Pobreza multidimensional en áreas pequeñas: Consideraciones sobre la medición de pobreza en los municipios de México y su carácter oficial

Estadística oficial

La Ley General de Desarrollo Social (LGDS) mandata la creación del Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL) que, entre sus funciones, es el encargado de establecer los lineamientos y criterios para la definición, identificación y medición de la pobreza. Asimismo, esta ley establece la obligatoriedad del uso de la información que genere el CONEVAL por parte de las entidades y dependencias públicas que participen en la ejecución de programas de desarrollo social.

Este marco normativo determina el carácter oficial o de Estado de los resultados de la medición de pobreza en México, mismos que se realizan a escalas geográficas asociadas a los tres niveles de gobierno: federal, entidades federativas y municipios.

Además, de acuerdo con la LGDS, la medición de pobreza se debe realizar con la información generada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) a través de censos, conteos o encuestas; y con una periodicidad quinquenal para el nivel municipio.

 

Retos en su construcción

La medición multidimensional de la pobreza a escala municipal sienta sus bases en tres espacios analíticos (bienestar económico, derechos sociales y contexto territorial) y utiliza la misma definición para identificar si una persona se encuentra en situación de pobreza multidimensional como en el caso nacional y estatal; una persona se encuentra en situación de pobreza multidimensional cuando no tiene garantizado el ejercicio de al menos uno de sus derechos para el desarrollo social (educación, salud, seguridad social, vivienda, alimentación), y sus ingresos son insuficientes para adquirir los bienes y servicios que requiere para satisfacer sus necesidades.

Su construcción ha presentado retos importantes debido a factores diversos. El primero corresponde a la disponibilidad de información insumo a este nivel de desagregación: no se cuenta con una fuente de datos estadísticos única que permita estimar todos los indicadores de pobreza a escala municipal de manera directa.

En consecuencia, un segundo reto fue identificar técnicas estadísticas y operativas para contar con los indicadores que integran la medición de pobreza en México.

El tercer reto fue integrar la revisión conceptual y técnica, para tener un proceso riguroso, específico, computacionalmente viable, transparente y replicable, que produjera estimaciones confiables de pobreza para los más de dos mil municipios que conforman el territorio mexicano.

Para el caso de la medición de pobreza municipal se optó por aplicar técnicas estadísticas de estimación en áreas pequeñas a nivel unidad y predicción frecuentista que permiten combinar distintas fuentes de datos. Se utilizaron dos provistas por el INEGI (2020): la primera es el Modelo Estadístico para la Continuidad del Módulo de Condiciones Socioeconómicas de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (MEC del MCS-ENIGH), que proporciona la información necesaria (indicadores de las seis carencias sociales y el ingreso) para identificar si una persona se encuentra en situación de pobreza o vulnerabilidad, con representatividad nacional y por entidad federativa.

La segunda fuente es la muestra del Censo de Población y Vivienda (Censo), la cual es representativa a nivel municipal, pero no incluye la información necesaria para identificar el ingreso de las personas o, si se encuentran en situación de carencia por acceso a la alimentación o a la seguridad social.

Los modelos estadísticos que se implementan para la obtención de la carencia por acceso a la alimentación y a la seguridad social son modelos de regresión logística a nivel región (agrupación de entidades federativas) con información del MEC del MCS-ENIGH, con los que se puede estimar la probabilidad de que una persona en la encuesta sea carente, e incluso predecir todas las observaciones con las que se disponga de las variables regresoras (información auxiliar que proviene del Censo a nivel municipal).

Estos modelos, para 2020, tienen una sensitividad y especificidad de alrededor de 95% a nivel nacional, además de contar con todos sus predictores estadísticamente significativos. De manera simultánea, la estimación del ingreso se basa en un modelo lineal mixto de efectos aleatorios con heterocedasticidad en los errores (EBPH, por sus siglas en inglés) con el que obtienen estimaciones a nivel región y la predicción de observaciones que cuenten con información disponible.

Además, se genera un número fijo de simulaciones del ingreso (bases teóricas de Monte Carlo) que permiten estimar cualquier función de este y el error cuadrático medio asociado para valorar la precisión estadística de los indicadores de pobreza multidimensional para los municipios.

El cuarto y último reto global fue la valoración de consistencia de los resultados, no solo para el periodo más reciente con el que se cuenta con información de pobreza municipal (2020), sino para la serie comparable que incluye los cortes temporales 2010 y 2015, ya que se generó un conjunto de dieciséis indicadores para cada municipio del país con información disponible, en los que se encuentran territorios con características económicas, sociodemográficas y geográficas heterogéneas, y donde posiblemente en una década se hayan presentado cambios significativos.

 

Uso en políticas públicas y esbozo de los resultados

Con la última actualización de la medición de pobreza a escala municipal, México cuenta por primera vez con una serie comparable de una década de información a este nivel de desagregación, lo cual posibilita identificar los cambios ocurridos de 2010 a 2020. Estos resultados integran un instrumento de amplia valía para el Estado mexicano debido a que proveen elementos, basados en evidencia, para el diseño e implementación de políticas públicas que contemplen características específicas de los municipios, y en consecuencia fortalezcan la planeación y la evaluación de la política de desarrollo social.

La medición de pobreza a nivel municipal ha permitido identificar regiones de México en las que es necesario actuar de manera más urgente para mejorar las condiciones de vida de la población.

Se observa una mayor concentración de la pobreza en algunas zonas específicas que trasciende los límites administrativos, por ejemplo, las regiones en donde históricamente se han registrado las condiciones de mayores rezagos socioeconómicos como la del Nayar, la Tarahumara, Altos de Chiapas y la Mixteca, así como la aglomeración de personas en situación de pobreza en los espacios urbanos.

Otro ejemplo son los municipios con mayor porcentaje de población en situación de pobreza que se localizan en zonas altas y serranas del sur del país, con alta presencia de población indígena y dedicada a actividades del sector primario.

También, los municipios con mayor población en situación de pobreza se localizaron en zonas metropolitanas y con alta densidad de población: en 2020 la mitad de la población en situación de pobreza se concentró en 173 municipios, en 2015 esta cifra fue de 185 y en 2010 de 199.

De esta manera, se tiene un amplio inventario de información que da cuenta de la diversidad social, económica y geográfica del territorio para comprender mejor la dinámica del fenómeno de la pobreza al interior de las entidades federativas, y de ahí la priorización de la política orientada al combate y superación de la pobreza.

 

Reflexión general

Existe una innegable necesidad de contar con información actualizada en materia de pobreza a niveles de desagregación que superan el diseño de los instrumentos más desarrollados y/o de los procesos de captación o registro mejor sistematizados; entre ellos los censos, conteos, encuestas o incluso registros administrativos que tienen objetivos específicos que les dan origen y razón de ser.

Este requerimiento de información presenta desafíos que pueden ser abordados desde la conceptuación del problema que se requiere cuantificar y hasta la implementación de técnicas estadísticas y la interpretación de resultados como es el caso de la medición de pobreza en los municipios de México.

Estos elementos (necesarios para mejorar la calidad y precisión de los datos para la generación de indicadores que reflejen aún más la realidad del país) ponen en evidencia que se requieren procesos más robustos y transparentes que, entre otras características, permitan la consistencia y comparabilidad de la información, más aún cuando se trata de generar estadística oficial que servirá para la integración de planes de desarrollo estatales o federales que tengan como propósito el ejercicio de recurso público.

 

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