El objetivo de este trabajo es investigar las principales causas del crecimiento económico en Argentina durante el período 1990-2004, con el fin de identificar cuál fue su perfil de crecimiento prevaleciente: extensivo asociado al dinamismo de la acumulación de capital o de la demanda de trabajo o intensivo en base a las ganancias de productividad. Para ello se propone identificar una PTF estricta como desplazamiento de la función de producción, independiente de los fenómenos coyunturales; distinguiéndola de la PTF residual o aparente, que expresa un fenómeno de reducción de costos pero no necesariamente vinculados a cambios en la tendencia de crecimiento de largo plazo de las economías. En el trabajo se presenta una metodología para desagregar de la PTF residual, los efectos de los cambios de precios relativos y utilización cíclica de los factores productivos, adaptando al caso argentino, las principales recomendaciones de la literatura económica reciente de medición de productividad, la experiencia de la OECD, del grupo EUKLEMS y la experiencia del IVIE, mediante la estimación consistente del PBI y los factores productivos.

El presente trabajo propone un modelo, inspirado en el análisis de las diferentes características de los ciclos económicos de distintas economías, que se basa en el marco de referencia de Talvi y Végh (2005), pero en el que introduciendo cuestiones de tipo agent-based se concluye que la política fiscal óptima no necesariamente es procíclica. En el capítulo 2 se analizan las propiedades del ciclo del producto en distintas economías. A partir de tal análisis se introduce una medida de complejidad macroeconómica que se utiliza posteriormente. En el capítulo 3 se presenta un modelo en el que los agentes pueden tener expectativas heterogéneas (en la línea de Brock y Hommes (1997)). En particular, en cada período cada agente puede tener “expectativas cuasi- racionales” (el concepto se define luego, pero el punto central reside en que puede acceder al valor de la observación que surge de expectativas racionales para un período, mientras que tener expectativas racionales completas implicaría conocer el valor las observaciones sin sesgos para todos los períodos), las cuales pueden ser “compradas” pagando un precio que depende positiva- mente de una medida de complejidad de la economía, o puede tener expectativas del tipo “seguir la tendencia”, que no tiene costo monetario pero pueden estar asociadas a errores de pronóstico. En equilibrio, se tienen expectativas heterogéneas. Luego se introducen tales resultados en el marco de Talvi y Végh (2005), y se prueba que el rol de la política fiscal no necesariamente debe ser el de evitar las presiones políticas, sino también el de reducir la volatilidad de la economía y generar previsibilidad (que en el modelo viene dada por la evolución de las tendencias de corto plazo respecto a la de largo plazo), lo que está asociado a una política fiscal contracíclica. En el capítulo 4 se proponen extensiones al análisis realizado en el capítulo 3: si la política fiscal óptima no es procíclica, entonces: ¿por qué es tal el resultado en la mayoría de los países en desarrollo? Allí se sugiere una hipótesis alternativa: así como en una economía de alta volatilidad e imprevisibilidad el sector privado encuentra complicado estimar el ingreso permanente, lo mismo puede ocurrirle al gobierno. Cuando las tendencias son difíciles de identificar, ex-ante el gobierno podría actuar pensando en ser contracíclico, mientras que la tendencia revelada ex-post revelaría que la política fue procíclica. Tal resultado no sería óptimo, pero dadas las expectativas del gobierno sería interpretado ex-ante como un equilibrio asociado a un comportamiento benevolente. El capítulo 5 ofrece las reflexiones finales. El Anexo 1 extiende los resultados sobre prociclicidad hallados por Talvi y Végh (op. cit) hasta el año 2005 (la muestra utilizada por Talvi y Végh contiene datos hasta el año 2000). El anexo 2 muestra los resultados de las estimaciones del modelo presentado en la sección 3.1 para ocho países.

En este trabajo se analiza la existencia de discriminación por género en el mercado laboral argentino. En primer instancia se utiliza una descomposición de Oaxaca-Ransom para cuantificar e identificar las fuentes de discriminación salarial. Adicionalmente, se utilizó una técnica novedosa que permite linealizar y luego descomponer un modelo probit con el objetivo de definir si existe discriminación en términos de la probabilidad de ser un trabajador informal y de ser un trabajador desempleado. Se encontró que a pesar de que la brecha bruta de salarios ha presentado una tendencia decreciente, aún persiste cierto tipo de discriminación salarial en contra de las mujeres, aunque la misma es muy pequeña. Por otra parte, la discriminación a través de la informalidad laboral y de la probabilidad de estar desempleado ha aumentado levemente, y la misma se mantiene positiva.

El objetivo general del trabajo es revisar la confianza con que deben tomarse las estimaciones oficiales de pobreza del INDEC. Si, por ejemplo, la evolución de la pobreza medida oficialmente no difiere significativamente de la computada alterando la metodología, las discusiones en torno a la tasa oficial de pobreza adquieren mayor robustez. Si en cambio, modificaciones metodológicas llevan a resultados significativamente diferentes de los oficiales, las conclusiones derivadas exclusivamente de considerar la tasa oficial se vuelven más discutibles y frágiles. Se analiza una cuestión metodológica adicional. Las medidas de pobreza son obtenidas a partir de encuestas de hogares, que naturalmente son una muestra de la población. Como consecuencia, los estadísticos que se obtienen de ellas sufren de variabilidad muestral. El problema es particularmente relevante en las encuestas que, como la EPH de Argentina, renuevan periódicamente los individuos de la muestra. En este caso, alguna diferencia en un estadístico cualquiera en el tiempo (por ejemplo, la tasa de pobreza) puede ser en parte consecuencia de diferencias en la muestra. Esta situación motiva la necesidad de construir intervalos de confianza del estadístico, para lo cual es necesario suponer o estimar su función de distribución. En este trabajo se utiliza la técnica de bootstrap para estimar la distribución de las tasas de pobreza, de manera de poder construir intervalos de confianza que permitan evaluar la significatividad de los cambios estimados en dichas tasas. El resto del trabajo se ordena en dos grandes capítulos. En el capítulo II se presentan los principales resultados obtenidos en el trabajo. En la sección A se presentan estimaciones de la medida oficial de pobreza y se precisan las decisiones metodológicas detrás de estos cómputos. En las tres secciones siguientes se analiza el impacto de considerar ajustes por no respuesta y subdeclaración, líneas de pobreza relativas e indicadores de pobreza alternativos a la tasa de incidencia. En la sección E se discute el problema de variabilidad muestral y se computan intervalos de confianza para varias medidas de pobreza. Por último, se concluye en la sección F. La sección G es el apéndice estadístico. Por último la tesis culmina con el capítulo III en donde se realizan discusiones más extensas sobre cuestiones metodológicas puntuales. Así, en la sección A se presenta una discusión sobre las cuestiones metodológicas que implican medir la pobreza, como cual debe ser el índice a utilizar, las virtudes y defectos de los diferentes tipos de líneas de pobreza disponibles, la variable de bienestar y otras cuestiones más. Luego, en la sección B se presenta en detalle la metodología utilizada para corregir ingresos y por último en la sección C se realiza una presentación del método bootstrap y algunas de las distribuciones obtenidas de su aplicación.

Se realiza una revisión crítica de más de 20 años de literatura sobre vulnerabilidad a la pobreza. Se realiza una clasificación de los criterios de identificación de la vulnerabilidad a la pobreza en dos grupos: los que enfatizan en el elemento de riesgo y los que enfatizan en el elemento de pobreza esperada. Se propone un criterio de identificación de la vulnerabilidad a la pobreza fundado sobre un modelo de media-riesgo. Se propone además un nuevo indicador para medir la vulnerabilidad a la pobreza que permite separarla en dos tipos: la que está determinada por la media (vulnerabilidad severa) y la que está determinada por el riesgo (vulnerabilidad moderada). Se analiza la evolución reciente de la vulnerabilidad a la pobreza en América Latina con 12 paneles de datos de hogares de 4 países y se encuentra que empíricamente los datos validan el uso extensivo del indicador propuesto. Se encuentran los siguientes hallazgos empíricos: (i) Existen períodos de descenso en la pobreza, acompañados de estancamientos en la disminución de la vulnerabilidad; (ii) Mayores índices de pobreza efectiva, están vinculados a una mayor importancia relativa de la vulnerabilidad severa en comparación con la vulnerabilidad moderada.

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