Un indicador de pobreza multidimensional alternativo para Venezuela

Abstract

Introducción: Se desarrolló un Indicador de Pobreza Multidimensional Alternativo particularizado para el caso venezolano, con la finalidad de estimar los factores que inciden sobre este fenómeno social, a partir de los datos recolectados mediante la Encuesta de Hogares por Muestreo. Materiales y métodos: Mediante la utilización de la técnica multivariante de Análisis de Correspondencias Múltiples se determinaron las variables que caracterizan en mayor grado el comportamiento de dichos datos, así como su respectiva ponderación, a través de las cargas factoriales. Elaborando de esta manera la ecuación para el indicador propuesto. Resultados: Se clasificaron los hogares bajo análisis en tres grupos, hogares que no se encuentran bajo condiciones de pobreza, hogares pobres y otros que se hallan en pobreza extrema. El Indicador evidenció que las variables más significativas representan las condiciones de infraestructura y el acceso a los servicios. Discusión: Se obtuvo una clasificación de manera similar a la realizada por el Instituto Nacional de Estadística mediante la metodología de Necesidades Básicas Insatisfechas, ofreciendo de esta manera un Indicador que permite estimar el porcentaje de hogares que se encuentran bajo condiciones de pobreza y pobreza extrema, desde el punto de vista multidimensional. Conclusiones: Mediante la construcción de dicho Indicador se propone una nueva metodología para el estudio de la pobreza desde el punto de vista multidimensional, donde las variables y su respectiva ponderación o importancia en el momento de clasificar un hogar no quedan a juicio del investigador, sino que la metodología establece dichos parámetros de manera directa.Introduction: an alternative multidimentional poverty indicator was developed for the Venezuelan scenario, in order to estimate the factors that contribute this social phenomenon, using the data collected from the survey sample household. Materials and Methods: Using the multivariate Multiple Correspondence Analysis technique, it was determined the variables that distinguish in a greater scale the behavior of the data, and their weightings through the factorial loads. This way the equation for the proposed indicator can be created. Results: The households were classified under analysis in three groups, homes that aren’t under poverty circumstances, poor homes, and others that are in extreme poverty. The indicator showed that the more significant variables represent the weak conditions of the infrastructure and the access to basic services. Discussion: the classification obtained was similar to the one obtained by the National Statistics Institute through the Unsatisfied Basic Needs methodology , offering an indicator that allows to estimate the percentage of homes that are under poverty and extreme poverty conditions, from a multidirectional point of view. Conclusions: Due to the construction of the mentioned indicator a new methodology is proposed for the poverty research, from the multidimensional point of view, where the variables and their importance at the moment of the household classification is not left to the investigator to decide, but the methodology would establish the parameters in a direct manner.