108
https://doi.org/10.47460/minerva.v5i15.181
La economía violeta y el desarrollo económico de
grupos vulnerables en el Ecuador
Fernando Acosta
https://orcid.org/0000-0001-9698-9578
dacosta@tecnologicoedupraxis.edu.ec
Tecnológico Edupraxis
Ambato, Ecuador
Resumen:
En este estudio se analiza el impacto de la economía violeta en el desarrollo económico-social de
los grupos vulnerables en Ecuador. A través de un enfoque mixto, se emplea un modelo econométrico que
evalúa la relación entre variables como el Índice de Brecha de Género (IBG) y la Población Económicamente
Inactiva (PEI) de mujeres con el Índice de Desarrollo Humano (IDH). Los resultados muestran una influencia
significativa de la economía violeta en el desarrollo humano, subrayando la relevancia de políticas inclusivas.
Aunque se evidencian avances, la falta de impacto significativo del desempleo femenino sugiere la necesidad
de más investigaciones. Se concluye que las políticas orientadas a cerrar la brecha de género en el acceso a
recursos y oportunidades económicas pueden contribuir al desarrollo sostenible y a una mayor equidad en
Ecuador.
Palabras clave
:
economía, economía violeta, desarrollo económico social, grupos vulnerables.
Abstract.-
This study examines the impact of the violet economy on the socio-economic development of
vulnerable groups in Ecuador. Using a mixed-methods approach, the research employs an econometric
model to assess the relationship between key variables such as the Gender Gap Index (GGI), the
Economically Inactive Female Population (EIFP), and the Human Development Index (HDI). The findings
reveal a significant influence of the violet economy on human development, underscoring the importance
of inclusive policies. While progress has been made, the minimal impact of female unemployment highlights
the need for further investigation. The study concludes that policies to reduce the gender gap in access to
resources and economic opportunities can promote sustainable development and greater equity in
Ecuador.
Keywords
:
economy, violet economy, economic and social development, vulnerable groups.
The purple economy and the socioeconomic development of vulnerable groups in
Ecuador
Acosta F.
et al.
La economía violeta y el desarrollo económico de grupos vulnerables en el Ecuador
Erika Caiza
https://orcid.org/0000-0003-2496-9812
eccaiza1@utpl.edu.ec
Universidad Técnica Particular de Loja
Ambato, Ecuador
ISSN-E: 2697-3650
Minerva Journal
Vol.5, Issue N°15, (pp. 108-120)
Artículo de investigación
*Autor de correspondencia:
dacosta@tecnologicoedupraxis.edu.ec
Roberto Veloz
https://orcid.org/0000-0002-7253-6395
jorg
evelozvasco123@gmail.com
Instituto Superior Tecnológico
Bolívar
Amba
to, Ecuador
Recibido (12/07/2024), Aceptado (23/08/2024)
I. INTRODUCCIÓN
El término “economía violeta”, fue popularizado en argentina por Georgina Binstock
[1]. Se trata de una
teoría feminista para transformar la economía, que propone integrar la perspectiva de género para
promover un desarrollo más inclusivo y equitativo que reconozca las contribuciones de las mujeres. Binstock
argumenta que las teorías económicas convencionales han ignorado las realidades de las mujeres,
perpetuando desigualdades en el ámbito económico. Por lo tanto, la economía violeta busca transformar
estas estructuras, incorporando la perspectiva de género y cuestionando las normas sociales subyacentes,
proponiendo estrategias para cerrar la brecha salarial, fortalecer políticas de conciliación laboral y familiar, y
garantizar igualdad en la educación y salud [2].
La importancia de este tema radica en el reconocimiento de que la exclusión económica de las mujeres y
otros grupos vulnerables constituye una barrera significativa para el desarrollo sostenible y equitativo. Según
el Informe sobre Desarrollo Humano del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo [3], las mujeres
en Ecuador enfrentan obstáculos sistémicos en el acceso a oportunidades económicas, lo que limita su
capacidad para contribuir plenamente al crecimiento económico y el desarrollo social del país.
En diversos contextos internacionales, la economía violeta ha demostrado ser un catalizador para el
desarrollo económico y social de los grupos vulnerables. Por ejemplo, en países como Suecia y Canadá, el
enfoque en la igualdad de género y la inclusión económica de mujeres ha contribuido significativamente al
aumento del Índice de Desarrollo Humano (IDH) y la reducción de la brecha de género en el acceso a
oportunidades laborales y recursos financieros. En América Latina, Brasil y México han implementado
políticas similares, con resultados positivos en la integración de mujeres en la fuerza laboral y el
fortalecimiento del tejido social [7]. En este sentido, se plantea la hipótesis de que el fomento de la economía
violeta en Ecuador puede generar una mayor inclusión económica y social para mujeres y otros grupos
marginados, lo que contribuirá a un desarrollo más equitativo y sostenible. Este estudio tiene como objetivo
analizar esta dinámica a través de un modelo econométrico que evalúa la relación entre variables clave de la
economía violeta y el desarrollo de los grupos vulnerables en Ecuador.
La ecuación (1) presenta el modelo propuesto para este estudio, en el cual el Índice de Desarrollo Humano
(IDH) se utiliza como una variable clave. El IDH es una medida compuesta que refleja el nivel general de
desarrollo económico y social de un país o región, al combinar indicadores económicos, sociales y de salud
en una sola métrica. Al considerar esta variable, se busca analizar cómo el desarrollo humano general
influye, o es influido, por otras variables relevantes, como la economía violeta y el bienestar de los grupos
vulnerables.
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Donde:
IDH = Representa el índice de desarrollo humano ajustado por la desigualdad que es la variable
dependiente.
Economía Violeta (X ) Es una variable que representa la economía violeta. Puede ser un indicador
compuesto que mida la participación de las mujeres en la fuerza laboral, la igualdad de género en el
acceso a la educación y la salud, la representación política de las mujeres, etc.
1
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et al.
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X , X
, ..., X
= Son variables independientes relevantes que podrían influir en el desarrollo económico y
social de los grupos vulnerables en Ecuador. Por ejemplo, podrían incluir variables como el gasto público
en programas sociales, el nivel de educación de la población, la tasa de desempleo, etc.
B , B , B , ..., B = Son los coeficientes de regresión que representa la relación entre las variables
independientes y el IDH, que deben ser estimados.
ε= es el termino de error, que captura la variación en el IDH que no es explicado por las variables
incluidas en el modelo.
Para representar a la economía violeta se han tomado como variables dentro del modelo econométrico las
siguientes:
Índice de Brecha de Género (IBG): se utiliza como una medida clave para representar la economía violeta
en el modelo. Se encarga de medir las disparidades entre hombres y mujeres en áreas como la
participación en la fuerza laboral, el acceso a la educación y la representación en posiciones de liderazgo
[4].
1
.
Población Económicamente Inactiva (PEI) basada en mujeres: Esta variable se utiliza en el modelo para
representar la participación laboral y económica de las mujeres en la sociedad [5].
2
.
Indicador de Desempleo basado en mujeres (DM): Esta variable se incorpora al modelo para analizar
específicamente el desafío del desempleo que enfrentan las mujeres en la economía [6].
3
.
Estas variables se seleccionaron porque están estrechamente relacionadas con los principios y objetivos de
la economía violeta, y se consideran indicadores importantes para comprender cómo las desigualdades de
género y la participación económica de las mujeres influyen en el desarrollo económico y social de la
sociedad.
Finalmente, la estructura del artículo está organizada de la siguiente manera: Introducción, que
contextualiza y presenta la relevancia del estudio; Desarrollo, que ofrece una revisión exhaustiva del estado
del arte sobre la economía violeta y su relevancia en Ecuador; Metodología, que detalla el enfoque
metodológico y el modelo econométrico utilizado; Resultados con su Discusión, que analiza los hallazgos del
estudio y su implicación para las políticas públicas; y, finalmente, Conclusiones, que resumen los aportes del
estudio y sugieren recomendaciones para futuras investigaciones. Las referencias incluyen todas las fuentes
consultadas y citadas en el artículo.
1
2
n
1
2
n
3
II. DESARROLLO
A continuación, se abordará una revisión exhaustiva de la teoría de la economía violeta, su aplicación en el
contexto ecuatoriano y los elementos teóricos que justifican el uso de un modelo econométrico para
analizar su impacto.
A. Fundamentos teóricos de la Economía Violeta
La economía violeta se erige como un enfoque innovador dentro del campo de la teoría económica, con el
objetivo de abordar las desigualdades de género y fomentar la inclusión económica y social de las mujeres.
Esta teoría, popularizada por Georgina Binstock, busca transformar las estructuras económicas tradicionales
para que reconozcan y valoren las contribuciones económicas de las mujeres [1].
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Teoría Feminista y Economía
Según Binstock, las teorías económicas tradicionales han ignorado las realidades de las mujeres,
subestimando su impacto y perpetuando barreras que limitan su participación económica. La propuesta de
la economía violeta es integrar una perspectiva de género en el análisis económico, promoviendo políticas
que cierren la brecha salarial, mejoren la conciliación laboral y familiar, y aseguren igualdad en la educación y
la salud [2].
Relevancia de la Economía Violeta en el Contexto Ecuatoriano
En el contexto ecuatoriano, caracterizado por desafíos persistentes en términos de desigualdad de género
y vulnerabilidad socioeconómica, la economía violeta se presenta como una solución prometedora. De
acuerdo con el Informe sobre Desarrollo Humano del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo
[3], las mujeres en Ecuador enfrentan obstáculos sistémicos en el acceso a oportunidades económicas, lo
que limita su capacidad para contribuir plenamente al crecimiento económico del país.
Al integrar perspectivas de género en la formulación de políticas y en la promoción de oportunidades
económicas, la economía violeta no solo aborda las disparidades existentes, sino que también sienta las
bases para un crecimiento económico más equilibrado y sostenible. Esta visión holística es crucial para
lograr un desarrollo que beneficie a todos los sectores de la sociedad y que contribuya a superar los
desafíos socioeconómicos que enfrenta el país. Por lo tanto, en un entorno donde las desigualdades de
género y la exclusión económica siguen siendo barreras importantes, la economía violeta se presenta no
solo como una estrategia necesaria, sino como una oportunidad vital para reconfigurar el panorama
económico y social de Ecuador, promoviendo un desarrollo más equitativo y sostenible.
B. Modelización Econométrica
La modelación econométrica es esencial para este estudio debido a su capacidad para analizar y cuantificar
las relaciones entre variables económicas y sociales con un alto grado de precisión. Esta metodología
permite evaluar de manera rigurosa cómo las variables relacionadas con la economía violeta, como el Índice
de Brecha de Género (IBG) y la participación económica femenina, influyen en el desarrollo económico y
social, medido a través del Índice de Desarrollo Humano (IDH). La ventaja principal de la econometría radica
en su capacidad para proporcionar una evaluación cuantitativa detallada, facilitando la identificación de
relaciones causales y el impacto específico de estas variables en el desarrollo. La ecuación (1) muestra la
modelización utilizada para el estudio:
Además, la modelación econométrica ofrece la ventaja de controlar variables confusoras que podrían influir
en los resultados. Al incluir un conjunto de variables independientes relevantes, como el gasto público en
programas sociales y el nivel de educación, el modelo puede aislar el efecto específico de la economía violeta
sobre el IDH. Esto asegura que los resultados obtenidos sean atribuibles a las variables de interés y no a
factores externos no controlados, aumentando la precisión y la validez de los hallazgos.
Finalmente, los resultados obtenidos mediante econometría tienen un impacto directo en la formulación de
políticas públicas. Al identificar las relaciones significativas entre la economía violeta y el desarrollo humano,
los hallazgos del estudio pueden guiar la creación de estrategias más efectivas para reducir las brechas de
género y promover un desarrollo más inclusivo. En el contexto ecuatoriano, donde la evidencia empírica es
crucial para abordar desafíos persistentes de desigualdad de género, la modelación econométrica
proporciona una base sólida para diseñar e implementar políticas basadas en evidencia que fomenten una
mayor igualdad y desarrollo equitativo.
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C. Contextualización y relevancia del estudio
El análisis de la economía violeta en el contexto ecuatoriano es especialmente relevante debido a las
persistentes desigualdades de género y a la vulnerabilidad socioeconómica que enfrentan diversos grupos
en el país. Ecuador, como muchas otras naciones en desarrollo, presenta desafíos significativos en cuanto a
la equidad de género, con brechas marcadas en áreas como el acceso a oportunidades laborales, educación
y salud. La economía violeta ofrece una perspectiva innovadora para abordar estas desigualdades al integrar
explícitamente una dimensión de género en el análisis económico y en la formulación de políticas. Este
enfoque no solo busca reducir las disparidades existentes, sino también potenciar la inclusión económica y
social de las mujeres, lo cual es crucial para el desarrollo equitativo del país.
Además, la economía violeta se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU,
particularmente con el ODS 5 de Igualdad de Género y el ODS 8 de Trabajo Decente y Crecimiento
Económico. Implementar políticas que promuevan la economía violeta no solo contribuye a mejorar la
situación de las mujeres y otros grupos vulnerables, sino que también puede tener un impacto positivo en el
crecimiento económico general al aprovechar plenamente el potencial de toda la fuerza laboral. El enfoque
propuesto en este estudio podría servir como un modelo para otras naciones con desafíos similares,
mostrando cómo la integración de una perspectiva de género puede generar beneficios sustanciales para el
desarrollo sostenible [8].
III. METODOLOGÍA
Se adoptó un enfoque mixto que combina elementos cuantitativos y cualitativos, permitiendo una
comprensión integral de la complejidad del tema en estudio. Este enfoque mixto es esencial para analizar las
variables de manera precisa y construir un modelo econométrico robusto, al mismo tiempo que se
interpretan y respaldan las teorías subyacentes con enfoques cualitativos. La naturaleza exploratoria,
bibliográfica, documental y descriptiva del estudio permite abarcar diversos aspectos relevantes del tema
bajo investigación.
A. Técnicas cuantitativas
Modelo Econométrico: La técnica principal utilizada en este estudio consistió en la implementación de un
modelo econométrico. Este modelo se desarrolló con el propósito de analizar las relaciones entre los
indicadores económicos y sociales seleccionados. El software estadístico y econométrico Gretl se utilizó
como herramienta tecnológica para manejar los datos y realizar las estimaciones del modelo.
Indicadores Económicos y Sociales utilizados en el modelo:
Índice de Desarrollo Humano (IDH).
Índice de Brecha de Género (IBG).
Población Económicamente Inactiva (PEI) medida en mujeres.
Desempleo Femenino (DM).
Serie Temporal: La estimación
del modelo se
llevó a cabo utilizando datos de una serie temporal que
abarca los últimos diez años, comprendidos entre 2014 y 2023. Estos datos fueron recopilados de fuentes
confiables, permitiendo una evaluación precisa de las tendencias y patrones a lo largo del tiempo.
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B. Procedimientos de análisis
Los datos se obtuvieron de bases de datos oficiales y fuentes secundarias confiables, abarcando el período
de estudio 2014-2023. Se verificaron rigurosamente para asegurar su precisión y consistencia. Los
indicadores utilizados incluyen el Índice de Desarrollo Humano (IDH), el Índice de Brecha de Género (IBG), la
Población Económicamente Inactiva (PEI) medida en mujeres y el Desempleo Femenino (DM). Estos datos
fueron extraídos de fuentes históricas proporcionadas por organismos como el Banco Mundial, el Instituto
Nacional de Estadísticas y Censos (INEC) y el Ministerio de Trabajo. Todas las bases de datos utilizadas son
de acceso libre, lo que permite reflejar la realidad de los distintos periodos analizados y son esenciales para
el modelo econométrico planteado (Tabla 1). Además de las variables a utilizar en el modelo seleccionado, se
realizaron pruebas usando otros indicadores como parte de la estimación del modelo, como es el caso de la
Tasa de Alfabetización medido en Mujeres (TAM), Fuerza Laboral de Mujeres (FLM), Mujeres en Cargos
Directivos (MCD), la Población Económicamente Activa (PEA), y el Empleo Pleno medido en Mujeres (EPM).
Tabla 1.
Datos históricos de indicadores utilizados en la modelación econométrica.
Utilizando Gretl, se procesaron los datos para preparar las series temporales y realizar las estimaciones
econométricas. Este software facilitó la manipulación de grandes volúmenes de datos y la ejecución de
análisis complejos. Además, se desarrollaron y estimaron varios modelos econométricos con el objetivo de
identificar las relaciones entre los indicadores seleccionados. Además del modelo propuesto en la ecuación
(1), se exploraron otros resultados introduciendo algunos indicadores al modelo para conocer su relación.
Estas estimaciones se presentan en los resultados como parte del proceso de modelación. La selección de
las variables adicionales se basó en su relevancia teórica y empírica en estudios previos sobre desarrollo
humano, igualdad de género y economía feminista. Se priorizaron aquellas variables que reflejan
inequidades estructurales y acceso diferencial de las mujeres a recursos clave como educación, salud, y
poder político.
Por tanto, las fases desarrolladas en este trabajo fueron:
Fase 1: Se formuló un modelo econométrico de regresión lineal múltiple que incluye variables como el
Índice de Brecha de Género (IBG), la Población Económicamente Inactiva medido en Mujeres (PEI) y el
Desempleo Femenino (DM). La elección de estas variables se basó en su relevancia teórica y empírica en
el contexto del desarrollo humano y la equidad de género.
Fase 2: Se evaluó la significancia estadística de los coeficientes de las variables independientes a través
de pruebas t y valores p. Esto permite determinar si las relaciones observadas son suficientemente
robustas como para ser consideradas significativas desde un punto de vista estadístico.
Fase 3: Se calculó el R-cuadrado y el R-cuadrado corregido para evaluar la proporción de la variabilidad
de la variable dependiente que es explicada por el modelo. Estos estadísticos son fundamentales para
determinar la efectividad del modelo en la captura de las relaciones entre las variables.
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Fase 4: Se aplicó la prueba F para evaluar la significancia global del modelo, lo que permite determinar si
al menos una de las variables independientes tiene un efecto significativo sobre la variable dependiente.
Fase 5: Se utilizó el estadístico Durbin-Watson para detectar la presencia de autocorrelación en los
residuos del modelo. Un valor cercano a 2 sugiere que no hay autocorrelación, lo que es deseable para
la validez del modelo.
Fase 6: Se calcularon los criterios de Akaike y Schwarz para evaluar la calidad del ajuste del modelo. Estos
criterios son útiles para comparar modelos diferentes y seleccionar aquel que ofrece el mejor balance
entre ajuste y simplicidad.
Estos procedimientos metodológicos aseguran un análisis riguroso de los datos, permitiendo interpretar
adecuadamente las relaciones entre las variables en estudio y su impacto en el desarrollo económico de
grupos vulnerables.
IV. RESULTADOS
En este estudio se presentan los modelos econométricos descartados durante el proceso de estimación,
hasta llegar al modelo final propuesto. Durante este proceso, se probaron diferentes variables para evaluar
su capacidad de reflejar el desarrollo económico de los grupos vulnerables, medido a través del Índice de
Desarrollo Humano (IDH).
A. Modelos econométricos fallidos
La ecuación (2) considera el Índice de Desarrollo Humano (IDH) como la variable dependiente, mientras que
las variables relacionadas con la economía violeta incluyen el Índice de Brecha de Género (IBG), la Población
Económicamente Inactiva medida en Mujeres (PEI), el Desempleo Femenino (DM) y el Empleo Pleno medido
en Mujeres (EPM). Este primer modelo econométrico tenía como objetivo analizar la influencia de estas
variables sobre el desarrollo humano en grupos vulnerables, específicamente las mujeres. Sin embargo, los
resultados obtenidos, con un valor p de 0,8363, indicaron que el modelo carecía de significancia estadística.
Esto sugiere que las variables seleccionadas no lograron explicar adecuadamente las variaciones en el IDH,
lo que llevó a descartar este enfoque inicial y explorar alternativas que pudieran capturar de manera más
precisa la relación entre la economía violeta y el desarrollo humano.
En la ecuación (3), se decidió probar con otras variables que presentaban un mayor potencial explicativo.
Además del Índice de Brecha de Género (IBG), la Población Económicamente Inactiva medida en Mujeres
(PEI) y el Desempleo Femenino (DM), se incluyeron la Tasa de Alfabetización de Mujeres (TAM), la Fuerza
Laboral de Mujeres (FLM) y el porcentaje de Mujeres en Cargos Directivos (MCD). Estas variables se
consideraron más alineadas con el concepto de la economía violeta, al reflejar aspectos clave de la
participación y empoderamiento de las mujeres en la economía. Aunque el modelo mostró una mejora en
relación con el enfoque anterior, el valor p resultante de 0,2520 seguía siendo insuficiente para considerar el
modelo como estadísticamente significativo. Este resultado indica que, aunque las nuevas variables
introducidas reflejan una mejor interpretación de la economía violeta, aún no explican suficientemente la
relación con el desarrollo humano, lo que sugiere la necesidad de seguir ajustando el modelo para alcanzar
una mayor robustez y significancia.
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Para los siguientes modelos, se exploraron diferentes combinaciones de variables, todas ellas justificadas y
previamente identificadas en la tabla 1. Estas no fueron seleccionadas de manera arbitraria, sino como
resultado de una búsqueda exhaustiva de información confiable que permitiera interpretar adecuadamente
la economía violeta y su relación con el desarrollo de los grupos vulnerables. En esta ecuación (4), se
incluyeron variables como la Tasa de Alfabetización en Mujeres (TAM), la Fuerza Laboral de Mujeres (FLM), el
Empleo Pleno medido en Mujeres (EPM) y la Población Económicamente Activa (PEA). Estas variables fueron
seleccionadas bajo el supuesto de que reflejan aspectos clave de la economía violeta: la escolaridad, la
participación en el mercado laboral, el empleo pleno, y la actividad económica de las mujeres, todas
relacionadas con el desarrollo de los grupos vulnerables.
Sin embargo, el valor p obtenido en este modelo fue de 0,9008, lo que indica que no era estadísticamente
significativo. Ante este resultado, se probó una variante en la ecuación (5), eliminando la PEA, bajo la
suposición de que este indicador no era lo suficientemente representativo en el contexto del modelo. A
pesar de una leve mejora en el valor p, que se redujo a 0,5153, el modelo seguía sin ser robusto, lo que
impidió su validación. Este resultado, aunque indicativo de un posible ajuste, sugiere la necesidad de seguir
refinando la selección de variables para obtener una relación más sólida entre la economía violeta y el
desarrollo humano de los grupos vulnerables.
B. Modelo econométrico propuesto
Después de evaluar varios modelos sin obtener resultados satisfactorios, se retomó el modelo (3), que
mostró la mejor significancia estadística. Se procedió entonces a realizar un descarte de variables, basado en
un análisis exhaustivo de su relevancia. Las variables fueron eliminadas justificadamente, ya que algunas no
parecían representar de manera adecuada los aspectos clave de la economía violeta. Así, la ecuación (7) se
consolidó como la más robusta, donde el desarrollo de los grupos vulnerables, medido por el Índice de
Desarrollo Humano (IDH), se relaciona con la economía violeta. Esta última está representada por el Índice
de Brecha de Género (IBG), la Población Económicamente Inactiva en Mujeres (PEI) y el Desempleo
Femenino (DM). Estas variables fueron seleccionadas por su capacidad para capturar con mayor precisión
las dinámicas que afectan a las mujeres en el contexto económico y social.
La ecuación (7) se centra específicamente en el Índice de Desarrollo Humano (IDH)
y sus r
elaciones con
variables que representan la economía violeta:
Índice de Brecha de Género (IBG): Esta variable se selecciona porque mide las desigualdades entre
hombres y mujeres en diferentes ámbitos, como la educación, la salud y la participación económica. Un
menor IBG indica una mejor equidad de género, lo que puede contribuir positivamente al desarrollo
humano al empoderar a las mujeres y reducir las brechas existentes.
1
.
Población Económicamente Inactiva (PEI): Al incluir esta variable, se busca evaluar cómo la inactividad
laboral de las mujeres impacta en su desarrollo y en el de sus comunidades. Un alto nivel de PEI sugiere
que muchas mujeres no están aprovechando las oportunidades económicas disponibles, lo que puede
limitar su desarrollo y el de sus familias.
2
.
Desempleo Femenino (DM): Esta variable es crucial para entender la situación laboral de las mujeres. Un
alto desempleo femenino refleja no solo la falta de oportunidades, sino también el impacto negativo que
esto puede tener en el bienestar de las familias y comunidades. Disminuir el desempleo femenino es
esencial para promover un desarrollo equitativo.
3
.
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Estas variables fueron seleccionadas por su capacidad para proporcionar una visión integral de la situación
de las mujeres en la economía y su relación directa con el desarrollo de los grupos vulnerables. Al analizar el
IDH en relación con estas variables, se espera obtener un panorama más claro de cómo la economía violeta
puede influir positivamente en la calidad de vida de los grupos vulnerables, promoviendo un desarrollo más
inclusivo y sostenible.
En la tabla 2 se presentan los datos históricos usados en el modelo, los cuales ofrecieron una visión clara
de cómo las variables seleccionadas interactuaron entre sí y afectaron el Índice de Desarrollo Humano (IDH),
así como su impacto en la calidad de vida de los grupos vulnerables.
Tabla 2.
Datos históricos por año de las variables usadas en el modelo (T=10).
Los resultados del modelo econométrico revelan varias conclusones importantes (Tabla 3). En primer lugar,
se observa que el modelo en su conjunto es estadísticamente significativo, según el estadístico F y su valor p
asociado. Esto indica que al menos una de las variables independientes tiene un efecto significativo en el
logaritmo del Índice de Desarrollo Humano (IDH). Además, el alto coeficiente de determinación R
(0,831173)
indica que aproximadamente el 83,12% de la variabilidad en el logaritmo del IDH es explicada por las
variables independientes incluidas en el modelo. Este hallazgo sugiere que las variables l_IBG, l_PEI y l_DM
son importantes para comprender las variaciones en el desarrollo humano en el contexto analizado.
2
Tabla 3.
Modelo 1 (MCO), usando las observaciones 2014-2023 (T = 10). Variable dependiente: l_IDH.
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2
Sin embargo, es importante destacar que el coeficiente asociado con la variable l_DM (desempleo medido
en mujeres) no es estadísticamente significativo, como se refleja en su valor p más alto (0,1289). Esto sugiere
que, dentro del modelo, el desempleo medido en mujeres puede no tener un impacto significativo en el
logaritmo del IDH. Es posible que otros factores no incluidos en el modelo puedan estar influyendo en el
desarrollo humano en relación con el desempleo femenino. Por otro lado, la inclusión de la constante en el
modelo también es significativa, con un coeficiente estimado de −0,393743. Esto sugiere que, incluso cuando
todas las variables explicativas son cero, aún hay un efecto negativo en el logaritmo del IDH, lo que podría
reflejar otros factores no capturados por las variables independientes incluidas en el modelo.
Al evaluar la calidad del modelo a través de los criterios de Schwarz (BIC) y Hannan-Quinn (HQIC),
obtenemos valores de −61,37405 y −63,91213, respectivamente. Estos resultados indican que el modelo
tiene un buen ajuste, ya que ambos criterios penalizan la complejidad del modelo, favoreciendo aquellos que
explican bien los datos, pero sin incluir variables innecesarias. En este caso, los valores negativos y
relativamente bajos sugieren que el modelo está equilibrado en términos de ajuste y complejidad, lo que
refuerza la confianza en el modelo, aunque todavía existen áreas que podrían mejorarse. Es decir, aunque el
modelo proporciona una buena explicación de las variaciones en el logaritmo del IDH, como lo sugieren los
valores bajos de los criterios BIC y HQIC, hay ciertas áreas que requieren una mayor investigación y
consideración. La falta de significancia del desempleo femenino, combinada con un efecto residual
capturado por la constante, sugiere que otras variables que no han sido incluidas podrían estar influyendo
en el desarrollo humano. Por tanto, es importante tener en cuenta las limitaciones del modelo y explorar
posibles variables adicionales que puedan mejorar la comprensión del IDH en el contexto analizado.
La figura 1 muestra una dispersión uniforme de los residuos alrededor de cero a lo largo del rango de
valores ajustados, lo cual indica que el modelo econométrico está capturando de manera precisa la relación
entre las variables incluidas, como el Índice de Brecha de Género, la Población Económicamente Inactiva, el
Desempleo Medido en Mujeres y posiblemente el Coeficiente de Gini, y el Índice de Desarrollo Humano. En
el contexto del tema del artículo sobre la influencia de la economía violeta en el desarrollo económico y
social de los grupos vulnerables en Ecuador, este resultado sugiere que el modelo no está sesgado y que las
variables explicativas están contribuyendo significativamente a explicar las variaciones en el IDH, lo que
respalda la robustez del modelo y la validez de la relación analizada.
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Minerva Journal
Fig. 1.
Residuos de la regresión. Bases de datos y sistema Gretl.
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Por lo tanto, el análisis de los resultados del modelo econométrico revela información crucial sobre la
influencia de la economía violeta en el desarrollo económico y social de los grupos vulnerables en Ecuador.
El modelo, diseñado para examinar cómo las variables relacionadas con la economía violeta impactan el
Índice de Desarrollo Humano (IDH), ha mostrado que factores como el Índice de Brecha de Género (IBG) y la
Población Económicamente Inactiva (PEI) basada en mujeres tienen efectos significativos sobre el IDH. Estos
hallazgos confirman que las desigualdades de género y la participación económica femenina son
determinantes clave en el desarrollo humano. La significancia estadística de estas variables indica que las
políticas orientadas a reducir la brecha de género y aumentar la inclusión económica pueden tener un
impacto tangible en la mejora del IDH, subrayando la importancia de una economía violeta en la promoción
de la equidad social y el desarrollo inclusivo.
El alto coeficiente de determinación R de 0,831173 indica que el modelo es capaz de explicar una
proporción significativa de la variabilidad en el IDH, lo que sugiere una sólida capacidad explicativa del
modelo. La robustez del modelo se refleja en su capacidad para capturar de manera efectiva las relaciones
entre las variables de la economía violeta y el desarrollo humano. Esto proporciona una base sólida para la
formulación de políticas que promuevan un crecimiento económico más inclusivo y equitativo, dirigido
especialmente a los grupos vulnerables. El hecho de que el modelo haya mostrado una dispersión uniforme
de los residuos alrededor de cero en el gráfico de residuos refuerza la precisión del análisis y la validez de las
conclusiones derivadas.
Finalmente, la implementación del modelo econométrico no solo proporciona una comprensión profunda
de las relaciones entre las variables de la economía violeta y el desarrollo de los grupos vulnerables, sino que
también establece un precedente para futuras investigaciones en este campo. Al identificar la significativa
correlación entre el Índice de Brecha de Género (IBG) y la Población Económicamente Inactiva (PEI) con el
Índice de Desarrollo Humano (IDH), el modelo ofrece una base empírica que puede guiar la formulación de
políticas públicas efectivas y sostenibles. Este enfoque científico aporta evidencia cuantitativa que respalda la
necesidad de estrategias integradas que prioricen la equidad de género y la inclusión económica,
permitiendo a los responsables de la toma de decisiones diseñar intervenciones más informadas y
adaptadas a las realidades de los grupos vulnerables en Ecuador. Además, el marco analítico propuesto
puede servir como modelo para estudios comparativos en otros contextos regionales y nacionales,
promoviendo una mayor discusión sobre el impacto de la economía violeta en el desarrollo social y
económico, y su potencial para transformar vidas en comunidades marginadas. En este sentido, el modelo
no solo contribuye al ámbito académico, sino que también se posiciona como un instrumento valioso para
impulsar un cambio positivo en las políticas sociales y económicas del país.
C
. Discusión
A través del modelo econométrico propuesto, se logró evaluar de manera exhaustiva el impacto y la
relación entre las variables clave de la economía violeta y el desarrollo de los grupos vulnerables en Ecuador.
Este enfoque permitió analizar cómo indicadores como el Índice de Brecha de Género (IBG), la Población
Económicamente Inactiva medida en mujeres (PEI) y el Desempleo Femenino (DM) influyen en el logaritmo
del Índice de Desarrollo Humano (IDH). Al incorporar estas variables en el modelo, se pudo observar que el
IBG y la PEI tienen una correlación significativa con el desarrollo humano, destacando la importancia de
integrar la perspectiva de género en la formulación de políticas económicas. Esto sugiere que el avance hacia
una economía más inclusiva y equitativa puede contribuir de manera positiva al bienestar de los grupos
vulnerables. Sin embargo, el análisis también puso de relieve la falta de significancia estadística del
desempleo femenino, lo que invita a investigar más a fondo los factores que podrían estar influyendo en esta
relación.
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Los resultados obtenidos a través del modelo econométrico permiten una reflexión sobre la compleja
interacción entre la economía violeta y el desarrollo económico y social de los grupos vulnerables en
Ecuador. Estudios previos, como el de Georgina Binstock, destacan la importancia de integrar la perspectiva
de género en el análisis económico para abordar las desigualdades de género y promover una economía
más inclusiva y equitativa [1]. En este contexto, se observa que las variables l_IBG, l_PEI y l_DM tienen un
impacto significativo en el logaritmo del Índice de Desarrollo Humano (IDH), lo que refleja la relevancia de la
economía violeta en el desarrollo humano.
Sin embargo, es esencial contextualizar estos hallazgos dentro de debates más amplios sobre el
empoderamiento económico de las mujeres y la inclusión de género en el desarrollo. Autores como Amartya
Sen y Martha Nussbaum resaltan la importancia de la capacidad y las oportunidades como componentes
fundamentales del desarrollo humano, lo que subraya la necesidad de políticas que promuevan la igualdad
de género y eliminen las barreras que enfrentan las mujeres en el acceso a recursos y oportunidades
económicas [9].
La falta de significancia estadística del desempleo medido en mujeres (l_DM) plantea interrogantes sobre
posibles factores subyacentes que podrían influir en el desarrollo humano en Ecuador. Investigaciones
adicionales podrían explorar la interacción entre el desempleo femenino, las políticas laborales y las normas
sociales de género para comprender mejor su impacto en el desarrollo económico y social. Si bien los
resultados del modelo proporcionan valiosas perspectivas sobre la relación entre la economía violeta y el
desarrollo humano en Ecuador, es importante situarlos dentro de un marco teórico más amplio y considerar
la complejidad de los factores que influyen en este proceso. Estudios futuros podrían profundizar en estas
áreas para informar la formulación de políticas destinadas a promover un desarrollo más equitativo y
sostenible en el país.
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CONCLUSIONES
Los resultados obtenidos del modelo econométrico indican que el Índice de Brecha de Género (IBG) y la
Población Económicamente Inactiva (PEI) basada en mujeres tienen un impacto estadísticamente significativo
en el Índice de Desarrollo Humano (IDH). El impacto evaluado fue claro: las desigualdades de género y la
participación económica de las mujeres son factores críticos en la determinación del desarrollo humano en
Ecuador. El IBG, al medir disparidades en la participación laboral, acceso a la educación y representación
política entre hombres y mujeres, revela cómo las desigualdades persistentes obstaculizan el desarrollo
integral. Por lo tanto, la inclusión de una perspectiva de género en las políticas económicas se presenta
como fundamental para promover la equidad y mejorar el desarrollo humano.
No obstante, el estudio también destaca desafíos persistentes. La falta de significancia estadística del
desempleo medido en mujeres (l_DM) sugiere que el desempleo femenino podría no estar siendo
adecuadamente capturado por el modelo actual. Este hallazgo resalta la necesidad de investigaciones
adicionales para explorar factores subyacentes que influyen en el desempleo femenino y cómo se relacionan
con otros indicadores del desarrollo humano. Es probable que dimensiones adicionales, como la calidad del
empleo y las condiciones laborales específicas, no se hayan considerado plenamente en el análisis. Por ello,
futuros estudios deberían evaluar más detalladamente estos factores y su impacto en el desarrollo
económico y social.
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REFERENCIAS
Se sugiere que, para mejorar el desarrollo humano, es necesario implementar políticas que no solo
fomenten la participación económica de las mujeres, sino que también reduzcan las brechas de género en
diversos ámbitos. Las recomendaciones incluyen fortalecer políticas públicas que impulsen la igualdad en el
mercado laboral, mejorar el acceso a la educación y la salud para mujeres, y promover la representación
política femenina. Además, es crucial diseñar estrategias que integren un enfoque de género en la
planificación y ejecución de programas sociales y económicos, asegurando que las intervenciones sean
inclusivas y eficaces en la reducción de desigualdades existentes. Así, aunque los resultados ofrecen una
perspectiva valiosa sobre el impacto de la economía violeta en el desarrollo humano, subrayan la
importancia de continuar investigando y ajustando políticas para abordar de manera integral los desafíos de
género y mejorar el bienestar general en Ecuador.
[1]
G. Binstock and R. Rofman, "Conexiones demográficas. En la Demografía latinoamericana aceptamos la
Economía porque no podemos ignorarla, pero en el fondo no nos preocupa demasiado.," Revista
Latinoamericana de Población, vol. X, no. 18, 2016.
[2] Observatorio de Igualdad de Género, "La sociedad del cuidado: horizontepara una recuperación
sostenible con igualdad de género," Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), 2022.
[3] PNUD, "La próxima frontera. El desarrollo humano y el Antropoceno," Informe sobre Desarrollo Humano
2020, 2020.
[4] M. Eternod, "Brechas de género," Quinta Reunión de la Mesa Directiva de la Conferencia Regional sobre
Población y Desarrollo, 15 Noviembre 2023.
[5] INEC, "Participación de la Población en la Actividad Económica," Instituto Nacional de Estadísticas y
Censos, 2023.
[6] J. Blanch, "Desempleo femenino, discriminación positiva, y rol de género: El desencuentro entre política y
experiencia," Universidad Autónoma de Barcelona, 2023.
[7] Banco Mundial, "Índice global de Brecha de Genero Ecuador, 2023," 23 Julio 2024. [Online]. Available:
https://datosmacro.expansion.com/demografia/indice-brecha-genero-global/ecuador.
[8] OIT, "Naciones Unidas impulsa la economía violeta para el desarrollo social y productivo en Ecuador,"
Organización Internacional del Trabajo, 14 Septiembre 2020.
[9] P. Molina and E. Chávez, "Diversidad en la desigualdad : debates teóricos y exploraciones empíricas
recientes," : Universidad de Buenos Aires. Instituto de Investigaciones Gino Germani, 2022.
[10] A. Sen and C. Grown, "Development, crises, and alternative visions: Third world women's perspectives,"
Monthly Review Press, 1987.
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