Influencia de la estructura sociodemográfica en las condiciones de pobreza rural en Pichincha


Susana Herrero

Karla Meneses

Antonella Arcos


Volumen 11, junio 2019




RESUMEN

El estudio de la pobreza ha sido ampliamente desarrollado mediante varios enfoques y teorías en los que se ha encontrado que la pobreza es un fenómeno multidimensional. Esta investigación, mediante del uso del indicador de pobreza multidimensional, analiza el impacto de la estructura sociodemográfica en los niveles de pobreza rural en Pichincha. La hipótesis busca probar que las comunidades rurales de Pichincha, con marginalidad geográfica en el año 2010, tienen probabilidad de encontrarse en condición de pobreza. Los resultados confirman la hipótesis, pues las variables de marginalidad geográfica en promedio ejercen un efecto directo sobre la probabilidad de que una persona sea pobre. Entre los hallazgos del modelo, se encontró que, si una parroquia rural tiene una mayor proporción de suelo apto para la agricultura y si posee un mayor número de personas por kilómetro cuadrado, la probabilidad de que una persona sea pobre disminuye. Así mismo se halló que, si el tiempo en minutos requerido para movilizarse de una parroquia rural a su cabecera cantonal se incrementa, la probabilidad de ser pobre aumenta.



ABSTRACT

The study of poverty has been extensively developed through various approaches and theories in which poverty has been found to be a multidimensional phenomenon. This research through the use of the multidimensional poverty indicator analyzes the impact of the socio-demographic structure on rural poverty levels in Pichincha. The hypothesis seeks to prove that the rural communities of Pichincha with geographic marginality in 2010 are likely to be in poverty. The results confirm the hypothesis, since the average geographic marginality variables exert a direct effect on the probability that a person is poor. Among the findings of the model, it was found that if a rural parish has a greater proportion of land suitable for agriculture and if it has a larger number of people per km2, the probability of a person being poor decreases. Likewise it was found that if the time in minutes required to move from a rural parish to its urban center increases, the probability of being poor also increases.

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