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Un indicador sintético para medir la cohesión económica y social de las regiones de España y Portugal

    1. [1] Universidad de Granada

      Universidad de Granada

      Granada, España

  • Localización: Revista de economía mundial, ISSN 1576-0162, Nº 39, 2015, págs. 223-240
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • A Synthetic Indicator to Measure the Economic and Social Cohesion of the Regions of Spain and Portugal
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Este artículo tiene como objetivo proponer la construcción de un nuevo indicador sintético, que nos permita medir el progreso en el objetivo de la cohesión económica y social de las regiones de la cohesión de España y Portugal, en el marco de la Política Regional Comunitaria (PRC). Se construye un indicador sintético, con un enfoque multidimensional, teniendo en cuenta un gran número de variables definidas en los informes sobre la cohesión económica y social de la Unión Europea, que se agrupan de acuerdo con los objetivos de la Estrategia Europa 2020 para promover un crecimiento inteligente, sostenible e integrador. Este indicador permite realizar comparaciones entre las regiones estudiadas, sobre la base de la información proporcionada por el conjunto de las variables consideradas. Con este fin, se utiliza el método de distancia de Pena para el año 2012, último año con datos disponibles.

    • English

      This study aims to propose the construction of a synthetic indicator again to allow us to measure the progress in the objective of economic and social cohe¬sion of the regions of Spain and Portugal, in the framework of the community Regional Policy (CRP). We build a synthetic indicator of a multidimensional approach taking into account a large number of variables defined in the re¬ports on economic cohesion and Social of the Union European, grouped ac¬cording to the objectives of the Europe 2020 strategy to promote the smart, sustainable and inclusive growth. This indicator allows comparisons among the regions studied, on the basis of information provided by a set of variables. For this purpose, we use the Pena distance method for the year 2012, which is the latest year for which data is available.


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