Explorando por Autor "Clausen Lizarraga, Jhonatan Augusto"
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Ítem Texto completo enlazado Análisis de la evolución de la pobreza monetaria y multidimensional al interior del medio rural en el Perú, 2007-2018(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-08-14) Contreras Soria, Cesar; Clausen Lizarraga, Jhonatan AugustoEsta investigación explora la evolución de la pobreza monetaria y multidimensional y, a su vez, propone una clasificación de territorios que permita analizar ambas variables “al interior” del medio rural. Para estimar la pobreza monetaria se emplea el método de Foster, Greer y Thorbecke (1984) y, para la pobreza multidimensional, el método Alkire y Foster (2008; 2011) y una adaptación del Índice de Pobreza Multidimensional Global (Alkire et al. 2019). Por otro lado, se propone una clasificación que distingue territorios que conforman el medio rural. Primero se utilizan estudios de pobreza rural en América Latina y el Caribe, que emplean el enfoque de territorios funcionales, para establecer el “universo de territorios rurales”. Para ello se utiliza la Encuesta Nacional de Hogares durante 2007-2018. Luego, en base a este universo, se clasifican territorios de acuerdo con una adaptación de criterios de distancia y actividades primarias empleados por Chomitz et al. (2005) y UNECE et al. (2007). Ambos criterios se construyen a partir del Pre-Censo 2017 y Censo 2017 XII de población, VII de vivienda y III de comunidades, respectivamente. En principio se obtienen cuatro subtipos de territorios rurales. Territorios que se encuentran a más de una hora de un centro urbano y tienen más de 30% de su población trabajando en actividades primarias (TR-1). Territorios que se encuentran a más de una hora de un centro urbano y tienen menos de 30% de su población trabajando en actividades primarias (TR-2). Territorios que se encuentran a menos de una hora de un centro urbano y tienen más de 30% de su población trabajando en actividades primarias (TR-3). Territorios que se encuentran a menos de una hora de un centro urbano y tienen menos de 30% de su población trabajando en actividades primarias (TR-4). Se concluye que los territorios rurales más alejados de centros urbanos y con elevados niveles de trabajadores en actividades primarias, no solo presentan mayores niveles de pobreza monetaria y multidimensional, sino también, una caracterización de la evolución de ambas variables distinta a los territorios rurales más cercanos a centros urbanos y con menores niveles de trabajadores en actividades primarias.Ítem Texto completo enlazado Análisis multidimensional del empoderamiento de las mujeres en 50 países de ingresos bajos y medios(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-04-19) Salcedo Zeballos, Micaela; Clausen Lizarraga, Jhonatan AugustoEsta investigación contribuye con la literatura sobre la medición del empoderamiento de las mujeres y estudios del desarrollo al llevar a cabo un diagnóstico de la situación del empoderamiento de las mujeres con pareja en edad fértil (entre 15 y 49 años) de países de ingresos bajos y medios. Específicamente, la pregunta que busca responder es: ¿cuál es la situación de las mujeres en países de ingresos bajos y medios en relación a su desempeño en dimensiones básicas del empoderamiento? Para ello, a partir de la información de las Demographic and Health Surveys (DHS) de 50 países, se estima un Índice de Desempoderamiento Multidimensional Global (IDM Global) basado en el método Alkire-Foster (Alkire & Foster, 2011) tomando en cuenta las siguientes dimensiones: (i) salud, (ii) relaciones sociales, (iii) entorno material, y (iv) violencia, cada una con dos indicadores. Los resultados de la investigación sugieren que el empoderamiento no se manifiesta de manera uniforme a través de los países incluidos en el análisis, incluso para países dentro de una misma región. Esto da cuenta de la diversidad a nivel global en relación a cuáles son los elementos que contribuyen de forma más relevante a limitar el empoderamiento de las mujeres en países de ingresos bajos y medios. A su vez, este resultado muestra que la promoción del empoderamiento de las mujeres requeriría de estrategias de política flexibles, adaptadas a la particular realidad de cada país. Finalmente, se encontró que los países con mayores niveles de desempoderamiento suelen tener mayores niveles pobreza (monetaria o multidimensional) y menores niveles de PBI per cápita y desarrollo humano.Ítem Texto completo enlazado Desigualdades horizontales entre las personas con discapacidad de movilidad en el Perú : Brechas en la situación de pobreza multidimensional según la procedencia étnica(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-09) Barrantes Gamba, Nicolás; Clausen Lizarraga, Jhonatan AugustoEsta investigación busca evaluar empíricamente la potencial existencia de desigualdades horizontales entre las personas con discapacidad de movilidad (PcDM) indígenas y no indígenas en la situación de pobreza multidimensional. Para realizar dicho ejercicio, se propone una metodología que consta de tres etapas. En primer lugar, utilizando los datos disponibles en la Encuesta Nacional Especializada sobre Discapacidad (ENEDIS) de 2012 entorno a la lengua materna y el auto-reporte del origen étnico, se definen las variables que permiten identificar a los grupos de PcDM indígena y no indígena. Posteriormente, se elabora una propuesta de dimensiones de la pobreza específicas para las PcDM. Finalmente, en base a dicha elección de dimensiones de la pobreza y a partir de la familia de indicadores de pobreza multidimensional basados en la metodología de Alkire y Foster, se realizan comparaciones cuantitativas entre las PcDM indígenas y no indígenas para evaluar las brechas en la situación de pobreza multidimensional. Estas comparaciones se realizan aplicando tres tipos de ejercicios estadísticos a partir de los datos provistos por la ENEDIS 2012. El primero consiste en generar estadísticas descriptivas para conocer la cantidad de privaciones que sufren las PcDM indígenas y no indígenas, cuantificar la proporción de PcDM en situación de pobreza multidimensional en estos grupos y calcular un índice de pobreza multidimensional (IPM) para cada uno de los mismos. A partir de esto, se calculan las brechas en la situación de pobreza multidimensional según la procedencia étnica y se evalúa su significancia estadística. El segundo ejercicio consiste en calcular un indicador que cuantifica la magnitud de las desigualdades que existen en la situación de pobreza multidimensional entre los grupos de comparación. El último ejercicio consiste en la estimación de modelos econométricos tipo logit que permitan establecer la relación entre la etnicidad y la probabilidad de ser pobre multidimensional para las PcDM, controlando por diferentes variables. En términos generales, los resultados de los distintos ejercicios empíricos muestran que la pertenencia al grupo indígena coloca a las PcDM en una peor situación en términos de pobreza multidimensional respecto a las no indígenas.Ítem Texto completo enlazado Evaluating multidimensional poverty at the individual level in a middle-income country: a comprehensive approach using Peruvian data(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-01-11) Salas Núñez Borja, Fabio Manuel; Clausen Lizarraga, Jhonatan AugustoI develop a comprehensive, policy-relevant and individual-based measure of multidimensional poverty applied to a middle-income Latin American country: the Comprehensive Multidimensional Poverty Index for Peru (C-MPI-P). The C-MPI-P is conceptually grounded in Amartya Sen’s capability approach and is based on the axiomatic counting method of poverty identification and aggregation developed by Alkire and Foster. I estimate the C-MPI-P taking advantage of a well-being specialised survey collected in late 2018 in Peru, which included novel data on individual achievements across 12 well-being dimensions, information on the value that respondents place upon each of these dimensions, and on self-perceived poverty. I use this information to calibrate two key parameters of the C-MPI-P: the dimensional weights (w), and the poverty threshold (k). The C-MPI-P identifies a person as experiencing poverty if she suffers deprivations in approximately four out of 12 weighted dimensions (k=34%). I estimate that in 2018 almost one in four Peruvian people aged 18 or over lived in multidimensional poverty. I also find significant disparities in terms of poverty incidence –proportion of people living in multidimensional poverty–, especially between the rural and urban population, and indigenous and non-indigenous people. My main results are robust to different values for k and to weighting schemes that affect the dimensional structure of the C-MPI-P.Ítem Texto completo enlazado Impacto de la evolución de la productividad agrícola sobre la reducción de la pobreza monetaria rural en las regiones naturales del Perú en el periodo 2007- 2021(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-02) Narvaez Arapa, Kelly Yazuri; Clausen Lizarraga, Jhonatan AugustoEl objetivo de esta investigación es analizar la relación entre el crecimiento de la productividad agrícola y la pobreza monetaria rural a nivel regional en el Perú en el periodo de 2007-2021. Para ello, primero, se analiza la pobreza monetaria rural, teniendo en cuenta sus características y la composición laboral-ingresos. Segundo, se analizan las definiciones y mediciones de la productividad agrícola. Además, se analizan las vías por las cuales la productividad agrícola impacta en la pobreza monetaria de las zonas rurales. Por último, se revisa la literatura empírica internacional y nacional acerca de la relación entre productividad agrícola y pobreza monetaria rural. El hallazgo central es que hay una relación positiva entre el crecimiento de la productividad agrícola y la reducción de la pobreza de los hogares rurales pobres a nivel nacional en los países de ingresos bajos. Pero no se esperan los mismos resultados para cada una de las tres regiones naturales del Perú cuando se analizan individualmente. La costa tendría una mayor relación positiva, seguiría la selva y, por último, la sierra. Un estudio importante en el tema es el de Zegarra y Tuesta (2009), que estudian el periodo desde el boom agrícola hasta el 2006. Por otro lado, es relevante continuar investigando el tema en Perú porque no existe investigación empírica sobre esta relación (productividad agrícola- pobreza monetaria rural).