LA ATTRITION EN EL PANEL DE HOGARES DE LAUNIÓN EUROPEA: ¿CÓMO INFLUYE EN LA MOVILIDAD DE INGRESOS? (versión preliminar) Luis Ayala Instituto de Estudios Fiscales / Universidad Rey Juan Carlos Carolina Navarro Universidad Nacional de Educación a Distancia Mercedes Sastre Instituto de Estudios Fiscales / Universidad Complutense 0 INTRODUCCIÓN El interés por el estudio dinámico de la distribución de la renta ha crecido considerablemente en los últimos años. El paso desde el análisis estático de los problemas de bienestar, desigualdad y pobreza a la adopción de un enfoque dinámico permite tanto una mejor comprensión del proceso distributivo como una evaluación más precisa de la eficacia de las políticas públicas. Las mejoras logradas en el estudio dinámico de la desigualdad y la pobreza se han nutrido de los avances conseguidos en el desarrollo de un cuerpo teórico cada vez más sólido y en la disponibilidad de nuevas bases de datos con información longitudinal sobre hogares e individuos. En el primer ámbito, la formalización de una gama variada de enfoques y la definición de un conjunto consistente de propiedades axiomáticas ha servido para sistematizar nuevas metodologías de análisis y una amplia batería de indicadores, que permiten recoger aspectos muy diferentes de la movilidad de ingresos. Se une a ello el impulso también cobrado por una serie de técnicas econométricas especialmente aptas para el estudio de las transiciones de los hogares entre diferentes estratos de la distribución de la renta. La aplicación de modelos de duración o el análisis de eventos ligados a las transiciones entre estados son algunos ejemplos de las posibilidades que abre el análisis longitudinal, con implicaciones notables sobre los instrumentos de diagnóstico y planificación con los que cuentan los decisores públicos. La estimación paramétrica del tiempo en un estado determinado puede ayudar, por ejemplo, a los encargados de la toma de decisiones a predecir la estancia media esperada de los individuos en determinados programas públicos y ajustar, con ello, tanto el diseño como el coste de las políticas. Este impulso difícilmente hubiera sido posible sin el desarrollo de paneles de hogares que permiten poner a prueba los diferentes enfoques. Aunque algunos países acumulaban una larga experiencia en la elaboración de microdatos longitudinales, como el Panel Study of Income Dynamics (PSID) estadounidense, puesto en marcha en los años sesenta, la década de los noventa albergó cambios sin precedentes, siendo varios los países que crearon, por primera vez, encuestas a hogares con la finalidad del seguimiento en el tiempo de los cambios en el nivel de ingresos y en las condiciones de vida. 1 En la mayoría de los países de la Unión Europea, la puesta en marcha a partir del primer tercio de los años noventa del Panel de Hogares de la Unión Europea (PHOGUE) supuso un cambio de indudable relevancia. Se trata de la primera encuesta de hogares con forma de panel con información homogénea para distintos países y una proyección temporal cercana a una década. En muchos de esos países, la única posibilidad de seguimiento longitudinal de los hogares se ceñía hasta entonces al uso de registros administrativos, como los de naturaleza tributaria o los de perceptores de prestaciones sociales, o a la explotación del carácter de panel rotatorio de algunas fuentes trimestrales, como Encuestas de Población Activa (EPA) o las Encuestas de Presupuestos Familiares (ECPF) disponibles en algunos países. La riqueza de la información del PHOGUE nos permite aproximarnos a cuestiones tales como el análisis de las transiciones laborales, las decisiones individuales sobre fecundidad o matrimonio, los cambios en el estado de salud, la evolución en el tiempo de las condiciones de la vivienda y el equipamiento del hogar, la fluctuación de los ingresos en el ciclo vital, la duración de las estancias en los programas asistenciales, la variedad de salidas del sistema educativo o los cambios de posición de los hogares en la escala social. Existen, sin embargo, características intrínsecas de las encuestas longitudinales que imponen algunos límites al análisis de la mayoría de las cuestiones citadas. Entre ellas, la más relevante es la pérdida de un porcentaje importante de la muestra inicial a medida que se van realizando nuevas olas de las encuestas. Esta caída en el tiempo de las observaciones originales (attrition), no tiene por qué suponer, sin embargo, con carácter automático, un sesgo en las estimaciones de las transiciones entre estados. La attrition afecta únicamente a los procesos descritos si tiene un carácter selectivo. Si el reparto de la falta de respuesta en el tiempo no es aleatorio, es probable que las estimaciones que se realicen de los procesos longitudinales estén afectadas por sesgos en la medición. Los estudios realizados hasta el momento sobre el PHOGUE revelan que esta fuente no escapa al problema de la attrition, aunque con una incidencia muy diferente entre los países que han desarrollado la encuesta [Hill y Willis (2001), Peracchi (2002) y Behr et al. (2002)]. Siendo varios los posibles procesos afectados por el problema de erosión muestral caben pocas dudas de que en la medición de la movilidad de ingresos se trata 2 que los resultados de movilidad estén sesgadosEl procedimiento habitual de corrección de la attrition consiste en el desarrollo de factores de ponderación longitudinales. una mayor attrition en el caso de los individuos más cualificados podría sesgar los resultados. parece relevante utilizar como referencia diferentes muestras nacionales. En este trabajo se opta por estudiar los efectos de la erosión muestral y las posibilidades de su corrección en Alemania. en cualquier caso. La existencia de un problema de selección no aleatoria de la attrition no significa. Los productores de las estadísticas de base. tanto en lo que se refiere a los indicadores sintéticos de la movilidad observada cómo a la estructura de ésta por componentes y particiones de población. además. por ejemplo. 3 . suelen ofrecer dichos factores de ponderación. El objetivo de este trabajo es analizar los efectos de la attrition en el PHOGUE sobre la movilidad observada de las rentas individuales y se analizan diferentes propuestas de corrección del problema. el problema de la attrition en el PHOGUE difiere sustancialmente entre los países que han desarrollado esta encuesta. España. No existe. como muestran los trabajos citados. O si el objetivo es analizar en qué medida los cambios en el tiempo en la distribución de la renta reflejan independencia de la situación original. Italia y Reino Unido. si el objetivo es contrastar la mejora o regresión en la igualdad de oportunidades. que coinciden en un vector de características socieconómicas. tengan una mayor probabilidad de salida de la muestra. sino también en qué grado el problema puede condicionar el análisis comparado. un único sistema “correcto” de ponderación longitudinal. no sólo cómo el problema de la attrition puede afectar de diferente forma al estudio de la movilidad en cada país. En este trabajo analizamos los efectos que genera la utilización de diversos factores de ponderación. que los hogares con mayor probabilidad de salida de la muestra sean los de mayor renta a que las salidas sean más abundantes entre los más pobres. siendo muy sensibles las ponderaciones estimadas al tipo de especificación realizada. como Eurostat. En la medida en que. sin embargo.de un tema decisivo. que permiten tener en cuenta la probabilidad de que determinados individuos u hogares. La utilización de un marco comparado permite contrastar. Es muy distinto. Francia. Se han seleccionado países para los que se dispone de suficientes elementos de contraste proporcionados por los estudios nacionales. EL PANEL DE HOGARES DE LA UNIÓN EUROPEA: CARACTERÍSTICAS GENERALES El Panel de Hogares de la Unión Europea (PHOGUE) se elaboró por Eurostat en colaboración con los centros nacionales productores de estadísticas entre 1994 y 2001. de países que representan modelos diferentes tanto en lo referente a los niveles de desigualdad como a los posibles factores determinantes de la movilidad. Del conjunto de países que forman parte del PHOGUE nos centraremos para el análisis de la movilidad en cinco experiencias distintas dentro de la Unión Europea: Reino Unido. como a los diferentes rasgos de los mercados de trabajo o el desigual alcance y diseño de las políticas redistributivas. Esta base de datos contiene información longitudinal sobre la renta monetaria y un conjunto de características socieconómicas y demográficas relativas a los hogares e individuos. En la segunda sección se analiza el problema del abandono de la muestra y se estiman diferentes procedimientos para corregir sus efectos en el análisis dinámico. En una primera sección se describen las principales características del PHOGUE y se revisan sus ventajas y límites. Italia y España. La literatura. además. Alemania. El Panel de Hogares de la Unión Europea (PHOGUE) es la base de datos sobre ingresos y condiciones de vida de los hogares de carácter longitudinal más completa del panorama internacional. debido a la diferente tradición en la construcción y elaboración de análisis de bases de datos longitudinales. La selección de una muestra de países obedece al hecho de intentar construir para cada caso una batería de indicadores que integren los diversos enfoques disponibles. El trabajo se cierra con una breve relación de conclusiones. Se trata. 1. una referencia obligada para el estudio de cuestiones relativas a la comparación entre países de la estructura de ingresos. además. su movilidad y sus determinantes. En la tercera sección se examinan las consecuencias de la attrition sobre la medición de la movilidad de ingresos en los países seleccionados y se evalúa la sensibilidad de los resultados a los procedimientos de medición adoptados. constituyendo. Francia. Son numerosas las características que hacen del PHOGUE una 4 . limitándose la agilidad del análisis si tal proceso se aplicara sistemáticamente a todas las olas y países. por tanto. existente para cada país de la Unión Europea es muy desigual.El trabajo se estructura como sigue. fuente única de información sobre renta y condiciones de vida en los Estados Miembros de la Unión Europea. a partir de un diseño estandarizado. pero también presenta importantes límites que condicionan las posibilidades de explotación. las condiciones de vida de la población. 1. Entre las ventajas típicas de los datos de panel frente a los de corte transversal (Baltagi. entre otras: a) Los datos de panel proporcionan mayor información. Matyas y Sevestre. procedimientos técnicos y de implementación comunes. mayor número de grados de libertad y. por tanto. el estado de salud y. con el apoyo y la coordinación de Eurostat para el desarrollo de las diferentes encuestas nacionales. además de suficiente detalle en otras variables. la carencia de datos de tipo longitudinal ha constituido una importante restricción para el análisis de la dinámica de los procesos relacionados con la distribución de la renta. Resulta de gran relevancia disponer de información sobre las condiciones de vida y los ingresos de los mismos hogares e individuos a lo largo de un período prolongado de tiempo. El análisis de los procesos sociales exige un amplio respaldo estadístico que informe sobre las distintas dimensiones del bienestar y las condiciones de vida de los hogares e individuos. Ventajas del PHOGUE Una de las principales ventajas del PHOGUE frente al resto de fuentes disponibles para el estudio de los ingresos de los hogares es que proporciona información comparable entre países de la Unión Europea a nivel micro. cabe destacar.1. laboral. Otra característica relevante es el diseño longitudinal de la encuesta. Hasta fechas recientes. El PHOGUE constituye una de las fuentes de información más ricas a nivel comparado tanto sobre los ingresos como sobre una amplia gama de indicadores sociales. mayor variabilidad. para poder analizar tanto las relaciones entre las distintas dimensiones del bienestar como las transiciones entre estados sociales. 1992). 2001. como la situación económica. en general. Destaca también la cobertura multidimensional de esta fuente de información. menor colinealidad entre variables. 5 . mayor eficiencia. El número de observaciones es mayor, por lo que se obtendrán estimaciones más robustas. Al mismo tiempo, permiten especificar y contrastar modelos más complejos. b) Los datos de panel son más adecuados para el estudio de la dinámica del ajuste y las alteraciones del bienestar individual. El seguimiento de los mismos hogares o individuos a lo largo de un período de tiempo permite analizar los cambios de estado y, analizar por tanto, la duración de determinadas situaciones. c) Por último, destaca la posibilidad de controlar la heterogeneidad no observada. El uso de datos de panel permite controlar el posible sesgo en la estimación que habitualmente se produce con los datos de sección cruzada si se omiten variables. La estructura propia de datos de panel, al incorporar efectos individuales (constantes a lo largo del tiempo), permite controlar dicho sesgo. 1.2. Límites del PHOGUE Pese a las ventajas citadas, de carácter general, el PHOGUE reúne también un conjunto de problemas que afectan a los datos de tipo longitudinal, que se añaden a los propios límites de esta fuente. Entre los primeros hay que citar: a) Existe un conjunto amplio de problemas, presentes también en los datos de sección cruzada, pero que en el caso de los paneles se reproducen de manera ampliada: límites en la cobertura de la población de interés, falta de respuesta por la ausencia de cooperación del encuestado o el error del entrevistador, problemas de memoria del encuestado, frecuencia de la entrevista o período de referencia. b) Aumento de los errores de medida: tales problemas se amplían cuando se reproducen en el tiempo las respuestas defectuosas, los errores de memoria o la distorsión deliberada de la respuesta, entre otros. c) Problemas de selección: 6 - Auto-selección. La presencia en la muestra de datos censurados o truncados puede introducir sesgos en la estimación. Este problema, no obstante, no es exclusivo de los datos de tipo longitudinal, sino que también puede producirse en las bases de datos de corte transversal. - Falta de respuesta, que puede producirse en la primera entrevista o en subsiguientes. Las razones por las que se produce se encuentran, entre otras, en el rechazo a la participación, la ausencia de todos los miembros del hogar o la imposibilidad para realizar el seguimiento del hogar. Junto a la pérdida de eficiencia que esto implica, la falta de respuesta puede producir importantes problemas de identificación de los parámetros de la población. - Caída del número de observaciones de la muestra. A pesar de que la falta de respuesta se produce también en datos de corte transversal, la situación se agrava con los datos de tipo longitudinal. La falta de respuesta en las entrevistas siguientes a la inicial produce la pérdida de parte de las observaciones y puede impedir el seguimiento de un segmento importante de la muestra. Asimismo, puede producir estimaciones segadas de procesos dinámicos. d) Duración limitada en el tiempo. Habitualmente, los paneles de hogares se realizan con periodicidad anual durante un período de tiempo relativamente corto, por lo que tan sólo cubren un “lapso” en el ciclo vital de cada individuo. Ello significa que los argumentos asintóticos dependen de un número de individuos tendente a infinito. Aumentar dicho intervalo temporal supone un elevado coste, así como el aumento de la probabilidad de attrition. En el caso del PHOGUE, las entrevistas se han realizado de forma anual durante ocho años a partir de la ola inicial de 1994. Son numerosos los que estudios que se han dedicado a analizar este tipo de limitaciones. Hill y Willis (2001) desarrollan un modelo teórico sobre la decisión de participar como encuestado. El objetivo de estos autores consiste en analizar el impacto de la duración de la entrevista y las características del encuestador sobre la decisión de participar en la encuesta. Davey et al. (2001) centran la atención de su análisis en el problema de los valores perdidos en las encuestas de tipo longitudinal. Estos autores ofrecen un nuevo método denominado imputación múltiple para corregir dicho 7 problema cuando la selección se produce en características observables de los encuestados. Romeo (2001) desarrolla un enfoque para el tratamiento del error de medida en los datos de duración para eliminar las inconsistencias en los datos de la historia de los eventos. Otros autores, como Pierret (2001) y Wu et al. (2001), centran la atención en la calidad de la información retrospectiva. También son muchos los que se dedican al análisis de la attrition y sus efectos sobre la estructura de la muestra, como veremos después. Pese a los límites citados, el PHOGUE constituye el instrumento estadístico con mayores posibilidades dentro del sistema europeo de encuestas sociales para el estudio de la renta y las condiciones de vida de los hogares. Se trata de una herramienta única para contar con indicadores sociales homogéneos y, sobre todo, ha permitido la aplicación a la realidad europea y española de nuevos métodos de estudio que han añadido nueva luz sobre procesos analizados hasta ahora desde una perspectiva exclusivamente estática. El desarrollo del PHOGUE ha sido distinto en cada país. En países como España, Francia o Italia, entre otros, la encuesta tuvo que realizarse nueva desde el principio, dada la ausencia de fuentes equiparables que pudieran adaptarse a las exigencias de armonización impuestas por EUROSTAT. En Bélgica, Holanda y Suecia –que se incorporó en 1997– se utilizaron otras encuestas ya en uso para crear las muestras nacionales. En Alemania, Reino Unido y Luxemburgo, se dio una singular situación, al contar durante las tres primeras olas con dos paneles distintos. A partir de 1997 dejó de hacerse el PHOGUE en estos países, derivándose los datos desde entonces de los paneles ya existentes. 2. LA ATTRITION EN EL PANEL DE HOGARES DE LA UNIÓN EUROPEA 2.1. La extensión de la attrition Como se ha señalado previamente, el problema de la attrition en los datos de panel consiste en la falta de respuesta en entrevistas siguientes a la inicial, que da origen a una pérdida de observaciones en el tiempo y puede impedir el seguimiento de un segmento importante de la muestra. Este tipo de fenómenos pueden influir en los 8 (Buck y McCulloch.. 1988). en el que la mayoría de los países registraron reducciones muy importantes de la muestra. el PHOGUE alcanzó en España una tasa de attrition similar a la que tardó diecisiete años en alcanzar el Socio-economic Panel (SOEP) en Alemania (Rendtel. los datos disponibles muestran que tanto la evolución como el alcance de la attrition son muy diferentes en cada país considerado (Gráfico 1). Fijando la atención en los países seleccionados para el análisis. 2002). que no muestra un perfil claramente identificable..resultados si se da un pérdida de representatividad de la población objeto de estudio. presenta una caída muy fuerte en la segunda ola (14%) y reducciones importantes después. (Watson y Healy. De la muestra inicial del conjunto del PHOGUE. el caso español. (Rendtel y Büchel. por ejemplo. En general. (Nicoletti y Peracchi. con caídas crecientes en el tiempo. salvo en el año 1996. 2001). al término de la última ola sólo seguían un 45% de las observaciones iniciales. España. 1998). Alemania y Reino Unido. (Behr et al. 2002). presentan porcentajes de attrition muy inferiores (cercanos a un tercio de la muestra) al resto. Destaca. 1999)]. como en el caso del PSID [(Becketti et al. El problema de la attrition ha sido objeto de estudio en distintas encuestas longitudinales en otros países. en Italia es muy diferente.. Respecto a los perfiles de caída de la muestra. con una caída de la muestra inicial del 55%. en el extremo opuesto. 2002). cuando la atención se centra en la suma de los cinco países considerados. aunque menos intensas que la inicial. 9 . los países que contaban con su propio panel. si bien con pérdidas en cada año mucho más moderadas que en el caso español. (Peracchi. que adaptaron a los requerimientos de homogeneización de Eurostat. destaca la presencia de patrones muy diferentes. sin embargo. 2001). el GSOEP [(Pannenberg. 2002). En sólo ocho años. pese a que en promedio se aprecia cierta estabilidad en el tiempo. con caídas interanuales cercanas al 9%. 1998 a y b)]. 2002) o a la que sólo llegó el PSID estadounidense después de más de dos décadas (Fitzgerald et al. (2002). Algo parecido sucede en el Reino Unido. (Fitzgerald et al. sin embargo. si bien destacan de nuevo las disimilitudes entre las distintas experiencias. 1994)] o el propio PHOGUE [(Neukirch. El perfil. Son acusadas también las diferencias en el alcance del problema. El porcentaje aumenta. La erosión muestral interanual es muy uniforme en Alemania y lo contrario sucede en Francia. (Rendtel. las posibles estimaciones que se hagan del proceso distributivo pueden introducir sesgos importantes. España e Italia parecen coincidir en un mayor rango de variación de la attrition por decilas y en un patrón poco definido. Distribución de la pérdida de muestra por categorías socioeconómicas La pérdida progresiva de las observaciones iniciales de la muestra puede provocar sesgos en las estimaciones. Si existen. 2002). como la probabilidad de permanecer en la muestra de los hogares cuya principal fuente de renta son las prestaciones por desempleo.2. Reino Unido y Alemania existe un perfil nítidamente definido. como el PSID estadounidense. de que cuanto mayor es el nivel de renta mayor es también la probabilidad de abandonar la encuesta. con cierta linealidad respecto a la renta –menor probabilidad de salida de la muestra de las decilas más ricas–. Mientras que en Francia. es analizar su alcance en cada colectivo específico. efectivamente. Para ello se puede comparar el porcentaje de permanencia en cada categoría con el del porcentaje de individuos que permanecen los ocho años en la muestra. en general. debido al truncamiento de la distribución en su extremo inferior. aunque con algunas diferencias según cuáles sean las categorías socioeconómicas consideradas (Cuadro 1). cierta similitud en los patrones de attrition en la mayoría de los países. desde el plano descriptivo. Si se agrupa a la población por las decilas de renta iniciales. por ejemplo. Este tipo de 10 . no se constata en todos los casos la evidencia encontrada en paneles de otros países. más concretamente.2. Como demuestran distintos trabajos. Podemos atender tanto a las características del hogar como a las características estrictamente individuales. categorías sociodemográficas en las que la incidencia de la pérdida de las observaciones iniciales es superior a la media. Una primera vía. La magnitud de estos efectos depende de la influencia sobre la estructura de la muestra y. son los individuos con rentas más bajas los que en mayor medida abandonan la muestra el efecto previsible sería el de una reducción de la desigualdad –dependiendo lógicamente de la sensibilidad del indicador escogido a los cambios en cada estrato de renta–. Esta singularidad del modelo “latino” aparece también cuando se consideran otras variables. Si. Los datos muestran. de si este sesgo se reparte o no de forma aleatoria. para recoger la incidencia diferencial del problema por categorías socioeconómicas. aunque la attrition sea alta sólo constituye un problema si es selectiva (Jiménez-Martín y Peracchi. sin excepción. España. la distribución de la attrition según el tamaño y el tipo de hogar. Reino Unido y Alemania parece asentarse un perfil en forma de U. 1998). en los resultados correspondientes a los hogares dependientes de las rentas del trabajo asalariado. los porcentajes de permanencia en la muestra de este segmento de hogares son inferiores a la media de la población. realidad fácilmente explicable por la mayor volatilidad e incertidumbre de este tipo de rentas. con la del que recibe fundamentalmente rentas de la propiedad. La mayor estabilidad económica de este colectivo. 11 . incrementa las posibilidades de seguimiento de los hogares y la probabilidad de que la permanencia en paneles longitudinales sea más prolongada. Tales resultados se repiten en otros países que disponen de paneles de hogares más largos. En Francia. en ningún país. por ejemplo. mostrando. En todos los países.. Tampoco parece aleatoria. Los resultados parecen corroborar tal hipótesis. sin embargo. una probabilidad de permanencia de los hogares numerosos mayor que la media. sucediendo lo contrario en los otros tres países considerados. en los que el envejecimiento de la población es una de las características con mayor capacidad explicativa de la salida de la encuesta (Fitzgerald et al. existe. comparada. En Italia y. porcentajes de permanencia más elevados. dada la mayor movilidad residencial de este colectivo. sin embargo. por el que los individuos que viven en hogares unipersonales y los de mayor dimensión presentan porcentajes de salida superiores a los del resto de la población. en los hogares con sustentadores más jóvenes. relacionada con la mayor estabilidad en la muestra de los hogares con una gran presencia de niños. El abandono de la muestra en varios países por parte de los jóvenes es también un hecho natural. Las coincidencias son plenas. Lo contrario sucede. Igualmente lógica es la hipótesis de una mayor propensión a abandonar la muestra en sucesivas olas de los hogares pensionistas. con tasas de abandono sensiblemente superiores al resto de categorías. salvo España. Tales resultados tienen su traslación lógica en los perfiles por edades de la attrition: la relación en casi todos los países presenta un perfil cuadrático. en menor medida. con las rentas de la propiedad. salvo en el caso de Alemania. con tasas de salida considerablemente superiores a la media en los mayores de 65 años y en la mayoría de los casos.hogares presentan tasas de attrition superiores a la media en España e Italia. con porcentajes de permanencia en la muestra mucho más reducidos en todos los países de los hogares con sustentadores divorciados o separados. La corrección de la attrition Una conclusión general del análisis descriptivo previo es que la attrition observada en el Panel de Hogares de la Unión Europea parece mostrar cierta selectividad. a que se trata del núcleo familiar más estable. todos los países en la sobre-representación en la muestra de las parejas con hijos. debido. 2004). que recoja la probabilidad de abandono de la encuesta. La distribución de frecuencias parece respaldar tal hipótesis. sin embargo. Aunque la extensión de la attrition no parece cuestionar significativamente la representatividad longitudinal de la encuesta. Reino Unido y Alemania los niveles educativos más altos parecen asociados a una mayor permanencia en la muestra. ya que. En la medida. este resultado contrasta con el obtenido con otras fuentes (Gradín et al. la distribución no aleatoria puede sesgar los posibles resultados de los 12 . puede resultar útil la construcción de un sistema de ponderación longitudinal de cada observación. parece bastante razonable que los hogares con vivienda en propiedad tengan una movilidad residencial menor que los que acceden a la vivienda en régimen de alquiler.. A priori. En el caso de España. 2. Mientras que en Francia. La divergencia entre el modelo “latino” y el resto también queda de manifiesto en el caso de la distribución de la attrition según el nivel educativo del sustentador principal. cobra sentido el análisis de la probabilidad de permanencia en la muestra según el régimen de vivienda. a priori.3. en que buena parte de la descripción realizada descansa en la hipótesis de la movilidad residencial de los hogares. aunque sólo en algunas variables y países. en algunos casos. Los resultados relativos al estado civil parecen corroborar tal impresión.Coinciden. determinante de la falta de respuesta por la imposibilidad de realizar el seguimiento del hogar. finalmente. en España e Italia la educación aparentemente no parece ser un factor responsable de la salida de la muestra ni tampoco parece que exista una relación lineal o cuadrática con el nivel de ingresos. con porcentajes de permanencia muy superiores de los hogares con vivienda propia respecto a los que disfrutan de viviendas alquiladas. condicionada a la presencia de un conjunto de características socioeconómicas. Si se acepta que la forma más conveniente de modelizar la relación expresada es mediante una función de distribución logística.estudios longitudinales.. Siguiendo otros trabajos (Fitzgerald et al. construimos estos factores longitudinales a partir de la estimación del propensity score o probabilidad de seguir en la encuesta. por tanto. A los individuos con mayor probabilidad de salida de la muestra se les asignaría una mayor ponderación. la probabilidad de permanecer en el panel puede expresarse como: ' P (Y = 1) = e Xiβ ' 1 + e Xiβ = ps (3) 13 . La estimación de tal probabilidad depende de las hipótesis que se hagan sobre ui. de algún tipo de estimación de la probabilidad no lineal de permanecer en la muestra a partir de las características de los individuos entrevistados en la primera ola. Pape. 2004. Estos pesos serían. Gradín et al. La probabilidad de permanencia en la encuesta puede formularse como: Pr (Y=1) = xi’β + ui = ps (2) donde β representa el vector de coeficientes correspondientes a las características socioeconómicas de cada individuo u hogar (xi’) y ps es la probabilidad estimada para cada observación. por tanto.β) (1) siendo x un vector que recoge las características de individuos u hogares en el momento de la primera observación. el resultado de la estimación probabilística de cuántas observaciones que han salido de la muestra representa una observación concreta. 2004). P(F)= eF/(1+eF).. 1998. La estimación parte. Al término de la última ola disponible los individuos que estaban inicialmente pueden haber seguido en la muestra (Y=1) o haber abandonado el panel (Y=0): Pr (Y=1) = F(x. Una cuestión clave es la selección de variables en la especificación de las regresiones que tratan de explicar la probabilidad de permanecer en la muestra. La especificación de la renta. que es la inversa de la probabilidad de permanecer en la muestra a lo largo del período considerado y que es el elemento clave en el análisis. sin embargo. por ejemplo. por tanto. cuadrática o logarítmica. El peso longitudinal de cada observación i puede calcularse. puede dar lugar a resultados diferentes. que estimaremos a través de probits. tal procedimiento puede resultar limitado si no se conoce correctamente la probabilidad conjunta de que un hogar salga de la muestra. El primer término es el “propensity score weight”. como: φ i . pueden construirse factores de ponderación longitudinales. Los valores “missing” en una variable excluyen la observación correspondiente de la regresión.t = (1 / p s ) N t =1 1 = ⋅ ∑ (1 / p s ) p s ∑ (1 / p s ) (4) N t =1 donde Nt=1 representa el tamaño de la muestra inicial y de donde puede deducirse que ∑wi. Las 1 Como señalan Kalton y Brick (1994). al generar un factor común constante para todas las observaciones de una ola.t=1. Existe. una notable sensibilidad de los resultados tanto a la selección realizada como a la forma de considerar cada variable. La estrategia más habitual consiste en el cálculo de la inversa de tales probabilidades1. no modifica el peso relativo de cada observación. Una alternativa es asignar el valor medio de la distribución cuando no existe información sobre una variable concreta. además de la probabilidad individual de cada uno de sus miembros.A partir de las probabilidades de permanencia en la muestra. sin que sea posible asignarle un peso específico. En las estimaciones realizadas se incluyen las variables del PHOGUE a menudo identificadas como significativas en otros estudios previos que han tratado de estudiar la attrition con paneles de hogares. además. Las mayores garantías que ofrece la inclusión de variables significativas en otros trabajos no evita. El segundo término permite elevar la muestra de cada ola al tamaño de la inicial. Tal cálculo simplifica la comparación de las frecuencias entre olas y. un problema especial con los valores perdidos. 14 . por decilas. Un tercer modelo añade. y. al poder utilizar tanto la información que ofrecen los datos referidos a las características del sustentador principal como los datos estrictamente individuales. sin embargo. el estado de salud. el estado civil y el nivel educativo. 2 Se excluyen. utilizando para ello el fichero de adultos del PHOGUE. el número de niños y el número de miembros que trabajan. con ello. 15 . Existe también otra disyuntiva. el régimen de vivienda y varias características relativas al sustentador principal. la relación con la actividad. otras variables del hogar sin problemas de falta de respuesta. la principal fuente de renta de los hogares. además de esta última. Se estiman. el sexo. el tipo de hogar. Se trata esta última. Este abanico de opciones obliga a la estimación de diferentes modelos y a la selección de aquéllos que presenten resultados más robustos. En este trabajo estimamos dos tipos de modelos. Parece más recomendable la exclusión de las regresiones de aquellas variables con mayor probabilidad de falta de respuesta.imputaciones. El primer tipo extrae el vector de características determinantes de la attrition entre las variables relativas a las características del hogar y el sustentador principal. Un segundo modelo añade la edad y el tercer modelo. por tanto. un segundo modelo incluye las mismas variables menos la educación. además de la educación. como la edad. el sexo. pueden generar problemas importantes. del cálculo de ponderaciones. El primero incluye la renta del hogar por adulto equivalente. Por tal razón. al ajustar la información a criterios estadísticos más que a datos reales. a los niños y a los adultos sin cuestionario completo. El segundo tipo de modelos se nutre de las características estrictamente individuales. de la variable que presenta más valores perdidos en todos los países. Un primer modelo utiliza como variables explicativas de la attrition la renta neta individual. que es el que contiene este tipo de información2. tres modelos distintos con este primer tipo de información. La presencia de valores missing en algunas variables identificadas en otros estudios como con un alto grado de asociación estadística con la probabilidad de permanencia en la muestra obliga a examinar los resultados que se producen tanto incluyéndolas como excluyéndolas del modelo. por ello. como el tamaño del mismo. de las estimaciones. sin embargo. el estado civil y el nivel educativo individual. corroboran la conclusión general del análisis descriptivo previo de un tipo de attrition no completamente aleatoria. Resulta relevante.b. en la mayoría de los países. como el número de niños y el tamaño del hogar o el número de individuos que trabajan. que se muestran en los Cuadros 2 y 3.c. obligando su inclusión a la eliminación de observaciones en la construcción de los factores de ponderación. sin embargo. Ello no parece incompatible. que su eliminación del modelo no suponga cambios en los coeficientes. Se trata éste de un dato crucial en el procedimiento de estimación. mejorando. ya que. al presentar algunas variables efectos estadísticamente significativos. Aparece. en ciertos grupos. la dependencia de las pensiones. ofrece mejores resultados que cuando se incluyen otras variables con elevada tasa de respuesta. además. en los hogares que dependen de las rentas de la propiedad. Esta probabilidad también es menor. es muy similar. es la variable con mayor falta de respuesta.). salvo en el caso francés y. Los resultados permiten identificar también a las parejas con hijos como el tipo de hogar con mayor probabilidad de permanencia. Los modelos construidos con la muestra de individuos adultos ofrecen resultados parecidos. Los coeficientes de las diferentes categorías educativas no parecen ofrecer gran capacidad explicativa. Las estimaciones que tienen en cuenta la información del sustentador principal y el conjunto del hogar confirman algunos de los rasgos del análisis estadístico preliminar. como se ha señalado. en general. una relación más visible y de carácter positivo. reduciéndose significativamente esa probabilidad en el régimen de vivienda en alquiler. generalmente. sin resultar significativa. las situaciones de separación o divorcio. y el régimen de vivienda. una vez que se controlan otras características. salvo en el caso de Italia. y las variables educativas parecen contribuir poco a la 16 . si bien algunas de estas categorías no resultan significativas en varios de los países considerados. en España. disminuyendo la probabilidad de permanecer en la muestra. sin embargo. Resultan especialmente significativas. al perder significación estadística la mayoría de las categorías (Cuadro 2. La relación con la renta. con la idea de que cuanto más avanzada es la edad del sustentador más reducida es la probabilidad del seguimiento en el tiempo del hogar. de la probabilidad de permanencia en el PHOGUE con la renta ajustada y negativo cuando ésta se expresa al cuadrado. la robustez del análisis (Cuadro 2. en general. casi sin excepción. la situación laboral o el estado civil.) Ese segundo modelo. en este caso individual.Los resultados. por ello. más robusto el modelo 2b. a menudo. por tanto. φ2B . los estimados con las características del hogar y el sustentador principal ( φ1A . Resulta conveniente. a los ofrecidos por Eurostat (φE). Un aspecto positivo es la altísima correlación entre las ponderaciones correspondientes al primer tipo de modelos en todos los países. cada productor de los ficheros originales cuenta con cierta discrecionalidad para la construcción de los sistemas de ponderación. aunque aparentemente el procedimiento es similar. resultando ésta una cuestión crucial. no obstante. que excluye la educación y evita reducir el número de observaciones. Los siete tipos de ponderación longitudinal corresponden. lógicamente. Destaca del cuadro de resultados la nula relación entre los pesos ofrecidos por Eurostat y los estimados con los dos tipos de variables. evaluar si los posibles resultados cambiarían sensiblemente según se opte por una u otra ponderación. Eurostat se limita a señalar que los pesos longitudinales del PHOGUE se han construido considerando los patrones de no respuesta y con procedimientos de calibración que tienen en cuenta controles externos. El panorama no cambia cuando se introduce la edad (Cuadro 3b) y el estado de salud (Cuadro 3c). El estudio de las correlaciones entre los pesos longitudinales obtenidos con cada estimación puede informar sobre la posible sensibilidad de los resultados a la opción escogida. El Cuadro 4 ofrece la matriz de correlaciones con los distintos pesos estimados para cada país. La comparación entre cada sistema de ponderación se realiza. En la práctica. que conciliarlos con diferentes objetivos relacionados con la depuración de datos. φ 2A . teniendo en cuenta solamente los individuos con cuestionarios completos. respectivamente. Los resultados no tienen por qué ser coincidentes. lo que introduce la posibilidad de resultados diferentes si los cálculos realizados son muy dependientes del procedimiento de ponderación utilizado. en la medida en que 17 . Parece también importante comparar los pesos longitudinales obtenidos a partir de los probit con los que ofrece el fichero de microdatos de Eurostat.mejora de la estimación(Cuadro 3a). Para el cálculo de las ponderaciones parece. La inclusión o no de la educación no parece relevante. φ3B ). φ3A ) y los estimados con las características individuales ( φ1B . teniendo. de los factores estimados en el análisis dinámico de la distribución de ingresos ofrece garantías suficientes. pero moderada.la opción por el modelo A2 permitiría evitar la eliminación de un número de observaciones no desdeñable en algunos países. La mayor eficiencia de las estimaciones que permiten contar con el conjunto de observaciones de la muestra aconseja. por tanto. En sentido contrario. si bien se aprecia un menor peso con las ponderaciones de Eurostat del extremo inferior de la distribución de la renta. Francia e Italia. según se opte por un criterio u otro. por tanto. En el caso de Alemania. Se produce 18 . que la estimación se base en las características individuales en lugar de las del hogar. poco sensible a la inclusión o no de otras variables del hogar. La correlación entre ambas ponderaciones es positiva. Francia e Italia destaca el mayor peso concedido a las decilas más ricas. Si la especificación del modelo que sirve de base de las estimaciones es correcta debería haber. aunque el mejor ajuste se da en los casos de Alemania. En España e Italia no se constata un efecto tan pronunciado. grandes coincidencias entre la distribución inicial y la del panel puro ponderado por los factores construidos con el “propensity score”. Su utilización implica conceder un mayor peso relativo a determinadas categorías de la población. Una manera simple de constatar la fiabilidad que pueden tener las ponderaciones estimadas es comparar la distribución inicial de frecuencias corregida con los pesos de sección cruzada de Eurostat con la que resulta de aplicar este sistema de ponderaciones a la ola inicial para los individuos que permanecen en la muestra durante todo el período de observación (panel puro). sin embargo. Los datos para los diferentes países. llama la atención la distancia entre las frecuencias originales y las resultantes de aplicar a la muestra inicial del panel puro los pesos definidos por Eurostat. pero con pesos algo diferentes de los que resultan de considerar la información estrictamente individual y sin ninguna relación con las ponderaciones que ofrece Eurostat. El uso. seleccionar la segunda variante del primer tipo de los dos modelos estimados. lo que podría generar cierta sensibilidad en los resultados. a priori. Las desviaciones de la última columna respecto a la primera son muy reducidas en la mayoría de los casos. Sí parece tener más importancia. recogidos en el Cuadro 5. revelan un alto grado de simetría entre las distribuciones de frecuencias de un conjunto muy amplio de características. por ejemplo. en general. con vivienda en propiedad y. 3. con mayor número de hijos. En el resto de variables analizadas los cambios son similares en todos los países. la diversidad de procesos determinantes de los cambios en las fuentes de renta podría estar originando una diferente variabilidad en el tiempo de las rentas de los hogares.también un redimensionamiento de la muestra en la distribución de la población según la fuente principal de renta del hogar. Son varios los interrogantes planteados por los análisis estáticos comparados de la desigualdad que sólo encuentran contestación desde una perspectiva dinámica. salvo en Alemania. podría explicar la mayor inestabilidad de la renta familiar en los países considerados. reduciéndose el peso de los hogares con sustentadores separados o divorciados. aunque difieren entre los países considerados en su dirección. ATTRITION Y MOVILIDAD DE INGRESOS El estudio comparado de la dinámica de las rentas individuales es una de las principales posibilidades abiertas con el desarrollo del PHOGUE. La aparente estabilidad en la distribución de la renta en varios países europeos ha podido estar acompañada por reordenaciones importantes de los hogares en la escala de rentas. en cualquier caso. Coinciden. pero no en Alemania y Reino Unido. pero siempre alejándose las frecuencias de las de la muestra inicial. En general. La acusada heterogeneidad de la intensidad de las prestaciones sociales. afectando a la valoración del bienestar. el debate recurrente sobre 19 . Se aprecian también divergencias entre países en la distribución por edades aplicando estos pesos. lo contrario sucede en Alemania e Italia. se aprecia una mayor ponderación con estos pesos de los hogares con rentas del trabajo asalariado y se dan también cambios en el peso demográfico de los pensionistas. no se traduce en una ganancia de peso en todos los países de los hogares de mayor dimensión. Los pesos de Eurostat también modifican ligeramente la distribución por tipos de hogar. Mientras que en España y Francia su aplicación hace perder peso a los hogares unipersonales. sucediendo algo similar en el caso de las rentas privadas. De la misma forma. sin duda. donde los datos apuntan al proceso contrario. todos los países en una menor presencia en la muestra inicial de los hogares monoparentales cuando se usan las ponderaciones de Eurostat. al resultar éste un rasgo presente en España y Francia. Sin olvidar. Este dato. sin embargo. aumentando el de los hogares con titulares con mayor nivel educativo. Aunque el análisis previo mostraba una diferente incidencia de la attrition en cada país. El efecto de la attrition sobre la movilidad de ingresos Un procedimiento estandarizado de cálculo de los efectos de la attrition sobre los resultados observables de la movilidad de ingresos consiste en la comparación de una batería de indicadores estimados para dos submuestras correspondientes a un período t – a. sin embargo. Los menores niveles de attrition en algunos países en las categorías educativas más altas podrían contribuir a reflejar incorrectamente los procesos de movilidad salarial. La respuesta a qué grado y qué tipo de movilidad de ingresos prevalece en una sociedad concreta depende. Dos son las cuestiones que permiten corroborar en qué medida la attrition del PHOGUE puede introducir o no sesgos de cierta magnitud en el estudio de la movilidad de ingresos.modelos sociales alternativos. si esos sesgos pueden corregirse mediante el uso de métodos adecuados de ponderación de los individuos que abandonan la muestra. por la posible falta de representatividad de la muestra del PHOGUE al término de su elaboración respecto a las características iniciales. 3. de la calidad y representatividad de los datos de panel. podría dar lugar a la obtención de indicadores de movilidad ascendente muy superiores a lo que deberían ser sus valores reales. En primer lugar. siendo t el número de olas disponibles del panel y a un número de años comprendidos 20 . se puede estimar. Una mayor salida de los hogares de menores rentas. a partir de los factores de ponderación longitudinal calculados en el apartado anterior.1. con una extensión muy diferente de los problemas de desigualdad salarial y trabajo de bajos salarios en países con diferencias notables en la organización de los mercados de trabajo y la protección social. Las posibles conclusiones a las que se puede arribar a partir de la aplicación de las metodologías habituales del análisis dinámico de las rentas individuales están muy condicionadas. La posibilidad de que la pérdida gradual de muestra no sea aleatoria puede afectar al análisis longitudinal de los hogares. En segundo lugar. existe suficiente evidencia de que en la mayoría de los casos ésta se manifiesta de manera selectiva. se debe contrastar si los indicadores habituales de movilidad cambian sustancialmente o no debido al abandono progresivo de la muestra de determinados grupos de hogares. por ejemplo. en buena medida. . Behr et al. 2003).. siendo k ∈ N un individuo que permaneció en la muestra del PHOGUE en las t – a olas. que en alguno de los años intermedios del período de realización del PHOGUE se quisiera analizar la movilidad de ingresos en el período transcurrido hasta entonces (t – a). siendo N≡{1... La intuición de este tipo de ejercicios es simple y ha sido desarrollada en diversos trabajos previos (Fizgerald et al. contando con la disponibilidad de datos para el conjunto del período t.. puede afirmarse que existe un efecto de la attrition sobre la movilidad si M(xk→yk)≠ M(xp→yp).entre la primera y la última ola. Son varios los índices que permiten sintetizar en una única medida las transformaciones de los ingresos individuales.y2.. que recoge las rentas de ese individuo en la distribución inicial y final.yn)∈ R+ la correspondiente a un segundo período.tk) dentro de un intervalo temporal concreto (t0.. Dicha transformación puede suponer tanto variaciones en los ingresos finales de cada individuo como cambios en su posición en la escala de rentas.. la que permaneció en el panel durante las t olas o panel puro (submuestra p).. Siendo xp→yp la transformación de rentas correspondiente a los individuos que permanecen en la muestra todas las olas. La relación entre la desigualdad de sección cruzada y longitudinal ha sido formalizada por Shorrocks (1978a).yi) para el conjunto del período.x2. n Sea R+ el conjunto de distribuciones posibles para una población formada por N n individuos. Una primera submuestra sería la formada por todos los hogares que estaban en el panel en el momento t – a (submuestra k) y otra.. 1998a.tn) con la desigualdad resultante de la consideración de las rentas agregadas de cada individuo en el conjunto del período: 21 .. más reducida. Es posible asignar a cualquier individuo i ∈ N un vector de rentas (xi.xn)∈ R+ la distribución inicial de la renta n ordenada de manera ascendente e y=(y1. respondiendo a distintos conceptos de partida. puesto que la transformación x→y genera una variación intertemporal en las rentas individuales. a través de un índice de movilidad que compara la desigualdad en distintos sub-períodos (tk-1 .. Supongamos.n}. La transformación observable en el momento t – a es xk→yk.. x=(x1. Cada uno de ellos captura una dimensión diferente de la movilidad..2. que pueden resumirse a través de un índice de movilidad (M). tn)). X una distribución de ingresos y wk un factor de ponderación de la renta agregada recibida en cada subperíodo k (wk = µ(xtk-1. Otro tipo de enfoques tratan de estimar algún tipo de relación estadística entre las rentas individuales de la distribución final (y) y la inicial (x). muy difundido.y)). definido como el complementario de la correlación entre las rentas (en logaritmos) de cada período.tk)/µ(xt0. mayor sería el valor de la traza y menor el valor del índice. Un tercer enfoque. Esta idea queda también recogida en el índice de Hart. El más conocido es el de Shorrocks (1978b): M ( P) = n − tr ( P) n −1 (6) donde tr es la traza de la matriz de transición y n el número de percentiles y. pone el acento en los cambios de estado dentro de la distribución de la renta. t n )] n ∑ w I [x(t i =1 k k −1 . La forma más habitual de medir esta dimensión de la movilidad es mediante la construcción de matrices de transiciones de los individuos entre los distintos percentiles de la distribución en dos momentos del tiempo. A partir de estas matrices se pueden construir indicadores sintéticos del conjunto de transiciones. Su índice promedia los movimientos fuera de la diagonal: n n BI = ∑∑ plj l − j (7) l =1 j =1 22 . t k )] (5) donde I es un indicador de desigualdad. La medida más básica es el coeficiente de correlación entre las rentas de las dos distribuciones (ρ(x. es el propuesto por Bartholomew (1973).R= I [x(t 0 . A mayor probabilidad de permanencia en el mismo estrato de renta. Otro indicador. de filas y columnas de la matriz. complementario del anterior. por tanto. que repite ese comportamiento con los indicadores de rigidez de rentas. La única excepción es Francia. de la attrition sobre las estimaciones de movilidad no está tan relacionado con los valores agregados de los índices sino con la posibilidad de obtener indicadores diferentes cuando se descompone la movilidad en sus componentes estructurales o cuando se analiza por particiones de población. Cuanto mayor sea el valor del índice. un patrón común de resultados en todos los países: la movilidad observada es sistemáticamente inferior con la muestra de panel puro para las ocho olas que con la formada por todos los individuos que estuvieron al menos las cuatro primeras olas. Sólo en el Reino Unido la attrition parece tener un efecto más importante sobre la magnitud de la movilidad observada. pero que muestra una mayor movilidad con el panel puro cuando se utilizan las matrices de transición. Las diferencias.donde plj representa las transiciones hacia percentiles distintos del inicial. También resulta un indicador intuitivo de la movilidad el porcentaje de hogares que permanecen en la misma decila. Un indicador que permite una primera aproximación a esta diferenciación es el propuesto por Fields y Ok (1996). especialmente cuando ésta se aproxima a través de indicadores de asociación estadística. Parece necesario identificar el modo en que la caída no selectiva de la muestra afecta o no a la diferenciación entre las reordenaciones de los individuos entre las dos distribuciones y las modificaciones en la estructura de rentas como factores que explican las fluctuaciones de los ingresos a lo largo del tiempo. mayor es la movilidad. sin embargo. no parece que la salida futura de la muestra de una parte considerable de las observaciones introduzca un sesgo en las comparaciones entre países. En primer lugar. sin embargo. entre los indicadores con las diferentes submuestras son pequeñas. en cualquier caso. especialmente en España y Alemania. quienes definen un índice que resulta de la suma de los valores absolutos de los cambios de renta de cada individuo u hogar: 23 . La estimación de los diferentes tipos de indicadores con las dos submuestras revela algunos resultados interesantes sobre los efectos de la attrition (Cuadro 6). No se producen reordenaciones entre ellos y la varianza de los valores de los diferentes indicadores nacionales no se modifica sustancialmente. El principal efecto. Se repite. y ) = ∑ log x i =1 i − log yi (8) n Una característica importante de este indicador es su carácter aditivamente descomponible en el componente de movilidad debida a las transferencias de renta entre individuos u hogares sin que cambie la renta total.. y ) + T ( x. Las posibilidades de descomposición del índice de Fields y Ok se extienden también al ámbito de las particiones por grupos de población. ) m x y ∑ j =1 n * n 1 j n n ∑ log y i =1 j i − log xij (11) 24 .. El índice puede desagregarse como una media ponderada de la movilidad de los distintos grupos de población.n particiones.. y j ) = ∑ mnj ( x j . El indicador puede descomponerse como: m n ( x.yj: [ ] J nj mn ( x1 . siendo las ponderaciones el peso demográfico de cada grupo: J nj = ( ..... y la movilidad debida al crecimiento económico.. El índice puede descomponerse como una media ponderada del movimiento de ingresos específico de cada categoría de la población.. y ) = K ( x. asimilable a la movilidad de intercambio.. ( y1 .. ∀j=1. y j ) j =1 n (10) siendo x e y las distribuciones de renta de una misma población en dos momentos del tiempo y mn una función del movimiento de rentas durante ese intervalo temporal. y ) = 1 2 (log yi − log xi ) + ∑ (log xi − log yi ) ∑ n i =1 n i∈L (9) donde K(x.J y xj... similar al concepto de movilidad estructural...y) refleja el movimiento total de rentas atribuible a las transferencias de los que ganan a los que pierden. x j ).y) resume los cambios en las rentas provocados por el crecimiento económico y T(x..n m n ( x. Si se divide la población en J∈1.. El efecto más grande de la pérdida no aleatoria de muestra se da en Francia. en el caso de los jóvenes que viven solos y en las parejas sin hijos. aunque también se observan diferencias relevantes. al producir pérdidas de peso del componente de crecimiento en todos los países. Éstas afloran en las distintas fuentes de renta en todos los países. La descomposición por grupos de población obliga a un nivel más desagregado de información para el análisis. Si la atención se fija en la movilidad por tipos de hogar. Lo principal. parece acentuar este patrón. permaneciendo el patrón de dominio del crecimiento en Reino Unido y de la movilidad debida a las transferencias en el resto. presentando valores más bajos en el caso de la muestra del panel puro. Las clasificaciones menos desagregadas imponen. La attrition parece aumentar la movilidad de los individuos que viven en hogares con sustentadores en edades intermedias y apenas 25 . de los diferentes componentes de la movilidad en las dos submuestras añade matices interpretativos a los resultados previos (Cuadro 7). El índice de movilidad de Fields y Ok apenas registra pequeñas modificaciones cuando se pasa de una submuestra a otra. como en la batería de indicadores anterior. casi todos los países registran importantes diferencias tanto en los indicadores como en la contribución a la movilidad total. La estimación de los indicadores de movilidad respectivos de cada categoría (Mi) y de su contribución a la movilidad del conjunto de la población (Ci) se ve afectada por las mayores dificultades de representatividad (Cuadros 8 y 9). salvo en España. con valores observados de la movilidad ligeramente menores con el panel puro. en este caso. una menor distancia entre los indicadores obtenidos con cada muestra. Algo similar sucede con los individuos pertenecientes a hogares monoparentales. aunque sin que predomine un patrón común. Existen divergencias entre países. en todo caso.La estimación. lógicamente. según se considere la muestra de panel puro o la muestra correspondiente a los que estuvieron al menos las cuatro primeras olas. Únicamente las pensiones parecen estar relacionadas. sin embargo. es que no se modifica sustancialmente el peso de cada componente. La attrition. donde la attrition hace que el índice de movilidad asociado al crecimiento crezca un 7% y ciaga más del 6% el de transferencia. salvo en el caso de Francia. con indicadores y contribuciones mayores con la muestra k que con el panel puro. excepto en Francia y Reino Unido. La attrition produce en todos los países una menor contribución a la movilidad de las personas solas mayores de 65 años. por ejemplo. utilización de los pesos longitudinales de Eurostat ( φil = φ E ) y estimación de sistemas de ponderación a partir del cálculo de la probabilidad condicional de permanecer en la muestra ( φil = φ 2A ). La movilidad de ingresos con ponderación de la attrition: ¿difieren los resultados? La comparación de los resultados con las dos submuestras revela que el problema de la attrition. Si. especialmente en el caso de la descomposición del índice de Fields y Ok. por tanto. la movilidad observada podría ser sustancialmente mayor. alguno de los factores longitudinales diera más peso a los grupos de renta baja. Siguiendo las opciones marcadas en el análisis previo. la introducción de procedimientos de corrección de la attrition que traten de corregir dichos sesgos. si bien no parece tener una gran incidencia sobre los indicadores agregados de movilidad. dado que este grupo protagoniza 26 .2. una reducción de la contribución a la movilidad en el caso de viviendas en propiedad y una ganancia en el de alquiler. dando origen la caída de la muestra a una reducción de la contribución de los individuos que viven en hogares con sustentadores casados a la movilidad total y a aumentos. por el contrario. por regla general. disponemos de tres alternativas diferentes: ponderación unitaria de cada observación del panel ( φil = 1). de la contribución relativa de separados y divorciados. Las ventajas y los problemas señalados anteriormente para cada opción se reproducen de manera ampliada cuando se aplican dichos factores al análisis de la dinámica de los ingresos individuales. 3. En el resto de categorías las diferencias son poco marcadas.modifica las diferencias por sexos. con la excepción de las diferencias según el régimen de tenencia de la vivienda. causando la attrition. puede introducir sesgos de cierta magnitud en los ejercicios de descomposición de los movimientos intertemporales de los ingresos individuales. Cada uno de los indicadores de movilidad utilizados es muy sensible al tipo de ponderación escogido. El ajuste de los datos teniendo en cuenta una u otra ponderación podría dar lugar a variaciones muy diferentes de la movilidad observada. Parece razonable. Son muy moderados también los cambios en los indicadores correspondientes al estado civil. La cuestión más relevante. con España. reordenaciones. con ello. por ejemplo. La estimación de las correlaciones de los diferentes tipos de ponderaciones cuestionaba la neutralidad de la decisión (Cuadro 4).habitualmente un mayor número de transiciones en la escala de rentas que otros estratos de la distribución. sin embargo. cuando se opta por un procedimiento u otro de ponderación. en cualquier caso. cuando se opta por las ponderaciones iniciales de Eurostat. sí modifican al alza (Alemania y Reino Unido) y a la baja (Francia) los valores iniciales. En general. la situación generalizada es la de modificaciones poco visibles de las cifras. Si se adopta el primero de estos enfoques. de hecho. y con ello en la robustez del análisis. En el caso de las medidas de asociación estadística se producen cambios sustanciales cuando se pasa de la no consideración de pesos longitudinales a la utilización de los factores estimados mediante las regresiones no lineales. Los índices parecen insensibles al uso de los pesos estimados en lugar de no considerar ponderaciones individuales cuando la movilidad se estima a través de matrices de transición. Si se utilizan los factores propuestos por Eurostat. El cálculo de la misma batería de indicadores agregados de movilidad que en el caso anterior ilustra bien los posibles efectos de los procedimientos alternativos de corrección de la attrition. No obstante. siendo Italia el único caso en el que no hay cambios de posición. que se convierte. Cambian. desde un cuadro de diferencias casi mínimas entre países a diferencias mucho más apreciables. en el país con la menor correlación entre las rentas iniciales y finales con los pesos estimados. como en Francia. el índice de Hart muestra una mayor movilidad con estos últimos pesos que sin ellos. es si se producen importantes modificaciones en los indicadores agregados. La nula relación con los pesos longitudinales estimados a través de la probabilidad de permanencia en la muestra se manifiesta ahora en diferencias apreciables en los valores de los índices y en reordenaciones de los países. los resultados. España. No sucede lo mismo. pasaría 27 . Se registran. La atención se centra ahora en el conjunto de olas disponibles del PHOGUE (Cuadro 10). aunque no dan lugar a reordenaciones entre países. Los cambios son mucho más moderados cuando la movilidad se analiza desde la perspectiva de la rigidez de ingresos o de las transiciones en la escala de rentas. modifican la contribución relativa a la movilidad de los dos componentes (al alza la del crecimiento en Alemania. Pese a que los cambios en los índices específicos de movilidad de cada categoría son. Se eleva. 28 . relativamente pequeños.de ocupar una posición media si se toma como referencia el porcentaje de individuos que permanecen en la misma decila o en la vecina a ser el país con mayor número de transiciones. como en los índices agregados. salvo en el Reino Unido. Menos intensa es la modificación que produce el uso de los pesos en la partición por edades. Los pesos de Eurostat. Dados estos resultados. por ejemplo. en general. La utilización de los pesos longitudinales alternativos produce mayores diferencias en los resultados de la descomposición de la movilidad por grupos de población. salvo la mayor aportación de los jóvenes en Italia y Reino Unido y aparece con nitidez una mayor contribución de las mujeres. Estos cambios siguen un patrón bastante definido en el salto desde el cálculo de los indicadores con ponderaciones unitarias al uso de los factores estimados. Los resultados de la descomposición del índice de Fields y Ok en el doble componente de crecimiento y transferencia sí parecen dependientes de las decisiones adoptadas. mientras que lo contrario sucede con aquellos cuya principal fuente de ingresos son las rentas privadas. En el primer caso. el panorama de cambios relativamente pequeños cuando se opta por los pesos estimados en lugar de la ponderación unitaria y de mayor magnitud cuando los índices se calculan con los pesos de Eurostat. 13 y 14). donde pasa a dominar en lugar de la situación de equilibrio en los cálculos sin ponderaciones. en todos los países la contribución relativa de los hogares unipersonales y se reduce sustancialmente la contribución de los individuos dependientes de rentas del trabajo. Reino Unido y Francia. aunque los cambios sean relativamente pequeños. y a la baja en Italia). manteniéndose. lo que hace que la contribución total a la movilidad se modifica sustancialmente en varios grupos cuando se pasa de un sistema de ponderación a otro (Cuadros 12. cabría esperar que los correspondientes a ejercicios de descomposición por tipos de movilidad o grupos de población pudieran verse afectados por el uso de un sistema u otro de ponderación longitudinal. no sucede lo mismo con el peso demográfico de cada grupo. sistemáticamente elevan la contribución del crecimiento en todos los países. habitualmente. se ha visto condicionada por los límites naturales de este tipo de información. especialmente en el análisis más desagregado de la movilidad de ingresos. Los cambios en la contribución relativa de cada grupo son mucho más pronunciados y. existe también una clara relación lineal inversa entre el tamaño del hogar y la mayor contribución a la movilidad cuando se opta por utilizar los pesos estimados. una notable sensibilidad de los resultados al sistema de ponderación seleccionado. Las diferentes estimaciones realizadas parecen poner de manifiesto que la attrition observada en el PHOGUE se caracteriza por cierta selectividad. sin embargo. Las estimaciones realizadas confirman. la movilidad de ingresos ha recibido una considerable atención. como aquellos con sustentadores separados o divorciados o que viven en viviendas en régimen de alquiler. CONCLUSIONES La creciente disponibilidad de bases de datos longitudinales ha dado lugar al desarrollo de nuevas líneas de investigación que tratan de explorar diferentes aspectos relacionados con la desigualdad y el bienestar social. Entre otros procesos dinámicos. por tanto. un cambio en la representatividad de las observaciones finales. Buena parte de este trabajo. no siguen un patrón definido. con un notable impulso del trabajo empírico. El objetivo principal de este trabajo ha sido tratar de examinar en qué medida el Panel de Hogares de la Unión Europea está afectado por un problema de attrition no aleatoria y tratar de corregir su posible incidencia sobre el estudio de la movilidad de ingresos en un grupo de países de la Unión Europea. más intenso cuanto más selectiva sea la probabilidad de permanecer en la muestra. aunque sólo en 29 . Este panorama cambia significativamente cuando los resultados se comparan con los que genera el uso de los pesos longitudinales propuestos por Eurostat. Por último. 4.Destaca también la mayor contribución a la movilidad de los segmentos de población con mayor probabilidad de que sus ingresos fluctúen en el tiempo. sustentado en una notable mejora de los métodos y las técnicas de análisis. La pérdida de observaciones a medida que se han ido realizando nuevas olas de datos (attrition) supone. en general. especialmente acusadas en algunas particiones de la población. que permitan corregir el problema constatado de attrition no aleatoria. El modelo seleccionado para construir los pesos longitudinales. Tal realidad alerta sobre la posible sensibilidad de los resultados de las estimaciones dinámicas cuando se opta por uno u otro procedimiento. las diferencias en los indicadores estimados. diferentes modelos de probabilidad. los contrastes realizados revelan una notable sensibilidad de los resultados al sistema de ponderación utilizado. a la vez que parece generar un alto grado de simetría con las distribuciones de frecuencias de la muestra inicial. Se han construido. en cuanto a las características iniciales de la muestra. para ello. que corroboran la existencia de un tipo de attrition no completamente aleatoria. 30 . aunque parcial.algunas variables y países. ofrece resultados bastante diferentes. La pérdida. especialmente relevantes para el análisis de modelos sociales y evaluación de políticas públicas. dependiente de la probabilidad de permanencia en la encuesta. A la luz de los cálculos realizados. En el caso de la movilidad de ingresos. la corrección de los resultados con sistemas de ponderación directamente diseñados a partir de la estimación de la probabilidad de permanecer en la muestra puede contribuir a corregir el problema. afecta decisivamente a los ejercicios de descomposición de ésta. de la representatividad de la muestra a medida que se han ido realizando diferentes olas de estas fuente nos ha llevado a la construcción de un sistema de ponderación longitudinal de cada observación. Si bien la attrition no parece producir grandes efectos sobre los indicadores agregados de movilidad. con las que resultan de la utilización de los pesos proporcionados por Eurostat. No obstante. según el tipo de ponderación utilizado obliga a considerar con suficiente cautela las posibles inferencias que puedan extraerse en términos de mejora del diagnóstico de los procesos analizados o de posibles cambios en el diseño de la intervención pública. S. (1998a): “An Analysis of sample Attrition in Panel Data – The Michigan Panel Study of Income Dynamics”. y Del Río. (2003): “Comparing poverty. 33. 31 . (2002): “A cross-country comparison of survey nonparticipation in the ECHP”. M. Journal of Human Resources. Davey. C. y Sevestre. Journal of Human Resources. Bellgardt. N. A cross country comparison based on the European Community Household Panel”. P. Buck. pp. (2001): “Country differences and survey differences in the analysis of attrition in panel studies”.J. Neukirch. John Wiley & Sons. (2002): “Nonignorable attrition and selectivity biases in the Finnish subsample of the ECHP. (1988): “The Panel Study of Income Dynamics after 14 years: An evaluation”. CHINTEX. (2001): Econometric Analysis of Panel Data. A. (2002): “Extent and determinants of panel attrition in the European Community Household Panel”. P. Working Paper 7. Bartholomew. Gottschalk. 416-438. Gould. (1998b): “The Impact of Attrition in the Panel Study of Income Dynamics on Intergenerational Analysis”. Bellgardt. 36 (3). income inequality and mobility under panel attrition. Working Paper 5. J. paper 2002-32. y Welch. pp. CHINTEX. 500-519. E. W. VA: American Statistical Association. pp. (2004): “Inequality. (1973): Stochastic Models for Social Process. D. Becketti. C. Papeles de Trabajo del Instituto de Estudios Fiscales nº18/04. Londres: John Wiley and Sons. R. Journal of Human Resources.J. Cantó.. Gradín. Journal of Human Resources.. Nicoletti.) (1992): The Econometrics of Panel Data.. 785-790. J. 33. T. pp.. A. 251-299. 36.Bibliografía Baltagi. L. C. Matyas.H. 300344.. 6.M. (2001): “Reducing Panel Attrition.. Lillard. A. y Moffitt. Shanahan. (1994): “Weighting schemes for household panel surveys”.. U. O. Chintex Workshop. R. 2ºed. poverty and mobility: choosing income or consumption as welfare indicators”. Behr. L. Kluwer Academic Publishers: The Netherlands. F. B.472-492.. Behr.H. (eds. A Search for Effective Policy Instruments”. pp.J. P. y Moffitt. y Willis.L. Gottschalk. y Rendtel. (2001): “Correcting for Selective Nonresponse in the National Longitudinal Survey of Youth Using Multiple Imputation”. Colchester: University of Essex. 2ª edición. J. An empirical study using additional register information”. U. Journal of Labor Economics. G. Working Paper 12. Hill. y McCulloch. y Peracchi. Working Papers of the Insitute for Social and Economic Research. pp. y Brick. A. D... Kalton. E. y Schafer. R. F. November 2001. CHINTEX. Proceedings of the Survey Research Methods Section of the American Statistical Association. Fitzgerald. Fitzgerald. y Rendtel. Alexandria. J. . 19. DIW Research Notes. Martin. 46. National Poverty Center. pp. 118/99. Luxembourg. pp. 520-555. (2002): “The European Community Household Panel: A review”. Rendtel. 32 . pp. Econometrica. Romeo. Wu. y Healy. U. A. Shorrocks. 467-499. U.P. (1994): “Test for non-ignorable panel attrition and their application on wage estimates fro the German Socio Economic Panel (GSOEP)”. 36.A. Journal of Economic Theory. pp.F. (2001): “Comparing Data Quality of Fertility and First Sexual Intercourse Histories”. Pierret C. A. 439-466. 89. Watson. (1999): Sample attrition between waves 1and 2 in the European Community Household Panel Study. CHINTEX. Journal of Human Resources. An Analysis of the National Longitudinal Survey of Youth 1979 Recall Experiment”. 1013-1024. (2001): “Controlling for Seam Problems in Duration Model Estimates With Application to the Current Population Survey and the Computer Aided Telephone Interview Overlap Survey”. A. 27. (2001): “Documentation of sample sizes and panel attrition in the German Socio Economic Panel (GSOEP) (1984 until 2000)”. F.R. F. Journal of Human Resources. Pape. Journal of Human Resources. European Commission.Pannenberg. 376-393. (2002): “Attrition in Household Panels: A Survey”. Empirical Economics. D. University of Michigan (mimeo).L.6. y Büchel. M. 36. y Long. pp. Peracchi.J. M. Rendtel. L. D. C. (1978b): “The measurement of mobility”. (2001): “Event History Data and Survey Recall. (1978a): “Income Inequality and Income Mobility”. (2004): “How Does Attrition Affect the Women's Employment Study Data?”. S. pp. DIW Discussion papers. Working Paper 4. 63-90. Shorrocks.F. 59 52.73 59.93 38.59 55.21 46.41 56.70 68.08 58.39 52.64 33.88 45.26 56.44 72.56 45.32 52.62 46.07 57.62 65.16 54.15 42.03 64.96 44.49 45.86 53.68 68.82 65.80 63.59 62.76 56.94 44.72 43.73 43.82 57.73 49.45 46.80 42.16 43.72 62.48 42.77 54. Deciles Decile 1 Decile 2 Decile 3 Decile 4 Decile 5 Decile 6 Decile 7 Decile 8 Decile 9 Decile 10 Total Household head's main source of income Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment/Redundancy benefits Any other social benefits or grants Private income Total Household type 1-person household: aged 65 or more 1-person household: aged 30-64 1-person household: less than 30 Single parents 2 adults without children 2 adults with one child 2 adults with two children 2 adults with three children or more 3+ adults without children.48 63.45 55.64 68.36 64.30 50.15 37.58 50.12 48.73 38.02 59.15 53.21 45.14 53.45 53.84 56.87 49.47 56.42 60.50 63.73 48.55 62.46 45.21 56.19 34.98 50.52 43.60 52.62 65.32 52.66 55.29 63.02 41.36 63.06 68.72 66.53 44.33 54.45 46.89 47.79 60.36 59.62 52.39 50.21 43.08 20.90 45.76 52.42 71.58 63.02 71.62 60. Spain France UK Germany Italy 43.01 57.10 44.77 42.38 68.02 45.39 55.20 54.39 37.47 61.32 53.05 52.28 59.08 72.52 68.42 74.42 73.62 65.96 41.59 50.40 48. one or more < 25 3+adults with one child 3+adults with two children 3+adults with three or more children Total Household head's age Aged less than 30 Aged 30-64 Aged 65 or more Total Household head's sex varon mujer Total Household head's marital status married Separated Divorced Widowed Never married Total Household head's educational attainment Recognised third level Second stage of secon.40 76.02 65.70 76.52 52.95 64.Cuadro 1 Porcentaje de individuos que permanecen en el PHOGUE las ocho olas (según las características del hogar al que pertenecen) Characteristics Adjusted Disposable Household Income (a).51 54.37 56.15 63.18 45.46 52.17 73.82 61.99 54.85 44.72 71.41 49.03 73.95 53.49 48.03 45.82 50.58 51.86 55.42 62.78 63.78 61.39 48.83 51.78 47.21 46.89 54.38 51.15 54.14 67.52 49.58 45.08 63.90 42.42 49.64 42.73 57.22 60.93 42.34 45.85 56.46 70.20 74.45 63.20 59.89 52.44 71.72 67.14 56.15 55.39 54.84 49.39 56.74 61.03 72.35 52.42 56.21 57.76 70.53 57.66 65.21 52.00 51.65 33 .65 72.74 44.08 69.00 54.09 45.79 46.44 60.16 58.31 68.15 57.11 68.53 48.74 69. no members aged <25 3+adults without children.91 42.23 49.21 37.60 49.79 45.79 56.21 46.34 46.92 50.03 63.27 68.21 54.21 64.66 63.83 35.48 44.79 63.45 49.30 49.95 47.10 53.39 70.43 68.64 68.46 45.79 42.67 41.80 45.90 41.50 25.35 46.66 76.15 49.04 49.67 45.20 52.12 65.32 57.38 65.03 56.46 54.03 54.64 57. 62 69.15 54.41 53.69 46.74 69.30 61.40 55.21 39.96 63.02 61.33 63.17 74.14 69.21 42.21 43.08 50.Less than second stage Still at school Total Tenure status Owner Rent Accommodation is provided rent-free Total Number of children (<18) in the household 0 1 2 3 4 and more Total Number of full time workers in the household 0 1 2 3 and more Total Household size 1 2 3 4 5 6 7 Total 45.31 63.11 44.61 69.39 57.45 63.90 34.14 63.58 63.12 52.89 56.97 52.96 50.10 68.16 48.70 60.64 75.37 59.37 63.73 52.00 47.61 61.32 42.42 55.12 45.39 43.08 55.48 67.11 57.27 56.20 53.02 68.87 65.08 61.12 54.04 69.67 48.31 48.62 60.07 74.89 52.27 45.78 46.90 60.26 60.08 49.15 42.15 72.83 44.42 58.35 52.86 67.76 52.42 46.59 64.91 48.15 55.72 45.11 68.62 56.15 43.25 46.65 54.30 64.47 63.54 52.25 73.61 57.71 51.21 45.80 54.28 58.73 60.39 50.03 54.90 54.13 58.99 70.91 38.55 68.01 53.43 73.89 43.98 49.52 54.52 48.05 57.14 45.34 45.17 63.28 54.21 61.56 44.80 44.18 63.90 48.79 52.62 52.39 47.62 52.23 52.77 41.15 48.15 66.83 76.54 60.43 44.21 34 .42 63.84 68.98 67.32 45.93 68.22 45. 0190 -.0431225 -.0528046* -.3038116* -.243985* .120759* .701 0.0547962 -.747 0.168962* -.810.0327062 -.0419931 -.1073087 -.1623689* .1360728* .0509624 -.103* -.0064724 -.2321346* .1971432* .0001276 -.049347 -.1023601 .2378984 -.2351149* .338 0.0138249 -.4063956* -.205665* .1732522 .0134072 .567 0.0038994 -.308.1673075* .1450006* .0517804 .1425258* . no members aged less than 25 3+adults without children.0956176 -.32e-08 4.0200669 .96e-06* 7.1769599* -.1111138* -.0368349 .69e-11* -7.1288874* .0132401 -.0535 Note: All children aged less than 18 *Significant at 95%.99e-13* France .3004179* -.079315* -.0865914 -.2021468* -.512.200* -.1049446 .2541995* .0733981* .0772057** -.4711972* -.0915719* .2355286* .2788008* .5558942* -.0638272 .1063767 -.1075921* .2454871* .2147398* -.0879735 .1161008 -.1536366 -.2370916* -.3573602* -.089057* -.1142993* -.0764916 -.561.1634596* -.0666525* -.1068105 .2118209* -.1270251* -.1499141* -.5204509* .022022 .0216407 .095334* -.2834933* -.2698968* .3454967* 16027 10.0251591 .2303944* -.0213912 .0483074 .20e-07* -4.1632142* -.1851032* .3969349* .0898928** -.0178415 21404 14.0972597* -.3248291* -.2584593* -.0211851 -.a Porcentaje de individuos que permanecen en el PHOGUE las ocho olas (según las características del hogar al que pertenecen) Spain Adjusted Disposable Household Income (a) Adjusted Disposable Household Income (a) squared Main source of income Income from self-employment Pensions Unemployment/Redundancy benefits Any other social benefits or grants Private income Household type 1-person household: aged 30-64 1-person household: less than 30 Single parents 2 adults without children 2 adults with one child 2 adults with two children 2 adults with three children or more 3+adults without children.5198335* .01132 .1476911* -.229283* -.581984* -.2438569* -.1000226 .0186828 -.1617139** .3719051* -.0475425 -.Cuadro 2.1515299* .0728336 -.057756 -.067 -. **Significant at 90% (a): Modified OECD equivalent scale 35 .1413686** .0686386* -.1367289* -.1645646** .1541954 -.1619071 -.53733* .0389707 -.0099661 -.0000157* -5.with members aged less than 25 3+adults with one child 3+adults with two children 3+adults with three or more children Age of household's head Aged 30-64 Aged 65 or more Sex of household's head Woman Marital status of household head Separated Divorced Widowed Never married Highest level of education completed Second stage of secondary level of education Less than second stage of secondary level of education Still at school Tenure status Rent Accommodation is provided rent-free Constant Sample size Log likelihood Pseudo R2 Germany Italy -1.0700703 -.0810751* .3166546* -.1931303* -.1274254 -.1201149 .3423754* -.3460161* -.3481702* -.1596948 -.045774 .1042395** -.63e-15 6.1140773 -.0236479 .0102 0.0000115* -7.0279 -.81e-10* UK .1308834 22836 18134 15.022 .063466** -.65e-11* -.2415152* .0168 -71.039 .633 12.3919883* .1997373* -.042105 .0626015 -.0197018 -.172973** -.1054912 .0562295* -.6599022* 12279 -.5990752* -.1336973 .1196013* .226.1300527 -.1224977* -. 1575486* -.0099 -.0452172 -.0000 0.16870** -.2017332* -.0751144 -.0459006 .0978191 .0348139 18190 -12358551 (28)=456.241968* .0529 Adjusted Disposable Household Income (a) Adjusted Disposable Household Income (a) squared Main source of income Income from self-employment Pensions Unemployment/Redundancy benefits Any other social benefits or grants Private income Household type 1-person household: aged 30-64 1-person household: less than 30 Single parents 2 adults without children 2 adults with one child 2 adults with two children 2 adults with three children or more 3+adults without children.0547499 -.1158502 .1571839 .242725* -.b Porcentaje de individuos que permanecen en el PHOGUE las ocho olas (según las características del hogar al que pertenecen) Spain France UK Germany Italy -2.2162682* -.131920* .1189381* .1453316** .0164 .0626402 .1424794* .0003074 -.2805053* .2371238* -.2303177* .0195142 21424 -14530852 485.04 0.0726 -.041706** -.3404077* -.0000169* -5.0414488 .5565189* .59e-11* -.3374506* -.107974* .1441936 -.0732588* -.3916743* .2149557* .2730613* Rent -.56 0.34e-11* 7.1040214 .3706152* -.0181303 .0075303 .40869* -.1192019* .0241177 .0000 0.0000 0.2116194* -.0377376 .1207693 .062422** -.0274055 -.315769* -.125812** -.94e-10* .0326891 .092476** -.0886262 .2006 (28)=812.050774* -.1777736* -.1001965 .2156395* 16130 -10335269 507.0239029 .1921041* .1379351* .5297229* .0756576* .1150554* .069758** .0844436 -.012605 .81 0.054548 -.1543832 -.74e-08 5.1192194 -.1621501** .2411388* .0230978 .0558086 -.0598096 -.0778091 -. **Significant at 90% (a): Modified OECD equivalent scale 36 -.2131501* Divorced -.0494903 -.144970* .0524969 -.1088252* -.0121996 -.0090823 22837 -15565.2010016* -.Cuadro 2.3925412* .0952567* -.4381285* Woman Marital status Separated -.1563592* .1650865 .0162654 -.0000129* -8.2425316* Accommodation is provided rent-free Constant Sample size Log likelihood LR chi2 Prob > chi2 Pseudo R2 .0000 0.2191694* -.17345** -.0181 -.73 (28)=312.1179342* .133844* -.288651* Widowed Never married Tenure status -.1394067* -.with members aged less than 25 3+adults with one child 3+adults with two children 3+adults with three or more children Age of household's head Aged 30-64 -.2353042* .1108714* -.76e-07* -6.2059986* .588314* -.2701005* .0019074 .272835* -.0000 0.1184703 -.6505053* 12440 -7281.171472** -.1822059* .0484392 .0909911* Aged 65 or more Sex of household's head -.1472644* .08e-06* -8.00034 -.027924 .0572171 -.3002985* .083609** .5944816* -. no members aged less than 25 3+adults without children.5315307* .0355658 -.3404174* -.87 0.36e-15 8.0679133 -.1935223* .0712261* .1033874* -.1973854* .1507938* .29e-13* .1188405 .141142 .0239 Note: All children aged less than 18 *Significant at 95%.0797718 -.226674* .3547626* -.84 0.106186 .1995221* -.0997062 .1024349 .3411933* -. 1602195* -.0352702 -.1471342* .1000579* -.2360723* .0187956 -.1019737 .2132576* -.87e-06* -6.1048353* .0248041* .2040275* -.0837742* -.0738591** -.38e-13* .0891817* -.2226812* .3127526* .5278917* . no members aged less than 25 3+adults without children.172443 .1768655* .1926153* -.0722059* -.559.0650402 -.69 0.1280569 .0537658* -.0233272* .095563** -.0206285 -.0262313** -.0613 -.35e-11* .0021285 .046925** -.2597289* -.0530828 .82e-10** .1313447* .0639205 .0000 0.1960504** -.0311301 .56 (33)323.3557505* -.1243387* .1659199* .1203708* -.23e-07 -3.0831027 .1633918* -.1247016* -.0958325* -.3168927* -.148868** -.1686961* -.0986523* .1441881* 6.2003797* -.0418698 .2281644* .1992051* .0692126 .2962407* 16027 -10204355 (34)=629.0826617 -.2418076* -.058719* -.Cuadro 2.3460627* -.c Porcentaje de individuos que permanecen en el PHOGUE las ocho olas (según las características del hogar al que pertenecen) Adjusted Disposable Household Income (a) Adjusted Disposable Household Income (a) squared Numer of children (aged less than 18) Household size squared Number of full time workers Main source of income Income from self-employment Pensions Unemployment/Redundancy benefits Any other social benefits or grants Private income Household type 1-person household: aged 30-64 1-person household: less than 30 Single parents 2 adults without children 2 adults with one child 2 adults with two children 2 adults with three children or more 3+adults without children.1570882 .0004171 -.0000 0.69e-06 -3.0581674 .0947844 -.0976717 .0306617 .006234 .0509377 -.1041546* -.2318279* -.0804172* .1455792 .0000 0.2117037* -.5371837* .1567146* -.067332 .0530612 -.1124656 .0157926 -.0959006 -.0000 0.1572308* 8.2386442** -.2212406** .2909569* .0107445* .91 0.0172 Note: All children aged less than 18 *Significant at 95%.2464842* .1511637 -.0346836 -.0175944 .with members aged less than 25 3+adults with one child 3+adults with two children 3+adults with three or more children Age of household's head Aged 30-64 Aged 65 or more Sex of household's head Woman Marital status Separated Divorced Widowed Never married Highest level of education completed Second stage of secondary level of education Less than second stage of secondary level of education Still at school Tenure status Rent Accommodation is provided rent-free Constant Sample size Log likelihood LR chi2 Prob > chi2 Pseudo R2 Spain France UK Germany Italy -3.00 0.0031959 -.0086396 18134 -12227186 (34)=640.1203223 -.0626698 .0551395 .0463656 .2307913** .0865752 .1204182* -.0125578 -.601678* -.4321734* .85e-06* 8.2002222* .0369127 -.1997523* -.0214531 -.0753875 .0345225 21404 -14505749 (34)=508.0772073* -.0117065 -.1487204* -.0483126 -.0223435 3.73 0.4255926* -.1481374* .0962797* -8.3050951* -.0018389 .126591* .1168439** .1076063* -.1023743 .104785 .396687* -.0939993 .0156239 -.2411989* -.1650999* -.2881109* -.0103 -.3192435 -.0494405** -.1908557* -.348011* -.0259583 -.0007996 -.3201081** -.135875 .48e-11* .1040284* -.0299 -.1673746* -.0505028 .1514629* .1643671 .1751369* .1058381 -.0468884 .226543** -.0000 0.2536352* -.1216816* -.209729* -.52 0.1684668 .1659093 -. **Significant at 90% (a): Modified OECD equivalent scale 37 -.054261 -.1055697 .0075307 -.0614371 -.0255 -.165875 .0183503 .1205641** .2042337* -.47e-09 3.0623081 .0207364 .0395077 22836 -15.0609656 .4975428* 12279 -71217114 (34)=930.5818115* .68e-15 -.0329275 -. 0093863 -.0153411 .46e-12 -.006785 -.1044545* -.0000 0.058561** -.1752719* -.031263 .0000 0.0027759 -.2599085* -.0005843 -.0086 .422855* -.1614535* -.4693892* -.3042054* -.1185378* -.2409582* -.2742272* -.0440084 -.1452581 -.0630016** .1799869* .0843256* -.063682* -.1211704* .4345421* 11802 -75239373 (14)=402.0262642 .a Porcentaje de individuos que permanecen en el PHOGUE las ocho olas (según las características individuales) Total net personal income Total net personal income squared Main activity status of adult and aged more or less than 65 Unemployed (aged less than 65) Early retirement (aged less than 65) Other economically inactive (aged less than 65) Inactive (aged 65 or more) Sex of individual Women Marital status of adult Separated Divorced Widowed Never married Highest level of education completed of adult Second stage of secondary level of education Less than second stage of secondary level of education Still at school Constant Sample size Log likelihood LR chi2 Prob > chi2 Pseudo R2 Spain France UK Germany Italy 2.2284528* 17272 -11834987 (14)=204.503281* -.0647187* .20e-06 8.05e-13* .0215 38 .70e-08 -6.1578387* -.0396859 .2012926* -.0371029 -.0351467 .6140667* 8734 -50700169 (14)=573.0000 0.24e-06* -2.1230885* -.0966911** -.65e-10* 5.2113204* -.00e-16 3.0071959 -.90 0.3636825* -.65 0.4597016* -.2505301* 17756 13740 -12107317 -93155541 (13)=195.1538891* .51 0.Cuadro 3.85 (14)=408.4047382 .0260 -.2212632* -.243968** -.151575* -.0000 0.1464736* .00 0.3948901* -.55e-11* -2.4020204* -.1588955* -.1835285* -.1739137* -.1782162* .0000 0.4269911* -.0080 0.2856263* .0536 -.383865* -.86e-07* -2.2576853* -.0000284* -5.2030404* -.1466142* .485819* -.1415305 .2414433* -.1265247* . 240607** -.0000582* -.3825904* -.0280022 .0358126 .0068282 -.1188392* -.1202638* .7365039* 8734 -50610285 591.1672941* -.63 0.131983* -.3159797* -.0092 406.372695* 13740 -93028626 434.1970218* -.4930434* 11802 -.0058698 -.2478012* .2412071* -.37e-13* .0000 0.Cuadro 3.0000302* -5.160894* -.1528595* .0000331* -.3693953** 17272 -11815926 242.0417336 -.091829** 17756 -12093186 224.86e-10* 5.0558819 .0000721* -.0000769* .0297319 .4014659* -.0469385 .1688291* -.2945382* -.2818251* -.2814051* .1479274* -.0228 -.0208132 -.0026166 -.1407549* .1573662 .0102 -.0727481 .0983482* -.105112* -.1219709* -.59e-07* -2.2710253* -.061856** -.22e-15 4.4676587* -.44224* -.43e-06* -2.57e-06 6.2003338* -.4636078* -.b Porcentaje de individuos que permanecen en el PHOGUE las ocho olas (según las características individuales) Total net personal income Total net personal income squared Main activity status of adult and aged more or less than 65 Unemployed (aged less than 65) Early retirement (aged less than 65) Other economically inactive (aged less than 65) Inactive (aged 65 or more) Age of individual squared Sex of individual Woman Marital status of adult Separated Divorced Widowed Never married Highest level of education completed of adult Second stage of secondary level of education Less than second stage of secondary level of education Still at school Constant Sample size Log likelihood LR chi2 Prob > chi2 Pseudo R2 Spain France UK Germany Italy 3.97 0.2616872* -.1103257* -.1458315* -.1437551* .88 0.0000 0.0869572 -.289895* -.2344967* -.240198** .0000 0.4681796* -.0000 0.26e-12 -.2033225* -.5555941* -.0656776* .0813108* .03 0.0263 39 .0162451 -.0000744* -.11 0.1530198* .4377541 .0552 -.2570631* .75e-08** -1.0000 0.1257788* .0385716 -.61e-11* -1. 0116 .61e-11* -1.0070078 -.0941199** 17708 -12037561 (18)=271.1043829* -.3720943* -.4426456 -.0087384 -.1873496* -.Cuadro 3.1010378* -.0000261** -.0890438* -.0111 -.3534569* .74e-06 6.4557868* -.089126* -.1296182* -.49e-08** -1.3911151* -.15 0.2713061* .1921864* -.1470911* -.1210984* -.1716417* .2889203* -.0610869** -.5669987* .2429711* .27 0.1306351* .1252661* .2306881* -.5579678* -.033881 -.0097748 -.4583384* -.0033625 -.0317661 -.0287001 -.2883408* -.0249 .0668547* .0569817 .259318* -.1996022* -.13309** .24e-13* .0594951* -.0000608* -.2624719* -.1572795 .0605277 -.0000 0.0477643 .3080499* -.7163503* 8729 -50375226 (19)=633.238648** -.0000 0.0332916 -.1440779* .0217332 -.1192498* -.15 0.1820752* -.62 0.0289 40 -.3719957* 13655 -92249396 (19)=471.4603968* -.0898398 -.77e-12 -.00e-10* 5.27e-07* -2.4195589* -.0270026 .1536473* -.1599753* -.168385* -.0432562 -.0000 0.46 0.4335114* -.149002* -.13e-15 4.0791638** -.0000685* .0000 0.32e-06* -2.3966534* 17258 -11789277 (19)=276.1168441** -.1621951* -.0000431* -.2471922* .2314721* -.1216025* .3499933* .1463493* -.2810674* .0000305* -6.2799719* -.0337475 -.0910131* .0000658* -.0146344 -.0592 .0405555 .4513321* 11778 -74848429 (19)=446.024949 -.c Porcentaje de individuos que permanecen en el PHOGUE las ocho olas (según las características individuales) Total net personal income Total net personal income squared Main activity status of adult and aged more or less than 65 Unemployed (aged less than 65) Early retirement (aged less than 65) Other economically inactive (aged less than 65) Inactive (aged 65 or more) Age of individual squared Sex of individual Woman Marital status of adult Separated Divorced Widowed Never married Highest level of education completed of adult Second stage of secondary level of education Less than second stage of secondary level of education Still at school Health status of adult Good Fair Bad Very bad Constant Sample size Log likelihood LR chi2 Prob > chi2 Pseudo R2 Spain France UK Germany Italy 3.2585341* -.0760374** -.037159 -.0000 0.0385165 . 9942 1.8680 1.9790 1.0014 0.7909 0.4999 0.0000 0.9678 1.2833 0.4012 0.8245 1.0448 0.4796 0.9399 0.0300 0.5492 1.0000 0.9293 φ 1.9758 0.0928 0.9939 1.0000 0.4532 0.5469 0.1503 1.0000 0.0000 φ3B 1.0000 B 2 0.9485 1.0448 E φ3B φ 2B 1.1247 0.0701 0.0000 0.0000 0.0344 0.0000 0.0000 0.9329 0.0000 0.0000 0.3749 0.3241 0.0000 0.5111 0.1196 0.9185 1.9156 φ 1.0000 0.0000 φ A 1 φ 2A φ3A φE φ A 2 φ A 3 φ1B φ B 1 φ 1.3034 0.1938 0.6275 0.8079 0.0135 0.1300 0.9387 φ 1.0125 0.3691 0.0000 0.3765 1.9316 1.0996 0.3036 0.0000 -0.4589 0.0000 0.0750 0.9988 1.0000 -0.0000 -0.5198 0.9948 0.1792 0.9901 0.9859 1.5463 0.3943 0.1164 0.0000 0.0099 0.7494 1.1978 1.0903 0.5060 1.0730 0.5040 0.0000 φ3B B 2 0.UNIDO φ E φ φ φ φ φ φ A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3 φ1A 0.Cuadro 4 Matriz de correlaciones de los pesos longitudinales ESPAÑA φ E φ φ φ φ φ φ A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3 ALEMANIA φ E φ φ φ φ φ φ A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3 FRANCIA φ E φ1A φ 2A φ3A φ1B φ 2B φ3B ITALIA φ E φ φ φ φ φ φ A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3 R.5055 1.0217 0.8401 0.0000 0.6266 1.3577 0.3238 0.0000 0.0000 φ A 1 φ A 2 φ A 3 φ B 1 φ 1.9001 0.1559 0.0216 0.9888 1.9685 1.5935 0.2854 0.5610 0.0082 1.0000 φ3B B 2 0.0000 41 .5012 0.5024 0.5455 0.3543 0.0000 0.0000 0.4038 0.0000 0.3485 0.0000 -0.0472 0.2705 0.3292 0.5068 0.0005 0.0000 φ A 1 φ A 2 φ A 3 φ B 1 φ 1.1170 0.4539 0.0480 0.5147 0.0147 E 1.0000 φ A 1 φ A 2 φ A 3 φ B 1 φ 1.3884 0.0000 φ E 1.0000 0.9915 1.9817 1.5940 0.4086 0.4061 0.1204 E φ3B B 2 0.0000 0.3293 0. 97 68.25 15.707 10.88 0.703 80.597 17.48 0.99 61.931 15.571 5.78 14.097 1.93 14.244 3.273 3.585 65.19 73.01 1.17 5.66 1.672 9.711 79.784 9.943 75.114 10.149 20.01 10.91 10.29 9.48 67.260 10.518 68.38 1.63 9.633 11.51 72.02 6.456 11.84 12.99 9.452 9.118 9.928 8.221 1.798 4.00 9.14 8.324 1.188 57.719 4.707 9.779 13.Cuadro 5 Distribución de frecuencias en la primera ola con diferentes ponderaciones a) España φ=1 Adjusted Disposable Household Income (a).845 1.660 17.75 14.49 12.309 14.93 10.788 7.90 58.769 1.40 13.831 13.67 9.193 10.645 1.615 75.762 9.41 0.732 5.426 10.10 10.663 9.161 15.033 0.592 12.851 75.712 19.89 1.786 10.288 79.99 10.045 57.886 79.without members aged less than 25 3+adults without children.65 1.971 15.13 14.859 13.383 10.196 10.01 10.883 4.054 0.657 5.59 5.34 20.486 0.60 17.349 9.202 10.373 1.584 17.254 11.018 13.154 11.43 20.463 10.00 10.54 17.66 81.00 15.84 1.921 2.252 8.998 13.87 4.11 78.26 17.36 4.15 10.21 0.614 14.716 0.20 0.718 0.62 82.00 9.909 12.206 10.048 4.36 9. Deciles Decile 1 Decile 2 Decile 3 Decile 4 Decile 5 Decile 6 Decile 7 Decile 8 Decile 9 Decile 10 Household head main source of income Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment/Redundancy benefits Any other social benefits or grants Private income Household type 1-person household: aged 65 or more 1-person household: aged 30-64 1-person household: less than 30 Single parents 2 adults without children 2 adults with one child 2 adults with two children 2 adults with three children or more 3+adults without children.49 12.847 7.238 15.144 72.89 14.483 19.15 14.99 10.74 4.540 73.97 1.693 10.975 5.292 11.196 0.89 7.445 0.104 18.with members aged less than 25 3+adults with one child 3+adults with two children 3+adults with three or more children Household head age Aged less than 30 Aged 30-64 Aged 65 or more Household head sex Male Female Household head marital status married Separated Divorced Widowed Never married Household head highest level of education completed Recognised third leve Second stage of secon Less than second stag Still at school Tenure status Owner Rent φ = φE φ = φ 2A Wave Balanced 1 panel W1 Wave 1 Balanced panel W1 Balanced panel W1 10.99 7.46 78.827 14.98 82.085 10.968 2.067 0.311 11.734 8.17 5.981 6.35 20.212 14.941 42 .464 57.948 80.994 13.65 80.939 9.855 14.466 10.01 10.23 3.101 10.44 17.853 9.219 14.19 13.142 1.50 10.35 9.62 11.276 75.943 14.737 6.493 17.935 8.00 9.98 9.389 68.43 1.601 10.396 9.187 9.81 11.68 10.29 2.574 10.923 10.727 10.681 10.891 6.80 15.105 5.403 12.08 15.922 0.162 8.239 14.84 2.289 18.752 80.70 12.79 5.993 7.591 14.31 16.375 2.09 13.056 9.738 3. 749 17.887 2.78 31.460 11.281 5.94 45.35 36.511 6.757 6.884 5.475 23.715 47.264 5.87 24.677 19.49 19.44 45.763 14.17 6.320 24.266 22.525 2.64 3.055 31.04 14.505 23.361 4.39 2.74 6.856 5.17 16.57 25.98 6.996 25.003 25.636 17.55 5.43 24.75 22.794 15.36 1.60 41.162 31.304 19.460 7.752 9.663 4.425 43 .96 5.710 7.376 22.95 17.090 4.689 24.903 24.327 14.58 5.963 23.150 44.147 23.80 6.28 21.109 25.93 4.840 4.34 14.512 19.241 7.Accommodation is provided rent-free Number of children (<18) in the household 0 1 2 3 4 and more Number of full time workers in the household 0 1 2 3 and more Household size 1 2 3 4 5 6 7 6.94 5.266 46.450 47.475 7.505 29.32 23.862 12.32 30.93 21.399 44.80 2.60 7.63 17.121 12.804 5.49 22.071 45. 042 9.168 1.37 6.92 10.241 1.68 57.250 3.466 10.505 5.177 3.795 74.574 13.64 9.276 10.43 2.984 10.03 3.869 0.944 10.23 3.28 27.713 5.454 5.54 22.503 11.712 54.26 8.90 53.845 4.35 5.441 40.033 5.467 2.08 15.33 56.636 5.170 76.15 17.855 8.681 1.085 11.323 9.770 13.253 15.35 0.11 13.701 7.517 18.01 9.41 1.91 3.053 7.594 24.98 16.31 4.761 9.b) Alemania φ=1 Adjusted Disposable Household Income (a).365 1.277 7.40 15.40 10.with members aged less than 25 3+adults with one child 3+adults with two children 3+adults with three or more children Household head age Aged less than 30 Aged 30-64 Aged 65 or more Household head sex Male Female Household head marital status married Separated Divorced Widowed Never married Household head highest level of education completed Recognised third leve Second stage of secon Less than second stag Still at school Tenure status Owner Rent Accommodation is provided rent-free Number of children (<18) in the household φ = φE φ = φ 2A Wave 1 Balanced panel W1 Wave 1 Balanced panel W1 Balanced panel W1 10.709 68.382 48.44 16.56 14.70 5.96 2.80 1.14 1.102 27.729 1.84 0.without members aged less than 25 3+adults without children.15 5.89 50.19 26.21 5.516 44 .193 13.993 1.026 18.212 25.022 5.72 74.676 10.02 5.46 11.007 13.00 10.00 73.239 57.929 15.685 18.574 2.661 75.06 5. Deciles Decile 1 Decile 2 Decile 3 Decile 4 Decile 5 Decile 6 Decile 7 Decile 8 Decile 9 Decile 10 Household head main source of income Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment/Redundancy benefits Any other social benefits or grants Private income Household type 1-person household: aged 65 or more 1-person household: aged 30-64 1-person household: less than 30 Single parents 2 adults without children 2 adults with one child 2 adults with two children 2 adults with three children or more 3+adults without children.610 10.890 3.131 14.126 39.86 6.995 1.99 10.292 10.79 2.220 8.921 10.521 4.00 10.696 6.47 8.032 10.28 8.233 22.588 10.524 22.901 2.573 6.07 3.436 16.77 13.512 72.52 41.201 67.931 9.372 10.687 16.323 4.860 3.858 5.599 13.06 75.117 10.56 9.874 7.99 8.43 2.00 10.19 5.642 3.105 64.682 11.097 10.018 57.69 76.20 1.003 3.56 21.78 10.68 9.01 9.045 1.11 8.898 74.21 18.165 9.61 13.036 0.304 2.949 11.07 4.86 8.926 3.127 26.361 5.223 10.037 8.229 5.822 10.808 0.282 72.089 9.23 12.23 9.791 9.359 3.77 26.70 3.548 54.02 9.58 2.42 69.997 3.933 2.51 5.566 7.70 4.215 15.68 12.113 9.836 8.077 4.28 10.21 49.46 31.956 12.64 9.291 25.414 2.696 18.471 10.364 9.137 12.714 27.42 8.286 72.556 1.322 2.54 72.689 55.17 26.481 1.422 2.99 10.66 71.24 70.769 10.125 2.221 73.277 8.359 45.404 17.35 0.540 9.185 4.05 1.626 10.48 6.98 9.088 72.69 2.068 8. 51 26.042 2.813 25.29 2.559 8.893 3.61 16.69 6.67 2.32 22.69 39.0 1 2 3 4 and more Number of full time workers in the household 0 1 2 3 and more Household size 1 2 3 4 5 6 7 46.44 1.689 20.09 22.061 10.80 9.02 14.71 7.442 37.117 37.252 15.592 8.57 8.36 7.900 17.477 39.078 2.923 8.321 7.291 8.11 2.30 19.92 5.873 13.660 3.72 50.599 7.578 3.085 2.423 22.786 7.262 25.254 23.84 44.970 22.830 24.00 0.631 27.84 20.94 3.076 37.47 22.21 23.202 2.235 45 .829 20.915 56.30 18.175 22.141 37.451 19.94 24.96 13.978 2.871 16.32 28.177 11.124 28.341 2.505 23.02 37.811 32.24 28.313 46.677 26.488 10.046 19.242 20.16 36.92 10. 15 1.81 21.79 6.503 10.95 9.426 9.395 9.457 3.86 22.790 9.64 7.159 4.05 13.930 6.512 74.15 14.93 1.564 21.954 10.468 4.95 3.644 70.57 9.45 22.00 10.64 9.02 10.35 61.76 7.173 35.565 4.431 19.94 6.16 9.803 61.358 20.01 10.074 11.692 10.147 4.943 2.02 9.933 10.978 4.968 10.324 10.83 6.763 6.30 39.678 3.344 39.03 6.505 11.10 4.117 6.386 23.55 74.75 3.97 17.34 10.99 10.964 77.06 35.45 26.30 8.757 4.614 73.826 9.64 72.402 14.83 37.94 2.305 4.22 3.216 10.071 46 .25 68.636 10.933 1.13 75.52 10.011 15.92 16.954 3.786 1.00 9.17 10.200 1.311 12.149 3.304 11.14 62.409 9.808 7.254 5.386 1.196 34.876 39.80 39.766 1.641 2.154 18.31 16.878 9.40 20.847 8.c) Francia φ=1 Adjusted Disposable Household Income (a).631 33.805 0.264 11.07 15.202 2.673 2.427 16.467 22.98 10.859 1.289 75.69 6.549 9.988 9.781 38.621 16.356 9.33 37.571 8.126 10.583 10.00 10.27 24.242 73.11 6.252 20.22 76.839 6.744 10.723 19.554 7.83 10.68 10.205 4. Deciles Decile 1 Decile 2 Decile 3 Decile 4 Decile 5 Decile 6 Decile 7 Decile 8 Decile 9 Decile 10 Household head main source of income Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment/Redundancy benefits Any other social benefits or grants Private income Household type 1-person household: aged 65 or more 1-person household: aged 30-64 1-person household: less than 30 Single parents 2 adults without children 2 adults with one child 2 adults with two children 2 adults with three children or more 3+adults without children.14 0.15 10.057 2.197 4.22 10.56 2.79 0.130 36.015 1.823 6.674 62.376 20.624 9.47 18.436 2.872 9.19 3.09 36.270 10.02 9.18 66.99 10.56 4.236 0.530 11.00 8.876 7.51 9.583 1.66 2.753 37.455 69.482 10.438 3.28 1.94 7.65 2.266 10.650 4.885 25.108 9.931 59.41 1.545 18.168 35.74 16.78 27.489 11.221 11.79 4.338 1.51 2.498 7.87 2.96 7.30 4.793 2.246 14.958 17.11 4.560 12.092 8.569 2.238 60.331 5.without members aged less than 25 3+adults without children.41 73.039 11.501 0.79 6.77 9.958 10.115 72.73 3.658 6.661 62.32 3.64 74.356 26.958 14.113 4.with members aged less than 25 3+adults with one child 3+adults with two children 3+adults with three or more children Household head age Aged less than 30 Aged 30-64 Aged 65 or more Household head sex Male Female Household head marital status married Separated Divorced Widowed Never married Household head highest level of education completed Recognised third leve Second stage of secon Less than second stag Still at school Tenure status Owner Rent Accommodation is provided rent-free Number of children (<18) in the household φ = φE φ = φ 2A Wave 1 Balanced panel W1 Wave 1 Balanced panel W1 Balanced panel W1 10.690 60.701 70.478 10.17 2.897 5.384 9.584 10.415 3.00 9.737 3. 97 18.725 19.423 36.983 9.16 26.543 22.078 10.96 25.419 4.11 12.860 10.066 43.43 11.593 11.45 4.489 3.018 23.44 8.18 1.85 6.690 24.53 8.880 29.476 13.455 26.39 24.641 21.078 10.94 9.828 4.203 4.50 36.140 49.300 41.034 20.40 24.10 35.09 18.17 3.52 36.621 1.218 14.634 4.96 19.28 21.459 23.38 4.964 4.74 20.568 3.98 2.644 1.417 14.355 9.44 42.264 18.0 1 2 3 4 and more Number of full time workers in the household 0 1 2 3 and more Household size 1 2 3 4 5 6 7 45.653 22.977 25.300 2.74 17.413 45.86 4.447 1.905 3.773 35.733 47 .991 18.836 19.69 36.318 21.73 20.629 23.06 19.48 43.874 28.64 2.045 21.377 35.84 2.660 38. 35 7.766 10.91 64.539 17.96 15.39 2.409 2.580 14.484 17.297 3.67 8.180 11.173 11.996 4.512 7.74 14.541 10.388 2.01 10.420 51.34 1.135 10.655 54.13 10.50 74.389 10.046 32.82 16.73 53.61 2.133 9.87 58.288 8.d) Reino Unido φ=1 Adjusted Disposable Household Income (a).047 64.409 0.27 7.71 12.95 10.370 52.007 8.02 5.973 18.185 37.268 15.881 71.966 24.13 56.732 9.55 75.749 12.48 26.888 4.530 9.803 1.527 7.24 0.225 7.924 1.00 10.580 12.23 5.51 9.35 24.02 10.712 5.408 5.23 3.159 13.93 9.94 10.811 2.880 0.837 16.683 12.73 1.00 10.411 9.91 18.282 14.356 5.793 25.210 8.535 0.443 10.09 37.372 10.044 71.374 2.858 10.721 9.885 11.35 10.43 6.642 10.75 25.638 26.483 22.838 10.670 0.222 71.04 33.30 70.60 2.716 58.97 1.53 1.327 10.66 5.881 14.30 38.341 10.291 10.687 8.820 1.90 10.01 9.398 24.21 1.46 17.03 9.875 62.444 5.06 34.495 10.11 10.204 10.119 13. Deciles Decile 1 Decile 2 Decile 3 Decile 4 Decile 5 Decile 6 Decile 7 Decile 8 Decile 9 Decile 10 Household head main source of income Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment/Redundancy benefits Any other social benefits or grants Private income Household type 1-person household: aged 65 or more 1-person household: aged 30-64 1-person household: less than 30 Single parents 2 adults without children 2 adults with one child 2 adults with two children 2 adults with three children or more 3+adults without children.744 4.26 15.19 11.409 10.815 1.215 53.90 68.14 8.998 4.125 7.662 73.177 5.99 9.860 5.882 9.684 2.391 69.460 2.779 10.750 3.808 1.954 14.34 61.64 0.234 10.044 0.57 13.12 9.742 10.04 10.83 69.06 14.50 0.786 2.29 10.56 17.35 0.096 1.with members aged less than 25 3+adults with one child 3+adults with two children 3+adults with three or more children Household head age Aged less than 30 Aged 30-64 Aged 65 or more Household head sex Male Female Household head marital status married Separated Divorced Widowed Never married Household head highest level of education completed Recognised third leve Second stage of secon Less than second stag Still at school Tenure status Owner Rent Accommodation is provided rent-free Number of children (<18) in the household φ = φE φ = φ 2A Wave 1 Balanced panel W1 Wave 1 Balanced panel W1 Balanced panel W1 10.039 33.62 14.33 1.328 0.845 35.598 58.188 9.276 17.27 10.440 4.900 17.181 4.35 5.759 12.585 10.98 10.78 13.06 9.947 9.34 5.907 1.155 61.891 7.522 10.353 24.98 9.without members aged less than 25 3+adults without children.542 48 .148 9.58 2.01 9.376 10.346 12.354 71.99 8.490 62.70 64.29 27.627 6.31 15.54 5.416 33.17 2.773 5.815 64.83 7.42 4.441 10.336 0.737 14.726 10.562 1.20 4.079 6.02 10.481 9.294 0.125 35.88 68.78 1.48 8.898 66.210 0.584 10.901 9.25 3. 24 5.0 1 2 3 4 and more Number of full time workers in the household 0 1 2 3 and more Household size 1 2 3 4 5 6 7 48.75 17.431 19.337 6.28 3.406 6.158 13.224 34.47 31.62 10.14 20.456 26.87 8.110 48.13 20.986 12.299 3.282 37.427 13.015 10.349 3.10 12.30 27.18 33.15 3.30 21.900 35.276 25.89 3.274 24.078 21.878 18.85 25.308 3.32 1.14 19.60 16.35 9.159 24.62 1.207 20.38 3.901 25.68 9.490 33.184 17.510 17.080 3.02 20.73 11.215 6.51 33.51 23.713 10.63 48.259 1.486 22.202 20.144 21.554 1.544 12.556 1.501 27.311 50.56 44.391 49 .343 29.38 26.556 10.867 26.835 3.78 24.58 6.708 26.94 34.491 10.518 34.071 3.160 35.852 10. 16 55.71 5.834 13.85 13.04 2.37 8.82 8.47 31.433 1.28 9.39 9.597 6.01 13.00 9.536 1.985 22.097 9.91 62.084 4.010 10.823 13.035 10.with members aged less than 25 3+adults with one child 3+adults with two children 3+adults with three or more children Household head age Aged less than 30 Aged 30-64 Aged 65 or more Household head sex Male Female Household head marital status married Separated Divorced Widowed Never married Household head highest level of education completed Recognised third leve Second stage of secon Less than second stag Still at school Tenure status φ = φE φ = φ 2A Wave 1 Balanced panel W1 Wave 1 Balanced panel W1 Balanced panel W1 10.509 13.99 10.918 9.182 20.61 14.246 20.680 12.04 16.65 15.659 14.972 77.94 1.068 9.49 1.549 9.16 10.297 19.958 10.988 10.377 13.76 1.482 10.059 13.109 8.685 5.876 1.63 1.074 9.255 50 .928 9.087 10.762 10.21 9.223 8.64 9.42 1.959 54.50 10.14 10.126 6.720 9.732 14.133 31.091 11.26 78.69 20.062 2.960 9.606 22.01 8.833 5.668 5.308 1.92 17.830 2.13 11.279 5.e) Italia φ=1 Adjusted Disposable Household Income (a).00 9.584 60.27 16.344 10.465 2.861 12.215 0.586 14.449 0.25 23.30 10.015 77.904 17.719 8.02 9.99 10.00 9.059 2.59 1.03 10.76 55.806 9.300 10.360 31.13 1.11 2.923 10.46 29.71 5.854 0.194 17.571 1.46 1.39 10.28 0.569 5.52 0.722 0.97 9.248 2.133 16.360 0.005 8.69 80.349 10.818 76.without members aged less than 25 3+adults without children.869 19.278 31.401 16.83 10.98 9.08 1.537 54.739 1.669 10.85 74.584 57.46 13.68 1.513 10.43 6.96 5.758 0.813 12.687 1.62 16.98 7.122 13.078 1.93 12.904 1.594 78.272 2.83 0.623 9.274 0.25 2.914 76.00 2.090 10.00 8.282 16.394 78.715 9. Deciles Decile 1 Decile 2 Decile 3 Decile 4 Decile 5 Decile 6 Decile 7 Decile 8 Decile 9 Decile 10 Household head main source of income Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment/Redundancy benefits Any other social benefits or grants Private income Household type 1-person household: aged 65 or more 1-person household: aged 30-64 1-person household: less than 30 Single parents 2 adults without children 2 adults with one child 2 adults with two children 2 adults with three children or more 3+adults without children.714 4.167 76.78 13.362 78.81 13.07 16.28 6.63 10.02 10.487 55.891 10.811 6.591 9.470 10.17 10.469 16.59 2.324 15.457 2.75 0.730 5.135 4.29 20.018 0.75 77.316 11.204 10.445 79.873 8.63 22.09 4.900 60.98 10.09 76.240 1.37 79.37 5.912 9.701 10.465 10.16 0.639 10.595 10.99 61.022 9.220 9.19 13.923 2.585 4.156 0.930 0.750 1. 821 7.928 2.714 20.00 14.199 3.259 49.745 6.211 34.24 76.997 33.417 21.56 18.438 16.27 16.493 24.743 20.60 13.19 19.632 40.463 1.644 34.788 6.39 8.63 3.21 15.58 33.032 17.274 16.869 43.664 13.267 14.078 72.22 29.954 19.299 35.160 19.19 5.344 16.933 20.79 23.08 2.650 6.21 24.86 6.43 19.19 21.722 48.04 39.790 23.265 33.78 33.440 1.69 5.634 17.206 7.271 6.83 41.95 2.876 51 .02 47.676 12.670 5.37 45.30 16.380 9.74 22.966 8.368 22.377 5.589 73.44 32.929 6.48 6.597 30.478 6.913 4.389 22.754 2.Owner Rent Accommodation is provided rent-free Number of children (<18) in the household 0 1 2 3 4 and more Number of full time workers in the household 0 1 2 3 and more Household size 1 2 3 4 5 6 7 73.134 7.269 41.79 6.54 1.76 15.960 4.97 19.33 72.57 6.31 8.524 18.269 24.272 17.053 4.216 49.54 4.91 7. 113 0.732 0.815 1.741 0.678 0.388 0.058 0.110 0.957 0.290 0.608 0.757 0.907 0.759 0.787 0.730 0.727 0.286 0.676 1.602 0.725 0.914 0.790 0.699 1.387 0.592 0.765 0.697 1.118 0.893 0.109 0.780 1.802 0.113 0.821 0.815 0.742 0.812 1.498 0.740 1.649 0.769 0.672 0.785 0.062 0.572 0.957 0. Kingdom 0.784 0.773 0.615 0.768 1.615 0.779 1.502 0.754 1.267 0.892 0.077 0.499 0.Cuadro 6 Indicadores de movilidad.820 0.819 0.124 0.667 0.802 0.759 1.486 0.742 1.571 0.747 1.748 1.793 0.334 0.634 1.810 1.435 0.129 0.721 1.918 0.758 1.803 0.808 1.060 0.580 0.117 0.461 0.684 0.653 0.327 0.915 0.905 0.676 0.718 1.794 1.736 0.799 0.512 0.124 0.298 0.611 0.299 0.764 0.269 0.273 0.619 0.789 1.487 0.129 0.603 52 .674 0.499 0.909 0.517 0.752 0.271 0.781 0.583 0.917 0.744 1. olas 1-4 SUBMUESTRA k Hart Index Shorrocks GE(0) Shorrocks GE(1) Shorrocks GE(2) Shorrocks Gini Shorrocks Atk(1) Bartholomew (Relative Matrices) Bartholomew (Absolute Matrices) Shorrocks (Relative Matrices) Shorrocks (Absolute Matrices) % Persons remaining in the same decile % Persons in the same or neighbouring decile SUBMUESTRA p Hart Index Shorrocks GE(0) Shorrocks GE(1) Shorrocks GE(2) Shorrocks Gini Shorrocks Atk(1) Bartholomew (Relative Matrices) Bartholomew (Absolute Matrices) Shorrocks (Relative Matrices) Shorrocks (Absolute Matrices) % Persons remaining in the same decile % Persons in the same or neighbouring decile Spain Germany France Italy U.748 1.907 0. 127 0.410 0.227 0.071 0.305 0.342 0.231 0.310 0.470 0.308 0.191 0.236 0.278 0.302 0.469 0.182 53 . olas 1-4 SUBMUESTRA k Spain Germany France Italy United Kingdom SUBMUESTRA p Spain Germany France Italy United Kingdom Mobility K T 0.184 0.134 0.286 0.222 0.336 0.Cuadro 7 Descomposición del índice de Fields y Ok.114 0.436 0.238 0.106 0.193 0.070 0.440 0.424 0.231 0. 13 72.85 GERMANY Ci/Pi 0.33 0.55 0.18 4.00 0.41 0.11 0.03 0.70 0.44 2.82 0.88 0.8 71.15 37.49 62.97 1.55 4.61 59.92 0.56 2.10 1.77 73.74 1.28 0.96 3.58 75.26 0.2 59.48 12.77 0.9 1.91 20.15 0.93 15.95 9.54 7.39 0.07 73.88 8.34 0.91 79.93 ITALY Ci/Pi 0.52 0.48 0.36 3.38 6.6 24.73 20.98 U.27 20.62 5.14 1.39 3.3 3.40 0.46 1.8 11.07 3.46 0.66 1.33 0.57 0.05 3.04 12.02 0.4 17.97 11.02 22.98 0. 3 or more kids Three adults.3 36.97 1.84 5.44 0.91 4.39 0.86 0.91 7.04 1.38 11.86 1.83 1.40 67.83 0.10 0.24 1.37 0.64 11.99 14.65 77.93 14.99 0.04 0.71 13.06 13.16 1.1 16.04 10.28 0.57 0.59 6.49 0.11 1.09 1.78 6.20 22.35 0.41 16.99 17.32 1.44 0.94 0.10 0.09 Mi 0.36 3.09 Pi 2.38 4.77 0.19 1.57 9.67 0.54 0.13 16.36 53.45 0.29 0.84 1.94 4.05 Pi Mi Ci 4.30 3.23 17.92 10.97 11.34 0.10 7.92 1.17 0.26 0.88 8.91 0.29 0.07 4.63 0.04 15. 2 kids Three or more adults.81 1.80 1.5 12.31 0.43 10.25 0.78 9.85 1.38 0. olas 1-4 (submuestra k) SPAIN One person aged 65+ One person 30-64 One person <30 Single parent Two adults.87 1. ≥3 kids Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment benefits Any other social benefits Private income <30 30-64 Aged 65+ Male Female Pi 2.36 8.79 1.87 0.04 78.39 22.25 16.98 1.16 77.03 1.46 10.39 0.64 63.10 1.85 0.37 0.92 58. 1 kid Three or more adults.50 Mi 0.10 1.40 0.79 0.81 60.92 1.91 5.7 7.21 0.57 13.90 10.32 0.35 22.97 47. no <25 Three adults.49 0.73 3.16 0.31 0.83 0.31 1.7 10.53 0. 2 kids Two adults.05 12.24 17.20 9.88 1.37 Mi 0.22 0.31 0.05 1.84 1.78 13.43 0.85 0.29 0.55 14.21 74.35 0.00 1.89 74.95 4.80 1.51 8.45 78.76 3. no kids Two adults.51 77.32 75.24 0.68 7.98 0.73 7. <25 Three or more adults.72 0.40 0.15 1.90 3.30 0.67 10.76 3.65 15.53 6.88 0.10 4.87 8.39 0.44 59.28 1.51 0.07 27.52 0.22 25.18 2.74 0.30 0.45 0.04 21.67 14.07 12. Cj= group j relative contribution to mobility.38 0.60 1.40 5.65 1.34 1.0 10.64 2.61 1.27 65.46 2.69 0.87 1.16 5.48 7.96 Mi 0.12 0.82 1.49 Ci 1.10 73.12 2.28 0.37 11.29 0.84 1.59 75.3 2.30 11.7 5.97 1.14 0.26 0.35 9.46 0.28 0.33 0.08 0.63 26.48 0.55 14.76 12.26 11.74 3.48 0.45 7.66 16. Mj=group j mobility.29 0.27 14.46 0.46 0.63 5. no kids.50 25.71 1. no kids.59 0.14 6.59 1.14 0.2 0.34 0. 54 .25 2.91 0.20 1.79 1.69 1.91 2.3 4.82 3.25 0.57 3.36 2.88 27.98 0.65 0.35 0.33 0.13 15.91 0.49 1.28 0.31 76.36 0.00 2.13 14.4 13.61 18.62 16.36 0.80 0.31 1.33 0.92 3.44 4.37 52.27 4.15 21.25 9.96 16.87 1.28 0.42 10.90 1.27 2.49 1.44 0.16 2.2 13.8 1.18 1.31 10.43 0.77 1.93 0.32 0.00 10.98 1.32 9.54 46.79 8.43 11.97 7.12 10.49 0.33 11.73 0.84 1.85 FRANCE Ci/Pi 1.12 1.09 0.74 0.68 8.37 Ci 2.96 4.29 0.39 2.34 4.89 1.58 8.26 1.48 5.00 4.68 6.82 0.33 0.46 0.43 0.44 Pi 3.01 6.49 1.29 5.62 8.62 0.38 0.48 1.70 21.6 1.34 0.20 16.60 1.49 0.80 1.91 0.99 0.62 5.10 1.13 0.44 Ci 3.25 0.52 15.10 0.99 1.27 0. KINGDO Ci/Pi 0.00 19.29 10.14 0.44 47.46 0.09 0.66 0.05 1.04 1.6 Pj= % of sample in group j.29 0.27 0.90 12.47 0.61 21.82 0.89 13.10 3.28 0.58 0.45 0.10 Pi 2.73 11.33 1.58 0.60 22.48 0.98 1.24 10.38 0.34 13.41 0.48 Ci 1.Cuadro 8 Descomposición de la movilidad por grupos de población.83 1.60 0.49 0. 1 kid Two adults.89 2.26 14.38 0. 75 1.95 1.04 1.30 69.02 0.51 0.48 8.40 0.08 1.35 0.40 0.93 10.08 4.83 0. Mj=group j mobility.5 11.48 0.01 1.05 1.22 1.53 30.13 0.33 0.60 27.69 0.48 3.96 31.39 0.9 53.95 24.77 0.36 20.43 0.5 31.37 0.65 33.62 79.15 2.02 1.48 0.90 15.05 1.05 20.6 .46 0.12 1.04 34.45 0.03 0.88 6.93 26.55 0.45 0.96 1.31 0.34 2.58 1.47 0.49 0.49 0.21 1.89 5.52 0.54 0.42 0.87 0.47 0.86 6.49 25.08 2.95 35.71 0.40 0.79 0.85 13.3 28.40 0.87 18.87 0.41 0.47 17.75 14.52 0.63 11.04 0.28 11.36 0.06 6.22 0.90 3.04 0.52 24.85 58.32 0.48 0.94 0.70 1.25 0.74 21.45 13.08 0.25 75.33 0.14 1.70 5.13 0.33 0.85 1.43 0.39 0.65 5.02 3.18 34.38 0. 55 63.53 80.12 38.1 19.) Married Separated Divorced Widowed Never married Recognised third level educ.52 27.37 2.35 0.01 0.36 0.79 12.39 23.85 12.27 8.50 0.84 55.45 14.53 0.08 14.43 0.22 0.34 0.00 1.99 0.0 15.42 3.41 0.18 33.74 6.93 13.27 1.02 15.27 0.88 1.39 0.98 0.92 1.38 0.10 67.38 0.03 0.71 6.85 0.79 3.42 35.28 19.50 0.63 5.09 11.(cont.63 9.79 27.31 0.03 0.03 1.39 0.63 13.69 22.53 0.70 11.87 21.46 18.47 0.41 0.73 4. Second stage of secondary Less than second stage Owner Paying rent Rent-free accommodation 1 2 3 4 5 6 ≥7 77.41 5.62 2.41 0.97 72.06 14.94 1.55 75.95 0.35 0.09 38.61 21.77 73.29 4.79 15.35 81.81 9.30 1.02 5.28 25.82 1.31 0.44 0.1 4.66 60.7 9.4 25.31 7.17 1.43 0.50 18.97 1.62 59.49 0.27 14.46 0.12 1.92 2.96 0.77 6.97 56.31 0.41 13.47 2.32 0.7 68.28 31.41 0.86 68.38 0.7 1.00 1.98 1.55 23.10 13.87 1.28 0.08 0.84 27.68 17.07 1.93 1.61 0.63 5.26 40.93 0.82 37.53 16.00 24.08 9.17 1.25 1. Cj= group j relative contribution to mobility.04 3.41 69.3 2.09 23.97 8.35 0.87 6.29 0.64 19.53 76.44 9.62 22.7 24.30 0.03 2.10 1.02 0.99 1.89 9.48 0.7 19.39 0.49 5.73 54.34 0.21 4.05 18.21 70.84 37.42 2.14 5.47 0.29 0.93 0.47 0.34 1.29 0.67 12.38 25.29 22.38 1.16 6.63 5.36 0.58 0.43 0.25 1.24 0.6 9.35 0.1 5.87 1.33 0.73 52.36 0.43 0.48 Pj= % of sample in group j.41 6.48 0.80 16.91 0.25 0.28 0.47 16.32 0.46 0.92 75.33 19.71 54.60 0.12 1.89 2.97 1.89 6.82 0.02 1.14 0.52 79.59 0.41 0.99 1.85 7.07 0.57 7.15 5.99 1.91 1.00 61.56 11.36 0.76 23.40 0.99 0.04 1.41 0.45 0. 11 9.34 0.83 14.05 0.91 0.42 7.14 62.76 2.29 0. 1 kid Three or more adults.2 10.54 0.85 0.27 0.10 1.79 0.71 0.6 35.37 10.3 1.36 0.22 0.52 0.87 1.88 7.54 21.32 0.75 0.66 0.22 6.73 14.29 3. no kids.07 1.44 79.48 Ci 1.06 1.71 22.00 0.57 76.22 10.20 1.09 4.29 1.18 0.24 0.65 79.99 1.6 0.38 4.82 3.66 0. no kids Two adults.82 Mi 0.47 0.53 11.01 10.80 1.67 2.42 2.41 10.02 5.42 0.30 0.02 8.50 0.79 10.71 12.31 9.76 0.76 1.27 0.09 0. 3 or more kids Three adults.41 0.95 3.67 8.04 1.32 1.16 5.58 1.0 10.44 0.54 15.17 0.90 1.6 3.03 0.3 1.1 12.93 78.49 0.77 1.42 0.84 73.09 9.91 0.70 1.96 77.64 1.88 0.33 4.13 26.52 0.41 10.48 2.77 1.34 0.56 1.82 0.68 0.87 1.0 61.86 76.96 1.80 1.51 0.23 22.68 12.35 0.78 10.13 1.29 0.98 48.70 7.24 0. Cj= group j relative contribution to mobility.74 6.1 4.54 46.87 ITALY Ci/Pi 0.40 0.82 0.58 14.71 0.53 74.6 18.59 0.Cuadro 9 Descomposición de la movilidad por grupos de población.30 0.30 19.23 5.12 1.32 2.85 75.77 0.75 7.36 Ci 2.72 19.68 0.43 Ci 2.23 2.93 15.19 13.90 FRANCE Ci/Pi 1.37 1.40 0.32 23.26 0.92 10.03 1.46 11.25 1.5 12.49 15.08 4.27 0.60 10.06 2.46 3.35 3.92 1.85 1.36 0.34 53.45 1.13 6. 2 kids Three or more adults.71 Mi 0.85 7.47 16.85 0. no kids.42 0.21 2.56 12.39 69.14 0.50 Ci 1.10 15.65 3.36 5.02 0.74 0.0 2. 2 kids Two adults.45 0.70 75.52 10.9 11.46 U.18 0.46 4.32 13.31 0.44 8.5 5.01 7.41 2.19 0.11 1.09 0.39 1.40 17.15 3.59 0.15 0.63 80.00 3.15 0.98 1.85 1.01 GERMANY Ci/Pi 0.90 0.51 7.33 0.42 3.51 16.93 0.96 74.4 Pj= % of sample in group j.44 0.93 0.88 25.30 0.38 0.12 0.33 5.80 1.41 0.32 0.91 1.11 0.67 9.19 0.5 7.64 59.37 16.29 Mi 0.10 0.27 0.90 0.42 9.70 1.62 1.02 45.1 11.62 16.47 0.99 0.52 0.03 Pi Mi Ci 3.30 9.93 0.30 0.43 7.72 0.74 77.08 1.95 1.37 1.1 73.66 6.89 0.92 1.87 3.58 0.28 0.01 1.36 0.97 0.36 3.22 27.60 17.80 0.48 1.46 26.37 6.51 11.02 13.99 22.54 0. KINGDO Ci/Pi 0.88 1.22 0.49 0.39 3.89 13.95 1.30 0.23 0. olas 1-4 (submuestra p) SPAIN One person aged 65+ One person 30-64 One person <30 Single parent Two adults.41 2.88 1.58 22.59 14.54 73.25 0.56 21.44 Pi 3.37 0.73 0. no <25 Three adults.32 0.16 1.04 1.97 0.89 17. Mj=group j mobility.28 0.15 0. ≥3 kids Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment benefits Any other social benefits Private income <30 30-64 Aged 65+ Male Female Pi 2.51 13.36 1.89 0.26 0.67 5.48 0.71 0.35 53.69 1.29 0.51 0.84 8.55 1.93 1.96 79.97 5.37 0.43 0.05 4.01 4.21 7.32 0.33 0.31 0.41 0.43 2.31 0.52 18.65 10.11 4.99 59.52 4.37 0.84 1.69 1.42 63.47 13.07 Pi 1.98 6.68 0.71 19.06 16. <25 Three or more adults.98 0.99 1.47 0.18 0.69 1.33 0.18 20.40 10.78 1.34 3.47 0.43 7.49 2.96 1.53 0.74 1.89 0. 1 kid Two adults.80 10.22 1.61 14.59 12.85 0.46 9.16 9.14 Pi 2.48 0.02 1.13 14.89 20.18 0.95 16.46 1.94 8.52 0.08 0.65 0.10 36.73 1.40 0.29 8.94 2.44 0.37 58.48 1.29 0.49 0.97 1.39 0.38 0.01 10.29 2.12 11.77 2.32 8.85 8.28 16.89 1.6 64.08 13.27 3.14 0.30 20.58 1.32 1.41 0.92 0.41 2.6 24.00 0.17 76.16 0.3 0.45 0.95 1.50 1.97 0.29 25.58 9.12 Mi 0.50 4.43 0.79 1.27 1.51 0.25 2.57 5.36 0.87 7.14 5.33 0.32 15.93 0.43 0.68 14.32 15.40 0.6 4.26 0.47 0.39 1.90 66.42 9.75 6.40 4.39 23. 56 .49 0. 73 3.42 0.31 9.20 0.35 0.79 1.32 21.63 33.68 12.00 57.89 10.41 0.8 20.38 0.49 55.20 10.91 1.84 6.03 17.98 22.43 0.03 0.37 0.65 27.80 0.67 15.19 0.65 6.58 3.98 1.40 0.) Married Separated Divorced Widowed Never married Recognised third level educ.93 0.64 0.40 9.77 0.87 0.37 0.20 4.33 0.38 69.64 1.25 23.24 71.50 27.71 0.54 22.39 22.11 1.81 0.38 0.2 34.61 27.27 17.31 0.02 1.48 0.46 0.62 1.25 1.7 51.34 0.59 0.33 5.29 0.45 21.94 3.45 0.12 1.97 0.0 3.9 4.00 13.98 1.94 0.98 1.51 0.08 3.05 69.85 15.28 0.60 15.85 1.53 0.16 24.87 1.33 0.52 4.48 82.38 0.37 0.43 0.36 0.70 14.69 55.98 1.55 54.24 76.02 0.71 14.00 0.43 8.62 21.95 33.32 11.12 28.28 0.76 0.9 13.30 19.97 1.42 14.44 3.52 0.33 0.4 26.90 0.14 1.35 0.16 31.70 6.48 0.05 0.02 1.33 0.2 22.51 0.04 2.44 62.34 0.27 0.37 16.26 0.46 0.75 32. 57 .25 2.40 1.45 0.68 18.14 31.77 1.96 2.24 1.(cont.88 5.04 5.59 0.90 5.9 2.0 12.95 0.38 19.48 0.48 4.29 70.46 0.01 13.29 0.74 0.88 39.71 80.31 0.1 1.49 40.64 15.42 52.69 36.92 1.16 0.41 0.36 31.75 0.96 14.02 0.50 0.01 7.30 35.66 0.40 0.88 0.46 5.03 0.20 17.00 1.90 0.88 0.95 6.26 25.36 7.24 10.20 26.38 32. Mj=group j mobility.22 12.33 0.13 0.00 0.43 0.64 2.41 1.90 18.96 1.33 6.49 0.89 10.75 6.85 1.04 41.5 8.42 12.08 0.43 0.21 0.32 0.01 0.97 0. Cj= group j relative contribution to mobility.93 1.24 37.59 4.96 73.07 0.94 1.1 14.16 0.39 65.98 1.27 1.87 28.78 13.02 1.51 0.47 0.66 0.40 22.85 10.76 25.56 0.2 26. Second stage of secondary Less than second stage Owner Paying rent Rent-free accommodation 1 2 3 4 5 6 ≥7 78.88 24.38 8.25 0.04 1.21 0.86 0.55 0.55 0.52 68.32 80.65 1.38 0.19 1.31 0.81 1.12 2.47 7.43 0.99 1.42 0.21 4.11 0.35 4.46 0.90 1.50 16.44 0.36 3.18 1.10 1.93 8.99 1.47 4.46 0.7 75.01 0.8 1.40 0.44 0.97 0.49 10.24 0.21 0.86 0.40 25.6 7.48 0.30 0.15 0.75 17.46 1.47 8.74 6.56 0.54 76.54 80.30 0.28 18.15 17.20 3.15 69.09 1.86 3.91 8.53 1.13 36.75 77.05 5.11 0.39 24.48 0.59 2.96 20.81 12.03 1.79 0.31 0.46 0.13 0.73 19.47 1.31 0.09 0.85 4.65 6.12 59.50 18.3 Pj= % of sample in group j.12 0.53 0.24 63.37 0.71 76.96 0.82 0.76 14.02 1.40 0.93 2.33 1.33 0.27 6.43 2.33 25.99 0.34 0.96 54. 517 0.869 0.571 0.503 0.723 0.598 0.713 0.593 0.001 1.591 0.709 0.582 0.078 0.588 0.672 1.230 0.583 0.724 0.971 1.795 0.070 1.686 2.751 0.447 0.882 0.566 0.500 0.595 0.253 0.134 0.867 1.875 0.746 0.752 0.603 0.666 2.262 0.220 0.830 1.856 1.714 0.665 0.752 0.629 0.885 1.260 0.890 1.Cuadro 10 Indicadores de movilidad.137 0.674 1.893 1.701 2.876 0.688 1.145 0.730 1.897 1.699 1.245 0.669 2.865 0.094 0.894 0.726 1.498 0.211 0.151 0.489 0.644 0.970 1.577 0.820 1.192 0.543 0.730 0.591 0.592 0.724 0.702 1.477 0.145 0.145 0.232 0.752 0.642 0. Kingdom 0.684 2.134 0.822 1.204 0.575 0.878 0.148 0.787 0.718 0.541 0.204 0.725 1.896 0.068 0.729 0.127 1.709 0.475 0.498 0.151 0.148 0.047 0.566 0.524 0.748 0.875 0.877 1.087 1.136 0.662 0.719 0.882 1.668 0.589 0.646 0.669 0.199 0.728 0.873 1.554 0.732 0.452 0.858 0.720 0.103 0.755 0.593 0.885 1.477 φil = 1 Hart Index Shorrocks GE(0) Shorrocks GE(1) Shorrocks GE(2) Shorrocks Gini Shorrocks Atk(1) Bartholomew (Relative Matrices) Bartholomew (Absolute Matrices) Shorrocks (Relative Matrices) Shorrocks (Absolute Matrices) % Persons remaining in the same decile % Persons in the same or neighbouring decile φil = φ E Hart Index Shorrocks GE(0) Shorrocks GE(1) Shorrocks GE(2) Shorrocks Gini Shorrocks Atk(1) Bartholomew (Relative Matrices) Bartholomew (Absolute Matrices) Shorrocks (Relative Matrices) Shorrocks (Absolute Matrices) % Persons remaining in the same decile % Persons in the same or neighbouring decile φil = φ 2A Hart Index Shorrocks GE(0) Shorrocks GE(1) Shorrocks GE(2) Shorrocks Gini Shorrocks Atk(1) Bartholomew (Relative Matrices) Bartholomew (Absolute Matrices) Shorrocks (Relative Matrices) Shorrocks (Absolute Matrices) % Persons remaining in the same decile % Persons in the same or neighbouring decile 58 .709 0.497 0.574 0.867 0.673 0.214 0.853 1.151 0.687 2.521 0.687 0.732 0.868 0.002 1.689 0.722 1.713 0.601 0.593 0.871 1.964 1.456 0.197 0.716 0.647 0.692 2.652 0.070 0.122 1.705 0.217 0.879 0.683 0.136 0.148 0.546 0.594 0.132 0.839 1.503 0.738 1.027 1.738 0.860 0. olas 1-8 Spain Germany France Italy U.015 1.693 2.894 0. 170 0.205 0.391 0.156 0.418 0.661 0.170 0.Cuadro 11 Descomposición del índice de Fields y Ok.555 0.148 0.399 0.597 0.218 0.614 0.426 0.457 0.513 0.179 0.582 0.433 0.395 0.222 0.585 0.375 0.204 0.612 0. olas 1-8 Mobility K T 0.578 0.415 0.164 φ =1 l i Spain Germany France Italy United Kingdom φil = φ E Spain Germany France Italy United Kingdom φil = φ 2A Spain Germany France Italy United Kingdom 59 .202 0.170 0.422 0.377 0.408 0.210 0.156 0.199 0.564 0.164 0.168 0.189 0.205 0.456 0.417 0.156 0.204 0. 51 11.30 0.28 0.9 12.61 18.90 1. 2 kids Two adults.50 0.85 1.65 Ci 1.94 20. no kids.78 0.91 1.22 0.73 1.52 0.1 12.01 4.96 74.26 2.25 2.30 0.8 0.61 0.45 0.6 73.4 18.60 10.18 20.2 15.50 0.99 0. no <25 Three adults.38 Pi 3.15 0.92 10.93 0.03 Pi 1.90 1.52 0.14 3.29 0.59 Ci 1.60 0.22 10.47 16.36 8.87 1.62 16.22 0.63 0.93 0.97 5.37 10.28 U.32 1.41 0.66 6.54 0.1 1.68 1.60 10.10 15.96 0.58 1.35 0.57 71.45 0.7 3.13 14.20 1.37 0.67 11.02 0.84 8.29 1.45 0.70 7.77 1.72 21.53 0.27 0.52 55.2 11.72 0.26 1.31 4.60 17.68 0.48 12.60 13. ≥3 kids Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment benefits Any other social benefits Private income <30 30-64 Aged 65+ Male Female Pi 2.72 0.26 13.58 9.22 1.23 1.18 1.79 0.54 0.14 3.55 1.02 1.11 0.64 7.01 1.66 1.72 1.43 16.28 50.99 1.9 24.99 1.06 2.86 1.93 2.32 2.90 0.58 0.67 9.29 7.20 75.67 0.68 12.04 12.47 0.49 13.22 1.78 0.23 0.09 5.44 79.38 3.29 76.34 0.1 4.83 ITALY Ci/Pi 0.03 1.36 0.35 0.19 9. 3 or more kids Three adults.12 1.40 2.22 1.51 10.39 0.55 10.08 2.32 0.91 1.56 21.43 3.98 6.52 0.57 0.30 19.63 80.90 1.48 1.52 18.65 15.09 9.58 0.15 0.50 78.79 1.15 0.13 8.66 1.0 10.12 4.80 10.25 1.43 0.64 62.82 1.79 16.48 3.17 0. 2 kids Three or more adults.43 2.2 35.87 1.35 1.5 2.29 Mi 0.85 0.70 25.37 58.00 1.83 14.46 11.88 0.40 0.37 0.92 1.14 8.65 0.90 2.71 5.77 20.06 Pi 2.57 0.59 14.86 0.29 0. 60 .84 0.23 22.74 1.52 2. Cj= group j relative contribution to mobility.57 5.19 10.92 6.86 14.72 19.46 0.63 0.48 0.40 0.36 0.49 0.85 0.99 0.34 0.32 15.26 17.29 1.1 61.38 0.40 7.01 0.12 3.23 0.73 0.18 1.48 18.70 5.33 63.11 4.75 0.17 76.29 0.50 0.52 1.49 2.46 GERMANY Ci/Pi 0.00 3.81 4.07 0.87 7.70 75.91 0.67 0.22 1.20 2.0 10.01 10.17 25.54 4.86 1.56 0.16 0.35 0.55 23.32 5.05 51.16 0.92 0.70 0.52 57.78 4.73 17.71 19.45 15.46 0.17 7.97 0.60 7.0 0.04 6.74 0.36 74.68 0.99 1.52 Ci 2.14 0.56 0.41 2.66 0.62 0.23 11.73 0.96 1.71 42.84 1.46 1.77 0.42 64.82 Mi 0.70 7.99 0.57 78.57 0.61 0.54 73.45 0.88 7.93 1.00 0.57 0.35 2.42 0.32 0.68 9.81 0.12 10.55 0.33 3.45 FRANCE Ci/Pi 0.98 6.96 15.85 7.51 13.06 7.39 1.29 25.07 0.05 22.55 35.01 1.58 1.88 25.83 0.41 0.85 1.13 3.81 1.59 12.76 0.48 20.42 2.39 2.97 1.23 5.18 1.85 8.27 3. 1 kid Two adults.10 0.14 62.13 79.02 5.69 1. 1 kid Three or more adults.58 0.00 0.14 0. olas 1-8 ( φil = 1) SPAIN One person aged 65+ One person 30-64 One person <30 Single parent Two adults.8 7.69 3.36 3.20 0.92 0.53 74.47 0.99 1.46 3.7 Pj= % of sample in group j.33 0.13 12. Mj=group j mobility.93 16.41 0.59 9.67 0.39 4.43 3.90 4.96 77. no kids Two adults.15 3.54 5.71 Mi 0.12 0.86 1.12 64.67 5.58 0.75 6.08 0.42 3.73 0.44 0.83 1.53 0.43 Ci 2.41 0.39 0.03 0.57 5.68 0.36 1.68 1.52 15.89 0.28 0.8 11.48 0.98 0.36 11.47 0.02 13.99 1.90 0.28 16.96 79.68 0.08 4.89 0.16 18.02 Pi Mi Ci 3.78 78.41 0.43 8.88 1.37 0.97 0.94 8.18 1.90 66.33 5.12 Mi 0.24 13. <25 Three or more adults.36 0.98 0.27 3.05 0.8 1. no kids.56 12.65 10.98 1.10 1.42 0.53 0.93 15.73 9.40 0.54 20. KINGDO Ci/Pi 0.51 0.42 8.14 1.02 1.49 9.55 0.47 0.05 4.61 14.97 0.71 9.25 0.88 0.98 1.78 0.30 0.Cuadro 12 Descomposición de la movilidad por grupos de población.18 0. 54 69.20 10.3 4.42 0.08 3.79 1.60 52.84 6.45 0.93 8.38 0.02 0.88 25.71 9.36 0.13 0.12 0.02 0.13 0.80 0.46 0.61 0.61 27.71 73.38 0.79 76.73 0.90 24.31 0.54 22.71 0.99 1.64 0. Cj= group j relative contribution to mobility.06 0.56 8.59 15.01 13.) Married Separated Divorced Widowed Never married Recognised third level educ.61 0.74 4.62 0.40 18.17 1.26 25.90 0.27 71.84 77.95 0.95 14.97 0.73 19.96 14.12 28.51 0.05 0.20 26.46 0.22 72.83 0.30 35.43 0.25 0.28 18.03 27.23 2.90 0.10 1.22 10.00 1.04 2.62 0.99 1.7 8.47 0.68 12.22 5.35 0.21 0.64 1.29 27.32 0.06 5.0 3.91 1.44 0.50 0.60 0.00 0.62 79.48 0.49 22.41 9.25 1.73 0.70 6.27 17.50 0.75 17.66 6.45 0.3 Pj= % of sample in group j.87 1.36 76.06 69.18 1.14 25.39 72.16 21.87 0.41 0.58 3.99 1.33 9.60 0.13 36.67 0.58 0.27 0.34 0.88 0.44 3.37 18.3 1.12 5.20 13.71 62.44 0.81 12.81 0.02 1.66 6.7 34.31 0.44 62.5 22.42 14.48 0.90 0.38 0.86 0.75 1.5 26.59 0.88 39.61 0.42 0.46 0.08 1.13 1.51 0.97 1.36 7.46 36.52 80.25 23.79 14.63 2.72 2.65 6.45 21.36 0.46 0.49 4.39 22.36 31.60 0.5 75.06 0.74 0.54 19.76 17.10 1.1 2.82 0.53 0.40 0.91 8.76 8. 61 .68 18.56 0.43 21.60 0.16 10.36 0.21 4.69 55.55 54.98 0.49 10.93 2.42 0.13 0.87 28.97 1.10 1.56 40.70 1.04 41.44 0.55 0.45 0.41 0.27 6.73 0.38 0.78 13.03 17.93 10.72 4.99 1.88 1.9 14.0 20.00 1.47 0.36 0.96 54.54 32.07 0.48 82.20 0.63 0.35 0.0 26.7 7.52 4.49 0.63 33.76 14.(cont.46 3.37 0.36 32.09 1.06 1.59 19.94 1.29 1.85 4.04 1.55 0.79 0.54 3.71 76.40 0.56 0.30 19.00 1.51 0.47 0.35 57.86 1.96 0.98 1.08 0.16 0.16 7.09 0.49 17.23 0.83 0.00 1.38 0.72 10.30 13.79 0.18 33.54 1.70 27.96 1.74 6.73 0.42 0.71 27.31 80.67 55.91 0.16 31.95 6.82 0.21 2.6 13.92 1.88 59.06 0.65 0.67 32.60 0.21 0.75 0.66 0.20 3.74 4.52 68.24 1.02 1. Second stage of secondary Less than second stage Owner Paying rent Rent-free accommodation 1 2 3 4 5 6 ≥7 78.98 17.64 0.90 0.08 1.02 1.88 5.6 1.65 5.3 51. Mj=group j mobility.20 1.1 12.96 15.65 0.77 1.70 17.57 0.83 3.44 0.46 5.92 1.10 1.97 1.59 4.93 0.76 0.64 0.32 19.81 2.55 66.11 25.47 7.55 0.63 37.72 0.44 0.63 0.19 0.75 0.20 4.85 8.86 3.14 1.24 13.73 1.63 13.00 13.61 0.84 0. 62 6.39 0.75 0.56 71.58 10.7 0. no <25 Three adults.55 0.72 21.20 0.98 22.54 1.48 0.59 0.74 0.75 6.58 5.61 0.76 2.99 1.51 52.76 0.06 14. no kids Two adults.19 8.06 2.99 0.34 1.13 1.86 1.29 18.82 0.43 0.17 1.85 0.44 0.87 0.80 4.78 1.34 0.0 4.75 9.98 0.30 0.27 1.47 3.13 1.2 14.40 0.25 20.89 2.86 1.91 20.5 4.19 17.46 0.87 0.47 10.27 0.58 10.54 1.79 0.32 0.46 77.88 0.60 0.04 8.55 0.16 9.45 1.66 5.71 27.72 1.93 15.28 0.35 0.36 0.62 19.15 4.52 0.48 1. olas 1-8 ( φil = φ E ) SPAIN One person aged 65+ One person 30-64 One person <30 Single parent Two adults.18 0.98 0.68 0.01 1.53 0.62 0.82 5.8 64.20 2.1 17.94 1.64 0.49 76.71 21.73 0.12 0.54 0.17 1.55 0. no kids.67 2.49 0.08 0.38 3.64 0.02 0.09 11.63 0.17 1.50 15.36 9.77 19.84 1.12 1.49 2.66 1.08 0.84 7.86 5.1 4.01 1.83 6.13 0.92 0.94 75.25 5.09 Pi 4.19 59.96 1.32 11.6 9.13 2.02 Mi 0.33 0.69 22.86 3.77 64.17 13.89 3.49 0.43 0.09 73.98 1.42 2.68 2.37 0.18 2.94 1.38 5.50 11.36 1.6 10. ≥3 kids Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment benefits Any other social benefits Private income <30 30-64 Aged 65+ Male Female Pi 1.12 17.40 0.89 11.57 6.20 2.87 19.85 ITALY Ci/Pi 0.78 0.65 0.77 13.03 0.29 1.03 6.22 8.77 1.10 1.73 17.35 0.29 0.83 61.94 0.48 0.39 23.09 77.10 0.67 79.33 0.56 9.01 52.64 0.61 Mi 0.45 1.82 20.86 1.04 2.51 0.99 1.14 7.03 18.28 4. 3 or more kids Three adults.98 1.12 1.74 3.52 0.92 0.78 1.31 0.15 1. KINGDO Ci/Pi 0.89 6.9 58.06 1.6 25.61 10.40 16.56 0. 2 kids Three or more adults.56 1.46 0.40 0.64 13.20 68.67 7.30 36.44 Ci 1.20 12.3 1.46 7.11 8.39 3.57 8.28 11.55 0.46 2.05 Pi 2.53 0.50 57.99 13.31 1.14 12.13 52. 1 kid Two adults.47 4.29 0.85 15.96 1.10 0.51 Ci 5.36 0.85 1.50 0. Cj= group j relative contribution to mobility.58 10.67 13.58 1.0 15.46 2.94 0.92 61.58 0.84 0.95 0. Mj=group j mobility.11 0.27 2.78 1.57 7.48 0.45 0.15 18.43 16.53 0.66 75.35 Pi 2.43 0.97 0.80 2.86 1.80 0.88 0.40 0.76 0.45 1.54 0.15 24.49 13.07 0.44 0.50 1.35 15.33 0.96 1.96 4.91 0.50 7.00 0.85 0.42 0.40 0.02 63.01 0.86 1.24 14.54 0.02 8.78 0.56 0.27 1.22 1.2 12.46 10.73 14.05 0.64 5.3 0.67 0.66 5.04 4.43 6.31 14.73 0.15 1.34 0.42 10.87 1.50 0.1 35.59 78.46 4.41 11.6 1.66 0.72 Ci 0.91 0. no kids.52 0.10 0.55 0.22 11.70 FRANCE Ci/Pi 1.60 10.73 0.25 72.93 1.48 0.9 71.67 0.01 0.88 4.05 0.66 12.67 11.77 0.40 0.38 0.59 0.49 13.12 13.24 1.91 1.44 75.34 11.29 75.23 0.81 0.Cuadro 13 Descomposición de la movilidad por grupos de población.17 1.42 0.54 5.44 0.44 0.02 0.15 5. 1 kid Three or more adults.18 11.42 0.71 Mi 0.27 8.04 0.38 0.31 12.98 1.80 0.15 11.90 1.41 2.22 6.66 20.10 6.02 0.81 0.29 Mi 0.67 1.17 0.1 7.90 0.1 13.97 15.67 42. <25 Three or more adults.15 3.55 7.78 0.55 16.57 0.03 3.00 1.93 U.45 20.75 0.77 7.66 14.37 0. 2 kids Two adults.15 0.54 76.5 2.30 2.37 1. 62 .04 Pi Mi Ci 5.32 0.46 81.44 0.49 0.73 0.28 7.09 5.14 1.66 17.71 0.50 17.74 7.93 8.51 13.89 3.52 9.77 10.45 0.54 0.13 6.19 13.42 0.43 4.27 2.62 0.57 7.89 1.73 6.09 0.2 11.06 0.06 1.07 22.96 1.67 0.00 11.60 6.59 76.41 0.61 11.38 0.25 8.79 0.86 15.79 0.63 0.77 77.58 Ci 2.00 0.80 15.93 69.45 0.34 GERMANY Ci/Pi 0.38 3.8 Pj= % of sample in group j.77 1. 18 68.00 25.72 0.05 4.10 1.41 1.72 27.12 1.66 0.32 7. Second stage of secondary Less than second stage Owner Paying rent Rent-free accommodation 1 2 3 4 5 6 ≥7 78.45 0.46 0.38 0.60 0.01 0.48 6.92 1.72 0.86 12.82 26.40 14.89 1.41 0.44 13.62 0.57 0.93 20.66 0.89 3.00 1.78 0.50 1.41 0.37 15.59 5.63 4.07 0.42 0.97 0.18 1.46 0.61 0.10 4.81 6.79 10.14 1.14 21.22 15.11 28.44 50.52 18.00 1.03 1.81 49.35 0.51 1.17 8.54 12.59 65.67 72.52 7.98 0.00 0.43 19.86 0.70 6.83 5.42 0.61 10.01 2.60 30.99 1.49 75.55 7.92 0.49 0.61 0.) Married Separated Divorced Widowed Never married Recognised third level educ.60 0.50 0.29 1.83 13.82 11.51 0.06 1.41 18.95 0.41 2.25 54.50 27.47 0.63 18.07 70.35 3.12 13.58 58.41 0.61 20.96 1.05 33.62 10.52 28.04 1.33 0.02 0.24 20.08 0.28 .88 11.90 0.62 0.17 14.61 0.54 0.50 1.28 0.52 0.80 4.68 0.34 39.56 47.64 8.08 6.49 6.98 2.28 12.32 21.09 0.18 4.11 1.36 0.78 4.81 0.01 1.02 0.13 31.67 0.75 19.10 1.26 74.00 1.22 26. Cj= group j relative contribution to mobility.96 1.24 0.23 12.62 7.90 25.57 0.62 0.20 34.12 1.88 37.53 0.22 14.64 0.57 0.55 0.91 0.05 1.47 0.04 31.61 0.49 55.70 0.92 15.98 1.09 1.46 68.35 0.97 1.73 5.86 0.45 0.04 1.64 16.69 22.04 1.94 0.28 14.42 0.72 0.64 19.96 17.19 4.42 0.43 1.94 15.42 0.22 14.43 2.06 19.05 19.08 1.39 0.70 22.71 0.58 82.63 16.38 0.52 0.42 0.55 10.24 57.31 82.40 0.77 6.24 6.88 4.96 0.54 0. Mj=group j mobility.04 1.03 1.25 24.49 0.53 4.12 7.36 0.79 15.65 4.80 0.79 0.39 0.02 0.83 0.73 0.10 0.94 23.58 0.51 0.07 0.33 74.84 69.66 0.51 2.87 13.39 0.97 8.38 34.11 0.45 0.57 0.15 1.44 0.38 48.14 22.89 1.76 0.47 0.63 78.52 4.92 0.82 0.93 31.90 0.08 0.57 4.84 1.05 25.28 72.99 0.40 71.68 19.08 0.71 Pj= % of sample in group j.91 0.45 1.54 0.68 26.09 1.66 22.99 1.57 0.88 32.94 1.27 14.52 0.98 4.28 0.00 1.63 17.90 59.00 0.11 61.36 0.12 2.64 21.22 53.55 0.64 0.75 0.93 20.07 1.59 76.01 14.18 17.20 1.40 17.60 0.44 0.61 0.65 9.46 0.08 0.29 0.58 0.36 8.38 0.17 1.96 1.44 0. 63 68.63 0.92 78.16 0.22 10.52 0.26 1.17 35.14 27.77 0.88 29.73 1.49 0.47 4.46 11.36 0.87 1.77 1.89 6.68 0.38 13.35 24.71 0.36 5.(cont.40 5.38 0.51 15.94 61.52 15.64 24.45 0.37 2.69 0.43 0. 86 5.74 0.66 0.44 0.92 1.17 1.26 1.75 1.78 0.55 18.31 12.99 1. <25 Three or more adults.56 1.90 Mi 0.67 1.68 4.99 1.42 0.55 0.59 1.73 0.57 0.70 7.97 0.89 13. KINGDO Ci/Pi 0.38 0.41 11.06 11.82 0.95 1.80 74.14 72.10 0.69 5.50 11.32 4.39 0.57 13.18 12.56 0.17 2.06 13.36 1.28 60.63 4.39 69.97 77. Mj=group j mobility.34 8.3 4.42 0.05 8.60 0.21 0.90 1.19 1.25 57.65 Ci 1. 2 kids Three or more adults.62 0.94 14.52 22.84 9.53 0.29 0.69 72.04 1.41 0.79 1.74 14.24 3.97 10.15 20.97 11.33 13.29 0.80 0.15 0.07 0.51 14.28 1.1 3.59 Ci 2.83 0.38 Pi 4.48 13.61 22.85 8.63 0.56 0.71 0.89 79.45 5.56 17.99 0.54 Ci 3.34 1.24 0.41 4.25 14.05 Pi 3.94 0.4 16.38 0.85 1.91 1. olas 1-8 ( φil = φ 2A ) SPAIN One person aged 65+ One person 30-64 One person <30 Single parent Two adults.24 15.65 1.44 16. 1 kid Two adults. no kids.83 0.20 8.12 0.70 0.1 22.65 0.47 0.9 9.95 3.43 0.81 7.94 1.86 14.80 1.40 0.92 10.61 9.95 GERMANY Ci/Pi 0.7 14.83 1.71 0.01 14.35 0.71 Pj= % of sample in group j.17 1.92 10.99 0.15 0. 3 or more kids Three adults.03 5.80 61.50 38.50 FRANCE Ci/Pi 1.35 5.32 0.36 26.08 1.20 0.68 1.27 10.91 1.81 0.93 1.50 0.18 0.74 ITALY Ci/Pi 0.25 3.36 0.15 1.65 49.42 0.83 1.13 16.00 1.34 0. Cj= group j relative contribution to mobility.68 3.23 49.67 0.14 22.64 0.50 0.53 3.84 1.52 0.89 0.46 0.90 17. ≥3 kids Wages and salaries Income from self-employment Pensions Unemployment benefits Any other social benefits Private income <30 30-64 Aged 65+ Male Female Pi 2.39 0.89 0.57 0.14 1.04 78.99 9.34 0.19 9.94 2.35 0.17 1.96 4.32 0.61 0.93 0.6 51.04 Pi 2.38 3.67 1.92 6.97 0.93 1.5 3.74 9.82 0.49 17.53 1.21 14.36 2.42 0.09 72.57 0.31 0.62 0.61 77.97 0.16 8.41 0.01 0.41 2.30 0.58 5.70 0.26 1.62 4.64 3.65 0.85 Mi 0.98 0.05 0.79 7.68 0.51 74.88 2.97 15.26 62.36 0.86 U.96 17.98 1.41 18.49 62.8 45.43 7.79 0.69 0.18 17.40 12.1 3.05 21.65 0.20 1.88 74.83 1.63 0.17 76.70 0.41 0.43 0.30 0.06 0.44 Ci 2.06 0.97 12.27 0.1 6.42 0.55 0.45 0.52 0.23 1.30 3.03 0.52 0.96 1.53 0. no <25 Three adults.64 Mi 0.42 0.16 1.12 13.48 0.39 Mi 0.20 12.49 0.99 0.06 2.70 8.82 0.57 2.53 0.56 1. no kids.8 3.16 11.96 0.76 0.85 0.12 0.27 10.67 1.65 1.29 10.79 2.89 10.86 1.98 0.10 0.15 72.89 5.82 0.90 2.52 9.09 4.23 10.47 0.38 11.4 66.45 0.58 0.48 9.05 16.11 11.33 9.77 0.85 1.34 5.16 15.57 5.57 0.3 5.73 1.55 0.40 24.46 0.34 0.77 10.53 0.55 0.16 4.42 0.89 1.55 0.29 1.37 5.01 8.33 0.72 0.08 4.08 18. 1 kid Three or more adults.22 4.47 3.24 73.99 1.90 0.88 14.86 12.64 2.70 60.89 1.12 1.48 0.33 1.01 23.80 0.39 2.19 76.31 1.99 0.64 3.1 1.50 0.04 10.36 5.57 13.17 2.57 0.72 4.12 6.31 4.30 10.05 1.09 11.18 37.82 Mi 0.28 58.33 0.47 22.54 1.41 19.05 8.36 0.85 1.49 0.32 4.57 0.4 9.11 0.89 0.07 1.80 24.02 0.2 20.20 25.18 15.61 0.36 0.83 1.76 6.18 1.86 73.26 27.74 3.83 13.99 0.41 0.57 15. 64 Ci 3.76 0.1 9.46 0.25 20.12 10.49 1.57 0.1 .84 16.43 9.00 3.50 0.81 1.7 9.78 75.68 0.82 54.11 5.52 0.43 2. 2 kids Two adults.Cuadro 14 Descomposición de la movilidad por grupos de población.45 1.28 0.68 0.59 14.85 1.85 5.90 4.39 0.87 58.0 1.02 Pi 5.9 10.99 1.23 16.63 0.30 0.77 5.35 0.93 1.10 27.93 4.73 13.23 0.46 0.76 7. no kids Two adults.07 0.4 23.30 0. 20 1.48 17.56 0.) Married Separated Divorced Widowed Never married Recognised third level educ.61 0.61 0.37 52.02 1.50 0.80 59.71 5.84 19.02 1.09 1.41 3.10 17.75 37.12 0.00 1.(cont.63 27.38 0.75 80.08 0.19 13.45 34.57 60.05 31.39 68.92 7.93 6.57 1.45 0.40 0.82 0.79 0.26 4.57 0.48 0.64 0.57 1.67 12.51 19.18 19.63 0.35 27.58 0.94 6.51 78.07 5.41 0.88 0.65 0.64 26.63 0.45 0.46 23.48 0.16 0.06 10.70 18.79 23.39 0.20 24.22 1.10 1.39 6.41 0.20 5.02 59.99 58.02 57.28 31.56 23.95 4.51 74.15 0.09 10.26 33.07 10.71 0.97 34.62 0.47 0.81 0.69 0.24 7.45 0.14 14.10 1.62 14.61 0.09 7.74 0.93 0.99 12.89 17.93 6.43 1.73 0.50 0.92 0.98 0.76 4.01 0.50 0.00 1.54 0.42 4.12 21.91 1.31 3.35 4.33 6.61 14.46 0.41 0.32 0.81 1.09 23.31 3.17 79.73 0.97 1.17 35.85 0.79 2.67 0.59 0.52 8.63 25.66 3.39 0.55 0.16 0.99 7.27 68.33 2.39 0.55 2.43 20.05 0.43 0.37 32.46 26.18 1.47 0.47 2.97 1.82 18.64 17.49 0.79 6.30 5.02 1.88 71.05 10.62 77.50 0.36 0.96 11.97 1.47 0.64 0.75 1.61 0.59 25.75 2.59 6.60 0.68 0.53 0.84 3.95 19.99 53.41 0.61 0.09 0.00 1.07 64.34 0.60 0.10 1.03 0.50 5.31 0.91 12.73 0.21 14. Mj=group j mobility.72 0.71 54.17 10.00 1.37 74.80 5.18 0.41 2.50 0.06 1.68 70.36 0.82 6.77 0.56 1. Cj= group j relative contribution to mobility.16 25.17 20.54 54.64 0.00 0.96 1.77 0.37 72.00 6.53 0.69 8.56 0.93 1.04 0.63 6. 65 60.16 36.56 0.51 0.68 0.62 0.84 75.56 0.05 0.57 56.23 0.81 1.92 1.11 19.09 1.61 6.94 15.20 21.87 40.49 0.54 10.92 28.44 0.46 22.18 5.16 18.28 1.61 0.88 0.06 24.38 0.80 0.66 13.46 0.75 17.38 1.97 1.82 1.86 13.78 35.37 31.76 3.22 68.77 1.79 .83 0.15 4.63 14. Second stage of secondary Less than second stage Owner Paying rent Rent-free accommodation 1 2 3 4 5 6 ≥7 75.92 0.86 8.83 73.40 0.72 8.08 2.51 23.77 Pj= % of sample in group j.36 20.35 12.29 1.91 0.05 1.47 0.87 10.33 14.58 0.03 1.62 1.42 0.37 0.78 38.98 1.27 16.49 12.44 0.20 0.97 1.56 0.68 2.16 24.85 1.00 1.58 1.80 0.38 5.51 0.13 0.57 0.73 5.98 1.20 22.35 15.01 15.13 0.73 0.42 0.74 0.38 0.05 1.59 10.55 2.56 0.88 0.63 0.82 13.52 1.49 38.99 1.46 26.88 1.83 24.40 0.34 32.17 1.14 21.31 0.52 65.48 13.84 6.95 0.21 0.45 13.43 0.36 13.42 33.88 0.61 0. 00 -30.00 1995 España 1996 Alemania 1997 Francia 1998 Reino Unido 1999 Italia 2000 TOTAL UE-5 2001 TOTAL PHOGUE 66 .00 -20.00 -10.00 -60.00 -40. 1994-2001 0.00 -50.Gráfico 1 Attrition en el Panel de Hogares de la Unión Europea.