Spatial dimension of poverty in Colombia

Con base en los indicadores de necesidades básicas insatisfechas (NBI) y de calidad de vida (ICV), se realiza un análisis espacial de la pobreza en Colombia. El documento pretende establecer si existen evidencias acerca de dependencia espacial en las medidas de la pobreza en los departamentos y municipios del país. Esto se realiza a través del cálculo del estadístico I de Moran a nivel global y local. La metodología permite, además, ubicar clusters de pobreza, y detectar si existió algún proceso de difusión de la pobreza. Los resultados muestran evidencias significativas de dependencia espacial tanto a nivel departamental como municipal, e indican que la ubicación geográfica es importante como determinante de la pobreza en el país. Es decir, que el hecho de que cada municipio tenga los vecinos que tiene es determinante fundamental para explicar la pobreza. Se encontraron clusters y procesos de difusión en algunos municipios y departamentos. Se destaca que en la mayoría de los casos los municipios pobres están rodeados de otros municipios pobres, y que los municipios ricos están rodeados de ricos. Esto podría ser el resultado de correlaciones en las dotaciones naturales de factores, de externalidades o una combinación de ambas.Based on both the Unsatisfied Basic Needs Index (UBNI) and the Quality of Life Index (QLI), this paper carries out a spatial analysis of poverty in Colombia. The purpose is to evaluate the spatial dependence in the Colombian poverty's measures, at both departmental and municipal level. By using global and local Moran's I, this study clearly identifies clusters and diffusion processes in some departments and municipalities. Also, the results show strong evidence of spatial dependence at both levels, which illustrates the importance of the geographical position as a determinant of Colombian poverty. In other words, neighborhood is fundamental to explain regional poverty. Finally, the evidence shows that, in most cases, poor (rich) municipalities are surrounded by poor (rich) localities. These findings could be the result of correlations among poverty, natural resources endowments, and externalities at the local level