Modelación de la sobrepoblación relativa en localidades de Chiapas: análisis espacial bayesiano
PDF
XML

Palabras clave

Oferta laboral
modelos gaussianos
distribución espacial
Chiapas

Cómo citar

Calderón Villarreal, C., Núñez Medina, G., & Hernandez Bielma, L. (2022). Modelación de la sobrepoblación relativa en localidades de Chiapas: análisis espacial bayesiano. Economía Sociedad Y Territorio, 23(71), 159–183. https://doi.org/10.22136/est20231968

Resumen

El objetivo de este trabajo es identificar patrones de distribución espacial de la sobrepoblación relativa, medida por la Población Económicamente Activa y la migración, en localidades del estado de Chiapas en 2020. Se aplican técnicas de análisis exploratorio de datos espaciales y modelos gaussianos latentes y se utiliza la tasa de inmigración como covariable en dos modelos empíricos distintos. El ajuste de dichos modelos se realiza empleando el paquete R-INLA. Los resultados parecen indicar la existencia de un conjunto de conglomerados y agrupaciones espaciales de PEA alrededor de la capital del estado de Chiapas.

https://doi.org/10.22136/est20231968
PDF
XML

Citas

Acemoglu, Daron y Autor David (2011), “Skills, tasks and technologies: implications for employment and earnings”, en David Card y Orley Ashenfelter (eds.), Handbook of Labor Economics, vol. 4, Ámsterdam, North Holland, pp. 1043-1171.

Acemoglu, Daron (2002), “Technical Change, Inequality and the Labor Market”, Journal of Economic Literature, 40 (1), Nashville, American Economic Association, pp. 7-72, doi: http://dx.doi.org/10.1257/0022051026976

Acevedo Bohórquez, Ingrid y Velásquez Ceballos, Ermilson (2008), “Algunos conceptos de la econometría espacial y el análisis exploratorio de datos espaciales”, Ecos de Economía, 12 (27), Medellín, Universidad EAFIT, pp. 9-34.

Aleksynska, Mariya (2014), “Deregulating labour markets: how robust is the analysis of recent IMF working papers?”, Conditions of work and employment series, núm. 47, Ginebra, International Labour Organization, <https://acortar.link/3QKiFM>, 5 de noviembre de 2021.

Anselin, Luc (1995), “Local Indicators of Spatial Association—LISA”, Geographical Analysis, 27 (2), Columbus, Wiley, pp. 93-111, doi: https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x

Becker, Gary; Glaeser, Edward y Murphy, Kevin (1999), “Population and Economic Growth”, American Economic Review, 89 (2), Nashville, American Economic Association, pp. 145-149.

Blangiardo, Marta y Cameletti, Michela (2015), Spatial and Spatiotemporal Bayesian Models with R-INLA, Chichester, Wiley.

Borjas, George J. (1994), “The Economics of Inmigration”, Journal of Economic Literature, vol. 32, Nashville, American Economic Association, pp. 1667-1717.

Castillo, Manuel Ángel y Vázquez Olivera Mario (2010), “Los inmigrantes guatemaltecos en México: antecedentes históricos y situación actual”, en Ernesto Rodríguez Chávez (coord.), Extranjeros en México: continuidades y nuevas aproximaciones, Ciudad de México, Instituto Nacional de Migración/Centro de Estudios Migratorios/DGE Ediciones, pp. 237-273.

Chasco, Coro (2003), Econometría espacial aplicada a la predicciónextrapolación de datos microterritoriales, Madrid, Consejería de Economía e Innovación Tecnológica.

Conapo (Consejo Nacional de Población) (2018) “Proyecciones de la población de méxico y de las entidades federativas, 2016-2050”, Ciudad de México, Conapo-Secretaría de Gobernación, <https://acortar.link/mlXi5s>, 12 de octubre de 2022.

Cressie, Noel (1985), “Fitting variogram models of weighted least squares”, Journal of the International Association of Mathematical Geology, núm. 17, Springer, 563-586, doi: https://doi.org/10.1007/BF01032109

Cressie, Noel (1993), Statistics for spatial data, Nueva York, Wiley.

Delaunay, Daniel (2007), “Relaciones entre pobreza, migración y movilidad: dimensiones territorial y contextual”, Notas de Población, núm. 84, Santiago de Chile, Cepal, pp. 87-130, <https://acortar.link/kldUBN>, 7 de noviembre de 2021.

Fuglstad, Geir-Arne; Simpon, Daniel; Lindgren, Finn y Rue, Håvard (2015), “Interpretable priors for hyperparameters for gaussian random fields”, documento de trabajo núm. 15-03, Coventry, University of Warwick.

Gamerman, Dani y Lopes, Hedibert F. (2006), Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Nueva York, Chapman y Hall/CRC.

Getis, Arthur y Ord, J.K. (1992), “The analysis of spatial association by use of distance statistic”, Geographical Analysis, 24 (3), Columbus, Wiley, pp. 189-206, doi: https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x

Inegi (Instituto Nacional de Estadística y Geografía) (2021), “PEA, ocupación, empleo y remuneraciones”, Aguascalientes, Inegi, <https://acortar.link/DGUQ3O>, 15 de junio de 2021.

Inegi (Instituto Nacional de Estadística y Geografía) (2020), “Resultados del Censo Nacional de Población y Vivienda 2020”, Aguascalientes, Inegi, <https://acortar.link/0tL77>, 11 de junio de 2021.

Ingebrigtsen, Rikke; Lindgren, Finn y Steinsland, Ingelin (2014), “Spatial models with explanatory variables in the dependence structure”, Spatial Statistics, vol. 8, Somerset, Universidad de Bath, pp. 20-38, doi: https://doi.org/10.1016/j.spasta.2013.06.002

Katz, Lawrence F. y Murphy, Kevin M. (1992), “Changes in Relative Wages: Supply and Demand Factors”, The Quarterly Journal of Economics, 107 (1), Oxford, Oxford University Press, pp. 35-78, <https://acortar.link/qSF6h1>, 21 de julio de 2021.

Keynes, John M. (1943), Teoría general de la ocupación, el interés y el dinero, México, Fondo de Cultura Económica.

Krainski, Elias; Lindgren, Finn; Simpson, Daniel y Rue, Håvard (2016), “The R-INLA tutorial on SPDE models”, <https://bit.ly/3BuWENX>, 14 de junio del 2021.

Krusell, Per, Ohanian, Lee E., Ríos-Rull, Jose-Víctor y Violante Giovvani, L. (2000), “Capital-Skill Complementarity and Inequality: A Macroeconomic Analysis”, Econometrica, 68 (5), Cleveland, The Econometric Society, pp. 1029-1053.

Kuznets, Simon (1971), “The Contribution of Inmigration to the Growth of Labor Force”, en Stanley L. Fogel y Robert William Engerman (eds.), The Reinterpretation of American Economic History, Nueva York, Harper & Row.

Lindgren, Finn; Rue, Håvard y Lindström, Johan (2011), “An explicit link between gaussian fields and gaussian markov random fields: the stochastic partial differential equation approach”, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), núm. 73, London, The Royal Statistic Society, pp. 423-498, doi: https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2011.00777.x

Martins, Thiago; Simpson, Daniel; Lindgren, Finn y Rue, Håvard (2013), “Bayesian computing with INLA: New features”, Computational Statistics and Data Analysis, núm. 67, Londres, Computational and Methodological Statistics, pp. 68-83, doi: https://doi.org/10.1016/j.csda.2013.04.014

Morales Gamboa, Alberto (2016), “Migraciones laborales y la integración en los mercados de trabajo regionales”, en Carlos Heredia Zubieta (coord.), El sistema migratorio mesoamericano, Tijuana, El Colegio de la Frontera Norte/Centro de Investigación y Docencia Económicas, pp. 63-97.

Nájera Aguirre, Jéssica N. (2017), “Migración, fuerza de trabajo y familia, elementos en la definición del espacio transfronterizo México-Guatemala”, EntreDiversidades. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades, núm. 8, Tuxtla Gutiérrez, Universidad Autónoma de Chiapas, pp. 119-150.

Nurkse, Ragnar (1960), Problemas de formación de capital, Ciudad de México, Fondo de Cultura Económica.

Nychka, Doug; Hammerling, Dorit; Sain, Stephan y Lenssen, Nathan (2013), “LatticeKrig: Multiresolution Kriging based on Markov Random Fields”, Berlín, ResearchGate GmbH, <https://acortar.link/9rU3VZ> 28 de junio de 2021.

Ord, Keith (1975), “Estimation Methods for Models of Spatial Interaction”, Journal of the American Statistical Association, 70 (349), Alexandria, American Statistical Association, Taylor & Francis Ltd, pp. 120-126, doi: https://doi.org/10.2307/2285387

Pressat, Roland (1967), El análisis demográfico: métodos, resultados, aplicaciones, Ciudad de México, Fondo de Cultura Económica.

R Core Team (2018), “R: A language and environment for statistical computing”, Vienna, R Foundation for Statistical Computing, <https://acortar.link/QlqeoN>, 10 de julio de 2021.

Ross, Jhon (2010), “The Transition from Labour-Intensive to Capital-Intensive Growth During Economic Development”, Key Trends in Globalisation, 29 de agosto del 2010, <https://bit.ly/3UQCapJ>, 12 de julio del 2021.

Rozanov, Yu A. (1982), Markov Random Fields, Nueva York, Springer-Verlag, doi: 10.1007/978-1-4613-8190-7_2

Rue, Håvard y Lindgren, Finn (2015), “Bayesian Spatial Modelling with R-INLA”, Journal of Statistical Software, 63 (19), Innsbruck, Universidad de Innsbruck, doi: https://doi.org/10.18637/jss.v063.i19

Rue, Håvard, Martino, Sara y Chopin, Nicolas (2009), “Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models using integrated nested Laplace approximations”, Journal of the Royal Statistical Society, 71 (2), Londres, The Royal Statistical Society, pp. 319-392, doi: https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x

Rue, Håvard y Held, Leonhard (2005), Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications, Nueva York, Chapman & Hall, doi: https://doi.org/10.1201/9780203492024

Licencia Creative Commons
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional.