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Jorge Luis Urpi Medina
Lima, a pesar de concentrar la mayor inversión pública del país, mantiene niveles persistentes de desigualdad de ingresos, lo que evidencia la necesidad de examinar si dicha inversión ha contribuido a reducir estas brechas durante el período 2007–2024. En este contexto, el presente estudio analiza el efecto de la inversión pública sectorial en transporte, salud, educación y saneamiento sobre la desigualdad de ingresos en el departamento de Lima, medida mediante el coeficiente de Gini. Para ello, se aplicó un modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios Totalmente Modificados, adecuado para series no estacionarias, que corrige endogeneidad y correlación serial, mediante datos anuales del período 2007–2024 e incorporando variables de control: inversión en otros sectores y crecimiento económico. Los resultados revelan que la inversión pública sectorial en conjunto explica el 53% de la variabilidad del coeficiente de Gini en Lima. No obstante, a nivel individual, solo la inversión en transporte presenta una relación inversa y estadísticamente significativa con la desigualdad, mientras que las inversiones en salud, educación y saneamiento no muestran significancia estadística individual. Se concluye que el impacto de la inversión pública sectorial sobre la desigualdad de ingresos presenta efectos heterogéneos en el departamento de Lima, según la evidencia empírica reciente.
Lima, despite concentrating the largest share of public investment in the country, continues to exhibit persistent levels of income inequality, which highlights the need to examine whether such investment has contributed to reducing these gaps during the 2007–2024 period. In this context, the present study analyzes the effect of sectoral public investment in transportation, health, education, and sanitation on income inequality in the department of Lima, measured through the Gini coefficient. To this end, a Fully Modified Ordinary Least Squares (FMOLS) model was applied, which is suitable for non-stationary series and corrects for endogeneity and serial correlation, using annual data for the 2007–2024 period and incorporating control variables: investment in other sectors and economic growth. The results reveal that sectoral public investment as a whole explains 53% of the variability of Lima’s Gini coefficient. However, at the individual level, only investment in transportation shows an inverse and statistically significant relationship with inequality, whereas investments in health, education, and sanitation do not exhibit individual statistical significance. The study concludes that the impact of sectoral public investment on income inequality displays heterogeneous effects within the department of Lima, according to recent empirical evidence.
