Recapitulación | Soluciones constructivas | Medición que transforma
Recapitulación: Navegando la complejidad de medir realidades económicas diversas
A lo largo de esta serie, hemos explorado un panorama metodológico donde las mismas personas pueden recibir clasificaciones económicas diferentes según qué organización realice la medición. María, nuestra protagonista ficticia del segundo artículo, vive con 4 USD diarios en Ciudad de México. Para el Banco Mundial pertenece a la clase media baja, para los investigadores Prahalad & Hart, María se encuentra en la Base de la Pirámide, y para organismos locales podría situarse bajo la línea de pobreza según precios ajustados. Su realidad económica y social permanece constante, pero su clasificación estadística varía significativamente.
En la primera entrega analizamos las razones detrás de la ausencia de consenso global para medir la pobreza: la necesaria coexistencia entre comparabilidad internacional y relevancia local. Mientras el Banco Mundial mantiene líneas de pobreza globales ($2.15, $3.65, $6.85 PPP por día) que facilitan comparaciones entre países, estas cifras adquieren significados distintos en contextos específicos donde el acceso a servicios públicos, la estructura de costes o las redes comunitarias modifican sustancialmente las condiciones de vida con determinados niveles de ingreso.
La segunda entrega sirvió para examinar las complejidades que genera esta diversidad metodológica: cómo diferentes organizaciones utilizan diferentes paridades de poder adquisitivo, diferentes años base y diferentes canastas de consumo, resultando en clasificaciones aparentemente contradictorias de las mismas realidades económicas.
En la tercera entrega revisamos las metodologías aplicadas en la práctica: desde el Índice de Pobreza Multidimensional que incorpora educación, salud y estándares de vida, hasta los Sustainable Development Goals que reconocen distintos umbrales de pobreza, pasando por el DFID Impact Programme del Reino Unido que desarrolló clasificaciones específicas para evaluar negocios inclusivos. Constatamos que mayor sofisticación metodológica aporta matices valiosos sin resolver la tensión fundamental entre comparabilidad y especificidad contextual.
Llegamos ahora al momento de plantear soluciones constructivas.
Cuatro principios para un marco de estandarización flexible
Basándonos en el análisis de las metodologías existentes y sus capacidades diferenciadas, proponemos cuatro principios para un marco que gestione de forma transparente y productiva la tensión entre comparabilidad global y relevancia contextual:
1. Transparencia metodológica obligatoria: Todas las organizaciones—desde instituciones multilaterales hasta empresas que reportan impacto en la BOP—pueden especificar detalladamente sus definiciones, supuestos y métodos de conversión. Esto incluye año base de PPP utilizado, canasta de bienes considerada, frecuencia de actualización y alcance reconocido de la metodología empleada.
La transparencia convierte la diversidad metodológica en un activo: permite que usuarios de datos comprendan exactamente qué están midiendo y contextualicen las comparaciones adecuadamente. Cuando una empresa B Corp reporta que: “su cadena de suministro impacta a X personas en la BOP”, esa cifra puede venir acompañada de la definición exacta de BOP utilizada y la metodología de cálculo, facilitando interpretaciones precisas y comparaciones informadas.
2. Múltiples métricas para diferentes propósitos: Reconocer explícitamente que diferentes métricas responden a objetivos legítimos distintos. No se trata de buscar una «métrica correcta» universal, sino de identificar la métrica adecuada para cada propósito específico. Para comparabilidad global entre países: líneas internacionales del Banco Mundial. Para diseño de políticas públicas nacionales: líneas de pobreza locales ajustadas a canastas de consumo específicas. Para evaluar potencial de mercado en la BOP: segmentaciones por capacidad de consumo que reconozcan agencia económica. Para medir progreso en desarrollo humano: índices multidimensionales que capturen educación, salud y estándares de vida.
La multiplicidad de métricas refleja la complejidad de las realidades que buscamos comprender. El avance está en clarificar cuándo usar cada una y cómo se relacionan entre sí, convirtiendo la diversidad metodológica en complementariedad estratégica.
3. Actualizaciones regulares y comparables: Establecer calendarios coordinados de actualización que mantengan series comparables en el tiempo. Actualmente, diferentes organismos actualizan sus cifras en momentos distintos y con años base variables, lo que dificulta distinguir si los cambios observados reflejan transformaciones reales o ajustes metodológicos. Un marco coordinado no requiere que todos usen la misma metodología, sino que las actualizaciones se programen facilitando el rastreo de tendencias reales. Cuando CEPAL reporta que «la pobreza multidimensional en América Latina pasó del 45,8% al 25,4% entre 2008 y 2023», esa narrativa de progreso cobra significado gracias a la consistencia metodológica mantenida durante ese periodo. Este modelo puede replicarse y ampliarse.
4. Participación de personas afectadas en definiciones: Incorporar las perspectivas de quienes viven en la BOP en la definición de indicadores relevantes. La medición de pobreza ha sido históricamente un ejercicio realizado sobre poblaciones; puede evolucionar hacia un proceso realizado con ellas. Las definiciones de qué constituye privación, qué servicios son esenciales, qué nivel de ingreso permite dignidad—estas cuestiones tienen dimensiones técnicas, políticas y culturales que se enriquecen con perspectivas diversas. Marcos participativos que incorporen visiones de comunidades medidas mejoran la relevancia de indicadores y transforman el ejercicio de medición en una herramienta de diálogo y construcción colectiva de conocimiento.
Midiendo para comprender y transformar
La estandarización de la medición de la pobreza y la BOP representa una decisión metodológica con implicaciones prácticas sustanciales que influye en la asignación de recursos y el diseño de intervenciones. Como señala el DFID Impact Programme, «los beneficios a la BOP dependen del éxito comercial del negocio» (UK Aid, 2015), evidenciando que estas mediciones informan decisiones que afectan a miles de millones de personas.
El progreso reportado por CEPAL, aunque significativo, depende de cómo medimos. Las métricas que empleamos configuran las narrativas sobre desarrollo y, consecuentemente, las políticas y recursos disponibles para promover bienestar económico.
La cuestión no es si podemos crear métricas perfectas—la realidad económica y social es demasiado compleja, diversa y dinámica para ser capturada exhaustivamente por indicadores cuantitativos. La cuestión es si podemos crear sistemas de medición que sean:
- Técnicamente rigurosos y contextualmente sensibles: que respeten estándares metodológicos reconociendo que detrás de cada dato hay personas con realidades específicas.
- Globalmente comparables y localmente relevantes: que identifiquen tendencias internacionales sin imponer definiciones que pierdan significado en contextos particulares.
- Estandarizados y flexibles: que establezcan criterios claros de medición reconociendo que diferentes propósitos requieren diferentes aproximaciones.
- Transparentes y participativos: que expliciten supuestos, alcances y limitaciones, incorporando las perspectivas de quienes son objeto de medición en la definición de qué merece ser medido y cómo.
Como demostró el informe «The Next 4 Billion», el debate trasciende las líneas de pobreza: se trata de reconocer que más de 4 mil millones de personas participan activamente en la economía global con un gasto anual de $5 trillones, aunque en condiciones de acceso desigual a oportunidades. Cualquier marco de estandarización puede capturar tanto las necesidades como la capacidad de agencia económica y el potencial de estas poblaciones.
El bienestar de 4.500 millones de personas se beneficia de cómo abordemos este desafío metodológico. No se trata exclusivamente de números—se trata de construir sistemas de medición que generen conocimiento útil para diseñar intervenciones efectivas, asignar recursos eficientemente y crear oportunidades económicas inclusivas. Y eso comienza por medir de forma que capture la complejidad de realidades diversas y oriente decisiones que marquen diferencias tangibles en la vida de las personas.
Bibliografía de la Serie BOP:
Banco Mundial. (2022). Reseña: Ajuste en las líneas mundiales de pobreza. Washington, DC: Banco Mundial.
Banco Mundial. (2025). Preguntas frecuentes: Actualización de junio de 2025 sobre la pobreza mundial. Washington, DC: Banco Mundial.
CEPAL. (2018). Medición de la pobreza por ingresos: actualización metodológica y resultados. Metodología del Bicentenario. Santiago: CEPAL.
CEPAL. (2024). CEPAL y PNUD presentan un nuevo Índice de Pobreza Multidimensional para América Latina. Santiago: CEPAL.
IFC. (2023). Inclusive Employment: Advancing Economic Opportunities at the Base of the Pyramid. Washington, DC: International Finance Corporation.
UK Aid/DFID. (2015). Tracking reach to the Base of the Pyramid through impact investing. Impact Programme Discussion Paper. Londres: Department for International Development.
CONEVAL. (2014). «Medición multidimensional de la pobreza en México». El trimestre económico, 81(321), 5-42.
Ravallion, M. (2009). «The Developing World’s Bulging (but Vulnerable) Middle Class». World Development, 38(4), 445-454.
Ravallion, M., Chen, S., & Sangraula, P. (2009). «Dollar a day revisited». The World Bank Economic Review, 23(2), 163-184.
FasterCapital. (2023). Base de la pirámide BOP Modelos de Negocios Inclusivos Alcanzando la BOP.
MPPN. (2024). Mejorar la medición de las carencias de vivienda y servicios en los Índices de Pobreza Multidimensional. Oxford: Multidimensional Poverty Peer Network.
World Resources Institute & IFC. (2007). The Next 4 Billion: Market Size and Business Strategy at the Base of the Pyramid. Washington, DC: WRI/IFC.
Boltvinik, J., & Damián, A. (2020). Medición de la pobreza de México: análisis crítico comparativo de los diferentes métodos aplicados. LC/TS.2020/43. Santiago: CEPAL.
INEGI. (2011). «Metodología para la medición multidimensional de la pobreza en México». Realidad, datos y espacio. Revista Internacional de Estadística y Geografía, 2(1), 36-63.
Banco Mundial – Portal de Datos sobre Pobreza: https://datos.bancomundial.org/indicator/SI.POV.DDAY
CEPALSTAT – Portal de Datos: https://statistics.cepal.org/portal/cepalstat/
Global Impact Investing Network (GIIN) – IRIS Metrics: https://iris.thegiin.org
Progress out of Poverty Index: http://www.progressoutofpoverty.org
