Descarga - Economía, Población y Desarrollo - Estudios Regionales

Jorge Arturo Meza Moreno Economía y desarrollo en Chihuahua, México. Una propuesta de análisis regional
A fin de verificar si esta modificación hace más explicativo el modelo, se siguió realizó la
prueba de regresión lineal para encontrar la relación entre el índice de ingreso per cápita (Ipc) con el
IPD (ponderado, regionalizado) asumiendo que a mayor IPD, mayor Ipc 9 .
Como podrá observarse en los resultados de la Tabla 15, aunque existe un acuerdo aceptable entre los
expertos evaluadores acerca de la diferenciación en los pesos relativos de los factores del modelo PRD, la
ponderación de éstos obtenida no incrementa la correlación entre el IPD y el Ipc, ya que la R 2 varía en un
0.009 entre el modelo PRD 2008 y el de factores ponderados, lo que podría considerarse no significativo. No
obstante lo anterior, este ejercicio resulta trascendente por dos razones: a) Expone la importancia que tiene
cada factor de potencialidad y limitante en la formación de las precondiciones del desarrollo y en el
crecimiento como un proceso integral, y b) permite confirmar que para incrementar la capacidad explicativa
del modelo, es necesario analizar elementos no contemplados en esta propuesta. Es decir, aun cuando una
correlación de R 2 0.689 es sumamente valiosa como herramienta analítica y de medición en un complejo
entorno multicausal, el resto de los elementos no explicados por el modelo PRD puede tener un impacto
significativo en el nivel de vida de la población, representado por el Ipc (Para mayor detalle de los resultados,
consultar el Anexo 2).
Casos
Tabla 15
Correlación IPD y Ipc
Variable
dependiente
Modelo PRD-Biehl 1999 Ipc (Dependiente)
Modelo PRD-Gutiérrez Casas 2008 Ipc (Dependiente)
Modelo PRD Factores Ponderados 2010 Ipc (Dependiente)
Fuente: Elaboración propia.
R2
ajustada
Correlación
Pearson
Desviación
Estándar
0.1292
Error
Estándar
IPD (Independiente) 0.657 0.829 0.1270 0.0757
0.1292
IPD (Independiente) 0.689 0.847 0.1516 0.0721
0.1292
IPD (Independiente) 0.680 0.842 0.1527 0.0731
9 Gutiérrez Casas (2008, pág. 236-239) realiza una prueba similar pero sin agrupar municipios en regiones y
obtiene para el caso Biehl 1999 una R 2 de 0.57 y para el caso del modelo PRD (2008) una R 2 de .74, lo que
evidencia la mejora conferida al modelo al incluir los FLD. Este análisis no se repitió para no alterar los
resultados por contar únicamente con cifras redondeadas, pero la Tabla 17 presenta un panorama muy similar
que puede usarse en sustitución.
Economía, Población y Desarrollo. Cuadernos de Trabajo de la UACJ, núm. 8, mar-abr 2012 33