an ex ante impact evaluation of increased labor force...

26
An exante Impact Evaluation of Women’s Increased Labor Force Participation on Poverty Reduction Social Policy and Economic Citizenship Ministry of Foreign Affairs, Mexico City, 56 August, 2010 Rania Antonopoulos Emel Memis Armando Sanchez The Levy Economics Institute Ankara University and Levy Economics Institute UNAM, Department of Economics

Upload: others

Post on 05-Apr-2020

5 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

An ex‐ante

Impact Evaluation of  Women’s Increased Labor Force Participation on 

Poverty Reduction

Social Policy and Economic Citizenship Ministry of Foreign Affairs, Mexico City, 

5‐6 August, 2010

Rania Antonopoulos Emel

Memis Armando Sanchez

The Levy Economics 

Institute

Ankara University andLevy Economics Institute 

UNAM, Department of 

Economics

Outline

• Motivation and questions• Objective• Data and Methodology• Counterfactual Exercise I• Counterfactual Exercise II• Results • Concluding Remarks

Income Inequality and Poverty  Indicators

• Income inequality, highest among OECD  countries (OECD, 2009)

– Gini

(0.474)

– Interdecile

ratio P90/P10  (8.53)

• Poverty rate*(head count, ‐

2.5 dollar/day) – National (15 %)– Urban (10.1%)– Rural (33%) 

*Source: Socio‐Economic Database for Latin America and the Caribbean (CEDLAS and The 

World Bank), 2010.

Women Receive Less Income

Source: Socio‐Economic Database for Latin America and the Caribbean (CEDLAS and The 

World Bank)

Women’s LFP is much Lower than  that of Men 

Source: Socio‐Economic Database for Latin America and the Caribbean (CEDLAS and The 

World Bank)

Gender Inequality in Paid Work Time  and Gender Wage Gap

Source: Socio‐Economic Database for Latin America and the Caribbean (CEDLAS and The 

World Bank)

….Women Work Longer Hours

Source: ENUT, 2009Note: Working Age Population 14 <ages<65, weekly hours.

Employment Status

Note: All ratios are calculated as a share of total pop. age>14 years including inactive, not LF pop.

Total Unpaid Work Time by  Employment Status

Source: ENUT, 2009Note: Working Age Population 14 <ages<65, weekly hours.

Close Links Between Unpaid Work  Time and Poverty 

Source: ENUT, 2009, Working Age Population 14 <ages<65, weekly hours.

Objective of Our Study

• Main research questions: 1.

What is the impact on income inequality and 

poverty reduction if gender inequalities in LFP  were eliminated at the national level?

2.

What would be women’s supply of labor  response if paid work opportunities at a  minimum wage were to be offered in rural areas 

to poor households? And 

3.

What would be the subsequent impact on  poverty reduction? 

Data Description

• Time Use Survey Data, TUS, 2009, INEGI  Mexico.

• 17000 households at the national level, • Probabilistic, multistage stratified and 

clustered sampling,• Time use information of people over 12 years 

old are collected,• Mexican activity classification is used in order 

to identify unpaid and paid work activities.

Data Description

• Employment indicators obtained from Mex‐TUS (INEGI, 2009) are compared withENIGH (Household Survey) and ENOE (LFS): 

– LFP (over age 14): women (34 %) men (63%), – Unemployment rate (over age 14) is 4.4%, 

• for women (3%), men (5.2 %)

– Rate of informal employment Def. I,• for women (45%), men (51%)

– Rate of informal employment Def. II, • for women (52%), men (56%) 

Counterfactual Exercise I: Methodology  

• Exercise I: If women’s LFP increases to match that of  men?

• A modified methodology used by Costa, Silva and Vaz (2009): microsimulations

in eight LA countries 

including Mexico • Elimination of gender differences in LFP• Elimination of gender wage gap• Elimination of gender based occupational segregation

• Using 2006 Household Survey data, they provide  evidence showing that the elimination of gender  differences in LFP results in higher reduction in poverty 

and inequality in Mexico. 

Counterfactual Exercise I: Methodology 

• Our contribution: introduce the impact of  unpaid work time on LFP

– Step I: Estimation of the probability of   participation in LF for women and men by 

binomial logit

estimation

• Equation 1:  

Counterfactual Exercise I: Methodology

Individual participates in the LF if:

– Step 2: Equalize  the probability of LFP of women  and men (imputation step)

– Step 3: Estimation of the probability of  being in  informal, formal sector or being unemployed by  multinominal

logit

estimation

• Equation 2:  

) = P( = 1-F( = F(

Counterfactual Exercise I: Methodology

– Step 4: Estimation of new individual income and  household income by using two probabilities:

• Equation3: 

• Equation 4:

– Step 5: Estimate impact on income distribution,  by  poverty and income inequality indicators. 

, )

Counterfactual Exercise I ‐

ResultsActual  Counterfactual 

LFP of Working Age Pop. 

14 < ages <65 years

Women 48% 72%

Men 87% 88%

Ratio of LFP (Women/Men) 55% 82%

Ratio of formality(Women) 45% 61%

Ratio of informality             

(Women) 52% 32%

Rate of unemployment(Women) 3% 2,6%

Counterfactual Exercise I: Results

Note: For poverty line, 30th income quintile is used, which corresponds to food poverty income level.

Counterfactual Exercise II: Methodology 

• Exercise II: What would be women’s supply of labor response if paid 

work opportunities at a minimum wage were to be widely available

(i.e. 

offered on demand)  in rural areas to poor households? And what would 

be the subsequent impact on poverty reduction? 

• Assumptions:1.

4 hrs./day of work year round or  8 hrs./day for 6 

months.2.

Minimum wage/day=54 pesos

3.

Similar rate of substitution between unpaid and paid 

work time as those reported employed4.

None of the participating women are beneficiaries of any 

social programs (Oportunidades, POPMI, Promusag

etc.)

Scenario  I : presently inactive

Counterfactual Exercise II: Methodology 

• Step I: Verifying that the comparison groups (i.e. employed 

vs. inactive) are homogeneous by propensity score matching 

(PSM):

• Step II: Estimation of labor supply (Ls) response to a shock 

of 54 pesos/ per day (wage elasticity of Ls of employed group) 

controlling individual, demographic characteristics and 

number of unpaid work hours:

where  is the outcome of interest 

and  are the parameters of the distribution

Counterfactual Exercise II: Methodology 

• Step III: Imputation of wage elasticity to  unemployed/inactive and informal employed 

groups according to matched characteristics:

Counterfactual Exercise II: Methodology 

• Step IV: Calculation of hourly cost for a shock  of one minimum wage (54 pesos/day):

• Step V: Identification of potential participants  who are willing to participate in the program 

and calculation of the wage cost of the  program (scenario j): 

Counterfactual Exercise II ‐

ResultsWomen Potential # of 

Participants  

Among Inactive

Monthly Cost (in million pesos)

Reduction in  Rural 

Poverty (Food 

Poverty)

Scenario I (Inactive)

490,000 $ 490.00  From 39% to 24%

GDP (2009) (million pesos) 7,998,424

Social Spending  (million pesos) (without 

Health, education and Seguro

Popular 

(2009)

486,881

Share of Social Spending in GDP 6%

Concluding Remarks

• This counterfactual exercise is a part of an  INMUJERES study that contributes towards a 

proposal of a gender equitable public employment  social program

• The aim of the work presented here is to establish a  proximate ex‐ante analysis on potential supply of 

labor response and impact on poverty reduction• There are twenty different scenaria

we have 

estimated and as such by changing several  assumptions, results can provide evidence in 

accordance to policy objectives’

specification.