Metodologías innovadoras fortalecen la medición económica y el análisis de desigualdades de género
El 22 de mayo se llevó a cabo una sesión más del Coloquio de Investigación INEGI, en la que se presentaron dos proyectos orientados al fortalecimiento del análisis económico y social mediante metodologías estadísticas y econométricas.
Durante la primera presentación, Francisco Corona, investigador E, explicó la metodología para actualizar y generar estimaciones oportunas del Indicador de Actividad Económica Municipal en México. Destacó que, a partir de microdatos del INEGI y del Producto Interno Bruto (PIB) por entidad federativa, se amplía la cobertura histórica del indicador al periodo 2003-2023 y se incorpora una mayor cobertura sectorial respecto a ejercicios previos.
Mencionó que se implementa un esquema de nowcasting para anticipar la evolución de corto plazo de la actividad económica municipal. Mediante ejercicios de validación fuera de muestra, para el periodo 2019-2023, se compararon modelos econométricos y de aprendizaje automático. Los resultados muestran que los modelos de regresión con errores ARMA1 presentan el mejor desempeño predictivo frente a alternativas más complejas, como Random Forest y XGBoost.
Por su parte, Adriana Pérez, investigadora J, y Ana Miriam Romo, subdirectora de Investigación A, presentaron la Metodología y medición del bono de género en México. Explicaron que dicho bono hace referencia al valor económico potencial que se pierde debido a las desigualdades de género en la participación laboral, la asignación del talento y la remuneración. Con base en información de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), el estudio identifica una subutilización estructural de la fuerza laboral femenina, originada principalmente por la organización social del cuidado y la sobrecarga de trabajo doméstico y de cuidados no remunerados.
Asimismo, se destacó que, mediante un modelo econométrico de selección, se estiman ingresos potenciales y se cuantifica el bono de género a partir de tres componentes: la no participación laboral, la segregación ocupacional y las brechas salariales. Los resultados muestran que esta pérdida económica representa una proporción significativa del PIB nacional, lo que evidencia que la igualdad de género no solo constituye un objetivo social, sino también un factor estratégico para el crecimiento económico.
Las expositoras señalaron que la metodología propuesta es replicable y aporta evidencia relevante para el análisis y diseño de políticas públicas sustentadas en información estadística.
Si deseas ver la sesión, da clic aquí.
1 Se refieren a los términos de error o residuales dentro de un modelo estadístico (Auto Regressive Moving Average), usados en series de tiempo.