Productos, Fondo Minero y Bienestar Económico y Bienestar Económico Mínimo 2010 y A) Municipios productores de no metales con bajo IDSEM. Productos, Fondo Minero y Bienestar Económico y Bienestar Económico Mínimo 2010 y A) Municipios productores de metales con bajo IDSEM.
INTRODUCCIÓN
2) ¿Qué municipios tienen mayor nivel de desarrollo socioeconómico y cuáles están más rezagados? y; 3) ¿Qué factores influyen en el desarrollo socioeconómico de la población en los municipios que tienen actividad minera? Posteriormente se desarrolló un modelo de regresión múltiple para analizar los determinantes del desarrollo socioeconómico de los municipios.
LA MINERÍA MEXICANA: ANTECEDENTES HISTÓRICOS Y CONTEXTO
En el apartado anterior se realizó una reseña general de la actividad minera para mostrar su importancia histórica. De igual forma, en el cuadro se muestra el área total de concesión de la entidad.
EL EXTRACTIVISMO Y NEO EXTRACTIVISMO: CONCEPTOS CLAVE Y MARCO TEÓRICO DE LA INVESTIGACIÓN. MARCO TEÓRICO DE LA INVESTIGACIÓN
Gómez y Jiménez (2015) afirman que es importante lograr una redistribución de los ingresos tributarios de las actividades mineras que no pierda de vista dos puntos: el financiamiento a. Las actividades extractivas tienen esta lógica de extraer recursos no renovables, en el caso de la minería como el oro, la plata y el cobre. En otro trabajo, Loayza y Rigolini (2016) estudian el impacto de la minería en el desarrollo socioeconómico de algunas comunidades del Perú, con el objetivo de demostrar si la minería está en auge.
En este sentido, la actividad minera se asocia con un aumento de la desigualdad entre ambos tipos de distritos. En otro estudio, Aragón y Rud (2013) examinan el impacto local de la mina Yanacocha, una de las minas de oro más grandes del norte de Perú. Los resultados muestran un aumento del ingreso nominal que afecta a los trabajadores de la región generado por la demanda de servicios.
En segundo lugar, los precios de bienes locales, como los productos agrícolas, están aumentando en la región. En otras palabras, para un aumento del 10% en la actividad minera, los ingresos de los hogares cercanos a la mina aumentan en 1,7 puntos porcentuales. También se confirma que el enfoque de integración no es suficiente para comprender el aporte de la actividad minera al desarrollo económico a nivel subnacional.
El propósito del estudio es rechazar la hipótesis de la maldición de los recursos naturales y demostrar que estos productos básicos impulsan el crecimiento económico. En resumen, los resultados muestran que no hay evidencia de la maldición de los recursos naturales y, por otro lado, se puede observar que la abundancia de recursos naturales impulsa el crecimiento y puede aumentar el bienestar (Rodríguez & Gómez, 2014).
METODOLOGÍA: CONSTRUCCIÓN DE LA BASE DE DATOS Y PROCEDIMIENTO METODOLÓGICO. PROCEDIMIENTO METODOLÓGICO
En el mismo estrato de desarrollo también destacan Ciudad Victoria y el Municipio de La Paz, que aumentan sus poblaciones en 1,5% y 8% respectivamente. Los municipios con menor porcentaje de su población por debajo del límite de bienestar en este grupo corresponden a García y Mulegé con un treinta por ciento de personas por debajo del LBE respectivamente. En 2020, Fresnillo tenía más del 50% de la población y 17% por debajo del límite mínimo, a pesar de ser uno de los pocos municipios con un alto nivel de desarrollo.
La población en 2010 era de 13.013 habitantes, de los cuales 6 de cada 10 se encontraban por debajo del umbral de bienestar económico. Aquí, los municipios concentraron solo el 1% de la población (45,662), siendo Cerritos el más poblado de los cuatro con una población total de 22,075, y el único listado que forma parte de la clasificación SUN (2018) de ciudades en el Área Urbana. Categoría de centros. En este conjunto de municipios, en promedio, casi el 60% de la población se encontraba por debajo del umbral de bienestar.
Lo más llamativo es la distribución poblacional que coincide en los municipios mineros urbanizados. Por tanto, la densidad de población no puede considerarse un factor de desarrollo socioeconómico. Asimismo, tienen en promedio un 37,9% de su población por debajo del LBE y un 10% por debajo del mínimo.
Durante el periodo de estudio pasó del puesto 43 al 33 dentro del grado medio de desarrollo socioeconómico. La Figura 5 muestra que el IDSEM y la proporción de personas bajo el LBE están inversamente relacionados.
LOS FACTORES EXPLICATIVOS DEL DESARROLLO SOCIOECONÓMICO MUNICIPAL. MUNICIPAL
Luego, para comprobar si existe multicolinealidad entre las variables, se realiza la prueba VIF (Factor de Inflación Variable), donde se determina si las variables explicativas presentan correlación entre sí. Por otro lado, también se realizó la prueba de Breusch-Pagan para buscar problemas de heterocedasticidad en el modelo. Finalmente, se realiza la prueba de normalidad de los errores y la prueba de Skewness-Kurtosis para verificar la normalidad de los errores, que incluye el rechazo de valores atípicos según Ho.
El estadístico de Ramsay muestra que el modelo se ajusta bien a las variables independientes y la prueba VIF (Factor de Inflación Variable) tiene un promedio de 1,7 para las variables, lo que indica que no hay presencia de multicolinealidad entre las variables y no presentan autocorrelación. Ahora, con la aplicación del modelo para municipios en el periodo 2010, surgen algunos problemas. En primer lugar, cuando se aplica el modelo a municipios no metálicos, existen problemas de bondad de ajuste según la prueba de especificación de Ramsay, con un estadístico de 0,06 poco revelador. es adecuado ya que es ligeramente mayor que el límite de 0,05. Por otro lado, la significancia estadística de las variables disminuye respecto al modelo de 2020 en estos municipios.
El estadístico de Ramsay es significativo con un valor de 0.016, lo que nos hace rechazar la hipótesis Ho de que no hay omisión y el modelo es inadecuado. En este sentido y de acuerdo a lo analizado, podemos concluir que el modelo responde correctamente para el periodo 2020 y en el caso de 2010 no corresponde realizar el análisis. Se destaca que existe una diferencia entre tipos de municipios, por ejemplo, para los municipios no metálicos se observa que las variables que señala la teoría económica son importantes para mejorar el desarrollo socioeconómico municipal, no así en los municipios que no producen minerales metálicos, lo que puede interpretarse de ciertas maneras: en primer lugar, que se omiten variables importantes que explicarían mejor el desarrollo socioeconómico para el período 2010; La información presentada en las variables seleccionadas no es confiable debido a la adquisición y construcción metodológica y/o; que la extracción de minerales metálicos obedece a una lógica diferente que no está contemplada por la teoría económica, por lo que no es posible determinar los niveles de desarrollo a partir de estas variables macroeconómicas debido a la lógica del enclave extractivista que contienen estas áreas.
CONCLUSIONES
Sin embargo, en el modelo para municipios con producción de metales, las variables de inversión en obras públicas e inversión privada no fueron significativas para explicar el desarrollo, además de observarse un signo negativo en el coeficiente de inversión privada. Lo anterior significa que, a la luz de los resultados del modelo econométrico, la hipótesis de trabajo de este estudio se acepta para los municipios productores de minerales no metálicos en 2020, pero para los municipios productores de minerales metálicos se acepta parcialmente, ya que en En este modelo, la inversión en obras públicas y la inversión privada no fueron significativas, lo que implica que la inversión pública y privada son insuficientes para promover el crecimiento y el desarrollo socioeconómico municipal. Es importante señalar que el fondo minero constituye una variable redundante en el modelo econométrico, por lo que se omite.
Sin embargo, se demuestra que la distribución del mencionado fondo dista mucho del rumbo de los municipios que más lo necesitan. Aunque no es significativo, es muy probable que el fondo minero modifique su constitución en el marco de políticas de desarrollo neoextractivistas, que ahora son parte fundamental de la agenda de los países con recursos naturales. Los hallazgos de este estudio muestran que el uso de políticas públicas es esencial, no sólo para infraestructura, sino también para programas sectoriales de apoyo al empleo, sin descuidar el aspecto ambiental, aunque no es considerado en este análisis.
Por el contrario, es evidente que los proyectos de oro, plata y cobre son los principales minerales en los que participa el capital extranjero y coinciden con niveles de desarrollo muy bajos. Finalmente, se recomienda profundizar el trabajo de investigación y repetir el análisis ampliando la muestra a municipios mineros que no aparecen como principales centros mineros en el Anuario Estadístico por un período de tiempo, sino aumentar la muestra con aquellos que han disminuido. su participación. e incluso países con proyectos mineros completados para comparar. Asimismo, es necesario profundizar en el análisis regional y detallar los empleos generados por el sector minero.
34; La especialización sectorial, determinante clave en la brecha de productividad entre mipymes y grandes empresas: el caso de México. Hacia una evaluación de los efectos de la actividad minera sobre los índices de pobreza en el Perú. La expansión de la economía de enclave en América Latina y la ficción del desarrollo: después de una vieja discusión en nuevos moldes.
El impacto presupuestario de la explotación de recursos no renovables en los países latinoamericanos. FUNDAR Centro de Análisis e Investigación, Anuario de las Actividades Extractivas en México: Retos para la 4T (págs. 176-187). El retorno al extractivismo en América Latina: ruptura o profundización del modelo económico liberal y por qué ahora.
El enclave minero y el deterioro del nivel de vida de los pueblos de la cuenca alta del río Rímac. Incidencia de la inversión minera y las exportaciones tradicionales en el empleo minero en el Perú, período 2006-2018.
ANEXO
Ramsey RESET test using powers of the adjusted values from idsem2010 Ho: The model has no omitted variables.
