Aprenda a convertir imágenes satelitales de luces nocturnas en estimaciones del ingreso regional y a medir cuán desiguales son las regiones dentro de cada país. Paso a paso en Python, ponemos a prueba si la desigualdad regional primero aumenta y luego disminuye a medida que los países se desarrollan.
¿Las brechas entre regiones ricas y pobres de un país primero se amplían y luego se reducen a medida que el país se desarrolla? Con datos simulados de 56 países que reproducen un estudio publicado, medimos la desigualdad regional y seguimos cómo sube y baja con el ingreso, desde métodos sencillos hasta otros más flexibles. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Los países más pobres están alcanzando a los más ricos? Con datos internacionales de ingreso, comprobamos si los países más pobres crecen más rápido y si las brechas de ingreso en el mundo se están reduciendo, y vemos cómo cambió la respuesta después de 2000. Este tutorial en Stata incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Por qué los países pobres crecen más rápido que los ricos desde alrededor de 2000, tras décadas de quedarse atrás? Reproducimos un estudio de 2021 de Kremer, Willis y You que muestra que las políticas, las instituciones y la educación que predicen el crecimiento se han vuelto más parecidas entre países. Este tutorial en Stata incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
A medida que los países se enriquecen, ¿las brechas entre sus regiones primero se amplían y luego se reducen, o vuelven a ampliarse en los niveles más altos? Este tutorial en Python usa imágenes satelitales de luces nocturnas de unos 180 países y compara a cada país consigo mismo a lo largo del tiempo, y encuentra un patrón en forma de N. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Las regiones con alto o bajo desarrollo humano se agrupan en el mapa de América del Sur, y esos grupos cambiaron entre 2013 y 2019? Este tutorial en Python mapea 153 regiones y usa estadística espacial para comprobar si las regiones vecinas se parecen más de lo que cabría esperar por azar. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Los distritos más pobres de Indonesia alcanzan a los más ricos al mismo ritmo en todas partes? Este tutorial en Python usa una regresión geográfica que permite que cada relación cambie de un lugar a otro, cada una a su propia escala geográfica, en 514 distritos. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
Un cuaderno geocomputacional para monitorear el desarrollo humano subnacional utilizando Python. Además del análisis exploratorio de datos, el cuaderno introduce el mapeo geoespacial, la dependencia espacial y la desigualdad espacial.
El libro ofrece una revisión concisa de la literatura reciente sobre convergencia de clubes, una visión comparativa de países desarrollados y en desarrollo, y un tutorial sobre cómo implementar el marco de convergencia de clubes en Stata y R.