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Erika Pesántez
Analíti a
k
8
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
ordenados como
(
1, 2, 3, 4, 5
)
; fijando una línea de pobreza
de 8, se tiene una incidencia de pobreza del 40%
1
. Supon-
gamos que en el periodo 2 la distribución del ingreso para
la misma sociedad es
(
5, 6, 9, 11, 19
)
y la nueva ordenación
de los individuos es
(
1, 3, 4, 2, 5
)
; con una línea de pobreza
de 9, la incidencia de la pobreza sigue siendo del 40%. Sin
embargo, esta lectura guarda anonimidad de los resulta-
dos. Aunque la pobreza por ingresos se mantenga igual,
se pierde valiosa información de algunos individuos que
transitaron de un estado a otro [9]. Por ejemplo, el indi-
viduo 3 paso de ser no pobre a ser pobre en el periodo 2,
mientras que el individuo 2 superó su estado de pobreza.
El análisis de movilidad social ayuda a esclarecer estos da-
tos a develar sus características; así mismo, permite inferir
el número de hogares que superó su situación de pobreza
o que permaneció en ella, en esta situacion; respecto de las
personas que no eran pobres, podemos conocer cuántas
permanecieron en este estado y cuántos cayeron en pobre-
za.
El grado de movilidad social de una sociedad da cuen-
ta de la posibilidad con la que una persona o un hogar
cambia su situación en el tiempo y sube posiciones en la
escala económica; en otras palabras, la movilidad social
adquiere la connotación de un indicador de igualdad de
oportunidades [11]. En una sociedad de escasa movilidad,
los retornos económicos del esfuerzo de los individuos de-
penden fuertemente de elementos que están fuera de su
control, como por ejemplo: la raza, el género, la educación
de sus padres, el estrato económico en el que nació, entre
otros; y no dependen de manera decisiva de variables que
están dentro de su dominio, como el salario o el núme-
ro de horas trabajadas [11]. Finalmente, en una sociedad
con elevada movilidad, los individuos tienden a aceptar su
situación económica actual, ya que justamente entienden
que se trata de un estado temporal y que existen suficien-
tes oportunidades que permitirán mejorar su estándar de
vida en el futuro; ello produce un incentivo para el trabajo,
y trae como consecuencia niveles más altos de productivi-
dad [2, 5].
Enseguida, cabe preguntarse qué clase de movilidad
es la que más interesa medir. Se podría argumentar que
la movilidad más importante es aquella que mide qué tan
mejor es la situación de los hijos respecto de la situación de
sus padres cuando éstos tenían su edad; es decir, hablamos
de la movilidad intergeneracional [8]. Y en este sentido, la
respuesta sería que es visible que las generaciones actuales
viven mejor que la generación de dos décadas atrás como
consecuencia, en parte, del inmenso desarrollo generado
en la tecnología que se distribuye en las áreas de salud,
educación y empleo. En el caso de Ecuador, para el perio-
do comprendido entre 2007 y 2013 la pobreza por ingresos
pasó de 37% a 25,6%, la desigualdad de ingresos –medida
por el coeficiente de Gini– disminuyó de 0.55 a 0.48. Ade-
más, entre 1990 y 2010, la tasa de asistencia escolar pasó de
34.9% a 92% [13]. Estos indicadores evidencian una mejo-
ra generalizada en las condiciones de vida de las personas.
En realidad las personas no comparan su situación con la
de sus padres, sino que propenden a juzgar sus logros al
comparar su situación con la de sus pares, o con su mis-
ma situación en un periodo anterior. Por lo tanto, y por la
disponibilidad de información, la movilidad a medir es de
carácter intrageneracional; esto quiere decir que se realiza
un seguimiento a un mismo individuo u hogar a lo largo
de un determinado periodo, y se evalúa el cambio en su
situación económica en el tiempo.
La fuente de información por excelencia para realizar
dicha estimación son las encuestas periódicas de hogares
que realizan un seguimiento a una misma unidad de mues-
tra a lo largo del tiempo; es decir, se necesitaría disponer
de datos de panel, también conocidos como datos longi-
tudinales. Para el caso de Ecuador y de la mayoría de los
países que producen encuestas de hogares, este tipo de da-
tos presenta algunas limitaciones, a saber: i) la escasez de
encuestas de tipo longitudinal, ii) las encuestas longitudi-
nales enfrentan el problema del desgaste de la muestra, y
la posibilidad de que este desgaste sea no aleatorio
2
[1], iii)
el costo elevado de seguir a un hogar a lo largo del tiempo;
ello hace que el tamaño muestral sea considerablemente
inferior al de una encuesta de corte transversal, restando
nivel de representación a los datos, y, por último, iv) se
tiene la existencia de un error de medición intrínseco liga-
do a la investigación del ingreso, el mismo que también
se encuentra presente en las encuestas transversales [10].
Por otro lado, aún si se cuenta con datos de panel, algu-
nas de estas limitaciones propenden a sesgar de manera
importante las estimaciones de movilidad. No obstante, y
estando consciente de estas limitaciones, la estimación más
precisa de movilidad es la que se obtendría como resultado
del análisis de este tipo de datos.
En réplica a la dificultad de no contar con datos de
panel, se ha desarrollado una amplia literatura que versa
sobre la construcción de datos de panel sintéticos o pseu-
dopaneles. Esta metodología, en sus diferentes vertientes,
permite utilizar la información de encuestas de tipo trans-
versal de varias rondas y hacer el seguimiento a un mismo
hogar o unidad muestral a lo largo de un periodo determi-
nado, construyendo un panel sintético para cada hogar o
para un conjunto de hogares. Una de las primeras contri-
buciones en este campo viene dada por Deaton [7], quien
realiza un análisis de consumo intertemporal construyen-
do pseudopaneles por cohortes de edad. Dentro de las con-
tribuciones actuales, el trabajo de Dang, Lanjouw, Luoto y
McKenzie [6] –en adelante DLLM– propone una metodolo-
gía para la estimación de la movilidad hacia afuera y hacia
1
La línea de pobreza es el nivel de ingresos correspondiente a la cantidad de energía alimentaria que una persona requiere para satisfacer sus necesidades calóricas en
un determinado periodo de tiempo [19]. Ésta siempre aumenta, ya que se actualiza periódicamente con el índice de precios al consumidor, y es el umbral considerado como
referencia para clasificar a un individuo como pobre o no pobre [12].
2
Fields (2005), sostiene que un desgaste no aleatorio de la muestra podría conducir a una sobreestimación de la movilidad. Por ejemplo, si existe una migración masiva
de personas en edad de trabajar por una crisis económica, estas personas serían sacadas de la muestra, ignorando el shock económico.
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Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 4 (2014), Vol. 8(2): 53-68