RECUENTO Y MEDICIÓN MULTIDIMENSIONAL DE LA POBREZA
Palabras clave:
medición de la pobreza, enfoque de las capacidades, privaciones, identificación, índices de pobreza, mediciones FGT, ordinal, escala, ponderaciones relativas, estructura axiomática, libertadResumen
Abstract. This work proposes a new methodology for the multidimensional measurement of the poverty that consists of (i) a method of identification ρk that extends the traditional approaches of intersection and union, and (II) a class of measurements of poverty (Mα) that a variety satisfies with desirable properties. The identification passage that we used use ago of two types of line of cuts: first of all, a line of cuts within each dimension to determine if a person undergoes deprivations in that dimension; secondly, a line of cuts between the dimensions that the amount of dimensions identifies to the poor men counting in which a person undergoes deprivations. The aggregation passage uses the measurements of FGT, fit suitably to give account of the multi-dimensionality. The identification method particularly is adapted to be used with ordinal data, like it is it first of our measurements: fit rate of count. We offer illustrative examples using data of Indonesia and the USA to show how our methodology could be used actually.
Resumen. Este trabajo propone una nueva metodología para la medición multidimensional de la pobreza que consiste en (i) un método de identificación ρk que extiende los enfoques tradicionales de intersección y unión, y (ii) una clase de mediciones de pobreza (Mα) que satisface una variedad de propiedades deseables, incluyendo la descomponibilidad. El paso de identificación que utilizamos hace uso de dos tipos de línea de corte: en primer lugar, una línea de corte dentro de cada dimensión para determinar si una persona sufre privaciones en esa dimensión; en segundo lugar, una línea de corte entre las dimensiones que identifica a los pobres contando la cantidad de dimensiones en las cuales una persona sufre privaciones. El paso de agregación emplea las mediciones de FGT, ajustadas adecuadamente para dar cuenta de la multidimensionalidad. El método de identificación es particularmente adecuado para ser utilizado con datos ordinales, al igual que lo es la primera de nuestras mediciones: tasa ajustada de recuento. Ofrecemos ejemplos ilustrativos utilizando datos de Indonesia y EEUU para mostrar cómo se podría utilizar nuestra metodología en la práctica.