| Revista: | Nóesis. Revista de ciencias sociales y humanidades |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000424219 |
| ISSN: | 0188-9834 |
| Autores: | Masood Sarwar Awan1 Muhammad Waqas2 Muhammad Amir Aslam3 |
| Instituciones: | 1University of Sargodha, Department of Economics, Sargodha. Pakistán 2University of Lahore, Department of Economics, Sargodha. Pakistán 3University of Sargodha, Department of Social Work, Sargodha. Pakistán |
| Año: | 2015 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Volumen: | 24 |
| Número: | 48 |
| Paginación: | 54-71 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en español | En este trabajo se estimó la pobreza multidimensional para cuatro provincias de Pakistán utilizando, para ello, una encuesta que mide los estándares de vida y sociales para los años 2005-2006, desde la metodología propuesta por Alkire y Foster. Se seleccionaron nueve dimensiones: vivienda, electricidad, agua, activos, saneamiento, educación, gasto, empoderamiento y tierras. Los resultados fueron que, en general, la provincia de Baluchistán presenta las peores condiciones de pobreza, seguida de la Provincia Fronteriza Noroccidental, Sind y Punjab. En las zonas urbanas y rurales de Baluchistán, se encontró un mayor número de pobres multidimensionales, seguido de la Provincia Fronteriza Noroccidental, Sind y Punjab. La pobreza, en todos los casos, resulta ser más severa en las zonas rurales que en las urbanas. Al analizar la contribución de cada dimensión a la pobreza multidimensional, se encontró que las que más contribuyen están relacionadas con la tierra, el empoderamiento, la vivienda, así como los bienes y servicios de saneamiento. Para finalizar, este artículo presenta evidencia empírica de la no coincidencia en la identificación de pobreza usando el enfoque monetario o bien, multidimensional |
| Resumen en inglés | This paper has estimated multidimensional poverty for four provinces of Pakistan using Pakistan social and living standard measurement survey dataset for years 2005- 06 by applying Alkire and Foster methodology. Nine dimensions were selected for this study: Housing, Electricity, Water, Asset, Sanitation, Education, Expenditure, Empowerment and Land. Results found that overall Balochistan shows the worst picture followed by nwfp, Sindh and Punjab. Urban and rural areas of Balochistan are more multidimensionally poor followed by nwfp, Sindh and Punjab. Results show that the most pervasive level of poverty exists in rural areas of different provinces. The analysis of contribution of each dimension in multidimensional poverty at different cut-offs showed that the major contributors are Land, Empowerment, Housing, Assets and Sanitation. This study also presents an empirical evidence of significant lack of overlap in the identification by the monetary and multidimensional approach in the case of Pakistan |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Condiciones económicas, Pakistán, Pobreza multidimensional, Indicadores económicos, Metodología |
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