Pobreza energética en Colombia : evidencia empírica de 2011 a 2016

Pérez Gelves, Jhon Jairo

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dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
dc.contributor.advisor	Parra Saad, Alejandro
dc.contributor.author	Pérez Gelves, Jhon Jairo
dc.coverage.spatial	Colombia	spa
dc.coverage.temporal	2011-2016
dc.date.accessioned	2019-11-27T16:41:57Z
dc.date.accessioned	2020-04-16T19:38:12Z
dc.date.available	2019-11-27T16:41:57Z
dc.date.available	2020-04-16T19:38:12Z
dc.date.created	2019-10-23
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/45929
dc.description.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. 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.	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Pobreza energética	spa
dc.subject	Indice multidimensional de pobreza energética	spa
dc.subject	Colombia	spa
dc.title	Pobreza energética en Colombia : evidencia empírica de 2011 a 2016	spa
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.title.english	Energy poverty in Colombia : empirical evidence from 2011 to 2016	spa
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.45929
dc.contributor.evaluator	Bernal Nisperuza, Gloria Lucia
dc.subject.keyword	Energy poverty	spa
dc.subject.keyword	Multidimensional energy poverty index (MEPI)	spa
dc.subject.keyword	Colombia	spa
dc.description.abstractenglish	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.	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.publisher.program	Maestría en Economía	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas	spa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría	spa
dc.subject.armarc	Maestría en economía - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.armarc	Energía eléctrica - Colombia	spa
dc.subject.armarc	Indicadores económicos - Colombia	spa
dc.description.degreename	Magíster en Economía	spa
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc	spa
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dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis