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Título : “Determinantes de la desigualdad por ingresos: estudio a nivel cantonal en Ecuador usando modelos espaciales durante el periodo 2010 - 2019”
Autor : Erazo Castro, Roberto Felipe
Quito Pizarro, Byron Alejandro
Palabras clave : ECONOMÍA
DESIGUALDAD POR INGRESO
KUZNETS
Fecha de publicación : 28-may-2021
Editorial : Loja, 28 de mayo de 2021
Resumen : La desigualdad es un problema que permanece latente a través de las generaciones, a pesar del crecimiento de los países y mecanismos que estos han implementado para mitigarla. En el mundo cerca del 10% más rico de la población mundial gana hasta el 40% del ingreso total, en América Latina entre 2002 y 2014 se redujo 1,0% anual, entre 2014 y 2018 la caída fue de 0,6% por año, desacelerándose en los últimos años; mientras que, en Ecuador a diciembre de 2020, el coeficiente de Gini a nivel nacional es de 0,500, en el área urbana es de 0,485 y en el área rural es de 0,474. Pese al gran número de investigaciones, el estudio de la desigualdad no ha sido apreciado desde otras perspectivas como la espacial, por tal razón, este estudio estima las determinantes de la desigualdad por ingresos a nivel cantonal, a través del del uso de modelos espaciales durante el periodo 2010 – 2019 a nivel cantonal para Ecuador. El panel del estudio recoge la información de las fuentes oficiales como el Instituto de Estadísticas y Censos (INEC), el Banco Central (BCE) y la Superintendencia de Bancos (SPI). Donde la variable dependiente es el coeficiente de Gini y las variables independientes son tanto la producción per cápita y los índices de especialización de cada sector. Además, del uso de variables de control. Posteriormente, mediante la utilización de un análisis descriptivo, el uso modelos de datos de panel y modelos espaciales con el propósito de estimar las determinantes de la desigualdad por ingresos. El enfoque indica que el actual nivel de crecimiento per cápita de la producción permite disminuir los niveles de desigualdad, así mismo, cada uno de los sectores que constituye la economía, generaría distintos efectos sobre la desigualdad. Estos resultados se consideraron significativos en las estimaciones de panel y espaciales, además, de las otras determinantes agregadas en el estudio. Finalmente, los tomadores de decisiones deberían orientar recursos hacia, el mejoramiento de la especialización del sector de primario y manufacturero de los cantones con menos capital humano e inclusión financiera, al ser estos capaces de generar una reducción de la desigualdad.
Descripción : Inequality is a problem that remains latent throughout generations, despite the growth of countries and the mechanisms they have implemented to mitigate it. In the world about the richest 10% of the world's population earns up to 40% of total income, in Latin America between 2002 and 2014 it fell 1.0% per year, between 2014 and 2018 the fall was 0.6% per year, slowing in recent years; while, in Ecuador as of December 2020, the Gini coefficient at the national level is 0.500, in the urban area it is 0.485 and in the rural area it is 0.474. Despite the large number of investigations, the study of inequality has not been appreciated from other perspectives such as the spatial one, for this reason, this study estimates the determinants of income inequality at the cantonal level, through the use of spatial models during the period 2010 - 2019 at the cantonal level for Ecuador. The study panel collects information from official sources such as the Institute of Statistics and Census (INEC), the Central Bank (BCE) and the Superintendency of Banks (SPI). Where the dependent variable is the Gini coefficient and the independent variables are both the per capita production and the specialization indexes of each sector. In addition, the use of control variables. Subsequently, using descriptive analysis, panel data models and spatial models are used in order to estimate the determinants of income inequality. The approach indicates that the current level of per capita growth of production allows decreasing the levels of inequality, likewise, each of the sectors that constitute the economy, would generate different effects on inequality. These results were found to be significant in the panel and spatial estimations, in addition to the other aggregate determinants in the study. Finally, decision makers should direct resources towards improving the specialization of the primary and manufacturing sectors of the cantons with less human capital and financial inclusion, as these are capable of generating a reduction in inequality.
URI : https://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/24015
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