Metodología

SEDLAC es una base de datos que incluye estadísticas sobre pobreza y otras variables distributivas, laborales y sociales para todos los países de América Latina y varios del Caribe (ALC). Todas las estadísticas son computadas a partir de microdatos de las principales encuestas de hogares que se llevan a cabo en estos países. Las estadísticas son actualizadas periódicamente.

SEDLAC permite a sus usuarios monitorear la tendencia de la pobreza y otros indicadores distributivos, laborales y sociales en la región. La base de datos está disponible a través de tablas de Excel con información para cada año/país.

SEDLAC es un proyecto en progreso. Todas las estadísticas presentadas en este sitio son actualizadas y revisadas permanentemente. Estamos abiertos a todos los comentarios y sugerencias que ayuden a mejorar la base de datos.

La información tomada de este sitio debe ser citada como «Fuente: SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial)» o «Fuente: Socio-Economic Database for Latin America and the Caribbean (CEDLAS y Banco Mundial)». Aconsejamos hacer referencia a la fecha en que la base de datos fue consultada, dado que las estadísticas son actualizadas periódicamente.

La base SEDLAC está dividida en 12 secciones: encuestas de  hogares, ingresos, pobreza, desigualdad, demografía, educación, empleo, vivienda, infraestructura, bienes durables y servicios, bienestar agregado y crecimiento pro-pobre.

Cada sección contiene al menos un archivo Excel que incluye varias hojas. Cada una de estas hojas presenta una tabla con estadísticas sobre una variable específica para cada uno de los países de América Latina (o para todos aquellos en que existen datos).

Las encuestas de hogares no son uniformes entre países de América Latina y el Caribe. En especial difieren significativamente en cobertura geográfica y cuestionarios. También existen diferencias en el tiempo entre las encuestas de un mismo país.

En este proyecto se busca lograr que las estadísticas sean comparables, en la medida de lo posible, entre países y en el tiempo. Para ello, se utilizan definiciones similares de variables en cada país/año y se aplican métodos consistentes de procesamiento de datos. Sin embargo, no es posible asegurar la comparabilidad perfecta.

En la página web del proyecto se presenta documentación para permitir que cada usuario decida si realizar o no una comparación, en función de la información disponible y sus necesidades específicas.

La base SEDLAC incluye información de más de 300 encuestas de hogares de 24 países de ALC: Argentina, Bahamas, Belice, Bolivia, Brasil, Colombia, Costa Rica, Chile, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Guyana, Haití, Honduras, Jamaica, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, República Dominicana, Surinam, Uruguay y Venezuela.

En cada período la muestra de países representa más del 97% de la población total de ALC. La base de datos cubre principalmente las décadas de 1990, 2000 y 2010, aunque se cuenta con información de la década de 1980 para unos pocos países.

Aun cuando se reconoce que el consumo familiar suele ser una mejor medida del bienestar que el ingreso familiar, una razón de índole práctica justifica la utilización del ingreso familiar como medida de bienestar en este proyecto: pocos países en América Latina y el Caribe realizan rutinariamente encuestas de hogares con cuestionarios de consumo o gasto, mientras que todos los países incluyen preguntas sobre ingreso individual y familiar.

Si bien la mayoría de los países tienen encuestas de gastos, las mismas son comúnmente realizadas con intervalos prolongados de tiempo (en muchos casos, cada 10 años), de manera que no son apropiadas para monitorear pobreza, desigualdad y otros indicadores sociales de relevancia.

Construimos el ingreso individual agregando todas las fuentes de ingreso. Siempre que sea posible distinguimos entre ingreso de trabajo asalariado, ingreso de actividades por cuenta-propia y salarios asignados a patrones, siendo estas las tres categorías que conforman el ingreso laboral. En las encuestas que lo permiten, computamos el ingreso de la actividad principal. El ingreso individual no laboral se divide en tres grupos: (i) pensiones, (iii) beneficios y capital, y (iii) transferencias. Los países difieren en la cantidad de preguntas dedicadas a capturar los ingresos de capital, intereses, beneficios, rentas y dividendos. Con propósitos de comparabilidad preferimos reunir todas esas preguntas en una sola categoría. El mismo criterio se aplica a transferencias, aunque también construimos una variable que identifica aquellas transferencias hechas por el gobierno y otra variable que captura transferencias claramente asociadas a programas de alivio de la pobreza.

Es importante señalar que las diferentes categorías de ingresos no corrientes capturadas en las encuestas de hogares (como por ejemplo el cobro de indemnizaciones o ingresos por herencias o por juegos de azar) no se incluyen en el ingreso construido en el proyecto SEDLAC, ya que se utiliza una medida del ingreso corriente de los individuos y hogares.

Una vez obtenidos los ingresos individuales, como resultado de la adición de los ingresos laborales y no laborales, construimos el ingreso familiar sumando los ingresos para todos los individuos en el hogar principal. El ingreso per cápita familiar se computa como el ratio entre el ingreso total familiar y el número de miembros. Finalmente, computamos el ingreso familiar ajustado por diferentes escalas de equivalencia (véase debajo la pregunta sobre escalas de equivalencia).

Sí, se incluye. El concepto de ingreso que se considera en el proyecto se refiere al flujo de recursos que se obtienen como remuneración por el uso de todos los activos que el hogar posee. Dentro de dichos activos deberían considerase no sólo el capital y el trabajo, sino también otros bienes que el hogar posee y que le reportan ingresos. Las familias que viven en sus propias viviendas reciben implícitamente un flujo de ingreso equivalente al valor de mercado del servicio que el uso de esa propiedad representa para ellos. Esta remuneración debería computarse como parte del ingreso familiar, aún cuando nunca se formalice en el mercado.

En varias de las encuestas procesadas en el proyecto se incluyen preguntas a los propietarios sobre la renta que tendrían que pagar si tuvieran que alquilar la casa que ocupan. La respuesta a estas preguntas se utiliza para imputar la renta de la vivienda propia. La precisión con la que los propietarios estiman dicho valor puede ser baja, especialmente en áreas donde no existen mercados de vivienda bien desarrollados.

En aquellas encuestas donde esta información no está disponible, o es claramente de poca confiabilidad, incrementamos el ingreso familiar de las familias propietarias en un 10%, un valor que es consistente con las estimaciones de renta implícita en la región.

Es común que en las encuestas de hogares algunos de los individuos entrevistados se rehúsen a contestar determinadas preguntas. En particular, las preguntas relacionadas con los ingresos son aquellas que suelen tener mayores porcentajes de no respuesta.

Si la decisión de no responder las preguntas de ingreso se relacionara con el nivel de ingreso de los individuos (por ejemplo, si la probabilidad de no respuesta es mayor cuanto más rico el individuo), la no respuesta generaría sesgos en las estadísticas estimadas.

Existen diversas opciones metodológicas para enfrentar este problema. La más utilizada es la imputación de ingresos a los individuos que no responden las preguntas de ingresos. Para ello se suelen utilizar técnicas de emparejamiento (matching) o se aplican los coeficientes estimados de ecuaciones de Mincer.

Sin embargo, estas opciones metodológicas no están exentas de problemas. Varias decisiones deben tomarse para implementar el ajuste: se debe adoptar un procedimiento de estimación, elegir la variable dependiente y las independientes, seleccionar un método para imputar el término de error, etc. Trabajar con los datos originales tiene la ventaja de ofrecer más transparencia.

Debido a las razones mencionadas, en SEDLAC las estadísticas se computan con las bases de datos oficiales, como se hace en la mayoría de los estudios académicos y oficiales, sin realizar ningún tipo de procedimiento de imputación de ingresos.

Supongamos que una determinada fuente de ingreso de un individuo es missing. ¿Se debe considerar como missing el ingreso total de dicho individuo? Si se opta por esa alternativa, ¿Se debe construir como missing el ingreso total de la familia a la que pertenece ese individuo? Para tratar con estos problemas en el proyecto se siguen los siguientes pasos (necesariamente arbitrarios):

Si el ingreso no declarado no es la principal fuente de ingresos para el individuo, se computa el ingreso total individual ignorando las fuentes de ingreso missing.

Si por el contrario el ingreso missing es la principal fuente de ingresos del individuo, se considera el ingreso total como missing.

Esta alternativa tiene la ventaja de no excluir de la base de datos a individuos que no responden preguntas sobre fuentes de ingreso de importancia secundaria. El costo que se paga es el de subestimar los ingresos de esos individuos.

Con respecto al ingreso familiar, se considera a éste como missing si el ingreso del jefe del hogar es missing. En cualquier otro caso, se computa el ingreso familiar asignando ingreso cero a miembros del hogar, distintos del jefe, con ingreso individual missing.

En algunas encuestas una fracción no despreciable de la población trabajadora reporta ingresos cero. Esta respuesta puede ser consecuencia de diferentes situaciones: (i) el individuo no recibió ningún ingreso durante el período cubierto por la encuesta, (ii) sólo recibió ingreso no monetario, el cual no es registrado en la encuesta, o (iii) reportó de forma errónea su ingreso.

El ingreso mensual familiar es usado en el proyecto como una medida de bienestar. Uno de los problemas de utilizar esta medida proviene de la alta volatilidad del ingreso mensual, comparado con el bienestar real. El caso del ingreso cero es quizás el más ilustrativo: aunque hay gente que puede tener ingreso familiar cero en un mes en particular, éste no puede ser una buena medida de su bienestar, si es que la familia puede obtener ingresos (monetarios o no monetarios) de alguna otra fuente (caridad, transferencias, ahorros, etc.). Por esa razón, la existencia de ingresos cero es un caso particularmente importante, ya sea de reporte erróneo o de falla en la medida de bienestar.

En SEDLAC se estiman las estadísticas aceptando los ingresos cero en las estadísticas de pobreza e ignorándolos en los indicadores de desigualdad, como se hace mayormente en los trabajos académicos.

El tratamiento diferencial de los ingresos cero para pobreza y desigualdad surge del supuesto que el ingreso familiar cero proviene mayormente de hogares con todos sus miembros desocupados, y/o de mal reporte de personas con bajos ingresos quienes olvidan o a las que no se les pregunta sobre ciertas fuentes de ingreso. Bajo este supuesto aquellos que responden ingreso cero deberían ser considerados como pobres.

Sin embargo, algunas medidas de desigualdad colapsan cuando consideramos ingresos cero. Los indicadores de desigualdad son invariantes a la escala, de modo que funcionan con diferencias proporcionales de ingreso. Aceptar ingresos cero implica dividir por cero, lo cual genera problemas computacionales. Dado este hecho, y la probable poca confianza en los ingresos familiares cero, las familias que reportan ingresos cero son habitualmente ignoradas cuando se computan indicadores de desigualdad.

Algunas respuestas de ingresos son claramente no confiables. Ello puede ser consecuencia de errores de medición o de declaraciones de ingresos deliberadamente erróneas. Algunas Oficinas Nacionales de Estadísticas (ONE) identifican las respuestas incoherentes dentro de la base de datos basándose en sus conocimientos. Cuando ello ocurre, se aceptan esas decisiones en el proyecto. Como en el caso de los ingresos no declarados, también se aceptan las imputaciones de las ONE para reemplazar respuestas incoherentes.

El sub-reporte de ingresos puede obedecer a una decisión deliberada del encuestado, de la ausencia de preguntas apropiadas para capturar algunas fuentes de ingreso, o de las dificultades de recordar o estimar el ingreso de ciertas fuentes (por ejemplo, pagos en especie, ingreso de capital, bienes producidos en el hogar, etc.).

Este problema probablemente implique un sesgo negativo en la medición de los estándares de vida de los pobres, quienes dependen mayormente de una combinación de actividades informales y/o de producción para el propio consumo, y de los ricos quienes derivan una gran proporción de sus ingresos de fuentes no laborales y son, además, más propensos al sub-reporte.

La conducta desigual de sub-reporte entre encuestados y los esfuerzos diferenciales en el diseño de la encuesta pueden distorsionar las comparaciones entre países. Si estas conductas y esfuerzos cambian a través del tiempo también pueden distorsionarse las tendencias dentro de un mismo país.

Normalmente se aplican tres estrategias diferentes para mitigar este problema. La primera es restringir el análisis a variables más homogéneas, menos afectadas por el problema de errores en el reporte. El análisis puede limitarse a la distribución del ingreso laboral, o aún más restringido, a la distribución de salarios monetarios del trabajo asalariado en áreas urbanas. Por supuesto, el costo de estas variantes es ignorar una parte importante de la distribución total de los ingresos.

La segunda estrategia es aplicar algún procedimiento de ajuste. En este caso, el ingreso proveniente de una fuente dada en la encuesta de hogares se ajusta para coincidir con el valor correspondiente en Cuentas Nacionales. Este ajuste usualmente lleva a aumentar los ingresos de capital relativamente más que los provenientes de otras fuentes. Este ajuste depende del dudoso supuesto de que los datos provenientes de Cuentas Nacionales están libres de error.

Finalmente, una tercera estrategia consiste en estimar los ingresos sub-reportados a partir de otras piezas de información en la encuesta. Por ejemplo, pueden estimarse regresiones de Mincer de los salarios de trabajadores que evidentemente sub-reportan sus salarios, pero reportan de manera confiables otras características individuales.

Como en el caso de no respuesta, hasta ahora hemos computado estadísticas con los datos originales como en la mayoría de los estudios académicos y oficiales. Próximamente realizaremos un reporte sobre la robustez de algunas medidas de pobreza y desigualdad a los ajustes por sub-reporte.

Es importante notar que varias estadísticas se computan para un amplio rango de variables, algunas de las cuales tienen presumiblemente menos problemas de sub-reporte (por ejemplo, ingreso para trabajadores asalariados urbanos formales). Los usuarios pueden restringir las comparaciones a esas variables si están particularmente preocupados por problemas de sub-reporte.

En cualquier análisis distributivo debería utilizarse el ingreso real en lugar del nominal. Sin embargo, si los precios enfrentados por todos los hogares fueran los mismos, esta distinción se vuelve irrelevante. Pero los precios suelen diferir según el lugar de residencia: si dos hogares situados en diferentes regiones tienen el mismo ingreso nominal pero enfrentan diferentes precios, tendrán diferentes niveles de vida.

Desafortunadamente, la mayoría de los países de América Latina y el Caribe no recogen información sobre precios regionales en sus encuestas de hogares.

Todos los países tienen algún estudio de precios regionales, lo cual no resuelve completamente este problema, ya que la dispersión de precios puede ser aún alta dentro de una misma región, especialmente entre áreas urbanas y rurales. Más importante para fines comparativos es el hecho de que estos estudios difieren sustancialmente entre países en resultados y metodologías utilizadas.

En este proyecto los ingresos rurales son incrementados un 15% para capturar diferencias entre precios urbanos y rurales. Ese valor es un promedio de algunos de los estudios detallados de precios regionales disponibles en la región. Aunque ciertamente arbitraria, se considera que esta alternativa es mejor que (i) ignorar completamente el problema de precios regionales, o (ii) usar para cada país la información de precios disponible, a pesar de las enormes diferencias en metodologías, alcance y resultados.

Otro problema surge en aquellos países donde la encuesta es llevada a cabo a lo largo de varios meses. Si hay inflación, los ingresos nominales reportados en diferentes meses deberían ser deflactados para hacer que ellos sean comparables. En todos los países donde esto sucede, se utiliza el índice de precios al consumidor oficial para ajustar los ingresos nominales.

Comúnmente los individuos viven en hogares y comparten gastos. Este hecho implica que el bienestar de un individuo depende de los recursos disponibles en el hogar así como del tamaño, la estructura y la regla usada para compartir recursos dentro del hogar.

Las principales estadísticas de pobreza y desigualdad estimadas en el proyecto utilizan como indicador de bienestar individual el ingreso per cápita familiar.  Aunque utilizado ampliamente, esta variable ignora tres hechos relevantes: (i) la existencia de economías de escala en el consumo dentro del hogar, lo que permite, por ejemplo, que una pareja viva con un presupuesto menor al doble del presupuesto que necesitaría una persona viviendo sola, (ii) las diferencias en necesidades entre individuos, básicamente en función de su edad y género (estas diferencias están detrás de los ajustes por adulto equivalente), y (iii) la asignación desigual de recursos dentro del hogar.

Los indicadores de pobreza utilizan el ingreso per cápita familiar, no considerando estas limitaciones, por ser la práctica usual. Los indicadores de desigualdad se computan tanto para el ingreso per cápita familiar como para una variable de ingreso familiar con ajustes considerando los puntos (i) y (ii), mencionados anteriormente. El punto (iii) no es incorporado en esta etapa del proyecto por no contarse con suficiente información en las encuestas de hogares hasta el momento.

La mayoría de las estadísticas de pobreza mostradas en el proyecto SEDLAC son de pobreza de ingresos. La pobreza de ingresos se define como la imposibilidad de alcanzar un cierto nivel de ingreso mínimo, conocido como línea de pobreza.

No existen claros argumentos normativos u objetivos para fijar una línea debajo de la cual todos son pobres y sobre la cual todos son no pobres. Ya que existe una arbitrariedad fundamental en la definición de pobreza, diferentes autores y agencias usan diferentes líneas de pobreza. Hay un amplio rango de estimaciones de pobreza en distintos estudios para cada país.

SEDLAC incluye un conjunto de estimaciones de pobreza basadas en (i) líneas de pobreza internacionales (y (ii) líneas de pobreza relativas (50% del ingreso mediano). Usar un rango de líneas es particularmente relevante dada la arbitrariedad en la definición que fuera mencionada anteriormente. Mientras que la medición de pobreza con líneas nacionales toma en cuenta la consideración de que las sociedades difieren en el criterio utilizado para identificar a los pobres, las líneas internacionales son instrumentos inevitables para comparar niveles de pobreza absolutos y tendencias entre países, y proveer números de pobreza a nivel regional y mundial.

Para las estimaciones de pobreza se utiliza el ingreso per cápita familiar.

La línea de pobreza de 1 dólar diario a precios de la paridad del poder adquisitivo (PPA) es una línea de pobreza internacional cuyo sentido es definir una norma internacional para capturar la incapacidad de satisfacer las necesidades alimentarias.

Esta línea fue propuesta en Ravallion et al. (1991) y utilizada por el Banco Mundial (1990). Originalmente, era un valor medido en precios internacionales de 1985 y ajustado a la moneda local usando la paridad del poder adquisitivo para tener en cuenta los precios locales. El estándar de un dólar diario fue elegido para ser representativo de las líneas de pobreza nacionales entre países de ingresos bajos. La línea fue recalculada en 1993 a términos PPA en 1.0763 dólares por día (Chen y Ravallion, 2001). Luego, esta línea básica fue fijada en 1.25 dólares por día a PPA de 2005 (Ravallion, Chen y Sangraula, 2008) y 1.90 dólares por día a PPA de 2011 (Ferreira et al., 2016).

En esta versión de SEDLAC se reportan estadísticas de pobreza con tres líneas internacionales: la recientemente propuesta línea de 1.9 dólares por día a PPA de 2011, y las líneas tradicionalmente usadas en el proyecto de 2.5 y 4 dólares por día por persona a PPA de 2005. La línea de 2.5 dólares diarios es semejante al valor mediano de las líneas de pobreza extrema oficiales fijadas por los gobiernos de ALC, mientras que la línea de 4 dólares por día es cercana al valor mediano de las líneas de pobreza moderadas oficiales. El valor de estas líneas es multiplicado por 30.42 para llegar a una línea de pobreza mensual.

En las estimaciones de pobreza estas líneas se comparan con la definición homogénea del ingreso per cápita familiar entre países/años, que incluye todas las fuentes ordinarias de ingreso y la estimación de la renta implícita de la vivienda propia. Por supuesto, aún cuando en todos los casos se sigue el mismo procedimiento, debido a que las encuestas de hogares difieren entre países se pueden obtener resultados no estrictamente comparables.

No, no se realizan estimaciones propias con la metodología oficial de cada país.

La mayoría de los países de América Latina y el Caribe tienen líneas de pobreza extrema nacionales normalmente basadas en el costo de una canasta básica de alimentos, y líneas de pobreza moderadas computadas a partir de las líneas extremas usando el ratio de Engel/Orshansky para gastos en alimentos.

Esta metodología es también usada por CEPAL, que en algunos casos ayuda a los gobiernos a implementar líneas de pobreza nacionales. Si bien existen algunas similitudes, las metodologías usadas para estimar la pobreza nacional difieren sustancialmente entre países. Algunos países usan gastos (por ejemplo, Perú), otros ingresos (por ejemplo, Argentina) y otros una mezcla de ingreso y gastos (por ejemplo,  Bolivia).

En el archivo poverty_official_LAC.xls presentamos las tasas de pobreza extrema y moderada reportadas por fuentes oficiales en cada país. Luego de identificar la fuente de información, solamente reportamos la estadística de pobreza publicada.

Algunos países (por ejemplo, los de la Unión Europea) utilizan medidas relativas de pobreza en lugar de medidas absolutas. Según esta visión, debido a que las percepciones sociales de pobreza cambian cuando el país se desarrolla y los niveles de vida crecen, las líneas de pobreza también deberían incrementarse a la par del crecimiento económico.

Probablemente la línea de pobreza relativa más popular es aquella fijada como el 50% de la mediana de la distribución del ingreso per cápita familiar. Cuando la economía crece esta línea se incrementa, y la pobreza posiblemente crezca más que con líneas de pobreza fijas.

En el proyecto se realizan estimaciones de pobreza relativa, utilizando el ingreso per cápita familiar como medida de bienestar y la línea de pobreza del 50% de la mediana de la distribución de dicho ingreso como medida de pobreza.

Las medidas de pobreza por ingreso tienen dos importantes limitaciones. Primero, dado que se usa el ingreso mensual como indicador de bienestar, algunas personas serán consideradas incorrectamente como pobres si tienen un shock negativo temporario o debido a razones de estacionalidad. Segundo, existen argumentos convincentes para considerar a la pobreza como un asunto multidimensional. La insuficiencia de ingresos es sólo una de las manifestaciones de un fenómeno más complejo.

Esas dos razones llevan a la búsqueda de otras variables para medir la pobreza. Investigadores, agencias y Oficinas Nacionales de Estadística han usado diferentes medidas de educación, salud, vivienda, empleo y acceso a servicios sociales para definir la pobreza estructural. Dada la práctica corriente en algunos países, y la disponibilidad de información en todos los países de América Latina y el Caribe, se construye un indicador de pobreza de acuerdo a las siguientes condiciones:

(i) Más de cuatro personas por habitación

(ii) La familia vive en un lugar “pobre” (en la calle, en una villa, inquilinato, etc.)

(iii) La vivienda es de materiales de baja calidad o precarios

(iv) La vivienda no tiene acceso a agua

(v) La vivienda no tiene un baño sanitario

(vi) En la familia hay niños de entre 7 y 11 años que no asisten a la escuela

(vii) El jefe de hogar tiene educación inferior a primaria completa

(viii) El jefe de hogar tiene educación inferior a secundaria completa y en el hogar hay más de cuatro miembros por perceptor de ingreso

Todas las personas en un hogar son consideradas pobres si ellas cumplen al menos una de las condiciones mencionadas. Este indicador es similar al popular indicador de NBI. También se combina este enfoque con el de pobreza de ingresos, utilizando simultáneamente el indicador de NBI con la medida de pobreza de 2.5 dólares diarios: sólo si un individuo es pobre bajo ambos criterios es considerado como “crónicamente” pobre. Estos análisis se restringen a áreas urbanas, ya que de otro modo las condiciones para el indicador de NBI deberían diferir entre zonas rurales y urbanas (por ejemplo, el acceso a sanidad).

La tasa de dependencia es un indicador de la “sustentabilidad” económica de un hogar. Se calcula como el número de miembros del hogar por cada miembro perceptor de ingresos.

Los indicadores de “assortative mating” intentan capturar en qué medida se asocian diversas características individuales de los integrantes de una pareja, tales como los años de educación alcanzados, los salarios horarios percibidos o las horas trabajadas.

Las estadísticas de “assortative mating” presentadas reflejan el coeficiente de correlación lineal entre parejas en las variables mencionadas.

La tasa bruta de asistencia escolar se define como el porcentaje de personas dentro de un grupo etario que asiste al sistema educativo, independientemente del nivel educativo al que asista.

La tasa neta de asistencia escolar se define como el porcentaje de personas dentro de un grupo etario que asiste al nivel educativo correspondiente a su edad.

Las estadísticas de movilidad educacional se computan siguiendo la metodología desarrollada en Andersen (2001). Los pasos involucrados en la estimación son los siguientes:

1. Se define para cada niño la brecha educacional como la diferencia entre los años de educación que habría completado si hubiese avanzado un grado por año y los años de educación que completó en realidad. En otras palabras, la brecha educacional mide los años de educación repetidos.
2. Se estima en qué medida los antecedentes familiares (aproximados por variables tales como la educación de los padres, la edad de los padres al nacimiento del niño, etc.) explican la brecha educacional.
3. Se calcula el Índice de Movilidad Educacional (IME) como 1 menos la proporción de la varianza de la brecha educacional que es explicada por los antecedentes familiares.

Cuanto más importantes son los antecedentes familiares como explicación de la brecha educacional más baja es la movilidad educacional. Por lo tanto, se considera que cuanto más cercano a 0 es el valor del IME más baja es la movilidad educativa.

Los trabajadores son clasificados en tres grupos de acuerdo a si trabajan en firmas privadas pequeñas, firmas privadas grandes o en el sector público. En la medida que lo permita la información en la encuesta, las firmas pequeñas son aquellas con menos de cinco trabajadores, mientras que las firmas con cinco o más trabajadores se clasifican como grandes. El sector público incluye trabajadores en firmas estatales, escuelas, hospitales y otros servicios públicos, y en la administración pública.

El término informalidad laboral puede referirse a diferentes situaciones. En este proyecto se implementan dos posibles definiciones del concepto. La primera de ellas, la definición “productiva”, considera como informales a aquellos trabajadores en empleos de baja productividad, marginales y de baja calificación. Por su parte, la definición “legal” o de “protección social” se focaliza en la falta de protección laboral y de beneficios de seguridad social. En otras palabras, la definición productiva se relaciona con el tipo de trabajo, mientras que la definición legal se vincula con el cumplimiento de las leyes laborales, en especial las referidas a la protección laboral.

La implementación empírica de la noción productiva de informalidad es vinculada a (i) el tipo de trabajo (asalariado, cuentapropistas), (ii) el tipo de unidad económica (firma grande o pequeña o sector público), (iii) y la calificación del trabajador. Para implementar esta clasificación se incluye como no calificados a todos los individuos sin un título de educación terciaria o superior y se definen como pequeñas a todas las firmas con cinco o menos empleados. Dado que un individuo puede tener más de un trabajo, se aplica esta definición sólo a la ocupación principal. Se implementa entonces la siguiente definición de informalidad laboral:

Definición 1 (definición productiva): un trabajador es considerado como informal si pertenece a una de las siguientes categorías laborales: (i) cuentapropistas no calificados, (ii) asalariados en firmas pequeñas, (iii) trabajadores no remunerados.

El derecho a recibir una pensión al retirarse es el beneficio de seguridad social más comúnmente incluido entre las preguntas de las encuestas de hogares de América Latina y el Caribe. Sin embargo, no todos los países tienen preguntas sobre este tema, y entre aquellos que tienen las preguntas difieren. Adicionalmente, en la mayoría de los países las preguntas se realizan sólo a trabajadores asalariados, dejando de lado a cuentapropistas. Se aplica entonces la siguiente definición de informalidad legal/protección social:

Definición 2 (definición legal o de protección social): Un trabajador asalariado es informal si no tiene derecho a una pensión vinculada al empleo una vez que se retire.

Las estadísticas referidas a “vivienda pobre” tratan de capturar si la vivienda está localizada en una villa miseria (shanty town) u otro vecindario identificable claramente como pobre, o si el hogar mora en un lugar inconveniente, no destinado a fines habitacionales (por ejemplo, en la vía pública). Las definiciones utilizadas varían ampliamente entre países, ya que las preguntas incluidas en las diversas encuestas difieren marcadamente.

Esta estadística capta la calidad de los materiales utilizados en la construcción de la vivienda, tanto en los pisos como en las paredes y techos. Las comparaciones que se basen en estas variables deben hacerse con mucha precaución y preferiblemente entre años de un mismo país, ya que el indicador construido suele ser muy específico de cada país. Dicha especificidad deriva de dos fuentes. En primer lugar, la información contenida en las diversas encuestas de hogares es muy heterogénea. Segundo, existen varias razones, entre ellas factores climáticos, por las que los países difieren significativamente en los materiales utilizados para construir las viviendas, por lo que materiales que pueden ser un claro indicador de pobreza en un país pueden no relacionarse con la pobreza en otro país.

Las estadísticas de acceso a agua tratan de reflejar qué porcentaje de los hogares tiene acceso a una fuente segura de agua. Sin embargo, no todas las encuestas de hogares de América Latina y el Caribe preguntan sobre el acceso a agua potable. Debido a esto, las estadísticas referidas al acceso a agua se estiman considerando si un hogar tiene acceso a agua (agua segura en caso de reportarse en la encuesta), y si puede obtener la misma en su vivienda o en el terreno en que la misma está emplazada.

En las estadísticas de hogares con baño higiénico se considera que los hogares disponen de dicho servicio si cuentan con baño conectado al sistema de cloacas o a pozo séptico.

Por su parte, se considera que un hogar tiene acceso a cloacas si el mismo dispone de baño higiénico y el mismo se encuentra conectado al sistema de desagüe por cloacas.

Se considera que un hogar tiene acceso a electricidad si dispone de energía eléctrica en la vivienda que habita, cualquiera sea la fuente de la que dicha energía provenga. Normalmente se puede conocer esta información en todos los países, ya que las encuestas de hogares suelen incluir información respecto al tipo de iluminación de la que dispone el hogar en la vivienda.

Se considera que un hogar tiene acceso a electricidad si dispone de energía eléctrica en la vivienda que habita, cualquiera sea la fuente de la que dicha energía provenga. Normalmente se puede conocer esta información en todos los países, ya que las encuestas de hogares suelen incluir información respecto al tipo de iluminación de la que dispone el hogar en la vivienda.

Si, se consideran ambas posibilidades: la disponibilidad de teléfono fijo en la vivienda o la posesión de teléfono móvil de al menos un miembro del hogar. Es importante señalar, que la mayoría de las encuestas de hogares comenzaron a incluir preguntas sobre la utilización de teléfonos móviles a partir de la segunda mitad de los noventa o a comienzos de este siglo, por lo que las estadísticas de acceso a teléfono suelen presentar un cambio brusco en la tendencia a partir del año en que se incluye la opción de teléfono móvil.