Determinantes de la pobreza multidimensional en zonas rurales del Perú, 2023
Descripción del Articulo
El presente estudio analiza los factores determinantes de la pobreza multidimensional en las áreas rurales del Perú en el año 2023, aplicando la metodología o el enfoque de Alkire y Foster (2011). La investigación aborda una perspectiva integral de la pobreza, considerando privaciones simultáneas en...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2026 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
| Repositorio: | UNSA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/21963 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12773/21963 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Pobreza multidimensional regresión logística privaciones simultáneas. https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01 |
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Rondon Arce, Wilver RonaldSaravia Poma, Hernan2026-01-28T17:56:14Z2026-01-28T17:56:14Z2026El presente estudio analiza los factores determinantes de la pobreza multidimensional en las áreas rurales del Perú en el año 2023, aplicando la metodología o el enfoque de Alkire y Foster (2011). La investigación aborda una perspectiva integral de la pobreza, considerando privaciones simultáneas en salud, educación, vivienda, servicios básicos, energía, empleo, previsión social y conectividad. A partir de datos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), se realizó un análisis cuantitativo utilizando modelos de regresión probabilísticos para identificar la influencia de factores demográficos, sociales y económicos sobre la probabilidad de que un hogar sea pobre multidimensionalmente. Los resultados indican que el 52,78% de los hogares rurales experimentan pobreza multidimensional, caracterizada por privaciones en al menos cinco de catorce indicadores clave. Entre los principales determinantes se identificó que los hogares liderados por mujeres tienen un 5,24% más de probabilidad de ser pobres multidimensionalmente. Asimismo, la probabilidad de pobreza aumenta con la edad del jefe de hogar (0,22% por cada año adicional) y con el tamaño del hogar (7,63% por cada miembro adicional). Factores sociales como la presencia de algún miembro con discapacidad incrementa la probabilidad de pobreza en un 3,53%, mientras que la posesión de más parcelas agrícolas reduce la probabilidad en un 0,57%. En cuanto a factores económicos, desempeñarse en sectores primarios como agricultura, ganadería o pesca incrementa la probabilidad de pobreza en un 13,56%. La evidencia sugiere que la pobreza multidimensional debe abordarse desde una perspectiva integral y multisectorial para lograr un impacto significativo en la reducción de la desigualdad rural en el Perú.application/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12773/21963spaUniversidad Nacional de San Agustín de ArequipaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaRepositorio Institucional - UNSAreponame:UNSA-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Agustíninstacron:UNSAPobreza multidimensionalregresión logísticaprivaciones simultáneas.https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01Determinantes de la pobreza multidimensional en zonas rurales del Perú, 2023info:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDU29221094https://orcid.org/0000-0002-3547-594142760737311617Carita Choquecahua, Ariosto ConstancioMiaury Vilca, Ana RosarioRondon Arce, Wilver Ronaldhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisMaestría en Ciencias: Economía, con mención en Gestión y Políticas PúblicasUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de EconomíaMaestro en Ciencias: Economía, con mención en Gestión y Políticas PúblicasORIGINALTesis.pdfapplication/pdf966252https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/61b777fe-4c15-4fb7-a50c-db7be12c209b/downloadc560cf5e7b43ef756166acddc292eb98MD51Reporte de Similitud.pdfapplication/pdf1312623https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/2a5d9af9-0b5c-442c-bd2d-15163c556e3c/downloadc31fed997f7548fd44655e25e56d02efMD52Autorización de Publicación Digital.pdfapplication/pdf662650https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/08d5d26f-b7db-4d45-aff5-c94d9faca125/downloada75795d7db153261bab61741debaa5ccMD5320.500.12773/21963oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/219632026-02-12 09:59:03.682http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.unsa.edu.peRepositorio Institucional UNSAvridi.gestioninformacion@unsa.edu.pe |
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El presente estudio analiza los factores determinantes de la pobreza multidimensional en las áreas rurales del Perú en el año 2023, aplicando la metodología o el enfoque de Alkire y Foster (2011). La investigación aborda una perspectiva integral de la pobreza, considerando privaciones simultáneas en salud, educación, vivienda, servicios básicos, energía, empleo, previsión social y conectividad. A partir de datos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), se realizó un análisis cuantitativo utilizando modelos de regresión probabilísticos para identificar la influencia de factores demográficos, sociales y económicos sobre la probabilidad de que un hogar sea pobre multidimensionalmente. Los resultados indican que el 52,78% de los hogares rurales experimentan pobreza multidimensional, caracterizada por privaciones en al menos cinco de catorce indicadores clave. Entre los principales determinantes se identificó que los hogares liderados por mujeres tienen un 5,24% más de probabilidad de ser pobres multidimensionalmente. Asimismo, la probabilidad de pobreza aumenta con la edad del jefe de hogar (0,22% por cada año adicional) y con el tamaño del hogar (7,63% por cada miembro adicional). Factores sociales como la presencia de algún miembro con discapacidad incrementa la probabilidad de pobreza en un 3,53%, mientras que la posesión de más parcelas agrícolas reduce la probabilidad en un 0,57%. En cuanto a factores económicos, desempeñarse en sectores primarios como agricultura, ganadería o pesca incrementa la probabilidad de pobreza en un 13,56%. La evidencia sugiere que la pobreza multidimensional debe abordarse desde una perspectiva integral y multisectorial para lograr un impacto significativo en la reducción de la desigualdad rural en el Perú. |
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