Autor(es): Author(s):  Juan Palomino y Gabriel Rodríguez

No.478 - Crecimiento y convergencia regional en el Perú, 1979-2017: Un análisis empírico espacial con datos de panel No.478 - Peru's Regional Growth and Convergence in 1979-2017: An Empirical Spatial Panel Data Analysis

Este documento analiza el proceso de convergencia espacial del crecimiento en las 24 regiones de Perú durante 1979-2017. Realizamos un análisis exploratorio de datos espaciales con estadísticos globales y locales, como Moran I, para proporcionar evidencia empírica de dependencias espaciales en el PIB per cápita regional. Luego estimamos la ecuación de convergencia utilizando modelos de paneles espaciales que controlan la heterogeneidad espacial y la interdependencia espacial, así como otras características económicas estructurales a nivel regional. Los resultados empíricos muestran que la convergencia espacial es una conclusión muy confiable durante este período y demuestra que los desbordamientos espaciales regionales per cápita del PIB desempeñan un papel esencial en la determinación del crecimiento a nivel local. Además, el modelo de Durbin espacial es elegido y usado para la formación de cuatro grupos de convergencia. El primer grupo es altamente productivo y dinámico; el segundo grupo está compuesto por la Selva y regiones de productividad negativa; el tercer club está formado por regiones moderadamente productivas y costeras; y el cuarto grupo está compuesto por regiones estancadas y de la Sierra alta. Finalmente, estos resultados pueden ser fundamentales para prestar mayor atención a las políticas gubernamentales a largo plazo dirigidas a las regiones estancadas y pobres.

This paper analyzes the process of spatial convergence of growth in Peru’s 24 regions over 1979-2017. We perform an exploratory analysis of spatial data with global and local statistics, such as Moran I, to provide empirical evidence of spatial dependencies in regional per capita GDP. We then estimate the convergence equation using spatial panel models that control for spatial heterogeneity and spatial interdependence, as well as other structural economic features at the regional level. The empirical results show that spatial convergence is a very reliable conclusion over this period, and prove that spatial regional per capita GDP spillovers play an essential role in determining growth at the local level. Furthermore, the Spatial Durbin model is preferred in the formation of four clusters of convergence. The first cluster is highly productive and dynamic; the second cluster is composed by Jungle and negative-productivity regions; the third cluster is formed by moderately productive and Coast regions; and the fourth cluster is composed by stagnating and Highland regions. Finally, these results may be instrumental in giving greater focus to long-run government policies targeting stagnant and poor regions.

Fecha de publicación:
Marzo, 2019

Date of publication:
March, 2019