SALIR de la POBREZA - Observatorio de la Cooperación ...

82 Salir de la pobreza
Además, hay preocupación por los errores de medición. Los indicadores de pobreza,
al documentar lo que sucede en el extremo más bajo de la distribución de consumo o
ingresos, no distinguen explícitamente el error de medición sino que consideran todos
los datos como una representación exacta de la realidad. Si existe un error de medición
sustancial (incluso si es aleatorio), entonces la movilidad de la pobreza probablemente
parecerá más alta de lo que es en realidad. Los datos de consumo e ingresos están
siempre propensos a ser afectados por el error de medición, pero también es probable
que este error no sea el mismo cuando los escenarios son diferentes. Como resultado,
es muy difícil aprender sobre salir de la pobreza y caer en la pobreza a partir de estos
patrones en distintos escenarios, incluso cuando dichos movimientos son transitorios.
Este tema se discute más adelante.
Finalmente, también se ha ampliado la investigación sobre medidas no monetarias
de la pobreza y algunos investigadores miden la movilidad en términos de educación
y nutrición (cuadro 3.1). Baulch y Masset (2003) presentan estimados de movilidad
tomados del panel lsms de Vietnam usando educación y desnutrición, y encuentran
matrices de transición diferentes. Ellos encuentran que la pobreza monetaria es menos
persistente que la pobreza en la mayoría de las demás medidas: un resultado intuitivo
dada la irreversibilidad de la educación y los efectos a largo plazo de la desnutrición.
Los datos de la pobreza en consumo e ingresos miden efectivamente los flujos, mientras
que la educación y el atrofiamiento son variables stock (acumuladas al final del
período) que cambian más lentamente que las variables de flujo.
¿Por qué algunos hogares escapan de la pobreza?
El método estándar para investigar los aspectos correlacionados y las causas de la
pobreza tiende a comenzar con un perfil descriptivo de la dinámica de la pobreza.
¿Cuáles son las características de aquellos que salen de la pobreza en relación con
otros grupos? Posteriormente, muchos estudios utilizan el análisis de regresión simple
con el consumo per cápita del hogar real o su logaritmo natural como un resultado
y variables explicativas de la comunidad y el hogar. La mayoría, además, estima un
logit o un probit para la probabilidad de escapar o caer en la pobreza en un período,
tratando muy rara vez la crítica de Ravallion (1996) sobre algunos de los supuestos
involucrados. Varios estudios estiman logits multinomiales con diferentes resultados
para los períodos durante los cuales un hogar era pobre. Alternativamente, algunos han
observado modelos de riesgo (por ejemplo, Baulch y McCulloh 2003) o cierta forma
de logits y probits ordenados, aunque todos están afectados por la crítica de Ravallion
de que reducen una variable continua útil a una variable discreta.
Los estudios de esta naturaleza no se interpretan con facilidad. Por ejemplo, aunque
los contextos y los datos difieren, un resultado común es que la educación ayuda a las
personas a escapar de la pobreza. Sin embargo, la interpretación es muy difícil. ¿Es la