La teoría de conjuntos difusos como una opción para medir la pobreza. El caso de México

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Marco Antonio Morales-Ramos
Eduardo Morales-Ramos

Resumen

El principal propósito de este artículo es presentar la teoría de conjuntos difusos como un instrumento confiable y preciso para medir pobreza, que además ofrece ventajas comparativas respecto a los métodos tradicionalmente empleados para esta tarea. Este artículo también muestra que la metodología de conjuntos difusos es compatible con la información censal (información agrupada) para calcular índices de pobreza. Se presentan los resultados de medir la pobreza para los niveles estatal, municipal y localidad, y se comparan con resultados oficiales. Esta comparación revela que la teoría difusa resuelve algunos de los problemas metodológicos que enfrentan las líneas de pobreza y los índices de marginación, lo que hace de este instrumento una opción útil no solo para medir, sino también para aplicar y evaluar la política pública encaminada a combatir la pobreza.
Palabras clave:
teoría de conjuntos difusos, pobreza, marginación, México

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Métricas PlumX

Citas

Atkinson, A. B. (1987), “On the Measurement of Poverty”, Econometrica 55, pp. 749-764.

Baharoglu, D., y K. Kessides (2000), “Urban Poverty”, Poverty Reduction Strategy Sourcebook, Washington, Banco Mundial.

Cerioli, A., y S. Zani (1990), “A Fuzzy Approach to the Measurement of Poverty”, Studies in Contemporary Economics.

Comité Técnico para la Medición de la Pobreza (2002), “Medición de la pobreza en México: Variantes metodológicas y estimación preliminar”, Serie Documentos de Investigación, México, Sedesol.

Conapo (2001), “Índices de marginación”, Colección de Índices Sociodemográficos, México, Conapo.

-- (2002), “Índices de marginación a nivel localidad”, Colección Índices Sociodemográficos, México.

Cortés, F., D. Hernández, E. Hernández, M. Székely y H. Vera (2002), “Evolución y características de la pobreza en México en la última década del siglo XX”, documentos de Investigación, México, Sedesol.

Deutsch, J., y J. Silber (2005), “Measuring Multidimensional Poverty: An Empirical Comparison of Various Approaches”, Review of Income and Wealth 51, pp. 145-174.

Duclos, J-Y, D. Sahn y S. Younger (2001), “Robust Multi-Dimensional Poverty Comparisons”, Cornell University, mimeografiado.

Dubois, D., y H. Prade (1980), Fuzzy Sets and Systems, Boston, Academic Press.

Foster, J., G. Greer y E. Thorbecke (1984), “A Class of Decomposable Poverty Measures”, Econometrica, 52(3), pp. 761-766.

Godoy Escoto, J. E., y L. Karp Siordia (1990), “Notas sobre la teoría de los conjuntos difusos (Fuzzy Sets)”, Cuadernos de Investigación 13, ENEP Acatlán.

Hernández Laos, E. (2000), “Prospectiva demográfica y económica de México y sus efectos sobre la pobreza”, México, México, Conapo.

INEGI (2001), XII Censo General de Población y Vivienda 2000, Aguascalientes, INEGI.

Jolliffe, I. T. (2002), Principal Component Analysis, Nueva York, Springer.

Krzanowski, K. R. (2000), Principles of Multivariate Analysis: A User's Perspective, Oxford, Oxford University Press.

Lemmi, A., y B. Gianni (2006), Fuzzy Set Approach to Multidimensional Poverty Measurement, Springer.

Sedesol (2003), Medición del Desarrollo, México 2000-2002, México, Sedesol. (Consultado en: http://www.sedesol.gob.mx), abril 2004.

Sen, A. (1984), “Poor, Relatively Speaking”, Resources, values and development, Cambridge, Harvard University Press.

Sindzingre, A. (2005), “The Multidimensionality of Poverty: An Institutionalist Perspective”, International Conference the Many Dimensions of Poverty, mimeografiado.

Towsend, P. (1979), “Poverty in the United Kingdom”, Londres, Penguin.

Weinberg, D. H. (2004), “Income Data Quality Issues in the Annual Social and Economic Supplement to the Current Population Survey”, prepared for American Enterprise Institute-University of Maryland Seminar on Poverty Measurement, mimeografiado.

Zadeh, L. A. (1965), “Fuzzy Sets, Information and Control, 8, pp. 338-353.