Survey to Survey Imputation when External Covariates Matter: Estimating Inequality of Opportunity in Mexico

La medición precisa del ingreso y el consumo son esenciales para comprender las disparidades socioeconómicas y fundamentar intervenciones políticas eficaces. Sin embargo, los datos de las encuestas suelen carecer de datos exhaustivos sobre el ingreso o el consumo. Se suelen emplear índices basados en los activos o técnicas de imputación entre encuestas para abordar esta limitación. Aunque estos métodos proporcionan información valiosa, pueden introducir sesgos, principalmente las imputaciones, cuando el análisis incluye covariables no utilizadas en el proceso de predicción. Este artículo propone una nueva metodología de imputación que pretende mitigar estos sesgos. Nuestro enfoque se centra en preservar las posiciones relativas de los individuos dentro de la distribución de la renta al tiempo que se introduce la varianza. De este modo, se garantiza el mantenimiento del orden de clasificación subyacente de los individuos, abordando una deficiencia común de las técnicas de imputación existentes. Mediante una validación y comparación rigurosas, demostramos la solidez y eficacia de nuestro método propuesto utilizando la encuesta ENIGH de México. Para ilustrar una aplicación práctica de nuestro enfoque, analizamos la desigualdad de oportunidades, imputando los ingresos de la ENIGH a la encuesta ESRU-EMOVI. Nuestros resultados subrayan la importancia de considerar cuidadosamente los métodos de imputación en la investigación socioeconómica. Demostramos que los procedimientos tradicionales de imputación pueden conducir a estimaciones sesgadas a la baja de la desigualdad de oportunidades en comparación con nuestro método propuesto.