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| dc.title | Evolución del PIB departamental y análisis de la desigualdad regional en el Perú: 1795-2017 |
| dc.contributor.author | Seminario, Bruno |
| dc.contributor.author | Zegarra, Maria Alejandra |
| dc.contributor.author | Palomino, Luis |
| dc.contributor.orgunit | Departamento de Países del Grupo Caribe |
| dc.coverage | Perú |
| dc.coverage | América Latina |
| dc.date.available | 2019-11-18T19:00:00 |
| dc.date.issue | 2019-11-18T00:00:00 |
| dc.description.abstract | El objetivo de esta investigación es estudiar la desigualdad regional en el Perú usando un concepto multifacético, es decir, incluyendo distintas dimensiones: Desigualdad, modalidad, convergencia y movilidad. Para ello, utilizamos las últimas estadísticas disponibles sobre la distribución espacial de la población y actividad económica de Perú para el periodo 1795-2017. En primer lugar, hemos demostrado que la desigualdad medida por el coeficiente de Gini exhibió un aumento persistente durante la segunda mitad siglo XIX y la primera mitad del siglo XX. Este proceso llevó el valor del Gini de 0.2613 en 1795 a un valor máximo de 0.4283 en 1934. En segundo lugar, usando datos de panel por décadas para el mismo periodo, hemos encontrado que la velocidad de convergencia del siglo XIX (1.30%) es mayor a la del siglo XX (1.05%), mientras que la velocidad de convergencia de todo el periodo es 1.62%. En tercer lugar, el análisis de modalidad nos indica que tanto la densidad poblacional como el PBI per cápita tienen una distribución multimodal y bimodal respectivamente. Por ello, usamos modelos Markov-Switching (MS) para el análisis de convergencia. Los resultados del modelo MS nos sugieren que la velocidad de convergencia de Perú es mayor a 10% y depende de las variables geográficas y factores de expansión de la población de cada departamento. En cuarto lugar, los resultados nos indican que la movilidad es inexistente en los extremos, es decir, la probabilidad de que un departamento que fue pobre en 1795 continúe siendo pobre en el 2017 es 94%. Para el mismo lapso, la probabilidad de que una región rica continúe siéndolo es 95%. Sin embargo, parece haber gran movilidad entre los departamentos que ocupan el centro de la distribución. Consulte los datos asociados a la investigación en: https://publications.iadb.org/es/datos-del-pib-departamental-y-analisis-de-la-desigualdad-regional-en-el-peru-1795-2017 |
| dc.format.extent | 111 |
| dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.18235/0002004 |
| dc.identifier.url | https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/Evolución_del_PIB_departamental_y_análisis_de_la_desigualdad_regional_en_el_Perú_1795-2017_es.pdf |
| dc.language.iso | es |
| dc.medium | Adobe PDF |
| dc.publisher | Inter-American Development Bank |
| dc.subject | Igualdad |
| dc.subject | Crecimiento del PIB |
| dc.subject | Movilidad Social |
| dc.subject | Igualdad de Ingreso |
| dc.subject | Ingreso per Cápita |
| dc.subject.jelcode | O54 - Latin America • Caribbean |
| dc.subject.jelcode | O18 - Urban, Rural, Regional, and Transportation Analysis • Housing • Infrastructure |
| dc.subject.jelcode | C23 - Panel Data Models • Spatio-temporal Models |
| dc.subject.jelcode | R11 - Regional Economic Activity: Growth, Development, Environmental Issues, and Changes |
| dc.subject.jelcode | R12 - Size and Spatial Distributions of Regional Economic Activity |
| dc.subject.jelcode | C24 - Truncated and Censored Models • Switching Regression Models • Threshold Regression Models |
| dc.subject.keywords | Desigualdad; Modalidad; Movilidad; Convergencia; Datos de Panel; Markov-Switching, Regresión Cuantílica, PIB, Perú |
| dc.type | Documentos de Trabajo |
| idb.identifier.pubnumber | IDB-WP-01016 |
| idb.operation | PE-P1217 |