Cuadros de información complementaria

A5.1. Resultados completos de regresión logística binaria

Se detallan aquí los resultados completos del modelo de regresión logística binaria múltiple que evalúa los determinantes del déficit de capacidades de subsistencia a partir de ingresos laborales (DCS-L).

Cuadro A5.1. Determinantes(a) del déficit de capacidades de subsistencia a partir de ingresos laborales (DCS-L)(b). Hogares con PSH ocupado, total de aglomerados urbanos, Argentina, 2003-2014 (coeficientes y promedio de efectos marginales) (c) (d).

Cuadro A5.1. Determinantes(a) del déficit de capacidades de subsistencia a partir de ingresos laborales (DCS-L) (cont.)(b). Hogares con PSH ocupado, total de aglomerados urbanos, Argentina, 2003-2014 (coeficientes y promedio de efectos marginales) (c) (d).

Notas: (a) Modelos de regresión logística binaria. Variable dependiente: presencia de ingresos por debajo de una CBT a partir del ingreso laboral / (b) Evaluadas a través del acceso a una CBT en función del ingreso total familiar de fuente laboral / (c) Average Marginal Effects (AME), significancia de los efectos: ***p-value < 0,01 / ** p-value < 0,05 / * p-value <0,1. / (d) Errores estándar entre paréntesis.

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH-INDEC correspondientes al cuarto trimestre de cada año.

A5.2. Modelos de regresión lineal sobre el ingreso horario de asalariados y no asalariados

Aquí se presentan los modelos especificados sobre el ingreso horario de los trabajadores asalariados y no asalariados. Cabe recordar que en el capítulo V estos modelos fueron utilizados para un ejercicio de microsimulación que, posteriormente, se retomó en el capítulo VI.

Cuadro A5.2. Determinantes(a) del logaritmo del ingreso horario de la ocupación principal (b) (c). Asalariados, total de aglomerados urbanos, Argentina, 2003-2014.

Notas: (a) Modelos de regresión lineal. Variable dependiente: logaritmo del ingreso horario de la ocupación principal / (b) ***p-value < 0,01 / ** p-value < 0,05 / * p-value <0,1. / (c) Errores estándar entre paréntesis.

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH-INDEC correspondientes al cuarto trimestre de cada año.

Cuadro A5.3. Determinantes(a) del logaritmo del ingreso horario de la ocupación principal (b) (c). No asalariados, total de aglomerados urbanos, Argentina, 2003-2014.

Notas: (a) Modelos de regresión lineal. Variable dependiente: logaritmo del ingreso horario de la ocupación principal / (b) ***p-value < 0,01 / ** p-value < 0,05 / * p-value <0,1. / (c) Errores estándar entre paréntesis.

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH-INDEC correspondientes al cuarto trimestre de cada año.

A5.3. Resultados completos de regresión logística binaria sobre déficit de capacidades de subsistencia en hogares beneficiarios de políticas sociales

Se detallan aquí los resultados completos del modelo de regresión logística binaria múltiple que evalúa los determinantes del déficit de capacidades de subsistencia en los hogares perceptores de ingresos de políticas sociales (capítulo VI).

Cuadro A5.4. Determinantes(a) del déficit de capacidades de subsistencia(b). Hogares con PSH activo beneficiarios de políticas sociales, total de aglomerados urbanos, Argentina, 2003-2014 (coeficientes y promedio de efectos marginales) (c) (d).

Cuadro A5.5. Determinantes(a) del déficit de capacidades de subsistencia (cont.)(b). Hogares con PSH activo beneficiarios de políticas sociales, total de aglomerados urbanos, Argentina, 2003-2014 (coeficientes y promedio de efectos marginales) (c) (d).

Notas: (a) Modelos de regresión logística binaria. Variable dependiente: presencia de ingresos por debajo de una CBT a partir del ingreso total familiar / (b) Evaluadas a través del acceso a una CBT en función del ingreso total familiar / (c) Average Marginal Effects (AME), significancia de los efectos: ***p-value < 0,01 / ** p-value < 0,05 / * p-value <0,1. / (d) Errores estándar entre paréntesis.

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH-INDEC correspondientes al cuarto trimestre de cada año.