n la entrega anterior (15/3/13), incluí una gráfica que mostraba que, a pesar de partir de la misma línea de pobreza (LP) del Banco Mundial (BM) de un dólar de paridades de poder adquisitivo (PPA) por día a precios de 1985, dos autores (Bhalla y Sala-i-Martín) obtienen tanto niveles iniciales de pobreza en el mundo en 1980 como evoluciones muy diferentes de las que, a nombre del Banco Mundial (BM), elaboran Chen y Ravallion. Anand, Segal y Stiglitz, editores del libro Debates on the Measurement of Global Poverty (Oxford University Press, 2010), tratan de explicar estas diferencias en su Introducción. El primer desacuerdo, dicen, es sobre la manera de actualizar la LP calculada con base en PPA de 1985. Dicen que dentro de un solo país uno usualmente actualizaría la LP con base en un índice de precios basado en la inflación. Pero aclaran que con una LP denominada en dólares de PPA la actualización no es tan simple, pues se enfrenta el problema general de los índices de precios que estipula que no hay una única manera óptima de convertir los niveles generales de precios a través del espacio o el tiempo, cuando los precios relativos están cambiando (dentro de un país y a lo largo del tiempo, también están cambiando los precios relativos, por lo cual el argumento no convence). Según los editores, Bhalla y Sala-i-Martín estarían interpretando mal el problema, el segundo al actualizar la LP con la inflación observada en EU entre 1985 y 1993; el primero al hacerlo con la inflación mundial que, según los editores, tampoco es correcto. Los editores explican que:

Suponiendo que uno adopta un enfoque monetario de medición de la pobreza, el consumo de los hogares en monedas locales debe ser convertido a una moneda común para fines de comparación internacional. El uso de las tipos de cambio basados en PPA tiene la intención de tomar en cuenta del hecho que, por ejemplo, el monto de rupias que obtendríamos por un dólar, comprándolas en los mercados de divisas, nos permitiría comprar más de la mayoría de los bienes y servicios en India que lo que el mismo dólar compraría en EU. Pero un dólar convertido a rupias al tipo de cambio de PPA comprará aproximadamente la misma cantidad de bienes y servicios en India como un dólar en EU. Los ingresos en los países en desarrollo pueden ser tres o cuatro veces más altos cuando se miden con tipos de cambio PPA que cuando se miden con los tipos de cambio del mercado. Los tipos de cambio de PPA se calculan usando encuestas de precios en los países llevadas a cabo por el Programa de Comparación Internacional (ICP por su nombre en inglés) (pp.8-9).

Sin embargo, continúan explicando los editores, estas encuestas de precios internacionales sólo se han llevado a cabo en 1985, 1993 y 2005. Indican que, para años intermedios, se suele aplicar la tasa de crecimiento del ingreso calculado en cada país para estimar el nuevo nivel de ingreso (o PIB) en PPA, pero que estos resultados basados en la cota de un año (digamos 1985) pueden ser muy diferentes a los que se obtendrían si se hiciera otra encuesta del ICP (que da lugar a otra cota). Las series derivadas de diferentes cotas, añaden, no son comparables. Así, por ejemplo, las dos series de Chen y Ravallion presentadas en la gráfica de la entrega de marzo 15 no serían comparables. Anand y coeditores aclaran que la encuesta del ICP de 2005 capta mucho mejor que las anteriores los precios en China e incluye a la India (que no se incluyó en 1993).

Explican que hay dos métodos para calcular el PIB (y el ingreso) de los países en dólares de PPA. El de Geary-Khamis (GK) calcula un vector (lista) de precios promedio internacionales con los cuales se valúa el producto de cada país. Este método es utilizado por la base de datos de PPA más usada a nivel mundial: Penn World Tables (PWT) de la Universidad de Pennsylvania. Bhalla y Sala-i-Martín usan este método. En cambio, el BM utiliza el método Eltetö-Köves-Szulc (EKS) que no utiliza un vector de precios promedio internacionales sino que calcula índices bilaterales (ideales o de Fisher) entre todos los países. El tipo de cambio de PPA de cada país se calcula, entonces, como la media geométrica de sus índices de precios bilaterales con respecto a todos los demás países. Según los editores, el método de GK, que calcula los precios internacionales promedio ponderando los datos de cada país por su participación en el producto mundial, conlleva el problema de que los precios relativos resultantes serán cercanos a los precios relativos de las economías más grandes que tienden a tener ingresos por persona más altos. Puesto que en cada país se compran más los bienes que ahí son más baratos, este método lleva a sobreestimar el ingreso de los países pobres disminuyendo su brecha respecto al de los países ricos. Pero la medición de pobreza es resultado de comparar el ingreso de los hogares con una LP. Como ésta ha sido calculada por el BM como la mediana de las 10 LPs más bajas, previamente re-expresadas en dólares de PPA con el método EKS, que no conlleva esta sobreestimación, se estarían comparando ingresos ‘inflados’ con LPs no infladas, lo que explicaría que Sala-i-Martín obtenga niveles de pobreza mundial mucho más bajas que el BM.

Aten-Heston (Cap. 6 del libro) discuten la posibilidad de usar pobreza-PPA (paridades de poder adquisitivo basadas en la canasta de consumo de los pobres) para medir pobreza, pero advierten que los datos necesarios no están disponibles. Por su parte, Reddy-Pogge (cap.3) destacan que las PPA no están diseñadas para convertir los ingresos de los pobres para fines de medición de la pobreza, por lo cual la estimación de las PPA implican que las estimaciones de la pobreza global dependen de algunos precios que son irrelevantes para los pobres: el hecho de que un hogar en la India viva en pobreza absoluta o no, de acuerdo con el estándar de 1 dólar PPA por día, no debería depender de la información sobre los precios de bienes raíces japoneses, pero en la actual metodología de evaluación de la pobreza, sí puede depender. El uso de pobreza-PPA mitigaría este problema, comentan los editores. El BM parece tener acceso monopólico a las bases de datos de las encuestas de ingresos de hogares, lo que les permite, a diferencia de otros autores, conocer la distribución detallada de los ingresos por hogares, indispensable para identificar la proporción de hogares en pobreza extrema (con ingresos por debajo de la LP). Los demás, (como Bhalla y Sala-i-Martín) se ven forzados a hacer estimaciones indirectas (reconstruir la curva de la distribución del ingreso) con base en datos publicados.

Una fuente importante de diferencias es si se toman los valores reportados por las encuestas o si se los ajusta a algún agregado de cuentas nacionales. Bhalla ajusta al consumo privado de cuentas nacionales y Sala-i-Martín al PIB per cápita. Bhalla (Cap. 4, p. 119) dice que la mayor diferencia entre sus estimaciones y las del BM se explican por la tendencia de las estimaciones (de la media del consumo) en las encuestas a representar una proporción cada vez menor de cuentas nacionales, lo cual ilustra con datos de India y China, pero sólo prueba en India (véase gráfica arriba).

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