Aplicación de modelos de ecuaciones estructurales para medir efectos directos e indirectos del gasto público en la economía peruana a nivel departamental 2009 - 2017

• Autor: Haro Pimentel, Eduardo Emilio
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/5900
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12918/5900
• Nivel de acceso: acceso restringido
• Materia: Ecuaciones estructurales; Analisis de ruta; Gasto público; Crecimiento económico; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02

En el presente trabajo se aplican ecuaciones estadísticas de análisis multivariado denominadas Modelo de Ecuaciones Estructurales (Structural Equation Modeling) [SEM] con el fin de estudiar los efectos directos e indirectos del gasto público en la economía peruana, particularmente en variables representativas de carácter socioeconómico, para el periodo comprendido entre 2009 y 2017. El modelo estructurado que se plantea en el presente estudio analiza el efecto directo del gasto público en el crecimiento económico, y utilizando el crecimiento económico como una variable intermedia, también analiza los efectos directos e indirectos del gasto público en: (i) el empleo; (ii) el ingreso; (iii) la competitividad regional; (iv) la percepción de seguridad; y (v) el progreso social. La naturaleza de los datos direccionó el estudio hacia un análisis de ruta (path analysis), en donde se trabajó exclusivamente con variables observables. Se utilizó el programa R Project y el método de máxima verosimilitud para la estimación de los modelos. En base a diferentes combinaciones entre el conjunto de variables, se construyeron un total de 8 modelos estructurados, de los cuales dos modelos resultaron significativos para el año 2010. Los principales índices utilizados para evaluar el modelo fueron CFI, TLI, y RMSEA. En conclusión, el estudio explora un método de análisis multivariado que no ha sido explorado a nivel de Cusco ni a nivel nacional, pero se plantea como un instrumento de la estadística que ofrece mucho potencial para el mejor entendimiento de las ciencias sociales.