Evaluating poverty in all its forms and dimensions: Monetary, multidimensional, and subjective poverty in Peru

Evaluar la pobreza en todas sus formas y dimensiones: pobreza monetaria, multidimensional y subjetiva en el Perú

Introducción

Durante décadas, las políticas públicas y los estudios sociales sobre pobreza en América Latina se han centrado en indicadores monetarios como principal referencia para evaluar el bienestar. Sin embargo, este enfoque ha demostrado ser insuficiente para capturar la complejidad y heterogeneidad de las privaciones que afectan a millones de personas, especialmente en los territorios rurales e indígenas. En este contexto, el artículo de Clausen, Barrantes, Trivelli y Salas (2025), publicado en Social Indicators Research, representa un aporte sustantivo al campo de los estudios sobre pobreza. Su propuesta del Índice de Pobreza Multiespacial (MSPI) constituye una herramienta metodológica novedosa que permite identificar a las personas que sufren simultáneamente distintas formas de pobreza —monetaria, multidimensional y subjetiva—, aportando una mirada más rica y situada, particularmente útil para repensar la realidad de las zonas rurales andinas y amazónicas del Perú.

Más allá del ingreso: tres formas complementarias de pobreza

Uno de los méritos fundamentales del estudio es la claridad con la que define y operacionaliza las tres formas de pobreza. La pobreza monetaria es entendida como la insuficiencia de recursos económicos para cubrir una canasta básica, y se mide a partir del gasto per cápita mensual del hogar utilizando el umbral oficial de S/415 y el método FGT. La pobreza multidimensional, por su parte, se refiere a las privaciones en dimensiones clave del bienestar humano como salud, educación, vivienda, acceso a agua segura, energía, seguridad social y participación. Para esta medición, los autores adoptan una versión ampliada del índice propuesto por MIDIS y UNICEF (2023) y aplican el método Alkire-Foster. Finalmente, la pobreza subjetiva aborda la percepción que tienen las personas sobre su situación económica, utilizando la pregunta de la “escalera económica” incluida en la ENAHO 2022, en la cual los hogares que se ubican en los peldaños 1 y 2 se consideran pobres.

El valor de integrar estas tres dimensiones en una sola métrica radica en que ninguna de ellas, por sí sola, permite capturar la totalidad de experiencias de pobreza. Como muestran los resultados del estudio, muchas personas que no califican como pobres por ingresos sí lo hacen por otras formas de privación, revelando una pobreza “oculta” para los indicadores tradicionales.

Desigualdades territoriales: la urgencia de una mirada situada

El artículo pone especial énfasis en la desigual distribución de la pobreza en el territorio nacional, revelando que las zonas rurales andinas y amazónicas concentran los niveles más altos de pobreza multiespacial. Según el MSPI, el 76.7% de la población en la sierra rural y el 71.1% en la Amazonía rural sufren al menos dos formas de pobreza simultáneamente. Además, la pobreza multidimensional supera el 90% en la Amazonía rural, evidenciando profundas carencias estructurales en servicios básicos, condiciones de vivienda, acceso al agua potable, salud y conectividad. A esto se suma una alta percepción de insatisfacción expresada en los indicadores de pobreza subjetiva: en la sierra rural, el 71.9% de las personas se perciben como pobres.

Estas cifras no solo confirman la persistencia de desigualdades históricas, sino que también cuestionan el optimismo que podrían generar indicadores de crecimiento económico o reducción de la pobreza monetaria. En realidad, como argumentan los autores, el Perú representa un caso paradigmático de “desarrollo desigual”, en el que los avances macroeconómicos conviven con altos niveles de privación en múltiples esferas del bienestar humano, particularmente en territorios históricamente excluidos.

Aportes y limitaciones del enfoque multiespacial

El principal aporte del estudio es el diseño del Índice de Pobreza Multiespacial (MSPI), que representa una innovación conceptual y metodológica. A diferencia de otras métricas integradoras, el MSPI exige que una persona experimente al menos dos de las tres formas de pobreza para ser considerada pobre multiespacialmente, situándose entre el enfoque de unión (al menos una privación) y el de intersección (todas las privaciones). Esta decisión metodológica permite identificar situaciones de pobreza severa y orientar políticas públicas más integrales y focalizadas.

No obstante, los propios autores reconocen algunas limitaciones. Por ejemplo, la asignación de pesos iguales a las tres dimensiones del MSPI (monetaria, multidimensional y subjetiva) es, en cierta medida, arbitraria, y requeriría mayor validación empírica o participativa. Además, la medición de la pobreza subjetiva se basa en la autopercepción del jefe de hogar, lo cual puede limitar la representatividad de la experiencia de todos los miembros del hogar, especialmente mujeres y niños.

Conclusión

El estudio de Clausen et al. (2025) constituye un avance significativo en la comprensión integral de la pobreza en el Perú. Al combinar dimensiones objetivas y subjetivas, y al poner énfasis en la distribución territorial de las privaciones, los autores ofrecen una herramienta valiosa para la planificación social y el diseño de políticas públicas. En particular, la situación crítica de las zonas rurales andinas y amazónicas —donde se concentran las formas más severas de pobreza— exige respuestas estatales urgentes, sensibles al territorio y culturalmente pertinentes. La pobreza, como bien muestran los autores, no es solo una cuestión de ingresos, sino una experiencia compleja, multidimensional y profundamente desigual. Reconocer esta complejidad es el primer paso para combatirla con eficacia y justicia.

Referencia bibliográfica

Clausen, J., Barrantes, N., Trivelli, C., & Salas, F. (2025). Evaluating poverty in all its forms and dimensions: Monetary, multidimensional, and subjective poverty in Peru [Evaluar la pobreza en todas sus formas y dimensiones: pobreza monetaria, multidimensional y subjetiva en el Perú]. Social Indicators Research. https://doi.org/10.1007/s11205-025-03641-7

Texto: ChatGPT 4o

Instrucciones: Donaldo Humberto Pinedo Macedo.