More equal but not so fair: an analysis of Brazilian income distribution from 1995 to 2009

Figueirêdo, Erik Alencar de; Netto, José Luis da Silva

doi:10.1007/s00181-013-0714-5

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“…La pregunta principal en esta etapa es qué impacto tiene la utilización de inferencias no paramétricas en los indicadores de justicia. Figueiredo y Netto Júnior (2014) proponen una estimación de los índices de desigualdad injusta en el período comprendido entre 1995 y 2009. Los autores emplean, básicamente, modelos paramétricos, aunque se aborden cuestiones relacionadas con la endogeneidad de las ecuaciones y la identificación de los parámetros.…”

Section: Resultsunclassified

“…Ante esa constatación, los autores postulan lo siguiente: i) dado que en la construcción del criterio de justicia se considera que los factores no observables (término de error) son las variables ajenas a la responsabilidad, la disminución de R 2 supone que esos factores tienen mayor peso en 2009 que en 1995. En otras palabras, la densidad de ingresos en 2009 depende mucho más de variables relacionadas con el origen, el color de la piel y los antecedentes familiares que de factores relacionados con el esfuerzo; o bien ii) un patrón de este tipo se produciría, por ejemplo, si con la expansión cuantitativa del acceso a la educación, las diferencias en la calidad de la educación tendieran a resultar más importantes con el tiempo (Figueiredo y Netto Júnior, 2014). No obstante, es necesario plantear al menos una reserva: los autores utilizan una estructura paramétrica lineal similar a la de la ecuación (1).…”

Section: Desigualdad De Oportunidades: Procedimientos Teóricos Y Técnunclassified

“…Para cada una de las variables se definieron las categorías de alto esfuerzo y bajo esfuerzo, según se indica en el procedimiento 2 del Cronograma de la ejecución empírica (véase la subsección 1.a de la sección II). Para la selección de las variables se siguen los estudios de Bourguignon, Ferreira y Menéndez (2007) y Figueiredo y Netto Júnior (2014). Esas variables se consideran factores de responsabilidad de los individuos, dado que, aunque se ven influidas por las circunstancias, en última instancia están determinadas por las opciones individuales.…”

Section: C) Datosunclassified

“…La economía brasileña, marcada por un largo período de creciente desigualdad desde los años sesenta, registró una mejora de los indicadores sociales a partir de mediados de la década de 1990 (Azevedo, 2007), como resultado de un ambiente macroeconómico propicio para las transformaciones que se produjeron al estabilizarse la inflación e integrarse el Brasil en el mercado internacional. También es notorio que en ese período se incrementaron sustancialmente los programas de transferencia de renta gubernamental, lo que se tradujo en un aumento del nivel de ingresos y el consiguiente mejoramiento de los niveles de pobreza (Figueiredo y Netto Júnior, 2014).…”

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Injusticia de la desigualdad: factores determinantes en el Brasil, 1995 y 2009

Annegues¹,

Figueirêdo²,

Souza³

2015

Revista De La CEPAL

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y Racine (2009) a fin de cuantificar separadamente las diferencias de ingresos para cada variable de esfuerzo. Se calculó un coeficiente de Gini de desigualdad injusta basado en los valores ajustados de la estimación no paramétrica, analizándose la robustez para las estimaciones, incluyendo variables de circunstancias. La evolución de las entropías mostró reducción de la diferencia de ingresos atribuida a la educación como factor determinante. Las variables de horas trabajadas y situación en el mercado laboral explican significativamente las diferencias de salarios imputadas al esfuerzo individual, pero la variable migratoria reveló escaso poder explicativo. Finalmente, el análisis de robustez demostró la plausibilidad de los resultados de cada etapa de la ejecución empírica.

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Section: Resultsunclassified

Section: Desigualdad De Oportunidades: Procedimientos Teóricos Y Técnunclassified

Section: C) Datosunclassified

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“…Almås et al (2011), in pioneering this approach, find that unfair inequality in Norway actually increased from 1986 to 2005, even though the raw Gini has decreased. In another application of this method, Figueiredo (2011) and Figueiredo and Junior (2011) analyze Brazilian data.…”

Section: Introductionmentioning

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Long term trends in fair and unfair inequality in the United States

Hussey

Jetter

2016

Applied Economics

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Determinants of unfair inequality in Brazil, 1995 and 2009

Annegues¹,

Figueirêdo²,

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2016

CEPAL Review

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This article analyses the trend of unfair inequality in Brazil (1995-2009) using a nonparametric approach to estimate the income function. The entropy metrics introduced by Li, Maasoumi and Racine (2009) are used to quantify income differences separately for each effort variable. A Gini coefficient of unfair inequality is calculated, based on the fitted values of the non-parametric estimation; and the robustness of the estimations, including circumstantial variables, is analysed. The trend of the entropies demonstrated a reduction in the income differential caused by education. The variables "hours worked" and "labour-market status" contribute significantly to explaining wage differences imputed to individual effort; but the migratory variable had little explanatory power. Lastly, the robustness analysis demonstrated the plausibility of the results obtained at each stage of the empirical work.

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More equal but not so fair: an analysis of Brazilian income distribution from 1995 to 2009

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Injusticia de la desigualdad: factores determinantes en el Brasil, 1995 y 2009

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