Luis Palomino

Luis Palomino

Researcher and Economist

Publications

Socioeconomic status and mobility during the COVID-19 pandemic: An analysis of 8 large Latin American cities

With J. Daniel Aromí , María Paula Bonel , Julian Cristia & Martín Llada . Latin American Economic Review, 31 (1–28), 2022

This study analyzes mobility patterns during the COVID-19 pandemic for eight large Latin American cities. Indicators of mobility by socioeconomic status (SES) are generated by combining georeferenced mobile phone information with granular census data. Before the pandemic, a strong positive association between SES and mobility is documented. With the arrival of the pandemic, in most cases, a negative association between mobility and SES emerges. This new pattern is explained by a notably stronger reduction in mobility by high-SES individuals. A comparison of mobility for SES decile 1 vs decile 10 shows that, on average, the reduction is 75% larger in the case of decile 10. According to estimated lasso models, an indicator of government restrictions provides a parsimonious description of these heterogeneous responses. These estimations point to noticeable similarities in the patterns observed across cities. We also explore how the median distance traveled changed for individuals that travel at least 1 km (the intensive margin). We find that the reduction in mobility in this indicator was larger for high-SES individuals compared to low-SES individuals in six out of eight cities analyzed. The evidence is consistent with asymmetries in the feasibility of working from home and in the ability to smooth consumption under temporary income shocks.

Estimación del PIB a nivel subnacional utilizando datos satelitales de luminosidad: Perú, 1993-2018

With Bruno Seminario . Universidad del Pacífico, Research Document 20, 2022

El objetivo de esta investigación es ofrecer una metodología alternativa para estimar el PIB a nivel subnacional combinando información de censos y encuestas, estadísticas agregadas de cuentas nacionales y datos satelitales de luminosidad. Los autores consideran que el uso de esta metodología es relevante para países que no cuentan con información de calidad sobre la actividad económica a nivel subregional. Usando esta nueva metodología, se ha estimado el PIB de divisiones territoriales del Perú que no cuentan con estadísticas de cuentas nacionales, y utilizando las estadísticas generadas se ha realizado un análisis general de las tendencias recientes de desarrollo regional.

Determinantes de la evolución del número de casos y muertes por COVID-19 en el Perú: movilidad, geografía y desarrollo económico

With Bruno Seminario , Vanessa Berrocal & Analucía Gastiaburú. Apuntes-Revista De Ciencias Sociales, 49(91), 2022

Esta investigación busca contribuir a la literatura sobre los determinantes de la evolución del número de casos y muertes por COVID-19 en el Perú; en específico, el rol de la movilidad de las personas –entendida como el desplazamiento–, la geografía y el desarrollo económico. Para ello, utilizamos regresiones de Poisson con efectos aleatorios y datos de cuatro grupos de variables a nivel de distritos: (1) COVID-19, (2) movilidad de las personas, (3) variables geográficas y (4) variables socioeconómicas. Los principales resultados indican que la movilidad de las personas tiene una relación negativa con la probabilidad de acumular casos y muertes de COVID-19 hasta la novena semana de pandemia, pero tiene una relación positiva a partir de la decimoprimera semana. También encontramos que las variables socioeconómicas como el PIB per cápita y la esperanza de vida tienen asociaciones positivas con la probabilidad de acumular casos y muertes de COVID-19; mientras que las variables geográficas, como la altura y la pendiente del territorio, tienen asociaciones negativas. Los resultados también indican que el rol de las variables geográficas y socioeconómicas depende de la inclusión de Lima en el análisis empírico.

The Macro-Economic Effects of Hurricanes in The Bahamas: A Case Study Using Satellite Night Light Luminosity

With María Alejandra Zegarra , Laura Giles Álvarez & Mikaël Gartner. Inter-American Development Bank, Catalogs and Brochures, 2021

This paper analyses the macroeconomic effects of Hurricanes Joaquin (2015), Matthew (2016), Irma (2017), and Dorian (2019) across different islands in The Bahamas. The methodology used, based on Zegarra et al. (2020), uses historical night light intensity data between 2015 and 2019 and monthly GDP. The analysis is complemented by a breakdown of the direct and indirect costs by island that compiles the information in the four Damages and Losses Assessments conducted by the Economic Commission on Latin America and the Caribbean and the Inter-American Development Bank. The results suggest, first, that the year-to-year nominal growth rate in The Bahamas decreased during the month and quarter of each hurricane event, but that there was no contraction of the countrys growth rate in the year of the event. However, all islands showed a significant contraction in GDP after the start of the COVID-19 outbreak, which overlapped with the effects of Hurricane Dorian. Second, large islands like New Providence and Grand Bahama experienced larger GDP contractions following the hurricanes, but no such clear pattern was obtained for the Family Islands. Third, macroeconomic recovery times to achieve pre-hurricane GDP levels took between 4-8 months on average for the four events studied. Fourth, the composition of sectors affected by the events did not seem to have a major effect on the severity of the economic shock. For all the hurricanes studied, tourism, transport infrastructure, and housing were recurrently the most affected sectors. Based on the findings of the analysis, recommendations include the following: (1) Make greater use of these methodologies to study the macroeconomic effects of natural disasters, supplemented by microeconomic, social, and sector-specific studies; (2) Conduct further analysis of island-specific economic drivers and post-hurricane economic effects; and (3) Promote climate change adaptation and disaster risk management to reinforce macroeconomic resilience in sectors that drive national GDP and to foster resilience in sectors and on islands.

Concentración de la actividad económica y de la población en el Perú, 1795-2018

With Bruno Seminario . Universidad del Pacífico, Book chapter, 2021

Esta investigación busca contribuir a la literatura sobre la concentración regional de la actividad económica y de la concentración regional de la población en el largo plazo. En primer lugar, analizamos la evolución de la actividad económica usando las estadísticas de actividad económica de los 24 departamentos del Perú derivadas por Seminario, Zegarra & Palomino (2019). En segundo lugar, analizamos la evolución de la concentración de la población usando datos de población de 145 provincias del Perú. Por un lado, usando el coeficiente de Gini, encontramos que la concentración de la actividad económica pasó de 0.54 en 1795 a 0.83 en el 2018. También encontramos que el Sur es la región con menor concentración económica; mientras que el Norte ha sido la región con mayor concentración de la actividad económica hasta 1951. Después de 1951, el Centro es la región con mayor concentración de la actividad económica. Asimismo, usando una descomposición de varianza, encontramos que la varianza del PIB por km2 es dominado por la varianza de la densidad poblacional, sin embargo, en los episodios de crisis parece estar dominado por la varianza del PIB per cápita. Usando el coeficiente de Gini, encontramos que la concentración de la población ha pasado de 0.40 en 1795 a 0.71 en 2018. Sin embargo, cuando excluimos Lima, el valor del Gini ha pasado de 0.39 en 1795 a 0.58 en 2018. Los resultados también sugieren que las regiones como la Costa y Centro del país que incluyen a Lima presentan la mayor concentración poblacional. Sin embargo, cuando excluimos a Lima de la Costa y Centro del país, la concentración de la población pasa a ser similar o incluso menor a la concentración de las otras regiones.

¿Cómo podemos promover el uso de plataformas de aprendizaje? Resultados de un estudio piloto en Chile

With Elena Arias Ortiz & Julian Cristia . Inter-American Development Bank, Technical Note 2403, 2021

Este trabajo presenta los resultados de un estudio piloto implementado para promover el uso de la plataforma de aprendizaje para Matemáticas ConectaIdeas desde el hogar. Utilizamos datos recolectados durante el año académico 2020 en 11 escuelas primarias en Santiago con altos niveles de vulnerabilidad. Los resultados muestran que las condiciones generadas por la pandemia ocasionaron importantes desafíos para el proyecto y esto se reflejó en niveles de uso limitado de la plataforma, en particular al final del año escolar. Sin embargo, la situación permitió experimentar con estrategias para motivar el uso de la plataforma por parte de los estudiantes. Los resultados muestran que el 44% de los estudiantes matriculados se conectaron a la plataforma alguna vez y permanecieron un promedio de 8 horas en la plataforma durante todo el período de análisis. Los resultados también muestran que una campaña por la cual los estudiantes recibían pequeños premios por alcanzar ciertos objetivos de desarrollo de ejercicios generó un incremento de uso de la plataforma. Estos efectos no se evidencian de forma inmediata a la implementación de la campaña, sino que se materializan después de dos y tres meses luego de su implementación. El uso general de la plataforma y los efectos de la campaña fueron similares entre niñas y niños. Un análisis comparativo con un estudio piloto similar en Perú sugiere que lograr una colaboración efectiva con los Ministerios de Educación y con los docentes podría ser clave para alcanzar altos niveles de uso que se puedan sostener en el tiempo.

Peruvian regional inequality: 1847–2017

With Bruno Seminario & María Alejandra Zegarra . Palgrave Macmillan, Book chapter, 2020

This chapter describes the evolution of regional inequality in Peru between the years 1847 and 2017 using the latest available statistics on the spatial distribution of population and economic activity. The main results observed were the transformation of the economic space of this country. Regional inequality steadily rose throughout the nineteenth century and the early stages of the twentieth century. Throughout the Colonial Era, the Peruvian southern region concentrated most of the economic activity, population, and infrastructure. The prominence of the South had its roots on the population decline during the Spanish conquest and the economic activity driven by the mines located in the so-called “Alto Peru”, today’s Bolivia. After the War of the Pacific, many structural changes took place; the modernization of Lima’s manufacturing industry began, and different mining cycles affected inner regions. Improvements in infrastructures integrated the coastal regions to the domestic market. Since 1950, regional inequality started a downward trend due to the expansion of the domestic economy and market integration. This dynamism created huge migration flows to these regions and consolidated a new regional distribution of economic activity, with the more dynamic zones located in the capital and in the depression in the highlands.

Impact of Hurricane Dorian in The Bahamas: A view from the sky

With With María Alejandra Zegarra , Juan Pedro Schmid & Bruno Seminario . Inter-American Development Bank, Technical Note 1857, 2020

Hurricane Dorian has been among the most devastating natural disasters ever to hit The Bahamas. The estimated damages and losses from it amount to US$3.4 billion (IDB, 2019), a number equivalent to a quarter of the countrys GDP. Dorians effects also resulted in the revision of The Bahamas economic growth forecast. The IMF reduced GDP growth estimates for 2019 to 0.9 percent, and the economy is expected to contract in 2020. Under these circumstances, this paper proposes a methodology to track the economic recovery of The Bahamas on a monthly basis. The results suggest that the GDP growth rate in most of the 19 islands that comprise The Bahamas suffered a sharp decrease because of Hurricane Dorian. The islands that suffered the most from this event have recorded significant decreases in their economic activity. Abaco shows a reduction in monthly economic activity of 54 percent comparing September 2019 to September 2018, and Grand Bahama registered a 34 percent decrease. These estimates were obtained by comparing the spatial variation of satellite night lights as an indicator of the country's economic activity before and after Hurricane Dorian. Satellite night lights observed from the space are publicly available and have been used before to measure economic activity. This study also presents a new annual series of regionalized GDP estimates by island from 1992 to 2018, and on a monthly basis, from January 2012 to September 2019.

Estimación del PIB Departamental y Análisis de la Desigualdad Regional en el Perú: 1795-2017

With Bruno Seminario & María Alejandra Zegarra . Inter-American Development Bank, Working Paper 1016, 2019

El objetivo de esta investigación es estudiar la desigualdad regional en el Perú usando un concepto multifacético, es decir, incluyendo distintas dimensiones: Desigualdad, modalidad, convergencia y movilidad. Para ello, utilizamos las últimas estadísticas disponibles sobre la distribución espacial de la población y actividad económica de Perú para el periodo 1795-2017. En primer lugar, hemos demostrado que la desigualdad medida por el coeficiente de Gini exhibió un aumento persistente durante la segunda mitad siglo XIX y la primera mitad del siglo XX. Este proceso llevó el valor del Gini de 0.2613 en 1795 a un valor máximo de 0.4283 en 1934. En segundo lugar, usando datos de panel por décadas para el mismo periodo, hemos encontrado que la velocidad de convergencia del siglo XIX (1.30%) es mayor a la del siglo XX (1.05%), mientras que la velocidad de convergencia de todo el periodo es 1.62%. En tercer lugar, el análisis de modalidad nos indica que tanto la densidad poblacional como el PBI per cápita tienen una distribución multimodal y bimodal respectivamente. Por ello, usamos modelos Markov-Switching (MS) para el análisis de convergencia. Los resultados del modelo MS nos sugieren que la velocidad de convergencia de Perú es mayor a 10% y depende de las variables geográficas y factores de expansión de la población de cada departamento. En cuarto lugar, los resultados nos indican que la movilidad es inexistente en los extremos, es decir, la probabilidad de que un departamento que fue pobre en 1795 continúe siendo pobre en el 2017 es 94%. Para el mismo lapso, la probabilidad de que una región rica continúe siéndolo es 95%. Sin embargo, parece haber gran movilidad entre los departamentos que ocupan el centro de la distribución.