Proyecto 02 / 20 · Econometría aplicada

¿Qué relación presentan las características individuales y el ingreso laboral?

Una lectura guiada del proyecto: empezá por la pregunta económica, explorá la evidencia disponible y terminá con la metodología y sus límites.

Qué explorar

Datos EPH · Modelo · Interpretación

Cómo interpretar

Los coeficientes de regresión describen asociaciones condicionadas por el modelo; no prueban causalidad por sí solos.

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Resultado econométrico

El modelo de ingresos laborales utiliza 14.857 observaciones de la EPH del cuarto trimestre de 2025 y registra un R² de 0,2803.

El modelo explica aproximadamente el 28 % de la variación de la variable dependiente en la muestra. Sus coeficientes representan asociaciones, no efectos causales.

Ficha de investigación · empírico

Objetivo, método y evidencia

Guía para evaluar el alcance de «Argentina Labor Income Lab» y consultar sus materiales sin confundir evidencia observada con ejemplos teóricos.

Pregunta / objetivo

Examinar asociaciones entre características individuales e ingresos laborales.

Enfoque metodológico

Análisis econométrico de microdatos EPH, con resultados y archivos de replicación disponibles.

Resultados e interpretación

Resultado o lectura inicial y análisis desarrollados en las secciones del proyecto; contrastar cada afirmación con sus datos, gráficos y notas.

Limitaciones

Los coeficientes describen asociaciones condicionadas; no constituyen estimaciones causales por sí solos.

Datos, fuentes y trazabilidad

Consultar los períodos, unidades y referencias indicados en el desarrollo original. No se incorporan nuevas fuentes sin respaldo.

Archivos disponibles en este proyecto; su existencia no implica replicación automática ni validación externa. Esta ficha no sustituye el detalle técnico del proyecto ni certifica una reproducción independiente de sus resultados.

NAHUEL IVÁN LÓPEZ
Economía · Portfolio de análisis cuantitativo
PROYECTO 02 · EPH / INDEC · 2025 T4

Educación e ingresos laborales en Argentina

¿Qué diferencias de ingresos se observan entre niveles educativos y cuánto persisten al controlar por edad, sexo y región? Investigación reproducible con microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares.

↓ Informe en PDF↓ Código Python↓ Resultados agregados
Muestra analítica
Personas ocupadas, 18–65 años, ingreso positivo
R² · modelo principal
Logaritmo del ingreso mensual
R² · especificación ampliada
Incluye horas y categoría ocupacional; muestra distinta

01 / Resultados principales

Superior completo vs. secundaria completa

Diferencia condicional estimada en ingreso mensual; no es retorno causal de la educación.

Mujeres vs. varones

Asociación condicional; no equivale a brecha salarial por hora ni a discriminación identificada.

Ingreso medio, superior completo

Promedio ponderado de P21; pesos corrientes de 2025 T4.

Lectura económica

Los datos muestran una asociación positiva entre educación superior completa e ingreso de la ocupación principal, aun después de controlar por características observables. La estimación no permite atribuir causalmente la diferencia a la educación: influyen selección, horas trabajadas, ocupación y factores no medidos.

02 / Explorador de ingresos

Ingresos mensuales de la ocupación principal (P21), ponderados con PONDIIO. La media es sensible a valores elevados; la mediana representa el punto central ponderado.

03 / Estimación econométrica

Modelo principal

ln(P21) = β₀ + educación + edad + edad² + mujer + región + ε. Referencia educativa: secundaria completa. Mínimos cuadrados ponderados (PONDIIO) y errores agrupados por hogar como aproximación, no inferencia de diseño muestral completo.

Coeficientes educativos e indicador mujer

Efectos porcentuales transformados como 100 × [exp(β) − 1]. Las barras representan intervalos de confianza del 95% transformados.

VariableCoef. logIC 95% (log)Valor p

04 / Pruebas de robustez

Modelo principal ponderado

Sin ponderación

Con horas y categoría ocupacional

El modelo ampliado incorpora log(horas trabajadas en todas las ocupaciones, PP3E_TOT) y categoría ocupacional (CAT_OCUP), restringiendo a 1–100 horas. No se trata de un modelo de salario por hora de la ocupación principal. Comparar R² no identifica el efecto individual de cada control y la muestra cambia.

Comparación de coeficientes seleccionados

VariablePrincipalSin ponderarCon horas/categoría

05 / Fuente, metodología y límites

Fuente: INDEC, Encuesta Permanente de Hogares (EPH), microdatos individuales, cuarto trimestre de 2025. Repositorio oficial.

Selección: ocupados entre 18 y 65 años, P21 positivo, ponderador PONDIIO positivo, sexo codificado y NIVEL_ED entre 1 y 6. Se excluyen ingresos nulos, negativos o no declarados. No representa a toda la población ocupada. Los resultados se refieren a los aglomerados urbanos de la EPH y no a la totalidad territorial argentina.

Inferencia: errores estándar agrupados por hogar, sin reconstrucción integral de estratos y unidades primarias del diseño de encuesta. Los intervalos deben interpretarse como aproximaciones. Estudio transversal observacional: correlaciones, no efectos causales. El ingreso mensual mezcla remuneración y horas trabajadas; educación y empleo pueden ser endógenos. Las ponderaciones y la no respuesta condicionan la interpretación.

Reproducibilidad: se publican script Python, CSV agregados y resultados JSON. No se publican registros individuales de los encuestados.

Herramientas: Python · pandas · NumPy · statsmodels · regresión ponderada · inferencia agrupada · visualización interactiva · HTML/CSS/JavaScript.