Convergencia económica entre los departamentos del Perú: un análisis por cuantiles con efecto espacial

Abstract

Este estudio examina la convergencia económica en los departamentos del Perú entre 2010 y 2019 mediante modelos de regresión por cuantiles, incorporando efectos espaciales. La beta convergencia se confirma en todos los cuantiles, indicando que los departamentos con menores niveles de PBI Per Cápita experimentan tasas de crecimiento superiores. Se identifica una relación negativa entre el analfabetismo y el crecimiento, respaldando la noción de que la educación influye en la productividad. La densidad poblacional también afecta negativamente el crecimiento, sugiriendo la posibilidad de migración de fuerza laboral de baja productividad. La participación en la minería contribuye positivamente al crecimiento económico, reflejando el impacto de las inversiones formales en grandes proyectos mineros. Los modelos espaciales revelan efectos negativos de las tasas de crecimiento en regiones vecinas, destacando la importancia de considerar la interdependencia entre las áreas geográficas. Además, la significancia cambiante de ciertas variables en diferentes cuantiles resalta la complejidad de los factores que influyen en el crecimiento regional. Estos resultados ofrecen perspectivas valiosas para la formulación de políticas de desarrollo regional, subrayando la necesidad de abordar no solo las condiciones internas de cada departamento, sino también las dinámicas espaciales que influyen en su crecimiento económico.

This paper examines economic convergence in the departments of Peru between 2010 and 2019 using quantile regression models, incorporating spatial effects. Beta convergence is confirmed across all quantiles, indicating that departments with lower levels of GDP per capita experience higher growth rates. A negative relationship is identified between illiteracy and growth, supporting the notion that education influences productivity. Also, population density affects growth negatively, suggesting the possibility of migration of low-skilled labor. Participation in mining positively contributes to economic growth, reflecting the impact of formal investments in large mining projects. Spatial models reveal negative effects of growth rates in neighboring regions, emphasizing the importance of considering interdependence between geographical areas. Additionally, the changing significance of certain variables across different quantiles highlights the complexity of factors influencing regional growth. These results provide valuable insights for the formulation of regional development policies, underscoring the need to address not only the internal conditions of each department but also the spatial dynamics influencing its economic growth.