El desempleo regional en el Ecuador. El rol de la heterogeneidad espacial a nivel cantonal en el periodo 2010-2022.
El estudio tiene como objetivo analizar el desempleo regional en el Ecuador y el rol de la heterogeneidad espacial a nivel cantonal en el periodo 2010-2022, identificando patrones espaciales en la distribución de tasas de desempleo entre cantones y determinando los factores que explican dichas tasas...
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| Veröffentlicht: |
2024
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| description | El estudio tiene como objetivo analizar el desempleo regional en el Ecuador y el rol de la heterogeneidad espacial a nivel cantonal en el periodo 2010-2022, identificando patrones espaciales en la distribución de tasas de desempleo entre cantones y determinando los factores que explican dichas tasas. La metodología emplea un enfoque cuantitativo con diseño no experimental, desarrollándose en dos etapas: primero, un análisis de autocorrelación espacial utilizando matrices de pesos espaciales y el estadístico de Moran I para evaluar la dependencia espacial entre cantones; segundo, la aplicación de modelos econométricos espaciales incluyendo el General Nesting Spatial Model. Los resultados, basados en datos de los censos de 2010 y 2022 con 217 cantones, revelan que la ocupación en construcción afecta la tasa de desempleo solo en 2010, mientras que la densidad poblacional y urbanización son relevantes en 2022. Los modelos espaciales demuestran correlaciones significativas no capturadas por modelos tradicionales, evidenciando que el desempleo en un cantón está correlacionado con cantones vecinos. Mediante los criterios de información de Akaike y Bayesiano, se determinó que el Modelo Espacial Autorregresivo proporciona el mejor ajuste para los datos, capturando efectivamente la dependencia espacial entre cantones y sus efectos directos e indirectos en las tasas de desempleo. |
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| spelling | El desempleo regional en el Ecuador. El rol de la heterogeneidad espacial a nivel cantonal en el periodo 2010-2022.Sangurima Tenepaguay , Lisseth MaribelDESEMPLEOEFECTO DERRAMEPUNTO CALIENTEPUNTO FRÍODATOS DE PANEL ESPACIALEl estudio tiene como objetivo analizar el desempleo regional en el Ecuador y el rol de la heterogeneidad espacial a nivel cantonal en el periodo 2010-2022, identificando patrones espaciales en la distribución de tasas de desempleo entre cantones y determinando los factores que explican dichas tasas. La metodología emplea un enfoque cuantitativo con diseño no experimental, desarrollándose en dos etapas: primero, un análisis de autocorrelación espacial utilizando matrices de pesos espaciales y el estadístico de Moran I para evaluar la dependencia espacial entre cantones; segundo, la aplicación de modelos econométricos espaciales incluyendo el General Nesting Spatial Model. Los resultados, basados en datos de los censos de 2010 y 2022 con 217 cantones, revelan que la ocupación en construcción afecta la tasa de desempleo solo en 2010, mientras que la densidad poblacional y urbanización son relevantes en 2022. Los modelos espaciales demuestran correlaciones significativas no capturadas por modelos tradicionales, evidenciando que el desempleo en un cantón está correlacionado con cantones vecinos. Mediante los criterios de información de Akaike y Bayesiano, se determinó que el Modelo Espacial Autorregresivo proporciona el mejor ajuste para los datos, capturando efectivamente la dependencia espacial entre cantones y sus efectos directos e indirectos en las tasas de desempleo.The study aims to analyze regional unemployment in Ecuador and the role of spatial heterogeneity at the cantonal level in the period 2010-2022, identifying spatial patterns in the distribution of unemployment rates between cantons and determining the factors that explain these rates. The methodology uses a quantitative approach with a non-experimental design, being developed in two stages: first, a spatial autocorrelation analysis using spatial weight matrices and the Moran I statistic to evaluate the spatial dependence between cantons; second, the application of spatial econometric models, including the General Nesting Spatial Model. The results, based on data from the 2010 and 2022 censuses with 217 cantons, reveal that construction employment affects the unemployment rate only in 2010, while population density and urbanization are relevant in 2022. The spatial models demonstrate significant correlations not captured by traditional models, showing that unemployment in a canton is correlated with neighboring cantons. Using the Akaike and Bayesian information criteria, it was determined that the Autoregressive Spatial Model provides the best fit for the data, effectively capturing the spatial dependence between cantons and its direct and indirect effects on unemployment rates.Trabajo de investigaciónPares revisoresUniversidad Católica de CuencaCabrera Barbecho , Fanny Narcisa01057530322024-11-26T20:02:13Z2024-11-26T20:02:13Z2024info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfix, 44 páginasapplication/pdfApellido, A., Apellido, B. y Apellido, C. (2019). Título del artículo específico. Título de la Revista, Volumen(número de la revista), número de página inicio – numero de pagina fin. https://doi.org/xx.xxxxxxxxxx8BT2024-AECO67https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/18881Universidad Católica de Cuenca, Repositorio institucional - UCACUEreponame:Repositorio Universidad Católica de Cuencainstname:Universidad Católica de Cuencainstacron:UCACUEspainfo:eu-repo/semantics/articleCuenca - Ecuadorinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/2024-11-27T03:03:19Zoai:dspace.ucacue.edu.ec:ucacue/18881Institucionalhttps://dspace.ucacue.edu.ec/Institución privadahttps://www.ucacue.edu.ec/https://dspace.ucacue.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:41882024-11-27T03:03:19Repositorio Universidad Católica de Cuenca - Universidad Católica de Cuencafalse |
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