Seguimiento de la desigualdad económica en México
PDF

Palabras clave

desigualdad
ingreso laboral
Gini
ENOE
México

Cómo citar

Henderson, M. (2020). Seguimiento de la desigualdad económica en México. Sobre México Temas De Economía, 1(2), 35-53. Recuperado a partir de https://sobremexico-revista.ibero.mx/index.php/Revista_Sobre_Mexico/article/view/88

Resumen

El artículo utiliza la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), que levanta el Instituto Nacional de Estadística, Geografía (INEGI), para crear series de tiempo de la desigualdad del ingreso laboral en México de 2005 a 2019. Los resultados de la desigualdad, medida por el Coeficiente de Gini, se calculan a nivel nacional, para cada una de las entidades federativas y para 32 ciudades. La información del ingreso en la ENOE contiene valores faltantes y estas omisiones tienden a crecer con el tiempo. Los valores faltantes pueden generar sesgos cuando no se presentan de forma aleatoria, por lo que es recomendable realizar correcciones. Para imputar valores del ingreso faltantes se utiliza un método hot-deck (no paramétrico). Se calcula la desigualdad sin imputaciones y con imputaciones y los resultados se presentan en una herramienta pública de seguimiento de la desigualdad que puede consultarse en el portal del Laboratorio de Innovación y Desarrollo (http://labid.org). Las cifras muestran una tendencia a la baja de la desigualdad del ingreso en México desde el 2005. La herramienta es interactiva y de libre acceso. Investigadores, periodistas, diseñadores de política pública, entre otros, pueden acceder al portal y revisar las series de desigualdad económica.

PDF

Citas

Allan, F. E., y Wishart, J. (1930) A Method of Estimating the Yield of a Missing Plot in Field Experimental Work. The Journal of Agricultural Science, 20(3), 399–406.

Andridge, R. R., y Little, R. J. (2010). A Review of Hot Deck Imputation for Survey Non-Response. International Statistical Review, 78(1), 40–64.

Campos-Vázquez, R. y Lustig, N. (2017). Labour income inequality in Mexico. Puzzles solved and unsolved. (No. 2017/186).WIDER Working Paper.

Campos-Vázquez, R. (2013). Efectos de los ingresos no reportados en el nivel y tendencia de la pobreza laboral en México. Ensayos Revista de Economía, 32(2), 23-54.

Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social en México. (2014). Índice De La Tendencia Laboral De La Pobreza (ITLP). Recuperado desde: https://www.coneval.org.mx/Medicion/Paginas/Indice-de-la-tendencia-laboral-de-la-pobreza-(ITLP).aspx

Dema, G., Díaz, J.J. y Chacaltana, J. (2015). ¿Qué sabemos sobre los programas y políticas de Primer Empleo en América Latina? Serie Juventud e informalidad. OIT, Lima. Disponible en

https://www.ilo.org/americas/publicaciones/WCMS_369021/lang--es/index.htm

El Colegio de México. (2018). Desigualdades en México 2018. El Colegio de México, 1ª ed., Ciudad de México, México.

Esquivel, G. (2015). Desigualdad extrema en México: Concentración del poder económico y político. Reporte de Oxfam México, 23, 1-43.

Instituto Nacional de Estadística, Geografía. (2007). ENOE. Cómo se hace la ENOE. Métodos y procedimientos. Recuperado desde: http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/espanol/metodologias/enoe/ENOE_como_se_hace_la_ENOE4.pdf

Instituto Nacional de Estadística, Geografía. (2017a). Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares 2016 ENIGH Nueva serie. Descripción de la base de datos.

Instituto Nacional de Estadística, Geografía. (2017b). Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares. ENIGH 2016. Tabulados básicos. Recuperado desde: https://www.inegi.org.mx/programas/enigh/nc/2016/default.html#Tabulados

Instituto Nacional de Estadística, Geografía. (2019). Microdatos ENOE. Recuperado desde: https://www.inegi.org.mx/programas/enoe/15ymas/default.html#Microdatos

Little, R. y Rubin, D.B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data, 2a ed., Nueva York,

John Wiley and Sons.

Manski, C. (1995). Identification Problems in the Social Sciences. Harvard University Press, Cambridge, MA.

Manski, C. (2005). Partial identification with missing data: concepts and findings. International Journal of Approximate Reasoning, 39(2-3), 151–165.

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2019). Income Distribution Database (IDD): Gini, poverty, income, Methods and Concepts. Recuperado desde: https://www.oecd.org/social/income-distribution-database.htm

Piketty, T. (2013). Capital in the Twenty-First Century. Harvard University Press.

Rodríguez-Oreggia, E. y López-Videla, B. (2015). Imputación de ingresos laborales: Una aplicación con encuestas de empleo en México. El Trimestre Económico, 82(1), 117-146.

Rubalcava, L y Teruel, G. (2013). Encuesta Nacional sobre Niveles de Vida de los Hogares, Tercera Ronda. Documento de Trabajo, www.ennvih-mxfls.org

Rubin, D. B. (1976). Inference and missing data (with discussion). Biometrika, 63(3), 581-592.

Solt, F. (2019). Measuring Income Inequality Across Countries and Over Time: The Standardized World Income Inequality Database. SWIID Version 8.1, mayo 2019.

Van Buuren, S. (2018). Flexible Imputation of Missing Data, 2a edición. Chapman & Hall/CRC.