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Efectos del programa reactiva en la fuerza laboral de MYPES en regiones pobres

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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.
Title: Efectos del programa reactiva en la fuerza laboral de MYPES en regiones pobres
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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.

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