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La población inactiva en Colombia y sus características regionales: Un análisis desde modelos de descomposición microfactual

    1. [1] Universidad de Los Andes

      Universidad de Los Andes

      Colombia

    2. [2] Universidad del Rosario

      Universidad del Rosario

      Colombia

    3. [3] Independiente
  • Localización: Lecturas de Economía, ISSN-e 0120-2596, ISSN 2323-0622, Nº. 96, 2022 (Ejemplar dedicado a: Enero - Junio), págs. 31-70
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • La population inactive en Colombie et ses caractéristiques régionales: Une analyse à partir de modèles de décomposition microfactuels
    • The Inactive Population in Colombia and its Regional Characteristics: An Analysis from Micro Factorial Decomposition Models
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Este artículo trata de explicar las diferencias en las tasas de inactividad laboral entre cada departamento de Colombia y el resto del país. Se descompone este diferencial distinguiendo entre discrepancias en características observables —como distribución etaria, porcentaje de hombres y mujeres, ingresos, empleabilidad, etc.) y diferencias en características no observables (cultura, tradiciones, etcétera—. Para esto, se utiliza un modelo de descomposición microfactorial para modelos no lineales aplicado a un modelo probit sobre la decisión de estar o no inactivo laboralmente. Se encuentran cuatro subgrupos de departamentos en función del factor influye más en la definición de su participación laboral. Se encontró que es más frecuente encontrar departamentos con mayor tasa de inactividad atribuida a los factores no observables. 

    • English

      This document tries to explain the differences in labor inactivity rates between each department of Colombia and the rest of the country. This differential is broken down by distinguishing between discrepancies in observable characteristics (i.e., age distribution, percentage of men and women, income, employability, etc.) and differences in unobservable characteristics (culture, traditions, etc.). For this we use a micro factorial decomposition model for nonlinear models applied to a probit model on the decision of whether or not to be inactive at work. There are 4 subgroups of departments depending on which factor most influences the definition of their labor participation. It was found that it is more common to find departments with a higher rate of inactivity attributed to unobservable factors. 

    • français

      Cet article tente d’expliquer les différences dans les taux d’inactivité au travail entre chaque département de la Colombie et le reste du pays. Cet écart est décomposé en faisant la distinction entre les écarts dans les caractéristiques observables (comme la répartition par tranche d’âge, le pourcentage d’hommes et de femmes, le revenu, l’employabilité, etc.) et les différences dans les caractéristiques non observables (culture, traditions, etc.). Pour cela, est utilisé un modèle de décomposition microfactorielle pour les modèles non linéaires appliqués à un modèle probit sur la décision d’être inactif professionnellement ou de ne pas l’être. On a trouvé quatre sous-groupes de départements en fonction du facteur qui influence le plus dans la définition de leur participation au marché du travail. Il a été constaté qu’il est plus fréquent de trouver des départements ayant un taux d’inactivité plus élevé attribué à des facteurs non observables. 


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