IPM-P: Determinante de la pobreza monetaria en el Perú: 2019 - 2022

Abstract

La pobreza suele medirse mediante los ingresos percibidos por los individuos. Sin embargo, los pobres también expresan su condición mediante privaciones como el no poseer agua potable en sus hogares y/o no poseer una buena asistencia de salud. Es por tal motivo, y bajo la teoría de capacidades de Sen, que se crea el indicador de pobreza multidimensional para medir la cantidad de individuos que son pobres por la carencia o privaciones de estos servicios. Para el Perú, diversos investigadores desarrollaron el indicador para el caso peruano, incluyendo más dimensiones que el original. Los niveles de pobreza multidimensional en el Perú son mayores a los de la pobreza monetaria; sin embargo, estudios indican que ambos enfoques deben ser complementarios, debido a ser sensibles ante diversos shocks. Asimismo, estudiar ambos enfoques y su relación es importante para realizar políticas más eficaces para la reducción de los niveles de pobreza monetaria y de pobreza multidimensional. Es por tal motivo, que se propone estudiar la relación de ambos enfoques mediante una regresión de mínimos cuadrados ordinarios, así como analizar la incidencia de ser pobre monetario al ser pobre multidimensional mediante un modelo Probit. Asimismo, también se propone analizar la incidencia de los indicadores de la pobreza multidimensional. Para esto, se crearán los indicadores socioeconómicos con la Encuesta Nacional de Hogares para los años 2019 al 2022. Los resultados indican que ambos enfoques presentan una relación positiva y significativa, y que la incidencia de los enfoques y de los indicadores varió durante el tiempo.

Poverty is usually measured by the income received by individuals. However, the poor also express their condition through deprivations such as not having drinking water in their homes and/or not having good health care. It is for this reason, and under Sen's theory of capabilities, that the multidimensional poverty indicator was created to measure the number of individuals who are poor due to the lack or deprivation of these services. For Peru, several researchers developed the indicator for the Peruvian case, including more dimensions than the original one. The levels of multidimensional poverty in Peru are higher than those of monetary poverty; however, studies indicate that both approaches should be complementary, since they are sensitive to different shocks. Likewise, studying both approaches and their relationship is important for more effective policies to reduce monetary poverty and multidimensional poverty levels. For this reason, it is proposed to study the relationship between the two approaches using ordinary least squares regression, as well as to analyze the incidence of being monetarily poor and being multidimensionally poor using a Probit model. Likewise, it is also proposed to analyze the incidence of the indicators of multidimensional poverty. For this, socioeconomic indicators will be created with the National Household Survey for the years 2019 to 2022. The results indicate that both approaches present a positive and significant relationship, and that the incidence of the approaches and indicators varied over time.