Desnutrición y demanda de calorías en el Perú. Un análisis económico

El presente trabajo tiene como objetivo descubrir por qué a pesar de que los ingresos se incrementan en el Perú aún
no ha mejorado la demanda calórica y disminuido la desnutrición, y razón por la cual algunos modelos sobre la productividad y la alimentación no se pueden aplicar en el Perú.

Palabras Claves: Desnutrición, Demanda calórica,
Productividad, Alimentación, Salud.
Journal of Economic Literature, I12

desnutricion-demanda-calorias-peru-analisis-economico

I. LA DESNUTRICIÓN Y LA DEMANDA DE CALORÍAS

El índice de déficit calórico nos va a ofrecer información acerca del  porcentaje de población que no alcanza un nivel mínimo de consumo de calorías diarias, este índice revela problemas de alimentación, salud y su efecto en el desarrollo humano, además el índice es un indicador alternativo a la pobreza monetaria.(INEI)

1.1. El problema de la Dieta Balanceada1 (George Stigler, 1945)

Consiste en armar una canasta básica de manera eficiente, a  partir de un conjunto de alimentos, de tal forma de satisfacer los estándares nutricionales mínimos, este modelo  toma en cuenta la cantidad de alimentos, características nutricionales y sus costos.

1.2. Conclusiones del modelo:

Implícitamente en este modelo se basa en la idea de que el problema de la falta de calorías es básicamente la falta de recursos.

De acuerdo con Stigler, el incremento en los ingresos en los hogares satisface directamente las necesidades alimentarias y así los requerimientos calóricos.

Lo que este modelo no toma en cuenta son los Factores inobservables como:

1. Educación alimentaria
2. Accesibilidad a la alimentación
3. Disponibilidad de alimentos
4. Calidad de alimentación
5. Hábitos alimenticios

El objetivo del presente trabajo es darle un lugar especial a algunas de estas variables que no están registradas en las bases de datos estadística nacional, y que son las causantes de la dinámica económica en gran parte, pues estas no sólo explican un componente del bienestar (“estar bien nutridos”) sino que inciden por un lado en la productividad, la demanda, el empleo, el ingreso y por otro lado en la calidad del desarrollo humano, que tiene que ver con la salud, la educación, la esperanza de vida entre otras.

II. MARCO TEÓRICO

Los alimentos al igual que la salud, y la educación son las necesidades más importantes de las personas. Los alimentos almacenan la energía que necesitamos para reponer el desgaste físico e intelectual; por eso el descuido en la alimentación daña el desarrollo inmunológico y la capacidad intelectual principalmente de los niños, lo cual se ve reflejado en su bajo desempeño y productividad futura; esa capacidad de cubrir las necesidades nutritivas de la población es un rasgo fundamental en los países más desarrollados del mundo que se refleja en su autosuficiencia alimentaria, el autoabastecimiento y la mínima dependencia de alimentos desde economías externas, en contraste con la mayor parte de los países en desarrollo y los subdesarrollados donde existe una fuerte dependencia aún hoy en día de alimentos e insumos para alimentos.

II.1. El Modelo de Mirrlees-Stiglitz

Este modelo explica el vínculo que existe entre la productividad y el consumo de alimentos; al plantear que el total de horas eficientes de trabajo producidas por un trabajador depende directamente del nivel de consumo del trabajador, mientras un trabajador consuma más alimentos su productividad aumentará,(en el fondo, los autores aún mantienen ese sesgo que había dejado Stigler en 1945, es decir el modelo funciona con el supuesto de que los trabajadores distribuyen de la mejor forma sus ingresos en alimentos con altos niveles nutritivos), sin embargo existirán dos puntos de inflexión, el primero se refiere a si el consumidor pasa de consumir poco a consumir un poco más, su productividad aumentará más que proporcionalmente, en el segundo, si el consumidor consume más un incremento del consumo no posee mayores retornos en términos de productividad, lo explicado se gráfica de la siguiente manera:

Corroborando lo señalado anteriormente, Según el “Análisis económico de la ingesta de alimentos en el Perú”2 se ha descubierto que en el Perú, no se cumpliría con este modelo, la razón proviene de fuentes inobservables, como por ejemplo la pésima cultura alimentaria3, existe un insuficiente consumo de alimentos(energía) en la categoría de frutas y lácteos (consumo que es muy importante en la dieta de los pobladores de países Europeos), esta insuficiencia está presente en todos los ámbitos geográficos y en todos los segmentos no sólo involucra a quienes están en condición del nivel de pobreza, un sistema de Demanda completo muestra que la demanda por alimentos en el Perú es altamente elástica, es decir, por una pequeña variación del precio la respuesta de la cantidad demandada es alta, por ejemplo si los precios de los alimentos suben, existe una gran caída de demanda por alimentos, básicamente alimentos sustituibles como los preparados fuera del hogar; Además esta investigación sugiere que la calidad de la alimentación empeorará según se incremente la capacidad de compra de los hogares (ingresos) peruanos, se aprecia que la gran mayoría de los hogares tenderá a consumir más grasas y carbohidratos según aumente sus ingresos.

Aunque el crecimiento económico peruano ha sido sostenido por siete años (7%), y sin contar que a partir de 2014 nuestro crecimiento se ha visto reducido (2.6%), este resultado se tradujo en una reducción de la pobreza, en el año 2001 el 50% de nuestra población se encontraba bajo el umbral de la pobreza, y al 2015 se ha reducido hasta 21.8%. Sin embargo el déficit calórico se mantiene alrededor del 30% durante estos períodos, y durante el 2016 el porcentaje de desnutrición se ha elevado. De esta manera estamos atravesando una situación en la cual, el aumento en los niveles del gasto o ingresos (PBI) no está reduciendo ni el déficit de calorías consumidas en hogares peruanos ni la desnutrición, y esto evidencia un claro problema de capacidad de manejo de recursos.

¿MAYOR GASTO EN ALIMENTO ES DESTINADO A MEJOR ALIMENTO?

Mayores consumos no necesariamente se dan en un entorno de alta disponibilidad y calidad alimentaria

LATINOAMERICANO

Observamos como los países subdesarrollados (en mayor proporción los países africanos), consumen cantidad de Kilo calorías por día de manera casi similar a los países en desarrollo (Latinoamericanos), sin embargo constatamos que su alimentación es de muy baja calidad (y poca disponibilidad y accesibilidad) lo cual afecta el rendimiento productivo de sus habitantes y explica su precario nivel de desarrollo.

La categoría disponibilidad mide la disposición que tienen los hogares peruanos para poder elegir los alimentos consumidos (variedad), esta categoría se mide a través de seis indicadores4:

a) Suficiencia de suministro
b) Gasto Publico en Agricultura (Programas de ayuda)
c) Infraestructura del sector Agrícola
d) Volatilidad de la producción agrícola
e) Inestabilidad política
f) Corrupción
g) Urbanización
h) Pérdida alimentaria

La categoría Calidad y Seguridad observa la calidad de los alimentos y la seguridad sanitaria de los mismos que son adquiridos por los hogares peruanos, esta categoría se mide a través de seis indicadores6:

a) Diversidad de la dieta
b) Estándar nutricional
c) Disponibilidad de micronutrientes
d) Calidad proteínica
e) Seguridad alimentaria

V. HIPOTESIS

Ha existido una serie de debates acerca de si variación de los niveles de ingreso afecta las variaciones de la demanda de calorías que se traduce en gasto por alimentos y su magnitud, algunos opinan que no existe ninguna relación mientras que otros argumentan lo contrario. Mientras el nivel de ingreso5(salarios por hogar) se incrementa, el gasto por alimentos aumenta en menor proporción, debido a que el adicional ingreso que podemos percibir lo destinamos en comprar otros tipos de bienes; por otro lado respecto a la demanda de calorías en alimentos y su efecto en la salud, la relación que se da podría ser negativa, debido que existe evidencia que en las más grandes ciudades los hogares tienden a consumir alimentos ricos en grasas y carbohidratos, nuestra muestra está compuesta mayormente por individuos de las ciudades más grandes del país; un tercer aspecto es la relación del total de gastos por alimentación y la productividad en la economía peruana, por un lado en el PBI y por otro en los salarios, algo que también puede explicar la diferencias en el ingresos de las personas.

Según Becker (1972) en su obra Teoría del Capital Humano, la salud y la alimentación son los ingredientes de la productividad, un bajo nivel de adecuada y sana alimentación lleva al individuo a sufrir enfermedades, desempeñarse con bajo rendimiento y obtener salarios bajos.

Modelos a probar en un futuro

Con respecto al nivel de calorías y el género, se puede suponer que el impacto del consumo de calorías por mujer es mayor que el de los hombres, ya que las mujeres se desempeñan en actividades que requieren menos esfuerzo que los hombres.

Otra hipótesis es que el efecto en la productividad por cada unidad adicional de calorías consumidas es menor, hasta llegar a ser perjudicial, sabemos que el exceso de peso puede reducir el desempeño laboral de las personas.

Otra hipótesis que podemos plantearnos, sería analizar por regiones, y la región que arroje la mayor cantidad de calorías consumidas por habitante podría significar que ésta región sustenta su producción básicamente en el esfuerzo de trabajo por hombre, pues tendría sectores no productivos o tradicionales poco desarrollados, ya que el trabajo más duro requiere mayor cantidad de calorías.

VI. BASE DE DATOS

Enaho nos presenta una gran cantidad de información, en materia del presente trabajo, en especial recogí los módulos de Ingresos y Salud, dentro del módulo de Ingresos se encuentran las variables (las cuales van desde el 2011 hasta 2015): (p5291a_11, p5291b_11,
p5291a_12, p5291b_12, p5291a_13, p5291b_13, p5291a_14, p5291b_14, p5291a_15,
p5291b_15).

p5291a: son las variables que responden la pregunta: ¿Con qué frecuencia recibe el pago por alimentos?
p5291b: son las variables que responden a la pregunta: ¿En cuánto estimaría el pago por alimentos?

Debemos utilizar estas dos variables para generar la variable gasto en alimento por individuo, para ello se debe uniformizar la primera y segunda variable para que sea mensual, luego se debe multiplicar la primera con la segunda.

De la sumaria recogí las siguientes variables, relacionadas con la salud: gru51hd_11, gru51hd_12, gru51hd_13, gru51hd_14, gru51hd_15.
Que responden a la pregunta: ¿Cuánto es el gasto por hogar en salud?
Esta variable nos especifica cuanto es el gasto en salud y como ha cambiado a en el tiempo.

VII. MODELOS

De lo que se trata es de capturar modelos que nos revelen al:

1° observar a través del tiempo (dentro del período 2011 – 2015) como ha variado el gasto en consumo por alimentos de cada individuo de acuerdo a su ingreso.
2° observar a través del tiempo (dentro del período 2011 – 2015) como se comporta el gasto en salud y el gasto por alimentos en el hogar de acuerdo al ingreso.
3° observar a través del tiempo (dentro del período 2011 – 2015) en qué sentido y medida (si aumenta o se reduce) el gasto en salud ha dependido del gasto en alimentos. (Según el aspecto cultural un mayor gasto en alimentos más sanos
reduce la posibilidad de enfermarnos).
Nuestros modelos deben ser congruente con:

VIII. Modelos de Datos de Panel

A continuación se presenta los resultados de los tres modelos que queremos obtener según lo planteado en el apartado anterior, primero se muestra los resultados de los tres modelos mediante una regresión agrupada OLS , luego se mostrará los modelos de datos panel, primero los tres modelos mediante el método de efectos aleatorios y después mediante el método de efectos fijos.

VIII.1. REGRESIÓN AGRUPADA OLS:

Existe un problema en los resultados de los modelos OLS, estos serán corregidos por los modelos de datos panel, pues los modelos OLS no toman en cuenta las variables inobservables y los de data panel sí, por ello es importante comparar las similitudes y diferencias de los dos métodos.

A. 1er modelo: Alimentación dependiente del salario6

Alimentación-ingresos

Gráfico 9
Nos quiere decir que un aumento de salarios incrementa el gasto por consumo de alimentos, si aumenta el ingreso por salarios en una unidad monetaria el gasto en consumo de alimentos por individuo aumenta en 6.5%.
B. 2do modelo: salario dependiente de la salud y alimentación7
Ingresos-salud y alimentación

Gráfico 10
C. 3er modelo: salud dependiente de la alimentación y los salarios8
Salud-alimentación e ingresos

Gráfico 11

Podemos distinguir que en el modelo 2, unidades adicionales de alimentos incrementan los ingresos y en el caso del gasto en salud reducen los ingresos, en el modelo 3, unidades adicionales de consumo de alimentos aumentan el gasto en salud, y que mayores ingresos reducen el gasto en salud. No podemos apresurarnos a confirmar los resultados de estos modelos OLS, debemos primero obtener los modelos de efectos fijos y aleatorios ya que ellos controlarán la heterogeneidad individual de mejor forma9 y nos darán un resultado más realista.

VIII.2. EFECTOS ALEATORIOS

A. 1er modelo: Alimentación dependiente del salario10
Alimentación-ingresos

Gráfico 12
B. 2do modelo: salario dependiente de la salud y alimentación11
Ingresos-salud y alimentación

Gráfico 14
C. 3er modelo: salud dependiente de la alimentación y los salarios12

Salud-alimentación e ingresos

Gráfico 15

VIII.3. EFECTOS FIJOS

A. 1er modelo: Alimentación dependiente del salario13

Alimentación-ingresos

Gráfico 16

B. 2do modelo: salario dependiente de la salud y alimentación14 Ingresos-salud y alimentación

Gráfico 17
C. 3er modelo: salud dependiente de la alimentación y los salarios15
Salud-alimentación e ingresos

Gráfico 18

Ahora la pregunta es: ¿Con cuál de los dos modelos nos quedamos?
Según la prueba de Haussman16, al aplicar esta prueba en los modelos descubrimos que los modelos de efectos aleatorios explican mejor que los modelos de efectos fijos, por lo tanto nos quedamos con los resultados de efectos aleatorios.

VIII.4.*GRAFICA
Alimentación – salario (2015)

0 10 000 20 re 000 30 venue_ 000 40 000

Gráfico 19

PIRAMIDE DE MASLOW

Nos dice que, entre los 5 niveles de necesidades de los seres humanos la alimentación es la más básica y primordial, en la gráfica se observa que quienes destinan más porcentaje de sus ingresos en alimentación son de la

clase media hacia abajo, los individuos de la clase alta destinan, por el
contrario menos proporción de su ingreso en consumir alimentos.

CONCLUSIONES

Se puede concluir de nuestro tres modelos, alimentación (salario), salud(alimentación, salario), y salario(salud, alimentación), primero que de acuerdo a los efectos aleatorios, un incremento adicional en los salarios se traduce en un aumento (0.065) en menor medida del gasto en consumo por alimentos, y mediante la gráfica señalada se deduce que el gasto en consumo por alimentos de los individuos según poder de compra es de pendiente positiva para la clase baja y en cierta medida en la clase media, sin embargo este resultado se revierte cuando se trata de la clase alta , lo cual comprueba la hipótesis acerca de la teoría del capital humano y la productividad, la clase baja sustenta sus salarios en oficios que requieren más consumo de calorías algo que está asociado a la variable gasto por alimentos, por otro lado la clase alta destina sus ingresos en mayor medida en otros tipos de bienes y su gasto en consumo se reemplaza por gasto en otros, por ejemplo de bienes de orden superior(capital).

Del segundo modelo nos enfrentamos al problema de que mayor gasto en alimentación lejos de reducir el gasto en atención médica (salud) la incrementa, según las estadísticas, en nuestro país las personas no manejan una cultura de alimentación saludable o una dieta balanceada lo que conllevaría a desarrollar diversas enfermedades asociadas de manera frecuente, este argumento puede de cierta manera explicar el comportamiento de la variable dependiente salud, sin embargo, existen más variables que aún son inobservables a falta de información. En el tercer modelo, se evidencia que un incremento el gasto en salud, reduce los salarios, esto se explica de dos formas, primero la evidencia señala que nuestro país no maneja una cultura de prevención, los salarios que se ganan se distribuyen en gastos en salud cuando el individuo ya está enfermo, segundo que la salud en el Perú es cara y que la atención en los mejores centros de salud tienen un impacto positivo porque tienen a los mejores médicos, sin embargo la persona promedio de clase media hacia abajo que no gana lo suficiente se atiende en los hospitales o clínicas de costos bajos, y muchas veces no tienen un impacto positivo en la mejora de los individuos porque no se ofrece una buena atención, señalaba Gary Becker que la buena salud y la buena alimentación eran los inputs de la productividad, productividad que en nuestros modelos se traduce en salarios, en nuestro país lo poco que puede ganar la clase media y baja en bienestar y en incrementos de salarios por aumento en gasto de consumo de alimentos se ve mermado por los altos costes que enfrentan por gastos en salud.

ANEXOS
ANEXO N°1
CONTROLANDO LA HETEROGENEIDAD DENTRO DEL PANEL

REGRESION AGRUPADA (OLS)
Antes de realizar un enfoque complejo de Dato tipo Panel considerando las dimensiones de espacio y tiempo de los datos agrupados, primero debemos descartar si una regresión MCO (OLS) es el mejor modelo que lo explica por eso seguidamente pasamos a estimar, la regresión lineal:
A. Un mayor gasto en alimentos reduce el gasto en salud, dependiendo mucho de qué forma están destinando las familias su gasto por alimentos (en qué tipo de alimentos), esto reducirá su gasto en atención médica, sin embargo la probabilidad es mayor al 5% nos muestra que este modelo no es relevante.

B. Mayores salarios incrementan el gasto por consumo de alimentos, si aumenta el ingreso por salarios en una unidad monetaria el gasto en consumo de alimentos por individuo aumenta en 6%.

C. Como impacta el ingreso (salarios) en el gasto en salud: por cada unidad adicional en ingreso del individuo, éste destina 2.2% en Atención médica.

D. *La salud dependiente de la alimentación y del salario:

E. *los salarios dependientes de la salud y la alimentación

ANEXO N° 2
MODELOS DATOS DE PANEL

Antes de estimar un modelo de Datos Panel, primero se deben identificar las variables que representan a todos los individuos y todas las observaciones en nuestra muestra.
Pasando de orden Long to Wide:
**reshape long revenue_ salud_ food_, i(id) j(year)
Identificando variables:
**iis id
**tis year
Entonces podemos observer nuestro número de observaciones es 1, 619, 590 El número de individuos es 436, 369

A. EFECTOS ALEATORIOS (RANDOM EFFECTS)

En el modelo visto se supone que el intercepto de la regresión es la misma para todas las unidades transversales, pero, es probable que ahora necesitemos controlar el carácter individual de cada estado, por ello el modelo de efectos aleatorios, nos permite suponer que cada unidad transversal posee un intercepto diferente ().
Estimamos nuestros modelos de efectos aleatorios, con el comando xtreg, re.

Donde :

A.a. Alimentación dependiente del salario:

A.b. Salarios dependientes de la salud y la alimentación:

A.c. Salud dependiente de la alimentacion y de los salarios:

Si analizamos la ecuación de efectos fijos nos topamos con la sorpresa de que si la varianza de es igual a cero, es decir , no existe diferencia alguna entre la ecuación Datos Agrupados, entonces surge la pregunta:
¿Cómo puedo saber si es necesario usar el método de Efectos Aleatorios o el de datos agrupados?
Entonces Breusch y Pagan construyeron una consistente prueba para responder esta pregunta, la “Prueba del Multiplicador de Lagrange” para Efectos Aleatorios.
Hipótesis Nula:
(OLS)

Hipótesis Alternativa:
EFECTOS ALEATORIOS

La prueba se rechaza si la varianza es diferente de cero, esto nos indica que es preferible usar el método de Efectos Aleatorios.
LA PRUEBA DE BREUSCH Y PAGAN PARA NUESTRO MODELOS DE
EFECTOS ALEATORIOS

Alimentación dependiente del salario:

Es mejor usar OLS.
Salarios dependientes de la salud y la alimentación

El p-value nos indica que podemos rechazar la hipótesis nula, por lo tanto los efectos aleatorios son relevantes y es preferible usar la estimación de efectos aleatorios en vez de la agrupada.
Salud dependiente de la alimentación y del salario

El p-value nos indica que podemos rechazar la hipótesis nula, por lo tanto los efectos aleatorios son relevantes y es preferible usar la estimación de efectos aleatorios en vez de la agrupada.

Los p-value nos indica que podemos rechazar la hipótesis nula, siendo ésta menor al

5%, de lo contrario se acepta, si se rechaza entonces los efectos “u” aleatorios son relevantes y es preferible utilizar la estimación de efectos aleatorios en lugar de la
agrupada.

B. EFECTOS FIJOS (FIXED EFFECTS)

Una alternativa al modelamiento del carácter individual de cada estado es a través del modelo de efectos fijos, Este modelo no supone que las diferencias entre los estados sean “aleatorias”, sino más bien “constantes fijas”, es por ello que según esta prueba se debe estimar los intercepto “u”.
Aquí surge la siguiente interrogante:
¿Cómo podemos permitir que el intercepto varíe con respecto a cada Estado?
Una de las maneras más populares es la técnica de las “variables dicotómicas de intersección diferencial”, que se expresa de la siguiente manera:

Donde es un vector de variables dicotómicas para cada estado.
Veremos el traslado a través del tiempo de los efectos que tienen las variables explicativas, se asumen en estos modelos que los coeficientes son diferentes para cada año.

**xi: xtreg salud_ food_ revenue_ i.year, fe

ANEXO N° 3
EFECTOS FIJOS VS. EFECTOS ALEATORIOS

Las dos pruebas:
• Breusch y Pagan (efectos aleatorios)
• Prueba F (efectos fijos)

Nos mencionan que tanto el modelo de efectos fijos como el modelo de efectos aleatorios, son mucho mejores que el modelo agrupado OLS, entonces aquí surge la siguiente pregunta:

¿Cuál de estos dos modelos debo usar?

La respuesta viene dependiendo de la posible correlación entre el componente de error individual y las variables explicativas X.
El modelo de Efectos Aleatorios supone que ésta correlación es igual a cero. Hausman demostró que la diferencia:

Entre estos coeficientes de efectos fijos y efectos aleatorios, puede usarse con la intención de demostrar la hipótesis nula de que y las variables X no están correlacionadas. De esta manera la de la “Prueba de Hausman” es que los estimadores de efectos aleatorios y de efectos fijos no difieren sustancialmente.

En términos simples:

“si se Rechaza”, significa que los estimadores si difieren y nuestra conclusión es:
Efectos fijos es más conveniente que efectos aleatorios
“si NO se Rechaza”, significa que los estimadores no difieren (no hay sesgo) por tanto es un modelo más eficiente y nuestra conclusión es: Efectos aleatorios es más conveniente que efectos fijos ** Modelos:
A. Alimentación dependiente del salario
**xtreg food_ revenue_, re
** estimates store RANDOM
**xi: xtreg food_ revenue_ i.year, fe
** estimates store FIXED

PRUEBA DE HAUSMAN

hausman FIXED RANDOM

Se acepta la hipótesis nula, entonces efectos aleatorios es mejor que efectos fijos.
B. Salud que depende de la alimentación y del salario
**xtreg salud _ food_ revenue_, re
** estimates store RANDOM
**xi: xtreg salud_ food_ revenue_ i.year, fe
** estimates store FIXED
PRUEBA DE HAUSMAN

Se acepta la hipótesis nula, entonces efectos aleatorios es mejor que efectos fijos.

C. Salario dependiente de la salud y la alimentación
**xtreg revenue_ salud _ food_ ,re
** estimates store RANDOM
**xi: xtreg revenue_ salud _ food_ i.year, fe
** estimates store FIXED

PRUEBA DE HAUSMAN

hausman FIXED RANDOM

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

a) Bliss, Christopher and Stern, Nicholas (1978). Productivity, Wages and Nutrition. Journal of development economic/Vol.5 (1978), pp. 331-362, Oxford University PressOxford.

b) Gallegos, J.; Lavado P.(2005).La demanda por calorías en los hogares peruanos y su impacto en la productividad de los individuos en el mercado laboral. Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico y Consorcio de Investigación Económico y Social. UP- CIES.

c) Guabloche, J.; Alfajeme A.(2011).Pobreza y déficit calórico. Banco Central de Reserva del Perú BCRP.

d) Strauss, John and Thomas, Duncan.(1998). Health, Nutrition, and Economic Development. Journal of Economic Literature. Vol. 36, No. 2 (Jun. 1998) pp. 766-817.

e) Díaz, R. (2010).Análisis económico de la ingesta de alimentos en el Perú, informe final. Instituto de Estudios Peruanos IEP.

f) Montero Granados R. (2011).Efectos fijos o aleatorios: test de especificación. Documento de trabajo en economía aplicada. Junio 2011.Universidad de Granada España.

1 Fue un problema planteado por ejército Americano durante la segunda guerra mundial, para satisfacer a un costo mínimo las calorías necesarias.
2 Es el informe final del Instituto de Estudios peruanos sobre la incidencia de la alimentación en la salud y el desempeño de las personas en su vida laboral.
3 Lo cual no es explicado en este modelo de Mirrlees-Stiglitz.
4 En el cuadro N°1 podemos observarlo de izquierda a derecha la segunda fila, cada uno de los seis indicadores. 6
En el cuadro N°1 podemos observarlo de izquierda a derecha la tercera fila, cada uno de los seis indicadores.
5 Los salarios pueden ser medidos como una aproximación de la productividad.
6 Revisar Anexo n°1-B
7 Revisar Anexo n°1-E
8 Revisar Anexo n°1-D
9 El modelo OLS agrupado también está evaluado con datos panel, son por lo tanto los modelos de series de tiempo y los de corte transversal los que no nos permitirían controlar la heterogeneidad y diferenciar entre individuos sus preferencias o conductas.
10 Revisar Anexo n°2-Aa
11 Revisar Anexo n°2-Ab
12 Revisar Anexo n°2-Ac
13 Revisar Anexo n°2-Bc
14 Revisar Anexo n°2-Ba
15 Revisar Anexo n°2-Bb
16 Revisar Anexo n°3

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Bueno Salazar Sergio Reymer. (2017, marzo 27). Desnutrición y demanda de calorías en el Perú. Un análisis económico. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/desnutricion-demanda-calorias-peru-analisis-economico/
Bueno Salazar, Sergio Reymer. "Desnutrición y demanda de calorías en el Perú. Un análisis económico". GestioPolis. 27 marzo 2017. Web. <https://www.gestiopolis.com/desnutricion-demanda-calorias-peru-analisis-economico/>.
Bueno Salazar, Sergio Reymer. "Desnutrición y demanda de calorías en el Perú. Un análisis económico". GestioPolis. marzo 27, 2017. Consultado el 7 de Diciembre de 2019. https://www.gestiopolis.com/desnutricion-demanda-calorias-peru-analisis-economico/.
Bueno Salazar, Sergio Reymer. Desnutrición y demanda de calorías en el Perú. Un análisis económico [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/desnutricion-demanda-calorias-peru-analisis-economico/> [Citado el 7 de Diciembre de 2019].
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