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        Poverty lines in Cauca: A measurement undervalued

        Líneas de Pobreza en el Cauca: Una Medición Subvalorada

        Registro en:
        http://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/economia/article/view/7777
        http://hdl.handle.net/10584/6232
        https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8435801
        Autor
        Andres Mauricio Gomez Sanchez; Profesor Titular, Departamento de Economía, Universidad del Cauca (Colombia). Investigador Grupo Entropía.
        Institución
        • Universidad del Norte (Colombia)
        Resumen
        This paper aims to estimate poverty lines for the department of Cauca in Colombia and compares them with the figures officially established through an innovative microeconometric methodology. It starts from a set of demand equations based on the Linear Expenditure Systems (LES) and then the poverty thresholds are estimated through a set of econometric models in two scenarios: knowing the minimum food expenditure and assuming the minimum expenditure savings. After resolving problems of identification, endogeneity and sample bias, the results show that indeed poverty thresholds for Cauca, regardless of the chosen modeling, are always undervalued in official data, which distorts the social and economic policy to help reduce the problem in this department.
         
        Este documento tiene por objetivo estimar líneas de pobreza para el departamento del Cauca y compararlas con las cifras oficialmente establecidas a través de una metodología microeconométrica novedosa. Se parte de un conjunto de ecuaciones de demanda basándose en el Sistema Lineal de Gasto (LES) y después se estiman los umbrales de pobreza a través de un conjunto de modelos econométricos en dos escenarios: conociendo los gastos mínimos en alimentos y suponiendo los gastos mínimos de ahorro. Despues de resolver problemas de identificación, endogeneidad y sesgos muestrales, los resultados evidencian que efectivamente los umbrales de pobreza para el Cauca, independientemente de la modelación escogida, siempre están subvalorados por los datos oficiales, lo que distorsiona la política social y económica para ayudar a menguar el problema en este departamento.
         
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