Mapa de Pobreza y Desigualdad en El Ecuador

5/12/2018 Mapa de Pobreza y Desigualdad en El Ecuador - slidepdf.com

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MAPA DE POBREZAY DESIGUALDAD

EN ECUADOR

Unidad de Análisis e Información de la Secretaría Técnica del Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social

SIISE- STMCDS



Autoridades

Econ. Rafael Correa DelgadoPresidente Constitucional de la República

Econ. Nathalie Cely SuárezMinistra de Coordinación de Desarrollo Social

Econ. José Rosero MoncayoSecretario Técnico del Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social

Ing. Reinaldo Cervantes Esparza.Coordinador Unidad de Análisis e Información SIISE-STMCDS

Equipo de InvestigaciónEl equipo que realizó este estudio estuvo integrado por Marcos Robles y Pavel Luengas, funcionarios de laUnidad de Pobreza y Desigualdad del Banco Interamericano de Desarrollo; y Carla Calero, Rosario Maldonado,Andrea Molina y José Rosero, funcionarios de la Secretaría Técnica del Ministerio de Coordinación de Desarro-llo Social.

CoautoresCarla Calero León, Rosario Maldonado Cabrera, Andrea Molina VeraMarcos Robles Chávez y Pavel Luengas Sierra

Elaboración visual de los mapasReinaldo Cervantes, Richard Boada y Hernán Rengel

Editor Jorge Nuñez Vega

FotografíaFotos donadas por Pablo Corral Vega.Foto Portada: Zumbahua

Equipo del SIISEDiana Benalcázar, Kerlly Bermúdez, Carla Calero, Reinaldo Cervantes, Jorge Cóndor, Cristina Fabara, RosarioMaldonado, Andrea Molina, Jorge Nuñez Vega, Alejandra Onofa, Hernán Rengel, Adriana Rodríguez

Agradecimientos Carlos Melo - Representante BID en Ecuador

Marcelo Pérez Alfaro - Especialista Sectorial BID

Manuel Martínez - Director Ejecutivo del INNFA

Pablo Corral Vega por la donación del material fotográco

La impresión de este documento ha sido realizada con el auspicio del Instituto Nacional del Niño y la FamiliaINNFA.

Secretaría Técnica del Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social Av. Amazonas y Santa María, esq.Edif. Tarqui, 5to. Piso. Casilla postal: 1716158. Quito-Ecuador. Teléfono: 2-520-630, 2-521864.

Email: [email protected]. Página Web: www.mcds.gov.ec, www.siise.gov.ec.

Diseño e impresión : Editorial Aries •Telf.: 2812-652 Dis. Freddy Collaguazo C. - email: [email protected]



TABLA DE CONTENIDO

PresentaciónIntroducción

1. POBREZA Y DESIGUALDAD EN EL ECUADOR 1.1 Evolución de la Pobreza y Desigualdad 1.2 Perl de la pobreza en Ecuador 1.2.1 Incidencia de la pobreza según grupos étnicos 1.2.2 Características entre los hogares pobres y no pobres 2. MARCO METODOLÓGICO 2.1 Etapa de selección de variables predictoras para los modelos de consumo2.2 Etapa de construcción de los modelos de consumo o ingreso

2.3 Etapa de estimación de indicadores

2.4 Criterio de Validación de los Resultados

3. RESULTADOS DEL MAPA DE POBREZA DEL 2006 EN ECUADOR

4. MAPAS Y CUADROS

COSTA

SIERRA

AMAZONÍA

GALÁPAGOS

CIUDADES Y CANTONES5. BIBLIOGRAFÍA

6. ANEXOS

Anexo 1 : Diccionario de Variables

Anexo 2 : Aspectos metodológicos adicionales.

Anexo 3 : Resultados de las estimaciones de los modelos de consumo

Anexo 4 : Descomposición de la desigualdadAnexo 5 : Administarciones Zonales del cantón Quito

Anexo 6 : Areas de Desarrollo del cantón Guayaquil

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PRESENTACIÓN

La construcción de políticas sociales efectivas que aporten a la consecución de

objetivos y metas de desarrollo, entre ellas, la reducción efectiva de la pobreza, requiereinstrumentos técnicos y metodológicos sólidos, que guíen a los responsables de la toma

de decisiones en su diseño, implementación, seguimiento y evaluación. Contar con este

tipo de instrumentos incide de forma denitiva en el impacto que tienen las políticas

sociales en el mejoramiento de las condiciones de vida de la población ecuatoriana,

tomando en cuenta que, si bien el Estado debe garantizar de manera universal los

derechos humanos, económicos y sociales de la población, la equidad en el ejercicio de

la política pública se alcanza mediante la priorización de la acción en los sectores más

pobres y vulnerables debido a las restricciones presupuestarias vigentes.

En este sentido, se presenta a continuación el Mapa de Pobreza y Desigualdad por

Consumo del Ecuador, en base a la reciente encuesta de Condiciones de Vida que el

Instituto Nacional de Estadísticas y Censos produjo en los años 2005-2006 y el Censo

de Población y Vivienda del año 2001 mediante la metodología de áreas pequeñas.

Esta metodología permite obtener indicadores de pobreza y desigualdad, así como sus

respectivos intervalos de conanza, no solo de las provincias del país, sino también de

sus cantones, parroquias, zonas y sectores censales.

El presente trabajo es el fruto de la cooperación de los equipos técnicos de la Secretaría

Técnica del Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social y el Banco Interamericano

de Desarrollo y nace de la necesidad del Estado de comprender cómo afecta la pobreza

y la desigualdad a los hogares y personas; así como la necesidad de analizar su

dispersión geográca a niveles desagregados. Información que comúnmente no puede

ser analizada con las encuestas a hogares cuyos marcos muéstrales no permiten una

representatividad a niveles de áreas geográcas pequeñas.

Seguramente la información del presente estudio tomará varios caminos. Las accionesy programas dirigidos a reducir los niveles de pobreza y desigualdad en el país podrán,

sin duda, valerse de ella para diseñar y ejecutar de manera más eciente y efectiva

focalizaciones en las áreas más vulnerables. De la misma manera, este instrumento

técnico servirá también para realizar evaluaciones ex post de las inversiones o

intervenciones efectuadas o que se encuentran en vigencia con el objeto de rearmar o

cambiar dichas políticas.



Un uso básico de la información contenida en los mapas dada su composición gráca,

es la posibilidad de mejorar la comunicación sobre el tema de pobreza. En tanto,facilitan la comprensión de resultados, mostrando directamente tendencias espaciales,

concentración o dispersión de desigualdad y pobreza. Para los gobiernos locales podría

ser una herramienta útil para la toma de decisiones, para negociar con las agencias

centrales y, por ende, para el fortalecimiento de las instancias locales y el proceso mismo

de descentralización.

Dentro de la Secretaría Técnica del Ministerio de Coordinación de Desarrollo

Social, estamos seguros que estos mapas contribuirán substancialmente a una mejor

comprensión de las desigualdades espaciales que denen la pobreza en el Ecuadory guiarán de mejor manera la política social del país, así como la incidencia de los

programas sociales en reducir la pobreza estructural que afecta al 38% de la población

nacional.

Ec. José A. Rosero M.

Secretario Técnico del Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social



INTRODUCCIÓN

Los mapas de pobreza son una herramienta útil para el conocimiento de la realidad

social de un país, porque identican geográcamente indicadores de pobreza, no sólo a

nivel regional o provincial, sino también a niveles más desagregados como cantonal y

parroquial; constituyéndose de esta manera en un instrumento de focalización para el Estado

Ecuatoriano y los hacedores de políticas que trabajan en la implementación de proyectos de

desarrollo social o programas dirigidos a la reducción de la pobreza de manera más eciente.

En Ecuador se han realizado varios estudios que analizan la distribución de la pobreza

espacial, los mismos que han combinado varias estrategias metodológicas para describir

las desigualdades existentes entre las unidades geográcas del país y así guiar la política

social. Se puede mencionar el realizado en 1989 por la Comisión Económica para América

Latina y el Caribe (CEPAL) que estimó a partir del censo de 1982 los niveles de pobreza

medida por Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) a nivel cantonal y parroquial.2 En 1993,

el Consejo Nacional de Desarrollo (CONADE) desarrolló un mapa nacional consolidado

de pobreza que sintetizó en un índice cantonal compuesto el resultado de varios estudios

espaciales relacionados con el tema de la pobreza. Posteriormente, en 1995 el Instituto

Nacional de Estadísticas y Censos (INEC) presentó un Compendio de Necesidades Básicas

Insatisfechas de la población ecuatoriana que incorporó variables de infraestructura

educación y salud; calculadas en base al Censo de Población y Vivienda de 1990.3

En 1996, el estudio “La geografía de la Pobreza en el Ecuador”, publicado por la Secretaría

Técnica del Frente Social4 , utiliza una metodología derivada de Hentschel y Lanjouw5, la

cual se basa en la estimación de un modelo que proyecta el consumo familiar per cápita de

la Encuesta de Condiciones de Vida de 1994 al Censo de Población y Vivienda de 1990.6

Una actualización del estudio anterior, usando una metodología similar a la expuesta, es

decir, modelos de regresión para imputar a cada uno de los hogares del censo 1990 un

consumo familiar estimado mediante variables socioeconómicas, fue realizado por la O-

cina de Planicación de la Presidencia de la República en 1999. En este caso la fuentedel modelo matemático de regresión fue la Encuesta de Condiciones de Vida de 1995, la

misma que a diferencia de la ECV 1994 tiene una cobertura completa de las zonas rurales.7

2 CEPAL. “Ecuador: Mapa de Necesidades Básicas Insatisfechas”, 19893 INEC. “Compendio de las Necesidad Básicas Insatisfechas de la Población Ecuatoriana”. 19954 La Secretaría Técnica del Frente Social, según el Decreto Presidencial No. 117-A de marzo del 2007 pasó a denominarse

Secretaría Técnica del Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social.5 Hentschel, J., Lanjouw J., Lanjouw, P. y Poggi, J. (2000) “Combining Household Data with Census Data to Construct

a Disaggregated Poverty Map: A Case Study of Ecuador”, World Bank Economic Review, Vol 14, No. 1.6 Secretaría Técnica del Frente Social. “La geografía de la Pobreza en el Ecuador”. 19967 ODEPLAN. “Desarrollo Social y gestión municipal en el Ecuador”. 1999



8 World Bank. “Ecuador, Poverty Assessment”. 20039 Una descripción detallada de la metodología se encuentra en Elbers, Lanjouw y Lanjouw (2003). Micro-Level Estimation

of Poverty and Inequality. Econometrica. También se encuentra en “Ecuador, Poverty Assessment, 2003” del Banco

Mundial.10 Elbers, Lanjouw, Lanjouw (2003), Micro Level Estimation of Poverty and Inequality, Econometrica, 71:1, pages 355-

364

Los más recientes esfuerzos de producción de mapas de pobreza son (i) el realizado por

un equipo conjunto del Banco Mundial y la Unidad de Análisis e Información (SIISE) dela Secretaría Técnica del Frente Social , combinando los dos últimos censos de población

del año 1990 y 2001 con las encuestas de condiciones de vida 1994 y la de 1999, usando la

metodología aplicada por Elbers, Lanjouw y Lanjouw (2003)9 para construir un mapa de

pobreza de consumo; (ii) el mapa de pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas a nivel

provincial, cantonal y parroquial haciendo uso del Censo del año 2001, producido también

por la Unidad de Análisis e Información (SIISE) de la Secretaría Técnica del Frente Social.

Sin duda, todos estos mapas desarrollados con diferentes deniciones de pobreza,

metodologías y con diversas fuentes de datos, se han constituido en instrumentosimportantes para desarrollar políticas sociales públicas de focalización en las zonas más

pobres del país; lo cual ha guiado de forma eciente los escasos recursos que el Ecuador

destina al alivio del fenómeno de la pobreza.

No obstante, la carencia desde el año 1999 de una Encuesta de Condiciones de Vida

actualizada con un módulo de consumo, que permita caracterizar a la población y a las

zonas geográcas según sus condiciones actuales de pobreza monetaria, ha impedido

que determinados subsidios públicos sean focalizados con información actualizada.

Por esta razón, y tomando en cuenta la realización de la encuesta de condiciones de vida

2006, la Unidad de Información y Análisis (SIISE) de la Secretaría Técnica del Ministerio de

Coordinación de Desarrollo Social con el apoyo técnico del Banco Interamericano de Desa-

rrollo (BID) pone a disposición el nuevo Mapa de Pobreza y de Desigualdad por Consumo

2006. El mapa emplea la metodología de áreas pequeñas propuesta por Elbers, Lanjouw y

Lanjouw (2003)10 y combina la ECV 2005-2006 con el Censo de Población y Vivienda 2001.

El Mapa de Pobreza y Desigualdad 2006 presenta información actualizada y conable

sobre indicadores de pobreza por consumo y desigualdad a niveles geográcos altamente

desagregados (cantonal y parroquial). Además, incluye estimaciones para las ciudades



de Quito, Guayaquil, Cuenca, Machala, Ambato y Santo Domingo a nivel de parroquias

urbanas.11

Se incluye también las estimaciones de pobreza y desigualdad para lasadministraciones zonales de Quito y para las áreas de desarrollo de Guayaquil; debido

a que los municipios de estos cantones han desarrollado una sectorización con nes de

planicación y desarrollo social.

Es importante señalar que, además de las estimaciones de pobreza por consumo, se calcularon

también indicadores de desigualdad; por ejemplo el coeciente de Gini. La pertinencia de

esta información radica en que un desarrollo inclusivo no esta solamente relacionado con

el combate a la pobreza, sino también con la reducción de las brechas sociales. Es así que

se cuenta con estimaciones de inequidad al mismo nivel de desagregación mencionadoanteriormente.

El documento está organizado de la siguiente manera. En la primera sección se revisa

brevemente el concepto de pobreza empleado, así como la evolución de la pobreza y

desigualdad en el período 1995-2006, además se detalla un perl de pobreza en base a la

información de la ECV 2005-2006. En la sección 2 se examina el marco metodológico empleado

en la construcción del mapa. En la sección 3 se presentan los resultados de las principales

estimaciones. Finalmente, el documento incluye una sección completa de las estimaciones

de pobreza de consumo y desigualdad en forma de mapas y cuadros (nacional, cantonaly parroquial). Adicionalmente, se adjunta un anexo estadístico en versión magnética. En

este último se encuentran los siguientes indicadores con sus respectivos errores estándar, a

los niveles de desagregación cantonal y parroquial: medidas de pobreza (incidencia, brecha

y severidad de la pobreza y de la extrema pobreza), medidas de desigualdad de consumo

(el coeciente de Gini, promedio del logaritmo de la desviación, índice de Theil y la mitad

del cuadrado del coeciente de variación), y medidas del consumo (consumo per cápita

promedio y el consumo per cápita promedio por decil).

11 Las estimaciones a nivel de parroquia urbana para estas ciudades se encuentran en el archivo magnético que se adjunta

a este documento. Adicionalmente, en formato de mapa se presentan los resultados para las ciudades de Ambato, Cuenca,

Quito y Guayaquil. En el caso de Ambato y Cuenca los mapas se presentan a nivel de parroquias urbanas; entre tanto que,

para Quito a nivel de administraciones zonales y para Guayaquil a nivel de áreas de desarrollo.



10

1 POBREZA Y DESIGUALDAD EN EL ECUADOR

El concepto de pobreza tradicional se reere a las privaciones de las personas u hogares

en la satisfacción de sus necesidades básicas, en particular las necesidades materiales.Algunos enfoques, además de observar los resultados materiales de la pobreza, consideran

también la ausencia de ciertas capacidades individuales y colectivas (PNUD, 1997). Desde la

perspectiva de los aspectos observables de la pobreza, los métodos principales de medición

son dos (Vos, 1998): i) el método indirecto (o método del ingreso o consumo) y ii) el método

directo (o método de las necesidades básicas insatisfechas o de los indicadores sociales).

El presente estudio emplea una medición indirecta o monetaria de la pobreza que determina

en base al consumo el nivel de vida de las personas u hogares. Para el análisis de la tendencia,

se utilizó las Encuestas de Condiciones de Vida (ECV-INEC) 1995 (segunda ronda), 1998

(tercera ronda), 1999 (cuarta ronda) y 2005-2006 (quinta ronda). Para determinar el perl

de la pobreza se empleó la última ronda de la ECV (2005-2006). Las encuestas contienen

un módulo de consumo que permite construir un agregado de consumo, determinar de

manera endógena líneas de pobreza y extrema pobreza; así como obtener indicadores

de pobreza por consumo. Es importante mencionar que, con el objeto de tener una serie

comparable de pobreza a lo largo de las cuatro rondas, se construyeron agregados de

consumo similares12 para todas las ECV. Además, se estableció una nueva norma calórica,

igual a 2,141 kilocalorías diarias por adulto, más acorde con los requerimientos calóricos dela población ecuatoriana13. Bajo estos nuevos parámetros se recalculó toda la serie de datos

disponible: 1995, 1998, 1999 y 2006 y se obtuvo una serie de datos estrictamente comparable.

1.1 Evolución de la Pobreza y Desigualdad

En la Tabla 1 se presentan los valores de las líneas de pobreza y extrema pobreza utilizadas

para los años de 1995, 1998, 1999 y 2006. La línea de pobreza reeja el costo mínimo de una

canasta de bienes y servicios que satisfaga las necesidades básicas. Aquellas personas que

tienen un consumo per cápita por debajo de la línea de pobreza son consideradas “pobres”.Por su parte, la línea de extrema pobreza o indigencia representa el costo de una canasta

12 Esto demandó un análisis exhaustivo en cuanto a la incorporación de ciertos ítems que debido a variaciones en el diseño

de los cuestionarios fueron agregados y desagregados en ciertas rondas, ubicados en otras secciones, y recolectados en di-

ferentes períodos de referencia. Tomando en cuenta estas consideraciones se realizo la selección de los ítems de tal manera

que los agregados fueran lo más comparables posible a lo largo de todas las encuestas.13 Este trabajo fue llevado a cabo en conjunto por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censo (INEC), la Secretaría Téc-

nica del Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social (STMCDS), la Secretaria Nacional de Planicación y Desarrollo

(SENPLADES), y el Centro de Investigaciones Sociales del Milenio (CISMIL), en el esfuerzo de producir cifras ociales

que sean objetivas y conables, y que apoyen al proceso planicador del Estado



11

de alimentos necesaria para cubrir los requerimientos nutricionales mínimos. Quienes

presentan un consumo per cápita inferior a la línea de extrema pobreza son considerados“indigentes” (SIISE Versión 4.5).

Tabla 1: Línea de pobreza y extrema pobreza de consumo 1995-2006 (en dólares corrientes

por mes)

Como se observa en la Tabla 1, en 1999 la línea de pobreza fue de 43 dólares corrientes

mensuales por persona; es decir, 5.2 dólares menos que la línea de 1995. Para el 2006 la

línea de pobreza se incrementó en 13.6 dólares corrientes frente a la de 1999, llegando a

56.6 dólares corrientes por mes por persona. La línea de indigencia paso de 27.6 dólares

corrientes mensuales por persona en 1995 a 23.2 dólares corrientes por mes por persona en

1999. Finalmente, en el 2006 se incrementó a 31.9 dólares corrientes por mes por persona.

La disminución en el valor de las líneas de pobreza e indigencia durante 1999 se explicaría

por la devaluación acelerada presentada en ese año; mientras que, el incremento en el 2006

se debería al reajuste de precios posterior a la crisis, producto de la adopción de un nuevo

sistema monetario.

En base a las líneas de pobreza y extrema pobreza mencionadas se calcularon los indicadores14

de pobreza e indigencia. El Gráco 1 muestra la evolución de la pobreza en el Ecuador para

el período 1995-2006. En 1995 el 39.3% de la población ecuatoriana se ubico por debajo

de la línea de pobreza; mientras que, durante la crisis económica y nanciera en 1999 este

porcentaje llegó a ser del 52.2%. No obstante, para el año 2006, siete años después, este

valor se redujo en 13.9 puntos porcentuales llegando a niveles similares a los presentados

en 1995.

14 Se emplearon los indicadores propuestos por Foster, Greer y Thorbecke (FGT).

Fuente: ECV 1995, 1998, 1999 y 2006

Elaboración: SIISE-STMCDS



1

Gráco 1: Evolución de la pobreza de consumo 1995-2006 (en porcentaje)

La indigencia o extrema pobreza presentó la misma tendencia que la pobreza. Para 1995 la

población que no podía satisfacer una canasta de alimentos de 2,141 kilocalorías por per-

sona al día llegó a ser del 13.6%; entre tanto, que para 1999 el 20% de los ecuatorianos eran

considerados indigentes. En el 2006 el nivel de indigencia fue de 12.9% (Gráco 2).

Gráco 2: Evolución de la indigencia de consumo 1995-2006 (en porcentaje)

Fuente: ECV 1995, 1998, 1999 y 2006


Fuente: ECV 1995, 1998, 1999 y 2006




1

Algunos factores incidieron en la evolución de la pobreza e indigencia durante el período de

análisis. De acuerdo a Vos et al. (2003), la crisis económica ocasionada por factores internosy externos tales como la crisis nanciera nacional, la caída del precio de petróleo en 1997-

1998, la crisis asiática, así como los daños ocasionados por el fenómeno de El Niño guran

como factores determinantes en el incremento de los niveles de pobreza e indigencia en los

años de 1998 y 1999. Por otro lado, la recuperación de los salarios reales, la reducción del

desempleo, el incremento en el envío de las remesas internacionales, la desaceleración de

la inación, y el mejor desempeño económico después de la contracción sufrida en los años

1998 y 1999 estarían vinculados con la reducción en las cifras de pobreza y extrema pobreza

en los siguientes años15.

Al comparar la incidencia de la pobreza entre áreas o regiones se evidencia una importante

heterogeneidad. La pobreza afectó en mayor medida al área rural; más del 60% de la

población, entre 1995 y 2006, vivía en hogares cuyo consumo era inferior al valor de la

línea de pobreza. En contraste en el área urbana, donde no más del 30% de la población

se ubicaba bajo la línea de pobreza (Tabla 2). Esta diferencia se hace más evidente si se

emplea la estimación de riesgo relativo16. El cálculo del riesgo relativo revela que población

de zonas rurales tiene un 147% más de probabilidad de ser pobre que la población asentada

en zonas urbanas. A nivel regional las diferencias también fueron marcadas. Mientras la

incidencia de la pobreza en la Costa llegó a 40.3% en el 2006, en la Sierra era de 33.7% y enla Amazonía de 59.7%

Tabla 2: Incidencia de la pobreza de consumo por área y región 1995-2006 (en porcentaje)

Fuente: ECV 1995, 1998, 1999 y 2006


15 Secretaria Técnica del Frente Social (2005), Documento presentado para el Primer Informe ODM coordinado por la Se-

cretaría Nacional de Objetivos del Milenio.16 “El riesgo relativo estima la probabilidad que los miembros de un grupo determinado sean pobres en relación con la

correspondiente probabilidad de todas las demás unidades familiares de la sociedad (todas las que no pertenecen al grupo)”

(Coudouel, Hentschel y Wodon, 2002:14). En el caso del Ecuador la estimación del riesgo relativo es igual a:

1- (61.5/24.9)=1.47



1

A pesar que la pobreza decreció entre 1995 y 2006, la desigualdad en la distribución del

consumo medida a través del coeciente de Gini17

se incrementó en ese mismo período.El coeciente de Gini pasó de 0.43 en 1995, a 0.45 en 1999 y a 0.46 en el 2006. En cuanto a

la participación en el consumo según quintiles, la participación del quintil más pobre en el

total del consumo decreció a lo largo del período de análisis; mientras que, el quintil más

rico ganó una mayor participación (Tabla 3). Para 1995 el 20% más pobre de la población

concentraba el 5.4% del total del consumo frente al 49.6% que capturaba el 20% más rico.

Para 2006 esta relación fue de 4.9% (el 20% más pobre) y de 52.6% (el 20% más rico).

Tabla 3: Distribución del consumo per cápita según quintiles 1995-2006 (en porcentaje)

1.2 Perl de la pobreza en Ecuador

Además de la ubicación geográca de la pobreza, es pertinente analizar fenómenos

complementarios que permitan identicar a los grupos más vulnerables y evidenciar las

dimensiones relacionadas con la pobreza. A continuación se presenta una breve descripción

de la pobreza haciendo uso de este tipo de análisis.

1.2.1 Incidencia de la pobreza según grupos étnicos

Si bien la incidencia de la pobreza en el país es de 38.3% en el 2005-2006, existen grupos

sociales que son más pobres. El análisis de la pobreza según grupo étnico18 permite detectar

dos grupos que presenta una incidencia de pobreza mayor que la observada a nivel nacional.

Estos dos grupos son: los indígenas y los afroecuatorianos.

Fuente: ECV 1995, 1998, 1999 y 2006


17 El coeciente de Gini del consumo es una medida estadística de la desigualdad en la distribución del consumo per cápita

de los hogares, la cual varía entre 0 y 1. Muestra mayor desigualdad mientras se aproxima más a 1 y corresponde a 0 en el

caso hipotético de una distribución totalmente equitativa (SIISE Versión 4.5).18 Para la identicación de los grupos étnicos, se ha usado la auto-identicación étnica del jefe del hogar.



1

Dentro de la población indígena 7 de cada diez se encuentran por debajo de la línea de

pobreza, lo que representa casi el doble de los niveles presentados a nivel nacional. Enla población afroecuatoriana aproximadamente 5 de cada 10 son considerados pobres.

Este análisis revelaría que la pobreza se concentra mayoritariamente en los grupos étnicos

mencionados.

Tabla 4: Incidencia de Pobreza por consumo según grupos étnicos (en porcentaje)

1.2.2 Características entre los hogares pobres y no pobres 19

Con el n de comprender e identicar cuáles son las dimensiones relacionadas con lapobreza se compara distintas características entre las familias pobres y aquellas no pobres.

En el siguiente análisis descriptivo se compara hogares pobres y no pobres en función de las

siguientes características: años de escolaridad del jefe y cónyuge del hogar, nivel educativo

del jefe del hogar, indicadores de salud, rama de actividad del jefe del hogar, y algunos

indicadores de acceso a servicios públicos.

En lo referente a las características educativas, los jefes de hogar de las familias pobres

presentan en promedio de escolaridad 4.9 años que los jefes de hogares de familias nopobres, 9.2 años. De la misma manera sucede con los años de escolaridad del cónyuge,

en los hogares pobres el cónyuge presenta en promedio 3.6 años de escolaridad y en los

hogares no pobres 6.2 años.

Fuente: ECV 2005-2006


19 Este tipo de análisis permite comprender de manera sencilla la naturaleza de la pobreza, pero se encuentra limitado a

mostrar asociaciones bivariadas entre ciertas características y las medidas de pobreza. Un análisis complementario es

construir perles de pobreza mediante modelos de regresiones (probit o logit) que establezcan la probabilidad de ser pobre.

La principal ventaja de estos modelos es que aíslan el efecto de una sola variable al controlar para el resto de variables

incluidas en el mismo.



1

Los datos revelan que la educación es un factor importante en la caracterización de la

pobreza; lo que también se reeja cuando se examina el nivel educativo alcanzado porel jefe de hogar. Así por ejemplo, en cuanto a la primaria completa, en promedio sólo el

53.41% de los jefes de hogar de familias pobres tienen primaria completa; en contraste con

el 81.20% de los jefes de hogar de familias no pobres. Por otro lado, en promedio sólo el

5.97% de los jefes de hogar de las familias pobres han completado la secundaria; mientras,

el 38.80% de los jefes de hogar de las familias no pobres lo han hecho. Finalmente, la

educación superior del jefe del hogar remarca la brecha entre pobres y no pobres en el nivel

educativo, en promedio 1.87% vs 24.70%.20

Los indicadores de salud también ponen de maniesto claras diferencias entre los hogarespobres y no pobres. La tasa de desnutrición crónica infantil; por ejemplo, es mayor para las

familias pobres 34.40%, que para las no pobres 17.40%21. Adicionalmente, entre las familias

pobres en promedio el 81.10% de los jefes del hogar no tienen ningún seguro de salud en

comparación al 59.80% de los jefes de familias no pobres.

Otra dimensión que puede aportar información para la elaboración de políticas públicas, es

la relación entre la rama de actividad del jefe del hogar y la pobreza, con estos datos se puede

indicar qué sector presenta un deterioro en términos de intercambio en relación con el resto

de actividades en el mercado laboral. Además, muestra qué ramas de actividad tendríanque ser priorizadas en un modelo económico de desarrollo que disminuya la pobreza. La

evidencia muestra que una de las ramas de actividad identicadas para una política de esta

naturaleza es la agrícola, donde el 51.20% de los jefes de hogar de las familias pobres se

encuentran trabajando frente a un 18.50% de los jefes de hogar de las familias no pobres.

Finalmente, la comparación entre hogares pobres y no pobres a partir del acceso a ciertos

servicios básicos reejaría el carácter estructural de la pobreza, lo cual indicaría un punto

hacia donde orientar la política pública. En la Tabla 5 se observa que el acceso a electricidad

ya no es una dimensión correlacionada con la pobreza, la diferencia entre hogares pobres

y no pobres no es muy amplia y la cobertura es bastante alta en los dos grupos. En cambio

existen otras dimensiones de acceso a servicios que todavía se encuentran relacionados

con la pobreza. Por ejemplo, sólo el 14.90% de los hogares pobres tienen agua por red

20 Este indicador, considera que el jefe del hogar haya cursado algún año de educación superior.21 Los datos de desnutrición crónica infantil están calculados a partir de los nuevos patrones de crecimiento de la OMS

2005, resultado de un estudio multicéntrico sobre el patrón de crecimiento entre 1997 y el 2003.



1

pública al interior de la vivienda frente al 62.20% de hogares no pobres que cuentan con

este servicio. Otro indicador relacionado no sólo con la pobreza estructural sino tambiéncon las condiciones sanitarias de las familias es la eliminación de excretas por alcantarillado

o pozo. Este indicador muestra que en promedio el 61.50% de las familias pobres cuentan

con estos mecanismos de eliminación de excretas, en contraste al 91.60% de familias no

pobres.

Tabla 5: Características de los hogares pobres en Ecuador (2005-2006)

Fuente: ECV 1995, 1998, 1999 y 2006




1

MARCO METODOLÓGICO

L os mapas de pobreza se basan en la metodología de áreas pequeñas propuesta por Elbers,

Lanjouw y Lanjouw (2003) y la idea básica para su construcción consiste en: (a) estimarmodelos de predicción del logaritmo del consumo familiar per cápita con la información

de la encuesta de hogares, empleando variables independientes que existen y son similares

en la encuesta y el censo o de fuentes externas que pueden ser incorporada a ambas; (b)

aplicar los parámetros estimados de estos modelos a la información del censo para predecir

el consumo per cápita de cada hogar censado; y (c) sobre la base de estas predicciones,

construir indicadores de pobreza y desigualdad para diferentes subgrupos de la población

denidos geográcamente. La aplicación de esta metodología, adicionalmente, implica

abordar aspectos complejos relacionados con la necesidad de reducir los efectos de la

ubicación geográca sobre los niveles de consumo, la existencia de heterocedasticidad en

los errores de los modelos, las simulaciones empleadas para obtener las estimaciones de los

indicadores, entre otros. Las actividades realizadas para construir los mapas de pobreza de

Ecuador pueden agruparse en las siguientes etapas:

2.1 Etapa de selección de variables predictoras para los modelos de consumo

Fuentes de información. La información básica provino del VI Censo de Población y

V de Vivienda 2001 y de la Encuesta de Condiciones de Vida – Quinta Ronda 2005-2006. Antes de utilizarla se evaluó la cobertura temática y los alcances geográcos de

ambas fuentes, el tamaño muestral y representatividad estadística de la encuesta, así

como la coherencia del diseño muestral de la encuesta y las agrupaciones geográcas

utilizadas para la ejecución del censo. A partir de este análisis se decidió descartar

las observaciones de la base de datos del Censo correspondientes a las viviendas

colectivas para obtener un universo de estudio similar a la encuesta y se creó una

variable que identicó a las unidades primarias de muestreo en la encuesta y su

correspondiente agrupación en el censo22.

También se utilizó la información de otras fuentes de información para reducir el

efecto de la ubicación geográca sobre los niveles de consumo de los hogares, el

cual puede estar presente incluso después de considerar al conjunto de variables

predictoras relacionadas con las características socioeconómicas y demográcas de

22 Esta variable fue construida para poder identicar con un mismo código a la provincia, cantón, parroquia, zona y sector

censal.

(i)



1

los hogares y sus miembros. Como se sabe, si no se considerara este efecto en las

estimaciones podría sobreestimarse articialmente la precisión de las estimacionesobtenidas23. En este sentido, siguiendo la experiencia en la construcción de mapas de

pobreza bajo este método24, además de la inclusión de los promedios de las variables

predictoras calculados a nivel de parroquias con los datos del censo, se utilizó la

información correspondiente a los registros del Sistema Nacional de Estadísticas

Educativas (SINEC_MEC) del Ministerio de Educación y Cultura período 2004-

2005, sobre establecimientos educativos; los registros de Estadísticas de Recursos

y Actividades de Salud (ERAS_INEC) año 2005, sobre establecimientos de salud;

información del mapa potencial de formaciones vegetales (Sierra, 1996) y mapa de

uso del suelo (Alianza Jatunsacha - CDC, 2001), sobre tipo de suelo a nivel cantonaldel año 2003; y del SIISE con fuente Censo 2001, sobre densidad poblacional a nivel

de parroquia25.

Medida de bienestar y líneas de pobreza. La medida de bienestar individual que se utilizó

fue el consumo familiar per cápita dadas sus ventajas para capturar la dimensión

monetaria de la pobreza respecto al ingreso. Pudo haberse optado por utilizar el

consumo “por adulto equivalente” como medida de bienestar para mostrar de mejor

manera la distribución de los gastos al interior de los hogares; sin embargo, se optó

por el consumo per cápita debido a que es la medida que se utiliza en Ecuador paraobtener la medición ocial de la pobreza.

Los valores de la canasta básica de consumo de alimentos (línea de pobreza extrema)

y los de la canasta de consumo total (línea de pobreza total), utilizados para distinguir

a la población entre pobres extremos, pobres no extremos y no pobres basado en el

gasto de consumo familiar por persona, fueron las siguientes (expresados en dólares

mensuales por persona): línea de pobreza extrema 31.92 y línea de pobreza total

56.6426.

23 Elbers , Chris, Lanjouw, Jean O. and Lanjouw, Peter. January 2003 “Micro-level estimation of poverty and inequality”,

Econometrica Vol. 71(1): 355-64.24 Demombynes, Gabriel, Elbers, Chris, Lanjouw, Jean O. and Lanjouw, Peter, (March1, 2007) “How Good a Map? Putting

Small Area Estimation to the Test” World Bank Policy Research Working Paper No. 415525 Para la supercie parroquial que es insumo para la densidad poblacional, la fuente es Ecociencia y Sistema de Monitoreo

Socioambiental SIISE.26 Las líneas de pobreza y extrema pobreza fueron parte de la homologación de los indicadores de pobreza entre el Ins-

tituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC), el Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social (MCDS-SIISE), la

Secretaria Nacional de de Planicación y Desarrollo (SENPLADES), y el Centro de Investigaciones Sociales del Milenio

(CISMIL), a partir de la Encuesta de Condiciones de Vida 2005-2006

(ii)



0

Preguntas comunes. Considerando la forma en que fueron formuladas las preguntas

y las opciones de respuesta en los cuestionarios de ambas fuentes se detectaron yseleccionaron 47 preguntas similares para la creación de variables predictoras (casi la

totalidad de la preguntas del censo), las cuales se reeren al material predominante

de las viviendas, tenencia y tipo de servicios básicos, conformación de los hogares,

características demográcas, educación, lugar de nacimiento, fecundidad y

mortalidad, estado civil, y condición laboral de los miembros del hogar.

Variables predictoras. A partir de las preguntas comunes se generaron variables que

expresen la misma información en ambas fuentes. Se tuvo en consideración que a

pesar que la formulación de las preguntas en los cuestionarios pudiera ser idéntica omuy similar, la unidad de análisis, conceptos investigados y opciones de respuesta

de cada fuente podrían no ser las mismas. Por ejemplo, algunas preguntas comunes

diferían en términos de la edad de la población de referencia, la unidad de análisis

(vivienda u hogar) o de las opciones de respuesta. En este sentido, a partir del análisis

de la formulación de las preguntas, y de la información contenida en los manuales

del entrevistador, se construyeron alrededor de 260 variables comunes a nivel de

hogar, recodicando y transformando las opciones de respuesta de las preguntas

seleccionadas para lograr que expresaran los mismos conceptos y unidades de

análisis. Asimismo, se tuvo en consideración que las variables pudieran expresarseen forma cuantitativa y/o categórica, y relacionarse con el consumo de manera

aditiva o multiplicativa, lineal, logarítmica, cuadrática, cúbica, etc. En el Anexo 1 se

encuentra el listado y descripción de las variables predictoras creadas.

Similitud estadística de variables. A partir de este paso el procedimiento se efectuó de

manera independiente para cada una de las 20 áreas geográcas representativas de

la V ronda de la ECV: 15 provincias de las regiones Costa y Sierra, un dominio que

agrupa las seis provincias de la región Amazonía, y las ciudades de Quito, Guayaquil,

Cuenca y Machala27.

27 Para las anteriores rondas sólo era posible obtener estimaciones conables a nivel de las dos ciudades principales, Quito

y Guayaquil; y a nivel de zonas urbanas y rurales para las regiones Sierra, Costa y Amazonía (sólo para las dos primeras

regiones en la IV Ronda). Cabe aclarar que para esta V Ronda las estimaciones a nivel de provincia no son conables si no

se considera la parte de la muestra que corresponde a las cuatro ciudades autorrepresentadas.

(iii)

(iv)

(v)



1

Debido a que las fechas de recolección de los datos de la encuesta y el censo dieren

de manera considerable, y a pesar de la homologación de las preguntas y conceptosefectuada en la etapa anterior, fue necesario probar estadísticamente la similitud de

las variables antes de ser incorporadas en los modelos (una premisa básica de la

metodología es que las variables creadas en ambas fuentes deben expresar la misma

información). El criterio seguido fue el siguiente28: (a) se calculó para cada uno de los

20 dominios de estudio el promedio censal de las variables, y el promedio e intervalo

de conanza al 95% correspondiente a la encuesta29, (b) se denió como variables

similares, y por tanto como predictoras potenciales, a aquellas cuyo promedio censal

se encontraba dentro del intervalo de conanza correspondiente a la encuesta. No

fueron consideradas en estas pruebas y, por tanto, se descartaron como predictorasa aquellas variables dummy cuyo promedio en la encuesta o censo fue menor al 3%

o mayor al 97%. Esto último se hizo con el propósito de asegurar que los valores de

las variables elegidas muestren alguna variación que pueda inuir en la variación

del consumo o el ingreso.

2.2 Etapa de construcción de los modelos de consumo o ingreso

Los modelos de consumo se construyeron siguiendo a Elbers, Lanjouw y Lanjouw (2003),

quienes parten de la expresión: ln ysh = E[ln ysh| xsh] + ush donde ln ysh es el logaritmo delconsumo per cápita del hogar h en el segmento s (en este caso el sector censal), x

shes un

vector que expresa las características observadas de este hogar y de sus miembros (capta la

heterogeneidad observada del consumo) y ush

es una variable aleatoria con una distribución

F(0,S) (capta la heterogeneidad no observada del consumo).

Este modelo es simplicado usando una aproximación lineal de E[ ln ysh

| xsh

] y

descomponiendo ush en dos partes independientes y no correlacionados con las

xsh: ln ysh

= xsh

’b + ns

+ esh

, donde b es el vector de parámetros a estimarse, ns representa

al componente geográco de ush, común a todos los hogares de un segmento (capta la

heterogeneidad debido a la residencia en distintos segmentos) y esh es el componente de ush

especíco a cada hogar (capta la heterogeneidad debido a otras razones no observadas con

la encuesta, el cual podría presentar heterocedasticidad).

28 Similar a lo efectuado en Mistiaen y otros “Putting welfare on the map in Madagascar”, Africa Region Working Paper

Series No. 34, julio de 2002.29 Esto se hizo considerando la información del diseño muestral de la encuesta de hogares para estimar el promedio y el

intervalo de conanza de cada variable (se utilizaron los comandos para el análisis de encuestas del paquete estadístico

Stata). El resultado de esta prueba implica que las variables seleccionadas son estadísticamente similares en la fecha de la

encuesta o en la del censo y, por consiguiente, es posible utilizarlas en los modelos de predicción ya que reejan la misma

información.



Los modelos se estimaron con el método de mínimos cuadrados generalizados (MCG)

utilizando la información de la encuesta de hogares, luego de estimar la matriz de varianzay covarianza, S30. El procedimiento utilizado para calcular esta matriz se detalla en el

Anexo 2.

2.3 Etapa de estimación de indicadores

Con los parámetros estimados (las “b” y la correspondiente matriz de varianza y covarianza

obtenidas con el MCG, las “a” y la correspondiente matriz de varianza y covarianza, y la

varianza de ns) y las características de cada hogar observadas en el censo se generaron

los valores estimados del consumo. Estos valores se obtuvieron 100 veces utilizando laexpresión:

ln yssh

=xsh

’bs + nss+ es

sh,

donde el supra-índice “s” indica la versión simulada de cada parámetro o variable y

las xsh se reeren a las características de los hogares observadas en los censos que son

estadísticamente similares a las observadas en la encuesta y que muestran una relación

signicativa con el consumo. Se consideró que los valores simulados de b , ns , y esh se

obtienen de manera aleatoria : (a) b con una distribución normal, con media y

, (b) nscon una distribución normal o t, con media cero y varianza como laindicada anteriormente31, y (c) esh , con una distribución normal o t, con media cero y

una varianza denida en el paso (vii) del Anexo 2 (asumiendo también que los valores

simulados de “a” en B=exp(Zsh

’as) se distribuyen normalmente con media y var .

De este modo, las estimaciones puntuales de los indicadores de pobreza y desigualdad

a nivel de áreas pequeñas corresponden al promedio de las 100 simulaciones efectuadas

para cada hogar dentro de cada área y el estadístico de error corresponde a la desviación

estándar de estas simulaciones32. En total se estimaron tres medidas de pobreza (incidencia,

intensidad y severidad, las medidas FGT), cuatro medidas de desigualdad del consumo o el

ingreso (el coeciente de Gini, promedio del logaritmo de la desviación, índice de Theil y la

30 Teniendo en consideración las ponderaciones a nivel de población, ya que las variables de los modelos se expresan a

nivel de hogar.31Se examinaron las distribuciones de los dos componentes de los errores (con los comandos “sktest” y “kdensity” del

Stata) después de hacer las regresiones nales de la segunda etapa para determinar a cual distribución (entre la normal y t

con diferentes grados de libertad) se asemejaba más. En todos los casos fue la normal la que más se ajustó.32Las estimaciones de la segunda etapa fueron realizadas con los programas SPSS y POVMAPPACKER, y la tercera etapa

correspondiente a las simulaciones de los indicadores de pobreza y desigualdad con el POVMAP.



mitad del cuadrado del coeciente de variación, las medidas de entropía generalizada) y 11

medidas del consumo (consumo per cápita promedio y el de cada decil). En el Recuadro 1 semuestra la formulación matemática e interpretación de los dos conjuntos de indicadores.

Debido a que en el marco de la encuesta no se levantó información para las Islas Galápagos

y las zonas no delimitadas los datos de estas áreas no están contenidas en ninguno de los

modelos estimados en la segunda etapa. Sin embargo, como la información para estas zonas

existe en el censo, las estimaciones de pobreza y desigualdad a nivel de áreas menores para

estas regiones se obtuvieron aplicando los parámetros estimados correspondiente a los

modelos de Manabí y la región de Amazonía a la información censal de las Islas Galápagos

y zonas no delimitadas, respectivamente. Este proceso asume que las relaciones entre lasvariables independientes y el consumo es similar en los modelos seleccionados y en las

regiones a las que se les aplicaron sus parámetros.

Además de la estimación a nivel de parroquias urbanas para las ciudades autorepresentadas

en la quinta ronda de la ECV (Quito, Guayaquil, Cuenca y Machala), se estimó también

a este nivel de desagregación las ciudades de Ambato y Santo Domingo. En el caso de

Ambato se usó el modelo de Tungurahua y en el de Santo Domingo el modelo de Pichincha.

También se realizaron estimaciones de los indicadores de pobreza y desigualdad para las

administraciones zonales en el cantón Quito, basados en el modelo de Pichincha; y para lasáreas de desarrollo social en el cantón Guayaquil en base al modelo de Guayas. Finalmente,

se estimaron indicadores de pobreza y desigualdad para las dos nuevas provincias: Santo

Domingo de los Tsáchilas y la Península de Santa Elena. Para Santo Domingo se empleó

el modelo de Pichincha y para la Península de Santa Elena el modelo de Guayas.



2.4 Criterio de Validación de los Resultados

Antes de analizar los resultados obtenidos a partir de esta metodología, fue necesario

evaluar su conabilidad. Una manera directa de hacerlo sería comparar las predicciones

de los indicadores de bienestar con sus “verdaderos” valores, pero esto rara vez es posible

hacerlo debido a la ausencia de la medida de bienestar monetaria en los censos 33. Como

alternativa se analizó la bondad de ajuste de los datos a los modelos de consumo construidos,

se compararon las estimaciones de pobreza y desigualdad obtenidas por este método para

20 dominios geográcos con las estimaciones obtenidas directamente con la encuesta para

los mismos dominios, y se analizaron los coecientes de variación de cada una de las

estimaciones obtenidas a nivel de áreas pequeñas.

En el Anexo 3 se muestran los resultados de las regresiones de los veinte modelos de

consumo estimados . Debe aclararse que se trata de modelos de asociación, por lo que

los parámetros estimados de las variables independientes no deben ser interpretados

como efectos casuales. Puede observarse que la variación de los valores de las variables

independientes seleccionadas para los modelos explica en promedio el 75% de la variación

del consumo (variando entre 59% en Los Ríos y 85% en la Amazonía). El resto de esta

variación se consideró es generada aleatoriamente con una distribución especíca. En

general, fueron la educación de los miembros adultos del hogar, el tamaño familiar, elnúmero de cuartos, la actividad del jefe de hogar, y algunas variables relacionadas con los

activos físicos de la vivienda y el acceso de los hogares a los servicios básicos, las variables

más signicativas en la mayoría de las regresiones.

La Tabla 6 muestra que las estimaciones promedio de la incidencia de la pobreza total y el

indicador de desigualdad a nivel de los dominios de la encuesta basadas en la metodología

descrita son muy similares a las obtenidas con la información de ECV 2005-2006, en términos

ordinales y en términos de los valores absolutos. Estadísticamente puede probarse que con

los errores estándar de los indicadores no se rechazaría la hipótesis de que las predicciones

promedio obtenidas con la metodología son similares a las obtenidas con la encuesta (a un

nivel de conanza del 95%), debido a que caen dentro del intervalo de conanza estimada

con la misma. Sin embargo, debe tenerse en consideración que las estimaciones promedio

33 Demombynes, Gabriel, Elbers, Chris, Lanjouw, Jean O. and Lanjouw, Peter, (2007) examinaron la conabilidad de esta

metodología utilizando la información de gastos obtenida a partir de un censo de hogares aplicado a un conjunto de comu-

nidades rurales en México.



obtenidas por la metodología también están sujetas a un error estándar, y por lo tanto,

deberían considerarse para hacer una evaluación estadística más precisa.

Tabla 6: Comparación de estimaciones de pobreza y desigualdad según fuente utilizada

Nota: Las medidas de pobreza están expresadas en proporciones respecto a la población total de cada dominio. A nivel dela encuesta los intervalos de conanza (al 95%) fueron estimados teniendo en consideración las características del diseño

muestral de la misma.

Fuente: ECV 2005-2006

Elaboración: Equipo SIISE-BID

Finalmente, el análisis de los coecientes de variación muestra que a nivel de provincias

las estimaciones obtenidas con la metodología tienen errores estándar promedio del 3%

respecto a sus correspondientes estimaciones puntuales (errores relativos o coecientes de

variación) y a nivel de cantones, parroquias y zonas censales los promedios son 4.8%, 5.6%



y 12%, respectivamente. Si se toma como límite el 25% para calicar como conables las

estimaciones efectuadas (límite similar al que utilizan las ocinas de estadística de la regióncuando utilizan los datos de las encuestas de hogares), puede indicarse que esta calica-

ción tiene el 100% de las estimaciones a nivel de provincias y cantones, el 99.4% a nivel de

parroquias y el 93.1% a nivel de zonas censales. En general, el coeciente de variación es

mayor cuanto más bajo es la incidencia de pobreza y menor es el tamaño de hogares de las

divisiones geográcas. En el Gráco 3 se muestran los coecientes de variación para las

provincias, cantones y parroquias.

Gráco 3: Coeciente de variación de las estimaciones de la incidencia de pobreza a nivel

de provincias, cantones y parroquias

Fuente: ECV 1995, 1998, 1999 y 2006




RESULTADOS DEL MAPA DE POBREZADEL 00 EN ECUADOR

L os resultados se presentan en formato de mapas y tablas. Para cada una de las 24

provincias se han realizado mapas desagregados a nivel cantonal y parroquial, conlos indicadores de incidencia de pobreza y coeciente de Gini; los mapas se presentan

divididos y ordenados por quintiles según el indicador respectivo. Además, se incluye

un cuadro de información contextual de cada provincia, donde se detalla la población, los

principales productos agrícolas, la tasa de desempleo, la tasa de analfabetismo, los años de

escolaridad promedio, e indicadores relacionados con el acceso a servicios básicos. Por

su parte, las tablas contienen información de incidencia de pobreza, incidencia de extrema

pobreza, desigualdad (coeciente de Gini), y el número de habitantes a nivel parroquial.

Adicionalmente, se presentan los resultados estimados para las ciudades Cuenca y Ambato

a nivel de parroquia urbana, y los resultados de los cantones Quito y Guayaquil a nivel de

administraciones zonales y por áreas de desarrollo, respectivamente.

Por otra parte, es importante mencionar que la información de las tablas al igual que

otros indicadores de pobreza y desigualdad, se presenta en formato magnético en el CD

adjunto al documento; facilitando así el uso de la información. El documento también

incluye acetatos de otros mapas tales como ubicación de pueblos y etnias, de viabilidad,

de amenazas multifenómeno, de vulnerabilidad territorial, de áreas protegidas, de pobreza

según necesidades básicas insatisfechas, de desnutrición crónica infantil, de serviciosde saneamiento (agua, alcantarillado, sistema de eliminación de excretas), de años de

escolaridad y de analfabetismo. Estos mapas pueden ser superpuestos al mapa de pobreza

provincial con el objeto de tener una mirada más amplia y compleja de la problemática

analizada.

El objetivo nal de esta metodología es la construcción de un instrumento técnico que

coadyuve al ordenamiento de las unidades territoriales, a n de poder realizar una

focalización más eciente del gasto público o evaluar el nivel de bienestar y pobreza de una

población. Un mapeo de la pobreza a nivel cantonal, o parroquial como el que se presentaen este estudio permite evidenciar la heterogeneidad de la pobreza al interior de unidades

territoriales en diferentes escalas comparativas. A continuación se presentan los principales

resultados encontrados en esta investigación acerca de la pobreza y la desigualdad a nivel

provincial, cantonal y parroquial.

A nivel provincial, en el mapa de la página 35, el ordenamiento por incidencia de pobreza

revela que las provincias más pobres por consumo son Morona Santiago (69%), Napo (68%),

Orellana (63%), Zamora Chinchipe (62%) y Bolívar (61%). Entre tanto que, las provincias



con menor incidencia de pobreza son: Pichincha (22%), Galápagos (23%), Azuay (27%) y

El Oro (28%). Estas provincias presentan un nivel de pobreza por debajo del observado anivel nacional. En cuanto a la desigualdad en el consumo, en el mapa de la página 36, las

provincias que presentan una mayor desigualdad según el coeciente de Gini son: Napo

(0.51), Pastaza (0.51) y Morona Santiago (0.50); mientras que, las más equitativas son: El

Oro (0.39), Cañar (0.38), La Península de Santa Elena (0.36) y Los Ríos (0.36). El resto de las

provincias presenta un coeciente de Gini entre el 0.41 y el 0.48.

A nivel cantonal, en el mapa de la página 38, las zonas geográcas con una incidencia de

pobreza por encima del 90% son: Taisha y Huamboya de la provincia de Morona Santiago;

Aguarico y Loreto de Orellana; Arajuno de Pastaza; y Sigchos de Cotopaxi. Entre tantoque, los cantones con menor nivel de pobreza son: Isabela, Quito, Rumiñahui, Cuenca, San

Cristóbal, Guayaquil, Machala, Santa Cruz, Loja y Pasaje, todos ellos con porcentajes por

debajo del 30% de pobreza. En cuanto a la desigualdad en el consumo, medida a través

del coeciente de Gini, el cantón con mayor desigualdad es Samborondón (0.59), y el más

equitativo es Isidro Ayora (0.27). Estos dos cantones se ubican en la provincia de Guayas,

lo que revela situaciones polarizadas dentro de una misma provincia.

A nivel parroquial, en el mapa de la página 39, las zonas con niveles de pobreza por encima

del 95% son: 20 parroquias de la región Amazónica, dos de Cotopaxi (Chugchilán y Isinliví),una de Chimborazo (Pistishi) y una del Carchi (Tobar Donoso). En el otro extremo, lasparroquias con menor pobreza cuya incidencia se encuentra por debajo del 20% son: 7parroquias de la provincia de Pichincha34, una de El Oro (Zaruma), dos de Galápagos (PuertoVillamil y Puerto Baquerizo Moreno), una de Chimborazo (Riobamba), una de Tungurahua(Ambato), una de Azuay (Cuenca) y una de Loja (Loja). Por su parte, el coeciente de Gini

a nivel parroquial revela que la parroquia más inequitativa (Tarifa) se ubica en la provinciade Guayas, con un coeciente de Gini de 0.586; y, la parroquia con menor desigualdad

(Puerto Bolívar) en la provincia de Sucumbíos, con un coeciente de Gini de 0.22.

Los mapas de pobreza, además de permitir comparaciones entre provincias, cantones yparroquias a nivel nacional, posibilitan visualizar la situación de pobreza y desigualdadpor consumo al interior de cada provincia, poniendo en evidencia diferencias aún mayoresque las nacionales. Por ejemplo, en el mapa de El Oro, en la página 43, donde se presentala pobreza de consumo a nivel cantonal se observa una alta heterogeneidad en los

resultados.

34 Cumbayá, Pomasqui, Conocoto, Quito, Alangasí, Nayón, Tumbaco, y Calderón del cantón Quito; Sangolquí del cantón

Rumiñahui; y Uyumbicho del cantón Mejía.



0

Los niveles de pobreza varían desde 23% en el cantón Machala a 73% en el cantón Santa

Elena. Un mayor nivel de desagregación al interior de la provincia de El Oro pone enevidencia diferencias aún más marcadas que las cantonales. En el mapa de El Oro, en la

página 45, que muestra la distribución de la pobreza a nivel parroquial, los estimados de

pobreza uctúan entre 18% (Zaruma) y 84% (San Isidro).

Como se menciono anteriormente también se puede encontrar en la publicación los

resultados mapeados de las parroquias urbanas de Cuenca y Ambato, y de los cantones

Quito y Guayaquil a nivel de administraciones zonales y áreas de desarrollo social

respectivamente. En relación a las estimaciones de pobreza y desigualdad en las parroquias

urbanas de Cuenca y Ambato, se puede revisar a manera de ejemplo los resultados en laciudad de Cuenca. En el mapa de la página 157, se observa que las parroquias urbanas

con menor pobreza son La Merced, Matriz y San Francisco, con una incidencia de pobreza

menor al 10%; las parroquias urbanas de mayor pobreza son Pishilata y La Península, con

una incidencia de pobreza superior al 20%; mientras que, las parroquias Atocha-Ficoa,

Celiano Monge, Huachi Chico y Huachi Loreto presentan una pobreza entre el 11% y 13%.

En cuanto a la desigualdad, en el mapa de la página 158, las parroquias urbanas de Cuenca

presentan un Gini entre el 0.31 en San Francisco y el 0.39 en Atocha Ficoa.

En el mapa de las administraciones zonales del cantón Quito, en la página 163 se observaque las zonas Norcentral (64%) y Noroccidente (57%) son las de mayor pobreza, seguidas

por la zona del Aeropuerto (37%) y Quitumbe (30%) que se ubican en el siguiente de mayor

pobreza. Entre tanto que, las administraciones zonales Centro (15%), Eloy Alfaro (14%)

y Norte (8%) son las que presentan menor incidencia de pobreza. Por su parte, las zonas

restantes tienen niveles de pobreza entre el 19% y el 26% distribuida de la siguiente: Los

Chillos 26%, Calderón 25%, La Delicia 19% y Tumbaco 19%.

En el cantón Guayaquil, en el mapa de la página 166, el Municipio ha conformado 37 áreas

de desarrollo social para nes de planicación, el mapa del cantón Guayaquil indica que las

áreas de mayor pobreza son Puná (60%), el Morro (57%), Juan Gómez Rendón (45%), Flor

de Bastión (43%), Posorja (39%), La Trinitaria (38%) y Nueva Prosperina (38%). En las áreas

de desarrollo de mayor pobreza es importante destacar que se encuentran la mayoría de las

parroquias rurales del cantón Guayaquil, como son Puná, el Morro, Juan Gómez Rendón, y

Posorja; pero también se encuentran las áreas urbanas como Flor de Bastión, La Trinitaria

y Nueva Prosperina. Entre las áreas de desarrollo social que presentan menor incidencia

de pobreza por consumo, se encuentran: Pradera, Ayacucho, Martha de Roldós, Esteros,



1

Alborada, Aeropuerto, Urdesa y los Ceibos, con una pobreza por debajo del 10%. En este

mapa, se puede identicar en qué quintil de pobreza se encuentran las restantes áreas dedesarrollo social.

Para ejemplicar el uso y la utilidad de los otros mapas adjuntos al documento (mapas

en acetatos) que pueden ser superpuestos al mapa de pobreza (página 35), se revisan a

continuación algunos ejemplos:

Cuando se relaciona la información de pobreza por consumo y desnutrición crónica infantil,

a través de la superposición de estos dos mapas, se observa que las provincias con mayor

prevalencia de desnutrición crónica (Chimborazo, Bolívar y Cotopaxi) no necesariamenteson aquellas que presentan altos niveles de pobreza por consumo, a excepción de Bolívar

que además de ser una de las provincias más pobres tiene un gran porcentaje de población

infantil desnutrida. Esta evidencia sugeriría que si bien la pobreza está relacionada

con la desnutrición crónica la relación no es tan directa ya que entre los determinantes

de la desnutrición crónica infantil, se encuentra otros factores que no son capturados en

el agregado de consumo, como por ejemplo las prácticas maternas en el cuidado de los

niños.

Finalmente, al superponer el mapa de pueblos y nacionalidades al de pobreza por consumose puede observar qué pueblos y nacionalidades se encuentran en las provincias más pobres,

como el caso de los Shuar y Achuar en Morona Santiago, los Kichwa de la Amazonía en

Napo, los Siona en Orellana y los Waranka y los Kichwa del Tungurahua en la provincia

de Bolívar. En el siguiente quintil con mayor pobreza, se encuentran los Panzaleos de

Cotopaxi; los A’i Cofán, Secoya y el pueblo afroecuatoriano Amazonía Norte en Sucumbíos;

nalmente, los Awá de la provincia de Carchi.



ECUADOR

Incidencia de Pobreza Provincial



ECUADOR

Coeficiente de Gini Provincial



TABLA 1ECUADOR

POBREZA Y DESIGUALDAD



ECUADOR

Incidencia de Pobreza Cantonal



Incidencia de Pobreza Parroquial

ECUADOR



0



1San Clemente. Foto de Pablo Corral Vega



EL ORO


La provincia de El Oro está conformada por 14 cantones y 86 parroquias. Su población, según

proyecciones del INEC para el año 2007, es de 608.032 habitantes; de la cual un 80.4% se

localiza en el área urbana y un 19.6% en el área rural. Sus principales productos agrícolas

en cuanto a cultivos permanentes son el banano, cacao, café y cultivos transitorios el maíz

duro seco, arroz y maíz suave seco. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 5.7%

(ENEMDUR 2006).



El ORO

Coeficiente Gini Cantonal

Respecto a indicadores de pobreza y desigualdad por consumo, en base a la ECV 2005-2006,

se tiene que el 28% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y el coeciente

de Gini es de 0.39. El nivel de analfabetismo en la provincia de El Oro es de 5.6%; entre tanto

que, en promedio la población tiene 8.3 años de estudio (ECV 2005-2006). En lo que se reere

a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo a la ECV 2005-2006, el

48.1% de las viviendas tiene acceso agua potable, el 62.4% cuenta con servicio de alcantarillado,

y un 85.7% de las casas disponen de algún medio sanitario de eliminación de excretas.



El ORO




CUADRO Nº 1Provincia de El Oro

Pobreza y Desigualdad



CUADRO Nº 1Provincia de El Oro




ESMERALDAS


La provincia de Esmeraldas está conformada por 7 cantones y 77 parroquias. Su población,

según proyecciones del INEC para el año 2007, es de 438.576 habitantes; de la cual un 43.3%

se localiza en el área urbana y un 56.7% en el área rural. Sus principales productos agrícolas

en cuanto a cultivos permanentes son la palma africana, cacao, plátano y cultivos transitorios

el maíz duro seco, arroz y otros. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 8.9%

(ENEMDUR 2006).



ESMERALDAS

Coeficiente de Gini Cantonal


se tiene que el 49.5% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y el coeciente

de Gini es de 0.44. El nivel de analfabetismo en la provincia de Esmeraldas es de 13.5%; entre

tanto que, en promedio la población tiene 7.3 años de estudio (ECV 2005-2006). En lo que se

reere a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo a la ECV 2005-

2006, el 35.8% de las viviendas tiene acceso agua potable, el 33.3% cuenta con servicio de

alcantarillado, y un 57.5% de las casas disponen de algún medio sanitario de eliminación de

excretas.



0

ESMERALDAS




1

CUADRO Nº Provincia de Esmeraldas




CUADRO Nº Provincia de Esmeraldas




GUAYAS


La provincia de Guayas está conformada por 25 cantones y 95 parroquias. Su población, según

proyecciones del INEC para el año 2007, es de 3.356.533 habitantes; de la cual un 84.8%


en cuanto a cultivos permanentes son el cacao, caña de azúcar, banano y cultivos transitorios

el arroz, maíz duro seco y otros. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 8.3%

(ENEMDUR 2006).



GUAYAS


Respecto a indicadores de pobreza y desigualdad por consumo, en base al Censo 2001 y la ECV

2005-2006, se tiene que el 32% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y el

coeciente de Gini es de 0.39. El nivel de analfabetismo en la provincia de Guayas es de 7.1%;

entre tanto que, en promedio la población tiene 8.6 años de estudio (ECV 2005-2006). En lo

que se reere a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo a la ECV

2005-2006, el 52% de las viviendas tiene acceso agua potable, el 39.7% cuenta con servicio de


excretas.

Nota: Los indicadores de desempleo (ENEMDUR), analfabetismo, años de estudio, y servicios básicos (ECV 2005-2006)

presentan información de la provincia del Guayas considerando los cantones de Santa Elena, La Libertad y Salinas.



GUAYAS




CUADRO Nº Provincia del Guayas




LOS RIOS


La provincia de Los Ríos está conformada por 12 cantones y 49 parroquias. Su población,



en cuanto a cultivos permanentes son el cacao, banano, palma africana y cultivos transitorios

el arroz, maíz duro seco y soya. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 11%

(ENEMDUR 2006).



LOS RIOS




de Gini es de 0.36. El nivel de analfabetismo en la provincia de Los Ríos es de 10.3%; entre





excretas.



0

LOS RIOS




1

CUADRO Nº Provincia de Los Rios




MANABÍ


La provincia de Manabí está conformada por 22 cantones y 109 parroquias. Su población,

según proyecciones del INEC para el año 2007, es de 1.314.445 habitantes; de la cual un 59.2%

se localiza en el área urbana y un 40.8% en el área rural. Sus principales productos agrícolas en

cuanto a cultivos permanentes son el café, cacao, plátano y cultivos transitorios el maíz duro

seco, arroz, y otros. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 6.6% (ENEMDUR

2006).



MANABÍ




de Gini es de 0.43. El nivel de analfabetismo en la provincia de Manabí es de 13%; entre tanto



28% de las viviendas tiene acceso agua potable, el 29% cuenta con servicio de alcantarillado, y

un 62.3% de las casas disponen de algún medio sanitario de eliminación de excretas.



MANABÍ




CUADRO Nº Provincia de Manabí




SANTA ELENA


Antiguo cantón de la provincia del Guayas, consiguió su provincialización el 17 de octubre

de 2007. La provincia de Santa Elena está conformada por 3 cantones y 18 parroquias. Su

población, según proyecciones del INEC para el año 2007, es de 260.971 habitantes; de la cual

un 56.2% se localiza en el área urbana y un 43.8% en el área rural. Respecto a indicadores de

pobreza y desigualdad por consumo, en base al Censo 2001 y la ECV 2005-2006, se tiene que

el 59% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y el coeciente de Gini es de

0.36.



SANTA ELENA


El nivel de analfabetismo en el Cantón Santa Elena es de 9.4%, en el cantón Salinas es de 7.1%

y en el cantón La Libertad es de 7.2%; entre tanto que, en promedio la población del cantón

Santa Elena tiene 5.9 años de estudio, el cantón Salinas tiene 6.7 años de estudio y el cantón La

Libertad tiene 6.9 años de estudio (Censo 2001). En lo que se reere a variables relacionadas

con el acceso a servicios básicos, de acuerdo al Censo 2001, las viviendas que tienen acceso

agua potable en el cantón Santa Elena son el 25.3%, en el cantón Salinas el 45.8% y en el cantón

La Libertad el 40.8%. En cuanto al servicio de alcantarillado, el cantón Santa Elena tiene

10.9%, el cantón Salinas tiene 11.8% y el cantón La Libertad tiene 8.5%. Las casas disponen

de algún medio sanitario de eliminación de excretas en el cantón Santa Elena es de 68.7%, en

el cantón Salinas es de 77.4% y en el cantón La Libertad es de 69.2%.



SANTA ELENA




0

CUADRO Nº Provincia de Santa Elena




1

SANTO DOMINGO


Antiguo cantón de la provincia de Pichincha, consiguió su provincialización el 02 de octubre

de 2007. La provincia de Santo Domingo está conformada por 1 cantón y 15 parroquias. Su


un 69.1% se localiza en el área urbana y un 30.9% en el área rural. Respecto a indicadores de

pobreza y desigualdad por consumo, en base al Censo 2001 y la ECV 2005-2006, se tiene que

el 49% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y el coeciente de Gini es de

0.39.



SANTO DOMINGO

Coeficiente de Gini Parroquial

El nivel de analfabetismo en la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas es de 9.2%; entre

tanto que, en promedio la población tiene 6.4 años de estudio (Censo 2001). En lo que se reere

a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo al Censo 2001, el 32.3%

de las viviendas tiene acceso agua potable, el 56.2% cuenta con servicio de alcantarillado, y un

82.5% de las casas disponen de algún medio sanitario de eliminación de excretas.

Nota: Santo Domingo es una provincia de reciente creación que al momento de esta publicación no está identicada con una

región natural especica, para este documento se la ha ubicado en la Región Costa.



CUADRO Nº Provincia de Santo Domingo




Cayambe. Foto de Pablo Corral Vega



AZUAY


La provincia de Azuay está conformada por 15 cantones y 100 parroquias. Su población, según


localiza en el área urbana y un 39.8% en el área rural. Sus principales productos agrícolas en

cuanto a cultivos permanentes son el banano, cacao, café y cultivos transitorios el maíz, papa y

arveja Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 4.8% (ENEMDUR 2006).



AZUAY




de Gini es de 0.44. El nivel de analfabetismo en la provincia de Azuay es de 9.1%; entre tanto







AZUAY




0

CUADRO Nº Provincia de Azuay




1

CUADRO Nº Provincia de Azuay




BOLÍVAR


La provincia de Bolívar está conformada por 7 cantones y 42 parroquias. Su población, según



cuanto a cultivos permanentes son la caña de azúcar, banano, cacao y cultivos transitorios el

maíz suave seco, maíz suave choclo y cebada. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial

es de 2.7% (ENEMDUR 2006).



BOLÍVAR


Respecto a indicadores de pobreza y desigualdad por consumo, en base a la ECV 2005-2006, se

tiene que el 60.4% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y el coeciente de

Gini es de 0.45. El nivel de analfabetismo en la provincia de Bolívar es de 19.1%; entre tanto

que, en promedio la población tiene 6 años de estudio (ECV 2005-2006). En lo que se reere



y un 64% de las casas disponen de algún medio sanitario de eliminación de excretas.



BOLÍVAR




CUADRO Nº 10Provincia de Bolívar




CAÑAR


La provincia de Cañar está conformada por 7 cantones y 41 parroquias. Su población, según


localiza en el área urbana y un 54.6% en el área rural. Sus principales productos agrícolas

en cuanto a cultivos permanentes son la caña de azúcar, banano, cacao y cultivos transitorios

el maíz suave seco, arroz y papa. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 3.7%

(ENEMDUR 2006).



CAÑAR




de Gini es de 0.38. El nivel de analfabetismo en la provincia de Cañar es de 15.4%; entre tanto







CAÑAR




CUADRO Nº 11Provincia de Cañar




0

CARCHI


La provincia de Carchi está conformada por 6 cantones y 40 parroquias. Su población, según



cuanto a cultivos permanentes son el plátano, aguacate, caña de azúcar y cultivos transitorios

la papa, fréjol seco, y cebada. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 4.7%

(ENEMDUR 2006).



1

CARCHI




de Gini es de 0.47. El nivel de analfabetismo en la provincia de Carchi es de 8.5%; entre tanto







CARCHI




CUADRO Nº 1Provincia de Carchi




COTOPAXI


La provincia de Cotopaxi está conformada por 7 cantones y 53 parroquias. Su población, según



cuanto a cultivos permanentes son la caña de azúcar, banano, cacao y cultivos transitorios la

cebada, papa y maíz suave. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 1% (ENEMDUR

2006).



COTOPAXI




de Gini es de 0.43. El nivel de analfabetismo en la provincia de Cotopaxi es de 15.9%; entre





excretas.



COTOPAXI




CUADRO Nº 1Provincia de Cotopaxi




CHIMBORAZO


La provincia de Chimborazo está conformada por 10 cantones y 65 parroquias. Su población,



cuanto a cultivos permanentes son la caña de azúcar, banano, manzana y cultivos transitorios

la cebada, maíz suave seco y papa. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 2.1%

(ENEMDUR 2006).




CHIMBORAZO



de Gini es de 0.48. El nivel de analfabetismo en la provincia de Chimborazo es de 19%; entre





excretas.



100

CHIMBORAZO




10

CUADRO Nº 1Provincia de Chimborazo




10

IMBABURA


La provincia de Imbabura está conformada por 6 cantones y 53 parroquias. Su población, según



cuanto a cultivos permanentes son la caña de azúcar, plátano, otros y cultivos transitorios el

maíz suave seco, fréjol seco y trigo. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 3.8%

(ENEMDUR 2006).



10

IMBABURA




de Gini es de 0.44. El nivel de analfabetismo en la provincia de Imbabura es de 13.7%; entre





excretas.



10

IMBABURA




10

CUADRO Nº 1Provincia de Imbabura




10

LOJA


La provincia de Loja está conformada por 16 cantones y 112 parroquias. Su población, según



cuanto a cultivos permanentes son la caña de azúcar, café, banano y cultivos transitorios el maíz

suave seco, maíz duro seco y trigo. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 4.6%

(ENEMDUR 2006).



10

LOJA




de Gini es de 0.48. El nivel de analfabetismo en la provincia de Loja es de 6.9%; entre tanto







10

LOJA




10

CUADRO Nº 1Provincia de Loja




110

CUADRO Nº 1Provincia de Loja




111

PICHINCHA


La provincia de Pichincha está conformada por 8 cantones y 206 parroquias. Su población,

según proyecciones del INEC para el año 2007, es de 2.361.192 habitantes; de la cual un 71.5%


en cuanto a cultivos permanentes son la palma africana, plátano, palmito y cultivos transitorios

el maíz suave seco, cebada y papa. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es de 7.9%

(ENEMDUR 2006). Respecto a indicadores de pobreza y desigualdad por consumo, en base al

Censo 2001 y la ECV 2005-2006, se tiene que el 22% de la población se ubica por debajo de la

línea de pobreza y el coeciente de Gini es de 0.47.



11

PICHINCHA


El nivel de analfabetismo en la provincia de Pichincha es de 5.6%; entre tanto que, en promedio

la población tiene 9.4 años de estudio (ECV 2005-2006). En lo que se reere a variables

relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo a la ECV 2005-2006, el 68.4% de las

viviendas tiene acceso agua potable, el 79.5% cuenta con servicio de alcantarillado, y un 95%

de las casas disponen de algún medio sanitario de eliminación de excretas.

Nota: Los indicadores de desempleo (ENEMDUR), analfabetismo, años de estudio, y servicios básicos (ECV 2005-2006)

presentan información de la provincia de Pichincha considerando a Santo Domingo.



11

PICHINCHA




11

CUADRO Nº 1Provincia de Pichincha




11

TUNGURAHUA


La provincia de Tungurahua está conformada por 9 cantones y 66 parroquias. Su población,



cuanto a cultivos permanentes son el tomate de árbol, mora, manzana y cultivos transitorios la

papa, maíz suave choclo, y maíz suave seco. Por otra parte, la tasa de desempleo provincial es

de 2.5% (ENEMDUR 2006).



11

TUNGURAHUA




de Gini es de 0.42. El nivel de analfabetismo en la provincia de Tungurahua es de 11.9%;

entre tanto que, en promedio la población tiene 7.3 años de estudio (ECV 2005-2006). En lo

que se reere a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo a la ECV

2005-2006, el 44.4% de las viviendas tiene acceso agua potable, el 52.8% cuenta con servicio

de alcantarillado, y un 77.2% de las casas disponen de algún medio sanitario de eliminación de

excretas.



11

TUNGURAHUA




11

CUADRO Nº 1Provincia de Tugurahua




10



1 Punta Ahuano. Napo. Foto de Pablo Corral Vega



1



1

MORONA SANTIAGO


La provincia de Morona Santiago está conformada por 12 cantones y 73 parroquias. Su


un 41.5% se localiza en el área urbana y un 58.5% en el área rural. Sus principales productos

agrícolas en cuanto a cultivos permanentes son el plátano, naranjilla, caña de azúcar y cultivos

transitorios la yuca, maíz duro seco y otros. Por otra parte, la tasa de desempleo en la región

amazónica es de 3.3% (ENEMDUR 2006).



1

MORONA SANTIAGO


Respecto a indicadores de pobreza y desigualdad por consumo, en base al Censo 2001 y ECV

2005-2006, se tiene que el 69% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y el

coeciente de Gini es de 0.50. El nivel de analfabetismo en la provincia de Morona Santiago

es de 10%; entre tanto que, en promedio la población tiene 5.8 años de estudio (Censo 2001).

En lo que se reere a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo al

Censo 2001, el 34.3% de las viviendas tiene acceso agua potable, el 37.7% cuenta con servicio

de alcantarillado, y un 60% de las casas disponen de algún medio sanitario de eliminación de

excretas.



1

MORONA SANTIAGO




1

CUADRO Nº 1Provincia de Morona Santiago




1

NAPO


La provincia de Napo está conformada por 9 cantones y 28 parroquias. Su población, según



cuanto a cultivos permanentes son el café, cacao, naranjilla y cultivos transitorios el maíz duro

seco, yuca y maíz duro choclo. Por otra parte, la tasa de desempleo en la región amazónica es

de 3.3% (ENEMDUR 2006).



1

NAPO


Respecto a indicadores de pobreza y desigualdad por consumo,en base al Censo 2001 y ECV

2005-2006, se tiene que el 67.9% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y el

coeciente de Gini es de 0.51. El nivel de analfabetismo en la provincia de Napo es de 10.5%;

entre tanto que, en promedio la población tiene 6.5 años de estudio (Censo 2001). En lo que se

reere a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo al Censo 2001, el

30% de las viviendas tiene acceso agua potable, el 38.2% cuenta con servicio de alcantarillado,




10

NAPO




1

CUADRO Nº 0Napo




1

ORELLANA

incidencia de Pobreza Cantonal

La provincia de Orellana está conformada por 4 cantones y 33 parroquias. Su población, según



cuanto a cultivos permanentes son el café, palma africana, plátano y cultivos transitorios el

maíz duro seco, arroz, y yuca. Por otra parte, la tasa de desempleo en la región amazónica es de

3.3% (ENEMDUR 2006).



1

ORELLANA



2005-2006, se tiene que el 62.8% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y

el coeciente de Gini es de 0.37. El nivel de analfabetismo en la provincia de Orellana es de

9.2%; entre tanto que, en promedio la población tiene 5.9 años de estudio (Censo 2001). En lo

que se reere a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo al Censo



excretas.



1

ORELLANA




1

CUADRO Nº 1Orellana




1

PASTAZA


La provincia de Pastaza está conformada por 4 cantones y 24 parroquias. Su población, según



cuanto a cultivos permanentes son el plátano, caña de azúcar, naranjilla y cultivos transitorios la

yuca, maíz duro seco, y papa china. Por otra parte, la tasa de desempleo en la región amazónica

es de 3.3% (ENEMDUR 2006).



1

PASTAZA



2005-2006, se tiene que el 54% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y

el coeciente de Gini es de 0.51. El nivel de analfabetismo en la provincia de Pastaza es de

10.1%; entre tanto que, en promedio la población tiene 7.1 años de estudio (Censo 2001). En

lo que se reere a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo al Censo



excretas.



1

PASTAZA




1

CUADRO Nº Pastaza




10

SUCUMBIOS


La provincia de Sucumbíos está conformada por 7 cantones y 38 parroquias. Su población,



en cuanto a cultivos permanentes son el café, palma africana, plátano y cultivos transitorios el

maíz duro seco, arroz, y otros. Por otra parte, la tasa de desempleo en la región amazónica es

de 3.3% (ENEMDUR 2006).



1

SUCUMBIOS



2005-2006, se tiene que el 59.4% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y

el coeciente de Gini es de 0.41. El nivel de analfabetismo en la provincia de Sucumbíos es

de 8.5%; entre tanto que, en promedio la población tiene 6 años de estudio (Censo 2001). En

lo que se reere a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo al Censo



excretas.



1

SUCUMBIOS




1

CUADRO Nº Sucumbios




1

ZAMORA CHINCHIPE


La provincia de Zamora Chinchipe está conformada por 9 cantones y 43 parroquias. Su población,

según proyecciones del INEC para el año 2007, es de 85.571 habitantes; de la cual un 44%

se localiza en el área urbana y un 56% en el área rural. Sus principales productos agrícolas en

cuanto a cultivos permanentes son el café, plátano, caña de azúcar y cultivos transitorios el maíz

duro seco, yuca y otros. Por otra parte, la tasa de desempleo en la región amazónica es de 3.3%

(ENEMDUR 2006).



1

ZAMORA CHINCHIPE



2005-2006, se tiene que el 62.3% de la población se ubica por debajo de la línea de pobreza y el

coeciente de Gini es de 0.45. El nivel de analfabetismo en la provincia de Zamora Chinchipe

es de 8.2%; entre tanto que, en promedio la población tiene 6.2 años de estudio (Censo 2001).

En lo que se reere a variables relacionadas con el acceso a servicios básicos, de acuerdo al

Censo 2001, el 32.5% de las viviendas tiene acceso agua potable, el 43.7% cuenta con servicio

de alcantarillado, y un 58.9% de las casas disponen de algún medio sanitario de eliminación de

excretas.



1

ZAMORA CHINCHIPE




1

CUADRO Nº Zamora Chinchipe




1



1Galápagos. Foto de Pablo Corral Vega



10



1

GALÁPAGOS


La provincia de Galápagos está conformada por 3 cantones y 8 parroquias. Su población, según



cuanto a cultivos permanentes son el café, banano, plátano y cultivos transitorios el maíz duro

seco y otros. Respecto a indicadores de pobreza y desigualdad por consumo, en base al Censo

2001 y la ECV 2005-2006, se tiene que el 23% de la población se ubica por debajo de la línea

de pobreza y el coeciente de Gini es de 0.41.



1

GALÁPAGOS


El nivel de analfabetismo en la provincia de Galápagos es de 2.7%; entre tanto que, en promedio

la población tiene 9.5 años de estudio (Censo 2001). En lo que se reere a variables relacionadas

con el acceso a servicios básicos, de acuerdo al Censo 2001, el 52% de las viviendas tiene

acceso agua potable, el 30.8% cuenta con servicio de alcantarillado, y un 97.3% de las casas

disponen de algún medio sanitario de eliminación de excretas.



1

GALÁPAGOS




1

CUADRO Nº GALÁPAGOS




1Quito. Foto de Pablo Corral Vega



1



1

CIUDAD CUENCA

Incidencia de Pobreza Parroquias Urbanas



1

CIUDAD CUENCA

Coeficiente de Gini Parroquias Urbanas



1

CUADRO Nº Ciudad Cuenca




10

CIUDAD AMBATO

Incidencia de Pobreza Parroquias Urbanas



1

CIUDAD AMBATO

Coeficiente de Gini Parroquias Urbanas



1

CUADRO Nº Ciudad Ambato




1

CANTÓN QUITO

Incidencia de Pobreza Administraciones Zonales



1

CANTÓN QUITO

Coeficiente de Gini Administraciones Zonales



1

CUADRO Nº Cantón Quito




1

CANTÓN GUAYAQUIL

Incidencia de Pobreza Áreas de Desarrollo



1

CANTÓN GUAYAQUIL

Coeficiente de Gini Áreas de Desarrollo



1

CUADRO Nº Cantón Guayaquil




1

CEPAL (1989) “Ecuador: Mapa de Necesidades Básicas Insatisfechas”, División de

Estadística y Proyecciones.

Coudouel, A., S. Jesko y Q. Wodon (2002) “Medición y análisis de la pobreza”, Banco

Mundial, Washington D.C..

Cowell, F. y S. Jenkins “How much inequality can we explain? A methodology and an

application to the USA”, Economic Journal, 105:421-430.

Demombynes, G., C. Elbers, J. Lanjouw, y P. Lanjouw (2007) “How Good a Map? Putting

Small Area Estimation to the Test”. World Bank Policy Research Working Paper No. 4155,Washington D.C..

Elbers, C., J. Lanjouw, y P. Lanjouw (2003) “Micro-level estimation of poverty and

inequality”, Econometrica 71(1): 355-64.

Ferreira, F. y J. Litcheld (1997) “Income distribution and poverty: a statistical overview”.

Banco Mundial, Washington D.C..

Foster, J., J. Greer, y E. Thorbecke (1984) “A class of decomposable poverty measures”,Econometrica 52(3): 761-766.

Hentschel, J., J. Lanjouw, P. Lanjouw, y J. Poggi (2000) “Combining Household Data with

Census Data to Construct a Disaggregated Poverty Map: A Case Study of Ecuador”, World

Bank Economic Review 14(1).

INEC (1995) “Compendio de las Necesidad Básicas Insatisfechas de la Población

Ecuatoriana”.

Larrea, C., J. Andrade, W. Brborich, D. Jarrín, y C. Reed (1996) La Geografía de la Pobreza

en el Ecuador. Quito: Secretaría Técnica del Frente Social.

Larrea, C. (coord) (1999) Desarrollo Social y Gestión Municipal en el Ecuador: Jerarquización

y Tipología. Quito: ODEPLAN.

Bibliografía



10

León, M. y R. Vos (2000) “La Pobreza Urbana en el Ecuador 1988-1998: Mitos y Realidades”.

Estudios e Informes del SIISE, Secretaría Técnica del Frente Social, Quito.

Mistiaen, J., B. Soler, T. Razamanantena, y J. Razandravonona (2002) “Putting welfare

on the map in Madagascar”. Africa Region Working Paper Series No.34, World Bank,

Washington D.C..

PNUD (1997) Informe sobre desarrollo humano 1997. Madrid: Ediciones Mundi-Prensa.

Secretaria Técnica del Frente Social (2005) “Erradicar la pobreza extrema y el hambre”, en

Secretaría Nacional de Objetivos del Milenio (coord) Primer Informe ODM, pp. 11-15.

Vos, R. (1998) “Hacia un sistema de indicadores sociales”. Documentos de Trabajo del SIISE

No.1, Secretaría Técnica del Frente Social, Quito.

Vos, R. (ed) (2003) ¿Quién se benecia del gato social en el Ecuador? Desafíos para mejorar

la equidad y la eciencia del gasto social. Quito: Ediciones-Abya Yala.

World Bank (2003) “Ecuador Poverty Assessment”, Washington D.C..

Zhao, Q. (2004) “User manual for PovMap. Version 1.1a”. Developmente Research Group

World Bank, Washington D.C..



1

ANEXOS1. CARACTERÍSTICAS DE LA VIVIENDA

Tenencia de la vivienda

TENVIV1 Propia

TENVIV2 Arrendada o anticresis

TENVIV3 Gratuita (cedida)

TENVIV4 Recibida por servicios

Tipo de vivienda

TIPOV1 Casa o villa

TIPOV2 Departamento

TIPOV3 Cuarto(s) en casa de inquilinatoTIPOV4 Mediagua

TIPOV5 Rancho, choza o covacha

TIPOVS Casa, villa o departamento

Material del techo

TECHO1 Hormigón

TECHO2 Asbesto

TECHO3 Zinc

TECHO4 Teja

TECHO5 PajaTECHOADR Viviendas con techo de losa, hormigón o teja.

Material de pared

PARED1 Hormigón, ladrillo o bloque

PARED2 Adobe o tapia

PARED3 Madera

PARED4 Bahareque

PARED5 Caña no revestida

PAREDADF Paredes de hormigón o ladrillo, adobe, o madera

Material de piso

PISO1 Parquet o entablado

PISO2 Baldosa

PISO3 Ladrillo o cemento

PISO4 Caña

PISO5 Tierra

PISOADE Piso adecuado (parquet, baldosa, o ladrillo)

PISONTIE Pisos que no son de tierra

Anexo 1.Diccionario de Variables



1

Número de cuartos

CUAR_V Total de cuartos en la viviendaCUAR_H Cuartos disponibles para el hogar

CUAR_D Dormitorios disponibles para el hogar

CUAR_C Cuarto exclusivo para cocinar

CUAR_N Cuarto dedicado exclusivamente para negocios

Combustible para cocinar

COMBCO1 Gas

COMBCO2 Leña o carbón

Hacinamiento y total de personas en el hogar

PERS Total de personas en el hogarPERCUA Número de personas por cuartos disponibles para el hogar

HAC Hacinamiento (3 o más personas por cuarto disponible)

Índice de calidad de la vivienda

INDICE Suma de tipovs, techoadf, paredadf, pisoade, aguader, sanivs, elec, telef y

basu1

INDIC1 ÍNDICE sin considerar elec

Ubicación de la vivienda en áreas urbanas

URBAN Vivienda ubicada en poblaciones con más de 5,000 habitantes

2. ACCESO A SERVICIOS

Abastecimiento de agua

AGUA1 Red pública

AGUA2 Pozo

AGUA3 Río

AGUA4 Carro repartidor

AGUA5 Otro

AGUADER Agua entubada por red pública dentro de la vivienda

AGUADEF Agua entubada por red pública o pozo

Servicio higiénico de la vivienda

SANIV1 Alcantarillado

SANIV2 Pozo ciego

SANIV3 Pozo séptico

SANIV4 Otra forma

SANIVS Alcantarillado y pozo séptico



1

Electricidad

ELEC Viviendas con acceso a electricidadTeléfono

TELEF Viviendas con acceso a línea telefónica ja

Recolección de basura

BASU1 Carro recolector

BASU2 Terreno baldío

BASU3 Quemar-enterrar

BASU4 Otra forma

Servicio higiénico del hogar

SANIH1 Excusado exclusivoSANIH2 Excusado común

SANIH3 Letrina

SANIH4 No tiene

Ducha

DUCHA1 Ducha exclusiva

DUCHA2 Ducha común

DUCHA3 No tiene

3. CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS JEF_FEM Miembros en hogares con jefatura femenina

Estado Civil del jefe

CIVIL1J Unido

CIVIL2J Soltero

CIVIL3J Casado

CIVIL4J Divorciado

CIVIL5J Viudo

Edad

J_EDAD Edad del jefe del hogar

CO_EDAD Edad del cónyuge

EDM5 Total de miembros en el hogar menores a 5 años de edad

ED6A14 6 a 15 años

ED15A24 15 a 24 años

ED25A64 25 a 64 años



1

Idioma del jefe del hogar

JE_LSP Sólo español JE_LIND Sólo lengua nativa, o español y lengua nativa

Pertenencia étnica del jefe del hogar

JE_IND Indígena

JE_AFRO Afro-ecuatoriano, o mulato

JE_BLAN Blanco

Dependencia demográca

DEPDEM Total de miembros de 14 años, o menos y miembros de 65 años o más,

entre el total de miembros de 15 a 64 años

4. EDUCACIÓN

Asistencia

NOASPRH Número de miembros en edad de asistir a primaria que no asisten a éste

u otro nivel de educación superior

PNOASPRH Variable anterior expresada como el porcentaje de miembros en el hogar

entre 6 y 11 años de edad

NOASECH No. de miembros en edad de asistir a secundaria que no asisten a éste u

otro nivel de educación superior

PNOASECH % de miembros entre 12 y 17 años de edadNOASTEH No. de miembros en edad de asistir a la educación terciaria que no asis-

ten a este nivel

PNOASTEH % de miembros entre 18 y 22 años de edad

NOASISH No. de miembros entre 6 y 17 años que no asisten a un nivel educación -

formal

PNASIS % de miembros entre 6 y 17 años de edad

Alfabetismo

NLC15H No. de miembros del hogar de 15 años o más de edad que no saben leer y

escribir

PNLC15H % de miembros de 15 años o más de edad que no saben leer y escribir

HNLC15H No. de hombres en el hogar de 15 años o más de edad que no saben leer

y escribir

PHLC15H % de hombres de 15 años o más de edad que no saben leer y escribir

MNLC15H No. de mujeres en el hogar de 15 años o más de edad que no saben leer y

escribir

PMLC15H % de mujeres de 15 años o más de edad que no saben leer y escribir

ANALFH No. de miembros del hogar de 15 años o más de edad con tres años, omenos, de educación formal.



1

Años de educación

ANOESEJ Del jefe del hogarANOESCO Del cónyuge

ANOTPC Años de estudio promedio del resto de las miembros de 15 años o más

edad

ANOTHPC Años de estudio promedio del resto de los hombres (15+)

ANOTMPC Años de estudio promedio del resto de las mujeres (15+)

Nivel de educación alcanzado (personas de 18 años o más de edad)

Jefe del hogar

EDUCJ0 Sin ningún grado aprobado

EDUCJPI Primaria incompletaEDUCJPC Primaria completa

EDUCJSI Secundaria incompleta

EDUCJSC Secundaria completa

EDUCJU Algún grado de universidad

Cónyuge

EDUCC0 Sin ningún grado aprobado

EDUCCPI Primaria incompleta

EDUCCPC Primaria completa

EDUCCSI Secundaria incompletaEDUCCSC Secundaria completa

EDUCCU Algún grado de universidad

Resto de las personas en el hogar

NOEDUH Sin ningún grado aprobado

PNOEDUH % de miembros de 18 años o más de edad sin ningún grado aprobado

PRINCH Primaria incompleta

PPRINCH Porcentaje

PRICH Primaria completa

PPRICH Porcentaje

SECICH Secundaria incompleta

PSECICH Porcentaje

SECCH Secundaria completa

PSECCH Porcentaje

OTUNIVH Algún grado de universidad

POTUNIVH Porcentaje



1

Personas de 25 años o más de edad con titulo universitario

J_UNI JefeCO_UNI Cónyuge

OTM_UNI Resto de las miembros en el hogar

POTM_UNI Porcentaje del resto de las miembros en el hogar

Rezago. Personas entre 7 y 17 que no tienen el año de educación correspondiente a su

edad

REZH Número

PREZH Porcentaje

5. EMPLEOCategoría ocupacional de los miembros del hogar entre 15 y 64 años de edad

Jefe del hogar

J_CAT1 Patrono o socio activo

J_CAT2 Cuenta propia

J_CAT3 Empleado del sector público

J_CAT4 Empleado del sector privado

J_CAT5 Sin remuneración

Cónyuge

CO_CAT1 Patrono o socio activoCO_CAT2 Cuenta propia

CO_CAT3 Empleado del sector público

CO_CAT4 Empleado del sector privado

CO_CAT5 Sin remuneración

Ocupación de los miembros del hogar entre 15 y 64 años de edad

Jefe del hogar

J_OCUP1 Fuerzas armadas

J_OCUP2 Miembros del poder ejecutivo, legislativo, administración pública

J_OCUP3 Profesionales cientícos e intelectuales

J_OCUP4 Técnicos profesionales de nivel medio

J_OCUP5 Empleados de ocina

J_OCUP6 Trab. de servicios, y vendedores de comercio y mercados

J_OCUP7 Agricultores y trabajadores calicados agropecuarios

J_OCUP8 Operadores de instalaciones y máquinas y montadores

J_OCUP9 Trabajadores no calicados



1

Cónyuge

CO_OCUP1 Fuerzas armadasCO_OCUP2 Miembros del poder ejecutivo, legislativo, administración pública

CO_OCUP3 Profesionales cientícos e intelectuales

CO_OCUP4 Técnicos profesionales de nivel medio

CO_OCUP5 Empleados de ocina

CO_OCUP6 Trab. de servicios, y vendedores de comercio y mercados

CO_OCUP7 Agricultores y trabajadores calicados agropecuarios

CO_OCUP8 Operadores de instalaciones y máquinas y montadores

CO_OCUP9 Trabajadores no calicados

Rama de actividad de los miembros entre 15 y 64 años de edad Jefe del hogar

J_RAM1 Trabajadores de agricultura, silvicultura, caza y pesca

J_RAM2 Explotación de minas y canteras

J_RAM3 Industria manufacturera

J_RAM4 Electricidad, gas y agua

J_RAM5 Trabajadores de la construcción

J_RAM6 Comercio al por mayor y menor, restaurantes y hoteles

J_RAM7 Transportes, almacenamientos y comunicaciones

J_RAM8 Banca y seguros J_RAM9 Servicios comunales, sociales y personales

Cónyuge

CO_RAM1 Trabajadores de agricultura, silvicultura, caza y pesca

CO_RAM2 Explotación de minas y canteras

CO_RAM3 Industria manufacturera

CO_RAM4 Electricidad, gas y agua

CO_RAM5 Trabajadores de la construcción

CO_RAM6 Comercio al por mayor y menor, restaurantes y hoteles

CO_RAM7 Transportes, almacenamientos y comunicaciones

CO_RAM8 Banca y seguros

CO_RAM9 Servicios comunales, sociales y personales

Condición de actividad del jefe y cónyuge

OCUPJ Jefe ocupado

DESOJ Jefe desocupado

INACJ Jefe inactivo

OCUPCO Cónyuge ocupado



1

Miembros del hogar entre 15 y 64 años de edad por condición de actividad

OCUPH OcupadosPOCUPH Porcentaje de miembros ocupados en el hogar

DESOCH Desocupados

PDESOCH Porcentaje de miembros desocupados en el hogar

INACH Inactivos

PINACH Porcentaje de miembros inactivos en el hogar

Trabajo infantil (personas entre 10 y 14 años de edad)

TRAINFH Miembros del hogar menores a 15 años de edad que trabajan

PTRAINFH Porcentaje

HTRAINFH Hombres menores a 15 años de edad que trabajanPHTRINFH Porcentaje

MTRAINFH Mujeres menores a 15 años de edad que trabajan

PMTRINFH Porcentaje

Horas trabajadas por semana de las personas entre 15 y 64 años de edad

J_HTRAB Jefe del hogar

CO_HTR Cónyuge

POTRHTR Promedio de horas trabajadas por el resto de los miembros

Miembros del hogar aliados a la seguridad social

IESSH Total de miembros

6. FERTILIDAD

PHNV Promedio de hijos nacidos vivos de mujeres entre 12 y 49 años de edad

PHNV1 Promedio de hijos nacidos vivos de mujeres entre 12 y 34 años de edad

PHNV2 Promedio de hijos nacidos vivos de mujeres entre 35 y 49 años de edad

PHA_NV Razón de niños vivos actualmente - vivos al nacer

7. VARIABLES EXTERNAS

Centros de salud y establecimientos educativos. Promedios a nivel de cantón

ECENTRO Centros de salud

ESUBCENT Subcentros de salud

EPUESTO Puestos de salud

EDISPEN Dispensarios médicos

EOTRO Otros

EESI Total de establecimientos sin internación por 10000 habitantes

ETESI Tasa de establecimientos sin internación por 10,000 habitantes



1

EECI Establecimiento con internación

ETECI Tasa de establecimientos con internación por 10,000 habitantesEECIPU Establecimiento con internación publico

ETECIPU Tasa de establecimientos con internación públicos por 10,000 habitantes

EECIPR Establecimiento con internación privados

ETECIPR Tasa de establecimientos con internación privados por 10.000 habitantes

EPLANT1 Planteles de nivel 1



Uso de suelo. Promedios a nivel de cantón

ESUELO1 Km2 de bosque intervenido (50% o más)ESUELO2 Km2 de cultivos de ciclo corto (50% o más)

ESUELO3 Km2 de maíz (50% o más)

ESUELO4 Km2 de arboricultura (50% o más)

ESUELO5 Km2 de pasto cultivado (50% o más)

ESUELO6 Km2 de bosques naturales

Densidad poblacional. Promedios a nivel de parroquia

EDENSI Habitantes por Km2

Nota: a partir de todas las variables (con excepción de los porcentajes, variables dicotómi-cas, y variables externas) se calcularon sus transformaciones cuadráticas como variables

adicionales para los modelos. Adicionalmente, como variables predictoras también se

calculó el logaritmo natural de las variables número de personas en el hogar, cuartos por

vivienda, cuartos por hogar y personas por cuarto.



10

Anexo .Aspectos metodológicos adicionales

Para cada uno de los 20 dominios de estudio de la encuesta se realizó lo siguiente:

Utilizando el método de mínimos cuadrados ordinarios y el procedimiento

stepwise (MCO-s), se regresionó el logaritmo del consumo con todas las

variables estadísticamente similares para seleccionar a las que se correlacionan

signicativamente con el consumo. En esta regresión también se consideraron todas

las variables externas para ayudar a explicar el efecto de la ubicación geográca.

Utilizando MCO-s, se regresionó los promedios de los residuos de (i) con los

promedios (a nivel de sector censal 35) de las variables estadísticamente similares

para seleccionar a las que se correlacionan signicativamente con el componente

geográco de ush.Se regresionó nuevamente el logaritmo del consumo utilizando MCO-s únicamente

con las variables signicativas obtenidas en (i) y (ii),

Se descompusieron los residuos de (iii) en , promedio de los residuos a nivel de

segmento, y êsh, resto de los residuos, igual a ûsh - .

Se estimó la varianza de ns, var(ns)36.

Utilizando MCO-s, se regresionaron los ê2sh con todas las variables estadísticamente

similares, sus cuadrados e interacciones para seleccionar las (Zsh) que se correlacionan

signicativamente con la heterocedasticidad de êsh.

Para obtener la varianza de esh se estimó el modelo logístico ln(e2sh/(A-e2

sh)) = Zsh’a

+ rsh con las variables seleccionadas en (vi) (delimitando su predicción entre cero

y un máximo), donde A=1.05*max{e2sh}, B=exp(Zsh’a) y var(esh) = (AB/(1+B))+0.5

var(r)[AB(1-B)/(1+B)3], y

con var(ns) y var(esh) se produjeron dos matrices cuadradas de dimensión n (donde n

es el número de hogares encuestados) cuya suma produjo una matriz de varianza y

covarianza, S , con la estructura siguiente 37:

35 Con este paso se trata de identicar los promedios de las variables a nivel sector censal que permitan reducir el tamaño

del componente locacional de los residuos. Cuanto más pequeño el tamaño de este componente mayor será la precisión del

consumo o ingreso estimado y la de los indicadores de pobreza y desigualdad.36Con la expresión que se muestra en el anexo de Elbers, C. y otros (2003), op cit.37Ver Zhao, Q. “User manual for PovMap. Version 1.1a”, DRG-World Bank.

(i)

(ii)

(iii)

(iv)

(v)

(vi)

(vii)

(viii)



1

Anexo .

Resultados de las estimaciones de los modelos de consumo

Azuay - Bolívar - Cañar - Carchi



1

Cotopaxi - Chimborazo - El Oro - Esmeraldas



1

Guayas - Imbabura - Loja - Los Ríos



1

Manabí - Pichincha - Tungurahua - Amazonía



1

Quito - Guayaquil - Cuenca - Machala

Ciudades Autorepresentadas



1

Anexo :

Descomposición de la desigualdad

Finalmente, la información sobre la desigualdad a diferentes niveles geográcos podía

utilizarse para determinar si la desigualdad total del país se debe más a las diferencias delconsumo entre las distintas divisiones geográcas o al interior de ellas. Las implicancias

de política, en particular para el tema de la focalización, podrían ser muy importantes si

la desigualdad es atribuida más a diferencias del consumo, por ejemplo, a nivel de las

áreas que están siendo focalizadas. Los indicadores que pueden descomponerse (en sus

componentes “entre” e “intra” grupo) son el promedio del logaritmo de la desviación

E(0), el índice de Theil E(1) y (la mitad del cuadrado) del coeciente de variación E(2), los

cuales son conocidos como los indicadores de Entropía Generalizada (ver las fórmulas en

el recuadro 1 de la segunda sección).

Esta descomposición implica que en un extremo, cuando se toma la perspectiva de país,

toda la desigualdad es por denición “intra” grupo. En el otro extremo, cuando cada

individuo es tomado como un grupo independiente, la contribución de este componente a

la desigualdad total es cero. La siguiente tabla muestra que a nivel de parroquias el 69%

de la desigualdad total, medida por el índice Theil, puede atribuirse a diferencias al interior

de las parroquias. Este resultado indica que aún en comunidades pequeñas existe un alto

grado de heterogeneidad en las condiciones de vida. Por este motivo, a pesar de utilizar

mapas de pobreza desagregados geográcamente para efectuar transferencias a los grupos

más empobrecidos existe el riesgo de cometer errores de ltración.



1

Anexo :

Administraciones Zonales del cantón Quito

Las Administraciones Zonales son las unidades responsables de desarrollar dos ejes

estratégicos básicos de la administración municipal: La Descentralización- DesconcentraciónInstitucional y el Sistema de Gestión Participativa.

El primero de esos ejes posibilita una atención más directa, inmediata y permanente del

Municipio a las zonas, sectores urbanos y parroquias rurales del Distrito; el segundo articula

la intervención directa y activa de la ciudadanía en la gestión de gobierno local. (Tomado

de la página web del Municipio del Distrito Metropolitano de Quito).

Las Administraciones Zonales son las siguientes:

Zona Equinoccial (La Delicia) que comprende las siguientes parroquias: Nono, Calacalí,San Antonio, Pomasqui, El Condado, Carcelén, Cotocollao, Ponciano, Comité del

Pueblo.

Zona Calderón que comprende las siguientes parroquias: Calderón y Llano Chico

Zona Norte (Eugenio Espejo) que comprende las siguientes parroquias: Cochabamba,

Concepción, Kennedy, San Isidro Inca, Rumipamba, Jipijapa, Zámbiza, Nayón, Iñaquito,

Belisario Quevedo y Mariscal Sucre

Zona Centro (Manuela Sáenz) que comprende las siguientes parroquias: Puengasí,

Centro Histórico, La Libertad, Ichimbía y San Juan.

Zona Sur (Eloy Alfaro) que comprende las siguientes parroquias: LLoa, Chilibulo, LaMena, Solanda, San Bartola, La Magdalena, Chimbacalle, La Ferroviaria, La Argelia.

Zona de Tumbaco que comprende las siguientes parroquias: Cumbayá y Tumbaco.

Zona Valle de Los Chillos que comprende las siguientes parroquias: Alangasí,

Amaguaña, Conocoto, Guangopolo, La Merced y Píntag

Zona Quitumbe que comprende las siguientes parroquias: Chillogallo, La Ecuatoriana,

Guamaní, Quitumbe y Turubamba.

Aeropuerto (Oyambaro) que comprende las siguientes parroquias: Puembo, Pifo,

Tababela, Yaruquí, Checa, el Quinche, Guayllabamba.

Zona Noroccidental que comprende las siguientes parroquias: Nanegalito, Nanegal,

Gualea, Pacto

Zona Norcentral que comprende las siguientes parroquias: Puéllaro, Perucho,

Chavespamba, Atahualpa y Minas.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.



Anexo :

Áreas de Desarrollo Social del cantón Guayaquil

Para la planicación social se ha dividido el cantón Guayaquil en pequeños territorios que

responden a características comunes en términos de anidad cultural, social e histórica quese denominan áreas de desarrollo social (ADS): 15 corresponden al sector urbano popular,

17 al sector consolidado y 5 a las parroquias rurales. Cada área de desarrollo está compuesta

por un conjunto de sectores catastrales. Sectores de Planicación Municipal o sectores cen-

sales (Tomado del Sistema de Información Social del M.I. Municipalidad de Guayaquil.)

Las áreas de desarrollo social son las siguientes:

I. ÁREA URBANA: 32 áreas de desarrollo social

ÁREAS DE DESARROLLO SOCIAL NO CONSOLIDADAS

a) Zona Norte: 10 Áreas de Desarrollo Social

Bastión, Flor de Bastión, Fortín, Kilómetro 8 _, Mapasingue, Nueva Prosperita,

Pascuales, Prosperita, Vergeles, e Inmaconsa.

b) Zona Sur: 5 Áreas de Desarrollo Social

Batallón del Suburbio, Cisne II, Fertisa, Guasmo, y Trinitaria

ÁREAS DE DESARROLLO SOCIAL CONSOLIDADAS

a) Zona Norte: 6 Áreas de Desarrollo SocialAeropuerto, Alborada, Ceibos, Martha de Roldós, San Eduardo, y Urdesa

b) Zona Sur: 11 Áreas de Desarrollo Social

Ayacucho, Esteros, Febres Cordero, Garay, García Moreno, Letamendi, Nueve

de Octubre, Pradera, Rocafuerte, Urdaneta, y Veintinueve

II. ÁREAS RURALES. 5 Áreas de Desarrollo Social

El Morro, Juan Gómez Rendón, Posorja, Puná, y Tenguel

Mapa de Pobreza y Desigualdad en El Ecuador

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