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58 Las condiciones habitacionales de los hogares y su relación con la pobreza Cuadro 13 Renta de la vivienda frente al rendimiento mensual de los activos del hogar (arriendo, activos financieros, activos físicos) por tipo de tenencia y deciles de ingreso Variación de la participación Decil Tipo de tenencia Propia pagada Propia pagando 1 - - 2 -1,21 1,14 3 0,50 0,79 4 -3,92 -5,40 5 -2,95 3,18 6 -2,28 -9,75 7 -1,61 8,74 8 -4,15 -13,27 9 -6,21 0,87 10 -11,06 -1,74 Fuente: ECV-Dane, 2003. Cálculos: Consultor. En cuanto a tipos de tenencia diferentes (arriendo y otra forma), es preciso destacar los siguientes aspectos: • Para el 60% de la población más pobre (deciles uno a seis), el valor del arriendo mensual que cancelan por ocupar la vivienda que habitan supera la renta de goce (arriendo imputado), calculado para hogares propietarios de vivienda pagada. A este respecto, retomando resultados previos pertinentes al déficit habitacional según los cuales, con excepción de la cohabitación y el hacinamiento, las carencias en vivienda afectan en mayor proporción a hogares de vivienda pagada que a hogares arrendatarios, es viable suponer una mejor calidad de las unidades en arriendo reflejada en sus características físicas y el precio que representa su ocupación. • Continuando con el tema de calidad habitacional, la suma de arriendo imputado calculado para viviendas propias en proceso de pago puede expresar, en la medida en que supera el correspondiente a las otras modalidades de tenencia consideradas, incluso arriendo y otra forma de tenencia (arriendo real), una mejor calidad. A este respecto, en términos generales para la población total se tiene que el arriendo imputado de viviendas propias pagando supera en 1,5, 1,7 y 2,8 veces, respectivamente, el valor correspondiente a viviendas propias pagadas, en arriendo y bajo otra forma de tenencia. • En el caso de los hogares clasificados bajo la modalidad “otra forma” de tenencia, el rendimiento por concepto de activos financieros resulta inexistente entre el 40% de la población más pobre. • Como una alternativa que se deduce interesante para los hogares en lo referente a aplicación de los ahorros, el ingreso derivado por concepto de pensiones supera de manera importante el rendimiento mensual generado por los activos físicos y financieros, situación que adquiere mayor relevancia en tanto se asciende en la escala de deciles de ingreso per cápita. D. Aporte de la vivienda en la vulnerabilidad del hogar frente a choques negativos 1. Construcción del modelo-Aspectos teóricos generales • Modelos de respuesta múltiple Los modelos de probabilidad de respuesta múltiple son aquellos donde su variable dependiente
es discreta con varias alternativas posibles de respuesta (J). Estos modelos se clasifican en dos grandes grupos, bien sea que las alternativas de la variable dependiente se puedan ordenar, caso en el que reciben el nombre de modelos con datos ordenados; y en caso contrario reciben el nombre de modelos con datos no ordenados. La especificación general de los modelos de respuesta múltiple con datos no ordenados se presenta en la siguiente expresión: Prob(Y i = J) = Donde Z ij representa la matriz de los regresores del modelo. Dichas variables explicativas pueden ser de dos tipos: • Variables que contienen aspectos específicos del individuo y, por tanto, su valor será el mismo en todas las alternativas. Este tipo de variables reciben el nombre de características y se denotan por W i . • Variables que contienen aspectos específicos de las alternativas entre las que se ha de elegir, y varían entre individuos y entre alternativas. Este tipo de variables reciben el nombre de atributos de las alternativas y se denotan por X ij . A partir de esta especificación general, la inclusión en el modelo de variables explicativas que hagan referencia a características del individuo o atributos de las alternativas permite especificar modelos diferentes, denominados así: modelo Logit Multinomial, en el primer caso; y modelo Logit Condicional, en el segundo. e J Σ βZ ij e βZij j = 0 Las condiciones habitacionales de los hogares y su relación con la pobreza El modelo Logit Multinomial es el que se utiliza con más frecuencia en los trabajos aplicados. En este modelo, los valores de las variables explicativas varían para cada individuo pero son constantes para cualquier alternativa. Cuando las variables explicativas utilizadas para estimar las probabilidades asociadas a cada una de las posibles alternativas que presenta la variable endógena se refieren a atributos de las distintas alternativas, y no a características específicas de los individuos, el modelo que se emplea en la estimación es el llamado Logit Condicional. En este caso, el valor de cada variable cambiará para cada alternativa y puede hacerlo o no para cada individuo. Las diferencias principales entre el Logit Condicional y el Logit Multinomial señalan, por un lado, que en el primer caso sólo existe un vector de parámetros por estimar, mientras que en el segundo existen tantos vectores como alternativas menos una. La otra diferencia hace referencia a que en el Logit Condicional no existe indeterminación alguna a la hora de estimar los parámetros, por lo que no es necesario igualar ningún vector de parámetros a cero como en el Logit Multinomial. Los modelos de respuesta múltiple Logit Multinomial y Logit Condicional se construyen bajo la hipótesis de presencia de alternativas irrelevantes o superfluas, según la cual la relación entre las probabilidades de decidir entre dos alternativas no depende del resto de las alternativas. Esta propiedad se debe al supuesto inicial de que las perturbaciones aleatorias del modelo son independientes, es decir, las perturbaciones afectan de la misma forma a la diferencia de utilidad entre cualquier par de 59
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