El crecimiento urbano experimentado en Colombia durante este período claramente ayudó a mejorar este indicador

El crecimiento urbano experimentado en Colombia durante este período claramente ayudó a mejorar este indicador, como la prestación de servicios sociales a los residentes urbanos es más fácil que  poblaciones rurales (Kenny, 2005). En nuestra opinión, esto implica que hay un amplio margen de mejora en este indicador si las inversiones adicionales en los establecimientos de salud se extienden a las zonas rurales.

Figura 32. Diagrama de dispersión de Moran. Tasa de supervivencia infantil. 1985-2005

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Las estimaciones de convergencia beta que se muestran en la Tabla 6 son insignificantes para todos cruz estimaciones sección. Allí, las especificaciones espaciales son importantes, pero ninguno de ellos hace el cambio la no significación del parámetro. Por el contrario, los modelos de datos de panel son visualización de los parámetros significativos. Las pruebas LM señalan la preferencia del retardo espacial modelo, a pesar de que tiene la peor estadística de la AIC. En cualquier caso, es interesante para ver la parámetro negativo del modelo retardo espacial, muy afectada por el departamento de Chocó que antes hemos analizado.

En general, la tasa de supervivencia infantil es una variable donde se observa un ligero descenso en el –convergencia  estadística. Los cambios más importantes en la distribución ocurren cerca la media. El Departamento del Chocó tiene una influencia importante en el espacial global estadísticas e incluso en las estimaciones espaciales. Una vez que se controla por efectos fijos espaciales, y en consecuencia, por las características específicas de este departamento, nos encontramos con una velocidad modesta de convergencia (1,74% en el modelo de panel de retardo espacial), lo que está en línea con los cambios en las el CV.

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4.4. Las estadísticas de delitos La última variable social que estamos utilizando es el relacionado con el crimen. Una vez más, nos volvemos este variables en positivo y por lo tanto utilizamos tarifa no asesinato, que considera a saber, la cantidad total de personas que no se está mataron a más de 10.000 habitantes. Esta variable es observó a lo largo del período 1990-2005, y por lo tanto esta es la variable con el menor período de estudio. En cualquier caso, 16 años es una gran duración de años y, consecuentemente, vale la pena analizar una variable clave en un país como Colombia, donde la violencia es una clave problema.

La tasa de homicidios experimentó un importante aumento entre 1990 (5,2 homicidios por cada 10.000 habitantes) y 2002 (7,9). No obstante, se recuperó y en 2005 la cifra era 4,6. El CV de la tasa de falta de asesinato experimentó una disminución significativa durante el Considerado el período: que estaba cerca de 0,05% en 1991, mientras que en 2005 se redujo hasta 0,025% (Véase la Figura 38).

Las estimaciones del núcleo (ver figuras 40 y 42) muestran una imagen mucho más rica de los cambios en la distribución. En primer lugar, vemos que en 1990 había un modo significativo por debajo de la media. En 2005 este modo ha desaparecido por completo y en el gráfico de contorno que ver cómo el departamento de Antioquia ha experimentado un cambio dramático hacia la media de la distribución. Contrariamente a esto, hay una gran parte de la distribución por debajo del promedio alejándose del proceso de convergencia (en particular Arauca y Caquetá, que pasar de los días 9 y 10 ª posición en el ranking crimen para el 1 y 2, respectivamente). En estos departamentos, junto con Putumayo y otros, hay una importante presencia de militar ilegal (guerrilla y paramilitares) y la guerra ha sido una constante para décadas.

La fuerte posición del presidente Uribe a comienzos del siglo XXI contra estos grupos pueden haber aumentado las estadísticas del crimen. De una manera similar Antioquia ha tenido alta presencia de grupos al margen de la ley, como carteles de la droga y de la milicia urbana, lo generadas fuertes episodios de violencia en los años noventa, por ejemplo, en Medellín (su capital). Esta situación ha experimentado un descenso espectacular desde el año 2000, lo que ha reforzado la senda de convergencia en esta variable.

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La auto correlación espacial medido mediante el estadístico I de Moran era simplemente inexistente en cualquiera de los períodos bajo análisis y, además, no existe una tendencia en ellos. Los diagramas de dispersión de Moran (Figura 39) muestran claramente la falta de cualquier comportamiento espacial de la  variable. Por el contrario, las estadísticas G Getis y Ord del c de Geary y tenían valores significativos hasta el año 1996 y 1998, respectivamente. En consecuencia, en el siglo XXI sin espacial global comportamiento todavía está presente. Mientras I de Moran yc de Geary muestran una pequeña correlación con la CV (cuanto mayor es la auto correlación espacial de la menor CV), la concentración espacial está relacionado negativamente con el tiempo con la CV (-0,49).

La heterogeneidad espacial se analiza a través de la inspección de los mapas LISA (figuras 43 y 44). Vemos que hay una alta variación significativamente desde el principio de la período hasta el final, y también que los mapas muestran un importante número de alta y baja bajo altas regiones (particularmente Antioquia y sus vecinos). Un positivo significativo clúster de alta alta en el norte del país se encuentra (y es particularmente fuerte en 2005, como la violencia en Antioquia disminuye). Por el contrario, surge un bajo-bajo clúster negativo en el sur, vinculado a la creciente importancia relativa de las cifras de la delincuencia en la zona donde la guerrilla es importante.

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