Efecto de la Educación Superior en México en el ingreso salarial de jóvenes profesionistas, utilizando Aprendizaje Automático Doble
Effect of Higher Education in Mexico on the Salary Income of Young Professionals, Using Double Machine Learning
Palabras clave:
Aprendizaje Automático Doble, Educación Superior, Ingreso Salarial, Jóvenes Profesionistas, Machine Learning Double, University Education, Income, Young WorkersResumen
El objetivo de este trabajo, es utilizar inferencia causal para determinar si existe una relación entre el ingreso salarial y el nivel de educación superior. De tal forma, utilizando la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH), se extrajeron datos de jóvenes al incorporarse en el mercado laboral, con el fin de determinar dicha relación causa- efecto. Para resolver esto, se aplicaron herramientas de aprendizaje automático doble (Double Machine Learning, DML). Es así, que, con este esquema, se determinó que, contar con el nivel de educación superior, incrementa en un 26.1% dicho ingreso salarial. Por último, para proyectos futuros, se sugiere añadir otras variables y fuentes de información, así como ampliar el esquema propuesto.
The objective of this work is to use causal inference to determine if there exists a relation between income and university education. Using the national survey for income and expenses (ENIGH), data about working young people were extracted with the goal of finding the mentioned relation. To achieve this, a double machine learning model was developed. In this way, this scheme determined that university education increases in 26.1% of the income. Finally, for future projects it is suggested to add more variables and other data sources and expand the proposed schema
