El INEI me miente, y no me sorprendo

El día de hoy el INEI le envía a La República una carta relativa al artículo titulado “El INEI me escribe: Ten fé y confía” cuya copia íntegra se encuentra debajo. En dicha carta se afirma lo siguiente “En efecto, en esta página se publican las rutinas de programación en Stata que se utilizan para el cálculo de la medición de la pobreza, las que permiten replicar los resultados publicados”

La página en cuestión corresponde a la sección Microdatos del INEI, y cuyo enlace es este. Como primera opción se escoge “Condiciones de vida y Pobreza – ENAHO”, en segundo lugar se escoge “2009” que es el último año con datos de pobreza disponibles, y en tercer lugar se escoge “Anual – (Ene-Dic)”

El resultado que se obtiene son 29 archivos escritos en SPSS, ninguno en STATA que supuestamente se usa para el cálculo de la pobreza. En particular el 24 archivo titulado “Sumarias (Variables Calculadas)” tiene los resultados de pobreza, que se obtiene de los otros archivos primarios, supuestamente a través del programa STATA.

Que el INEI quiera engañarme no me sorprende, pero lo que resulta grotesco es que además quiera engañar a la opinión pública, indicando que esta disponible una información que nunca lo ha estado, y nunca lo estará porque los resultados de pobreza son simple y lisamente adulteración de los resultados reales que se obtienen de los archivos primarios.

INEI_Carta_20101103

El INEI me escribe: Ten fé y confía (2-XI-10)

La República (2-XI-10)

Después de 4 años de escribir diversos artículos y comentarios sobre los estándares científicos del INEI en materia estadística, los dos últimos artículos escritos en esta misma columna han merecido cartas del INEI a la dirección de este diario, que están disponibles en http://www.29×55.com.

 

El tema de fondo es la política de transparencia abandonada durante la actual gestión presidencial por el INEI para los resultados que publica en materia de pobreza monetaria y de PBI (Producto Bruto Interno). Una explicación benévola sería que es demasiado esfuerzo mantener la política de transparencia y por ello se ha abandonado, pero una explicación malévola diría que la carencia presente de transparencia responde a la necesidad de adulterar los resultados de pobreza y de PBI.

POBREZA

En materia de pobreza, el reporte final del INEI indica las cifras nacionales y regionales con distintos grados de precisión, así como el valor monetario de la línea de pobreza total y el valor monetario de la línea de pobreza extrema. Y en la sección de “Microdatos” de http://www.inei.gob.pe se puede encontrar un archivo de SPSS para cada uno de los hogares entrevistados donde se indica si el hogar es pobre o no.

Igualmente en esta sección de “Microdatos” existen varios otros archivos, con la información proporcionada por cada hogar entrevistado en las distintas áreas de las condiciones de vida. Los archivos que no existen son el puente entre el detalle que cada hogar contesta y el resultado de pobreza monetaria, mientras que en el pasado estos archivos eran de dominio público.

Este archivo-puente es el que determina para un hogar rural que produce sus alimentos cuál es el valor de cada uno, pero este valor no proviene de una transacción de compra y venta, sino que este valor es imputado a partir de precios observados en transacciones ocurridas en la realidad.

Asimismo este archivo-puente determina cuál es el valor de una vivienda con suelo de tierra, pared de esteras, y techo de calamina comparada a una vivienda con suelo de parquet, pared de ladrillo y techo de concreto, para así determinar el ingreso ficto de los hogares que ocupan estas viviendas.

Si el archivo-puente no estuviera oculto, sería fácil observar cómo se han adulterado los valores de los alimentos producidos por los hogares rurales y los valores de las vivienda urbano-marginales para incrementar artificialmente los ingresos de los hogares pobres, y así –EN EL PAPEL– dejen de ser pobres.

PBI

Respecto a la medición mensual del PBI también se ha obrado de manera similar al del caso de la pobreza. La actual medición tiene como año base 1994, y en el pasado estaba disponible en la página web del INEI un archivo que daba cuenta del detalle de cómo las toneladas de papa o las onzas de oro se transformaban en PBI desde Fujimori hasta Toledo, pasando por Paniagua.

Al presente, el archivo disponible sólo muestra la matemática que transforma las toneladas de papa o las onzas de oro desde 2006 en adelante, es decir, conocemos la matemática que se aplica para la presente administración presidencial, pero desconocemos la matemática aplicada a las previas. La razón para esta omisión flagrante no es la falta de espacio en la hoja de cálculo, sino para ocultar la adulteración de los procedimientos matemáticos utilizados en el pasado con el fin de incrementar artificialmente el crecimiento económico de nuestro país.

AL 2011

Esta política de adulteración sistemática de los procedimientos matemáticos premite concluir que la pobreza en 2011 será en realidad de 40%, y no de 30% como lo anuncia el gobierno. Igualmente el crecimiento económico promedio del segundo quinquenio García no será de 6.9% sino de 4.6%.

Carta INEI (6-X-10)

Carta INEI (20-X-10)

http://www.larepublica.pe/archive/all/larepublica/20101102/14/pagina/14

FALSO: “Nueve departamentos ya están libres de analfabetismo” (Alan García 28-VII-10)

En el Mensaje a la Nación del día de hoy, el Presidente García dijo a la letra: “Nueve departamentos ya están libres de analfabetismo” como se puede escuchar de sus propio labios en el video de este enlace de Andina.

Con la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares) 2009 disponible en el INEI, y con el programa SPSS que se copia abajo se encuentra que sólo Lima y Callao está libre de analfabetismo con una tasa de 3.3%, mientras que las otras 24 regiones tienen tasas superiores al 4%  que es la norma internacional, tal como lo cita este cable de Andina.

Tasa de Analfabetismo
Lima y Callao	3.3%
Amazonas	12.6%
Ancash	15.5%
Apurimac	23.6%
Arequipa	6.8%
Ayacucho	21.2%
Cajamarca	18.8%
Cuzco	17.0%
Huancavelica	23.6%
Huánuco	21.5%
Ica	6.1%
Junín	9.9%
La Libertad	11.3%
Lambayeque	9.8%
Lima Provincias	9.7%
Loreto	9.2%
Madre de Dios	6.9%
Moquegua	7.1%
Pasco	13.0%
Piura	11.4%
Puno	19.9%
San Martín	9.0%
Tacna	4.8%
Tumbes	5.0%
Ucayali	7.0%
NACIONAL	10.0%

 

Programa SPSS para medir analfabetismo con ENAHO

GET

  FILE=’C: \2009\Anual\240-Modulo02\Enaho01-2009-200.sav’

  /KEEP=AÑO to CODPERSO P208A FACPOB UBIGEO.

STRING CODIGO (A23) TRIMESTRE (A6).

COMPUTE CODIGO = CONCAT(UBIGEO,AÑO,MES,CONGLOME,VIVIENDA,HOGAR,CODPERSO) .

SORT CASES BY CODIGO.

SAVE OUTFILE=’C: \factor_persona_2009.sav’ /KEEP=CODIGO P208A FACPOB UBIGEO.

GET

  FILE=’C:\2009\Anual\240-Modulo03\Enaho01A-2009-300.sav’

  /KEEP=AÑO to UBIGEO P300N P302 FACTOR.

STRING CODIGO (A23).

COMPUTE CODIGO = CONCAT(UBIGEO,AÑO,MES,CONGLOME,VIVIENDA,HOGAR,CODPERSO) .

SORT CASES BY CODIGO.

SAVE OUTFILE=’C:\ analfabetismo_persona_2009.sav’ /KEEP=CODIGO P302 FACTOR.

MATCH FILES /FILE=’C:\ factor_persona_2009.sav’

                      /TABLE=’C:\\analfabetismo_persona_2009.sav’

                      /BY CODIGO.

SELECT IF(P208A >= 16).

FREQUENCIES  VARIABLES=P302  /ORDER=  ANALYSIS .

WEIGHT  BY FACPOB .

FREQUENCIES  VARIABLES=P302  /ORDER=  ANALYSIS .

RECODE  P302  (1=1)  (2=2) (SYSMIS=1)  (9=SYSMIS)   .

FREQUENCIES  VARIABLES=P302  /ORDER=  ANALYSIS .

EXECUTE .

COMPUTE provincia = NUMBER(SUBSTR(codigo,1,4),F4) .

RECODE  provincia  (0701=0000)  (1501=0000) .

COMPUTE region = TRUNC(provincia/100).

VARIABLE LABEL region ‘Región’ .

VALUE LABELS region

0 ‘Lima y Callao’

1 ‘Amazonas’

2 ‘Ancash’

3 ‘Apurimac’

4 ‘Arequipa’

5 ‘Ayacucho’

6 ‘Cajamarca’

8 ‘Cuzco’

9 ‘Huancavelica’

10 ‘Huánuco’

11 ‘Ica’

12 ‘Junín’

13 ‘La Libertad’

14 ‘Lambayeque’

15 ‘Lima Provincias’

16 ‘Loreto’

17 ‘Madre de Dios’

18 ‘Moquegua’

19 ‘Pasco’

20 ‘Piura’

21 ‘Puno’

22 ‘San Martín’

23 ‘Tacna’

24 ‘Tumbes’

25 ‘Ucayali’ .

CROSSTABS  /TABLES=region  BY p302  /FORMAT= AVALUE TABLES

                      /CELLS= COUNT ROW  /COUNT ROUND CELL .

¿Qué pobreza preferirá García en su último discurso de 28 de julio? (20-VII-10)

Pobreza Alimentaria = 2204 calorías diarias

Pobreza Monetaria = 257 soles mensuales

El programa en SPSS para reproducir estos resultados esta disponible aquí, y las bases de datos de pobreza estan disponibles aquí.

http://www.larepublica.pe/archive/all/larepublica/20100720/13/pagina/14

Respuesta al lector García (31-VII-09)

El Comercio (31-VII-09)

EXTRACTO DE LA CARTA DEL LECTOR GARCIA: Igualmente (el señor Mekler) dice que ha retrocedido la pobreza monetaria, pero que aumentó la pobreza alimentaria, argumento insostenible porque el consumo per cápita, la producción y el ingreso en los mercados creció sustantivamente por tres años en casi todos los productos.

Estimado Lector:

Abajo queda a su disposición, los pasos detallados de la página Web del INEI, donde usted podrá encontrar que la pobreza alimentaria se incrementó del 28.2% en 2006 a 30.9% en 2008, y que de acuerdo a dicha institución ambos números son distintos entre sí con un intervalo de confianza de 95%.

Alternativamente, le recomendamos revisar la página Web www.29×55.com, donde en el extremo superior derecho hay una casilla de búsqueda (“Search” en Inglés). Ingrese la palabra “indigencia” que es equivalente a “pobreza alimentaria” en su amable carta, para obtener información adicional.

Confiamos que esta información le sea valiosa, y no dude en escribirnos nuevamente si alguna duda persiste, porque será un placer esclarecerla.

Su seguro servidor,

1. Ir a página www.inei.gob.pe
2. En el lado izquierdo, pulsar enlace “Boletines Mensuales”
3. En el lado izquierdo, pulsar enlace “Condiciones de Vida”
4. Descargar el boletín que corresponde “Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida en el Perú: Ene-Feb-Mar 2009”
5. Identificar el cuadro #4.1 de la página 35
6. En la sección de indicadores anuales se halla que el valor del año 2006 es 28.2% y el valor del año 2008 es 30.9%

La increíble y triste historia de la pobreza monetaria y su desalmado programador (28-VII-09)

El Comité Asesor subrayó la importancia que el INEI retome y amplié su política de poner a disposición del publico interesado, vía la página Web, las bases de datos originales completas (todos los capítulos) de manera irrestricta. … y finalmente, la documentación detallada y rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI.

Declaración del comité asesor interinstitucional sobre metodologías para el cálculo de la pobreza (27-Mayo-07)

Finalmente, el Comité Asesor subrayó la importancia que el INEI continúe su política institucional de transparencia poniendo a disposición del público interesado, vía la página Web, las bases de datos originales completas, toda la documentación detallada y las rutinas de programación que permitan replicar los resultados obtenidos.

Declaración del comité asesor interinstitucional sobre metodologías para el cálculo de la pobreza (26-Mayo-08)

Los miembros del Comité Técnico declaran haber tenido acceso irrestricto a las bases de datos originales, a los algoritmos de cálculo de los agregados de gasto así como las informaciones permitiendo un análisis de la calidad de la información proporcionada por la encuesta nacional de hogares (ENAHO).

El Comité Asesor subrayó la importancia que el INEI continúe su política de poner a disposición del público interesado, vía la página Web, las bases de datos originales completas y toda la documentación detallada y rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI.

Declaración del comité interinstitucional de medición de pobreza (25-Mayo-09)

De acuerdo a las cifras oficiales, la incidencia de la pobreza desde el año 2006 al año 2008 se ha reducido en 8 puntos, mientras que de acuerdo a cifras oficiales la incidencia de la indigencia se ha incrementado en 2 puntos para el mismo periodo. Esta paradoja se resuelve leyendo las sucesivas declaraciones del “Comité interinstitucional de medición de pobreza”, y en particular las citas recogidas arriba.

En las declaraciones de los años 2007, 2008, y 2009; dicho comité invoca la publicación en Internet de las “rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI”, pero hasta el día de hoy esas rutinas de programación no han sido publicadas, y las sucesivas invocaciones han caído en oídos sordos. Generando la duda legítima de la autenticidad de las cifras de la pobreza medidas por el gobierno.

Pero la declaración del año 2009 es diferente a las anteriores porque el Comité Técnico declara “haber tenido acceso irrestricto… a los algoritmos de cálculo” de medición de la pobreza, acceso vedado al Comité Asesor. Esto significa que ninguno de los miembros del Comité Asesor pudo verificar la calidad de las rutinas de programación para medir la pobreza.

Siendo los Miembros del Comité Asesor 2009: Jaime Saavedra (Banco Mundial), Javier Kapsoli (MEF), Judith Guabloche y Augusta Alfageme (BCR), Carmen Ponce (GRADE), José Rodríguez (PUCP), Gustavo Yamada (UP), Richard Webb (USMP), Miguel Macedo (MINDES), Federico Arnillas (MCLP), Carolina Trivelli (IEP), Javier Portocarrero y Eduardo Jiménez (CIES), Jorge Gobitz (CIAS), y Guillermo Gómez (CENAN).

Quienes tuvieron acceso irrestricto a los algoritmos de cálculo fueron los tres miembros del Comité Técnico: Renos Vakis, Javier Herrera, y Javier Escobal. Y lo que queda por discernir es saber quien fue el desalmado programador que falsificó los resultados de la pobreza para complacer al poder político.

El fracaso de “Agua para Todos” (26-VII-09)

	2006	2008	99.9%
Acceso a agua potable por cualquier modalidad	71.9%	71.3%	Igual
Acceso a agua potable sólo a través de la red pública	68.9%	68.4%	Igual
Acceso a agua potable a través de la red pública a domicilio	62.3%	60.6%	Reducción

La definición de “Agua para todos” puede ser variada; pudiendo entenderse como acceso a agua potable por cualquier modalidad, es decir por red pública o por camiones cisterna. También puede ser más restrictiva, y entenderse como acceso sólo a través de la red pública, ya sea dentro del domicilio o fuera de él. Y finalmente la definición ideal que consiste en el acceso a agua potable a través de la red pública dentro del domicilio.

De esta primera tabla, se puede deducir con certeza estadística de 99.9% que el programa “Agua para Todos” no ha incrementado la cobertura de acceso a agua potable bajo cualquier definición, y que mas bien en términos del acceso domiciliario a agua potable, éste se ha reducido con un margen de error de 1 en 1000. En otras palabras, la promesa electoral de acceso universal de agua potable no ha mostrado mejoras de ninguna índole.

Pero esta situación nacional de deterioro entre 2006 y 2008, del acceso domiciliario de agua potable no es homogénea. En algunas regiones efectivamente hay mayor acceso, en otras el acceso no ha cambiado, y en otras hay un menor acceso; como se puede ver en la tabla adjunta.

Únicamente tres regiones (Ayacucho, Lambayeque, y Piura) han tenido un incremento de la cobertura de agua potable domiciliaria, mientras que el triple de regiones (Apurimac, Ica, Junín, La Libertad, Pasco, Puno, San Martín, Tacna y Ucayali)  han tenido una reducción del acceso domiciliario de agua potable. Mientras que en las trece restantes no se ha presentado variación.

En este caso es posible ver como el acceso a agua potable es más desigual en 2008 respecto al 2006, porque mientras la cobertura se incrementó en unas regiones, se redujo en muchas otras.

El programa de cómputo para elaborar las dos tablas con una precisión de 99.9% (equivalente a una probabilidad de 1 en 1000 de error) esta disponible aquí.

Región	2006	2008	99.9%
Lima y Callao	83.7%	82.6%	Igual
Amazonas	34.0%	35.7%	Igual
Ancash	66.9%	68.0%	Igual
Apurimac	55.6%	44.3%	Reducción
Arequipa	73.9%	71.0%	Igual
Ayacucho	41.6%	57.9%	Incremento
Cajamarca	50.3%	52.8%	Igual
Cuzco	47.4%	48.1%	Igual
Huancavelica	26.2%	25.5%	Igual
Huánuco	27.5%	24.7%	Igual
Ica	83.4%	77.8%	Reducción
Junín	57.1%	53.0%	Reducción
La Libertad	68.5%	58.2%	Reducción
Lambayeque	66.8%	73.7%	Incremento
Lima Provincias	54.8%	50.5%	Igual
Loreto	30.5%	27.7%	Igual
Madre de Dios	30.8%	40.4%	Igual
Moquegua	86.7%	85.5%	Igual
Pasco	28.1%	21.0%	Reducción
Piura	50.9%	64.3%	Incremento
Puno	35.1%	27.0%	Reducción
San Martín	60.4%	44.1%	Reducción
Tacna	85.5%	75.9%	Reducción
Tumbes	65.0%	65.9%	Igual
Ucayali	47.8%	25.2%	Reducción

Analfabetismo 2006: 11% 2008: 10% (22-VII-09)

• Son 6 meses para comenzar las primeras y más urgentes acciones, 2 años para madurar su resultado.
• Señor ministro, este podría ser el histórico quinquenio en que erradiquemos el analfabetismo.

(Mensaje a la Nación, 28 de Julio de 2006)

• Pero al mismo tiempo, debemos terminar con la injusticia de tener 2 millones 500 mil peruanos mayores de 15 años que no han sido alfabetizados. Ese es el horror de la exclusión.
• Y esperamos que al terminar el año esos dos departamentos (Ayacucho y Huancavelica) puedan quedar libres del analfabetismo bajo la supervisión internacional.
• Y entonces, déjenme confesárselo, como alumno de Haya de la Torre, mi vida por fin habrá alcanzado una meta, erradicar el analfabetismo del Perú.

(Mensaje a la Nación, 28 de Julio de 2007)

• En Noviembre tendremos un millón de peruanos y peruanas alfabetizados.
• En cuanto a los sectores sociales, trabajamos para aumentar la calidad de la educación y erradicar el analfabetismo. Hasta ahora hemos alfabetizado efectivamente a 420,788 personas en 757 distritos. Este año estamos llegando a 979 distritos y 567,000 personas con lo que se completa un millón de alfabetizados con 189 millones de inversión.

(Mensaje a la Nación, 28 de Julio de 2008)

La meta de “Analfabetismo Cero” fue parte del discurso de cierre de campaña de la segunda vuelta, así como también de los últimos tres mensajes a la nación, y debiera serlo del cuarto mensaje del próximo 28 de Julio.

Las bases de datos oficiales de la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares) permiten monitorear como ha evolucionado la variable de analfabetismo en personas de 15 años o más, a nivel nacional y en cada una de las 25 regiones. Así como también por sexo y por lengua materna. El programa de cómputo para elaborar las tablas con una precisión de 99.9% (equivalente a una probabilidad de 1 en 1000 de error) que se presentan a continuación esta disponible aquí.

Sexo	2006	2008	99.9%
Hombre	5.6%	5.2%	Igual
Mujer	16.2%	15.3%	Igual

Lengua Materna	2006	2008	99.9%
Lengua Originaria	28.1%	26.8%	Igual
Otra Lengua	6.5%	6.1%	Igual

Región	2006	2008	99.9%
Lima y Callao	3.7%	3.7%	Igual
Amazonas	13.7%	11.6%	Igual
Ancash	20.4%	16.6%	Reducción
Apurimac	23.1%	26.6%	Igual
Arequipa	8.1%	7.0%	Igual
Ayacucho	29.0%	21.5%	Reducción
Cajamarca	20.0%	21.0%	Igual
Cuzco	20.0%	18.0%	Igual
Huancavelica	29.0%	26.0%	Igual
Huánuco	23.1%	19.8%	Igual
Ica	6.4%	5.7%	Igual
Junín	12.6%	9.6%	Reducción
La Libertad	13.2%	10.4%	Reducción
Lambayeque	8.2%	10.0%	Igual
Lima Provincias	7.8%	10.9%	Igual
Loreto	7.8%	9.2%	Igual
Madre de Dios	7.9%	6.7%	Igual
Moquegua	8.6%	8.9%	Igual
Pasco	12.1%	13.4%	Igual
Piura	13.6%	11.7%	Igual
Puno	18.2%	19.6%	Igual
San Martín	9.9%	9.1%	Igual
Tacna	7.3%	4.2%	Igual
Tumbes	6.0%	4.6%	Igual

Con estos resultados estadísticos es posible concluir con certeza que el analfabetismo no se redujo por sexo, y que el analfabetismo femenino es el triple del masculino. Al reagrupar la población por lengua materna, en un grupo están las lenguas originarias (quechua, aimaras y amazónicas), y en otro grupo las que no son originarias; el analfabetismo no se redujo en ninguno de los dos grupos y la desigualdad entre ambos tampoco se modificó. A nivel regional, si se encuentra reducción del analfabetismo en 4 de las 25, estas son Ancash, Ayacucho, Junín y La libertad, mientras que en las otras 21 el analfabetismo no ha sido reducido.

En síntesis, la meta presidencial de “Analfabetismo Cero” esta lejos de ser cumplida, y en el mejor de los casos, la tendencia presente permite pronosticar un 8% de analfabetismo en 2011.

20060710 – Apra acusa a INEI de manipular groseramente cifras sobre reducción de pobreza en el país

Por la mañana, Alva Castro señaló que Matuk manipuló las cifras al afirmar que pobreza disminuyó del 54,3% en el 2001 al 48,3% al 2006, y que hasta el momento no se ha hecho hasta el momento un estudio con consistencia, que realmente demuestre sus afirmaciones.

“Son estudios preliminares y todavía más grave, personales, porque no comprometen a los otros funcionarios”, aseveró el también jefe del equipo de transferencia del régimen entrante a través de una radioemisora local.

Asimismo, Alva Castro pidió a Matuk presentarse ante la Comisión de Fiscalización del Parlamento para que dé una explicación sobre el tema porque, según aseguró, no se puede engañar al país con supuestos preliminares sobre la disminución de la pobreza.

MATUK NIEGA MANIPULACION DE CIFRAS Y PIDE PRUEBAS AL APRA.

En horas de la tarde, el jefe del INEI sostuvo que estas cifras se obtienen de la Encuesta Continua que periódicamente realiza su institución, en la que se mide las Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) de la población y la cual se ejecuta con una metodología alterna al método complaciente que se aplicaba en la gestión de 1989 al 2000.

Matuk sostuvo además, en una emisora local, que en el informe técnico de la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condición de vida en el Perú, se aplicó la metodología del sistema riguroso, y que demuestra que la pobreza disminuyó del 54,3% en el 2001 al 48,3% al 2006.

Asimismo, retó a sus detractores a realizar una metodología para tener un debate científico que demuestre la veracidad de sus acusaciones.

http://peru21.pe/noticia/86735/apra-acusa-inei-manipular-groseramente-cifras-sobre-reduccion-pobreza-pais

¿Sabía usted que la indigencia se incrementó en los últimos 1,000 días? (20-VI-09)

Línea de Indigencia (Mayo-Junio-Julio 2006 / Enero-Febrero-Marzo 2009)

Hace dos días, el INEI diseminó la información correspondiente a los resultados del primer trimestre de 2009 relacionados con la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares). Entre los resultados que se incluyen, está el relacionado con el déficit calórico, que puede ser visto como una medición del grado de indigencia en el que se encuentra la población peruana.

Esta medición se sustenta en más de una hora de entrevista a cada hogar, preguntándole por los alimentos y bebidas que consume, y las cantidades de los mismos. Con estos resultados, más tablas estandarizadas se obtienen cuantas calorías estaban disponibles en el hogar. Como también se pregunta la composición del hogar por sexo y edad, con tablas estandarizadas se obtienen las calorías necesarias en el hogar para un mínimo de supervivencia.

El gráfico que se presenta, para la República del Perú, las provincias de Lima y Callao, el resto de provincias urbanas, y las provincias rurales, muestran un incremento de la desigualdad entre Lima y Callao con las provincias del interior del país. Mientras en la capital la indigencia se reduce en dos puntos, en provincias se incrementa en seis puntos. Es decir que las razones para migrar a la capital se han reforzado.

A nivel nacional, se tiene un incremento de la indigencia en cuatro puntos, en un contexto de crecimiento económico sin precedente en los últimos 15 años. La información oficial relativa a la medición de la pobreza, entendida como la cantidad de dinero que el hogar debe percibir por encima de la línea de la pobreza, indica una reducción inusitada de la misma de diez puntos para la actual gestión presidencial, que se contradice con el incremento de la indigencia.

Mientras la metodología de la línea de indigencia es relativamente simple, y basada en tablas estandarizadas internacionalmente; la metodología de la línea de pobreza tiene un procedimiento convulsionado por supuestos arbitrarios, y en el caso particular peruano, cubierto por un manto de secreto.

Si las políticas públicas siguen tomando como válidos, los resultados erróneos de la reducción de la pobreza, el camino al desastre esta garantizado, como lo muestra la evolución del gobierno aprista en el conflicto amazónico. Las políticas públicas deben de inmediato tomar la medición de la indigencia como criterio central de focalización, y dejar de lado el falso triunfalismo que produce la medición de la pobreza.