Social Exclusion in Ecuador with Housing Indicators: A Regional Analysis

Contreras-Jaramillo, Mario Andrés; Torres-Gutiérrez, Tania Paola; Correa-Quezada, Ronny

doi:10.1007/978-3-030-23604-5_10

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“…Así, al considerar tanto el IPMo como el IPMos, todas las provincias de la Amazonía (parte oriental del mapa) reflejan un nivel de pobreza muy alto y alto, ironicamente estas provincias son ricas en recursos no renovables como: el oro, plata, cobre y el petroleo que es el principal commodity del país, sin embargo, han sido historicamente excluidas del desarrollo. Resultados consistentes con las investigaciones de Mideros (2012) y García-Vélez et al (2020, quienes identifican a la Amazonía como la región con mayores niveles de pobreza rural y exclusión social.…”

Section: Resultados Regionales De La Pobreza Multidimensionalunclassified

Un enfoque alternativo para medir la pobreza multidimensional utilizando conjuntos difusos: análisis espacial para Ecuador

Vélez¹,

Velázquez²

2022

IIRR-JORR

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La teoría de conjuntos difusos aporta un marco referencial para medir la pobreza multidimensional, reemplaza la dicotomía de pobre o no pobre por la pertenencia gradual al conjunto de los pobres. El objetivo de la investigación es proponer un método alternativo para la medición de la pobreza multidimensional en Ecuador, se propone la construcción de tres índices de pobreza aplicando la teoría de conjuntos difusos y el enfoque de capacidades. Los principales resultados evidencian que las políticas públicas se deben priorizar hacia políticas de vivienda y educación, y que a nivel regional no existe autocorrelación espacial ni clústeres de pobreza multidimensional.

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Section: Resultados Regionales De La Pobreza Multidimensionalunclassified

Un enfoque alternativo para medir la pobreza multidimensional utilizando conjuntos difusos: análisis espacial para Ecuador

Vélez¹,

Velázquez²

2022

IIRR-JORR

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“…The weighting of the dimensions arises from the interaction of the data in the following ways: weights based on frequency (Domínguez & Nuñez Velázquez, 2010; García‐Vélez et al, 2020), statistical weights (Asselin & Anh, 2008; Canedo, 2018) and more favorable weights (Zhou et al, 2010).…”

Section: Weighting Methodsmentioning

confidence: 99%

A network analysis approach in multidimensional poverty

Velázquez

2021

Poverty & Public Policy

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This paper applies a network analysis approach to weight the dimensions of multidimensional poverty. Weights are allocated according to the interaction of the deprivations to eliminate arbitrary value judgments used in equitable weighting. The approach is applied to a developing country. The results indicate that some dimensions are more relevant than others and measures of poverty show significant differences when changing the weighting approach.

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