Los días 28 y 29 de abril de 2026, se realizará la 13ª edición de la exposición de Economía, Finanzas e Inversiones, en el Centro de Convenciones de Buenos Aires, y CEDLAS estará presente.
La entrada general es gratuita.
Inscripción: expoefi.com/inscripcion/
#ExpoEFI
📣 Podes explorar más sobre estos datos en nuestra plataforma
🔎 En #GenLAC producimos estadísticas con enfoque de género para 18 países de América Latina y el Caribe (desagregados por género, educación y más!)
👉 genlac.econo.unlp.edu.ar
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⚖️Y cuando logran insertarse, no tienen las mismas condiciones que los hombres:
🔹 Menores ingresos laborales
🔹 Menor presencia en roles de empleadoras
Las brechas no se explican por falta de formación, sino por desigualdades en las oportunidades.
#GenLAC
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📉 Aun con más calificación, las mujeres enfrentan mayores barreras en el mercado laboral:
🔹 Menor tasa de participación
🔹 Menores tasas de empleo
🔹 Menos horas de trabajo remunerado
Si están más calificadas, ¿qué las está dejando afuera?
#GenLAC
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🎓 En casi todos los países de la región, hay un mayor porcentaje de mujeres con educación superior que de hombres.
En el sistema educativo, las mujeres se preparan más.
¿Qué pasa cuando vemos el mercado laboral?
#GenLAC
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💼 Las brechas de género en el mercado laboral persisten en la región.
A pesar de tener mayor educación, las mujeres tienen menores niveles de empleo y salario, mayor informalidad y menor presencia en posiciones de liderazgo económico.
Te mostramos algunos datos de #GenLAC
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#EconSky
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Accedé al documento completo en:
🔗https://cedlas.econo.unlp.edu.ar/wp/no-370/
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Los resultados sugieren q el índice refleja victimización latente q las estadísticas oficiales no registran. Las búsquedas en Google no reemplazan las fuentes tradicionales, pero pueden complementarlas dando en tiempo real señales útiles para diseñar políticas públicas oportunas.
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El índice de violencia doméstica basado en búsquedas en Google correlaciona fuerte con llamadas a líneas de ayuda a las víctimas, pero no con denuncias policiales o llamadas a líneas de emergencia: captura el momento en que las víctimas buscan información, antes de denunciar.
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¿Puede Google ayudar con la medición de la violencia doméstica en LAC? El paper evalúa el Google Domestic Violence Index, un indicador de alta frecuencia basado en búsquedas online, en 8 países de LAC.
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El paper sistematiza datos de violencia doméstica en LAC. El diagnóstico sobre las fuentes preocupa: encuestas escasas y registros administrativos que muestran solo la punta del iceberg. Las estadísticas sobre violencia son alarmantes y lo que no conocemos, probablemente más.
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¡Nuevo documento de trabajo!
Inés Berniell, Gabriel Facchini y Santiago M. Perez-Vincent analizan los desafíos de medir la violencia doméstica en LAC y el potencial de las búsquedas de Google como complemento a las fuentes de datos tradicionales.
Abrimos 🧵 👇
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#EconSky
En contextos de aceleración y desaceleración inflacionaria, estos mecanismos metodológicos pueden tener una incidencia cuantitativamente relevante sobre la medición.
El documento propone un marco simple y replicable para un análisis más matizado.
www.cedlas.econo.unlp.edu.ar/wp/no-370/
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🔎 Ajuste combinado
Al combinar las 3 “correcciones”, la trayectoria de la pobreza se modifica de manera significativa. Entre 2023-S2 y 2025-S1, la pobreza no habría caído 10 p.p., como sugieren las estadísticas oficiales, sino aproximadamente 2.0 p.p.
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🛒 Patrones de consumo
La CBT sigue definiéndose con ponderadores basados en la ENGHo 2004/05. Al actualizarla con los ponderadores de la ENGHo 2017/18, la pobreza estimada resulta más alta en todos los períodos analizados, con brechas variables y superiores a 5 p.p.
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📉 Subreporte
El subreporte de ingresos en la EPH es elevado, heterogéneo según la fuente y varía en el tiempo. Al corregir este factor, se encuentra que la pobreza se sobreestima entre 2021-S2 y 2024-S1, y se subestima antes y después de ese período.
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⏱️Desfasaje temporal
Hay un potencial desfasaje entre el período de referencia de los ingresos en la EPH y el usado para valorizar las canastas de pobreza. Los ejercicios sugieren que ello implica sobrestimar la pobreza, pero no es en la misma magnitud en todos los períodos
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El trabajo identifica tres mecanismos que pueden distorsionar la medición:
1. ⏱️ Desfasaje temporal entre ingresos y valorización de canastas
2. 📉 Cambios en el subreporte de ingresos en la EPH
3. 🛒 Patrones de consumo desactualizados en la canasta de consumo
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Entre 2023-S2 y 2024-S1, la pobreza pasó de 41.7% a 52.9%, y luego cayó a 31.6% en 2025-S1. El documento examina en qué medida estas variaciones reflejan cambios en el bienestar de los hogares y en qué medida pueden estar asociadas al método de medición.
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📢📊 ¿En qué medida la medición de la pobreza es afectada por aspectos metodológicos en contextos de inflación cambiante y cambios de precios relativos?
Ivan Albina, Leonardo Gasparini y Leopoldo Tornarolli analizan 3 mecanismos claves, tomando el caso de Argentina 2018-2025.
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#EconSky
Este trabajo contribuye a la literatura sobre enforcement migratorio y formación de hogares, documentando un margen de ajuste novedoso: la formalización legal de uniones como respuesta estratégica a shocks de política migratoria.
🏷️ Paper: www.cedlas.econo.unlp.edu.ar/wp/no-369/
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💡¿Qué nos dice esto? Cuando las instituciones generan incertidumbre, las personas buscan seguridad por otros medios. El matrimonio deja de ser solo una decisión personal y se convierte en una herramienta de protección legal y económica frente al riesgo de separación familiar.
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🔍¿Quiénes responden más? El efecto se concentra en: 👉 Inmigrantes indocumentados 👉 Personas de nacionalidades más apuntadas en la retórica anti-inmigrante 👉 Hogares con educación baja o media.
A mayor exposición, mayor reacción. Consistente con el matrimonio como seguro.
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🗳️¿Expectativas o enforcement?
El efecto no es mayor en estados con más deportaciones post-2017, ni en ciudades no-santuario.
Pero, en distritos donde Trump ganó por mayor margen de votos las primarias de 2016, el efecto fue más fuerte. Especialmente en parejas con hijos menores.
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📈El resultado principal: La incertidumbre migratoria aumentó la probabilidad de matrimonio en ~1.8 p.p., equivalente a un 10% respecto al nivel previo. El efecto es robusto a controlar por características individuales, macroeconómicas, elegibilidad a DACA y estatus migratorio.
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📊¿Qué muestran los datos antes del shock? La dinámica del efecto confirma que, antes de 2016, ambos grupos seguían tendencias paralelas en matrimonio. A partir de 2016 — antes incluso de que Trump asumiera — las parejas binacionales empezaron a casarse a tasas más altas. ⬇️
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🔬Estrategia empírica: Se comparan parejas binacionales (un ciudadano + un no-ciudadano) con parejas homogéneas (dos ciudadanos), pre y post 2016, con datos de ACS 2008–2019.
Las parejas homogéneas no están expuestas a riesgo migratorio →sirven de grupo de comparación natural.
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Casarse "por los papeles" no es algo novedoso. Lo que no sabemos es si las parejas usan el matrimonio como un seguro activo: como respuesta estratégica a cambios en el riesgo migratorio percibido. ¿Fluctúan las decisiones de formalizar una unión con la política migratoria💍
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🌎El contexto: En 2015, la campaña presidencial de Trump puso la deportación masiva en el centro del debate público. Para parejas con un miembro inmigrante, el riesgo percibido de separación familiar creció drásticamente, incluso antes de implementarse alguna política concreta
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📢 ¡Nuevo documento de trabajo! "Marriage as Insurance", de @crisbonavida.bsky.social (Carnegie Mellon & CEDLAS).
La incertidumbre migratoria en EE.UU. vinculada a la campaña y primer mandato de Trump, elevó el matrimonio en parejas mixtas (ciudadano + no-ciudadano) entre un 8-10% 📄👇
#EconSky
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