5.6 MODELOS DE REGRESION MULTIPLE POR ÁREAS URBANO Y RURAL

En esta sección se presentan los modelos ajustados para las Áreas Urbano y Rural, para lo cual se ha dividido la muestra a nivel nacional en muestras para estas dos áreas. Por sus características singulares Lima Metropolitana no se incluye en el área Urbana.

5.6.1. ÁREA URBANA

En el Área Urbana, las variables con las cuales se construye el Modelo de Regresión Lineal Múltiple son las siguientes:

Los estimados de los Coeficientes de Regresión, el error estándar de estos estimadores, los estadísticos de las pruebas de hipótesis y el Coeficiente de Determinación que proporciona el PCCARP se dan a continuación:

La variable nominal que más influye en el Ingreso de los Hogares en el Área Urbana es "Categoría del que Más gana es Empleador", así un hogar en el que el Perceptor que Más Gana es Empleador tiene un ingreso 41% mayor que hogares que tienen el mismo perfil respecto a las otras variables del modelo. Esto se explica porque en el área urbana están las ciudades del país como sede de empresas industriales, de comercio y de servicios.

La siguiente variable que le sigue en importancia es "Categoría Ocupacional del que Más gana es Trabajador Independiente", que en las condiciones establecidas para la comparación disminuye en un 21% el ingreso de un hogar cuyo Perceptor que Más gana es Trabajador Independiente.

Las variables cuantitativas serán analizadas en forma conjunta para ambas áreas.

5.6.2. ÁREA RURAL

En el Área Rural, las variables con las cuales se construye el Modelo de Regresión Lineal Múltiple son las siguientes:

Los estimados de los Coeficientes de Regresión, el error estándar de estos estimadores, los estadísticos de las pruebas de hipótesis y el Coeficiente de Determinación que proporciona el PCCARP se dan a continuación:

La variable que más influye en el Área Rural es "Categoría Ocupacional del que Más gana es Trabajador Independiente", de modo que un hogar reduce su ingreso en 35% respecto al ingreso de los hogares que tienen el mismo perfil en las otras variables que entran en el modelo, esto demuestra la crítica situación de los agricultores independientes en el Área Rural.

5.6.3. Análisis de la influencia de las Variables Cuantitativas por Áreas Urbano y Rural

1. La "Escolaridad Promedio por Perceptor" tomas valores más altos en el Área Urbana y por tanto su importancia en la generación de ingresos es mayor en ésta área, a pesar que el Coeficiente de Regresión es mayor en el Área Rural que en el Área Urbana. Para aquellos que tienen la "Escolaridad Promedio por Perceptor" por encima del promedio, Lima Metropolitana y el Área Urbana se comportan de manera igual y en el Área Rural la influencia también es alta pero menor.

En el grupo con "Escolaridad Promedio por Perceptor" por debajo del promedio, la influencia en la generación de ingresos es menor en todas las áreas, siendo el Área Rural la que tiene menor influencia.

2. El "Número de Perceptores" es una variable importante en la generación de ingresos en las tres Sub-poblaciones (Lima Metropolitana, Área Urbana y el Área Rural), siendo su importancia mayor (76%) en ésta última.

Para el grupo de hogares con "Número de Perceptores" por encima del promedio, el área que tiene mayor influencia es el Área Urbana seguida del Área Rural y Lima Metropolitana. Esto nos indica que para elevar los ingresos deben de incrementarse el número de perceptores por hogar.

Para el grupo de hogares con "Número de Perceptores" por debajo del promedio, la influencia de esta variable disminuye drásticamente en todas las áreas aproximadamente a la tercera parte de la influencia del grupo superior.

Por otro lado, el "Número de Perceptores" en el Área Rural siempre es menor que en las otras áreas, esto nos estaría indicando el abandono de la fuerza laboral que está sufriendo esta zona en busca de mejores ingresos en el Área Urbana.

3. El "Número de NBI" no se comenta por que se considera que esta variable no es un elemento que influye en la generación del ingreso si no más bien es una manifestación de pobreza y por ende de ingresos bajos.

5.6.4. Comparación de Resultados por Áreas Urbano y Rural

En la presente sección se resumen los principales resultados obtenidos para las Áreas Urbano y Rural.

En el Cuadro Nº 7 se presentan las variables que entran en los modelos de ambas áreas y Lima Metropolitana y las estimaciones de los correspondientes Coeficientes de Regresión.

1. Teniendo en cuenta los Coeficientes de Determinación que se dan en este cuadro para cada área, podemos apreciar que la proporción de variación del ingreso familiar explicado por los modelos son relativamente bajos, 44 y 40% para el Área Urbana y Rural respectivamente. Esto es por el uso de variables cualitativas. Para mejorar la bondad del ajuste habría que introducir más variables en los modelos.

2. Cada Área, como era de esperarse, tiene un comportamiento diferente en relación de las variables que entran en su modelo.

3. En relación a las variables se observa que:

• La variable "Número de Perceptores", entra en todos los modelos. Por un perceptor incrementa el ingreso del hogar en 68 y 76% en el área Urbano y Rural respectivamente, en referencia al grupo de comparación, En Lima Metropolitana, el incremento es de 54%, esto es, esta variable es más importante en el Área Rural.

• La variable "Escolaridad Promedio del Perceptor"/ "Escolaridad del que Más gana", entra en todos los modelos siendo su influencia importante tanto en todas las áreas. El Área Rural tiene la menor influencia.

• En Lima Metropolitana la residencia en alguno de los distritos de "Centro2", eleva el ingreso de un hogar en 118% en relación al Ingreso de Hogares comparables, lo que hace de Lima un área donde la distribución de ingresos tiene valores extremos. En Lima Metropolitana la zona de residencia presenta alta influencia con el Ingreso del Hogar. Claramente, nuestra capital está segmentada geográficamente y estos segmentos son determinados por el ingreso y por ende por el nivel de vida del hogar.

• La variable "Tenencia de Vivienda Propia", entra en todas las áreas pero su influencia es pequeña.

• La variable "Categoría Ocupacional del que Más gana es Empleador", entra en Lima Metropolitana y el Área Urbana y en ambas la influencia es casi de la misma magnitud.

• La variable "Categoría Ocupacional del que Más gana es Trabajador Independiente", entra en todas las áreas siendo de mayor importancia en el Área Rural siguiendo en importancia el Área Urbana y Lima Metropolitana, su efecto es que reduce el ingreso en condiciones comparables.

4. En el siguiente cuadro se presenta la relación de valores de variables más importantes en la generación de los ingresos de los hogares para cada Área con indicación del % de variación que producen en el ingreso de un hogar que toma el valor de una de las variables indicadas y en relación a hogares que tienen el mismo perfil en relación a las otras variables del modelo.

• Tanto en Lima Metropolitana como en las ciudades del Área Urbana existen diversas empresas cuyos directivos tienen ingresos altos. En ambas áreas la condición de "Empleador" del Perceptor que Más gana influye casi en la misma medida.

• La condición de "Trabajador Independiente" del Perceptor que Más gana reduce el ingreso del hogar en las Áreas Urbana y Rural, sobre todo en ésta última, donde bajo las condiciones establecidas para la comparación el ingreso se reduce en más de una tercera parte.

• La variable "Número de Perceptores" aumenta el ingreso de los hogares, sobre todo en el Área Rural.

• El efecto de la residencia en los "Distritos Centro 2" de Lima Metropolitana, no tiene comparación con las Áreas Urbano y Rural.