- El problema de Investigación
- Marco teórico
- Diseño metodológico
- Análisis Econométrico
- Conclusiones
- Bibliografía e infografía
Un caso para la zona urbana del departamento de Cajamarca-Perú
Introducción
El presente trabajo, nació de la carencia de manuales prácticos, que muestren paso a paso la aplicación de la econometría a asuntos socioeconómicos concretos. Este documento, además de constituir una pequeña investigación y aplicación de la teoría a un caso concreto, como es la dispersión salarial, su propósito también es servir de guía a estudiantes que recién se inician en el campo de la econometría.
La data utilizada ha sido obtenida de la Encuesta Nacional de Hogares-2004, a la cual se ha filtrado sólo el departamento de Cajamarca y únicamente lo concerniente a la zona urbana.
Con la intención de cumplir con todos los pasos que demanda testar un modelo econométrico, y con la intención de orientar el presente trabajo, se ha planteado una hipótesis general, así como objetivos. También se ha incorporado el marco teórico básico en el cual se enmarca dicho modelo, que es el del capital humano. También se está incorporando el diseño metodológico, donde se explica todo el proceso que se ha usado para realizar el presente trabajo.
Algunos datos de la ENAHO carecían de valor numérico, el cual fue completado mediante el sistema de interpolación; así mismo todas las pruebas usadas para testar el modelo, se ha hecho con el paquete estadístico de Eviews, en su versión 6.0.
El presente trabajo se divide en 4 acápites, en el primero se muestra el problema de la dispersión de la renta, así como la pregunta que ha dado origen a nuestra hipótesis y los objetivos del presente trabajo.
En el segundo, mostramos de manera muy sucinta la teoría neoclásica del capital humano, teoría que hemos recogido del estudio de Mincer, acá también está la hipótesis general de trabajo, que tiene como propósito orientar el presente trabajo.
El tercero, detalla el diseño del método elegido, el cual es no experimental, de naturaleza ex –post-facto. El diseño específico usado, es el de corte transversal, ya que la muestra corresponde a un determinado periodo de tiempo.
Finamente se muestra el análisis econométrico, en sus diferentes etapas: especificación, estimación, evaluación y evaluación de la capacidad predictiva, esta última esta menor desarrollada, ya que el presente modelo no tiene por objetivo hacer predicciones, además que se trata se series transversales.
Espero que dicho trabajo pueda servir de orientación a jóvenes que se adentran al estudio de la investigación, teniendo como herramienta básica el modelamiento.
El Autor
nroncal[arroba]gmail.com
El problema de Investigación
a. Planteamiento y formulación
Cajamarca es uno de los departamentos del país con mayor nivel de ruralidad (72%) y con altos niveles de pobreza y pobreza extrema (65% y 31%, respectivamente). Pero a qué se debe que dichos indicadores no se hayan reducido en la proporción que crece la economía regional (entre 9% y 11%, al menos en los últimos 5 años); la respuesta a dicha pregunta, no está resuelta y desde ya constituye un tema de discusión entre los técnicos e intelectuales de la región.
Lo cierto es que la pobreza es el peor de los males que atañe a una sociedad; las causas suelen ser diversas. Quizá la más importante está ligada al desarrollo de capacidades (capital humano), mientras menos capacidades se hayan desarrollado en las personas, menos probabilidades de salir de la pobreza; no obstante, en países donde el PIB crece a tasas considerables y de manera sostenida (aunque la pobreza se mantiene o se mueve marginalmente), el problema de la pobreza, suele ser un tema más de distribución. Esto está sucediendo en el Perú y en general en casi todos los países latinoamericanos que han experimentado crecimientos sostenidos, pero una estancada reducción de la pobreza.
La dispersión de los ingresos es muy alta, siendo Brasil el país que tiene el coeficiente de Gini más elevado de la región, con 60%, mientras que Perú 46%. Ahora este coeficiente varía al interior del país, de región (departamento) en región, por ejemplo el coeficiente de dispersión en Cajamarca, medida por el coeficiente de Gini, es 64%, cifra mucho más que el promedio nacional.
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