EXPERIENCIAS REALES EN DATA SCIENCE: Descentralización, Turismo y Desigualdad

Luis Mella ha realizado un interesante análisis sobre la descentralización política y el turismo, y su relación con la desigualdad económica en 19 países, durante el período 1995-2018. En su Trabajo de Fin de Máster (TFM) titulado “Descentralización, turismo y desigualdad combinando datos de panel y algoritmos de clasificación”, Luis ha combinado modelos econométricos de datos de panel con análisis clúster, y ofrece importantes aprendizajes para entender cómo ciertos factores políticos y económicos impactan la distribución de la riqueza.  ¡Te contamos su experiencia!

Motivación Personal

Luis Mella se interesó en este tema debido a su enfoque en el desarrollo humano, la desigualdad y la pobreza en contextos internacionales. Su objetivo fue superar las dificultades comunes en los estudios de econometría, como los problemas de endogeneidad, utilizando análisis de conglomerados para series temporales con los que caracterizar variables omitidas y lograr modelos de predicción más eficientes.

Objetivos del Trabajo

El trabajo tuvo como principal objetivo estimar el efecto de la descentralización política y la actividad turística sobre la desigualdad económica, aplicando modelos de datos de panel y análisis de conglomerados por k-medoides en 19 países entre 1995 y 2018.

Metodología

Luis combinó el análisis de conglomerados con los modelos habituales de datos de panel, corrigiendo los efectos no observables que no varían con el tiempo. Optó por el algoritmo k-medoides en lugar de k-means debido a la presencia de outliers, que podrían afectar los resultados. Además, aplicó pruebas de endogeneidad y correcciones en los errores estándar para abordar problemas como la autocorrelación y heterocedasticidad.

Para su análisis, Luis recolectó datos de los indicadores de desarrollo del Banco Mundial, el índice de Autoridad Regional (RAI), datos de desigualdad de la Base de datos mundial de desigualdad estandarizada de Solt (2020), así como indicadores de calidad institucional del Varieties of Democracy.

Para la creación del análisis clúster, se utilizaron las variables de: Grado de desconcentración, Autonomía política, Autonomía fiscal, Capacidad de pedir préstamos, Capacidad representativa, Creación de piezas legislativas, Control en deliberaciones intergubernamentales, Control fiscal sobre el gobierno nacional, Control de endeudamiento sobre el gobierno nacional, y Control constitucional sobre el gobierno central.

Resultados y Hallazgos

Se obtuvieron tres grupos de países, a destacar el grupo con un alto nivel de autogobierno regional y con un gobierno compartido con el gobierno nacional, como el caso de Argentina (Figura 1). El estudio también encontró que la descentralización política tiene un impacto mínimo en la desigualdad económica, especialmente en la región de Latinoamérica. En cuanto al turismo, se identificaron efectos no lineales: inicialmente, la actividad turística reduce la desigualdad, pero a partir de cierto punto, este efecto se desacelera o incluso aumenta la desigualdad (Figura 2).

Figura 1. Gráfico de dispersión para el índice de Auto gobierno y el índice de Gobierno compartido segregado por conglomerado. Se muestran las etiquetas de los 19 países latinoamericanos que se han evaluado entre 1995 y 2018.

Figura 2. Gráfico de dispersión para la Predicción del índice de Gini y el Logaritmo de los ingresos del turismo por artículos de viaje en USD; Ponderado por el índice de autoridad regional (RAI).

Desafíos Encontrados

El principal desafío fue lidiar con outliers y la selección de algoritmos de agrupación adecuados. Luis decidió utilizar k-mediodes para manejar los outliers y resolver problemas de endogeneidad, superando las dificultades habituales en el análisis de conglomerados con datos complejos.

Lecciones Aprendidas y Recomendaciones futuras

Luis recomienda a futuros estudiantes familiarizarse con los conceptos básicos de programación en R, especialmente el uso de paquetes como tidyverse. También destaca la importancia de profundizar en herramientas adicionales para lograr un análisis de calidad, como los paquetes plm y pder para manejar datos de tipo panel.

Para aquellos interesados en temas similares, Luis sugiere comprender bien las propiedades asintóticas de los modelos y las técnicas de estimación, y asegurarse de que los datos cumplan con estas propiedades. Esto les permitirá obtener estimaciones más robustas y útiles en su análisis.

Impacto del TFM

Este trabajo ha influido directamente en su carrera, impulsando nuevas líneas de investigación en el campo de la desigualdad económica y el turismo.

Contacto y Redes Sociales

Luis Eduardo Mella es investigador en ciencias sociales, políticas y económicas. Actualmente trabaja en la Dirección de Análisis de Pobreza, Desigualdad y Cultura Democrática del Ministerio de Economía de República Dominicana. Sus áreas de interés incluyen el desarrollo económico, la desigualdad social y la política comparada.

Puedes conocer más sobre su trabajo en su página web, donde publica artículos y estudios especializados.