La distribución espacial del PIB
Resumen
El Estado cuenta con una primera aproximación cuantitativa que dota a los gobiernos con una medición de crecimiento de la producción, renta y gasto en el corto plazo, el indicador del Producto Interno Bruto.
La información que provee posibilita una adecuada planeación de la Política Económica, sin embargo, la dinámica económica en México aparenta encontrarse en una situación inercial que amplía la brecha de ingreso y el rezago social, permeando en las diferentes dimensiones sociales. Dada esta problemática, se destaca la necesidad de contar con indicadores locales racionales que integren al ciudadano en una lógica de conciencia contributiva, esclareciendo el entendimiento común sobre el pago de tributos y su aplicación en el gasto corriente y la inversión pública. El presente trabajo desarrolla un análisis cuantitativo basado en un modelo lineal que permite estimar la distribución del PIB real a nivel municipal, proporcionando un indicador con información oportuna y puntual de la unidad subnacional mínima y de mayor heterogeneidad en el sistema federal.
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Citas
Appendini, K. A. (1978). Producto interno bruto por entidades federativas 1900, 1940, 1950 y 1960. El Colegio de México, mimeografiado.
Claudio, J., Heinisch, K., y Holtemöller, O. (2020). Nowcasting East German GDP growth: a MIDAS approach. Empirical Economics, 58(1), 29-54.
Castañeda Aza, J. A. (2019). Estimación del ingreso promedio por localidades en Bogotá mediante el uso de muestreo en áreas pequeñas. Universidad Santo Tomás. Colombia. Pp. 18.
Castañeda, J., Télleza, C., y Fúquene, J. (2019). Una alternativa para la estimación del ingreso promedio mediante métodos de estimación en áreas pequeñas. arXiv preprint arXiv:1907.05387.
Chow, G. y Lin, A.L. (1971) "Best linear unbiased distribution and extrapolation of economic time series by related series", Review of Economic and Statistics, vol. 53, n. 4, p. 372- 375.
Consejo Nacional de Población, CONAPO. (2019). “Proyecciones de los municipios de México, 2015-2030”. CONAPO.
De Appendini, K. A., Murayama, D., & Domínguez, R. M. (1972). Desarrollo desigual en México, 1900 y 1960. Demografía y economía, 6(1), 1-39.
Enflo, K., Henning, M., & Schön, L. (2018). Regional convergence and divergence in Sweden, 1860–2010: Evidence from Swedish historical regional GDP data 1. In The Economic Development of Europe’s Regions (pp. 291-309). Routledge.
Enflo, K., y Missiaia, A. (2017). Between Malthus and the industrial take-off: regional inequality in Sweden, 1571-1850. (Lund Papers in Economic History. General Issues; No. 2017:168). Department of Economic History, Lund University.
Esquivel, G. (1999), “Convergencia regional en México, 1940-1995”, EL TRIMESTRE ECONÓMICO, vol. LXVI, núm. 264, pp. 725-761.
Fay, R. E. y Herriot, R. A. (1979), ‘Estimates of income for small places: An application of James-Stein procedures to census data’, Journal of the American Statistical Association 74(366), 269–277.
Ferré, C., Ferreira, F. H., y Lanjouw, P. (2012). Is There a Metropolitan Bias? The relationship between poverty and city size in a selection of developing countries. The World Bank Economic Review, 26(3), 351-382.
German-Soto, V. (2005). Generación del producto interno bruto mexicano por entidad federativa, 1940-1992. El trimestre económico, 617-653.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi). (2017). Sistema de Cuentas Nacionales de México. Fuentes y metodologías. Indicador Trimestral de la Actividad Económica Estatal. Año base 2013.
Mendoza, M. (1997), “Modelo de desagregación del PIB por Entidad Federativa, 1970-1995”, Clemente Ruiz, Michael Piore y Enrique Dussel (coordinadores), Pensar globalmente y actuar regionalmente, México, Editorial Jus.
Molina, I., Nandram, B., y Rao, J. N. K. (2014). Small area estimation of general parameters with application to poverty indicators: A hierarchical Bayes approach. The Annals of Applied Statistics, 8(2), 852-885.
Molina, I., y Rao, J. N. K. (2010). Small area estimation of poverty indicators. Canadian Journal of Statistics, 38(3), 369-385.
Romero Romero, J. J. (2018). Un modelo Fay-Herriot espacial para estimar la tasa de embarazo adolescente en Colombia. Universidad Santo Tomás. Colombia. Pp. 14.
Tellez Piñerez, Cristian Fernando (2020). Una aplicación de estimación de áreas pequeñas utilizando imputación múltiple con modelos logísticos de tres parámetros en pruebas estandarizadas. Tesis doctoral. Universidad Nacional de Colombia.
Unikel, L., Crescencio Ruiz-Chiapetto y Garza, G. (1978), México: Desarrollo urbano e implicaciones futuras, México, El Colegio de México.
Romero Romero, J. J. Un modelo Fay-Herriot espacial para estimar la tasa de embarazo adolescente en Colombia.
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