Determinants of inequality in Latin America: a panel data analysis of the Gini index and socioeconomic variables (1990–2022)
Descripción del Articulo
This study explores the determinants of inequality in Latin America, using the Gini index as the main measure and evaluating its relationship with various socioeconomic variables between 1990 and 2022. Data from 10 countries in the region are used, including Argentina, Bolivia, Brazil, Colombia, Chi...
Autor: | |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2025 |
Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/2338 |
Enlace del recurso: | https://revistas.uni.edu.pe/index.php/iecos/article/view/2338 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Desigualdad datos de panel América Latina Políticas redistributivas Inequality Panel Data Latin America Redistributive Policies Granger Causality |
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Determinants of inequality in Latin America: a panel data analysis of the Gini index and socioeconomic variables (1990–2022) Determinantes de la desigualdad en América Latina: un análisis de datos de panel sobre el índice de Gini y variables socioeconómicas (1990-2022) |
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This study explores the determinants of inequality in Latin America, using the Gini index as the main measure and evaluating its relationship with various socioeconomic variables between 1990 and 2022. Data from 10 countries in the region are used, including Argentina, Bolivia, Brazil, Colombia, Chile, Ecuador, Mexico, Peru, Paraguay, and Uruguay. The main objective is to analyze how factors such as GDP per capita, the poverty rate, life expectancy at birth, public spending on education, the unemployment rate, and investment in research and development influence inequality.The methodology is based on a panel data model, which captures both the differences between countries and the temporal variations over more than three decades. Fixed and random effects regressions were applied to assess the robustness of the results, in addition to conducting Granger causality tests to explore causal relationships between GDP per capita and inequality.The results show that GDP per capita has a negative and significant relationship with the Gini index, indicating that economic growth contributes to reducing inequality in the region. On the other hand, the poverty rate has a significant positive effect on the Gini index, suggesting that higher poverty levels increase inequality. Other variables, such as investment in research and development, also show some influence on inequality, while public spending on education is not significant in most models.These findings highlight the importance of promoting inclusive economic growth and reducing poverty to decrease inequality in Latin America. |
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Determinants of inequality in Latin America: a panel data analysis of the Gini index and socioeconomic variables (1990–2022)Determinantes de la desigualdad en América Latina: un análisis de datos de panel sobre el índice de Gini y variables socioeconómicas (1990-2022)García Sandoval, CarlosDesigualdaddatos de panelAmérica LatinaPolíticas redistributivasInequalityPanel DataLatin AmericaRedistributive PoliciesGranger CausalityThis study explores the determinants of inequality in Latin America, using the Gini index as the main measure and evaluating its relationship with various socioeconomic variables between 1990 and 2022. Data from 10 countries in the region are used, including Argentina, Bolivia, Brazil, Colombia, Chile, Ecuador, Mexico, Peru, Paraguay, and Uruguay. The main objective is to analyze how factors such as GDP per capita, the poverty rate, life expectancy at birth, public spending on education, the unemployment rate, and investment in research and development influence inequality.The methodology is based on a panel data model, which captures both the differences between countries and the temporal variations over more than three decades. Fixed and random effects regressions were applied to assess the robustness of the results, in addition to conducting Granger causality tests to explore causal relationships between GDP per capita and inequality.The results show that GDP per capita has a negative and significant relationship with the Gini index, indicating that economic growth contributes to reducing inequality in the region. On the other hand, the poverty rate has a significant positive effect on the Gini index, suggesting that higher poverty levels increase inequality. Other variables, such as investment in research and development, also show some influence on inequality, while public spending on education is not significant in most models.These findings highlight the importance of promoting inclusive economic growth and reducing poverty to decrease inequality in Latin America.Este estudio explora los determinantes de la desigualdad en América Latina, utilizando el índice de Gini como medida principal y evaluando su relación con diversas variables socioeconómicas entre 1990 y 2022. Se utilizan datos de 10 países de la región, incluidos Argentina, Bolivia, Brasil, Colombia, Chile, Ecuador, México, Perú, Paraguay y Uruguay. El objetivo principal es analizar cómo factores como el PIB per cápita, la tasa de pobreza, la esperanza de vida al nacer, el gasto público en educación, la tasa de desempleo y la inversión en investigación y desarrollo influyen en la desigualdad.La metodología se basa en un modelo de datos de panel, lo que permite captar tanto las diferencias entre países como las variaciones temporales a lo largo de más de tres décadas. Se aplicaron regresiones con efectos fijos y aleatorios para evaluar la robustez de los resultados, además de realizar pruebas de causalidad en el sentido de Granger para explorar relaciones causales entre el PIB per cápita y la desigualdad.Los resultados muestran que el PIB per cápita tiene una relación negativa y significativa con el índice de Gini, lo que indica que el crecimiento económico contribuye a reducir la desigualdad en la región. Por otro lado, la tasa de pobreza tiene un efecto positivo significativo sobre el índice de Gini, sugiriendo que mayores niveles de pobreza aumentan la desigualdad. Otras variables como la inversión en investigación y desarrollo también muestran cierta influencia en la desigualdad, mientras que el gasto público en educación no resulta significativo en la mayoría de los modelos.Estos hallazgos subrayan la importancia de fomentar el crecimiento económico inclusivo y reducir la pobreza para disminuir la desigualdad en América Latina.Universidad Nacional de Ingeniería2025-09-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPeer ReviewedEvaluado por paresapplication/pdfhttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/iecos/article/view/233810.21754/iecos.v26i2.2338revista IECOS; Vol. 26 No. 2 (2025)Revista IECOS; Vol. 26 Núm. 2 (2025)2788-74802961-284510.21754/iecos.v26i2reponame:Revistas - Universidad Nacional de Ingenieríainstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIspahttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/iecos/article/view/2338/3435Derechos de autor 2025 Carlos García Sandovalhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/23382025-09-30T20:39:18Z |
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La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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