Heterogeneidad no observada en los ingresos de los trabajadores independientes en el Perú urbano

Abstract

En la investigación se estima que factores socioeconómicos influyeron en los ingresos de los trabajadores independientes en los periodos 2017-2019 y 2020-2022, utilizando la Encuesta Nacional de Hogares que realizó el Instituto Nacional de Estadística e Informática. Se aplicó un modelo de regresión de mezcla finita de cuantiles de panel, esto permitió estimar los efectos heterogéneos de los factores socioeconómicos y modelar las características propias de las personas, conocidas como heterogeneidad no observada. Se halló que utilizando dos locaciones o mezclas en las regresiones cuantílicas, existe una amplia gama de efectos de los años de educación en los distintos cuantiles en mujeres y hombres. Además, estos efectos son diferentes si se comparan los periodos de antes y durante la COVID-19

The research estimates that socioeconomic factors influenced the income of self-employed workers during the periods 2017-2019 and 2020-2022, using data from the National Household Survey conducted by the National Institute of Statistics and Informatics. A finite mixture quantile panel regression model was applied, which allowed estimating the heterogeneous effects of socioeconomic factors and modeling the individual characteristics of people, known as unobserved heterogeneity. It was found that, by using two locations or mixtures in the quantile regressions, there is a wide range of effects of years of education across different quantiles for both women and men. Moreover, these effects differ when comparing the periods before and during COVID-19

Na pesquisa, estima-se que fatores socioeconômicos influenciaram os rendimentos dos trabalhadores autônomos nos períodos de 2017-2019 e 2020-2022, utilizando a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios realizada pelo Instituto Nacional de Estatística e Informática. Aplicou-se um modelo de regressão de mistura finita de quantis em painel, o que permitiu estimar os efeitos heterogêneos dos fatores socioeconômicos e modelar as características próprias das pessoas, conhecidas como heterogeneidade não observada. Verificou-se que, utilizando duas localizações ou misturas nas regressões quantílicas, há uma ampla gama de efeitos dos anos de educação em diferentes quantis para mulheres e homens. Além disso, esses efeitos são diferentes quando se comparam os períodos antes e durante a COVID-19