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Poniendo a la pobreza de ingresos y a la desigualdad en el mapa de México

By: Subject(s): In: Economía mexicana 16, 2 (segundo semestre, 2007), 293-303Summary: 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.
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Analítica Biblioteca Legislativa Hemeroteca Available 338063

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.

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