Desigualdades del ingreso en Colombia: ¿cuáles son sus determinantes y cómo se han afectado por la pandemia del Covid-19?

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dc.audiencePolicymakerseng
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dc.creatorGalvis-Aponte, Luis Armando
dc.creatorBonet-Morón, Jaime Alfredo
dc.creatorBonilla, Leonardo
dc.creatorOtero-Cortés, Andrea Sofía
dc.creatorPérez-Valbuena, Gerson Javier
dc.creatorPosso-Suárez, Christian Manuel
dc.creatorRicciulli-Marín, Diana
dc.creator.firmaLuis Armando Galvis-Aponte
dc.creator.firmaJaime Bonet-Morón
dc.creator.firmaLeonardo Bonilla-Mejía
dc.creator.firmaAndrea Sofía Otero-Cortés
dc.creator.firmaGerson Javier Pérez-Valbuena
dc.creator.firmaChristian Manuel Posso-Suárez
dc.creator.firmaDiana Carolina Ricciulli-Marín
dc.date.accessioned2021-12-10spa
dc.date.available2021-12-10spa
dc.date.created2021-12-10spa
dc.descriptionCon el objetivo de avanzar en el diseño y formulación de políticas públicas que reducir la desigualdad de ingresos en Colombia, este documento estudia los determinantes de los cambios en la desigualdad de ingresos laborales y no laborales desde una perspectiva microeconómica. El estudio se lleva acabo para el total nacional y las veintitrés principales ciudades y sus áreas metropolitanas. Además, teniendo en cuenta que la coyuntura del COVID-19 ha dejado consecuencias inesperadas en la economía, el documento incluye un análisis sobre los cambios en la distribución del ingreso en 2020. Específicamente, se realizan simulaciones que incorporan choques a variables agregadas del mercado laboral por ciudades, permitiendo entender los canales a través de los cuales la crisis del COVID-19 ha afectado la distribución de ingresos. Se emplea una metodología de micro-descomposición siguiendo a Bourguignon y Ferreira (2005), haciendo comparaciones de cambios en la distribución del ingreso a través del tiempo. Los resultados muestran que, en las reducciones de la desigualdad, los componentes laborales desempeñan un papel fundamental. Esa reducción se debe en gran medida a cambios en los retornos a la educación y en el capital humano acumulado. En el componente del ingreso no laboral hay una participación importante de las transferencias y los arriendos, que en la mayoría de los casos actúan como elementos igualadores. Finalmente, con respecto a la coyuntura de la pandemia del COVID-19, se encuentra un importante retroceso en las desigualdades que está explicado principalmente por el deterioro de variables del mercado laboral.spa
dc.description.abstractThis document studies the determinants of changes in labor and non-labor income inequality from a microeconomic perspective to help in the design and formulation of public policies that improve the situation of income inequalities in Colombia. The study is carried out for the national total and the twenty-three major cities and their metropolitan areas. In addition, considering that the COVID-19 pandemic has left unexpected consequences on the economy, the document includes an analysis of the changes in the distribution of income in 2020. In particular, we incorporate shocks to aggregate variables of the labor market, at the level of cities, allowing to understand the channels through which the COVID-19 crisis has affected the income distribution. We used a micro-decomposition methodology following Bourguignon and Ferreira (2005) that allows us to make comparisons of changes in income distribution over time. The results show that, in terms of reductions in inequality, the labor components play a significant role. This reduction is largely due to changes in returns to education and in the stock of human capital. In the non-labor income component, there is an important participation of transfers and leases, which in most cases act as equalizing elements. Finally, with respect to the COVID-19 pandemic, there is a significant setback in inequalities that is mainly explained by the deterioration of labor market variables.eng
dc.description.notesEnfoque En este trabajo se estudian de los determinantes de las desigualdades regionales en los ingresos (no laborales y laborales) entre 2010 y 2019 y cómo cambiaron como resultado de los efectos que ha tenido la pandemia del Covid-19. La primera parte estudia estos elementos desde la perspectiva nacional. Luego se desagrega el análisis haciendo énfasis en las veintitrés principales ciudades del país. En ambos casos se emplea una microdescomposición, siguiendo la metodología de Bourguignon y Ferreira (2005), para estudiar cómo los componentes relacionados con la educación, tanto los años de formación, como sus retornos, tienen efectos sobre las desigualdades. Asimismo, se evalúa el papel que tienen factores demográficos como la edad promedio de los individuos y el número de hijos sobre las desigualdades en los ingresos totales. Con respecto a la pandemia por el COVID-19, dado que esta ha tenido efectos críticos sobre el mercado laboral, el énfasis del documento cambia un poco hacia los elementos que han sido afectados en mayor medida por los aislamientos. En este sentido, además de los factores educativos y demográficos, se analiza el efecto, sobre las desigualdades, de la reducción en los ingresos, como resultado de la caída en las tasas de ocupación y la participación en el mercado laboral. Contribución El documento ofrece un análisis pormenorizado de la evolución de las desigualdades en la década de 2010. Para ello, se emplean microdatos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) para conocer cuál fue el comportamiento de sus determinantes. Asimismo, se llevan a cabo simulaciones para calcular el efecto de esos determinantes sobre las variaciones en las desigualdades durante el período de análisis. A diferencia de la literatura relacionada, en este trabajo se tiene un enfoque regional, lo cual da una visión más amplia sobre las particularidades de las desigualdades, como por ejemplo la comparación entre las veintitrés principales ciudades. Finalmente, se avanza en el estudio de los determinantes de los cambios en las desigualdades durante los primeros meses de la pandemia. Conclusiones La caída en la desigualdad que experimentó el país entre 2010 y 2019 se debe principalmente a reducciones significativas en la desigualdad al interior de algunas ciudades, más que a reducciones en la desigualdad entre las ciudades. Las rentas laborales juegan un papel importante en la explicación de las reducciones en las desigualdades durante ese período. Dentro de los ingresos laborales, el número de años de educación es el principal factor que contribuyó a la reducción del índice de Gini. Los arriendos y transferencias son los rubros que más contribuyeron a reducir la desigualdad por concepto de ingresos no laborales, tanto en el total nacional, como en la mayoría de ciudades. A raíz de los cambios en el mercado laboral por efectos de Covid-19, las desigualdades regresaron a los valores de inicios de la década de 2010, aunque han vuelto a reducirse con la recuperación de la actividad económica. El choque más importante se observa en los ingresos laborales, que se da vía el margen extensivo con el aumento en desempleo y el intensivo, vía caída en salarios. Los ingresos por arriendos también cayeron a finales de 2020, aumentando la desigualdad. Las transferencias, por su parte, aliviaron la caída en los ingresos en los hogares más pobres, sin embargo, efecto en la desigualdad es moderado, dada la magnitud del choque en los ingresos laborales.spa
dc.format.extent53 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/10245spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10245spa
dc.language.isospaspa
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/espe.101spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/espe/espe101spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/espe101spa
dc.relation.ispartofArtículos de revistaspa
dc.relation.ispartofseriesRevista Ensayos Sobre Política Económicaspa
dc.relation.issn2665-1327spa
dc.relation.isversionofRevista Ensayos Sobre Política Económica; No. 101, Diciembre 2021. Pág.:1-53spa
dc.relation.numberEspe 101spa
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/es/ensayos-sobre-politica-economica-espe-101-desigualdades-del-ingreso-colombia-cuales-son-susspa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/a/bdr/ensayo/y2021i101p1-53.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/g8g6spa
dc.rights.HabeasDatos personales: El(los) autor(es) ha(n) incluido sus datos personales (nombres, correo electrónico, filiación académica, perfil académico, entre otros) en el Portal de Investigaciones o la obra remitida para publicación, y por consiguiente, manifiesta(n) que mediante el diligenciamiento y registro de sus datos personales autoriza(n) al Banco de la República el tratamiento (recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión) de todos los datos suministrados con la finalidad de adelantar la publicación de la obra en el Portal de Investigaciones, dar a conocer su perfil académico y medios de contacto para fines académicos y divulgativos, así como para la construcción de indicadores y estadísticas para el seguimiento y control de las actividades de divulgación del Portal de Investigaciones. Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.spa
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dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0spa
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.subjectDesigualdadspa
dc.subjectIngresos laboralesspa
dc.subjectIngresos no laboralesspa
dc.subjectRetornos a la educaciónspa
dc.subjectTransferenciasspa
dc.subjectMicrodescomposiciónspa
dc.subjectCovid19spa
dc.subject.brtema9. Sector público y temas socialesspa
dc.subject.jelC15 - Statistical Simulation Methods: Generaleng
dc.subject.jelC25 - Discrete Regression and Qualitative Choice Models; Discrete Regressors; Proportions; Probabilitieseng
dc.subject.jelD31 - Personal Income, Wealth, and Their Distributionseng
dc.subject.jelD63 - Equity, Justice, Inequality, and Other Normative Criteria and Measurementeng
dc.subject.jelP25 - Urban, Rural, and Regional Economicseng
dc.subject.jelR20 - Household Analysis: Generaleng
dc.subject.jelspaC15 - Métodos de simulación estadística: generalidadesspa
dc.subject.jelspaC25 - Modelos de regresión discreta y elección cuantitativa; Regresores discretos; Proporciones; Probabilidadspa
dc.subject.jelspaD31 - Renta personal, riqueza y sus distribucionesspa
dc.subject.jelspaD63 - Equidad, justicia, desigualdad y otros criterios normativos y de medidaspa
dc.subject.jelspaP25 - Economía urbana, rural y regionalspa
dc.subject.jelspaR20 - Análisis de las economías domésticas: Generalidadesspa
dc.subject.keywordInequalityeng
dc.subject.keywordNonlabor incomeeng
dc.subject.keywordLabor incomeeng
dc.subject.keywordReturns to educationeng
dc.subject.keywordTransferseng
dc.subject.keywordMicrodecompositioneng
dc.subject.keywordCovid19eng
dc.subject.lembDesigualdad económica regional -- Pandemia --Covid 19 -- Colombiaspa
dc.subject.lembEconomía regional -- Colombia -- 2010-2019spa
dc.subject.lembImpacto económico -- Covid 19 -- Colombia -- 2010-2019spa
dc.titleDesigualdades del ingreso en Colombia: ¿cuáles son sus determinantes y cómo se han afectado por la pandemia del Covid-19?spa
dc.title.alternativeIncome inequalities in Colombia: what are their determinants and how have they been affected by the Covid-19 pandemic?eng
dc.typeArticleeng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaArtículospa

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Revista Ensayos Sobre Política Económica; No. 101, diciembre 2021. Pág.:1-53
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