Distribución funcional del ingreso y régimen de crecimiento en México y España

Abstract

Bajo las condiciones siguientes:• Atribución -Debe reconocer los créditos de la obra de la manera especificada por el autor o el licenciante. Si utiliza parte o la totalidad de esta investigación tiene que especificar la fuente.• No Comercial -No puede utilizar esta obra para fines comerciales.• Sin Obras Derivadas -No se puede alterar, transformar o generar una obra derivada a partir de esta obra.Los derechos derivados de usos legítimos u otras limitaciones reconocidas por la ley no se ven afectados por lo anterior.El contenido de los artículos y reseñas publicadas es responsabilidad de los autores y no refleja el punto de vista u

Partial identification for growth regimes: The case of Latin American countries

“…(2017) evidence a profit‐led regime. This same contradiction is evident for Mexico with a wage‐led regime of Alarco Tosoni (2016) and, Sánchez and Luna (2014) and Luyano Cuevas and Herrera Revuelta (2018) find the profit‐led regime for Mexico.…”

“…(2017), Loaiza‐Quintero et al. (2017), Luyano Cuevas and Herrera Revuelta (2018), Tomio (2020), and Sánchez and Luna (2014) estimate the growth regime for specific countries such as Brazil, Colombia and Mexico.…”

“…Jiménez (2020) analyzed Central American countries using separate estimations and revealed that Costa Rica, El Salvador, Honduras, and Nicaragua have a wage-led regime, while for Panama, growth is driven by profit. de Jesus et al (2017), Loaiza-Quintero et al (2017), Luyano Cuevas and Herrera Revuelta (2018), Tomio (2020), and Sánchez and Luna (2014) estimate the growth regime for specific countries such as Brazil, Colombia and Mexico. This study also contributes with the implementation of the partial identification of the dynamic effect of orthogonal changes in the functional distribution in macroeconomic variables. Stockhammer and Onaran (2004) and Barbosa-Filho and Taylor (2006) used the aggregative approach to estimate this relationship by imposing exclusion (zero) restrictions on the entire system, but it constrains all results because the authors impose (unnecessary) restrictions that condition the response of output and others endogenous variables of SVAR model (for more details, see Kilian & Lütkepohl, 2017).…”