[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-109502-es":3,"doc-seo-109502-110":30,"detail-sidebar-cat-0-es-110":91},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":13,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},109502,8796095462418,"Noah","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/80000253c1241d02b47?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1778826106357471780",41,"Investigación e Informes","Diseños de estudios de pseudoeventos no paramétricos - Estimación de la penalización de los ingresos por maternidad en El Salvador","Se propone un enfoque no paramétrico para estudios de pseudoeventos con el fin de estimar las penalizaciones de los ingresos por maternidad. Al combinar emparejamiento no paramétrico y diseño de pseudoeventos se atienden limitaciones del enfoque existente: falta de apoyo común entre hombres y mujeres entre periodos y heterogeneidad en la asignación dentro de celdas. La metodología entrega estimadores más eficientes y evidencia, con datos de El Salvador, una penalización menor que la sugerida por estimaciones estándar.","Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized  \nNOTAANTEDCEEDENTES 4  \nDiseños deestudios de pseudoeventos no paramétricos:  \nEstimación de la penalización delos ingresos por maternidad en El Salvador1  \n_  \n1. Esta nota fue preparada por Carlos Felipe Balcazar y Hugo Ñopo.  \n1 ~~ ~~  \nNota de antecedentes 4  \nDiseños de estudios de pseudoeventos no paramétricos:  \nEstimación de la penalización de los ingresos por maternidad en El Salvador  \nResumen  \nProponemos un enfoque no paramétrico de los estudios de pseudoeventos para examinar las penalizaciones de los ingresos por maternidad. Al combinar el emparejamiento no paramétrico y los estudios de pseudoeventos, abordamos las limitaciones destacadas en la literatura, como lafalta de apoyo común entre hombres y mujeres entre períodos y a lo largo del tiempo, y la heterogeneidad de la asignaciónde tratamiento dentro de las celdas de observables utilizando la ponderacióninversa de probabilidades. Nuestra metodología también proporciona un estimadorde pseudoeventos más eficiente en comparación con el enfoque existente. Demostramos las ventajas de nuestra metodología utilizando datos de El Salvador, donde estudios previos han encontrado una penalización comparativamente alta delos ingresos por maternidad. Contrariamente a estos hallazgos, encontramos que la penalización de los ingresos por maternidad es menor que lo que sugieren las estimaciones estándar.  \nCódigos de clasificación JEL: D63, J13, J16, J22, J31  \nPalabras clave: Maternidad, resultados del trabajo de parto, no paramétricos, pseudopaneles, estudio de eventos  \n~~ ~~ 2  \nNota de antecedentes 4  \nDiseños de estudios de pseudoeventos no paramétricos:  \nEstimación de la penalización de los ingresos por maternidad en El Salvador  \nI.  \nIntroducción  \nTener hijos tiene implicaciones importantes para varios resultados a nivel individual, especialmente para las mujeres. La evidencia empírica sugiere que el nacimiento del primer hijo conduce a una disminuciónde losingresos laborales delas mujeres, un fenómeno conocido como la penalización delos ingresos por maternidad2, que también seextiende a otros resultados del mercado laboral3. En este artículo, proponemos una metodología para estimar esta penalización de ingresos utilizando secciones transversales repetidas, empleando una combinación de emparejamiento no paramétricoy un diseño de estudio de pseudoeventos, basándonos en investigaciones recientes de Kleven (2023), y la aplicamos a El Salvador.  \nNuestra metodología presenta ventajas sobre los enfoques actuales. En primer lugar, el análisis de la penalización de ingresos se basa en ladescomposición de Blinder-Oaxaca, que estima la penalización de ingresos netos del efecto de lascaracterísticas sociodemográficas utilizando una forma de ponderación inversa de probabilidades4. Sin embargo, Blinder-Oaxaca a menudo subestima la penalización de los ingresos al norestringir adecuadamente las comparaciones alapoyo común de las características observables de hombres y mujeres. Además, a medida que los mercados y las sociedades cambian con el tiempo, la distribución de las características observablestambién puede cambiar, lo que lleva auna falta de apoyo común al comparar secciones transversales a lo largo del tiempo.  \nEn segundo lugar, si bien la brecha salarial degénero puede interpretarse como un efectopromedio del tratamiento5, los controles incluidosen estas regresiones paramétricas suelen ser  \n_  \n2. Berniell y otros (2021a); Cukrowska-Torguewska y Lovasz (2020) .  \n3. Clarke (2018) .  \n4. Kline (2011) .  \n5. Słoczyński (2015) .  \nposteriores al tratamiento, ya que casi todas las características observables utilizadas como controles suelen estar en función de las elecciones de géneroy de las decisiones de natalidad6. Nuestra metodología elude estos problemas hasta ciertopunto mediante el uso del emparejamiento no paramétrico: existe evidencia de que ponderarsegún el inverso del puntaje de propensión para todo el his","cbCaiaMuLORwcaBb","https://ap.wps.com/l/cbCaiaMuLORwcaBb","pdf",2157352,4,1,29,"Spanish","es",110,"# Resumen\n## Metodología propuesta\n## Ventajas frente a enfoques existentes\n## Aplicación a El Salvador\n## Códigos JEL y palabras clave","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo del documento sobre ingresos por maternidad?\",\"answer\":\"Proponer un enfoque no paramétrico de estudios de pseudoeventos para examinar y estimar la penalización de los ingresos por maternidad. La metodología se aplica a El Salvador.\"},{\"question\":\"Cómo mejora la metodología el problema del apoyo común entre hombres y mujeres?\",\"answer\":\"Combina emparejamiento no paramétrico y reponderación para fortalecer comparaciones “todo lo demás igual”. 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