TALLER DE MEDICION ECONOMICA

NOTA: 3.4

Presentado a: MAURICIO GIL

Presentado por: LEYDY HERANDEZ

DEYSI SALINASVANESSA SANTOS

UNIVERSIDAD PEDAGOGICA Y TECNOLOGICA DE COLOMBIAFACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS

ESCUELA DE ECONOMIA 2013

TALLER

1. De acuerdo a una muestra tomada de una encuesta realizada en EE.UU a varias personas se desea estimar la ecuación de MINCER, teniendo en cuenta los factores determinantes del salario. Realice el cálculo incluyendo cada una de las variables mostradas en la encuesta, y analice el efecto que tendría cada una y los resultados obtenidos dando explicaciones coherentes.

El interés por analizar y cuantificar los rendimientos de la educación ha dado origen a una extensa literatura en el ámbito internacional. La herramienta empírica utilizada en la mayoría de los trabajos ha sido la ecuación mancerina de ingresos propuesta por Mincer en 1974, a través de la cual se estima el impacto de un año adicional de estudios en las rentas laborales de los individuos.Por tanto, para el caso de la encuesta realizada en EE.UU sobre los determinantes del salario, es necesario partir de la ecuación de MINCER, estimada por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) un modelo semilogarítmico.

La ecuación de MINCER nos determina el salario del hogar.

ln (Y )=β0+β1S+β2E−β2E2+β3 A+β4 X+β5 IQ−β6HT+u

Con:

Y ingresos de los individuos.

S los años promedio de educación.

E la experiencia laboral.

E2 la experiencia laboral elevada al cuadrado.

A la edad.

X estado civil.

IQ Coeficiente intelectual.

HT Horas de trabajo

Usando como variable dependiente el logaritmo de los ingresos y como variables independientes los años de educación, la experiencia laboral, el cuadrado de ésta, la edad, el estado civil, el coeficiente intelectual, las horas de trabajos y todas aquellas variables que no son directamente observables pero que son explicativas del modelo.

Ahora con base en la encuesta y el análisis de regresión, los parámetros estimados son los siguientes:

Estadísticas de la regresiónCoeficiente de correlación múltiple 0.446277631Coeficiente de determinación R^2 0.199163724R^2 ajustado 0.193116417Error típico 0.378299672Observaciones 935

ANÁLISIS DE VARIANZAGrados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F

Regresión 7 32.99272328 4.713246183 32.93428162 4.98431E-41Residuos 927 132.663565 0.143110642Total 934 165.6562883

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95.0% Superior 95.0%Intercepción 4.829630779 0.203574423 23.72415307 0.000 4.430110607 5.22915095 4.430110607 5.22915095horas trabajadaspor semana -0.005071724 0.001725716 -2.938909572 0.003375378 -0.008458488 -0.00168496 -0.008458488 -0.001684961IQ (coefic Intelectual) 0.005974271 0.000962593 6.206432812 0.00 0.004085156 0.00786339 0.004085156 0.007863386Años de educación 0.051662785 0.007641728 6.760615679 0.00 0.036665693 0.06665988 0.036665693 0.066659878experiencia 0.023578857 0.013265959 1.777395581 0.075830984 -0.002455937 0.04961365 -0.002455937 0.049613652edad 0.015064565 0.005105093 2.950889468 0.003248369 0.005045685 0.02508344 0.005045685 0.025083444casado 0.203469487 0.040424607 5.033307698 0.00 0.12413513 0.28280384 0.12413513 0.282803844EXPERI ^2 -0.000532861 0.000582195 -0.915261446 0.36029241 -0.001675434 0.00060971 -0.001675434 0.000609712

Con base en la presente encuesta la función de Mincer quedaría determinada de la siguiente manera:

ln (Y )=4 .829630779+0.051662785 S+0 .023578857E-0 .000532861 E2+0 .015064565 A+0 .203469487 X+0 .005974271 IQ−0 .005071724HT+u

Esta ecuación analiza la influencia que tienen los anteriores resultados de las diferentes variables sobre los ingresos de los individuos encuestados en EEUU.

A continuación vamos a analizar cada uno de los parámetros que explican la variable ingreso y en qué medida lo hacen:

β0 es la variable autónoma del modelo es decir, es una variable que no está determinada por ninguna de las variables explicativas del modelo, (los años promedio de educación, la experiencia laboral, la experiencia laboral elevada

al cuadrado, la edad, el estado civil, el Coeficiente intelectual). Esta variable está indicando el salario de la persona que no tiene ni años de educación, ni experiencia, y que su salario tampoco depende de ninguna de esas variables, es el salario promedio y autónomo y que en este caso es de 4.829630.

Β1 es el aumento marginal que experimenta el nivel de salario de un individuo con un aumento en la variable educación, en otras palabras, se dice que por cada año adicional de educación el ingreso o salario de los individuos aumenta en un 0.05166 en, es decir, se incrementa en un 5.17%. Es razonable afirmar que entre más años de estudio posea una persona, entre ellos estudios primarios, secundarios, educación superior, especializaciones entre otros, más capacidades y conocimientos, y por ende más productivo y eficaz será la persona y por tal razón puede obtener un mayor nivel de salario. Esta variable también se puede explicar cómo una inversión presente para obtener un rendimiento futuro, en edades tempranas se suele invertir más en educación que en edades avanzadas.

Pero el primer problema que el modelo minceriano enfrenta y que ha llevado a muchos investigadores a extender la función de ingresos, de acuerdo con Card (1994, 1998) y Becker (1964), es el de suponer rendimientos a la escolaridad idénticos para toda la población. Por un lado, los costos marginales que enfrenta cada individuo por asistir a la escuela no son iguales. Más bien, cada individuo enfrenta una restricción de liquidez diferente, por lo que la decisión de adquirir un año más de educación varía entre individuos. Por otro lado, la toma de decisiones también está en una función de la capacidad innata del individuo que puede facilitar el aprendizaje. Es decir los individuos poseen habilidades diferentes que finalmente influyen en la decisión. Esto último es sin considerar el hecho que los gustos y preferencias son distintos entre la población. Así que al tomar en cuenta costos marginales, habilidades y preferencias heterogéneas el supuesto de exogeneidad en la variable escolaridad del modelo de mincer se derrumba.

Aunque la función de ingresos de Mincer de la empleado en una innumerable cantidad de estudios, lo cierto es que ha generado escepticismos entre investigadores. La mayoría de los economistas no acepta la brecha salarial entre trabajadores calificados y no calificados sea interpretado como el efecto causal de la escolaridad.

Muchos estudiosos del tema concuerdan que la escolaridad debe tomarse como una decisión que los individuos toman y no como un factor exógeno aleatoriamente asignado a la población. De acuerdo con Card (1994).

Dependiendo de cómo de toma esa decisión las diferencias observadas en el ingreso entre trabajadores son diferentes niveles de escolaridad podrían sobreestimar o subestimar el efecto causal de la escolaridad.

En base a la teoría de Becker (1962, 1964), Card (1994, 1998) desarrolla un modelo en el que es posible identificar diferentes rendimientos a la escolaridad en presencia de heterogeneidad.1

Β2 esta variable supone que con un aumento adicional en los años de experiencia el ingreso de los individuos se elevara en un 0.023578, es decir, en un 2.36%.

Becker (1962, 1964) fue uno de los primeros economistas en introducir el análisis a la literatura de economía de la educación y a la de mercado laboral. Mediante equilibrios entre oferta y demanda de mano de obra incorpora los costos para obtener hasta qué punto una empresa estaría dispuesta a invertir en entrenamiento de un trabajador o hasta qué punto una empresa estaría dispuesta a invertir en entrenamiento de un trabajador o hasta qué punto un individuo estaría dispuesto a dejar de trabajar por obtener por obtener nuevos conocimientos y habilidades. De la teoría de las firmas, Becker (1962, 1964) adopto que en el óptimo las empresas deciden contratar a un trabajador donde el producto marginal es igual al costo marginal.

Por ejemplo si una empresa contrata a un trabajador deberá pagar con salario su productividad, pero existe un costo por entrenamiento que de acuerdo con Becker, la empresa provee dos tipos de entrenamiento: general y específico.

Si el trabajador recibe entrenamiento general, las habilidades que aprende le sirven en otra empresa así que el trabajador es el que asume el costo por él. El beneficio de la empresa es el incremento en la productividad futura del trabajador, pero también el trabajador obtiene nuevas habilidades que le sirven en otro lado. La firma obtiene un rendimiento reflejado en mayores productividades futuras pero el empleado también, porque a cambio de sus habilidades pude obtener un mayor salario en otra empresa.

En el caso de que el entrenamiento sea especifico, las habilidades y conocimientos que el trabajador adquiere por dicha inversión son útiles solo en la empresa que lo provee. Debido a lo anterior, el trabajador está dispuesto a asumir en costo por el entrenamiento. La productividad del

1 Fuente: Marco Teórico http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lec/metzger_r_s/capitulo2.pdf

trabajador solo incrementa en esa empresa dado el tipo de entrenamiento y las firmas recolectan el retorno de tal entrenamiento en forma de mayores ganancias como resultado de una mayor productividad.

Becker, hace la distinción entre los dos tipos de entrenamiento por dos razones: primero, el entrenamiento general facilita en movimiento laboral pues el trabajador tiene habilidades y conocimientos que son valorados en otras empresas, segundo, el entrenamiento específico que paga la empresa revela que estas no quieran despedir a sus empleados en época de desempleo, porque tendrían que invertir de nuevo en otro trabajador, siempre y cuando la empresa no haya recuperado al menos el coste de la inversión. Asimismo, el trabajador que recibe el entrenamiento específico no quiere renunciar, porque sus habilidades o conocimientos no son valorados en otro lugar. Finalmente, la teoría explica además por qué se invierte en investigación y desarrollo. Las firmas quieren patentes para el conocimiento que un trabajador adquiera no lo venda y puedan mantenerse ventajas competitivas así como ganancias extraordinarias.2

Β3 la experiencia al cuadrado, no se interpreta ya que su probabilidad es de 0.36. Esta variable nos indica que por cada año adicional de experiencia que posee una persona el salario incrementa en 0.015064, es decir, en un 1.5%. Esta variable hace referencia a que a mayor edad que tenga el individuo mayor capacidad y experiencia tendrá, por lo que se le ofrecerá un nivel de salario mayor.

Teniendo en cuenta la teoria de los perfiles de edaad-ingresos, conforme aumenta la experiencia, los ingresos individuales aumentan, pero cada año de experiencia tiene un efeto sobre los ingresos individuales aumentan, pero cada año de experiencia tiene un efecto sobre los ingresos menor que el anterior, se espera que al ser la funcion concava con relacion a la experiencia, la estimacion de Β2 sea positiva y la de Β3 sea negativa.3 Es decir, que despues de que se llega al tope de experiencia, el salario empieza a disminuir en 1.5%.

Β4 La variable casado es positiva, lo cual indica que para este caso, un soltero en promedio gana un 20% más que un soltero respecto a su sueldo. Lo anterior a causa de que se supone que un casado tiene más

2 Fuente: Marco Teórico http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lec/metzger_r_s/capitulo2.pdf3

Fuente: Las ecuaciones de Mincer y las tasas de rendimiento de la ecuación en Galicia PDF

responsabilidades que un soltero, por lo que necesita de un nivel más alto en sus ingresos, pues tiene que mantener a una familia con hijos y responsabilidades mayores. En la presente encuesta representamos a los hombres casados con el numero uno y a los hombres solteros con el número cero. En esta encuesta hay más hombres casados que hombres solteros.

Β5 El coeficiente de inteligencia también denominado coeficiente intelectual, IQ, es una puntuación, resultado de alguno de los test estandarizados diseñados para medir la inteligencia.4 Para la presente encuesta se estima que con un punto adicional en el coeficiente intelectual, IQ, el salario de una persona se incrementa en un 0.597%.

El coeficiente de inteligencia estima que a medida que una persona tenga un punto adicional en el estimador, tendrá un nivel de inteligencia más elevado que produce mayores niveles de productividad y avances en la investigación, que no solo general un incremento en los salarios sino que además genera crecimiento y desarrollo.

B6 esta variable explica las horas de trabajo respecto a los ingresos, lo normal es suponer que a mayores horas de trabajo un mayor nivel de ingresos, es decir, con un aumento marginal en las horas trabajadas se vera un aumento en el ingreso, pero para el presente caso no se da de esta manera, aquí esta relación de las horas de trabajo con respecto a los salarios, tiene una relación inversa o negativa ya que por cada hora adicional de trabajo por semana el salario en términos absolutos se reduce en un -0.0050; que en términos porcentuales representa un 0.0507%.

ᶙ la variable aleatoria, recoge todas aquellas variables que influyen en la explicación del modelo, las cuales no son directamente observables o medibles y por esta razón se sitúan en esta variable residual.

Se acepta la hipótesis (H1: hipótesis alternativa) la cual indica que las variables exógenas (X) si explican el fenómeno y por lo tanto a la variable endógena (Y).

RESTRICCIONES DE LOS PARAMETROS:

0<β1<1 el ingreso autónomo siempre será contante pues es el salario promedio

4 Fuente: Cociente intelectual Wikipedia.

Β2>0 con un año adicional de escolaridad, el nivel de ingresos se verá reflejado en un incremento, es decir, este debe ser mayor a cero para que los ingresos vayan aumentando a medida que se va invirtiendo en capital humano.

Β3>0 la experiencia en un individuo lo hace más eficiente y por ende más productiva por tal razón con un año adicional de experiencia, los ingresos aumentaran, entonces los años de experiencia deben ser mayor a cero.

Β4<0 este parámetro a medida del tiempo se va volviendo negativo; hay un momento en el cual la experiencia llega a un tope y el salario a partir de este momento empieza a disminuir.

Β5>0 con un mayor nivel el intelectual, el individuo es más productivo y eficaz y esto hará que el salario que este percibe sea mayor pues contribuirá en el desarrollo y la investigación.

B6>0 normalmente se supondría que este parámetro que representa el aumento del salario con un aumento en las horas de trabajo debería tener una relación directa y positivo, pero en este caso, en la encuesta realizada en EEUU, con un incremento en las horas de trabajo sucede lo contrario, el salario disminuye.

ln (Y )=4 .829630779+0.051662785 S+0 .023578857E-0 .000532861 E2+0 .015064565 A+0 .203469487 X+0 .005974271 IQ−0 .005071724HT+u

Según los resultados de la encuesta, se evidencia que un individuo que no posee ningún tipo de estudio y ninguna de las otras variables que explican al modelo, percibe un salario fijo o promedio de 4 .829630779, lo cual representa un valor fijo y promedio del salario. En cuanto a la variable estudio se puede explicar que por casa año adicional del mismo, el ingreso de un individuo aumentara en 0 .051662785 o que lo que es lo mismo, en un 5,16%. Ahora para los años de experiencia, según nuestros resultados, con un aumento marginal de los años de experiencia, es decir, con un año adicional de experiencia laboral de un individuo, el ingreso aumentara en 0 .023578857 o lo que es lo mismo, en un 2,35%. La siguiente variable, que es la experiencia al cuadrado, tiene una relación inversa y negativa respecto a la variable independiente, ingreso, esto indica que llegara un momento en el cual al un individuo al adicionar un año de experiencia a su vida, su salario experimentara rendimientos decrecientes o lo que es lo mismo una disminución en sus ingresos de 0 .000532861, es decir, en un 0,05%.

En general, de acuerdo con los resultados observados en la encuesta son los hombres casados quienes perciben un salario mayor precisamente debido a su estado civil.

Las restricciones y el análisis teórico de los parámetros deberían ir en la parte inicial, aunque es valido el análisis.

1.4

2. Realice un análisis de la encuesta de gastos para hogares de Bogotá, que aparece en la tercer hoja, de la cual observará los distintos gastos y describe cual es la composición de cada uno de los gastos en el gasto corriente (nota: los gastos corrientes no incluyen los gastos en impuestos y los gastos en bienes durables), cual es el número aproximado de miembros de cada hogar. Además, calcule el coeficiente de ENGEL según esta encuesta y estime la línea de pobreza urbana teniendo en cuenta la línea de indigencia urbana ya estimada en el documento de la MESEP.

La composición del gasto corriente, de acuerdo a la encuesta realizada para los hogares de Bogotá se compone por gasto en alimentos, bebidas alcohólicas, vestido, vivienda, enseres, salud, transporte recreación, educación, servicios personales, otros pagos, impuestos y en bienes durables.

Sin embargo, no se incluirá en el análisis el gasto en impuesto, ni el gasto de bienes durables ya que, hacen parte de los rubros no descontados.

Para empezar, a describir esta composición es necesario hacer referencia al termino de gasto corriente, el cual se toma en termino monetarios como no monetarios; el gasto corriente monetario se define como el gasto pagado de contado o a crédito, realizado en la compra de bienes y servicios que tienen por objeto satisfacer las necesidades de consumo del hogar, así mismo incorpora gastos no necesariamente destinados al consumo como el caso de las transferencias corrientes entre hogares y los impuestos. El gasto corriente no monetario incluye el valor de alimentos, productos y servicios obtenidos de un negocio propio (auto-suministro), producidos en la finca o vivienda (autoconsumo) y los obtenidos como pago en especie5.

5 Fuente: Algoritmo para la construcción de líneas de pobreza e indigencia a partir de la encuesta nacional de ingresos y gastos.

El análisis de las participaciones de cada uno de los gastos en el gasto corriente, partiendo que el gasto corriente para los hogares de Bogotá es de $2.461.532,73 en promedio, (Datos Ordenados de la mayor participación a la menor participación), son:

Gasto en Vivienda:

Representa el mayor porcentaje de participación dentro del gasto corriente, siendo del 36% en promedio para Bogotá. Uno de los factores que influyen para que este gasto sea significativo es que Bogotá, es la ciudad capital y uno de los epicentros más grandes del país, generando un incentivo para que las personas emigren allí en busca de mejores oportunidades y por ende se propague el aumento del gasto en vivienda.

Por tanto, es necesario realizar una breve descripción, en cuanto al panorama del gasto en vivienda sobre la percepción generalizada en los países latinoamericanos, sobre todo en Colombia; acceder a una vivienda significa necesariamente convertirse en propietario y, por lo tanto, que los esfuerzos públicos de provisión de vivienda deben orientarse hacia la adquisición de viviendas por parte de los más pobres. “Por otro lado, además de ser una necesidad tan básica como el alimento y el vestido, la vivienda propia es un incentivo individual, un espejo del éxito y los esfuerzos económicos de una persona, así como también es la materialización de un derecho fundamental: el derecho a la propiedad” (Mocaleano, 2006, p. 10).

Por tanto, existe una disyuntiva teórica entre lo que realmente significa destinar la mayor proporción del gasto corriente al gasto de vivienda y lo que representa en lo práctico; es decir a primera vista se puede pensar que el acceso a una vivienda disminuye la pobreza de un hogar, genera desarrollo y crecimiento, sin embargo para el caso de Bogotá, este argumento no resulta

del todo valido, ya que no existe una gran demanda de vivienda; pero lo que si resulta valido es que un aumento del ingreso genera que se reduzca la proporción en gasto de alimentos y aumente para este caso el gasto en vivienda.6

Gasto en Alimento:

El gasto en Alimento dentro del gasto corriente representa alrededor del 26,8%, es decir que, es una participación alta, ya que ocupa el segundo lugar dentro delas participaciones más relevantes del gasto corriente en la población objeto de estudio; sin embargo, en cuanto al total del gasto corriente el 26.8% no resultaría tan alto, es decir, que su propensión marginal al consumo no es tan alta, lo que significa que para los bogotanos, ya no es una prioridad el gasto en consumo de alimentos o por lo menos no, el gasto en alimentos de la canasta básica.

Gasto en enseres:

La participación del gasto en enseres dentro del gasto corriente es del 19% aproximadamente, es alta en comparación a los gastos en educación, lo que quiere decir que con ese nivel de ingreso después de destinar al gasto en vivienda y en alimentos, su preocupación es el gasto en los enseres, suena paradójico ya que deberían darle mayor preponderancia a la educación o a otros gastos de mayor importancia, aunque este porcentaje también se debe a que como prioridad tienen el gasto en viviendas.

Gasto en transporte:

El gasto de transporte dentro del gasto corriente es del 14.4% en promedio, es decir, que este porcentaje de participación se encuentra en un nivel medio-bajo del total del gasto corriente, o lo que significa que el nivel de ingresos de la población encuestada no es tan alto, para que su renta se encuentre diversificada

6 Fuente: http://www.javeriana.edu.co-Vivienda y pobreza: una relación compleja; pág. 6.

Como sabemos, todo consumidor al elegir un bien o servicio en el mercado, considera una serie de variables que le permiten evaluar según su propio criterio aquel que le proporcione el mayor nivel de satisfacción con base en su visión individual; es decir desde el punto de vista del pasajero, son importantes los costos de viaje, porque influyen en sus oportunidades de gastar el presupuesto familiar en otros fines7. Por eso, los consumidores en este punto prefieren visualizar mejor su costo de oportunidad, entre utilizar un servicio de transporte y cubrir otras necesidades más básicas.

Gasto en educación:

El gasto en educación según los datos de la encuesta de gastos, es de 6,3% en promedio, es decir que es una participación muy baja dentro de los gastos corrientes; este hecho es muy lamentable e importante a la vez, ya que, esta situación no solo afecta a la población encuestada sino a la sociedad en general, porque la educación sin lugar a duda es fuente de desarrollo, progreso y crecimiento para un país; por esto y muchos otros motivos es que se genera la necesidad de invertir en capital humano.

Es por esto, que el estado se encarga de proveer la educación pública (para primaria la cobertura es alta, para secundaria es media y para la educación superior es mínima)8. Sin embargo, estas políticas no son eficientes ya que el estado pretende es ampliar cobertura sin pensar en calidad y por el lado de la sociedad bogotana, su nivel de ingreso no les alcanza para aumentar la proporción que dedican a la educación, ya que para ellos este bien se considera un “lujo”.

Gasto en vestido:

La participación del gasto en vestido dentro del gasto corriente corresponde al 5.40% aproximadamente, es decir este gasto no ocupa un lugar importante dentro de los gastos ya que está representando una proporción muy

7 Fuente: Análisis de la incidencia del gasto en transporte público en las localidades de Usme y ciudad Bolivar.2010.8Fuente: www.dnp.gov.co. Educación Básica en Colombia: Opciones futuras de política*

pequeña, debido a que el consumo de vestido no es un bien tan necesario para la población y su consumo puede variar de un mes a otro; así como pude aumentarse considerablemente un mes pude al siguiente ser cero.

Gasto en salud La proporción del gasto en salud es del 4.04% con respecto al gasto corriente; esta proporción indica que su consumo es reducido debido a que el estado suministra salud gratis para toda la población en estratos 1, 2 y 3; y también que para las personas de tipo medio su nivel de renta no les alcanza para seleccionar la clínica o el sitio de su preferencia que les permita maximizar su utilidad, sino donde le corresponda por los designios del Estado y no del mercado.

Gastos en servicios personalesLa proporción del gasto en servicios personales es del 2.90% aproximadamente con respecto a los gastos corrientes, lo que infiere que estos gastos no son tan importantes en la proporción de los ingresos de las familias promedio bogotanas ya que estas tienen mayores prioridades que se catalogan de básicas.

Gastos en recreación

El 2.21% aproximadamente corresponde a la proporción del gasto corriente, que se destina a la recreación; si observamos este dato, se puede observar a simple vista que la población de estudio es de ingresos medio; en donde para ellos, el ocio o la recreación no está considerada como un bien necesario o básico, ya que cuando el individuo necesita con mucha prioridad un salario no le genera des utilidad trabajar un día o una hora adicional.

2.2 Número de miembros por cada hogar:

De la encuesta realizada se obtuvo que el número de miembros promedio, por cada hogar en Bogotá, es de 3 personas en promedio por hogar; se puede observar que el número de miembros mínimo es 1 individuo y el máximo es de 15 individuos por hogar; Debido a la gran brecha que existe entre el estrato socioeconómico, el nivel de renta, el nivel de educación y el lugar o la zona donde viven las personas encuestadas, que para un caso pueden ser las familias con gran número de miembros y condiciones mucho ms

desfavorables con respecto a las familias que tienen un solo hijo, las cuales por lo general tienen un mayor nivel de ingreso, de educación entre otros factores que determinan la gran desigualdad que se presenta.

3 Análisis de la línea de pobreza urbana:

Para estimar la línea de pobreza urbana es necesario conocer la línea de indigencia ya planteada por la Mesep; por tanto para nuestro análisis se tomara como documento de referencia el de la Mesep.

El cual contaba con un problema de comparabilidad en las series de empalme, empleo pobreza y desigualdad como resultado del cambio metodológico de la encuesta continua de hogares a la gran encuesta integrada de hogares. Para atender estas dificultades, que comprometían la credibilidad de indicadores fundamentales del mercado laboral y las condiciones de vida de Colombia, se inició un trabajo técnico del DANE y el DNP, que culminó con la creación de la Mesep, Misión para el empalme de las series de empleo, pobreza y desigualdad (enero de 2009)

Por ende, para este caso se utiliza la segunda fase de la Mesep, que consistió en la construcción del diseño de la nueva metodología para la medición de la pobreza monetaria que permitió la construcción de nuevas líneas de pobreza y pobreza extrema, utilizando la ENIG 2006-2007. Sin embargo es importante tener presente que para este caso la población de referencia de la nueva metodología no incluye los pobres extremos ni los hogares más ricos.

Según la MESEP, para la construcción de la línea de pobreza se debe cumplir la regularidad empírica de la ley de Engel. Lo que significa que a medida que el gasto total crece, el gasto en alimentos también lo hace pero a una tasa menor. La importancia relativa de los alimentos dentro del gasto total (capturada por la ley de Engel) es un indicativo de las condiciones de vida de los hogares. Por esta razón, es importante que los resultados capturados en las Encuestas de Ingresos y Gastos cumplan con esta regularidad empírica.

En primer lugar porque dan cuenta de una adecuada diferenciación del nivel de vida entre los hogares encuestados, y en segundo lugar, porque son la base para las estimaciones de las líneas de pobreza y pobreza extrema.

Según los cálculos de la MESEP, con respecto cálculo de las curvas de Engel para diferentes rubros de gasto, Cortés (2009: 28), se puede observar que:

● La parte del gasto total que se gasta en alimentos disminuye con el gasto total del hogar.

● Los hogares que gastan cien mil pesos al mes, gastan un poco menos de la mitad de esa suma en alimentos.

● Los hogares que gastan diez millones de pesos mensuales gasta menos del 10% de esa suma en alimentos observar que la parte del gasto total que se gasta en alimentos disminuye con el gasto total del hogar.

● Los hogares que gastan cien mil pesos al mes, gastan un poco menos de la mitad de esa suma en alimentos. Los hogares que gastan diez millones de pesos mensuales gasta menos del 10% de esa suma en alimentos9

Para nuestra encuesta el coeficiente de Engel fue del 26.75% y con este obtuvimos el coeficiente de Orshansky a través de la inversa (1/ 26.75%); esto con el fin de poder utilizar la línea de pobreza extrema o indigencia según el documento de la Mesep

9 Fuente: Documento Mesep- segundad fase. Nueva metodología 2002-2010

Como se observó en la tabla anterior la línea de pobreza extrema para el sector urbano es de $73984 la cual nos sirve para estimar la línea de pobreza en el sector urbano; es decir para Bogotá de acuerdo a los datos de nuestra encuesta de gastos

Por ende, de acuerdo con la MESEP los valores de la línea de pobreza, hallados en la nueva metodología para Marzo 2007 (Utilizando el coeficiente de Orshansky Exógeno) fueron:

Al comparar la información suministrada por la MESEP donde el valor de la línea de Pobreza urbana es de $177.561,6 con la información del gasto corriente de los hogares de Bogotá (zona Urbana) arrojada por la encuesta objeto de estudio $276.571, se encuentra que los hogares de Bogotá están por encima del valor referente, es decir, que se no se encuentran dentro del rango de línea de pobreza que plantea la Mesep, ya que tienen una diferencia cercana a $99000, lo que infiere que esta población reporta un nivel de ingresos que le alcanza para cubrir completamente los bienes de la canasta básica. Sin embargo si observamos esta cifra desde el punto de vista del crecimiento per-cápita es relativamente baja ya que como mencionamos anteriormente el nivel de renta solo le alcanzaría para cubrir lo necesario y no es posible dedicar ninguna proporción de su ingreso al ahorro, es decir a la mejora de la calidad de vida.

Por tanto, es importante hacer referencia a las cifras obtenidas para el año 2010, en la que la pobreza nacional alcanzó una incidencia de 37.2 %, la urbana 33 % y la rural 50 %.En el mismo año la pobreza extrema fue del 12.3% y 8.3% respectivamente; a partir de la nueva metodología se observa una reducción de la pobreza en 12.2 puntos porcentuales entre 2002 y 2010 del 49.4% a 37.2%. Es decir, que se observa una reducción en el comportamiento de la pobreza, más evidente en la zona urbana que en la rural10.

FALTARON ALGUNAS DE LAS ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS AUNQUE EL ANÁLISIS ESTA EN GENERAL BIEN.

1.4

Y EL ANÁLISIS DE LA CONSISTENCIA QUE?

Mire en Excel y hace las regresión pero no el análisis sobre si es consistente la encuesta o no. Y no se habla nada de la consistencia externa.

0.6

10 Fuente: documento de la Mesep- segunda fase.