El economista Jere Behrman (Universidad de Pennsylvania), presentó el estudio Transmisión Intergeneracional de la Pobreza y la Inequidad, el jueves 5 de marzo en Grade. Behrman mostró datos comparativos y longitudinales de los cuatro países que comprende el estudio de largo plazo, Niños del Milenio/ Young Lives que implementa GRADE.
Nicolás von Graevenitz, Rodrigo Guajardo, Fabián Müller, Alberto Banano Pardo...
Transmisión intergeneracional de la pobreza e inequidad - Dr. Behrman
1. Transmisión Intergeneracional de la
Pobreza e Inequidad: Niños del Milenio
Jere Behrman, Benjamin Crookston, Kirk Dearden, Le Thuc Duc,
Subha Mani, Whitney Schott, Aryeh Stein, and the Young Lives
Determinants and Consequences of Child Growth Project Team
Economic Development and Cultural Change
(en prensa para el 2015)
Apoyo para la investigación del BMGF Global Health Grant OPP10327313, NICHD
Grant R01 HD070993, GCC Grant 0072-03 y, a través de Young Lives (Niños del
Milenio), DFID y el Gobierno de Holanda para Asuntos Internacionales
2. Introducción
• ¿Lograr la educación primaria universal, uno de los
Objetivos de Desarrollo del Milenio, mejorará la
situación de inequidad y pobreza para la próxima
generación de niños?
• ¿Qué pasa si se aumenta el consumo per cápita a $1
diario a nivel mundial?
3. Introducción
• Estudios empíricos sugieren que:
– Los antecedentes de los padres (ej. escolaridad de los
padres, ingresos familiares) tienen relación con la
inversión en capital humano para los niños en países en
vías de desarrollo (Behrman & Knowles 1999; Orazem &
King 2008; Schultz & Strauss 2008; and Strauss &Thomas
1998).
– Sin embargo, la movilidad intergeneracional referentes a
la escolaridad y los ingresos a largo plazo pueden ser
limitados; se halla menos movilidad en países en
desarrollo que en los desarrollados (ej. Behrman et al.
2001; Black & Devereux 2010; Birdsall &Graham 2000;
Corak 2006; Solon 1999, 2002)
4. • No existe mucha evidencia respecto a cómo la
mejora de capital humano /recursos de los padres
reduciría resultados “de pobreza” para sus hijos.
• En este estudio se provee estos estimados para niños
nacidos en el siglo XXI en 4 países en vías de
desarrollo.
Introducción
5. Data—Niños del Milenio
• Estudio longitudinal de la pobreza liderado por el
Departamento Internacional del Desarrollo de la
Universidad de Oxford, con asociados en Etiopía, India
(AP), Perú (GRADE, IIN) y Vietnam.
• Muestra bastante representativa de las poblaciones, con
excepción de las partes más altas de las distribuciones
por ingresos.
• Aproximadamente 12,000 niños (8,000 inscritos a las
edades de 6 hasta18 meses, 4,000 a la edad de 8 años).
• Para este estudio, se utilizó la data de 6,915 niños de la
cohorte menor, recogida a la edad de ~1,5, y 8 años en el
2002, 2006, 2009 (y 2013).
6. Resultados de los niños
• Puntajes en las pruebas cognitivas a los 8 años
de edad:
– PPVT: Test de Vocabulario en Imágenes Peabody,
mide el rendimiento cognitivo y la habilidad de
argumentar
– Prueba de matemática: mide habilidades
matemáticas tempranas
• Talla a la edad de 8 años.
7. Estadísticos descriptivos
Etiopía
(1,669)
India
(n=1,787)
Perú
(n=1,748)
Vietnam
(n=1,711)
Media/
Porcent SD
Media/
Porcent SD
Media/
Porcent SD
Media/
Porcent SD
PPVT 68.6 36.8 49.1 26.7 47.1 13.4 77.8 23.4
Matemática 6.6 5.4 12.0 6.4 14.3 5.8 18.5 5.7
Talla 120.7 7.0 118.6 5.9 120.1 6.0 121.1 6.0
Con Exp PC por día 0.56 0.38 0.60 0.30 2.05 1.37 0.99 0.76
Educación de la madre 3.1 3.9 3.7 4.4 7.8 4.4 7.1 3.9
Educación del padre 5.0 4.3 5.6 5.0 9.1 3.8 7.7 3.9
Talla de la madre 158.7 5.9 151.5 6.0 150.0 5.4 152.2 5.8
Mujer 46.7 46.3 50.1 48.9
Urbano 36.5 24.7 66.4 18.1
Migró 21.1 11.4 48.6 15.0
Riqueza de la comunida 0.11 2.73 -0.01 2.38 -0.05 2.61 -0.02 2.42
Hospital 30.3 46.3 34.3 89.5
Secundaria 34.7 43.8 78.1 98.1
8. 0.1.2.3.4.5
Density
0 5 10 15
mother's completed schooling, reported in R2
0.1.2.3.4
Density
0 5 10 15
mother's completed schooling, reported in R2
0.2.4.6.81
Density
0 5 10 15
mother's completed schooling, reported in R2
0.2.4.6.81
Density
0 5 10 15
mother's completed schooling, reported in R2
Escolaridad de la madre
Etiopía India
Peru Vietnam
9. 0.1.2.3.4.5
Density
0 5 10 15
father's completed schooling, reported in R2
0.2.4.6
Density
0 5 10 15
father's completed schooling, reported in R2
Escolaridad del padre
Peru Vietnam
0.1.2.3.4.5
Density
0 5 10 15
father's completed schooling, reported in R2
0.2.4.6.8
Density
0 5 10 15
father's completed schooling, reported in R2
IndiaEtiopía
10. Estrategia empírica (resumen)
1. Estimar el consumo de los padres de familia en función del
capital humano de los mismos (ec. 1)
2. Estimar los resultados de los niños en función de sus
características personales y de los recursos/capital humano
de los padres (ec. 2)
3. Simular cambios de la línea de base de los índices de
recuento de pobreza y de los coeficientes de Gini sobre los
resultados de el capital humano infantil y consumo futuro
del jefe del hogar, bajo escenarios hipotéticos en los que
aumentan los recursos/capital humano de los padres.
11. Paso 1: Consumo de padres de familia
Función de Capital Humano de los padres
(1) ln(Cp) = β0+ β1(MSp) + β2(FSp)+ β3(MHp) + β4(MAp)
+β5(MAp^2) + Up
Cp
=
Consumo per cápita, generación de los padres (p)
MSp
=
Logro escolar de la madre
FSp
=
Logro escolar del padre
MHp
=
Talla de la madre
MAp
=
Edad de la madre
Up
=
Variables no observables de la familia
12. Paso 2. Capital humano de los niños en función a
los recursos/capital humano de los padres
Hc
=
Medida de capital humano para niños (puntaje de las
pruebas, talla) a los 8 años de edad
X=
Características adicionales de la familia : sexo y edad del
niño, talla de la madre, edad de la madre, lenguaje del
examen, examen en lengua nativa
Z=
Características de la comunidad: residencia urbana,
riqueza de la comunidad, presencia de hospitales
Uc
=
Variables no observables específicas de los niños
• Splines en la distribución de años de educación (en el
noveno grado) y en la distribución de consumo (en el
percentil 20)
(2)
13. Estimaciones de los coeficientes, PPVT
Estimaciones vía el método seemingly unrelated regression de Matemática y PPVT. Errores estándar robustos en corchetes;
*p<0.05. Otras variables de control son género, edad, talla de la madre, edad de la madre, mudanzas, urbano/rural, población
de la comunidad, examen en lengua nativa, lengua del examen; consumo no observado, escolaridad de la madre no observada,
escolaridad del padre no observada y data de la comunidad no observada sobre disponibilidad de hospitales y escuelas.
Etiopía India Perú Vietnam
Consumo per capita en el hogar (<=20p) 59.48* 4.26 12.68* 12.4
[24.50] [15.49] [1.92] [10.31]
Consumo per capita en el hogar (>20p) 12.13* 6.84* 0.57* 2.39*
[2.16] [2.37] [0.22] [0.82]
Escolaridad de la madre (<=9) 0.61* 0.99* 0.38* 1.64*
[0.29] [0.22] [0.13] [0.23]
Escolaridad de la madre (>9) 1.23 1.31* 1.01* 1.53*
[0.80] [0.67] [0.19] [0.37]
Escolaridad del padre (<=9) 0.70* 0.65* 0.77* 0.64*
[0.28] [0.20] [0.15] [0.24]
Escolaridad del padre (>9) 0.65 1.13* 0.40* 0.29
[0.55] [0.48] [0.17] [0.35]
Observaciones 1,669 1,787 1,748 1,711
R-cuadrado 0.50 0.16 0.44 0.29
14. Estimaciones de coeficientes, Matemática
Ethiopia India Perú Vietnam
Consumo per capita en el hogar (<=20p) 4.22 11.49* 4.93* 7.60*
[3.64] [3.57] [0.90] [2.42]
Consumo per capita en el hogar (>20p) 1.06* 0.34 0.37* 0.53*
[0.32] [0.55] [0.10] [0.19]
Escolaridad de la madre (<=9) 0.11* 0.32* 0.24* 0.24*
[0.04] [0.05] [0.06] [0.05]
Escolaridad de la madre (>9) 0.18 0.35* 0.39* 0.09
[0.12] [0.15] [0.09] [0.09]
Escolaridad del padre (<=9) 0.17* 0.13* 0.32* 0.29*
[0.04] [0.05] [0.07] [0.05]
Escolaridad del padre (>9) 0.20* 0.34* 0.1 0.14*
[0.08] [0.11] [0.08] [0.08]
Observaciones 1,669 1,787 1,748 1,711
R-cuadrado 0.49 0.23 0.34 0.36
Estimaciones vía el método seemingly unrelated regression de Matemática y PPVT. Errores estándar robustos en corchetes;
*p<0.05. Otras variables de control son género, edad, talla de la madre, edad de la madre, mudanzas, urbano/rural, población
de la comunidad, examen en lengua nativa, lengua del examen; consumo no observado, escolaridad de la madre no observada,
escolaridad del padre no observada y data de la comunidad no observada sobre disponibilidad de hospitales y escuelas.
15. Estimaciones de coeficientes, Talla
Ethiopia India Perú Vietnam
Consumo per capita en el hogar (<=20p) 35.83* -0.28 3.45* 11.27*
[7.45] [2.90] [1.05] [3.12]
Consumo per capita en el hogar (>20p) 1.40* 1.83* 0.21* 0.46*
[0.52] [0.48] [0.10] [0.24]
Escolaridad de la madre (<=9) 0.13* 0.17* 0.21* 0.14*
[0.06] [0.04] [0.06] [0.05]
Escolaridad de la madre (>9) -0.13 0.32* 0.26* 0.26*
[0.12] [0.13] [0.11] [0.11]
Escolaridad del padre (<=9) 0.15* 0.05 0.22* 0.09
[0.05] [0.04] [0.08] [0.07]
Escolaridad del padre (>9) 0 0 -0.02 0.18*
[0.12] [0.10] [0.09] [0.09]
Observaciones 1,669 1,787 1,748 1,711
R-cuadrado 0.17 0.27 0.37 0.33
Errores estándar robustos en corchetes; *p<0.05. Otras variables de control son género, edad, talla de la madre, edad de la
madre, mudanzas, urbano/rural, población de la comunidad, examen en lengua nativa, lengua del examen;; consumo no
observado, escolaridad de la madre no observada, escolaridad del padre no observada y data de la comunidad no observada
sobre disponibilidad de hospitales y escuelas.
16. Inequidad y Pobreza,
Generación de los padres
Table 3. Coeficiente de Gini y conteo de pobreza (PH), generación de los padres
Etiopía India
Gini PH p90/p10p75/p25 Gini PH p90/p10p75/p25
Consumo PC 0.320 0.198 4.04 2.10 0.246 0.168 3.05 1.78
0.006 0.010 0.005 0.009
Escolaridad de la
madre 0.302 0.721 a a
0.248 0.607 a a
0.006 0.011 0.005 0.012
Escolaridad del
padre 0.307 0.588 a
8.00 0.257 0.445 a a
0.004 0.012 0.004 0.012
Talla de la madre 0.020 1.10 1.05 0.021 1.10 1.05
0.000 0.001
Notas: Línea de pobreza se ubica en el percentil 20 de la distribución original del consumo per
cápita, y se refiere también a 5 grados escolares para la escolaridad de la madre y la del padre.
Errores estándar por debajo de los estimados.
a
Valor del percentil más bajo = 0
17. Inequidad y Pobreza,
Generación de los padres
Table 3. Coeficiente de Gini y conteo de pobreza (PH), generación de los padres
Perú Vietnam
Gini PH p90/p10p75/p25 Gini PH p90/p10p75/p25
Consumo PC 0.322 0.200 4.20 2.14 0.319 0.190 3.97 2.01
0.006 0.010 0.009 0.009
Escolaridad de la
madre 0.260 0.241 14.00 2.20 0.241 0.227 6.00 1.80
0.005 0.010 0.004 0.010
Escolaridad del
padre 0.226 0.117 3.50 1.83 0.237 0.185 4.00 1.80
0.004 0.008 0.004 0.009
Talla de la madre 0.020 1.10 1.05 0.021 1.10 1.05
0.000 0.000
Notas: Línea de pobreza se ubica en el percentil 20 de la distribución original del consumo per
cápita, y se refiere también a 5 grados escolares para la escolaridad de la madre y la del padre.
Errores estándar por debajo de los estimados.
a
18. Paso 3. Simulaciones de los impactos en las
distribuciones de los niños al aumentar los
recursos/capital humano de los padres
• Aumento del consumo de los padres per cápita y de la
escolaridad de la siguiente manera:
– Escolaridad de los padres: aumento mínimo a primaria
completa (India y Vietnam: 5, Perú: 6, Etiopía: 4) (MS=P)
– Escolaridad de los padres: aumento mínimo a 9 años de
educación (MS=9)
– Consumo: aumento mínimo al percentil 20 (MC=20)
– Consumo: aumento mínimo a $1/día (MC=$1)
– Escolaridad de los padres aumentada a 9 años de educación,
consumo a $1/día (MS=9, MC=$1)
34. Discusión
• Aumentar la escolaridad de los padres por lo menos
hasta el nivel primario (Objetivo de Desarrollo del
Milenio) tiene poco efecto para cambiar la
prevalencia de la pobreza e inequidad en la
generación de sus hijos.
• Aumentar el consumo per cápita al percentil 20
también tiene poco efecto; aumentarlo a $1 diario
tiene un leve mayor efecto en Etiopía e India (no en
Perú ni Vietnam).
• Aumentar la escolaridad de los padres a un mínimo
de 9 años reduce la pobreza y la inequidad en la
escolaridad de los padres y en la pobreza para los
hijos, pero aún está asociada con un cambio menor
sobre la inequidad de los niños.
35. • Incluso en el mejor escenario, considerando un
mínimo de 9 años escolares y consumo de $1 diario
per cápita, no se encuentran grandes efectos en la
inequidad para los niños.
• Son menores los efectos sobre el consumo simulado
de los niños cuando sean adultos (no se muestra).
• A pesar de los grandes aumentos (en promedio de 1 a
3 años escolares por padre con escolaridad primaria y
entre 5-7 años si se trata de un mínimo de 9 años de
escolaridad), permanece inequidad sustancial en el
capital humano.
• Encontramos inequidad sustancial incluso a pesar de
grandes asociaciones entre los puntajes cognitivos de
los niños con el capital humano y consumo per cápita
de los padres.
36. • Si bien son deseables los aumentos en capital
humano y consumo per cápita de los padres de
familia que viven en pobreza, en las simulaciones
implicadas no se esperan grandes cambios en la
situación de inequidad de sus hijos.
• ¿Por qué? (1) Sesgos en las estimaciones? (2)
Distribuciones de la línea de base? (3) Poder
explicativo limitado?
• Los resultados señalan la importancia de las políticas
que están relacionadas más directamente con la
escolaridad del niño: escolaridad en sí misma, por
ejemplo a través de programas condicionados de
transferencias condiciones en el aprendizaje.
40. • Si bien son deseables los aumentos en capital
humano y consumo per cápita de los padres de
familia que viven en pobreza, en las simulaciones
implicadas no se esperan grandes cambios en la
situación de inequidad de sus hijos.
• ¿Por qué? (1) Sesgos en las estimaciones? (2)
Distribuciones de la línea de base? (3) Poder
explicativo limitado?
• Los resultados señalan la importancia de las políticas
que están relacionadas más directamente con la
escolaridad del niño: escolaridad en sí misma, por
ejemplo a través de programas condicionados de
transferencias condiciones en el aprendizaje.
41. The Bill & Melinda Gates Foundation
Eunice Shriver Kennedy National Institute of Child
Health and Development
Grand Challenges Canada
Young Lives Determinants and Consequences of Child Growth Project
Acknowledgements