Aplicación de conjuntos difusos para crear índices multidimensionales. Una aproximación para cuantificar la calidad del empleo

• Ivan Alejandro Salas Durazo ^[1] ; Lucio Flores Payan ^[1]
  1. [1] Universidad de Guadalajara

     Universidad de Guadalajara

     México

     
• Localización: Acta Universitaria, ISSN-e 2007-9621, ISSN 0188-6266, Vol. 27, Nº. 2 (Marzo-Abril 2017), 2017, págs. 65-82
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Fuzzy sets applied to create multidimensional indexes. An approach to measure the quality of employment
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• Resumen
  • español

    En el presente escrito se contrastan las implicaciones analíticas de dos índices para cuantificar la calidad del empleo, uno sintético y otro basado en conjuntos de lógica difusa. Estudios previos enfatizan sobre la dificultad para cuantificar este concepto dado que se sustenta en la multidimensionalidad y la incertidumbre debido a que no cuenta con el respaldo de una teoría económica. Para llevar a cabo la comparación se empleó un modelo econométrico basado en variables relacionadas con la teoría del capital humano valiéndose de los microdatos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo al primer trimestre de 2015. Como principal resultado se demostró que el uso de conjuntos de lógica difusa posibilita mayor precisión en la medición de la calidad del empleo debido a que su construcción se basa en la creación de un universo de datos continuo a la vez que hace posible el manejo de un mayor número de variables.

  • English

    In this paper we compare the analytical implications of two indices to quantify the quality of employment, one synthetic and one based on fuzzy sets. Previous studies emphasize the difficulty of quantifying this concept because it is based on multidimensionality and uncertainty, and lacks an economic backup theory to support its measurement. To execute the comparison, we use an econometric model related to human capital theory, making use of microdata from the Mexican National Survey of Occupation and Employment in the first quarter of 2015. The main discovery is related to the use of fuzzy sets to achieve a more accurate measurement of the quality of employment because it is based on the creation of a continuous data universe and the capacity of handling a larger number of variables.