Las luces nocturnas satelitales muestran cómo los distritos más pobres de India acortan las brechas. Considerar las conexiones entre distritos vecinos eleva el ritmo estimado de convergencia y reduce de unos 23 a 13 años el tiempo necesario para cerrar la mitad de la brecha.
¿Disminuye la obesidad a medida que los países se enriquecen? La evidencia de 84 países apunta a una relación más compleja, con múltiples puntos de giro en lugar de un único umbral de ingreso.
El crecimiento económico no reduce el desempleo por igual en toda Indonesia: en algunos distritos ayuda mucho y en otros casi nada. Como el crecimiento de un distrito también afecta el empleo en sus vecinos, las políticas laborales funcionan mejor cuando se adaptan a las condiciones locales y se coordinan entre regiones cercanas.
Alrededor de Yakarta, muchas personas viven en un distrito y trabajan en otro, y cada distrito fija su propio salario mínimo. Encontramos que los trabajadores tienen más probabilidad de desplazarse a un distrito vecino cuando su salario mínimo es más alto, de modo que las reglas salariales trazadas según los límites distritales influyen en dónde trabaja la gente.
Las imágenes satelitales de luces nocturnas permiten seguir el crecimiento de las provincias de China, pero la relación entre luz e ingreso cambia con el tiempo y se debilita en las recesiones. Los datos satelitales más recientes miden la actividad económica con mayor precisión que los antiguos, sobre todo en la industria y los servicios.
En Camboya escasean los datos actualizados sobre pobreza. Combinamos encuestas de hogares con datos satelitales, como las luces nocturnas, y aprendizaje automático para mapear, hasta el nivel del hogar, dónde las personas carecen de servicios básicos como agua potable, saneamiento, electricidad y educación.
¿Las brechas entre las regiones de un país primero se amplían y luego se reducen a medida que el país se enriquece? Encontramos que este patrón de U invertida se cumple, y que la riqueza en recursos naturales, la tierra cultivable y la desigualdad étnica también están entre los predictores más sólidos de la desigualdad regional.
A través de la óptica de una regresión geográficamente ponderada multiescala (MGWR) y un marco de inferencia actualizado, evaluamos la escala espacial a la que los factores políticos y socioeconómicos afectan a la violencia.
Este estudio construye un nuevo conjunto de datos del PIB subnacional para Vietnam integrando luces nocturnas, tierras agrícolas y datos climáticos mediante métodos de aprendizaje automático.