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octubre 14, 2009 / Parte del Boletín Nº 61 0
Jan Vandemoortele, Ex-colaborador de las Naciones Unidas y co-arquitecto de los ODM

Ajuste de las estadísticas nacionales para medir las desigualdades

¿Por qué medir las desigualdades es importante?

La medición es importante porque influye sobre las acciones de la sociedad. Cuando se desconoce la naturaleza y el alcance de la pobreza, es poco probable que la sociedad tome medidas decididas para luchar contra ella. Lo mismo sucede con las desigualdades. Las sociedades miden aquello que se considera importante. Cuando hay algo que no se mide, por lo general, se hace invisible.

Cada vez resulta más evidente que no seremos capaces de cumplir los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM) en 2015, ya que las diferencias existentes dentro de los países se han ampliado hasta el punto de ralentizar el progreso nacional en términos de desarrollo humano. El seguimiento de estos permitirá sacar esta cuestión a la palestra. El indicador de los ODM para medir la equidad, es decir, la “proporción del quintil más pobre en el consumo nacional”, raras veces se menciona o utiliza en los informes analíticos. Además, el indicador plantea problemas desde el punto de vista de la exactitud, la cobertura y la relevancia.

No obstante, la creciente disponibilidad de datos desagregados permite ajustar los indicadores nacionales más relevantes sobre desigualdad. Algunos estudios recientes, especialmente las Encuestas demográficas y de salud (DHS), han generado mucha información gracias al quintil más rico (es decir, un quinto de la población). Los quintiles no están basados en los ingresos o el consumo, que son especialmente difíciles de medir. Se basan en los bienes del hogar que pueden observarse fácilmente, como una bicicleta o una radio, conexiones de agua o electricidad, tamaño de la vivienda y tipo de materiales de construcción.

¿Cómo obtener datos que resulten más relevantes para los pobres?

El ajuste de un índice nacional sobre desigualdades puede realizarse mediante la ponderación de valores específicos de los quintiles, de forma que se otorgue menos importancia al progreso de los quintiles superiores en comparación a un progreso equivalente de los quintiles inferiores. Para ilustrar el método, utilizaremos los datos específicos para los quintiles sobre mortalidad de menores de cinco años, uno de los indicadores con más peso de los ODM.

No resulta descabellado otorgar un 30 por cien del peso al quintil inferior y un 10 al quintil superior, lo que implica que el progreso para el quintil inferior contará tres veces más que el mismo progreso logrado por el quintil superior. Los otros quintiles reciben ponderaciones intermedias (25, 20 y 15 por cien, respectivamente), para llegar así al total del 100 por cien. Estos valores planteados muestran que las estadísticas nacionales pueden ajustarse de forma que reflejen las diferencias existentes dentro de un mismo país. También se puede trabajar con otras ponderaciones, incluso con las no lineales.

Tomemos como ejemplo un país que logra reducir su tasa de mortalidad de niños menores de cinco años (U5MR) nacional de 100 a 70 por cada 1.000 bebés nacidos vivos. Se pueden plantear tres escenarios posibles, tal y como se muestra en los diagramas que siguen. En el primer caso, el escenario de equidad baja implica que la mayor parte de los beneficios los obtienen los quintiles superiores, lo que hace que el gradiente entre los quintiles sea más pronunciado. En el segundo, el escenario de equidad media reduce el U5MR en 30 puntos para todos los quintiles, lo que supone que el gradiente se mantenga igual. En el tercer supuesto, el índice U5MR se iguala para todos los quintiles en el 70, lo que implica que el gradiente entre los quintiles desaparezca.

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