{"title":"Efectos ‘Spillovers’ (de derrame) del COVID-19 Sobre la Pobreza en el Perú: Un Diseño No Experimental de Control Sintético","authors":"Mario D. Tello","doi":"10.18800/2079-8474.0518","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Este trabajo estima los efectos derrame o de spillovers asociados al inadecuado comportamiento de las personas (debido al incumplimiento del confinamiento laboral y de la protección en salud) sobre la pobreza monetaria del Perú en el período COVID-19 entre el trimestre 2020.II al trimestre 2021.IV. Para ello usa un diseño no experimental de Control Sintético con Spillovers desarrollado por Cao y Dowd (2022). Estos efectos son medidos para 59 provincias, denominadas de tratamiento por tener una tasa de contagiados por COVID-19 mayor al 1%, y 31 provincias denominadas de control con tasas de contagiados por COVID-19 menores o iguales al 1%. De las estimaciones se obtiene que diecisiete provincias tratadas tuvieron efectos spillovers estadísticamente significativos en por lo menos un criterio de las 9 fuentes de spillovers. En promedio para las 17 provincias, cerca del 33% del incremento de la pobreza en el periodo COVID-19 se explica por los efectos spillovers asociados al inadecuado comportamiento de las personas.","PeriodicalId":296461,"journal":{"name":"Documentos de Trabajo","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"1900-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Documentos de Trabajo","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18800/2079-8474.0518","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Este trabajo estima los efectos derrame o de spillovers asociados al inadecuado comportamiento de las personas (debido al incumplimiento del confinamiento laboral y de la protección en salud) sobre la pobreza monetaria del Perú en el período COVID-19 entre el trimestre 2020.II al trimestre 2021.IV. Para ello usa un diseño no experimental de Control Sintético con Spillovers desarrollado por Cao y Dowd (2022). Estos efectos son medidos para 59 provincias, denominadas de tratamiento por tener una tasa de contagiados por COVID-19 mayor al 1%, y 31 provincias denominadas de control con tasas de contagiados por COVID-19 menores o iguales al 1%. De las estimaciones se obtiene que diecisiete provincias tratadas tuvieron efectos spillovers estadísticamente significativos en por lo menos un criterio de las 9 fuentes de spillovers. En promedio para las 17 provincias, cerca del 33% del incremento de la pobreza en el periodo COVID-19 se explica por los efectos spillovers asociados al inadecuado comportamiento de las personas.