instituto de investigaciones economicas y sociales …

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INSTITUTODEINVESTIGACIONESECONOMICASYSOCIALESDELSUR

DocumentodeTrabajoNº8

Informe:PobrezaenBahíaBlanca2004-2018

MaríaEmmaSantos

15/11/2018

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INFORME:PobrezaenBahíaBlanca:2004-2018

Dra.MaríaEmmaSantos•

InstitutodeInvestigacionesEconómicasySocialesdelSur(IIESS),UNS-CONICET.DepartamentodeEconomía,UNS.SanAndres800.8000BahiaBlanca.msantos@uns.edu.ar.OxfordPovertyandHumanDevelopmentInitiative,UniversidaddeOxford,ReinoUnido.

1.Introducción

Lareduccióndelapobrezaesunobjetivoprioritarioytransversalamuchosotrosobjetivosde

desarrolloanivelglobal.Enefecto,constituyeelprimerode17ObjetivosdeDesarrolloSostenible

(ODS) (sucesores de los Objetivos del Milenio), establecidos en el año 2015 por las Naciones

Unidasluegodeunamplioprocesoparticipativo.Seestimaque,entornoalaño2015,736millones

depersonasvivenconmenosdeUS$1,90aldía–pobrezaextrema–(BancoMundial,2018),y1300

millones son multidimensionalmente pobres –pobreza aguda– experimentando privaciones en

aspectos fundamentales de la vida de manera simultánea (OPHI, 2018).1 Este primer ODS es

acompañado–entremuchosotros–porelODS11:“lograrque lasciudadesy losasentamientos

humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles”. Lógicamente el logro de estos

objetivos en 2030 a nivel global requiere del compromiso y progresohacia ellos en cadapaís y

dentrodeel,encadaaglomeradopoblacional.

Bahía Blanca es una de las ciudades con mayor densidad poblacional del sur de Argentina,

concentrando301.000personas(INDEC,2010),constituyendounaciudadintermedia.2Sibienlas

ciudadesintermedias(enoposiciónalasgrandesurbes)puedendesempeñarunrolimportanteen

lareduccióndelapobreza(ChristiaensenyKanbur,2018),BahíaBlancaexhibefrecuentementeun

desempeño preocupante en varios indicadores socioeconómicos clave. Por ejemplo, la tasa de

desocupacióndelaglomeradoBahíaBlanca-Cerrihaestadodesde2003al2017entredosy tres

•MariaEmmaSantosesInvestigadorAdjuntodelConsejoNacionaldeInvestigacionesCientíficasyTécnicas(CONICET) en el Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS), Profesor Adjunto delDepto.deEconomíadelaUniversidadNacionaldelSur(UNS),eInvestigadorAsociadoalOxfordPovertyandEste trabajo ha sido realizado en el marco del proyecto de CONICET PIP No 11220150100659CO y delProyectodeUnidadEjecutora(PUE)delCONICETsobreVulnerabilidadyExclusiónSocialenBahíaBlanca.1EstaestimaciónesutilizandoelÍndicedePobrezaMultidimensionaldesarrolladoporAlkireySantos(2010,2014)2 Como es sabido, las principales actividades económicas son la producción industrial asociados al poloindustriallocalizadocercadelpuerto,actividadcomercialyexportacióndeproductosprimarios(soja,trigo,maíz,gas,aceite)pormediodeunodelosprincipalespuertosdelpaís,Ing.White.

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puntosporcentualesporencimadelatasadedesocupacióndeltotaldeaglomeradosdemenosde

500.000habitantes(dentrodelosqueestáBahíaBlanca).3

Enesteinformesereportanlosprincipalesresultadosdeestimacionesdepobrezaporingresos

entre 2004 y 2018, así como de una medida más comprehensiva: un índice de pobreza

multidimensional (Santos et al., 2015; Santos y Villatoro, 2018), que incluye ingresos, pero

consideraademásprivacionesenotrascuatrodimensionesdelbienestar.

Se utilizan datos de la Encuesta Permanente de Hogares para algunos puntos en el tiempo

entre2004y2018.Sepresentanestimacionesdepobrezaporingresosparalosaños2004,2009,

2014, 2016, 2017 y 2018, cubriendo tanto el ciclo político anterior como el actual. Además se

presentanestimacionesdepobrezamultidimensionalparalosaños2004,2009,2014y2017.

Como es de público conocimiento, el INDEC estuvo intervenido entre el año 2007 y 2015.

Duranteeselapso,elÍndicedePreciosalConsumidor(IPC)estuvosub-valuado,locualllevóauna

subestimacióndelcostodelaCanastaBásicaAlimentaria(CBA)ydelaCanastaBásicaTotal(CBT),

dandolugaraestimacionesartificialmentebajasdelastasasdeindigenciaypobreza.Apartirdel

segundo trimestre de 2013, el INDEC optó por dejar de reportar las estadísticas de pobreza,

dejandounvacíoestadístico.4,5Afinesde2015,conlaasuncióndelnuevogobierno,senormalizó

elINDECyen2016sereanudaronlasestimacionesdepobrezamonetariaincorporandounaserie

demejorasmetodológicas.

Enestecontexto,losaportesdeesteinformesonlossiguientes:

3 Los Boletines de Estadísticas Laborales de Bahía Blanca-Cerri (IIESS) ofrecen información detallada alrespecto.4Estomotivóelsurgimientodeestadísticasdepobrezaalternativasporpartedeconsultorasprivadasyporel Observatorio de la Deuda Social Argentina (de la Universidad Católica Argentina) (véase por ejemploODSA,2011),perodichasestimacionesnosereportabananiveldesagregadodelosaglomerados.En2015,seofrecióunaestimacióndepobrezamonetariaparaBahíaBlancadesdeelIIESS(Santos,2016).5 Además del conocido problema de la distorsión en las estimaciones oficiales de inflación por parte delINDECentre2007y2015,hubodistorsionesmenosvisiblesenlarecoleccióndelosdatosdelaEPH.INDEC(2016a, p.1) señala que hubo problemas en términos de la cobertura geográfica, falta de capacitaciónconceptual y operativa del personal responsable del proceso de recolección de los datos, utilización deprácticassesgadaspara larealizacióndeltrabajodecampo,yun incrementosignificativoen latasadenorespuestade loshogares.Adiferenciadelproblemadeestimaciónde la inflaciónpara lacorrespondientevaluacióndelascanastas,estasotrasdistorsionesnosonsencillasdeenmendaraposteriori,porlocualserealizanlasestimacionesconlosdatosdisponibles,asabiendasdequelasmismaspuedenserimprecisas.

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(1) ofrecerunacontinuidaden lasestimacionesdepobrezapor ingresosparaelaglomerado

deBahiaBlanca,permitiendounanalisistemporal,asicomotambiénunaevaluacióndela

situaciónactual,

(2) ofrecer estimaciones de pobrezamultidimensional durante elmismo periodo de tiempo

paradeBahiaBlanca,

(3) mostrar las dificultades estadísticas que presenta las estimaciones de pobreza para el

aglomerado de Bahía Blanca e incorporar estas consideraciones al momento de leer las

estadísticas,mostrandolaimportanciadereportarintervalosdeconfianza.

Se presentan primero la metodología y estimaciones de pobreza por ingresos y luego la

metodologíayestimacionesdepobrezamultidimensional.Para facilitar la lectura, ladescripción

delosdetallestécnicossedejaparanotasalpie.

2.Medicióndepobrezamonetaria

2.1Aspectosmetodológicosdelamedicióndepobrezamonetaria

LamedicióndepobrezaporingresosenArgentinautilizaunalíneadeindigencia(LI)apartirdel

costo de una canasta básica alimentaria (CBA), la cual permite cubrir los requerimientos

nutricionales de una persona representativa, técnicamente llamada “adulto equivalente” (AE).6

Tambiénseespecificalalíneadepobreza(LP)apartirdelcostodelacanastabásicatotal(CBT),la

cualseobtienemultiplicandoelvalordelaCBAporunfactordeexpansiónquesellamaInversa

delCoeficientedeEngel,elcualindicacuántasvecessenecesitalaCBAparacubrirlasnecesidades

totales.

Para la identificación de los hogares indigentes y pobres se suma el total de “adultos

equivalentes”quehayencadahogar.7Unhogar se identifica como indigente si su ingreso total

familiares inferioralvalordelaCBAmultiplicadoporeltotaldeadultosequivalentesdelhogar.

Un hogar se identifica como pobre si su ingreso total familiar es inferior al valor de la CBT

multiplicado por el total de adultos equivalentes del hogar.8 La tasa de indigencia y la tasa de

6Eladultoequivalenteesunhombrede30a59añosdeedad.7Porejemplo,unhogarcompuestoporunhombreyunamujerdeentre30y59años,unhijode5añosyunode9años,tieneuntotalde3.06adultosequivalentes.8EltotaldeadultosequivalentesdeunhogarmultiplicadoporlaCBA(CBT)constituyelalíneadeindigencia(líneadepobreza)específicadeesehogar.

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pobreza es la proporción de personas en hogares identificados como indigentes y pobres

respectivamente.

Lafaltadeestimacionesoficialesconfiablesde laCBAyde laCBTentre2007y2015obligaa

emplear valorizacionesde laCBTalternativasparaeseperiodo.Eneste trabajo seutilizó laCBT

que estima la Fundación de Investigaciones Latinoamericanas (FIEL) desde el año 2009 (FIEL,

2016a,b;2018). LaCBT computadaporFIELutiliza lamismametodologíaqueutilizabael INDEC

hastael2013,sóloqueconunavalorizacióndepreciosajustadaalarealidad.Lacomposiciónde

alimentosdelaCBAdeFIELcorrespondealadefinidaenIPA/INDEC(1985;1988).Laactualización

depreciosdeFIELcorrespondealadeCapitalFederal.Enestetrabajo,estacanastafueajustada

porelcoeficientedeParidaddePoderdeCompradelConsumidor9(PPCC)queutilizabaelINDEC

paralaregiónPampeana,de0.904(INDEC,2002).Sibienestalíneadepobrezamonetarianoesla

idealparautilizarparaunaglomeradodelinterior,esloqueseconsiderómásapropiadodeloque

estabadisponibleparapoderrealizarunanálisistemporal.

En 2016 el INDEC reanuda la publicación de las valorización de la CBA y la CBT y las

estimaciones de pobreza e indigencia, utilizando un índice de precios creíble. Pero además,

introducemejorasmetodológicasquehacenqueestasestimacionesnoseancomparablesconlas

obtenidas utilizando las líneas de FIEL para los años previos.10 A su vez, hubo unamodificación

importanteeneltratamientodeloshogaresconingresosfaltantes.11

Esporestoqueseofrecendosconjuntosdeestimaciones.Unopermiteevaluar laevolución

temporaldelapobrezamonetariaentre2004y2017,utilizandolavalorizacióndelaCBAyCBTde

9ElcoeficientedePPCCmidela“relaciónentreelcostodeunacanastadebienesyserviciosrepresentativosdelconsumodelapoblaciónurbanadeunaregióndeterminadayelcostoqueesamismacanastatendríasisepudiera adquirir a lospreciosmediosdeotra regiónque se toma comobasepara las comparaciones”(INDEC2002p.1)10 Las mejoras metodológicas fueron las siguientes: (a) teniendo en cuenta los patrones de consumorelevadosenlaEncuestaNacionaldeIngresosyGastosdelosHogares(ENGHo)de2004/05seactualizólacomposición alimentaria de la CBA, incorporando el concepto de densidad nutricional (relación entre elcontenidodecadanutrienteylaenergía);(b)conbaseen(a),seelaboróunaCBApropiadecadaregióndelpaís (en vez de utilizar un coeficiente de ajuste); (c) se modificó la escala de adulto equivalente; (d) seincorporólapracticadeexpandirlaCBAporunainversadelcoeficientedeEngelpropiadecadaregiónparaobtenerlaCBT.11Hastael2015,cuandounhogarnorespondíaalgunafuentedeingreso,seimputabasuingresoutilizandolametodologíadehot-deck.Encambio,apartirde2016,seimplementaunametodologíadeajusteapartirde la aplicación de ponderadores específicos para las variables de ingreso. Es por esto que para lasestimacionesde2017seutilizaelponderadorespecíficodeingresos(variablepondihdelaEPH),envezdelponderadorgeneral(pondera)queesutilizadoparalasestimacionesdelosañosprevios.

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INDECparaelaño2004(conlacomposicióndelacanastaantesdelasmodificacionesintroducidas

en 2016), y la valorización de FIEL para 2009, 2014 y 2017. 12 El otro conjunto de estimaciones

utiliza lavalorizaciónoficialde laCBAy laCBTde INDEC, la cualpermiteanalizar laevolucióna

partirde2016ycontarconunaestimaciónactualmásprecisa.

Cabe aclarar que todas las estimaciones del indicador de privaciónmonetaria (2004 a 2018)

utilizanlanuevaescaladeadultoequivalentedefinidaporINDEC(2016b).Asuvez,paratodoslos

años, e independientemente de la fuente del valor de las CBT, se utilizó para cada trimestre el

valor promedio de la CBT de los tresmeses. Los diferentes valores de las CBT utilizados están

detalladosenlaTablaA.2delAnexo.

Una aclaraciónmetodológica necesaria es que lamuestra de la EPH para el aglomerado de

BahíaBlancaespequeña,específicamentedeentre380y550hogaresportrimestre.Estoredunda

enunerrordemuestreo,quesibienestápresenteentodaencuesta,sehacemássignificativoen

estecaso.Sibien lasestimacionesaquípresentadasutilizan informacióncombinando los cuatro

trimestresdecadaaño(locual llevaamuestrasdeentre1500y2100hogaresalaño),noestán

libresdelerrordemuestreo.LaTablaA.1presentalostamañosmuestralesdecadaaño.Poreste

motivo se utiliza una técnica de re-muestreo llamada bootstrap para construir intervalos de

confianza (al 95%)de las estimacionespuntualesobtenidas ypoder realizar afirmacionesmas

certeras sobre la magnitud y evolución de la pobreza tanto por ingresos como

multidimensional.13

UnaseñaladicionaldelaslimitacionesdelaEPHparaestudiospormenorizadosdepobrezaen

elaglomeradodeBahíaBlancaesque,deacuerdoconlaencuesta,laproporcióndepoblaciónque

habitaenvillamiseriaes inferioral1%(esdecir,menosde3000personasenvillas),algoquees

claramente una subestimación muy importante. En efecto, el relevamiento de TECHO (2016)

indicabaquehay16asentamientos,villasobarriosprecariosenBahíaBlanca,conuntotalde3050

familias, locual,aun tamaño familiarestándardecuatropersonas (queesunaestimaciónmuy

conservadora, especialmente para hogares en situación de pobreza), lleva a un total de 12.200

12Laúnicadiferenciametodológicainevitableenlasestimacionesde2017conrespectoalasanterioresesqueseutilizaelponderadorpondihenvezdelponderadorgeneralpondera.13Apartirde lamuestradecadaaño, se tomaron1000muestrasdehogarescon reemplazo,y seestimacadamedidadepobrezaparacadamuestra.Conesosvaloresseconstruyenlosintervalosdeconfianzadecadamedidaal95%.Alternativamente, cuandose realizanestimaciones trimestrales, sepuedenconstruirlosintervalosdeconfianzautilizandolatabladeerroresdemuestreoreportadosenINDEC(2015).

7

personas.Estosugierequeademásdelerrordemuestreo,laEPHtieneunerrordecobertura:el

diseñomuestralnoparecerepresentardemaneralosuficientementeprecisaalapoblaciónquese

quieremedir.

2.2Estimacionesdepobrezamonetaria

En el Gráfico 1 se presentan las estimaciones de pobrezamonetaria para el aglomerado de

BahíaBlanca–Cerriutilizando,paraelaño2004lavalorizacióndelaCBTdeINDEC,yparael2009

al2017,ladeFIEL(2017),lacualesbastantecomparablealadeINDECde2004,puestoquetiene

la misma constitución de la CBA. En el Gráfico 2, se presentan las estimaciones para el 2016

(trimestres2al4,yaqueel1noestadisponible),2017yprimersemestrede2018,utilizandola

valorización de la CBT oficial del INDEC. Como se explicó anteriormente, esta valorización

incorporómejorasmetodológicasquehacenquelamediciónseamásexigente.LosGráficos3y4

realizanelmismoejercicioperoparaelsubgrupodelapobrezaqueseencuentraenlaindigencia.

Entodosloscasossepresentanosólolaestimaciónpuntualsinoelintervalodeconfianzaal95%,

consulímiteinferiorysuperior.

Unaprimeraobservación fundamentalesque todas lasestimacionespuntualesdepobrezae

indigencia para el aglomeradodeBahíaBlanca tienenun amplio intervalode confianza, deuna

amplitud promedio de 6 puntos porcentuales para pobreza y de 4 puntos porcentuales para

indigencia.La“verdadera”tasadepobrezaseencuentra,conun95%deconfianza,enelrangode

valorespresentadoparacadacasoentreel“límiteinferior”yel“límitesuperior”delaestimación,

peroalsertanamplioslosintervalos,restringenunpocoelalcancedelasestimacionespuntuales.

Lasegundaapreciaciónatenerencuentacomoconsecuenciadeloanterior,esquesiempreque

los intervalosdeconfianzasesolapen,porejemploqueel límitesuperiordeunaestimaciónsea

mayor al límite inferior de una estimación previa, no es posible afirmar que la pobreza se ha

reducidoinambiguamente.

Así,enelGráfico1puedeobservarseque latasapobrezamonetariaenelaglomeradoBahía

Blanca-Cerri en el periodo post crisis-2001, se encontraba entre un 32% y un 39% (con una

estimaciónpuntual de 35%). En 2009esta tasa se había reducido sustancialmente y demanera

inambigua,yaque los intervalosdeconfianzanosesolapan.En2009, latasadepobrezaestaba

entreun14yun20%(conunaestimaciónpuntualde17%).Encambio,apartirde2009yhasta

8

2017,utilizandolavalorizacióndelaCBTdeFIEL,noesposibleafirmardemanerainambiguaque

hayahabidounareduccióndelapobreza,yaquelos intervalosdeconfianzadelasestimaciones

decadaañosesolapan.En2017,deacuerdoconlacanastadeFIEL,huboentreun11%yun16%

depersonasensituacióndepobrezaenelaglomerado.

ElGráfico2presentatasasdepobrezaparalosaños2016a2018que,para2016y2017,son

maselevadasquelasdelGráfico1puestoqueutilizanlaslíneasdeINDEC,quesonmasexigentes

y precisas. Utilizando la valorización de la oficial lógicamente se reproducen las estimaciones

oficiales del INDEC, pero además se ofrecen intervalos de confianza para cada estimación

puntual.14PuededecirsequeesteGráficopermitetenerunanocióndelaevoluciónrecientedela

pobreza en el aglomerado, y del estado actual. Desde ya, los problemas de error muestral

permanecen,y los intervalosdeconfianzason igualmenteamplios.Detodasmaneras,conestas

estimaciones,sepuedeafirmarunapequeñareduccióndelatasadepobrezaentre2016y2017

(ellímitesuperiordelaestimaciónde2017apenascoincideconellímiteinferiordelaestimación

de 2016): mientras que en 2016 la tasa de pobreza estaba entre un 21% y un 28% en el

aglomeradoBahíaBlanca-Cerri,en2017pasóaestarentre15%y21%.Laestimaciónde2018no

esestrictamentecomparableconlade2017,entantoconsiderasóloelprimersemestredelaño

(que es toda la información disponible al momento de escribir este informe). Para el primer

semestre del año se estima que la tasa de pobreza estuvo entre un 13% y un 20%, con una

estimaciónpuntualde17%,similaraladelagregadoanualde2017(18%).15

Teniendoencuentaunapoblaciónde310.474habitantesparaelaglomerado,estoimplicaque

entre40.300y62.000personasestabanensituacióndepobrezaenlaprimerapartedel2018(con

una estimación puntual de 55.000 personas). Claramente, una diferencia de más de 20.000

personas (entre la cota inferior y la cota superior) en la estimación de pobreza es sumamente

imprecisa,peroesloquepermiteafirmarlosdatosdisponibles.Entodocaso,estasestimaciones

muestranquelamagnituddelproblemaessignificativaenlaciudad,comolovienesiendodesde

haceaños,yquerequieredereconocimiento,atenciónyesfuerzosrenovadosparasusuperación.

14Lasdiferenciasdepobrezaeindigenciaquepuedanencontrarseentrelascifrasaquíreportadasylascifrasoficiales de INDEC se deben a que en 2016 y 2017 se computan aquí cifras anuales (considerando lainformacióndetodoslostrimestresdisponibles)envezdesemestrales,asícomotambiénalredondeo,yaaqueaquíseofrecennúmerosenterosparasimplificarlalectura.15Estasestimacionesseencuentranpordebajodelasestimacionesanivelnacional.Latasadepobrezaparalos 31 aglomerados urbanos de la EPH para el primer semestre de 2018 fue de 27.3% personas (con unintervalodeconfianzadeentre26.2y28.5%)(INDEC,2018a).

9

DentrodelgrupodepersonasenhogaresquenolleganalingresodelaCanastaBásicaTotal,se

encuentraunsubgrupodepersonasensituaciónaúnmascritica:quienesnolleganalingresodela

Canasta Básica Alimentaria, encontrándose en situación de indigencia. Los Gráficos 3 y 4

presentan las estimaciones de indigencia, con la valorización de la CBAdeFIEL (Gráfico 3) para

analizar laevolución temporaldesde2004,ycon lavalorizaciónde laCBAdel INDEC (Gráfico4)

para analizar la evolución reciente y estado actual. Los intervalos de confianza son algo más

pequeñosquepara las estimacionesdepobreza. La evoluciónde la indigencia entre2004-2017

presentadaenelGráfico3essimilaralaobservadaparaelcasodepobreza.Sepuedeafirmaruna

reducciónsignificativaeinambiguadelaindigenciaentre2004y2009,peronoposteriormente,ya

quelosintervalosdeconfianzasesolapan.ElGráfico4,elcualutilizalavalorizacióndelaCBAde

INDEC,muestraestimacionessimilaresalasdelGráfico3(queutilizalavalorizacióndeFIEL),para

los años 2016 y 2017, y también indica que no se puede afirmar que haya habido reducción.

Observandolosdosgráficos,puedeversequeesencialmentehayunestancamientoenelnivelde

indigenciaenel aglomeradodesdeel año2009,quepermanecealprimer semestrede2018: la

indigenciaseubicaentreun2%yun7%de lapoblación,conestimacionespuntualesentornoal

4%.16Estoimplicaentérminospoblacionalesqueentre6.000y21.000personasseencuentranen

situación de indigencia (con una estimación puntual de 12.000 personas). Nuevamente, la

amplituddelaestimaciónquizáslerestacontundenciaalasafirmaciones,perolaseveridaddela

condición de este grupo poblacional (de tamaño difuso), así como también su evidente

estancamiento,essuficientementegravecomoparademandaratencióninmediata.17

16 A diferencia de la pobreza, las estimaciones de indigencia para Bahía Blanca están en el nivel de lasestimaciones a nivel nacional. La tasa de indigencia para los 31 aglomerados urbanos de la EPH para elprimersemestrede2018fuede4.9%personas(conunintervalodeconfianzadeentre4.4y5.4%)(INDEC,2018a).17Cabeseñalarasuvezquelasestimacionespuntualesparaelprimersemestrede2018aquíobtenidassonigualesalasobtenidasenSantos(2016),referidasalsegundotrimestrede2015.

10

Gráfico1:EstimacionesdePobrezaMonetaria2004-2017.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBTdeINDECen2004,ydeFIEL(2016)para2009-2017.Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)

Gráfico2:EstimacionesdePobrezaMonetaria2016-2018.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBTdeINDEC,connuevametodología

Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)

Fuente:ElaboracionpropiaapartirdemicrodatosdelaEPH.Lasestimacionesde2016noincluyenelprimertrimestre,pornoencontrarselasbasesusuariasdisponibles.Lasestimacionesde2018correspondensóloalprimersemestreya

quelasbasesusuariasdeltercerycuartotrimestreaúnnoestándisponibles.

35%

17% 17% 18%

13%

32%

14% 15% 15%

11%

39%

20% 20%21%

16%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

2004(CBTIndec)

2009(CBTFiel)

2014(CBTFiel)

2016(CBTFiel)

2017(CBTFiel)

Estim.Puntual LimiteInferior(95%conf.) LimiteSuperior(95%conf.)

25%

18% 17%

21%

15%13%

28%

21% 20%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

2016(CBTIndecNuevaMetodologia)


2018-1sem.(CBTIndecNuevaMetodologia)


11

Gráfico3:EstimacionesdeIndigencia2004-2017.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBAdeINDECen2004,ydeFIEL(2016)para2009-2017.Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)

Gráfico4:EstimacionesdeIndigencia2016-2018.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBAdeINDEC,connuevametodología


Fuente:ElaboracionpropiaapartirdemicrodatosdelaEPH.Lasestimacionesde2016noincluyenelprimertrimestre,pornoencontrarselasbasesusuariasdisponibles.Lasestimacionesde2018correspondensóloalprimersemestreyaquelasbasesusuariasdeltercerycuartotrimestreaúnnoestándisponibles.

12%

5% 5% 5%

3%

9%

4% 4%3%

2%

15%

7%6%

7%

5%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

2004(CBAIndec)

2009(CBAFiel)

2014(CBAFiel)

2016(CBAFiel)

2017(CBAFiel)

Estim.Puntual LimiteInferior LimiteSuperior

6%

4%4%4%

2% 2%

8%

5%

7%

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

9%

2016(CBAIndecNuevaMetodologia)

2017(CBAIndecNuevaMetodologia)

2018-1sem.(CBTIndecNuevaMetodologia)

Estim.Puntual LimiteInferior LimiteSuperior

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Lapobrezaenlainfancia,niñezyadolescencia

Tantoanivel global comoanivel nacional lapobreza suele tenermayor incidencia entre los

niños y jóvenes (OPHI, 2018; Banco Mundial, 2018; Indec 2016d, 2017b,2018). Este problema

también se verifica en el caso Bahiense. Los Gráficos 5 y 6 muestran las tasas de pobreza

monetariaparalosde15añosymenos.Comparandolastasasreportadasenestosgráficosconlas

delosGráficos1y2puedeversequelaproporcióndeniñospobresesenpromedio1.5vecesla

proporcióndepobreseneltotalpoblacional.EnlosGráficos5y6puedeversequelaevoluciónde

lapobrezaenlainfanciasiguióelmismopatrónqueenlapoblaciónengeneral,yquea2017entre

un25%yun36%(conunaestimaciónpuntualdel31%)delosmenoresde16añosdelaglomerado

deBahiaBlanca-Cerrihabitabaenhogaresbajolalíneadepobreza;alprimersemestrede2018el

intervalo estaba entre 21% y 34%. Tomando la cota inferior del 21%, esto representa

aproximadamente 14.600 chicos en hogares pobres en la ciudad. La evidencia indica que las

experiencias de privación en los niños, especialmente en la primera infancia, tienen impactos

significativoseneldesarrolloyeneldesempeñoenlavidaadulta.

Lasestimacionesdepobrezamencionadastienendoslimitacionesadicionales.Enprimerlugar,

solo se han reportado tasas de pobrezamonetaria. Es ampliamente conocido que las tasas de

pobrezatienenlalimitacióndeinformarlaproporcióndepersonaspobres(oindigentes),perono

revelan cuan lejos están los pobres de la línea de pobreza (o los indigentes de la línea de

indigencia),locualsecaptaconmedidasdeprofundidaddelapobreza.Dadaslaslimitacionesde

lamuestraparaelaglomeradoBahíaBlanca-Cerri,ofrecerestasestimacionesposiblementeañada

masruidoquecerteza.Sinembargo,puedetenerseencuentaqueparalos31aglomeradosdela

EPHenelprimersemestrede2018,seestimaunabrechapromediodepobrezade$7000yuna

brechapromediodeindigenciade$2700(INDEC,2018a).Esdecir,loshogarespobresestaban–en

promedio– a $7000 de distancia del valor de la CBT, y los hogares indigentes estaban –en

promedio–a$2700dedistanciadelvalordelaCBA.Estodaunamedida“rústica”delosrecursos

que serían necesarios para llevar a todos los hogares con ingresos por debajo de la línea de

pobrezaalvalordelíneadepobreza.18

18DeacuerdoconINDEC(2018a),enelprimersemestrede2018,habíaun19.6%dehogaresensituaciónde pobreza en los 31 aglomerados de la EPH, lo cual implican 1.777.249 hogares. Estas estimaciones notienenencuentalosaglomeradosnorelevadosnitampocolaszonasrurales.

13

En segundo lugar, si bien las estimaciones de pobreza monetaria son indudablemente

importantes e informativas, revelan poco de lo que experimentan las personas en situación de

pobreza en el día-a-día. En este sentido, lasmedidas de pobrezamultidimensional ofrecen una

visión complementaria permitiendo tener una representación más acabada de la pobreza. La

medidamultidimensionalutilizadaylasestimacionessedescribenenlasiguientesección.

Gráfico5:TasasdePobrezaMonetariaparaniños0-15años2004-2017.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBTdeINDECen2004,ydeFIEL(2016)para2009-2017.Intervalosdeconfianzaal95%construidosporremuestreo(bootstrap)

Gráfico6:TasasdePobrezaMonetariaparaniños0-15años2016-2018.AglomeradodeBahíaBlanca-CerriValorizacióndelaCBTdeINDEC,connuevametodología


Fuente:ElaboracionpropiaapartirdemicrodatosdelaEPH.Lasestimacionesde2016noincluyenelprimertrimestre,pornoencontrarselasbasesusuariasdisponibles.Lasestimacionesde2018correspondensóloalprimersemestreya

quelasbasesusuariasdeltercerycuartotrimestreaunnoestándisponibles.

51%

30%28%

31%

24%

45%

24% 24% 26%

19%

56%

37%33%

37%

29%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

2004(CBTIndec)

2009(CBTFiel)

2014(CBTFiel)

2016(CBTFiel)

2017(CBTFiel)


43%

31%27%

37%

25%21%

49%

36%34%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%



2018- 1sem.(CBTIndecNuevaMetodologia)


14

3.Medicióndepobrezamultidimensional

3.1Aspectosmetodológicosdelamediciónmultidimensional

La medición multidimensional aquí implementada corresponde al Índice de Pobreza

Multidimensional propuesto por Santos y otros (2015) para América Latina (IPM de ahora en

más)19,elcualutiliza lametodologíadeAlkireyFoster (2011).20El IPM implementado incluye la

dimensióndeingresojuntoconotrasdimensiones.Esdecir,seconvierteenunmétodohíbridode

medicióndepobrezaquecombinalamediciónindirectadepobrezaporingresos21conlamedición

directadeprivaciónenotrosindicadores.

Específicamente,elIPMsecomponede12indicadoresagrupadosen5dimensiones:Vivienda

(precariedadde losmaterialesde la vivienda, hacinamiento y tenencia insegurade la vivienda),

Servicios básicos (carencia de fuentes de aguamejoradas, carencia de fuentes de saneamiento

mejoradas, carencias de energía limpia), Estándar de vida (ingreso del hogar), Educación

(inasistenciadeniños a la escuela, rezagoescolar, logroeducativo insuficientede los adultos) y

Empleo (desocupación)yProtecciónsocial (seguridadsocial yaccesoacoberturadesalud).22 La

Figura1esquematizael IPMconsusdimensiones, indicadoresyponderaciones.LaTablaA.3del

Anexodetallaladefinicióndelosumbralesdeprivaciónencadaindicador.23

Paracomputarel IPM,cadaunode los indicadoresconsideradosrecibeunaponderación.Las

dimensionesdevivienda,serviciosbásicos,estándardevidayeducaciónrecibenunaponderación

19PublicadoenSantosyVillatoro(2018).20CabeseñalarlosejerciciosdemediciónmultidimensionaldelapobrezaparaArgentinarealizadosporPaz(2014),ArevaloyPaz(2015)yODSA(2017).21Sellamamediciónindirectaporqueelingresoesunmedioparaunfin,ynounfinensimismo.Sesuponequeelaccesoaunciertoniveldeingresogarantizaelaccesoaciertossatisfactores,perolaimplicancianoesinequívoca.22CabeseñalarquelosdatosdelaEPHsólopermitenincorporarelaccesoacoberturadesalud,locual,aúnconsuslimitaciones,esimportante,talcomoesreconocidoenelODS3.8.Seríamuyfructíferopoderincluirindicadoresquecaptendirectamenteciertosfuncionamientosesencialestalescomoelestadonutricional.23Comopuedenotarsedeladefinicióndelosumbrales,losindicadoresdelasdimensionesdeeducaciónyprotecciónsocialsonaniveldehogar,paralocualseasumequeexistenexternalidadespositivasynegativasintra-hogar. En particular, si almenos un niño en edad escolar no está asistiendo a la escuela, todos losmiembrosdelhogarsoncontadoscomoprivadosenestadimensión.Lomismoseaplicaalcasodehogaresconniños con rezago escolar y hogares conmiembros desempleados. Por su parte, el indicador de logroeducativoyeldeprotecciónsocial,asumenlapresenciadeexternalidadespositivas,yutilizanuncriteriodeintersecciónalirdeloindividualalindicadoraniveldehogar.Sialmenosunadultodelhogartieneunlogroeducativomínimo,elhogarseconsiderano-privadoenesteindicador.

15

igualde22.22%,entantoqueladimensióndeprotecciónsocialtieneunaponderaciónde11.11%.

Los pesos dentro de las dimensiones están igualmente distribuidos en el caso de vivienda,

servicios básicos y educación. En el caso de empleo y protección social, el empleo recibe una

ponderaciónqueesdos veces la deprotección social. Esto resulta enque todas las privaciones

tienenelmismopeso(7.4%)exceptoladeprotecciónsocial(3.4%),eingresos,querecibetodala

ponderacióndeladimensión(22.22%)porquenosecuentaenlaEPHconunindicadordebienes

durables,elcualestápresenteenelIPM-LAoriginal.24

Elumbralmonetarioutilizadoenel IPMcorrespondea laCanastaBásicaTotal,ynosóloa la

alimentaria,en tantoofreceunabasemas completapara identificar laprivaciónde ingresos.Al

igual que con el análisis de pobreza monetaria, para hacer el análisis temporal se utiliza la

valorizaciónde laCBTdeFIEL (el cualpermite la comparaciónenel tiempo),en tantoquepara

realizarunanálisisdelestadoactualseutilizalavalorizacióndelaCBTdelINDEC(másexigente).

Paracalcularel IPMprimerosedeterminasicadahogarestáprivadoencada indicadorono.

Luego se suman las privaciones ponderadas de cada hogar. Este “puntaje de privaciones” se

comparaconunumbraldeterminado, llamadok.Cuandoelpuntajedeprivacionesdelhogares

igualomayoralumbraldeterminado,seidentificaalhogarcomomultidimensionalmentepobre.

Unavezquesehaidentificadoalaspersonasensituacióndepobrezamultidimensional,elIPM

(llamado en forma genérica tasa de recuento ajustada) es el producto de dos subíndices

fundamentales:laproporcióndepersonaspobresoincidenciadelapobrezaylaintensidadconla

que esa pobreza se manifiesta, dada por el promedio ponderado de las privaciones entre los

pobres.

En este trabajo, se presentan estimaciones para varios umbrales de privación conjunta, que

dan cuenta de intensidades crecientes de pobreza multidimensional, desde un 10% o más de

privacionesponderadashastaun40%omásdeprivacionesponderadas.

24Elmotivoparadarleunmenorpesoaladimensióndeempleoyprotecciónsocialreside,enprimerlugar,enquelasprivacionescontenidasenestadimensiónvanunpasomasalládelaconcepcióntradicionaldelapobrezano-monetariaenlaregión;yensegundolugar,enquelaponderaciónefectivadeunindicadoreselresultado no sólo de la ponderación explícita, sino también del nivel de privación que existe en eseindicador, el cual es elevado en estos indicadores. Por su parte, en el IPM-LA original, el indicador deingresos recibeel dobledeponderaciónqueel debienesdurables, tal que ingresospesa14.8%ybienesdurables3.4%.Comonosedisponedelindicadordebienesdurables,elingresorecibeunpesodel22.22%.Esta mayor ponderación del ingreso se justifica por el hecho de que en economías mercantilizadas, elingresoesunmedioimportantedeaccesoalasatisfaccióndenecesidadesyporqueactúacomosubrogantedeindicadoresquenopudieronserincluidos.

16

Figura1:ÍndicedePobrezaMultidimensional:Dimensiones,IndicadoresyPonderaciones

3.2Resultadosdelasestimacionesmultidimensionales

3.2.1EvolucióndelapobrezamultidimensionalenBahíaBlanca-Cerri

ElGráfico7presentanlasestimacionesdelIPMparaBahíaBlancaparadiferentesumbralesde

pobrezak,desde10%hasta50%entre2004y2017,utilizandoparael indicadordeprivaciónde

ingresos la CBT de FIEL, que permite comparabilidad.25 Se presentan tanto las estimaciones

puntualesdelIPMparacadaañoyvalordelk,comoellímiteinferioryellímitesuperiordecada

estimacióndadoporelintervalodeconfianzaobtenidopormediodelremuestreo(bootstrap).Se

observa que entre 2004 y 2009 hubo una reducción inambigua y sustancial de la pobreza

multidimensional. Los intervalos de confianza de cada año nomuestran solapamiento hasta un

valordekde40%inclusive.Umbralesdepobrezamayoresal40%(locualimplicaestarprivadoen

cinco indicadores o mas) no son relevantes ya que tienen asociadas estimaciones de pobreza

virtualmente nulas. Esta notable reducción de la pobreza estuvo asociada al periodo de

recuperación post-crisis. . Entre 2009 y 2014, así como también entre 2014 y 2017 no puede

afirmarse que haya habido una reducción inambigua de la pobreza ya que los intervalos de

confianzadelasestimacionessesolapan.Elintervalodeconfianzadelasestimacionesde2014se

25Unapartedelasestimacionesaquipresentadas,estanincluidasenSantosyEtcheverry(2018).

Vivienda22.2%

PrivadoenMateriales(7.4%)

Hacinamiento(7.4%)

TenenciaInsegura(7.4%)

ServiciosBásicos22.2%

FaltadeAguaPotable(7.4%)

InstalacionesSanitariasNoMejoradas(7.4%)

FaltadeEnergíasLimpiasparacocinar(7.4%)

Educación22.2%

NoAsistenciadeNiñosala

escuela(7.4%)

RezagoEscolar(7.4%)

BajoLogroEducativodelosAdultos(7.4%)

EmpleoyProtecciónSocial

11.1%.

Desempleo(7.4%)

Prot.Soc.Prec.(Jubilacióny

CoberturadeSauldContributivos)

(3.7%)

EstándardeVida22.2%

Pordebajodelalíneade

pobreza(22.2)

17

solapa con el intervalo de confianzade las estimaciones para 2009,26 indicandoque aunque las

estimacionesdepobrezapuntualesde2014sonmenoresquelasde2009,nopuedeafirmarseque

hayahabidounareduccióninambiguadelapobrezaenesteperíodo.Lomismoocurreentre2014

y2017.Peropuedeafirmarsequeentre2009y2017lapobrezamultidimensionalseredujo.Esto

significaquesibienentre2009y2017nopuedeafirmarsequehubounareduccióndelapobreza

monetaria, los indicadores no-monetarios del IPM registraron reducción en los niveles de

privación.

Enresumen,elpequeñotamañodemuestradeBahíaBlancageneraunavariabilidadmuestral

importante, que redundaen intervalosde confianza ampliospara las estimaciones.Dadasestas

restricciones,yparaser rigurosos,esposibleafirmarque lapobrezamultidimensional se redujo

inambiguamenteentre2004y2009demaneramuy significativa, y tambiénentre2009y2017,

aunqueenmenormedida.Laestimaciones2014-2017nopermitenrealizarafirmacionescerteras

dereducciónoincremento.

EnelGráfico8sepresentanlasestimacionesdelIPMparaunk=25%.¿Quésignificaunumbral

de pobreza multidimensional del 25% en este caso? Significa que se consideran

multidimensionalmente pobres aquellos que experimentan privación en una de las cinco

dimensiones completas (o su equivalente) y algo más. Por ejemplo, alguien en un hogar por

debajodelalíneadepobrezamonetarianecesitaríaexperimentaralgunaotraprivación,comopor

ejemplo, no tener aportes jubilatorios o cobertura de salud para ser identificado como

multidimensionalmentepobre.Esdecir,conunk=25%seestáteniendouncriteriomásexigente

deidentificacióndelapobrezaqueconelmonetario.EnelGráfico8sepresentanlasestimaciones

nosolodelIPM,sinodesusdossubíndices:H,laincidenciadelapobrezamultidimensional,yA,la

intensidaddelamisma,entodosloscasosconsusintervalosdeconfianza.

Los gráficos replican conclusiones ya extraídas del Gráficos 5 respecto de la evolución en el

tiempo,peroagreganunelementodeanálisis:lareduccióndelapobrezamultidimensionalenun

análisispunta-a-punta,entre2004y2017estuvodadafundamentalmenteporunareduccióndela

incidenciadelapobreza(H),entantoquelaintensidad(A)seredujodemaneramuymoderada.

26Nóteseporejemploqueellímitesuperiordelintervalodeconfianzadelasestimacionesdel2014coincideparavariosvaloresdekconlasestimacionespuntualesde2009.

18

Enefecto,en2004,laestimaciónpuntualdelaincidenciadelapobrezamultidimensionalera

del32%(conunintervalodeconfianzadeentre29%y36%)-loqueequivaleaproximadamentea

96milpersonas-sindudaasociadoalosefectospost-crisis2001.En2009,laestimaciónpuntual

delaincidenciadelapobrezamultidimensionalhabíabajadoa18%(conunintervalodeconfianza

deentre15%y21%),esdecir,54milpersonasaproximadamente.En2017(utilizandolaslíneasde

FIELaligualqueparalosañosprevios)laincidenciaeradel12%(conunintervalodeconfianzade

entre 9% y 14%), es decir aproximadamente 36 mil personas. En cambio, la intensidad de la

pobrezabajó de 37%en2004 (conun intervalo de confianzade 35 a 39%), lo cual implica una

privaciónpromediode4.4indicadoresponderados,aun35%(conunintervalodeconfianzade33

a37%),locualequivaleaunaprivaciónpromediode4.2indicadoresponderados.27

Esto implica que si bien entre 2004 y 2017 se redujo significativamente la proporción de

familiasqueexperimentanprivacionesconjuntas,elnúmerodeprivacionesdequienesestánenla

pobreza no se modificó significativamente, lo cual es un dato poco alentador. Este resultado

sugierequelareduccióndelapobrezaseconcentróenaquellosconmenorintensidaddepobreza.

Seobservaademásquelasmodificacionesenelniveldeintensidadparaañosdeanálisiscontiguos

(2004vs.2009,2009vs.2014,2014vs.2017)presentansolapamientosquenopermitenafirmar

incrementosoreduccionesdelaintensidad.

27SibienhayunsolapamientodeunpuntoporcentualentreellímitesuperiordelintervalodeconfianzadelAparael2004yellímiteinferiordelintervalodeconfianzadelAparael2017,lasuperposiciónespequeñaypuedenentendersecomounareducción.

19

Gráfico7:EstimacionesdelIPMparaBahíaBlanca-Cerriparadiferentesvaloresdek,2004-2017.IntervalosdeConfianzaal95%obtenidosconbootstrap.

Fuente: Estimacionespropias conmicrodatos de los cuatro trimestres de cada año. La valorizaciónde la CBTpara elcomputo de privaciónmonetaria en 2004 corresponde a la del INDEC. La valorización de la CBT para el computo deprivaciónmonetariaen2017correspondealadelFIEL.LI:LímiteInferiordelintervalodeconfianza;LS:LímiteSuperiordelintervalodeconfianza.

Gráfico8:EstimacionesdelIPM,HyAparaBahíaBlanca-Cerriparak=25%,2004-2017.IntervalosdeConfianzaal95%obtenidosconbootstrap.

Fuente:Estimacionespropiasconmicrodatosdeloscuatrotrimestresdecadaaño.LavalorizacióndelaCBTparaelcomputodeprivaciónmonetariaen2004correspondealadelINDEC.LavalorizacióndelaCBTparaelcomputodeprivaciónmonetariaen2017correspondealadelFIEL.

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

0.18

0.2

10 20 25 28 30 40 45 50

IPM(T

asade

Recue

ntoAjustada

)

UmbraldePobrezak(%dePrivacionesSimultáneas)

IPM2004 LI-IPM2004 LS-IPM2004 IPM2009 LI-IPM2009 LS-IPM2009

IPM2014 LI-IPM2014 LS-IPM2014 IPM2017 LI-IPM2017 LS-IPM2017

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

2004 2009 2014 2017 2004 2009 2014 2017 2004 2009 2014 2017

IPM H (Incidencia) A (Intensidad)

Estimacion Puntual Limite Inferior Limte Superior

20

3.2.2PanoramaactualdelapobrezamultidimensionalenBahíaBlanca-Cerri

Niveleseintensidadesdepobreza

Enlasecciónanteriorseanalizólaevolucióndelapobrezamultidimensionalenelaglomerado

deBahía Blanca en el periodo 2004-2017. Para esto fuenecesariomantener cierta consistencia

metodológica en lo que respecta a la estimación de la privación monetaria, para lo cual se

utilizaronlaslíneasdeFIELparalosaños2009a2017.Sinembargo,lasmejorasmetodológicasde

la estimación de pobreza monetaria introducidas por el INDEC en 2016, si bien dificultan la

comparaciónconestimacionesparaañosprevios,permitenrealizarunanálisismasacabadodela

situaciónactual.EsporesoqueenlaTabla1sepresentanlasestimacionespara2017obtenidas

cuandoseutilizavalorizacióndelanuevaCBTrealizadaporelINDEC(2017).

EnlaTabla1seobservanestimacionesmásaltasparaelaño2017quelaspresentadasenlos

Gráficos6y7debidoaqueenestasestimacionesseutilizalavalorizacióndelaCBTdelINDEC,lo

cual implicaunalíneadepobrezamonetariamásexigente.Lasestimacionessugierenquecasiel

24%delapoblaciónBahiense(conunintervalodeconfianzadeentre20%y27%)experimentaun

10%delasprivacionesconsideradas,locualimplicaestarprivadoenalmenosdosindicadoresno-

monetariosobienenel indicadormonetario.Paraumbralesmasexigentes comoeldel25%, la

tasadepobrezamultidimensional igual revelauna situaciónpreocupante, conun15% (H)de la

poblaciónmultidimensionalmentepobre,conun intervalodeconfianzadeentre12%y18%.Un

15%delapoblaciónsonaproximadamente46milpersonas.Laintensidadpromediodelapobreza

en este grupo es del 34% (aproximadamente privación en 4 indicadores ponderados). Hay

inclusiveunnúcleodeuncasi3.8%delapoblación(nuevamenteconunintervalodeconfianzade

entre 2.4%y 5.5%) enuna situaciónmuy crítica, experimentandoprivaciones enun40%de los

indicadoresponderadosloqueequivaleacasidosdimensionescompletas(o5indicadores).

21

Tabla1:EstimacionesdepobrezamultidimensionalparaBahíaBlanca-Año2017

(IntervalosdeConfianzaobtenidosporbootstrapentreparéntesis)

UmbraldePobrezak

(%deprivacionessimultaneas

experimentadas)

ÍndicedePobreza

Multidimensional(IPM)

Tasadepobrezamultidimensional

(H)

IntensidaddelaPobreza

Multidimensional

10%omás 6.6%(5.6%-7.6%)

23.7%(20.3%-26.8%)

27.7%(26.1%-29.4%)

20%omás 5.8%(4.8%-6.9%)

18.0%(15.1%-21.1%)

32.3%(31%-33.8%)

25%omás 5.2%(4.2%-6.2%)

15.1%(12.4%-18.1%)

34.3%(32.9%-35.7%)

30%omás 3.3%(2.6%-4.3%)

8.4%(6.5%-10.8%)

39.3%(37.8%-40.9%)

40%omás 1.7%(1.1%-2.5%)

3.8%(2.4%-5.5%)

45.0%(42.9%-47.2%)

Fuente:ElaboraciónpropiaenbaseamicrodatosdelaEPH.Notas:ElIPMsecorrespondeconeldescriptoenlaFigura1yTablaA.3.ParaestasestimacionesseutilizóparalaprivaciónmonetarialaCBTdeINDEC(2017).

A partir de los datos de la Tabla 1, pueden armarse tres categorías de pobreza

multidimensional,demaneraalgoadhoc,pero intuitivae informativa.Lasmismassepresentan

enelGráfico9.Dentrodel24%de lapoblaciónBahiensequeexperimentaprivaciones,un8.6%

(26 mil personas aproximadamente) puede clasificarse como en pobreza multidimensional de

intensidadmoderada,experimentandoentreun10%yun25%deprivaciones.Sonaquellosque

estánprivadosen ingresossolamente,obienenalgunode los indicadoresdevivienda,servicios

básicosoeducación,másprotecciónsocial.Luego,un11%(34milpersonasaproximadamente)se

encuentraenpobrezamultidimensional intensa,experimentandoentreun25%yun39%de las

privaciones. Son aquellos privados en ingresos y algomás, o bien en cuatro indicadores de las

dimensionesdevivienda,serviciosbásicosoeducación,odesempleo.Finalmente,existetambién

unnúcleodecasi4%personas(12milpersonasaproximadamente)enpobrezamultidimensional

severa. Estas personas experimentan una pobreza muy intensa. Están privadas en dos o más

dimensionescompletas.Porejemplo,puedenestarprivadaseningresosylostresindicadoresde

vivienda,oserviciosbásicosoeducación,oeningresos,desempleoyprotecciónsocialyotrosdos

indicadoresdelasdemásdimensiones.

22

Gráfico9:ComposicióndelaPobrezaMultidimensionalenBahiaBlanca-Cerripornivelesde

intensidad

Las estimaciones de pobreza multidimensional para el primer semestre de 2018 dan una

estimaciónpuntualunpuntoporcentualmenos,peroconun intervalodeconfianzacoincidente

conelde(loscuatrotrimestresde)2017,sugiriendounasituaciónsimilar.Esdeesperarque los

datosdelsegundosemestrede2018denestimacionespuntualesdepobrezamásaltas,debidoal

contexto económico desfavorable, pero también es de esperar que los intervalos de confianza

seanigualmenteamplios.

ComposicióndelapobrezamultidimensionalenBahiaBlanca-Cerri

Unapreguntanaturalescómoeslacomposicióndelapobrezamultidimensionalentérminosde

losdiferentes indicadoresconsiderados.EnelGráfico10sepresenta lacontribuciónrelativade

los indicadoresno-monetariosaltotaldelapobrezamultidimensional,utilizandounumbralde

pobreza del 25%. Lógicamente, la contribución restante está dada por la privación de ingresos,

que es la que tienemayor contribución relativa (en 2017 la privaciónde ingresos contribuyó al

64%de lapobrezamultidimensional).Estoeraesperabledadoquesecombinaunaponderación

muyaltadelaprivaciónmonetariaconunatasadeprivaciónaltaeningresos.Cabenotartambién

queaquísepresentan lascontribucionesrelativasparael2017; lascontribucionesrelativaspara

añosprevioshansidosimilares.

Entre los indicadores de pobreza no-monetaria se observa que empleo, protección social y

logroeducativodelosadultosdelhogarsonlosdemayorcontribuciónrelativaalapobrezatotal,

8.6

11.3

3.8

76.3

EnPobrezaMultidimensionaldeintensidadmoderada(10%-24%delasprivaciones)

EnPobrezaMultidimensionalintensa(25%-39%delasprivaciones)

EnPobrezaMultidimensionalSevera(40%omasprivaciones)

NoPobres

23

representando entre 7% y 9% del total. Siguen en orden de importancia la carencia de

saneamientoadecuado,contribuyendoentornoal5%,elhacinamientoylatenenciaprecariadela

vivienda,quecontribuyencon4%cadaunoaltotaldepobreza.

Gráfico10:Contribucionesrelativasdelosindicadoresno-monetariosalIPM(k=25%)BahíaBlanca2017

Fuente:ElaboraciónpropiaapartirdeestimacionesdelaEPH.ParaelindicadordeprivacióndeingresosseutilizalavalorizacióndelaCBToficialdeINDEC.

Elanálisisdelascontribucionesrelativassecomplementaconalgunosindicadoresadicionales

llamadostasasderecuentocensuradas,presentadasenelGráfico11.Estastasasrepresentan la

proporción de la población total que ha sido identificada comomultidimensionalmente pobre y

experimenta privación en cada indicador. Estas tasas permiten tomar una noción del nivel de

privación absoluta. Sin embargo deben entenderse meramente como una estimación de

referencia, puesto que como ya se explico anteriormente, están sujetas a un error muestral

significativo. En 2017, se estimaba que un 15% de las personas de Bahía Blanca habitaba en

hogaresconmúltiplesprivaciones,entreellasprivaciónde ingresos;un9%habitabaenhogares

multidimensionalmente pobres y privados en protección social (es decir, sin contribuir a un

sistemadejubilacionesopercibirjubilación,obiensintenercoberturadesalud);el6%habitaba

3.8%

4.1%

4.8%

8.8%

1.2%0.5%

6.1%

6.7%

0.0%

5.0%

10.0%

15.0%

20.0%

25.0%

30.0%

35.0%

40.0%

2017

ProtecciónSocial

Desempleo

RezagoEscolar

AsistenciaEscolar

LogroEducativoAdultos

AccesoaEnergiasLimpias

SaneamientoAdecuado

Aguasegura

TenenciadelaVivienda

Hacinamiento

MaterialesdelaVivienda

24

enhogarespobresydondeningúnadultoalcanzabaunniveleducativomínimoparaintegrarseen

lasociedad,un4%habitabaenhogarespobresconprivacionesdeempleoyun3%habitabaen

hogarespobreshacinados,ocontenenciairregulardelaviviendaoconsaneamientoinadecuado.

Gráfico11:Porcentajedepersonasenhogaresmultidimensionalmentepobres(conk=25%)yprivadosencadaindicador.BahíaBlanca-Cerri2004-2017

Fuente:ElaboraciónpropiaapartirdeestimacionesdelaEPH.ParaelindicadordeprivacióndeingresosseutilizalavalorizacióndelaCBToficialdeINDEC.

4.Conclusiones

EnestetrabajoseofrecenestimacionesdepobrezaparaelaglomeradodeBahiaBlanca-Cerri,

con datos de la Encuesta Permanente de Hogares entre 2004 y 2018, permitiendo realizar un

análisis de la evolución temporal, así como también del estado actual. Se ofrecen estimaciones

tanto de pobreza por ingresos como de pobreza multidimensional, en donde se combina la

dimensión de ingresos con la dimensión de vivienda, servicios básicos, educación, y empleo y

protecciónsocial.

Algunas de las principales conclusiones que pueden obtenerse de este análisis son las

siguientes:

0%3%

3%

0%

3%0%1%

6%

0%4%

9%

15%

0%2%4%6%8%

10%12%14%16%

MaterialesdelaVivienda

Hacinamiento

Tenencia

Agua

Saneamiento

Energía

AsistenciaalaEscuela

LogroEducativoAdultos

Rezago

Empleo

Prot.Soc.

Ingreso

25

SobrelaevolucióndelapobrezaenelaglomeradoBahiaBlanca-Cerri:

• Tantolapobrezamonetariacomolapobrezamultidimensionalregistraronunadisminución

sustantivaenelperiodopost-crisis,entre2004y2009.

• Apartirde2009yhastaelmomento,losdatosdelaEPH,nopermitenafirmardemanera

inambigua una reducción de la pobrezamonetaria puesto que las bandas de estimacion

sonmuyampliasdadoeltamañodemuestrapequeño.

• En terminos de pobreza multidimensional, puede decirse que hubo una reduccion

inambigua entre 2009 y 2017 (aunque mucho menor que entre 2004 y 2009), pero los

datosnopermitenrealizarafirmacionesparaañosintermediospuestoquelosintervalosde

confianza de las estimaciones puntuales se solapan. En conjunto con lo anterior esto

significaquesibiennoesposibleafirmarmejorasenlaprivacionmonetaria,seredujeron

lasprivacionesenindicadoresno-monetarios.

• La reducción de la pobreza multidimensional estuvo dada por una reducción en la

incidencia (en la tasa de pobreza), no en la intensidad, implicando que no se alcanzó a

mejorarlasituacióndelosmáspobresentrelospobres.

SobreelestadoactualdelapobrezaenelaglomeradoBahiaBlanca-Cerri:

• Paraelprimer semestrede2018 seestimaqueentreun13%yun20%de lapoblacióndel

aglomeradoteniauningresopordebajodelalineadepobreza,conunaestimaciónpuntualde

17%, similar a la del agregado anual de 2017 (18%). Esto implica que entre 40mil y 62mil

personasestabanensituacióndepobreza(conunaestimaciónpuntualde55.000personas).

• Dentro de ese grupo de personas, entre 6mil y 21mil (entre 2% y 7%) se encuentran en

situacióndeindigencia(conunaestimaciónpuntualde4%:12milpersonas).

• La incidencia de la pobreza entre los niños ha sido mucho mayor que la incidencia en la

poblacion total a lo largo de todo el periodo bajo estudio. Las estimaciones para el 2017

indicanqueentreun25%yun36%(conunaestimaciónpuntualdel31%)delosmenoresde

16añosdelaglomeradodeBahiaBlanca-Cerrihabitabaenhogaresbajolalíneadepobreza;al

primer semestrede2018el intervaloestabaentre21%y34%.Tomando la cota inferiordel

21%,estorepresentaaproximadamente14.600chicosenhogarespobresenlaciudad.

26

• Asuvez,seestimaque,en2017(conestimacionesmuysimilaresparaelprimersemestrede

2018)casiel24%delapoblaciondelaglomerado(conunintervalodeconfianzadeentre20%

y27%)estáensituacióndepobrezamultidimensional,condiferentesnivelesdeintensidad.

• Entreelconjuntodepersonasenpobrezamultidimensioanlsepuedendistinguirtresgrupos.

Un grupo de aproximadamente el 8.6% de la poblacion (26 mil personas) presenta una

intensidad de pobrezamoderada, intensidad entendida como cantidad de privaciones. Un

11% de la población (34 mil personas aproximadamente) se encuentra en pobreza

multidimensional intensa.Finalmente,existetambiénunnúcleodecasi4%personas (12mil

personas aproximadamente) en pobreza multidimensional severa. Estas personas

experimentanunapobrezamuyintensa.

• Entrelasprivacionesno-monetariassobresalenlasvinculadasalmercadolaboral:privaciónen

proteccion social (entendida como estar aportando al sistema jubilatorio, percibiendo una

jubilacion,otenercoberturamedicacontributiva),privaciónenempleo,asícomotambiénen

elniveleducativodelosadultosdelhogar.

• Cabedestacarque tambiénsobresalenalgunasprivacionesnoasociadasalmercado laboral,

las cuales también deben ser tenidas en cuenta, a saber: carencia de instalación sanitaria

adecuada,hacinamientoyprecariedadenlatenenciadelavivienda.

Laamplituddelosintervalosdeconfianzadelasestimacionesdepobrezaparaelaglomerado,de

algunamanera resta potencia a las afirmaciones pero lo que es claro es que el tamaño de los

grupos poblacionales identificados (aun cuando correspondan a la cota inferior de las

estimaciones), evidencian un problema de una magnitud lo suficientemente serio como para

demandarpolíticasactivas.Seevidenciatambiénunestancamientopreocupantedesdehacecasi

una década, que traspasa los signos politicos y demanda esfuerzos creativos y renovados

orientadosaunasuperaciónefectivadelapobrezaensusmúltiplesdimensiones.

En este contexto se requiere la intensificación de políticas de alivio a la pobreza en el corto

plazo,especialmenteteniendoencuentaquelosniñossevenmásafectadosquelosadultos,pero

también-yespecialmenteteniendoencuentalainfancia-medidasconunaproyecciónamediano

plazo, que busquen modificar rasgos estructurales de la dinámica económica y social del

aglomerado Bahiense. El mercado laboral es sin duda un punto neurálgico. Se evidencia la

necesidad y el desafío de políticas que promuevan la creación de puestos de trabajo desde el

sectorprivadoparaaliviarlapresiónfiscalyreducirlainformalidadlaboral.Asuvez,seevidencia

27

la necesidad de políticas educativas que busquen garantizar los estándares de inserción social

mínimos, intentando dinamizar y hacer efectivo uno de los canales mas promisorios para la

superaciónde lapobreza.Porúltimo, seobserva lanecesidaddecomplementardichaspolíticas

conaccionesorientadasaabordarlascarenciashabitacionalesdelaciudad.

Por último, y desde lo metodológico, se evidencia también la importancia de mejorar las

fuentes de datos primarios en términos de cobertura para el aglomerado de Bahía Blanca.

Naturalmente, este problema también se aplica a otros aglomerados de tamaño pequeño

relevados en la EPH y es entendible que existan restricciones presupuestarias para la encuesta

oficial. En este sentido, desde el Proyecto de Unidad Ejecutora (PUE) del CONICET sobre

VulnerabilidadyExclusiónSocial enBahíaBlancaque se llevaadelanteenel IIESS, y sujetoa la

disponibilidaddefondosparaelmismo,sepretendellevaradelanteuntrabajodecampoconuna

encuestaparapoderidentificardemaneramascerteraalapoblaciónvulnerabledelaciudad.

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30

Anexo

TablaA.1:TamañosmuestralesdelaEPHenBahíaBlancaparacadaañoanalizado

Año Trim. Totaldehogares

Totaldepersonas

2004

1er 402 11562do 398 10893ro 403 11074to 386 1094Total 1589 4446

2009

1er 456 12362do 428 11433ro 506 13884to 488 1322Total 1878 5089

2014

1er 489 12812do 554 14313ro 545 14364to 556 1426Total 2144 5574

2016 2do 539 14123ro 557 14584to 531 1462Total 1627 4332

2017

1er 506 14282do 500 13523ro 522 14464to 539 1493Total 2067 5719

2018 1er 474 13282do 472 1297Total 946 2625

Fuente:ElaboraciónpropiaapartirdelosmicrodatosdelaEPH.

31

TablaA.2:ValoresalternativosdelaCanastaBásicaAlimentaria(CBA)ydelaCanastaBásicaTotal(CBT)utilizadosparalasestimaciones

Año Trim. CBA

CapitalFederal

CBARegiónPampeana

(BahíaBlanca)(0.904*CBACF)

CBTCapitalFederal

CBTRegiónPampeana

(BahíaBlanca)(0.904*CBTCF)

Fuente

2004

1er 106.00 95.82 232.14 209.85 INDECSeriehistóricadelaCBT12do 106.69 96.45 233.65 211.22

3ro 107.53 97.21 236.19 213.524to 108.24 97.85 238.48 215.59

2009

1er 227.60 205.75 474.73 429.16 FIEL(2016),PromediodelvalordelaCBTdelostresmesesdecadatrimestre.(CBTconrevisiones)

2do 239.07 216.12 500.33 452.303ro 248.00 224.19 509.66 460.734to 263.47 238.18 534.23 482.94

2014

1er 810.17 732.39 1894.47 1712.60 FIEL(2016a,b),PromediodelvalordelaCBTdelostresmesesdecadatrimestre.

2do 896.4 810.35 2080.63 1880.893ro 936.37 846.48 2133.47 1928.664to 993.6 898.21 2267.43 2049.76

2016

2do 1497.1 1353.38 3493.5 3ro 1618.33 1462.97 3678.33 4to 1680.4 1519.08 3845.46

2016

2do 1564.01 3811.30 INDEC(2016c,d)(incorporavariasmejorasmetodológicas,entreellascanastasespecíficasdecadaregión).

3ro 1676.16 4033.724to 1746.40

4208.812017

1er 1768.9 1599.09 4432.32 4006.82 FIEL(2018),PromediodelvalordelaCBTdelostresmesesdecadatrimestre.

2do 1851.23 1673.51 4834.12 4370.043ro 1943.67 1757.08 4932.17 4458.684to 2017.4 1823.73 5219.2 4718.16

20172 1er 1816.99 4403.46 INDEC(2017b)2do 1921.31 4700.883ro 2003.65 4895.474to 2109.91 5198.14

2018 1er 2240.19 5623.16 INDEC(2018)2do 2394.25 6047.26

Fuente:Elaboraciónpropiaapartirdelascanastasreportadasencadafuentecitada.1:https://www.INDEC.gov.ar/informacion-de-archivo.asp?solapa=2Notas:Losvalorescorrespondenalpromediodelostresmesesdecadatrimestre.LaCBTeselvalordelaCanastaBásicaTotalparaeladultoequivalente(hombrede30a60añosdeedad).2:Dadoqueapartirde2016elINDECofrecevaloresdelaCBTespecíficosdecadaregiónnofuenecesariotomarelvalordelaCBTyajustarloparalaregiónPampeana.

32

TablaA.3:ÍndicedePobrezaMultidimensional:detallededimensiones,indicadoresdeprivaciónyponderaciones

Dimensiones Indicadoresdeprivación:personasquevivenen… Ponderación(porcentajes)

Vivienda 22,2Precariedaddelosmaterialesdelaviviendaa

Viviendasconpisode tierrao con techoomurosconmaterialesprecarios(desechos,cartón,latas,caña,palma,paja,otrosmateriales).

7,4

Hacinamiento Hogarescontresomáspersonasporcuarto. 7,4Tenenciainseguradelavivienda

Hogares que i) habitan viviendas ocupadas ilegalmente, o ii) residen enviviendascedidasoprestadas.

7,4

Serviciosbásicos 22,2

Carenciadefuentesdeaguamejoradasb

Hogaresqueobtienenaguadealgunadelassiguientesfuentes:-redpúblicafueradelterreno;-pozosnoprotegidososinbombaamotor;-fuentesmóviles(aljibe,carrotanque,aguatero,entreotros);-aguaembotellada,o-río,quebrada,lluviayotros.

7,4

Carenciadesaneamientomejoradob

Hogaresenalgunadelassiguientessituaciones:-conevacuaciónnoconectadaareddealcantarilladoofosaséptica;-conbañocompartido,o-quenodisponendeserviciohigiénico.

7,4

Carenciasdeenergíac Hogaresqueusanleña,carbónodesechoscomocombustibleparacocinar. 7,4

Educación 22,2Inasistenciaalaescuela Hogaresdondealmenosunniñouadolescente(entre6y17años)noasiste

aunestablecimientoeducativo.7,4

Rezagoescolar Hogares donde al menos un niño u adolescente (entre 6 y 17 años) estárezagadoenelsistemaeducativoenmásdedosañosdeacuerdoasuedad.

7,4

Logroeducativoinsuficiente Hogares donde ninguna persona de 20 años o más alcanzó un niveleducativomínimo,entendiéndoseporellolosiguiente:- personas de entre 20 y 59 años: no cuentan con el primer ciclo de laeducaciónsecundariacompleto,y-personasde60añosomás:nocuentanconeducaciónprimariacompleta.

7,4

Empleoyprotecciónsocial 11,1Desocupación Hogaresdondealmenosunapersonadeentre15y65añosdeedadestáen

algunadelassiguientessituaciones:-desempleada;-empleadasinremuneración,o-esuntrabajadordesalentado.

7,4

Precariedaddelaprotecciónsocialg

Hogaresdondesecumplenalmenosunadelassiguientescondiciones:-ningunapersonacuentaconalgúntipodesegurodesaludcontributivo;-ningunapersonaestáafiliadaaunsistemadeprevisiónsocialcontributivo;-ningunapersonatieneingresosporpensionesojubilaciones

3,7

Estándardevidad 22,2Insuficienciaderecursose Hogares con ingresos por adulto equivalente insuficientes para cubrir sus

necesidadesalimentariasynoalimentarias(CBTdeINDECpara2004;CBTdeFIELpara2009-2017).

22.2

Fuente:CEPAL(2014)ySantosyVillatoro(2018).aLaEPHnobrindainformaciónsobreelmaterialpredominanteenlasparedes,demaneraqueestematerialfueignorado.bAguaysaneamientotienenumbralesdiferentesenáreasruralesenelIPM-LA,loscualesnosonaplicablesaquípuestoquelaEPHsolorecolectadatosenaglomeradosurbanos.cElIPM-LAconsideratambiénfaltadeaccesoaelectricidadperopuestoqueestainformaciónnoestádisponibleenlaEPH,sóloseconsideraelcombustibleutilizadoparacocinar.dElIPM-LAincluyeunindicadordebienesdurablesenladimensiónde estándar de vida, que aquí no ha podido ser incluido por falta de información en la EPH. e El IPM-LA utiliza ladefinición de ingreso per cápita del hogar, en tanto que esta aplicación utiliza la definición de ingreso por adultoequivalentedeacuerdoconlaultimaespecificaciónmetodológicadeINDEC(2016b).

instituto de investigaciones economicas y sociales …

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