Análisis de los determinantes de la dinámica de la pobreza urbana en el Perú para el periodo 2016 – 2022
Date
2024-11-29
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Publisher
Pontificia Universidad Católica del Perú
Abstract
En este trabajo se analiza los determinantes de la dinámica de la pobreza urbana en el
Perú para el periodo 2016 – 2022. El objetivo es determinar las características de las familias
sobre la probabilidad de caer en la pobreza a partir de las características del hogar y la vivienda,
características del jefe del hogar, choques exógenos, contexto geográfico y las ramas de
actividad del mismo. El método de investigación empleado es la estimación de matrices de
transición propuesto por Gambetta (2007) y el modelo econométrico de regresión con variable
dicotómica que busca predecir la probabilidad de que un hogar que es no pobre en un
determinado periodo caiga en estado de pobreza monetaria en el periodo siguiente. La fuente de
información son la base de datos transversal anual y en su versión panel de la ENAHO para los
años en estudio elaboradas por el INEI. En general, la probabilidad de que el hogar caiga en la
pobreza monetaria en un contexto urbano depende positivamente del total de miembros del
hogar, tasa de dependencia económica, número de personas con discapacidad, tener seguro de
salud SIS, pertenecer a programas sociales (Juntos, Pensión 65, Bono Gas), participar en
asociaciones (Vaso de Leche), choques exógenos (salud, pérdida del empleo, desastres
naturales); y negativamente del número de activos del hogar, vivienda con servicios higiénicos,
acceso a internet, tener vivienda propia, nivel de educación del jefe de hogar, edad, tener empleo
formal, acceder a productos financieros (inclusión financiera), tener contrato indefinido, laborar
en rama de comercio y residir en cualquier región del Perú ayudan a reducir la probabilidad de
que el hogar caiga en la pobreza.
Estos hallazgos ayudarán a informar el diseño de políticas dirigidas a combatir la pobreza
urbana, mejorando el criterio y focalización de los programas sociales y las asociaciones.
Además, se podrán abordar mejoras en el acceso a los servicios públicos y se podrán ofrecer
soluciones para enfrentar los impactos de choques externos que afectan a los hogares.
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Keywords
Pobreza urbana--Perú--Modelos econométricos, Familias--Perú, Análisis de datos de panel, Análisis de regresión
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