Transmisión intergeneracional de la pobreza e inequidad - Dr. Behrman

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

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?

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)

• 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

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).

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.

Estadísticos descriptivosEtiopía (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 23.4Matemática 6.6 5.4 12.0 6.4 14.3 5.8 18.5 5.7Talla 120.7 7.0 118.6 5.9 120.1 6.0 121.1 6.0Con Exp PC por día 0.56 0.38 0.60 0.30 2.05 1.37 0.99 0.76Educación de la madre 3.1 3.9 3.7 4.4 7.8 4.4 7.1 3.9Educación del padre 5.0 4.3 5.6 5.0 9.1 3.8 7.7 3.9Talla de la madre 158.7 5.9 151.5 6.0 150.0 5.4 152.2 5.8Mujer 46.7 46.3 50.1 48.9Urbano 36.5 24.7 66.4 18.1Migró 21.1 11.4 48.6 15.0Riqueza 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 89.5Secundaria 34.7 43.8 78.1 98.1

0.1

.2.3

.4.5

Den

sity

0 5 10 15mother's completed schooling, reported in R2

0.1

.2.3

.4D

ensi

ty


0.2

.4.6

.81

Den

sity


0.2

.4.6

.81

Den

sity


Escolaridad de la madre

Etiopía India

Peru Vietnam

0.1

.2.3

.4.5

Den

sity

0 5 10 15father's completed schooling, reported in R2

0.2

.4.6

Den

sity


Escolaridad del padre

Peru Vietnam

0.1

.2.3

.4.5

Den

sity


0.2

.4.6

.8D

ensi

ty


IndiaEtiopía

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.

Paso 1: Consumo de padres de familiaFunción 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

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)

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 VietnamConsumo 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 1,711R-cuadrado 0.50 0.16 0.44 0.29

Estimaciones de coeficientes, MatemáticaEthiopia 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 1,711R-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.

Estimaciones de coeficientes, TallaEthiopia 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 1,711R-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.

Inequidad y Pobreza, Generación de los padres

Table 3. Coeficiente de Gini y conteo de pobreza (PH), generación de los padresEtiopía India

Gini PH p90/p10 p75/p25 Gini PH p90/p10 p75/p25Consumo PC 0.320 0.198 4.04 2.10 0.246 0.168 3.05 1.78

0.006 0.010 0.005 0.009Escolaridad de la madre 0.302 0.721 a a 0.248 0.607 a a

0.006 0.011 0.005 0.012Escolaridad del padre 0.307 0.588 a 8.00 0.257 0.445 a a

0.004 0.012 0.004 0.012Talla de la madre 0.020 1.10 1.05 0.021 1.10 1.05

0.000 0.001Notas: 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

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/p10 p75/p25 Gini PH p90/p10 p75/p25Consumo PC 0.322 0.200 4.20 2.14 0.319 0.190 3.97 2.01

0.006 0.010 0.009 0.009Escolaridad 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 0.010Escolaridad del padre 0.226 0.117 3.50 1.83 0.237 0.185 4.00 1.80

0.004 0.008 0.004 0.009Talla de la madre 0.020 1.10 1.05 0.021 1.10 1.05

0.000 0.000Notas: 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

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)

Cambios simulados en la escolaridad de la madre

Cambios simulados en el consumo de los jefes de familia

Porcentajes de aumento en los resultados

Table 8. Incrementos en el porcentaje en capital humano de los niños/as, escenarios simulados

MS=P MS=9 MC=20 MC=$1 MS=9 &MC=$1PPVT Etiopía 7.7 18.0 1.5 13.5 28.6India 12.1 24.4 0.2 7.6 31.0Perú 4.3 9.0 2.9 2.2 10.0Vietnam 3.1 9.6 0.4 1.2 10.4Math Etiopía 19.7 53.8 1.8 18.5 68.4India 21.0 40.8 3.7 5.8 45.2Perú 8.1 17.0 4.0 3.0 18.1Vietnam 4.0 11.0 1.3 2.1 12.2Height Etiopía 0.7 1.6 0.3 0.9 2.1India 0.5 1.0 0.0 0.6 1.6Perú 0.4 0.8 0.2 0.1 0.9Vietnam 0.2 0.6 0.2 0.3 0.8

Inequidad y Pobreza estimadas, Puntajes simulados de PPVT

Coeficientes Gini

Country none MS=P MS=9g MC=20p MC=$1dMS=9

&MC=$1dEtiopía 0.296 0.275 0.252 0.291 0.262 0.230

0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003India 0.280 0.250 0.229 0.280 0.263 0.218

0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.003Perú 0.156 0.144 0.133 0.148 0.150 0.131

0.003 0.003 0.003 0.003 0.004 0.003Vietnam 0.161 0.151 0.138 0.160 0.158 0.136

0.003 0.002 0.002 0.003 0.003 0.003Notas: Umbral de pobreza = percentil 20 del consumo per cápita en la generación de los padres; MS=escolaridad mínima, MC=consumo per cápita mínimo, P=primaria, 9g=9 años escolares, 20p=percentil 20, $1d=$1 diario per cápita; errores estándar por debajo de los estimados.

Curva de Lorenz para los puntajes PPVT: Escenario actual y escenario hipotético

Conteto de Pobreza


&MC=$1dEtiopía 0.200 0.137 0.067 0.187 0.095 0.020

0.010 0.008 0.006 0.010 0.007 0.003India 0.175 0.067 0.034 0.175 0.098 0.019

0.009 0.006 0.004 0.009 0.007 0.003Peru 0.193 0.169 0.142 0.180 0.185 0.137

0.009 0.009 0.008 0.009 0.009 0.008Vietnam 0.189 0.144 0.065 0.185 0.177 0.061



Gini Coefficients


&MC=$1dEtiopía 0.447 0.405 0.343 0.443 0.408 0.321

0.005 0.005 0.004 0.006 0.005 0.004India 0.304 0.264 0.236 0.296 0.293 0.231

0.005 0.004 0.003 0.005 0.005 0.003Perú 0.229 0.210 0.192 0.220 0.222 0.190

0.005 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004Vietnam 0.176 0.165 0.150 0.172 0.170 0.148


Inequidad y Pobreza estimadas, Puntajes simulados de Matemática

Curva de Lorenz para los puntajes de Matemática:

Escenario actual y escenario hipotético

Conteo de Pobreza


&MC=$1dEtiopía 0.141 0.107 0.029 0.141 0.130 0.016

0.009 0.008 0.004 0.009 0.008 0.003India 0.167 0.117 0.060 0.164 0.163 0.049

0.009 0.008 0.006 0.009 0.009 0.005Perú 0.172 0.151 0.120 0.161 0.164 0.111

0.009 0.009 0.008 0.009 0.009 0.008Vietnam 0.157 0.142 0.098 0.155 0.152 0.092



Gini Coefficients


&MC=$1dEtiopía 0.030 0.030 0.029 0.030 0.029 0.029

0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001India 0.030 0.027 0.027 0.028 0.028 0.026

0.001 0.000 0.000 0.001 0.001 0.000Perú 0.030 0.027 0.026 0.028 0.028 0.026

0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000Vietnam 0.030 0.027 0.027 0.027 0.027 0.026


Inequidad y Pobreza estimadas, Puntajes simulados de Talla

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.

• 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.

• 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.

Distribución de puntajes de PPVT en el quintil inferior de consumo

05

1015

Per

cent

0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Normalized PPVT Score

Ethiopia

05

1015

Per

cent


India0

24

68

10P

erce

nt


Peru

05

1015

Per

cent


Vietnam

Lowest Consumption Quintile

05

1015

20P

erce

nt

0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Normalized Math Score

Ethiopia

02

46

8P

erce

nt


India

02

46

810

Per

cent


Peru

02

46

8P

erce

nt


Vietnam


Distribución de puntajes de Matemática en el quintil inferior de consumo

05

10

15

20

25

Perc

ent

0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Normalized Height

Ethiopia

05

10

Perc

ent


India

02

46

8P

erc

ent


Peru

05

10

15

Perc

ent


Vietnam


Distribución de puntajes de Talla en el quintil inferior de consumo

• 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.

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

p90/p10

none MS=P MS=9g MC=20p MC=$1dMS=9

&MC=$1

Etiopía 4.40 3.93 3.45 4.26 3.59 3.04

India 3.54 3.07 2.80 3.54 3.25 2.67

Perú 2.07 1.99 1.88 2.00 2.00 1.85

Vietnam 1.96 1.90 1.80 1.96 1.93 1.78

p75/p25


&MC=$1

Etiopía 2.28 2.17 2.00 2.24 2.02 1.84

India 1.97 1.78 1.68 1.97 1.89 1.64

Perú 1.40 1.37 1.34 1.39 1.40 1.33

Vietnam 1.44 1.41 1.38 1.44 1.42 1.39


p90/p10


&MC=$1

Etiopía 15.00 8.59 5.47 15.00 8.82 4.77

India 5.25 4.03 3.22 5.25 5.05 3.17

Perú 3.67 2.62 3.14 3.14 2.55 2.36

Vietnam 2.36 2.17 2.04 2.31 2.26 2.04

p75/p25


&MC=$1

Etiopía 5.00 3.57 2.73 5.00 3.89 2.51

India 2.29 2.02 1.87 2.29 2.25 1.85

Perú 1.80 1.66 1.59 1.70 1.76 1.58

Vietnam 1.64 1.55 1.51 1.62 1.61 1.50


p90/p10


&MC=$1

Etiopía 1.13 1.14 1.13 1.14 1.14 1.13India 1.13 1.13 1.13 1.13 1.13 1.12Perú 1.14 1.13 1.12 1.13 1.13 1.12Vietnam 1.14 1.13 1.13 1.14 1.13 1.13

p75/p25


&MC=$1

Ethiopía 1.07 1.07 1.07 1.07 1.07 1.06India 1.07 1.07 1.06 1.07 1.07 1.06Perú 1.07 1.07 1.07 1.07 1.07 1.07Vietnam 1.07 1.07 1.07 1.07 1.07 1.07


Transmisión intergeneracional de la pobreza e inequidad - Dr. Behrman

Presentations & Public Speaking

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