Por César García-Gómez (Universidad de Valladolid), Ana Pérez (Universidad de Valladolid) y Mercedes Prieto-Alaiz (Universidad de Valladolid)
La pobreza es uno de los problemas sociales más importantes en España, siendo este país uno de los Estados miembros de la UE con mayor tasa de Riesgo de Pobreza o Exclusión Social (AROPE), como muestran los datos de Eurostat del siguiente gráfico:
En 2023, al menos una de cada cuatro personas en España (un 26,9% de la población) estaba en riesgo de pobreza o exclusión social, lo que supone un incremento importante respecto a las cifras de 2008 (23,8%), como se observa en el siguiente gráfico tomado del Informe Estatal AROPE 2024:
La tasa AROPE es el indicador más relevante para medir y monitorizar la evolución de la pobreza en Europa en el marco de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible. Este indicador combina tres componentes – ingresos, necesidades materiales e intensidad de trabajo – y calcula el porcentaje de personas que están por debajo del umbral impuesto en cualquiera de las tres componentes. La inclusión de tres componentes en la tasa AROPE implica un enfoque multidimensional de la pobreza y supone un importante avance frente a otros enfoques unidimensionales basados únicamente en una variable, que suele ser la renta o los ingresos. A pesar de esta ventaja, la tasa AROPE no es suficientemente sensible al grado en que los individuos enfrentan simultáneamente múltiples privaciones (ver, por ejemplo, Bárcena-Martín y coautores y Nolan y Whelan). Esta limitación puede tener importantes implicaciones, ya que, como señalan Sen y Wolff y de-Shalit, entre otros, las carencias en distintas dimensiones pueden retroalimentarse mutuamente, creando un círculo vicioso que agrava la pobreza. Analizar este fenómeno es crucial para una mejor comprensión de la pobreza multidimensional y para diseñar políticas más efectivas.
En este contexto, nuestras investigaciones más recientes proponen complementar la tasa AROPE con medidas que cuantifiquen el grado de interacción entre sus componentes. Las medidas que proponemos se sustentan en dos principios esenciales:
1) En un problema multidimensional, como el que nos ocupa, medir relaciones dos a dos es insuficiente ya que pueden existir ciertas formas de dependencia que los coeficientes bivariantes no captan;
2) Cuando las variables implicadas no siguen distribuciones normales (en el sentido estadístico de la palabra), las relaciones entre ellas no son necesariamente lineales.
Esto implica que el coeficiente de correlación lineal, que es quizá el indicador más conocido y utilizado para medir relaciones (lineales) entre dos variables, resulta completamente inapropiado en este caso, y son necesarias otras medidas que permitan medir relaciones no necesariamente lineales y multidimensionales. Entre estas medidas, cabe mencionar dos relativamente conocidas, como el coeficiente de asociación de Kendall y el coeficiente de rangos de Spearman, y otras menos conocidas, como las medidas de dependencia en las colas (tail dependence).
En un trabajo publicado en Hacienda Pública Española, basado en datos de las regiones españolas, medimos la evolución de la dependencia entre ingresos, necesidades materiales e intensidad de trabajo, durante el periodo 2008-2018, mediante tres generalizaciones multivariantes del coeficiente de rangos de Spearman. Nuestros resultados revelan, por un lado, un efecto asimétrico del ciclo económico, ya que, en muchas regiones, la dependencia aumentó sustancialmente durante la Gran Recesión, pero disminuyó poco durante la recuperación económica, manteniéndose en 2018 en niveles superiores a los de 2008, como puede verse en el siguiente gráfico (los grises más oscuros indican mayor dependencia y los claros menor dependencia). Por otro lado, nuestro trabajo muestra que las regiones con mayores tasas AROPE, es decir, con mayor proporción de personas en riesgo de pobreza y exclusión social, también tienden a experimentar una mayor dependencia entre ingresos, privación material e intensidad laboral, aumentando así el riesgo de cronificación de la pobreza en todas sus dimensiones.
En un trabajo publicado recientemente en Applied Economic Analysis profundizamos en el problema anterior con un nuevo enfoque, pionero en el análisis de la pobreza y de otros problemas relacionados. La diferencia de este trabajo con trabajos previos nuestros y de otros autores, es que el análisis se centra en la parte baja de la distribución conjunta de las tres dimensiones de la tasa AROPE, es decir, en los individuos que sufren simultáneamente privaciones en todas las dimensiones. Otra diferencia con trabajos anteriores es que utilizamos unos indicadores basados en dependencia multivariante en las colas que nos permiten medir el riesgo de contagio de privaciones de una dimensión a otras (clustering of deprivations). Por ejemplo, podremos evaluar cuán probable es que un individuo que está en el quintil más bajo de la distribución de la renta esté simultáneamente en el mismo quintil en las otras dos componentes, privación material e intensidad laboral. El trabajo de D’Agostino y coautores abordaba un problema similar, con datos de AROPE de 25 países europeos, para los años 2009 y 2018, pero en un contexto únicamente bidimensional. Nuestro trabajo se centra en España, pero supone un avance al respecto en varias direcciones. En primer lugar, incluye, por primera vez, una aplicación del enfoque multidimensional en la medición de la dependencia en las colas. En segundo lugar, propone una herramienta gráfica para representar e interpretar fácilmente resultados complejos. Finalmente, abarca un periodo amplio (2009-2022) que permite analizar el efecto de las dos últimas crisis asociadas a la Gran Recesión y a la pandemia de COVID-19.
Uno de los hallazgos principales del trabajo es la existencia de un riesgo significativo de acumulación de privaciones en España. Esto significa que las personas que enfrentan carencias en una dimensión, como ingresos bajos, tienen una alta probabilidad de sufrirlas en las otras dimensiones, intensidad laboral y privación material, es decir, tienen un alto riesgo de ser pobres multidimensionales. Además, este riesgo aumenta notablemente si las personas sufren simultáneamente privaciones en dos dimensiones. Este fenómeno crea un círculo vicioso que dificulta la salida de la pobreza y aumenta la vulnerabilidad de los hogares afectados.
Otra conclusión importante de nuestro trabajo es que el riesgo de concentración de privaciones aumentó de manera significativa tras la Gran Recesión, pasando de un 19,7% en 2009 a un 24,7% en 2015, y se mantuvo en cifras altas tras la recuperación económica, alcanzando un 26,2% en 2020. Con respecto a la crisis del COVID-19, nuestros resultados muestran que, aunque ésta impactó de manera generalizada en la población, no tuvo un efecto significativo en el riesgo de acumulación de privaciones, que se mantuvo en torno al 26% en 2022. En consecuencia, analizando el periodo completo se observa que, en 2022, los niveles de riesgo seguían siendo superiores a los de 2009, lo que sugiere un efecto persistente de la crisis económica en las personas más vulnerables.
Estos hallazgos son relevantes para el diseño y la evaluación de políticas futuras y subrayan la necesidad de adoptar un enfoque integral que aborde las interconexiones entre las diferentes dimensiones de la pobreza, y no solo su dimensión monetaria. Solo mediante una acción coordinada y sostenida será posible reducir el riesgo de acumulación de privaciones y garantizar una mejora real en las condiciones de vida de las personas más vulnerables en España.
