Este trabajo utiliza los datos de la Encuesta Nacional de Gasto de los Hogares realizada por el INDEC en 1996/97 para estimar la subdeclaración de ingresos de las familias del Gran Buenos Aires a partir de discrepancias en el consumo de las mismas. Sus contribuciones principales son: (i) la utilización de un método con nula implementación en el caso argentino y la mejora de ciertos aspectos técnicos del mismo; y (ii) la obtención de estimaciones de un fenómeno importante como lo es el tamaño de la economía informal. El método de discrepancias en el consumo se basa en un principio simple: si dos familias similares declaran ingresos semejantes, pero el consumo de una de ellas es notoriamente superior al de la otra, esto podría sugerir la presencia de subdeclaración de ingresos. Su aplicación requiere el uso de dos supuestos: (a) existe un grupo de familias que reporta correctamente su ingreso; y (b) todos los hogares declaran correctamente el gasto en algún tipo de bien. El trabajo presenta dos versiones de este método, que tienen en común, entre otros, la función a estimar, el resultado obtenido y algunas de sus interpretaciones. En efecto, ambas estiman una ecuación que vincula al (logaritmo del) consumo con el (logaritmo del) ingreso, con ciertas características del hogar y la familia y con una variable binaria que separa a las familias en dos grupos (las que potencialmente subdeclaran ingresos y las que no lo hacen). Asimismo, coinciden en la obtención de una tasa de subdeclaración de ingresos relativa (de un grupo respecto al otro) y no absoluta. Sin embargo, estas dos versiones del método de discrepancias en el consumo se diferencian en varios sentidos. La segunda versión supone que la volatilidad del ingreso permanente varía de un hogar a otro, en particular, que los hogares caracterizados como los que “reportan correctamente su ingreso” tienen un ingreso permanente con menor volatilidad que los que lo reportan con error. De este modo, esta versión obtiene una tasa de subdeclaración promedio, mientras que la primera fuerza este resultado. Por otra parte, mientras la primera versión emplea mínimos cuadrados, la segunda evita el problema de endogeneidad del ingreso, instrumentándolo y utilizando por ende mínimos cuadrados en dos etapas. Los resultados empíricos obtenidos indican que bajo el método simple, el grupo de hogares que subdeclara ingresos, denominado “empleador”, oculta a las estadísticas oficiales aproximadamente el 23% de sus ingresos, mientras que con el modelo extendido la tasa asciende al 43%. Estos resultados tienen cierto grado de similitud con los encontrados por otros autores para el caso de Gran Bretaña. Sin embargo, debido a que las estimaciones obtenidas descansan en los supuestos realizados, no se pueden hacer comparaciones directas con respecto a mediciones para el caso argentino obtenidas con otros métodos (que también se basan en supuestos restrictivos).

En este trabajo se utilizan los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) realizada por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC) de Argentina. Esta encuesta constituye la principal fuente de información para monitorear las condiciones socio-económicas de la población argentina, puesto que cubre información sobre composición del hogar, vivienda, educación, empleo, migración, e ingresos, entre otras dimensiones. No obstante, la EPH tiene ciertas limitaciones. En primer lugar, sólo cubre áreas urbanas de más de 100,000 habitantes. Es esperable que los resultados de pobreza (y de cada una dimensiones consideradas) sean peores en áreas rurales que en las zonas urbanas alcanzadas por la EPH. Debe tenerse en cuenta, por lo tanto, que al brindar argumentaciones y conclusiones en este trabajo, éstas se limitan a las áreas incluidas en la encuesta. En segundo lugar, si bien la EPH se realiza continuamente por el INDEC, la última base de datos comparable con la que se cuenta es de 2006 puesto que desde entonces no ha estado disponible. El trabajo se organiza de la siguiente manera. En la sección 2 se brinda una descripción inicial de la población argentina cubierta por la EPH, incluyendo estadísticas básicas de educación, empleo, composición del hogar, e ingresos. En la sección 3 se realiza el tradicional análisis de pobreza por ingresos y NBI, el cual servirá como marco de referencia para los resultados posteriores. En la sección 4 se presenta una revisión de la literatura existente sobre pobreza multidimensional. La sección 5 se destina a determinar la importancia de ampliar la noción de pobreza por ingresos, a partir del uso de técnicas reductoras de datos (en particular, análisis factorial por componentes principales). En la sección 6 se aplican las medidas de pobreza multidimensional de Bourguignon y Chakravarty (2003) y de Alkire y Foster (2008), y se evalúa la importancia relativa de las distintas dimensiones utilizadas. En la sección 7 se comparan distintas estimaciones de pobreza y se evalúa si las medidas multidimensionales agregan nueva información. En la sección 8 se define el grupo de hogares sensibles al cambio en la definición de pobreza, y se brinda un perfil de este grupo. Finalmente en la sección 9 se realiza una síntesis de los principales resultados encontrados y se concluye.

El objetivo del presente trabajo es analizar la existencia de trampas de pobreza en Argentina. Para ello se estima la dinámica de ingresos a partir de un pseudo panel construido con información brindada por la Encuesta Permanente de Hogares. Esta metodología permite superar los problemas econométricos que enfrenta la estimación de trampas de pobreza: carencia de un panel para un periodo largo de tiempo, attrition y la presencia de errores no clásicos de medición en los ingresos. Los resultados encontrados descartan la existencia de trampas de pobreza debido a no linealidades en la dinámica de ingresos. / The aim of this paper is to analyze the existence of poverty traps in Argentina. In order to do it so, the income dynamic was estimated by using a pseudo panel built from the Encuesta Permanente de Hogares. This methodology allows to overcome econometric challenges involved in testing for the presence of poverty traps: lack of long duration panels, attrition, and measurement error in income. The results do find no evidence for the existence of poverty traps due to nonlinearities in income dynamics.

Establishing a causal relationship between health and productivity is not straightforward. On one hand, higher income individuals invest more in health: as their income grows, they invest in better diets and health care. On the other, if a worker is healthier and more energetic, then she will probably be more productive. This paper focuses on the second pathway and examines the effect of one dimension of health, height and body mass index (BMI), on wages. Data comes from a longitudinal study conducted in Guatemala, a low-income country, during 1969-1977 and followed-up in 2002-2004. The estimates suggest a very non-linear relationship between height, BMI and wages; however, the evidence is stronger for males than for females. While diminishing returns are operating at higher quantiles of the conditional wage distribution, increasing returns appear at lower quantiles, implying that height and BMI might have an increasing payoff for the poorer workers.