Pobreza energética en Colombia : evidencia empírica de 2011 a 2016

Pérez Gelves, Jhon Jairo

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Date

2019-10-23

Publisher

Pontificia Universidad Javeriana

Faculty

Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas

Program

Maestría en Economía

Obtained title

Magíster en Economía

Type

Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría

COAR

Tesis de maestría

TY - GEN T1 - Pobreza energética en Colombia : evidencia empírica de 2011 a 2016 AU - Pérez Gelves, Jhon Jairo Y1 - 2019-10-23 UR - http://hdl.handle.net/10554/45929 PB - Pontificia Universidad Javeriana AB - La mayoría de los índices Multidimensionales existentes, tales como: el Índice de Desarrollo Humano (IDH); El Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) y el coeficiente GINI permiten identificar las brechas en el desarrollo. Teniendo en cuenta que la energía juega un papel importante en el crecimiento económico y en el desarrollo humano, la medición de la pobreza energética permite determinar el origen de las desigualdades en los países en desarrollo. Actualmente, Colombia es la cuarta economía más grande de América Latina por PIB (Constante 2010, USD), con 372.31 mil millones de dólares en 2017. Además de ser un importante productor de energía. En 2014 su producción de energía representó 5,06 billones de unidades térmicas británicas (BTU), ubicándose en el puesto 25 a nivel mundial y convirtiéndose en uno de los mayores productores de carbón del mundo. Este trabajo hace dos contribuciones a la literatura. Primero, el Índice de Pobreza Energética Multidimensional (IPEM) se calcula en áreas rurales y urbanas para los períodos de 2011 y 2016 a nivel nacional y regional. En segundo lugar, este trabajo contribuye a la literatura calculando y analizando las correlaciones entre los factores socioeconómicos en las zonas rurales y urbanas con respecto a la intensidad energética utilizando dos técnicas reconocidas: Mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y Sección transversal agrupada. Los resultados muestran diferencias notables entre las zonas rurales y urbanas en Colombia. El modelo de regresión aplicado basado en la sección transversal agrupada mostró la existencia de correlaciones estadísticamente significativas entre la intensidad energética y los factores socioeconómicos. La comprensión de las relaciones socioeconómicas a través del uso de la energía permitirá proponer mejores políticas energéticas para el desarrollo del país. ER - @misc{10554_45929, author = {}, title = {Pobreza energética en Colombia : evidencia empírica de 2011 a 2016}, year = {2019-10-23}, abstract = {La mayoría de los índices Multidimensionales existentes, tales como: el Índice de Desarrollo Humano (IDH); El Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) y el coeficiente GINI permiten identificar las brechas en el desarrollo. Teniendo en cuenta que la energía juega un papel importante en el crecimiento económico y en el desarrollo humano, la medición de la pobreza energética permite determinar el origen de las desigualdades en los países en desarrollo. 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En segundo lugar, este trabajo contribuye a la literatura calculando y analizando las correlaciones entre los factores socioeconómicos en las zonas rurales y urbanas con respecto a la intensidad energética utilizando dos técnicas reconocidas: Mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y Sección transversal agrupada. Los resultados muestran diferencias notables entre las zonas rurales y urbanas en Colombia. El modelo de regresión aplicado basado en la sección transversal agrupada mostró la existencia de correlaciones estadísticamente significativas entre la intensidad energética y los factores socioeconómicos. La comprensión de las relaciones socioeconómicas a través del uso de la energía permitirá proponer mejores políticas energéticas para el desarrollo del país. 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En 2014 su producción de energía representó 5,06 billones de unidades térmicas británicas (BTU), ubicándose en el puesto 25 a nivel mundial y convirtiéndose en uno de los mayores productores de carbón del mundo. Este trabajo hace dos contribuciones a la literatura. Primero, el Índice de Pobreza Energética Multidimensional (IPEM) se calcula en áreas rurales y urbanas para los períodos de 2011 y 2016 a nivel nacional y regional. En segundo lugar, este trabajo contribuye a la literatura calculando y analizando las correlaciones entre los factores socioeconómicos en las zonas rurales y urbanas con respecto a la intensidad energética utilizando dos técnicas reconocidas: Mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y Sección transversal agrupada. Los resultados muestran diferencias notables entre las zonas rurales y urbanas en Colombia. El modelo de regresión aplicado basado en la sección transversal agrupada mostró la existencia de correlaciones estadísticamente significativas entre la intensidad energética y los factores socioeconómicos. La comprensión de las relaciones socioeconómicas a través del uso de la energía permitirá proponer mejores políticas energéticas para el desarrollo del país. ER -

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Energy poverty in Colombia : empirical evidence from 2011 to 2016

Resumen

La mayoría de los índices Multidimensionales existentes, tales como: el Índice de Desarrollo Humano (IDH); El Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) y el coeficiente GINI permiten identificar las brechas en el desarrollo. Teniendo en cuenta que la energía juega un papel importante en el crecimiento económico y en el desarrollo humano, la medición de la pobreza energética permite determinar el origen de las desigualdades en los países en desarrollo. Actualmente, Colombia es la cuarta economía más grande de América Latina por PIB (Constante 2010, USD), con 372.31 mil millones de dólares en 2017. Además de ser un importante productor de energía. En 2014 su producción de energía representó 5,06 billones de unidades térmicas británicas (BTU), ubicándose en el puesto 25 a nivel mundial y convirtiéndose en uno de los mayores productores de carbón del mundo. Este trabajo hace dos contribuciones a la literatura. Primero, el Índice de Pobreza Energética Multidimensional (IPEM) se calcula en áreas rurales y urbanas para los períodos de 2011 y 2016 a nivel nacional y regional. En segundo lugar, este trabajo contribuye a la literatura calculando y analizando las correlaciones entre los factores socioeconómicos en las zonas rurales y urbanas con respecto a la intensidad energética utilizando dos técnicas reconocidas: Mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y Sección transversal agrupada. Los resultados muestran diferencias notables entre las zonas rurales y urbanas en Colombia. El modelo de regresión aplicado basado en la sección transversal agrupada mostró la existencia de correlaciones estadísticamente significativas entre la intensidad energética y los factores socioeconómicos. La comprensión de las relaciones socioeconómicas a través del uso de la energía permitirá proponer mejores políticas energéticas para el desarrollo del país.

Abstract

Most existing multidimensional indexes such as: the Human Development Index (HDI); the Multidimensional Poverty Index (MPI) and the GINI coeﬃcient allow for the identiﬁcation of gaps in development. Since energy plays an important role in economic growth and human development, the measurement of energy poverty makes it possible to determine the origin of inequalities in developing countries. Currently, Colombia is Latin America’s fourth largest economy by GDP (Constant 2010, USD), accounting for 372.31 billion dollars in 2017. Hence it is an important energy producer. In 2014 it accounted for 5.06 quadrillion British Thermal Units (BTU), placing it 25th worldwide and making it one of the world’s largest coal producers. This work makes two contributions. First, the Multidimensional Energy Poverty Index (MEPI) is calculated in rural and urban areas for the periods of 2011 and 2016 at the national and regional level. Second, this thesis contributes to the literature by calculating and analyzing the correlations between socioeconomic factors in rural and urban areas with respect to energy intensity using two recognized techniques: Ordinary Least Square (OLS) and Pooled Cross-Section. The results show remarkable diﬀerences between rural and urban areas in Colombia. The regression model applied based on pooled cross-section showed the existence of statistically signiﬁcant correlations between the energy intensity and socioeconomic factors. The understanding of socioeconomic relations through the use of energy will make it possible to propose better energy policies for the development of the regional and national states.