Pronósticos y resultados de la medición de la pobreza 2020 en México / Forecasts and results of the 2020 poverty measurement in Mexico

Resumen

El propósito de este trabajo es analizar los factores que podrían explicar las diferencias entre la prevalencia oficial de la pobreza dada a conocer el 5 de agosto de 2021 por el Coneval, con los pronósticos de pobreza 2020 elaborados con base en los datos de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) 2018, o con los datos de la Encuesta de Seguimiento de los Efectos del Covid-19 en el Bienestar de los Hogares Mexicanos (Encovid-19), levantada regularmente, cada dos meses, por el Instituto de Investigación para el Desarrollo con Equidad (EQUIDE) de la Universidad Iberoamericana. Una manera de explicar las diferencias es dudar de la calidad de la información debido a que el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) aplicó las entrevistas entre agosto y octubre de 2020, meses de pandemia. Pero, también existe la posibilidad de que los modelos de predicción no tomasen en cuenta cambios que se registraron, entre 2018 y 2020, en algunos rubros del ingreso. Este estudio muestra que, probablemente este último fue el caso, ya que los pronósticos tomaron en cuenta las variaciones en los ingresos laborales, pero no dispusieron de información suficiente para prever el crecimiento en las transferencias, principalmente en jubilaciones y pensiones y secundariamente en los apoyos gubernamentales.  

Abstract

The purpose of this work is to analyze the factors that could explain the differences between the official prevalence of poverty released on August 5, 2021 by Coneval, with the 2020 poverty forecasts prepared based on data from the National Survey of Household Income and Expenditure (ENIGH) 2018, or with data from the Survey for Monitoring the Effects of Covid-19 on the Well-being of Mexican Households (Encovid-19), regularly raised every two months by the Research Institute for Development with Equity (EQUIDE) of the Universidad Iberoamericana. One way to explain the differences is to doubt the quality of the information because the National Institute of Statistics and Geography (INEGI) applied the interviews between August and October 2020, months of the pandemic. But there is also the possibility that the prediction models did not consider changes that were registered, between 2018 and 2020, in some income items. This study shows that the latter was probably the case, since the forecasts considered the variations in labor income, but did not have enough information to foresee the growth in transfers, mainly in retirements and pensions and secondarily in support. governmental