Proceso de la prueba de hipótesis

tdesurb Coefficient Std. err. t P>t [95% conf. interval]

TPCAC 1.043477 0.4579277 2.28 0.025 0.1355908 1.951363

pccd_año -0.6234787 0.4755676 -1.31 0.193 -1.566338 0.3193804

pcac_gc 0.0680329 0.4481504 0.15 0.15 -0.820469 0.9565347

d_año 0.0347009 0.0412349 0.84 0.402 -0.0470512 0.116453

dncgc 0.0150994 0.0408563 0.37 0.712 -0.0659023 0.096101

_cons 0.3450962 0.0369896 9.33 0 0.2717607 0.4184317

Nota. Se observa que existe una relación positiva entre la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales y la tasa de Desarrollo Urbano en la Región Junín. Esta tabla es de elaboración propia y sus datos han sido adaptados de Enaho – INEI y del Registro Nacional de Municipalidades (Renamu) 2019-2020.

A partir de esta tabla se nota que la tasa de desarrollo urbano es explicada por un 9.49%

por la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales, además que para el año 2019 se tenía que una variación del 1% en la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales va a ocasionar que la tasa de desarrollo urbano varie en 1.0435%. La variable TPCAC (Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales) es significativa para el modelo de regresión planteada considerando un 95% en el intervalo de confianza y un total de 112 observaciones, por lo que se podría decir que existe una relación positiva o directa de la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales en la tasa de desarrollo urbano en la región Junín. Además, se puede notar que para el año 2020, la pandemia hizo que el efecto de la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales sobre la tasa de desarrollo urbano baje en 0.6235% respecto al año 2019, es decir, para el año 2020 una variación del 1% en la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales va a ocasionar que la tasa de desarrollo urbano varie en 0.42%, pero aun así se puede ver un efecto positivo frente a la tasa de desarrollo urbano en la región Junín. También se puede notar que aquellas municipalidades que demandan capacitación catastral impactan en el efecto de la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos

Catastrales sobre la tasa de desarrollo urbano en 0.068%, entonces para el 2019, una variación del 1% en la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales va a ocasionar que la tasa de desarrollo urbano varie en 1.1115% de aquellas municipalidades que demanden capacitación catastral en la región Junín.

Tabla 17.

Modelo de regresión lineal de la tasa de desarrollo urbano de la provincia de Concepción.

Number of obs = 10

Source SS df MS F (3, 6) = 1.29

Model 0.08411481 3 0.02803827 Prob > F = 0.3592

Residual 0.12996699 6 0.02166117 R-squared = 0.3929

Total 0.2140818 9 0.02378687 Adj R-squared = 0.0894

Root MSE = 0.14718

tdesurb Coefficient Std. err. t P>t [95% conf. interval]

TPCAC 0 (omitted)

pccd_año 0 (omitted)

pcac_gc -1.616783 2.499682 -0.65 0.542 -7.733285 4.49972

d_año 0.1069941 0.1053959 1.02 0.349 -1.1509003 0.3648885

dncgc -0.1246425 0.0999873 -1.25 0.259 -0.3693027 0.1200176

_cons 0.4213169 0.0781637 5.39 0.002 0.2300573 0.6125766

Nota. Se observa que las variables resultan ser poco significativas para el nivel de intervalo de confianza planteado, además que el número de observaciones es muy pequeño como para poder establecer un modelo que relacionen las variables. Esta tabla es de elaboración propia y sus datos han sido adaptados de Enaho – INEI y del Registro Nacional de Municipalidades (Renamu) 2019-2020.

4.2.2. Hipótesis específicas:

H1: La participación ciudadana influyó positivamente en el Catastro Urbano y Rural del departamento de Junín y de la provincia de Concepción 2019-2020.

Tabla 18.

Modelo de regresión lineal de la tasa de catastro urbano de la región Junín.

Number of obs = 112

Source SS df MS F (5, 106) = 2.4

Model 0.46654954 5 0.09330991 Prob > F = 0.0421 Residual 4.12527831 106 0.03891772 R-squared = 0.1016

Total 4.59182785 111 0.04136782 Adj R-squared = 0.0592

Root MSE = 0.19728

tcatastro Coefficient Std. err. t P>t [95% conf. interval]

TPCAC 0.7355766 0.4768401 1.54 0.126 -0.2098053 1.680958

pccd_año -0.4027605 0.4952085 -0.81 0.418 -1.38456 0.5790386

pcac_gc 0.5256291 0.466659 1.13 0.263 -0.3995678 1.450826

d_año 0.0236747 0.0429379 0.55 0.583 -0.0614538 0.1088032

dncgc 0.0265649 0.0425437 0.62 0.534 -0.0577821 0.1109119

_cons 0.1804017 0.0385173 4.68 0.000 0.1040374 0.2567659

Nota. Se observa que la tasa de participación ciudadana en Asuntos Catastrales influye de forma positiva en el Catastro Urbano de la región Junín. Esta tabla es de elaboración propia y sus datos han sido adaptados de Enaho – INEI y del Registro Nacional de Municipalidades (Renamu) 2019-2020.

Con un total de 112 observaciones, un nivel de confianza del 95% y con la variable TPCAC relativamente significativa para nuestro modelo, tenemos que para el 2019 una variación del 1% en la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales va a ocasionar una variación de la tasa de catastro urbano de 0.7356%, además que la tasa de catastro urbano es explicada en 10.16% por la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales.

Producto de la pandemia del COVID-19 el efecto de la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales en la tasa de catastro urbano se vio afectada en -0.4028%, por lo

que para el año 2020 una variación del 1% en la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales va a ocasionar una variación de la tasa de catastro urbano de 0.3328% en la región Junín. Aquellas municipalidades de la región Junín que demandan capacitación catastral inciden en el efecto de la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales sobre la tasa de catastro urbano en un 0.5256%. además, la relación que se establece entre estas variables es de manera directa, por lo que una variación de la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales va a influir de manera positiva en el catastro urbano en la región Junín.

Tabla 19.

Modelo de regresión lineal de la tasa de catastro urbano de la provincia de Concepción.

Number of obs = 10

Source SS df MS F (3, 6) = 0.96

Model 0.18396712 3 0.06132237 Prob > F = 0.4694

Residual 0.38260317 6 0.06376719 R-squared = 0.3247

Total 0.56657029 9 0.06295225 Adj R-squared = -0.0129

Root MSE = 0.25252

tcatastro Coefficient Std. err. t P>t [95% conf. interval]

TPCAC 0 (omitted)

pccd_año 0 (omitted)

pcac_gc -1.839057 4.288867 -0.43 0.683 -12.33354 8.655423

d_año 0.2378358 0.1808345 1.32 0.236 -0.2046504 0.6803219

dncgc -0.1186813 0.1715547 -0.69 0.515 -0.5384605 0.3010979

_cons 0.2579518 0.1341105 1.92 0.103 -0.0702047 0.5861083

Nota. Se observa que las variables resultan ser poco significativas para el nivel de intervalo de confianza planteado, además que el número de observaciones es muy pequeño como para poder establecer un modelo que relacionen las variables. Esta tabla es de elaboración propia y sus datos han sido adaptados de Enaho – INEI y del Registro Nacional de Municipalidades (Renamu) 2019-2020.

H2: La participación ciudadana influyó positivamente en la generación de obras del departamento de Junín y de la provincia de Concepción 2019-2020.

Tabla 20.

Modelo de regresión lineal de la tasa de obras de la provincia de Concepción.

Number of obs = 113

Source SS df MS F (5, 107) = 1.9

Model 0.04091435 3 0.01363812 Prob > F = 0.1008

Residual 7.32948055 107 0.06849982 R-squared = 0.0814

Total 7.97920792 112 0.07124293 Adj R-squared = 0.0385

Root MSE = 0.26172

tobras Coefficient Std. err. t P>t [95% conf. interval]

TPCAC 1.386479 0.6322312 2.19 0.03 0.1331548 2.639804

pccd_año -0.8135954 0.6562842 -1.24 0.218 -2.114602 0.4874115

pcac_gc -0.153043 0.6186788 -0.25 0.805 -1.379502 1.073416

d_año 0.072025 0.0567898 1.27 0.207 -0.0405542 0.1846041

dncgc 0.0329268 0.0562801 0.59 0.56 -0.0786419 0.1444954

_cons 0.162285 0.051057 3.18 0.002 0.0610704 0.2634996

Nota. Se observa que la tasa de participación ciudadana en Asuntos Catastrales influye de forma positiva en la tasa de Obras de la región Junín.

Esta tabla es de elaboración propia y sus datos han sido adaptados de Enaho – INEI y del Registro Nacional de Municipalidades (Renamu) 2019- 2020.

A partir de las 112 observaciones se estableció un modelo de regresión de la tasa de obras en la región Junín, para los años 2019 y 2020. Se notó que la tasa de obras es explicada en 8.14% por la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales, además que el modelo de regresión nos explica que para el año 2029 una variación en 1% en la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales va a ocasionar una variación en la tasa de obras de un 1.3865%. Para el año 2020, a causa de la pandemia, el efecto de la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales sobre la tasa de obras se vio reducida en

0.8136%, indicándonos que para ese año una variación en 1% en la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales va a ocasionar una variación en la tasa de obras de un 0.5729%. También, aquellas municipalidades que demanden capacitación reducen el efecto sobre la tasa de obras en 0.1530%, pero aun así la relación que se establece entre estas variables es de manera directa, por lo que una variación de la Tasa de Participación Ciudadana en Asuntos Catastrales va a influir de manera positiva en la tasa de obras en la región Junín.

Tabla 21.

Modelo de regresión lineal de la tasa de obras de la provincia de Concepción

Number of obs = 10

Source SS df MS F (3, 6) = 0.55

Model 0.04091435 3 0.01363812 Prob > F = 0.6651

Residual 0.14814816 6 0.02469136 R-squared = 0.2164

Total 0.18906251 9 0.02100695 Adj R-squared = -0.1754

Root MSE = 0.15713

tobras Coefficient Std. err. t P>t [95% conf. interval]

TPCAC 0 (omitted)

pccd_año 0 (omitted)

pcac_gc -0.4166667 2.668802 -0.16 0.881 -6.946991 6.113658

d_año 0.0138889 0.1125266 0.12 0.906 -0.2614538 0.2892316

dncgc -0.125 0.1067521 -1.17 0.286 -0.386213 0.136213

_cons 0.1527778 0.083452 1.83 0.117 -0.0514218 0.3569774

Nota. Se observa que las variables resultan ser poco significativas para el nivel de intervalo de confianza planteado, además que el número de observaciones es muy pequeño como para poder establecer un modelo que relacionen las variables. Esta tabla es de elaboración propia y sus datos han sido adaptados de Enaho – INEI y del Registro Nacional de Municipalidades (Renamu) 2019-2020.