La distribución de ingresos y rentas en América Latina durante el siglo XX: un estudio inicial
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".