La distribución de ingresos y rentas en América Latina durante el siglo XX: un estudio inicial
Notice bibliographique
Résumé
ResumenAmérica Latina es la región del mundo con la mayor desigualdad en la distribución de ingresos.Sin embargo aún no se conocen suficientemente las causas históricas de esta situación.En este artículo se informa sobre la primera tentativa de calcular la distribución de los ingresos en las cinco economías latinoamericanas más importantes a lo largo del siglo XX.La metodología aporta estimaciones de la dispersión de la renta de los factores entre 1900 y 2000 para cuatro niveles de cualificación.Dichas estimaciones pueden emplearse para crear coeficientes de Gini.Se hallaron importantes fluctuaciones de la dispersión a lo largo del tiempo, lo que contradice la estabilidad desde la época colonial que se propugna en algunas publicaciones recientes de instituciones económicas y respalda las conclusiones de historiadores económicos y economistas del desarrollo.Se estudiaron una serie de variables que podrían explicar dichas fluctuaciones: el impacto del comercio internacional, la calidad de la mano de obra y los desequilibrios macroeconómicos.El modelo de estimación resultante explica bien los datos, ya que los tres conjuntos de factores resultaron ser importantes, aunque los efectos medidos fueron distintos en los cinco países.En el artículo se llega a la conclusión de que la composición de la mano de obra en cuanto a niveles de cualificación, además de sustentar las tendencias a largo plazo en la distribución funcional de la renta -como pensaba Kuznets-condiciona las fluctuaciones producidas en reacción a impactos de origen externo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».