IMPACTO DE LA SEGURIDAD EN EL
CRECIMIENTO ECONÓMICO DE LA
PROVINCIA DEL GUAYAS PERIODO 2014-2023
IMPACT OF SECURITY ON THE ECONOMIC GROWTH OF
THE PROVINCE OF GUAYAS PERIOD 2014-2023
Jonathan Estuardo Pozo Alegría
Universidad Estatal de Milagro, Ecuador
pág. 4831
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15205
Impacto de la Seguridad en el Crecimiento Económico de la Provincia del
Guayas periodo 2014-2023
Jonathan Estuardo Pozo Alegría
1
jpozoa2@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-1365-873X
Universidad Estatal de Milagro
Ecuador
RESUMEN
El artículo examina la relación entre inseguridad y crecimiento económico en la provincia del Guayas,
Ecuador, entre 2014 y 2023. Utilizando un modelo de regresión múltiple, se analizan las tasas de
homicidios, robos y feminicidios como variables independientes que impactan el Producto Interno
Bruto (PIB). Los resultados muestran que los homicidios y los robos tienen una compensación positiva
con el PIB, posiblemente debido al incremento en gastos asociados a seguridad y servicios relacionados
con la violencia. Por otro lado, los feminicidios presentan una compensación negativa, evidenciando el
impacto adverso de la violencia de genero. Durante el período analizado, los niveles de inseguridad
aumentaron significativamente, afectando la percepción de estabilidad en la provincia y
desincentivando la inversión extranjera y local. La investigación destaca la necesidad de políticas
públicas efectivas que integren la seguridad ciudadana y el desarrollo económico. Entre las
recomendaciones, se plantea establecer alianzas entre sectores público y privado, implementar sistemas
de monitoreo y análisis continuo, y ofrecer incentivos fiscales en áreas más seguras para estimular. Este
análisis enfatiza cómo la inseguridad no solo compromete la calidad de vida, sino que también afecta
negativamente el crecimiento económico regional, requiriendo soluciones coordinadas y sostenibles
para su mitigación en la Provincia del Guayas.
Palabras clave: inseguridad, violencia de género, crecimiento económico
1
Autor principal
Correspondencia: jpozoa2@unemi.edu.ec
pág. 4832
Impact of Security on the Economic Growth of the Province of
Guayas period 2014-2023
ABSTRACT
The article examines the relationship between insecurity and economic growth in the province of
Guayas, Ecuador, between 2014 and 2023. Using a multiple regression model, the rates of homicides,
robberies and femicides are analyzed as independent variables that impact the Gross Domestic Product
(GDP). The results show that homicides and robberies have a positive offset with GDP, possibly due to
the increase in expenses associated with security and services related to violence. On the other hand,
femicides present a negative compensation, evidencing the adverse impact of gender violence. During
the period analyzed, levels of insecurity increased significantly, affecting the perception of stability in
the province and discouraging foreign and local investment. The research highlights the need for
effective public policies that integrate citizen security and economic development. Among the
recommendations, it is proposed to establish alliances between the public and private sectors,
implement continuous monitoring and analysis systems, and offer tax incentives in safer areas to
stimulate This analysis emphasizes how insecurity not only compromises the quality of life, but also
negatively affects regional economic growth, requiring coordinated and sustainable solutions for its
mitigation in the province of Guayas.
Keywords: insecurity, gender violence, economic growth
Artículo recibido 10 octubre 2024
Aceptado para publicación: 15 noviembre 2024
pág. 4833
INTRODUCCIÓN
Los actos de criminalidad se producen debido a diversas causas, como el consumo de alcohol, drogas,
el uso de armas de fuego, desempleo, desigualdad, estereotipos de género e inestabilidad política
(Organización De Naciones Unidas [ONU], 2019). Además, se identificaron a los países de América
Latina con las tasas más altas de violencia, siendo éstas: Venezuela con un 48%, México con un 41%,
República Dominicana con un 41% y Argentina con un 41% (Rettberg, 2020). Los estudios sobre
delincuencia y criminalidad destacan sus elevados costos económicos tanto a nivel individual como
regional. Altas tasas de criminalidad afectan negativamente el clima de inversión privada y desvían
recursos públicos hacia la seguridad en lugar de impulsar el desarrollo económico, lo que deteriora la
calidad de vida, (González,2014).
Conforme a (Ortega & Pino, 2021), sostienen que el costo del crimen en varios países del mundo en el
año 2020 fue aproximadamente del 2,5% del Producto Interno Bruto (PIB). Sin embargo, en los países
de América Latina, los costos son más elevados. Por ejemplo, Honduras presenta un 6,51% del PIB
destinado a la criminalidad, mientras que El Salvador alcanza el 6,16% del PIB. En el caso de Ecuador,
se registra un 3,26% del PIB destinado a enfrentar los efectos de la criminalidad en el año 2020.
El aumento en el gasto destinado a seguridad ha sido ampliamente enfocado en combatir la amenaza
del crimen organizado. En teoría, este redireccionamiento de recursos podría afectar negativamente a
otros sectores productivos, lo que eventualmente podría perjudicar el crecimiento económico a largo
plazo, tal como sugieren Yang, Lin y Chen (2012). Por su parte, Landau (1993), a través de un análisis
de regresión aplicado a 71 países del noreste de África durante el periodo 1969-1989, identificó una
relación no lineal entre el gasto militar para seguridad y el crecimiento económico.
Aguirre y Muggah (2017) señalan que las ciudades de Argentina, Chile, Costa Rica y Uruguay presentan
tasas de mortalidad por violencia significativamente bajas, mientras que Perú, Nicaragua, Ecuador,
República Dominicana, Panamá y Paraguay registran tasas moderadas. Por otro lado, Brasil, México,
Colombia, El Salvador, Honduras y Venezuela destacan por sus elevados índices de mortalidad
vinculados a la violencia. Esto evidencia que, a pesar de las estrategias implementadas, América Latina
enfrenta niveles alarmantes de delincuencia, extorsión y sicariato.
pág. 4834
Desde una perspectiva económica, el crimen organizado ejerce un impacto considerable en la región,
afectando negativamente los mercados legales, desalentando la inversión extranjera y frenando el
desarrollo económico. Actividades como el lavado de dinero y otras prácticas financieras ilícitas que
agravan la corrupción e incrementan la inestabilidad económica, lo que debilita tanto las estructuras
sociales como las del Estado, (Castillo Recalde, 2024).
El Ecuador ha registrado un aumento significativo en la actividad de la delincuencia organizada, lo que
ha impactado negativamente a los emprendedores, particularmente en el ámbito de la economía popular
y solidaria. Este sector, clave para el progreso socioeconómico de las comunidades más desfavorecidas
que promueve la inclusión y el bienestar social mediante iniciativas de pequeños negocios,
(Macias,2024).
Mientras que Zevallos y Mujica (2024), manifiestan que la actividad delictiva en Ecuador ha mostrado
un notable aumento en los últimos años, impulsado principalmente por la presencia activa de grupos
criminales. En 2022, el país se posicionó al final del ranking de los diez países más violentos de América
Latina y el Caribe, tras registrar un alarmante incremento del 82% en los homicidios. Para 2023, se
estima que Ecuador supere a países como Honduras, Venezuela y Colombia, ascendiendo a posiciones
más altas en este índice
En Ecuador, los indicadores de violencia y criminalidad han experimentado cambios significativos en
los últimos años. Entre 2010 y 2017, la tasa de homicidios disminuyó de 17,48 a 5,79 muertes violentas
por cada cien mil habitantes. Sin embargo, a partir de 2019 hasta 2021, se observó un aumento, llegando
a 10,62 muertes violentas por cada cien mil habitantes (Instituto Nacional De Estadísticas Y Censos
[INEC], 2021). Este incremento en la tasa de homicidios ocurrió en el contexto de una recesión
económica, lo que plantea la relevancia del control del crimen como un factor que podría contribuir a
la recuperación económica del país. Es fundamental abordar este desafío desde diversas perspectivas
para garantizar la seguridad de la población y fomentar un entorno propicio para el desarrollo.
La Provincia del Guayas es el núcleo central tanto en términos económicos como demográficos del
Ecuador. Su crecimiento económico desempeña un papel fundamental en el desarrollo del país. Sin
embargo, en los últimos años, la inseguridad ha sido un tema recurrente en esta región, lo que afecta
negativamente el clima para el crecimiento económico.
pág. 4835
En la provincia objeto de análisis en este estudio de caso, se observa un incremento considerable en la
incidencia de delitos entre los años 2014 y 2023. Por ejemplo, en el último año mencionado, se
registraron once mil novecientos setenta y cinco casos de robo a personas, tres mil seiscientos sesenta
y cinco casos relacionados con homicidios y doscientos quince casos de femicidio. Por el contrario, en
el año 2014, estos números fueron significativamente menores, con once mil trecientos sesenta y dos
robos a personas, trescientos setenta y cinco casos de homicidio y doscientos setenta y ocho casos de
femicidio (INEC, 2023). En este contexto, la delincuencia se presenta como la principal causa de esta
inseguridad, amenazando las condiciones básicas de vida necesarias para una convivencia pacífica en
la sociedad.
El objetivo de esta investigación es analizar la relación entre la inseguridad y el crecimiento económico
en la provincia de Guayas entre 2014 y 2023, mediante un modelo de regresión múltiple que incluye
cuatro variables clave, como el PIB, el femicidio, el robo a personas y los homicidios. Se pretende
identificar cómo los diferentes niveles de inseguridad, impactan en el crecimiento económico de la
provincia durante este periodo de tiempo. Este análisis proporcionará una comprensión más profunda
de cómo la inseguridad puede actuar como un factor inhibidor o estimulante del desarrollo económico,
lo que podría ayudar a formular políticas más efectivas para abordar los desafíos socioeconómicos en
la región del Guayas.
METODOLOGÍA
El método aplicado en esta investigación es analítica, descriptiva y explicativa, utilizando datos de
series temporales. Se emplea un modelo de regresión múltiple para analizar la relación entre la
inseguridad y el crecimiento económico en la provincia del Guayas desde el año 2014 al año 2023
(Muñoz, M. V., & Jácome, H. J., 2021).
Este modelo permite evaluar cómo los diferentes niveles de criminalidad, representados por las
variables de femicidio, robo a personas y homicidios, impactan el Producto Interno Bruto (PIB) de la
provincia del Guayas. La fórmula del modelo de regresión múltiple incluye el PIB como la variable
dependiente y las tasas de femicidio, robos y homicidios como variables independientes, permitiendo
identificar la magnitud y significancia de su impacto.
pág. 4836
La recolección de datos se realizó por medio de fuentes oficiales como el Instituto Nacional de
Estadísticas y Censos (INEC) y el Banco Central del Ecuador (BCE) estos datos se obtuvieron de forma
trimestral, que cubren el período de 2014 a 2023, incluyen información sobre el PIB, femicidios, robos
a personas y homicidios en la provincia del Guayas.
El análisis de estos datos se llevó a cabo utilizando el programa R-Studio, permitiendo calcular los
coeficientes de regresión y evaluar la significancia de las variables independientes. Este enfoque
proporciona una comprensión detallada de cómo la inseguridad afecta el crecimiento económico,
ofreciendo información valiosa para la formulación de políticas públicas y estrategias en el ámbito de
seguridad.
La variable dependiente está representada en forma de Miles de Millones de dólares, mientras que las
variables independientes están representadas en logaritmo para mejorar la interpretación de los
resultados y tener mejores estimaciones.
Por lo tanto, nuestras variables estarán representadas de la siguiente forma:
PIB = logPIB
Homicidio = logHomi
Robo a Personas = logRobo
Femicidio = logFemi
Mientras que la fórmula de nuestro modelo es el siguiente:
En donde:
= Es la variable dependiente
= El término constante
=Es el coeficiente de regresión
=Son las Variables independientes o explicativas
= Es el término de error
pág. 4837
Después de transformar los datos procedemos a correr la regresión:
Tabla 1. Resultados de la Regresión
Dependent variable:
log_PIB
log_Homi
0,041 ***
(0,014)
log_Robo
0,179 ***
(0,052)
log_Femi
-0.365 **
(0,141)
Constant
16,961 ***
(0,719)
Observations
40
R2
0,555
Adjusted R2
0,518
Residual std. Error
0,068 (df = 36)
F Statistic
14,949 *** (df = 3; 36)
Note:
*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01;
Fuente: INEC & Banco Central del Ecuador, Elaboración Propia
El análisis de la regresión múltiple aplicada en nuestro modelo revela que las variables predictoras
tienen un impacto significativo en el producto interno bruto (PIB). En particular, se observa que, un
aumento del 1% en la tasa de homicidios (log_Homi) se asocia con un aumento del 0.041% en el PIB.
Posteriormente, un aumento del 1% en la tasa de robos (log_Robo) se asocia con un aumento del 0,179%
en el PIB. Seguidamente, un aumento del 1% en la tasa de feminicidios (log_Femi) se asocia con una
disminución del 0,365% en el PIB.
Además, todas las variables predictoras son estadísticamente significativas, con un nivel de
significancia de p<0,05 y p<0,01. Esto indica que las relaciones entre las variables son significativas y
no pueden ser atribuidas al azar. El R2 ajustado del modelo es de 0,518, lo que sugiere que el modelo
explica aproximadamente el 51,8% de la variabilidad en los datos. Esto indica que el modelo tiene una
buena capacidad para predecir los resultados y es un indicador de la precisión del modelo.
pág. 4838
Tabla 2. Análisis del Test Phillips-Perrson
TEST PHILLIPS-PERRSON
Data:
dlPIB
dlpHOMI
dlpROBO
dlpFEMI
DICKEY-FULLER Z(ALPHA) =
-40,237
-55,92
-43,296
-38,781
TRUNCATION LAG PARAMETER =
3
3
3
3
P-VALUE =
0,01
0,01
0,01
0,01
ALTERNATIVE HYPOTHESIS:
stationary
stationary
stationary
stationary
Fuente: INEC & BCE, Elaboración Propia
Teniendo en cuenta las siguientes hipótesis aceptamos o rechazamos el test de raíces unitarias.
H0: No estacionaria
H1: Estacionaria
El análisis de las pruebas de raíz unitaria indica que todas las series temporales incluidas en el estudio
son estacionarias, lo que se evidencia por los valores negativos del estadístico Dickey-Fuller Z(alpha)
y los valores-p inferiores a 0,01. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis
alternativa.
Tabla 3. Análisis del Test Breusch-Pagan
Studentized Breusch-Pagan test
data:
modelo2
BP
df
p-value
5,4537
3
0,1414
Fuente: INEC & BCE, Elaboración Propia
Teniendo en cuenta las siguientes hipótesis aceptamos o rechazamos el test.
H0: No hay heterocedasticidad
H1: Existe heterocedasticidad
El test Breusch-Pagan no muestra evidencia significativa de heterocedasticidad en el modelo analizado,
lo que sugiere que las inferencias y estimaciones del modelo son confiables. Dado que el p-valor 0,1414
es mayor que el nivel de significancia comúnmente utilizado es 0,05, aceptamos la hipótesis nula. Esto
significa que no se detecta heterocedasticidad significativa en los residuos del modelo.
pág. 4839
Ilustración 5 Residuos del Modelo
Fuente: INEC & BCE
La oscilación de los residuos alrededor de cero indica que el modelo es eficiente y no tiene sesgos
significativos. Esto es importante porque un modelo sesgado podría conducir a conclusiones incorrectas
sobre las relaciones entre las variables económicas. La varianza constante de los residuos, como indica
el test de Breusch-Pagan y sugiere en gran medida el gráfico, valida la suposición de homocedasticidad.
Esto significa que las inferencias estadísticas y los intervalos de confianza generados por el modelo son
fiables para la formulación de políticas económicas.
Tabla 4 Análisis de los test de Normalidad
Shapiro-Wilk normality test
data:
modelo2$residuals
W =
0,96888
p-value =
0,3314
Anderson-Darling normality test
data:
modelo2$residuals
A =
0,31548
p-value =
0,529
Jarque Bera Test
data:
as.vector(modelo2$residuals)
X-squared =
1,0426
df =
2
p-value =
0,5938
Fuente: INEC & BCE, Elaboración Propia
pág. 4840
Teniendo en cuenta las siguientes hipótesis aceptamos o rechazamos los test de normalidad.
H0: Los datos siguen una distribución normal
H1: Los datos no siguen una distribución normal
Los resultados de los tres tests de normalidad (Shapiro-Wilk, Anderson-Darling y Jarque-Bera) indican
que no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis de que los residuos del modelo siguen una
distribución normal. Debido a que el p-value de todos ellos es mayor a 0,05. Esto sugiere que los
residuos son aproximadamente normales, lo cual es una condición deseable en los modelos de regresión
ya que asegura la validez de las inferencias estadísticas basadas en el modelo.
Tabla 5. Análisis de No Autocorrelación
No Autocorrelación
Test
Satitistic
df
p-value
Durbin-Watson
1,7569
-
0.1274
Breusch-Godfrey
0,57976
1
0.4464
Fuente: INEC & BCE, Elaboración Propia
Teniendo en cuenta las siguientes hipótesis aceptamos o rechazamos el test.
H0: No hay Autocorrelación
H1: Existe Autocorrelación
Los resultados de los tests de Durbin-Watson con un valor estadístico de 1,7569 y en Breusch-Godfrey
con un estadístico 0,57976 indican que no hay evidencia significativa de autocorrelación en los residuos
del modelo. Esto es positivo ya que la autocorrelación puede invalidar las inferencias estadísticas,
haciendo que las estimaciones de los coeficientes sean menos eficientes y sesgadas. Al observar los p-
value en ambos tests se evidencia que son mayores a 0,05, por ende, aceptamos la hipótesis nula y
rechazamos la hipótesis alternativa.
Tabla 6. Resultados de Multicolinealidad
Multicolinealidad
Variable
VIF_valores
LogHomi
1,39
LogRobo
1,01
LogFemi
1,39
Fuente: INEC & BCE, Elaboración Propia
pág. 4841
El Factor de Inflación de la Varianza (VIF) mayores a 10 indican problemas serios de multicolinealidad.
Entonces los valores de VIF obtenidos para todas las variables LogHomi, LogRobo y LogFemi están
muy por debajo del umbral crítico de 10, sugiriendo que no hay una multicolinealidad preocupante entre
las variables explicativas en el modelo.
Tabla 7. Resultado de Reset Test
Reset Test
Reset
df1
df2
p-value
1,1345
2
34
0,3335
Fuente: INEC & BCE, Elaboración Propia
Teniendo en cuenta las siguientes hipótesis aceptamos o rechazamos el test.
H0: El modelo está correctamente especificado
H1: El modelo está mal especificado
El estadístico Reset de 1,1345 se usa para determinar si los términos adicionales mejoran
significativamente el modelo. Al tener un p-value de 0,3335 sugiere que se acepta la hipótesis nula. Por
lo tanto, no hay indicios de que el modelo esté mal especificado. Esto significa que los términos
adicionales tanto los no lineales o de interacción no son necesarios y que la forma funcional actual del
modelo es adecuada para capturar la relación entre las variables independientes y la variable
dependiente.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Durante el período de 2014 a 2023, se desarrolló una metodología integral para evaluar la relación entre
la inseguridad y el crecimiento económico en la provincia del Guayas. En primer lugar, se recopilaron
datos de fuentes oficiales como el Banco Central del Ecuador, la CEPAL y registros policiales locales.
Luego, se empleó un modelo de regresión múltiple para examinar cómo las variables de inseguridad,
tales como las tasas de homicidios, feminicidios y robos, afectan el Producto Interno Bruto (PIB) de la
región.
Este enfoque permite analizar y comprender los efectos individuales de cada tipo de crimen sobre el
rendimiento económico, proporcionando una visión detallada de estas interacciones complejas.
Además, se verificaron los supuestos del modelo econométrico para asegurar su validez y confiabilidad.
pág. 4842
Los datos fueron limpiados y normalizados para eliminar cualquier sesgo o error, garantizando así que
los resultados fueran precisos y representativos de la realidad.
El modelo de regresión múltiple reveló relaciones significativas entre las variables de inseguridad y el
PIB del Guayas. Se observó que un incremento en las tasas de homicidios estaba relacionado con un
aumento en el PIB, lo cual podría sugerir una relación inesperada posiblemente vinculada a la respuesta
económica y social ante la violencia. Este hallazgo requiere un análisis más profundo para comprender
las dinámicas subyacentes, como el gasto en seguridad y servicios relacionados.
En cambio, un aumento en las tasas de feminicidios se correlacionó negativamente con el PIB,
subrayando el impacto adverso de la violencia de género en el desarrollo económico. Este resultado
enfatiza la importancia de abordar la violencia de género desde una perspectiva tanto social como
económica. Asimismo, se identificó una correlación positiva entre los robos y el crecimiento
económico, lo que podría reflejar dinámicas complejas de la actividad económica en áreas con alta
criminalidad, posiblemente debido a la informalidad y la adaptabilidad de ciertas actividades
económicas en contextos de inseguridad.
Estos hallazgos proporcionan una base sólida para la formulación de políticas públicas orientadas a
reducir la inseguridad y mejorar el crecimiento económico en Guayas. La relación positiva entre los
homicidios y el PIB podría indicar que la violencia extrema impulsa ciertos gastos y actividades
económicas, aunque a un costo social elevado. La correlación negativa entre feminicidios y crecimiento
económico destaca la urgencia de implementar políticas efectivas para prevenir la violencia de género,
que afecta no solo a las víctimas y sus familias, sino también al desarrollo económico regional. La
correlación entre robos y crecimiento económico sugiere la necesidad de abordar la informalidad y
fomentar la creación de empleo formal para estabilizar el entorno económico.
CONCLUSIONES
Según el análisis econométrico realizado, los datos sugieren una relación significativa entre el PIB y
ciertos indicadores de inseguridad. El coeficiente positivo de LogHomi (0,041) y LogRobo (0,179)
indica que a medida que aumentan los homicidios y robos, también se observa un incremento en el PIB.
Sin embargo, esta relación podría ser más compleja de lo que parece y podría estar influenciada por
otros factores económicos.
pág. 4843
La disminución de los feminicidios (coeficiente de -0,365) tiene una relación negativa con el PIB, lo
cual indica que un aumento en los feminicidios está asociado con una reducción en el PIB. En general,
la inseguridad parece tener un impacto significativo en el PIB, aunque la naturaleza exacta de esta
relación requiere un análisis más profundo.
Durante el periodo 2014-2023, los delitos de mayor connotación como homicidios, robos y feminicidios
han tenido una presencia significativa en la provincia del Guayas. El análisis econométrico muestra que
tanto los homicidios como los robos tienen una correlación positiva con el PIB, mientras que los
feminicidios muestran una correlación negativa. Estos delitos impactan la economía local no solo a
través de la pérdida de vidas y propiedades, sino también afectando la percepción de seguridad, lo cual
puede disuadir la inversión y afectar el turismo. Además, la inseguridad puede incrementar los costos
operativos de las empresas debido a la necesidad de medidas de seguridad adicionales.
Los factores más significativos que influyen en el crecimiento de la inseguridad en la provincia de
Guayas son las variables predictoras de homicidios, robos y feminicidios. Estos factores tienen un
impacto significativo en el PIB, lo que sugiere que la inseguridad es un problema estructural que
requiere soluciones integrales y coordinadas entre las instituciones y la sociedad civil. Las repercusiones
económicas de la inseguridad incluyen la disminución de la inversión extranjera, reducción en la
actividad turística, la reducción de la confianza en la economía y los costos indirectos generados por la
pérdida de productividad y la disminución de la calidad de vida de los ciudadanos. Por lo tanto, es
fundamental implementar políticas efectivas para reducir la inseguridad y mejorar la seguridad
ciudadana en la provincia del Guayas para fomentar el crecimiento económico y el bienestar de la
población local.
Al observar los resultados de la investigación sobre la relación entre la inseguridad y el crecimiento
económico en la provincia del Guayas se recomienda fomentar alianzas entre el sector público y privado
para financiar y gestionar iniciativas de seguridad y desarrollo económico. Estas alianzas pueden incluir
desde la financiación de tecnología de seguridad hasta la creación de programas de empleo para jóvenes
en riesgo.
Esto debido a que la cooperación entre el sector público y privado puede maximizar recursos y
eficiencia, implementando medidas que no solo mejoren la seguridad, sino también impulsen el
pág. 4844
crecimiento económico. Esta colaboración puede crear un entorno más seguro, atractivo para la
inversión y beneficioso para toda la comunidad.
Conforme a ello se presentarán las siguientes propuestas de valor:
Establecer un sistema de monitoreo y análisis continuo: Las autoridades competentes deben generar
un sistema de monitoreo continuo que permita una mejor toma de decisión basado en datos e
implementar políticas de seguridad más efectivas y adaptativas en la provincia.
Fomentar la inversión extranjera y local en áreas seguras: Ofrecer beneficios fiscales y otros
incentivos para empresas que inviertan en áreas con mejoras significativas en seguridad. Dado que, la
atracción de inversiones puede generar empleos y dinamizar la economía local, reduciendo la pobreza
y mejorando la estabilidad económica de la provincia.
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