UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERÚ

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERÚ

FACULTAD DE ECONOMÍA

TESIS

PRESENTADA POR:

Bach. TUNQUE CENTENO, Michael Royer

PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE ECONOMISTA

HUANCAYO – PERÚ 2021

EFECTOS DEL GASTO PÚBLICO SOBRE LA POBREZA MONETARIA EN LOS DISTRITOS DE LA REGIÓN HUANCAVELICA: 2007-2018

2 Dr. Jesús E. Chávez Villarroel Mg. Miguel A. Huaringa Sánchez

Revisor de Tesis Revisor de Tesis

Mg. Jimmy Espinoza Avellaneda Asesor de Tesis

3 Asesor:

Mg. Jimmy Espinoza Avellaneda

4 Dedicatoria

A mis padres Araón y Eduarda, por el gran apoyo incondicional.

5 Agradecimientos

Quiero agradecer a mis padres y hermanos por su cariño y apoyo en este trabajo realizado, asimismo a los docentes y trabajadores administrativos de la Facultad de Economía, quienes durante mi etapa educativa estuvieron guiándome y dando recomendaciones respecto al ámbito donde se desenvuelve un Economista.

6 Resumen

La presente investigación tuvo como principal objetivo determinar el efecto del gasto público sobre la pobreza monetaria en los distritos de la región Huancavelica durante el periodo 2007-2018. En base a la teoría y a la literatura revisada se planteó que el gasto público tiene efecto negativo importante sobre la pobreza monetaria a nivel distrital. Una mejora en la asignación presupuestal del sector público induce a una reducción de la cantidad de personas en situación de pobreza.

Para el análisis se empleó información estadística sobre gasto público, pobreza monetaria y condiciones iniciales; estas últimas complementan la asociación entre las primeras (entre ellas se consideran al PBI distrital, ingreso bruto, alfabetización, suministro de agua potable y suministro de energía eléctrica) para cada uno de distritos de Huancavelica en el periodo mencionado. Una parte importante de datos fueron recopilados del INEI, mientras que el resto fueron calculados con procedimientos estadísticos como tasa de variación ponderada y proyecciones poblacionales a nivel distrital.

La población de análisis incluyó los 100 distritos de la región Huancavelica, mientras que la muestra lo conformaron 95, excluyéndose aquellos cuya creación es reciente o la información estadística en nula o casi nula.

La investigación tomó como referencia la teoría de economía pública, resaltando el papel del Estado mediante el gasto social para alcanzar determinado nivel de bienestar social y cerrar brechas. Haciendo uso de la herramienta de regresión de modelos econométricos de panel se encontró como resultado que el gasto que efectúan los municipios distritales contribuyen significativamente en la reducción de la pobreza monetaria distrital.

Palabras clave: gasto público, pobreza monetaria, bienestar social.

7 Abstract

The main objective of this research was to determine the effect of public spending on monetary poverty in the districts of the Huancavelica region during the period 2007-2018.

Based on the theory and the literature reviewed, it was suggested that public spending has a significant negative effect on monetary poverty at the district level. An improvement in the budget allocation of the public sector induces a reduction in the number of people living in poverty.

Statistical information on public spending, monetary poverty and initial conditions was used for the analysis; the latter complementary the association between the former (among them the district GDP, gross income, literacy, drinking water supply and electricity supply are considered) for each of the districts of Huancavelica in the mentioned period. An important part of the data was collected from the INEI, while the rest were calculated with statistical procedures such as weighted variation rate and population projections at the district level.

The analysis population included the 100 districts of the Huancavelica region, while the sample was made up of 95, excluding those whose creation is recent or the statistical information is null or almost null.

The research took as a reference the theory of public economy, highlighting the role of the State through social spending to achieve a certain level of social welfare and close gaps.

Using the regression tool of panel econometric models, it was found that the spending that the district municipalities cancel was appropriate in reducing district monetary poverty.

Keywords: public spending, monetary poverty, social welfare.

8 Índice

Dedicatoria ... 4

Agradecimientos ... 5

Resumen ... 6

Índice... 8

Índice de Tablas ...10

Índice de Figuras ...11

Introducción ...12

Capítulo I: Planteamiento del Problema ...14

1.1 Caracterización del problema ...14

1.1.1 Planteamiento del problema ...14

1.1.2 Formulación del problema ...20

1.2 Objetivos de la investigación ...20

1.3 Justificación de la Investigación ...20

1.3.1 Justificación teórica, práctica y/o metodológica ...20

1.3.2 Importancia ...21

1.4 Limitaciones de la Investigación ...21

Capítulo II: Marco Teórico ...22

2.1 Antecedentes de la Investigación ...22

2.2 Bases Teóricas...26

2.3 Bases Conceptuales ...33

2.4 Hipótesis ...35

2.5 Variables e Indicadores ...35

Capítulo III: Metodología de la Investigación ...37

3.1 Tipo y nivel de investigación ...37

3.2 Método de investigación ...37

9

3.2.1 Método universal ...37

3.2.2 Método general ...37

3.2.3 Método específico ...38

3.3 Diseño de la Investigación ...38

3.4 Acopio y procesamiento de datos ...38

3.4.1 Población y muestra ...38

3.4.2 Técnicas e instrumentos de recolección de datos ...38

3.4.3 Técnicas e instrumentos de procesamiento de datos ...39

Capítulo IV: Resultados de la Investigación ...41

4.1 Resultados Generales ...41

4.1.1 Análisis estadístico ...41

4.1.2 Análisis econométrico...45

4.2 Contrastación de hipótesis...55

Capítulo V: Discusión de Resultados ...58

Conclusiones ...60

Recomendaciones ...61

Referencias ...62

Anexos...64

A.1 Matriz de consistencia ...64

A.2 Evidencias ...66

10 Índice de Tablas

Tabla 1. Porcentaje de pobreza extrema nacional por áreas: 2008-2018...14

Tabla 2. Grupo de departamentos con niveles de pobreza monetaria estadísticamente semejantes, 2018 (intervalos de confianza al 95%). ...15

Tabla 3. Gasto público de los gobiernos regionales 2007-2018 ...16

Tabla 4. Estadísticos descriptivos agregados de las variables de análisis. ...41

Tabla 5. Estadísticos descriptivos de pobreza monetaria, según distritos ...42

Tabla 6. Covarianza y correlación de las variables de análisis ...44

Tabla 7. Pruebas de raíz unitaria con el estadístico Fisher-type. ...46

Tabla 8. Estimación del modelo pooled ...48

Tabla 9. Estimación del modelo con efectos fijos ...49

Tabla 10. Estimación del modelo con efectos aleatorios...50

Tabla 11. Test de Hausman ...51

Tabla 12. Estimación del modelo con efectos mixtos ...52

Tabla 13. Estimación del modelo con efectos fijos, con procesos AR ...53

Tabla 14. Estimación del modelo con MCG ...54

Tabla 15. Estimación del modelo con MCG ...55

11 Índice de Figuras

Figura 1. Pobreza monetaria en la región Huancavelica, 2007-2018...16

Figura 2. Avance del gasto público (%) por departamento del Perú, 2018. ...17

Figura 3. Gasto público de la región Huancavelica en el periodo 2007-2018 ...18

Figura 4. Gasto público y pobreza en Huancavelica, 2007-2018. ...19

Figura 5. Evolución del gasto público y pobreza monetaria promedio a nivel distrital en la región de Huancavelica, 2007-2018. ...19

Figura 6. Óptimo de Pareto en la caja de Edgeworth ...28

Figura 7. Medición de la pobreza monetaria según INEI. ...33

Figura 8. Pruebas de hipótesis bajo la distribución t ...56

Figura 9. Interfaz de trabajo en Stata ...66

Figura 10. Interfaz de trabajo en Stata (2) ...66

Figura 11. Matriz de datos en Microsoft Excel 2016 ...67

Figura 12. Tendencia de la pobreza monetaria, según distrito (2007-2018) ...67

12 Introducción

Es relevante observar que uno de los mayores problemas en la sociedad actual y con poca preocupación por resolverla por parte del gobierno, sea la pobreza. El modelo económico neoliberal planteado en el país induce a que las instituciones tengan menor protagonismo en las relaciones sociales. Ese problema se acentúa aún más en algunas regiones que conforman el país; el presupuesto y las políticas que se destina por parte del gobierno nacional para reducir este problema ha estado dando pocos resultados.

Los gobiernos regionales no tienen iniciativa de producción y esto limita su desarrollo, generando dependencia; aun así, el gasto que se efectúa por parte de los gobiernos locales son mal utilizados o no enfocados en un problema muy grave como es la pobreza. En particular, los distritos que conforman la Región Huancavelica son aquellos donde la pobreza ha tenido altas tasas desde que se empezó a generar estadísticas. Bajo ese contexto, la investigación analiza con mayor profundidad cómo el gasto público influye en la reducción de la pobreza monetaria distrital.

Los distritos bajo análisis han mostrado un patrón de comportamiento importante para los intereses de sus habitantes. En los últimos años varios de ellos han salido de la situación de pobreza casi en su totalidad. En adelante, se verá cómo ha sido ese cambio paulatino y qué ha condicionado tales cambios.

El contenido de la presente es como sigue. En el capítulo I, se presenta los aspectos universales del problema de la investigación tales como el planteamiento y la enunciación del problema, los objetivos planteados también encontramos la justificación, importancia y las limitaciones que se encontraron en esta investigación.

Luego, en el capítulo II se muestra de manera estructurada el marco referencial, teórico y el conceptual. En el capítulo III, se define las hipótesis de la investigación asimismo la

13 operacionalización de variables. En el capítulo IV, se detalla el tipo, nivel, método que se asignó a la investigación, así como las técnicas e instrumentos para el acopio de datos. En el capítulo V, se expone el procesamiento de los datos, el contraste de hipótesis, los resultados, a partir del cual se han extraído algunas conclusiones.

14 Capítulo I:

Planteamiento del Problema

1.1 Caracterización del problema

1.1.1 Planteamiento del problema

A nivel nacional, el porcentaje de la población en pobreza, según áreas de residencia y región natural ha ido disminuyendo paulatinamente con los años.

Como es trivial, el área rural es aquella donde se encuentra una gran parte de la población en condiciones de pobreza, contrario a lo que sucede en el área urbana como la costa, donde el porcentaje de pobreza ha llegado a solo 0.5% en el año 2016. Aunque, para el año siguiente, se incrementó a 0.8% (ver tabla 1).

La sierra es la región natural que aún mantiene altos niveles de pobreza a comparación de las otras, por ejemplo, 6.3% en 2018. Ese porcentaje, inclusive, está muy por encima a los niveles de pobreza de la costa en 2008 (1.9%). La selva, por su parte, ha sufrido reducciones importantes de pobreza, pero aun así no alcanza a los niveles de la costa durante la burbuja inmobiliaria.

Siguiendo con la tabla 1, se puede observar que durante el periodo 2014- 2017, la disminución del porcentaje de población en pobreza solo ha caído en menos de un punto porcentual en la sierra del Perú. Peor aún, hay casos en donde la pobreza no se redujo ni punto porcentual, como es el caso de la selva.

Tabla 1.

Porcentaje de pobreza extrema nacional por áreas: 2008-2018

Año Área de residencia Región natural

Urbana Rural Costa Sierra Selva

2008 2.7 32.4 1.9 23.4 15.5

2009 2.0 29.8 1.5 20.1 15.8

2010 1.9 23.8 1.5 15.8 12.5

15

Fuente: INEI (2019, pág. 49).

A nivel regional, hay diferencias marcadas en torno a pobreza. La región Huancavelica es una de las que por muchos años ha ocupado los primeros lugares en pobreza en el Perú. La tabla 2, por ejemplo, evidencia su posición en el grupo 2 para niveles de pobreza monetaria entre 32.9% y 36.2%.

Tabla 2.

Grupo de departamentos con niveles de pobreza monetaria estadísticamente semejantes, 2018 (intervalos de confianza al 95%).

Grupo Departamentos L. inferior L. superior

Grupo 1 Cajamarca. 37.4 46.3

Grupo 2

Amazonas, Apurímac, Ayacucho, Huancavelica, Huánuco, Loreto, Pasco, Puno.

32.9 36.2

Grupo 3 Áncash, Cusco, Junín, La Libertad,

Piura, San Martín. 21.6 24.6

Grupo 4

Arequipa, Lambayeque, Moquegua, Provincia Constitucional del Callao, Provincia de Lima, Región Lima, Tacna, Tumbes, Ucayali.

11.3 13.8

Grupo 5 Ica, Madre de Dios. 1.8 4.4

Fuente: INEI (2019, pág. 46).

Tal como se observa en la figura 1, durante el período 2007-2018 el porcentaje de pobreza en Huancavelica se ha ido contrayendo gradualmente.

Inicialmente tenía cifras de más del 80% de la población en posición de pobreza,

2011 1.4 20.5 1.2 13.8 9.0

2012 1.4 19.7 1.1 13.3 8.2

2013 1.0 16.0 0.8 10.5 6.9

2014 1.0 14.6 0.9 9.2 6.1

2015 1.0 13.9 0.8 8.7 6.5

2016 0.9 13.2 0.5 8.3 6.5

2017 1.2 12.8 0.8 8.0 6.2

2018 0.8 10.0 0.4 6.3 4.6

16 luego, se redujo al 2018 hasta alrededor el 34%. La presente investigación ayudará a comprender si la tendencia a la baja de esos porcentajes ha sido lo suficientemente significativa como para que se hable de una salida de la pobreza de los distritos de dicha región.

Por otro lado, a nivel regional el gasto público fue incrementándose paulatinamente a diferencia de la pobreza monetaria antes observada. Esta evolución de gasto público lo podemos observar en la tabla 3, donde para los años 2014 y 2015 se llegó a niveles de ejecución de 90%, mientras que en los años subsiguientes fue descendiendo hasta alcanzar el 83.9% en el año 2018.

Figura 1. Pobreza monetaria en la región Huancavelica, 2007-2018 Fuente: (INEI, 2019).

Es importante señalar que aproximadamente el 70% del gasto público es destinado a gastos corrientes. Aspecto que llama mucho la atención cuando se habla de políticas públicas ya que los recursos económicos están disponibles pero los policy maker, al parecen no.

Tabla 3.

Gasto público de los gobiernos regionales 2007-2018

Año PIM Avance

2007 14,158,383,333 81.3

2008 16,354,971,748 78.4

2009 18,681,824,513 78.6

0 20 40 60 80 100

2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018

17

2010 19,926,537,859 81.3

2011 21,139,871,538 81.6

2012 23,614,005,482 87.7

2013 25,330,980,156 90.1

2014 26,745,650,448 90.4

2015 27,224,769,831 90.8

2016 29,317,069,251 89.5

2017 33,816,697,466 86.3

2018 37,853,481,498 83.8

Fuente: MEF, Consulta Amigable.

En la figura 2 se compara el gasto público de los departamentos para el año 2018. Huancavelica es uno de los departamentos que ejecutó el gasto público alrededor del promedio. Por su parte Loreto es que tuvo mayor gasto público, mientras que el departamento de La Libertad es el que menor gasto efectuó.

Figura 2. Avance del gasto público (%) por departamento del Perú, 2018.

Fuente: MEF, Consulta Amigable.

En la figura 3 se muestra el gasto público en la región Huancavelica de acuerdo a los datos elaborados por el Ministerio de Economía y Finanzas

85.2

72.3

96.8

84.36

0 20 40 60 80 100 120

Amazonas Ancash Apurímac Arequipa Ayacucho Cajamarca Prov. Callao Cusco Huancavelica Huánuco Ica Junín Libertad Lambayeque Lima Loreto Madre De Dios Moquegua Pasco Piura Puno San Martin Tacna Tumbes Ucayali Promedio

18 (MEF), así como la evolución el porcentaje de ejecución respecto al Presupuesto Institucional Modificado (PIM).

Figura 3. Gasto público de la región Huancavelica en el periodo 2007-2018 Fuente: MEF, Consulta amigable.

La región Huancavelica, tal como se expone en INEI (2019), es considerada una de las regiones con más pobreza monetaria del país: pasando en el 2007 de un 84% a 2016 con un 47% ; posteriormente en 2017 y 2018 ocupó el segundo grupo con 35% y 33%, respectivamente.

En la figura siguiente se puede observar la tasa de crecimiento del gasto estatal o público y de la pobreza monetaria. Si bien no hay patrón claro a nivel anual, los ciclos mensuales de ambas series de tiempo serán muy importante en la presente investigación para identificar aspectos clave subyacentes a ellos.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 7000000 8000000

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Devengado Ejecución

19 Figura 4. Gasto público y pobreza en Huancavelica, 2007-2018.

Fuente: MEF, Consulta amigable.

Por otro lado, en la figura 5, podemos observar una evolución de la pobreza monetaria y el gasto público promedio a nivel distrital para el período 2007-2018, podemos identificar que la pobreza presenta claramente una tendencia negativa a través de los años de estudio, mientras que el gasto público por su lado hace lo contrario, es decir se va incrementado en el tiempo.

Figura 5. Evolución del gasto público y pobreza monetaria promedio a nivel distrital en la región de Huancavelica, 2007-2018.

Fuente: MEF - INEI

-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Tasa_crec pobreza tasa cre_gasto

0.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 0.600 0.700 0.800 0.900

0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 7000000 8000000

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 gp (deveng) (S/.) pobrezam (%)

20 De acuerdo a todo lo expuesto es evidente –aún- la situación complicada por la que atraviesa la región de Huancavelica. Desde esa perspectiva, planteamos investigar el gasto público y la pobreza monetaria.

1.1.2 Formulación del problema

¿Cuál es el efecto del gasto público sobre la pobreza monetaria en los distritos de la región Huancavelica: 2007-2018?

1.2 Objetivos de la investigación

Determinar el efecto del gasto público sobre la pobreza monetaria en los distritos de la región Huancavelica: 2007-2018.

1.3 Justificación de la Investigación

1.3.1 Justificación teórica, práctica y/o metodológica

En el Perú, la pobreza es un grave problema social que genera grandes perjuicios a la población, principalmente en aquellas regiones ubicadas en la sierra que ocupan grandes áreas rurales, como es el caso de la región Huancavelica. Ante esta situación, las instituciones públicas desarrollan medidas -vía gasto público- para dar solución tanto a nivel nacional y regional.

Por ello, la presente investigación tiene una justificación social, ya que contribuirá al entendimiento de los efectos del gasto del estado sobre la pobreza monetaria, en este caso sobre la región Huancavelica. Asimismo, de acuerdo a los resultados de la presente investigación se plantea un punto de partida para posteriores investigaciones sobre la incidencia de factores relacionados al gasto público y responderá a la necesidad de establecer relaciones de dependencia entre variables de gran impacto en la economía (justificación teórica).

21 Asimismo, la investigación tiene justificación práctica, pues, permite realizar recomendaciones con respecto al gasto público y la aplicación de políticas que contribuyan con la tarea de disminuir la pobreza monetaria en la región Huancavelica. Inclusive, puede ser aplicada en otras regiones del país.

1.3.2 Importancia

La importancia de la presente investigación radica en su relevancia económica y social, ya que analiza la pobreza monetaria en los distritos de Huancavelica relacionadas al gasto público. Ambas variables son de vital importancia cuando se habla de calidad de vida de los ciudadanos en el entorno regional de Huancavelica debido a que en esta región se presentan grandes brechas económicas, sociales y relacionadas al desempeño del gobierno regional de Huancavelica, brechas que se han ido agudizando con el transcurso de los años.

1.4 Limitaciones de la Investigación

La principal limitación está asociado a la disponibilidad de datos. La presente investigación hace uso de datos estadísticos a nivel distrital de la región Huancavelica referidos a la pobreza monetaria, el gasto público y condiciones socioeconómicas de la región. Algunos datos no estuvieron disponibles en los periodos anteriores del año 2016, ello se debió a la creación de distritos y dadas las condiciones de inaccesibilidad de algunos distritos pues no fueron considerados representativamente por las encuestas desarrolladas por INEI y otras fuentes de datos consultadas.

22 Capítulo II:

Marco Teórico 2.1 Antecedentes de la Investigación

Se realizó la revisión bibliográfica de investigaciones relacionadas al presente tema de investigación, identificando algunas muy sugerentes, las cuales se detallan a continuación.

Referencias internacionales

Anderson, Duvendack y Esposito (2018) en su investigación tienen como objetivo identificar los factores que influyen en la relación entre el gasto público y la pobreza de ingresos. El marco teórico que emplean es el enfoque del gasto público vía transferencias. Dentro de la metodología, aplican un criterio de inclusión en países de ingresos medios y bajos para luego hacer una meta-regresión.

Con 19 estudios econometricos y 169 estimaciones para países de ingresos bajos y medios pertencientes a Afríca, Asia y Europa Occiendtal, donde los resultados evidenciaron que el tamaño y la dirección de la relación estimadas dependen de factores de control y del tipo de gasto. En paises de ingresos bajos no se encuentra esa relación, mientras que en países de ingresos medios sí. Ante ello, plantean que en próximos trabajos se incluyan variables como las características de los países y las interacciones del gasto público y el ingreso promedio.

Por su parte, Salama (2011) con el objetivo de desarrollar un acercamiento macroeconómico a la pobreza en el entorno de América Latina (en Brasil), estudia la trascendencia de las transferencias monetarias, los gastos sociales y políticas en el ámbito fiscal en los cambios de la pobreza. La teoría que emplea es el de trasferencias monetarias gubernamentales, el cual forma parte del gasto público y el triángulo de la pobreza como instrumento metodológico. El autor establece como

23 conclusión que es necesario conocer las necesidades específicas de la población en condición de pobreza tanto en el área urbana y rural, ya que con estos conocimientos será posible que las políticas públicas aplicadas sean eficientes.

En cambio, Harun, Hadijah y Zafarullah (2012) investigan empíricamente la expansión del gasto público en la reducción de disparidades de ingresos entre etnias y zonas rurales-urbanas. Para ello, emplean el modelo de multiplicador de precio fijo basado en la Matriz de contabilidad Social (SAM). Como resultado encuentran que el gasto público mejora la desigualdad de niveles de ingreso y las disparidades de ingresos de zonas rurales y urbanas. Como conclusión establecen la necesidad de investigar más en los componentes del gasto público para diferentes grupos de hogar.

Con una orientación menos empírica, Shen y Sanna (2018) se enfocan en los ingresos de países bajos (LICs) y sus características predominantes. Como teoría emplean el modelo neokeynesiano para una economía abierta. Para ello, plantean un modelo analítico en tiempo continuo, una ecuación de gasto público y funciones de demanda y precios. Los resultado encontrados, luego de una calibración, indican que la dependencia del financiamiento externo, la ineficiencia de la inversión pública y el bajo grado de inversión condicionan la pobreza. La conclusión central es que la política fiscal es clave en los LICs ya que genera capital y consigo crecimiento.

En seguida, también se detallan referencias en las que indican, aparte de la incidencia del gasto público en la pobreza, que las condiciones iniciales en las que parte una localidad es clave.

Ferreira, Leite y Ravallion (2009) investigan la dualidad de la pobreza y el crecimiento económico guiado de otros factores microeconómicos. Empleando datos del PBI desglozado con diferentes niveles de pobreza de varios estados de Brasil,

24 encuentran una alta elasticidad de la pobreza y la erogación del sector público.

Asimismo, incluyen como condiciones iniciales: capital humano, tasa de urbanización, infraestructura (agua y desagüe), tasa de alfabetismo, IPC, tecnología y PBI per cápita.

Menezes-Filho y Vasconcellos (2007) analizaron los niveles de pobreza en Brasil y sus determinantes. En la metodología de medición se emplearon datos de panel, hallando que las elasticidades eran del 10% y 8% a medida que se incrementaba el ingreso. Asimismo, encontraron que como condiciones iniciales asociadas a la pobreza están el hecho de tener hijos, no ser blanco, no tener acceso GPS, PBI per cápita, estar desempleado, área de residencia, capital humano, coeficiente de Gini, presencia de aguas residuales y recolección de basura.

En concordancia con lo último, Fan (2007) investiga el vínculo del gasto público, crecimiento económico y la disminución de pobreza en Uganda y Tanzania.

Usa como parte de la metodología de medición, datos de corte trasversal, encontrando como resultados que el gasto de inversión pública en infraestructura (electricidad y telecomunicaciones), inversión en agricultura, crecimiento urbano y políticas comerciales son claves, pues tienen el potencial de contribuir a la reducción de la pobreza. Como recomendación establece la focalización del gasto público en inversiones específicas para mitigar de esta manera la pobreza.

Estudios nacionales

Baca, Peschiera y Mesones (2014), investigan el impacto de las políticas de inversión pública en los sectores de educación, salud e infraestructura en el crecimiento, empleo, la pobreza y la desigualdad en el Perú. Como metodología emplean la DCGEM (Dynamic Computable General Equilibrium Model) de 1992 al 2011. Como resultado, encuentran que a largo plazo la inversión realizada en

25 educación e infraestructura permite reducir la pobreza, ya sea en el sector público o privado. Sin embargo, se debe evitar los desequilibrios macroeconómicos.

Asimismo, Quiñones (2016) en su investigación tiene como objetivo estudiar el efecto del gasto público en la reducción de la pobreza monetaria, por lo cual, desarrolló modelos tomando en cuenta el crecimiento económico, los factores institucionales y condiciones iniciales de desarrollo tales como el acceso a servicios básicos, empleo y demás variables que son tomadas en cuenta para contrastar la relación entre el incremento del gasto público y la reducción de la pobreza monetaria en el Perú.

Para la estimación se hizo uso de un panel dinámico como herramienta econométrica y pruebas estadísticas para el periodo 2004-2012. Encontró como resultado de la investigación que el gasto gubernamental es una herramienta que ha aportado a la lucha contra la pobreza, independientemente del nivel de gobierno que ejecuta el gasto.

De la misma manera, Fort (2015) analizó los efectos de los gastos de inversión pública sobre la reducción de la pobreza rural en el Perú, para el periodo 2004-2012, esto en base a la construcción de una serie de datos sobre la inversión pública rural.

Para llevar acabo esto, dentro de la metodología de investigación, usó un modelo ecuaciones estructurales simultáneas y datos de panel. El autor encontró como resultados que las inversiones en el área de regadíos, programas de apoyo a los productores y las inversiones en la conectividad y acceso a mercados tienen un efecto significativo sobre la reducción de la pobreza rural siempre en cuando exista eficiencia y eficacia en estas inversiones descentralizadas.

26 Finalmente, Aparicio, Jaramillo y San Roman (2011) analizaron el gasto y el papel de la infraestructura en la contracción de la pobreza en los hogares del Perú.

Los autores hicieron uso de modelos de panel estático mediante datos extraídos de la Encuesta de condiciones de vida y pobreza -metodología actualizada-, ENAHO, mediante el cual se verifica un efecto diferenciado de los distintos tipos de infraestructura sobre la pobreza que el autor define como pobreza transitoria y la pobreza crónica. Como resultados de esta investigación nos muestra que factores de infraestructura como agua potable, desagüe, electricidad y telefonía han contribuido significativamente a la reducción de la pobreza en el Perú.

La relevancia de la pobreza monetaria salta por sí misma. Sin embargo, como se ha mostrado, las referencias no lo han asociado sistemáticamente con el gasto que realiza un gobierno municipal.

2.2 Bases Teóricas

Entre los agentes económicos, el papel del gobierno es clave y su piedra angular son las políticas públicas. Éstas tienen el objetivo de generar bienestar en la sociedad en su conjunto mediante en la búsqueda de eficiencia y equidad. Como señala Stiglitz (2000), la intervención del estado en la economía es necesaria, debido a la presencia de fallos de mercado (intervenciones que no siempre son exitosas) a través de dos ejes claves: la liberalización de los mercados y la privatización.

En ese sentido, Reyes & Franklin (2014) afirman que en principio, “la teoría del bienestar es el ámbito de estudio que ordena una escala de preferencias colectivas, situaciones económicas pertinentes a la sociedad” (p.35). Una parte del bienestar económico está ligada con la forma en que se distribuyen los recursos y las remuneraciones en una colectividad.

27 El bienestar social se refiere a la distribución del ingreso generado en la sociedad para impulsar el acceso a oportunidades para la sociedad en su conjunto. El término de bienestar puede ser entendido de manera subjetiva por cada individuo cuando se refiere a la calidad de vida de las personas, de ahí surge la necesidad de tener un concepto más amplio sobre el bienestar en el ámbito económico (Alfageme & Guabloche, 2017).

Como señala Ebert (1987), “el ordenamiento en la distribución del ingreso por parte del sector público permite mejorar las condiciones de vida y el bienestar social”

(p.24). Desde esa perspectiva, Dalton (1920) plantea una función utilitaria de bienestar social en términos per cápita dada por:

𝑏𝑠 =∑^𝑛_𝑖=1𝑈(𝑥_𝑖)

𝑛𝑈(𝜇_𝑖) , 𝑖 = 1, … , 𝑛 (1) donde 𝑖 representa los individuos de la economía. Más adelante se plantea una versión modificada del bienestar social 𝑏𝑠(𝑥) = 𝑊(𝑥₁, … , 𝑥_𝑛). Dada la restricción de recursos públicos de la economía (𝑖𝑛𝑔) se plantea el problema de optimización como:

𝐹(𝑤, 𝑥) = max{𝜆 > 0|𝑏𝑠(𝑥 𝜆⁄ ) ≥ 𝑖𝑛𝑔} , 𝑥 ∈ ℝ^𝑛 (2) Lógicamente, la función es homogénea en 𝑥 y decreciente en la variable 𝑖𝑛𝑔.

Entonces, matemáticamente se puede plantear lo siguiente:

𝑏𝑠_𝑡 = 𝒢(𝑖𝑛𝑔⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ ; 𝑑_{𝑡 𝑡}), 𝑡 = 1, … , 𝑛 (3) donde 𝒢 es una función intertemporal del ingreso adecuadamente distribuido (𝑖𝑛𝑔⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ ) _𝑡 orientado al bienestar social, 𝑏𝑠. La variable 𝑑 representa todos los otros factores que inciden en 𝑏𝑠, es decir, ceteris paribus.

El bienestar, como se observa en la ecuación (3), depende de la distribución del ingreso, y el mismo está influido por las capacidades y habilidades de los individuos.

El bienestar social mínimo se alcanza cuando se logra cubrir las necesidades básicas

28 del individuo, dentro de las cuales se encuentran la alimentación, salud, educación y vivienda. A estos componentes elementales se denomina canasta básica de consumo.

Las mejoras de algunos de estos componentes se ven íntimamente ligados al gasto público efectuado en sectores que van en beneficio de los individuos, asimismo, la pobreza monetaria también está afectada por la distribución de ingresos. Al respecto, Pareto formuló el óptimo de Pareto como resultado de una situación en la que de existir un cambio de la situación perjudicaría a una de las partes.

Dicha herramienta es útil ya que permite clasificar ciertas situaciones económicas y de esta manera elegir aquella que representa un óptimo en el sentido de Pareto. Como se observa en la figura 6, en la distribución de bienes de un individuo A y B se llega a un óptimo en el sentido de Pareto en el Punto E. Intentar mejorar la situación del individuo A, significaría necesariamente que el individuo B empeore su situación ya que el individuo B tendría que ceder unidades de bienes y servicios.

Figura 6. Óptimo de Pareto en la caja de Edgeworth 0

0

A

B

X X

Y

Y w

Óptimos

Dotación inicial

E

Eficiencia paretiana

Eficiencia paretiana

29 Es necesario hacer evidente que la eficiencia de Pareto no toma en cuenta si es que la asignación inicial es justa, de ahí que es necesario introducir el término de equidad. Para llegar a cumplir estas condiciones en las que sea posible llegar a un óptimo de Pareto, con una asignación inicial equitativa, es necesario que se realicen las decisiones colectivas, pertenecientes al campo de la teoría de la elección pública. “La motivación de la teoría de la elección social son las decisiones colectivas que se realizan en toda sociedad” (Plata, 1999, págs. 21-22). Y se considera que éstas deben reflejar o agregar de manera adecuada las diferentes opiniones o preferencias de los individuos que componen la sociedad.

Es así que se tomarán en cuenta ciertas condiciones en las que será necesario para tal asignación la distribución eficaz, la justicia y demás elementos de importancia que se darán dentro de un marco de democracia. El gobierno será el encargado de implementar correctamente las decisiones colectivas que se tomaron en cuenta. Allí es donde se habla de la intervención del estado para regular los mercados y la asignación eficiente de los recursos. Los recursos recaudados por el Estado a través de la tributación (𝑇) y otras fuentes de ingreso (ℎ) se erogan como gasto público 𝑔𝑝 (Plata, 1999), por lo que se puede escribir:

𝑔𝑝_𝑡 = 𝑓(𝑇_𝑡, 𝑇_𝑡−𝑗, ℎ_𝑡, ℎ_𝑡−𝑗), 𝑡 = 1, … , 𝑛 (4) donde ℎ_𝑡 representan las otras fuentes de ingreso del estado derivadas en el tiempo t, ℎ_𝑡−𝑗 las otras fuentes de ingreso generadas hace 𝑗 frecuencias de tiempo y 𝑇_𝑡−𝑗 representa los impuestos recaudados hace 𝑗 frecuencias de tiempo. A partir de ello, la ecuación (4) se puede reformular a:

𝑏𝑠_𝑡= 𝑓(𝑔𝑝_𝑡; 𝑑_𝑡), 𝑡 = 1, … , 𝑛 (5) Como mencionan Alfageme y Guabloche (2017),

30 El Estado del Bienestar constituyó, en el ámbito de gasto, un gran motivo de intranquilidad por los llamados temas sociales que se fueron tornando en el aseguramiento universal o también selectivo a un grupo de

“derechos sociales” tales como educación, empleo, asistencia social y salud.

Este enfoque del gasto es denominado gasto público social (𝐺𝑃𝑆), pues, es entendido como los recursos públicos que serán destinados de manera selectiva o universal de acuerdo a las necesidades de la población, para proveer beneficios a familias o individuos que se encuentran en situaciones de riesgo, es decir, pobreza.

Las actividades desarrolladas por el Gobierno están estrechamente ligadas con la provisión de servicios básicos a las esferas más empobrecidas. La Dirección de Estudios Macro Sociales - MEF (2005) señala que “el gasto social como una función social puede ser entendido como política focalizada hacia los más perjudicados ante las condiciones en el mercado al no facilitarles de condiciones mínimas de bienestar y/o protección”

(p.39).

Por su parte, Cominetti & Di Gropello (1994) plantean una división de gasto social de acuerdo a los objetivos bajo los cuales fueron formulados, tales como: los servicios básicos, que ofrecen una cobertura universal e incluyen a los gastos realizados con el objetivo de satisfacer necesidades básicas. Por otro lado, los programas compensatorios de carácter asistencial, cubren necesidades de corto plazo y por último los programas de apoyo que son de cobertura focalizada a grupos vulnerables.

Asimismo, hay dos esquemas en la asignación eficientes que operan en forma ajena: el mecanismo de mercado descentralizado, en el que las decisiones de producción y consumo son tomadas por las diversas empresas e individuos que

31 conforman la economía. En cambio, en el mecanismo de mercado centralizado las decisiones se centran en un único ente, el planificador central. Y de hecho, el segundo esquema no es tan exigente empíricamente (Stiglitz, 2000).

Continuando con Evert (1987), las funciones estrictas de utilidad definidas en la ecuación (1) se puede plantear en términos de preferencias. Así, dados los endowments 𝑥 e 𝑦, se tiene las relaciones de preferencias completas:

𝑥 𝜇_𝑥≾ 𝑦

𝜇_𝑦 ∨ 𝑦 𝜇_𝑦 ≿ 𝑥

𝜇_𝑥 (6) Si la función de la ecuación (2) 𝑤: 𝛺^𝑛 → ℝ¹ es un indicador ordinal de preferencia

≾, como señala Evert (1987), se puede escoger un indicador 𝑉 de ≾ tal que 𝑤(𝑥) = 𝑉(𝜇_𝑥, 𝑥_𝐼), donde 𝐼 representa ≾_𝐼. Con ello, se puede expresar 𝑤 como una función continua 𝑈 tal que verifica la siguiente igualdad:

𝑤(𝑥) = 𝑈(𝜇_𝑥, 𝐼(𝑥); ≾ 𝑑𝑎𝑑𝑜) (7) Siguiendo con Evert (1987), descomponiendo la ecuación anterior en asignaciones de recursos del estado según el indicador 𝐼(𝑥), se plantea

𝑤(𝑥)_𝑖𝑡 = 𝑓 [𝑔(𝐼(𝑥))

𝑖𝑡; 𝛿_𝑖𝑡^𝑤, ≾ 𝑑𝑎𝑑𝑜] , 𝑡 = 1, … , 𝑛 (8) donde 𝑖 = 1, … , 𝑘 caracteriza un espacio geográfico determinado, 𝑤(𝑥)_𝑖𝑡 es el indicador de pobreza ∀𝑖, 𝑔(𝐼(𝑥))

𝑖𝑡 es el gasto erogado del sector estatal, 𝛿_𝑖𝑡^𝑤 es una proxi de 𝛿_𝑖𝑡 y representa los otros factores que indicen en la pobreza. La amplia literatura, hace referencia a 𝛿_𝑖𝑡¹ como las condiciones iniciales en la que se encuentra un determinado espacio geográfico (véase las referencias).

Otro importante enfoque teórico que complementa la economía del sector público y sus variantes es la teoría de la focalización en la que tuvo especial interés Amartya

32 Sen. Sen (1995) señalaba que “la focalización tiene múltiples costos directos e indirectos reconocidos en la literatura” (p.12). En particular, los sistemas de focalización implican premios discriminatorios en los que algunas personas (funcionarios del sector público, por ejemplo) juzgan las solicitudes realizadas por los posibles destinatarios. Ello puede implicar costos administrativos sustanciales, tanto en forma de gastos de recursos como de demoras burocráticas; incluso genera pérdidas de privacidad en la necesidad de conseguir el objetivo.

Hay muchos ejemplos reales donde los funcionarios tienen un control significativo sobre el proceso de distribución de favores en forma de beneficios específicos. Como reafirma Sen (1995), “los beneficiarios de programas de alivio de la pobreza completamente focalizados son débiles políticamente y carecen de la influencia para sostener los programas y mantener la calidad de los servicios ofrecidos” (p.15).

Los beneficios destinados exclusivamente a los pobres a menudo terminan siendo beneficios deficientes. Ver a las personas afectadas por la focalización como agentes en lugar de pacientes tiene implicaciones de gran alcance.

Lógicamente, una persona que carece de la oportunidad de lograr algunos niveles mínimamente aceptables de funcionamientos es considerada pobre. “Los funcionamientos pueden ser desde los físicos elementales como la nutrido, vestimenta y abrigo adecuado, hasta logros sociales como participar en la vida comunitaria” (Sen, 1995, págs. 16-17).

La necesidad de convertir los ingresos personales en capacidades para funcionar depende de la edad, el género, la propensión a enfermedades, entornos físicos y sociales, entre otros. Entonces, como señala Sen (1995), no se debe insistir ver la pobreza en el contexto de ingresos. Así, plantea una "la función inversa" a las capacidades relativas

33 a los ingresos; en particular, la focalización basada en los ingresos ha tendido a basarse en oportunidades de medición y relevancia. Los datos pueden variar, pero la relevancia está prendida en los pobres.

Concluye señalando que no todos los logros o fracasos funcionales son, por supuesto, fáciles de observar; entonces, “no importa qué indicador particular se elija en un caso específico, el enfoque general de la eliminación de la pobreza debe tomar la debida nota” (Sen, 1995, pág. p.16).

2.3 Bases Conceptuales

Pobreza monetaria. Condición en la cual el gasto per cápita (mensual) efectuado por las personas que habitan en los hogares es insuficiente para conseguir una cesta básica de alimentos y no alimentos tales como vestimenta, salud, educación y otros. En la figura 7 se observa dos umbrales importantes, la línea de pobreza monetaria y la línea de pobreza extrema que han sido configurados por el INEI (2019).

Figura 7. Medición de la pobreza monetaria según INEI.

Gasto per cápita

(soles)

Población

Línea de pobreza monetaria (canasta alimentaria y no alimentaria)

Línea de pobreza extrema (canasta alimentaria)

183.00

No pobres

Pobres no extremos

Pobres extremos 344.00

Canasta básica de consumo

Canasta básica alimentaria

34 Línea de pobreza. La línea de pobreza (monetaria) es el monto monetario con el cual se compara el gasto mensual per cápita de un hogar para establecer si está o no en condiciones de pobreza. Este valor monetario tiene adscrito dos componentes: el componente alimentario, a quien también se le conoce como línea de pobreza extrema, que incluye canasta mínima socialmente aceptada de productos alimenticios; y el componente no alimentario (véase la figura 5).

Incidencia de la pobreza. Es un índice diseñado por Foster, Greer y Thorbecke (1894) para medir la pobreza monetaria. Simboliza la proporción de pobres no extremos y de pobres extremos como porcentaje del total de la población. Este indicador, cabe señalar, no tiene en cuenta la brecha entre el gasto que ejecutan los pobres y la línea de pobreza, asimismo, tampoco tiene en cuenta el mecanismo de cómo se distribuye el gasto entre los pobres. INEI (2019)

Gasto público. Es el conjunto de egresos monetarios que realizan las entidades por concepto de gastos corrientes, de capital, de transferencia o de inversión en base a un presupuesto establecido a cada una de ellas, con el objetivo de mejorar las condiciones de vida de los ciudadanos y el cumplimiento de sus funciones establecidas.

Gasto público social. Según el MEF (2005) este gasto tiene como objetivo de lograr el aseguramiento (universal o segmentado) de un conjunto de derechos sociales de los ciudadanos El gasto público social comprende el gasto social básico, el gasto social complementario y el gasto previsional.

El gasto social básico comprende el financiamiento directo de bienes y servicios que llegan a la población beneficiaria; comprende educación, cultura, salud, saneamiento, protección y previsión social. El gasto social complementario “busca mantener y perfeccionar las capacidades básicas de las personas y la generación de oportunidades

35 sociales y económicas para la lucha contra la pobreza y el desarrollo sostenido” (MEF, 2005); comprende trasporte, comunicaciones, infraestructura social y productiva. El gasto previsional comprende gastos administrativos necesarios para realizar las acciones sociales.

Eficiencia. La eficiencia comprende, en sentido estricto, al logro de metas establecidas empleando la menor cantidad de recursos posibles. Está relacionado directamente con la reducción de recursos económicos al mínimo posible.

Eficacia. La eficacia es la capacidad de cumplir los objetivos, consiste en alcanzar las metas establecidas en la empresa.

2.4 Hipótesis

El gasto público tiene un efecto negativo significativo sobre la pobreza monetaria en los distritos de la región Huancavelica: 2007-2018.

2.5 Variables e Indicadores

Variable Definición Indicador Tipo Fuente

Pobreza monetaria

Población calificada como pobre y pobre extremo según el enfoque de pobreza

monetaria. Huancavelica 2007-2018.

Incidencia de la pobreza

monetaria (%) Dependiente INEI- ENAHO

Gasto público

Gasto Público real anual a nivel de gobiernos distritales de Huancavelica.

Gasto público devengado - Miles de

soles.

Independiente MEF

PBI

distrital PBI distrital anual por distritos de Huancavelica.

Índice del PBI distrital Huancavelica 2007-

2018.

Independiente INEI – ENAHO

Ingreso Bruto

Ingreso bruto promedio por distritos de Huancavelica.

Índice del ingreso bruto por distritos Huancavelica 2007-

2018.

Independiente INEI - ENAHO

Alfabetizac ión

Población alfabetizada en distritos de Huancavelica.

Porcentaje de la población alfabetizada por distritos, 2007-2018.

Independiente INEI - ENAHO

36 Suministro

de agua potable

Viviendas con acceso a agua potable en distritos de

Huancavelica

Porcentaje de viviendas con acceso a agua

potable en Huancavelica 2007-

2018.

Independiente INEI - ENAHO

Suministro de energía eléctrica

Viviendas con acceso a agua potable en distritos de

Huancavelica

Porcentaje de viviendas con acceso a agua

potable en Huancavelica 2007-

2018

Independiente INEI - ENAHO

Nota: Los indicadores a nivel distrital han sido estimados según la metodología de la sección 4.3

37 Capítulo III:

Metodología de la Investigación 3.1 Tipo y nivel de investigación

La investigación realizada es del tipo descriptiva-correlacional, pues mide la relación (estadística) entre las variables bajo análisis para establecer caracterizaciones de dependencia entre ellas, recurriendo para tal fin a la teoría de la economía pública.

Asimismo, la investigación es correlacional debido a que se busca establecer una relación estadística y econométrica entre las variables de investigación y cuantificar esta relación y la relación de dependencia de estas.

3.2 Método de investigación

3.2.1 Método universal

Como método universal se ha seguido los lineamientos del método funcionalista, debido a que para el desarrollo de la investigación será útil resaltar el papel de la estructura institucional. Este método proporcionara las herramientas necesarias para investigar un fenómeno social como es la pobreza y lograr establecer las relaciones de dependencia funcional entre las variables de estudio mediante la construcción de un modelo económico.

3.2.2 Método general

Como método general se ha enfatizado en el método hipotético – deductivo.

La investigación hizo uso del método hipotético-deductivo debido a que se usó una hipótesis demostrable y la formulación de las hipótesis fueron hechas en base al marco teórico.

38 3.2.3 Método específico

Debido al carácter cuantitativo de la investigación, se empleó como método especifico el de medición estadística/econométrica para asignar una determinada magnitud de relación entre las de las variables de la investigación.

3.3 Diseño de la Investigación

La investigación comprende un diseño de naturaleza no experimental pues las unidades de análisis son analizadas tal cual son observadas.

3.4 Acopio y procesamiento de datos 3.4.1 Población y muestra

La población está conformada por los 100 distritos de la región Huancavelica, de los cuales se caracterizó los indicadores de pobreza monetaria y gasto público, así como otros indicadores referidos a las condiciones iniciales de cada distrito.

La muestra está conformada por 95 distritos de la región Huancavelica. Se excluyeron de la investigación los que fueron creados a partir del 2014 y cuya información estadística fue nula en algunos casos: Quichuas (creado en 2014), Andaymarca (creado en 2014), Roble (creado en 2015), Santiago de Tucuma (creado en 2016) y Pichos (creado en 2016).

3.4.2 Técnicas e instrumentos de recolección de datos

Para la recolección de datos en la presente investigación se hizo uso de diferentes fuentes de información secundaria. Los datos provienen de la Encuesta Nacional de Hogares en la metodología actualizada, series estadísticas del Instituto Nacional de Estadística (INEI) y del portal web Consulta amigable provista por el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF). La recolección de

39 datos empíricos se realizó utilizando como principal herramienta las redes de internet. Dado que la disponibilidad de datos no se encuentra consolidado en un solo portal web, los datos fueron recopilados a través de las páginas web de las mencionadas instituciones.

El instrumento de recolección de datos será en una hoja de cálculo de Microsoft Excel a través de una matriz de datos.

3.4.3 Técnicas e instrumentos de procesamiento de datos

Para realizar el procesamiento de datos se utilizó técnicas estadísticas potentes y econométricas. Los instrumentos de procesamiento de datos serán los softwares Microsoft Excel y Stata (versión 16).

Metodología de obtención de datos a nivel distrital

Inicialmente se consolidó la pobreza monetaria (como porcentaje) empleando los Mapas de Pobreza Provincial y Distrital de INEI y la metodología de Seminario, Zegarra y Palomino (2019); por su lado, el gasto público de cada distrito provendrá de la base de datos del MEF. A continuación, se filtrará las bases anuales provenientes de ENAHO referidas al módulo “Características de la vivienda y del hogar”, así como del módulo “Educación”, para obtener los datos referidos al acceso de servicios básicos y alfabetización respectivamente.

Para la obtención de ingreso bruto se consolidó el promedio de ingreso bruto por distrito con los datos provenientes del módulo de empleo e ingresos de ENAHO.

Asimismo, para la obtención del PBI distrital se empleó la metodología de tasa de variación ponderada y los criterios técnicos de Seminario et al. (2019), mediante la siguiente fórmula:

40 𝑉_𝑛^{𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑡𝑜} =𝑉₁₀₀^{𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑡𝑜}∗ 𝑉_𝑛^{𝑟𝑒𝑔𝑖ó𝑛}

𝑉₁₀₀^{𝑟𝑒𝑔𝑖ó𝑛}

donde 𝑉₀^𝑛 es el valor de la serie extropolada para el año 𝑛, 𝑉₁₀₀^{𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑡𝑜} es el valor de la serie a nivel distrital en el año base y 𝑉_𝑛^{𝑟𝑒𝑔𝑖ó𝑛} es el valor de la serie a nivel regional para el año 𝑛.

Como información base (regional) se utilizó los datos provenientes de INEI que contiene información sobre el PBI a nivel regional y el tamaño de población a nivel distrital. Lo último se estimó usando la ecuación;

𝑃₁ = 𝑃₀(1 + 𝑟)^𝑛

donde 𝑟 es la tasa de crecimiento poblacional, 𝑃₁ la población final, 𝑃₀ la población inicial y 𝑛 es la diferencia entre 𝑃₁ y 𝑃₀.

41 Capítulo IV:

Resultados de la Investigación 4.1 Resultados Generales

4.1.1 Análisis estadístico

En primer lugar, se procede a analizar las principales estadísticas descriptivas de las variables. La tabla 4 ofrece relevantes medidas de tendencia central, variación, posición y distribución de los datos como un agregado, sin distinguir los años y la sección cruzada (distritos). Se observa que el PBI distrital (pbi_ind) tiene alta volatilidad por el tamaño del rango respecto a la desviación estándar. Similar hecho sucede con el logaritmo del gasto público (l_gp) y el ingreso bruto. Más adelante se aplicará logaritmo a las variables ya indicadas con el hecho de reducir la escala de ellas.

Las demás variables están en porcentajes por lo que su varianza está claramente acotada. Entre ellas, pobreza monetaria (pobrezam) tiene la menor volatilidad mientras que tasa de alfabetización por distrito (alfabet) es la variable con mayor rango de variación.

Tabla 4.

Estadísticos descriptivos agregados de las variables de análisis.

Estadístico pobrezam l_gp pbi_ind ingb alfabet agua elect

Mean 0.49 15.41 162.91 10133.82 0.84 0.68 0.79

Median 0.47 15.31 150.91 8611.91 0.84 0.75 0.88

Maximum 0.97 17.73 635.15 34998.82 1.00 1.00 1.00

Minimum 0.10 13.04 57.81 0.00 0.61 0.03 0.00

Std. Dev. 0.19 1.01 59.49 7206.82 0.08 0.26 0.25

Skewness 0.32 0.21 2.93 0.99 -0.03 -0.61 -1.48

Kurtosis 2.89 2.23 18.80 3.91 2.34 2.35 4.46

Jarque-Bera 27.30 59.34 13686.08 150.08 19.73 37.30 189.01

Probability 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

N 1138 1056 1128 606 1140 492 676

Elaboración: propia

42 Por su parte, suministro de agua (agua) y porcentaje con electricidad (elect) tienen mínima variación. En cuanto a la asimetría (skewness), todas las variables ostentas asimetría, por lo que la distribución es sesgada hacia la derecha o izquierda según sea el signo. Por su parte, los coeficientes de curtosis son todos positivos por lo que la distribución es apuntalada (leptocúrtica).

El conteo de los datos es diferente para cada variable por lo que se concluye que la base panel es el tipo no balanceado. Hay una gran cantidad de valores perdidos debido, fundamentalmente, a la inexistencia de información estadística.

Por su parte, en la tabla 5 muestra las principales estadísticas descriptivas por distrito de la pobreza monetaria. Hay una gran variación en los datos en cuanto a la media. Esto refleja las brechas que también se observan a nivel distrital. También destaca que algunos distritos tienen una alta volatilidad si se compara con los otros.

Respecto a la curtosis, todas las variables tienen signo positivo lo cual refleja su apuntamiento ligero.

Tabla 5.

Estadísticos descriptivos de pobreza monetaria, según distritos

DISTRITO Mean Median Std. Dev. Skew. Kurt. Obs.

ÑÃHUIMPUQUIO 0.575717 0.519350 0.199598 0.434550 1.886231 12 ACOBAMBA 0.517167 0.472200 0.179435 0.303535 1.703572 12 ACOBAMBILLA 0.520975 0.453800 0.217306 0.617963 2.071240 12 ACORIA 0.630892 0.582350 0.172263 0.352472 2.027769 12 ACOSTAMBO 0.573983 0.546150 0.151939 0.737365 2.623016 12 ACRAQUIA 0.594558 0.547300 0.183279 0.303431 1.824434 12 AHUAYCHA 0.595008 0.582800 0.146509 0.648694 2.541513 12 ANCHONGA 0.663600 0.611700 0.180374 0.376571 2.063421 12 ANCO 0.680508 0.657100 0.148357 0.186374 2.123205 12 ANDABAMBA 0.668475 0.626550 0.169993 0.193913 1.972009 12 ANTA 0.666783 0.628600 0.158253 0.322289 2.163560 12 ARMA 0.444825 0.407200 0.181524 1.425921 3.611759 12 ASCENSIÓN 0.331958 0.298650 0.152071 0.228770 1.422772 12 AURAHUA 0.530800 0.474450 0.204579 0.417228 1.780726 12 AYAVI 0.494158 0.448450 0.144865 0.712270 2.489422 12 CÓRDOVA 0.524217 0.482850 0.191889 0.219450 1.571982 12 CAJA 0.432225 0.363600 0.184324 1.246428 3.248083 12 CALLANMARCA 0.571542 0.544300 0.158840 0.870406 2.799184 12 CAPILLAS 0.531967 0.501950 0.141468 0.150442 1.922162 12