pobreza monetaria en colombia actualización …
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POBREZA MONETARIA EN
COLOMBIA
Actualización metodológica
RESULTADOS 2019
Octubre 13 de 2020
Casos recientes de la
región – actualización de
líneas de pobreza
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Paraguay – 2017
Paraguay aplicó la Encuesta de Ingresos y Gastos y de
Condiciones de Vida 2011-2012 (EIG y CV) con el objetivo
principal de actualizar la estructura de la Canasta Básica de
Alimentos y de la Canasta Básica de Consumo.
Chile – 2015
Actualización de la línea de pobreza extrema. Se redefinió el
valor de la línea de pobreza extrema en 2/3 del valor de la línea
de pobreza. Este criterio es más exigente que la metodología
tradicional.
Cambios implícitos al Coeficiente de Orshansky. Al
actualizarse tanto la CBA como la CBNA en función de datos
entregados por la EPF, deja de existir un coeficiente de
Orshansky exógeno.
Fuente: Nuevas Metodologías de
Medición de Pobreza en Chile y
Resultados Casen 2013. Ministerio de
Desarrollo Social. Gobierno de Chile;
Actualización de la Pobreza Monetaria en
Honduras (2020).
Instituto Nacional de Estadística,
Honduras; Dirección General de
Estadísticas y Censos de Paraguay.
Honduras – 2019
Se aplicaron nuevos requisitos calóricos a los datos de la Encuesta
Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) de 1998.
Se definió el componente no alimentario de la línea de pobreza
moderada basada en el comportamiento de los hogares en la
ENIGH de 1998.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: https://lyd.org/wp-content/uploads/2015/10/SISO-151-Medicion-de-la-Pobreza-en-Chile-Comparando-la-Metodologia-de-la-Comision-y-la-del-Gobierno-PHenoch-MSBurgos-JMendez-Septiembre2015.pdf
Antecedentes de ajustes
metodológicos de la línea de
pobreza monetaria
Diferencias entre la serie
histórica y la actualización del
Ministerio de Desarrollo Social.
Chile 2015
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: https://lyd.org/wp-content/uploads/2015/10/SISO-151-Medicion-de-la-Pobreza-en-Chile-Comparando-la-Metodologia-de-la-Comision-y-la-del-Gobierno-PHenoch-MSBurgos-JMendez-Septiembre2015.pdf
Comparativo de las incidencias
de pobreza monetaria y
extrema
Evolución histórica 2006-2013
Chile 2015
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: https://www.dgeec.gov.py/Publicaciones/Biblioteca/medicion_de_pobreza/METODOLOGIA%20PARA%20LA%20ESTIMACION%20DE%20LAS%20LINEAS%20DE%20POBREZA.pdf
Antecedentes de ajustes
metodológicos de la línea de
pobreza monetaria
Justificaciones conceptuales
Paraguay 2017
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: https://www.dgeec.gov.py/Publicaciones/Biblioteca/medicion_de_pobreza/METODOLOGIA%20PARA%20LA%20ESTIMACION%20DE%20LAS%20LINEAS%20DE%20POBREZA.pdf
Comparativo de las incidencias
de pobreza monetaria
Evolución histórica 2010-2015
Paraguay 2017
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
a. Promedio ponderado de los siguientes países: Argentina, Bolivia (Estado Plurinacional de), Brasil, Chile, Colombia, Costa Ric a, Ecuador, El Salvador, Guatemala,
Honduras, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, República Dominicana, Uruguay y Venezuela (República Bolivariana de).
b. Estas cifras corresponden a una serie actualizada de estimaciones, CEPAL (2018).
c. Las cifras de 2019 corresponden a una proyección.
Fuente: CEPAL Comisión Económica para América Latina y el Caribe. Banco de Datos de Encuestas de Hogares
Pobreza monetaria en América Latina
Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)
8,2 8,3 7,88,8
10,0 10,5 10,711,5
28,7 28,5 27,829,0
30,0 30,1 30,030,8
00
05
10
15
20
25
30
35
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019p
Incid
en
cia
(%
)
Pobreza extrema Pobreza
Marco
institucional
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Institucionalidad en la medición de pobreza monetaria
Participación de diversos actores en la actualización de las metodologías de medición de pobreza
Las actualizaciones
metodológicas de la
medición de pobreza se
llevan a cabo con la
participación de diversos
actores, como expertos
independientes y
entidades de orden
nacional e internacional.
En Colombia:
Comité de Expertos
en Pobreza
Nueve expertos
(académicos y consultores).
Tres instituciones internacionales
(CEPAL, Banco Mundial, PNUD).
Tres instituciones nacionales
(DANE, DNP, DPS).
Conformado por:
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Resoluciones de creación de Comité de Expertos
Emitidas por el DANE
Hacer seguimiento a la pertinencia temática y vigencia de la metodología utilizada para el cálculo de la pobreza monetaria y de las variables incluidas en el
cálculo del Índice de Pobreza multidimensional.
Evaluar posibles cambios metodológicos y aprobarlos cuando se consideren pertinentes.
Garantizar las actualizaciones metodológicas que permitan la continuidad y estabilidad del cálculo de cifras de pobreza monetaria y pobreza multidimensional
• Resolución 871 de 2012.
• Resolución 877 de 2012.
• Se reemplazan los comités de pobreza monetaria y multidimensional por un único comité con sesiones diferenciadas.
• 9 expertos independientes.
• 4 instituciones internacionales.
• 1 par observador.
Resolución 3051 de 2018
Conformación Comités de expertos 2012
de pobreza monetaria y multidimensional
Funciones del Comité de expertos:
2012 2018
Encuesta Nacional de
Presupuestos de los
Hogares (ENPH)
2016-2017
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
1. Identificar los bienes y
servicios que consumen los
hogares del país.
2. Conocer con qué frecuencia los
hogares colombianos compran bienes y
servicios.
3. Identificar los lugares donde los
hogares habitualmente hacen sus
compras.
4. Conocer cómo han cambiado los
hábitos de consumo de los hogares
del país en los últimos años.
5. Establecer la forma en que los hogares
obtienen sus ingresos y cómo los distribuyen.
La Encuesta Nacional de Presupuesto de los Hogares genera información estadística sobre los
ingresos y los patrones de consumo de los hogares
6. En Colombia, el DANE ha realizado siete encuestas de
Ingresos y Gastos, correspondientes a los años 1953, 1970,
1971-1972, 1984-1985, 1994-1995, 2006-2007 y 2016-2017.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Por primera vez, las 32 capitales departamentales y 6 municipios priorizados* tendrán información
representativa sobre los ingresos y los gastos de sus hogares
* San Andrés de Tumaco, Soledad, Rionegro, Buenaventura, Yumbo y Barrancabermeja.
36.998hogares con
encuestas
completas
Muestra:
64.119hogares
ENIG 2006-2007 ENPH 2016-2017
87.201hogares con
encuestas
completas
Muestra:
90.000hogares
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
ENIG 2006-2007
La información de la ENIG 2006-2007 es consistente a nivel
nacional, y para los dominios urbano y rural. No obstante, en
algunos dominios geográficos los resultados no son
satisfactorios.
Subestimación de algunos rubros de gasto de la ENIG
2006-2007 en comparación con otras fuentes que capturan
información de esta naturaleza, lo cual influye en la
estimación del Orshansky.
Como resultado del análisis de consistencia de la ENIG 2006-
2007, el grupo de expertos de la Mesep puso en evidencia
las dificultades asociadas a la definición de un coeficiente de
Orshansky endógeno a partir de una información
subreportada del gasto en alimentos.
Consistencia de las fuentes de información
ENIG 2006-2007 y ENPH 2016-2017
ENPH 2016-2017
La ENPH ya no se presenta el problema de encuestas
incompletas.
El uso de códigos COICOP por producto permite un
estudio detallado de patrones de gasto, y esto a su vez es
una ventaja para hacer seguimiento a los artículos en el
nuevo IPC.
La información de la encuesta presenta consistencia
interna. Esto quiere decir que los análisis realizados
muestran que los datos son compatibles con la teoría
económica y que los valores estimados de los gastos son
satisfactorios.
En análisis realizados en el Comité de Expertos se tomó la
decisión de usar coeficientes de Orshansky endógenos,
dado que se cuenta con información de mejor calidad
en la ENPH.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Conceptos – líneas de pobreza
Líneas de pobreza: “La línea de pobreza representa un valor monetario en el cual se consideran dos componentes: el costo de
adquirir una canasta básica de alimentos y el costo de los demás bienes y servicios, expresado sobre la base de la relación
entre el gasto total y el gasto en alimentos.” CEPAL (2018)
Procedimiento para la construcción de la
línea de pobreza monetaria extrema:
Procedimiento para la construcción de la
línea de pobreza monetaria:
Selección de la población de referencia – información de
los hábitos de consumo de los hogares.Selección de los rubros del componente no alimentario.
Construcción de la canasta básica de alimentos – se
seleccionan los artículos del componente alimentario,
garantizando el requerimiento calórico
(2.100 calorías diarias).
Cálculo de la línea de pobreza extrema – corresponde al
valor de la canasta básica de alimentos.
Cálculo del coeficiente de Orshansky –
corresponde a la relación entre el gasto total
y el gasto en alimentos.
La línea de pobreza monetaria resulta de multiplicar la línea
de pobreza extrema por el coeficiente de Orshansky.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Función objetivo
Actualización de
perfiles de
consumo de la
población de
referencia
Una medición más precisa e incluyente, que reconoce el sobrecosto en el gasto en
alojamiento y servicios en algunas ciudades de una manera diferenciada.
Reconocimiento
de dinámicas
sociodemográficas
heterogéneas en
23 principales
ciudades
Incorporación de
distribuciones
heterogéneas de
ingreso de los
hogares según
ciudad
Incorporación de
efectos
diferenciales de
dinámicas de
conurbación
asociadas con el
gasto en vivienda
1 2 3 4
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: Encuesta Nacional de Presupuesto de los Hogares 2016-2017.
Diferencias en las distribuciones
de ingreso entre los dominios
seleccionados.
En el ejemplo, Bogotá y
Medellín muestran mayores
niveles de ingreso respecto a las
demás ciudades.
¿Por qué es importante tener canastas y líneas
diferenciadas?Distribución del ingreso per cápita de los principales
dominios y algunas ciudades utilizando la ENPH 2016-
2017.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE – CNPV 2018.
0,2
1
0,1
9
0,1
3
0,1
0
0,1
0
0,0
7
0,0
6
0,0
3
0,0
2
0,0
2
0,0
1
0,0
1
0,0
1
0,0
1
0,0
0
0,0
0
0,0
0
0,0
0
0,0
0
0,0
0
0,0
0
0,0
0
-0,0
2
-0,0
4
-0,0
4
-0,0
6
-0,0
7
-0,0
7
-0,0
8
-0,1
3
-0,1
7
-0,3
3
-0,5
9
-0,70
-0,65
-0,60
-0,55
-0,50
-0,45
-0,40
-0,35
-0,30
-0,25
-0,20
-0,15
-0,10
-0,05
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
Villa
vic
en
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Past
o
Med
ellín
Barr
an
qu
illa
Cali
Bo
go
tá, D
.C.
Los fenómenos de conurbación de las grandes ciudades generan procesos expulsores de población a
sus alrededores y hace que su peso relativo al total disminuya a lo largo de los últimos 13 años.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Nota: La diferencia en la suma de las variables obedece al sistema de aproximación en el nivel de dígitos trabajados en el índice
+ Los servicios relacionados con turismo se encontraban en el grupo diversión
* Otros gastos: incluye gastos de cuidado personal, servicios financieros y bebidas alcohólicas, entre otros
** Bienes y servicios diversos: incluye cuidado personal, efectos personales, protección social, seguros y servicios financieros.
Ponderaciones según nivel de ingresos en el nuevo IPC (dic-18=100)
Resumen de cambios
metodológicos – actualización
de líneas de pobreza
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Actualizaciones metodológicas
Pobreza extrema y monetaria 2019
Insumos para la construcción de la pobreza extrema y
monetaria
Ingreso per cápita de la unidad de gasto
La metodología se mantiene inalterada en el proceso de
actualización.
Líneas de pobreza monetaria y extrema
Actualización de canastas y su valoración. Según
resultados ENPH 2016-2017.
Creación de un deflactor de precios para la actualización
de líneas de pobreza monetaria y extrema.
Debido a la disponibilidad de información actualizada sobre los patrones de consumo de los colombianos en la Encuesta
Nacional de Presupuesto de los Hogares (ENPH) 2016-2017, el DANE en conjunto con el Comité de Expertos en Pobreza
realizó una actualización metodológica de las líneas de pobreza monetaria extrema y pobreza monetaria.
El Comité de
Expertos llevó a cabo
un proceso de
actualización de la
metodología de
cálculo de las líneas
de pobreza durante
más de un año.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Coeficientes de Orshansky endógenos
Resumen – selección de los artículos del
componente no alimentario para el
cálculo del CO
Criterios usados para la sección de los artículos
del componente no alimentario para el cálculo
de los coeficientes de Orshansky:
Se depuran los artículos del componente no
alimentario con frecuencias de consumo
menores al 10%.
Sólo se consideran los artículos cuya
elasticidad-ingreso está entre 0 y 1 (es decir,
artículos necesarios).
Se depuran los artículos cuya participación en el
gasto es menor a la participación promedio de
todos los bienes, en cada dominio geográfico.
Se depuran los artículos a los que no se les hace
seguimiento en el IPC.
A partir de los resultados se realizó el cálculo
de los coeficientes de Orshansky endógenos
para cada uno de los dominios geográficos (23
ciudades, resto urbano y rural).
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Coeficientes de
Orshansky endógenos
Dominios principales
y 23 ciudades y AM
El Coeficiente de Orshansky es la
relación entre el gasto total
(seleccionando los bienes del
componente no alimentario) y el
gasto total en alimentos de la
población de referencia.
Ciudad Coeficientes de Orshansky
Armenia 2,50
Barranquilla 2,20
Bogotá 2,57
Bucaramanga 2,47
Cali 2,44
Cartagena 2,45
Cúcuta 2,41
Florencia 2,65
Ibagué 2,65
Manizales 2,73
Medellín 2,74
Montería 2,27
Neiva 2,73
Pasto 2,49
Pereira 2,61
Popayán 2,45
Quibdó 2,42
Resto Urbano 2,20
Riohacha 2,09
Rural 1,92
Santa Marta 2,13
Sincelejo 2,40
Tunja 2,46
Valledupar 2,44
Villavicencio 2,30
Fuente: cálculos a partir de la ENPH 2016-2017
Resultados de incidencias y
población en situación de
pobreza monetaria 2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2019.
ANTECEDENTE: Líneas de pobreza monetaria y pobreza
monetaria extrema con metodología MESEP 2012
2019Distribución del ingreso per cápita de la UG entre $0 y $1,000,000.
Líneas de pobreza extrema y pobreza monetaria.
Total nacional. GEIH 2019. Metodología MESEP.
Siguiendo la metodología MESEP, la
línea de pobreza monetaria extrema
per cápita nacional en 2019 fue
$123.043; en el caso de un hogar de
cuatro personas fue $492.172
La línea de pobreza monetaria per
cápita nacional 2019 fue $267.003;
en el caso de un hogar de cuatro
personas fue $1.068.012.
Ingreso per cápita de la unidad de gasto
123.043 267.0030
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
La línea de pobreza monetaria
extrema per cápita nacional en 2019
fue $137.350; en el caso de un hogar
de cuatro personas fue $549.400
La línea de pobreza monetaria per
cápita nacional 2019 fue $327.674;
en el caso de un hogar de cuatro
personas fue $1.310.696
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2019.
137.350 327.6740
Ingreso per cápita de la unidad de gasto
INFORMACIÓN OFICIAL: Líneas de pobreza monetaria y
pobreza monetaria extrema con metodología 2019
2019Distribución del ingreso per cápita de la UG entre $0 y $1,000,000.
Líneas de pobreza extrema y pobreza monetaria.
Total nacional. GEIH 2019. ACTUALIZACÍÓN Metodológica 2019.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Incidencia de pobreza monetaria
Principales dominios (2012-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
+661.899 personas
ingresaron a la
situación de pobreza
monetaria en 2019 en
el país.
La variación en la
incidencia de +1,0 p.p.
es ESTADÍSTICAMENTE
SIGNIFICATIVA
40,8
38,3
36,3 36,1 36,235,2 34,7
35,7
36
33,9
31,7 31,6 32,4 31,9 31,432,3
56,4
52,851,5 51,5
48,8
46,2 46,047,5
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
50,0
55,0
60,0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Inci
den
cia (
%)
Nacional Cabeceras Centros poblados y rural disperso
*
*
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Incidencia de pobreza monetaria
Principales dominios (2012-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
36
33,9
31,7 31,632,4
31,931,4
32,331,6
29,4
27,6 27,6
28,6 28,628,2
29,1
20,0
22,0
24,0
26,0
28,0
30,0
32,0
34,0
36,0
38,0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Inci
den
cia (
%)
Cabeceras 23 ciudades y AM
*
*
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Incidencia de pobreza monetaria extrema
Principales dominios (2009-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
+728.955 personas
ingresaron a la
situación de pobreza
monetaria extrema en
2019 en el país.
La variación en la
incidencia de +1,4 p.p.
es ESTADÍSTICAMENTE
SIGNIFICATIVA
11,7
10 9,4 9,19,9
8,4 8,29,6
7,97,0
6,3 6,06,9
6,0 5,86,8
24,2
19,8 19,4 19,420,1
16,6 16,2
19,3
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Inci
den
cia (
%)
Nacional Cabeceras Centros poblados y rural disperso
*
*
*
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Incidencia de pobreza monetaria extrema
Principales dominios (2012-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
7,9
7,0
6,36,0
6,9
6,05,8
6,8
5,3
4,64,2 4,3
4,74,3 4,4
4,9
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Inci
den
cia (
%)
Cabeceras 23 ciudades y AM
*
*
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Poblaciones en situación de pobreza según contextos geográficos
2012-2019
Fuente: DANE. GIT Pobreza (2020). (*) variación estadísticamente significativa
Personas en situación de Pobreza Monetaria
Cifras en Miles
Personas en situación de Pobreza Extrema
Cifras en Miles
Dominio 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019Cambio 2019 -
2018
Nacional 18.471 17.531 16.785 16.919 17.134 16.836 16.808 17.470 +662 *
Cabeceras 12.467 11.895 11.261 11.371 11.847 11.804 11.774 12.242 +468 *
C. Pobl y rural disperso 6.004 5.636 5.525 5.548 5.287 5.032 5.034 5.228 +194
13 ciudades y A.M. 6.191 5.809 5.496 5.565 5.810 5.926 5.896 6.152 +256 *
Otras cabeceras 6.276 6.086 5.765 5.806 6.038 5.878 5.878 6.091 +213
Dominio 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019Cambio 2019 -
2018
Nacional 5.308 4.586 4.337 4.274 4.685 4.012 3.960 4.689 +729 *
Cabeceras 2.738 2.467 2.251 2.178 2.509 2.206 2.187 2.569 +382 *
C. Pobl y rural disperso 2.569 2.119 2.086 2.095 2.176 1.806 1.773 2.120 +347 *
13 ciudades y A.M. 965 855 781 804 875 813 852 954 +102 *
Otras cabeceras 1.773 1.612 1.470 1.374 1.634 1.392 1.335 1.615 +280 *
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
(*) variación estadísticamente significativa
Dominio 2018 2019 Diferencia Aporte(%)
Centros poblados y rural disperso 5.033.886 5.227.726 193.840 29,3
Resto urbano 4.786.814 4.944.099 157.285 23,8
Bogotá 2.157.900 2.246.851 88.951 13,4
Medellín A.M. 867.074 921.111 54.037 8,2
Cúcuta A.M. 343.667 385.743 42.076 * 6,4
Santa Marta 199.170 219.752 20.583 * 3,1
Bucaramanga A.M. 324.182 344.142 19.959 3,0
Barranquilla A.M 471.293 489.536 18.244 2,8
Sincelejo 82.023 99.848 17.825 * 2,7
Cali A.M. 544.501 558.360 13.859 2,1
Montería 116.672 129.346 12.675 * 1,9
Riohacha 111.751 124.322 12.571 * 1,9
Ibagué 160.533 168.066 7.533 1,1
Pereira A.M. 176.050 182.349 6.300 1,0
Valledupar 166.443 172.663 6.220 0,9
Villavicencio 146.694 152.512 5.817 0,9
Popayán 111.132 115.224 4.093 0,6
Florencia 69.838 71.626 1.788 0,3
Manizales A.M. 85.938 87.429 1.490 0,2
Tunja 63.615 64.192 578 0,1
Cartagena 347.360 345.304 - 2.056 -0,3
Armenia 103.350 100.785 - 2.565 -0,4
Quibdó 69.539 66.595 - 2.944 * -0,4
Neiva 114.795 111.408 - 3.387 -0,5
Pasto 153.925 141.055 - 12.870 * -1,9
Total nacional 16.808.143 17.470.042 661.899 * 100
Evolución de la población en
situación de pobreza monetaria
– actualización metodológica
Principales dominios y 23
ciudades y A.M. (2018-2019)
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
Diferenciales valores
absolutos – MESEP
Principales dominios y 23
ciudades y A.M. (2018-2019)
Dominio 2018 2019 Diferencia Aporte (%)
Centros poblados y rural disperso 3.948.851 4.254.940 306.089 41,64
Resto Urbano 4.709.379 4.918.195 208.816 28,41
Medellín AM 517.648 579.378 61.730 8,40
Cúcuta AM 303.432 345.138 41.706 5,67
Bogotá 1.013.993 1.037.600 23.607 3,21
Bucaramanga AM 157.572 177.002 19.430 2,64
Santa Marta 165.609 183.979 18.370 2,50
Sincelejo 77.107 92.470 15.363 2,09
Barranquilla AM 399.363 413.723 14.360 1,95
Riohacha 116.308 126.388 10.080 1,37
Montería 98.351 107.821 9.470 1,29
Villavicencio 88.960 97.773 8.813 1,20
Ibagué 97.611 102.603 4.992 0,68
Valledupar 142.451 147.159 4.708 0,64
Pereira AM 92.317 96.437 4.120 0,56
Cartagena 257.980 260.559 2.579 0,35
Tunja 32.109 34.154 2.045 0,28
Popayán 70.693 72.126 1.433 0,19
Cali AM 395.801 396.771 970 0,13
Manizales AM 50.258 50.851 593 0,08
Florencia 52.554 52.555 1 0,00
Quibdó 52.626 50.393 -2.233 -0,30
Armenia 66.081 61.800 -4.281 -0,58
Neiva 68.492 62.931 -5.561 -0,76
Pasto 97.046 84.930 -12.116 -1,65
Total nacional 13.072.592 13.807.676 735.084 100
Caracterización de la
población en situación de
pobreza monetaria 2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Características de jefes de hogar e
incidencias de pobreza monetaria
Total nacional (2019-2018)
Características del Jefe de Hogar
Total nacional
2018 2019 Diferencia
SexoHombre 33.4 34.4 1.0
Mujer 37.2 38.2 1.0
Edad
Hasta 25 años 41.2 43.0 1.8
Entre 26 y 35 años 42.6 43.4 0.8
Entre 36 y 45 años 38.7 40.1 1.4
Entre 46 y 55 años 32.0 33.0 1.0
Entre 56 y 65 años 28.1 29.4 1.3
Mayor a 65 años 26.7 27.0 0.3
Nivel Educativo
Ninguno o primaria 45.7 46.8 1.1
Secundaria 34.6 36.3 1.7
Técnica o Tecnológica 17.4 18.5 1.1
Universidad o
posgrado8.8 9.1 0.3
Situación laboral
Desocupados 58.6 58.8 0.2
Ocupados 33.6 34.4 0.8
Inactivos 34.1 35.2 1.1
Posición Ocupacional
Asalariados 21.9 23.1 1.2
Patronos y Cuenta
Propia43.3 44.7 1.4
Seguridad social
(Pensiones)
Afiliado 14.4 14.2 -0.2
No afiliado 46.1 47.7 1.6
Total Total 34.7 35.7 1.0
• El mayor aumento de la incidencia de
pobreza monetaria a nivel nacional se
presentó cuando el jefe del hogar tiene
hasta 25 años de edad, pasando de 41,2%
en 2018 a 43,0% en 2019, es decir,
incremento de 1,8pp.
• El segundo mayor aumento en la incidencia
de pobreza monetaria en el total nacional se
registra cuando el jefe del hogar ha
alcanzado el nivel de educación secundaria.
En este caso la incidencia de pobreza
presenta un aumento de 1,7pp entre 2018 y
2019.
Fuente: DANE. GIT Pobreza (2020).
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Cambio en Incidencia de Pobreza monetaria
según características del jefe del hogar
Principales Dominios (2019-2018)
Características del Jefe de Hogar
Diferencia 2019-2018
Total nacional Cabeceras
Centros
poblados y rural
disperso
SexoHombre 1.0 0.7 1.5
Mujer 1.0 0.9 1.4
Edad
Hasta 25 años 1.8 0.9 4.4
Entre 26 y 35 años 0.8 1.1 0.1
Entre 36 y 45 años 1.4 1.6 0.6
Entre 46 y 55 años 1.0 1.1 0.3
Entre 56 y 65 años 1.3 0.4 5.1
Mayor a 65 años 0.3 -0.2 2.4
Nivel Educativo
Ninguno o
primaria1.1 0.7 1.7
Secundaria 1.7 1.6 1.7
Técnica o
Tecnológica1.1 1.1 2.6
Universidad o
posgrado0.3 0.4 0.0
Situación laboral
Desocupados 0.2 -0.7 6.5
Ocupados 0.8 0.8 1.0
Inactivos 1.1 0.8 2.1
Posición Ocupacional
Asalariados 1.2 1.3 1.2
Patronos y Cuenta
Propia1.4 0.9 3.5
Seguridad social
(Pensiones)
Afiliado -0.2 -0.1 -0.8
No afiliado 1.6 1.6 1.5
Total Total 1.0 0.9 1.5
• En los centros poblados y rural disperso la
incidencia de pobreza monetaria aumentó 1,5pp,
mientras que las cabeceras ese incremento fue
de 0,9pp y en el total nacional 1pp.
• En los centros poblados y rural disperso el
mayor incremento de la incidencia de pobreza
monetaria se da cuando el jefe del hogar está en
situación de desempleo, registrando un
incremento de 6,5pp.
• También se observan aumentos importantes en
la incidencia de pobreza monetaria cuando el
jefe del hogar se encuentra en el grupo de edad
de 56 a 65 años (5,1pp).
Fuente: DANE. GIT Pobreza (2020).
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Incidencia de pobreza monetaria según autorreconocimiento étnico del jefe del hogar – actualización
metodológica
23 ciudades y A.M. (2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
59,6
43,6
72,8
43,9
39,7
54,6
33,931,4
43,7
35,732,3
47,5
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
Total nacional Cabeceras Centros poblados y rural disperso
Indígena Negro, mulato (afrodescendiente) Ninguno Total
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Contrastes poblacionales de la dinámica de la pobreza extrema con la evolución de la población ocupada
2018-2019
Personas en situación de pobreza monetaria extrema
Cifras en Miles
Dominio 2019 2018Variación
Porcentual
Contribución
en p.p.
Total nacional 4.689 3.960 18,4 *
C. Pobl. y rural
disperso2.120 1.773 19,6 * 8,8
Otras cabeceras 1.336 1.105 20,9 * 5,8
10 ciudades 278 230 20,9 * 1,2
13 ciudades y A.M. 954 852 12,0 * 2,6
Dominio 2019 2018Variación
porcentual
Contribución
en pp
Total nacional 22.287 22.457 -0,8
C. Pobl. y rural
disperso4.758 4.903 -3,0 -0,6
Otras cabeceras 5.569 5.611 -0,8 -0,2
10 ciudades 1.170 1.183 -1,1 -0,1
13 ciudades y A.M. 10.791 10.759 0,3 0,1
Población ocupada
Cifras en Miles
Fuente: DANE. GIT Pobreza (2020).
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Cambio en la incidencia de pobreza monetaria frente a variación de la tasa de desempleo
Principales Dominios (2018-2019)
0,9
1,5
1,0
0,6
1,4
0,8
-0,1
0,1
0,3
0,5
0,7
0,9
1,1
1,3
1,5
1,7
Cabeceras Centros poblados y rural
disperso
Nacional
Pu
nto
s p
orc
en
tuale
s
Diferencia Incidencia Pobreza Monetaria Diferencia Tasa de Desempleo
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2018-2019
• El aumento en la incidencia de pobreza
monetaria puede estar asociado al
aumento en la tasa de desempleo que se
registró en los tres principales dominios
geográficos entre 2018 y 2019.
**
*
*
Evolución temporal de la
distribución de ingreso según
contexto geográfico 2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
Coeficiente de Gini
2012-2019
Los cambios
no fueron
estadísticamente
significativos.
0,539 0,539 0,538
0,5220,517
0,508
0,517
0,526
0,5140,517
0,514
0,4980,495
0,488
0,497
0,505
0,465
0,446
0,463
0,4540,458 0,456
0,446
0,456
0,430
0,450
0,470
0,490
0,510
0,530
0,550
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Incid
en
cia
(%
)
Nacional Cabeceras Centros poblados y rural disperso
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2018-2019
Variación del ingreso real per-cápita por quintiles de ingreso
-0,9% -0,2%
0,5%0,8%
3,3%
-7,0%
-5,0%
-3,0%
-1,0%
1,0%
3,0%
1 2 3 4 5
Total nacional
2017-2018
• El aumento en la incidencia de pobreza monetaria entre 2018 y 2019 está asociado a la caída del ingreso real per-cápita en cuatro de los cinco quintiles de ingreso,
registrándose un aumento solo en el quintil más alto de la distribución del ingreso.
• Adicionalmente, entre 2018 y 2019 la caída en los ingresos del quintil más bajo de la distribución del ingreso fue 5,3 p.p. superior a la caída registrada para ese
mismo quintil entre 2017 y 2018.
Po
rcen
taje
(%
)
Po
rcen
taje
(%
)
-6,2%
-2,3%-1,3%
-0,2%
1,6%
-7,0%
-5,0%
-3,0%
-1,0%
1,0%
3,0%
1 2 3 4 5
Total nacional
2018-2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2018-2019
-3,29%
-1,53%
-0,37%
1,19%
2,68%
-7,0%
-5,0%
-3,0%
-1,0%
1,0%
3,0%
1 2 3 4 5
23 ciudades y A.M.
Variación del ingreso real per-cápita por quintiles de ingreso
2018-2019
Po
rcen
taje
(%
)
Po
rcen
taje
(%
)
-6,2%
-2,3%
-1,3%
-0,2%
1,6%
-7,0%
-5,0%
-3,0%
-1,0%
1,0%
3,0%
1 2 3 4 5
Total nacional
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Variación del ingreso real per-cápita por quintiles de ingreso
Principales dominios. 2018-2019
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2018-2019
• El incremento en la incidencia de pobreza monetaria en los centros poblados y rural disperso se explica por la caída de los ingresos
en todos los quintiles de ingreso, siendo esa caída más pronunciada en el quintil más bajo de la distribución del ingreso.
Po
rcen
taje
(%
)
Po
rcen
taje
(%
)
-6,2%
-2,3%-1,3%
-0,2%
1,6%
-9,0%
-7,0%
-5,0%
-3,0%
-1,0%
1,0%
3,0%
1 2 3 4 5
Total nacional
-8,7%
-6,7%
-3,0%
-0,9%-1,5%
-9,0%
-7,0%
-5,0%
-3,0%
-1,0%
1,0%
1 2 3 4 5
Centros poblados y rural disperso
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Ingreso per cápita promedio de los migrantes de Venezuela
Total nacional. 2019.
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
Quintil
de
ingreso
Total de personas que
migraron desde
Venezuela en los últimos
12 meses
Personas que en los
últimos 12 meses no han
migrado desde
Venezuela
Proporción de migrantes
de Venezuela sobre el
total
Ingreso promedio de las
personas que migraron
desde Venezuela en los
últimos 12 meses
Ingreso promedio de las
personas en los últimos
12 meses no han
migrado desde
Venezuela
Ingreso promedio del
total de personas
1243.191 9.381.265 2,5 119.648 120.710 120.777
2233.882 9.378.733 2,4 260.005 266.266 266.055
3158.819 9.482.999 1,6 425.550 429.854 429.773
498.674 9.603.807 1,0 681.040 695.931 695.639
532.991 9.717.643 0,3 1.735.576 2.013.533 2.012.877
Pobreza monetaria para 23
principales ciudades
2018-2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 22019
Líneas de pobreza monetaria
extrema y pobreza monetaria
23 ciudades y A.M, resto urbano
y rural. 2019.
DominioLínea Pobreza
Extrema
Línea Pobreza
Monetaria
Armenia 151.421 390.068
Barranquilla A.M. 144.828 327.169
Bogotá 170.382 448.749
Bucaramanga A.M. 178.758 447.151
Cali A.M. 143.913 346.293
Cartagena 141.843 355.004
Centros poblados y rural disperso 106.924 210.969
Cúcuta A.M. 130.947 315.686
Florencia 133.889 358.623
Ibagué 138.333 380.511
Manizales A.M. 130.800 377.753
Medellín A.M. 141.372 405.768
Montería 138.717 325.739
Neiva 148.790 406.248
Pasto 153.261 394.562
Pereira A.M. 144.559 393.281
Popayán 166.471 413.430
Quibdó 160.862 396.024
Resto urbano 131.667 294.380
Riohacha 129.331 278.796
Santa Marta 152.978 330.269
Sincelejo 125.460 306.914
Tunja 169.026 431.872
Valledupar 130.778 326.905
Villavicencio 160.696 371.457
Total nacional 137.350 327.674
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
63
,8
45
,7
41
,0 43
,6
40
,6 43
,6
40
,2
30
,5
40
,3
34
,7
32
,6 34
,9
35
,3
35
,0
33
,2
29
,8
29
,8
29
,8
27
,9
26
,4
24
,9
23
,2
21
,6
20
,3
60
,9
49
,3
45
,5
44
,9
44
,0
43
,9
40
,8
36
,5
36
,5
35
,7
35
,7
34
,3
34
,2
33
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32
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31
,4
30
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30
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28
,7
27
,2
25
,6
24
,4
21
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20
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0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
Qu
ibd
ó
Rio
hac
ha
Cú
cuta
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Po
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án
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Flo
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cia
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AM
Cal
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Man
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M
Inci
den
cia
(%)
2018 2019
Incidencia de pobreza monetaria – actualización metodológica
23 ciudades y A.M. (2018-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2018-2019
* * **
* * **
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
6,0
4,5
3,6 3,43,1
1,61,3 1,2 1,1 1,0 0,8 0,8 0,7 0,6 0,5 0,3 0,3 0,3
-0,3-0,6
-1,1 -1,2
-2,9
-3,8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
Sin
cele
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Past
o
Variación de la incidencia de pobreza monetaria – actualización metodológica
23 ciudades y A.M. (2018-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2018-2019
** *
** * * *
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Incidencia de pobreza monetaria según sexo del jefe del hogar – actualización metodológica
23 ciudades y A.M. (2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
68
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51
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50
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49
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Mujer Hombre
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Brecha en la incidencia de pobreza monetaria según sexo del jefe del hogar –
actualización metodológica
23 ciudades y A.M. (2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
18,3
10,1 10,19,2
8,17,4 7,1
6,2 6,2 6,1 5,8 5,6 5,2 5,1 5,0 4,94,3
3,8 3,7 3,4 3,4 3,4 3,2 3,0 2,9 2,7
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2,0
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14,0
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I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Incidencia de la pobreza monetaria según situación laboral del jefe de
hogar.
Año 2019. 23 ciudades y A.M.
Ciudad
Situación laboral
Desocupados Inactivos Ocupados
Armenia 59,6 30,2 32,6
Barranquilla 48,8 23,3 25,4
Bogotá, D.C. 55,6 21,8 26,5
Bucaramanga 57,4 28,1 30,9
Cali 50,2 19,9 20,2
Cartagena 47,5 35,6 33,5
Cúcuta 65,8 45,9 43,3
Florencia 68,9 51,6 38,4
Ibagué 53,5 24,2 30,7
Manizales 42,9 17,7 20,1
Medellín 55,3 22,1 22,9
Montería 58,0 38,6 33,0
Neiva 52,1 33,4 32,0
Pasto 55,8 33,4 36,1
Pereira 55,8 24,9 28,5
Popayán 75,3 45,6 42,3
Quibdó 81,2 70,9 51,6
Riohacha 71,3 57,1 44,0
Santa Marta 67,1 38,9 44,0
Sincelejo 58,8 39,8 34,2
Tunja 58,3 28,2 32,3
Valledupar 65,5 41,3 38,0
Villavicencio 58,2 29,1 28,0
Incidencia de la pobreza monetaria
según situación laboral del jefe de hogar
23 ciudades y A.M.
2019
• La tabla muestra las brechas en la incidencia de
pobreza de los hogares cuyo jefe es
desempleado comparado con hogares cuyo jefe
es inactivo o ocupado.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
25
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16
,4
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7,6 8,2
7,4 7,5
5,9 6,4
5,0 5,3
3,9
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3,1
2,6
4,3
4,0
3,2
2,7 3
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2,1 2,3
23
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19
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11
,4
10
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9,6
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7,8
7,1
5,9
5,6
5,5
4,7
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4,6
4,4
4,3
4,2
3,7
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2018 2019
Incidencia de pobreza extrema – actualización metodológica
23 ciudades y A.M. (2018-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2018-2019*
**** *
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I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Incidencia de pobreza extrema – actualización metodológica
23 ciudades y A.M. (2018-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2018-2019
4,5
3,1
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1,5 1,41,2
0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,50,3 0,2 0,2
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I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Incidencia de la pobreza monetaria extrema y desempleo
23 ciudades y A.M. (2018-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2018-2019
Armenia
Barranquilla AM
Bogotá
Bucaramanga AM
Cali AM
Cartagena
Cúcuta AM
Florencia
IbaguéManizales AM
Medellín AM
MonteríaNeiva
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Riohacha
Santa Marta
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Tunja
Valledupar
Villavicencio
Cabeceras
Centros poblados y rural disperso
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Variación tasa de desempleo (pp)
Clasificación de los hogares
según su nivel de ingreso-
Clases sociales
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Población según clases sociales
Total nacional. 2012 – 2019.
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH). 2012 – 2019.
40,838,3
36,3 36,1 36,2 35,2 34,7 35,7
28,8 29,5 30,4 31,0 30,8 31,7 32,1 31,3
28,129,6 30,5 30,5 30,6 30,9 30,8 30,4
2,4 2,6 2,8 2,4 2,4 2,3 2,4 2,6
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Año
Pobres Vulnerables Clase media Clase alta
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Población según clases sociales
Cabeceras. 2012 – 2019.
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH). 2012 – 2019.
36,033,9
31,7 31,6 32,4 31,9 31,4 32,3
26,4 26,427,6 28,3 27,4 28,1 28,4 27,8
34,636,4 37,3 37,2 37,2 37,2 37,1 36,6
3,0 3,3 3,5 3,0 2,9 2,8 3,0 3,3
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2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Pro
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%)
Año
Pobres Vulnerables Clase media Clase alta
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Población según clases sociales
Centros poblados y rural disperso. 2012 – 2019.
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH). 2012 – 2019.
56,452,8 51,5 51,5
48,846,2 46,0
47,5
36,439,7 40,0 40,2
42,343,9 44,6 43,5
6,9 7,4 8,2 8,1 8,5 9,5 9,1 8,8
0,20 0,20 0,20 0,20 0,40 0,30 0,30 0,20
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2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Pro
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)
Año
Pobres Vulnerables Clase media Clase alta
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH). 2019.
Población TOTAL según clases sociales
Principales dominios y 23 ciudades. 2019.
60,9
49,345,5 44,9 44,0 43,9 40,8
36,5 36,5 35,7 34,3 34,2 33,8 32,9 31,4 30,9 30,3 28,7 27,2 25,6 24,4 21,9 20,629,1
35,7 32,3
47,5
14,8
28,9 33,2
18,3
29,325,5 32,4
24,7
37,334,7
32,226,0 23,7
18,4 19,826,3 26,0 28,3
16,9
37,3
21,3 28,726,3
23,9
31,3
27,8
43,5
22,220,7 20,5
34,9
25,328,7
25,8
36,1
24,727,9
31,337,3 40,0
45,0 46,340,6 40,7 41,4
49,1
34,6
49,046,1
49,942,7
30,436,6
8,8
2,1 1,1 0,8 2,0 1,4 1,9 1,0 2,7 1,4 1,8 2,2 2,6 2,4 3,6 2,5 2,2 3,0 1,7 6,8 2,5 5,3 3,3 3,2 4,3 2,6 3,3 0,2
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%)
Pobres Vulnerables Clase media Clase alta
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH). 2019. Cifras en miles.
Población según clases sociales
Principales dominios y 23 ciudades. 2019.
DominioPobres Vulnerables Clase media Clase alta Total
Absolutos Proporción (%) Absolutos Proporción (%) Absolutos Proporción (%) Absolutos Proporción (%) Absolutos
Armenia 101 34.2 77 26.0 110 37.3 8 2.6 295
Barranquilla AM 490 25.6 715 37.3 662 34.6 48 2.5 1,915
Bogotá 2,247 27.2 1,397 16.9 4,055 49.1 565 6.8 8,264
Bucaramanga AM 344 31.4 217 19.8 508 46.3 27 2.5 1,096
Cali AM 558 21.9 731 28.7 1,174 46.1 84 3.3 2,547
Cartagena 345 34.3 324 32.2 315 31.3 22 2.2 1,006
Cúcuta AM 386 45.5 281 33.2 174 20.5 7 0.8 848
Florencia 72 43.9 42 25.5 47 28.7 3 1.9 163
Ibagué 168 30.9 143 26.3 221 40.6 12 2.2 544
Manizales AM 87 20.6 112 26.3 212 49.9 14 3.2 425
Medellín AM 921 24.4 802 21.3 1,849 49.0 201 5.3 3,773
Montería 129 35.7 126 34.7 101 27.9 6 1.8 363
Neiva 111 33.8 78 23.7 132 40.0 8 2.4 329
Pasto 141 36.5 96 24.7 139 36.1 10 2.7 386
Pereira AM 182 28.7 180 28.3 264 41.4 11 1.7 636
Popayán 115 44.9 47 18.3 90 34.9 5 2.0 257
Quibdó 67 60.9 16 14.8 24 22.2 2 2.1 109
Riohacha 124 49.3 73 28.9 52 20.7 3 1.1 252
Santa Marta 220 44.0 146 29.3 126 25.3 7 1.4 499
Sincelejo 100 36.5 102 37.3 68 24.7 4 1.4 273
Tunja 64 32.9 36 18.4 88 45.0 7 3.6 195
Valledupar 173 40.8 137 32.4 109 25.8 4 1.0 424
Villavicencio 153 30.3 131 26.0 205 40.7 15 3.0 503
Total nacional 17,470 35.7 15,323 31.3 14,855 30.4 1,263 2.6 48,911
Total 23 ciudades 7,298 29.1 6,007 23.9 10,724 42.7 1,074 4.3 25,103
Cabeceras 12,242 32.3 10,530 27.8 13,889 36.6 1,240 3.3 37,902
Centros poblados y rural disperso 5,228 47.5 4,793 43.5 966 8.8 23 0.2 11,009
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH). 2019.
Población OCUPADA según clases sociales
Principales dominios y 23 ciudades. 2019.
41,736,9 34,5 34,2 33,8
29,7 28,9 28,8 27,4 25,4 24,9 24,9 24,5 24,3 23,2 22,4 20,0 19,6 18,3 18,2 15,5 13,6 13,019,7
25,5 22,3
37,3
18,632,9
19,5
37,032,1
27,825,3
35,4 39,736,4
33,4
23,8 26,218,6 19,5
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51,9 54,348,5
50,4 50,5
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Pobres Vulnerables Clase media Clase alta
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH). 2019.
Población OCUPADA FORMAL según clases sociales
Principales dominios y 23 ciudades. 2019.
20,2 16,9 14,2 13,9 13,6 13,4 13,1 12,8 12,4 12,4 12,2 11,9 11,8 11,7 11,4 11,3 11,1 11,1 9,3 8,9 8,6 8,1 6,710,4 10,7 10,5 12,3
17,617,5
34,031,0
23,1
34,0
23,5 25,117,0
21,915,5
23,732,8 29,6
34,6
13,7
34,9
19,7 21,716,5 20,2
31,2
23,3 19,326,2
22,9
57,0
53,4 59,5
48,450,6
55,6
48,4
56,958,2
65,8 57,863,8
59,4
51,353,7
49,2
62,8
50,2
63,1 61,664,6
65,3
54,6
63,8 61,455,9
58,7
29,6
8,7 6,2 3,4 4,4 7,7 4,2 6,5 3,9 4,8 7,9 8,55,1 4,1 5,0 4,9
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%)
Pobres Vulnerables Clase media Clase alta
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH). 2019.
Población ocupada en el sector informal según clases sociales
Principales dominios y 23 ciudades. 2019.
58,551,4 49,4
45,4 43,5 42,0 41,9 39,0 38,7 36,7 36,4 36,0 35,1 33,3 32,1 31,9 28,6 28,4 27,2 26,1 24,8 21,8 19,8
30,136,0 33,0
43,0
19,3 32,3
21,232,7 37,9
31,528,0
22,3
36,336,7
27,2
42,439,1
28,3 28,321,6 28,5
19,029,9
41,3
23,8 30,428,7
27,2
36,1
31,8
46,5
21,015,6
28,621,3 18,1
26,028,9
37,3
24,2 25,3
35,3
20,824,1
36,9 38,645,0
41,5
49,2
42,0
31,1
48,145,7 49,8
40,4
26,733,6
10,4
1,2 0,7 0,9 0,6 0,5 0,5 1,2 1,4 0,8 1,3 1,1 0,8 1,7 1,4 1,0 1,5 1,53,4
0,9 1,5 3,3 2,2 1,7 2,2 1,2 1,6 0,2
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)
Pobres Vulnerables Clase media Clase alta
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH). 2019. Cifras en porcentaje.
Dominio Pobres Vulnerables Clase media Clase alta Total
Armenia 76.6 60.9 45.6 22.4 56.4
Barranquilla AM 80.4 62.8 42.1 23.9 56.1
Bogotá 63.3 48.6 34.9 16.2 40.6
Bucaramanga AM 76.0 61.1 45.8 27.5 55.3
Cali AM 73.3 52.2 37.6 22.7 45.7
Cartagena 77.9 58.2 34.7 22.5 52.9
Cúcuta AM 90.6 72.8 47.1 25.1 71.2
Florencia 80.2 64.1 38.0 7.9 56.7
Ibagué 74.8 56.7 41.7 18.0 52.3
Manizales AM 60.4 48.4 33.5 15.7 39.7
Medellín AM 66.6 50.7 34.6 19.1 41.6
Montería 80.7 62.7 39.8 36.4 58.5
Neiva 79.7 62.4 40.2 18.0 54.5
Pasto 81.1 61.9 38.9 15.8 56.0
Pereira AM 65.8 51.8 39.4 16.7 47.4
Popayán 77.5 58.8 36.2 14.5 54.1
Quibdó 78.7 58.3 33.4 15.4 56.1
Riohacha 86.1 60.7 34.4 21.9 61.9
Santa Marta 84.9 64.4 41.9 18.4 63.2
Sincelejo 85.6 69.7 44.2 24.2 65.2
Tunja 72.3 54.0 32.3 11.7 44.9
Valledupar 80.0 61.0 42.4 25.0 59.5
Villavicencio 79.5 62.3 45.9 20.3 55.7
Total nacional 82.7 66.2 40.4 18.6 58.6
Total 23 ciudades 72.3 56.0 37.2 18.4 47.3
Cabeceras 77.6 60.5 38.8 18.1 52.5
Centros poblados y rural disperso 93.8 78.1 60.4 42.6 81.4
Incidencia de la informalidad laboral según clases sociales
Principales dominios y 23 ciudades. 2019.
Efectos diferenciales de la
actualización metodológica a
partir del referente MESEP
2012-2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Comparación incidencia de pobreza monetaria
Actualización metodológica y MESEP
Total nacional (2012-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
40,8
38,3
36,3 36,1 36,235,2 34,7
35,7
32,7
30,6
28,527,8 28,0
26,9 27,028,2
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Inci
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)
Actualización metodológica MESEP
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Comparación incidencia de pobreza monetaria - Actualización metodológica y MESEP
23 ciudades y A.M. para 20194
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36
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(%)
MESEP Nueva Metodología
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
16,8
15,4 15,214,8 14,7 14,6 14,5
13,5 13,2
12,0 11,710,9
9,08,6 8,4
7,57,1
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Comparación incidencia de pobreza monetaria
Actualización metodológica y MESEP para 2019
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
Comparación incidencia de pobreza extrema -
Actualización metodológica y MESEP
Total nacional (2012-2019)
11,7
10
9,49,1
9,9
8,4 8,2
9,610,4
9,1
8,1 7,9
8,5
7,4 7,2
8,7
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5,0
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7,0
8,0
9,0
10,0
11,0
12,0
13,0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Inci
den
cia (%
)
Actualización metodológica MESEP
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Comparación incidencia de pobreza extrema - Actualización metodológica y MESEP
23 ciudades y A.M. 20191
5,7
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4,9
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3,2 4 4
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2,7
4,9
3,7
2,8 3,3
2,8
2,7
2,1
2 1,7
23
,8
19
,5
13
,5
11
,4
10
9,6
9,4
7,8
7,1
5,9
5,6
5,5
4,7
4,7
4,6
4,4
4,3
4,2
3,7
3,6
3,2
3 2,6
1,9
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
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AM
Inci
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cia
(%)
MESEP Nueva Metodología
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Comparación incidencia de pobreza extrema
Actualización metodológica y MESEP 23 ciudades y A.M.
8,1
4,23,9
2,42,2
1,9 1,8 1,71,5 1,4
0,9 0,9 0,8 0,8 0,8 0,7 0,6 0,6 0,5 0,4 0,4 0,3 0,2
-0,5-1,0
0,0
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Cali A
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jo
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2019
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
-0,030 -0,020 -0,010 0,000 0,010 0,020 0,030 0,040
Quibdó *
Cúcuta AM *
Valledupar
Armenia
Medellín AM
Sincelejo
Nacional
Florencia
Cali AM
Pasto
Bucaramanga AM
Manizales AM *
Variación
Coeficiente de Gini por ciudades
2018 - 2019
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares. GEIH 2018-2019
* Variación estadísticamente significativa
0,5
28
0,5
29
0,5
04
0,4
85
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62
0,5
39
0,5
13
0,4
92
0,4
89
0,4
88
0,4
84
0,4
78
0,4
76
0,4
69
0,4
69
0,4
66
0,4
66
0,4
65
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64
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63
0,4
62
0,4
50
0,4
48
0,4
44
0,4
30
0,4
27
0,4
11
0,000
0,100
0,200
0,300
0,400
0,500
0,600
Qu
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GIN
I
2018 2019
Las ciudades que presentan mayor Índice de Gini son Quibdó y Riohacha.La ciudad que presentó el mayor aumento del índice de Gini fue
Quibdó, y la que presentó la mayor reducción fue Neiva.
Panel A. Índice de GINI por ciudades, 2018-2019 Panel B. Variación del Índice de GINI, 2018-2019
Descomposición de los
principales impactos de la
actualización metodológica
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Relación entre coeficientes de Orshansky y participación de vivienda en el gasto total
23 ciudades y A.M. Población de referencia
Manizales
Montería
Neiva
IbaguéFlorencia
Tunja
Bogotá
Medellín
Bucaramanga
Pereira
Popayán
Pasto
Total urbano
Cartagena
CúcutaVillavicencio
Sincelejo
Valledupar
Quibdó
Santa Marta
Cali
Resto urbano
Armenia
Barranquilla
Riohacha
Rural
1,70
1,80
1,90
2,00
2,10
2,20
2,30
2,40
2,50
2,60
2,70
2,80
25,00 26,00 27,00 28,00 29,00 30,00 31,00 32,00 33,00 34,00 35,00 36,00 37,00 38,00 39,00 40,00 41,00 42,00 43,00 44,00 45,00
Co
efi
cie
nte
de
Ors
han
sky
Participación de la vivienda en el gasto total (%)
Fuente: DANE. GIT Pobreza (2020) con base en la ENPH 2016-2017
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
No extremo
(efecto no alimentario)
Extremo
(efecto
alimentario)
Efectos individuales de incidencia
de pobreza no extrema (eje
horizontal) y de incidencia de
pobreza extrema (eje vertical)
Actualización metodológica y
MESEP
23 ciudades y A.M. para 2019
*(0;0)
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2018-2019
Diferenciales valores absolutos actualización metodológica vs. MESEP
2018-2019
Bogotá
Medellín A.M.
Cúcuta A.M.
Sincelejo
Cali A.M.
Villavicencio
Popayán
Pasto
-20.000
-10.000
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
-20.000 -10.000 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 90.000 100.000
DIf
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ESEP
(ab
solu
tos)
Diferencial actualización metodológica (absolutos)
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2018-2019
Aporte al diferencial de valores absolutos de actualización metodológica vs. MESEP
2018-2019
Bogotá
Medellín A.M.
Cúcuta A.M.
Sincelejo
Cali A.M.
Villavicencio
Popayán
Pasto
-3,0
-2,0
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
-2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0 11,0 12,0 13,0 14,0
Ap
ort
e a
l dIf
ere
nci
al M
ESEP
(%
)
Aporte al diferencial actualización metodológica (%)
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Comparación incidencia de pobreza monetaria extrema
Incidencias de pobreza monetaria extrema
Total nacional (2012-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
• En el dominio total
nacional se observa que
el uso de frecuencias de
consumo diferenciadas
aporta 1pp al cambio
de nivel de la incidencia
de pobreza extrema en
2019.
• Esto se debe a la
heterogeneidad en los
hábitos de consumo de
distintos dominios
geográficos.
10,4
9,1
8,1 7,9
8,5
7,4 7,2
8,7
11,8
10,1
9,4 9,2
10,0
8,4 8,2
9,7
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
10,00
11,00
12,00
13,00
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Incidencia de pobreza extrema MESEP
Incidencia de pobreza extrema con frecuencia de consumo según modelo, sin incuir comidas fuera
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Comparación incidencia de pobreza monetaria extrema
Incidencias de pobreza monetaria extrema
Bogotá, D.C. (2012-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
3,7
3,0
3,43,6
4,04,2
4,04,2
2
1,6
1,9 2
2,3 2,4 2,5
2,8
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Inci
den
cia (
%)
Bogotá Nueva Metodología Bogotá MESEP
• En el caso de la ciudad
de Bogotá se observa
un cambio de nivel de
aproximadamente 1,5pp
en la serie de pobreza
extrema.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Comparación incidencia de pobreza monetaria
Incidencias de pobreza monetaria usando coeficiente de Orshansky endógeno y exógeno
Bogotá, D.C. (2012-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
• El diferencial entre las dos
series es explicado por el
uso de un coeficiente de
Orshansky endógeno.
• El coeficiente de Orshansky
exógeno es 2,4 (promedio
de la región que se usaba
en la medición de pobreza)
y el endógeno para el caso
de Bogotá es 2,57.
24,323,3
25,125,9
28,4
26,427,2
21,420,9
22,423,3
24,924,0
24,8
15,0
17,0
19,0
21,0
23,0
25,0
27,0
29,0
31,0
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Incidencia usando CO endógeno Indicencia usando CO exógeno
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Comparación incidencia de pobreza monetaria
Incidencias de pobreza monetaria usando coeficiente de Orshansky endógeno y exógeno
Manizales (2012-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
26,7
25,1 24,9
22,6
24,2
22,4
20,3 20,6
21,2
20,1 20,1
17,7
19,0
17,8
15,7 15,5
10,0
12,0
14,0
16,0
18,0
20,0
22,0
24,0
26,0
28,0
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Incidencia usando CO endógeno Indicencia usando CO exógeno
• El diferencial entre las dos
series es explicado por el
uso de un coeficiente de
Orshansky endógeno.
• El coeficiente de Orshansky
exógeno es 2,4 (promedio
de la región que se usaba
en la medición de pobreza)
y el endógeno para el caso
de Manizales es 2,73.
I N F O R M A C I Ó N P A R A T O D O S
Comparación incidencia de pobreza monetaria
Incidencias de pobreza monetaria usando CO exógeno y endógeno
Medellín (2012-2019)
Fuente: DANE. Gran Encuesta Integrada de Hogares GEIH 2012-2019
28,7
26,0
24,523,8 24,2
23,3 23,224,4
23,1
21,1
19,618,7 19,0
18,2 18,619,8
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
30
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Incidencia usando CO endógeno Indicencia usando CO exógeno
• El diferencial entre las dos
series es explicado por el
uso de un coeficiente de
Orshansky endógeno.
• El coeficiente de Orshansky
exógeno es 2,4 (promedio
de la región que se usaba en
la medición de pobreza) y el
endógeno para el caso de
Medellín es 2,74.
POBREZA MONETARIA EN
COLOMBIA
Actualización metodológica
RESULTADOS 2019
Octubre 13 de 2020