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Growth, Inflation & Poverty (24-III-09)

Posted in 03 - Marzo, Año 2009 with tags , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , on March 24, 2009 by Farid Matuk

The most common approach to lowering poverty rates is to have high economic growth, but recent evidence from Peru disputes this result, pointing out that high growth rates could be canceled out by high inflation rates, with as a consequence high growth rates and higher poverty rates.

Measuring poverty has many tools from the most elemental to the most sophisticated; data available speaks of the degree of statistical development of each county, as well the willingness of each government to finance surveys that expose the painful reality of the poor.

The simplest method consists of a poverty line in US dollars, being US$ 2 per day a popular threshold. The conventional problem with this value is different purchasing power of US$ 2 in different countries, the World Bank has tried to solve this problem with a successful world-wide effort to measure PPP (purchasing power parity) for each country and therefore now it is possible to have US$ 2 PPP for each country. But a large limitation of this approach is that rural areas – where the poor live- have been excluded because the PPP was build with domestic CPI (consumer price index), which by definition excludes rural areas.

A second approach, also pioneered by the World Bank, is a poverty survey, well known as Living Standard Measurement Survey (LSMS). A medium size survey (around 5,000 households) is applied in urban and rural areas of any country, with a strong emphasis in food and beverage consumption (as source of calories), plus expenses in other major items of any consumption basket. The main result of this approach is to obtain a poverty line in domestic currency for any given country.

The main pitfall of this approach is the lack of transparency of the assumptions taken for producing a poverty line. Almost every country produces data tabulates; most of them data base access; and almost none computer code applied. The computer code written is essential to identify is a systematic bias have been applied for the published poverty line, as well to learn all arbitrary decision taken on the steps described below.

Step 1: How to define an average poor household? Usually the average is in the half poor of the sample, but there is no international standard to identify it. If the mean poor household is closer to the median household, the final poverty line will be high compare to a mean poor household who is far from the median household.

Step 2: How to define a vicinity of the average poor? After a mean poor household was identified, vicinity must be defined. This could be one tenth, one fifth, one fourth or one third of the sample, and again there is no international standard. For a larger vicinity, a lower poverty line is found, and vice versa.

Step 3: How to define a basket of food and beverages for the extreme poverty line? After steps 1 and 2 are done, the researcher must choose which goods will be taken in account for valorizing the extreme poverty line, which is made setting a price for each product chosen. The exclusion criterion is arbitrary and may produce biases in any direction, according the price of the excluded products.

Step 4: How to deflate prices spatially? Since the survey is applied nation-wide, there are areas were food and beverages are non-market items, because the households in rural areas have an economy of subsistence, where they are producers and consumers at the same time. Theoretically there is many options to imputed prices, but since computer code is not public, a source of bias could be easily masked.

Step 5: How to measure an Engel coefficient for the extreme poverty line? After the extreme poverty line is obtained, it is necessary to produce a total poverty line, which must include non-calorie goods and services. While again, there is a large literature on this subject, without the computer code is impossible to analyze if the poverty line has a bias that overestimates or underestimates real poverty.

Besides these limitations, a poverty line is measured with a survey, and a poverty basket is designed to monitor poverty evolution. All problems of a conventional Laspeyres index are valid, but certainly a national poverty line is better than a US$ 2 PPP line because this measurement includes rural areas, where most of the poor used to live.

The UN MDG (United Nations Millennium Development Goals) has several goals, where Goal 1 is “Eradicate extreme poverty and hunger”, Target 1.C is “Halve, between 1990 and 2015, the proportion of people who suffer from hunger”, Indicator 1.8 is “Prevalence of underweight children under five years of age” and Indicator 1.9 is “Proportion of population below minimum level of dietary energy consumption”.

While Target 1.A and Target 1.B for Goal 1 are related to economic conditions of the poor, Target 1.C is related to biological and anthropometric characteristics of the poor. The main advantage of indicators for Target 1.C is that fewer assumptions are required for its measurement, therefore less built-in steps for biases.

For Indicator 1.8, the most common statistical device is the Demographic and Health Survey (DHS) which is funded by United States International Development Agency (USAID) around the world. The traditional design is a large scale sample around 20,000, which allows to measure demographic and heath variables, applied in intervals of 5 years. A new approach, which has Peru as pilot country started in 2004, sampling every year 6,000 households in a five year plan; this new design is able to produce statistical results for key variables with low variance, and for other variables in 5-year average.

For Indicator 1.9, a World Bank’s LSMS could be used in order to measure caloric intake and caloric needs for each household and from both figures the percentage of population below minimum intake could be obtained.

The graphs below are for Peru where Indicator 1.9 is plotted with inflation in the first and with growth in the second.

Poverty & Inflation (2004 - 2008)

Poverty & Inflation (2004 - 2008)

Poverty & Growth (2004 - 2008)

Poverty & Growth (2004 - 2008)

Starting May 2003, Peru was applying a LSMS in monthly basis with an annual target of 20,000 households. This new approach has sampling difficulties that were solve through a technical cooperation program with Statistics Canada, who did the sampling for the first year, and subsequent years were done by Peru’s statistical agency.

For monetary poverty results, an annual sample is cumulated and then a poverty line in domestic currency is obtained as described above. The first result was measured for May 2003 – April 2004, and subsequent results have been published for calendar years.

But the main advantage of this design is to obtain quarterly results for caloric poverty as defined by UN MDG Indicator 1.9. In the graphs above, the bars are annual moving average for caloric poverty, as well economic growth and consumer inflation. The spreadsheet to redo the graphs is available here and was obtained from official sources as described below.

The quarterly results are available in PDF on the web site of Peru’s Statistical Agency, first step is to click in “Boletines” on the left side panel, then to click on “Condiciones de Vida” also on the left side panel, and download the PDF files for each calendar quarter since 2007, and for each moving quarter since 2003.

The other two variables, economic growth and consumer inflation are taken from the web site of Peru’s Central Bank, economic growth is obtained from real quarterly national accounts, with the rate of growth of the moving average of four quarters compared with previous fourth quarters of Gross Domestic Product (GDP). Consumer Inflation have been built from the implicit deflator for private consumption; in order to obtain this index, the private consumption in the nominal quarterly national accounts, is divided by the private consumption in the real quarterly national accounts. The rate of growth follows same procedure for economic growth.

An examination of both graphs offers a clear example that GDP growth by itself will not reduce poverty, and that the inflation level is a more critical tool for fighting poverty. Therefore low growth with low inflation reduces poverty at a steady rate, while high growth with high inflation increases poverty at a steady rate.

  • Econometric Analysis

Besides this graphical analysis, an econometric one is feasible and some results are presented below. In first place, the sampling period for the analysis is the whole period for available quarterly measurement of caloric poverty; this is from 2003 Q3 to 2008 Q4, with a total of 22 observations. Data for economic growth and consumer inflation is available quarterly since 1980.

Caloric poverty (CALP) is the percentage of population who lacks the minimum calorie intake; economic growth (GDP) is the difference of logarithm of real GDP in any quarter to similar in previous year; and consumer inflation has same mathematical transformation with the deflator of private consumption (DPC).

The model to be estimated is quite simple, with a perturbation component that fulfill classical assumption for error term of normal distribution, serial independence, and homocedasticty:

CALP{t} = BETA0 + BETA1*DPC{t} + BETA2*GDP{t-1} + U{t}

The data could be found here, the RATS source code could be found here, and the RATS output file could be found here.

An initial regression was tried with GDP impact in same period, but GDP lagged one period showed a better result. Therefore changes in inflation have a faster impact on poverty than growth rate, which is not surprising that a nominal variable has faster impact than a real variable.

The best result provides BETA1 and BETA2 coefficients with null hypothesis of zero value rejected at 99% confidence, when the first observation of the sample is excluded, having as result a total of 20 observations for the analysis.

Another important result also showed in the output file is that null hypothesis of BETA1 and BETA2 having similar value with opposite sign is always accepted, with several sampling periods. This allows conclude that lowing inflation has the same impact that increasing growth rate.

Finally, the econometric evidence reaffirms what was intuitive on the graphs. Not only economic growth matters for fighting poverty, also matters low inflation in equal degree.


Wed Apr 23, 2003 5:14 am

Posted in 2003-04 Abril with tags , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , on January 28, 2009 by Farid Matuk

Maquillador busca espejo

Cuando somos niños leemos “Blancanieves” (Schneewittchen) de
Jakob Grimm y Whilhelm Karl Grimm, cuando somos adultos
leemos “Psicoanálisis de los Cuentos de Hadas” de Bruno Bettelheim.

El maquillador en cuestión quien borró “Matuk (con corbata
michi roja) responde” de la base de datos de GatoEncerrado
(publicado el 12 de febrero) como se demostró en el mensaje 2708 de
este grupo, vuelve a la luz pública para deleite de su público. Como
en la ocasión anterior, seguiremos el mismo formato, aunque esta vez
no bíblico.

1) En el cuento que recordamos todos de la infancia, el
espejo siempre dice la verdad, y en algunas versiones el espejo es
roto por dicha razón, en otras versiones sirve para ver qué hace
Blancanieves. En ningún caso miente. Una cita adecuada de Lacan para
entender este olvido es “El ojo y la mirada, tal es para nosotros la
esquizia en la que se manifiesta la pulsión al nivel del campo

2) Para ser totalmente justos, una reina mala que ha sido
omitida es Richard Webb, Presidente del Banco Central, ya que el PBI
oferta trimestral del BCR es la suma simple de los dichosos PBI
mensuales, y el PBI demanda trimestral del BCR se ajusta pasivamente
al de oferta.

3) Este párrafo no cumple las dos condiciones Hawkin-Simons,
que son (1-a[11])*(1-a[22])-a[12]*a[21]>0 y (1-a[ii])>0, para
quienes no la recuerden pueden releer Leontieff.

4) Dicho sea de paso, haber trabajado seis años como
consultor residente en Bolivia, Nicaragua, y Yugoslavia, de los
cuales tres pagados por USAID, dos por el BID, y uno por Banco
Mundial me califican de auditor de cuentas nacionales.

5) Hasta el boletín de Octubre de 2002 del Instituto, donde
se publica el obituario del PBI mensual, la discusión central de los
especialistas era que el nivel del PBI estaba errado, tal como lo
refirió Caretas poco después; pero ahora se tiene un maquillador con
aspiraciones de Mesías.

6) Aquí el mesías precisa “… jefe del INEI ha salido a dar
la cara …”, cuando en realidad es una simple continuación del
trabajo de investigación iniciado hace mas de seis meses en torno al
PBI mensual para discriminar qué porción del denominado PBI mensual
es basado en información de campo y cuál en trabajo de gabinete.
En “… (el 36.9 % para ser exactos) …” no es exacto porque el “6”
debió ser “0”.

7) En realidad, la información de un Censo Económico Piloto
fue anunciada en una conferencia de prensa habida en la Presidencia
del Consejo de Ministros del jueves 10 de Abril, bastante antes de
Semana Santa, a fin de dar una solución definitiva al problema del
año base de las actuales cuentas nacionales. (Usualmente los
maquilladores son impotentes frente a la belleza natural).

8) Medir al “tun tun” es hacer una medición sin una regla
fija, como puede ser el caso de otras mediciones del PBI que son
incapaces de mostrar la regla matemática que existiría como
sustento. El INEI es la única institución que tiene una regla
matemática de público conocimiento, y es grave no ser capaz de
reconocer que la regla de tres compuesta es un artificio matemático
específico, y éste a su vez es un caso particular de una regla

9) En una presentación habida ya hace varias semanas, donde
la idea del “PBI duro” fue expuesta, Bruno planteó la crítica mas
importante a esta hipótesis. Esta crítica es el fuerte peso del
sector primario en este índice sintético, pero la alternativa
inmediata sería mantener un índice del todo extremadamente difuso.
En ese sentido se ha adoptado una solución existencialista (a la
Sartre) publicando ambos índices a partir del próximo boletín.

10) Creer que solo Pesca, Minería, y Electricidad y Agua son
confiables implica una enorme ingenuidad, ya que en realidad el
problema central del “PBI duro” es asumir coeficientes fijos entre
el valor bruto de producción y el valor agregado. Más bien el “PBI
duro” debiera ser visto como un índice de volumen, porque aún
viéndolo como Valor Bruto de Producción a precios constantes implica
la ingenuidad de delatores relativos entre sectores constantes.

11) “Es obvio que el pais crece” debiera ser el título del
artículo comentado si éste hubiera sido escrito de buena fe. Porque
efectivamente, existe una coincidencia entre distintos indicadores
de la tendencia económica. Finalmente, considerar “laboratorio” al
edificio del INEI es inapropiado, porque todo el frente del edificio
fue cubierto de mayólica, material usualmente hallado en cocinas o

Farid Matuk


Desde el faro: “El espejo mágico en Blancanieves” por: Rafael Hidalgo

1. El famoso espejo de la reina mala del cuento “Blancanieves y los
7 enanitos” de los hermanos Grimm que al ser preguntado “espejito,
espejito, ¿hay alguién más bella que yo?” contestaba: no; cada día
que pasa se asemeja a la actual medición del PBI en el Perú.

2. Cuál reinas malas, mensualmente, el presidente Alejandro Toledo,
el primer ministro Luis Solari y el ministro de Economía Javier
Silva Ruete preguntan al Instituto Nacional de Estadística e
Informática (INEI) ¿Cuál es el país que más crece en el mundo? y el
INEI contesta: el Perú.

3. Lo cierto, es que la actual metodología para medir el PBI fue
culminada por ex jefe del INEI, Félix Murillo ( un verdadero rey del
maquillaje estadístico), en las postrimerías del gobierno de Alberto
Fujimori (30/6/2000), de tal manera que sirviera para ofrecer la
visión de un país boyante en el tercer período fujimorista 2,000-

4. Tan escandalosa era esta farsa estadística que el presidente
Alejandro Toledo, en otra de sus famosas promesas electorales,
señaló en campaña “que en mi gobierno, llevaré a cabo una auditoría
internacional para revisar el cálculo del PBI”.

5. Sin embargo, olvidando su promesas, el ministro Silva Ruete
sostiene sobre la base de la “metodología Murillo” que el PBI del
Perú creció 5.2 % en el 2,002 (según el valor preliminar del INEI),
¡y en marzo llegó a la cifra record de 9.3% (pronóstico del MEF)¡.
Todo un “milagro económico”, pero, el ciudadano ¡ay¡, siguió

6. El economista Farid Matuk, actual jefe del INEI ha salido a dar
cara a la prensa reconociendo que apenas en la tercera parte de la
actividad económica (el 36.9 % para ser exactos)se recaba
información de campo, es decir, de manera directa. “El PBI duro”
Matuk dixit.
Sólo en el cálculo del crecimiento de los sectores agropecuario,
pesca, minería, manufactura, electricidad y agua, el INEI cuenta con
cifras de respaldo.
7. Apelando a un propósito de enmienda saludable (luego de la Semana
Santa), el jefe del INEI acaba de anunciar que iniciará en mayo un
censo económico para el cálculo del PBI trimestral para desterrar
legítimas suspicacias. (La participación de la guapísima Vanesa
Robbiano cómo encuestadora aún se mantiene en suspenso).

8. Dicho de otra manera, el crecimiento del resto de la economía que
representa más de la mitad de la actividad económica, los sectores:
comercio, construcción, salud, educación, turismo se miden al tun
tun. “Artificios matemáticos” (o “regla de tres compuesta” según una
versión anterior) en la eufemística lexicología del INEI.

9. Lo grave del asunto es que ni siquiera este “PBI duro” es
confiable. Según el economista Bruno Seminario, profesor principal
de la Universidad del Pacífico, “las oficinas sectoriales de
estadísticas de los ministerios (que recogen la información mensual)
no cuentan con suficientes recursos” (La República 23/3/2003). Añade
Seminario, “que se producen problemas en la elaboración del índice
de producción industrial (21.3 % del PBI global) y en la estadística
agraria (7.8 %)”. Los otros problemas que encuentra el analista es
que se carece de un directorio de empresas confiable lo que impide
proyectar los resultados de la muestra al universo.

10. En conclusión, apenas el 8 % de la la actividad económica,
(pesca, minería y electricidad y agua) explican de manera confiable,
con cifras a la mano, los famosos valores preliminares del PBI que
volantea el gobierno (“estimados legítimos” Matuk dixit).

11. Es obvio que el país crece. Pero, no a la velocidad que pregona
el gobierno para contrarrestar sus fracasos y escándalos políticos.
Esta quimera económica fabricada en los laboratorios del INEI por el
momento no pasa de ser un cuento cómo el de “Blancanieves y los 7
enanitos”. Donde la primera Dama largamente se ajusta al papel de
Blancanieves y los siete enanitos, salvo mejor parecer, podrían ser
Toledo, Luis Solari, Carlos Ferrero, Jorge Mufarech (¿cuál es el
gruñón?), César Almeyda, Willy Gonzales y Kurt Burneo.

4/22/2003 1:00:00 PM