{"id":{"repo_id":"lima","oai_identifier":"oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/24928"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/lima/oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/24928","repository":{"repo_id":"lima","name":"Universidad de Lima","base_url":"https://repositorio.ulima.edu.pe/oai/request"},"display":{"title":"Impacto del canon minero en el índice de desarrollo humano (IDH) en las principales regiones mineras del Perú. periodo 2017-2024","abstract":"Entre las principales fuentes de ingresos de las regiones mineras del Perú destaca el canon minero, concebido como un mecanismo de redistribución fiscal orientado a promover el desarrollo humano mediante la reducción de la pobreza, la desigualdad y la mejora en la calidad de vida de la población. El objetivo principal del estudio es analizar el efecto de las transferencias del canon minero —medidas a través del Índice de Distribución del Canon, el gasto en educación, transporte y saneamiento financiado con estos recursos, y la eficiencia del gasto público— sobre el Índice de Desarrollo Humano (IDH). El análisis se desarrolla en las principales regiones mineras del Perú —Áncash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Ica, Junín, La Libertad, Lima, Moquegua, Pasco, Puno y Tacna— durante el periodo 2017–2024. Metodológicamente, se emplea un modelo econométrico de datos de panel con efectos fijos de dos vías (Two-Way Fixed Effects), lo que permite controlar la heterogeneidad no observable tanto entre departamentos como a lo largo del tiempo, utilizando información secundaria de fuentes oficiales. Los resultados evidencian que las variables independientes presentan significancia estadística y efectos positivos sobre el IDH; sin embargo, la magnitud de los coeficientes es reducida, lo que indica un impacto marginal limitado. Este resultado se explica principalmente por restricciones en la capacidad técnica y administrativa de los gobiernos subnacionales, ineficiencias en la ejecución del gasto público, problemas de coordinación institucional y la persistencia de conflictos políticos. En consecuencia, si bien el canon minero contribuye al desarrollo humano, su efecto es insuficiente, lo que pone en evidencia la necesidad de fortalecer la gestión pública para maximizar su impacto.","abstract_html":"Entre las principales fuentes de ingresos de las regiones mineras del Perú destaca el canon minero, concebido como un mecanismo de redistribución fiscal orientado a promover el desarrollo humano mediante la reducción de la pobreza, la desigualdad y la mejora en la calidad de vida de la población. El objetivo principal del estudio es analizar el efecto de las transferencias del canon minero —medidas a través del Índice de Distribución del Canon, el gasto en educación, transporte y saneamiento financiado con estos recursos, y la eficiencia del gasto público— sobre el Índice de Desarrollo Humano (IDH). El análisis se desarrolla en las principales regiones mineras del Perú —Áncash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Ica, Junín, La Libertad, Lima, Moquegua, Pasco, Puno y Tacna— durante el periodo 2017–2024. Metodológicamente, se emplea un modelo econométrico de datos de panel con efectos fijos de dos vías (Two-Way Fixed Effects), lo que permite controlar la heterogeneidad no observable tanto entre departamentos como a lo largo del tiempo, utilizando información secundaria de fuentes oficiales. Los resultados evidencian que las variables independientes presentan significancia estadística y efectos positivos sobre el IDH; sin embargo, la magnitud de los coeficientes es reducida, lo que indica un impacto marginal limitado. 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El objetivo principal del estudio es analizar el efecto de las transferencias del canon minero —medidas a través del Índice de Distribución del Canon, el gasto en educación, transporte y saneamiento financiado con estos recursos, y la eficiencia del gasto público— sobre el Índice de Desarrollo Humano (IDH). El análisis se desarrolla en las principales regiones mineras del Perú —Áncash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Ica, Junín, La Libertad, Lima, Moquegua, Pasco, Puno y Tacna— durante el periodo 2017–2024. Metodológicamente, se emplea un modelo econométrico de datos de panel con efectos fijos de dos vías (Two-Way Fixed Effects), lo que permite controlar la heterogeneidad no observable tanto entre departamentos como a lo largo del tiempo, utilizando información secundaria de fuentes oficiales. Los resultados evidencian que las variables independientes presentan significancia estadística y efectos positivos sobre el IDH; sin embargo, la magnitud de los coeficientes es reducida, lo que indica un impacto marginal limitado. Este resultado se explica principalmente por restricciones en la capacidad técnica y administrativa de los gobiernos subnacionales, ineficiencias en la ejecución del gasto público, problemas de coordinación institucional y la persistencia de conflictos políticos. En consecuencia, si bien el canon minero contribuye al desarrollo humano, su efecto es insuficiente, lo que pone en evidencia la necesidad de fortalecer la gestión pública para maximizar su impacto.","Among the main sources of revenue for Peru’s mining regions, the mining canon stands out as a fiscal redistribution mechanism aimed at promoting human development by reducing poverty and inequality, as well as improving the population’s quality of life. The main objective of this study is to analyze the effect of mining canon transfers—measured through the Canon Distribution Index, spending on education, transportation, and sanitation financed by these resources, and public expenditure efficiency—on the Human Development Index (HDI). The analysis focuses on the principal mining regions of Peru—Ancash, Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Ica, Junín, La Libertad, Lima, Moquegua, Pasco, Puno, and Tacna—over the period 2017–2024. Methodologically, a panel data econometric model with two-way fixed effects is employed, allowing for the control of unobservable heterogeneity across regions and over time, using secondary data from official sources. The results show that the explanatory variables are statistically significant and have positive effects on the HDI; however, the magnitude of the coefficients is small, indicating a limited marginal impact. This outcome is mainly explained by constraints in the technical and administrative capacity of subnational governments, inefficiencies in public spending execution, institutional coordination problems, and the persistence of political conflicts. 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