 65 years.
20. Households with low educational level and having internet service can reduce the risk of poverty (have / have not)
0,07 0,41 Urban households without primary level or education that have internet show an almost zero probability of risk of poverty compared to those urban households without education or primary level that does not have internet at home.
13.Households with low educationlevel, whose members work in agriculture, can see a distinct risk of poverty and households whose members do not work in agriculture (working/ not working)
0,87 3,32 Urban households with no education or only primary levelworking in agriculture have a lower risk of poverty compared to urban households with no education or only primary level and simultaneously do not work in agriculture. In the rural sector is the opposite, since the probability is greater under these conditions.
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2. Poverty Related Health Access Determinants The attached table considers 28 hypotheses concerning the influence of variables measuring access to health impact on poverty at the household level. This means associating poverty of households who do not use health services and involving educational variables, age, marital status, etc. In the first hypotheses No. 1, the variable contrast or scale of measurement is households with no income in respect of non-poor households. The relative risk ratio implies a numerator and a denominator, so a relative risk greater than one expressed the highest risk of poverty of a group over another. By way of illustration, we see that the hypothesis No. 1 is to estimate the risk of poverty for those households who do not attend health facilities and also note that the householder has educated over other households not come but if the household head is educated. The relative risk ratios are high and poverty means that households with illiterate household head are in urban and rural areas, a high risk of poverty and other comparison group.
(FOSDEH Survey)
Hypothesis
Interpretation
1. Households Heads without any level of access to health facilities and education have no increased risk of Poverty in Household heads, nor attend health facility but have a technical level of education (No Level / Technical Level)
8,79 7,94 Urban households are at very high risk of poverty when the heads have no education level and occur in similar proportion in rural areas. The condition of not attending health facilities can further enhance the level of poverty in households with illiterate households head.
2. Heads of households without access to health facilities without any level of education observed high risk of poverty compared with alphabet Household head who doesn’t attend to any health facility (Illiteracy / Literacy)
8,53 8,09 Lack of education increases the risk of poverty in urban and rural households, and illiteracy and lack of access to health facilities further conditions of poverty.
3. Household heads with unpaid work without any level of access to health observed high level of risk Poverty in Household heads with no access to health householder but not working (Unpaid work / no work).
3,57 3,63 Unpaid work and to not go to health facilities in association involved in the risk of poverty in both urban and rural households. Not receiving income from work is a determinant of poverty.
4. Heads of Household only studying and have no access to health observed an increased risk of poverty with respect to heads of households who do not have access to health but not working (studying only / not working)
2,66 2,76 The study provided only exerts differential influence on the risk of poverty compared to home where the head does not work and the condition of not attending health facilities in both groups assumed that home to a disease that does not work will not have an additional effect on poverty
UrbanZone
RuralZone
Table No. 36: Influence of public health determinants and risk associated with poverty(compared poverty risk of households who do not attend health facilities)
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5. Heads of Household with no education and no access to health observed an increased risk of poverty compared heads of household with no university level and also lack access to health (No University / None)
2,64 2,40 The heads of household, urban and rural, uneducated observe a high risk of poverty or illiteracy means that the possibility of a more intensified disease risk greater vulnerability to the heads with higher education
6. Heads of households living in extreme poverty and have no access to health are high relative risk of non-poor households that do not attend health facilities (Extreme poverty / non-poor)
2,17 2,18 Urban and rural low-income households doubled the risk of poverty compared to non-poor households, but they themselves could face the possibility of a health-illness.
7. Heads of Household not beneficiaries of the Bonus 10000 without access to health observed a high risk of poverty and households that are beneficiaries even if they do not have access to health (No beneficiary / yes beneficiary)
1,60 1,62 Urban and rural households not beneficiary of the Bonus 10000 are at greater risk of poverty and the condition of not going collides with one of the conditions laid down in this bonus. Those who do not receive the bonus are at higher poverty risk.
8.Heads of households who own their home and not go to any health facility observed a distinct risk of poverty and of the heads of household who do not work and have no access to health (Owner / not working)
1,47 1,53 Urban and rural households where the head does not work and do not attend health facilities appear to have a higher risk of poverty compare homeowners to does who do not work. The relative risk ratios provide a contradictory relationship because homeownership means less risk of poverty
9. Householders who do not work and have no access to health facilities that work and study observed a lower risk of poverty and household heads who do not work and have no access to health (working and studying / not working)
1,31 1,31 Urban and rural households were the house head works and studies have a lower risk of poverty, but go to health facilities in respect of the ones that don’t work nor attend health facilities. The ratios confirm this kind of relationship
10. Heads of households living in extreme poverty and who do not attend health facilities observed a high risk of poverty and of households reporting no income and not attending health facilities. (Extreme Pov / not reported)
1,26 1,28 The heads of urban and rural household in extreme poverty and who do not attend health facilities observed greater risk of poverty and households reporting no income since the first income eventually have to face an eventuality of health and disease
11. The situation of household heads who do not work and do not attend health facilities observed high risk of poverty compared to the heads that work andeither go to. Health establishment. (working / not working)
1,15 1,13 Urban and rural households whose heads do not work have a higher relative risk of poverty compared to the working since the latter represent have resources to address a health need.
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12. Household heads with NBI and not attending health facilities have a high risk of poverty compared with NBS Household, and neither go to health facility (NBS / NBI)
1,14 1,16 It is expected to be a higher poverty risk of households with NBI regarding households without NBI and that's precisely what indicates the ratio of relative risk.
13. Heads of households with access to credit and have no access to health observed differential risk of poverty compared to those without access to credit and not attending health facilities (have / have not)
1,06 1,04 Access to credit does not appear to be decisive in terms of poverty risk for urban and rural households, as the likelihood ratios imply a similar risk in the event of a disease.
14. Household heads with private employment and who do not attend health facilities observed a lower risk of poverty with respect to household heads who own and not go to health facility (Private Worker / Own Account)
1,02 1,02 Same risk of poverty among urban and rural households is working as private employees or self-employed and that both groups have in common not attend a health facility. In theory those private employment are more likely to be welcomed by institutions like the IHSS to a health need.
15. The heads of non-poor household from the goods approach and not attending health facilities observed lower risk of Poverty in extreme poor goods, nor come to health facilities (Not Poor / Poor Extremes)
0,95 0,91 The provision of goods is not clearly associated risk of poverty as compared to non-poor households compared households in extreme poverty. Although most wealth, accumulated goods of non-poor, supposed to be used in a health event. The ratios clearly express this relationship.
16. Households heads with diversified and not attending health facilities observed a lower risk of poverty compared to households without any education, nor come to health facilities (Diversified / None)
0,94 0,88 The educational level operates inversely to the risk of poverty by comparing diversified with respect to those without education. The diversified level is less poor than those with no education and can address better a health need.
17. Households eads not receiving remittances and not attending health facilities are at high risk of poverty and poor households that receive remittances but if not go to any health facility (No beneficiary / Yes beneficiary)
0,93 0,95 Receiving remittances seems to intervene in the risk of poverty by comparing households receiving regarding those not receiving. So those who are have less risk and that's what the ratios express: less risk divided generates more risk results in a value less than unity.
18. The heads of household who are elderly and do not attend health facilities have a lower risk of poverty and heads of household who are not working and not attending health facilities. (Elderly Adult / Not employed)
0,85 0,82 Heads who are elderly adults who do not attend health facilities have a lower risk of poverty in urban and rural households with respect to households whose heads are not working and not attending health facilities. The ratios confirm: lower risk-of-poverty elderly divided by risk of poverty who do not work.
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19.The heads of household who are benefited with the Bonus 10000 and not attending health facilities have a lower risk compared to non-beneficiary households, nor go to health facility (Beneficiaries / No beneficiary)
0,75 0,77 The condition of receiving Bonus 10000 reduces the risk of poverty in urban and rural households.
20. Heads of households with low expenditure on food and do not attend health facilities have high poverty risk in respect of heads with high food expenditure, nor come to health facilities (Extreme Poverty / No Poor).
0,75 0,75 Food expenditures determines the risk of poverty in both urban and rural households: a lower food expenditure is greater risk of poverty and, in turn, lower spending on food is directly related to the probability of illness.
21. Households heads with no vulnerable age and not attending health facilities observed a lower risk of poverty with respect to household heads with vulnerable age and not attending health facilities. (Age not vulnerable / Vulnerable Age).
0,66 0,68 The vulnerable condition of -18 - 25 years old and 65 - intensifies the risk of poverty.... because the comparison ratio is less than unity.
22. Household heads with primary education and who do not attend health facilities observed a differentiated level of risk of poverty and heads without any educational level, nor come to health facilities. (Primary / None)
0,64 0,61 The heads of urban and rural household with primary have a relatively low risk of poverty compared to those without educational level. The primary disease may cope better; have more resources than households where the head is illiterate.
23. Heads of households who are homeless or who rent and do not attend health facilities have a lower risk of poverty and heads of household who are not working but not attending health
0,64 0,62 Housing tenure in urban and rural areas, is critical for the risk of poverty and heads of household who are not working.
24. Household heads with middle schooland do not attend health facilities have a lower risk of poverty with respect to household heads with no schooling but not attending health facilities (Middle School / none).
0,58 0,55 The Middle School status influences the risk of poverty in urban households and rural households without regard to educational level.
facilities. (Rented / No Work).
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25. The household male heads and have no health facilities access have a lower risk of poverty compared to women heads of households, nor come to health facilities. (Male / Female).
0,56 0,56 The condition of male head reduces the risk of poverty in urban and rural households.
26. Household heads with college level and with no access to health care have a lower risk of poverty compared to heads of household who are not educated and not accessing health. (University / None).
0,49 0,46 The condition of University education reduces the risk of poverty in urban and rural households.
27. Household heads engaged in household chores and do not attend health facilities have a differential risk with respect to the heads not working and not attending health facilities (chores / work np).
0,39 0,43 The status of head of household devoted to chores decrease the risk of poverty and chiefs who do not work.
28. Retired Chiefs home and do not attend health facilities have lower poverty risk in respect of the heads not working and not attending health facilities (Retired / not working).
0,35 0,34 The status of head of household retired decreases the risk of poverty compared to non-working heads.
29. Heads of households who neither work nor study and do not attend health facilities observed a high risk of poverty and chiefs who are not working and not attending health facilities. (Neither work nor study / not working).
0,25 0,26 The condition of not working or studying involves a higher risk of poverty compared to those not working. The result reveals a contradiction unless among those not working are several non-poor households.
3. Poverty Determinants related to differential access to education The attached table considering other 28 hypotheses but concerning to establish whether the household poverty is related to the condition of having completed studies, which involves measuring the influence of the access to education variables by comparing one group of households who have not completed respect of others who have completed different educational levels. In the initial table the relative risk of uneducated household poverty was measured about it other than if they have one or more educational levels. In this case it is the risk of poverty for households where the head has not completed their education level in regards to those that have completed. Thus, the first hypothesis is to measure the relative risk of poverty for households where the household heads are illiterate or with an elementary level of education, who did not complete studies for economic reasons compared to the ones that did finish. The result of measuring the relative risk provides a high relative poverty risk of not completing studies for which if completed.
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(FOSDEH Survey)
Hypothesis Interpretation
1. Heads of Household with no primary level or education and say they did not complete studies for lack of financial resources has a higher risk of poverty than similar homes that if they
s.eidutsdetelpmoc(Lack of Resources / Finished studies)
15,45 12,50 It validates the hypothesis that urban area and the relative risk of 15.45 and 12.50 in the rural case. It is evident that the culmination of studies is essential to overcome poverty.
2. Household heads with no education or primary level who will not complete their studies at higher risk of poverty compared to the same type of household if he finished his studies (drop out / graduated)
12,95 5,55 Like the preceding hypothesis is found that in urban areas the ratio is 12.95 and 5.55 in the rural as the culminating studies are better able to overcome shortcomings.
3. Household heads with no primary level oreducation that do not want to complete theirstudies because of retirement presents greater risk of poverty and households of the same type but the head if he finished his studies (drop out / graduated).
9,64 8,41 Also in this case the risk is higher because the first group of households in urban areas has a ratio of 9.64 which represents the major disadvantage of leaving studies and this is also true in the rural sector with a ratio of 8.41.
4. Household heads with no primary level or education did not complete their studies due to family problems with higher risk of poverty compared to the same type of households but which if completed studies. (Family problems / finished their studies).
9,49 8,90 Like the preceding hypothesis ratios are high risk of poverty in both urban and rural sector and it expresses the greatest advantage that if complete their studies.
.
5. Household heads with no primary level or education with higher risk of poverty compared to the same type of households if completed studies or educational level. (Seniors/finished their studies)
6,41 10,20 Like the previous scenario but in this case it is householders seniors regarding heads of all ages that if completed their education level.
6. Household heads with no primary education level or did not complete studies because of remoteness from the school have higher risk compared to the same group of households that if he finished studies. (faraway / finished their studies)
6,31 6,80 Higher ratios mean that both the urban and rural sector is lower the risk of poverty for heads of household who completed their respective levels of study.
Table No 37: Influence of access determinants to educational levels and risk associated with poverty
UrbanZone
RuralZone
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7. Household heads with no primary level or education but unable to work or have a higher risk of poverty compared to the same type of households but the head does not work (disabled / not working).
5,77 0,00 The hypothesis is validated in the urban sector and becomes zero in the rural sector because this sector in much of household heads plays some level of activity. In the urban sector incapacitated observed higher risk of poverty because in its history probably has not grasped income.
8. Household heads with no education or primary level studies that did not end due to being in charge of household chores with greater risk of poverty compared to the same type of homes but who finished their studies (Makes chores / completed his studies).
5,15 1,43 As in the above explanations: those who do not complete their studies are more likely to be poor for which if culminate.
9. Heads of Household with no education or primary which is classified as extremely poor observed an increased risk of poverty households relative to non-poor (Extreme Poverty / non-poor).
2,78 1,59 In this case the heads of household, urban and rural, in extreme poverty outweigh the risk of poverty among non-poor households.
10. Household heads with no education or primary level that is a beneficiary of Bonus 10000 has higher risk of poverty compared to the same type of households that completed studies even if you do not receive bonus 10000 (Yes / No).
2,13 3,19 In this case the condition of receiving Bonus is not enough to overcome the risk of poverty for which if they have completed their studies but receive no bonus. The ratio confirms this conclusion in both urban and rural.
11. Household heads with no education or primary level in extreme poverty are at greater risk of poverty compared to non-poor households (Extreme Poverty / not poor)
1,91 3,14 The mere mention of households in extreme poverty assumes that its members have a higher risk of poverty compared to other non-poor households.
12. Household heads with no primary level or education and in extreme poverty observed a higher level of poverty risk for non-poor. households? (Extreme Poverty / non-poor).
1,79 0,64 Extreme poverty means more shortcomings on the poor and therefore the hypothesis of increased relative risk of the first both urban and rural is met.
13. Household heads with no primary level or education whose head of household is male observed higher risk of poverty compared to the same type of home but where the head of household is female. (Male / Female)
1,51 1,51 Male household heads have no education or only primary level are more exposed to poverty over the same type of households headed by women. This point is repeated in other dimensions of analysis.
14. Household heads with no education or primary level with access to health facilities have a higher risk of poverty and of the same type of households without access to health facilities (access to facilities/No access).
1,48 1,36 Although it seems a paradox that they have access to health facilities are at greater risk of poverty than the same type of households in both domains because the former may have greater disease burden.
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15. Household heads with no primary level or education not receiving the Bonus 10000 observed a higher risk of poverty compared to the same type of homes but if they receive the Bonus 10,000. (No / Yes).
1,37 1,62 Hypothesis is validated because the bonus 10000 increases consumption possibilities and encourages some underage members to continue studying is validated. The ratio of 1.37 in urban areas and 1.62 in rural households confirms that these receptors are better positioned to overcome shortcomings.
16. Household heads with no primary level or education on a retired status observed a lower risk of poverty compared to the same type of households but the head does not work (retired / not working).
1,20 1,21 Hypothesis is invalidated because the ratio, urban and rural, is greater because the condition involves having retired income levels who do not work don’t have.
17. Household heads with no education or primary level with no vulnerable age has a higher risk of poverty compared to the same type of vulnerable households but with
e.gaelbarenluv(not vulnerable / Vulnerable)
1,11 0,93 The hypothesis is validated in the urban caser and overridden in the rural case probably because the least vulnerable age affects the rural case because of higher chances of working.
18. Household heads with no primary level or education having no family abroad has a greater risk of poverty compared to the same type of homes but if you have a relative abroad (No / Yes).
1,02 0,68 The hypothesis is validated in the urban case, not forcefully, and overridden in the rural case probably because the magnitude of remittances has not resulted in significant changes in the standard of living of rural households.
19. Household heads with no primary level or education performing household chores has a higher risk of poverty compared to the same type of households but whose head of household does not work. (Make chores / not working).
0,91 13,01 In this case overridden in the urban case by the ratio of 0.91 is valid but decisively in the rural case because they must be very few heads of rural households who do not work.
20. Household heads with no education or primary level with NBS and born in the same place have a lower risk of poverty compared to similar households but where there NBI and the head is born elsewhere. (NBS from the same place / NBI from elsewhere).
0,81 1,61 The hypothesis is validated on the urban level because households have a lower risk NBS although the householder was born in the same place. In the rural sector the assumption is invalidated as the ratio of 1.61 indicates that it is the largest proportion of households with NBI regarding households with NBS and the headresults indifferent if born elsewhere.
21. Household heads with no primary level or education if they are working have less risk of poverty compared to the same type of households but the head does not work or own (if employed / Own).
0,74 0,30 Is valid in both cases because the risk of poverty for those who do not work or are self-employed is higher because their income levels should be less than those who are working in other sectors.
22. Household heads with no education or primary level classified as NBS home with less risk of poverty compared to the same type of home but the home itself with NBI.
0,73 0,63 The hypothesis is valid in both cases as households with both NBS domains have lower risk of poverty of households with NBI.
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23. Household heads with no primary level or education not receiving remittances has a higher risk of poverty compared to similar households receiving remittances but that do receive remittances.(Not Receive / receive).
0,59 0 Hypothesis is invalidated in the urban case and becomes zero in the rural case and probably because the remittances may decrease the risk of poverty when it is continuous.
24. Household heads with no primary level or education whose current condition is working have less risk of poverty compared to the same type of household but currently does not work (Work / not work).
0,53 4,52 The hypothesis is validated in the town center and overridden in the rural case and proposed as an explanation of the field agents usually do not have long periods of unemployment.
25. Household heads with no primary level or education has moved for reasons other than job search has a higher risk of poverty compared to the same type of households boss but have mobilized for work. (it has been moved for other reasons / for work).
0,52 0,72 Overridden in both cases because the lower unit ratios indicate that the second group of households can capture more revenue for their greater mobility motivated by the desire to find work while the other group has mobilized but not after other income sources.
26. Household heads with no education or primary level with unpaid work have higher risk of poverty compared to the same type of households where the head does not work (Unpaid work / not work).
0,35 0,00 Hypothesis is invalidated in the town center and becomes zero in the rural case. The urban ratio is conclusive as to indicate the worst condition of those working without pay.
27. Household heads with no education or primary level that neither work nor study presents greater risk of poverty compared to the same type of households but only on the condition of not working. (Neither work nor study / not working).
0,30 2,56 Overridden in the town center and is validated in the rural case. In the urban case, the two conditions may involve longer periods of downtime. In the rural case means that the work is not a condition of shorter duration.
28. Household Heads with no primary level or education and seniors has a higher risk of poverty compared to the same type of household where the householder does not work (Senior Adult / Not employed).
0,00 12,70 The hypothesis cancels in the urban case and is validated in the rural case because the householder who does not work because of age may be suffering from this condition for over years and in the second case can be of a more eventually.
4.- By Type of Job Placement Poverty Determinants
All 31 hypotheses of this table are trying to predict the influence of the employment in the relative risk of poverty. So, heads of household inserts in the informal sector (including unemployed) are compared to other groups in other activities inserts. In the first scenario described in the Table the occupational activity is associated in the informal sector (Own Account) and comparison scale includes partnering with possession of goods. The interpretation of the different ratios in urban and rural areas, between urban households with head has self-tenure goods, about respect for others with less goods, if it influences the relative risk of poverty. This does not occur in rural areas indicating that differences in tenure of goods not directly impact the risk of poverty among household groups being compared.
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(FOSDEH Survey)
Specific Hypothesis Interpretation
1. Households headed self-employedor condition of unemployment have a high probability of poverty level when associated with tenure and articles from the same group of households with less tenure goods. (Poor / Extremely Poor )
2,65 0,29 Urban households whose heads are unemployed or self-employed, and are classified as poor for goods, have a high probability of risk of poverty for households with unemployed heads or self-employed are classified as extremely poor for goods. Poverty for goods no evidence that goods be determinant of poverty in rural.
2. Households with householder self-employed or unemployed and live in inadequate housing are most at risk of poverty for households living in similar mesons (Disposal / Inn).
2,10 17 According to the labor market, urban households whose head is unemployed or self-employed is influenced by the fact of living in homes waste has a high probability of poverty with respect to the probability of living in an inn.
3. The employment of the household head and Self unemployed whose civilstatus is separated have a higher risk of poverty than other states joining (Separated / Free Union)
1,75 0,59 The employment of urban households whose head is unemployed or self-employed is influenced by having a separate status, are more likely to be poor than those heads Self employ or unemployed whose civil status is free union.
4. Heads of households self-employed and unemployed living in detached housing having a differential risk of poverty compared to those residing in inns (individual housing / Inn).
1,50 31,7 The employment of urban households whose head is self-employed or unemployed is influenced by the type of housing, and that the inhabitants of individual housing has probability greater risk of poverty for households with unemployed heads or own dwelling at an inn. The risk is extremely high for those rural households that are under the same conditions mentioned.
5. The marital status of heads Self-employed and unemployed with the married civil state generates differential risk of poverty compared to similar households but in Free Union (Married / Free Union)
1,47 1,03 The employment of urban households whose head is unemployed or self-employed is influenced by having a married filing status, are more likely to be poor than those chiefs whose Self Employed or unemployed civil state is free union.
6. The heads of households Self-Employed and unemployed that spend little on food are at greater risk of poverty compared to similar households with higher food expenditure (Extreme Poor / Non-poor)
1,46 1,84 The employment of urban and rural households whose head is unemployed or self-employed, has a high probability of risk of extreme poverty by food expenditures compared to households with the same working conditions that are not mentioned but are not poor for food expenses.
Table 38: Influence of insertion and occupational determinants of risk associated with poverty
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7. Heads of Household self-employed or unemployed living in households with the highest number of sleeping rooms may have differential risk of poverty among similar households that have less number of rooms(More Rooms / Less Rooms)
1,41 1,14 The employment of urban and rural households whose head is unemployed or self-employed, have a greater likelihood of risk of poverty for households with more roomsto sleep in the same dwelling, regarding the likelihood of those with a rooms parts to sleep in the same.
8. Heads of Household self employed and unemployed households with multiple housing have differential risk of poverty compared to similar households with less number of households in housing. (More households / Less Households)
1,40 0,90 The employment of urban households whose head is unemployed or self-employed, have a greater likelihood of risk of poverty for households that bring together a larger number of households within the same dwelling, regarding the likelihood of those with fewer households in the same.
9. Householders Self-employed and unemployed who attend private health facilities have a differential risk of poverty compared to similar households that do not attend any establishment.(Private Network/None)
1,33 4,13 The employment of urban and rural households whose head is unemployed or self-employed, have a greater likelihood of risk of poverty for that head when sick go to a private facility, to the probability of not attending any hospital.
10. Household Heads that are self-employed or unemployed attending a public health facility have a differential risk of poverty and similar household heads who do not attend any establishment has. (Public network / None)
1,31 1,21 Employment of urban and rural households whose head is unemployed or self-employed, have a greater likelihood of poverty risk for that head when sick go to a public facility, regarding the likelihood of not attending any hospital.
11. The employment and Self unemployed of the household head whose marital status is separated at higher risk of poverty than other states joining. (Same place / Other place)
1,21 0,72 According to the employment of urban households whose head is unemployed or self-employed, a high probability of risk of poverty is estimated for those who were born in the same place, regarding the likelihood of those born in another living site.
12. The employment of the household head Self-employed and unemployed whose marital status is separated at higher risk of poverty than other states joining. (know / Do not know).
1,14 2,22 According to the employment of urban and rural households whose head is unemployed or self-employed, evidence of the likelihood of risk of poverty even for those who are literate, compared to the probability of the ones who don’t. From a labor standpoint, only literacy is no condition for poverty reduction.
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13 The employment of the household head and Self-employed and unemployed whose civil status is single have a higher risk of poverty than similar heads of household who are in cohabiting civil status (Single / Free Union).
1,08 0,85 According to the employment of urban households whose head is self-employed or unemployed is influenced by having a single civil status, being much more likely to be poor than those heads Self Employed or unemployed whose civil status is free union. In rural areas the opposite is true.
14. The employability of self-employed and unemployed persons and having relatives abroad may have a differential risk of poverty compared to similar households with no relatives abroad. (Left / not Left)
1,06 1,31 According to the employment of urban and rural households with unemployed heads or self-employed, there is evidence of an increased likelihood of risk of poverty for those households that have family members who have gone abroad, regarding the likelihood of those that not have left home.
15. The employability of unemployed persons with households homes of several rooms can influence differential risk of poverty compared to similar households with fewer rooms(More rooms / Less rooms)
1,03 0,84 According to the employment of urban and rural households with unemployed or self-employed heads, there is similar or low probability of risk of poverty according to the highest number of pieces of home regarding the likelihood of fewer rooms.
16. The employment of household heads with self- employed and unemployed with a civil status widowed determines a differential risk of poverty compared to similar households with civil status
n.oinUeerf(Widower / Free Union).
1,00 0,4 According to the employment of urban households whose head is self-employed or unemployed is not determinative having a widowed marital status, having a low probability of being poor than those Self Employed or unemployed heads whose marital status is free union. In rural areas it is the same.
17. The employability of self- employed and unemployed who do not receive remittances can influence differential risk of poverty compared to similar households that receive remittances (Does not receive / receive)
0,98 0,72 According to the employment of urban and rural households whose head is unemployed or self-employed, there is evidence of a low probability of risk of poverty for those who do not receive remittances at home, regarding the likelihood of households if receive remittances, this reflects a household receiving remittances necessarily poor.
18. Insertion homes self-employed and unemployed who have income from other sources has decreased can see the poverty risk compared to similar households without this revenue.(have / have not)
0,91 2,59 Urban households with unemployed heads or self-employed have low probability of risk of poverty when they have income from other sources, regarding the likelihood of unemployed households without this revenue. However, in rural areas, the likelihood of risk of poverty if it is high for unemployed or self-employed households with other sources of income.
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21. Heads of households self-employed and unemployed exclusive differential health risk observed poverty compared to similar households with shared toilet.(Exclusive Toilet / Shared)
0,83 7,11 Households with unemployed heads or self-employed have a high risk of poverty for households with exclusive health, compared to the shared toilet. This result must be influenced by other factors involved such as the other familymembers to provide income and share health, this issue is not as relevant in urban areas.
22. The situation of households with an unemployed and self-employed head using the dining room or living room for cooking increase their risk of poverty compared to similar households using other sites for cooking. (living room and dining room/ patio)
0,83 3,64 In rural households with unemployed heads or self-employed can influence a greater likelihood of risk of poverty in households using living room or dining room for cooking, regarding the likelihood of using other sites such as the patio (a fire, for example). is not relevant in the urban sector.
23. Household heads Self-employed and unemployed with a divorced marital status may have differential riskof poverty compared to similar households where the head notes Free Union. (Divorced / Free Union)
0,73 0,07 The employment of urban and rural households head is self-employed or unemployed is not so influenced by having a civil status divorced, as it has a low probability of being poor compared to those Self-employed or unemployed heads whose marital status is free union.
24. Heads of Household self-employed and unemployed have access to cellphones observed differential risk of poverty compared to similar households without access to phone features.(have / do not have)
0,58 0,99 According to households with unemployed or self-employed heads, there is a low probability of risk of poverty for households that have access to cellphones regarding the likelihood of those without cellphone.
20. Heads of households self-employed or unemployed has a large number of people living in the household observed an increased risk of poverty compared to similar households with fewer people (More people / Fewer people)
0,87 Very High Rural households with unemployed heads or self-employed have a high risk of poverty in households with more people living at home, compared to fewer households.
19. Households headed by unemployed or self-employment that have been mobilized from their home for reasons not related to work are most at risk of poverty compared to similar households if they are mobilized for work. (Different Motives / Work Motive)
0,9 1,41 Urban households with unemployed heads or self-employed have low probability of risk of poverty when they have left their home for reasons other than work, regarding which if mobilized for work. In the rural case demonstrates a higher risk of poverty in terms of social mobility .
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26. Heads of Household Self-employed or unemployed men have differential risk of poverty compared to similar households where the head is female. (Male / Female)
0,35 0,21 Both in urban and rural areas unemployed and self-employed household heads that are men are likely to have low risk of poverty compared to the likelihood of women.
27. The low incomes of households headed by unemployed and Self-employed generates different risk of poverty compared to similar households with income increased uptake. (Extremely Poor / Non Poor)
0,27 0,56 In both urban and rural areas with unemployed and self-employed heads of household, who are classified as
extremely poor by income, have low probability of poverty for households classified as poor. This case may be the influence of an intervening variable as the exclusivesubsidies to the extremely poor.
28.Householders Self-employers and unemployed with primary education observed a distinct risk of poverty compared to similar households with no primary education (Primary / None)
0,10 131 In rural households with unemployed and self-employed heads and there is strong evidence of poverty for those who have come despite primary, your chance of risk of poverty is very high, even at the expense of those who have not studied.
29. Heads of Household Self Employed and unemployed who have completed High School education observed differential risk of poverty compared to similar households where the heads have not studied (High School / None).
0,08 48 In rural households with unemployed heads and self-employed there is strong evidence of poverty despite those who have come to study high school, its probability of risk of poverty is very high, even at the expense of those who have not studied. Here are the presence of intervening variables that have to do as the limited employment opportunities in rural areas for this type of study level.
30.Householders Self-employed and unemployed who have studied middle School observed differential risk of poverty compared to similar households with heads who have not studied. (Middle School/None).
0,08 125 In rural households with unemployed heads and self-employed there is strong evidence of poverty despite those
who have come to study common cycle, the probability of risk of poverty is very high, even at the expense of those who have not studied. Here are the presence of intervening variables that have to do as the limited employment opportunities in rural areas for this type of study level.
31. Householders Self-employed and unemployed who come to IHSS observed differential risk of poverty compared to similar households where members do not attend any establishment. (IHSS / none)
0,03 0,04 In both rural and urban areas, households with unemployed or self-employed heads, there is no evidence that there is potential risk of poverty for those heads of households who attend sick to IHSS, regarding the likelihood that they will not go to any hospital.
25. Household heads Self-employed and unemployed that do not receive the Bonus 10,000 have differential risk of poverty compared to similar households that receive the bonus 10,000 (Does not receive / receive).
0,48 3,52 In urban areas, households whose heads are unemployed or self-employed and do not receive the bonus 10,000 has a triple chance risk of poverty compared to those who do receive such a bonus.
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5. Housing related poverty determinants
This section ratios relative risk of poverty by 20 hypotheses, using logistic regression, associated differentiate housing tenure and other characteristics of household heads (age, vulnerable age , attending schools are estimated, etc.) and as in the preceding table is to establish whether a variable associated with housing tenure is related to the level of poverty in urban and rural households. Hypothesis No 1 two groups of households are compared: Households are homeowners with younger age at 65 years for other household groups also were homeowners but with older household heads ages 65: Which ones are most at poverty risk? The ratios arising running logistic regression equations state that households headed by less than 65 year olds have a higher risk of poverty compared to those over 65 years. This implies that age and homeownership is not directly associated with poverty. (Households with head under 65 means less accumulation of educational capital goods and lower income over households headed over 65 years).
(FOSDEH Survey)
Hypothesis Interpretation
1. When comparing non homeownershipamongst heads over and under 65 years is implied a high risk of increased poverty and higher for the older than 65(Under 65/ Over 65).
4,33 5,07 It is a high relative risk of household heads under age 65 who do not own or rent housing affects 4.33 times the poverty level compared to those over 65 years of urban households and even higher in rural households because relative risk ratio reaches 5.07.
2. Heads of households who are homeless or living in rented homes and with no basic services have a higher risk of poverty compared to household heads who do not own or rent and do live in homes without
s.ecivrescisab(No / Yes).
2,80 2,90 Urban sector households whose heads do not own or rent housing and that housing is still without basic services have a relative risk of 2.8 compared to the same group homes but if they rent or live in a home with basic services. In the industry this proportion is even higher as it reaches 2.90.
3. Heads of households who are homeless or rent and if the householder attends school has less risk of poverty compared to
tonesoht .(attending / not attending)
1,93 0 Relative risk data validate the hypothesis in the urban case by the figure 1.93 reveals increased risk and will void the rural case ....probably due to the lack of educational programs for adults in rural countryside.
4 Heads of households who do not own the house they live in or rent and attend the IHSS have a higher risk of poverty than similar households not attending the IHSS (IHSS / None).
1,85 7,46 Data relative risk of poverty in the urban case 1.85 and 7.46 in the rural case and the latter associated with IHSS poor coverage in rural areas.... explain the significant relative risk of poverty.
5. Heads of households who do not own the house they live in or rent decrease their risk of poverty if the household head works in respect of similar households where the household head does not work (working / not working)
1,61 1,72 Hypothesis is invalidated because the risk of poverty appears greater for those who work for which no work. A likely explanation is that the urban level are temporary unemployed who are not poor.
Table 39 Influenc of homeownership and risk associated with poverty determinants
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6. Heads of households who do not own or rent housing have a greater risk of poverty among those who do not report income respects the same households that are considered non-poor.(Not reported / non-poor)
1,54 1,85 The hypothesis is validated as a ratio of 1.54 is obtained in urban areas and 1.85 in rural areas ... it means that those who do not report income households are the biggest deficits in respect of non-poor households.
7. Heads of households do not own the house they live in and they have not vulnerable marital status have a lower risk of poverty and vulnerable households with similar marital status. (Not vulnerable / Vulnerable).
1,52 1,57 Hypothesis is invalidated because in the urban sector vulnerable households do not have a condition ratio 1.52 and 1.57 in the rural sector. One plausible explanation relates to the fact that a minority of households civil condition prevails not vulnerable ... vulnerable status in urban areas and especially in the rural sector.
8. Heads of Household that do not own the house and that profess different religions other than Catholic have a higher risk of poverty compared to similar households who profess the Catholic religion (Other Religions / Catholic).
1,28 2,08 The hypothesis is valid because in the urban sector the relative risk of poverty is 1.20 and 2.08 in the rural sector. In analyzes of simple frequencies less poor households are more proportionate and comparatively evangelicals and Catholics.
9. Heads of households do not own the property they inhabit and have internet service may be less risky compared to similar households that do not have this service. (have / do not have).
1,20 0,50 Hypothesis is invalidated only in urban areas is 1.20 as the relative risk of poverty compared with households without internet ... although the hypothesis is validated in the rural sector as the ratio reaches 0.50 indicating that there are more poor rural households who do not have internet regarding compared to households that have.
10. Heads of households do not own the house they live in and who are classified as poor are more related have more relative risk of poverty compared to non-poor households. (Relatively Poverty / Non-poor)
1,13 0,98 The hypothesis in urban areas barely confirms by the ratio of 1.13 and is approximately equal in the rural. It is hoped that this happens because poor households compared to non-poor households ... however the relative risk ratio would be substantially higher in both cases.
11. Heads of households that do not own the housing they occupy have increased relative risk of poverty when households are classified as extremely poor compared to similar non-poor households (Poor Extreme / not poor).
1.12 0.97 Like the previous hypothesis ... however seems to indicate that they are significantly lower than non-poor households do not own the property you live ... this type of relationship merits further study.
12. Heads of households do not own the house they live in and whose head is male have a higher relative risk of poverty compared to similar households headed by women. (Male / Female)
1,10 1,30 The hypothesis was confirmed in the two domains: 1.10 in urban and 1.30 in rural areas. This finding implies that female headship affects the low comparative poverty in both urban and rural.
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13. Heads of Household Not Property owners and living in the same place where they were born are at greater risk of poverty than comparable households where the household head was born elsewhere. (In the same place / elsewhere).
0,96 0,51 It invalidates the hypothesis: slightly in urban areas by the ratio of 0.96 and considerably more in the rural sector (0.51). One explanation could be based on the fact outsider biggest advantages that could drive social mobility processes while the head´snative home is more as the social status acquired.
14. Heads of Household not owners of the home they live in and attend a public health service have a higher risk of poverty than similar households who do not attend any (Public / None)
0,87 1,27 Hypothesis for the urban sector is invalidated as a ratio of 0.87 is achieved and validated in the rural sector is the ratio of 1.27 may be due to the rural are less geographical and economic access and so are the poorest and attended less.
15. Heads of households do not own the property they inhabit and have income from other sources have a lower risk of poverty compared to similar households that do not have other sources of income (If you have / have not)
0,81 0,61 The hypothesis is valid in both cases since in the urban sector the ratio reaches 0.81 and further to 0.61 in rural. This is interpreted considering additional streams of income imply a lower probability of poverty.
16. Heads of households do not own the home they live in and who attend private institutions when sick observed an increased risk of poverty compared to similar households when not visiting any sick. (Private / none).
0,68 0,48 It invalidates the hypothesis as in urban areas a ratio of 0.68 and 0.48 were obtained in the rural sector ... in both cases may be involved the possibility of reduced availability of income to attend a public or private care facility.
17. Heads of Household not own house and receive bonus have a lower risk of poverty compared to similar households that do not receive bonus (have / do not have).
0,64 0,35 The hypothesis is validated since the ratio is 0.64 in urban areas and 0.35 in rural areas. In the latter case the figure indicates that proportionally more rural households who do not receive bonus.
18. Heads of Household not own and live there and say they have a family abroadobserved a lower risk of similar households compared to the ones that don’t have
daorbaylimaf .(Yes / No).
0,61 0,76 The hypothesis is validated as the ratio reached 0.61 in urban areas and 0.76 in rural areas. This result implies that the family abroad can act as an additional support to prevent the impoverishment of their home of origin.
19. Heads of households do not own the home you live in and who left their homes for different reasons to find work have a lower risk of poverty compared to similar households whose heads were mobilized
k.rowrof(For different reasons / For Work).
0,60 0,80 The hypothesis is validated: in urban areas the ratio is 0.60 and 0.80 in the rural sector. As in the previous hypothesis: those mobilized for work come from an original situation of poverty, not necessarily to be the case for those who mobilized for other reasons.
20. Heads of households do not own the home they live in and who have been victims of violence are at greater risk of poverty compared to similar households where the household head has not been a victim of violence. (Yes / no).
0,00 2,35 Hypothesis is annulled in the urban case and validated in the rural case thus indicating the possibility is high that the incidence of violence in rural areas even though these are not reported at the media level.
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6. Poverty Determinants Related to Age of Household Heads
In this section 7 hypotheses were configured trying to specify the influence of age with the relative risk of poverty. In this case age is associated with assistance or public and private health facilities. In large measure this is to compare those households at risk of serious illness - over 65 years- in respect of households with lower risk of serious diseases - those less than 65 years - with a load of differentiated morbidity including a large proportion of households with young couples. The first hypothesis is validated as, indeed, householders older than 65 and attending a private health facility have a high risk of poverty with respect to household heads under 65 and not attending any establishment. For health sector, IHSS and public health sector network, these ratios suggest no coverage or lack of care programs for people over 65 who, in turn, impact or influence on poverty levels .
(FOSDEH Survey)
Hypothesis
1. Household heads older than 65 andattending private health network have ahigher risk of poverty compared toheads of household under 65 who donot go to any establishment when sick(Private Network / None).
3,71 3,28 The hypothesis is validated because the ratio of3.71 in urban areas carry a greater risk of povertythan to go to a private network reveal not becovered by social security and probably be aserious disease that can be an element depletionwhile under age 65 do not go to anyestablishment to involve the incidence of lesssevere disease. In rural areas like; 3.28.
2. Household heads older than 65 andreceiving income from other sources atgreater risk of poverty and heads ofhousehold under 65 who do not receiveincome from other sources(If you receive / received).
3,44 3,83 The hypothesis is tested as a ratio of 3.44 isreached in urban areas and 3.83 in rural areas.This means, contrary to common sense, thathouseholds with head of more than 65 years areless embedded in labor markets and require othersources such as grants, while households withheads under 65 would be more involved inoccupational markets and would receive higherincomes and would be less need for othersources of income.
3. Household heads over 65 attendingthe IHSS when ill have a higher risk ofpoverty than similar households that donot attend any establishment when sick(IHSS / No).
2,04 1,05 The hypothesis is validated by similar reasons tothe above hypothesis. However it is onlyvalidation is strong in urban areas by the ratio of2.04 and very mild in the rural case since the ratiois 1.05. Again it should consider the type ofdisease that strikes down older heads regardingyounger.
InterpretationUrban Zone
RuralZone
Table No. 40 Age and risk associated with poverty influences determinants
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4. Heads of Household over 65 years attending a public network when ill have a higher relative risk of poverty with respect to household heads under 65 and not attending any establishment
k.cisnehw(Public network / No)
1,87 1,61 Early statement in the hypothesis is true since a ratio of 1.87 is reached in urban areas and 1.61 in rural areas and this is related to the burden of morbidity in different over 65 years than for those under 65.
5. Heads of Household over 65 years with university education have a lower relative risk of poverty than household heads under 65 years of age but with lower level of education (Upper Education Level / Lower Level)
0,87 0,61 The hypothesis was validated by the ratio of 0.87 in urban areas and 0.61 in rural areas, and the explanation implies that the higher level of education means higher income levels compared to household heads with less than 65 but lower education level.
6. Household heads over 65 years provided literacy are at higher risk of poverty than household heads under 65 years of age and with the condition of not being able to read or write (are attending / not attending)
0,26 0,94 Hypothesis due to ratio of 0.26 in urban areas and 0.94 in rural areas overridden. This implies that they are illiterate household heads, although under 65, most at risk of poverty.
7. Household heads with more than 65 years attending an educational institution will result in a lower risk of poverty and households with heads under 65 who do not attend any educational establishment (If attending / not attending)
0,08 1,32 The hypothesis is valid for the urban case by ratio of 0.08 indicates that the risk of poverty is much higher because the heads of seniors attending would be doing his low level of education and lower incomes. In the rural case the hypothesis is invalidated since the older would be poorer than the other younger age group but not attending probably perceive that they do not need (less severe disease).
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7. Poverty Determinants associated with Vulnerable Ages
We considered a specific treatment of an age variable created: age, vulnerable-age, not vulnerable, establishing 10 hypotheses that contrast the gender of household heads, marital status, completion of studies and more. In this case, the group of vulnerable households (households with heads aged 18 to 25 plus the households with heads aged over 65 years) referred contrast households most likely to relative poverty of households with no vulnerable age and lower probability of poverty. In the first scenario the differentiating contrast, measurement scale, poses compare poverty in households headed by a man with households headed by women (both groups with vulnerable age) and the result of this partnership is that male-headed households and vulnerable age have a higher risk of poverty than households headed by women. (It is clear that female headship not necessarily means no spouse, because its not comparing the two-parent households headed by a man with single-parent households headed by women)
(FOSDEH Survey)
Hypothesis Interpretation
1 Heads of Household with vulnerable age when the head is men have a higher risk of poverty compared to similar households headed by women (Male / Female).
3,02 2,11 The hypothesis of increased relative risk of poverty among male-headed households in the urban sector with ratio of 3.02 and 2.11 in the rural sector is valid, because it has already been established that female-headed households are less poor than households headed by man.
2. Heads of Household with vulnerable age when the civil status is single have a higher risk of poverty compared to similar households with other civil statuses. (Single / Other).
1,30 0,89 The hypothesis of increased risk is validated in the urban case, ratio of 1.30, but overridden in rural areas by a ratio of 0.89, which states, in the rural case, the greater relative abundance of free unions covering non-poor and poor households.
3. Heads of Household with vulnerable age and who have completed studiesobserved an increased risk of poverty compared to similar households that have not completed studies (complete studies /has not completed studies due to work)
1,22 4,04 It validates the hypothesis that the ratio of relative poverty risk is 1.22 in urban areas and 4.04 in rural areas. This particular situation is that household heads who have not completed any education would be receiving income level commensurate with their lower levels of schooling.
4. The Senior heads and vulnerable age who have been victims of violence observed an increased risk of poverty compared to similar households that have not been victims of violence (health, education / job)
1,02 0,61 A strong validation of the hypothesis is not recorded in urban areas because it's just a decimal fraction differentiates one group from another and if the hypothesis is invalidated in the rural case for the estimated ratio of 0.61 and this is because it is evidence of greater events of violence in the rural sector.
Table No. 41 Influence of determinants is vulnerable ages and risk associated with poverty
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5. Heads of households with vulnerable age and more people at home observed a higher relative risk of poverty compared to the same group of households with fewer people per household. (Victims / No Victims)
0,94 0,83 This hypothesis was overridden in both sectors: 0.94 in urban and 0.83 in rural areas. One explanation could be based on the group of younger people has the potential to question minors or dependent whose age do not generate revenue.
6. Heads of Household with vulnerable age and they perceive as the home situation worse despite having a family abroad, observed an increased risk of poverty compared to the same group of households that receive equal or better their situation. (Worse / Same or better)
0,87 1,22 The hypothesis is invalidated in the urban case because the ratio is estimated at 0.87 and is validated on the case because it is in rural 1.22. One explanation draws attention to the fact that for rural households outside the family represents a horizon of social mobility and urban areas could receive any help from the family would not be so great to change the living standard .
7. Heads of Household with vulnerable age and who have moved to current residence for reasons of health and education observed a higher relative risk of poverty compared to the same group homes but who have moved to the current address for work (Health, Education/ Employment).
0,80 1,23 The hypothesis is invalidated in the urban case because the ratio is estimated at 0.8oy is validated on the case because it is in rural 1.23. This corresponds to the fact that proliferate cases of people seeking employment and looking to settle while mobility due to health and education does not always involve change of address in the urban environment.
8. Heads of Household with vulnerable age and other religions observed an increased risk of poverty compared to the same group of households who describe themselves as Catholics (Other / Catholic)
0,39 0,84 This hypothesis was invalid because the ratio of 0.39 in urban areas and 0.84 in rural areas involves high incidence of poverty among Catholic households in both sectors.
9. Heads of households with vulnerable age and without financial burden observed an increased risk of poverty compared to the same type of household but with economic burden(Without load / with load)
0,38 0,35 The hypothesis was overridden in both cases because the ratio is much lower than unity and indicating that the increased economic burden itself means greater difficulty of meeting basic needs.
10.The heads of senior age and vulnerable work observed a lower risk of poverty compared to similar households but who are unemployed (work / out of work)
0,28 0,32 It validates the hypothesis that the ratio of 0.28 and 0.32 respectively urban and rural, indicates that the condition of having a job means less risk of being poor.
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Some additional notes to combat poverty in Honduras
Although the variables that have prevailed over time for the analysis of poverty revolve around the generation of employment and income, it is also necessary to note that these have been being articulated to public policies of successive governments to make them in the best case State policies. However we believe it is necessary to resize the reflection on how to address the issues of impoverishment in Honduras and probably in other parts of the earth, considering other variables that have probably been more consistent in the world of reality and over time, including possibility that have original source to any other types of variables.
On this basis we believe to consider an aspect, which although is taken into account by most technicians and decision makers that are related to combat poverty, it is also true that the approach which permits have not always done a little more clear what role the state should have on public investment, especially because public investments have not always been associated with a program that identifies them as part of a medium and long term planning process, but rather as the opportunity to obtain credit from the international financial community, or national financial community and elsewhere to what could be linked to the fulfillment of campaign promises, or what a particular politician might consider is prudent. In the worst case, there is in this sector that could also be closely related to the opportunity of doing business, whether or not to tender nature.
Therefore FOSDEH points, that poverty can be reduced through the application of a public investment program that transcends the period of a government, and could be rather focused on the application, or the execution of several governments, such: country´s Road program. In any case, a public investment program to combat poverty, has to take into account that public works must be constructed using domestic resources, this means taking into account local resource, which has to do with the industry construction, and the possibility that materials and other important elements of the industry are mainly a contribution of national nature, on the other hand have to take into account that the public works, should be a major component of domestic labor, which is not always easy to find in the labor market having the required knowledge and experience; and this has the necessity of the implication of also previously having the need of training processes, which may facilitate the possibility that much of the population, and, in the hand labor market with knowledge, experience required is easily a sector of the population to have access to this training, and that can be rationally used in the works are constructed.
The other thing that is very important to take into account, besides the use of local24, is what to do with properly sized national investment priorities, and on the other hand, where the greater execution capabilities of the different projects, then this means that planning must be coordinated well in advance, and on the other hand should consider that there must be an investment plan, you can define one side of that level of investment priority, but on the other hand also you can define where it is appropriate to initiate or continue a work, and the other that is no less important, is the impact on local terms could be taken with the construction of that work, and what could be the generation of primary benefits or side that just might result.
24 Indeed the choice is involved to deepen decentralization to allow greater participation at the municipal level.
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It is important to note that there are also other provisions of legal and financial nature, which must be considered well in advance, so that is a public works may also take place with the least possible delay , and can be related to the failure laws that benefit sectors such as: which to build a work where there is need for a step or need to have an area of land on which there are other owners and eventually achieved but pay them a fair price of land have no adequate opportunity to have delays that directly affect them, and that can directly affect public time. It is important to take into account the delay that the projects that are funded by the international community and the interests that are around this investment possibilities, because usually represent an interest does not necessarily coincide with the interests of Honduras, on the other hand probably a certain level of conditionality that the government can hardly meet in the short term are required.
As an additional contribution, FOSDEH will expand in the future the notes here started to fight poverty from within, so we advance some suggestive themes: Reducing poverty in solidarity; Reducing poverty with the sustainable bonus; Reducing poverty with Migrant Bonus; Reducing poverty with economics Backup: Back to the field; Reducing poverty with education .
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XII. Consulted Bibliography
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Annex 1Analysis of univariate variance for poverty
findings obtained
1) The explanatory contributions of variance models as poverty measurements were quantified as follows:
a) POVERTY FOR BASIC NEEDS 48%b) POVERTY BY OCCUPATION 40%c) POVERTY BY INCOME 30%d) POVERTY BY GOODS 23%e) POVERTY BY FOOD EXPENSES 21%
2) The most significant determinant for poverty measurements above are:
• EDUCATIONAL LEVEL• HIGH OCCUPATION INCOME• NUMBER OF HOMES IN THE SAME HOUSING• INADEQUATE HOUSING CONDITIONS• GENDER HOUSE HEAD• OCCUPATION WORK IN AGRICULTURE AND LIVESTOCK• ECONOMIC LOAD AT HOME• REMITTANCE• BONUS 10000• DETERMINANTS ARISING FROM THE INTERSECTION BETWEEN HOUSING
CONDITIONS, GENDER, ECONOMIC LOAD, WORK IN AGRICULTURE AND REMITTANCE VOUCHER
3) THE REMITTANCE SET EFFECT * BONDS HITS THE THREE LEVELS OF POVERTY.
4) IN THE MEASUREMENT OF POVERTY BY FOOD EXPENDITURE, THE VARIABLES OF INADEQUATE HOUSING CONDITIONS OR IF NOT WORKING IN AGRICULTURE INDIVIDUALLY SIGNIFICANT, BUT WHEN BEHAVE IN CONJUNCTION WITH BONUS 10,000 IF YOU ARE MEASURING IMPACT ON POVERTY.
5) IN THE MEASUREMENT OF GOODS AND ALSO IN THE BASIC NEEDS, THE BONUS 10,000 COMBINED WITH OTHER VARIABLES HAVE MORE SIGNIFICANT IMPACT IF NOT INDIVIDUAL.
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Housewares Scale Items and Asset (FOSDEH Survey)Fixtures and Assets Allocation of Points1. Rented housing 102. Homeowner 353. Owner and paid for 354. Owner retrieved legalized 355. Owner retrieved without legalizing 256. Occupied without payment 257. Provided by work services 251. Refrigerator 42. 4 Burner Stove 33. Blender 14. Mixer 15. Electric Iron 16. Microwave 27. ElectricWasher 38. Television 39. Cable Television 410. Radio o Radio recorder 111. Stereo 212. Phone Line Hondutel 213. Phone Line (Tigo,Claro)14. Car for home use 515. Car for productive activities16. Motorcycle for Home Use 317. Motorcycle for work use18. Adult Bicycle 119. Computer 320. Air Conditioner 351. If there is land Possession (premises) 852. If there is Life stock Possession 15Total Points 100
Classification CriteriaPoint Range:
Non Poor Between 55 y 100 pointsPoor Between 30 y 54 pointsExtremely Poor Less than 30 points
Annex 2
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Analyse de la Pauvreté au HondurasCaractérisation y Analyse des Déterminants,2013-2014
FOSDEH
Coordination Technique:Rodulio Perdomo et Mauricio Díaz Burdett
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Pour le Forum social sur la dette extérieure et le développement du Honduras (FOSDEH). C’est un grand plaisir d’adresser nos plus sincères remerciements aux personnes et aux institutions qui ont contribué à ce document «Analyse de la pauvreté au Honduras: caractérisation et déterminants.”En particulier, nous remercions le personnel technique du FOSDEH, spécialement Rodulio Perdomo, Rigoberto Martel, Joel allemand, Raf Flores, Ileana Morales, Emma Velasquez, Gabriel Perdomo et Mario Posas. Aussi notre reconnaissance spéciale au Conseil du FOSDEH, précédé par le Dr Nelson Garcia, le Secrétaire Dr Tito-Livio Zuniga, le trésorier Dr Edgardo Chévez, Le Procureur M. Cesar Zelaya, et le Dr Freddy Garmendia.
Aussi, nos remerciements au Dr. Fidel Ordoñez, qui ont contribué avec leurs conseils et la conception méthodologique de l’enquête. De plus, notre gratitude à Hector Leon pour sa contribution dans l’analyse économétrique des déterminants. Nous remercions Otto Perdomo par la digitalisation et l’impression de cartes ; aux superviseurs sur le terrain : Edgardo Pineda, Fabio Flores, Joshua Ponce, IlicNimer Ruiz, Leonel Vasquez, Oscar Espinal, Iris Salgado et Olvin Bendeck; aux sondeurs: Marlene Andrade, David Andrik Ferrufino, Norman Baker, Lilian Garcia, Luz Maria Betancourt, José David Flores, Fredy Andino, Leslie Urbina, Jackeline Alonzo, RosibelCálix, Maura Flores, Sonia Banegas, Ronald Gonzales, Iris Calderon, Geny Garcia, Marlon Colindres, Sandra Barahona, Nelson Avilez, Iris Salgado, Joselyn Chirinos et Gladys Sanchez, les automobilistes: Adolfo Barahona, NerysBanegas, Carlos Ayestas Romain Flores, Miguel Gonzalez, Reyes Renan; aux codeurs: Ana Diaz, Ismael Zepeda, Manuel Eguigure, Edgardo Pineda, aux et transcripteurs: Brayan Wilfredo Hernández, Jorge Isaac Diaz, Antonio Pedro Torres, Silvia Marlene Osorio, Sayda Waleska Cruz et Izamar Ayestas Sauceda.
Nous soulignons notre gratitude au personnel et à la Coopération Suisse pour le développement dont leur financement a rendu possible le processus technique, l’analyse et la diffusion de cet important document et à l’Initiative Think tank pour compléter ces efforts. Finalement, nos remerciements à Dieu.
Mauricio Díaz Burdett
Reconnaissance
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Glossaire………...................................................................................................................
Résumé……….....................................................................................................................
Résume Technique…….......................................................................................................
Introduction .........................................................................................................................
I. Base de sondage ..............................................................................................................
II. Méthodes de mesure du phénomène de la Pauvreté au Honduras .................................
A. Méthode de Besoins Fondamentaux Non Satisfaits (BFNS) ....................................
B. Méthode de Dépenses de Consommation, Alimentaire et Non Alimentaire, pour
mesurer la Pauvreté .................................................................................................
C. Méthode de Ligne de Pauvreté ( basé sur le revenu) ..............................................
D. Approche de la Richesse / Pauvreté matérielle des foyers basé sur le matériel
ménager et autres actifs ..........................................................................................
E. Approche au Bien être/Désagrément social des foyers par auto percéption ..........
F. Approche BFNS-Ligne de Pauvreté .........................................................................
G. Approche BFNS-Dépenses de consommation ........................................................
H. Approche Ligne de Pauvreté – Dépenses de consommation ..................................
I. Analyse de Détérminants de Pauvreté .....................................................................
Caracterisation Multiple de la Pauvreté et la Pauvreté extrême du Honduras ....................
III. Situation de la Pauvreté a partir de la Méthode de Besoins Fondamentaux Non Satisfaits
Niveau d’éducation et la pauvreté (Selon indicateurs BFNS) .............................................
IV. Situation de la Pauvreté a partir de la Méthode du revenu ...........................................
Pauvreté et les envois de fonds .....................................................................................
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Pauvreté et Bonus ..........................................................................................................
V. Situation de la Pauvreté à partir de la Méthode de Dépenses de Consommation .......
VI. Approche au Bien être/Désagrément social par disponibilité de biens et actifs
(accumulation de biens dans les foyers) .......................................................................
VII. Approche au Désagrément/Bien Être social par Auto Percéption ................................
VIII. Approche BFNS-Ligne de Pauvreté (Revenus) ..........................................................
IX. Approche BFNS-Dépenses de consommation ..............................................................
X. Aproche Ligne de Pauvreté- Dépenses de consommation ............................................
XI. Analyse de détérminants de pauvreté ...........................................................................
1. Influence de Détérminants éducatifs ..........................................................................
2. Détérminants de la Pauvreté liés à l’accès à la Santé ...............................................
3. Détérminants de la Pauvreté liés à l’accès différencié à l’éducation ..........................
4. Détérminants de la Pauvreté d’après le type d’emploi ...............................................
5. Détérminants de la Pauvreté liés au logement ..........................................................
6. Détérminants de la Pauvreté liés à l’âge des Chefs de foyer ....................................
7. Détérminants de la Pauvreté asociés à âges vulnérables ........................................
XII. Bibliographie .................................................................................................................
Annexe 1 .............................................................................................................................
Annexe 2 .............................................................................................................................
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BID Banque interaméricaine de développement
BM Banque mondiale
CBA Commander des aliments de base
COSUDE Agence suisse pour le développement
EPHM Enquête permanente sur les ménages
ERP Stratégie de réduction de la pauvreté
FIDEG Fondation internationale pour défi économique mondial
FOSDEH Forum social sur la dette extérieure et le développement au Honduras
IHSS Institut hondurien de la sécurité sociale
INE Institut national de la statistique
IP Institut de la propriété
LP Seuil de pauvreté
NBI Besoins non satisfaits de base
NBS Besoins non satisfaits de base
PAAR Programme de gestion pour les zones rurales
PATH Administration du Programme des terres Honduras
PNUD Programme des Nations Unies pour le développement
UPM Unités primaires d’échantillonnage
Glossaire
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Dans les derniers mois de 2013, l’Enquête de Caractérisation et Déterminants de la Pauvreté au Honduras a été menée, celle-ci constitue la première enquête de type panel qui, permettra l’accès à une meilleure connaissance de la forme comment le progrès social se produit et comment se configurent les divers obstacles pour que les honduriens sortent de la pauvreté. Sans doute, l’information résultante de ce type d’enquête représente une opportunité sans précédents pour améliorer les politiques sociales dirigés aux foyers les plus démunis. Les résultats de cette Enquête menée par le FOSDEH avec le soutien considérable de la Coopération Suisse (COSUDE) et l’apport par l’initiative Think Thank, donnent des résultats complémentaires que s’additionnent aux mesures réalisées par l’INS, promouvant les relations entre le gouvernement, la société civile et la coopération internationale pour construire des politiques publiques appropriées et inclusives.
Suivant la pauvreté sous la méthode du revenu, on observe une stagnation sociale car la pauvreté était estimée à 65.3% pour l’année 2000, et a atteint le 64.5% pour l’année 2013. Cela est un paradoxe considérant que le bonus 10,000 a bénéficié presque 400 milliers de foyers (l’équivalent à 22% du total national de foyers). En effet, ce résultat n’est pas conforme au niveau de dépenses sociales des dernières administrations.
Résumé
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Principaux Résultats1. Changement positif en matière de bien-être social
Dans les derniers années, en contraste à la mesure avec la méthode du revenu qui montre une stagnation persistante, la mesure par la méthode de BFNS indique qu’un changement a eu lieu dans les derniers 12 ans. Selon le recensement de Population et Logement de 2001, les foyers non pauvres étaient estimés à 44.5% et 12 ans après, sont estimés à 51.5% selon l’enquête FOSDEH.
Ce résultat implique que les foyers pauvres étaient estimés à 54.5 % en 2001 et 12 ans après cette proportion diminue à 48.5%, c’est à dire que ce résultat n’est pas une stagnation sociale mais une amélioration car moins de la moitié de la population est considérée au pauvre d’après la méthode de mesure plus fiable, qui est celle des Besoins Fondamentaux Non Satisfaits. De plus, les segments de majeure pauvreté ont été réduits substantiellement: Les foyers avec 2 BFNS étaient de 16.6% et descend à 12.3%, ceux avec 3 BFNS étaient de 7.7% et cette proportion descend à 2.9% ; avec plus de 4 BFNS, les plus pauvres, étaient de 3.8% et descend à 0.7%. Ces résultats indiquent que les foyers avec multiples carences sont de chaque fois moins. Cependant, il faut noter que la pauvreté des foyers avec 1 BFNS si montre une montée: de 27.1% à 32.6%, ce qui indique les foyers qui continuent à avoir des problèmes pour un plein accès au bien-être.
2. Considérable Proportion de la Pauvreté selon la Méthode des Dépenses.
Avec cette méthode FOSDEH estime la pauvreté en 80%et de cette proportion 51,1% sont considérés comme pauvres et 28.9% extrêmement pauvres. Il est important de signaler que cette mesure, permet répondre la question: Combien de foyers au Honduras dépensent moins du coût du panier alimentaire de base? La réponse est que 28.9% des foyers Honduriens dépensent moins du coût du panier alimentaire normatif, ce qui signifie également que 71.1% des foyers du Honduras peuvent accéder au panier alimentaire.
Types de foyers
Sans BFNS
Avec 1 BFNS
Avec 2 BFNS
Avec 3 BFNS
Avec + de 4 BFNS
Tableau No. 1: Evolution de la Situation SocialeduHonduras: Proportion de Foyers avecBFS et BFNSdans les annès 2001 y 2013
(EnquêteFOSDEH)
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3. Pauvreté et Bonus 10,000
L’enquête a demandé sur les foyers bénéficiaires du bonus 10,000 et a lié cette particularité avec la pauvreté par BFNS. Le résultat quantifie en 314 milliers de foyers comme bénéficiaires du bonus 10,000, desquels environ 103 milliers de foyers sont considérés comme non pauvres par la méthode de BFNS. Cela suppose une « erreur »1 de focalisation considérable de la politique de protection sociale actuelle.
4. Autres formes alternatives de mesurer la Pauvreté
L’Enquête FOSDEH a interrogé les chefs de foyer. La mesure a travers les opinions des interrogés établi que 14.4% sont considérés comme foyers non pauvres, 73.5% comme relativement pauvres et 11.3% extrêmement pauvres. Autre modalité d’approche au phénomène de la pauvreté a été réalisé a travers une échelle de possession d’actifs (Terrains, bétail, logement, voitures) et biens ménagers propres des foyers (Réfrigérateur, cuisinière, ordinateur, machine à laver, etc.) qui permet d’estimer la pauvreté en 56.2%, l’extrême pauvreté en 15%, ce qui donne un 28.8% des foyers classés comme non pauvres. La pauvreté par perception et par présence de biens et actifs est liée à la mesure par la méthode des dépenses. Cependant, il est important de réitérer que la méthode la plus fiable est celle de BFNS a travers laquelle seulement 48.5% de l’univers des foyers se considèrent comme des foyers pauvres.
5. Quelques Recommandations Pertinentes
5.1 La politique sociale doit incorporer la mesure tant de l’avance comme du retrait social
Ceci suppose préciser que les foyers arrivent, chaque année, à échapper la pauvreté et; également, ceux qui n’arrivent pas ou qui descendent à des strates avec une ou plusieurs carences.
1Autres initiatives, comme celles dirigées par la BID, révèlent aussi l’existence de problèmes d’assignation du bonus 10,000 à des foyers qui n’étaient ni sont pauvres. (On estime, selon ces études, en 15% des foyers non pauvres récepteurs de ce bonus).
% Urbain % Rural % Total 1,834,622 314,366 100.0 949,437 94,249 100.0 885,185 220,116 100.0
945,196 103,339 32.9 591,805 43,085 45.7 353,391 60,254 27.4
1 BFNS 598,435 116,994 37.2 284,282 35,825 38.0 314,152 81,169 36.9 2 BFNS 225,134 69,013 22.0 64,657 14,294 15.2 160,477 54,720 24.9 3 BFNS 53,541 21,945 7.0 7,442 1,046 1.1 46,099 20,899 9.5 4 BFNS 11,077 3,075 1.0 627 - 0.0 10,450 3,075 1.4
5 BFNS 1,238 - 0.0 623 - 615 - 0.0
National reçoivent
Tableau No.2: Foyers qui reçoivent Bonus 10,000 Niveau National, Urbain et Rural-Selon BFS-BFNS
Foyers avec BFS
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5.2 Officialiser la mesure de la Pauvreté et le Bien-être par plusieurs approches L’INS avec d’autres institutions académiques et d’autres organisations de la société
civile peuvent enrichir la vision de la société hondurienne, en créant des groupes inter et multidisciplinaires que approfondissent, non seulement sur la pauvreté matérielle, spirituelle éducative et de valeurs mais ; entre tous, systématiser les leçons apprises des foyers qui sont sortis de situations individuelles et sociales difficiles.
5.3 Programmes d’assistance comme le Bonus 10,000 peuvent améliorer
substantiellement son impact L ‘existence d’erreurs de ciblage, de bénéficier des foyers non pauvres, signifie qu’il existe
de grandes opportunités pour influer dans la distribution du revenu et d’autres facilités qui peuvent améliorer l’équité et générer une société plus inclusive.
5.4 Améliorer substantiellement l’habilité humaine La méthode de BFNS permet de découvrir qu’on ne requiert pas de considérables
ressources pour encourager un changement qualitatif a travers des programmes d’amélioration intégrale de l’environnement des foyers les plus démunis et qui, selon l’enquête FOSDEH, sont inférieurs au 20% du total des foyers. Programmes en vigueur comme « Vie meilleure » peuvent potentialiser son impact entre foyers avec des carences habituelles.
5.5 Impulser Changements Radicaux en Matière d’Éducation, Emploi e Revenu Le traitement des résultats de l’enquête a certifié que l’éducation, effectivement, est
l’option préfèrent pour sortir de la pauvreté. Cependant, des segments de foyers avec des niveaux élevés d’éducation qui n’ont pas été suffisants pour sortir/échapper de la pauvreté ont été identifiés. Ceci représente un signal que les systèmes d’éducation produisent des professionnels dont le marché n’a pas besoin.
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IntroductionL’enquête sur la caractérisation et les déterminants de la pauvreté, menée par le Forum social sur la dette extérieure et développement du Honduras FOSDEH en 2013, a permis d’assumer la pauvreté au-delà du singulier à une interprétation plurielle. De la pauvreté d’aspirations et autres, plus, des conditions de vie objectives, nous signalons qu’il s’agit d’un phénomène complexe où il n’est pas facile de déterminer les responsabilités individuelles des sociales et gouvernementales. Une majorité des honduriens se perçoit comme pauvre et seulement une petite minorité comme extrêmement pauvre ; cependant, les conditions matérielles de vie correspondent plutôt à des foyers non pauvres. Entrer dans la dimension subjective de la pauvreté ne pourra se donner si on ne passe pas par la culture et cela implique inviter d’autres professionnels des sciences sociales pour; avec la participation générale, sans exclure les habitants eux-mêmes, arriver sur les quais d’où on pourrait partir vers des meilleurs horizons de bien-être individuel et social. Les chiffres et les explications concises de chaque tableau dans ce résumé sont, dans une bonne mesure, une invitation à connaître l’intégralité du rapport et de commencer à décrire ce qui doit être fait pour encourager un afflux massif d’Honduriens dans des meilleurs niveaux de vie et, bien sûr, en faisant allusion à des conditions objectives comme celles propres des individus.
Le FOSDEH espère que les principaux décideurs signalent la nécessité de faire émerger de nouvelles forces et des capacités qui permettent de libérer tous les types d’obstacle aux Honduriens prisonniers de l’idée que la pauvreté est une fatalité inéluctable.
I. Situation de la Pauvreté au Honduras depuis de diverses Méthodes
La mesure de la pauvreté au Honduras est l’un des thèmes centraux de tout gouvernement car cette marque indique le succès ou l’échec des politiques publiques ou du modèle économique en vigueur. Avec la réalisation de l’enquête FOSDEH, dans les derniers mois de 2013, nous avons donné une attention particulière à ce que les experts internationaux recommandent d’avoir plusieurs facettes et non une seule, comme c’est le cas de la mesure de la pauvreté par revenus, de toutes types de sources, des foyers. Devant une attentive observation de la mesure de la pauvreté, la méthode par le revenu, il est toujours surprenant de constater que dans quatorze ans, selon le tableau de données officielles de l’INE, la proportion de pauvres a diminué de seulement 1,4 % lorsque l’on compare l’an 2000 avec le 2013. Ce niveau d’incidence de la pauvreté exprime non seulement la persistance et une grande rigidité aux variations du modèle économique, mais aussi l’extrême manque d’efficacité des politiques publiques en général, et en particulier les politiques sociales. Et évidemment, cette mesure crée le besoin d’autres approches.
Résumé technique
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La réalisation de l’enquête FOSDEH sur la caractérisation et déterminants de Pauvreté a pu vérifier que, comme recommandé par les experts de la Commission Economique pour l’Amérique Latine CEPAL et la Banque Mondiale, il existe d’autres mesures de la Pauvreté que sont égales et même, plus fiables que la méthode selon le revenu. Ces mesures n’invalident pas la mesure conventionnelle a travers le revenu mais, cependant, elles établissent un contraste ou une nuance qui contribue avec d’éléments de caractérisation et de dynamique sociale ou de mobilité des différents groupes sociaux dans des environnements urbains et ruraux. Évidemment, les mesures peuvent être divergentes parce que les « visages » de la pauvreté varient en fonction du paramètre utilisé.
Dans une compréhension éminemment populaire, on pourrait établir une analogie de la portée des méthodes en assumant les affirmations suivantes: « Dis-moi combien tu gagnes chaque mois et je te dis comment de pauvre tu es. » un autre dirait : « montre-moi comment tu vis, comment est ton logement, et je saurai comment de pauvre tu es » et une autre dirait : « Dis-moi combien tu dépenses en alimentation chaque mois et je te dirais comment de pauvres sont, toi et ta famille. » Dans le cas de l’enquête menée par le FOSDEH, nous avons réalisé une mesure triple de la pauvreté: Besoins Fondamentaux Non Satisfaits, Revenus et Dépenses, avec l’idée que dans les années suivantes, ce triple contraste ou constatation sur ce qui arrive dans les foyers au niveau national, aussi pourrait être réalisé. Mais, évidemment, il ne suffit pas de réaliser une mesure basé sur les BFNS, le revenu et les dépenses, puisque nous avons demandé spécifiquement la perception que les honduriens, eux-mêmes, ont sur sa situation de vie actuelle. Également, nous avons construit une échelle de biens et actifs similaires aux mêmes notions de pauvreté.
On ne peut pas ignorer que l’enquête comprenait également l’évaluation de l’efficacité, dans le ciblage de bénéficiaires, d’une politique sociale d’implémentation récente comme dans le cas des transferts d’argent conditionnés et mieux connu comme le Bonus 10,000. Certainement, le FOSDEH essayera d’influer sur l’amélioration des politiques publiques dirigées à améliorer le bien-être des familles les plus exclues et moins positionnées, non seulement pour profiter des opportunités qui se déroulent chaque année; et en plus, mieux surmonter les difficultés d’un modèle économique qui produit également, l’exclusion sociale. 1. La Pauvreté du Honduras par trois méthodes
La pauvreté par la méthode BFNS, selon l’Enquête FOSDEH, est estimée à 48,5% et d’où 32,6 sont considérés comme pauvres, avec seulement un indicateur du BFNS, et 15,9% seraient extrêmement pauvres avec plus de 1 indicateur de BFNS. Les foyers non-pauvres sont estimés à 51,5%. La situation de la pauvreté en fonction du revenu des foyers, est estimée à environ 65,9% dont 23,2% seraient pauvres et 42,7 extrêmement pauvres.
Tableau No 4: Mesure de la Pauvreté par Méthode par revenus dans la période 2000-2013
Total PauvresSource: INE, Enquête de Foyers des années indiqués
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Quelles sont les principales causes des différences dans ces deux méthodes? Une réponse part de la nature de l’enquête dans chaque cas. Dans le cas de BFNS, l’enquêteur constate les caractéristiques matérielles du logement : murs de tel matériel, sol de telle condition, fourniture d’eau potable ou pas, dispositions de toilettes, compte le nombre de chambres et de personnes vivant dans la maison. Par la suite, on déduit l’existence de surpopulation et d’autres carences que l’enquêteur a déterminées par la simple observation au moment de l’enquête. En continuant avec l’analogie ci-dessus, l’enquêteur dirait: «J’ai vu comment tu vis, comment est le logement que tu habites, et donc, je peux affirmer si tu es pauvre, extrêmement pauvre ou non pauvre».
Dans le cas de la méthode du revenu, l’enquêteur interroge sur combien gagne chaque membre de famille et, comme on le sait, très souvent, l’enquêté ne sait pas pourquoi ces données sont discrétionnaires et la seule possibilité de le savoir, est d’interroger chacun des membres du foyer. Ceci, dans la pratique, n’est pas facile à réaliser parce que les enquêteurs vont aux foyers dans les horaires de travail et exceptionnellement, pourraient être présents tous les membres du foyer au moment de l’enquête. Alors, l’enquêteur ne pourra pas savoir avec certitude si le foyer est pauvre à cause de la très probable sous-estimation de revenus…et ; cependant, cette mesure incertaine, que dans d’autres pays est d’habitude corrigée avec de Comptes Nationales, ici au Honduras, devienne la mesure de la pauvreté et c’est celle qui est officiellement adoptée pour informe l’état de bien-être/désagrément social.
On ne peut pas ne pas mentionner que la méthode BFNS est beaucoup plus fiable que la méthode du revenu. Cela signifie que la méthode du revenu est, vraiment, comme une énigme ..... la méthode BFNS ne peut pas être une devinette car le mur de briques ou un sol en béton est incontestablement différent à un mur de bâtons ou un sol de terre.
1.1 Méthode de Mesure de la Pauvreté selon les Dépenses
La mesure de la pauvreté par les dépenses, considérée comme plus précise que la méthode du revenu, part de définir le modèle de consommation alimentaire en établissant les montants accordés pour l’achat de nourriture, boissons, vêtements, transport, etc., et est également soumis à la pertinence du sujet interrogé. Selon cette méthode, l’enquête FOSDEH estime la pauvreté à 80% et de cette proportion, 51,1% sont considérés comme pauvres et 28,9 % dans l’extrême pauvreté. Il est essentiel, cependant, de noter que cette mesure, apparemment plus défavorable, permet répondre à une question d’une grande importance en matière de bien-être/désagrément
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social: Combien de foyers au Honduras dépensent moins que le coût d’un panier alimentaire de base? La réponse précise, selon l’estimation, est que 28,9 % des foyers au Honduras dépensent moins que le coût d’un panier alimentaire normatif, ce qui signifie également que 71,1 % des foyers dépensent plus que le coût du panier.
Ainsi, les foyers dont les dépenses mensuelles sont inférieures au coût d’un panier alimentaire urbain et de l’autre panier alimentaire en milieu rural, couvrant moins de 30% des foyers et dans le 70% des foyers, les dépenses alimentaires sont supérieurs au coût de ces paniers. Ce fait, très différent à la méthode du revenu et encore plus, de la méthode BFNS, indique que l’ampleur de la sous-consommation alimentaire ne semble pas être comme celle d’un pays affamé ou où la plupart de la population souffre habituellement de faim2. Les chiffres du Fond des Nations Unies pour l’enfance (UNICEF) et l’Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO) sur la prévalence de la malnutrition chez les enfants des enfants et faim chez les adultes, sont en dessous de 30%.
Pour l’équipe de recherche FOSDEH reste à établir non seulement les paniers alimentaires réels qui ont lieu dans différentes régions du Honduras et, de ce fait, établir les déficits régionaux d’aliments riches en calories et en protéines, mais aussi des cycles ou périodes de temps où les déficits alimentaires sont plus élevés. Cette connaissance, généralement associe la situation de nombreux villages où pleut à peine et cela signale la nécessité de générer actions gouvernementales qui répondent efficacement aux problèmes de sous-consommation et/ou de la malnutrition de certains résidents, et ; également, d’établir si il y a des personnes qui ne se nourrissent pas correctement parce qu’ils n’ont pas des terres où semer, car au Honduras, on estime qu’il existe environ 300 mille familles rurales sans terre.
La mesure de la pauvreté par différentes approches serait, par conséquent, de répondre à des questions quant à savoir si la situation sociale de la plupart des familles s’améliore, reste ou s’aggrave. L’entrée de plus de 21 milliards de dollars en transferts de fonds des Honduriens à l’étranger et les plus de 240 milliards de Lempiras de la stratégie pour la réduction de la pauvreté SRP, sont de nouveaux éléments et propres de la période 2000-2013. Est-ce que cette énorme quantité de ressources, moins de corruption, n’a pas conduit à une amélioration dans les foyers Honduriens? Ça nous intéresse de plonger plus profondément dans la réalité sociale, économique et politique du Honduras pour établir de nouveaux arguments pour créer de nouvelles politiques sociales.
2Selon UNICEF, le chiffre estimé de dénutrition chronique pour le 2006 était de 27,4% et selon la FAO dans la période 1980-2000 la prévalence de la faim était de 22% et elle a diminué à 8.7% dans la période 2010-2011 Cfr. FAO: Bulletin trimestriel de la sécurité alimentaire et nutritionnelle. De Janvier à Septembre 2013.
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2. L’évolution de la situation sociale
Au cours des dernières années, contrairement à la mesure par la méthode du revenu qui montre une stagnation persistante, la mesura par la méthode de BFNS indique qu’il y a eu un changement important dans les 12 dernières années. Selon le recensement de population et des logements de 2001 les foyers non pauvres étaient estimés à 44,5% et 12 ans plus tard sont estimés à 51,5% selon l’enquête FOSDEH.
Les foyers avec un indicateur de Besoins Basiques Non Satisfaits englobaient un 27,1 % des foyers, et cette proportion augmente à 32,6 %, ce qui implique une croissance de désagrément social, mais, à son tour, souligne que ce signal de détérioration a lieu exclusivement dans la strate avec une seule carence. Le tableau montre, en effet, que les foyers avec 2 BFNS englobaient 16,6% en 2001 et cette proportion a diminué à 12,3% en 2013. Ça se passe le même pour les foyers avec 3 BFNS qui ont enregistré 7,7% en 2001 et passe à 2,9% et le meilleur indicateur de l’amélioration sociale est d’observer que les foyers ayant 4 ou 5 BFNS étaient de 3,8% et ont diminué à 0,7 % 2013. Ces changements, à l’exception de ce qui se passe dans les maisons avec un BFNS, représentent une réelle amélioration car les couches les plus démunies, avec 3, 4 ou 5 BFNS, ne dépassent pas le 4% du total des foyers. La pauvreté au Honduras, selon la méthode BFNS, est caractérisée par être majoritairement identifiée dans des foyers avec 1 et 2 BFNS. Cet aspect en particulier réfère que vaincre la pauvreté ne signifie pas nécessairement grandes et considérables ressources publics et privées. Bien que la pauvreté du Honduras ne soit pas comme celle d’Haïti ou celle d’un pays en Afrique sub-saharienne, il est nécessaire d’élargir les possibilités de promotion sociale.
2.1 Les Carences qui affectent le plus la population hondurienne En effet, comme mentionné, le problème le plus important est celui de la surpopulation, plus de 3 personnes par chambre dans chaque maison, qui couvre 494 000 foyers. Suit la carence nommée «logement sans services de base» - l’eau et/ou des services de santé (toilettes) ce qui requiert des ressources considérables pour fournir ces satisfactions de base pour soutenir le bien-être individuel et familial. L’élevée charge économique, plus de 3 personnes qui dépendent d’une seule personne occupée (qui travaille) dans le foyer, couvrant 259 000 foyers met en évidence le poids des structures démographiques - de nombreux enfants (mineurs) en charge de chaque adulte, et les faibles niveaux de revenus des occupés, ce qui représente de diriger des actions d’aide à ce type de foyer.
Tableau No. 7: Évolution de la Situation Sociale du Honduras: Proportion de Foyers avec FBS et FBNS dans les années 2001 et 2013
(Enquête FOSDEH)
Types de FoyersSans BFNS
Avec 1 BFNSAvec 2 BFNS
Avec 3 BFNS
Avec plus de 4 BFNS
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Dans la quatrième place, on identifie l’indicateur de foyers avec des enfants en âge scolaire qui ne vont pas à l’école, couvrant 96 000 foyers, dont 63 000 correspondent au secteur rural. Évidement, dépasser cet indicateur suppose plus de décisions à niveau familier et moins de nature gouvernementale car il existe plus de 30000 écoles et des incitations ont été déployées, comme l’inscription gratuite, des repas scolaires gratuits et le bonus 10000, pour que les enfants aillent aux établissements d’enseignement. Finalement, l’indicateur d’incidence minimale est celui du logement inadéquat, couvrant 88 mille foyers, ce qui suppose des réparations considérables concernant la modification des attributs structurels des logements tels que les murs, le sol et le toit. Bien que l’ampleur des ressources est toujours considérable, il est nécessaire de reconnaitre qu’il s’agit seulement de bénéficier qu’un 4.8% du total des foyers, environ 86 mille foyers, à niveau national. Il serait extraordinairement difficile si il existait un million de foyers inadéquats car cela serait équivalent à forcer des actions de reconstruction totale qui débordent la capacité financière des gouvernements nationaux et locaux et des familles elles mêmes.
3. L’étroite relation entre éducation et Pauvreté
Un des résultats les plus importants de l’Enquête FOSDEH est de relier le niveau d’éducation des chefs de foyer avec les indicateurs BFNS et BFS. En effet les deux aspects semblent être inversement reliés: plus le niveau d’éducation est haut, plus faible incidence de la pauvreté. Selon les chiffres du tableau on estime que les foyers sans BFNS, avec des besoins de base satisfaits, où le chef de ménage est analphabète est équivalent à 30,5% du total des foyers, tandis qu’il atteint le 69,5% des foyers pauvres ou avec certain BFNS. Cette relation est encore plus marquée lorsque l’on compare les valeurs absolues: 209 000 foyers dont le chef analphabète, sont classés comme des foyers pauvres et 92 000 sont classés comme non-pauvres, c’est-à-dire qu’il existe une forte probabilité ou risque d’être pauvres si ils sont est analphabètes.
Total Nacional Urbain RuralLogement Inadéquat 1,834,622 88,561 4.8% 16,032 1.7% 72,529 8.2%
1,834,622 321,445 17.5% 59,526 6.3% 261,919 29.6%
Surpopulation 1,834,622 494,087 26.9% 214,981 22.6% 279,106 31.5%
1,834,622 259,305 14.1% 117,909 12.4% 141,396 16.0%
1,834,622 96,428 5.3% 33,100 3.5% 63,329 7.2%
Tableau No 6: Incidence de la Pauvreté dans les Foyers selon Indicateurs de BFNS. Septembre 2013 (Enquête FOSDEH)
Logement sans services de base
Charge économique élevéeFoyers avec des enfants en âge scolaire qui ne vont pas à l’école
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Il est important de noter que les foyers non pauvres augmentent à mesure que le niveau d’éducation augmente, passant de 30% avec des chefs analphabètes jusqu’à 87,3% et 82,6% des foyers ayant une éducation supérieur non universitaire et supérieure universitaire respectivement. En revanche, dans la colonne des foyers pauvres, l’incidence de la pauvreté enregistre une baisse proportionnellement quand le niveau d’éducation augmente: un niveau d’éducation plus élevé, faible incidence de la pauvreté. Il existe des preuves solides (à ce jour) que les niveaux de scolarité plus élevés sont l’un des principaux antidotes pour prévenir l’apparition de la pauvreté. Cependant, on considère comme une anomalie très particulière le fait qu’il y a des professionnels d’éducation secondaire et supérieur qui sont classés comme pauvres, car cela signifie le chômage, le sous-emploi et/ou très faibles salaires, en désaccord à son niveau d’éducation.
Il a été considéré d’établir si la pauvreté touche aussi les foyers intégrés, que les bi parentales et les foyers non-intégrés, les mono parentales, tout en essayant de vérifier la plus grande vulnérabilité des foyers où il y a la femme comme seule chef de foyer.
4. Relation entre Pauvreté et Siège de Foyer
On estime que 1,8 millions de foyers et la classification des foyers pauvres et non pauvres, est distribué entre 1,2 millions de foyers intégrés biparentales, 104 milliers avec un chef homme sans partenaire, 489 000 avec une chef femme sans partenaire. Bien que l’incidence de la pauvreté dans ces foyers est très semblable, il est à noter que dans les foyers dirigés par les femmes célibataires, la pauvreté est estimée à 47,4% et elle a atteint 49,7% dans des foyers intégrés comme indiqué dans le graphique.
Tableau: No. 7 Relation entre Pauvreté et Niveau d’Éducation (Enquête FOSDEH)
Foyers 945,196 100% 889,426 100%301,380 92,000 30.5 209,380 69.5
9,178 1,230 13.4 7,948 86.6 4,021 1,799 44.7 2,222 55.3
1,044,591 504,888 48.3 539,703 51.7 144,488 91,254 63.2 53,234 36.8 204,399 151,462 74.1 52,937 25.9
2,895 2,272 78.5 623 21.5 3,046 1,808 59.4 1,238 40.6 8,116 7,083 87.3 1,033 12.7
104,954 86,714 82.6 18,240 17.4 4,906 3,223 65.7 1,683 34.3 2,648 1,464 55.3 1,184 44.7
TotalAnalphabèteProgramme d’alphabétisationMaternelleBasique/PrimaireLycée (Brevet)BaccalauréatINFOPTechnique supérieur Supérieur non universitaireSupérieure universiÉtudes de 3 ème cycleNo sait pas/Ne répond pas
Foyers avec BFS Foyers avec BFNS
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Cette petite différence est, cependant, importante tant qu’elle semble montrer que les femmes célibataires chefs de foyer sont un peu plus efficaces par rapport aux foyers intégrés. Pour des fins de la politique sociale, cette constatation peut représenter une nouvelle direction des actions d’assistance. De même, on ne peut pas ignorer la nécessité de redéfinir le rôle des hommes dans la réussite ou l’échec des luttes quotidiennes pour le bien-être. La figure masculine dans la culture hondurienne a besoin d’être re-sculpté pour promouvoir des changements qualitatifs au niveau du comportement, car on ne peut pas ignorer que le problème de la parentalité irresponsable est lié à l’image de l’homme enclin à la consommation d’alcool, la promiscuité et à l’abandon de la femme lorsque les niveaux de responsabilité plus élevés apparaissent comme ceux qui émergeant avec la naissance des enfants, ou construire une maison.
Apparemment, la pauvreté a un visage est plus masculin que féminin. Cependant, il est toujours conseillé de mettre l’accent sur ce qui suit: dans l’univers de 104 milliers de foyers dirigés par des hommes sans partenaire, l’incidence de la pauvreté atteint seulement 37,8 % de ces foyers. Cela semble indiquer que l’homme comme chef de famille seul, par divorce, l’abandon ou une autre raison, assume de manière appropriée sa responsabilité d’obtenir et maintenir un certain niveau de bien-être parmi les autres membres. Cette caractéristique est, cependant, plus typique des ménages urbains. Les hommes chefs de foyer dans les zones rurales, dans les mêmes circonstances à fonctionner sans compagne, sont moins efficaces à éviter la pauvreté (51,7 % des ménages sont pauvres) en raison de moins possibilités d’obtenir un emploi et des revenus.
5. Approche à la Pauvreté par accumulation de biens et actifs
Un mode d’approche au phénomène de la pauvreté, a été structuré, à l’échelle de la propriété et possession d’actifs (terrains, propriété de bétail, le logement, véhicules) et appareils ménagers (réfrigérateur, cuisinière, ordinateur, machine à laver, etc.) Le résultat de cette approche est décrit dans le tableau. À l’échelle nationale, la pauvreté des biens est estimée à 56,2% et 15% dans l’extrême pauvreté. Un 28,8% des foyers sont classés comme non pauvres.
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Dans les zones urbaines on estime un 46 % comme pauvres et 19,7 % extrêmement pauvres. Le 34,2% des foyers urbains sont considérés comme non pauvres par cette approche particulière. Dans le cas rural, 67,1 % des foyers sont pauvres et 9,9 % extrêmement pauvres, et, en outre, 23 % sont considérés comme non pauvres. Il est à noter que l’accumulation d’actifs et des biens, certains étant plus importants que d’autres, peut-être un signe important de progrès - lorsque plusieurs biens sont accumulés et de recul - quand sont éparpillés pour des raisons de force majeure, qui peut à son tour, répondre aux cycles de prospérité et de difficultés qui faiblit les foyers qui ont moins de possibilités de soutenir de manière stable un mode de vie et de consommation.
Ce qui correspond à des signes de prospérité par accumulation de biens peut s’apprécier dans le tableau ci-dessous, où on compare l’information du recensement de population et logement de 2001 avec les résultats de l’enquête FOSDEH. En effet, un important processus d’accumulation de biens qui contredit le point de vue de la pauvreté selon la méthode du revenu s’est produit. C’est à dire, l’accumulation importante de biens, tels que décrits dans le tableau se réfèrent à l’existence de changements de grande ampleur sur les structures de revenus qui se traduisent en une possession importante de biens dont le coût surpasse plusieurs salaires minimums. Comment soutenir un changement substantiel dans la possession de biens sans aucun changement au niveau des revenus? Notez que seulement 19,4 % des foyers avaient un réfrigérateur en 2001, douze ans plus tard, 63,4 % des foyers ont cet appareil.
Dans tous les articles de la table, à l’exception du récepteur radio, on enregistre un changement important dans les structures de possession. Selon les résultats de l’enquête FOSDEH, menée dans 185 municipalités et 16 départements, les foyers sont beaucoup mieux équipés en 2013 par rapport à 2001.
Tableau No. 9 Estimation de Pauvreté selon les Biens et ActifsTotal Urbain Rural
N % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0Foyers Non Pauvres 527,937 28.8 324,519 34.2 203,418 23.0
Foyers Pauvres 1,031,456 56.2 437,607 46.1 593,850 67.1
Foyers Extrêmement Pauvres 275,229 15.0 187,311 19.7 87,917 9.9
2001 % 2013 %RadioRéfrigérateuTéléviseurCuisinièreVoitureMoto
465,202 61.0 706,292 38.5148,199 19.4 1,162,835 63.4222,838 29.2 1,142,559 62.3191,087 25.0 712,074 38.855,514 7.2 356,2 19.412,311 1.6 194,298 10.5
Tableau N0. 10 Dynamique de la Possession de quelques biens. (Recensement de 2001 et Enquête FOSDEH 2013)
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(Il est à noter que cette approche, que nous appelons la pauvreté par des biens, est très similaire à la pauvreté selon la méthode des dépenses, et, de plus, celle que nous appelons aussi la pauvreté par perception).
6. Pauvreté par Perception
Le résultat de cette enquête, étant un type d’enquête de panel, permettra d’enregistrer les variations et de les comparer avec des aspects plus objectifs tels que la durabilité de logements et d’autres caractéristiques qui sont et seront objet d’une analyse dans les enquêtes ultérieures. Le traitement des points de vue des répondants, souvent ignorés dans les enquêtes plus conventionnelles, admet certainement une interprétation de plusieurs disciplines, cependant, cela n’a pas été atteint pour les fins du présent rapport. L’évaluation de l’équipe d’enquêteurs de FOSDEH, en l’absence de l’interprétation d’experts d’autres disciplines des sciences sociales comme la psychologie sociale, l’anthropologie et l’ethnographie, il est de supposer que les points de vue ont une valeur épistémologique3 importante comme les perceptions des sujets, les auto-notes, qui se réfèrent implicitement à la pauvreté d’opportunités de l’environnement dans lequel le répondant habite et ses propres attentes personnelles en fonction de leur expérience quotidienne des carences ou des privations.
Les chiffres du tableau qui regroupe les points de vue des personnes interrogées déclare que seulement 14,4% sont considérés comme des foyers non pauvres, 73,5% relativement pauvres et 11,3% extrêmement pauvres.
Dans les zones urbaines 20,7 % des foyers sont considérés comme non pauvres, 71,1% comme relativement pauvres et 7,4% comme extrêmement pauvres. Dans les zones rurales seulement 7,8 % sont considérés comme des foyers non pauvres, 76,1% comme relativement pauvres et 15,5 % comme extrêmement pauvres. La première grande différence de tableau de perceptions de pauvreté surgit d’avertir que l’extrême pauvreté, selon la méthode du Revenu, place environ 40% des foyers à l’échelle nationale et par auto perception 11.3%. La science sociale émet une conclusion, apparemment, finale : 4 sur 10 foyers se trouvent en extrême pauvreté ou indigence et, en revanche, ceux auto-qualifiés émettent une autre conclusion : 1.1 sur 10 foyers sont
Total Urbain RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0Non Pauvre 265,097 14.4 196,261 20.7 68,836 7.8Pauvre 1,348,891 73.5 675,164 71.1 673,727 76.1Extrêmement 207,515 11.3 70,427 7.4 137,088 15.5Ignoré 13,120 .7 7,585 .8 5,534 .6
Tableau No. 11 Pauvreté, Extrême Pauvreté Et Non Pauvreté: Par Perception
(Enquête FOSDEH)
3 L’opinion d’autres investigateurs est importante dans la mesure qu’elle manifeste l’existence d’un double problème d’objectivité/subjectivité qui mériteun arbitre satisfaisant car la science met l’étiquette de pauvre a quelqu’un qui perçoit comme non pauvre, il sera impératif d’arriver à un consensus qu’àla fois donne place à la recherche d’appuis pour partir de plateformes d’action similaires dans le court et moyen terme. La vie de chaque personne passe différemment, et cela dépend du point de départ psychologique: “moi, qui suis misérable, comment pourrais-je aspirer à changer si mon destin est déjà prédestiné?
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considérés comme extrêmement pauvres. Également, le 73.5% des foyers ont donné son avis d’être des foyers pauvres et selon la méthode du revenu, les foyers pauvres sont à peine 23.2% de l’univers des foyers. Que faire de ces contrastes? Non pas que l’arbitrage soit nécessaire, mais il est incontestable qu’on a besoin d’approches qui incluent les propres conditions matérielles de vie et qui soient évalués, au niveau local, les paramètres pris pour s’auto-qualifier comme pauvre ou extrêmement pauvre. On remarque que la possibilité que la note de pauvres ou extrêmement pauvres se réfère plus à une demande ou demande d’assistance du gouvernement que la situation objective de bien-être/désagrément social.
7. Pauvreté et Bonus 10,000
L’enquête a porté sur les foyers bénéficiaires du bonus 10 000 et a lié cette particularité à la pauvreté par BFNS. Le résultat est d’établir que de 314 000 ménages qui reçoivent le bonus 10 000, environ 103 milliers de foyers sont considérés comme des foyers non pauvres par la méthode de BFNS. Cela suppose une «erreur» de ciblage probablement attribuable au poids du système de parti politique et au risque que les politiques sociale de type protectionniste pourraient être plus liées à des pratiques de favoritisme à renforcer l’adhésion à un parti politique particulier.
Il est compréhensible que cette mesure, dans ses premières années de mise en œuvre, ne soit pas totalement efficace ou effective dans la sélection des bénéficiaires admissibles et justement, par les résultats de l’enquête, il montre que près de 103 000 ménages non pauvres, sans indicateurs BFNS, seraient bénéficiés du Bonus 10000. Selon le tableau 116 milliers de foyers, avec un seul BFNS, seraient également bénéficiés (c’est à dire que 219 000 foyers, entre les pauvres et les non pauvres avec seulement 1 BFNS, pourraient potentiellement être remplacés par d’autres plus importants). Dans le tableau on identifie un peu plus de 69 000 bénéficiaires dans foyers avec 2 BFNS, près de 22 000 ménages avec 3 BFNS et 11 000 avec 4 BFNS. Ces foyers, à partir de 2 BFNS, totalisent un peu plus de 100 mille foyers qui devraient être soutenus avec ces mesures pour apporter des changements significatifs dans la promotion sociale.
Nacional reçoivent % Urbain % Rural %
Total 1,834,622 314,366 100.0 949,437 94,249 100.0 885,185 220,116 100.0
945,196 103,339 32.9 591,805 43,085 45.7 353,391 60,254 27.4
1 BFNS 598,435 116,994 37.2 284,282 35,825 38.0 314,152 81,169 36.9
2 BFNS 225,134 69,013 22.0 64,657 14,294 15.2 160,477 54,720 24.9
3 BFNS 53,541 21,945 7.0 7,442 1,046 1.1 46,099 20,899 9.5
4 BFNS 11,077 3,075 1.0 627 - 0.0 10,450 3,075 1.4
5 BFNS 1,238 - 0.0 623 - 615 -
0.0
Tableau No. 12 Foyers qui reçoivent Bonus 10,000 Niveau National, Urbain y Rural-Selon BFS-BFNS
Foyers avec BFS
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IntroductionPour le Forum social sur la dette extérieure et le développement du Honduras FOSDEH, est d’une grande importance présenter les résultats de notre première enquête de Caractérisation et d’analyse des déterminants de la pauvreté au Honduras; principalement dû par un effort considérable, non seulement pour décrire, mais aussi de relier l’idée d’approfondir l’identification des principaux déterminants de la pauvreté dans le zones rurales et urbaines du pays. Seule, la description du nombre de foyers pauvres et pas pauvres, d’après les enquêtes réalisées au cour des années, n’a pas toujours été utile pour améliorer les programmes sociaux ou pour évaluer l’efficacité des politiques publiques car, constamment, l’abord d’un sujet cruciale comme la mobilité sociale a été omis.
Comment escaler socialement au Honduras?, Quels sont les groupes sociaux les plus susceptibles de descendre aux couches sociales les plus démunis?, Quelle est la meilleure politique sociale pour réduire ou éliminer la pauvreté?, Est-ce que le programme Bonus 10,000 affecte de manière significative la mobilité ascendante ? ... et toutes ces questions, nous estimons, qu’elles auraient bien pu être répondues en explorant de manière exhaustive la quantité considérable de bases de données disponibles depuis les mi-années quatre-vingt, mais cela n’a pas toujours été possible, parce qu’essentiellement on s’est limité à compter les pauvres et déterminer s’ils ont diminué ou augmenté en quantité. Un sociologue bien connu dans le domaine international a posé une question, avec d’autres personnes, qui correspond à notre intention d’aller plus loin dans la question de la mobilité sociale et la pauvreté:
Quels sont les canaux – liens de parenté, l’appartenance religieuse, les connexions politiques, y compris l’emploi du gouvernement, les économies souterraines, la mobilité professionnelle ou réalisations éducatives à travers lesquels les personnes locales viennent avec plus de régularité de la pauvreté?4
Pour FOSDEH la réalisation de la première enquête de Caractérisation et analyse de déterminants de la pauvreté, a généré plusieurs défis dans le cadre que l’intention de la réaliser va plus loin du simple comptage et se dirige plutôt à saisir, mettre en relation et expliquer les changements dans le volume des foyers pauvres et non pauvres par différentes méthodes de mesure5. Certes, la «métrique» de la pauvreté est un élément fondamental de l’approche puisque la mesure par la méthode des revenus a fourni l’idée d’une immobilité sociale persistante ou, en d’autres termes, en raison d’invulnérabilité du phénomène, avec ou sans politiques de protection sociale pour les plus pauvres, les résultats sont toujours les mêmes. Ceci, en effet, n’a pas seulement été une source de perplexité, mais de frustration sociale comme l’idée projetée, année après année, que ce sont les mêmes proportions de pauvres et non pauvres. Par conséquent, à cette occasion FOSDEH a l’intention de fournir une autre “ angle “ pour démarrer l’étude de ce phénomène social complexe et pour cela, a donc été impératif d’observer la pauvreté et la richesse matérielle
4Tilly, Charles. La Pauvreté et la Politique d’Exclusion. In:Narayan, Deepa. Fuir de la Pauvreté. Banque Mondiale,2007.p.64. 5 En 1950 le 69.4% de la population totale n’utilisait pas de chaussures, la plupart était pieds-nus, selon le Recensement de Population et Logement de cette année, et celle-ci pourrait être une mesure de pauvreté acceptable à ce moment là….maintenant, en 2014, la pauvreté fait allusion aux droits : civiles, économiques et sociaux….la pauvreté de capacités et la préoccupation par les brèches d’inégalité impose d’autres mesures plus compréhensives y compris l’identification de déterminants (dans cette année, 1950, la proportion d’analphabétisme était de 64.7% et entre l’univers de femmes était de 66.7%.....il est probable que les pieds-nus et les analphabètes ne faisaient pas partie des priorités du gouvernement et c’est pour ça qu’il est vraisemblable qu’il avait une pauvre cosmovision de progrès individuel et social).
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des foyers honduriens car il ne suffit pas seulement déduire les carences à partir des revenus déclarés mais la quantification et la valorisation du stock d’actifs existants dans différents types de foyers.
Pour les écrivains espagnols comme Alfonso Dubois ne semble pas facile ou convenable de chercher un indice synthétique de la pauvreté. Il dit exactement ce que l’équipe de recherche du FOSDEH a discuté et dit: “Attaquer directement l’évaluation du bien-être afin que se traduit par un indice synthétique qui capture le résultat final peut sembler, à première vue, l’idéal, mais il n’est pas sûr, .... principalement parce qu’il faut rejeter la demande d’un indicateur unique qui couvre la réalité que nous appelons la pauvreté”6.
La référence à la pauvreté et à richesse de capacités, citant AmartyaSen7 qui conçoit la pauvreté comme un manque de capacités dans un cadre de beaucoup ou de très peu de liberté, nous permet de décrire une scène sociale hétérogène où, en effet, il est clairement visible qu’il existe des déterminants opérationnels d’ascension et de descente sociale mais qui sont activées ou désactivées en fonction du contexte dans lequel ils opèrent. D’après Tilly, il nous intéresse d’ébaucher les des voies qui facilitent la traversée de la limite de la pauvreté et il est très clair que cette première enquête sur les déterminants de la pauvreté fournira des meilleures idées pour la communauté hondurienne et la coopération internationale pour identifier les meilleurs routes de progrès vers le bien-être.
Pour l’instant, nous avons convenu que la facilité opérative d’ascension sociale dans un village de 30 ou 40 maisons est très différente de ce qui se passe dans une ville où il y a des établissements d’enseignement, de santé, les réseaux sociaux de divers types et de diverses sources d’emploi. Cette référence sur les installations / obstacles pour se placer dans des sentiers d’amélioration sociale ne signifie non plus parler d’une prétendue cécité des citoyens qui ne parviennent pas à remarquer les opportunités qui leur sont offertes, puisqu’il existe également des structures de subordination, d’oppression et d’assujettissement aux buts contraires à ceux qui poursuivent spontanément différents citoyens.
En conséquence, il faut apprécier que dans cette première enquête sur caractérisation et analyse de déterminants de la pauvreté sera nécessaire passer de la description de nombres ou un comptage froid des pauvres et des non pauvres, mais plutôt, aborder le phénomène de manière relationnelle et même de causalité dans la mesure que les données permettent soutenir quelques explications qui ne sont pas généralement courantes dans les rapports où il est supposé que les personnes qui prennent les décisions ont la capacité d’interpréter les chiffres sur la répartition des revenus, la pauvreté et la promotion ou ascension sociale. C’est à dire qu’il s’agit de faciliter la compréhension de la problématique essentielle de la pauvreté et des conditions de vie rencontrées par une grande partie de la population du Honduras. De toute évidence, ce n’est pas une publication exclusive pour ceux qui prennent les décisions et les universitaires, la coopération internationale et les citoyens en général, il est également nécessaire de définir un poste de responsabilité qui conduit à la délimitation de la responsabilité de l’individu, du groupe social et des dirigeants face à la pauvreté. À cet égard, FOSDEH met en disposition des gouvernements,
4T6DuboisMigoya, Alfonso. La Révision du Concept de Pauvreté. (Thèse de Doctorat). Université du Pays Basque. 1999. Pg.202.7Sen,Amartya. Inequality Reexamined. Oxford University Press. 1992 (selon cet auteur “la position d’une personne dans une déterminé situation sociale peut être jugée en deux perspectives différentes: 1.-Le succès actuel et 2.-Le degré de liberté pour atteindre ce succès. Le succès a à avoir avec ce qui nous sommes capables d’atteindre, et la liberté avec la vraie opportunité que nous avons d’atteindre ce que nous apprécions ”. Cfr. Op.Cit. pg.30 (Traduction libre des auteurs)
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de la Citoyenneté, de l’Académie, de la coopération nationale et internationale et d’autres parties intéressés, les données obtenues en 2013 et ceux qui devront être obtenus les années suivantes pour son traitement et son interprétation, et dans ce cadre, notre humble capacité de proposition dans la conception des politiques publiques.
Finalement, réitérer que le document présenté ci-dessous, présente les différentes méthodes de mesure de la pauvreté que peu ou rien ont été pris en compte tout au long des années dans notre pays. Ainsi, nous voyons que les chiffres souffrent de légères modifications à partir de la méthode appliquée, même si elle coïncide sensiblement avec la méthode officielle développée par l’Institut National de la Statistique du Honduras.
Base de sondageCette section décrit comment la base de sondage a été formé, le dessin de l’échantillon des foyers et des secteurs de recensement, pour l’enquête sur la mesure de la pauvreté qui s’est tenue en 2013 par le Forum Social sur la Dette Extérieure et le Développement du Honduras (FOSDEH), comprend également comment ont été calculées les probabilités de sélection, les formules de calcul des facteurs d’expansion pour être prises en compte dans l’analyse des résultats ; ainsi que les formules d’estimation et les erreurs d’échantillonnage.
2. Base de Sondage et son stratification
FOSDEH a défini comme univers d’étude, les résidents des foyers particuliers au niveau national, dans les zones urbaines et rurales, à l’exclusion des départements de Gracias a Dios et Islas de la Bahía.
La base de sondage est l’endroit d’où l’échantillon est choisi, de sorte qu’il est représentatif de la population visée, la base de sondage doit être autant que possible une réflexion de cette population. Idéalement, que la base soit mise à jour, pour avoir une couverture complète.
La base de sondage a été constituée à partir de la liste des secteurs de recensement préparé par l’Institut National de la Statistique (INE en espagnol), ayant comme but, la levée du recensement de la population et du logement réalisé en 2001, ces secteurs de recensement sont des unités statistiques qui ont en moyenne 75 maisons et constituent les unités de base. Nous avons considéré utiliser la base de segments de recensement, compte tenu de l’homogénéité du nombre de foyers en eux, en utilisant ces segments comme unités de base, ils n’introduisent pas de variabilité en raison de la taille, une autre raison pour considérer cette option, c’est la disponibilité de la cartographie. Pour compenser le manque de couverture, en raison des changements post- 2001 et de ne pas avoir les ressources économiques nécessaires pour mener une mise à jour cartographique, la sélection des foyers a été faite en tenant en compte les existants indépendamment s’ils sont tracés sur des cartes ou pas, puis aussi, des ajustements aux facteurs d’expansion ont été faits avec des projections de la population et donc pouvoir utiliser les estimateurs de ratio.
Pour être représenté dans l’échantillon des différentes zones géographiques du cadre d’échantillonnage stratifié par cette caractéristique, étant les couches: 1. District Central (les villes jumelles de Tegucigalpa et Comayagüela) 2. San Pedro Sula (Ville de San Pedro Sula) 3.
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Reste Urbain et 4. Rural. Dans le tableau 1, se présente la distribution du nombre de secteurs de recensement et les foyers, au niveau national et dans le cadre d’échantillonnage (après exclusion de Gracias a Dios et Islas de la Bahia), par strate de sélection, la liste de classification qui est déjà fourni par l’Institut National de la Statistique (INE).
3. Taille et distribution de l’échantillon
Dû que les erreurs d’échantillonnage peuvent être contrôlés à la fois la taille de l’échantillon et la répartition de celui-ci, le plan d’échantillonnage est centré sur la façon de répartir l’échantillon dans les différentes strates, avec l’intention d’avoir une taille de l’échantillon assez suffisante pour tirer des conclusions par strate des principales variables de l’étude, alors que FOSDEH avait des ressources disponibles pour financer un échantillon d’environ 3000 foyers et avoir une comparaison avec les résultats de l’enquête permanente de foyers (EPHPM) que l’INE effectue deux fois par an, on a décidé de maintenir la structure de l’échantillon EPHPM de mai 2013, en enquêtant 3108 foyers dans 518 segments de recensement, la sélection de 6 foyers dans chaque segment de recensement, selon la répartition présentée dans le tableau 2.
Pour estimer l’erreur attendue dans l’estimation d’une proportion qui a une certaine caractéristique (comme une proportion de pauvres) dans une population donnée, les formules de l’échantillonnage aléatoire simple peuvent être utilisées, en corrigeant après par le fait d’utilisation de correction de l’effet de l’utilisation de conglomérats. La formule est la suivante:
2,686 189,927 2,686 189,927
San Pedro Sula 1,741 123,283 1,741 123,283
6,162 431,777 6,046 423,541
Rural 9,681 691,930 9,474 676,850
Total 20,270 1,436,917 19,947 1,413,601
Total du Pays Cadre d’échantillonnageStrateSegments Foyers Segments Foyers
Tableau 1. Distribution du nombre de secteurs etfoyers, au niveau national et dans le cadre d’échantillonnage, selonla strate de sélection (Enquête FOSDEH)
District Central
Reste Urbain
Source: Liste secteurs recensés2001 etélaboration propre
n % N %
70 14 420 14
San Pedro Sula 64 12 384 12
146 28 876 28
Rural 238 46 1,428 46
Total 518 100 3,108 100
Tableau 2. Répartition de l’échantillon de segments et foyers, selon strate de sélection(Enquête FOSDEH)
Segments FoyersStrate
District Central
Reste Urbain
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Z: Est la valeur du tableau de distribution normale standard, pour un niveau de confiance donné, il a été fixé à 1,96 pour un niveau de confiance 95%.
P: Pourcentage à être estimée.
n: taille de l’échantillon de la population pour laquelle l’estimation est faite. N: taille de la population.
DEFF = 1 + (m-1) rho: C’est l’effet du plan, avec m la taille de l’échantillon dans chaque segment de recensement (cluster ou conglomérat) et rh ou coefficient de corrélation intra-conglomérat, qui mesure la similitude des unités dans le conglomérat par rapport à la caractéristique mesurée.En utilisant la base de données de EPHPM de mai 2012; et le plan d’échantillonnage mis en œuvre par FOSDEH, dans le tableau 3 se présentent les erreurs attendues avec 95% de confiance, où la correction de la population finie n’a pas été considérée, dû à la taille des populations.
Donc, avec le plan utilisé, les erreurs maximales attendues dans l’estimation de la pauvreté totale de 2% à l’échelle nationale, 3% pour la zone urbaine et rurale, 4% pour le reste urbain et 7% pour le District Central et San Pedro Sula. Dans l’estimation de maximum de l’extrême pauvreté les erreurs attendues sont de 2% au niveau national, de 3% pour la zone urbaine et rurale, 4% dans le reste urbain et 5% pour le District Central et San Pedro Sula.
4. Sélection de l’échantillon
Tel que spécifié dans la répartition proposée des échantillons. L’échantillon a été sélectionné en deux étapes: dans un premier temps ont été sélectionnés les segments de recensement qui constituent les unités primaires d’échantillonnage (UPE), dans le second, les foyers vont être sélectionnés dans les segments de l’échantillon (6 foyers par segment).
Ensuite nous détaillons le processus de sélection:
P rho E P rho E0.222 0.11 0.05 0.532 0.19 0.07
San Pedro Sula 0.233 0.06 0.05 0.569 0.22 0.070.419 0.11 0.04 0.709 0.11 0.04
Urbano 0.333 0.14 0.03 0.636 0.18 0.03Rural 0.582 0.15 0.03 0.693 0.14 0.03
Total 0.46 0.2 0.02 0.665 0.16 0.02
Tableau 3. Erreurs attendues pour estimer pauvreté au niveau dufoyer, confiance du 95% et plan d’échantillonnage utilisé
(Enquête FOSDEH)
Pauvreté Extrême Pauvreté TotaleStrate
District Central
Reste Urbain
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4.1 Sélection des unités primaires d’échantillonnage UPE
Dans chacune des strates et indépendamment, le nombre de foyers particuliers va être sélectionné de manière systématique de façon aléatoire et proportionnelle à la taille mesurée selon le cadre d’échantillonnage, la quantité de segments proposés dans le plan d’échantillonnage (voir le tableau 2). Avant la sélection, ils seront triés par localisation géographique de façon à avoir l’échantillon de segments dispersés à travers les strates et ainsi, assurer la représentation de toutes les zones couvertes par la strate.
Particulièrement, la procédure de sélection des segments de recensement est:
a) Dans chaque strate ou couche de sélection (il y a 4 strates de sélection), trier les segments par localisation géographique (Département, district, zone, Numéro de segment) pour obtenir une stratification implicite.
b) Recueillir le nombre de foyers (logements) particuliers, a fin que le dernier nombre cumulé (Mh) sera le nombre total de foyers particuliers dans la strate
c) Déterminer l’intervalle de sélection (Ih), en divisant le Total des foyers particuliers dans la strate (MH) par le nombre de segments à sélectionner dans la strate présentée dans le tableau 2 (nh)
d) Générer un nombre aléatoire entre 0 et i h, si Ahe) Déterminer les segments sélectionnés par:
Le k-ième segment sélectionné est celui qui a accumulé le nombre de foyers le plus proche de ce nombre, sans le dépasser.
4.2 Sélection de Logements
Pour éviter certaine inclination dans la sélection de logements, l’idéal est une mise à jour cartographique des segments de l’échantillon, ce qui n’a pas été possible en raison du temps et de budget. Cependant pour que l’échantillon ne s’incline en faveur de foyers qui existaient lors de la dernière mise à jour, et que les foyers construits après, aient la chance d’être sélectionnés; les foyers seront sélectionnés selon la procédure suivante:
a) Pour chaque segment de l’échantillon, par rapport au nombre total de foyers compris dans la dernière mise à jour, deux nombres aléatoires ont été sélectionnés, de manière systématique avec un départ aléatoire. Ces nombres aléatoires définissent deux sous-groupes de 3 foyers (logements) chacun. Si Mhi est le nombre total de foyers dans le segment i de la strate h, les étapes pour une sélection systématique simple de 2 nombres aléatoires sont:
- Trouver l’intervalle de sélection Ihi = Mhi / 2. - Générer un nombre aléatoire entre 0 le hi , soit Ahi. - Les nombres aléatoires seront Ahi et (Ahi+Ihi) s’ils sont entiers ou les entiers suivants
respectifs, s’ils ne sont pas des entiers.
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b) Le premier nombre aléatoire détermine le départ du premier sous groupe, le point de départ sera le foyer jusqu’à l’ accumulé de Ahi (ou le nombre entier suivant, si Ahi n’est pas un nombre entier) de ces foyers, en suivant la numérotation dans la cartographie, il sera réalisé, Si le foyer est admissible (foyer particulier occupé), ou le suivant qui satisfait cette condition, et deux foyers supplémentaires suivants admissibles, complétant un total de trois logements admissibles pour le sous groupe; de même façon, le second nombre aléatoire détermine le début pour le deuxième sous groupe, qui aura également trois foyers admissibles, pour compléter 6 foyers éligibles dans le segment.
Comme la cartographie utilisée ne représente pas la situation actuelle; nous avons considéré les foyers existants le jour de l’entrevue qui ne coïncide pas, nécessairement, avec ce qui est dessiné sur la carte.
5. Probabilités de facteurs de sélection et d’expansion
Compte tenu de la façon dont l’échantillon a été sélectionné, la probabilité finale que les foyers de l’échantillon aient été sélectionnés, est déterminé par la probabilité de sélectionner le segment correspondant dans la strate respective et la probabilité que le logement ait été sélectionné dans le total de foyers du segment étant donné que le segment a été sélectionné.
Soient
phij: La probabilité finale de sélection du j-ième foyer de l’échantillon de l’i-ième de la strate h. Phi: La probabilité de sélection de l’i-ième segment dans la strate h. pij: La probabilité de sélection du j-ième foyer dans l’i-ième segment de l’échantillon dans la
strate h. Puis
nh: Nombre de segments dans l’échantillon de la strate h. Mh: Total des foyers particuliers dans le cadre de la strate h. Mhi: Total des foyers particuliers dans le cadre de l’i-ième segment, de l’échantillon de la strate h. mhi: Nombre de foyers particuliers visités dans le segment i dans la strate h; pour trouver les 6
foyers admissible dans le segment. M’hi: Total de foyers existants actuellement dans eli-ème segment, de l’échantillon da la strate h.
En ignorant M’hi, Mhi a été utilisé pour estimer pij. Le facteur d’expansion basique des foyers est l’inverse de la probabilité finale de sélection. Si FEhij est le facteur de base de logement j, du segment i dans la strate h, alors:
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Pour considérer les foyers effectivement réalisés et le fait de ne pas réaliser une mise à jour de la carte cartographique, enfin ces facteurs de base ont été ajustés, d’abord par le rapport entre le nombre de logements admissibles visités dans les foyers effectivement réalisés dans chaque segment et après avec des projections de la population au niveau du District Central, San Pedro Sula, Reste Urbain et Rural, catégories qui résultent d’une stratification postérieure pour compatibiliser avec la définition de l’urbain/rural de la EPHPM, qui considère urbaines, têtes municipales et le reste, rural. La projection au niveau national considérée, est celle publiée par l’INS (INE), Projections démographiques 2001-2015 vers le 1 Juillet 2013, ajustée par exclusion de Gracias a Dios et Islas de la Bahia; et l’application de la structure de pourcentage de la EPHPM pour estimer la population pour chacune des catégories de stratification postérieure.
6. L’estimation et erreurs d’échantillonnage.
L’estimation du total d’une variable Y, sera donnée par
Fhij: Facteur d’expansion finale de foyers j, du segment i, dans la strate h. YHij: Valeur ou caractéristique observés en foyers j, le segment i, de la strate h. m’hi: Nombre d’observations (entre vues faites) dans le segment i de la strate h. nh: Nombre de
segments dans l’échantillon de la strate h. L: Nombre de strate de sélection (dans ce cas L = 4).
Pour estimer les raisons, nous utilisons:
Dans une enquête par échantillonnage, il existe des erreurs non liées à l’échantillonnage, qui peuvent être contrôlées par le respect du plan d’échantillonnage et le contrôle de la qualité dans le travail sur le terrain, le codage et la transcription des données ; il y a aussi des erreurs de type d’échantillonnage qui se donnent précisément à cause de ne pas faire une enquête approfondie de la population qui nous intéresse, et qui peut être contrôlée dans la plan de l ‘échantillon par sa taille et sa distribution.
La connaissance des erreurs d’échantillonnage permet à l’analyste de se faire une idée du degré de confiance dans les données d’après l’utilisation qu’il en fera, et elles permettent aussi d’évaluer le plan mis en œuvre.
Dans l’estimation des erreurs d’échantillonnage doit être considéré comme le plan utilisé pour sélectionner l’échantillon, elles peuvent être estimées de manière absolue, en utilisant l’écart standard ou de manière relative, en utilisant le coefficient de variation, ce dernier exprime la raison de l’écart standard entre l’estimation respective.
Aujourd’hui, la plupart des logiciels statistiques ont des modules qui permettent de faire une analyse statistique en tenant en compte le plan de l’échantillonnage mis en œuvre. Pour l’estimation de la variance dans les plans d’échantillonnage complexes, des simulations peuvent être utilisés; nous
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trouvons aussi la méthode des derniers conglomérats, dont la formule pour estimer la variance de l’estimation d’un total Y, est donnée par:
Où
Pour estimer la variance de l’estimation d’un rapport R = Y / X, en utilisant
Où
Il est considéré comme important pouvoir évaluer la représentativité géographique de l’échantillon, comme on le voit dans la carte départementale des 18 départements, tous inclus, sauf les îles Islas de la Bahia et Gracias a Dios. (Les numéros correspondent aux segments de l’échantillon par département).
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Dans la carte municipale ci-dessous, nous identifions les 187 municipalités qui ont été sélectionnés dans l’échantillon et les nombres se réfèrent aux segments d’échantillonnage au niveau municipal. Sur un total de 298 municipalités, 187 ont été sélectionnés et dans chacun nous avons déployé une opération de caractérisation, y compris les sièges municipaux et les villages et hameaux. Il convient de mentionner que nous avons pris les coordonnées de chaque foyer (GPS) dans le but de faciliter les visites subséquentes.
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II. Méthodes de mesure du phénomène de la pauvreté au HondurasAu Honduras, il existe d’information abondante sur la population, les logements, les individus et les maisons, mais il ya très peu interprétation de l’information et encore plus rares sont les études fondées sur des données primaires pour essayer de changer les choses ou l’inclusion de nouvelles politiques publiques.
Depuis le début des années quatre-vingt au Honduras il ya une tradition de mesure de la pauvreté par la méthode classique de la Ligne de pauvreté en fonction du revenu déclaré dans les foyers. La pratique continue d’enquêtes de foyers/logements annuelles a permis de rendre compte de l’évolution des foyers non pauvres, pauvres et extrêmement pauvres et dans cette série de données ressort le fait d’observer des chiffres relativement homogènes reflétant8 une constante presque indéplaçable dans des proportions nationales des non-pauvres, pauvres et extrêmement pauvres.
En effet, selon les chiffres du tableau 4 , il existe un état persistant de la stagnation sociale car la proportion de la pauvreté en 2001 est presque exactement égale à celle de 2013, ce qui indique l’absence, presque complète, de mobilité sociale ou de transition d’un groupe social avec des carences a autre groupe social avec des carences mineures et ce, en particulier, n’est pas compatible avec la croissance de la masse salariale, les économies des familles dans les banques commerciales et le système coopératif, et non plus avec les plus de 21 milliards de dollars que les familles Honduriennes ont reçu en raison d’ envois de fonds dans la période 2000-2013 et d’après les progrès observés dans d’autres indicateurs9.
La seule perturbation dans le niveau de stagnation, est observable au cours de la période 2006-2010, et en particulier en 2010, lorsqu’un 16 % (environ 256 milliers de foyers) de l’univers de foyers en situation de pauvreté extrême seraient passés au groupe des foyers pauvres. Cet important mouvement d’ascension ou promotion sociale serait; cependant, inversé dans les années suivantes (2011, 2012 et 2013) quand la proportion de foyers en situation d’extrême
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
34.1 36.3 35.2 34.7 35.4 36.3 40.1 41.8 40.8 41.2 40.0 37.9 33.5 35.5Pauvres
34.1 19.5 19.2 18.6 18.4 17.6 19.6 20.8 22.9 22.3 39.1 19.8 20.5 21.9
48.6 44.2 45.6 46.7 46.2 46.0 40.4 37.5 36.2 36.4 20.9 42.3 46.0 42.6Total
65.9 63.7 64.8 66.3 64.6 63.7 59.9 58.2 59.2 58.8 60.0 62.1 66.5 64.5
Tableau No 4:Mesure de la Pauvreté par Méthode du Revenudans la Période 2000-2013
Pauvres Source: INE, Enquête de Foyers des Années Indiquées
Non Pauvres
ExtrêmementPauvres
8 On fait allusion à la possibilité que la mesure a travers du revenu s’éloigne considérablement d’une mesure fiable comme le cas de la méthode de BFNS et que, plutôt, en utilisant la méthode du revenu (LP), on valide de forme injustifiée, l’inefficacité de toutes et presque toutes les politiques publiques essayées.9 Les tendances dans la moyenne des années de scolarité, l’accumulation de bien et actifs, le progrès réel en indicateurs de FBNS-FBS sont, entre autres, preuves de changement social (voir devant).
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pauvreté a augmenté, de 20,9% à 42,3 %, ce qui peut être interprété comme un transit négatif ou descente sociale car 21% des en situation de pauvreté (environ 336 000 foyers) passeraient d’être des foyers pauvres aux foyers en situation d’extrême pauvreté en 2011, 2012 et 2013. Mais après le choc, les foyers non pauvres sont retournés à leur niveau habituel entre 34% et 36% du total et les pauvres entre 64% et 66% .... « congelé » la pauvreté et la non pauvreté ..... les mêmes riches .... les mêmes pauvres.
La situation de stagnation sociale, tout au long de la période 2001-2013, est perçu quand nous notons que, en 2001, selon la méthode de Ligne (seuil) de pauvreté LP, 36,3% seraient des foyers non pauvres et en 2013 ils atteignent une proportion légèrement inférieure de 35,5%, et aussi les extrêmement pauvres en 2001 ont été estimés à 44,2% des foyers et en 2013 ils atteignent 42,6%.
En l’occurrence répétée de ces situations, où les chiffres permettent interpréter que le Honduras est un pays où les pauvres sont toujours les mêmes et aussi, les riches sont toujours les mêmes, joint à que la mobilité sociale n’existe pas, les gouvernements et leurs politiques sont facilement disqualifiés, non seulement par les organisations internationales, mais par une population plus proche de l’apathie et de la démobilisation individuelle et collective qui est causée par le manque apparent de changements qui communiquent les mêmes chiffres de pauvreté. C’est précisément pourquoi le besoin de comparer ces chiffres avec d’autres mesures et approximations du phénomène de la pauvreté, et certainement dans ce premier rapport se réalise d’autres mesures et contrastes en vue d’approfondir la connaissance de la situation constamment statique ou nécessairement10 dynamique de la société du pays.
La nouveauté d’être la première d’enquête de type panneau en soulevant d’enquêtes des foyers permettra également un progrès de grande importance pour le pays car elle permettra d’établir ou de vérifier l’existence de changements dans la mobilité sociale, les transits sociales positives et négatives, qui pourraient être mis en scène à certains moments. Avoir d’autres méthodes et d’autres approches du phénomène a une valeur essentielle pour le pays, surtout, si elles sont capables de fournir de nouveaux arguments, objectifs et subjectifs, et complémentaires pour valider ou certifier des changements dans les niveaux de bien-être.
Dans le cas de ce rapport, première enquête des foyers pour caractériser et identifier les déterminants de la pauvreté, il a été possible de construire au moins trois méthodes de mesure de la pauvreté, deux approches complémentaires: l’une pour la perception de soi et l’autre pour l’accumulation à l’échelle des biens et actifs et, en outre, 3 autres approches combinant les Besoins Fondamentaux Non Satisfaits BFNS avec la ligne/seuil de pauvreté, BFNS avec les dépenses de consommation et ligne/seuil de pauvreté avec dépenses de consommation. Il est tout aussi important l’analyse réalisé des déterminants de la pauvreté dans lequel se lient les variables telles que la répartition des revenus, niveau d’éducation, type d’insertion professionnelle, le sexe, l’âge, le revenu et les dépenses par habitant come éléments qu’individuellement ou en combinaison déterminent l’ampleur de la pauvreté dans les domaines urbains ou rurales. Cette analyse de déterminants de la pauvreté est d’une importance fondamentale pour visualiser les changements nécessaires dans l’approche et, en plus, identifier les politiques les plus pertinentes pour prévenir que les niveaux de cohésion sociale se détériorent.
10 Le Honduras n’avait pas de “maquila” aux années soixante, non plus un flux millionnaire et les dépenses sociales en santé et éducation ont augmenté substantiellement après l’implémentation de la ERP. Les chiffres de pauvreté expriment; cependant, un état abattu de la population hondurienne: dans laquelle, en apparence ne fait rien d’important pour améliorer.
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FOSDEH présente, à la fois à la société civile, à la société politique, à la coopération internationale et comme aux secteurs académiques, ces analyses dont l’objectif déclaré est de contribuer à améliorer l’efficacité et la pertinence des politiques publiques visant aux foyers socialement plus défavorisés. Ces méthodes et approches sont décrites brièvement afin d’évaluer sa portée.
A. Méthode de Besoins Fondamentaux Non Satisfaits
Cette méthode réputé comme la plus objective et sûre pour établir les niveaux de la pauvreté est fondée, dans la pratique, a partir de la vérification dans chaque foyer si la maison répond aux caractéristiques matérielles acceptables pour l’habitat humain. Elle établie la charge économique de ceux qui sont employés dans tous les foyers et vérifie la présence d’enfants en âge scolaire qui pourraient ou pas être scolarisés. Elle a l’avantage qu’elle fournit des éléments pour construire des mesures supplémentaires sur l’intensité du phénomène de la pauvreté, cependant, il est présumé de ne pas informer la façon dont les besoins de nourriture et d’autres marchandises sont couverts.
B. Méthode de Dépenses de Consommation, Alimentaire et Non Alimentaire, pour mesurer la Pauvreté
In est admis, internationalement, qu’il existe moins omission d’information en ce qui concerne aux dépenses qu’aux revenus. La plus grande stabilité des dépenses alimentaires au niveau des foyers permet d’identifier, au lieu de deviner, dans quels éléments de consommation, spécifiquement, sont investis les revenus et les aides économiques et comment cela révèle les mesures de bien être/désagrément social qui se traduisent par des degrés de pauvreté. La quantification des dépenses alimentaires et autres services et bien non alimentaires permet d’établir quelle proportion des revenus est consacré à la nourriture et d’autres biens de consommation.
C. Méthode de Ligne de Pauvreté (basée su le revenu)
Cette méthode, largement utilisée dans plusieurs pays, est basée sur la connaissance que l’informateur a sur les revenus perçus par chaque membre du foyer dans leurs occupations principales et différentes sources. En utilisant une référence comme le coût du « panier d’aliments » devient un paramètre ou seuil pour les qualifier les foyers dont le revenu est ou n’est pas suffisant pour acquérir/couvrir le coût « du panier », et en outre, le revenu total du foyer se comparent avec le coût global d’un panier de biens et de services. Ainsi, tant l’insuffisance des revenus résulte dans une sous-consommation d’aliments ou des biens en général, ils sont supposés comme mesures de la pauvreté.
D. Approche à la Richesse/Pauvreté Matérielle des Foyers basé sur les biens et autres actifs
La propriété d’immeubles et l’existence de biens dans les foyers est également révélatrice de l’histoire des revenus et devient déterminante pour valoriser si les membres de chaque foyer disposent o pas de facilités pour soutenir un niveau de vie standard qui augmente ou limite leurs capacités. Cette procédure basée sur la pondération de la valeur des biens et marchandises, génère des échelles de bien-être/désagrément social assimilés à la notion de la pauvreté.
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E. Approche au Bien être/Désagrément social des foyers basé sur l’Auto Perception
L’observation « sur place » de l’enquêteur et les données déclarées par les répondants eux-mêmes sont, en bref, la base principale nécessaire pour qualifier la pauvreté ou non pauvreté de certains foyers. Dans ce cas, cependant, le jugement ou critère de chaque répondant peut se prendre comme vrai sans mettre en cause leurs référents, leur patrimoine culturel et leur attachement ou non à des caractéristiques objectives de la maison ou à la quantité de biens et/ou patrimoine cumulé ni aux attentes à l’égard de répondre au questionnaire. Le « qualification / note » de chaque répondant sur le niveau de bien-être/désagrément social prend une valeur cognitive à tenir en compte même si elle procède de la subjectivité des répondants.
F. Approche BFNS-Ligne de Pauvreté
Cette approche consiste à combiner deux méthodes de mesure: BFNS et ligne/limite de pauvreté (revenu) et essentiellement essaye savoir s’il existe des foyers sans BFNS qui aient des revenus insuffisants pour acheter un « panier d’aliments » de base ou « un panier de biens » global. Également, elle établit quels sont les foyers avec 1 ou plusieurs BFNS qui dépassent la ligne de Pauvreté ou l’extrême pauvreté. Cette approche est considérée très utile pour identifier l’étendue de foyers susceptibles d’être focalisés comme pauvres ou extrêmement pauvres par les deux méthodes.
G. Approche BFNS-Dépenses de consommation Dans cette approche, qui est généré par la combinaison de la méthode BFNS et Dépenses de consommation, nous essayons d’établir si les foyers avec BFS et BFNS manifestent aussi des carences par sous-consommation d’aliments ou de biens/produits en général. Cette approche est très utile aux fins de l’identification des foyers qui requièrent compléter leurs niveaux de dépenses au-dessus de la limite de pauvreté.
H. Approche Ligne de Pauvreté-Dépenses de Consommation
Dans le cas particulier de cette approche, nous étudions les foyers selon les classifications de revenus et des dépenses de consommation. Il est utile pour identifier les différences dans le revenu et la consommation: ceux qui passent en dessous du coût d’un panier alimentaire de base et simultanément leurs revenus sont insuffisants pour acheter le même panier d’aliments seraient des foyers très vulnérables que même étant emprunteurs, ils atteignent un minimum acceptable, et pour cela, ils seraient soumis à une intervention urgente de la part des gouvernements.
I. Analyse de Déterminantes de Pauvreté
Cette analyse, réalisée principalement avec des modèles économétriques de régression simple et multiple et autres que rendent des variables continues en dichotomiques, cherche à établir des relations de dépendance des différents niveaux de la pauvreté avec des variables telles que le revenu et les dépenses par habitant, les années de scolarité, l’âge et le sexe des chefs de foyers, la perception de l’insécurité et de la violence, les fonds reçus et autres variables pertinentes au niveau des: foyers, des individus et des maisons. En grande partie, ces analyses fournissent des mesures de risque relatif des différents groupes sociaux à l’idée d’être pauvre ou extrêmement
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pauvre. On suppose que dans la mesure où les connaissances sur les déterminants de la pauvreté seront plus solides, la sélection des politiques, des projets et des activités qui influent sur le phénomène sera plus précise.
Ces méthodes, ces approches et ces stratégies de mesure du phénomène de la pauvreté, ont permis au FOSDEH de rassembler une vision à multiples facettes avec la possibilité d’ajouter d’autres nuances (religion, perception de l’insécurité et de la violence, etc.) et avec cela, on ne cherche pas à invalider la méthode de revenu mais à compléter et à enrichir description du phénomène. Il faut souligner notamment l’avantage d’être un type d’enquête de type panneau, ce qui signifie que les mêmes foyers seront visités en 2014 et 2015, ce qui permettra de détecter les changements dans la mobilité sociale: la consommation, les actifs, Perception, BFNS et le revenu et, par conséquent, les mesures nécessaires pour augmenter son bien-être pourront être identifiés plus facilement.
Dans le chapitre suivant, nous décrivons les éléments et les résultats fondamentaux de caractérisation et nous expliquons les visions particulières de la pauvreté selon les différentes méthodes et approches.
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Caractérisation multiple de la pauvreté et l’extrême pauvreté au Honduras
III. Situation de la pauvreté à partir de la méthode de besoins fondamentaux non satisfaitsCette méthode, basée sur le traitement de l‘Enquête FOSDEH et impliquant les foyers et les logements, quantifié dans 48,5% du total des foyers classés comme foyers pauvres à l’échelle nationale, avec une proportion beaucoup plus inférieure à 37,7% dans le secteur urbain et encore plus supérieur dans le secteur rural où 60% des foyers sont considérés comme touchés par l’influence d’un ou plusieurs besoins fondamentaux qui, pour diverses raisons, n’ont pas été satisfaits.
L’application de cette méthode avec les données du recensement de la population et du logement de 2001 a établi un 55% des foyers avec un BFNS au niveau national, 41 % dans les zones urbaines et 69,4 % dans les zones rurales. Cet aspect indique que dans les 12 dernières années en termes de grands nombres, des changements reconnaissables ont eu lieu, bien qu’insuffisants, en favorisant la qualité de vie des Honduriens. Les projets d’eau et d’assainissement et le renforcement et l’amélioration des maisons, avec la croissance des envois de fonds et la population migrante peuvent être cités comme des éléments qui ont été intensifiées, dans une grande partie du territoire, après la dévastation soufferte à cause de l’ouragan Mitch à la fin de l’année 1998.
11 INS: Recensement de Population et de Logement, Volume 6: Besoins Fondamentaux Non Satisfaits.
Foyers en Situation de Pauvreté (BFNS)Septembre 2013
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De même, il faut ratifier qu’une vague déchaînée de l’émigration vers d’autres pays comme les USA, le Canada et l’Espagne, les envois de fonds sont devenus un soutient important de consommation dans les foyers récepteurs en incluant à l’éducation, l’ alimentation et la santé, l’investissement dans la construction et la reconstruction des maisons comme mesure préventive naturel contre la possibilité de retourner dans le futur.
Approfondir dans le détail du degré d’affectation des foyers, dans les zones urbaines et rurales, nous montre effectivement une différence significative alors que proportion de foyers avec 1 ou 2 BFNS est grande et nettement inférieur avec 3, 4 ou 5 BFNS impactant simultanément. Ceci est révélateur de l’hétérogénéité de la pauvreté et de ne pas être aussi important le nombre de foyers qualifiés comme indigents ou chroniquement pauvres qui pourraient éventuellement être intervenus par les projets du gouvernement pour l’éradication de l’exclusion sociale.
En effet, d’après les chiffres ci-dessus, une politique de traitement préférentiel pour les foyers avec 3 ou plus BFNS impliquerait intégrer environ 65 milliers de foyers à l’échelle nationale ce qui équivaut à 3,5 % de tous les foyers. Et si la décision était d’intégrer les foyers avec 2 BFNS le ratio serait de 15,8 %, soit environ 300 000 foyers, ceux sujets de programmes spéciaux, y compris l’amélioration de la maison, la fourniture de services de base et la fourniture de la nourriture pour les plus vulnérables, en particulier les enfants et les personnes âgées. Le détail de ce type de foyer démontre certainement que dans les zones rurales où sont situés la plupart de ces foyers, quelques 218 milliers de foyers, qui équivalent à 72% de l’univers des foyers les plus touchés par les besoins fondamentaux non satisfaits.
Conformément à cette mesure de la pauvreté en utilisant des indicateurs de BFNS, décrire quels sont ceux qui impactent principalement prend sens, alors que cela puisse indiquer les types de mesures nécessaires pour remédier les carences spécifiques identifiés. Dans cette perspective, la surpopulation est affichée comme l’indicateur des BFNS qui est remarquablement plus incident: 494,000 foyers au niveau national (26,9%) de l’univers des ménages et couvrant 279,000 foyers dans la zone rurale (31,5%) et également une quantité considérable de 214 milliers foyers dans les zones urbaines (26,9%).
N % N % N %
51.5 591,805 62.3 353,391 39.9
32.6 284,282 29.9 314,152 35.5
12.3 64,657 6.8 1 60,477 18.1
2.9 7,442 0.8 46,099 5.2
0.6 627 0.1 10,450 1.2
0.1 623 0.1 615 0.1
100 949,437 100 885,185 100
Nacional Urbain Rural
945,196
598,435
225,134
53,541
11,077
1,238
1,834,622
Tableau No. 5:Foyers Classés par Incidence de 1 ouPlusieurs BFNS(Enquête FOSDEH)
Types de FoyerFBS-FBNSFoyersavec BFS
1 BFNS
2 BFNS
3 BFNS
4 BFNS
5 BFNS
Total Foyers
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L’incidence de l’indicateur de foyers sans services de base, qui fait référence à l’absence d’eau potable et/ou services sanitaires, est le deuxième le plus important avec 321 000 de foyers à l’échelle nationale et dans ce cas, c’est le secteur rural le plus touché avec 261 000 foyers et les zones urbaines avec un mineur impact 59 000 foyers. Les indicateurs qui suivent en importance sont la haute charge économique (259 000 foyers), les foyers ayant des enfants non scolarisés (96 000 foyers) et un logement inadéquat (88 000 foyers) comme l’indicateur de moindre incidence.
Il est important de souligner que le manque le plus onéreux de résolution est précisément le logement inadéquat et que la dimension des ressources pour le surmonter comporte le remplacement de la matière des murs, sol et plafond, cependant, ce n’est pas le cas concernant le Honduras. La priorité est de résoudre la surpopulation et la fourniture de services de base, de l’eau et de services sanitaires, qu’en termes comparatifs, cela impliquerait moins de ressources sur ce qu’il faudrait faire pour améliorer le matériel du logement. Dans le cas de la surpopulation, résoudre cette carence implique l’extension de la disposition des pièces dans la maison pour changer le nombre de personnes par chambre.
Aux fins de la comparaison de ce qui est arrivé par rapport à la situation sociale au cours des dernières années, suivant l’approche du BFNS, la situation en 2001 est en contraste avec celle identifiée par l’enquête menée par FOSDEH en Septembre 2013. Dans ce contraste se trouve le nombre de foyers sans BFNS qu’en 2001, selon les chiffres du recensement de la population, était de 44,5% et 12 ans plus tard cette proportion a atteint 51,5% du total national et indiquant un changement positif à noter.
Total National Urbain Rural1,834,622 88,561 4.8 16,032 1.7 72,529 8.2
1,834,622 321,445 17.5 59,526 6.3 261,919 29.6
1,834,622 494,087 26.9 214,981 22.6 279,106 31.5
1,834,622 259,305 14.1 117,909 12.4 141,396 16.0
1,834,622 96,428 5.3 33,100 3.5 63,329 7.2
Maison AdéquateMaison sans Services de Base
Surpopulation
Haute Charge Économique
Tableau No 6: Incidence de Pauvreté dans foyers d’après Indicateurs de BFNS. Septembre 2013(Enquête FOSDEH)
Foyers avec enfants en âge scolaire qui ne vont pas à l’école
Types de Foyers 2001* 2013
Sans BFNS 44.5% 51.5%
Avec 1 BFNS 27.1% 32.6
Avec 2 BFNS 16.6% 12.3%
Avec 3 BFNS 7.7% 2.9%
Avec plus de 4BFNS 3.8% 0.7%
Tableau No. 7: Evolution de la Situation Sociale du Honduras: Proportion de Foyers avec BFS etBFNS aux années 2001 et 2013 (Enquête FOSDEH)
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En dépit de la déclaration ci-dessus, la situation n’est pas considérée comme prometteuse, car l’univers des foyers ayant 1 des besoins fondamentaux non satisfaits était 27,1% en 2001 et 12 ans plus tard, il enregistre une croissance estimé qu’en 2013, couvre 32,6% des foyers. Ce changement, qui est le seul point négatif en termes d’impact, représente une forte probabilité plus la combinaison de l’accroissement naturel de ce type de foyers et, au même temps, l’absence de mesures gouvernementales spécifiques pour les foyers qui se trouvent sur la partie inférieure de la frontière qui sépare les foyers sans BFNS des foyers avec carences: un ou plusieurs BFNS.
La situation est très favorable si nous observons la proportion de foyers avec 2 BFNS de 16,6% en 2001 et qui évolue à 12,3% en 2013, nous observons aussi une situation favorable dans les foyers avec 3 BFNS qui il va de 7,7% à 2,9% et plus encore en ce qui concerne les foyers avec 4 à 5 BFNS qui passe de 3,8% à 0,7 % en 2013. Nous concluons donc, non seulement qu’en 2013 on est moins pauvre par rapport à 2001, mais que les segments de foyers où il y a plus de carences présente une tendance à diminuer. Le fait de la croissance des foyers ayant un BFNS doit être interprété comme le produit du taux de transmission intergénérationnelle de la pauvreté: une famille pauvre avec trois jeunes adolescents en 2001 aurait généré, dix ans plus tard, deux foyers non pauvres et un troisième pauvre.
En d’autres termes, la pauvreté ne se reproduit pas de façon linéaire car pas toujours d’un foyer pauvre résultent, nécessairement, d’autres foyers pauvres. Dans la pratique, il est habituel qu’un foyer avec les parents analphabètes générer enfants ayant terminé l’école primaire ou secondaire et que ces descendants, à son tour, quand il est temps d’organiser leurs propres foyers veulent vivre et s’efforceront de vivre dans de meilleures conditions de vie. A une échelle de 1,8 million de foyers, les décisions cruciales prises au sein des foyers en matière d’éducation12, de consommation et d’investissement, vont avoir, nécessairement, une incidence sur la proportion des foyers pauvres dans les années à venir. Cette tendance, cependant, peut être profondément modifiée si les gouvernements génèrent ou pas des possibilités de promotion sociale a travers de politiques publiques. La facilité de cumuler des années de scolarité par les personnes, dépend fortement de l’offre d’établissements et de niveaux éducatifs dans différentes zones géographiques et dans le cas du Honduras, le déficit public d’établissements éducatifs dans l’enseignement secondaire est très clair.
La relation entre le niveau éducatif et la pauvreté est nature directe par le fait de promouvoir que les membres des différents foyers puissent ou pas, accéder au marché du travail où prévalent les niveaux des revenus qui peuvent être décisives pour remédier les carences de base. Dans la section suivante, nous présentons les chiffres sur le niveau de scolarité atteint par les chefs de foyer, associés à la satisfaction et à l’insatisfaction des besoins fondamentaux tels que représentés par les indicateurs de BFNS.
Niveau d’éducation et la pauvreté (comme indicateurs BFNS)
L’enquête menée par FOSDEH a lié indicateurs BFNS avec des niveaux d’éducation et cela est décrit dans le tableau ci dessous. Nous pouvons observer le contraste entre les foyers sans BFNS et les foyers avec BFNS et le taux d’incidence associé à chaque niveau d’éducation.
12 Jusqu’au milieu des années 2000 était officiel que le Honduras se caractérise pour être un pays de 4.7 ans de scolarité moyenne. Aujourd’hui, aux débuts 2014, il est officiel que la moyenne a augmenté à 7 ans. Ce changement suppose qu’au sein des foyers, pauvres et non pauvres, il existe une forte disposition d’envoyer les enfants et les adolescents aux établissements d’enseignement.
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Dans le premier cas, nous découvrons le type de relation entre l’analphabétisme et la situation particulière dépendant de l’appartenance à un foyer sans BFNS et avec BFNS: du total des foyers sans BFNS (non-pauvres) seulement 9,7% ont un chef de foyer analphabète tandis que du total des foyers avec BFNS la proportion est de 23,5%. Cela signifie que les chefs de foyers analphabètes sont presque trois fois plus susceptibles d’appartenir à un foyer avec un BFNS.
La relation particulière entre le niveau d’éducation et les foyers pauvres et non pauvres n’est pas unique en raison de l’analphabétisme car, selon les chiffres du tableau, les différences sont également enregistrées en termes absolus et relatifs: les chefs de foyer ayant un niveau primaire représentent 53,4 % de l’univers des foyers sans BFNS tandis qu’ils atteignent 60,7 % dans le groupe des foyers ayant un BFNS. C’est le même phénomène pour ceux qui ont terminé le lycée et le baccalauréat puisque dans les deux cas, la quantité absolue et relative des chefs de foyer dans maisons sans BFNS est plus élevée que dans les foyers avec BFNS. Nous pouvons affirmer que plus le niveau d’éducation augmente, plus le nombre de chefs de foyers ayant accès à l’ensemble des foyers sans BFNS augmentent. Notant, par exemple, la quantité relative des foyers avec des chefs de foyers qui ont terminé ses études universitaires, celle-ci atteint le 9,2% dans le groupe de foyers sans BFSN et, en revanche, elle atteint seulement 2,1% parmi l’univers des foyers avec BFSN. C’est clair que les années de scolarité qui s’accumulent dans les différents types de foyers déterminent dans une large mesure, une plus faible probabilité de faire partie des foyers pauvres ou plus défavorisées.
Une implication importante en matière des politiques publiques est que les mesures de soutien, comme les transferts monétaires conditionnés, en particulier « Bonus 10000 », puissent être la principale incitation pour que les personnes des foyers avec plusieurs BFSN puissent accéder à tous les niveaux de l’éducation disponible et pouvoir ainsi donner un stimule supplémentaire pour assurer une rupture dans la transmission intergénérationnelle de la pauvreté. Mais ce n’est pas ce qui a été en train d’arriver selon les résultats de l’enquête menée par FOSDEH. Le graphique montre les erreurs de ciblage quand nous observons que de nombreux foyers qui ne sont pas considérés comme pauvres, selon les indicateurs de BFNS, ont reçu d’importantes contributions financières comme « le Bonus 10000 ».
Total 945,196 100.0 889,426 100.092,000 9.7 209,380 23.5
1,230 0.1 7,948 0.9
1,799 0.2 2,222 0.2504,888 53.4 539,703 60.7
91,254 9.7 53,234 6.0151,462 16.0 52,937 6.0
INFOP 2,272 0.2 623 0.11,808 0.2 1,238 0.17,083 0.7 1,033 0.1
86,714 9.2 18,240 2.13,223 0.3 1,683 0.21,464 0.2 1,184 0.1
Foyers avec BFS Foyers avec BFNS
Tableau No. 8: Niveau D’Éducation des Chef de Foyer liéà la Pauvretéselon BFNS(Enquête FOSDEH)
AnalphabèteProgramme d’alphabétisationMaternelleBasique/PrimaireLycéeBaccalauréat
Technique supérieure
Supérieure universitaireÉtudes du 3ème cycleNo sait pas/No répond pas
Supérieure non universitaire
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Cette tendance significative des politiques sociales, bénéficiant des foyers non pauvres, est un rapport de 32,8% de foyers au niveau national, sans indicateurs BFNS qui reçoivent des « bonus ». Selon l’enquête menée en Septembre 2013, l’univers de foyers recevant le « Bono 10.000 » était de 314 000 et de ceux-ci environ 103 milliers de foyers pauvres ne seraient pas pris en charge par cette mesure. Sans aucun doute, nous pouvons supposer que la configuration particulière soit intimement liée au degré de politisation de partie de la politique sociale. En l’absence de transparence sur les bénéficiaires de la politique d’aide de l’État, les gouvernements deviennent perméables aux directives du parti et donc l’efficacité de ces mesures est discréditée.
En théorie, les couches (strates) sociales les plus vulnérables seraient les bénéficiaires prioritaires d’aide social comme le « Bonus 10000 » et, en outre, assurer que ces incitations monétaires puissent rester dans les mêmes foyers privés, pour une quantité suffisante de temps pour que les enfants et les jeunes puissent arriver à compléter les différents cycles éducatif. Sur ce sujet en particulier, il faut considérer les couches, selon le BFNS, que nous avons obtenu de différencier les foyers selon l’incidence de 1 ou plusieurs BFNS.
Foyers Non Pauvres et Pauvre qui reçoivent le Bonus 10,000
Foyers qui reçoivent Bonus
Foyers NonPauvres qui
reçoivent Bonus
Foyers Pauvres qui reçoivent Bonus
10,000
% Urbain % Rural %
Total 1,834,622 314,366 100.0 949,437 94,249 100.0 885,185 220,116 100.0
945,196 103,339 32.9 591,805 43,085 45.7 353,391 60,254 27.4
598,435 116,994 37.2 284,282 35,825 38.0 314,152 81,169 36.9
225,134 69,013 22.0 64,657 14,294 15.2 160,477 54,720 24.9
53,541 21,945 7.0 7,442 1,046 1.1 46,099 20,899 9.5
11,077 3,075 1.0 627 - 0.0 10,450 3,075 1.4
1,238 - 0.0 623 - 615 - 0.0
Tableau No. 9: Foyers qui reçoivent Bonus 10,000 au Niveau National, Urbain et Rural-Selon BFS-BFNS
1 BFNS
2 BFNS
3 BFNS
4 BFNS
5 BFNS
Foyers avec BFS
National reçoivent
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Nous soulignons dans le tableau le montant de 314 000 foyers bénéficiaires en tant que récepteurs-bénéficiaires de la mesure d’aide nommée « Bonus 10.000 », équivalent au 17,4% du total des foyers, ce qui implique la possibilité qu’il s’agit d’une mesure de politique sociale majeur, car elle est d’environ 500 US$ par foyer et s’oppose à la norme internationale de 1 $ par personne par jour, il est à noter que cette aide peut résoudre un grand nombre des besoins nutritionnels et de santé des foyers les plus pauvres.
Naturellement, cette mesure, dans ses premières années de mise en œuvre, elle n’est pas totalement efficace ou s’affirmative dans la sélection des bénéficiaires admissibles et justement, par les résultats de l’enquête, ils montrent que près de 103 000 foyers non pauvres, sans indicateurs BFNS, recevraient le bénéfice du « bonus 10000 ». Selon le tableau, 116 000 foyers, avec un seul BFNS, seraient également bénéficiés, plus de 69 000 bénéficiaires dans les foyers avec 2 BFNS, près de 22 000 foyers avec 3 BFNS et 11 000 avec 4 BFNS. Cette forme de distribution accepte un changement imminent dans le sens d’éliminer la tendance de sélectionner les foyers non pauvres et de rediriger vers des segments de pauvreté plus intense.
Les conditions d’admissibilité, en privilégiant les foyers les plus nécessités d’aide externe en raison de revenus insuffisants ou par les caractéristiques matérielles des logements, ne constitue pas toujours la réglementation invariable, où il n’existe pas de critères discrétionnaires pour décider quels seront les foyers bénéficiés ou pas bénéficiés. Cela, ne semble pas pertinente est, cependant, important face à la nécessité d’assurer que ce type d’aide ou de soutien du gouvernement est directement liée à ces foyers dont les sources de revenus ne leur permettent pas d’assurer le paiement des aliments essentiels pour maintenir un niveau de vie décent. Avec les données du tableau ci-dessous, nous observons que de l’univers de foyers qui reçoivent des fonds, plus de 149 000 foyers étaient sans BFNS et de ce total, un peu plus de 12 mille foyers recevaient le « Bonus 10.000 » malgré le fait de ne pas être pauvre et, en outre, recevoir des envois de fonds de l’étranger.
Dans l’univers des foyers avec BFNS qui reçoivent des fonds, un peu plus de 115 milliers de foyers, 13 408 foyers identifiés qui reçoivent aussi le « Bonus 10000 », mais ce n’est pas vraiment discutable en raison que recevoir des envois de fonds ne leurs a pas permis de surmonter les carences comme indiqué par BFNS. S’il s’agit de foyers très pauvres, il est conseillé qu’ils reçoivent ces types d’aide.
En ce qui concerne à la tendance de la politique sociale des transferts monétaires, elle peut également être mise en relation à d’autres méthodes de mesure de la pauvreté afin de déterminer si se produit le problème de donner d’aides économiques aux foyers sans indicateurs de BFNS.
% %
265,569 149,825 56.4 115,744 43.625,754 12,345 47.93 13,408 52.1
% 9.70 8.24 11.58
Total FoyersFoyers qui reçoivent Bonus 10,000
Foyers qui reçoivent envois de fonds
Foyers avec BFS quiReçoivent des fonds
Foyers avec FBNS qui reçoivent des fonds
Tableau No. 10: Foyers qui ReçoiventEnvois de Fondset Bonus 10,000 Selon indicateurs de BFS-BFNS (Enquête FOSDEH)
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IV. Situation de la Pauvreté à partir de la méthode du revenuSelon cette méthode de mesure de la pauvreté, qui est basée sur la comparaison des revenus de toutes les sources pour le coût d’un et deux paniers d’aliments de base, se détermine qu’au niveau national la pauvreté relative estimé est de 23,2% et d’extrême pauvreté de 42,7% et en conclusion, les non-pauvres estimés de 34,1%. Cette méthode permet de quantifier la pauvreté totale à 65,9% et garde relation avec les estimations faites officiellement par l’INS. Une mention importante du revenu: le coefficient de Gini était de 0,54 en 2008 et en 2010 sont estimés, à partir des données FOSDEH, 0.49. Cela représente une amélioration significative dans la répartition du revenu qui pourrait être davantage lié à des flux d’envois de fonds (présentés par plus d’un million de migrants) et additionnellement avec les Bonus comme le « Bonus 10000 » et le « Bonus Technologique.
D’une autre part, il faut noter que la mesure, sans doute, plus précise des pauvres serait le résultat, voir ci-dessous, d’une combinaison avec la méthode BFNS.
Selon cette méthode basée sur les revenus de toutes les sources de chaque foyer, la pauvreté relative dans les zones urbaines est estimée à 33,1% et dans les zones rurales à 12,7% et dans le cas de l’extrême pauvreté, elle est estimée à 33,1% dans les foyers des zones urbaines et 52,9% dans les foyers ruraux. Le groupe social le plus besoin d’aide et soutien pour accroître la disponibilité des revenus se trouve dans les zones rurales.
Incidence de la Pauvreté selon le revenu (LP) 2013
Non Pauvre Pauvres Extrêmement Pauvres
N % N % N % N %Total 1,804,602 100.00% 615,272 34.10% 419,291 23.20% 770,039 42.70%Urbain 931,096 100.00% 314,106 33.70% 308,637 33.10% 308,353 33.10%Rural 873,505 100.00% 301,166 34.50% 110,654 12.70% 461,686 52.90%
Total Non Pauvres Relative ExtrêmeTableau No. 11: Incidence de Pauvreté selon la méthode du revenu (Enquête FOSDEH 2013)
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La situation des foyers non pauvres, avec des revenus supérieurs à deux fois le coût d’un panier alimentaire de base, atteint le 34,1% au niveau national et dans les zones urbaines et rurales il est estimé à 33,7% et 34,5% respectivement.
L’inclusion de sexe du chef de foyer, comme dans la méthode BFNS, révèle que le nombre absolu et la proportion relative des foyers pauvres et extrêmement pauvres dirigés par des hommes est supérieur que celui du nombre de foyers dirigés par des femmes13. Les foyers dirigés par des femmes sont moins susceptibles14 d’être pauvres ou extrêmement pauvres par rapport aux foyers dirigés par des hommes. Bien qu’il est vrai aussi, que le siège de sexe masculin non-pauvres, sont plus en termes absolus et relatifs.
Dans les zones urbaines, la catégorie définie en tant que siège masculin l’emporte sur la catégorie des sièges féminins dans la pauvreté et extrema pauvreté en termes absolus comme ça se passe au niveau national. Sont enregistrées, cependant, une plus forte proportion de foyers dirigés par des femmes dans l’extrême pauvreté qui représente le 36,6% de l’univers des foyers avec un siège de sexe féminin tandis que cette proportion atteint 31,2% dans le cas du siège de sexe masculin. Nous observons des proportions similaires dans les foyers dans la pauvreté relative. En ce qui concerne les foyers non pauvres, on estime 314 000 foyers dirigés par des hommes et 204 000 dirigés par des femmes même si les proportions d’incidence sont similaires. Comment expliquer cette situation clairement pleine d’inégalité?, elle est, possiblement liée à l’accès à la terre, au crédit, à l’emploi et d’autres variables fortement liées à l’environnement des femmes au Honduras.
N % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 42.7 419,291 23.2 615,272 34.1
Masculin 1,251,520 100 524,449 41.9 294,165 23.5 432,907 34.6
Féminin 553,082 100 245,590 44.4 125,126 22.6 182,366 33.0
Total Extrême Relative Non Pauvres
Tableau No. 12: Pauvreté, Extrême Pauvreté et Non Pauvres an Niveau National et Sexe des Chefs de Foyers (Revenus, LP) (Enquête FOSDEH)
N % N % N % N %
Total
Masculin
Féminin
Total Extrême Relative Non Pauvres
931,096 100 308,353 33.1 308,637 33.1 314,106 33.7
602,332 100 188,145 31.2 209,941 34.9 204,247 33.9
328,765 100 120,209 36.6 98,696 30.0 109,860 33.4
Tableau No. 13: Pauvreté, Extrême Pauvreté et Non Pauvres au Niveau Urbain (revenu ou LP) (Enquête FOSDEH)
13 Le siège féminin n’implique pas nécessairement le phénomène des mères célibataires en charge ou avec la responsabilité principale de diriger un foyer, car il s’agit de foyers où la femme se déclare comme chef de foyer. (D’un total de 1.8 millions de foyers 1.2 millions de foyers sont intégrés, biparentales et l’incidence de pauvreté on estime qu’elle arrive au 49.8%, tandis que les foyers avec une femme chef, sans conjoint ou monoparental, on estime qu’ils sont 489000 foyers des quels seulement un 47% s’estime en situation de pauvreté: c’est-à-dire, qu’il y a moins d’incidence de pauvreté dans les foyers avec des chefs femmes sans conjoint.14Dans l’analyse de déterminants, sur la base de régression logistique, s’identifie effectivement moins de risque relatif des femmes chefs de foyer, cependant, le risque de pauvreté des foyers dirigés par de mères célibataires n’a pas encore été traité. (Voir chapitre IX)
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L’éventualité du siège féminin dans une culture qui met l’accent sur le rôle de l’homme comme celui qui prend les décisions pour diriger les ressources est, avec une forte probabilité de certitude, également liée à un risque accru de dissipation des revenus et la non-utilisation dans les aspects fondamentaux du progrès des familles tels que l’éducation, la santé et l’amélioration de logements. La plus grande capacité de réussite des femmes en termes direction des ressources explique, en partie, qu’elles assument la position de chef même s’il existe un partenaire ou conjoint à la maison.
La situation particulière dans les zones rurales varie un peu par rapport aux zones urbaines car une proportion du 55,9% de l’univers des foyers ruraux dirigés par des femmes sont classés comme des foyers extrêmement pauvres et 51,8% des foyers dirigés par des hommes bien qu’en termes absolus il existe presque le triple de foyers extrêmement pauvres par rapport aux foyers dirigés par des femmes. Ceci est paradoxal parce que les femmes sont généralement exclues de la propriété des terres et autres biens, que la culture et les coutumes en vigueur se trouvent plus chez les hommes.
Le tableau montre, effectivement, que les sièges dirigés par des femmes sont également capables de faciliter la réalisation des foyers non pauvres -32,3 % par rapport à 35,2% - et, pourtant, on ne peut ignorer que, dans l’univers des foyers dirigés par des femmes, une bonne partie des mêmes sont des mères célibataires, des veuves et abandonnées, il est donc important de ne pas sous-estimer la «capacité» des femmes, dans les zones rurales et urbaines, de promouvoir des processus de mobilité sociale distincts de ceux déployés par les hommes. Toutefois, nous ne favorisons pas l’idée d’étudier les femmes isolées du rôle des hommes et vice versa, et c’est même nécessaire de re-signifier: famille - homme, femme, enfants et autres membres de famille - est le substrat principal d’où les capacités et les attitudes pour faire face aux défis de toute société. Nous ne pouvons, sans aucune justification, encourager l’analyse séparée de ceux qui dirigent les foyers. Cependant, cela ne signifie pas, enfermer ou écarter la vue du phénomène social et culturel d’abandon des femmes et des enfants par leurs maris.
Dans les zones rurales, il y a 2,5 de foyers extrêmement pauvres dirigés par des hommes pour chaque foyer dirigé par des femmes dans la même situation d’extrême pauvreté. (Dans le cas urbain il y a 1,55 de foyers dirigés par des hommes dans l’extrême pauvreté pour chaque foyer avec une femme à la tête et en extrême pauvreté) ce qui implique informer qu’il y a plus de chances d’être extrêmement pauvre pour une femme tête de foyer dans la zone rurale que dans l’urbaine. Ceci est important pour la conception de politiques sociales qui favorisent la figure féminine en tant que bénéficiaire direct de fonds de l’aide sociale et qu’en même temps, encouragent la cohésion du groupe familial -homme, femme et enfants, car la politique sociale devrait également aider à la transformation des familles et des individus.
N % N % N % N %
Total 873,505 100 461,686 52.9 110,654 12.7 301,166 34.5
Masculin 649,188 100 336,304 51.8 84,224 13.0 228,660 35.2
Féminin 224,317 100 125,381 55.9 26,430 11.8 72,506 32.3
Total Extrême Relative Non Pauvres
Tableau No. 14: Pauvreté, Extrême Pauvreté et Non Pauvres au Niveau Rural selon sexe du chef de Foyer (Revenu ou LP)
(Enquête FOSDEH)
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Influence de l’éducation dans la pauvreté mesurée par le revenu (Nature de la relation). La situation particulière de l’éducation, le niveau d’éducation atteint par le chef de foyer, par rapport à la mesure de la pauvreté grâce aux revenus devrait se révéler comme une relation plus directe que dans le cas des indicateurs de BFNS, car il est normal d’attendre que plus avance le niveau de scolarité, en mesure similaire diminue la proportion de la pauvreté et l’extrême pauvreté parce qu’elle est associée à plus de revenus dans les foyers plus scolarisés. Les résultats décrits dans le tableau confirment en premier temps que l’analphabétisme et les niveaux d’éducation inférieurs sont associés à des taux élevés de pauvreté et d’extrême pauvreté. Cet aspect est manifeste dans les foyers avec un chef analphabète car dans ces foyers les niveaux d’incidence dans l’extrême pauvreté atteint le 62,1% et dans une pauvreté relative le 16.2, alors que dans des foyers non pauvres seulement 22%. Dans l’autre extrémité du niveau d’éducation, la plus haute scolarité, nous observons des proportions supérieures de foyers non pauvres: 77,2 % des chefs de foyer avec un diplôme d’études universitaires et seulement 6,5% dans la pauvreté extrême et 16,3% dans la pauvreté relative. Il existe des preuves très fortes que le revenu augmente avec une scolarité plus avancée.
Cette connaissance n’est certainement pas triviale car cela signifie que les structures de la distribution de revenus seraient modifiées au fil des années liées au fait que plus d’années de scolarité s’accumulent. (L’analyse des déterminants de la pauvreté découvre, chapitre 9, la variable années de scolarité comme l’une des plus importantes).
Nous considérons important de comparer le fait que le lycée (Brevet) de la tête de foyers, soit équivalent à 9 ans de scolarité, réduit au 31.2% l’incidence de l’extrême pauvreté, tandis qu’il est de 62,1% parmi les foyers ayant un chef analphabète. En outre, la pauvreté relative atteint le 34,5% et 34,3% en proportion des foyers non pauvres, ce qui comparé avec les chefs de foyers analphabètes: 16% la pauvreté relative et 22% des foyers non pauvres.
TotalN % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 100 419,291 100 615,272 100295,607 100 183,428 62.1 47,292 16.0 64,887 22.0
9,178 100 5,489 59.8 1,230 13.4 2,460 26.8
4,021 100 2,222 55.3 623 15.5 1,176 29.2
1,027,139 100 490,981 47.8 243,969 23.8 292,189 28.4
142,685 100 44,503 31.2 49,214 34.5 48,968 34.3200,997 100 34,848 17.3 53,542 26.6 112,607 56.0
INFOP 2,895 100 623 21.5 419 14.5 1,853 64.03,046 100 623 20.5 1,247 40.9 1,176 38.6
8,117 100 623 7.7 1,122 13.8 6,372 78.5
103,364 100 6,699 6.5 16,863 16.3 79,801 77.2
4,905 100 0 - 1,122 22.9 3,784 77.12,648 100 0 - 2,648 100.0 0 -
Tableau No. 15: Incidence de Pauvreté selon Niveau d’Education (Revenu, LP) (Enquête FOSDEH)
RelativeExtrême Non Pauvres
Aucun
Maternelle
LycéeBaccalauréat
TechniquesupérieurSupérieur nonuniversitaireSupérieureuniversitaireÉtudes du 3èmeCycle
Programmed’alphabétisation
Basique/Primaire
Nesait pas/Nerépond pas
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L’existence de foyers pauvres et extrêmement pauvres, même parmi les chefs de famille avec une éducation universitaire et diplômé est, de toute évidence, un problème probablement lié au chômage et sous-emploi qui peut inclure des professionnels avec une éducation secondaire et supérieure auxquels les niveaux de revenus ont chuté brusquement ou sous une situation de chômage de longue date. Il est également considéré comme une anomalie qu’il existe 26,6% des foyers avec le chef analphabète qui se trouvent dans le segment de non-pauvres, mais, en réalité, c’est le résultat en grande partie des structures de possession patrimoniale où convergent plusieurs situations mais surtout associées à des formes de propriété, rural et urbain, dont l’accumulation de biens provient d’activités productive et du commerce, de l’héritage et des gens de talent individuel et différencié des personnes.
Pauvreté et Envois de fonds
Les envois de fonds proviennent de la massive migration des Honduriens à des pays comme les États-Unis, et également fortement influencés par le fait que ce pays est perçu comme un espace qui offre des routes très rapides de mobilité sociale ou échapper à la pauvreté. On suppose également que les migrants qui envoient des fonds, en argent et espèces, à leurs familles, affiche une puissance attirante, aussi utile pour encourager que ces foyers soient mieux placés pour échapper à la pauvreté. Les chiffres laissent entendre en premier lieu, que, dans l’univers des foyers qui ne reçoivent pas des transferts de fonds, le 44,3% est dans l’extrême pauvreté et que seulement 33,3% parmi l’univers des foyers qui reçoivent des fonds. Il y a moins de foyers dans l’extrême pauvreté, en termes absolus et relatifs, entre ceux qui reçoivent des fonds par rapport à ceux qui ne reçoivent pas.
Pour tous les 7,7 foyers vivant dans l’extrême pauvreté qui ne reçoivent pas les envois de fonds, il y a un foyer dans la même situation de l’univers de ceux qui reçoivent de l’argent. Cela semble montrer que si les migrants - expéditeurs peuvent contribuer à la fuite de la pauvreté des foyers dans lesquels ils sont nés et qui, pour les difficultés trouvées, les a incités à quitter le pays. La même conclusion résulte de l’observation que de l’univers des foyers non pauvres, à l’échelle nationale, 42,3 % des foyers qui reçoivent des fonds sont classés au-dessus, de la ligne de pauvreté, tandis que seulement 32,7 % parmi l’univers de ceux qui ne reçoivent pas des fonds. Ainsi, il semble clair que les envois de fonds fonctionnent comme un dispositif de promotion sociale ou d’éviter l’inertie du déclin social. (Dans l’analyse des déterminants de la pauvreté sur la base de la régression logistique, chapitre 9, le risque relatif de foyers avec des membres à l’étranger est quantifié par rapport aux foyers sans aucun membre de famille dans d’autres pays)
N % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 42.7 419,291 23.2 615,272 34.1
Non 1,540,066 100 682,029 44.3 354,606 23.0 503,432 32.7
Oui 264,536 100 88,010 33.3 64,685 24.5 111,841 42.3
Total Extrême Relative Non Pauvres
Tableau No. 16: Pauvreté par revenus et Réception de Fonds au Niveau National(Enquête FOSDEH)
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La situation est peu différente lorsque noues abandonnons le niveau national et nous nous concentrons seulement dans L’univers des foyers urbains, ca la preuve devient moins convaincante puisque l’extrême pauvreté des foyers urbains qui reçoivent des fonds atteint un taux de 31,2% et le niveau de l’incidence entre les foyers urbains qui ne reçoivent les envois de fonds atteint le 33,5%. En termes absolus, les chiffres montrent que pour chaque foyer urbain dans l’extrême pauvreté et qui reçoivent les envois de fonds, il y a 5,4 foyers dans la pauvreté extrême dans le univers de ceux qui ne reçoivent pas de les envois de fonds. Cela peut signifier que le phénomène de la mobilité sociale dans les zones urbaines est probablement moins intense que ce qui se passe au niveau national, ce qui conduit également à penser que l’ampleur des ressources nécessaires afin de sauver un foyer de l’extrême pauvreté est beaucoup plus élevée que celui requis dans le secteur rural.
L’analyse des foyers non pauvres qui reçoivent des envois de fonds établit un contraste intéressant: pour 4,5 foyers non pauvres qui ne reçoivent pas d’envois de fonds, il y a un foyer urbain non-pauvre qui reçoit de l’argent. Cette proportion génère plusieurs hypothèses, dans lesquelles on peut supposer que si les Honduriens à l’étranger sont partis des foyers non pauvres, pauvres relatifs ou extrêmement pauvres. Certes, Il est difficile de répondre sur la configuration de la société hondurienne s’il n’y avait pas des envois de fonds, mais il est clair que les Honduriens qui ont quitté le pays et qui continuent à le quitter, et sont partis et partent d’un contexte indéniable d’obstacles et barrières, politiques, économiques et sociales, de promotion sociale.
La situation particulière du secteur rural est, cependant, beaucoup plus forte en révélant des différences significatives parce que les foyers extrêmement pauvres qui ne reçoivent pas les envois de fonds ont atteint le 55,3% et seulement 36,1% des foyers ruraux qui reçoivent envois des fonds. En termes absolus, cela représente que pour 10,5 foyers vivant dans l’extrême pauvreté dans le secteur rural qui ne reçoivent pas des envois de fonds il y a un foyer rural dans l’extrême pauvreté, mais qui reçoivent de l’argent.
N % N % N % N %Total 931,096 100 308,353 33.1 308,637 33.1 314,106 33.7
Non 777,188 100 260,289 33.5 259,317 33.4 257,581 33.1
Oui 153,909 100 48,064 31.2 49,320 32.0 56,525 36.7
Total Extrême Relative Non Pauvres
Tableau No. 17: Pauvreté par revenu set Réception d’envois de fonds au Niveau Urbain(Enquête FOSDEH)
Total Extrême Relative Non PauvresN % N % N % N %
Total 873,505 100 461,686 52.9 110,654 12.7 301,166 34.5
Non 762,878 100 421,739 55.3 95,289 12.5 245,851 32.2
Oui 110,627 100 39,946 36.1 15,365 13.9 55,315 50.0
Tableau No. 18: Incidence de Pauvreté, Extrême Pauvreté et Non Pauvres Entre foyers qui Reçoivent envois de Fonds par rapport aux foyers qui ne reçoivent
pas envois de fonds au niveau rural (Enquête FOSDEH)
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Il est également révélant le rôle des envois de fonds dans l’univers rural de ceux qui reçoivent de fonds: 50% des foyers ruraux qui reçoivent des fonds sont considérés comme pauvres et, en revanche, seulement 32,2% des foyers urbains non pauvres sont parmi ceux qui ne reçoivent pas les envois de fonds. Pour tous les 4,4 foyers ruraux non pauvres qui ne reçoivent pas de fonds il y a 1 foyer rural non pauvre qui reçoit des envois de fonds. Cela semble confirmer ce qui précède dans le sens que les envois de fonds ruraux ont un plus grand potentiel pour promouvoir la mobilité sociale par rapport à ce qui est observé au niveau urbain.
La Pauvreté et Les Bonus
La politique sociale de livraison de bonus se remonte à l’époque de l’ajustement structurel, 1991, et depuis cette date n’ont pas été interrompus. À partir de 2010 cette politique a été renforcée avec l’entrée en vigueur du « Bonus 10000 » équivalent à près d’US $500, chaque année, pour les familles rurales pauvres au début et à partir de 2012 des foyers pauvres dans les zones urbaines ont été inclus. L’enquête FOSDEH, menée en Septembre 2013, permet d’estimer l’univers des foyers bénéficiaires ainsi comme déterminer le type de foyer selon la méthodologie de mesure de la pauvreté en termes de revenus. C’est-à-dire, d’estimer les foyers pauvres et non pauvres qui recevaient le bénéfice du « Bonus 10000 » au cours de l’année 2013. Les chiffres révèlent, comme dans la méthode du BFNS, l’existence de 314 000 foyers recevant le « bonus 10000 ».
De cet univers de 314 000 foyers recevant le « Bonus 10,000 » on estime que 58,3% sont des foyers extrêmement pauvres, le 19,6% sont des foyers dans une pauvreté relative et 22,1% sont des foyers non pauvres. Ce dernier montant, 61 000 foyers, représente les erreurs du processus de ciblage probablement influencées par les acteurs politiques locaux d’une grande maniabilité pour éviter les exigences d’admissibilité.
En ce qui concerne les résultats, il est judicieux de se poser la question, ce sont ces « bonus » durables?, ils sont faits avec la nouvelle dette publique, ce qui suggère une réflexion profonde sur la pertinence technique et financière des Bonus de l’État.
Total Extrême Relative Non PauvresN % N % N % N %
Total 1,804,602 100 770,039 42.7 419,291 23.2 615,272 34.1
1,490,236 100 586,819 39.4 357,605 24.0 545,812 36.6
314,366 100 183,220 58.3 61,685 19.6 69,460 22.1 Si reçoivent
Ne reçoivent pas
Tableau No. 19: Pauvreté par revenus et y Réception du Bonus 10,000 au Niveau National(Enquête FOSDEH)
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V. Situation de la Pauvreté a partir de la Méthode de Dépenses de ConsommationLa mesure de la pauvreté et l’extrême pauvreté par la méthode des dépenses révèle une proportion de foyers, au niveau national, pas pauvres du 20%, les foyers pauvres de 51.1% (avec des dépenses supérieures au coût d’un panier d’aliments de base mais inférieure au coût de 2 paniers alimentaires de base) et 28,9% de foyers extrêmement pauvres, et cette dernière donnée équivaut à dire que le 71,1% de l’univers des foyers a des dépenses supérieures au coût d’1 panier alimentaire de base15.
Les foyers qui dépensent en nourriture au dessous de la limite d’un panier alimentaire normatif, ce qui équivaut à 28,9% de l’univers des foyers.
Dans les zones urbaines, la situation est légèrement plus favorable qu’au niveau national car les foyers non pauvres sont estimés à 18,3%, les foyers pauvres à 63,1% et les foyers dans l’extrême pauvreté à 18,6%. La situation est moins favorable dans le cas rural, les estimations sont : 21,7% des foyers non pauvres, les foyers ruraux pauvres 39,8% et les foyers ruraux en situation d’extrême pauvreté 33,5%. Il faut considérer que l’estimation de la pauvreté selon la méthode des dépenses de consommation révèle une chose très importante: seulement 28,9% des foyers, au niveau national, dépensent, en alimentation, moins que le coût d’un panier alimentaire de base, c’est à dire qu’ils consomment moins de calories et de protéines pour maintenir une vie considérée comme digne permettant le développement d’autres capacités humaines.
Ce type de foyers, en situation d’extrême pauvreté selon les dépenses, à l’échelle nationale, signifie un peu plus de 500 mille foyers et cela suppose un volume abordable par des politiques sociales tels que les transferts monétaires conditionnés. Il est possible de générer des programmes d’aide alimentaire ciblant ce type particulier de manques.
Il nous attire, cependant, l’attention sur l’inégalité des revenus et les dépenses alimentaires. Les chiffres du tableau montrent que le décile de revenus les plus bas dépense en moyenne 1,487 lempiras par mois, le décile 10, celui de revenu plus haut, dépense en moyenne 6,738 Lempiras.
15 Ce limite est équivalent à 1 dollar y demie par personne et c’est des standards utilisés internationalement pour institutions comme la Banque Mondiale. Pour l’équipe technique du FOSDEH il faut redéfinir cette limite car il existe des régions du pays avec des niveaux locaux de prix très divergents par rapport au registre de villes comme Tegucigalpa et San Pedro Sula. Cette décision représente baisser “le bâton” avec lequel mesurer les pauvres ruraux ou d’autres villes.
N % N % N % N %Total 1,804,602 100.0 360,750 20.0 922,710 51.1 521,141 28.9
Urbain 931,096 100.0 170,853 18.3 587,059 63.1 173,184 18.6
Rural 873,505 100.0 189,897 21.7 335,651 38.4 347,957 39.8
Total Non Pauvres Relative Extrême
Tableau No. 20: Pauvreté selon Dépenses en Alimentation (Extrêmement pauvres qui dépensent en alimentation moins du coût d’un panier alimentaire de base PAB)
(Enquête FOSDEH)
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L’inégalité des revenus est, certainement, beaucoup plus élevée que l’inégalité de consommation mais cela n’élimine pas le risque de sous-consommation, la sous-alimentation et la malnutrition chez les strates de revenu inférieur.
Les résultats spécifiques concernant chacune des méthodes et des approches au dessus décrites, informent et mettent en évidence quelques aspects peu étudiés du phénomène d’une inégalité originaire qui serait en évolution au fil des ans et qui s’exprime sous la forme de carences de divers types situés au sein des foyers. Carences éducatives, analphabétisme et peu d’années de scolarité en moyenne, détermineront en grande partie la pauvreté parce que les niveaux de revenus des foyers proviennent à son tour d’un manque d’éducation. De même, les carences matérielles au niveau des logements (maisons) seraient déterminées par des flux insuffisants de revenus, ce qui aurait donné naissance à plusieurs chaînes de “types de pauvreté” émergents et de plus en plus étendus, à son tour, pourraient étendre plutôt que réduire les inégalités existantes dans le pays.
VI. Approche au Bien Être/Désagrément social par disponibilité de biens et actifs (accumulation de biens dans les foyers)Nous l’appelons approche car il n’est pas vraiment une mesure de la pauvreté mais une autre façon d’identifier les niveaux de bien-être/désagrément social. Il commence par générer une échelle de possession de biens et des actifs pour avoir au moins trois strates similaires ou analogues à la notion de carences ou privation qui se trouve dans les notions de pauvreté, l’extrême pauvreté et la non pauvreté. Ici, il convient de noter que les mesures à travers des objets, fournissent certainement une vision dynamique de la façon dont les foyers ont accumulé des marchandises de toutes sortes, qui à son tour indique l’existence de changements dans la structure et la disponibilité des revenus et la structure des dépenses et de consommation. Les chiffres montrent une augmentation absolue et relative dans tous les cas, sauf pour la radio.
N NTotal 1,804,602 10,405.15 1,804,602 4,773.60
180,297 1,193.45 180,297 1,487.48174,172 2,492.53 174,172 3,027.84189,526 3,737.87 189,526 3,980.37172,768 4,878.00 172,768 4,547.94185,877 6,059.89 185,877 4,165.64173,612 7,555.81 173,612 5,019.96186,730 9,200.38 186,730 5,754.24182,286 12,076.85 182,286 5,756.47179,631 17,157.26 179,631 7,227.16179,702 39,716.17 179,702 6,738.43
Revenu mensuel du Foyer Dépenses mensuelle du foyer en Alimentation
10 Décile9 Décile8 Décile7 Décile6 Décile5 Décile4 Décile3 Décile2 Décile1 Décile
Moyenne Moyenne
Tableau No. 21: Moyenne de Revenus et Moyenne de Dépenses en Alimentation par Décile(Enquête FOSDEH)
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Les changements indiscutables dans la possession d’objets, marchandises, sont exceptionnellement élevés dans les cas des réfrigérateurs et des téléviseurs car seulement 19,4% et 29,2% des foyers avaient ces appareils et 12 ans plus tard, ces proportions ont augmenté de 63,4% et 62,3%. Il s’agi d’un changement important qui s’exprime aussi, dans une moindre mesure, dans le cas des cuisinières, des voitures et des motos. Cela exprime un important degré d’accumulation qui contraste avec les programmes de distribution invariable du revenu car c’est une preuve de croissance du pouvoir d’achat dans différentes couches de la population.
La situation dans les trois domaines de l’enquête, nationale, urbaine et rurale, décrit dans le tableau ci dessous et nous devons noter certains aspects concernant les actifs capables de discriminer16 les niveaux de pauvreté dans les différents domaines et principalement parce qu’ils impliquent des dépenses importantes qu’à son tour, révèlent le potentiel à atteindre le bien-être inhérent exclusivement des foyers. Dans la zone rurale du Honduras, selon l’enquête FOSDEH, seulement 21,3% des foyers avaient un réfrigérateur, et 42,1% dans le cas urbain.
L’ensemble des produits qui sont identifiés dans les foyers, urbains et ruraux, fournit assez d’information pour conclure l’histoire des revenus (gains) et les mettre en corrélation avec les mesures de la pauvreté. C’est à dire, que structure particulières de possession de biens et d’autres actifs est une approche valide et utile pour compléter autres méthodes. Comme l’enquête FOSDEH est un type d’enquête de panel dont les enquêteurs visiteront pendant plusieurs années les mêmes foyers interrogés en 2013, il est à noter que cette approche est importante pour percevoir la mobilité sociale, l’ascension et la descente sociale, qui ne peut être détectée avec les enquêtes traditionnelles.
L’approche de la mesure de la pauvreté par les biens et les actifs se base par la considération des produits identifiés dans chaque foyer, avec la liste des produits sur la table, combiné avec Autres actifs, voir ci-dessous, tels que la propriété de la maison, propriété de terres et propriété de bétail. Pour la liste des biens et actifs nous construisons une échelle pour segmenter les groupes sociaux de la même manière que cela se fait par des méthodes classiques de mesure de la pauvreté.
2001 % 2013 %Radio 465,202 61.0 706,292 38.5
148,199 19.4 1,162,835 63.4222,838 29.2 1,142,559 62.3191,087 25.0 712,074 38.855,514 7.2 356,239 19.412,311 1.6 194,298 10.5
Tableau No 22: Dynamique de la Possession de quelques objets. (Recensement de 2001et Enquête FOSDEH 2013)
CuisinièreVoituresMoto
RéfrigérateurTéléviseur
16 Investigateurs Chiliens, en utilisant des modèles de régression logistique, ont identifié que le réfrigérateur est un bon actif pour discriminer la pauvreté rurale. Ceux qui n’ont pas de réfrigérateur au Chili coïncident presque en un 100% avec les pauvres mesurés par revenus. Cfr. Berta Teitelboim: Facteurs déterminants de la Pauvreté selon le modèle de Régression Logistique. 2004. Institut d’Investigation en Sciences Sociaux, Université Diego Portales.
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Ainsi, plusieurs produits décrits dans le tableau sont combinés avec d’autres actifs pour évaluer comment cette possession des foyers interrogés est traduite en échelles de bien-être/désagrément social. Les valeurs globales de biens/marchandises indiqués dans le tableau, combinées avec l’occupation du logement, permettent de configurer la possession totale d’actifs. Plus tard, dans la prochaine enquête des mêmes foyers, sera possible de détecter une hausse et une baisse des biens, qu’à son tour, seront des signes d’ascension, de stagnation et de descente sociale. Dans le tableau ci-dessous, on remarque, quant à l’accumulation d’actifs, le chiffre était de 1,2 millions de foyers en tant que propriétaires occupants complets, soit l’équivalent de 67% de l’univers des foyers, et qui est considéré un substrat important pour les programmes sociaux d’amélioration de logements.
StrateTotal Urbain Rural
N % N % N %Total 1,834,622 100.0 949,437 51.8 885,185 48.2Aucun 104,385 5.7 15,234 .8 89,151 4.9Réfrigérateur 1,162,835 63.4 771,973 42.1 390,863 21.3Cuisinièreà 4 feux 712,074 38.8 543,703 29.6 168,371 9.2Mixeur 754,039 41.1 546,317 29.8 207,722 11.3Batteur/Mixeur 206,380 11.2 171,365 9.3 35,016 1.9Fer à repasser 1,033,736 56.3 706,786 38.5 326,950 17.8Micro ondes 550,268 30.0 424,918 23.2 125,350 6.8Lave lingeélectrique 248,136 13.5 214,946 11.7 33,190 1.8Téléviseur 1,142,559 62.3 719,056 39.2 423,503 23.1Télévision par câble 990,781 54.0 699,496 38.1 291,285 15.9Radio ou Radiocassette 706,292 38.5 293,177 16.0 413,115 22.5
Stéréo 669,355 36.5 451,164 24.6 218,191 11.9Téléphone fixe (HONDUTEL) 309,701 16.9 291,269 15.9 18,432 1.0
157,564 8.6 105,300 5.7 52,264 2.8
271,049 14.8 195,457 10.7 75,592 4.1
85,190 4.6 49,548 2.7 35,642 1.9
Moto pour usage du foyer 123,830 6.7 66,043 3.6 57,787 3.1
Motopour usage du travail 70,468 3.8 39,142 2.1 31,326 1.7
Vélopour adulte 452,981 24.7 237,842 13.0 215,139 11.7Ordinateur 298,740 16.3 244,043 13.3 54,697 3.0Climatisation 74,277 4.0 63,208 3.4 11,068 .6
Tableau No 23: Possession de biens au Niveau National, Urbain et Rural (Enquête FOSDEH)
Téléphone fixe (tigo, Claro ouautrefournisseur)
Voiture pour usage d’une activité productive
Voiture pour usage du foyer
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L’échelle de biens et d’actifs pour se rapprocher d’une mesure de la pauvreté donne également une importance à la possession des terres, urbaines et rurales, avec lesquelles on obtient une approche plus complète des capacités d’acquisition des différents types de foyers. L’enquête a traité l’information sur la possession de la terre, basée sur des informations supplémentaires, on conclu que 75% des foyers n’ont pas cette facilité.
Seuls 447 000 foyers, l’équivalent de 24,4% de l’ensemble des foyers ont déclaré avoir des propriétés supplémentaires et qui s’ajoutent aux appareils, la propriété et la possession du bétail dans le but d’observer le phénomène de la pauvreté par cette approche/démarche. Nous soulignons le nombre considérable des foyers ruraux avec des possessions agricoles et qui estimé à 39,7% de tous les foyers ruraux17.
Total Urbain RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0% 949,437 100.0% 885,185 100.0%298,286 16.3% 260,787 27.5% 37,498 4.2%
44,732 2.4% 39,202 4.1% 5,530 0.6%
1,239,426 67.6% 547,282 57.6% 692,144 78.2%
6,556 0.4% 2,867 0.3% 3,689 0.4%
13,518 0.7% 6,139 0.6% 7,379 0.8%
217,015 11.8% 90,370 9.5% 126,645 14.3%15,089 0.8% 2,791 0.3% 12,298 1.4%
Ignoré 0 0.0% 0 0.0% 0 0.0%
LouéPropriétaire et en train de payer
Propriétaire et complètement payéPropriétaire récupérélégalisé
Propriétaire récupérésans légaliserAdjugé sans paiementReçu par services de travail
Tableau No. 24: Possession et Propriété de Logement (Enquête FOSDEH)
Total Urbain RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0% 949,437 100.0% 885,185 100.0%Non 1,386,826 75.6% 852,650 89.8% 534,176 60.3%
Oui 447,796 24.4% 96,787 10.2% 351,009 39.7%
Tableau No. 25: Possession de Terres au Niveau National, Urbain et Rural
17Au Honduras, après études réalisées par Hernando de Soto, on a considérer stratégique de formaliser la propriété légale de ces actifs par sa relation avec les programmes de crédit que, dans la plupart des cas, implique disposer de garanties non fiduciaires. Les programmes de titres fonciers impulsés par la Banque Mondiale, PAAR, PATH et IP, sont devenus en programmes du gouvernement (de titres fonciers permanents).
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L’échelle des actifs et des biens réalisée pour inclure dans ce rapport a considéré la possession de bétail afin de ne pas exclure tout ce qui donne une image relativement précise des biens de chaque foyer et généralement pas considérés su moment de mesurer les strates de pauvreté. Dans ce cas, d’après les chiffres du tableau de possession de bétail, sans spécifier s’il s’agit de bétail bovin, caprin, etc. et cette proportion atteint le 11,6% des foyers ruraux et 2% des foyers urbains.
Le traitement de cette information, des biens, la propriété, la possession agricole et ferme d’élevage a permis une approche alternative pour mesurer la pauvreté et qui pourra être ultérieurement améliorée et perfectionnée par l’incorporation d’informations sur les ventes, les mis en gage18 et la perte de ces actifs. Avec cette information on estime la pauvreté, l’extrême pauvreté et la non pauvreté comme décrit dans le tableau: Il est considéré à l’échelle nationale 28,8% des foyers comme non pauvres, 56% comme les pauvres relatifs et 15% comme extrêmement pauvres.
Dans les zones urbaines, nous estimons le plus grand nombre de foyers non pauvres, pour les biens et les actifs, car celui ci identifie 34.2% de foyers non pauvres, 46,1% de foyers relativement pauvres et 19,7% de foyers extrêmement pauvres. La situation est différente dans le secteur rural, puis que seulement 23% des foyers ruraux sont considérés comme non pauvres, 67,1% relativement pauvres et 9,9% extrêmement pauvres.
On considère important d’ajouter une combinaison de mesure de 2 approches basées, dans les deux cas, sur les biens tangibles tels que la méthode BFNS, en fonction des caractéristiques physiques et matérielles du logement (maison), de la pauvreté et des biens et actifs, sur la base des actifs observables dans chaque maison au moment de réalisation l’enquête, avec cela on observera mieux l’état d’accumulation de biens (matériels) dans les foyers.
Total Urbain RuralN % N % N %
TotalNon
Oui
1,834,622 100.0% 949,437 100.0% 885,185 100.0%1,712,713 93.4% 930,177 98.0% 782,536 88.4%
121,908 6.6% 19,260 2.0% 102,648 11.6%
Tableau No. 26: Possession de Bétail au Niveau National, Urbain et Rural(Enquête FOSDEH)
Total Urbain RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0
Foyers Non Pauvres 527,937 28.8 324,519 34.2 203,418 23.0
Foyers Pauvres 1,031,456 56.2 437,607 46.1 593,850 67.1
Foyers extrêmement pauvres 275,229 15.0 187,311 19.7 87,917 9.9
Tableau No 27: Estimation de Pauvreté par Biens et Actifs
18 Dans des villes comme Tegucigalpa et San Pedro Sula on enregistre, ces dernières années, une croissance significative des prêteurs sur gage, prêts sur gage, achat de bijoux et autres actifs. Ces établissements opèrent dans les quartiers populaires et représentent les baisses et hausses d’inventaire de biens de divers type de foyer.
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(Il devient difficile pour les chercheurs de l’espace social, d’identifier un bon point de départ ou de référence pour étudier la mobilité sociale dans les foyers urbains et ruraux. Cela implique construire la meilleure configuration de données possible pour refléter les changements en question de bien-être et donc FOSDEH propose le dialogue avec les différents spécialistes des sciences sociales qui ont été ou sont intéressés à apprendre sur le rythme de mobilité et recul social au niveau global et local, dans les communautés, parce que l’utilité pratique de ces efforts est qu’on peut enfin mettre en place des nouveaux programmes d’inclusion sociale réelle et/ou “fuite de la pauvreté» que met en valeur plusieurs études19 réalisées par la Banque Mondiale) Il s’agit d’identifier un bon fil qui permet de “voir” les différentes facettes et nuances du phénomène de la pauvreté au Honduras.
Le tableau présenté à la page suivante est, précisément, une proposition de situation de référence au niveau global mais avec des chances de descendre au niveau des communautés et des foyers. Nous observons dans l’image, justement, la combinaison du BFNS et des biens/actifs par laquelle peut se préciser situation sociale du Honduras. Les amplitudes estimées sont utiles pour préciser la nature de la pauvreté. Ainsi, de l’univers de 945 000 foyers en situation de « bien-être », selon la méthode BFNS, seuls 371 000 foyers sont considérés comme non-pauvres par de biens/actifs et simultanément par BFNS. Cela signifie que seulement 39,3% des foyers avec BFS sont considérés comme non pauvres selon la méthode BFNS et l’approche par l’échelle des biens et des actifs.
En outre, dans l’univers des foyers avec 1 BFNS, on estime que 129 000 foyers sont considérés comme non-pauvres selon leur dotation de biens et actifs. Les foyers non-pauvres, selon les biens et les actifs, combinés avec des indicateurs de BFNS estime 22 736 foyers avec 2 BFNS, 4371 foyers avec 3 BFNS et 615 foyers avec 4 BFNS. Dans l’univers de foyers estimés pauvres selon les BFNS, 366 000 foyers, soit l’équivalent à 61,2% de tous les foyers avec 1 BFNS, font partie de la pauvreté de biens et actifs. La classification suivante avec 2 BFNS, 3 BFNS, 4 BFNS et 5 BFNS, montre une plus grande capacité de stratification de cette combinaison. Ces strates
Total
N % N % N % N %Total 1,834,622 100 527,937 100 1,031,456 100 275,229 100
945,196 100 371,131 39.3 453,797 48.0 120,268 12.7
1 BFNS 598,435 100 129,138 21.6 366,120 61.2 103,177 17.2
2 BFNS 225,134 100 22,736 10.1 161,892 71.9 40,506 18.0
3 BFNS 53,541 100 4,317 8.1 39,791 74.3 9,433 17.6
4 BFNS 11,077 100 615 5.6 9,232 83.3 1,230 11.1
5 BFNS 1,238 100 0 - 623 50.3 615 49.7
Foyers Non Pauvres Foyers pauvres
Tableau No. 28: Pauvreté de Biens et BFNS-BFS(Enquête FOSDEH)
Foyers extrêmement pauvres
Foyers avec BFS
19 Narayan, Deepa, Petesch, Patti: FUIR DE LA PAUVRETÉ. Perspectives interdisciplinaires sur la mobilité sociale. Banque Mondiale. 2007.
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représentent les foyers les plus démunis selon BFNS mais par l’approche de la pauvreté par les biens et les actifs se classent comme relativement pauvres. (Cette particularité est utile si on préfère une perception plus hétérogène de la pauvreté et non seulement dans les deux strates de pauvreté de la méthode du revenu: pauvres et extrêmement pauvres).
Enfin, il faut noter que 120 000 foyers, classés comme non pauvres par la méthode BFNS, sont perçus comme extrêmement pauvres par l’approche de l’échelle des biens et des actifs. Et ceci n’est pas nécessairement un défaut de mesure, mais l’observation de configurations très particulières, telles que celles observées dans les foyers dans des logements adéquats, avec tous les services, mais les jeunes couples qui en habitent n’ont pas commencé ou commencent à peine à accumuler des biens et d’autres actifs qui sont observables au cours des années parce que les revenus nécessaires pour les acheter arrivent selon l’insertion particulière des membres du foyer dans les marchés du travail. En d’autres termes: la pauvreté de biens des jeunes couples diffère sensiblement des couples plus matures où ils accumulent des biens et actifs qui comprennent d’autres membres de la famille et pas seulement le chef de famille et son conjoint.
L’approche de la pauvreté grâce à l’échelle des biens et des actifs nous réfère à des aspects dynamiques qui ne sont pas perçus dans les méthodologies de revenu, des BFNS et des dépenses dans la consommation.
VII. Approche au Désagrément/Bien être social par auto perception L’enquête comprenait l’étude de la perception des répondants sur la façon dont ils se considèrent eux-mêmes dans le niveau de l’incidence de la pauvreté. Le résultat de cette enquête, étant un type d’enquête de panel, permettra d’enregistrer les variations et de les comparer avec des aspects plus objectifs tels que la durabilité de logements et d’autres caractéristiques qui sont et seront objet d’analyse dans les enquêtes ultérieures. Le traitement des appréciations des répondants, souvent ignorés dans les enquêtes plus conventionnelles, accepte certainement une interprétation de plusieurs disciplines, cependant, cela n’a pas été atteint pour les fins du présent rapport. L’évaluation de l’équipe d’enquêteurs du FOSDEH, en l’absence de l’interprétation d’experts d’autres disciplines des sciences sociales comme la psychologie sociale, l’anthropologie et l’ethnographie, suppose que les points de vue ont une valeur épistémologique20 importante comme les perceptions des sujets, l’auto - évaluation, qui se réfère implicitement la pauvreté de possibilités de l’environnement dans lequel le répondant réside et ses propres attentes personnelles en fonction de leur expérience quotidienne de carences ou de privations.
Les chiffres du tableau qui regroupe les appréciations des personnes interrogées certifie que seulement 14,4 % sont considérés comme des foyers non pauvres, 73,5% relativement pauvres et 11,3% extrêmement pauvres.
20 L’avis d’autres chercheurs est important dans la mesure qu’il mérite un arbitre satisfaisant car si la science met une étiquette de pauvre a qui est perçu comme non pauvre, il sera impératif d’arriver à un consensus qui donne, à la fois, place à la recherche des appuis pour partir de similaires plateformes dans le court et moyen terme. La vie de chaque personne passe différemment, ça dépend du point psychologique de départ: “mo qui suis misérable, Comment pourrais-je aspirer à changer si mon destin est déjà prédestiné?
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Dans les zones urbaines 20,7% des foyers sont considérés comme non pauvres, 71,1% comme relativement pauvres et 7,4% comme extrêmement pauvres. Dans les zones rurales seulement 7,8% sont considérés comme des foyers non pauvres, 76,1% relativement pauvres et 15,5% extrêmement pauvres. Tous ces chiffres qui quantifient les perceptions des sujets qui ne s’accordent pas avec les méthodes de mesure de la pauvreté. La première grande divergence du tableau de perceptions de la pauvreté apparaît quand on affirme que l’extrême pauvreté, selon la méthode du revenu, est environ du 40% des foyers à l’échelle nationale et de 11,3% par auto-perception. Les sciences sociales énoncent une déclaration apparemment incontestable: 4 foyers sur 10 se trouvent dans l’extrême pauvreté ou l’indigence et ceux auto-évalués énoncent eux-mêmes une autre phrase: 1,1 foyers sur 10 se trouvent en extrême pauvreté. Que faire?
La proposition préliminaire des enquêteurs du FOSDEH part de ne pas disqualifier une méthode ni l’auto-évaluation des répondants, mais plutôt, contraster les perceptions avec la méthode la plus fiable, le BFNS, à percevoir la «matérialité» de la pauvreté. Ce contraste est discuté ci-dessous.
Selon la méthode BFNS, on estime 945 000 foyers non pauvres au Niveau national et selon l’auto- perception (évaluation), seulement 265 000 sont classés comme non pauvres et cela représente une différence de 680 000 foyers que la BFNS reconnait comme non pauvres. Pour des raisons pratiques le nombre qui s’ajuste le mieux à cette différence sont les 683 000 ménages que l’auto-perception (évaluation) se considèrent comme pauvres et qui, nous supposons, sont pauvres à cause de ses attentes car ils habitent dans des logements adéquats, avec les services de base,
Total Urbain RuralN % N % N %
Total 1,834,622 100.0 949,437 100.0 885,185 100.0
Non Pauvre 265,097 14.4 196,261 20.7 68,836 7.8Pauvre 1,348,891 73.5 675,164 71.1 673,727 76.1Extrêmement 207,515 11.3 70,427 7.4 137,088 15.5Ignoré 13,120 0.7 7,585 0.8 5,534 0.6
Tableau No. 29: Pauvreté, Extrêmepauvreté et non Pauvreté: par Perception(Enquête FOSDEH)
Total Non Pauvre Pauvre Ignoré
N % N % N % N % N %Total 1,834,622 100.0 265,097 14.4 1,348,891 73.5 207,515 11.3 13,120 0.7
945,196 100.0 196,800 20.8 683,228 72.3 57,202 6.1 7,966 0.8
1 BFNS 598,435 100.0 57,797 9.7 457,236 76.4 79,477 13.3 3,924 0.72 BFNS 225,134 100.0 9,261 4.1 164,557 73.1 50,087 22.2 1,230 0.53 BFNS 53,541 100.0 1,238 2.3 37,110 69.3 15,193 28.4 0 0.04 BFNS 11,077 100.0 0 0.0 6,760 61.0 4,317 39.0 0 0.05 BFNS 1,238 100.0 0 0.0 0 0.0 1,238 100.0 0 0.0
Foyers avec BFS
Extrêmement pauvre
Tableau No 30: Foyers Classés par BFNS-BFS et Perception au Niveau National, Urbain et Rural (Enquête FOSDEH)
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sans surpopulation mais dont les chefs de foyer n’augurent pas que, dans l’avenir immédiat, leur situation puisse améliorer.
Cette interprétation, cependant, un important défi: confirmer que les divergences s’expliquent par les attentes rationnelles. Ici, nous devons faire appel à la référence sur l’attente rationnelle des migrants, “Face à la difficulté de mobilité sociale (ascendante) avec les possibilités offertes par le pays ... nous avons voulu trouver mieux ailleurs. Autrement dit, il ne peut pas être ignoré qui l’offre des possibilités d’amélioration sociale, d’emploi, de sécurité sociale, de salaires adéquats, etc., ne sont pas aussi abondants dans le pays. Il existe, par conséquence, un segment important de foyers qui perçoit le présent et conclut l’avenir n’est pas très favorable.
VIII. Approche BFNS-Ligne de Pauvreté (Revenus)Pour évaluer l’énorme utilité d’intégrer les deux méthodes: BFNS et LP, on considère un retraité de l’Institut Hondurien de Sécurité Sociale (IHSS) qui, selon la méthode BFNS est considéré comme non pauvre, mais leurs revenus monétaires ne couvrent pas le coût hebdomadaire d’un « panier » de biens alimentaires. Par le BFNS, il est dehors d’un programme de soins pour les personnes sous-alimentées et par la LP il pourrait être admissible. Avec l’approche intégrée, nous surmontons ces failles propres des méthodes qui privilégient seulement quelques aspects et ignorent d’autres que peuvent sauver des vies ou d’étendre les possibilités de survie. Dans le cas des données traitées par l’Enquête FOSDEH-2013, il est possible de distinguer les foyers avec 5 BFNS, qui ont des revenus inférieurs au coût du « panier » de biens et services ou, seulement, au coût d’un « panier alimentaire »de base (PAB).
Total
N % N % N % N %Total 1,804,602 100 770,039 100 553,304 100 481,259 100.0
941,498 52.2 255,329 27.1 317,258 33.7 368,911 39.2
1 BFNS 579,995 32.1 302,763 52.2 181,219 31.2 96,013 16.6 2 BFNS 219,528 12.2 159,258 72.5 47,636 21.7 12,634 5.8
3 BFNS 51,266 2.8 41,603 81.2 6,576 12.8 3,087 6.0 4 BFNS 11,077 0.6 9,847 88.9 615 5.6 615 5.6
5 BFNS 1,238 0.1 1,238 100.0 0 - 0 -
Tableau No. 31: Approche Combinée: Pauvreté par BFNS et Ligne de Pauvreté (Revenus) (Enquête FOSDEH)
Foyers avec BFS
Revenus inférieurs à 1 P.A.B
Revenus supérieurs à 1 PABetinférieure
à 2 PAB
Revenus supérieures ou égaux à 2PAB
21 Un retraité de l’IHSS, qui a pris sa retraite du secteur privé en 1990, reçoit actuellement, en 2014, une retraite mensuelle de 1,600 Lempiras.
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Sur les 1238 foyers identifiés comme très vulnérables par l’apparition simultanée des cinq indicateurs de BFNS, les 1238 foyers sont également identifiés comme ceux dont le revenu mensuel est inférieur au coût d’un « Panier Alimentaire de Base ». Ces foyers seraient extrêmement pauvres, très vulnérables, par les deux méthodes. De même, de l’univers des foyers avec 4 BFNS, la méthode intégrée révèle que des 11 077 foyers avec 4 BFNS, nous avons identifié 9847 foyers, soit 88,9%, dont les revenus sont inférieurs au coût d’un « panier alimentaire de base » ont été identifiés. Ceci est également considéré comme un sous-groupe vulnérable. Les foyers restants sont considérés de la manière suivante: 615 foyers relativement pauvres (LP) et les autres 615 foyers comme non pauvres (LP). Dans le tableau, nous décrivons plusieurs segments de BFNS qui sont considérés comme pauvres, extrêmement pauvres et non pauvres selon le revenu et la Ligne de Pauvreté.
Enfin, toujours illustrant l’importance de choisir les plus pauvres des pauvres, il faut considérer que la méthode BFNS identifie 941,948 foyers, soit 52,2% de l’univers des foyers comme non pauvres, cependant, la méthode sur le revenu filtre ces foyers et précise que dans 255 000 foyers, leurs revenus ne suffissent pas à couvrir le coût mensuel d’un « panier alimentaire de base ». Ces foyers seraient Non Pauvres par BFNS et Extrêmement Pauvres par la méthode du revenu. De même, de l’univers des foyers Non Pauvres selon la méthode BFNS, la méthode du revenu révèle l’existence de 317 000 foyers avec des revenus supérieurs au le coût d’un « panier alimentaire de base », mais inférieur au coût d’un « panier général de biens et services ». Ces foyers seraient Non Pauvres par BFNS et le relativement pauvres par la méthode du revenu. Finalement, la méthode intégrée découvre 368 000 foyers qui seraient Non Pauvres par les deux méthodes, ce qui veut dire que seulement 39,2 % des foyers Non pauvres de la méthode BFNS seraient aussi Non Pauvres par la méthode du revenu.
Cette capacité de segmenter les différents groupes sociaux est d’une grande importance pour les dilemmes fréquents sur les programmes sociaux para rapport aux foyers qui devraient être ou pas bénéficiés Cette référence est importante car elle permet l’existence de programmes d’assistance (aide) sociale ponctuelle ou à court terme, en fonction des carences ou manques, attachés à des programmes d’aide sociale à moyen et long terme.
IX. Approche BFNS-Dépenses de consommationCette approche combinée, BFNS-dépenses de consommation, permet également de mieux segmenter les groupes sociaux qui pourraient éventuellement être objet de l’intervention du gouvernement à travers des programmes sociaux qui favorisent la mobilité sociale des groupes les plus démunis. Dans ce cas, des 521 000 foyers que la méthode des dépenses classe comme extrêmement pauvres, la méthode BFNS révèle l’existence de 147.000 qui ne respectent pas les indicateurs BFNS et qui sont donc considérés comme des foyers ayant des besoins fondamentaux satisfaits ou non-pauvres.
Ceux-ci seraient les groupes avec les dépenses alimentaires au dessous d’un standard alimentaire normatif, mais dans le cas des foyers qui habitent dans des logements adéquats, avec les services de base, sans surpopulation, sans une charge financière élevée, sans la présence d’enfants d’âge scolaire qui ne fréquentent pas l’école. Ces foyers, cependant, en raison du chômage temporaire du chef de famille ou d’être titulaire d’une pension de l’IHSS, ses revenus sont insuffisants pour couvrir le coût d’un « Panier Alimentaire de Base ».
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D’après l’univers des foyers non pauvres de la méthode BFNS, la méthode des dépenses identifie l’existence de 531 000 foyers, soit l’équivalent à 56,4%, dont les revenus sont insuffisants pour acheter un « panier général de biens et de services » et que la méthode les considère comme relativement pauvres. Finalement, l’intersection de ces deux méthodes n’a identifié que 263 000 foyers comme non pauvres, par les deux méthodes. La complémentarité des deux méthodes indique la nécessité de recourir à ces méthodes intégrées pour améliorer l’équité et la justice sociale dans les politiques gouvernementales. Dans les sections précédentes, on a discuté sur les résultats de l’Enquête FOSDEH sur le statut socio-économique des bénéficiaires du « Bonus 10000 », et dans lequel on assume qu’il existe des programmes de focalisation qui peuvent être corrigés avec des méthodes intégrées de mesure de la pauvreté.
X. Approche Ligne de Pauvreté-Dépenses de ConsommationLa combinaison des mesures de la pauvreté par revenus et dépenses de consommation, ici appelé Approche Ligne de Pauvreté-Dépenses de consommation, permet d’identifier d’autres couches de la pauvreté, ce qui implique des niveaux plus élevés de désagrégation. Ainsi, de l’univers de pauvreté extrême par la méthode de la méthode du revenu ou de la ligne de pauvreté (770,039) la méthode de dépenses n’identifie 516,276 foyers extrêmement pauvres et cela équivaut à 67% de personnes extrêmement pauvres par la méthode du revenu. Ce groupe représente les foyers dont les revenus ne sont pas suffisants pour couvrir le coût d’un « panier alimentaire de base » et, en même temps, ceux dont les dépenses alimentaires sont inférieurs au même coût d’un panier alimentaire de base. Ainsi, la méthode des dépenses identifie 249,458 foyers dont les dépenses sont supérieures au coût d’un « panier alimentaire de base » équivalent mais inférieures de 2 « paniers alimentaire de bas » ou d’un panier général de biens et de services. L’approche intégrée identifie, également, 4304 que la méthode des dépenses sont considérées comme non - pauvres parce que leurs dépenses totales de consommation sont plus élevées que le coût du panier général des biens et services.
Total Extrême Relative Non PauvresN % N % N % N %
Total 1,804,602 100 521,141 100 922,710 100 360,750 100941,498 100 147,211 15.6 531,101 56.4 263,187 28.0
1 BFNS 579,995 100 200,924 34.6 298,085 51.4 80,986 14.0 2 BFNS 219,528 100 129,555 59.0 77,097 35.1 12,876 5.9 3 BFNS 51,266 100 33,592 65.5 14,587 28.5 3,087 6.0 4 BFNS 11,077 100 8,621 77.8 1,841 16.6 615 5.6 5 BFNS 1,238 100 1,238 100.0 0 - 0 -
Tableau No 32: Pauvreté Approche Combiné: BFNS et Dépenses de Consommation (Alimentaires et non Alimentaires) (Enquête FOSDEH)
Foyersavec BFS
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Une application pratique de cette approche intégrée serait de donner la priorité ou mieux cibler les foyers les plus nécessités de l’appui du gouvernement. Il est évident, que la capacité financière de l’Etat s’engage moins servant 516 000 foyers plutôt 770 000 que la méthode du revenu ou LP identifie comme les plus pauvres. L’intersection des deux méthodes pour sélectionner les extrémités par dépenses de consommation et simultanément par la méthode du revenu. Cela permettrait de corriger les problèmes de focalisation de l’aide sociale, les transferts monétaires conditionnés, en particulier, les décrits dans les sections précédentes. Le tableau montre que la méthode du revenu identifie 419,291 foyers comme relativement pauvres et, lorsqu’il est combiné avec la méthode des dépenses, on identifie 398,415 foyers comme non pauvres, par les deux méthodes. L’importance de cette méthode est remarquable parce que la mesure traditionnelle de la méthode du revenu divise la société en trois segments: pauvres, extrêmement pauvres et non pauvres, alors que la méthode combinée identifie neuf secteurs: 1. Extrêmes (LP)- Extrêmes (Dépenses), 2. Extrêmes (LP)-Relativement pauvres (Dépenses), 3. Extrêmes (LP)-Non Pauvres (Dépenses), 4.- Relativement pauvres (LP) - Extrêmes (Dépense), 5. Relativement pauvres (LP)- Relativement pauvres (Dépenses), 6. Relativement pauvres (LP)-Non Pauvres (Dépenses), 7. Non Pauvres (LP)-Extrêmes (Dépenses), 8. Non Pauvres (LP)-Relativement pauvres (Dépenses) et 9. Non Pauvres (LP)-Non Pauvres (Dépenses). Avec 9 segments de la société hondurienne, nous arrivons à identifier les plus pauvres des pauvres ou, même, combiner la méthode BFNS et préciser les besoins spécifiques qui devraient être couverts par les programmes sociaux adaptés à la situation particulière de différents types de foyer.
XI. Analyse de Déterminants de PauvretéL’enquête FOSDEH offre une gamme considérable d’éléments pour décrire le statut socio-économique des foyers et cela impose une nécessité d’identifier les «facteurs relationnels neutres» d’autres qui pourraient être décrits comme des « facteurs relationnels influents » ou variables intermédiaires car il n’y a pas une base de données suffisante qui peut permettre référer, avec certitude, aux facteurs de causalité. Ce qui explique les conditions matérielles déplorables de logement s’associe, au fait que dans la communauté où le répondant habite, personne n’a de l’électricité parce qu’il n’y a pas de lignes électriques et il n’y a pas d’écoles ni des réseaux sanitaires, et quelques uns ont des latrines dans leurs maisons et, par conséquent, la pauvreté de la communauté est un facteur d’influence important pour expliquer la situation du foyer en particulier. Dans ce cas, la religion professée par le répondant doit être considérée comme un « facteur relationnel neutre » et ne pas avoir aucune connexion à l’alimentation électrique sera considéré comme un « facteur relationnel influent “. Aussi, au moment d’investiguer les années de scolarité du répondant et de vérifier qu’il est analphabète, on supposera que leur niveau d’éducation est également un élément de grande influence. Les analyses de régression logistique
Total Extrême Relative Non PauvresRevenus (LP) N % N % N % N %Total 1,804,602 100.0 521,141 100.0 922,710 100.0 360,750 100.0Extrême 770,039 100.0 516,276 67.0 249,458 32.4 4,304 0.6 Relative 419,291 100.0 4,865 1.1 398,415 95.0 16,010 3.9Non Pauvres 615,272 100.0 0 274,836 44.6 340,436 55.4
Tableau No. 33: Approche Combiné de Pauvreté: Revenus et Dépenses de consommation (Enquête FOSDEH)
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utilisés, basés sur les probabilités, se centrent en déterminer le risque ou la probabilité qu’un foyer soit pauvre en identifiant la présence de facteurs ou d’éléments intervenants de neutre, petite ou grande influence. Le programme informatique, à des fins d’illustration, classe une centaine de foyers, dont les maisons sont construites avec des matériaux inadéquats et où il n’y a pas de services de base, comme l’eau et l’élimination des eaux usées, comme des foyers pauvres.... et enregistre que seulement 12 de ces foyers avaient un réfrigérateur au moment de l’enquête et; ultérieurement, il compare avec autres 100 foyers avec de logements adéquats qui comptent avec des services de base et observe que dans 70 de ces foyers, il y avait un réfrigérateur…d’où on conclût que ne pas avoir de réfrigérateur est un bon indice des foyers pauvres…mais en signalant que ceci n’est, ni peut être, un élément qui cause la pauvreté. L’analyse des déterminant de la pauvreté, sur la base du risque relatif, procure des informations importantes pour différencier les foyers des autres et, surtout, pour valider ou invalider quelques hypothèses générales comme celles décrites ci-dessous, pour apprécier de trouver les variables associées et influentes sur le phénomène de la pauvreté.
1. Les années de scolarité du chef du foyer ont incidence sur la probabilité que le foyer soit pauvre ou pas.
2. Le plus grand nombre de membres de famille comporte un risque de la pauvreté.
3. L’âge du chef de foyer influe sur la probabilité de la pauvreté: les chefs d’âges plus jeunes, par rapport à d’autres plus âgés, peut entraîner un risque de pauvreté.
4. Le sexe du chef de foyer peut avoir incidence pour que le foyer soit pauvre: les foyers dirigés par des hommes peuvent être plus pauvres que les foyers avec des femmes chefs.
5. L’accès insuffisant aux services d’éducation et de santé peut influer sur la pauvreté des foyers.
6. Les foyers ayant des membres de famille à l’étranger, qui envoient de fonds, peuvent être moins susceptibles d’être pauvres par rapport aux foyers sans famille à l’étranger.
7. Les foyers ruraux dans la pauvreté des actifs, des biens et des propriétés, peuvent être plus pauvres que les ménages urbains analogues, dans la pauvreté des actifs.
8. Le type d’insertion professionnelle des chefs de foyer a incidence sur le fait que le foyer soit pauvre ou non pauvre.
9. La religion du chef de foyer n’a aucun effet pour qu’un foyer soit pauvre ou non pauvre.
10. La violence et l’insécurité perçue par les chefs de famille affecte plus les foyers dans les zones urbaines que dans les zones rurales.
11. Les transferts financiers conditionnés ont moins d’impact sur la pauvreté des foyers urbains que sur les foyers ruraux (hypothèse à moyen terme).
12. Les foyers ruraux pauvres vont plus aux services d’attention privée que les ménages urbains pauvres.
Ces hypothèses générales ont été précisées encore plus, pour atteindre un total de 135 hypothèses spécifiques et avec cette approche de régression logistique, essayer de clarifier les facteurs qui interviennent dans la pauvreté au niveau des foyers urbains et ruraux, elles montrent aussi l’intention que les résultats, une fois reconnus les modèles, puissent aider à l’identification et restructuration des politiques et programmes sociaux.
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On suppose que d’autres dimensions, telles que: la géographie, la culture, le marché de travail, la démographie et les caractéristiques plus individuelles, indiquent également un nombre considérable d’éléments capables d’influencer sur l’état de la pauvreté et non-pauvreté des foyers, mais le modèle logistique utilisé, bien qu’il ne combine pas tous ou la plupart des variables qui seraient inclues dans les dimensions indiquées, il est conçu pour évaluer le degré d’incidence relationnelle que quelques variables spécifiques (indépendantes) auraient sur la pauvreté comme variable dépendante.
Des auteurs comme Jovel affirment que les objectifs du modèle logistique sont de «déterminer l’existence ou l’absence d’une relation entre une ou plusieurs variables indépendantes et la variable dépendante ; mesurer l’ampleur de la relation et estimer ou de prédire la probabilité qu’un événement se produise Y = 1 en fonction des valeurs que prennent les variables indépendantes “Xi”22. Le degré de relation de quelques variables indépendantes avec une autre dépendante est, dans le modèle de régression logistique, une mesure de grande capacité de réussite car il s’agit de variables catégoriques ou dichotomiques ou avec un rang limité de variation: s’il travaille/s’il ne travaille pas, foyer pauvre/foyer non pauvre, etc.…
L’étude des facteurs avec une influence majeure sur le phénomène de la pauvreté implique une analyse de l’importance et/ou la pertinence de l’univers de variables, en les classant du la plus à la moins importante, ce qui suppose une sélection des variables d’enquête qui pourraient, intuitivement, être directement associée au phénomène de la pauvreté urbaine et rurale ou, en d’autres termes, celles qui ont la capacité de prédire ou d’avoir incidence sur la variable dépendante. Comme la pauvreté urbaine ou rurale est considérée comme la variable dépendante, nous listons celles que variant, peuvent produire un état différent de la variable dépendante. Donc, pour cette question, il est prévu que la variable «chef de foyer avec plus de 10 années de scolarité” garde une probabilité différencié par rapport à la pauvreté ou la non pauvreté des foyers avec des chefs de moins de 10 ans de scolarité.
Le degré d’association entre la variable dépendante, la pauvreté, avec les années de scolarité des chefs de foyer peut varier légèrement ou sensiblement entre les zones urbaines et rurales, puisque la concentration de chefs de foyer avec plus de 10 années de scolarité dans les zones urbains, est directement associée à des foyers non pauvres alors que c’est tout le contraire dans les zones rurales (il y a plus de chefs avec un faible niveau d’éducation dans les zones rurales). Ceci est important à être considérer car les modèles de régression logistique utilisés dans cette enquête sont fondées sur l’évaluation du risque relatif d’une variable indépendante par rapport à une condition spécifique, comme par exemple, chef femme du foyer par rapport au chef homme du foyer. Cette procédure donne un rapport (taux relatif du risque) qui se considère significatif s’il est supérieur à l’unité ..... car dans ce cas signifierait que la probabilité d’être pauvre est plus élevée chez les femmes chefs de foyer que chez les hommes. (Voir l’analyse ci-dessous).
À partir du consensus international, que le phénomène de la pauvreté est multidimensionnel, dans cette étude, on a considéré de grande utilité, de visualiser le résultat de l’exécution de 7 modèles de régression logistique correspondant au même nombre d’approches23 (1. Niveau d’éducation 2. Accès à la santé, 3. Âge des chefs de foyer 4. Accès à l’éducation 5. Propriété de
22 Jovel: Albert J: “Analyse de Régrssion Logistique” Centre de Recherches Sociologiques, Madrid, 1995.23 Chaque approche représente une catégorie “dérivée” de la variable originale (pauvreté) avec sa propre table de variables indépendantes.
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logement 6. Marché du travail et 7. Âge vulnérable) afin d’obtenir plus précisément, l’influence sur les niveaux de la pauvreté. Chacun des sept approches à impliquer l’exécution de 7 modèles ou des équations de régression logistique qui impliquaient prouver/désapprouver les hypothèses spécifiques qui permettraient détecter le degré d’influence ou de relation avec la pauvreté.
L’estimation du degré d’efficacité de chacune d’elles, comme variables intervenantes ou efficaces dans leur capacité de modifier les situations de déficit au niveau des foyers, donne des résultats satisfaisants en termes de capacité prédictive. Comme on peut le constater dans le tableau, les approches subissant un modèle de régression logistique ont été d’une très haute efficacité prédictive, mais il convient de noter que, c’est l’approche du niveau d’éducation, comme variable dépendante, qui est la variable et dans le cas rural, la propriété de logement.
Les données permettent d’affirmer que l’effet individuel des composants de chacun des 7 approches produit des résultats d’association directe avec la pauvreté. Le sens de l’approche de l’éducation, comme un résumé, c’est que dans les zones urbaines la plus grande accumulation d’années de scolarité des chefs de foyers est associée à une plus faible incidence de la pauvreté. De même, l’accès aux services de santé est directement lié à la variation directe de la pauvreté et, dans le même temps, l’âge des chefs de foyers influe sur les niveaux de pauvreté dans la zone urbaine. La pauvreté urbaine est également liée à la propriété de logement et au type d’emploi. L’approche caractérisée comme «âge vulnérable» est également importante dans les zones urbaines. La mention de «l’efficacité prédictive » indique que des changements notables dans les niveaux d’enseignement du Honduras génèrent des changements en termes de diminution de l’incidence de la pauvreté. Aussi, cette efficacité prédictive implique que, dans le cas du milieu rural, la sécurité de la possession légale de la propriété est fortement associée à des niveaux inférieurs de l’incidence de la pauvreté, mais ceci passe également dans le secteur urbain. Cela suppose que les chefs de foyer ruraux qui ont atteint une propriété légale de leurs logements, observent autres variables intermédiaires ou exposer d’autres catégories et variables caractéristiques de foyers non pauvres: haut niveau d’éducation du chef de foyer, niveaux plus élevés de revenus et d’accumulation de biens et actifs, entre autres.
Capacité predictivePosition Variable d’incidence Urbain Rural
1 Niveau d’education 90% 73%2
Âge du chef de foyer83% 87%
3Accès àl’éducation
82% 80%4
Propriété de logement77% 71%
5 76% 96%6 Marché du trav ail 71% 74%7 Âge vulnerable 71% 74%
Tableau No.34
(Enquête FOSDEH)
* On a utilisé le classement optimal prédictif des données. ** Les données finales qui ont été inclues, ont été significatives statistiquement sur la base de l’analyse du Test de WAKD au 5% d’erreur.
Accès à santé
Nivean d’effcacité des déterminants de pauvreté
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Dans le cas rural, après la propriété de logement c’est l’accès à d’établissements de santé, une autre approche intervenante, suivie par l’âge du chef de foyer, le marché du travail, l’âge vulnérable et l’accès à établissements d’enseignement. Dans tous, les 7 approches on constate une contribution significative, pas comme éléments de cause, mais étroitement liés au phénomène de la pauvreté rurale et ceci complète l’action d’autres facteurs similaires qui ont également été évalués.
Le graphique montre les niveaux de prévisibilité dans les deux domaines, urbain et rural, dans des proportions très similaires, sauf la propriété de logement dans les zones rurales et l’accès aux établissements d’enseignement dans le cas rural. Cela suggère, évidemment, que l’augmentation de l’offre de différents niveaux d’éducation dans les zones urbaines est directement associée à des foyers qui n’ont pas ou très peu de carences.
Niveaud’education
Accès à lasanté
Accès àl’education
proprièté delogement
Typed’emploi
Äge du chefde foyer
ÄgeVulnérable
Capacité prédictive des déterminants dela Pauvreté au Honduras
Urbain Rural
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1. Influence des déterminants d’éducation
Le tableau ci-joint nous trouvons 20 hypothèses concernant les facteurs qui augmentent ou diminuent le risque de pauvreté au niveau des foyers. Dans ce cas, nous comparons, dans tous les cas, les foyers sans aucune éducation ou éducation primaire avec une variable spécifique, par rapport à autres foyers similaires, ayant une autre variable. Dans le cas de l’hypothèse n°1, la variable de contraste ou échelle de mesure est: foyers qui ne reçoivent pas de revenus par rapport aux foyers non pauvres. Le rapport de risque relatif implique un numérateur et un dénominateur, donc un risque relatif supérieur à celui exprimé, le risque le plus élevé de la pauvreté d’un groupe sur un autre. Dans le cas de l’hypothèse n°1 le groupe de foyers avec des chefs analphabètes ou école primaire et qui n’ont aucun revenu, ont un plus grand risque que les foyers non pauvres sous la même condition, d’un chef analphabète ou école primaire.
Hypothèse Spécifique
1. Pas de revenus et bas niveau de scolarité influencent directementrisque de Pauvreté (Sana le revenus/Foyers non pauvres).
3,0 4,36 La probabilité des foyers urbains et ruraux du Honduras avec des chefs de foyer sans aucune éducation ou éducation primaire, est dépendante de la pauvreté par revenus, où les foyers urbains n’ont présenté aucun revenu, on une probabilité triple de risque de pauvreté, en comparaison aux foyers non pauvres dans la zone urbaine et plus du quadruple dans la zone rurale.
2. Les chefs de foyers analphabètes ou éducation primaire ont plus de risque de pauvreté.(Pauvre Extrême/Non pauvre)
2,79 2,16 Les foyers urbains et ruraux avec un chef sans éducation ou qu’avec niveau primaire, et classés comme dans extrême pauvreté, ont une probabilité de risque de pauvreté plus haut que les foyers urbains et ruraux classés comme non pauvres. Le rapport confirme cette relation dans les deux zones.
3. La présence ou pas à des établissements d’apprentissage influe sur le risque de pauvreté. (présence/pas de présence assiste)
1,96 1,39 Le niveau d’éducation comparé des foyers sans éducation ou à peine éducation primaire, montre que le fait que, cependant, qu’ils aillent au centre éducatifs, il existe toujours la probabilité de risque de pauvreté, de 1,96 pour la zone urbaine et de 1,39 pour la zone rurale, par rapport à ceux qui ne vont pas.
4. L’accès aux crédits et niveaux bas de scolarité ne diminuent pas le risque de pauvreté (S’il a/s’il n’a pas).
1,86 0 Les foyers sans un niveau d’éducation ou à peine niveau primaire mais qui ont accès aux crédits, présentent une probabilité de risque de pauvreté de 1,86 par rapport à la probabilité des foyers qui n’ont pas d’accès aux crédits, ce qui preuve que l’accès aux crédits n’est pas si relevantdans des foyers de bas niveau d’éducation.
5. Le niveau d’éducation influedéterminante entre les différents types de foyer (Pauvre/Non Pauvre).
1,75 2,56 Los foyers sans un niveau d’éducation ou à peine niveau primaire, et qui sont classés comme relativement pauvres ont une probabilité plus haute de risque de pauvreté que les foyers sans un niveau d’éducation classés comme non pauvres.
Tableau No 35: Influence des déterminants educatifset risque associé à la pauvreté(Enquête FOSDEH)
Probabilité de risque relatif de pavreté
ZoneUrbaine
ZoneRurale Interpretation des résultats
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7. Foyers avec un niveau d’éducation bas et avec d’autres sources de revenus, ont un risque différencié des foyens sans sources de revenus(Il a/Il n’a pas)
1,10 1,26 Los foyers urbains sans un niveau d’éducation ou à peine niveau primaire qui ont d’autres sources de revenus montrent un risque d’être pauvres urbain de 1,10, par rapport aux foyers sans un niveau d’éducation ou à peine niveau primaire qui n’ont pas d’autres sources de revenus.
8. Foyers avec un niveau d’éducationbas et qui habitent des logements sans services de base produit un risque plus haut de pauvreté que pour foyers avec des services de base (Sans/avec)
1,0 0,72 Les foyers urbains sans un niveau d’éducation ou à peine éducation primaire qui habitent des logements sans services de base, ont la même probabilité de risque de pauvreté par rapport aux foyers sans un niveau d’éducation qui n’habitent pas des logements sans services de base.
9. L’influence de la Religion dans les foyers de niveau d’éducation bas, peut augmenter le risque de pauvreté(Autres/Catholique)
0,99 1,19 Les foyers urbains sans éducation ou éducation primaire qui professent autres religions ont une probabilité de risque de pauvreté presque identique à celle des foyers urbains catholiques avec les foyers sans un niveau d’éducation, ce qui montre une influence nulle de la religion.
10. L’accès a un établissement privé de santé augmente le risque de pauvreté des foyers de niveau d’éducation bas (Privé/aucun)
0,96 1,21 Les foyers urbains sans éducation ou éducation primaire qui vont à un hôpital privé quand ils sont malades ont une base probabilité de risque de pauvreté par rapport à celle des foyers sans éducation qui ne vont à aucun hôpital, cependant, elle montre une probabilité de risque plus haute pour les foyers ruraux dans ces conditions.
11. Dans les foyers de bas niveau d’éducation, le type de logement des foyers influe sur (Individuel/Auberge)
0,93 4,62 Los foyers urbains sans éducation ou éducation primaire qui habitent dans un logement individuel ont un peu moins de probabilité de pauvreté par rapport aux foyers sans un niveau d’éducation qui habitent une auberge. Dans la zone rurale la probabilité de risque de pauvreté est très haute.
12. Foyers de bas niveau d’éducation et présence d’un membre de famille à l’étranger montrent un risque mineur de pauvreté (Sans/avec).
0,93 1,08 Les foyers sans éducation, analphabètes ou avec un niveau primaire, dont un membre de famille est à l’étranger, ont une probabilité de risque de pauvreté base par rapport aux foyers sans éducation qui n’ont personne à l’étranger.
13. Foyers de bas niveau d’éducation dont les membres travaillent en agriculture montrent un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers dont les membres ne travaillent pas en agriculture (Travaille/Ne travaille pas).
0,87 3,32 Les foyers urbains sans un niveau d’éducation ou à peine éducation primaire qui travaillent l’agriculture ont un risque mineur d’être pauvres par rapport aux foyers urbains sans un niveau d’éducation ou à peine primaire et qui, simultanément, ne travaillent pas l’agriculture. La zone rurale est le contraire car la probabilité est plus haute dans les conditions mentionnées.
14. Les chefs de foyer de base scolarité augmentent ou diminuent le risque de pauvreté dépendant si le chef est un homme ou une femme (Masc. /Féminin)
0,80 0,71 Les foyers urbains et ruraux sans éducation ou un niveau primaire, dont le chef est un homme ont une probabilité de risque de pauvreté mineure par rapport à celle des foyers urbains sans éducation ou éducation primaire dont le chef est une femme.
6. Niveaux bas d’éducation et accès à la santé, quand ils sont malades visitent des établissements publiques, influe dans le risque de pauvreté (Public/Aucun).
1,44 1,59 Les foyers sans un niveau d’éducation ou à peine niveau primaire qui visitent par problèmes de santé un hôpital public, montrent toujours une probabilité de risque par rapport à ceux qui ne visitent aucun hôpital, étant ce risque plus haut pour les foyers sans un niveau d’éducation dans la zone rurale.
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2. Déterminants de Pauvreté liés à l’accès à la Santé
Dans le tableau ci-joint nous considérons 28 hypothèses concernant la mesure de l’influence des variables sur l’accès à la santé sur la pauvreté au niveau des foyers. Cela signifie d’associer la pauvreté des foyers qui ne vont pas aux services de santé impliquant des variables d’éducation, âge, état civil (matrimonial), etc. Dans la première hypothèse No.1 la variable de contraste o échelle de mesure est de foyers que n’ont pas des revenus par rapport aux foyers non pauvres. Le rapport de risque relatif implique un numérateur y un dénominateur, alors un risque relatif plus haut qu’un exprime le risque majeur de pauvreté d’un groupe par rapport à autre. A fin d’illustration, nous notons qu’avec l’hypothèse No.1 nous estimons le risque de pauvreté des foyers qui ne vont pas à d’établissements de santé et qui montrent que le chef de foyer n’a pas un niveau d’éducation par rapport aux autres foyers qui eux, ne vont pas aux établissements de santé non plus mais dont le chef de foyer si a un niveau d’éducation. Les rapports de risque relatif de pauvreté sont élevés et cela signifie que les foyers avec un chef analphabète ont, dans la zone urbaine et rurale, un risque élevé de pauvreté par rapport à l’autre groupe de comparaison.
15. Dans les foyers avec une base scolarité influe dans la pauvreté que le chef ne soit né au même endroit(même endroit/autre)
0,74 1,13 Les foyers urbains sans éducation dont le chef est né au même endroit où il habite, il a une probabilité de risque mineure par rapport à celle des foyers urbains avec un niveau d’éducation bas dont le chef est né ailleurs.
16. Les foyers de bas niveaud’éducation qui vont à l’IHSS diminuent le risque de pauvreté(IHSS/aucun)
0,71 0,68 Les foyers urbains sans éducation ou primaire qui vont à l’IHSS, ont une probabilité de risque mineure par rapport à celle des foyers urbains avec un niveau d’éducation bas ou primaire qui ne vont à aucun établissement quand ils sont malades.
17. Les foyers de bas niveau d’éducation qui habitent dans un appartement diminuent le risque de pauvreté par rapport à ceux qui habitent une auberge (Apt/Aub)
0,71 Très haut Les foyers urbains sans éducation ou éducation primaire qui habitent dans un appartement ont une probabilité de risque mineure de pauvreté par rapport celle des foyers sans éducation ou éducation primaire qui habitent une auberge.
18. Les foyers de bas niveau d’éducation augmentent le risque de pauvreté selon le type d’état civil (Nonvulnérable/Vulnérable)
0,69 0,65 Les foyers urbains sans éducation ou éducation primaire dont le chef a un état civil non vulnérable ont une probabilité mineure de risque de pauvreté que les foyers sans un niveau d’éducation ou éducation primaire dont le chef a un état civil vulnérable.
19. Les foyers de bas niveau d’éducation et chef de plus de 65 ans augmentent le risque de pauvreté (Moins 65/Plus 65)
0,45 0,19 Les foyers urbains sans niveau d’éducation ou éducation primaire dont le chef a moins de 65 ans, ont une probabilité base de risque de pauvreté par rapport à celle des foyers urbains sans un niveau d’éducation dont le chef a un âge supérieur à 65 ans.
20. Les foyers de bas niveau d’éducation et qui ont accès à internet peuvent diminuer le risque de pauvreté (si a/n’a pas)
0,07 0,41 Les foyers urbains sans un niveau d’éducation ou éducation primaire qui ont accès à internet montrent une probabilité presque nulle de risque de pauvreté par rapport à celle des foyers urbains sans un niveau d’éducation ou primaire qui n’ont pas d’internet chez eux.
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(Enquête FOSDEH)Hypothèses Interprétation
1. Chefs de foyer sans aucun niveau d’accès aux établissements de santé et aucun niveau d’éducation ont un risque plus haut de pauvreté que les chefs de foyers qui n’ont aucun accès à la santé mais qui ont un niveau techniqued’éducation(Aucun niveau/Niveau Technique )
8,79 7,94 Les foyers urbains présentent un risque très élevé de pauvreté quand les chefs de foyer n’ont aucun niveau d’éducation et c’est une proportion similaire dans la zone rurale. La condition de ne pas aller aux établissements de santé peut renforcer d’avantage le niveau de pauvreté des foyers avec un chef analphabète.
2. Chefs de foyer sans accès aux établissements de santé et sans aucun niveau d’éducation montrent un haut risque de pauvreté par rapport aux foyers avec un chef analphabète qui ne va à aucun établissement de santé (Analphabétisme/Alphabétisme)
8,53 8,09 Le manque d’éducation augmente le risque de pauvreté dans les foyers urbains et ruraux et l’analphabétisme et pas d’accès aux établissements de santé conditionne encore plus la pauvreté.
3. Chefs de foyers avec un travail non rémunéré sans aucun niveau d’accès à la santé présentent un haut risque de pauvreté par rapport aux chefs de foyer sans accès à la santé mais qui ne travaillent pas (Travail non rémunéré/Netravaille pas)
3,57 3,63 Le travail non rémunéré et ne pas aller aux établissements interviennent de manière associée dans le risque de pauvreté dans les foyers urbains comme dans les foyers ruraux. Travailler et ne pas avoir des revenus est un déterminant de pauvreté.
4. Chefs de foyer qui étudient seulementet qui n’ont pas d’accès à la santé montrent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux chefs de foyer qui n’ont pas d’accès à la santé mais qui ne travaillent pas (seulement étudie/ne travaille pas)
2,66 2,76 La condition de seulement étudier a une influence différenciée sur le risque de pauvreté quand on compare le foyer du chef qui ne travaille pas et la condition de ne pas aller aux établissements de santé des deux groupes suppose que face à une maladie, le foyer qui ne travaille pas, n’aura pas un effet additionnel sur la pauvreté.
5. Chef de foyer sans aucun niveau d’éducation et qui n’ont pas d’accès à la santé présentent un risque plus haut de pauvreté que les chefs de foyer avec un niveau supérieur non universitaire et qui n’ont pas d’accès à la santé(Supérieur non Univ/aucun)
2,64 2,40 Les chefs des foyers, urbains et ruraux, sans éducation présentent un haut risque de pauvreté ou veut dire que l’analphabétisme plus l’éventualitéd’une maladie intensifie le risque de majeure vulnérabilité par rapport aux chefs avec une éducation supérieure
6. Chefs de foyers en extrême pauvreté et qui n n’ont pas d’accès à la santé ont un risque haut par rapport aux foyers non
2,17 2,18 Les foyers urbains et ruraux de bas revenus dupliquent le risque de pauvreté par rapport aux foyers non pauvres, mais ceux-ci pourraient faire
Tableau No, 36: Influence des déterminants d’Accès à la Santé et Risque associéà la Pauvreté(Risque comparé de pauvreté des foyers qui ne vont pas aux établissements de santé)
ZoneUrbaine
ZoneRurale
pauvres qui ne vont pas aux établissements de santé(Extrême pauvreté/non Pauvres)
face à l’éventualité d’un problème de santé-maladie.
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7. Les chefs de foyer non bénéficiaires du bonus 10000 sans accès à la santé montrent un risque haut de pauvreté par rapport aux foyers qui sont bénéficiairesbien qu’ils n’ont pas d’accès à la santé non plus. (Non bénéficiaire/Bénéficiaire)
1,60 1,62 Les foyers urbains et ruraux non bénéficiaires du bonus 10000 ont un risque plus haut de pauvreté et la condition de ne pas aller aux établissements de santé va contre une des conditions requises par ce bonus. Ceux qui ne reçoivent pas le bonus ont un risque plus haut de pauvreté.
8. Les chefs de foyer qui sont propriétaires de logement et qui ne vont pas aux établissements de santé présentent un risque différencié de pauvreté par rapport aux chefs des foyers qui ne travaillent pas et qui n’ont pas d’accès à la santé.(Propriétaire/Ne travaille pas)
1,47 1,53 Les foyers urbains et ruraux où le chef ne travaille pas et ne vont pas aux établissements de santé semblent avoir un risque plus haut de pauvreté si comparés aux propriétaires de logement par rapport é ceux qui ne travaillent pas. Les rapports de risque relatif donnent une relation contradictoire car la propriété de logement signifie moins risque de pauvreté.
9. Les chefs de foyer qui ne travaillent pas et qui n’ont pas d’accès aux établissements de santé et ceux qui travaillent et étudient montrent un risque mineur de pauvreté par rapport aux chefs de foyer qui ne travaillent pas et qui n’ont pas d’accès à la santé (travaille et étudie/ne travaille pas)
1,31 1,31 Les foyers urbains et ruraux dont leur chef travaille et étudie ont un risque mineur de pauvreté, bien qu’ils n’aillent pas aux établissements de santé par rapport à ceux qui ne travaillent pas et qui ne vont pas aux établissements de santé. Les rapports confirment cette relation.
10. Les chefs de foyer en extrême pauvreté et qui ne vont pas aux établissements de santé montrent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers qui ne présentent pas des revenus et qui ne vont pas aux établissements de santé.(Extrême Pauv/Ne Présentent)
1,26 1,28 Les chefs des foyers urbains et ruraux en extrême pauvreté et qui ne vont pas aux établissements de santé ont un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers qui ne présentent pas des revenus car les premiers, éventuellement, ont des revenus pour faire face a une éventualité santé-maladie.
11. La situation des chefs de foyer qui ne travaillent pas et qui ne vont pas aux établissements de santé ont un risque plus haut que les chefs qui travaillent et qui ne vont pas aux établissements de santé. (travaille/ne travaille pas)
1,15 1,13 Les foyers urbains et ruraux dont les chefs ne travaillent pas ont un risque plus haut de pauvreté par rapport à ceux qui travaillent car les derniers supposent avoir des ressources pour faire face à un besoin de santé.
12. Les chefs de foyer avec BFNS et quine vont pas aux établissements de santé ont un risque haut de pauvreté par rapport aux foyers avec BFS qui ne vont pas aux établissements de santé
1,14 1,16 Il est attendu que le risque de pauvreté des foyers avec BFNS soit plus haut par rapport aux foyers sans BFNS et c’est justement ce qui indique le rapport de risque relatif.
(BFS/BFNS)
13. Les chefs de foyer qui ont accès aux crédits et qui n’ont pas d’accès à la santé montrent un risque différencié de pauvreté par rapport à ceux qui n’ont pas d’accès aux crédits et qui ne vont pas aux établissements de santé (a/n’a pas
1,06 1,04 L’accès aux crédits ne semble pas être déterminant sur le risque de pauvreté des foyers urbains et ruraux car les rapports impliquent une probabilité similaire de risque face à l’éventualité d’une maladie.
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14. Les chefs de foyers avec un travailprivé et qui ne vont pas aux établissements de santé présentent un risque plus bas de pauvreté par rapport aux chefs de foyer qui travaillent de forme personnelle et qui ne vont pas aux établissements de santé(Employé privé/Personnel)
1,02 1,02 Même risque de pauvreté entre foyers urbains et ruraux soit qu’ils travaillent comme employés privés ou personnels et que les deux groupes aient en commun, qu’ils ne vont pas aux établissements de santé. En théorie ceux qui ont un emploi privé ont plus de chance d’être acceptés par institutions comme l’IHSS, face à un besoin de santé
15. Les chefs de foyers non pauvres selon l’approche de biens et ni que vont pas aux établissements de santé montrent un risque mineur de pauvreté par rapport aux pauvres extrêmes par des biens et qui ne vont pas aux établissements de santé (NonPauvres/Pauvres Extrêmes)
0,95 0,91 La disposition de biens ne s’associe pas comme un risque de pauvreté quand on compare les foyers non pauvres et les foyers en extrême pauvreté. Bien que majeure richesse, par l’accumulation de biens des non pauvres, suppose qu’ils peuvent être utilisés pour une éventualité de santé. Les rapports expriment clairement cette relation.
16. Les chefs de foyer avec son baccalauréat et qui ne vont pas aux établissements de santé présentent un risque mineur de pauvreté par rapport aux foyers sans aucun niveau d’éducation et qui ne vont pas aux établissements de santé.(Baccalauréat/Aucun)
0,94 0,88 Le niveau d’éducation agit de forme inverse sur le risque de pauvreté quand on compare ceux qui ont son baccalauréat avec ceux qui n’ont aucun niveau éducatif. Les premiers sont moins pauvres que deuxièmes et peuvent faire face à un besoin de santé.
17. Les chefs de foyer qui ne reçoivent pas d’envois de fonds et qui ne vont pas aux établissements de santé ont un haut risque de pauvreté par rapport aux foyers qui en reçoivent et qui ne vont pas aux établissements de santé (Reçoivent/Ne reçoivent pas)
0,93 0,95 La réception d’envois de fonds ne semble intervenir sur le risque de pauvreté quand on compare les foyers qui en reçoivent et ceux qui ne reçoivent pas. C’est à dire que ceux qui reçoivent ont un risque plus bas et c’est ce que les rapportsexpriment: moins de risques divisés par plus de risques résulte en une valeur mineur qu’une unité.
18. Les chefs de foyer qui sont adultes âgés et qui ne vont pas aux établissements de santé présentent un risque mineur de pauvreté que les chefs de foyer qui ne travaillent et qui ne vont pas aux établissements de santé(Adulte âgé/Ne travaillent pas)
0,85 0,82 Les chefs qui sont des adultes âgés qui ne vont pas aux établissements de santé ont un risquemineur de pauvreté dans les zones urbaines et rurales par rapport aux foyers dont les chefs ne travaillent pas ni vont aux établissements de santé. Les rapports confirment: moins risque-des adultes âgés-de pauvreté divisé par plus de risque de pauvreté de ceux qui ne travaillent pas.
19. Les chefs de foyer qui sont bénéficiaires du bonus 10000 et qui ne vont pas aux établissements de santé présentent un risque mineur de ceux qui ne sont pas bénéficiaires et qui ne vont pas aux établissements de santé(Bénéficiaires/Non bénéficiaires)
0,75 0,77 La condition de recevoir du bonus 10000 diminue le risque de pauvreté des foyers urbains et ruraux.
20. Les chefs de foyer avec bases dépenses alimentaires et qui ne vont pas aux établissements de santé ont un haut risque de pauvreté par rapport aux chefs avec hautes dépenses alimentaires et qui ne vont pas aux établissements de santé (Pauvreté Extrême/Non Pauvres)
0,75 0,75 Les dépense alimentaires déterminent le risque de pauvreté dans les foyers urbains comme dans les ruraux: moins de dépenses alimentaires plus de risque de pauvreté et; en même temps, moins de dépenses alimentaires sont en relation avec la probabilité de maladies.
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21. Les chefs de foyer en âge non vulnérable et qui ne vont pas aux établissements de santé montrent un risque mineur de pauvreté par rapport aux chefs de foyer en âge vulnérable et qui ne vont pas aux établissements de santé.(Âge non Vulné/Âge Vulné)
0,66 0,68 La condition de l’âge vulnérable 18-25 ans et plus de 65 – intensifie le risque de pauvreté…car le rapport de comparaison est inférieur à l’unité.
22. Les chefs de foyer avec éducation primaire qui ne vont pas aux établissements de santé présentent un niveau différencié de risque de pauvreté par rapport aux chefs sans aucun niveau d’éducation et qui ne vont pas aux établissements de santé (Primaire/Aucun)
0,64 0,61 Les chefs des foyers urbains et ruraux avec éducation primaire ont un risque relatif bas de pauvreté par rapport à ceux qui n’ont aucun niveau éducatif. Les premiers peuvent faire face à une maladie, ils ont plus de ressources que les foyers dont le chef est analphabète.
23. Les chefs de foyer qui n’ont pas de logement ou qui louent et qui ne vont pas aux établissements de santé ont un risque plus haut que ceux qui ne travaillent pas et qui ne vont pas aux établissements de santé (Loué/Ne travaille pas).
0,64 0,62 La propriété de logement, dans les zones urbaines et rurales, est déterminante sur le risque de pauvreté par rapport aux chefs de foyer qui ne travaillent pas.
24. Les chefs de foyer avec son lycée (brevet) et qui ne vont pas aux établissements de santé ont un risque mineur de pauvreté par rapport aux chefs sans aucun niveau d’éducation et qui ne vont pas aux établissements de santé (Lycée « Brevet »/aucun)
0,58 0,55 La condition du lycée (brevet) influe sur le risque, bas, de pauvreté des foyers urbains et ruraux par rapport aux foyers sans un niveau éducatif.
25. Les chefs de foyer de sexe masculin qui ne vont pas aux établissements de santé ont un risque plus bas de pauvreté que les chefs de foyer femmes qui ne vont pas aux établissements de santé (Masculin/Féminin)
0,56 0,56 La condition de chef masculin diminue le risque de pauvreté dans les foyers des zones urbaines et rurales
26. Les chefs de foyer avec un niveau universitaire et aucun accès à la santé ont un risque mineur de pauvreté par rapport aux chefs de foyer qui n’ont pas un niveau éducatif et qui n’accèdent pas à la santé(Universitaire/aucun)
0,49 0,46 La condition de l’éducation universitaire diminue le risque de pauvreté des foyers urbains et ruraux.
27. Chefs de foyer qui Font des affaires domestiques et qui ne vont pas aux établissements de santé présentent un risque différencié par rapport aux chefs qui ne travaillent pas et qui ne vont pas aux établissements de santé (affaires dom/ne travaille pas)
0,39 0,43 La condition de chef de foyer dédié aux affaires domestiques diminue le risque de pauvreté par rapport aux chefs qui ne travaillent pas.
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3. Déterminants de la Pauvreté liés à l’accès différencié à l’éducation
Dans le tableau ci-joint nous considérons autres 28 hypothèses mais concernant à établir si la pauvreté dans les foyers est liée avec la condition d’avoir compléter ses études, ce qui implique la mesure de l’influence des variables d’accès à l’éducation en comparant quelques groupes de foyers qui ne les ont pas complété, par rapport à autres qui ont achevé plusieurs niveaux éducatifs. Da le tableau initial on mesurait le risque relatif de pauvreté des foyers sans éducation par rapport aux autres qui ont un ou plusieurs niveaux éducatifs. Dans ce cas, il s’agit du risque de pauvreté des foyers où le chef de foyer n’a pas complété son niveau éducatif par rapport à ceux qui l’ont complété. Ainsi, la première hypothèse mesure le risque relatif de pauvreté des foyers où les chefs de foyers sont analphabètes, ou avec un niveau primaire, qui n’ont pas terminé ses études pour des raisons économiques par rapport à ceux qui l’ont complété. Le résultat de mesurer le risque relatif montre un risque relatif élevé de pauvreté de ceux qui n’ont pas complété ses études par rapport à ceux qui l’ont fait.
28. Les chefs de foyer retraités et qui ne vont pas aux établissements de santé ont un niveau plus bas de risque de pauvreté par rapport aux chefs qui ne travaillent pas et qui ne vont pas aux établissements de santé (Retraité/Ne travaille pas)
0,35 0,34 La condition de chef de foyer retraité diminue le risque de pauvreté par rapport aux chefs qui ne travaillent pas.
29. Chefs de foyer qui ne travaillent pas, n’étudient pas ni vont aux établissements de santé présentent un haut risque de pauvreté par rapport aux chefs qui ne travaillent pas et qui ne vont pas aux établissements de santé(Ne travaille-ni étudie pas/ne travaille pas)
0,25 0,26 La condition de ne pas travailler ni étudier suppose un risque majeur de pauvreté par rapport à ceux qui ne travaillent pas. Le résultat révèle une contradiction à moins qu’entre ceux qui ne travaillent pas, il y ait plusieurs foyers non pauvres.
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(Enquête FOSDEH)
Hypothèses Interprétation
1. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire et qui disent ne pas avoir fini ses études pour des raisons économiques ont un risque plus haut de pauvreté que les chefs des foyers similaires qui ont terminé ses études (Manque de Ressources/Études terminés)
15,45 12,50 L’hypothèse se confirme puisque dans la zone urbaine le risque relatif est de 15.45 y dans la zone rurale de 12.50. On conclut que terminer les études est fondamental pour vaincre la pauvreté.
2. Chefs de foyer avec un niveau d’éducation ou primaire qui ne veulent pas terminer ses études ont un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type foyer qui ont terminé ses études (a quitté/a terminé ses études)
12,95 5,55 Comme l’hypothèse précédente on constate que pur le secteur urbain le rapport est de 12,95 et pour le secteur rural de 5,55 car ceux qui terminent ses études sont plus capables de vaincre les carences.
3. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui n’a pas terminé ses études par abandon montre un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyers mais dont le chef a terminé ses études(a quitté/a terminé ses études)
9,64 8,41 Également dans ce cas le risque es plus haut car le premier groupe de foyers dans la zone urbaine présente un rapport de 9.64 ce qui représente le grand désavantage de ceux qui abandonnent les études et cela arrive aussi dans la zone rurale avec un rapport de 8.
4. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui n’ont pas terminé ses études par problèmes familiales ont un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyer mais avec des études terminées(Problèmes familiales/études terminés)
9,49 8,90 Comme pour l’hypothèse précédente, les rapports de risque de pauvreté sont hauts dans la zone urbaine comme dans la zone rurale et cela exprime plus d’avantage pour ceux qui terminent ses études.
5. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire, adultes majeurs avec un risque de pauvreté plus haut par rapport aux foyers du même type qui ont terminé ses études(Adultes majeurs /Études terminés)
6,41 10,20 Comme pour les hypothèses précédentes mais dans ce cas il s’agit de chefs de foyer majeurs par rapport aux chefs de tous les âges qui eux, ont terminé son niveau d’études.
6. Chefs de foyer sans aucun niveaud’éducation ou primaire qui n’ont pas fini ses études à cause de l’éloignement de centre d’études, ont plus de risque de pauvreté que ceux du même groupe de foyers qui ont terminé ses études (trop loin/Études terminés)
6,31 6,80 Les hauts rapports signifient que tant pour le secteur urbain comme pour le secteur rural, le risque de pauvreté est mineur pour les chefs de foyer qui ont terminé ses niveaux d’études correspondants.
ZoneUrbaine
ZoneRurale
Tableau No 37: Influence de Déterminantes d’Accès aux Niveaux Éducatifs et Risque Associé à la Pauvreté
7. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui ne sont pas capables de travailler présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyer mais dont le chef ne travaille pas(incapable/ne travaille pas)
5,77 0,00 L’hypothèse se confirme dans la zone urbaine mais elle est nulle au niveau rural car une grande partie des chefs de foyer réalisent un type d’activité. Dans la zone urbaine les “incapables” présentent un plus haut risque de pauvreté car son histoire, probablement ne compte pas de revenus.
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10. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui sont bénéficiaires du bonus 10000 ont un risque plus haut de pauvreté que les foyers du même type qui ont terminé ses études bien qu’ils ne reçoivent pas le bonus 10000 (Oui/ Non)
2,13 3,19 Dans ce cas, la condition de recevoir le bonus 10000 n’est pas suffisante pour éviter le risque de pauvreté par rapport à ceux qui ont terminé ses études et qui ne reçoivent pas le bonus 10000. Le rapport confirme cette conclusion au niveau urbain et rural.
11. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire en extrême pauvreté ont plus de risque de pauvreté par rapport aux foyers non pauvres (Extrême pauvreté / Nonpauvres)
1,91 3,14 La seule mention des foyers en extrême pauvreté suppose que ses membres ont un risque plus haut de pauvreté qu’autres foyers non pauvres.
12. Chefs de foyer sans aucun niveau et en extrême pauvreté montre un niveau du risque de pauvreté plus haut que les foyers non pauvres (Extrême pauvreté/non pauvres)
1,79 0,64 L’extrême pauvreté implique plus de carences que le relativement pauvres et pour cela, l’hypothèse de majeur risque relatif des premiers dans les dues zones, urbaine et rurale, se confirme.
13. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire dont le chef est un homme présente un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyersmais où le chef de foyer est une femme (Masculin/féminin)
1,51 1,51 Les chefs de foyer hommes qui n’ont pas d’éducation ou seulement l’éducation primaire sont plus exposés à la pauvreté que le même type de foyer mais dont le chef est une femme. Cet aspect se répète dans d’autres dimensions d’analyse.
14. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire avec accès aux établissements de santé présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyers sans accès aux établissements de santé (avec accès/Sans accès)
1,48 1,36 Bien que cela semble paradoxal, ceux qui ont accès aux établissements de santé ont un risque plus haut de pauvreté que le même type de foyer dans les deux zones, car les premiers pourraient avoir une plus grande morbidité.
8. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui n’ont pas fini ses études car ils sont chargés des affaires domestiques, ont un plus haut risque de pauvreté par rapport au même type de foyer mais qui ont terminé ses études. (Affaires Doms/Études terminés)
5,15 1,43 Comme pour les explications précédentes : ceux qui ne terminent pas ses études ont une probabilité plus élevé d’être pauvres que ceux qui les terminent.
9. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire classés comme dans l’extrême pauvreté montrent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers non pauvres (Extrême Pauvreté/non pauvres).
2,78 1,59 Dans ce cas les chefs de foyer, urbains et ruraux, en extrême pauvreté dépasse largement le risque de pauvreté des foyers non pauvres.
15. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui ne reçoivent pas le bonus 10000 présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyersmais qui reçoivent le bonus 10,000.(Non/Oui)
1,37 1,62 On confirme l’hypothèse car le bonus 10,000 augmente les possibilités de consommation et motive quelques membres en âge mineur à continuer ses études. Le rapport de 1.37 dans la zone urbaine et 1.62 dans la zone rurale confirme que ces foyers bénéficiés sont mieux positionnés pour vaincre les carences.
16. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire et en condition de retraités montrent un risque plus bas de pauvreté que le même type de foyers mais dont le chef ne travaille pas(retraité/ne travaille pas)
1,20 1,21 L’hypothèse ne se confirme pas car le rapport, urbain et rural, est plus haut parce que la condition de retraité implique comptera avec des niveaux de revenus que celui qui ne travaille pas, n’a pas.
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19. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui réalise des affaires domestiques présente un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyers mais dont le chef ne travaille pas (Affaires Dom/Ne travaille pas)
0,91 13,01 Dans se cas l’hypothèse n’est pas confirmée dans le cas urbain car le rapport est de 0.91 mais elle se confirme de manière convaincantedans le cas rural parce qu’ils doivent être très peu de chefs de foyer qui ne travaillent pas .
20. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire avec BFS et qui sont nés au même endroit présentent un risque plus bas de pauvreté par rapport aux foyers similaires mais où il existe des BFNS et le chef de foyer est né ailleurs (BFS du même endroit/BFNS né ailleurs).
0,81 1,61 L’hypothèse se confirme au niveau urbain car les foyers avec BFS présentent un risque plus bas de pauvreté bien que le chef de foyer soit né au même endroit. Dans la zone rurale l’hypothèsene se confirme pas car le rapport de 1,61 indique que la proportion de foyers avec BFNS est plus grande en relation avec les foyers avec BFS et c’est indifférent que le chef soit né ailleurs.
21. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui travaillent, présentent un risque mineur de pauvreté par rapport au même type de foyers mais dont le chef ne travaille pas ou travaille indépendamment (travaille/Indep)
0,74 0,30 Dans les deux cas, l’hypothèse se confirme car le risque de pauvreté de ceux qui ne travaillent paso u sont indépendants, es plus haut puisqueles niveaux des revenus devront être inférieurs à ceux des chefs qui travaillent dans d’autres secteurs.
22. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire classé comme foyer avec BFS montre un risque plus bas de pauvreté par rapport au même type de foyers mais ils sont classés avec BFNS
0,73 0,63 L’hypothèse se confirme dans les deux cas parce que les foyers avec BFS des deux zones, ont moins de risque de pauvreté que les foyers avec BFNS.
17. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire en âge non vulnérableprésentent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyers mais en âge vulnérable(non vulnérable/Vulnérable)
1,11 0,93 L’hypothèse se confirme dans le cas urbain et ne se confirme pas dans le cas rural probablement parce que l’âge vulnérable a moins d’incidence dans les zones rurales pour des raisons de plus d’opportunités de travailler.
18. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire sans famille à l’étranger montrent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux au même type de foyers mais qui ont un membre de famille à l’étranger.
1,02 0,68 L’hypothèse se confirme dans le cas urbain, d’une forme pas très convaincante, et ne se confirme pas dans le car rural possiblement parce que l’importante quantité d’envois de fonds n’a pas produit des changements considérables dans la vie des foyers ruraux.
23. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui ne reçoivent pas d’envois de fonds présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires mais qui reçoivent d’envois de fonds de l’étranger(Ne reçoivent pas/Reçoivent)
0,59 0 L’hypothèse ne se confirme pas dans le cas urbain et se prend comme nulle dans le cas rural possiblement parce que les envois de fonds peuvent diminuer le risque de pauvreté quand ceux-ci sont continus.
24. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire avec une condition actuelle de travail, présente un risque mineur que les foyers de même type mais qui ne travaillent pas actuellement (Travaille/Ne travaille pas)
0,53 4,52 L’hypothèse se confirme dans le cas urbain et ne confirme pas dans le cas rural puisque les agents des zones rurales ne passent pas par des longues périodes de chômage .
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4.- Déterminants de pauvreté d’après le type d’emploi
Toutes les 31 hypothèses de ce tableau essayent de prédire l’influence de l’emploi dans le risque relatif de pauvreté. Ainsi, on compare les chefs de foyers inserts dans le secteur informel (y compris les chômeurs) par rapport à d’autres groupes inserts dans d’autres activités. Dans la première hypothèse décrite dans le tableau, on associe l’activité professionnelle dans le secteur informel (indépendant, propre compte) et l’échelle de comparaison comprend un partenariat avec la possession de biens. L’interprétation des différents rapports dans les zones urbaines et rurales, implique qu’entre les foyers urbains sans un chef (travaillent pour eux-mêmes, sont indépendants), la majeure possession de biens, d’uns par rapport aux autres avec moins de biens, influe sur le risque relatif de pauvreté. Cela n’arrive pas dans la zone rurale ce qui montre que les différences de possession de biens n’a pas un impact direct sur le risque de pauvreté entre les groupes de foyers qui se comparent.
27. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui ne travaillent pas, n’étudient pas, présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyers seulement sous la condition de ne pas travailler(Ni travaille ni étudie/Ne travaille pas)
0,30 2,56 L’hypothèse ne se confirme pas dans le cas urbain et se confirme dans le cas rural. Dans le cas urbain la double condition peut impliquer plusieurs périodes d’inactivité. Dans le cas rural il est entendu que ne pas travailler est une condition d’une durée plus courte.
28. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire et adultes âgés montrent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyers où le chef ne travaille pas(Adultes âgés-majeurs/Ne travaille pas)
0,00 12,70 L’hypothèse devient nulle dans le cas urbain et se confirme dans le cas rural car le chef qui ne travaille pas à cause de l’âge peut souffrir cette condition pendant plusieurs années de plus et que le deuxième cas peut être plus éventuel.
25. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire qui ont migré par des raisons différentes à la recherche travail, présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyers dont le chef a migré pour des raisons de travail (Migré autres raisons/ Pour travail)
0,52 0,72 Dans les deux cas, ne se confirme pas puisque les rapports inférieurs à l’unité, indiquent que le deuxième groupe de foyers peut obtenir plus de revenus, à cause de sa mobilisation motivée par le désir de trouver un travail tandis que l’autre groupe a déménagé mais pas dans la recherche d’autres sources de revenus.
26. Chefs de foyer sans aucun niveau d’éducation ou primaire avec travail pas rémunéré ont un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyers où le chef ne travaille pas(Travail rémunéré/ Pas rémunéré).
0,35 0,00 L’hypothèse ne se confirme pas dans le cas urbain et elle devient nulle dans le cas rural.
Le rapport urbain est convainquant lorsqu’il indique mauvaise condition de ceux qui travaillent sans recevoir aucune rémunération.
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ZoneUrbaine
ZoneRuraleHypothèse spécifique
1. Les foyers avec un chef “indépendant” ou au chômage ont une haute probabilité de pauvreté quand on l’associe au niveau de possession de biens et par rapport au même groupe de foyers avec une possession de bien mineure. (Pauvre/ Extrêmement pauvre)
2,65 0,29 Les foyers urbains dont les chefs sont au chômage ou travaillent de forme indépendante, et qui sont classés comme pauvres par des biens, ont une haute probabilité de risque de pauvreté par rapport aux foyers avec des chefs au chômage ou “indépendants” qui sont classés comme extrêmement pauvres par des biens. La pauvreté par des biens montre que les biens sont un déterminant de pauvreté dans la zone rurale.
2. Les foyers avec un chef “indépendant” ou au chômage et qui habitent dans un logement inadéquat sont plus exposés au risque de pauvreté que les foyers analogues qui habitent dans des auberges (Inadéquat / Auberge)
2,10 17 Selon le type d’emploi, les foyers urbains dont le chef estau chômage ou “indépendant” qui est influencé par le fait d’habiter dans des logements inadéquats (Déchets résidentiels) présente une haute probabilité de pauvreté par rapport à la probabilité de ceux qui habitent dans une auberge.
3. Le type d’emploi des chefs de foyer indépendants ou au chômage que son état matrimonial est “séparé”, ont un risque plus haut de pauvreté qu’autres états matrimoniales.(Séparé/Union Libre)
1,75 0,59 Le type d’emploi des foyers urbains dont le chef, qui est indépendant ou au chômage, est influencé par le fait d’avoir un état matrimonial “séparé”, a une probabilité plus haute d’être pauvre que ceux chefs indépendants ou au chômage dont l’état matrimonial est l’union libre.
4. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage qui habitent dans un logement individuel ont un risque différencié de pauvreté par rapport à ceux qui habitent dans des auberges (logement individuel / Auberge)
1,50 31,7 Le type d’emploi des chefs de foyer dont le chef est “indépendant” ou au chômage est influencé par le type de logement, car ceux qui habitent dans des logements individuels ont une probabilité de risque plus élevée de pauvreté par rapport aux foyers avec des chefs au chômage ou indépendants qui habitent dans des auberges. Le risque est extrêmement haut pour les foyers ruraux dans les mêmes conditions.
Interprétation
Tableau No. 38: Influence de Déterminants d’après le type d’emploi et Risque Associé à la Pauvreté (EnquêteFOSDEH)
5. L’état matrimonial des chefs de foyer “indépendants” ou au chômage en état “marié” présente un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires mais en union libre.(Marié/Union libre)
1,47 1,03 Le type d’emploi des foyers urbains dont le chef est indépendant ou au chômage, est influencé par le fait d’avoir un état matrimonial “marié” a une probabilité plus haute d’être pauvre que ceux “indépendants” ou au chômage en union libre.
6. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage qui dépensent peu en aliments ont un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires avec des dépenses plus hautes en alimentation. (Extrêmement pauvre / Non pauvre)
1,46 1,84 Le type d’emploi des foyers urbains et ruraux dont le chef est au chômage ou indépendant, a une probabilité de risque de pauvreté extrême par dépenses en alimentation par rapport aux foyers avec les mêmes conditions detravail mais qui ne sont pas pauvres par les dépenses alimentaires.
7. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage qui habitent dans des logements avec plus de chambres peuvent présenter un risque différencié de pauvreté entre foyers similaires qui ont moins de chambres.
Chambres)
1,41 1,14 Le type d’emploi des foyers urbains et ruraux dont le chef est au chômage ou indépendant, a une probabilité plus haute de risque de pauvreté pour les foyers avec plus de chambres pour dormir dans le même logement, par rapport à la probabilité de ceux qui ont moins de chambres pour dormir.
(Plus de Chambres/Moins de
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8. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage avec plusieurs foyers dans le logement ont un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires avec moins de foyers dans le logement.(Plusieurs foyers / moins de foyers)
1,40 0,90 Le type d’emploi des foyers urbains et ruraux dont le chef est au chômage ou indépendant, a une probabilité plus haute de risque de pauvreté pour les foyers qui agglutinent un nombre plus grand de foyers dans le même logement, par rapport à la probabilité de ceux qui ont moins nombre de foyers dans le même logement.
9. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage qui vont à des établissements de santé privés ont un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui ne vont à aucun établissement (Réseau privé/aucun)
1,33 4,13 Le type d’emploi des foyers urbains et ruraux dont le chef est au chômage ou indépendant, a une probabilité plus haute de risque de pauvreté pour le chef que quand il tombe malade va à un centre privé, par rapport à la probabilité de celui qui ne va à aucun hôpital.
10. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage qui vont à des établissements de santé publics ont un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui ne vont à aucun établissement (Réseau privé/aucun)
1,31 1,21 Le type d’emploi des foyers urbains et ruraux dont le chef est au chômage ou indépendant, a une probabilité plus haute de risque de pauvreté pour le chef que quand il tombe malade va à un centre public, par rapport à la probabilité de celui qui ne va à aucun hôpital.
11. Le type d’emploi des chefs de foyer indépendants ou au chômage dont le chef est né au même endroit où il habite ont un risque plus haut de pauvreté que les chefs de foyers similaires qui son né ailleurs (Même endroit/Autre endroit)
1,21 0,72 D’accord au type d’emploi des foyers urbains dont le chef est au chômage ou indépendant, on estime une haute probabilité de risque de pauvreté pour ceux qui sont nés au même endroit où ils habitent, par rapport à la probabilité de ceux qui sont nés ailleurs.
12. Le type d’emploi des chefs de foyer indépendants ou au chômage dont les chefs de foyer ne sait lire ni écrire ont un risque plus haut de pauvreté que les chefs de foyers similaires qui savent. (Sait /Ne sait pas)
1,14 2,22 D’accord au type d’emploi des foyers urbains dont le chef est au chômage ou indépendant, il existe preuve de la probabilité de risque de pauvreté même pour ceux qui savent lire et écrire, par rapport à la probabilité de ceux qui ne savent pas. Du point de vu du travail, savoir lire et écrire n’est pas une condition pour réduire la pauvreté.
13. Le type d’emploi des chefs de foyer indépendants ou au chômage dont l’état matrimonial est célibataire ont plus de risque de pauvreté que les chefs de foyers similaires qui sont dans un état matrimonial d’union libre.(célibataire/Union Libre)
1,08 0,85 D’accord au type d’emploi des foyers urbains dont le chef est au chômage ou indépendant, est influencé par le fait d’avoir un état matrimonial célibataires, ayant une probabilité plus haute d’être pauvre que les chefs indépendants ou au chômage dont l’état matrimonial est union libre. Dans la zone rurale arrive le contraire.
14. Le type d’emploi des chefs de foyer indépendants ou au chômage qui ont famille à l’étranger peuvent présenter un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui n’ont pas de famille à l’étranger(Est parti/N’est pas parti)
1,06 1,31 D’accord au type d’emploi des foyers urbains et ruraux, avec des chefs au chômage ou indépendants, il existe preuve d’une probabilité plus haute de risque de pauvreté pour les foyers qui ont famille à l’étranger, par rapport à la probabilité de ceux qui n’ont pas quitté le foyer.
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15. Le type d’emploi des chefs de foyer indépendants ou au chômage avec des logements de plusieurs chambres peut influencer un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires avec moins nombre de chambres.(Plus de chambres/Moins de chambres)
1,03 0,84 D’accord au type d’emploi des foyers urbains et ruraux, avec des chefs au chômage ou indépendants, il existe une probabilité base ou similaire de risque de pauvreté selonau nombre de chambres dans de le foyer par rapport à la probabilité de moins nombre de chambres.
16. Le type d’emploi des chefs de foyer indépendants ou au chômage avec un état matrimonial « veuf » détermine un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires avec un état matrimonial union libre (Veuf/Union libre)
1,00 0,4 D’accord au type d’emploi des foyers urbains dont le chef est au chômage ou indépendant, le fait d’avoir un état matrimonial veuf n’est pas déterminant, ayant une probabilité base d’être pauvre par rapport aux chefs qui sont en union libre. Dans la zone rurale arrive la même chose.
17. Le type d’emploi des chefs de foyer indépendants ou au chômage qui ne reçoivent pas d’envois de fonds peuventinfluencer le risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui reçoivent d’envois de fonds. (Ne reçoit pas/Reçoit)
0,98 0,72 D’accord au type d’emploi des foyers urbains et ruraux dont le chef est au chômage ou indépendant, il existe une probabilité de risque de pauvreté par ceux qui ne reçoivent pas d’envois de fonds, par rapport à la probabilité des foyers qui reçoivent d’envois de fonds, ceci indique qu’un foyer qui reçoit d’envois de fonds soit nécessairement pauvre.
18. Foyers de type d’emploi indépendant ou au chômage qui ont des revenus d’autres ressources peuvent voir diminué le risque de pauvreté par rapport aux foyers similaires sans ces revenus (Si a/n’a pas)
0,91 2,59 Les foyers urbains avec des chefs au chômage ou indépendant ont une base probabilité de risque de pauvreté quand ils ont des revenus d’autres sources, par rapport à la probabilité des foyers au chômage sans ces revenus. Cependant, dans la zone rurale, la probabilité de risque de pauvreté est haute pour les foyers au chômage ou indépendants avec d’autres revenus.
19. Les foyers avec un chef indépendant ou au chômage qui a migré de son lieu d’origine pour de raisons non liés au travail son plus exposés au risque de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui ont migré pour des raisons de travail.(Autres raisons/Raisons de travail)
0,9 1,41 Les foyers urbains avec des chefs au chômage ou indépendants ont une base probabilité de risque de pauvreté quand ils ont quitté leur lieu d’origine pour des raisons différentes au travail, par rapport à ceux qui ont migré par des raisons de travail. Dans le cas rural il y a un risque plus grand de pauvreté en termes de mobilité sociale.
20. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage avec un grand nombre de personnes qui habitent dans le foyer montrent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires avec un nombre plus bas de personnes (Plus de personnes/Nombre plus bas)
0,87 Muy alto Les foyers ruraux avec chefs au chômage ou indépendants ont un haut risque de pauvreté dans les foyers avec un plus grand nombre de personnes qui habitent dans le même foyer, par rapport aux foyers moins nombreux.
21. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage avec toilette exclusive ont un risque de pauvreté différencier par rapport aux foyers similaires avec toilette partagée (Toilette exclusive/Toilette partagée)
0,83 7,11 Les foyers ruraux avec chefs au chômage ou indépendants ont un haut risque de pauvreté avec les foyers de toilette exclusive, par rapport à ceux de toilette partagée. Ce résultat doit avoir l’influence d’autres facteurs intervenants comme celui d’autres membres de famille qui contribuent avec des revenus et qui partagent toilette, ceci n’est pas si relevant dans la zone urbaine.
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22. La situation des foyers avec des chefs indépendants ou au chômage qui utilisent le salon ou la salle à manger pour cuisiner augmentent son risque de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui utilisent autres endroits pour cuisiner (salon-salle à manger/cour)
0,83 3,64 Dans les foyers ruraux avec des chefs au chômage ou indépendants peut influer une plus haute probabilité de risque de pauvreté dans les foyers qui utilisent le salon ou la salle à manger pour cuisiner, par rapport à la probabilité d’utiliser autres lieux comme la cour (patio, fourneau), n’est pas relevant dans la zone urbaine.
23. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage en état matrimonial divorcé, peuvent avoir un risque différencie de pauvreté par rapport aux foyers où le chef est en union libre.(Divorcé/Union Libre)
0,73 0,07 D’accord au type d’emploi des foyers urbains et ruraux dont le chef est au chômage ou indépendant, il n’est pas si influencé par l’état matrimonial divorcé, car il a une probabilité base d’être pauvre par rapport aux chefs indépendants ou au chômage qui sont en union libre.
24. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage qui ont accès au téléphone portable ont un risque différencier de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui n’ont pas d’accès au téléphone portable (a/n’a pas)
0,58 0,99 D’accord aux foyers avec chefs au chômage ou indépendants, il y a une probabilité base de pauvreté pour les foyers qui ont accès au téléphone portable par rapport à ceux qui n’en ont pas.
25. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage qui ne reçoivent pas le bonus 10000 ont un risque différencier de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui reçoivent le bonus 10,000 (Ne reçoit pas/Si reçoit)
0,48 3,52 Dans la zone urbaine dont les foyers avec des chefs au chômage ou indépendants et qui ne reçoivent pas le bonus 10000 ont une triple probabilité de risque de pauvreté par rapport à ceux qui le reçoivent.
26. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage présentent un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires où le chef est une femme(Masculin/Féminin)
0,35 0,21 Dans la zone urbaine comme dans la rurale, les chefs de foyer au chômage et indépendants qui sont des hommes ont une base probabilité de risque de pauvreté par rapport à la probabilité des femmes.
27. Les bas revenus des foyers avec un chef indépendant ou au chômage produit un risque différent de pauvreté par rapport aux foyers similaires avec plus de revenus.(Extrêmement pauvres/Non Pauvres)
0,27 0,56 Dans la zone urbaine comme dans la zone rurale avec des chefs de foyer au chômage ou indépendant, qui sont classés comme extrêmement pauvres par les revenus, ont une base probabilité de pauvreté par rapport aux foyers classés comme non pauvres. Dans ce cas il peut exister l’influence d’une variable intervenante comme les subventions exclusives aux personnes extrêmement pauvres.
28. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage avec éducation primaire présentent un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires sans éducation primaire.(Primaire/Aucune)
0,10 131 Dans la zone rurale avec des foyers dont les chefs sont indépendants ou au chômage, il existe une grande preuve de pauvreté pour ceux qui, bien qu’ils aient passé la primaire, sa probabilité de risque de pauvreté est très haute, même si on tient en compte ceux qui n’ont pas étudié.
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5. Déterminants de la Pauvreté liés au Logement
Dans cette section, nous estimons les rapports de risque de pauvreté à l’aide de 20 hypothèses que, à travers la régression logistique, établissent des différences associées à la possession de logement et autres caractéristiques de chefs de foyer (âge, âge vulnérable, présence dans les centres d’éducation, etc.) et, comme dans les tableaux précédents, on essaye d’établir si une variable associée à la possession de logement garde relation avec le niveau de pauvreté dans les foyers urbains et ruraux. Dans l’hypothèse No1 se comparent deux groupes de foyers: les foyers qui ne sont pas propriétaires de logement mais avec des chefs de foyer en âges supérieurs à 65 ans: Quels d’entre eux ont plus de risque de pauvreté? Les rapports qui résultent d’équations de régression logistique montrent que les foyers avec un chef de moins de 65 ans ont un risque élevé de pauvreté par rapport à ceux de plus de 65 ans. Cela implique que l’âge et la non propriété de logement sont directement associés à la pauvreté. (Les foyers avec un chef de moins de 65 ans supposent moins d’accumulation de biens, de capital éducatif et moins de revenus par rapport aux foyers avec un chef âgé de plus de 65 ans).
30. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage qui ont étudié au lycée (brevet) ont un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires avec un chef qui n’a pas étudié. (Brevet/aucun)
0,08 125 Dans la zone rurale avec des chefs au chômage ou indépendant existe une forte preuve de pauvreté pour ceux qui, bien qu’ils aient étudié au lycée (brevet), sa probabilité de risque de pauvreté est très haute, même au détriment de ceux qui n’ont pas étudié. On a la présencede variables intervenantes qui ont relation avec peu d’opportunités d’emploi dans la zone rurale pour ce type de niveau d’études.
31. Les chefs de foyers indépendants ou au chômage qui vont à l’IHSS montrent un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires dont ses membres ne vont à aucun établissement. (IHSS/aucun)
0,03 0,04 Dans la zone rurale comme dans la zone urbaine, les foyers avec chefs au chômage ou indépendants, il n’y a pas de preuve qu’il existe la probabilité de risque de pauvreté pour ceux chefs de foyers qui vont à l’IHSS par maladie, par rapport à ceux qui ne vont à aucun établissement.
29. Les chefs de foyer indépendants ou au chômage qui ont complété son baccalauréat ont un risque différencié de pauvreté par rapport aux foyers similaires où les chefs n’ont pas étudié. (Bac/Aucun)
0,08 48 Dans la zone rurale avec des foyers dont les chefs au chômage ou indépendants, il existe une grande preuve que bien qu’ils aient terminé son bac, sa probabilité de pauvreté est très haute, même au détriment de ceux qui n’ont pas étudié. On a la présence de variables intervenantes qui ont relation avec peu d’opportunités d’emploi dans la zone rurale pour ce type de niveau d’études.
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Hypothèses Interprétation1. En comparant la non propriété de logement entre les chefs de foyer mineurs et majeurs de 65 ans, il est implicite un risque de pauvreté et plus haut pour ceux qui ont moins de 65 ans. (Moins de 65/plus de 65)
4,33 5,07 On a un risque relatif élevé pour les chefs de foyers de moins de 65 ans qui ne son pas propriétaires de logement ou qui louent influe en 4.33 fois le niveau de pauvreté par rapport à ceux de plus de 65 ans des foyers urbains et encore plus haut dans les foyers ruraux parce que la raison de risque relatif arrive à 5.07 .
2. Les chefs de foyer qui n’ont pas de logement ou qui louent et s’ils habitent dans des maisons sans services de base ont un risque plus haut de pauvreté par rapport aux chefs de foyer qui ne sont pas propriétaires ou qui louent et s’ils habitent dans des maisons avec des services de base. (No/oui)
2,80 2,90 Les foyers su secteur urbain dont les chefs ne sont pas propriétaires ou qui louent le logement où ils habitent et s’ils n’ont pas de services de base, le risque relatif est de 2.8 par rapport au même groupe de foyers mais qui louent ou habitent dans un logement avec des services de base. Dans le secteur rural, cette proportion est encore plus haute, 2.90
3. Les chefs de foyer qui n’ont pas de logement ou qui louent et si les chefs de foyer va à un centre éducatif, a moins risque de pauvreté par rapport à ceux qui ne vont pas (si va/ne va pas)
1,93 0 Les données de risque relatif confirment l’hypothèse dans le cas urbain, qui révèle un plus haut risque 1.93 et dans le cas rural, il est nul…probablement parl’absence de programmes d’éducation pour adultes dans la zone rurale.
4. Les chefs de foyer qui ne sont pas propriétaires du logement qu’ils habitent ou qui louent et qui vont à l’IHSS ont un risque de pauvreté plus haut que les foyers similaires qui ne vont pas à l’IHSS. (IHSS/Aucun)
1,85 7,46 Les données de risque relatif de pauvreté: 1.85 dans le cas urbain et 7.46 dans le cas rural et cela associé à la faible couverture de l’IHSS dans le secteur rural…expliquent le considérable risque relatif de pauvreté.
ZoneUrbaine
ZoneRurale
Tableau No 39 Influence des déterminante de Propriété de Logement et Risque Associé à la Pauvreté(Enquête FOSDEH)
5. Les chefs de foyer qui ne sont pas propriétaires du logement qu’ils habitent ou qui louent diminuent son risque de pauvreté si le chef de foyer travaille, par rapport aux foyers similaires où le chef ne travaille pas (travaille/ne travaille pas)
1,61 1,72 L’hypothèse ne se confirme pas parce que le risque de pauvreté apparait plus haut pour ceux qui travaillent par rapport à ceux qui ne travaillent pas. Une explication au niveau urbain est qu’il s’agit de chômeurs temporels qui ne sont pas pauvres.
6. Les chefs de foyer qui ne sont pas propriétaires du logement qu’ils habitent ou qui louent n’ont pas un risque de pauvreté entre ceux qui ne présentent pas ses revenus par rapport aux mêmes foyers classés comme non pauvres (Ne présente pas/Non Pauvre)
1,54 1,85 L’hypothèse se confirme car on obtient un rapport de 1.54 dans le secteur urbain et de 1.85 dans le secteur rural…cela signifie que ceux qui ne présentent pas ses revenus sont des foyers avec plus de carences par rapport aux non pauvres.
7. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qui présentent un état matrimonial non vulnérable ont un risque plus bas de pauvreté par rapport aux foyers avec un état matrimonial vulnérable (Non vulnérable / Vulnérable)
1,52 1,57 L’hypothèse ne se confirme pas parce que dans le secteur urbain les foyers de condition non vulnérable présentent un ratio de 1.52 et dans le secteur rural 1.57 Une vraie explication à relation avec le fait que c’est une minorité des foyers de condition matrimonial non vulnérable…que la condition de vulnérable prédomine dans le secteur urbain et encore plus dans le rural.
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8. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qu’ils professent des religions différentes à la catholique, auront plus de risque de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui professent la religion catholique (autresreligions/catholique)
1,28 2,08 L’hypothèse se confirme car dans le secteur urbain le risque relatif de pauvreté est de 1.20 et dans le secteur rural de 2.08. Dans les analyses de fréquences simples, les foyers moins pauvres son plus, en termes proportionnels et comparatifs aux évangéliques et catholiques.
9. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qui ont le service d’internet, peuvent être de moins risque par rapport aux foyers similaires qui n’ont pas ce service (Si, a/N’a pas)
1,20 0,50 L’hypothèse ne se confirme pas dans la zone urbaine car le risque relatifs de pauvreté est de 1.20 en le comparant avec les foyer qui n’ont pas le service d’internet…mais l’hypothèse se confirme dans la zone rurale car le ration arrive à 0.50, ce qui indique qu’il y a plus de foyers qui n’ont pas d’internet par rapport à ceux qui en ont.
10. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qui sont classés comme relativement pauvres ont plus de risque relatif de pauvreté par rapport aux foyers non pauvres (Pauvreté relative/ Non pauvre)
1,13 0,98 L’hypothèse se confirme à peine, dans le secteur urbain par le ratio 1.13 et il est presque le même qu’au rural. On attend que ça soit de cette forme car on compare des foyers pauvres avec des foyers non pauvres…cependant le ratio de risque relatif serait substantiellement plus haut dans les deux cas.
11. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent ont plus de risque relatif de pauvreté quand les foyers sont classés comme d’extrême pauvreté par rapport aux foyers similaires non pauvres (Pauvre extrême/Non pauvre)
1.12 0.97 Comme pour l’hypothèse précédente… cependant semblerait indiquer qu’ils sont beaucoup moins les foyers non pauvres qui ne sont pas propriétaires du logement qu’ils habitent…ce type de relation mérite une étude en profondeur.
12. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et dont le chef est un homme, ont un risque relatif plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires dont le chef est une femme (Masculin / Féminin)
1,10 1,30 L’hypothèse se confirme dans les deux zones, 1.10 rural et 1.30 urbain. Ce résultat suppose que le siège féminin influe sur le bas niveau de pauvreté comparé,dans la zone urbaine comme rurale
13. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qu’ils habitent dans le même endroit où ils sont nés présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires dont le chef est né ailleurs (Même lieu/ailleurs)
0,96 0,51 L’hypothèse ne se confirme pas: légèrement dans le secteur urbain par le ratio de 0.96 et considérablement plus dans le secteur rural, 0.51. L’explication pourrait se basé sur le fait que l’étranger a plus d’avantages qui pourraient faciliter la mobilité sociale tandis que le chef natif est plus content du status social acquis.
14. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qu’ils vont au service de santé public ont un risque de pauvreté plus haut que les foyers similaires qui ne vont pas (Public/Aucun)
0,87 1,27 L’hypothèse ne se confirme pas pour le secteur urbain car le ratio arrive à .087 et se confirme pour le secteur rural par le ratio de 1.27, cette situation peut se donner parce que les ruraux ont moins d’accès géographique et économique et pour ça, ils sont plus pauvres et ceux qui vont le moins.
15. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qui ont des revenus d’autres sources ont un risque plus bas de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui n’ont pas autres sources.
0,81 0,61 L’hypothèse se confirme dans les deux cas parce que dans la zone urbaine le ratio est de 0.81 et plus dans la zone rurale 0.61. Cela s’explique considérant que les flux additionnels de revenus impliquent une probabilité plus base de pauvreté.
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6. Déterminants de Pauvreté liés à l’âge des chefs de Foyer
Dans cette section on a configuré 7 hypothèses qui cherchent mieux préciser l’influence de l’âge avec le risque relatif de pauvreté. Dans ce cas, l’âge est associé à se présenter ou non, aux établissements de santé publics et privés. Dans une bonne mesure, il s’agit de comparer les foyers avec un risque d’être atteints par des maladies graves – les personnes âgées de plus de 65 ans – par rapport aux foyers avec un risque plus bas d’être atteints par des maladies graves – les personnes âgées de moins de 65 ans – avec une charge de morbidité différencié parce qu’ils incluent une proportion considérable de foyers avec des jeunes couples. La première hypothèse se confirme car, effectivement, les chefs de foyer âgés de plus de 65 ans et qui vont à un établissement de santé privé ont un risque élevé de pauvreté par rapport aux chefs de foyer âgés de moins de 65 ans et qui ne vont à aucun établissement. Pour le secteur Santé, l’IHSS et réseau public de la Santé, ces rapports suggèrent pas de couverture ou l’absence de programmes de soins pour les personnes de plus de 65 ans qui, à son tour, incident ou influencent sur les niveaux de pauvreté.
16. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qui vont auxétablissements privés quand ils sont malades présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui ne vont nulle part quand ils sont malades. (Privé/aucun)
0,68 0,48 L’hypothèse ne se confirme pas car dans la zone urbaine on obtient le ratio de 0.68 et dans la rural 0.48…dans les deux cas peut être impliquée la possibilité de moins disponibilité de revenus pour aller à un centre public ou privé d’attention.
17. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qui reçoivent un bonus ont un risque plus bas de pauvreté par rapport aux foyers similaires qui ne reçoivent pas de bonus (Si a/N’a pas)
0,64 0,35 L’hypothèse se confirme parce que le ratio est de 0.64 dans la zone urbaine et 0.35 dans la rurale. Dans ce dernier cas, le chiffre indique que sont proportionnellement plus les foyers ruraux qui ne reçoivent pas le bonus.
18. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qui disent avoir famille à l’étranger présentent un risque plus bas par rapport aux foyers similaires mais qui n’ont aucun membre de famille à l’étranger (oui/Non)
0,61 0,76 L’hypothèse se confirme car le ratio arrive à 0.61 dans le secteur urbain et à 0.76 dans le secteur rural. Ce résultat suppose que la personne à l’étranger peut servir comme un appui additionnel qui empêche l’appauvrissement de son foyer d’origine
19. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et qui ont quitté ses lieux d’origine pour des raisons différentes à chercher du ont un risque plus bas de pauvreté par rapport aux foyers dont les chefs se sont mobilisés pour des raisons de travail. (Pour raisons dif de travail/Pour travail)
0,60 0,80 L’Hypothèse se confirme: le ratio dans le secteur urbain est de 0.60 et dans le secteur rural de 0.80. Comme pour l’hypothèse précédente ceux qui se mobilisent par des raisons de travail procèdent d’une situation de pauvreté originaire et ce n’est pas nécessairement le cas pour ceux que se sont mobilisés par d’autres raisons.
20. Les chefs de foyer non propriétaires du logement qu’ils habitent et ont été victimes de la violence présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires où le chef de foyer n’a pas été victime de la violence. (oui/non)
0,00 2,35 L’hypothèse ne se confirme pas dans le cas urbain et se confirme dans le cas rural ce qui indique la possibilité que l’incidence des cas de violence dans le secteur rural soit haute, malgré qu’ils ne soient pas informés au niveau des médias.
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Hypothèses
1. Les chefs de foyer de plus de 65 ans et qui vont au réseau privé de santé présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux chefs de foyer de moins de 65 ans qui ne vont à aucun établissement quand ils sont malades(Réseau privé/aucun)
3,71 3,28 L’hypothèse se confirme car le ratio est de 3.71 dans la zone urbaine, ce qui implique plus de risque de pauvreté car, au moment d’aller au centre privé ils manifestent qui ne rentrent pas dans le programme de sécurité sociale et probablement peut être une maladie grave, ce qui peut être un élément d’appauvrissement tandis que les personnes de moins de 65 ans ne vont à aucun établissement car il s’agit de maladies moins graves. Dans le secteur rural il est de 3.28.
2. Les chefs de foyer de plus de 65 ans et qui reçoivent des revenus d’autres sources présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport aux chefs de foyer de moins de 65 ans qui ne reçoivent pas d’autres sources (Si reçoit/ne reçoit pas).
3,44 3,83 L’hypothèse se confirme car elle atteint un ratio de 3.44 dans le secteur urbain et de 3.83 dans le rural. Ceci signifie, contraire au sens commun, que les foyers avec chefs de plus de 65 ans sont moins inclus dans le marché de travail et précisent d’autres sources, comme des aides, tandis que les foyers avec des chefs de moins de 65 ans seraient inclus dans les marchés de travail et recevraient plus de revenus et seraient moins nécessités d’autres sources de revenus.
3. Les chefs de foyer de plus de 65 ans qui vont à l’IHSS quand ils sont malades ont un risque plus haut de pauvreté que les foyers similaires qui ne vont à aucun établissement quand ils sont malades (IHSS/Aucun).
2,04 1,05 L’hypothèse se confirme par des raisons similaires à l’hypothèse précédente. Cependantcette confirmation est convaincante seulement pour le secteur urbain avec un ratio de 2.04 et très faible dans le secteur rural avec un ratio de 1.05. Il faut considérer, à nouveau, le type de maladie qui abat les chefs de foyers majeurs par rapport aux autres plus jeunes.
ZoneUrbaine
ZoneRurale Interprétation
Tableau No. 40 Influences de Déterminants d’ÂGE et Risque Associé à la Pauvreté(Enquête FOSDEH)
4. Les chefs de foyer de plus de 65 ans qui vont tau réseau public quand ils sont malades ont un risque relatifs plus haut de pauvreté par rapport aux chefs de foyer de moins de 65 ans qui ne vont à aucun établissement quand ils sont malades (Réseau public/aucun)
1,87 1,61 L’hypothèse se confirme de forme anticipée car le ratio dans la zone urbaine arrive à 1.87 et dans la zone rurale à 1.61. Cela garde relationavec la charge de morbidité différente des chefs de plus de 65 ans par rapport à ceux de moins de 65 ans.
5. Les chefs de foyer de plus de 65 ans avec un niveau d’éducation supérieur on un risque relatifs de pauvreté plus bas que les chefs de foyer de moins de 65 ans mais avec un niveau éducatif inférieur(Niveau supérieur/Niveau inférieur)
0,87 0,61 L’hypothèse se confirme, par le ratio de 0.87 dans la zone urbaine et de 0.61 dans la rurale, l’explication implique que le niveau supérieur d’éducation suppose de niveaux plus haut de revenus par rapport aux chefs de foyers de moins de 65 ans mais avec un niveau inférieur d’éducation.
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7. Déterminants de Pauvreté liés aux Âges Vulnérables
Nous avons considéré traiter de forme spécifique une variable d’âge créé: âge vulnérable-âge non vulnérable, on établi 10 hypothèses qui contrastent le sexe des chefs de foyer, l’état matrimonial, l’achèvement des études et encore plus. Dans ce cas, le groupe de foyers en âge vulnérable (foyers entre 18 et 25 ans de plus que les foyers avec un chef de plus de 65 ans) parle de contraster les foyers avec plus de probabilité de pauvreté par rapport aux foyers en âge non vulnérable et avec moins de probabilité de pauvreté. Dans la première hypothèse le contraste qui fait la différence, l’échelle de mesure, propose comparer la pauvreté des foyers avec un chef homme par rapport aux foyers avec une chef femme (les deux groupes en âge vulnérable) et le résultat de cette association est que les foyers avec chefs hommes et âge vulnérable ont un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers avec des chefs femmes. (Il faut noter que la monoparentalité féminine ne signifie pas l’absence de conjoint, parce que nous ne comparons pas les foyers biparentaux dirigés par un homme avec des foyers monoparentaux dirigés par des femmes).
6. Les chefs de foyer de plus de 65 ans en condition de pouvoir lire et écrire ont un risque plus haut de pauvreté que les chefs de foyer de moins de 65 ans en condition de ne savoir lire ni écrire (Sait/ne sait pas)
0,26 0,94 L’hypothèse ne se confirme pas car le ratio dans la zone urbaine est de 0.62 et dans la zone rurale de 0.94. Cela implique que sont les chefs de foyer analphabètes, de moins de 65 ans, les plus exposés au risque de pauvreté.
7. Les chefs de foyer avec plus de 65 ans et qui vont à un établissement d’enseignement auront un risque plusbas de pauvreté par rapport aux foyers des chefs de moins de 65 ans qui ne vont à aucun établissement d’enseignement (vont/ne vont pas)
0,08 1,32 L’hypothèse se confirme dans le cas urbain par le ratio de 0.08 qui indique que le risque de pauvreté est très supérieur parce que les chefs âges (majeurs) qui vont, le Font à cause de son bas niveau d’éducation et ses faibles revenus. Dans le cas rural, l’hypothèse ne se confirme pas car ceux d’âge plus avancé seraient plus pauvres que l’autre groupe d’âge plus bas mais qui ne vont pas probablement parce qu’ils croient qu’ils n’ont pas besoin (maladies moinsgraves).
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Hypothèses
1. Les chefs de foyer en âges vulnérables quand le chef est unhomme, ils ont un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires avec une femme comme (Homme/Femme)
3,02 2,11 L’hypothèse se confirme de plus de risque relatif de pauvreté pour les foyers avec des chefs hommes, avec un ratio de 3.02 dans la zone urbaine et de 2.11 dans la zone rurale, car, on a déjàconclut que les femmes, chefs de foyer sont moins pauvres que les foyers avec un chef homme.
2. Les chefs de foyer en âges vulnérables quand l’état matrimonial est célibataire ont un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires en autres états matrimoniales.(Célibataires/Autres)
1,30 0,89 L’hypothèse se confirme avec un risque plus haut dans le cas urbain, avec un ratio de 1.30, mais ne se confirme pas dans la zone rurale car le ratio est de 0.89, ce qui exprime, dans le cas rurales, une abondance relative d’unions libres dans les foyers non pauvres et pauvres.
3. Les chefs de foyer en âge vulnérable qui ont terminé ses études présentent plus de risque de pauvreté par rapport aux foyers similaires mais qui n’ont pas terminé ses études (études terminés/non à accuse du travail)
1,22 4,04 L’hypothèse se confirme parce que le ratio de risque relatif de pauvreté est de 1.22 dans la zone urbaine et de 4.04 dans la zone rurale. Cette situation particulière suppose que les chefs de foyer n’aient pas terminé quelques niveaux d’éducation, ils auront des revenus en accord aux niveaux inférieurs de scolarité.
4. Les chefs en âge vulnérable et qui ont été victimes de la violence ont un risque plus haut de pauvreté par rapport aux foyers similaire mais qui n’ont pas été victimes de la violence.(Victime/ Pas victimes)
1,02 0,61 On ne registre pas une confirmation convaincante dans la zone urbaine parce que c’est à peine une fraction décimale qui différencie un groupe de l’autre et l’hypothèse ne se confirme pas dans le cas rural à cause dut ratio estimé de 0.61 et cela arrive parce qu’il y a plus de preuves de violence dans la zone rurale.
5. Les chefs de foyer en âge vulnérable et un nombre plus élevé de personnes dans le foyer présente un risque relatif plus haut de pauvreté par rapport au même groupe de foyers avec moins de personnes par foyer..(Plus de personnes /Moins de personnes)
0,94 0,83 L’hypothèse ne se confirme pas pour les deux zones, 0.94 dans l’urbaine et 0.83 dans la rurale. On peut l’expliquer parce que les groupes de moins de personnes implique la possibilité qu’ils soient des mineurs ou dépendants que par son âge, ne génèrent pas de revenus.
ZoneUrbaine
ZoneRurale Interprétation
Tableau No. 41 Influence de déterminants en Âges Vulnérables et Risque Associé à la Pauvreté(Enquête FOSDEH)
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7. Les chefs de foyer en âge vulnérable et ont changé au domicile actuel pour des raisons de santé et d’éducation présentent un risque relatif plus haut de pauvreté par rapport au même groupe de foyers mais qui ont changé au domicile actuel par des raisons de travail. (Santé, éducation/ Travail)
0,80 1,23 L’hypothèse ne se confirme pas dans le cas urbain car on estime le ratio à 0.80 et dans le cas rural, si se confirme avec un ratio de 1.23. Cette situation correspond au fait que dans le milieu urbain se prolifèrent les cas des personnes qui cherchent travail et cherchent une stabilisation tandis que la mobilité par des raisons de santé et éducation ne constitue toujours un changement.
8. Les chefs de foyer en âge vulnérable et d’autres religions présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même groupe de foyers qui s’auto-nomment catholiques (Autres/ Catholiques)
0,39 0,84 Cette hypothèse ne se confirme pas puisque le ratio dans la zone urbaine est de 0.39 et dans la zone rurale de 0.84, ce qui implique une forte incidence de pauvreté entre les foyers catholiques des deux zones.
9. Les chefs de foyer en âge vulnérable et sans charge économique présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même type de foyer mais avec charge économique (Sans charge/avec charge)
0,38 0,35 L’hypothèse ne se confirme pas dans les deux cas parce que le ratio est beaucoup plus inférieur à une unité e indique que plus de charge économique en elle même signifie plus de difficultés pour satisfaire les besoins fondamentaux.
10. Les chefs de foyer en âge vulnérable et avec travail ont un risque moins haut de pauvreté par rapport aux foyers similaires mais qui n’ont pas de travail. (avec travail/sans travail)
0,28 0,32 L’hypothèse se confirme parce que le ratio de 0.28 dans la zone urbaine et de 0.32 dans la zone rurale, indiquent que la condition d’avoir de travail (emploi) suppose un risque plus bas d’être pauvre.
6. Les chefs de foyer en âge vulnérable et qui perçoivent comme “pire” la situation du foyer malgré à avoir un membre de famille à l’étranger, présentent un risque plus haut de pauvreté par rapport au même groupe de foyers qui perçoivent sa situation comme pareille ou meilleure.(Pire/Pareille o meilleure)
0,87 1,22 L’hypothèse ne se confirme pas dans le cas urbain car le ratio estimé est de 0.87 et se confirme dans le cas rural avec un ratio de 1.22. l’explication centre l’attention au fait que pour les foyers ruraux, le membre de famille à l’étranger représente un horizon de mobilitésociale et que dans le secteur urbain, on perçoit que toute aide d’un membre de famille n’e serait pas significative pour changer le standard de vie.
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Quelques notes supplémentaires pour lutter contre la pauvreté au Honduras
Bien que les variables qui ont prévalu au cours du temps pour l’analyse de la pauvreté tournent autour de la création d’emplois et de revenus, il est également nécessaire de noter que ceux-ci ont été articulés par des politiques publics de gouvernements consécutifs pour les rendre Politiques d’ État, dans le meilleur des cas. Cependant, nous considérons qu’il est nécessaire de redimensionner la sur comment attaquer les questions su l’appauvrissement au Honduras et probablement dans d’autres latitudes de la terre ; en considérant les variable qui ont été plus constantes dans le monde réel et dans le temps, y compris la possibilité qui ont résulté originaires d’autre type de variables.
Sur cette base, nous croyons convenable analyser un aspect, bien qu’il soit tenu en compte par la plupart des techniciens et personnes qui prennent les décisions liés à la lutte contre la pauvreté, il est également vrai qu’on ne fait pas toujours l’approche qui permet, clairement, de savoir quel est le rôle que l’État devrait avoir sur les investissements publics ; surtout parce que les investissements publics n’ont pas toujours eu relation avec un programme qui les identifie dans le cadre d’un procès de planification au moyen et long terme, mais, comme l’opportunité d’obtenir des crédits provenant de la communauté financière internationale, ou de la communauté financière nationale, et d’autre part ce qui pourrait être lié au respect des promesses de campagne électorale, ou à ce qu’un homme politique en particulier puisse considérer qu’il faut réaliser. Dans le pire des cas, il y a des secteurs qui pourraient être également très liés à l’opportunité de faire des affaires, soit licites ou illicites.
Par conséquent FOSDEH signale, que la pauvreté peut être réduite par l’application d’un programme d’investissement public qui transcende la période d’un gouvernement, et pourrait être plutôt orienté sur l’application, ou l’exécution de plusieurs gouvernements, par exemple: le programme routier du pays. En tout cas un programme d’investissements publics qui lutte contre la pauvreté, doit tenir en compte les ressources locaux, ce qui a à voir avec l’industrie de la construction, et la possibilité que les matériaux et d’autres éléments importants pour celle-ci, soient principalement, un apport de nature national, d’un autre coté, il faudra prendre en compte que les travaux publics, devront avoir un composant plus important de main d’œuvre nationale, pas facile à trouver dans le marché la main d’œuvre qui ait les connaissances, l’expérience requise ; et cela a comme implication, le besoin qu’une bonne partie de la population, ou un secteur de la population puisse avoir accès à cette formation, et qu’elle puisse être utilisée rationnellement dans les travaux qui se construisent.
Un autre aspect important à tenir en compte, outre l’utilisation du local24, est ce qui a à voir avec l’identification des priorités d’investissement national, et d’une autre part, où se trouvent les meilleures capacités d’exécuter les différents projets ; cela signifie alors, que la planification doit être préparée avec beaucoup d’avance, et de l’autre coté on doit considérer qu’il doit avoir un plan d’investissements, que d’une part puisse définir le niveau prioritaire d’investissement; et d’autre part qui puisse définir le ou les endroits où il serait plus convenable de commencer ou continuer les travaux, et une autre chose d’importante, c’est l’impact que la construction de cette ouvre pourrait avoir en termes, et ce qui pourrait être la génération de bénéfices primaires et secondaires dérivés d’elle-même.
24 Effec7vement on implique l’op7on d’approfondir les processus de décentralisa7on qui permekent une majeure par7cipa7on à niveau municipal, local.
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Il est important de noter qu’il existe également d’autres dispositions de nature juridique et financière, qui doivent être considérés à l’avance, de sorte que les travaux publics puissent se dérouler avec le moindre retard possible, et qui puissent être liés à la violation des lois qui bénéficient certains secteurs comme par exemple: où va se construire une œuvre où il y a un besoin établir un accès, ou le besoin de pouvoir avoir un espace de terrain où il y a d’autres propriétaires et enfin, si on ne peut pas payer un juste prix pour cette terre, qu’ils aient l’opportunité de créer des retards qui puissent leur affecter directement et de retarder directement les travaux. Il est important de tenir en compte les retards qui ont les travaux financés par la communauté internationale et les intérêts autour de ces possibilités d’investissement car, normalement, elles représentent un intérêt qui ne correspond pas aux intérêts de Honduras, et d’autre part, on exige un certain niveau de conditions que le gouvernement ne peut pas respecter à court terme.
Comme une contribution supplémentaire, FOSDEH étendra les notes ici commencés pour lutter contre la pauvreté dès l’intérieur, de sorte que nous avançons certains sujets suggestifs: en réduisant la pauvreté avec solidarité; réduction de la pauvreté avec le bonus durable; réduction de la pauvreté avec le fond Migrante; en réduisant la pauvreté avec l’économie d’appui: Retour sur le terrain; en réduisant la pauvreté à l’aide de l’éducation.
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XII. Bibliographie
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Annexe 1Analyse de variance univariée pour la pauvreté
résultats obtenus
1) Les contributions explicatives des modèles de variance selon les mesures de pauvreté se sont quantifiées de la forme suivante:
a) PAUVRETÉ PAR BESOINS FONDAMENTAUX 48%b) POBREZA PAR TYPE D’EMPLOI 40%c) POBREZA PAR REVENUS 30%d) POBREZA PAR BIENS 23%e) POBREZA PAR DÉPENSES DE CONSOMMATION 21%
2) Les déterminants plus significatifs pour les mesures de pauvreté antérieurs sont:
• NIVEAU D’EDUCATION• REVENUS PAR ACTIVITÉS SECONDAIRES• NOMBRE DE FOYERS DANS LE MÊME LOGEMENT• NOMBRE DE PERSONNES DANS LE MÊME LOGEMENT• CONDITIONS INADÉQUATES DU LOGEMENT• SEXE DU CHEF DE FOYER• TRAVAIL EN AGRICULTURE ET BÉTAIL• CHARGE ÉCONOMIQUE DANS LE FOYER• ENVOIS DE FONDS• BONUS 10,000• DÉTERMINANTS QUI APPARAISSENT DE L’INTERSÉCTION ENTRE LES
CONDITIONS DE LOGEMENT, SEXE, CHARGE ÉCONOMIQUE, TRAVAIL EN AGRICULTURE, ENVOIS DE FONDS ET BONUS.
3) L’EFFET CONJOINT DES ENVOIS DE FONDS * BONUS IMPACT AUX TROIS NIVEAUX DE PAVRETÉ.
4) SUR LA MESURE DE LA PAUVRETÉ PAR DÉPENSES ALIMENTAIRE, LES VARIABLES
DES CONDITIONS DE LOGEMENT INADÉQUAT OU SI TRAVAILLE EN AGRICULTURE NE SONT PAS SIGNIFICATIFS INDIVIDUELLEMENT, MAIS QUAND ILS SE CONDUISENT ENSEMBLE AVEC LE BONUS 10,000, SI A UN IMPACT SUR CETTE MESURE DE LA PAUVRETÉ.
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Annexe 2
Bien et Actifs Attribution de Score1. Logement loué 102. Propriétaire de Logement 353. Propriétaire et complètement payé 354. Propriétaire récupé rélégalisé 355. Propriétaire récupéré sans légaliser 256. Adjugé sans paiement 257. Reçu par services de travail 251. Réfrigérateur 42. Cuisinière à 4 feux 33. Mixeur 14. Batteur/Mixeur 15. Fer à repasser électrique 16. Microondes 27. Lavelinge 38. Téléviseur 39. Télévision avec câble 410. Radio o Radio cassette 111. Stéréo 212. Téléphone fixe Hondutel 213. Téléphone fixe (Tigo, Claro)14. Voiture pour usage du foyer 515. Voiture pour activité productive16. Moto pour usage du foyer 317. Moto pour usage du travail18. Vélo pour adulte 119. Ordinateur 320. Climatisation 351. Si Possède Terre (Terrains) 852. Si Possède Bétail 15Total Points 100
Rangs de Score:Non Pauvres Entre 55 y 100 pointsPauvres Entre 30 y 54 pointsExtrêmement Pauvres moins de30 points
Critère de classification
Eléments de l’Échelle de biens et actifs (Enquête FOSDEH)