The COVID-19 and structural change in income mobility for formal and informal sectors in Nuevo Leon
La covid-19 y el cambio estructural en la movilidad de ingresos en Nuevo León
DOI:
https://doi.org/10.29105/ensayos43.2-1Keywords:
Mobility of income, Covid-19, Formal and informal sector, Cohorts, Chow testAbstract
We studied the relationship between COVID-19 and income mobility among formal and informal workers in the state of Nuevo Leon. We analyze the direction and magnitude of the effect of COVID-19 on income mobility, and the existence of a structural change such mobility in Q3-2020 for workers in both sectors in the post-pandemic period. We employed data from a pseudo-panel based on the National Survey of Occupation and Employment (2005-2022). First, we found a significant decrease in social income mobility in the formal sector attributable to the pandemic, while in the informal sector the decrease was in lesser magnitude, but not statistical significance. Second, tests for structural change suggest that COVID-19 generated a permanent change in working population.
Downloads
References
Ayala, L. y Sastre, M. (2002). “La medición de la movilidad de ingresos: enfoques e indicadores”. Revista de Economía Pública, 162(3), 101-31.
Beccaria, L., Maurizio, R., Trombetta, M., y Vázquez, G. (2021). “Short-term income mobility in Latin America in the 2000s: Intensity and characteristics”. Socio-Economic Review, 20(3), 1039–1067. https://doi.org/10.1093/ser/mwaa043 DOI: https://doi.org/10.1093/ser/mwaa043
Becerra, M., Delajara, M., De la Torre, R., y Dositeo, G. (2018). Educación y trabajo digno. Un camino hacia la movilidad social. México, Centro de Estudios Espinosa Yglesias
Björklund, A. y Kjellström, C. (2002). “Estimating the return to investments in education: how useful is the standard Mincer equation?”. Economics of Education Review. 21(3). 195-210. https://doi.org/10.1016/S0272-7757(01)00003-6 DOI: https://doi.org/10.1016/S0272-7757(01)00003-6
CEEY (2021). “Significativa reducción de la movilidad social en 2020 debido al mercado de trabajo. CEEY”. 4to Boletín de movilidad social en el mercado laboral. No. 4/ 2021. México: Centro de Estudios Espinosa Yglesias. https://ceey.org.mx/4to-boletin-de-movilidad-social-en-el-mercado-de-trabajo/
Cervini Plá, M., & Ramos, X. (2013). Movilidad intergeneracional y emparejamiento selectivo en España.Papeles de Economía Española, 2013, núm. 135, p. 217-229.
Chow, G. (1960). “Test of Equality between sets of coefficients in two Linear Regressions”. Econometrics, 28(591-605). https://doi.org/10.2307/1910133 DOI: https://doi.org/10.2307/1910133
Cohen, G. D. (2020). Measuring employment during COVID-19: challenges and opportunities. Business Economics, 55(4), 229–239. https://doi.org/10.1057/s11369-020-00190-4 DOI: https://doi.org/10.1057/s11369-020-00190-4
Cuellar, C.Y. y Moreno, J.O. (2022). The Structural Impact of COVID-19 on Employment: The Role of Skills and Gender in an Industrialized Local Economy. En López-Fernández, A. M., Terán-Bustamante, A. (Eds.) Business Recovery in Emerging Markets. Global Perspectives from Various Sectors. (61-83). Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-91532-2_5 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91532-2_5
Cuesta, J., Ñopo, H., y Pizzolitto, G. (2007). “Using Pseudo-panels to measure income mobility in Latin America” Inter-America Development Bank (IDB) Working Paper No. 625. DOI: https://doi.org/10.18235/0009178
Deaton, A. (1985). “Panel data from time series of cross-sections”. Journal of Econometrics, 30(1-2), 109–126. https://doi.org/10.1016/0304-4076(85)90134-4 DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(85)90134-4
Deaton, A. (2018). The analysis of household surveys: a microeconometric approach to development policy. World Bank Group. DOI: https://doi.org/10.1596/978-1-4648-1331-3
Fields, G., Duval-Hernández, R., Freije, S., y Sánchez Puerta, M. L. (2007). “Earnings mobility in Argentina, Mexico, and Venezuela: testing the divergence of earnings and the symmetry of mobility hypotheses”. IZA Institute of Labor Economics, Discussion paper serie No. 3184. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1048501
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2021a). Comunicado de prensa núm. 727/21 9 Producto Interno Bruto por Entidad Federativa. Obtenido de: https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2021/pibe/PIBEntFed2020.pdf
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2022a). Comunicado de prensa núm. 790/22 Actualización de la Medición de la Economía Informal 2003-2021, preliminar. Obtenido de: https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2022/MDEI/MDEI2021.pf
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2022b). Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Instituto Nacional de Estadística y Geografía. México: Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2021b). Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) Registro de notas sobre la ETOE, la transición de la ENOE Nueva edición (ENOEN) y sus actualizaciones. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. México: Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2021c). Nota técnica resultados de la encuesta nacional de ocupación y empleo. Nueva edición (ENOEN) 1 cifras durante el tercer trimestre de 2020. Obtenido de: https://www.inegi.org.mx/contenidos/programas/enoe/15ymas/doc/enoe_n_nota_tecnica_trim3_2020.pdf
Jiménez-Bandala, C. A., Peralta, J. D., Sánchez, E., Olvera, I. M., y Aceves, D. A. (2020). “La situación del mercado laboral en México antes y durante la COVID-19”. Revista Internacional de Salarios Dignos, 2(2), 1-14.
Li, Y. (2023). Intergenerational social mobility in China. En Li, Y. y Bian, Y. (Eds.) Social Inequalities in China. (19-48) London: World Scientific Publishing Co. https://doi.org/10.1142/9781800612143_0002 DOI: https://doi.org/10.1142/9781800612143_0002
Mazumder, B. (2018). “Intergenerational Mobility in the United States: What We Have Learned from the PSID”. The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science, 680(1), 213–234. https://doi.org/10.1177/0002716218794129 DOI: https://doi.org/10.1177/0002716218794129
Moreno, J.O. y Cuellar, C.Y. (2021). “Informality, gender employment gap, and COVID-19 in Mexico: identifying persistence and dynamic structural effects”. Revista Mexicana de Economía y Finanzas. 16(3), 1-25. https://doi.org/10.21919/remef.v16i3.636 DOI: https://doi.org/10.21919/remef.v16i3.636
Núñez, J. y Risco, C. (2004). “Movilidad intergeneracional del ingreso en un país en desarrollo: el caso de Chile”. Departamento de Economía, Universidad de Chile. Documento de trabajo 210.
Ramos, S. A. (2015). Sector informal, economía informal e informalidad. Revista Iberoamericana Para La Investigación Y El Desarrollo Educativo: RIDE, 6(11), 1–12. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/5280199.pdf DOI: https://doi.org/10.23913/ride.v6i11.172
Robles, O., D. & Martínez, G., M. (2018). Determinantes principales de la informalidad: un análisis regional para México. Región Y Sociedad, 30(71). https://doi.org/10.22198/rys.2018.71.a575 DOI: https://doi.org/10.22198/rys.2018.71.a575
Ruesga, S. M., da Silva Bichara, J. da S., y Monsueto, S. E. (2014). “Movilidad laboral, informalidad y desigualdad salarial en Brasil”. Investigación Económica, 73(288), 63–86. https://doi.org/10.1016/S0185-1667(14)70919-1 DOI: https://doi.org/10.1016/S0185-1667(14)70919-1
Ruiz, R. H. (2020). El empleo en México durante el COVID-19. Observatorio de La Economía Latinoamericana, 11, 1–25. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/8183267.pdf
Sánchez, A. (2020). “Impacto de la crisis del COVID-19 en la distribución del ingreso en la Ciudad de México”. Contaduría y administración, 65(5), 6. DOI: 10.22201/fca.24488410e.2020.3016 DOI: https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2020.3016
Sánchez, A. y Herrera, A. (2017). Movilidad de ingresos en la Ciudad de México (CDMX) en el periodo 2005-2015: Simulación política pública. En Perrotini, I. y Cerón, J. A. (Coord.) Desigualdad Económica, Pobreza y Movilidad Social. (283-309) Ciudad de México: Consejo de Evaluación del Desarrollo Social (EVALÚA CDMX).
Sánchez, A. y Ríos, H. (2021). “Movilidad de ingresos en los sectores formal e informal en la Ciudad de México 2005-2019”. Análisis Económico, 36(91), 7–32. DOI: https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/ae/2021v36n91/Sanchez
Solís, P. (2018). “Barreras estructurales a la movilidad social intergeneracional en México: Un enfoque multidimensional”. CEPAL - Serie Estudios y Perspectivas México. No. 176.
Vélez, R., G., Campos, V., R., & Fonseca, E. C. (2012). El concepto de movilidad social: dimensiones, medidas y estudios en México en Campos Vázquez, R., Fonseca, C. (Ed) (2012). https://ceey.org.mx/wp-content/uploads/2018/06/Movilidad-social-en-M%C3%A9xico.-Constantes-de-la-desigualdad.pdf
Wang, C. S. H. y Xie, Y. M. (2015). Structural change and monitoring tests. Handbook of Financial Econometrics and Statistics. 873-902. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-7750-1_31 DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4614-7750-1_31
Wang, Q. (2020). “CHOWTEST: Stata module to perform Chow test for structural break”. Statistical Software Components. S458875, Boston College Department of Economics.
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Armando Sánchez Vargas
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Funding data
-
Dirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de México
Grant numbers PAPIIT IN-301421 -
Dirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de México
Grant numbers PAPIME PE-301422 -
Dirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de México
Grant numbers PAPIIT IN-302419 -
Dirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de México
Grant numbers PAPIME PE-310919