El peso de las circunstancias en la desigualdad de oportunidades en México: una estimación sobre un conjunto amplio basado en aprendizaje automático

Oscar Torrealba Rodríguez
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Abstract

En esta investigación se calcula el peso de una amplia variedad de circunstancias sobre la desigualdad de oportunidades ex ante, tanto al nivel nacional como regional. Mediante el uso de árboles de inferencia condicional, se realiza la identificación de tipos de individuos determinados por dichas circunstancias, y posteriormente a través de la descomposición de valores de Shapley se estiman los pesos de cada una de ellas. Los resultados confirman la riqueza del hogar de origen como la circunstancia con mayor peso (55%); sin embargo, destaca la importancia encontrada en variables como el tono de piel (10%), así como la participación de una variable no considerada hasta el momento, la posición en el trabajo del principal sostén económico (3%). Se destaca también que al nivel regional hay grandes diferencias en la importancia de cada circunstancia, más allá de la riqueza del hogar de origen o el máximo logro educativo de los padres.
墨西哥环境对机会不平等的影响:基于机器学习的大数据估算
在这项研究中,我们从国家和地区层面估算了各种情况对事前机会不平等的影响。利用条件推理树,我们确定了由这些情况决定的个人类型,然后利用 Shapley 值分解法估算了每种情况的权重。结果证实,原籍家庭的财富是权重最大的情况(55%);然而,肤色(10%)等变量的重要性也很突出,还有一个迄今为止尚未考虑过的变量,即主要养家糊口者的工作职位(3%)。同样突出的是,在地区一级,除了原籍家庭的财富或父母的最高教育程度之外,各种情况的重要性也存在很大差异。
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