¿Pueden los vínculos espaciales y socioeconómicos predecir el nivel de participación de la ciudadanía en las urnas?: Un análisis espacial econométrico a nivel distrital para las elecciones municipales en el Perú

Descripción del Articulo

La presente investigación analiza la dinámica espacial de la participación electoral en los comicios municipales peruanos entre el 2006 y 2018. Para ello, se realiza un análisis exploratorio de datos espaciales con estadísticas globales y locales para encontrar evidencia empírica de las dependencias...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Jachilla Villanueva, Fernando Arnold
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2022
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/23225
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/23225
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Nivel de vida--Perú
Indicadores socioeconómicos
Elecciones Municipales--Perú
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description La presente investigación analiza la dinámica espacial de la participación electoral en los comicios municipales peruanos entre el 2006 y 2018. Para ello, se realiza un análisis exploratorio de datos espaciales con estadísticas globales y locales para encontrar evidencia empírica de las dependencias espaciales en la participación electoral distrital. Asimismo, se realiza estimaciones de corte transversal haciendo uso del modelo espacial de Durbin, en donde se incorpora como variables explicativas a las características socioeconómicas, demográficas y los rezagos espaciales de las variables independientes y dependiente. Los resultados identifican los factores que influencian sobre la participación electoral y evidencia la presencia de efectos spillovers espaciales significativos para los factores de decisión electoral indicando que estos no solo afectan a sus propios distritos sino también a distritos contiguos. En ese sentido, la identificación de estos factores permitirá a las autoridades electorales construir estrategias que permitan la mejora en la participación electoral, toda vez que este es una medida importante de la salud de una democracia libre.
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Los resultados identifican los factores que influencian sobre la participación electoral y evidencia la presencia de efectos spillovers espaciales significativos para los factores de decisión electoral indicando que estos no solo afectan a sus propios distritos sino también a distritos contiguos. En ese sentido, la identificación de estos factores permitirá a las autoridades electorales construir estrategias que permitan la mejora en la participación electoral, toda vez que este es una medida importante de la salud de una democracia libre.This research analyzes the spatial dynamics of electoral participation in Peruvian municipal elections between 2006 and 2018. For this purpose, an exploratory analysis of spatial data with global and local statistics is carried out to find empirical evidence of spatial dependencies in district electoral participation. Likewise, cross-sectional estimations are made using Durbin's spatial model, where socioeconomic and demographic characteristics and the spatial lags of the independent and dependent variables are incorporated as explanatory variables. The results identify the factors that influence electoral participation and evidence the presence of significant spatial spillover effects for the electoral decision factors indicating that these not only affect their own districts but also contiguous districts. In this sense, the identification of these factors will allow electoral authorities to build strategies to improve electoral participation, since this is an important measure of the health of a liberal democracy.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/Nivel de vida--PerúIndicadores socioeconómicosElecciones Municipales--PerúParticipación ciudadana--Perúhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01¿Pueden los vínculos espaciales y socioeconómicos predecir el nivel de participación de la ciudadanía en las urnas?: Un análisis espacial econométrico a nivel distrital para las elecciones municipales en el Perúinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:PUCP-Tesisinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPSUNEDUMaestro en EconomíaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.Economía70005506https://orcid.org/0000-0003-2828-842470447399311317Granda Sandoval, Alejandro Adrian MartinPalomino Huapaya, Juan AlbertoHerrera Catalan, Pedro Paulhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALJACHILLA_VILLANUEVA_FERNANDO_ARNOLD_MG.pdfJACHILLA_VILLANUEVA_FERNANDO_ARNOLD_MG.pdfTexto completo y anexosapplication/pdf1319703https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/6f16763e-ba2f-4b7c-8f30-2701639fea69/download27a561a9eb94b25e43e80a8322f3d260MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/4913beb0-ef1a-4c46-abc4-bd661574f4ae/download5a4ffbc01f1b5eb70a835dac0d501661MD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/0ec5c92c-e5b8-4e20-886d-4de5905b8572/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILJACHILLA_VILLANUEVA_FERNANDO_ARNOLD_MG.pdf.jpgJACHILLA_VILLANUEVA_FERNANDO_ARNOLD_MG.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg24262https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/75553243-5e79-4f45-9ebf-d0a99e003179/downloadbc5b0238d2c2c4b530f00abf7b736c5dMD54falseAnonymousREADTEXTJACHILLA_VILLANUEVA_FERNANDO_ARNOLD_MG.pdf.txtJACHILLA_VILLANUEVA_FERNANDO_ARNOLD_MG.pdf.txtExtracted texttext/plain161509https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/c31de274-a7ca-4dc1-85ae-b94ba460326f/download9c5cdfdf283865d6314aae73224b65c4MD55falseAnonymousREAD20.500.12404/23225oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/232252025-03-04 16:00:09.254http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://tesis.pucp.edu.peRepositorio de Tesis PUCPraul.sifuentes@pucp.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