Análisis espacial de la infraestructura como medio de reducción de la pobreza de las regiones del Perú

Ver/
Descargar
(application/pdf: 2.186Mb)
(application/pdf: 2.186Mb)
Autorización
(application/pdf: 267.3Kb)
(application/pdf: 267.3Kb)
Reporte de similitud
(application/pdf: 1.430Mb)
(application/pdf: 1.430Mb)
Fecha
2025Asesor(es)
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
La presente investigación tiene como objetivo analizar el efecto de la provisión de la infraestructura económica (transporte, telecomunicaciones, electricidad y financiera) y social (educación, salud y saneamiento) en la pobreza a nivel regional en el Perú durante los años 2010 a 2023, tomando en cuenta la dinámica espacial entre regiones. Se empleó una regresión espacial para determinar los efectos directos de la provisión de infraestructura sobre la pobreza, así como los efectos indirectos a través de las externalidades entre regiones. Posteriormente, se realizó una regresión geográfica ponderada con el fin de capturar la no estacionariedad espacial de las variables explicativas y proporcionar estimaciones para cada región. Los resultados sugieren que la infraestructura de electricidad, transporte y salud tiene los mayores efectos spillover. Además, de las estimaciones a nivel local se desprenden políticas específicas de reducción de pobreza, buscando lograr mayor eficiencia y equidad en el desarrollo regional. We carry out an empirical analysis of the effects of social (education, health, sanitation) and economic infrastructure provisioning (transportation, telecom, energy, banking) on the reduction of the dimensions of poverty at a regional level within the years 2010 to 2023, while accounting for the spatial patterns across regions. We employed an spatial regression panel data model to determine the direct effects and indirect effects applied through externalities between regions. Also, a geographically weighted regression was used to capture the non-stationarity of the independent variables and to provide estimations of effects for all regions. Our results suggest that the energy, transport and health infrastructure have the largest indirect effects. The local regression results should be seen a possible foundation for future policy decisions, aiding in generating major efficiencies and equity in the ongoing regional development.
Editor
Universidad de LimaTemas
Coleccion(es)
- Tesis [141]

