Un enfoque basado en Machine Learning para analizar la influencia de la inversión del canon minero en el índice de desarrollo humano en el departamento de Cajamarca

Abstract

El impacto de la inversión en el canon minero en el Índice de Desarrollo Humano (IDH) en el departamento de Cajamarca ha sido examinado minuciosamente mediante un enfoque fundamentado en el Aprendizaje Automático. Los hallazgos sugieren que, pese a las considerables inversiones efectuadas entre 2008 y 2019, no se ha detectado una correlación relevante entre el ingreso per cápita proveniente del canon minero y el IDH, con un coeficiente de correlación de 0.0062. Al analizar los elementos del Índice de Desarrollo Humano, se descubrió que tanto la expectativa de vida como el nivel de educación no muestran vínculos relevantes con las inversiones del canon. Específicamente, para la educación de jóvenes de 18 a 25 años, los coeficientes de correlación fueron de 0.043 y -0.023, respectivamente, lo que indica que la inversión no ha generado un efecto beneficioso en la educación. Igualmente, el estudio comparativo entre los distritos muestra que la diversidad en la inversión del canon minero no resulta en incrementos justos en los indicadores de desarrollo humano, ingresos o educación. Se determinó que la regresión lineal es el modelo más apropiado para esta investigación, evidenciando el error medio cuadrático más bajo (MSE = 25294.503) y un RMSE de 159.042, lo cual señala su eficacia predictiva. Estos descubrimientos subrayan la imperiosa necesidad de una administración estratégica del canon minero que privilegie el bienestar social y fomente un progreso justo en Cajamarca. Esto implica que la mera distribución de recursos no asegura avances en el crecimiento humano sin una correcta organización y un enfoque holístico en su implementación.