Análisis Combinatorio para la Construcción de un Indicador de Pobreza Multidimensional
| Año | : | 2015 |
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| Autor/es | : | Gary Mena, Horacio Villegas Quino, Javier Aliaga Lordemann |
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Una rama importante de las políticas públicas se concentra en la inclusión social y la reducción de la pobreza, esto debido a que más de 1.200 millones de personas viven con 1,25 dólares al día o menos (Naciones Unidas, Objetivos de Desarrollo, 2015). Asimismo, estimaciones del Índice de Pobreza Multidimensional del PNUD (Informe anual del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, Tokio 2014) revelan que casi 1.500 millones de personas, de 91 países en desarrollo, viven en situación de pobreza multidimensional, con carencias concurrentes en salud, educación y nivel de vida.
En Bolivia la pobreza monetaria muestra una tendencia decreciente a partir del año 2005, con una tasa de reducción promedio de 4.5% al año, que representa a 253,364 personas pobres (La evolución de la pobreza en Bolivia: un enfoque multidimensional, Paul Villarroel y Hernani Limarino, 2013). Por otro lado, los resultados sobre pobreza multidimensional muestran que esta se ha reducido en 24 puntos porcentuales durante el periodo 1999-2011, pero también, se evidencia un aumento de las personas con vulnerabilidad social por el comportamiento elusivo de la pobreza no monetaria en el país.
A pesar de que las medidas presentadas anteriormente permiten examinar la tendencia de la pobreza monetaria y las características de la pobreza multidimensional, existen algunos inconvenientes con su aplicación; la no existencia de una combinación de elementos objetivos ni subjetivos, la falta de herramientas de análisis ante cambios de atributos por dimensión de pobreza, etc.
En consecuencia, es importante construir un modelo que aporte información complementaria. La inducción y la conjetura de elementos, permiten la inclusión y el análisis de factores como el trabajo, la salud, la educación, etc., (perspectiva multidimensional). Por otro lado, los cambios de atributos en dimensiones por individuo reflejan permutaciones de datos que se pueden analizar a través del estudio de la combinatoria. Finalmente, la teoría de conjuntos permite la combinación de elementos objetivos y subjetivos del estado de la Pobreza individual y general.
