pág. 8387
EVALUACIÓN EX POST DE UN PROYECTO DE
COMPETITIVIDAD EN JÓVENES DE SAN
MARTÍN – PERÚ
EX POST EVALUATION OF A COMPETITIVENESS PROJECT
FOR YOUNG PEOPLE IN SAN MARTÍN
Fabian Camilo Velásquez Leveaú
Servicio Nacional de Sanidad Agraria, Perú
Alexander Chávez Cabrera
Instituto Nacional de Innovación Agraria, Perú
Sergio Martín Arana Cárdenas
Universidad Nacional Agraria de la Selva, Tingo María, Perú
Kryss Aracely Vargas Gutiérrez
Instituto Nacional de Innovación Agraria, Perú
Andrea Stephani Delgado Rospigliosi
Instituto Nacional de Innovación Agraria, Perú
pág. 8388
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i2.17572
Evaluación ex post de un proyecto de competitividad en jóvenes de San
Martín – Perú
Fabian Camilo Velásquez Leveaú1
fabiancamilovele@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-2641-8873
Servicio Nacional de Sanidad Agraria, Perú
Alexander Chávez Cabrera
achavez@inia.gob.pe
https://orcid.org/0000-0003-3412-6851
Instituto Nacional de Innovación Agraria,
Perú
Sergio Martín Arana Cárdenas
sergio.arana@unas.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-3023-1542
Universidad Nacional Agraria de la Selva,
Tingo María, Perú
Kryss Aracely Vargas Gutiérrez
kvargas@inia.gob.pe
https://orcid.org/0000-0001-7977-2828
Instituto Nacional de Innovación Agraria,
Perú
Andrea Stephani Delgado Rospigliosi
andreastephanidelros@gmail.com
https://orcid.org/0009-0003-6161-4217
Instituto Nacional de Innovación Agraria,
Perú
RESUMEN
El proyecto "Mejoramiento de la competitividad de la microempresa en las cadenas productivas con
jóvenes organizados de la región San Martín" tuvo como objetivo fortalecer las capacidades técnicas y
empresariales de los jóvenes, impulsando la competitividad de sus microempresas. La investigación se
centró en una región con una alta participación juvenil en el sector microempresarial. Para evaluar el
impacto del proyecto, se aplicó una encuesta a 332 beneficiarios. Los resultados mostraron una mejora
significativa en la calidad de vida de los participantes: el 88% superó dificultades en la gestión
empresarial y el 70% generó oportunidades de autoempleo. El proyecto se ejecutó de manera eficiente,
concluyendo un 10,45% antes de lo previsto y sin generar sobrecostos. Además, el 89% de los
beneficiarios destacó que se implementaron acciones que garantizan la sostenibilidad del proyecto. El
impacto fue positivo, logrando altos niveles de satisfacción entre los beneficiarios e integrando las
microempresas en las cadenas productivas, lo que resultó en una mejora en la calidad de vida de las
familias participantes.
Palabras claves: proyecto de inversión, microempresas, calidad de vida, jóvenes, competitividad
1 Autor principal
Correspondencia: achavez@inia.gob.pe
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i2.17572
Evaluación ex post de un proyecto de competitividad en jóvenes de San
Martín – Perú
Fabian Camilo Velásquez Leveaú1
fabiancamilovele@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-2641-8873
Servicio Nacional de Sanidad Agraria, Perú
Alexander Chávez Cabrera
achavez@inia.gob.pe
https://orcid.org/0000-0003-3412-6851
Instituto Nacional de Innovación Agraria,
Perú
Sergio Martín Arana Cárdenas
sergio.arana@unas.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-3023-1542
Universidad Nacional Agraria de la Selva,
Tingo María, Perú
Kryss Aracely Vargas Gutiérrez
kvargas@inia.gob.pe
https://orcid.org/0000-0001-7977-2828
Instituto Nacional de Innovación Agraria,
Perú
Andrea Stephani Delgado Rospigliosi
andreastephanidelros@gmail.com
https://orcid.org/0009-0003-6161-4217
Instituto Nacional de Innovación Agraria,
Perú
RESUMEN
El proyecto "Mejoramiento de la competitividad de la microempresa en las cadenas productivas con
jóvenes organizados de la región San Martín" tuvo como objetivo fortalecer las capacidades técnicas y
empresariales de los jóvenes, impulsando la competitividad de sus microempresas. La investigación se
centró en una región con una alta participación juvenil en el sector microempresarial. Para evaluar el
impacto del proyecto, se aplicó una encuesta a 332 beneficiarios. Los resultados mostraron una mejora
significativa en la calidad de vida de los participantes: el 88% superó dificultades en la gestión
empresarial y el 70% generó oportunidades de autoempleo. El proyecto se ejecutó de manera eficiente,
concluyendo un 10,45% antes de lo previsto y sin generar sobrecostos. Además, el 89% de los
beneficiarios destacó que se implementaron acciones que garantizan la sostenibilidad del proyecto. El
impacto fue positivo, logrando altos niveles de satisfacción entre los beneficiarios e integrando las
microempresas en las cadenas productivas, lo que resultó en una mejora en la calidad de vida de las
familias participantes.
Palabras claves: proyecto de inversión, microempresas, calidad de vida, jóvenes, competitividad
1 Autor principal
Correspondencia: achavez@inia.gob.pe
pág. 8389
Ex post evaluation of a competitiveness project for young people in San
Martín
ABSTRACT
The project "Improving the Competitiveness of Microenterprises in Productive Chains with Organized
Youth from the San Martín Region" aimed to strengthen the technical and business capabilities of young
people, boosting the competitiveness of their microenterprises. The research focused on a region with
high youth participation in the microenterprise sector. A survey was conducted with 332 beneficiaries
to assess the project's impact. The results showed a significant improvement in the participants' quality
of life: 88% overcame difficulties in business management, and 70% created self-employment
opportunities. The project was executed efficiently, completing 10.45% before schedule and without
cost overruns. Additionally, 89% of the beneficiaries highlighted that actions were implemented to
ensure the project's sustainability. The impact was positive, achieving high satisfaction levels among the
beneficiaries and integrating microenterprises into productive chains, resulting in an improved quality
of life for the participating families.
Keywords: investment project, microenterprises, quality of life, youth, competitiveness
Artículo recibido 20 marzo 2025
Aceptado para publicación: 23 abril 2025
Ex post evaluation of a competitiveness project for young people in San
Martín
ABSTRACT
The project "Improving the Competitiveness of Microenterprises in Productive Chains with Organized
Youth from the San Martín Region" aimed to strengthen the technical and business capabilities of young
people, boosting the competitiveness of their microenterprises. The research focused on a region with
high youth participation in the microenterprise sector. A survey was conducted with 332 beneficiaries
to assess the project's impact. The results showed a significant improvement in the participants' quality
of life: 88% overcame difficulties in business management, and 70% created self-employment
opportunities. The project was executed efficiently, completing 10.45% before schedule and without
cost overruns. Additionally, 89% of the beneficiaries highlighted that actions were implemented to
ensure the project's sustainability. The impact was positive, achieving high satisfaction levels among the
beneficiaries and integrating microenterprises into productive chains, resulting in an improved quality
of life for the participating families.
Keywords: investment project, microenterprises, quality of life, youth, competitiveness
Artículo recibido 20 marzo 2025
Aceptado para publicación: 23 abril 2025
pág. 8390
INTRODUCCIÓN
La crisis de la COVID-19 amplificó los desafíos del mercado laboral para los jóvenes, especialmente
entre 15 y 24 años, quienes experimentaron una mayor pérdida de empleo en comparación con los
adultos. Entre 2019 y 2020, el empleo juvenil global disminuyó en alrededor de 34 millones de personas,
mientras que el número de jóvenes que no estudiaban ni trabajaban (ninis) aumentó considerablemente.
La tasa de jóvenes nini alcanzó su nivel más alto en 15 años, afectando su desarrollo y perspectivas
laborales futuras (OIT, 2022).
En 2022, los jóvenes continuaron enfrentando salarios más bajos que los adultos. El salario promedio
de los trabajadores urbanos adultos fue de S/ 1 931, mientras que el de los jóvenes fue 24% menor (S/ 1
466), y los ingresos reales de los jóvenes se redujeron un 8,5% respecto a 2019. Además, en el mercado
laboral formal, la brecha salarial con los adultos fue aún mayor, lo que incentiva la informalidad entre
los jóvenes (IPE, 2023).
En la región San Martín, el acceso limitado a oportunidades de desarrollo social y económico es el
principal problema que afecta a los jóvenes, tanto organizados como no organizados (Gobierno Regional
de San Martín, 2013). Según el INEI (2017), en 2017, el desempleo juvenil alcanzó el 45,67%, y las
tasas de desempleo y subempleo aumentaron al 9,2%. A pesar de los esfuerzos del gobierno y entidades
privadas en proyectos de capacitación e inserción laboral, la falta de coordinación y continuidad en estas
iniciativas ha limitado su impacto.
Según el Censo de 2017, de los 728 808 habitantes existentes, el 28% corresponde a jóvenes entre 15 y
29 años. La tasa de desempleo y sub empleo, se incrementó hasta pasar el 9,2%. Las cifras del mercado
laboral, muestra que la PEA es de 284 728, de los cuales el 49,1% lo constituyen los jóvenes entre 15 y
29 años, cuya distribución en el sistema educativo es 17,7% en el nivel superior universitario y no
universitario, el 33,2% en secundaria y el 44,4% en la primaria (INEI, 2017).
En este contexto, entre 2013 y 2018, el gobierno regional de San Martín ejecutó el proyecto de inversión
pública (PIP) "Mejoramiento de la competitividad de la microempresa en las cadenas productivas con
jóvenes organizados de la región San Martín", cuyo objetivo fue mejorar la calidad de los servicios y
fomentar la inserción de las microempresas en las cadenas productivas con jóvenes organizados. El
INTRODUCCIÓN
La crisis de la COVID-19 amplificó los desafíos del mercado laboral para los jóvenes, especialmente
entre 15 y 24 años, quienes experimentaron una mayor pérdida de empleo en comparación con los
adultos. Entre 2019 y 2020, el empleo juvenil global disminuyó en alrededor de 34 millones de personas,
mientras que el número de jóvenes que no estudiaban ni trabajaban (ninis) aumentó considerablemente.
La tasa de jóvenes nini alcanzó su nivel más alto en 15 años, afectando su desarrollo y perspectivas
laborales futuras (OIT, 2022).
En 2022, los jóvenes continuaron enfrentando salarios más bajos que los adultos. El salario promedio
de los trabajadores urbanos adultos fue de S/ 1 931, mientras que el de los jóvenes fue 24% menor (S/ 1
466), y los ingresos reales de los jóvenes se redujeron un 8,5% respecto a 2019. Además, en el mercado
laboral formal, la brecha salarial con los adultos fue aún mayor, lo que incentiva la informalidad entre
los jóvenes (IPE, 2023).
En la región San Martín, el acceso limitado a oportunidades de desarrollo social y económico es el
principal problema que afecta a los jóvenes, tanto organizados como no organizados (Gobierno Regional
de San Martín, 2013). Según el INEI (2017), en 2017, el desempleo juvenil alcanzó el 45,67%, y las
tasas de desempleo y subempleo aumentaron al 9,2%. A pesar de los esfuerzos del gobierno y entidades
privadas en proyectos de capacitación e inserción laboral, la falta de coordinación y continuidad en estas
iniciativas ha limitado su impacto.
Según el Censo de 2017, de los 728 808 habitantes existentes, el 28% corresponde a jóvenes entre 15 y
29 años. La tasa de desempleo y sub empleo, se incrementó hasta pasar el 9,2%. Las cifras del mercado
laboral, muestra que la PEA es de 284 728, de los cuales el 49,1% lo constituyen los jóvenes entre 15 y
29 años, cuya distribución en el sistema educativo es 17,7% en el nivel superior universitario y no
universitario, el 33,2% en secundaria y el 44,4% en la primaria (INEI, 2017).
En este contexto, entre 2013 y 2018, el gobierno regional de San Martín ejecutó el proyecto de inversión
pública (PIP) "Mejoramiento de la competitividad de la microempresa en las cadenas productivas con
jóvenes organizados de la región San Martín", cuyo objetivo fue mejorar la calidad de los servicios y
fomentar la inserción de las microempresas en las cadenas productivas con jóvenes organizados. El
pág. 8391
proyecto incluye tres componentes principales: asociatividad juvenil, asistencia técnica productiva
microempresarial, y articulación comercial.
El estudio tiene como objetivo determinar la influencia de este proyecto en la mejora de la calidad de
vida de los jóvenes de la provincia de San Martín.
METODOLOGÍA
Evaluación ex post
Se enfocó en valorar los resultados y efectos del PIP después de su implementación, utilizando criterios
como pertinencia, eficiencia, eficacia, impacto y sostenibilidad propuestos por la OECD/DAC (1991).
Estos criterios permiten obtener una visión comprensiva del desempeño del PIP y extraer lecciones
valiosas para futuras intervenciones (MEF, 2012; MEF, 2018).
La evaluación del proyecto se realizó siguiendo el protocolo del Sistema Nacional de Inversión Pública
(SNIP), conforme a la Ley Nº 27293, el Decreto Supremo N° 102-2007-EF y la Directiva General del
SNIP (Resolución Directoral Nº 001-2011-EF/68.01) y sus modificaciones. Para determinar los criterios
de evaluación, se adoptaron los cinco principios antes mencionados, los cuales guían la evaluación de
proyectos de inversión pública de manera ex post. Estos criterios permitieron evaluar de forma detallada
el impacto y los resultados del proyecto en cuestión.
Clase de investigación
La investigación fue científica, fáctica y aplicada. En primer lugar, buscó conocer la realidad, trabajando
con las categorías de verdad y falsedad. En segundo lugar, se centró en el estudio de hechos sociales
concretos. Finalmente, contrastó la teoría con la realidad, evaluando su aplicación práctica.
Diseño y nivel de investigación
Se empleó un diseño no experimental de corte transversal basado en datos de estudios relacionados con
el PIP. Se estudiaron los impactos en los grupos de beneficiarios y luego se analizaron estos resultados
para determinar el efecto de la inversión en la calidad de vida.
Se explicó el comportamiento de las variables con la ayuda de indicadores, con el fin de determinar si
la ejecución del PIP provocó cambios significativos en la calidad de vida de los beneficiarios,
considerando el antes y el después del proyecto.
proyecto incluye tres componentes principales: asociatividad juvenil, asistencia técnica productiva
microempresarial, y articulación comercial.
El estudio tiene como objetivo determinar la influencia de este proyecto en la mejora de la calidad de
vida de los jóvenes de la provincia de San Martín.
METODOLOGÍA
Evaluación ex post
Se enfocó en valorar los resultados y efectos del PIP después de su implementación, utilizando criterios
como pertinencia, eficiencia, eficacia, impacto y sostenibilidad propuestos por la OECD/DAC (1991).
Estos criterios permiten obtener una visión comprensiva del desempeño del PIP y extraer lecciones
valiosas para futuras intervenciones (MEF, 2012; MEF, 2018).
La evaluación del proyecto se realizó siguiendo el protocolo del Sistema Nacional de Inversión Pública
(SNIP), conforme a la Ley Nº 27293, el Decreto Supremo N° 102-2007-EF y la Directiva General del
SNIP (Resolución Directoral Nº 001-2011-EF/68.01) y sus modificaciones. Para determinar los criterios
de evaluación, se adoptaron los cinco principios antes mencionados, los cuales guían la evaluación de
proyectos de inversión pública de manera ex post. Estos criterios permitieron evaluar de forma detallada
el impacto y los resultados del proyecto en cuestión.
Clase de investigación
La investigación fue científica, fáctica y aplicada. En primer lugar, buscó conocer la realidad, trabajando
con las categorías de verdad y falsedad. En segundo lugar, se centró en el estudio de hechos sociales
concretos. Finalmente, contrastó la teoría con la realidad, evaluando su aplicación práctica.
Diseño y nivel de investigación
Se empleó un diseño no experimental de corte transversal basado en datos de estudios relacionados con
el PIP. Se estudiaron los impactos en los grupos de beneficiarios y luego se analizaron estos resultados
para determinar el efecto de la inversión en la calidad de vida.
Se explicó el comportamiento de las variables con la ayuda de indicadores, con el fin de determinar si
la ejecución del PIP provocó cambios significativos en la calidad de vida de los beneficiarios,
considerando el antes y el después del proyecto.
pág. 8392
Población y Muestra
La población objetivo comprende a los jóvenes involucrados y organizados, de la zona (Tabla 1).
Tabla 1. Población Total atendida por el PIP en la región San MartínProvincia Población 2007 Población joven Población
beneficiaria (5%)
Moyobamba 115 389 32 400 1 620
Bellavista 49 293 13 174 659
El Dorado 33 638 8 922 446
Huallaga 24 448 6 250 313
Lamas 79 075 21 390 1 070
Mariscal Cáceres 50 884 13 518 676
Picota 37 721 9 803 490
Rioja 104 882 28 708 1 435
San Martín 161 132 47 549 2 377
Tocache 72 346 21 274 1 064
Total 728 808 202 988 10 149
Fuente: Expediente Técnico del PIP (2013).
La unidad de análisis son 332 jóvenes organizados a quienes se aplicó una encuesta. Para obtener la
muestra se utilizó la siguiente fórmula (Aguilar-Barojas, 2005; MEF, 2022):
n0 = z2 ∗ p ∗ q ∗ N
(N−1)e2 + pqz2
donde:
N = 2377 (población beneficiaria joven, Tabla 2)
Z = 1,96 (valor de Z crítico, calculado en las tablas del área de la curva normal. Llamado también nivel
de confianza)
p = 0,5 Asumido como proporción de la población que tiene características o atributos (probabilidad de
éxito)
q = 0,5 Probabilidad de fracaso
e = 0,05 Margen de error
n0 = 1.962∗0.5∗0.5∗2377
(2377−1)0.052+0.5∗0.5∗1.962 = 331,83 ≈ 332
Se utilizó el método hipotético deductivo (Hernández, 2008; De la Cruz, 2020; González y Santiago,
2023; Vizcaíno et al, 2023), que consiste en identificar la problemática después de realizar un análisis
minucioso del contexto en el que se desarrolló el PIP, para luego proponer una hipótesis, la misma que,
Población y Muestra
La población objetivo comprende a los jóvenes involucrados y organizados, de la zona (Tabla 1).
Tabla 1. Población Total atendida por el PIP en la región San MartínProvincia Población 2007 Población joven Población
beneficiaria (5%)
Moyobamba 115 389 32 400 1 620
Bellavista 49 293 13 174 659
El Dorado 33 638 8 922 446
Huallaga 24 448 6 250 313
Lamas 79 075 21 390 1 070
Mariscal Cáceres 50 884 13 518 676
Picota 37 721 9 803 490
Rioja 104 882 28 708 1 435
San Martín 161 132 47 549 2 377
Tocache 72 346 21 274 1 064
Total 728 808 202 988 10 149
Fuente: Expediente Técnico del PIP (2013).
La unidad de análisis son 332 jóvenes organizados a quienes se aplicó una encuesta. Para obtener la
muestra se utilizó la siguiente fórmula (Aguilar-Barojas, 2005; MEF, 2022):
n0 = z2 ∗ p ∗ q ∗ N
(N−1)e2 + pqz2
donde:
N = 2377 (población beneficiaria joven, Tabla 2)
Z = 1,96 (valor de Z crítico, calculado en las tablas del área de la curva normal. Llamado también nivel
de confianza)
p = 0,5 Asumido como proporción de la población que tiene características o atributos (probabilidad de
éxito)
q = 0,5 Probabilidad de fracaso
e = 0,05 Margen de error
n0 = 1.962∗0.5∗0.5∗2377
(2377−1)0.052+0.5∗0.5∗1.962 = 331,83 ≈ 332
Se utilizó el método hipotético deductivo (Hernández, 2008; De la Cruz, 2020; González y Santiago,
2023; Vizcaíno et al, 2023), que consiste en identificar la problemática después de realizar un análisis
minucioso del contexto en el que se desarrolló el PIP, para luego proponer una hipótesis, la misma que,
pág. 8393
en base a la teoría y las pruebas estadísticas, sirve para contrastar con la hipótesis planteada, y así arribar
a las conclusiones de la investigación.
Se revisaron documentos, se aplicó una encuesta y se realizó el análisis estadístico. Los instrumentos
utilizados fueron: ficha de resumen virtual, cuestionario y softwares estadísticos. En el último caso se
utilizó Eviews, SPSS y Excel.
Cálculo de la eficiencia en base al tiempo programado y ejecutado
Se empleó la siguiente fórmula (MEF, 2021):
𝐸𝑇 = 𝑃𝑙𝑎𝑧𝑜 𝑒𝑗𝑒𝑐𝑢𝑡𝑎𝑑𝑜
𝑃𝑙𝑎𝑧𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑑𝑜 − 1 ➔ 𝐸𝑇 = 60 𝑚𝑒𝑠𝑒𝑠
67 𝑚𝑒𝑠𝑒𝑠 − 1
ET = -0,1045 = -10,45%
Cálculo de la eficiencia en base al costo
Para conocer en términos porcentuales la diferencia entre el costo ejecutado y el costo programado
inicialmente, se empleó la fórmula (MEF, 2021):
𝐸𝐶 = 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑟𝑒𝑎𝑙
𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑑𝑜 − 1 ➔ 𝐸𝐶 = 5`324,516.45
5`538,160.00 − 1
EC = - 0,0386 = -3,86%
Elección del modelo
El objetivo es estudiar cómo las diferentes características de los encuestados influyen en la probabilidad
de tener una opinión positiva (sí, buena) sobre la calidad de vida. Se usaron tres modelos de elección
binaria: Probit, Logit y Valor Extremo (Wooldridge, 2020). Los estadísticos que mayor valor tienen son:
McFadden, Log likelihood y LR statistic. En este entendido, el que presenta mejores indicadores es el
modelo Extreme value o Gompit (Tabla 2).
Tabla 2. Resumen de los modelos binarios: Probit, Logit y Valor ExtremoCriterio Logit Probit Extreme
value
McFadden R-squared 0,710275 0,648135 0,728401
Akaike info criterion 0,254552 0,306564 0,239380
Schwarz criterion 0,277474 0,329486 0,262303
Hannan-Quinn criter. 0,263693 0,315705 0,248522
Log likelihood -4,025,557 -4,888,955 -3,773,709
LR statistic 1,973,771 1,801,092 2,024,141
Prob (LR statistic) 0,000000 0,000000 0,000000
en base a la teoría y las pruebas estadísticas, sirve para contrastar con la hipótesis planteada, y así arribar
a las conclusiones de la investigación.
Se revisaron documentos, se aplicó una encuesta y se realizó el análisis estadístico. Los instrumentos
utilizados fueron: ficha de resumen virtual, cuestionario y softwares estadísticos. En el último caso se
utilizó Eviews, SPSS y Excel.
Cálculo de la eficiencia en base al tiempo programado y ejecutado
Se empleó la siguiente fórmula (MEF, 2021):
𝐸𝑇 = 𝑃𝑙𝑎𝑧𝑜 𝑒𝑗𝑒𝑐𝑢𝑡𝑎𝑑𝑜
𝑃𝑙𝑎𝑧𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑑𝑜 − 1 ➔ 𝐸𝑇 = 60 𝑚𝑒𝑠𝑒𝑠
67 𝑚𝑒𝑠𝑒𝑠 − 1
ET = -0,1045 = -10,45%
Cálculo de la eficiencia en base al costo
Para conocer en términos porcentuales la diferencia entre el costo ejecutado y el costo programado
inicialmente, se empleó la fórmula (MEF, 2021):
𝐸𝐶 = 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑟𝑒𝑎𝑙
𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑑𝑜 − 1 ➔ 𝐸𝐶 = 5`324,516.45
5`538,160.00 − 1
EC = - 0,0386 = -3,86%
Elección del modelo
El objetivo es estudiar cómo las diferentes características de los encuestados influyen en la probabilidad
de tener una opinión positiva (sí, buena) sobre la calidad de vida. Se usaron tres modelos de elección
binaria: Probit, Logit y Valor Extremo (Wooldridge, 2020). Los estadísticos que mayor valor tienen son:
McFadden, Log likelihood y LR statistic. En este entendido, el que presenta mejores indicadores es el
modelo Extreme value o Gompit (Tabla 2).
Tabla 2. Resumen de los modelos binarios: Probit, Logit y Valor ExtremoCriterio Logit Probit Extreme
value
McFadden R-squared 0,710275 0,648135 0,728401
Akaike info criterion 0,254552 0,306564 0,239380
Schwarz criterion 0,277474 0,329486 0,262303
Hannan-Quinn criter. 0,263693 0,315705 0,248522
Log likelihood -4,025,557 -4,888,955 -3,773,709
LR statistic 1,973,771 1,801,092 2,024,141
Prob (LR statistic) 0,000000 0,000000 0,000000
pág. 8394
Análisis de Calidad de Vida
El modelo estimado es el siguiente:
𝑌𝑡 = 𝛽0 ± 𝛽1𝑋1𝑡 ± 𝜇𝑡
donde:
Y = Calidad de vida.
X1= Ejecución del proyecto de inversión.
Como el modelo elegido es el Extreme value, donde la variable dependiente es dicotómica y su
estimación es por máxima verosimilitud, el modo funcional tiene la siguiente estructura:
Extreme value (Wadsworth et al., 2017; Laudagé et al., 2019; Vasconcelos et al., 2020; Chaudhry et al.,
2023):
𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑌𝑖 = 1 /𝑋) = 𝑒−𝑒−𝑋𝛽
+ 𝑢𝑖
donde:
Yi = variable dicotómica o binaria, que puede tomar los valores 1 o 0. En el contexto de un modelo de
valores extremos, Yi = 1 podría representar un evento "extremo" o raro que ocurre en ciertas condiciones
(por ejemplo, la pérdida financiera muy grande del PIP, una temperatura extremadamente alta que afecta
a la cadena productiva de café en San Martín, etc.).
X = vector de variables independientes (por ejemplo, características o covariables como ingresos, edad,
condiciones sociales, etc.) que influyen en la probabilidad de que Yi = 1.
𝑒−𝑒−𝑋𝛽
= término principal que forma la estructura del modelo de valor extremo y representa una
función de distribución acumulada para el modelo de valores extremos generalizado (GEV). Este tipo
de modelo se utiliza para modelar la distribución de los extremos (los valores más altos o más bajos) de
una variable aleatoria.
μi = incertidumbre o error, lo que refleja la variabilidad no explicada por el modelo.
Prueba de relevancia global
Al hacer esta prueba se puede determinar si la constante y la variable independiente del modelo son
capaces de explicar la variable dependiente. Como resultado, se establecieron las siguientes hipótesis
estadísticas: 𝐻𝑜 : 𝛽0 = 𝛽1 = 0 y 𝐻𝑎 : 𝛽0 ≠ 𝛽1 ≠ 0. Se estableció el nivel de significancia de 5% por
Análisis de Calidad de Vida
El modelo estimado es el siguiente:
𝑌𝑡 = 𝛽0 ± 𝛽1𝑋1𝑡 ± 𝜇𝑡
donde:
Y = Calidad de vida.
X1= Ejecución del proyecto de inversión.
Como el modelo elegido es el Extreme value, donde la variable dependiente es dicotómica y su
estimación es por máxima verosimilitud, el modo funcional tiene la siguiente estructura:
Extreme value (Wadsworth et al., 2017; Laudagé et al., 2019; Vasconcelos et al., 2020; Chaudhry et al.,
2023):
𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑌𝑖 = 1 /𝑋) = 𝑒−𝑒−𝑋𝛽
+ 𝑢𝑖
donde:
Yi = variable dicotómica o binaria, que puede tomar los valores 1 o 0. En el contexto de un modelo de
valores extremos, Yi = 1 podría representar un evento "extremo" o raro que ocurre en ciertas condiciones
(por ejemplo, la pérdida financiera muy grande del PIP, una temperatura extremadamente alta que afecta
a la cadena productiva de café en San Martín, etc.).
X = vector de variables independientes (por ejemplo, características o covariables como ingresos, edad,
condiciones sociales, etc.) que influyen en la probabilidad de que Yi = 1.
𝑒−𝑒−𝑋𝛽
= término principal que forma la estructura del modelo de valor extremo y representa una
función de distribución acumulada para el modelo de valores extremos generalizado (GEV). Este tipo
de modelo se utiliza para modelar la distribución de los extremos (los valores más altos o más bajos) de
una variable aleatoria.
μi = incertidumbre o error, lo que refleja la variabilidad no explicada por el modelo.
Prueba de relevancia global
Al hacer esta prueba se puede determinar si la constante y la variable independiente del modelo son
capaces de explicar la variable dependiente. Como resultado, se establecieron las siguientes hipótesis
estadísticas: 𝐻𝑜 : 𝛽0 = 𝛽1 = 0 y 𝐻𝑎 : 𝛽0 ≠ 𝛽1 ≠ 0. Se estableció el nivel de significancia de 5% por
pág. 8395
tratarse de un análisis del ámbito de las ciencias sociales. Se determinó el grado de libertad (𝑔𝑙 = 2 −
1 = 1) para poder establecer el punto crítico en la distribución que divide las áreas de aceptación y
rechazo de la hipótesis nula estadística, para lo cual se usa la gráfica y tabla de distribución Chi2.
Prueba de relevancia individual
Al igual que en la prueba anterior, en la prueba de relevancia individual se analiza la importancia de la
variable independiente y la constante para explicar la calidad de vida de la población beneficiaria, pero
en este caso, se hace de forma individual, es decir, se examina la variable explicativa por separado. La
hipótesis estadística se formula de la siguiente manera: 𝐻𝑜 : 𝛽𝑖 = 0 y 𝐻𝑎 : 𝛽𝑖 ≠ 0. Se estableció un
nivel de significancia del 5%. A diferencia de la valoración de la relevancia global, esta valoración tiene
dos áreas de rechazo para la hipótesis nula y dos valores críticos que dividen la distribución normal
estándar. El objetivo es determinar si cada variable explicativa tiene una importancia significativa en la
variable dependiente de forma independiente, sin la presencia de otras variables.
Después de definir las áreas y valores críticos para la prueba de importancia individual, se comparan
con los resultados obtenidos durante la estimación del modelo.
Análisis respecto a la constante
𝑧𝐶2 = −13.67278
1.521642 ⇒ 𝑧𝐶2 = −8.98554
Análisis de la variable Ejecución del Proyecto
𝑧𝐶2 = 4.272102
0.479299 ⇒ 𝑧𝐶2 = 8.913227
Análisis de los efectos marginales
Se llevó a cabo este análisis para medir la influencia de la variable ejecución del PIP en la variable
dependiente calidad de vida. En teoría económica, los efectos marginales son conocidos como
elasticidades y sus valores permiten determinar la magnitud de la probabilidad de mejora en la calidad
de vida de la población ante una variación de la variable independiente (Salehi, et al. 2022)
Análisis marginal respecto a la ejecución del proyecto de inversión (X1)
∆𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌𝑖 = 1
𝑋𝑖)
∆𝑋1 = 𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌 = 1
𝑋𝑖
)
𝑋1=1
− 𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝐶𝑉 = 1
𝑋𝑖
)
𝑋1=0
donde:
tratarse de un análisis del ámbito de las ciencias sociales. Se determinó el grado de libertad (𝑔𝑙 = 2 −
1 = 1) para poder establecer el punto crítico en la distribución que divide las áreas de aceptación y
rechazo de la hipótesis nula estadística, para lo cual se usa la gráfica y tabla de distribución Chi2.
Prueba de relevancia individual
Al igual que en la prueba anterior, en la prueba de relevancia individual se analiza la importancia de la
variable independiente y la constante para explicar la calidad de vida de la población beneficiaria, pero
en este caso, se hace de forma individual, es decir, se examina la variable explicativa por separado. La
hipótesis estadística se formula de la siguiente manera: 𝐻𝑜 : 𝛽𝑖 = 0 y 𝐻𝑎 : 𝛽𝑖 ≠ 0. Se estableció un
nivel de significancia del 5%. A diferencia de la valoración de la relevancia global, esta valoración tiene
dos áreas de rechazo para la hipótesis nula y dos valores críticos que dividen la distribución normal
estándar. El objetivo es determinar si cada variable explicativa tiene una importancia significativa en la
variable dependiente de forma independiente, sin la presencia de otras variables.
Después de definir las áreas y valores críticos para la prueba de importancia individual, se comparan
con los resultados obtenidos durante la estimación del modelo.
Análisis respecto a la constante
𝑧𝐶2 = −13.67278
1.521642 ⇒ 𝑧𝐶2 = −8.98554
Análisis de la variable Ejecución del Proyecto
𝑧𝐶2 = 4.272102
0.479299 ⇒ 𝑧𝐶2 = 8.913227
Análisis de los efectos marginales
Se llevó a cabo este análisis para medir la influencia de la variable ejecución del PIP en la variable
dependiente calidad de vida. En teoría económica, los efectos marginales son conocidos como
elasticidades y sus valores permiten determinar la magnitud de la probabilidad de mejora en la calidad
de vida de la población ante una variación de la variable independiente (Salehi, et al. 2022)
Análisis marginal respecto a la ejecución del proyecto de inversión (X1)
∆𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌𝑖 = 1
𝑋𝑖)
∆𝑋1 = 𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌 = 1
𝑋𝑖
)
𝑋1=1
− 𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝐶𝑉 = 1
𝑋𝑖
)
𝑋1=0
donde:
pág. 8396
𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌𝑖 = 1
𝑋𝑖
) = probabilidad de que el evento Yi = 1 ocurra dado un conjunto de variables Xi, para un
valor específico de X1.
X1 = variable de interés que se está evaluando en el análisis marginal.
Δ = cambio o diferencia en la probabilidad de Y=1 cuando X1 cambia de 0 a 1, mientras las demás
variables Xi permanecen constantes.
∆𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌𝑖 = 1
𝑋𝑖)
∆𝑋1 = 8.266
∆𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌𝑖 = 1
𝑋𝑖)
∆𝑋1 ≅ 8%
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Tabla 3. 1Resumen del modelo elegido en base a los resultados de la encuesta aplicadaVariable Coeficiente Error Estandar z-Statistic Probabilidad
C -1,367,278 1,521,642 -898,554 0
X 4,272,102 0,479299 8,913,227 0
McFadden R-squared 0,728401 Mean dependent var 0,85241
S.D. dependent var 0,355229 S.E. of regression 0,14334
Akaike info criterion 0,23938 Sum squared resid 6,780,325
Schwarz criterion 0,262303 Log likelihood -3,773,709
Hannan-Quinn criter. 0,248522 Deviance 7,547,418
Restr. deviance 2,778,883 Restr. log likelihood -1,389,441
LR statistic 2,024,141 Avg. log likelihood -0,113666
Prob(LR statistic) 0
Obs with Dep = 0 49 Total observaciones 332
Obs with Dep = 1 283
Características de la población y de la muestra
Se tomó como población de estudio sólo a los beneficiarios de la provincia de San Martin, ya que esta
provincia representa la mayor cantidad de población beneficiaria del PIP. Se excluyeron a los
beneficiarios de las otras provincias de la región San Martin por la dispersión geográfica de éstas y de
los beneficiarios, lo cual dificultaba la obtención de información necesaria para el desarrollo de este
estudio.
𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌𝑖 = 1
𝑋𝑖
) = probabilidad de que el evento Yi = 1 ocurra dado un conjunto de variables Xi, para un
valor específico de X1.
X1 = variable de interés que se está evaluando en el análisis marginal.
Δ = cambio o diferencia en la probabilidad de Y=1 cuando X1 cambia de 0 a 1, mientras las demás
variables Xi permanecen constantes.
∆𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌𝑖 = 1
𝑋𝑖)
∆𝑋1 = 8.266
∆𝑃𝑟𝑜𝑏 (𝑌𝑖 = 1
𝑋𝑖)
∆𝑋1 ≅ 8%
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Tabla 3. 1Resumen del modelo elegido en base a los resultados de la encuesta aplicadaVariable Coeficiente Error Estandar z-Statistic Probabilidad
C -1,367,278 1,521,642 -898,554 0
X 4,272,102 0,479299 8,913,227 0
McFadden R-squared 0,728401 Mean dependent var 0,85241
S.D. dependent var 0,355229 S.E. of regression 0,14334
Akaike info criterion 0,23938 Sum squared resid 6,780,325
Schwarz criterion 0,262303 Log likelihood -3,773,709
Hannan-Quinn criter. 0,248522 Deviance 7,547,418
Restr. deviance 2,778,883 Restr. log likelihood -1,389,441
LR statistic 2,024,141 Avg. log likelihood -0,113666
Prob(LR statistic) 0
Obs with Dep = 0 49 Total observaciones 332
Obs with Dep = 1 283
Características de la población y de la muestra
Se tomó como población de estudio sólo a los beneficiarios de la provincia de San Martin, ya que esta
provincia representa la mayor cantidad de población beneficiaria del PIP. Se excluyeron a los
beneficiarios de las otras provincias de la región San Martin por la dispersión geográfica de éstas y de
los beneficiarios, lo cual dificultaba la obtención de información necesaria para el desarrollo de este
estudio.
pág. 8397
De los 332 jóvenes que constituyen la muestra, 194 son hombres (58%) y 138 mujeres (42%); 15
provienen de la costa (4,5%), 28 de la sierra (8,4%) y 289 de la selva (87%). De cada 10 jóvenes, 3
tienen estudios de nivel secundario y 7 con nivel superior. En su totalidad son mayores de 17 años, la
mayoría (28,92%) entre 27 y 29 años (Tabla 4).
Tabla 4. Distribución de la muestra de jóvenes, por edad.Edad N° de Jóvenes %
17 - 19 5 1,51
19 - 21 3 0,90
21 - 23 33 9,94
23 - 25 52 15,66
25 - 27 39 11,75
27 - 29 96 28,92
29 - 31 17 5,12
31 - 33 59 17,77
33 - 35 7 2,11
26 - 37 21 6,33
Total 332 100,0
Eficiencia en base al tiempo programado y ejecutado
El tiempo programado del PIP fue de 67 meses (04/01/2013 al 31/08/2018) y el tiempo ejecutado de 60
meses (31/10/2013 al 30/11/2018), por lo que se afirma que tuvo una eficiencia de 10,45%.
Eficiencia en base al costo
El PIP fue eficiente, porque su costo real fue menor al costo programado, en 3,86%.
Calidad de vida
Las pruebas de relevancia global e individual para medir la calidad de vida de los beneficiarios,
determinaron lo siguiente. En el primer caso, que el valor calculado en la regresión es igual a 202,41,
que al ser mayor que el valor tabulado = 3,8415 (datos no mostrados), se ubica en la región de rechazo
de la hipótesis nula estadística, lo que permite afirmar que la constante y la ejecución del PIP son
significativas para explicar la calidad de vida de la población beneficiaria. Además, se obtiene un valor
de significancia global de estimación menor al 5%, lo que confirma que se cumple con la hipótesis
establecida. En el segundo caso, se obtuvo un valor de regresión para la constante en el análisis de la
calidad de vida de la población beneficiaria de -8,98554. Al comparar este valor con el punto crítico
correspondiente en la distribución normal estándar (-1,96), se determina que el valor de la constante es
menor que el punto crítico (-8,98 < -1,96), indicando que se encuentra en la región de rechazo de la
De los 332 jóvenes que constituyen la muestra, 194 son hombres (58%) y 138 mujeres (42%); 15
provienen de la costa (4,5%), 28 de la sierra (8,4%) y 289 de la selva (87%). De cada 10 jóvenes, 3
tienen estudios de nivel secundario y 7 con nivel superior. En su totalidad son mayores de 17 años, la
mayoría (28,92%) entre 27 y 29 años (Tabla 4).
Tabla 4. Distribución de la muestra de jóvenes, por edad.Edad N° de Jóvenes %
17 - 19 5 1,51
19 - 21 3 0,90
21 - 23 33 9,94
23 - 25 52 15,66
25 - 27 39 11,75
27 - 29 96 28,92
29 - 31 17 5,12
31 - 33 59 17,77
33 - 35 7 2,11
26 - 37 21 6,33
Total 332 100,0
Eficiencia en base al tiempo programado y ejecutado
El tiempo programado del PIP fue de 67 meses (04/01/2013 al 31/08/2018) y el tiempo ejecutado de 60
meses (31/10/2013 al 30/11/2018), por lo que se afirma que tuvo una eficiencia de 10,45%.
Eficiencia en base al costo
El PIP fue eficiente, porque su costo real fue menor al costo programado, en 3,86%.
Calidad de vida
Las pruebas de relevancia global e individual para medir la calidad de vida de los beneficiarios,
determinaron lo siguiente. En el primer caso, que el valor calculado en la regresión es igual a 202,41,
que al ser mayor que el valor tabulado = 3,8415 (datos no mostrados), se ubica en la región de rechazo
de la hipótesis nula estadística, lo que permite afirmar que la constante y la ejecución del PIP son
significativas para explicar la calidad de vida de la población beneficiaria. Además, se obtiene un valor
de significancia global de estimación menor al 5%, lo que confirma que se cumple con la hipótesis
establecida. En el segundo caso, se obtuvo un valor de regresión para la constante en el análisis de la
calidad de vida de la población beneficiaria de -8,98554. Al comparar este valor con el punto crítico
correspondiente en la distribución normal estándar (-1,96), se determina que el valor de la constante es
menor que el punto crítico (-8,98 < -1,96), indicando que se encuentra en la región de rechazo de la
pág. 8398
hipótesis nula y que la constante es significativa en la probabilidad de explicar la calidad de vida de la
población beneficiaria, considerando un nivel de confianza del 95%.
Cuando se realizó el análisis de la variable Ejecución del Proyecto, se obtuvo un valor de regresión de
8,913227. Al comparar este valor con el punto crítico correspondiente en la distribución normal estándar
(1,96), se determina que la variable ejecución del PIP es mayor que el punto crítico (8,91 > 1,96), lo que
indica que se encuentra en la región de rechazo de la hipótesis nula y que la variable Ejecución del PIP
es significativa al explicar la calidad de vida de la población beneficiaria, considerando un nivel de
confianza del 95%.
El análisis de los efectos marginales revela que, según los valores obtenidos, las familias que participan
en este tipo de proyectos de inversión tienen una probabilidad un 8% mayor de mejorar su calidad de
vida en comparación con aquellas que no tienen acceso a estos proyectos.
Resultados de la encuesta
De siete preguntas formuladas (Tabla 5), seis fueron respondidas positivamente, por encima de 70% y
hasta 93,7%. Sólo el desarrollo de algún emprendimiento con la implementación del PIP no fue
satisfecho a cabalidad, considerando a esto como una debilidad. Como se mencionó anteriormente, las
razonas se fundamentan básicamente en los efectos de la crisis de la COVID-19: pérdida de empleo
juvenil, la caída de los ingresos familiares y el cambio al aprendizaje a distancia, menores ingresos,
pérdida de capacidad adquisitiva.
Tabla 5. Respuesta a la encuesta sobre calidad de vidaNo Si Mala Buena
- Superó problemas de manejo técnico empresarial y articulación al mercado 11,75 88,25
- Adecuada asistencia técnica productiva microempresarial 8,43 91,57
- Calidad de vida de usted y familia 14,76 85,24
- Logra generar oportunidades de autoempleo 29,52 70,48
- Participó en alguna organización juvenil 6,33 93,67
- Satisfacción con los logros personales obtenidos en su vida 9,94 90,06
- Desarrollo de algún emprendimiento con la implementación del PIP 78,31 21,69
Encuesta sobre calidad de vida Opinión (%)
Ejecución del proyecto de inversión
El 82% de los jóvenes entrevistados avala la pertinencia del PIP. Es decir, que lo consideran oportuno,
adecuado y conveniente (Figura 1). En relación a las preguntas relacionadas al periodo de ejecución y
hipótesis nula y que la constante es significativa en la probabilidad de explicar la calidad de vida de la
población beneficiaria, considerando un nivel de confianza del 95%.
Cuando se realizó el análisis de la variable Ejecución del Proyecto, se obtuvo un valor de regresión de
8,913227. Al comparar este valor con el punto crítico correspondiente en la distribución normal estándar
(1,96), se determina que la variable ejecución del PIP es mayor que el punto crítico (8,91 > 1,96), lo que
indica que se encuentra en la región de rechazo de la hipótesis nula y que la variable Ejecución del PIP
es significativa al explicar la calidad de vida de la población beneficiaria, considerando un nivel de
confianza del 95%.
El análisis de los efectos marginales revela que, según los valores obtenidos, las familias que participan
en este tipo de proyectos de inversión tienen una probabilidad un 8% mayor de mejorar su calidad de
vida en comparación con aquellas que no tienen acceso a estos proyectos.
Resultados de la encuesta
De siete preguntas formuladas (Tabla 5), seis fueron respondidas positivamente, por encima de 70% y
hasta 93,7%. Sólo el desarrollo de algún emprendimiento con la implementación del PIP no fue
satisfecho a cabalidad, considerando a esto como una debilidad. Como se mencionó anteriormente, las
razonas se fundamentan básicamente en los efectos de la crisis de la COVID-19: pérdida de empleo
juvenil, la caída de los ingresos familiares y el cambio al aprendizaje a distancia, menores ingresos,
pérdida de capacidad adquisitiva.
Tabla 5. Respuesta a la encuesta sobre calidad de vidaNo Si Mala Buena
- Superó problemas de manejo técnico empresarial y articulación al mercado 11,75 88,25
- Adecuada asistencia técnica productiva microempresarial 8,43 91,57
- Calidad de vida de usted y familia 14,76 85,24
- Logra generar oportunidades de autoempleo 29,52 70,48
- Participó en alguna organización juvenil 6,33 93,67
- Satisfacción con los logros personales obtenidos en su vida 9,94 90,06
- Desarrollo de algún emprendimiento con la implementación del PIP 78,31 21,69
Encuesta sobre calidad de vida Opinión (%)
Ejecución del proyecto de inversión
El 82% de los jóvenes entrevistados avala la pertinencia del PIP. Es decir, que lo consideran oportuno,
adecuado y conveniente (Figura 1). En relación a las preguntas relacionadas al periodo de ejecución y
pág. 8399
costo del PIP, la sostenibilidad de las organizaciones, emprendimientos y empresas constituidos, los
servicios de calidad en las cadenas productivas, la satisfacción con la asistencia técnica, y el
mejoramiento de su calidad de vida, la opinión positiva de los entrevistados fue superior a 84%. Sin
embargo, se debe destacar que al 16% no le importó o quedó insatisfecho con el costo del PIP (Tabla
6).
Figura 1. Nivel de relevancia del proyecto
Calidad de Vida
Las preocupaciones sobre la calidad de vida siempre han existido. Sin embargo, el surgimiento del
propio concepto y la preocupación por su evaluación sistemática y científica es relativamente reciente.
Esta idea fue popular en la década de 1960 y hoy en día es un término que se usa en muchos campos,
incluidos la salud, la educación, los negocios, la política y el mundo de los servicios (Gómez & Sabeh,
2012), la evaluación de la fortaleza o como medida del bienestar (Urzúa & Caqueo, 2012), las relaciones
sociales, el entorno cultural y el entorno personal (Fernández, 2009; Bausela, 2012), las necesidades
humanas y el bienestar. La definición de calidad tiene componentes tanto subjetivos como objetivos.
Los primeros incluyen percepciones, valores, aspiración y expectativa en personas González-Celis
(2010). Botero y Pico (2007) sostienen que la calidad de vida es la visión que tiene una persona de dónde
se encuentra en el contexto de la cultura y la sociedad en la que vive, así como sus metas, expectativas,
valores y preocupaciones.
costo del PIP, la sostenibilidad de las organizaciones, emprendimientos y empresas constituidos, los
servicios de calidad en las cadenas productivas, la satisfacción con la asistencia técnica, y el
mejoramiento de su calidad de vida, la opinión positiva de los entrevistados fue superior a 84%. Sin
embargo, se debe destacar que al 16% no le importó o quedó insatisfecho con el costo del PIP (Tabla
6).
Figura 1. Nivel de relevancia del proyecto
Calidad de Vida
Las preocupaciones sobre la calidad de vida siempre han existido. Sin embargo, el surgimiento del
propio concepto y la preocupación por su evaluación sistemática y científica es relativamente reciente.
Esta idea fue popular en la década de 1960 y hoy en día es un término que se usa en muchos campos,
incluidos la salud, la educación, los negocios, la política y el mundo de los servicios (Gómez & Sabeh,
2012), la evaluación de la fortaleza o como medida del bienestar (Urzúa & Caqueo, 2012), las relaciones
sociales, el entorno cultural y el entorno personal (Fernández, 2009; Bausela, 2012), las necesidades
humanas y el bienestar. La definición de calidad tiene componentes tanto subjetivos como objetivos.
Los primeros incluyen percepciones, valores, aspiración y expectativa en personas González-Celis
(2010). Botero y Pico (2007) sostienen que la calidad de vida es la visión que tiene una persona de dónde
se encuentra en el contexto de la cultura y la sociedad en la que vive, así como sus metas, expectativas,
valores y preocupaciones.
pág. 8400
Zulaica y Rampoldi (2009) señalan que la calidad de vida está asociada a una orientación
multidimensional. Satisfacciones de la necesidad básicas relacionadas con las distintas áreas que
componen la persona. Las calificaciones de satisfacción que hacen determinan su calidad de vida.
Se han desarrollado varias medidas de calidad de vida. Algunos son generales y otros se aplican a
enfermedades y grupos de población específicos (Velarde y Avila, 2002). Existen cuestionarios
genéricos para evaluar la calidad de vida en adultos mayores, como Whoqol-100 (Ludi, 2011) y Whoqol-
Bref (Badia & Alonso, 2007).
Se han elaborado estudios semejantes en proyectos de inversión con objetivos parecidos, cuyos
resultados son análogos al presente estudio (Fababa, 2017; Jara, 2019; Arcos, 2020; Ordoñez, 2021;
Arce, 2021), salvo el estudio de Alarcon (2016) realizado en La Paz-Bolivia, que encontró que el
proyecto no generó impacto alguno en las familias beneficiarias.
Ordoñez (2021) señala que existe una relación positiva entre el fondo PROCOMPITE y la calidad de
vida de los beneficiarios, con un alto nivel de confianza, aunque esta relación se caracteriza por ser
moderadamente débil. Los resultados obtenidos en su estudio sobre calidad de vida son similares a los
hallazgos de la presente investigación.
En forma similar, en su investigación sobre el proyecto IMPULSO JOVEN, Fababa (2017) señala que
el nivel de autoempleo de las organizaciones juveniles en el grupo de beneficiarios oscila entre 69,01%
para un nivel regular y 29,58% para un nivel alto. Mientras que el nivel de autoempleo con el grupo no
beneficiario del proyecto está en el nivel alto con 1,41%, el nivel regular con 57,75% y el nivel bajo con
40,85%. Concluyó que el proyecto IMPULSO JOVEN tiene impacto en el nivel de autoempleo de las
organizaciones juveniles de la Región San Martin. Sus resultados son similares al presente estudio, en
el que se determinó que el proyecto de inversión contribuyó a que un 70% de la población beneficiaria
logre generar oportunidades de autoempleo.
Jara (2019), en su investigación evidencia que el programa de desarrollo alternativo integral y sostenible
PIRDAIS 2014-2016, ejecutado en el distrito de Dámaso Beraun, provincia Leoncio Prado, región
Huánuco, tuvo un efecto favorable en el empleo y los niveles de ingreso familiar, por el incremento en
la producción y productividad del café. Esto trajo consigo una mejora en la calidad de vida, es decir,
generó un impacto positivo en el nivel de bienestar social de la población. Estos resultados son similares
Zulaica y Rampoldi (2009) señalan que la calidad de vida está asociada a una orientación
multidimensional. Satisfacciones de la necesidad básicas relacionadas con las distintas áreas que
componen la persona. Las calificaciones de satisfacción que hacen determinan su calidad de vida.
Se han desarrollado varias medidas de calidad de vida. Algunos son generales y otros se aplican a
enfermedades y grupos de población específicos (Velarde y Avila, 2002). Existen cuestionarios
genéricos para evaluar la calidad de vida en adultos mayores, como Whoqol-100 (Ludi, 2011) y Whoqol-
Bref (Badia & Alonso, 2007).
Se han elaborado estudios semejantes en proyectos de inversión con objetivos parecidos, cuyos
resultados son análogos al presente estudio (Fababa, 2017; Jara, 2019; Arcos, 2020; Ordoñez, 2021;
Arce, 2021), salvo el estudio de Alarcon (2016) realizado en La Paz-Bolivia, que encontró que el
proyecto no generó impacto alguno en las familias beneficiarias.
Ordoñez (2021) señala que existe una relación positiva entre el fondo PROCOMPITE y la calidad de
vida de los beneficiarios, con un alto nivel de confianza, aunque esta relación se caracteriza por ser
moderadamente débil. Los resultados obtenidos en su estudio sobre calidad de vida son similares a los
hallazgos de la presente investigación.
En forma similar, en su investigación sobre el proyecto IMPULSO JOVEN, Fababa (2017) señala que
el nivel de autoempleo de las organizaciones juveniles en el grupo de beneficiarios oscila entre 69,01%
para un nivel regular y 29,58% para un nivel alto. Mientras que el nivel de autoempleo con el grupo no
beneficiario del proyecto está en el nivel alto con 1,41%, el nivel regular con 57,75% y el nivel bajo con
40,85%. Concluyó que el proyecto IMPULSO JOVEN tiene impacto en el nivel de autoempleo de las
organizaciones juveniles de la Región San Martin. Sus resultados son similares al presente estudio, en
el que se determinó que el proyecto de inversión contribuyó a que un 70% de la población beneficiaria
logre generar oportunidades de autoempleo.
Jara (2019), en su investigación evidencia que el programa de desarrollo alternativo integral y sostenible
PIRDAIS 2014-2016, ejecutado en el distrito de Dámaso Beraun, provincia Leoncio Prado, región
Huánuco, tuvo un efecto favorable en el empleo y los niveles de ingreso familiar, por el incremento en
la producción y productividad del café. Esto trajo consigo una mejora en la calidad de vida, es decir,
generó un impacto positivo en el nivel de bienestar social de la población. Estos resultados son similares
pág. 8401
a los determinados en esta investigación, donde se determina que la ejecución del proyecto influye
favorablemente en la calidad de vida de la población beneficiaria.
Alarcón (2016) reporta, entre sus principales hallazgos, que el proyecto no tuvo impacto en las familias
beneficiarias en relación con los objetivos para los cuales fue diseñado. Este resultado contrasta con los
hallazgos de la presente investigación, que demuestra que el proyecto de inversión sí influye
positivamente en la calidad de vida de la población beneficiaria. Según los resultados del análisis
marginal, se observa que las familias participantes en este tipo de proyectos tienen una probabilidad un
8% mayor de mejorar su calidad de vida en comparación con aquellas que no acceden a estos proyectos.
a los determinados en esta investigación, donde se determina que la ejecución del proyecto influye
favorablemente en la calidad de vida de la población beneficiaria.
Alarcón (2016) reporta, entre sus principales hallazgos, que el proyecto no tuvo impacto en las familias
beneficiarias en relación con los objetivos para los cuales fue diseñado. Este resultado contrasta con los
hallazgos de la presente investigación, que demuestra que el proyecto de inversión sí influye
positivamente en la calidad de vida de la población beneficiaria. Según los resultados del análisis
marginal, se observa que las familias participantes en este tipo de proyectos tienen una probabilidad un
8% mayor de mejorar su calidad de vida en comparación con aquellas que no acceden a estos proyectos.
pág. 8402
Tabla 6. Resultados de la encuesta sobre la ejecución del proyectoTotalmente en
desacuerdo /
Totalmente
insatisfecho
En desacuerdo
/ Insatisfecho Indiferente De acuerdo /
Satisfecho
Totalmente de
acuerdo /
Totalmente
satisfecho
El proyecto de inversión ejecutado fue pertinente 7,23 0,30 0 33,13 59,34
El PIP fue ejecutado en un periodo u horizonte de tiempo adecuado y necesario 0 6,02 0,90 72,89 20,18
Costo del proyecto adecuado 0 3,61 12,65 62,95 20,78
Las organizaciones, emprendimientos y empresas de jóvenes que fueron constituidos con el apoyo
y/o a través del PIP reciben mantenimiento para garantizar su sostenibilidad. 0 9,94 0,90 49,1 40,06
Con la inserción de las microempresas se logró brindar servicios de calidad en las cadenas
productivas de la provincia 0 0,3 2,41 64,16 33,13
Satisfacción con la asistencia técnica, capacitaciones, talleres y articulación que se implementaron con
el PIP 0 1,51 1,51 55,42 41,57
La implementación del PIP contribuyó a mejorar su calidad de vida y la de su familia 0 3,92 6,93 53,61 35,54
Encuesta sobre la ejecución del proyecto
Opinión (%)
Tabla 6. Resultados de la encuesta sobre la ejecución del proyectoTotalmente en
desacuerdo /
Totalmente
insatisfecho
En desacuerdo
/ Insatisfecho Indiferente De acuerdo /
Satisfecho
Totalmente de
acuerdo /
Totalmente
satisfecho
El proyecto de inversión ejecutado fue pertinente 7,23 0,30 0 33,13 59,34
El PIP fue ejecutado en un periodo u horizonte de tiempo adecuado y necesario 0 6,02 0,90 72,89 20,18
Costo del proyecto adecuado 0 3,61 12,65 62,95 20,78
Las organizaciones, emprendimientos y empresas de jóvenes que fueron constituidos con el apoyo
y/o a través del PIP reciben mantenimiento para garantizar su sostenibilidad. 0 9,94 0,90 49,1 40,06
Con la inserción de las microempresas se logró brindar servicios de calidad en las cadenas
productivas de la provincia 0 0,3 2,41 64,16 33,13
Satisfacción con la asistencia técnica, capacitaciones, talleres y articulación que se implementaron con
el PIP 0 1,51 1,51 55,42 41,57
La implementación del PIP contribuyó a mejorar su calidad de vida y la de su familia 0 3,92 6,93 53,61 35,54
Encuesta sobre la ejecución del proyecto
Opinión (%)
pág. 8403
CONCLUSIONES
La implementación del proyecto "Mejoramiento de la competitividad de la microempresa en las
cadenas productivas con jóvenes organizados de la región San Martín" ha tenido un impacto
significativo en la calidad de vida de los jóvenes beneficiarios de la provincia de San Martín. El
88% de los participantes superó problemas relacionados con la gestión técnica y empresarial, el
85% considera que su calidad de vida ha mejorado, y el 70% logró crear oportunidades de
autoempleo. Además, el 90% se siente satisfecho con sus logros, y el 22% logró poner en marcha
un emprendimiento.
El proyecto cumplió su propósito de satisfacer las necesidades de los jóvenes beneficiarios, según
los indicadores del MEF, con un 92% de aprobación en cuanto a la satisfacción de las necesidades
de la población y un 82% que considera el proyecto de alta relevancia. Además, mostró eficiencia,
ya que se ejecutó en un 10,45% menos tiempo del planeado y sin sobrecostos. El 89% de los
beneficiarios confirma que existen acciones de mantenimiento que aseguran la sostenibilidad del
proyecto.
En términos de eficacia, el proyecto alcanzó su objetivo principal de mejorar la calidad de los
servicios y promover la integración de las microempresas en las cadenas productivas, con un 97%
de los participantes confirmando que el objetivo fue logrado. En general, el 85% de los
beneficiarios considera que su calidad de vida ha mejorado gracias al proyecto.
Finalmente, un análisis marginal indica que las familias beneficiarias tienen un 8% más de
probabilidad de mejorar su calidad de vida en comparación con aquellas que no han participado
en este tipo de iniciativas.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Aguilar-Barojas, S. (2005). Fórmulas para el cálculo de la muestra en investigaciones de salud.
Salud en Tabasco, 11(1-2), 333-338.
Alarcón, V.L. (2016). Evaluación Ex Post del Proyecto Mejorando la Calidad de Vida de la
Familia desde la Cocina en el Municipio de la Asunta del Departamento de la Paz,
Bolivia [Tesis de Maestría, Universidad Mayor de San Andrés]. La Paz. 119 p.
CONCLUSIONES
La implementación del proyecto "Mejoramiento de la competitividad de la microempresa en las
cadenas productivas con jóvenes organizados de la región San Martín" ha tenido un impacto
significativo en la calidad de vida de los jóvenes beneficiarios de la provincia de San Martín. El
88% de los participantes superó problemas relacionados con la gestión técnica y empresarial, el
85% considera que su calidad de vida ha mejorado, y el 70% logró crear oportunidades de
autoempleo. Además, el 90% se siente satisfecho con sus logros, y el 22% logró poner en marcha
un emprendimiento.
El proyecto cumplió su propósito de satisfacer las necesidades de los jóvenes beneficiarios, según
los indicadores del MEF, con un 92% de aprobación en cuanto a la satisfacción de las necesidades
de la población y un 82% que considera el proyecto de alta relevancia. Además, mostró eficiencia,
ya que se ejecutó en un 10,45% menos tiempo del planeado y sin sobrecostos. El 89% de los
beneficiarios confirma que existen acciones de mantenimiento que aseguran la sostenibilidad del
proyecto.
En términos de eficacia, el proyecto alcanzó su objetivo principal de mejorar la calidad de los
servicios y promover la integración de las microempresas en las cadenas productivas, con un 97%
de los participantes confirmando que el objetivo fue logrado. En general, el 85% de los
beneficiarios considera que su calidad de vida ha mejorado gracias al proyecto.
Finalmente, un análisis marginal indica que las familias beneficiarias tienen un 8% más de
probabilidad de mejorar su calidad de vida en comparación con aquellas que no han participado
en este tipo de iniciativas.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Aguilar-Barojas, S. (2005). Fórmulas para el cálculo de la muestra en investigaciones de salud.
Salud en Tabasco, 11(1-2), 333-338.
Alarcón, V.L. (2016). Evaluación Ex Post del Proyecto Mejorando la Calidad de Vida de la
Familia desde la Cocina en el Municipio de la Asunta del Departamento de la Paz,
Bolivia [Tesis de Maestría, Universidad Mayor de San Andrés]. La Paz. 119 p.
pág. 8404
Arce, C.M. (2021). Impacto del proyecto "Mejoramiento de la competitividad de la microempresa
en las cadenas productivas con jóvenes organizados de la región San Martín" en la
población joven económicamente activa de la región durante el periodo 2008 al 2017
[Tesis de Maestría, Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle]. Lima.
66 p.
Arcos, L.P. (2020). Evaluación ex post en la ejecución de la inversión pública del Puente
Domingo Savio [Tesis de Maestría, Universidad Nacional del Centro del Perú].
Huancayo, Junín. 83 p.
Badía, X., & Alonso, J. (2007). Medidas genéricas de calidad de vida relacionada con la salud.
En La medida de la salud: Guía de escalas de medición en español (pp. 27-46). Madrid,
España: EDITTEC.
Bausela, E. (2012). Envejecimiento activo. Contribuciones de la psicología. Indivisa. Boletín de
Estudios e Investigación, 13, 214-216.
Botero de Mejía, B.E., & Pico, M.E. (2007). Calidad de vida relacionada con la salud en adultos
mayores de 60 años: Una aproximación teórica. Revista de Salud Pública, 6(2), 152-160.
Chaudhry, S.M., Chen, X.H., Ahmed, R., & Nasir, M.A. (2023). Risk modelling of ESG
(environmental, social, and governance), healthcare, and financial sectors. Risk Analysis,
00, 1-19. https://doi.org/10.1111/risa.14195
De la Cruz, P.R. (2020). El hipotético-deductivismo en la explicación de las ciencias sociales.
Horizonte de la Ciencia, 10(18).
https://doi.org/10.26490/uncp.horizonteciencia.2020.18.397
Fababa, Z. (2017). Impacto del proyecto impulso joven en los servicios de autoempleo de las
organizaciones juveniles de la Región San Martín [Tesis de Maestría, Universidad César
Vallejo]. Trujillo, Perú. 60 p.
Fernández, R. (2009). Un nuevo paradigma en el estudio del envejecimiento. En Envejecimiento
activo: Contribuciones de la psicología (pp. 15-34). Madrid: Psicología Pirámide.
Arce, C.M. (2021). Impacto del proyecto "Mejoramiento de la competitividad de la microempresa
en las cadenas productivas con jóvenes organizados de la región San Martín" en la
población joven económicamente activa de la región durante el periodo 2008 al 2017
[Tesis de Maestría, Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle]. Lima.
66 p.
Arcos, L.P. (2020). Evaluación ex post en la ejecución de la inversión pública del Puente
Domingo Savio [Tesis de Maestría, Universidad Nacional del Centro del Perú].
Huancayo, Junín. 83 p.
Badía, X., & Alonso, J. (2007). Medidas genéricas de calidad de vida relacionada con la salud.
En La medida de la salud: Guía de escalas de medición en español (pp. 27-46). Madrid,
España: EDITTEC.
Bausela, E. (2012). Envejecimiento activo. Contribuciones de la psicología. Indivisa. Boletín de
Estudios e Investigación, 13, 214-216.
Botero de Mejía, B.E., & Pico, M.E. (2007). Calidad de vida relacionada con la salud en adultos
mayores de 60 años: Una aproximación teórica. Revista de Salud Pública, 6(2), 152-160.
Chaudhry, S.M., Chen, X.H., Ahmed, R., & Nasir, M.A. (2023). Risk modelling of ESG
(environmental, social, and governance), healthcare, and financial sectors. Risk Analysis,
00, 1-19. https://doi.org/10.1111/risa.14195
De la Cruz, P.R. (2020). El hipotético-deductivismo en la explicación de las ciencias sociales.
Horizonte de la Ciencia, 10(18).
https://doi.org/10.26490/uncp.horizonteciencia.2020.18.397
Fababa, Z. (2017). Impacto del proyecto impulso joven en los servicios de autoempleo de las
organizaciones juveniles de la Región San Martín [Tesis de Maestría, Universidad César
Vallejo]. Trujillo, Perú. 60 p.
Fernández, R. (2009). Un nuevo paradigma en el estudio del envejecimiento. En Envejecimiento
activo: Contribuciones de la psicología (pp. 15-34). Madrid: Psicología Pirámide.
pág. 8405
Gobierno Regional de San Martín. (2013). Expediente técnico: Mejoramiento de la
competitividad de la microempresa en las cadenas productivas con jóvenes organizados
de la región San Martín.
Gómez, M., & Sabeh, E. (2024). Studocu.
https://www.studocu.com/es-mx/document/universidad-juarez-autonoma-de-
tabasco/cultura-ambiental/calidad-de-vida-evolucion-del-concepto/95. Acceso en: 3 dic.
2024.
González, R., & Santiago, Y.D. (2023). El método hipotético deductivo de Karl Popper en los
estudiantes de la Educación Básica Regular en Perú. Educación, 29(2).
https://doi.org/10.33539/educacion.2023.v29n2.3045
González-Celis, A. (2024). Páginas Personales UNAM.
http://paginaspersonales.unam.mx/presentacions/. Acceso en: 3 dic. 2024.
Hernández, A. (2008). El método hipotético-deductivo como legado del positivismo lógico y el
racionalismo crítico: Su influencia en la economía. Ciencias Económicas, 26(2), 183-195.
INEI – Instituto Nacional de Estadística e Informática. (2024). Resultados Definitivos de los
Censos Nacionales 2017: San Martín. XII de Población, VII de Vivienda y III de
Comunidades Indígenas.
https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1573/. Acceso
en: 3 dic. 2024.
IPE - Instituto Peruano de Economía. (2024). Informes. https://www.ipe.org.pe/portal/salario-del-
56-de-jovenes-es-menor-quena-canasta-
minima/#:~:text=Empleo%20juvenil%20tras%20la%20pandemia&text=Seg%C3%BAn
%20cifras%20de%20la%20Encuesta,m%C3%A1s%20a%C3%B1os%E2%80%93%20d
e%2068.1%25. Acceso en: 3 dic. 2024.
Jara, A.K. (2019). Evaluación ex post del Programa de Desarrollo Alternativo Integral y
Sostenible ‘PIRDAIS’ 2014-2016 ejecutado en el distrito de Dámaso Beraun, provincia
Gobierno Regional de San Martín. (2013). Expediente técnico: Mejoramiento de la
competitividad de la microempresa en las cadenas productivas con jóvenes organizados
de la región San Martín.
Gómez, M., & Sabeh, E. (2024). Studocu.
https://www.studocu.com/es-mx/document/universidad-juarez-autonoma-de-
tabasco/cultura-ambiental/calidad-de-vida-evolucion-del-concepto/95. Acceso en: 3 dic.
2024.
González, R., & Santiago, Y.D. (2023). El método hipotético deductivo de Karl Popper en los
estudiantes de la Educación Básica Regular en Perú. Educación, 29(2).
https://doi.org/10.33539/educacion.2023.v29n2.3045
González-Celis, A. (2024). Páginas Personales UNAM.
http://paginaspersonales.unam.mx/presentacions/. Acceso en: 3 dic. 2024.
Hernández, A. (2008). El método hipotético-deductivo como legado del positivismo lógico y el
racionalismo crítico: Su influencia en la economía. Ciencias Económicas, 26(2), 183-195.
INEI – Instituto Nacional de Estadística e Informática. (2024). Resultados Definitivos de los
Censos Nacionales 2017: San Martín. XII de Población, VII de Vivienda y III de
Comunidades Indígenas.
https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1573/. Acceso
en: 3 dic. 2024.
IPE - Instituto Peruano de Economía. (2024). Informes. https://www.ipe.org.pe/portal/salario-del-
56-de-jovenes-es-menor-quena-canasta-
minima/#:~:text=Empleo%20juvenil%20tras%20la%20pandemia&text=Seg%C3%BAn
%20cifras%20de%20la%20Encuesta,m%C3%A1s%20a%C3%B1os%E2%80%93%20d
e%2068.1%25. Acceso en: 3 dic. 2024.
Jara, A.K. (2019). Evaluación ex post del Programa de Desarrollo Alternativo Integral y
Sostenible ‘PIRDAIS’ 2014-2016 ejecutado en el distrito de Dámaso Beraun, provincia
pág. 8406
Leoncio Prado, región Huánuco [Tesis para optar el título profesional de Economista,
Universidad Nacional Hermilio Valdizán]. Huánuco, Perú. 122 p.
Laudagé, C., Desmettre, S., & Wenzel, J. (2019). Severity modeling of extreme insurance claims
for tariffication. Insurance: Mathematics and Economics, 88, 77-92.
https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2019.06.002
Ludi, M. (2011). Envejecer en el actual contexto. Problemáticas y desafíos. Revista Cátedra
Paralela, 8. https://catedraparalela.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/122/101.
Acceso en: 3 dic. 2024.
MEF – Ministerio de Economía y Finanzas. (2024). Pautas Generales Evaluación ExPost.
https://www.mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/Evaluacion_ExPost/Instrumentos
Metodologicos/PAUTAS_GENERALES_EVAL_EX_POST.pdf. Acceso en: 3 dic.
2024.
MEF - Ministerio de Economía y Finanzas. (2024). Glosario de Inversión Pública.
https://www.mef.gob.pe/es/glosario-de-inversion-publica. Acceso en: 3 dic. 2024.
MEF - Ministerio de Economía y Finanzas. (2024). Dirección General de Programación
Multianual de Inversiones - DGPMI. Lineamientos para la Evaluación Ex Post de Corto
Plazo.
https://www.mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/Metodologias_Generales_PI/Line
amientos_Evaluacion_Ex_Post_Corto_Plazo.pdf. Acceso en: 3 dic. 2024.
MEF - Ministerio de Economía y Finanzas. (2024). Metodología general para evaluar la calidad
de la declaratoria de viabilidad de proyectos de inversión y la calidad de la identificación
y aprobación de las inversiones de optimización, de ampliación marginal, de
rehabilitación y de reposición (IOARR).
https://www.mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/anexos/anexo_RD0006_2022EF6301.pdf.
Acceso en: 3 dic. 2024.
Leoncio Prado, región Huánuco [Tesis para optar el título profesional de Economista,
Universidad Nacional Hermilio Valdizán]. Huánuco, Perú. 122 p.
Laudagé, C., Desmettre, S., & Wenzel, J. (2019). Severity modeling of extreme insurance claims
for tariffication. Insurance: Mathematics and Economics, 88, 77-92.
https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2019.06.002
Ludi, M. (2011). Envejecer en el actual contexto. Problemáticas y desafíos. Revista Cátedra
Paralela, 8. https://catedraparalela.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/122/101.
Acceso en: 3 dic. 2024.
MEF – Ministerio de Economía y Finanzas. (2024). Pautas Generales Evaluación ExPost.
https://www.mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/Evaluacion_ExPost/Instrumentos
Metodologicos/PAUTAS_GENERALES_EVAL_EX_POST.pdf. Acceso en: 3 dic.
2024.
MEF - Ministerio de Economía y Finanzas. (2024). Glosario de Inversión Pública.
https://www.mef.gob.pe/es/glosario-de-inversion-publica. Acceso en: 3 dic. 2024.
MEF - Ministerio de Economía y Finanzas. (2024). Dirección General de Programación
Multianual de Inversiones - DGPMI. Lineamientos para la Evaluación Ex Post de Corto
Plazo.
https://www.mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/Metodologias_Generales_PI/Line
amientos_Evaluacion_Ex_Post_Corto_Plazo.pdf. Acceso en: 3 dic. 2024.
MEF - Ministerio de Economía y Finanzas. (2024). Metodología general para evaluar la calidad
de la declaratoria de viabilidad de proyectos de inversión y la calidad de la identificación
y aprobación de las inversiones de optimización, de ampliación marginal, de
rehabilitación y de reposición (IOARR).
https://www.mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/anexos/anexo_RD0006_2022EF6301.pdf.
Acceso en: 3 dic. 2024.
pág. 8407
OECD/DAC - Organisation for Economic Co-operation and Development/ Development
Assistance Committee. (1991). Principles for the Evaluation of Development Assistance.
Organisation for Economic Co-operation and Development.
OIT - Organización Internacional del Trabajo. (2022). Tendencias Mundiales del Empleo Juvenil
2022.
https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---
publ/documents/publication/wcms_853332.pdf. Acceso en: 3 dic. 2024.
Ordoñez, B.J. (2021). El fondo Procompite y la calidad de vida de los beneficiarios de Huando
del departamento de Huancavelica – 2013 [Tesis de Maestría, Universidad Nacional de
Huancavelica]. Huancavelica, Perú. 161 p.
Salehi, M., Zimon, G., Arianpoor, A., & Gholezoo, F.E. (2022). The impact of investment
efficiency on firm value and moderating role of institutional ownership and board
independence. Journal of Risk and Financial Management, 15(4), 1-13.
https://doi.org/10.3390/jrfm15040170
Urzúa, A., & Caqueo, A. (2024). Calidad de vida: Una revisión teórica del concepto. Redalyc.
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=78523000006. Acceso en: 3 dic. 2024.
Velarde, E., & Avila, C. (2002). Evaluación de la calidad de vida. Salud pública, México.
Vizcaíno, P.I., Cedeño, R.J., & Maldonado, I.A. (2023). Metodología de la investigación
científica: Guía práctica. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(4), 9723-
9762. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.7658
Wadsworth, J.L., Tawn, J.A., Davison, A.C., & Elton, D.M. (2017). Modelling Across Extremal
Dependence Classes. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical
Methodology, 79(1), 149-175. https://doi.org/10.1111/rssb.12157
Wooldridge, J.M. (2020). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7ª ed.). Boston, MA:
Cengage. 826 p.
Zulaica, L., & Rampoldi, R. (2009). Habitabilidad y Calidad de Vida en tres barrios del límite
urbano-rural de la ciudad de Mar del Plata. Argentina: Provincia de Buenos Aires.
OECD/DAC - Organisation for Economic Co-operation and Development/ Development
Assistance Committee. (1991). Principles for the Evaluation of Development Assistance.
Organisation for Economic Co-operation and Development.
OIT - Organización Internacional del Trabajo. (2022). Tendencias Mundiales del Empleo Juvenil
2022.
https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---
publ/documents/publication/wcms_853332.pdf. Acceso en: 3 dic. 2024.
Ordoñez, B.J. (2021). El fondo Procompite y la calidad de vida de los beneficiarios de Huando
del departamento de Huancavelica – 2013 [Tesis de Maestría, Universidad Nacional de
Huancavelica]. Huancavelica, Perú. 161 p.
Salehi, M., Zimon, G., Arianpoor, A., & Gholezoo, F.E. (2022). The impact of investment
efficiency on firm value and moderating role of institutional ownership and board
independence. Journal of Risk and Financial Management, 15(4), 1-13.
https://doi.org/10.3390/jrfm15040170
Urzúa, A., & Caqueo, A. (2024). Calidad de vida: Una revisión teórica del concepto. Redalyc.
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=78523000006. Acceso en: 3 dic. 2024.
Velarde, E., & Avila, C. (2002). Evaluación de la calidad de vida. Salud pública, México.
Vizcaíno, P.I., Cedeño, R.J., & Maldonado, I.A. (2023). Metodología de la investigación
científica: Guía práctica. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(4), 9723-
9762. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.7658
Wadsworth, J.L., Tawn, J.A., Davison, A.C., & Elton, D.M. (2017). Modelling Across Extremal
Dependence Classes. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical
Methodology, 79(1), 149-175. https://doi.org/10.1111/rssb.12157
Wooldridge, J.M. (2020). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7ª ed.). Boston, MA:
Cengage. 826 p.
Zulaica, L., & Rampoldi, R. (2009). Habitabilidad y Calidad de Vida en tres barrios del límite
urbano-rural de la ciudad de Mar del Plata. Argentina: Provincia de Buenos Aires.