Does spatial clustering help explaining differences in the inequality of income distribution? : evidence from Argentina

Resumen: Este artículo analiza la relación entre la agrupación espacial de la distribución del ingreso y la desigualdad en las provincias de Argentina. El objetivo de este trabajo es usar técnicas espaciales para analizar hasta que punto la agrupación espacial de la distribución del ingreso afecta l...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Cañadas, Alejandro
Formato: Artículo
Lenguaje:Inglés
Español
Publicado: Universidad Católica Argentina. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Economía 2019
Materias:
Acceso en línea:https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/2139
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Descripción
Sumario:Resumen: Este artículo analiza la relación entre la agrupación espacial de la distribución del ingreso y la desigualdad en las provincias de Argentina. El objetivo de este trabajo es usar técnicas espaciales para analizar hasta que punto la agrupación espacial de la distribución del ingreso afecta la desigualdad de la distribución del ingreso en un contexto regional de Argentina. En general, la literatura de desigualdad implícitamente considera a cada región o provincia como una entidad independiente y el potencial para la observación de la interacción a través del espacio a menudo se ha ignorado. Mientras tanto, la autocorrelación espacial ocurre cuando la distribución espacial de la variable de interés exhibe un patrón sistemático. Yo computo tres medidas de autocorrelación espacial global: La I de Moran, c de Geary, y G de Getis y Ord, como grado de CLUSTERING provincial entre 1991 y 2002. La principal conclusión del trabajo es que hay evidencia que provincias con desigualdad relativamente alta (baja) tienden a ser localizadas cerca de otras provincias con alta (baja) desigualdad más a menudo de lo esperado debido al azar. Por ende cada provincia no debería ser vista como una observación independiente, como ha sido supuesto implícitamente en estudios previos sobre la desigualdad de ingresos regional.