Pobreza Multidimensional: Más allá del dinero

Cuando se habla de pobreza, comúnmente se hace alusión a la pobreza monetaria, la cual se mide a través del gasto de las personas, comparándolos con un umbral llamado línea de pobreza [1]. El enfoque que usa la pobreza monetaria es el utilitarista; el cual asume que el bienestar puede ser representado por ingresos o niveles de consumo (Gonzáles, 2011). Sin embargo, este enfoque no captura completamente la complejidad de las privaciones que afectan la calidad de vida de las personas. En respuesta a esta limitación, surge la necesidad de medir la pobreza multidimensional, que considera diversas dimensiones del bienestar, como la educación, la salud y las condiciones de vida, permitiendo de esta manera proveer un análisis integral.

La pobreza multidimensional adopta una perspectiva más amplia, basada en el enfoque de “capabilities” (capacidades) propuesto por el economista Amartya Sen en su obra Commodities (1985). En su obra, sostiene que el bienestar debe evaluarse a través de las capacidades de las personas para "hacer" o "ser" aquello que consideran valioso. Estas capacidades representan las oportunidades que las personas tienen para lograr funcionamientos esenciales, como estar bien alimentado, participar en la sociedad o vivir con dignidad.

Este marco conceptual ha sido fundamental para redefinir la forma en que se mide la pobreza. En particular, el trabajo de Sabina Alkire y James Foster (2011) tradujo el enfoque de capacidades en una metodología operativa para medir la pobreza multidimensional, permitiendo identificar y cuantificar privaciones en múltiples aspectos de la vida. Cabe mencionar que la pobreza multidimensional se complementa con la medición basada en ingresos, ya que ambos tipos de pobreza son necesarios para entender y abordar de manera integral las desigualdades y privaciones que enfrentan las personas.

En el presente ensayo, se tiene como objetivo realizar un análisis sobre la situación de la pobreza multidimensional en el contexto peruano. Para ello, se organiza de la siguiente manera, en primer lugar se presenta la relevancia de la pobreza multidimensional, haciendo hincapié sobre la complementariedad entre los dos tipos de pobreza. En segundo lugar, se realiza una discusión entre los Índices de Pobreza Multidimensional (IPM) en Perú. Por último, se concluye presentando la agenda pendiente respecto a los IPM.

Sobre la Relevancia

La medición de la pobreza multidimensional se ha consolidado como una herramienta clave para los responsables de políticas públicas, ya que permite identificar de manera integral las privaciones que afectan la calidad de vida de las personas. Índices como el desarrollado por Alkire y Foster (A-F) [2] permiten desglosar las carencias en dimensiones como la educación, la salud, la vivienda y el acceso a servicios básicos. Esta capacidad de análisis detallado resulta especialmente relevante para diseñar políticas enfocadas en erradicar la pobreza de manera integral, contribuyendo directamente al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en particular el ODS 1: "Poner fin a la pobreza en todas sus formas" (CEPAL, 2018, pp. 17).

• ¿Una mejor identificación y focalización?

El enfoque multidimensional supera las limitaciones de las medidas basadas únicamente en ingresos, al capturar privaciones en dimensiones que no siempre se reflejan en la pobreza monetaria. Por ejemplo, una persona puede no ser considerada pobre según su nivel de ingresos, pero puede enfrentar carencias significativas en acceso a educación o vivienda adecuada. Esto mejora la identificación de poblaciones vulnerables y reduce el riesgo de exclusión en las políticas públicas (Alkire et al., 2015).

En este contexto, la complementariedad entre los índices de pobreza se vuelve crucial. Ambos enfoques no son excluyentes y, de hecho, se complementan al capturar diferentes aspectos de las privaciones. En Perú, el Ministerio de Inclusión y Desarrollo Social (MIDIS), en su Propuesta Metodológica para la Medición de la Pobreza Multidimensional en el Perú del 2023, realizó un análisis de traslape [3] entre la medición de pobreza monetaria y el IPM. Uno de los resultados más resaltantes fue que la identificación de la población como pobre monetario y pobre multidimensional no es necesariamente la misma, aunque también existe una población que es pobre monetario y al mismo tiempo pobre multidimensional  (MIDIS, 2023).

Además, como se observa en el gráfico 2, los mapas regionales muestran que la identificación de pobreza monetaria se centra en departamentos de la sierra; mientras que la pobreza multidimensional identifica que la mayor incidencia se encuentra en la selva (MIDIS, 2023).

Específicamente, en el Gráfico 2 se observa que departamentos como Loreto y Ucayali presentan diferencias significativas entre las mediciones de pobreza monetaria e IPM. Según la medición de pobreza monetaria, estos departamentos se encuentran en un intervalo medio (20-30%), mientras que el IPM refleja niveles de pobreza superiores al 60%. Este contraste también se evidencia en los departamentos de Amazonas, San Martín y Madre de Dios, donde la pobreza monetaria varía entre 20-39%, pero el IPM revela privaciones más amplias que varían entre 40-59%. Estas discrepancias destacan cómo los dos índices abordan diferentes aspectos de la pobreza, subrayando la importancia de utilizarlos de manera complementaria. 

Entonces esta complementariedad entre los índices de pobreza se basa en que estos identifican poblaciones diferentes; por lo que se realiza una mejor focalización de poblaciones vulnerables. En este sentido, ambos índices se posicionan como herramientas útiles para los hacedores de política.

Gráfico 2: Incidencia de los tipos de pobreza, a nivel regional 

Fuente: Ministerio de Inclusión y Desarrollo Social

• Evidencia Internacional: ¿Cómo han ayudado los IPM?

Países Latinoamericanos han diseñado sus IPM y los han implantado en sus políticas públicas, utilizando esta medida para orientar el gasto público hacia regiones o grupos poblacionales con mayores privaciones. Esto ha permitido priorizar inversiones en áreas como infraestructura educativa y servicios de salud, con resultados más tangibles en la reducción de la pobreza multidimensional (Angulo et al., 2016).

• México: El Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL) utiliza una medición multidimensional para evaluar la pobreza, permitiendo alinear las políticas sociales con las necesidades de la población. Esto ha contribuido a reducir las privaciones en dimensiones como la educación y la seguridad social (CONEVAL, 2018).

• Colombia: La adopción del IPM ayudó a identificar desigualdades regionales significativas, lo que permitió implementar programas específicos en zonas rurales y poblaciones vulnerables (Angulo et al., 2016).

Estos casos demuestran cómo las mediciones multidimensionales no sólo aportan mayor claridad sobre las privaciones, sino que también potencian la efectividad de las políticas públicas en la reducción de la pobreza.

Discusión sobre los IPM

• El Índice de Pobreza Multidimensional Global

El IPM global, desarrollado por Alkire y Santos (2010) en colaboración con el Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI) y el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (UNDP), mide la pobreza multidimensional aguda en países de ingresos bajos y medianos. Este IPM evalúa privaciones en salud, educación y nivel de vida, basándose en datos de encuestas como las Demographic and Health Surveys (DHS). Este índice, aplicado en 109 países, facilita comparaciones internacionales y respalda políticas focalizadas para reducir la pobreza multidimensional. No obstante, ha sido criticado por considerar un número limitado de dimensiones [4] por lo que no reflejaría plenamente la complejidad de la pobreza (Gweshengwe, 2019). Esta limitación se debe, principalmente, a la necesidad de garantizar la comparabilidad entre países, priorizando dimensiones comunes y datos disponibles a nivel global

• Sobre las IPM en Perú

En Perú, la medición multidimensional ha avanzado con iniciativas como las del MIDIS y el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP).

• IPM del MIDIS

El MIDIS desarrolló un IPM de 7 dimensiones basado en datos de la ENAHO, que incluye indicadores de acceso a servicios básicos, educación y empleo. Este índice revela diferencias importantes entre zonas urbanas y rurales, con mayor incidencia de pobreza multidimensional en las áreas rurales. Además, evidencia una superposición entre la pobreza monetaria y la multidimensional en algunos departamentos de la costa. En contraste, en las regiones de la selva y la sierra, la pobreza monetaria tiene mayor prevalencia en la sierra, mientras que la pobreza multidimensional es más frecuente en la selva. Estos hallazgos resaltan la importancia de integrar ambas mediciones para una mejor comprensión y focalización de las políticas públicas ​(MIDIS, 2023).

• IPM del BCRP

El Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) ha contribuido al debate sobre pobreza multidimensional al proponer un IPM que incluye dimensiones relevantes para el análisis económico, como la calidad del empleo y el acceso a infraestructura. La inclusión de estas variables permite comprender mejor cómo las condiciones laborales impactan en las privaciones sociales y económicas. Este índice destaca por su enfoque en las desigualdades estructurales, especialmente en las zonas rurales, aunque enfrenta desafíos metodológicos relacionados con valores faltantes en algunas dimensiones. (BCRP, 2020)

Ambas propuestas representan avances clave hacia la adopción de un índice oficial que capture mejor las privaciones en el Perú.

• ¿Tenemos un IPM Oficial?

Desde 2016, la Comisión Consultiva para la Estimación de Pobreza del INEI ha recomendado la implementación de la medición de la pobreza multidimensional, destacando su relevancia como complemento de la medición de pobreza monetaria. En 2022, la Comisión acordó conformar un grupo de trabajo para definir la pertinencia y el uso de la medición multidimensional en políticas públicas (Comisión Consultiva para la Estimación de la Pobreza al INEI, 2023). Y en 2023, la Comisión acordó avanzar en la creación de un IPM oficial, aprobando una metodología de medición que incluye 8 dimensiones y 29 indicadores (Comisión Consultiva al INEI, 2024). Este paso refleja un esfuerzo por integrar una medición más completa para abordar las privaciones de la población y mejorar las políticas públicas.

Conclusión

La pobreza multidimensional representa un avance significativo en la comprensión y medición de las privaciones que enfrentan las personas, al trascender los límites del enfoque exclusivamente monetario. En el contexto peruano, los avances en la implementación de índices como los propuestos por el MIDIS y el BCRP demuestran que la integración de múltiples dimensiones permite capturar mejor las desigualdades estructurales, identificar a los grupos más vulnerables y focalizar políticas públicas con mayor precisión.

Sin embargo, queda una agenda pendiente para consolidar un Índice de Pobreza Multidimensional oficial que refleje de manera adecuada la realidad peruana, armonizando las dimensiones y metodologías existentes. Este esfuerzo, además de complementar la medición monetaria, tiene el potencial de transformar la forma en que se diseñan e implementan las políticas públicas, contribuyendo al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible y, en última instancia, a garantizar una vida digna para todos los peruanos.

La adopción de un enfoque multidimensional no solo es una herramienta técnica, sino también un compromiso ético con la justicia social y el bienestar integral de las personas.

[1] Con respecto al umbral de pobreza, si estás por encima de este calificas como no pobre en caso contrario califica como “pobre”.

[2] El Índice desarrollado por Alkire & Foster (Índice A-F) introdujo una metodología robusta para la medición de pobreza multidimensional. Esta metodología permite la identificación de personas pobres según las privaciones que sufren en las dimensiones (salud, educación y nivel de vida).

[3] El análisis de traslape se refiere a la comparación y superposición entre las personas clasificadas como pobres bajo la medición de pobreza monetaria y aquellas identificadas como pobres según el IPM.

[4] El IPM Global considera 3 dimensiones: educación, salud y estándar de vida

Referencias 

Alkire, S., & Foster, J. (2011). Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of Public Economics, 95(7-8), 476–487. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2010.11.006

Alkire, S., Roche, J. M., & Seth, S. (2015). Multidimensional poverty reduction in India between 1999 and 2006: Where and how? World Development, 72, 93–108. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2015.02.010

Alkire, S., & Santos, M. E. (2010). Acute multidimensional poverty: A new index for developing countries. OPHI Working Paper No. 38. Oxford Poverty and Human Development Initiative. https://ophi.org.uk/working-paper-number-38/

Angulo, R. C., Díaz, B. Y., & Pardo, R. (2016). A counting multidimensional poverty index in public policy: The case of Colombia. Social Indicators Research, 127(1), 1–20. https://doi.org/10.1007/s11205-015-0964-z

Banco Central de Reserva del Perú (2020). Indicadores de actividad económica regional. Pontificia Universidad Católica del Perú. http://hdl.handle.net/20.500.12404/17637.

CEPAL. (2018). La Agenda 2030 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible: Una oportunidad para América Latina y el Caribe. Santiago, Chile: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Disponible en https://repositorio.cepal.org

Comisión Consultiva para la Estimación de la Pobreza al INEI. (2023). Declaración de la Comisión Consultiva para la Estimación de la Pobreza Monetaria, 2022. Lima, 01 de mayo de 2023. Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/4546251/Declaraci%C3%B3n%20de%20la%20Comisi%C3%B3n%20Consultiva..pdf?v=1683819917

Comisión Consultiva para la Estimación de la Pobreza al INEI. (2024). Declaración de la Comisión Consultiva para la Estimación de la Pobreza Monetaria, 2023. Lima, 09 de mayo 2024. Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/6324860/5558432-declaracion-de-la-comision-consultiva.pdf?v=1715269446

CONEVAL. (2018). Medición de la pobreza 2008-2018. Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social. https://www.coneval.org.mx

González, J. (2011) Utilitarismo y mediciones de pobreza. Revista de Economía Institucional. https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/ecoins/article/view/3025

Gweshengwe, B. (2019). A critique of the income poverty line and global multidimensional poverty index. Southeast Asia: A Multidisciplinary Journal. Universiti Brunei Darussalam. https://www.researchgate.net/publication/337335330_A_critique_of_the_Income_Poverty_Line_and_Global_Multidimensional_Poverty_Index

Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social. (2023). Propuesta metodológica para la medición de la pobreza multidimensional en el Perú (Documento elaborado según lo solicitado en el Decreto Supremo N° 002-2023-MIDIS). Dirección General de Seguimiento y Evaluación. https://www.gob.pe

Sen, A. K. (1985). Commodities and Capabilities. Oxford University Press.

Sen, A. K. (1999). Development as Freedom. Anchor Books.