- 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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