Scielo RSS <![CDATA[Ecos de Economía]]> http://www.scielo.org.co/rss.php?pid=1657-420620210001&lang=en vol. 25 num. 52 lang. en <![CDATA[SciELO Logo]]> http://www.scielo.org.co/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.org.co <![CDATA[PRICING PROCESS IN MEXICO: NEW EVIDENCE ON THE INFLATION DYNAMICS]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1657-42062021000100004&lng=en&nrm=iso&tlng=en Abstract We analyze the inflation dynamics in Mexico during inflation targeting period by a GMM estimate of the hybrid New Keynesian Phillips Curve in its open and closed economy versions. We update and discuss previous results and expand the capacity of this tool to analyze inflationary dynamics by incorporating the exchange rate on labor costs. We found: a) robust evidence of adaptive and rational expectations; b) incorporating the exchange rate improves the inflation fit; c) this version of the Phillips Curve has strengthened since the Great Recession; and d) expectations formation process changes during inflationary episodes according to the origin of shocks. JEL Classification: C26, E31, E52, F41.<hr/>Resumen Analizamos la dinámica inflacionaria en México a partir de la adopción formal del Esquema de Objetivos de Inflación mediante la estimación de la Curva de Phillips Híbrida Neokeynesiana en sus versiones de economía abierta y cerrada utilizando el Método Generalizado de Momentos (GMM). Actualizamos y discutimos los resultados previos y expandimos la capacidad de esta herramienta para aproximar la dinámica de la inflación incorporando el tipo de cambio en los costos laborales. Nuestros principales hallazgos son: a) evidencia robusta de expectativas racionales y adaptativas; b) la incorporación del tipo de cambio mejora el ajuste de la inflación; c) esta versión de la Curva de Phillips se ha fortalecido desde la Gran Recesión; d) el proceso de formación de expectativas cambia durante episodios inflacionarios dependiendo del origen de los choques. JEL Classification: C26, E31, E52, F41. <![CDATA[Chinese Multinational Enterprises: Effects on World Poverty]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1657-42062021000100026&lng=en&nrm=iso&tlng=en Resumen El objetivo del presente trabajo fue determinar el efecto que tienen las empresas multinacionales chinas en la reducción de la pobreza en un grupo de 36 países de ingreso alto y medio-alto en los que operaron en el periodo 2009-2018. Se emplea una metodología econométrica de datos de panel dinámica. Se encuentra que estas multinacionales influyen positivamente en la reducción de la pobreza. En consecuencia, pueden ser consideradas como un mecanismo central de la dinámica global de la pobreza. El documento contribuye a la escaza literatura que analiza cuantitativamente el papel de las multinacionales chinas en la reducción de la pobreza. Clasificación JEL: F23, F02, O10, I31, I38<hr/>Abstract This paper aimed to determine the effect of the Chinese multinational enterprises in the reduction of poverty in a group of 36 high and upper-middle-income countries where they operate for the period 2009-2018. A dynamic panel data econometric methodology was used. It is found that these multinationals positively influence poverty reduction. Consequently, they can be considered as a central mechanism of the global dynamics of poverty. The document contributes to the limited literature that quantitatively analyses the role of Chinese multinationals in reducing poverty. Clasificación JEL: F23, F02, O10, I31, I38 <![CDATA[RESIDENTIAL SEGREGATION: EMPIRICAL EVIDENCE OF THE INFLUENCE OF HUMAN CAPITAL IN THE CITY OF ARMENIA, COLOMBIA]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1657-42062021000100056&lng=en&nrm=iso&tlng=en Resumen En este estudio se analiza de forma simultánea la segregación residencial y la composición del capital humano para la ciudad de Armenia (Colombia); además, se plantean las cuestiones sobre la existencia de grupos polares en términos de cualificación de la fuerza laboral. Así, a partir de datos censales para el año 2018, se calcularon índices de segregación residencial aumentados por efectos espaciales y modelos econométricos espaciales. Los resultados muestran que las dotaciones de capital humano en el mercado laboral tienen externalidades espaciales entre los sectores en esta ciudad. JEL Codes: C2, O18, R12<hr/>Abstract This study simultaneously analyzes residential segregation and human capital composition for the city of Armenia (Colombia). In addition, questions about the existence of polar groups in terms of labor force qualification are raised. Thus, based on census data for 2018, indices of residential segregation increased were calculated by spatial effects and spatial econometric models. The results show that the endowments of human capital in the labor market have spatial externalities among the sectors in this city. JEL Codes: C2, O18, R12 <![CDATA[Women Entrepreneurs in Latin America: The Educational Level and the Probability of Being an Entrepreneur]]> http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1657-42062021000100078&lng=en&nrm=iso&tlng=en Resumen Este trabajo analiza la influencia de la educación formal alcanzada por las mujeres de América Latina en la probabilidad de convertirse en emprendedoras. Para el estudio se utilizaron datos de la Encuesta de Talento Empresarial de 2012 del Banco de Desarrollo de América Latina. Para mujeres activas, se estiman modelos de probabilidad de ser emprendedoras procurando ajustar por el sesgo de selección de educación con variables instrumentales. También se ajusta por sesgo de autoselección incluyendo mujeres inactivas en el modelo de Heckman de dos etapas. Los resultados sugieren para las mujeres una relación negativa entre el nivel educativo y la probabilidad de emprender. En particular, esto se observa con mayor fuerza en el caso de emprendedoras por necesidad y cuenta propistas. Código JEL: L26, I25, J16, J24.<hr/>Abstract This paper explores the influence of formal education attained by women in Latin America on the probability of being a female entrepreneur. The study uses data from the 2012 Entrepreneurial Talent Survey of the Banco de Desarrollo de America Latina. For active women, models of the probability of being an entrepreneur are estimated by adjusting for education selection bias with instrumental variables. It was also adjusted for self-selection bias by including inactive women in the two-stage Heckman model. The results suggest a negative relationship between the level of education and the propensity of being a female entrepreneur. In particular, this relationship is more strongly observed in the case of necessity and self-employed entrepreneurs. Código JEL: L26, I25, J16, J24.