摘要：La microeconometría por medio de su lógica de identificación causal y del uso de microdatos, conduce a un conjunto de técnicas de medición y modelaje muy particular en el marco de la economía aplicada. El presente artículo constituye una presentación de los rasgos distintivos de esta rama considerando que su auge va de la mano de la creciente disponibilidad de información de corte transversal y de datos tipo panel. Se identifican tres elementos como principios característicos de los estudios microeconométricos: i) las estrategias de identificación causal por medio del aislamiento de la correlación que resulta de las variables omitidas o de la selección muestral; ii) el modelaje no lineal para variables discretas y censuradas como modelos logit, probit o tobit; y iii) la reducción de supuestos acerca de las distribuciones de las variables y la flexibilización de las formas funcionales. Asimismo, se hace una breve exposición del problema frecuente de endogeneidad y del uso de variables instrumentales como una sencilla pero potente estrategia de solución; y finalmente, se recuerda que las técnicas microeconométricas necesitan del resto de elementos que dan forma al conjunto de investigación para alcanzar el máximo de su potencial.
其他摘要：Microeconometrics with its causal identification logic and the microdata use, leads to a set of specific measurement and modeling techniques in applied economics. This paper shows basic elements of microeconometrics, taking account that the peak of its application goes together with availability rise of cross-sectional and panel-type data. It describes three representative features of microeconometry: i) strategies of causal identification for isolating the correlation from omitted variables or from sample selection; ii) non-linear modeling for discrete and censored variables such as Logit, Probit or Tobit models; and iii) reduction of assumptions about the distributions and the flexibilization of functional forms. In addition, a brief exposition is made of the frequent problem of endogeneity and the use of instrumental variables as a simple but powerful solution strategy; and finally, it is recalled that the microeconometric techniques without the rest of the elements that shape the research set, loses its potential.
