Evaluación comparativa regional: índice sintético de desarrollo regional (IDR) para Perú

• Autores: Margaret A. Coaquira Velásquez, Juan Walter Tudela Mamani, Miguel Jiménez Carrión
• Localización: Desarrollo y Sociedad, ISSN-e 1900-7760, ISSN 0120-3584, Nº. 94, 2023, págs. 109-157
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Regional comparative evaluation: Synthetic regional development index (RDI) for Peru
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    Resumen En el presente artículo construimos un índice sintético de desarrollo regional (IDR) de nueva generación, que involucra los cuatro componentes interdependientes del desarrollo sustentable (económico, social, ambiental e institucional) y permite evaluar, de forma comparada, el desarrollo regional en Perú. Para ello, se usó de forma rigurosa: el análisis por componentes principales (ACP) en la elaboración del IDR, el método Jenks natural breaks en la ponderación regional, la convergencia sigma en las disparidades regionales y el coeficiente alfa (a) de Cronbach en la fiabilidad metodológica interna. Los resultados para el periodo 2015-2019 muestran que regiones como el Callao, Ica, Moquegua y Lima triplican el desarrollo de otras (Cajamarca, Huancavelica, Puno y Loreto), a pesar de que estas últimas cuentan con grandes fuentes de desarrollo. Una razón de ello es el bajo avance en la dimensión institucional. Además, por orden jerárquico, las dimensiones que más aportan al desarrollo sustentable analizado son: social (95.20 %), ambiental (85.98 %), económica (84.78 %) e institucional (49.42 %). La propuesta incluye un prototipo de plataforma web que muestra, iterativamente, el desarrollo de las regiones en Perú, con algoritmos inteligentes, big data, web scraping e información geoespacial.

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    Abstract The objective of this research was to construct a new generation synthetic regional development index (RDI) that encompasses the four interdependent components of sustainable development (economic, social, environmental, and institutional). This index enables a comparative evaluation of regional development in Peru. The study employed rigorous methodologies, including Principal Component Analysis (PCA) for RDI construction, the Jenks Natural Breaks method for regional weighting, the sigma convergence analysis to examine regional disparities, and the Cronbach’s Alpha coefficient to assess reliability. The results reveal that for the 2015-2019 period, certain regions (Callao, Ica, Moquegua, Lima) exhibit triple the level of development compared to others (Cajamarca, Huancavelica, Puno, Loreto), despite the latter possessing substantial development potential. One contributing factor is the limited progress observed in the institutional dimension. Furthermore, in hierarchical order, the dimensions with the greatest contribution to sustainable development are social (95.20%), environmental (85.98%), economic (84.78%) and institutional (49.42%). The proposed solution includes a prototype web platform that utilizes intelligent algorithms, big data, web scraping, and geospatial information to iteratively showcase regional development in Peru.