Multi‐dimensional analysis of regional inequality: The case of higher educational facilities in Spain

Abstract

Several major changes in educational policies have occurred in Spain over the last four decades. One of these is the re-organization of the educational system beginning in 1970. A policy to encourage the regional spread of universities was pursued over the seventies and eighties. There has also been devolution of power to some regions with respect to the management of the educational system. These policy changes are hypothesized to have resulted in an impact on inter-regional and intra-regional inequality with respect to educational facilities. We investigate the change in inequality that occurred between the 60s and the70s, and also between the 80s and early 90s. JEL classification: I2, R5

Una tipología de las Áreas Económicas Locales de Argentina en base a perfiles sectoriales de coaglomeración territorial (2011-2018)

“…En cuanto a la metodología, si bien es cierto que los problemas que presentan las medidas básicas (índices relativos) de especialización podrían abordarse mediante distintas estrategias, como por ejemplo el uso de agregaciones o encadenamientos sectoriales en base a análisis input-output, en Argentina y en otros países en desarrollo no se dispone de información regional con ese grado de detalle. Por ello, en este artículo proponemos una vía alternativa para analizar la estructura productiva regional, la cual consiste en combinar dos técnicas de análisis multivariado comúnmente utilizadas entre los estudios regionales (Quadrado et al, 2001;Rasic, 2005;Del Campo et al, 2008;Cruces Pastor et al, 2010;Alberdi et al, 2014;Argüelles et al, 2014;Jindrová, 2015;Niembro, 2017;Gómez y Pereyra, 2019) pero menos común en términos de coaglomeración de actividades productivas (Cruz y Teixeira, 2015). En primer lugar, recurrimos a la técnica de Análisis de Componentes Principales para definir los distintos perfiles sectoriales (de coaglomeración).…”

“…El Análisis Cluster busca maximizar la homogeneidad entre los casos incluidos dentro de un mismo conglomerado, y maximizar a su vez la heterogeneidad entre clusters, lo que permite distinguir las particularidades de cada grupo 3 . En línea con buena parte de la literatura sobre estudios regionales, recurrimos al método jerárquico de Ward (Quadrado et al, 2001;Kronthaler, 2005;Aumayr, 2006;Yang y Hu, 2008;Cruces Pastor et al, 2010;Alberdi et al, 2014;Jindrová, 2015;Borello et al, 2016) y, para definir el número de clusters, analizamos los cambios en la heterogeneidad en cada etapa de la aglomeración 4 , en este caso, la suma de los cuadrados de los errores intra-cluster (Hair et al, 2010).…”

Distributional impact of COVID-19: regional inequalities in cases and deaths in Spain during the first wave

“…This is a standard methodology that has been applied to several topics, especially in the social sciences. A non-exhaustive list includes studies on the distribution of variables as diverse as income (Ram 2015;Chongvilaivan and Kim 2016;Bui, Nguyen, and Pham 2017), health resources (De Maio 2007;Alcalde-Unzu, Ezcurra, and Pascual 2009;Morita et al 2018;Saito et al 2020), education facilities (Quadrado, Loman, and Folmer 2001), sports results (Borooah and Mangan 2012), demographic behaviour (Bleha and Ďurček 2019;Pagliacci 2019), natural resources use (Duro, Schaffartzik, and Krausmann 2018;Gutiérrez and Inguanzo 2019;Cetrulo et al 2020;Tang et al 2020) and pollutant emissions (Xia, Wang, and Ji 2019;Bolea, Duarte, and Sánchez-Chóliz 2020;Pakrooh et al 2020).…”