Poniendo a la pobreza de ingresos y a la desigualdad en el mapa de México
Fecha de publicación
2007Author
Székely, Miguel
López Calva, Luis Felipe
Meléndez Martínez, Álvaro
Rascón Ramírez, Ericka Gabriela
Rodríguez Chamussy, Lourdes
Formato
application/PDF
URL del recurso
http://hdl.handle.net/11651/4022Idioma
spa
Acceso
Acceso abierto
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Metadata
Show full item recordAbstract
El presente artículo presenta estimaciones de la pobreza de ingresos y de la desigualdad a nivel estatal y municipal para México. Esta estimación permite mapear la pobreza de ingresos, así como determinar la contribución de cada Estado y Municipio a la pobreza de ingresos nacional. Adicionalmente, facilita la medición del nivel de desigualdad en espacios geográficos desagregados, y la descomposición de la desigualdad en términos de la proporción debida a desigualdades intra-estatales y municipales, y entre entidades federativas y municipios. Nuestras estimaciones se basan en mediciones robustas de los ingresos de los hogares, mediante el uso de metodologías que permiten resolver un dilema comúnmente presente en la medición del bienestar, el cual consiste en conciliar la existencia de información desagregable a detalle pero con baja calidad de medición, con información de alta calidad de medición pero con pocas posibilidades de desagregación geográfica. This paper presents income poverty and inequality estimates at the State and Municipal levels for Mexico. Our estimates allow for the mapping of poverty and inequality in the country, as well as for determining the specific contribution of each geographic unit to overall poverty. Additionally, it allows to measure inequality in disaggregated geographic spaces, and to decompose inequality in terms of the proportion due to within and between States and Municipalities. Our estimates are based on robust household income measures, generated with methodologies that allow for solving the common dilemma in welfare measurement, namely that there is either information with low quality measurement but high possibilities of disaggregation, or information with high quality measurement but representative only at aggregated levels.
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