La educación y la probabilidad de ser pobre en el Perú

• Quiroz Vera, Eduardo Fernando ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Ingeniería

     Universidad Nacional de Ingeniería

     Perú

     
• Localización: Revista IECOS: Instituto de Investigación Económicas y Sociales, ISSN-e 2788-7480, ISSN 2961-2845, Nº. 18, 2017, págs. 72-96
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Education and the probability of being poor in Peru
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• Resumen
  • español

    El principal objetivo de esta investigación es analizar los factores educacionales, demográficos, geográficos, mercado laboral, vivienda, ingreso y patrimonio relacionados con el jefe de hogar y la pobreza a través de un modelo logit, tratando de explicar la probabilidad de ser pobre monetario. Para esto se analizó los datos recogidos por la Encuesta Nacional de Hogares del 2016 realizada por el INEI. A través del primer modelo logit se encuentra que la educación –por sus efectos sobre la productividad y la generación de ingresos– se constituye en un instrumento clave en la política de superación de la pobreza, puesto que si mayor es el nivel alcanzado en sus estudios, mayores son las reducciones en la probabilidad de ser pobre; en especial se encuentra que concluir la universidad significa reducir la probabilidad de ser pobre en 14,1 puntos porcentuales, con respecto a un individuo que concluye secundaria, mientras que concluir una carrera técnica significa reducir la probabilidad de ser pobre en 9 puntos porcentuales con respecto a un individuo que concluye secundaria. En el segundo modelo logit queda demostrada la importancia de la educación en la probabilidad de ser pobre, pero de que por sí sola no podrá exhibir retornos positivos si el diseño de las políticas públicas no son eficientes y no se consideran algunos aspectos como son los aspectos demográficos, laborales, patrimoniales, geográficos y de vivienda, que son los que también explican la probabilidad de ser pobre. 

  • English

    The main objective of this research is to analyze the educational, de-mographic, geographic, labor market, housing, income and wealth factors related to the head of household and poverty through a logit model, trying to explain the probability of being monetary poor. For this, the data collected by the 2016 National Household Survey conducted by INEI was analyzed. Through the first logit model, it is found that education -due to its effects on productivity and income generation- is a key instrument in the policy of overcoming poverty, since the higher the level achieved in their studies, the greater the reductions in the probability of being poor; in particular, it is found that concluding university means reducing the probability of being poor by 14.1 percentage points, with respect to an individual who concludes secondary school, while concluding a technical career means reducing the probability of being poor by 9 percentage points with respect to an individual who concludes secondary school. The second logit model demonstrates the importance of education in the probability of being poor, but that it alone cannot exhibit positive returns if the design of public policies is not efficient and does not consider some aspects such as demographics, labor, property, geography and housing, which also explain the probability of being poor.