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ENFOQUE MULTIDIMENSIONAL PARA EL ESTUDIO DE LA POBREZA:
PERSPECTIVAS DESDE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LITERATURA
MULTIDIMENSIONAL
APPROACH TO POVERTY STUDY: PERSPECTIVES FROM A SYSTEMATIC
LITERATURE REVIEW
Andrés Mauricio Grisales Aguirre
1
Cómo citar esté artículo: Grisales Aguirre, A. M. (2020). Enfoque multidimensional para el estudio de la pobreza:
perspectivas desde una revisión sistemática de literatura Multidimensional Jalisco. Revista Innova ITFIP, 7(1), 32-41
Recibido: Junio de 2020. Aprobado: Noviembre de 2020
Resumen
El presente artículo, presenta los resultados de un análisis sistemático realizado mediante el paquete
bibliometrix del programa estadístico R sobre el enfoque multidimensional para la medición de la
pobreza. Dado el auge que ha tenido en el estudio del crecimiento y desarrollo económico la
identificación de los factores asociados a la pobreza y desigualdad y debido también a la gran
diversidad de metodologías que se han aplicado en su estudio, se hace necesario tener una
recopilación de las distintas estrategias que se han utilizado en distintos contextos y que puede ser
un punto de partida para futuras investigaciones que pretendan hacer un abordaje de estas temáticas
desde alguna perspectiva teórica. El objetivo principal fue el de hacer una recopilación de las
estrategias más comunes para la medición de la pobreza que se han utilizado con mayor frecuencia,
identificando sus principales ponentes, fortalezas y debilidades, todo ello a través de una búsqueda
sistemática y utilizando técnicas cienciométricas. Los resultados muestran que las mediciones en
torno a la pobreza multidimensional han tenido un gran alcance en la medición de los indicadores
de crecimiento y desarrollo económico. Este trabajo es la base para la identificación de los factores
incidentes en los niveles de crecimiento económico, pobreza y desigualdad que se encuentra en
curso.
1
Docente invesgador. Magister en Ciencias – Matemática aplicada. Grupo de invesgación Sociedad de
información y del Conocimiento SISCO. Universidad Católica Luis Amigó, regional Manizales.
Correo: andres.grisalesag@amigo.edu.co
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Palabras clave: Crecimiento económico, pobreza, desigualdad, búsqueda sistemática,
cienciometría.
Abstract
This work presents the results of a systematic review using bibliometrix package of the R statistical
program on the approaches to measuring poverty. Due to the growing interest in the study of
economic growth and development, the identification of factors associated with poverty and
inequality and also due to the great diversity of methodologies that have been applied in their study,
it is necessary to have a compilation of the different strategies that have been used in different
contexts and that can be a starting point for future research that intends to approach these issues
from a theoretical perspective. The main objective was to compile the most common strategies for
measuring poverty that have been used most frequently, identifying their main speakers, strengths
and weaknesses, all through a systematic search and using scientometric techniques. The results
show that the measurements of multidimensional poverty are the ones that have had the greatest
scope in measuring the indicators of growth and economic development. This work is the basis for
the identification of the incident factors in the levels of economic growth, poverty and inequality
that is underway
Keywords
Economic growth, poverty, inequality, systematic search, Scientometrics.
Introducción
Muchos estudios se han enfocado en analizar los indicadores de pobreza, no solamente en el ámbito
local sino también en contextos mucho más globales y generales. Estos estudios se abordan desde
distintas perspectivas estadísticas que van desde la descripción de los datos y su evolución
temporal, hasta la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas como la de modelos multinomiales,
modelos logit, modelos probit y procesos estocásticos (Moreno, 2018). Esta revisión ha permitido
considerar la posibilidad de aplicar técnicas estadísticas que permitan construir modelos más
complejos que no sólo muestren relaciones de causa y efecto entre los factores explicativos de la
pobreza, sino que también permitan realizar análisis más estructurados, como por ejemplo
relaciones de causalidad considerando variables mediadoras (Laverde Rojas & Gómez Ríos, 1969)
La investigación de la que se derivan estas memorias ha sido orientada hacia la identificación de
aquellos factores de la economía colombiana que, desde el punto de vista empírico, permitan
construir un modelo que se ajuste significativamente a los datos y que muestre las relaciones
directas e indirectas entre estos factores explicativos y la pobreza multidimensional, lo cual puede
llevar a una comprensión más precisa de este fenómeno, el cual es complejo per se y es influenciado
por una cadena de efectos que tienen incidencia directa e indirecta en su definición.
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De manera preliminar, se ha realizado una revisión de la literatura donde se ha abordado el estudio
de la pobreza en Colombia y en el contexto internacional, buscando definir los factores que más se
asocian con esta para luego relacionarlos entre sí y con la variable de interés a través de un modelo
de ecuaciones estructurales, resumiéndolo en un esquema de relaciones directas e indirectas que
nos den una idea más precisa de este fenómeno.
Marco teórico
Algunos enfoques para el estudio de la pobreza
El estudio de la pobreza ha sido abordado con suficiente amplitud en los últimos años desde
diversos puntos de vista, destacándose, por un lado, las orientaciones conceptuales, la descripción
de las variables y la discusión metodológica para la construcción de índices. Por otro lado, se
encuentran trabajos que describen de manera exhaustiva los antecedentes epistemológicos que
permiten la definición del concepto de pobreza desde diversas vertientes teóricas. Este trabajo
pretende ajustarse más a la primera corriente, buscando identificar los factores que aportan mayor
valor predictivo al modelo de pobreza multidimensional, sin dejar de presentar una revisión parcial
de la aproximación conceptual, por lo menos con la que se va a trabajar en este documento
(Expósito et al., 2017).
Una de las estrategias más comunes que se tienen para la medición de la pobreza es mediante la
clasificación de las personas o de los hogares en pobres y no pobres a partir de sus condiciones de
vida. Otra manera es mediante la identificación de factores multidimensionales como el ingreso, el
consumo, características del hogar, nivel educativo, acceso a servicios de salud y condiciones
laborales, entre otros (Alkire & Foster, 2008).
En Colombia, la institución encargada de medir los niveles de pobreza y desigualdad es el DANE
y en este proceso se establecen dos niveles de medida de estos indicadores. Por un lado, se muestran
cifras relacionadas con la pobreza monetaria y por el otro se mide la pobreza multidimensional.
Hasta el año 2005, la institución recopiló una serie de datos a través de la Encuesta Continua de
Hogares (ECH) que permitieron establecer los niveles de pobreza monetaria. Entre el 2006 y el
2007 se realizó un ajuste metodológico donde se tienen en cuenta variables como las necesidades
alimentarias y el gasto de consumo. A partir de la inclusión de este tipo de variables se realiza la
medición de la desigualdad y pobreza; los microdatos se recopilan mediante la Gran Encuesta
Integrada de Hogares (GEIH) que es la que se aplica hasta la fecha (González J. y Ramírez M.,
2010).
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En la medición de la pobreza monetaria se utilizan dos indicadores, las líneas de pobreza y el
ingreso promedio o ingreso per cápita. En este último se consideran como unidades de gasto los
miembros del hogar distintos a las personas del servicio doméstico y otras personas dedicadas al
hogar. Una de las dificultades que se ha encontrado en la medición de este tipo de pobreza es el
detalle para la inclusión de los componentes de ingreso en la unidad de gasto, ya que se ha dado
por supuesto que la mayor parte de los ingresos en el hogar dependen de los ingresos laborales. Sin
embargo, esta imperfección en la medición se ha ido mejorando considerablemente en los últimos
años (González J. & Ramírez M., 2010).
Para establecer los niveles de pobreza monetaria el DANE define, en primera medi da, los
constructos para cada una de las fuentes de ingreso. Posteriormente se corrigen los sesgos en la
información recolectada. En una siguiente etapa se consolida el ingreso total de la población
económicamente activa o en edad de trabajar, para luego agregarla a la unidad del gasto. En un
cuarto momento se hace la imputación de tenencia de vivienda (si es el caso) y por último se halla
el ingreso per cápita, el cual permite calcular la incidencia de la pobreza y la pobreza extrema.
Estos métodos que se basan, o bien en la identificación de las unidades de análisis (hogares o
personas) que tienen privación de un conjunto de necesidades definidas (condiciones de vivienda,
condiciones de bienestar, etc.) o en la identificación de la población pobre a tra vés de la definición
de una línea de umbral mínimo asociado al nivel de ingreso y gasto generalmente, fueron
presentados por Sen (1979), quien los clasificó como métodos directos e indirectos,
respectivamente. Estas metodologías han permitido construir índices como el Índice de
Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) y el índice de pobreza multidimensional (IPM), entre
otros. Este último es el que se analiza con detalle en el presente trabajo y sobre el que se construyen
los modelos de ecuaciones estructurales que se están analizando actualmente.
Para el caso de Colombia, el IPM fue definido inicialmente por el Departamento Nacional de
Planeación (DNP) basado en la metodología de Alkire y Foster (2008). Las ventajas de este método
radican en el hecho de que asocia las variables de incidencia, brecha y severidad de pobreza, se
ajusta a las propiedades axiomáticas ideales para la medición de pobreza presentadas por Sen
(1979), da la posibilidad de verificar y hacer seguimiento al cumplimiento de las políticas públicas
y define un instrumento que identifica los grupos poblacionales con carencias múltiples. Para el
cálculo de este indicador se requiere de la definición de una serie de variables, las cuales son
ponderadas en sus dimensiones y comparadas con un umbral que da la clasificación de los hogares
respecto a las condiciones de pobreza (Salazar, Cuervo & Pardo, 2011).
Metodología.
En esta versión preliminar la investigación se define dentro del enfoque descriptivo en virtud del
hecho de que lo que se pretende es describir a partir de una revisión sistemática, la situación actual
en investigación del concepto de pobreza multidimensional. El método principal es la revisión
documental ya que partimos de los resultados obtenidos de una búsqueda básica utilizando las
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bases de datos Web Of Science y Scopus. De este modo tenemos una fuente de datos secundaria
que corresponden a las bases de datos mencionadas.
Para el análisis de los resultados, se utilizó el programa estadístico R a partir de un paquete
denominado bibliometrix a través del cual se puede hacer una revisión de los resultados
encontrados en estas bases de datos, exportados mediante un formato bibtex y a través del cual se
obtienen las nubes de palabras, la red de cocitaciones y otros análisis presentados en este
documento, todo esto con base en la metodología propuesta por Aria & Cuccurullo (2017).
Resultados y Discusión
Producción académica respecto al índice de pobreza multidimensional.
Con el fin de dar una idea más precisa sobre la manera como ha venido evolucionado la producción
científica en torno al tema de índice de pobreza multidimensional, se hizo un análisis bibliométrico
utilizando como ecuación de búsqueda los términos clave Muldimensional poverty index en la base
de datos Scopus. Esta búsqueda arrojó un total de 698 resultados de artículos producidos en revistas
científicas (se excluyeron datos de libros, conferencias y reportes).
Un análisis preliminar de estos resultados muestra que la cantidad de artículos que se producen en
esta temática tiene un aumento considerable a partir del 2009, siendo el año en el que se empieza
a trabajar sobre la metodología de Alkire y Foster, aunque ya aparecían menciones al IPM antes de
este año, como por ejemplo el que aparece en el 2002 en el trabajo de Tsui (2002), el cual explora
los fundamentos axiomáticos del IPM partiendo del enfoque de ingresos.
También en el 2004 aparece el estudio de (Shorrocks, 2004) en el cual se establecen los principios
que deben regir el análisis de bienestar y desigualdad de las distribuciones heterogéneas de
ingresos, favoreciendo el principio de compensación basado en el método tradicional de trabajar
con muestras heterogéneas. En este sentido, se plantea la necesidad de distinguir claramente entre
la desigualdad de los ingresos nominales y la desigualdad de los niveles de vida a la hora de realizar
comparaciones de bienestar y de desigualdad.
Para el año 2007 aparecen otros trabajos que mencionan la importancia de trabajar con indicadores
que tengan en cuenta, al mismo tiempo, los aspectos económicos, sociales y ambientales medidos
a través de un índice que se denomina por varios autores como índice de sostenibilidad. Este índice
propone, a nivel operativo, cómo la teoría del bienestar de Sen puede ser útil para el desarrollo
sostenible (Distaso, 2007).
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La figura 1 muestra la evolución por años y por autor de la producción de artículos en revistas
científicas indexados en la base de datos Scoppus.
Figura 1: Cantidad de artículos por año y por autor con base en los términos Muldimensional
poverty index.
En la figura 1 se observa también que, en relación a la cantidad de artículos por autor, Alkire,
Sabina es el autor que más producción registra en esta base de datos. De estos, el trabajo Counting
and multidimensional poverty measurement, presentado en coautoría con Foster, James E. presenta
un total de 619 citaciones en esta base de datos. En este trabajo, los autores proponen una nueva
metodología para la medición de la pobreza multidimensional que consiste en un método de
identificación que extiende los enfoques tradicionales de intersección y unión y una clase de
medidas de pobreza, empleando dos formas de corte: una dentro de cada dimensión para determinar
si una persona está privada en esa dimensión y una segunda en todas las dimensiones que identifica
a los pobres 'contando' las dimensiones en las que una persona está privada. Los autores
argumentan que el método es particularmente adecuado para su uso con datos ordinales e ilustran
la metodología con ejemplos de los Estados Unidos e Indonesia (Alkire & Foster, 2011).
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Otro de los análisis bibliométricos que se propone alrededor de este tema, es el de la densidad de
las palabras clave. En este sentido, el término que aparece con mayor frecuencia en las KeyWords
Plus es el de poverty con un total de 201 referencias, seguido por female (124), human (107), male
(92), poverty alleviation (61) y poverty determinant (51), entre otros. En cuanto a las palabras
clave de autor, las más comunes fueron poverty (100), multidimensional poverty index (35),
deprivation (34) e inequality (27), entre otras.
Figura 2: Nube de palabras clave. KeyWords Plus (superior) y palabras clave por autor (inferior).
En cuanto a la red de co-citaciones se puede observar la presencia de tres perspectivas de autores
o clúster, identificados por los colores rojo, azul y verde en la figura 3. En el primer clúster se
destacan los autores Alkire, Sen y Ravallion. Para el segundo clúster se destacan Atkinson y
Bourguignon y finalmente para el clúster tres se resalta el autor Jhonson.
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Figura 3: Red de co-citaciones.
Conclusiones
En primera medida es importante observar que existe una gran variedad de indicadores que pueden
ser utilizados para medir el crecimiento económico, la pobreza y la desigualdad, muchos de ellos
utilizados en varios países de Latinoamérica. Dentro de las metodologías que más se utilizan, se
destacan aquellas que tienen en cuenta indicadores cualitativos como el índice de necesidades
básicas insatisfechas, usado para definir los umbrales de pobreza.
Los enfoques de pobreza multidimensional han cobrado gran popularidad en la investigación sobre
este campo dada su versatilidad a la hora de interpretar y ponderar las subvariables y también
debido al hecho de que el fenómeno de la pobreza no es un fenómeno que pueda ser estudiado sin
considerar la influencia de un gran número de variables que tienen incidencia en esta y no sólo de
corte económicas, sino también de carácter social. En este sentido, una contribución importante de
este trabajo es poder contar con una base de estudios que proporcionen un fundamento
suficientemente amplio de este enfoque de análisis de la pobreza con miras a realizar una medición
suficientemente robusta, asegurando que no se deje de considerar el papel fundamental que pueden
jugar muchas variables en el determinante de este indicador, lo que permite de paso, contar con
resultados y mediciones mucho más confiables y precisas.
Otro elemento que vale la pena destacar en este trabajo es el aumento considerable que ha tenido
la producción en torno al tema de pobreza multidimensional a partir del año 2009. Esta situación
no es fortuita si se tiene en cuenta que para este año ya venía posicionándose el trabajo hecho por
Alkire y Foster en pro de definir una metodología general para la identificación del IPM, lo cual se
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corrobora con los resultados de la figura 3, en donde se destaca este autor en el primer clúster
(trabajos hegemónicos) de la red de cocitaciones.
Este primer clúster destaca también los trabajos realizados por Amrtya Sen, quién en teoría
económica es sumamente reconocido por sus trabajos en torno al desarrollo humano, la
identificación de los factores relacionados con la pobreza y la economía de bienestar. Un
documento que vale la pena considerar sobre este autor es el de Poverty and Famines: An Essay
on Entitlements and Deprivation en el cual se enfoca en estudiar las causas de la hambruna más
allá de la consideración de la falta de alimentos (Singer, 1982)
Otro autor destacado dentro del primer clúster es Martin Ravallion, profesor de economía de la
universidad de Georgetown, con un alto impacto en los últimos 4 años respecto a la cantidad de
citaciones de sus publicaciones. De este autor se pueden destacar trabajos como Global inequality
when unequal countries create unequal people, en donde cuestiona las medidas actuales de
desigualdad global encontrando que los factores prominentes sobre la desigualdad social no son
suficientemente robustos (Ravallion, 2019).
Respecto al segundo clúster, podemos encontrar trabajos destacados como el de Anthony Barnes
Atkinson quién se ha destacado por su trabajo en torno al tema de la desigualdad económica,
relacionado con la pobreza. Uno de sus trabajos más importantes ha sido el de On the measurement
of inequality en donde se exponen los principios econométricos para la medición de la desigualdad
(Atkinson, 1970). Se destaca también el trabajo presentado en Atkinson & Brandolini, (2001),
donde se presentan las recomendaciones necesarias para el manejo de datos secundarios para
estudiar la desigualdad de ingresos en los países de la OCDE, considerado como un estudio de
caso.
De este mismo clúster, también se destaca el autor François Bourguignon, quién en su trabajo
Inequality among world citizens: 1820-1992 hace un recorrido histórico profundo sobre la
distribución del bienestar entre los ciudadanos del mundo (Bourguignon & Morrisson, 2002).
Finalmente, destacar el trabajo presentado por Susan Johnson en Johnson & Rogaly (1997) en
donde se consideran varios tipos de esquemas de micro finanzas y compara la efectividad de
diferentes enfoques para ayudar a reducir la pobreza.
Todos estos elementos nos ayudan a entender de manera preliminar los avances en la investigación
sobre pobreza y específicamente en el tema de pobreza multidimensional de manera que se puedan
definir más precisamente las dimensiones para esta indicador y aplicar procesos cuantitativos que
permitan tener un panorama amplio de la pobreza en Colombia.
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Referencias
Alkire, S., & Foster, J. (2011). Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of
Public Economics. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2010.11.006
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping
analysis. Journal of Informetrics. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Atkinson, A. B. (1970). On the measurement of inequality. Journal of Economic Theory.
https://doi.org/10.1016/0022-0531(70)90039-6
Atkinson, A. B., & Brandolini, A. (2001). Promise and pitfalls in the use of “secondary” data-sets:
Income inequality in OECD countries as a case study. Journal of Economic Literature.
https://doi.org/10.1257/jel.39.3.771
Bourguignon, F., & Morrisson, C. (2002). Inequality among world citizens: 1820-1992. American
Economic Review. https://doi.org/10.1257/00028280260344443
Distaso, A. (2007). Well-being and/or quality of life in EU countries through a multidimensional
index of sustainability. Ecological Economics.
https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2007.02.025
Expósito, A., Fernández-Serrano, J., & Velasco, F. (2017). Crecimiento económico, pobreza y
desigualdad: Un análisis de eficiencia para américa latina en el siglo XXI. Revista de
Economia Mundial, 2017(47), 117–138.
González J., & Ramírez M., & V. (2010). Misión para el Empalme de las Series de Empleo,
Pobreza y Desigualdad (Mesep) Pobreza monetaria en Colombia: Nueva metodología y
cifras, Resultados segunda fase de la Mesep, Departamento administrativo nacional de
estadística y departamento nacional de p.
Johnson, S., & Rogaly, B. (1997). Microfinance and Poverty Reduction. En Microfinance and
Poverty Reduction. https://doi.org/10.3362/9780855988005
Laverde Rojas, H., & Gómez Ríos, J. J. (1969). Medición de la pobreza multidimensional en
América Latina a través de modelos estructurales. Cooperativismo & Desarrollo.
https://doi.org/10.16925/co.v23i106.1130
Moreno, M. (2018). Medición de la pobreza. CONEVAL.
Ravallion, M. (2019). Global inequality when unequal countries create unequal people. European
Economic Review. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2018.09.003
Salazar, R. C. A., Cuervo, Y. D., & Pardo, R. (2011). Índice de Pobreza Multidimensional para
Colombia. Archivos De Economía.
Sen, A. (1979). Issues in the Measurement of Poverty. The Scandinavian Journal of Economics.
https://doi.org/10.2307/3439966
Shorrocks, A. (2004). Inequality and welfare evaluation of heterogeneous income distributions.
Journal of Economic Inequality. https://doi.org/10.1007/s10888-004-3459-8
