Índice de pobreza humana (iph-2) · 304 6 desarrollo humano en españa Índice de pobreza humana...

6 Índice de PoBreza HuMana (iPH-2)

304

6 Desarrollo humano en España Índice de pobreza humana (IPH-2)

o 6. ínDicE DE POBREZA HUMAnA (iPH-2)

o 6.1. inTRODUcciÓn

El estudio de la pobreza está íntimamente ligado al análisis del desarrollo humano. Adam Smith en 1776 definió la pobreza como «la imposibilidad de cubrir necesidades de las que la gente digna, incluso de la categoría más baja, no puede, de acuerdo con las costumbres del país, prescindir». El Consejo Europeo, en 1984, declara como pobres «aquellas personas a quienes la limitación de sus recursos —culturales, materiales y socia-les— excluyen del tipo de vida mínimo considerado aceptable en el Estado miembro en que residan».

Dos elementos caracterizan las definiciones anteriores. En primer lugar, que la idea de pobreza está ligada a la carencia de medios (materiales, culturales o sociales) suficientes para llevar una vida digna. En segundo lugar, la idea de que lo que se considera como una vida digna varía con el entorno en el que vive el individuo.

Las definiciones anteriores se refieren a lo que, tradicionalmente, se ha venido en llamar pobreza relativa. La pobreza absoluta supone carencia de bienes y servicios con-siderados como esenciales, como alimentación, vivienda o vestido. La pobreza relativa, sin embargo, implica un estado de carencia respecto a las disponibilidades usuales en la población. El concepto de pobreza relativa es más adecuado para completar el análisis del desarrollo en sociedades con un grado de desarrollo suficiente y está íntimamente rela-cionado con la desigualdad: los hogares que se sitúan en la parte baja de la distribución de la renta quedan automáticamente clasificados como pobres, independientemente de su nivel de bienestar. Por contraste, la pobreza absoluta mide la proporción de la pobla-ción que vive con menos de una cantidad específica de ingresos diarios, que les impiden cubrir sus necesidades vitales.

Un índice de pobreza puede entenderse como el resultado de dos ejercicios distintos, aunque interrelacionados entre sí: (1) identificación de los individuos calificados como «pobres», y (2) agregación de estadísticos relativos a la población identificada como pobre en un índice de pobreza.

Las medidas de pobreza convencionales se han basado, casi exclusivamente, en datos de renta. Desde esta perspectiva, todas las mediciones toman como punto de partida la definición de un umbral de renta, o línea de pobreza, por debajo del cual se sitúan los individuos que se considera «pobres». La medida más convencional de pobreza sim-plemente consiste en contar el número de individuos cuya renta está por debajo de ese

305

umbral (la línea de pobreza) y define el índice de pobreza como la proporción de la pobla-ción identificada como pobre.

Las líneas de pobreza suelen fijar sus umbrales a partir de las distribuciones de ingre-sos o gastos equivalentes de la población de referencia y, por tanto, varían con esta. La más frecuentemente utilizada es la que toma como umbral una determinada fracción del ingreso o del gasto medio equivalente (por ejemplo, el 25% o el 50%). Los indivi-duos que están por debajo de este umbral se califican como pobres. Es frecuente iden-tificar la pobreza con el porcentaje del 50%, es decir, se considera pobre a cualquier individuo cuya renta esté por debajo del 50% de la renta media de la población de referencia. Normalmente, aquellos cuya renta se sitúa por debajo del 25% de la renta media de la población de referencia se considera que están en situación de pobreza extrema.

Una vez identificada la población que vive en situación de pobreza, nos enfrentamos con el problema de agregar estadísticos relativos a esta población, para construir un índice de pobreza. La forma más sencilla de agregar consiste simplemente en «contar» el número de pobres, y calcular la proporción de los mismos en la población total, esto es, la proporción de personas que viven por debajo de la línea de pobreza. Otras formas de agregar más sofisticadas incorporan información sobre la distribución de ingreso o gasto dentro del grupo de los pobres. Entre ellos destacan el gap de renta per cápita, que mide la renta media adicional que sería necesaria para llevar a todos los pobres al nivel de la línea de pobreza (véase Anand, 1983; o Beckerman y Clark, 1982), o la medida de pobreza de Sen (1976), que incorpora también la desigualdad en la distribución de la renta entre la población pobre. Nos referiremos a ellas más adelante.

El propio Sen (1992) pone de manifiesto su idea de que una medición adecuada de la pobreza debería tomar en consideración la privación de los individuos en términos multidimensionales: lo importante es la falta de accesibilidad al desarrollo, bien sea por disponer de una renta insuficiente, o por la incapacidad de transformar mercancías en capacidades de funcionamiento para llevar una vida digna. La necesidad de realizar un análisis multidimensional de la pobreza resulta más importante en los países desa-rrollados, en los que la privación de capacidades relativas puede ser más extrema. Por ejemplo, McCord y Freeman (1990) indican que los negros del barrio de Harlem en Nueva York tienen menos probabilidades de alcanzar los 40 años que los habitantes de Bangladesh. Ello no tiene que ver con la renta de unos y otros, sino con problemas de salud, criminalidad, y otros factores que afectan las capacidades de los residentes de Harlem. Uno de los problemas más importantes en relación con la pobreza en los países desarrollados lo constituyen las desigualdades sistemáticas en el acceso a opor-tunidades no directamente vinculadas a la renta. Otten et ál. (1990) señalan que en Estados Unidos, la tasa de mortalidad de los negros es 2,3 veces la tasa de mortalidad

306


de los blancos, y solo la mitad de esta diferencia se explica por diferencias de renta. Esta es una buena ilustración de la necesidad de considerar otros datos, además de los de renta o gasto, para evaluar la pobreza. Las desigualdades en el acceso a los cuidados de salud, la violencia, la inadecuación de servicios sociales, etc., son otros de los factores que es necesario tomar en consideración para analizar propiamente el fenómeno de la pobreza. Aunque la carencia de ingresos y la falta de otras capacidades resultan estar estrechamente relacionadas, es evidente que la expansión de las capacidades y de las opciones que las personas tienen para lograr una vida digna aumenta la probabilidad de vencer la miseria. En esta concepción de la pobreza humana, cuentan las capacidades, habilidades y recursos, tangibles e intangibles, que los hogares pobres pueden movilizar para liberarse de la pobreza.

En sus estudios sobre desarrollo humano, el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo aborda también el problema de la medición de la pobreza para diferentes países. De forma análoga a los índices de desarrollo humano, en el análisis de la pobreza se emplea también un método multidimensional, que va más allá del mero empleo de datos de renta. También aquí la metodología se basa en las ideas de Sen de vinculación del bienestar social a las «capacidades» de que disponen los individuos, más que la «satis-facción» (utilidad) que experimentan subjetivamente. Ahora, el énfasis está en la carencia de capacidades (u oportunidades) de determinados individuos, que, precisamente por tales carencias, serán clasificados como pobres.

En la propuesta del PNUD se identifican tres elementos fundamentales que determinan las oportunidades de una sociedad: la salud (capacidad de tener una vida larga y saluda-ble), la educación (la capacidad de enfrentarse al mundo con suficientes conocimientos) y el bienestar material (la capacidad de tener acceso a los bienes de consumo). Estos tres elementos (o la insuficiente dotación de los mismos) se conservan como base para la construcción de índices de pobreza. En el caso de países desarrollados, se añade un elemento adicional: la exclusión social o incapacidad continuada de acceso a las opor-tunidades de llevar una vida digna. Las Naciones Unidas construyen dos indicadores de pobreza diferentes: el índice de pobreza humana (IPH), y el índice de pobreza humana para países de la OCDE (IPH-2).

El IPH refleja las carencias en tres componentes, que identifican la proporción de per-sonas en la población que se pueden considerar «pobres en salud», «pobres en cono-cimientos» y «pobres en nivel de vida», respectivamente. La pobreza en salud se asocia a la probabilidad al nacer de morir antes de los 40 años. La pobreza en educación está vinculada a la tasa de analfabetismo de adultos. Finalmente, la pobreza en nivel de vida es una combinación entre proporción de la población con falta de acceso a agua saluda-ble y de niños desnutridos. Este índice de pobreza se utiliza para evaluar las carencias de capacidades en los países subdesarrollados.

307

El IPH-2 es un índice de pobreza apropiado para países desarrollados, donde las carencias de la población no son tan extremas. De nuevo, se consideran la pobreza en salud, la pobreza en educación y la pobreza en nivel de vida, como variables adecua-das a las que nos referimos posteriormente. Pero, en este caso, se considera también al porcentaje de personas que padecen exclusión social como parte del concepto de pobreza.

La exclusión social está vinculada aquí a las dificultades de acceso al mercado laboral. La pobreza humana es un problema muy complejo y es importante discriminar aquellos aspectos que son estructurales y que se refieren a las capacidades de las personas de la pobreza de ingreso (aunque en muchos casos coincidan). Aquellas familias o perso-nas que son pobres por tener menores capacidades (mala salud, falta de educación), en general, y precisamente por esa razón, tienen más alta probabilidad de ser pobres por ingresos. Pero no todos los pobres por ingresos tienen déficit de capacidades. Uno de los factores que explican la pobreza de ingresos en el caso de los países desarrollados es el desempleo a largo plazo. La globalización, los cambios estructurales en la producción de las empresas o los expedientes de regulación de empleo, han colocado a muchos individuos con altas capacidades ante la imposibilidad de acceder al mercado laboral, de manera especialmente grave en la mediana edad. El alargamiento de la esperanza de vida hace aún más grave la situación de las familias afectadas por el paro de larga duración que, en general, entran en una pobreza de ingresos (o en una disminución sustantiva de su poder adquisitivo), creando los llamados nuevos pobres.

El procedimiento de identificación de los pobres, en este contexto, consiste en definir una línea de pobreza para cada una de las variables. Para el caso de los países desarro-llados, se calcula el IPH-2, que combina las líneas de pobreza siguientes. Para la varia-ble gasto, se considera como línea de pobreza la mitad de la mediana del gasto de la población de referencia; para la variable salud, se considera como línea de pobreza una esperanza de vida al nacer de menos de 60 años; para la variable educación, se considera como línea de pobreza el porcentaje de analfabetos funcionales en edad de trabajar. Finalmente, para la variable exclusión, la línea de pobreza se sitúa en la «falta de empleo durante un periodo largo (12 meses)».

o 6.2. cÁLcULO DEL ínDicE DE POBREZA HUMAnA (iPH-2)

Como acabamos de indicar, el IPH-2 es una medida de la pobreza adecuada para su uso en países desarrollados (países de la OCDE). Trata de medir la pobreza de un país en cuatro aspectos básicos: salud, educación, riqueza y exclusión social. Veamos cada uno de ellos.

308


o 6.2.1. Pobreza en salud: esperanza de vida limitada

La pobreza, en este aspecto, se identifica con la privación de disfrutar de una vida larga y saludable, y se mide mediante la vulnerabilidad a la muerte a una edad relativamente temprana, situándose el umbral en la probabilidad al nacer de no vivir hasta los 60 años.

Para calcular esta probabilidad, se ha acudido a la publicación del Instituto Nacional de Estadística (INE) Tablas de mortalidad de la población española». Se dispone de tablas de mortalidad por comunidades autónomas para los años 1980/81, 1985/86, 1990/91 y de 1991/92 a 2004/05. El procedimiento seguido ha sido obtener la probabilidad de sobrevivir hasta los 60 años y posteriormente calcular la probabilidad complementaria.

Para obtener esta probabilidad, hemos recurrido a la variable Q(X), denominada riesgo de muerte o probabilidad de fallecer entre las edades exactas X y X+1, que proporciona el INE en las citadas tablas:

Q(X) se define como la proporción de la cohorte inicial de 100.000 personas que viven al comienzo del intervalo correspondiente de edades y mueren antes de llegar al final de dicho intervalo. El cálculo se realiza agregando (1-Q(X)) de forma multiplicativa, por tratarse de probabilidades.

Una vez se han multiplicado las diferentes probabilidades para las cohortes de edad, Q(0)*Q(1-4)*…*Q(55-59), en las tablas de mortalidad de los años 1980/81, 1985/86 y 1990/91 y para las edades simples, Q(0)*Q(1)*…*Q(59), en las tablas de mortalidad de los años 1991/92 a 2004/05, se calcula la probabilidad complementaria.

Para los años intermedios en los que no se dispone de información al no elaborarse tablas de mortalidad, se han interpolado los datos. La información de los años 1979/80 y 2005-2007 se ha estimado de forma lineal a través de tasas de crecimiento. La máxima desagregación territorial corresponde a la región, por lo que, en este caso, no podemos realizar estimaciones provinciales de los índices de pobreza.

o 6.2.2. Pobreza en educación: analfabetismo funcional

En este caso la privación del acceso a los conocimientos se identifica con la exclusión del mundo de la lectura y las comunicaciones, medida según el porcentaje de adultos de 16 a 65 años de edad, que carecen de aptitudes de alfabetización funcional.

Para la estimación de la serie de población en edad de trabajar analfabeta funcio-nal se ha utilizado la Encuesta de Población Activa (EPA). En el Informe sobre Desarrollo

309

Humano 2009 (PNUD) de las Naciones Unidas, para determinar los analfabetos funciona-les se utiliza la Encuesta Internacional sobre Alfabetización de Adultos (IALS), elaborada por la OCDE, Canadá y Estados Unidos. Según esta encuesta, son analfabetos funcionales aquellos que obtienen la calificación de nivel 1 en la escala de alfabetización (en prosa) de IALS.28

Dado que España no ha participado en ninguna de las rondas de la IALS que se han realizado, no podemos definir los analfabetos funcionales de una forma tan precisa como hacen algunos países que participan en dicho informe.

La forma de aproximarnos a los analfabetos funcionales ha sido tomando como varia-ble proxy: la población en edad de trabajar analfabeta o sin estudios de la EPA, disponible desde 1977.

La extracción se ha realizado a partir de los microdatos anonimizados a nivel regional, pero su variabilidad anual se ha considerado excesiva, razón por la que se han tomado medias móviles de 4 periodos no centradas.

o 6.2.3. Pobreza de ingreso

La línea de pobreza de ingreso se sitúa, de acuerdo con el Informe sobre Desarrollo Humano 2009 (PNUD), en el 50% de la mediana de los ingresos familiares ajustados disponibles. En nuestro caso, hemos considerado como línea de pobreza el 50% del gasto medio total per cápita. La razón de tomar el «gasto» y no el «ingreso» radica en que las fuentes de informa-ción utilizadas son la Encuesta de Presupuestos Familiares de los años 1980/81 (INE, 1983), Encuesta de Presupuestos Familiares 1990/91 (INE, 1992a), y las Encuestas Continuas de Presupuestos Familiares desde 1997 a 2005; y de las Encuesta de Presupuestos Familiares de los años 2006 (INE, 2009c) y la Encuesta de Presupuestos Familiares 2007 (INE, 2009d). En estas encuestas el gasto tiene una mayor fiabilidad que el ingreso, pues están diseñadas para obtener el gasto según diferentes productos.

Ante la falta de información estadística para determinar la mediana del gasto en las distintas comunidades en todos los años que abarca el estudio, hemos optado por usar el 50% de la media en la definición de la línea de pobreza. Adviértase que esta opción metodológica implica una sobrestimación del porcentaje de pobres, dado que la mediana de la renta es inferior a la media. Es también conveniente resaltar que tomaremos como

28 En el nivel 1 (prosa) la mayoría de las tareas requiere ubicar una pieza de información en el texto que es idéntica o sinónima con la información dada en la directriz. Si existe una respuesta incorrecta plausible en el texto, esta no se encuentra cerca de la información correcta.

310


media la correspondiente a cada comunidad y no la media nacional, de modo que las líneas de pobreza corresponderán a distintos niveles medios de gasto para las distintas comunidades.

La muestra de estas encuestas en algunos casos, fundamentalmente en las regiones uniprovinciales de reducido tamaño poblacional, no es suficiente para proporcionar resul-tados representativos de la población. Por ello se ha calculado el porcentaje promedio ponderado para el periodo 1980-2007 por comunidades autónomas como valor repre-sentativo de los pobres del periodo.29

o 6.2.4. Exclusión social: tasa de desempleo de larga duración

En el Informe sobre Desarrollo Humano 2009 (PNUD), y para el cálculo del IPH-2, se utiliza como variable adicional la medida de exclusión social sintetizada en la tasa de desempleo de larga duración (12 meses o más).

La tasa de paro de personas que llevan buscando empleo 12 meses o más se ha obtenido mediante extracciones regionales de la EPA. Para la obtención de esta serie se han tenido en cuenta los cambios metodológicos llevados a cabo por el INE, en lo que concierne a la codificación de esta variable.

o 6.2.5. La fórmula del iPH-2

La fórmula para el cálculo del IPH-2 utilizada por las Naciones Unidas en el citado informe es la siguiente:

( ) − = + + + 1/ 33 3 3 3

1 2 3 42 1/ 4IPH P P P P

donde:

P1 = Probabilidad al nacer de no sobrevivir hasta los 60 años (multiplicada por 100).

P2 = Porcentaje de adultos en edad de trabajar que carecen de alfabetización funcional.

P3 = Porcentaje de población por debajo del 50% de la mediana del ingreso familiar disponible.

29 Esta forma de proceder también se ha utilizado en el Informe sobre el Desarrollo Humano 2009 (PNUD).

311

P4 = Tasa de desempleo a larga duración (12 meses o más).

Esta fórmula específica se corresponde con uno de los índices de la familia de medias generalizadas:

( )αα α α α − = + + +

1/

1 2 3 42 1/ 4IPH P P P P

para el valor concreto de α = 3.

El parámetro α puede interpretarse como el grado de sensibilidad del indicador a las diferencias en los valores componentes del mismo. Así, para α = 1, el índice resulta ser simplemente la media aritmética de sus componentes. Para α = 0 obtenemos (tomando límites) la media geométrica, que penaliza la dispersión de las variables como ya hemos comentado. La media generalizada es una función no decreciente en el parámetro α que pondera más los mayores de las variables conforme aumenta su valor. Para valo-res de α > 1 la función es convexa y es cóncava en caso contrario. Para α = −∞ (resp. α = +∞) obtenemos una función de tipo Leontief en la que todo el valor del índice viene determinado por el menor valor (resp. el mayor valor) de sus componentes. En el informe de las Naciones Unidas se elige α = 3, que supone una aproximación bastante progresista con respecto al peso de las dimensiones (recordemos que en este caso cada variable representa una carencia, de modo que mayores valores nos indican privaciones más agudas).30

La fórmula anterior, por tanto, penaliza los mayores valores en los componentes del índice de pobreza.

Un aspecto que hace del IPH-2 una medida interesante es que proporciona infor-mación complementaria a la que se obtiene del uso del índice de pobreza tradicional (el conocido como head counting ratio, que mide la ratio de personas por debajo de la línea de pobreza). En otras palabras, la evolución de este indicador puede presentar dife-rencias relevantes con respecto a la evolución de la proporción de población por debajo del umbral de pobreza (en renta). En el gráfico 6.1 presentamos una ilustración de este aspecto. Mostramos la evolución temporal del porcentaje de pobres, H, menos el IPH-2, para España entre 1980 y 2007. Se observa que los valores de H están significativamente por encima del IPH-2, y la distancia entre ambos crece con el tiempo, puesto que la línea presenta una tendencia creciente. Ello se debe a que los valores de H se encuentran, para el conjunto de España, entre los mayores de los cuatro componentes del IPH-2. Al ser este un cierto promedio, su valor cae significativamente respecto del H. Por otro lado, mientras que el IPH-2 presenta una caída sostenida desde 1994, no es este el caso de H,

30 Véase Goerlich y Villar (2009, Apéndice 1).

312


en el que las oscilaciones son mayores, a pesar del componente cíclico de la tasa de paro de larga duración presente en el IPH-2.

o 6.3. EL iPH-2 En ESPAÑA Y LAS cOMUniDADES AUTÓnOMAS

La evolución del IPH-2 en España se presenta en el gráfico 6.2. Dicho gráfico muestra que la evolución de este indicador, si bien es decreciente (salvo ligeros repuntes en 1985 y 1994), no lo es de forma constante. En efecto, se observan dos periodos cla-ramente diferenciados. Entre 1980 y 1994 hay un decrecimiento leve, pasando de un 17,14% de 1980 a un 15,75% en 1994. A partir de ahí, empieza un descenso soste-nido, hasta llegar, en 2007, al 12,04%. En el primer periodo, la tasa anual de decreci-miento es del 0,01%, mientras que en el segundo periodo, el IPH-2 en España decrece a una tasa del 0,3%. El cuadro 6.1 presenta la evolución del IPH-2 para España en el periodo 1980-2007.

En el cuadro 6.2 presentamos una comparación entre IPH-2 para el año 2007 corres-pondientes a 19 países seleccionados para los que los datos son homogéneos. Compa-ramos, además, estos resultados con los relativos al índice de desarrollo humano (IDH), observando las diferencias de ranking en las dos variables correspondientes a estos países.

Gráfico 6.1. evolución de la diferencia entre el porcentaje de pobres y el iPH-2. españa. 1980-2007

Fuente: INE y elaboración propia

1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007-1

0

1

2

3

4

5

313

Gráfico 6.2. evolución del iPH-2. españa. 1980-2007


1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 200711

12

13

14

15

16

17

18

Cuadro 6.1. iPH-2. españa. 1980-2007


Total

1980 17,1

1981 16,8

1982 16,6

1983 16,4

1984 16,4

1985 16,4

1986 16,2

1987 16,2

1988 16,2

1989 16,1

1990 16,1

1991 16,0

1992 15,8

1993 15,7

1994 15,8

1995 15,4

1996 15,0

1997 14,6

1998 14,1

1999 13,7

2000 13,6

2001 13,4

2002 13,3

2003 12,9

2004 12,5

2005 12,3

2006 12,1

2007 12,0

314


Estos datos reflejan que Australia, que aparece en segundo lugar en el IDH, presenta una situación mucho peor en términos de indicadores de pobreza que en indicadores de desarrollo (pasa al lugar 14). Algo similar sucede con Irlanda, que pasa del quinto puesto al vigésimo tercero, Estados Unidos, que baja del decimotercer puesto al vigésimo segundo, Canadá, que baja del cuarto lugar al duodécimo, o Italia, que baja del decimoc-tavo lugar al vigésimoquinto. Japón pierde tres puestos y España pierde dos. En sentido contrario destaca Alemania, que gana dieciséis puestos, Dinamarca, que gana doce, Fin-landia, que gana siete posiciones, Suecia, seis; Austria, cinco; Países Bajos, tres; Suiza y Bélgica dos puestos cada una.

Procederemos ahora a analizar la evolución del IPH-2 en las comunidades autónomas durante el periodo. El cuadro 6.3 presenta la evolución del IPH-2 en las comunidades autónomas españolas, fijándonos en tres momentos del tiempo: 1980, 1994 y 2007.

Algunas observaciones preliminares son de interés:

- El IPH-2 disminuye significativamente a lo largo del periodo en todas las regiones. Solo Comunitat Valenciana mantiene, a lo largo del periodo, un decrecimiento sostenido, igual que el conjunto de España.

Cuadro 6.2. Ranking de países según el iPH-2 y el idH. 2007

Fuente: ONU

iPH-2 iDH (valor y ranking)Diferencia

rankings iDH-iPH-2

Suecia 6,0 0,963 7 6

Noruega 6,6 0,971 1 -1

Países Bajos 7,4 0,964 6 3

Dinamarca 7,7 0,955 16 12

Finlandia 7,9 0,959 12 7

Alemania 10,1 0,947 22 16

Suiza 10,6 0,960 9 2

Francia 11,0 0,961 8 0

Austria 11,0 0,955 14 5

Canadá 11,2 0,966 4 -8

Luxemburgo 11,2 0,960 11 1

Japón 11,6 0,960 10 -3

Australia 12,0 0,970 2 -12

Bélgica 12,2 0,953 17 2

España 12,4 0,955 15 -2

Reino Unido 14,6 0,947 21 0

Estados Unidos 15,2 0,956 13 -9

Irlanda 15,9 0,965 5 -18

Italia 29,8 0,951 18 -7

315

- Desde 1996 a 2007, el decrecimiento se mantiene para todas las comunidades, sin repuntes.

- Aparecen pequeños repuntes en la senda decreciente, concentrados, mayoritaria-mente, alrededor de 1984-1987 y 1994-1995.

- La dispersión del IPH-2 oscila entre más de 14 puntos porcentuales en 1980 (entre Castilla-La Mancha y La Rioja) y 8,06 en 2007 (entre Extremadura y País Vasco).

- Las comunidades peor colocadas en el ranking del IPH-2 en 1980 son: Castilla-La Man-cha, Andalucía y Extremadura, aunque se mantienen al final del ranking en 2007 y acercan considerablemente sus valores a la media nacional.

Los gráficos 6.3 y 6.4 recogen las desviaciones a la media nacional, como elemento de comparación de la situación relativa de las comunidades autónomas, en dichos años, así como las tasas de decrecimiento del IPH-2 en los periodos considerados. Observamos que en España el IPH-2 ha decrecido entre 1980 y 2007 a una tasa del 29,74%. La disminución de esta variable, sin embargo, ha sido muy diferente en los dos períodos considerados, siendo la tasa del periodo 1994-2007 cerca del triple que la

Cuadro 6.3. iPH-2. comunidades autónomas. 1980, 1994 y 2007


1980 1994 2007

Tasa devariación

(%) 1980-1994

Tasa devariación

(%) 1994-2007

Tasa devariación

(%) 1980-2007

Desviación respecto a la media

1980


1994


2007

Andalucía 24,10 21,15 14,22 -12,23 -32,74 -40,97 6,96 5,39 2,18

Aragón 12,74 11,64 9,58 -8,64 -17,65 -24,76 -4,40 -4,12 -2,46

Asturias, P. de 11,77 12,68 9,80 7,69 -22,67 -16,73 -5,37 -3,08 -2,24

Balears, I. 21,06 14,96 10,00 -28,97 -33,13 -52,50 3,92 -0,80 -2,04

Canarias 20,43 17,34 13,73 -15,13 -20,80 -32,78 3,30 1,59 1,69

Cantabria 11,39 12,27 9,57 7,69 -21,99 -15,99 -5,74 -3,48 -2,47

Castilla y León 12,74 12,92 11,25 1,43 -12,91 -11,67 -4,40 -2,83 -0,79

Castilla-La Mancha 24,75 20,59 14,33 -16,81 -30,44 -42,13 7,62 4,84 2,28

Cataluña 14,47 14,45 9,77 -0,10 -32,41 -32,48 -2,67 -1,30 -2,27

C. Valenciana 20,17 16,17 11,21 -19,84 -30,67 -44,42 3,03 0,42 -0,83

Extremadura 23,68 21,30 15,07 -10,06 -29,22 -36,34 6,54 5,54 3,03

Galicia 17,61 18,17 12,15 3,16 -33,13 -31,02 0,48 2,42 0,11

Madrid, C. de 13,18 12,46 10,75 -5,45 -13,73 -18,44 -3,96 -3,29 -1,29

Murcia, R. de 22,14 21,05 12,91 -4,91 -38,69 -41,70 5,00 5,30 0,87

Navarra, C. F. de 10,66 8,65 7,69 -18,88 -11,09 -27,87 -6,48 -7,10 -4,35

País Vasco 11,38 11,38 7,02 -0,04 -38,32 -38,34 -5,76 -4,38 -5,02

Rioja, La 10,42 9,66 8,23 -7,36 -14,75 -21,03 -6,71 -6,10 -3,81

España 17,14 15,75 12,04 -8,08 -23,57 -29,74 0,00 0,00 0,00

316


de 1980-1994. Las comunidades con mayor tasa de decrecimiento del IPH-2 son: Illes Balears, Comunitat Valenciana, Castilla-La Mancha, Región de Murcia y Andalucía, en este orden. También han decrecido por encima de la media: País Vasco, Extremadura, Canarias, Cataluña y Galicia. Con una tasa inferior a la media, tenemos: Comunidad Foral de Navarra, Aragón, La Rioja, Comunidad de Madrid, Principado de Asturias, Cantabria y Castilla y León. El fenómeno antes mencionado sobre las diferencias en

Gráfico 6.3. iPH-2. diferencias respecto a la media nacional. comunidades autónomas. 1980, 1994 y 2007


Extremad

ura

Castilla-L

a ManchaAnda

lucíaCana

rias

R. deMurc

iaGalic

ia

Castilla y

León

C. Valen

ciana

C. deMad

ridI. Ba

lears

P. deAstu

riasCata

luñaAragónCant

abriaLa Rioja

C. F.de N

avarraPaís

Vasco

-10-8-6-4-202468

1980 1994 2007

Gráfico 6.4. iPH-2. Tasas de variación. comunidades autónomas. 1980-1994, 1994-2007 y 1980-2007Porcentaje


I. Balears

C. Valen

ciana

Castilla-L

a Mancha

R. deMurc

iaAnda

lucíaPaís

Vasco

Extremad

uraCana

riasCata

luñaGaliciaEspa

ña

C. F.de N

avarraArag

ónLa R

ioja

C. deMad

rid

P. deAstu

riasCant

abria

Castilla y

León-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

1980-1994 1994-2007 1980-2007

317

Cuadro 6.4. Ranking según el iPH-2 y el idH. comunidades autónomas. 1980, 1994 y 2007

1980 1994 2007

iPH-2 iDH iDH-iPH-2 iPH-2 iDH iDH-iPH-2 iPH-2 iDH iDH-iPH-2

Andalucía 16 16 0 16 16 0 15 16 1Aragón 6 6 0 4 5 1 5 5 0Asturias, P. de 5 10 5 7 10 3 7 9 2Balears, I 13 8 -5 10 9 -1 8 12 4Canarias 12 13 1 12 11 -1 14 14 0Cantabria 4 5 1 5 8 3 4 6 2Castilla y León 7 9 2 8 6 -2 11 4 -7Castilla-La Mancha 17 15 -2 14 14 0 16 13 -3Cataluña 9 4 -5 9 7 -2 6 8 2C. Valenciana 11 11 0 11 13 2 10 11 1Extremadura 15 17 2 17 17 0 17 17 0Galicia 10 14 4 13 12 -1 12 10 -2Madrid, C. de 8 1 -7 6 1 -5 9 2 -7Murcia, R. de 14 12 -2 15 15 0 13 15 2Navarra, C. F. de 2 3 1 1 2 1 2 3 1País Vasco 3 2 -1 3 3 0 1 1 0Rioja, La 1 7 6 2 4 2 3 7 4

Fuente: INE, Ministerio de Educación, Banco Mundial y elaboración propia

la tasa de decrecimiento en los intervalos 1980-1994 y 1994-2007 se presenta tam-bién en casi todas las regiones, con alguna excepción. El caso de Comunidad Foral de Navarra es peculiar, pues en esta región la tasa de disminución del IPH-2 en el periodo 1980-1994 es superior a la del periodo 1994-2007. En Illes Balears y Canarias, ambas tasas son muy similares. En el otro extremo, Galicia, Castilla y León y Cantabria presen-taron un crecimiento positivo en el periodo 1980-1994, y negativo, de proporciones muy significativas, en 1994-2007.

Por último, es también interesante comparar la posición que ocupan las diferentes comunidades según el ranking determinado por el IPH-2 y aquel determinado por el IDH. El cuadro 6.4 presenta estas comparaciones, indicando la diferencia en las posiciones de las comunidades para cada uno de los años considerados. Valores positivos indican que la comunidad se sitúa en una posición relativamente mejor con respecto al IDH que con respecto al IPH-2.

Si centramos nuestra atención en el año 2007, vemos que tanto Comunidad de Madrid como Castilla y León están mucho peor en términos de pobreza que en términos de desarrollo (siete puestos de diferencia). Castilla-La Mancha y Galicia presentan el mismo comportamiento, pero menos acentuado (pierden tres y dos puestos respectiva-mente en el ranking de IPH-2 con respecto al IDH). Aragón, Canarias, Extremadura y el País Vasco mantienen las mismas posiciones en ambos indicadores. Andalucía, Comuni-tat Valenciana y Comunidad Foral de Navarra ganan un puesto cada una. Principado de

318


Asturias, Cantabria, Cataluña y Región de Murcia avanzan dos puestos, y, finalmente, Illes Balears y La Rioja están cuatro puestos por delante en pobreza que en desarrollo.

o 6.4. LA cOMPOSiciÓn DEL iPH-2

Un elemento interesante en la composición del IPH-2 lo constituye el análisis de la contri-bución31 de cada componente a dicho índice.

El cuadro 6.5 presenta esta descomposición para los años 1980, 1994 y 2007. Obser-vamos que, para el conjunto de España, y en los tres años mencionados, la contribu-ción al IPH-2 de la variable esperanza de vida limitada es muy pequeña, disminuyendo, además a lo largo del periodo. La variable tasa de analfabetismo funcional tiene un alto porcentaje de participación (66,12%) en 1980, disminuyendo en 1994 y 2007, hasta quedar en un 25% aproximadamente. La variable porcentaje de pobres en renta sigue la tendencia contraria: su participación va creciendo, desde un 23,82% en 1980 a un 68,69% en 2007. Por lo que se refiere a la tasa de paro de larga duración, en 1980 y 2007 su participación es prácticamente nula, mientras que en 1994 es de un 15,56%.

En cuanto al comportamiento de las comunidades autónomas, hay muy diversos patrones:

- En lo que se refiere a la esperanza de vida limitada, Andalucía, Canarias, Castilla-La Man-cha, Extremadura, Galicia y Región de Murcia presentan una baja participación a lo largo del periodo. Aragón, Principado de Asturias, Cantabria, Castilla y León, Comunidad Foral de Navarra, País Vasco y la Rioja mantienen una alta participación en el periodo. Illes Balears, Cataluña y Comunitat Valenciana presentan una participación creciente.

- Castilla-La Mancha, Extremadura, Región de Murcia y Andalucía mantienen elevadas participaciones de la tasa de analfabetismo funcional a lo largo del periodo. Cataluña, Comunitat Valenciana, Illes Balears y Canarias tienen también una alta participación de esta variable, pero disminuyendo de forma mas significativa.

- La Rioja, Cantabria, Castilla y León y Principado de Asturias mantienen una baja partici-pación de esta variable a lo largo del periodo. País Vasco y Comunidad Foral de Navarra disminuyen su participación en el tiempo, pero al inicio del periodo su contribución es más significativa. Aragón y Comunidad de Madrid siguen una tendencia similar, menos divergente.

31 Veáse la nota técnica 4 para una descripción detallada de la descomposición de IPH-2.

319

Cuadro 6.5. contribución de los distintos componentes del iPH-2. 1980, 1994 y 2007Porcentaje

a) 1980

b) 1994

Esperanzade vidalimitada

Porcentaje de analfabetos funcionales

Porcentajede pobres

Tasaparo larga duración

Total

Andalucía 4,22 86,21 9,35 0,22 100,00

Aragón 18,36 51,24 30,11 0,29 100,00

Asturias, P. de 45,32 18,52 35,47 0,69 100,00

Balears, I. 4,48 89,66 5,86 0,01 100,00

Canarias 9,63 70,88 19,30 0,19 100,00

Cantabria 45,74 2,88 51,04 0,34 100,00

Castilla y León 23,04 17,79 58,96 0,21 100,00

Castilla-La Mancha 2,82 91,59 5,56 0,04 100,00

Cataluña 10,13 70,90 18,15 0,82 100,00

C. Valenciana 5,82 84,16 9,92 0,10 100,00

Extremadura 4,04 87,59 8,26 0,11 100,00

Galicia 11,23 66,81 21,95 0,01 100,00

Madrid, C. de 19,45 34,46 45,22 0,87 100,00

Murcia, R. de 5,42 87,22 7,33 0,03 100,00

Navarra, C. F. de 41,49 28,36 28,35 1,81 100,00

País Vasco 44,50 39,05 14,07 2,38 100,00

Rioja, La 53,92 9,00 37,04 0,04 100,00

España 9,80 66,12 23,82 0,26 100,00



Porcentajede pobres


Total

Andalucía 3,58 66,69 13,83 15,90 100,00

Aragón 15,38 29,33 39,48 15,82 100,00

Asturias, P. de 20,80 14,50 28,41 36,29 100,00

Balears, I. 10,82 68,40 16,35 4,43 100,00

Canarias 7,90 43,09 31,57 17,44 100,00

Cantabria 14,82 5,57 40,86 38,76 100,00

Castilla y León 11,02 8,82 56,50 23,66 100,00


Cataluña 10,48 55,67 18,21 15,64 100,00

C. Valenciana 7,53 59,05 19,27 14,15 100,00

Extremadura 3,28 74,29 11,35 11,08 100,00

Galicia 6,90 65,65 19,99 7,45 100,00

Madrid, C. de 14,74 12,64 53,50 19,12 100,00

Murcia, R. de 2,45 83,45 8,53 5,57 100,00

Navarra, C, F. de 29,64 3,12 53,11 14,13 100,00

País Vasco 20,86 4,40 14,08 60,65 100,00

Rioja, La 26,42 3,11 46,59 23,89 100,00

España 7,95 45,82 30,67 15,56 100,00

320


- En cuanto al porcentaje de pobres en renta, Castilla-La Mancha y Extremadura man-tienen, aunque creciente, una muy baja participación de esta variable a lo largo del periodo. Por debajo de la media nacional, pero acercándose significativamente a la misma y con tendencia creciente, están Andalucía, Illes Balears, Canarias, Cataluña, Galicia, País Vasco y Región de Murcia.

- Por encima de la media se mantienen Aragón, Cantabria, Castilla y León, Comunidad de Madrid, Comunidad Foral de Navarra y La Rioja.

- Finalmente, en lo que se refiere a la tasa de paro de larga duración, solo es significativa en 1994, siendo la participación de País Vasco la más elevada, seguida de Cantabria y Principado de Asturias. Le suceden La Rioja, Castilla y León, Comunidad de Madrid y Canarias. El peso es bajo para Illes Balears, Región de Murcia y Galicia. Las demás comunidades se sitúan alrededor de la media.

Cuadro 6.5. contribución de los distintos componentes del iPH-2. 1980, 1994 y 2007 (cont.)Porcentaje

c) 2007




Porcentajede pobres


Total

Andalucía 4,89 49,34 45,44 0,33 100,00

Aragón 13,77 15,50 70,70 0,03 100,00

Asturias, P. de 15,35 22,57 61,43 0,66 100,00

Balears, I. 12,07 33,25 54,67 0,01 100,00

Canarias 7,04 29,24 63,55 0,18 100,00

Cantabria 11,20 2,65 86,08 0,07 100,00

Castilla y León 7,98 6,36 85,55 0,11 100,00


Cataluña 11,67 29,26 58,98 0,09 100,00

C. Valenciana 10,48 31,62 57,82 0,08 100,00

Extremadura 3,44 64,13 31,99 0,44 100,00

Galicia 8,80 24,20 66,86 0,14 100,00

Madrid, C. de 6,17 10,45 83,34 0,04 100,00

Murcia, R. de 5,12 57,86 37,00 0,03 100,00

Navarra, C. F. de 18,17 6,25 75,55 0,03 100,00

País Vasco 34,47 5,14 60,00 0,39 100,00

Rioja, La 18,63 6,13 75,21 0,04 100,00

España 6,87 24,33 68,69 0,11 100,00

321

Una forma alternativa de analizar la relación del IPH-2 con sus componentes es realizar un análisis de regresión entre los valores del IPH-2 y los de sus componentes. Los resulta-dos se presentan en los gráficos 6.5, 6.6 y 6.7. Observamos una alta correlación entre el IPH-2 y la esperanza de vida, así como entre el IPH-2 y la tasa de analfabetismo funcional. Para la tasa de paro de larga duración los resultados no son significativos.

Gráfico 6.5. correlación entre el iPH-2 y la esperanza de vida limitada. españa. 1980-2007


7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 11,5 12,0 12,5 13,0Esperanza de vida limitada

12

13

14

15

16

17

18

IPH-2 Y = 3,4 + 1,10X

(42,3)R2 = 0,98

Gráfico 6.6. correlación entre el iPH-2 y el porcentaje de analfabetos funcionales. españa. 1980-2007


10 12 14 16 18 20 22 24Porcentaje de analfabetos funcionales

11

12

13

14

15

16

17

18

Y = 6,4 + 0,46X(37,0)

R2 = 0,98

IPH-2

322


o 6.5. EL iPH-2 Y OTRAS MEDiDAS DE POBREZA

Los índices de pobreza humana intentan cuantificar el porcentaje de la población para estudiar que debe ser considerada pobre. Los primeros estudios de pobreza se realizaron pensando en las necesidades básicas, es decir, en términos de pobreza absoluta. El trabajo de Rowntree (1901) a finales del siglo pasado cristalizó en la llamada línea de pobreza de Rowntree. Esta línea define lo que se llama una cesta mínima de bienes y servicios que se consideran indispensables para cada tamaño de hogar. La valoración monetaria a pre-cios de mercado de esta cesta es la cifra que marcará el umbral de pobreza. La objeción fundamental que se pone a esta línea es la dificultad de fijar los bienes de la cesta de forma tal que la pobreza que se esté evaluando sea realmente la absoluta. El concepto de necesidades mínimas, bastante claro en lo que respecta a alimentación, es en cambio enormemente flexible para otros tipos de bienes y servicios. No es fácil evitar que acabe reflejando las exigencias de una determinada sociedad, lo que incorporaría a la línea de pobreza un aspecto de relatividad.

En un intento de soslayar las dificultades que implica decidir qué necesidades no ali-mentarias deben considerarse como básicas, Orshanski (1963, 1965) modificó la línea de Rowntree y construyó sus propios umbrales. Su idea se basa en suponer que el gasto de los hogares en alimentación es una proporción más o menos constante del gasto total, con lo que la determinación del umbral de pobreza podría conseguirse fácilmente

Gráfico 6.7. correlación entre el iPH-2 y la tasa de paro de larga duración. españa. 1980-2007


0 2 4 6 8 10 12 14

Tasa de paro de larga duración

12

13

14

15

16

17

18

IPH-2

Y = 12,6 + 0,28X(4,3)

R2 = 0,41

323

multiplicando el valor a precios de mercado de una cesta mínima alimentaria por el inverso de esta proporción. Promediando los datos de consumo de la Food Consumption Survey de 1955, comprobó que los hogares americanos venían a consumir en alimentación una tercera parte de sus gastos totales.

La línea de pobreza de Orshanski, que es la que actualmente se utiliza en Estados Uni-dos, se obtiene, pues, multiplicando el importe de una cesta mínima alimentaria por tres.

A pesar de su vigencia, esta línea de pobreza no está libre de críticas. En primer lugar, de acuerdo con la llamada ley de Engel, el mayor bienestar económico tiende a reducir el gasto destinado a alimentación, con lo que el multiplicador debe revisarse continua-mente. De hecho, las Consumer Expenditure Surveys americanas apuntan hace tiempo hacia un gasto en alimentación equivalente a un cuarto del gasto total. Así, la línea de Orshanski difícilmente se puede calificar de absoluta. Pero la crítica más fuerte se funda en que, de acuerdo con la misma ley de Engel, los hogares pobres gastan en alimentación una proporción mayor que la media del país. De hecho, se ha comprobado que esta pro-porción está en torno al 60%, con lo que la línea de Orshanski sobreestima notablemente el número de pobres.

De todo ello se deduce que es prácticamente imposible construir una línea de pobreza estrictamente absoluta. En palabras de Atkinson (1975): «una línea de pobreza debe ser necesariamente definida en relación con las convenciones sociales y los nive-les de vida de una sociedad concreta». Por ello, en lugar de definir líneas de pobreza absoluta, se ha optado recientemente por considerar, de acuerdo con la definición del Consejo Europeo de 1984, líneas relativas. Estas líneas fijan sus umbrales a partir de las distribuciones de ingresos o gastos equivalentes de la población y varían con ellas. Por tanto, un incremento proporcional de la variable en cuestión desplaza en la misma proporción la línea correspondiente, dejando invariante el porcentaje de pobres, con lo que un desarrollo económico proporcionalmente distribuido no reduce los porcentajes de pobreza.

La más frecuentemente utilizada es la que toma como umbral una determinada frac-ción del ingreso o del gasto medio equivalente (por ejemplo, el 25% o el 50%). Los individuos que están por debajo de este umbral se califican como pobres. Es frecuente identificar la pobreza con el porcentaje del 50%, y lo que se denomina pobreza extrema con el 25%.

Seleccionada una línea de pobreza, y calculado el correspondiente umbral para una determinada colectividad, el paso siguiente sería sintetizar la situación de pobreza de esta colectividad mediante algún indicador unidimensional, es decir, algún índice de pobreza.

324


Los índices de pobreza que se basan en datos de renta tienen bastante en común con los índices de desigualdad, pero les separa una diferencia fundamental: estos índices solo miran los hogares que están por debajo de la línea de pobreza. No toman en considera-ción ninguna información relativa a los hogares clasificados como «no pobres».

Un primer índice elemental es la proporción de pobres que hay en la población. El índice H (head-count ratio) se define como:

=q

Hn

donde q es el número total de unidades que quedan por debajo del umbral de pobreza y n es el tamaño de la población. Esta medida es fácil de calcular y da una buena primera idea de la magnitud de la pobreza social.

El head-count ratio es una medida muy pobre de las carencias reales en cuanto al nivel de vida, pues no dice nada de «lo pobres que son los pobres» que contabiliza, o dicho de otro modo, lo alejados que están estos pobres de dejar de serlo. La medida income gap ratio (I) intenta paliar esta deficiencia. Se calcula de la siguiente manera:

µ=

−= = −∑

1

( )1

q

ipi

z yI

qz z

donde z es el umbral de pobreza; y son los ingresos o gastos de las unidades que están por debajo de este umbral y µp

la media de estos ingresos o gastos. Su interpre ta ción es sencilla: nos da la distancia relativa a la línea de pobreza de la media de renta de los pobres. Sin embargo, el income gap ratio no da ninguna información sobre el tamaño relativo de la población pobre, ni sobre la distribución de renta entre la población pobre.

Los defectos anteriores de las medidas head-count ratio e income gap ratio llevaron a Sen (1976) a presentar una medida más elaborada que incluyera información sobre el número de pobres, el desnivel de pobreza, y, además, una medida de desigualdad entre los pobres. El índice de Sen se calcula como:

= + − +

1 (1 )1p

qS H I G

q

donde pG es el índice de Gini calculado solamente para las unidades por debajo del umbral de pobreza. La medida de Sen, para un número de pobres grande, puede aproxi-marse por

= + − 1 (1 ) pS H I G .

325

Una alternativa la constituyen los índices de la familia de Foster, Greer y Thorbecke, cuya fórmula general es la siguiente:

α

α

−

=

− =

∑1

1

1 qi

i

z yFGT

n z

con α > 0. Para α = 1, este índice coincide con H, y para α = 2 resulta ser el producto HI, con lo que pondera el desnivel agregado relativo de pobreza por el porcentaje de pobres. Para α = 3, resulta ser:

= + − 2 2 2

3 (1 ) pFGT H I I CV

donde pCV es el coeficiente de variación entre las unidades pobres. Para α = 3 estas medi-das satisfacen el axioma de sensibilidad decreciente a las transferencias, y todos ellos son aditivamente descomponibles.

El IPH-2 es una medida de pobreza que, a diferencia de las comentadas anteriormente, es de carácter multidimensional, no basada únicamente en datos de renta. Esta medida combina, en realidad, cuatro medidas de pobreza tipo head-count ratio, cada una de ellas referida a un aspecto de escasez diferente. Como se comentó anteriormente, la fórmula del IPH-2 es la siguiente:

( ) − = + + + 1/ 33 3 3 3

1 2 3 42 1/ 4IPH P P P P

donde 1P es la probabilidad al nacer de no vivir más allá de los 60 años; 2P es el porcen-taje de analfabetos funcionales en edad de trabajar; 3P es el porcentaje de población por debajo del 50% de la mediana del ingreso familiar disponible; y 4P es la tasa de desempleo a larga duración (12 meses o más). Observamos, pues, que 3P es el índice H anteriormente mencionado. Si todas las proporciones anteriores coincidieran, el IPH-2 sería, simplemente, H. No obstante, las variables anteriores capturan grupos diferentes de individuos, aunque, eso sí, hay notables intersecciones entre ellos.

o 6.6. RESUMEn

En este capítulo hemos analizado la construcción del IPH-2, así como su evolución en España y sus comunidades autónomas en el periodo 1980-2007.

En España y sus comunidades se ha producido una mejora importante en este indica-dor durante el periodo considerado. En el contexto internacional, la posición de España en este indicador ha pasado del decimocuarto lugar en 1997 al decimoséptimo en 2007.

326


La situación relativa de las comunidades españolas y su evolución en el IPH-2 se ilus-tra en el mapa 6.1. Las comunidades de Cantabria, País Vasco, La Rioja, Comunidad Foral de Navarra y Aragón se mantienen en el tercil inferior, tanto en 1980 como en 2007, esto es: son las comunidades con menor porcentaje de pobres. Por su parte, se mantienen en ambos periodos en el tercil superior, Canarias, Andalucía, Extremadura, Castilla-La Mancha y Región de Murcia, presentando el mayor porcentaje de pobres en ambos años. La pobreza se localiza mayoritariamente en el centro y sur de España, y en Canarias. En 2007 han mejorado posiciones Galicia e Illes Balears.

Una comparación interesante se refiere al comportamiento del IPH-2 y sus componen-tes. Los mapas 6.2, 6.3, 6.4 y 6.5 nos muestran la pobreza en salud, tasa de paro de larga duración, la pobreza en educación y en renta en 1980 y 2007. Así, considerando la pobreza en salud, medida como la esperanza de vida limitada o probabilidad al nacer de no sobrevi-vir hasta los 60 años se observa que Cataluña, Comunidad de Madrid y Castilla-La Mancha se sitúan en el tercil superior en los años analizados, mientras que en el tercil inferior encon-tramos a Galicia, Principado de Asturias y Canarias, lo que conlleva una mayor pobreza en salud en estas regiones. La tasa de paro de larga duración es la variable en que más regiones han variado su posición relativa respecto a las otras entre los años 1980 y 2007; así, solo Región de Murcia y La Rioja se sitúan en el tercil inferior (con menor tasa), mientras que, también, únicamente Andalucía y Canarias poseen las mayores tasas de paro y, por tanto, se hallan en el tercil superior. La variable que mayor estabilidad ha presentado en el tiempo si consideramos la situación en los terciles de las regiones españolas, es la pobreza en educación, medida como la tasa de analfabetismo funcional, pues tanto en el tercil infe-rior como en el superior encontramos cinco comunidades autónomas. En el tercil inferior o con menor porcentaje de analfabetos funcionales localizamos a Cantabria, País Vasco, Comunidad Foral de Navarra, La Rioja y Castilla y León, mientras que en el superior están Comunitat Valenciana, Castilla-La Mancha, Región de Murcia, Andalucía y Extremadura. La cuarta y última variable que entra en el cómputo del IPH-2 en el porcentaje de pobres. Observando, nuevamente, las regiones que durante 1980 y 200732 se han mantenido en la misma posición relativa respecto al resto de regiones, encontramos que en el tercil inferior o con menor porcentaje de pobres se encuentran Cataluña, País Vasco, La Rioja y Comuni-dad Foral de Navarra. Con mayor porcentaje de pobres, en el tercil superior, localizamos a Andalucía y Cantabria. La mayor correlación entre la situación relativa de las comunidades en el IPH-2 y sus componentes se refiere a la tasa de analfabetismo funcional.

Algunos comentarios sobre el número de pobres son de interés. Al considerar líneas de pobreza diferentes para cada comunidad autónoma, la cantidad de personas catalogadas como pobres en renta en el conjunto de España difiere de la suma de los considerados

32 La última Encuesta Continua de Presupuestos Familiares del INE se publicó en 2006. Los datos referidos a 2007 son proyecciones.

327


Mapa 6.1. iPH-2. comunidades autónomas. distribución por terciles

a) 1980

b) 2007

328



Mapa 6.2. esperanza de vida limitada. comunidades autónomas. distribución por terciles

a) 1980

b) 2007

329


Mapa 6.3. Tasa de paro de larga duración. comunidades autónomas. distribución por terciles

a) 1980

b) 2007

330



Mapa 6.4. Tasa de analfabetismo funcional. comunidades autónomas. distribución por terciles

a) 1980

b) 2007

331


Mapa 6.5. Porcentaje de pobres. comunidades autónomas. distribución por terciles

a) 1980

b) 2007

332


pobres en cada una de las comunidades autónomas. En el conjunto de España, y para el periodo 1997-2006, se contabilizan en promedio 7.320.000 pobres, mientras que si suma-mos los correspondientes a las diferentes comunidades, la cifra es de 6.800.000 pobres.

Hay, por tanto, una diferencia de 520.000 pobres, dependiendo de la forma de conta-bilizar. Si nos fijamos en el año 1980, el número de pobres en el conjunto de España era de 7.054.000 personas, y sumando por comunidades autónomas, 6.400.000. Entonces la diferencia contable era de más de 600.000 personas. El cuadro 6.6 recoge los datos para el año 2007 de los umbrales de pobreza y número de pobres para España y sus comunida-des autónomas. El gráfico 6.8 ilustra la distribución de los pobres en España, de acuerdo a dichos datos. Así pues, tenemos del orden de 500.000 personas con ingresos por debajo de 5.000 euros anuales; 2.000.000 por debajo de 5.200 euros, etc. Las zonas más extensas de la gráfica se corresponden con Andalucía, Cataluña y Comunidad de Madrid.

Cuadro 6.6. Población y umbral de renta para la determinación de la pobreza. comunidades autónomas. 2007


Poblacióntotal

Umbral(euros anuales)

PobresPorcentajede pobres

Gasto delos pobres

Andalucía 7.954.223 5.191,96 1.177.515 14,80 4.000,65

Aragón 1.274.053 5.796,98 165.151 12,96 4.260,82

Asturias, P. de 1.051.977 5.658,97 181.365 17,24 4.381,67

Balears, I. 1.024.905 6.615,73 122.352 11,94 5.076,50

Canarias 2.012.061 5.197,12 338.094 16,80 4.040,69

Cantabria 563.004 5.818,66 83.462 14,82 4.188,19

Castilla y León 2.464.513 5.582,62 391.564 15,89 4.357,59

Castilla-La Mancha 1.939.587 4.988,00 275.022 14,18 3.832,33

Cataluña 7.126.672 6.430,48 1.006.977 14,13 5.028,62

C. Valenciana 4.808.196 5.829,99 729.897 15,18 4.549,34

Extremadura 1.069.186 4.604,99 178.912 16,73 3.519,13

Galicia 2.714.299 5.201,13 332.463 12,25 3.911,08

Madrid, C. de 6.088.287 6.733,52 995.683 16,35 5.426,51

Murcia, R. de 1.386.558 5.488,63 211.381 15,24 4.259,65

Navarra, C. F. de 593.317 6.670,53 67.778 11,42 5.423,85

País Vasco 2.114.010 6.662,58 196.750 9,31 5.359,23

Rioja, La 306.571 5.596,24 43.752 14,27 4.244,70

España (suma cc. AA.) 44.630.063 6.532.466 14,64

España 44.630.063 5.836,72 7.059.929 15,82 4.519,72

333

Gráfico 6.8. umbral de pobreza y población acumulada por debajo del umbral. españa. 2007


0 1 2 3 4 5 6 7

Población acumulada (millones). Pobres

4.500

5.000

5.500

6.000

6.500

7.000

Umbralderentadedeterminacióndelapobreza

Índice de pobreza humana (iph-2) · 304 6 desarrollo humano en españa Índice de pobreza humana...

Documents