Determinantes de la vulnerabilidad a nivel de los departamentos del Perú usando enfoque multidimensional 2010-2019
Descripción del Articulo
El propósito de este artículo es analizar el comportamiento de la vulnerabilidad a través de la construcción de un indicador que engloba dieciocho variables características de la población vulnerable y el impacto de seis variables socio económicas (sistema de pensión, educación superior, PBI per cáp...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad de Lima |
| Repositorio: | ULIMA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/19318 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12724/19318 |
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El propósito de este artículo es analizar el comportamiento de la vulnerabilidad a través de la construcción de un indicador que engloba dieciocho variables características de la población vulnerable y el impacto de seis variables socio económicas (sistema de pensión, educación superior, PBI per cápita, competitividad regional, conectividad regional y la planificación familiar) sobre el indicador desarrollado durante el periodo 2010-2019 para los departamentos del Perú. El indicador construido sugiere un decrecimiento de la vulnerabilidad en todos los departamentos del Perú, siendo Puno, Loreto, Huancavelica, Huánuco y Amazonas los departamentos más vulnerables a lo largo del periodo de estudio. Los resultados de los determinantes socio económicos basados en un modelo de panel de efectos fijos, sugieren que todas las variables tienen un impacto directo y significativo en el índice de vulnerabilidad. El principal hallazgo es la importancia del efecto que la informalidad, educación superior y conectividad tienen en la vulnerabilidad social. |
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Nolazco Cama, José LuisBarahona Pantoja, Helmut KevinVelarde Álvarez Lara, Carlos Alonso2023-11-16T13:14:11Z2023-11-16T13:14:11Z2023Barahona Pantoja, H. K. & Velarde Álvarez Lara, C. A. (2023). Determinantes de la vulnerabilidad a nivel de los departamentos del Perú usando enfoque multidimensional 2010-2019 [Tesis para optar el Título Profesional de Economista, Universidad de Lima]. Repositorio Institucional de la Universidad de Lima. https://hdl.handle.net/20.500.12724/19318https://hdl.handle.net/20.500.12724/19318El propósito de este artículo es analizar el comportamiento de la vulnerabilidad a través de la construcción de un indicador que engloba dieciocho variables características de la población vulnerable y el impacto de seis variables socio económicas (sistema de pensión, educación superior, PBI per cápita, competitividad regional, conectividad regional y la planificación familiar) sobre el indicador desarrollado durante el periodo 2010-2019 para los departamentos del Perú. El indicador construido sugiere un decrecimiento de la vulnerabilidad en todos los departamentos del Perú, siendo Puno, Loreto, Huancavelica, Huánuco y Amazonas los departamentos más vulnerables a lo largo del periodo de estudio. Los resultados de los determinantes socio económicos basados en un modelo de panel de efectos fijos, sugieren que todas las variables tienen un impacto directo y significativo en el índice de vulnerabilidad. El principal hallazgo es la importancia del efecto que la informalidad, educación superior y conectividad tienen en la vulnerabilidad social.The purpose of this article is to analyze the behavior of vulnerability through the construction of an indicator that encompasses eighteen characteristic variables of the vulnerable population and the impact of six socio-economic variables (pension system, higher education, per capita GDP, regional competitiveness, regional connectivity, and family planning) on the indicator developed during the 2010-2019 period for the departments of Peru. The indicator constructed suggests a decrease in vulnerability in all departments of Peru, with Puno, Loreto, Huancavelica, Huánuco, and Amazonas being the most vulnerable departments throughout the study period. The results of the socio-economic determinants based on a fixed effects panel model suggest that all variables have a direct and significant impact on the vulnerability index. The main finding is the importance of the effect that informality, higher education, and connectivity have on social vulnerability.application/pdfspaUniversidad de LimaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UlimaUniversidad de Limareponame:ULIMA-Institucionalinstname:Universidad de Limainstacron:ULIMAIndicadores económicosPerúEconomic indicatorshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01Determinantes de la vulnerabilidad a nivel de los departamentos del Perú usando enfoque multidimensional 2010-2019Determinants of vulnerability of the department of Peru with a multidimensional approach 2010-2019info:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesisSUNEDUTítulo ProfesionalEconomíaUniversidad de Lima. 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