Inequality in pre-income survey times : a methodological proposal

Lezama, Guillermo - Willebald, Henry

Resumen:

We propose different alternatives of inequality estimation for economies with a big agricultural sector where land is a decisive factor in income generation and where we do not have enough information about personal earnings. To this end, we use the Uruguayan case to test our methodology, because: (i) Uruguay’s economy has the characteristics described above; (ii) we have some information available about incomes and economically active population in agriculture and (iii) we can also contrast our series with previous estimates. We propose six analytical exercises where Gini indexes are calculated, and as reference we choose the estimation that better adjusts to some theoretical and empirical conditions. Finally, we check the historical accuracy of the series by looking at explanatory variables of income distribution and the shape of the Inequality possibility frontier. Our results are consistent with the economic and social events of the period (1870-1912) and with previous estimates which reveal worsening trends in income distribution. Our annual data allow capturing the dynamics of the process where breaks in the series are observed and improvements and declines alternate in the evolution of income distribution.


Se proponen diferentes alternativas para la estimación de la desigualdad para economías con un sector agropecuario importante, donde el factor tierra es decisivo para la generación de ingreso, y para las que no existe información suficiente sobre los ingresos personales. Con este objetivo, se utiliza el caso uruguayo para probar la metodología ya que: (i) la economía tiene las características mencionadas previamente; (ii) se tiene acceso a información sobre ingresos y población económicamente activa en el sector agrícola; y (iii) es posible contrastar los resultados con estimaciones previas. Se proponen seis ejercicios analíticos en los que se calcula el índice de Gini y se elige aquél que se ajuste mejor a ciertas condiciones teóricas y empíricas. Finalmente, se comprueba la consistencia histórica de la serie estimada observando algunas variables explicativas claves de la distribución del ingreso, así como su relación con la Frontera de posibilidades de desigualdad. Los resultados obtenidos son consistentes con los eventos económicos y sociales del período (1870-1912) y con las estimaciones previas, dando cuenta de un empeoramiento en las tendencias de distribución del ingreso. Los datos anuales permiten capturar la dinámica del proceso, determinar los quiebres en la serie así como la alternancia de aumentos y caídas en la evolución de la desigualdad de ingresos.


Detalles Bibliográficos
2018
Income inequality
Historical statistics
First Globalization
Gini
HISTORIA ECONÓMICA
DESIGUALDAD ECONOMICA
DESIGUALDAD DE INGRESOS
ESTADISTICAS HISTORICAS
GLOBALIZACION
INDICE DE GINI
DISTRIBUCION DE LA RENTA
DISTRIBUCION DE RIQUEZA
Inglés
Universidad de la República
COLIBRI
http://hdl.handle.net/20.500.12008/19005
Acceso abierto
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Resumen:
Sumario:We propose different alternatives of inequality estimation for economies with a big agricultural sector where land is a decisive factor in income generation and where we do not have enough information about personal earnings. To this end, we use the Uruguayan case to test our methodology, because: (i) Uruguay’s economy has the characteristics described above; (ii) we have some information available about incomes and economically active population in agriculture and (iii) we can also contrast our series with previous estimates. We propose six analytical exercises where Gini indexes are calculated, and as reference we choose the estimation that better adjusts to some theoretical and empirical conditions. Finally, we check the historical accuracy of the series by looking at explanatory variables of income distribution and the shape of the Inequality possibility frontier. Our results are consistent with the economic and social events of the period (1870-1912) and with previous estimates which reveal worsening trends in income distribution. Our annual data allow capturing the dynamics of the process where breaks in the series are observed and improvements and declines alternate in the evolution of income distribution.