Medición de la pobreza infantil: análisis de igualdad y equidad

Abstract

RESUMEN: El presente trabajo tiene como objetivo realizar un breve análisis de la pobreza infantil entre España y Perú, tomando como referencia los datos disponibles en las bases estadísticas de cada país. La comparación entre ambos, en cuanto a niveles de pobreza, resulta bastante compleja, pero las diferentes recopilaciones de información proyectan una visión más profunda de la situación actual. A lo largo del trabajo se va a realizar un análisis descriptivo, siendo los principales indicadores el Índice de Gini y el PIB per cápita, cuyos datos indican que no existe ninguna relación entre ellas, ni directa, ni inversa, y, además la Curva de Lorenz, para poder realizar comparaciones exactas. Se han utilizado también medidas multidimensionales para cada país en particular, como pueden ser el Índice AROPE (At Risk of Poberty and Exclusion), que expresa la Tasa de Riesgo o Exclusión Social para el caso de España y el IPM (Índice de Pobreza Multidimensional) en Perú. Dadas las múltiples y distintas necesidades de ambos países, se analizarán las diferencias entre ambas medidas. Por último, se realiza un análisis empírico mediante dos modelos econométricos, donde la esperanza de vida al nacer y la mortalidad infantil son las variables dependientes de cada modelo. La muestra constará de 37 países, con 4 variables, durante un periodo de 11 años, es decir, desde el año 2005 al 2015. El total de las observaciones será de 311, donde se concluirá que la desigualdad, el gasto en educación y el consumo de los hogares son buenas explicativas para el modelo con esperanza de vida como dependiente. Para el caso en el que la mortalidad infantil se utiliza como variable dependiente, el gasto en educación deja de ser significativa.

ABSTRACT: The objective of this end of degree project is to conduct a brief analysis of child poverty between Spain and Peru, using the statistical data available in each country. The comparison between both regarding child poverty levels is quite a complex task but the different gatherings of information cast a deeper insight of the current situation. A descriptive analysis will be carried out throughout the project, using the Gini index and the GDP per capita the main indexes whose data indicate that no direct or inverse relation exists between them and in addition, the Lorenz curve will be used to make exact comparisons. Multidimensional measures such as the AROPE (At Risk of Poverty and Exclusion) index that expresses the risk of social exclusion rate in Spain and the MPI (Multidimensional Poverty Index) in Peru have also been used for each country in particular. Given the multiple and different needs of both countries, the differences between both measures will be analysed. Finally, an empirical analysis will be carried out by means of two econometric models, where life expectancy at birth and the child mortality rate are the dependant variables of each model. The sample will consist of 37 countries with 4 variables, during a period of 11 years, that is to say, between 2005 and 2015. The total number of observations will be 311, where we will conclude that the inequalities, the education expenditure and household consumption are a good explanation for the life expectancy as a dependent person model. In the case where infant mortality is used as a dependent variable, the education expenditure ceases to be significant.