Carmen P Peralta G, Angela Sillo Sillo
, Milagros Ligia Carolina Robles Rojas
, Jaime Rodrigo Salazar Espinoza
, Ronald Michael Mendoza Colque
, Sheyla Quispe Lacho
, Ivan Jesus Lizana Apasi
Las evidencias y la necesidad de reactivar las actividades económicas de las Mypes (Medianas y pequeñas empresas) ante la crisis sanitaria del covid_19 permitieron establecer posibles consecuencias del programa reactiva en la fuerza laboral particularmente en los sectores económicos de las regiones pobres del Perú (Ayacucho, Cajamarca, Huancavelica, Huánuco, Loreto, Pasco y Puno). El propósito de este estudio fue determinar el efecto del “Programa Reactiva” en la fuerza laboral de Mypes en regiones pobres del Perú. El estudio asumió una investigación cuantitativa, basada en la unidad de análisis de Mypes con acceso a créditos de reactiva Perú; el método de estimación “Mínimos Cuadrados Ordinarios” (MCO) y el data utilizada de las variables de mayor incidencia fueron extraídas del portal de la SUNAT y “Reactiva Perú”. Los resultados propiciaron un ajuste de bondad del 93.3%, es decir que el modelo es explicado por las variables independientes en un 93.3%, así mismo respecto al sector de mayor impacto de los fondos de reactiva Perú en cada región, predomina el sector comercio con un 48.6% en promedio. Por consiguiente, el efecto fue significativo, los fondos de reactiva Perú evitaron el rompimiento de pagos de la fuerza laboral en las Mypes.
The evidence and the need to reactivate the economic activities of Mypes (Medium and small companies) in the face of the covid_19 health crisis allowed us to establish possible consequences of the reactive program in the labor force, particularly in the economic sectors of the poor regions of Peru (Ayacucho, Cajamarca, Huancavelica, Huánuco, Loreto, Pasco and Puno). The purpose of this study was to determine the effect of the "Reactive Program" on the Mypes labor force in poor regions of Peru. The study assumed a quantitative investigation, based on the analysis unit of Mypes with access to reactive Peru credits; the estimation method "Ordinary Least Squares" (OLS) and the data used for the variables with the highest incidence were extracted from the SUNAT and "Reactiva Perú" portal. The results led to a goodness adjustment of 93.3%, that is to say that the model is explained by the independent variables in 93.3%, likewise with respect to the sector with the greatest impact of the reactive Peru funds in each region, the commercial sector predominates with 48.6% on average. Therefore, the effect was significant, the funds of reactiva Peru avoided the break of payments of the labor force in the Mypes.
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