El peso de las circunstancias en la desigualdad de oportunidades en México: una estimación sobre un conjunto amplio basado en aprendizaje automático

Abstract

En esta investigación se calcula el peso de una amplia variedad de circunstancias sobre la desigualdad de oportunidades ex ante, tanto al nivel nacional como regional. Mediante el uso de árboles de inferencia condicional, se realiza la identificación de tipos de individuos determinados por dichas circunstancias, y posteriormente a través de la descomposición de valores de Shapley se estiman los pesos de cada una de ellas. Los resultados confirman la riqueza del hogar de origen como la circunstancia con mayor peso (55%); sin embargo, destaca la importancia encontrada en variables como el tono de piel (10%), así como la participación de una variable no considerada hasta el momento, la posición en el trabajo del principal sostén económico (3%). Se destaca también que al nivel regional hay grandes diferencias en la importancia de cada circunstancia, más allá de la riqueza del hogar de origen o el máximo logro educativo de los padres.

Keywords

• desigualdad de oportunidades
• aprendizaje automático
• árboles de inferencia condicional
• descomposición de Shapley
• análisis regional