60 Houweling y otros, 2007. 61 Measure DHS, 2010. 62
Thomas, Wang y Fan (2001) y comunicación personal con Robert
63
Barro y Jong-Wha Lee. Harttgen y Klasen, 2010.
64
Se considera el IDH de 2003 presentado en el
65 Informe de 2005
interior de la contraportada), ya que la Encuesta Demográfica y de Salud de Burkina Faso usada en el ejemplo es de 2003. Vea Stewart, Brown y Mancini (2005), Roemer (1998) y Barros
66 y otros (2008). Stewart, 2009. 67 PNUD, 2003. 68 UNESCO, 2009: 64, 65. 69 Vea el
70 Informe sobre Desarrollo Humano de 2009 (PNUD– HDRO 2009; vea la lista completa de Informes en el interior de la contraportada).
K. Stewart, 2010; Wood y otros,
71 2009.
Burd-Sharps y otros, 2010.
72
Sen, 2003;
73 The Economist, 2010.
Seguimos la práctica más reciente en estas estimaciones de tratar
74
los abortos selectivos según el sexo como muertes femeninas. Esto difiere de la práctica de los demógrafos de separar las muer- tes fetales de la mortalidad (por ejemplo, Shryock y Siegel,1980). Un método alternativo sería considerar las ramificaciones de la discriminación de género para la mortalidad entre géneros y gru- pos etarios. A nuestro mejor entender, todavía no se han calcu- lado las implicancias de tal método. Vea también Coale (1991). Este cálculo supone que en ausencia de abortos selectivos según
75
el sexo, una mujer tendría la misma probabilidad de dar a luz un niño o una niña. Vea también Klasen y Wink (2009). Nussbaum, 2005. 76 OMS, 2005. 77 Desai, 2010. 78 Agarwal y Panda, 2007. 79 UNIFEM, 2010. 80 UNIFEM, 2010. 81 ONU-DAES-DAW-CSW, 2010. 82 Cuno y Desai, 2009. 83 ONU, 2009. 84 Banco Mundial, 2010f. 85 LIS, 2009. 86 OCDE, 2009. 87 ONU-DAES, 2009a. 88 Fuentes-Nieva y Seck, 2010. 89 Skoufias, 2003. 90 CMMAD, 1987. 91
La información sobre las tendencias en el desempleo mundial
92
es débil fuera de los países desarrollados, debido a las diferen- cias en la definición y en los métodos y tiempos de espera para la recopilación de datos. Las estimaciones oficiales de desem- pleo son especialmente problemáticas en los países que tienen amplios sectores informales y carecen de redes de seguridad formales. Vea OIT (2009b).
Vea una comparación de las crisis en FMI (2009).
93
Reinhart y Rogoff, 2009.
94
OIT, 2010b; Banco Mundial, 2010b.
95
Banco Mundial, 2009c.
96
China, país de alto crecimiento (8,7% en 2009 y 10% esperado
97
en 2010) impulsado por los créditos de infraestructura, es un ejemplo de cómo las políticas públicas y las buenas condiciones iniciales permiten a algunas naciones superar los efectos negati- vos de las crisis. Vea FMI (2010b).
En crisis pasadas, esto fue un patrón común: Tailandia redujo su
98
gasto en salud 9% y su gasto en educación, 6% en respuesta a la crisis de Asia Oriental de 1998; el gasto en salud cayó 15% en México durante la crisis Tequila de 1994 (vea Calvo, 2010). OIT, 2009.
99
FMI, 2009; Horvath, Ivanov y Peleah, 2010.
100
Cord y otros, 2009; Marone, Thelen y Gulasan, 2009.
101 Rodrik, 1998. 102 Commander, 2010. 103 Commander, 2010; Freeman, 1998. 104 Vea http: doingbusiness.org/. 105 Salehi-Isfahani, 2010. 106 Blanchard, 2008; Commander, 2010. 107 Sirimanne, 2009: 4. 108 OIT, 2009. 109 Ablett y Slengesol, 2000. 110 Walker y otros, 2007. 111
Ferreira y Schady, 2008; FAO, 2010a.
112
Harper y otros, 2009.
113
Heyzer y Khor, 1999; Knowles, Pernia y Racelis, 1999.
114
van der Hoeven, 2010.
115
Baird, Friedman y Schady, 2007: 26.
116 Calvo, 2010. 117 UNICEF, 2010a. 118 UNICEF, 2010b. 119 Walton, 2010; Lustig, 2000. 120 ONU, 2010b. 121 Fuentes-Nieva y Pereira, 2010. 122 Capítulo 5
Por ejemplo, vea Narayan y otros (2000) y ONU-DAES (2009b).
1
En la medición en el IDG, los aspectos relativos al bienestar y a
2
la desigualdad difieren de la medición realizada con el IDH-D. Por esta razón, la pérdida en términos de logros puede ser más alta que la pérdida en materia de desarrollo humano que capta el IDH-D.
Foster, López-Calva y Szekely, 2005. Vea también Alkire y Foster
3
(2010).
La medida es la “media general de medias generales”, que se
4
deriva del trabajo seminal de Atkinson (1983) sobre la estima- ción de la desigualdad. Sus propiedades deseables básicas son independencia de recorrido (que el orden de agregación a lo largo de las poblaciones y dimensiones se puede alterar sin afec- tar el valor del IDH-D) y consistencia entre subgrupos. Vea más detalles en la Nota técnica 2.
Para calcular el IDH-D, es necesario fijar un parámetro que capte
5
el grado de aversión a la desigualdad de la gente. El parámetro puede ir de 0 a infinito, pero nosotros le aplicamos un valor igual a 1. Este ajuste bastante moderado castiga sólo levemente la desigualdad en cada dimensión; más detalles se presentan en la Nota la técnica 2. La elección del parámetro involucra un jui- cio normativo que es análogo al que se utilizaría para cualquier otra regla relevante para políticas públicas, como la fijación de un umbral para la pobreza relativa y absoluta. También refleja un juicio sobre la importancia que se otorga a la desigualdad. La bibliografía al respecto aborda tanto aspectos teóricos como empíricos (vea Atkinson, 1983; y Pirttilä y Uusitalo, 2010). Otra vertiente de la literatura intenta distinguir entre la desigualdad justificada y la que no lo es (vea Roemer, 1998). Las preferencias sociales por la redistribución han sido examinadas en el marco de los actuales sistemas tributarios o de transferencias (vea Bourguignon y Spadaro, 2005).
Dada la forma multiplicativa del IDH y del IDH-D, la pérdida en
6
el IDH debido a la desigualdad (1–IDH-D/IDH) cae entre el rango de la pérdida mínima y máxima en las dimensiones. Narayana, 2008.
7
Es decir, la función de bienestar implícita puede separarse de
8
las diversas dimensiones del IDH-D (Atkinson y Bourguignon, 2000).
Anand y Sen, 1995.
9
Vea Charmes y Wieringa (2003), quienes examinan el IDG y el
10
IPG para construir el Índice Africano de Género y Desarrollo para la Comisión Económica para África (CEA), y Klasen (2006) con respecto al IDG y al IPG.
Hawken y Munck (2009) y Klasen y Schüler (2010) entregan
11
revisiones muy útiles.
Diversos otros índices de género han adoptado este enfoque,
12
incluido el Índice de Equidad de Género de Control Ciudadano y el Índice de la Brecha Global de Género del Foro Económico Mundial.
Vea la
13 Nota técnica 3. El parámetro de la aversión a la desigual- dad de género se ha fijado en 2, mientras que la aversión a las privaciones simultáneas se ha fijado en 1.
Seth, 2009.
14
Mientras que los indicadores de otras dimensiones comparan
15
entre hombres y mujeres, los indicadores de salud reproduc- tiva se comparan con los umbrales de ausencia de mortalidad materna e inexistencia de embarazos entre adolescentes. El riesgo de morir en el parto es cinco veces mayor entre las
16
adolescentes, porque los cuerpos de las niñas todavía no han alcanzado su pleno desarrollo (vea Rowbottom, 2007). Usamos la tasa de fecundidad de niñas entre 15 y 19 años. Sería preferi- ble medir la fecundidad de niñas menores de 18 años, pero no hay información al respecto.
OIT, 2010c. Esta cifra difiere de la tasa general de participación
17
de la mujer en la fuerza de trabajo de 56,8% presentada en el cuadro estadístico 4 debido a que se usó un sistema diferente para ponderar dicha tasa por países específicos.
Desai, 2010.
18
El IDG utiliza el coeficiente de género de salarios no agrícolas,
19
aunque el sector no agrícola formal suele ser de poco tamaño en muchos países en desarrollo y la brecha posiblemente no sea representativa del panorama global.
Esto no se debe solamente al hecho de que ambas medidas de
20
desigualdad están relacionadas (negativamente) con el IDH: la correlación entre los residuos de ambas medidas de desigualdad en el IDH es 0,48, que es estadísticamente significativo al 1%. En comparación con el
21 Informe sobre Desarrollo Humano 2009 (PNUD–Oficina encargada del Informe sobre Desarrollo Humano
2009; vea la lista de los Informes sobre Desarrollo Humano en el interior de la contraportada), la cobertura total es inferior a aquella para el IDG (155), pero mucho más alta que para el IPG (109). Según se mencionaba anteriormente, el enfoque utilizado anteriormente dependía en alto grado de imputaciones, a dife- rencia del IDG. Las naciones que no cuentan con suficiente infor- mación para realizar ajustes por el IDG tienen una clasificación del IDH entre el lugar 6 (Liechtenstein) y el 164 (Guinea-Bissau). Es un tema que se recoge en Pogge (2009: 21): “Para que un
22
índice de desarrollo sea digno de crédito, debe ser sensible sin importar que un aumento en alfabetismo beneficie a terrate- nientes o a personas sin tierra, una mejora en la atención de salud llegue a niños o a ancianos, un aumento en la matricu- lación favorezca a estudiantes universitarios privilegiados o a niños que viven en barrios de tugurios, una prolongación de la esperanza de vida incida en grupos privilegiados o en la pobla- ción marginal, una mayor seguridad física favorezca a hombres o a mujeres”.
Alkire y Foster, 2009; Alkire y Santos, 2010; Bourguignon y
23
Chakravarty, 2003; Brandolini y D’Alessio, 2009. Anand y Sen, 1997
24 .
Vea, por ejemplo, Kanbur y Squire (2001) y
25 Micklewright y
Stewart (2001).
Las cifras demográficas se refieren a 2010. Se basan en el
26
supuesto de que las tasas de pobreza en el año de la encuesta más reciente (que se remonta hasta 2000) reflejan de forma adecuada la pobreza actual. Dado que ninguna de estas encues- tas considera la crisis económica más reciente, estas cifras podrían estar subestimadas.
Los países con una incidencia de la pobreza multidimensional
27
superior a la tasa de pobreza de US$1,25 diarios tenían un IDH promedio de 0,49; en las naciones cuya pobreza por ingresos era superior a la incidencia de la pobreza multidimensional, el promedio era de 0,60.
Debido a la falta de datos, los cálculos de la pobreza de ingresos
28
de menos de US$1,25 diarios excluyen a los siguientes países: Belice, Emiratos Árabes Unidos, Guyana, Iraq, Mauricio, Myan- mar, República Árabe Siria, República Checa, Somalia, Suriname, Territorios Palestinos Ocupados, Trinidad y Tobago y Zimbabwe. Al excluir a estas naciones, la cantidad total de pobres en múl- tiples dimensiones es de 1.719 millones, cifra que aún se sitúa entre los dos cálculos de la pobreza por ingresos. Para los cál- culos de la pobreza por ingresos de menos de US$2 diarios, los países excluidos por falta de datos son: Emiratos Árabes Unidos, Guinea, Guyana, Haití, Iraq, Mauritania, Mauricio, Myanmar, Namibia, República Árabe Siria, República Democrática Popular Lao, Somalia, Trinidad y Tobago y Zimbabwe. Con la exclusión de estos países, la cifra total de personas pobres en múltiples dimensiones es de 1.699,5 millones, cantidad que nuevamente se sitúa entre los dos cálculos de la pobreza por ingresos. Esta terminología sigue las categorías establecidas por el
29
gobierno, las que se definen oficialmente y varían según el Estado.
Algunos expertos argumentan que la desigualdad entre los
30
pobres debería reflejarse en una medición de la pobreza. No obs- tante, esto implicaría utilizar medidas cardinales, en cuyo caso el IPM sería sensible a la escala en que se definan tales medidas. En Alkire y Foster (2009) se presenta un análisis al respecto.
Capítulo 6
Asher y Daponte, 2010.
1
Un enfoque alternativo que usa las proyecciones de variables-
2
componentes producido por organizaciones internacionales y analistas independientes arrojó resultados similares; vea Asher y Daponte (2010). Maddison, 2007. 3 Nelson y otros, 2009. 4 Cline, 2008. 5 Rodríguez, 2007 6 . Deaton, 2010; Ravallion, 1996. 7
Rodrik y Hausmann, 2003; Rodrik, 2007. Vea también el recuadro
8
3.1 en el capítulo 3. Easterly, 2002.
9
Ostrom, 1996; Parks y otros 1999; Pestoff, 2009.
10
Drèze y Sen 2002; Sen, 1985b.
11 PNUD, 2010. 12 Walton, 2010. 13 Rodrik, 2003. 14 Evans, 2010. 15
Pritchett, Woolcock y Andrews, 2010.
16
Pritchett, Woolcock y Andrews, 2010.
17