Titulo:
Capital humano y pobreza monetaria departamental en Colombia durante el periodo 2010-2017
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Sumario:
Este trabajo evalúa la relación entre la dotación de capital humano —educación, salud y nutrición— y la pobreza en Bogotá, junto con veintitrés departamentos de Colombia durante el periodo 2010-2017. La estimación econométrica se realiza con la metodología de datos panel estáticos, particularmente de un panel corto. Los resultados sugieren que la educación es una variable significativa para explicar los niveles de pobreza, especialmente la educación secundaria y superior. Se concluye que un incremento en un 1 % de la cantidad de personas que poseen educación secundaria como proporción de la población económicamente activa, disminuye la incidencia de la pobreza monetaria en un 0,43 %; mientras que, un incremento en un 1 % de la cantidad de p... Ver más
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2322-7230
9
2020-07-15
Andrea Guerrero-Jiménez - 2022
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
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Capital humano y pobreza monetaria departamental en Colombia durante el periodo 2010-2017 Human capital and departmental monetary poverty in Colombia during the period 2010-2017 Este trabajo evalúa la relación entre la dotación de capital humano —educación, salud y nutrición— y la pobreza en Bogotá, junto con veintitrés departamentos de Colombia durante el periodo 2010-2017. La estimación econométrica se realiza con la metodología de datos panel estáticos, particularmente de un panel corto. Los resultados sugieren que la educación es una variable significativa para explicar los niveles de pobreza, especialmente la educación secundaria y superior. Se concluye que un incremento en un 1 % de la cantidad de personas que poseen educación secundaria como proporción de la población económicamente activa, disminuye la incidencia de la pobreza monetaria en un 0,43 %; mientras que, un incremento en un 1 % de la cantidad de personas que poseen educación superior como proporción de la población económicamente activa, disminuye la incidencia de la pobreza monetaria en un 0,39 %. Por último, se evidencian las sustanciales disparidades en términos de pobreza y capital humano entre Bogotá y los veintitrés departamentos, siendo el departamento del Chocó el escenario con mayor pobreza y menores dotaciones de capital humano y Bogotá el escenario con menor pobreza y mayores dotaciones de capital humano. This paper evaluates the relationship between human capital endowment -education, health, and nutritionand poverty in Bogotá, along with 23 departments of Colombia, during the period 2010-2017. The econometric estimation is performed using static panel data methodology, in particular short panel. The results suggest that education is a significant variable in explaining poverty levels, especially secondary and higher education. The results show that a 1% increase in the number of people with secondary education as a share of the economically active population decreases the incidence of monetary poverty by 0.43 %, while a 1 % increase in the number of people with higher education as a share of the economically active population decreases the incidence of monetary poverty by 0.39 %. Finally, there are substantial disparities in terms of poverty and human capital between Bogotá and the 23 departments, with the department of Chocó being the scenario with the highest poverty and lowest human capital endowment and Bogotá the scenario with the lowest poverty and highest human capital endowment. Guerrero-Jiménez, Andrea Capital humano Pobreza Educación Política pública Human capital Poverty Education Public politics 9 Artículo de revista Journal article 2020-07-15T00:00:00Z 2020-07-15T00:00:00Z 2020-07-15 application/pdf Universidad Ean Ploutos (Activa de 2011 a 2021) 2322-7230 https://journal.universidadean.edu.co/index.php/plou/article/view/3171 10.21158/23227230.v9.n0.2019.3171 https://doi.org/10.21158/23227230.v9.n0.2019.3171 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 Andrea Guerrero-Jiménez - 2022 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. Adeleye, B. N.; Gershon, O.; Ogundipe, A.; Owolabi, O.; Ogunrinola, I.; Adediran, O. (2020). Comparative investigation of the growth-poverty inequality trilemma in Sub-Saharan Africa and Latin American and Caribbean countries. Heliyon, 6(12), e05631. DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05631 Arellano, M.: Bover, O. (1990). La econometría de datos de panel. Investigaciones económicas, XIV(1), 3-45. Recuperado de Arias, L.; Sucari. H. (2019). Efecto de la educación sobre la pobreza monetaria en las regiones del Perú. Revista Innova Educación, 1(1), 97-109. DOI: https://doi.org/10.35622/j.rie.2019.01.009 Azuela, M. (1998). Políticas públicas neoliberales y pobreza extrema en México (Tesis de Licenciatura). Universidad Iberoamericana. México D. F., México. Baltagi, B. (2008). Econometric analysis of panel data. Hoboken: John Wiley & Sons. Becker, G. S. (1962). Investment in human capital: a theoretical analysis. Journal of Political Economy, 70(5), 9-49. DOI: https://doi.org/10.1086/258724 Becker, G. S. (1975). Investment in human capital: effects on earnings. En Human capital: a theoretical and empirical analysis, with special reference to education. (13-44). Nueva York: Columbia University Press. CEPAL. (2005). Panorama social de américa latina 2004. Santiago de Chile: Cepal. Recuperado de https://bit.ly/3MR5FVH Dahlin, B. G. (2002). The impact of education on economic growth: theory, findings, and policy implications. Duke University. Departamento Administrativo Nacional del Estadísticas. (2019). Pobreza monetaria en Colombia. Recuperado de https://bit.ly/36g85wl Departamento Administrativo Nacional del Estadísticas. (2019). Pobreza Monetaria y Multidimensional en Colombia. Recuperado de https://bit.ly/3ibC4YY Duryea, S.; Pagés-Serra, C. (abril de 2002). Human capital policies: what they can and cannot do for productivity and poverty reduction in Latin America. Banco Interamericano de Desarrollo (BID), Departamento de investigación, Working Paper #468. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1817264 Giménez, G. (2005). La dotación de capital humano de América Latina y el caribe. Revista de la CEPAL, 86, 103-122. DOI: https://doi.org/10.18356/016b6971-es Hausman, J. A. (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 46(6), 1251-1271. DOI: https://doi.org/10.2307/1913827 Kim, H. S. L. (1992). Diversidad de los procesos de crecimiento económico de los cuatro tigres asiáticos. Comercio Exterior, 42(2),17-181. León, M. J. (2014a). Capital humano y pobreza departamental en el Perú. Pensamiento Crítico, (3), 045-055. DOI: https://doi.org/10.15381/pc.v3i0.9051 León, M. J. (2014b). Educación y pobreza en el Perú. Pensamiento Crítico, (2), 069-077. DOI: https://doi.org/10.15381/pc.v2i0.9255 Lucas Jr, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, 22(1), 3-42. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-3932(88)90168-7 Méndez, J. N; Ramírez, J. C. (2002). Determinantes de la pobreza en Colombia: años recientes. Bogotá: Cepal. Recuperado de https://bit.ly/3tYMel9 Oficina del Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Derechos Humanos - OACDH (2012). Los principios rectores sobre la extrema pobreza y los derechos humanos. Recuperado de https://bit.ly/2RwxkOU Ramírez, S.; Serrano, A. (1998). La medición de la pobreza en México. Un análisis de los principales indicadores (Tesis doctoral). Universidad Iberoamericana. México D. F., México. Robledo, J. C. (2012). Impacto de las patentes sobre el crecimiento económico: un modelo panel cointegrado 1990-2010. Equidad y Desarrollo, (18), 65-88. DOI: https://doi.org/10.19052/ed.1790 Rocha-Reza, Y. (2007). Pobreza, socialización y movilidad social (Tesis de doctoral). Universidad Iberoamericana. México D. F., México. Recuperado de https://bit.ly/3w9W5r2 Romer, P. M. (1986). Increasing returns and long-run growth. Journal of Political Economy, 94(5), 1002-1037. DOI: https://doi.org/10.1086/261420 Rosales-Álvarez, R.; Perdomo-Calvo, J. A.; Morales-Torrado, C.; Urrego-Mondragon, J. A. (2010). Fundamentos de econometría intermedia: teoría y aplicaciones. Apuntes de clase CEDE, 1. Recuperado de https://bit.ly/3MTeOwT Rupasingha, A.; Goetz, S. J. (2007). Social and political forces as determinants of poverty: a spatial analysis. Journal of Socio-Economics, 36(4), 650-671. DOI: https://doi.org/10.1016/j.socec.2006.12.021 Schultz, T. W. (1961). Investment in human capital. The American Economic Review, 51(1),1-17. Shack-Yalta, N. (1999). La pobreza, la desigualdad y la educación en el Perú de hoy: una aproximación cuantitativa. Estudio de caso. Santiago de Chile: Universidad de Chile. Recuperado de https://bit.ly/3teuu6o Torres-Rivas, E.; Jiménez, M.; Luzardo, M. (2017). Determinantes de la pobreza en Venezuela y Colombia: estudio comparativo 2010-2014. Semestre Económico, 20(43), 81-109. DOI: https://doi.org/10.22395/seec.v20n43a4 Uzawa, H. (1965). Optimum technical change in an aggregative model of economic growth. International Economic Review, 6(1), 18-31. DOI: https://doi.org/10.2307/2525621 Viloria-de-la Hoz, J. (2007). Nutrición en el caribe colombiano y su relación con el capital humano. 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Este trabajo evalúa la relación entre la dotación de capital humano —educación, salud y nutrición— y la pobreza en Bogotá, junto con veintitrés departamentos de Colombia durante el periodo 2010-2017. La estimación econométrica se realiza con la metodología de datos panel estáticos, particularmente de un panel corto. Los resultados sugieren que la educación es una variable significativa para explicar los niveles de pobreza, especialmente la educación secundaria y superior. Se concluye que un incremento en un 1 % de la cantidad de personas que poseen educación secundaria como proporción de la población económicamente activa, disminuye la incidencia de la pobreza monetaria en un 0,43 %; mientras que, un incremento en un 1 % de la cantidad de personas que poseen educación superior como proporción de la población económicamente activa, disminuye la incidencia de la pobreza monetaria en un 0,39 %. Por último, se evidencian las sustanciales disparidades en términos de pobreza y capital humano entre Bogotá y los veintitrés departamentos, siendo el departamento del Chocó el escenario con mayor pobreza y menores dotaciones de capital humano y Bogotá el escenario con menor pobreza y mayores dotaciones de capital humano.
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This paper evaluates the relationship between human capital endowment -education, health, and nutritionand poverty in Bogotá, along with 23 departments of Colombia, during the period 2010-2017. The econometric estimation is performed using static panel data methodology, in particular short panel. The results suggest that education is a significant variable in explaining poverty levels, especially secondary and higher education. The results show that a 1% increase in the number of people with secondary education as a share of the economically active population decreases the incidence of monetary poverty by 0.43 %, while a 1 % increase in the number of people with higher education as a share of the economically active population decreases the incidence of monetary poverty by 0.39 %. Finally, there are substantial disparities in terms of poverty and human capital between Bogotá and the 23 departments, with the department of Chocó being the scenario with the highest poverty and lowest human capital endowment and Bogotá the scenario with the lowest poverty and highest human capital endowment.
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Banco Interamericano de Desarrollo (BID), Departamento de investigación, Working Paper #468. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1817264 Giménez, G. (2005). La dotación de capital humano de América Latina y el caribe. Revista de la CEPAL, 86, 103-122. DOI: https://doi.org/10.18356/016b6971-es Hausman, J. A. (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 46(6), 1251-1271. DOI: https://doi.org/10.2307/1913827 Kim, H. S. L. (1992). Diversidad de los procesos de crecimiento económico de los cuatro tigres asiáticos. Comercio Exterior, 42(2),17-181. León, M. J. (2014a). Capital humano y pobreza departamental en el Perú. Pensamiento Crítico, (3), 045-055. DOI: https://doi.org/10.15381/pc.v3i0.9051 León, M. J. (2014b). Educación y pobreza en el Perú. Pensamiento Crítico, (2), 069-077. DOI: https://doi.org/10.15381/pc.v2i0.9255 Lucas Jr, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, 22(1), 3-42. 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Increasing returns and long-run growth. Journal of Political Economy, 94(5), 1002-1037. DOI: https://doi.org/10.1086/261420 Rosales-Álvarez, R.; Perdomo-Calvo, J. A.; Morales-Torrado, C.; Urrego-Mondragon, J. A. (2010). Fundamentos de econometría intermedia: teoría y aplicaciones. Apuntes de clase CEDE, 1. Recuperado de https://bit.ly/3MTeOwT Rupasingha, A.; Goetz, S. J. (2007). Social and political forces as determinants of poverty: a spatial analysis. Journal of Socio-Economics, 36(4), 650-671. DOI: https://doi.org/10.1016/j.socec.2006.12.021 Schultz, T. W. (1961). Investment in human capital. The American Economic Review, 51(1),1-17. Shack-Yalta, N. (1999). La pobreza, la desigualdad y la educación en el Perú de hoy: una aproximación cuantitativa. Estudio de caso. Santiago de Chile: Universidad de Chile. Recuperado de https://bit.ly/3teuu6o Torres-Rivas, E.; Jiménez, M.; Luzardo, M. (2017). Determinantes de la pobreza en Venezuela y Colombia: estudio comparativo 2010-2014. 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