UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

ESCUELA DE ECONOMÍA

CICLO II-2022

“ALCANCES Y LIMITACIONES DE LA CARACTERIZACIÓN EMPERIRICA DEL DESARROLLO, DESDE UNA PERSPECTIVA ORTODOXA DURANTE EL PERIODO 2005-2023, EN LA REGIÓN DE EUROPA MERIDIONAL Y OCCIDENTAL”

ECONOMÍA DEL DESARROLLO

Docente:

Carlos Ademir Pérez Alas

Integrantes:

Iraheta Mendoza, Ana Sofia IM19002

Mejía Platero, Roberto Moisés MP19056

Calderón García, Yasmin Azucena CG19041

Grupo Teórico

03

San Salvador, Ciudad Universitaria, 8 de Mayo del 2024

INTRODUCCIÓN

El desarrollo económico, es uno de los principales ejes de estudio dentro de la ciencia económica desde hace unas décadas, como consecuencia de la necesidad de mejorar las condiciones de vida de los individuos. Este puede ser comprendidos desde diferentes aristas ideológicas, desde enfoques ortodoxos, hasta heterodoxos; sin embargo, sin importar este, el desarrollo económico va más allá de un simple fenómeno de estudio, y se considera como proceso complejo y multidimensional que implica el mejoramiento sostenido del bienestar de una sociedad, y que puede diferir aun de una nación vecina a otra.

Lo anterior, plantea la importancia de esta investigación, que nos permitirá acércanos a realidad de un conjunto de países de Europa Meridional y Occidental, así como de los diferentes métodos de medición del desarrollo existente, y las interpretaciones que se tiene sobre estas, hacia la dinámica de las naciones.

El presente trabajo busca abordar los alcances y limitaciones de la caracterización empírica del desarrollo, específicamente para la región de Europa Occidental y Meridional, el cual consiste de dos apartados, el primero corresponde la marco teórico y referencial donde se exponen y desarrollan las diferentes teorías o planteamientos que han servido de base para la realización de este trabajo de investigación, asi como algunos de los indicadores denominados como oficiales, y mecanismo de medición de los mismos, Posteriormente de desarrollan los indicadores sintéticos: el primero que es referente al pensamiento ortodoxo, dominante dentro de las esferas de los organismos financieros internacionales; el segundo es un indicador propuesto por el grupo de trabajo, que busca explicar a partir de tres aspectos el desarrollo; y finalmente se presenta el indicador desarrolla por el Banco Mundial. Todo ello para las naciones de estudio ya mencionadas.

1 MARCO TEÓRICO

1.1 ENFOQUE ORTODOXO

Diversos organismos financieros internacionales, como el Banco Mundial, y el FMI, antes de los 2000, consideraban como fuentes primarias del desarrollo, el crecimiento económico y la reducción de la pobrezas, estas se alcanzarían con la libertad de mercado y la intervención mínima del estado; para lo cual se buscaba a través de diversos préstamos, la implementacion de políticas que favorecieran y mejoraran la infraestructura nacional, tales como; la construcción de carreteras, ampliar el acceso a educación, incrementar infraestructura de salud, así como fomentar políticas, con el “ideal” de generar un desarrollo económico sostenible.

Sin embargo, el Banco Mundial dentro del “Informe del desarrollo mundial, 1999-2000; En el umbral del siglo XXI”, contrapone su anterior postura, y menciona que no es correcto considerar como principales factores del crecimiento económico, la apertura del mercado nacional y la minimización del papel del estado, y en donde a su vez recalca que no se puede convivir una única concepción de desarrollo, por lo que mencion que “Las afirmaciones absolutas con frecuencia resultan incompletas,hay capas de complejidad enterradas no lejos de la superficie y el acierto a menudo depende de las condiciones existentes en un momento y lugar determinados” (BM,2000)

Lo cual refleja, que si bien ha existido una postura de lo que es el desarrollo, y cuáles han sido los mecanismos para lograr alcanzarlo, también consideran que existen diversos factores internos que pueden o no facilitar el alcancé de este; punto sobre el cual se contradicen, debido a que las políticas implementadas, son realizadas sin ningún estudio particular, es más, pareciera que la “medicina para diferentes enfermedades” ha sido siempre la misma.

Los parámetros bajo los cuales se centra el desarrollo según el enfoque ortodoxo son 3:

  1. Crecimiento económico (el cual es medido a través de PIB)
  2. La pobreza ( reflejado por el mecanismo de línea o umbral de pobrezas, que no es más que el establecimiento de un mínimo de ingresos per cápita, y considerarlos si se encuentran por debajo o por encima de estos)
  3. Desigualdad (que es principalmente medido por el índice de Gini, el cual mide la distribución del ingreso y la concentración de la riqueza que se da dentro de una nación).

1.2 OTRAS TEORÍAS DEL DESARROLLO

1.2.1 TEORÍA DE LA MODERNIZACIÓN

Esta teoría se fundamenta bajo la idea de que el desarrollo se logrará en la medida en que la brecha entre lo tradicional y la modernidad se vaya reduciendo. En tanto, serán los procesos de difusión tecnológica, sobre las naciones el principal elemento generador de desarrollo y factor primario para pasar de una sociedad tradicional a una modera; en donde a su vez, la ausencia de ella será un factor que propicia a la naciones a un estado de subdesarrollo.

Algunos de las características fundamentales de esta teoría son: el considerar al subdesarrollo como un problema de atraso relativo, producto de círculos viciosos (de pobreza, de deuda, de escasa inversión, etc) que se dan dentro de las naciones; la importancia del proceso de industrialización dentro del desarrollo económico; el papel e importancia que se le otorga al Estado, revolucionando el ideal ortodoxo clásico, considerando al Estado como un agente planificador de políticas de desarrollo, etc; así como la defensa del ahorro externo, en forma de ayuda, créditos o inversiones directas, como activador del proceso de crecimiento a través de la inversión.

1.2.2 TEORÍA ESTRUCTURALISTA DEL DESARROLLO

Esta teoría surge como respuesta al enfoque ortodoxo del desarrollo económico; estos argumentos ortodoxos clásicos no explicaban de forma adecuada los desafíos del desarrollo en los países periféricos, que históricamente se han caracterizado por una alto nivel dependencia de las exportaciones de materias primas, una estructura industrial mínimamente desarrollado y sociedades con altos niveles de desigualdad.

Ante esto, algunas de las características primarias del estructuralismo del desarrollo son: Se tiene como resultado el desarrollo cuando se ha logrado expandir los procesos de innovación tecnológica en un gran número de sectores y que como consecuencia de ellos se ha posibilitado un cambio en la composición final de la producción; mientras las economías periféricas no sean capaces de cambiar su patrón de producción y de consumo, sobre todo hacia la compra de maquinaria y tecnología de los países del centro, el subdesarrollo será un elemento presente; y que a su vez el Estado no es un agente pasivo, sino que es un componente que incentiva y posibilita una continua transformación estructural, etc.

1.2.3 TEORÍA NEOMARXISTA DEL DESARROLLO

Esta teoría surge como una crítica radical al enfoque ortodoxo y estructuralista del desarrollo. Teniendo como principal referencias las ideas de Karl Marx y otros intelectuales marxistas, cimientan su teoría sobre el principal argumento de que el subdesarrollo de los países periféricos no se debe a factores internos o a una falta de integración al mercado global, sino que es el resultado de un sistema capitalista internacional inherentemente explotador.

A su vez, los principales elementos sobre los que sostiene esta teoría son: que el subdesarrollo es el resultado de la continua extracción de excedente generado por países de la periferia y tomado por los países del centro, y que en tanto, el desarrollo es el resultado de un proceso de reinversión nacional del excedente; consideran una perspectiva histórica objetiva; que el desarrollo solo es posible si el Estado genera un cambio político radical, etc.

1.3 ÍNDICES OFICIALES

1.3.1 ÍNDICE DE DESARROLLO HUMANO (IDH)

El IDH es un indicador compuesto creado por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), con el fin de medir el nivel de desarrollo humano de las naciones. Este se cálcula como el promedio simple de tres dimensiones básicas:

La capacidad de tener una vida larga y saludable: Este se mide por la esperanza de vida al nacer de un individuo, por lo que un valor más alto de esta dimensión, refleja una mayor esperanza de vida de la población, así como una mejor salud, de donde podemos obtener el índice de esperanza de vida (IEV)

La capacidad de adquirir conocimientos, educación: Esta dimensión posibilita su medición por dos indicadores, la primera por la tasa de alfabetización y el segundo a través del promedio de escolaridad y los años esperados de escolaridad. En tanto un valor mayor de esta dimensión, refleja un mayor nivel de educación de los individuos, de donde podremos obtener el índice de alfabetización de adultos (IEA)

La capacidad de lograr un nivel de vida digno; su medición se faculta por medio del ingreso nacional bruto per cápita en paridad de poder adquisitivo (PPA) al dólar. Por lo que un valor mayor indica que los individuos han alcanzado mayores ingresos, lo cual permite mejorar la calidad de vida de estos; del cual se obtendrá el indice del ingreso nacional bruto (IENB)

El cálculo del índice es sencillo, y se obtiene por una suma simple, y a su vez por una división entre 3, el cual refleja un mismo nivel de ponderación y por tanto de importancia (ver fórmula siguiente). IDH= (IEV+IEA+IENB)/3

1.3.2 ÍNDICE DE BIENESTAR NACIONAL

El producto interno bruto (PIB), que mide la producción total de bienes y servicios de la economía, presenta fallas como indicador de bienestar de los residentes de un país. En el caso del PIB, los precios representan las ponderaciones de los bienes y servicios que incluye. Sin embargo, como el PIB recurre a datos sobre transacciones de mercado, no incluye aspectos importantes para el ser humano que no pasan por el mercado, como el tiempo libre, las relaciones con familiares y amigos, y las experiencias emocionales, como la ansiedad y el sentido del propósito en la vida de la gente.

Kimball menciona que si bien es cierto el IDH es, sin duda, la aplicación práctica más conocida del enfoque de capacidades de Sen. Y aunque captura más dimensiones del bienestar que el PIB, el IDH es arbitrario a la hora de elegir lo qué incluye y cómo pondera. Propone que el objetivo de un índice de bienestar mejorado sería incluir mucho más que tres dimensiones del bienestar y ponderarse en función de los valores de las personas del país.

El enfoque propuesto se trata de un Índice de Bienestar Nacional, que se basa en agregar las respuestas de las personas a las preguntas de una encuesta sobre muchas dimensiones de su bienestar. El cual está constituido por 136 aspectos que miden el bienestar humano.

1.3.3 ÍNDICE DE DESARROLLO MUNDIAL

Los indicadores del desarrollo mundial son la principal compilación de estadísticas internacionales sobre el desarrollo mundial realizada por el Banco Mundial. A partir de fuentes oficialmente reconocidas e incluyendo estimaciones nacionales, regionales y mundiales, el IDM proporciona acceso a casi 1,600 indicadores para 217 economías, con algunas series cronológicas que se remontan a más de 50 años.

En la actualidad, el IDM se organiza en torno a seis áreas temáticas principales (Banco Mundial):

  1. Pobreza y desigualdad: Pobreza:mide la cantidad y profundidad de las personas que viven con menos de lo necesario, según estándares nacionales e internacionales. Desigualdad: se analiza las brechas en ingresos y riqueza, tanto dentro de países como a nivel global.

  2. Personas: Educación: Evalúa el acceso y calidad de la educación en todos los niveles. Salud: mide la esperanza de vida, la nutrición, la mortalidad y el bienestar general. Trabajo y seguridad social: mide el empleo, desempleo, protección social, demografía, migración y género.

  3. Medio ambiente: Recursos naturales: mide el uso del agua, energía y otros recursos. Degradación ambiental: Monitorea la contaminación, deforestación y pérdida de hábitat. Cambio climático: Evalúa el impacto humano en el planeta.

  4. Economía: Crecimiento económico: medición el PIB, INB, valor agregado y formación de capital. Finanzas: Analiza la balanza de pagos, finanzas, consumo y ahorro.

  5. Estados y mercados: Inversión: Evalúa la inversión privada y pública. Sistemas financieros: Monitorea el funcionamiento de los bancos y mercados. Infraestructura: Mide la calidad de las comunicaciones, transporte, ciencia y tecnología.

  6. Vínculos mundiales: Mide los indicadores sobre el tamaño y la dirección de los flujos y vínculos económicos, como el comercio, las remesas, el capital y la deuda, así como el turismo y la migración, ofrecen una visión general de los procesos, las estructuras y las asociaciones que permiten que las economías prosperen.

De acuerdo al documento measuring poverty lecture 14 del Banco Mundial, la medición de pobreza es una función de los ingresos individuales x = (x1, …, xn) y el umbral de pobreza z: P : Rn → R+

1.4 CARACTERIZACIÓN DE LA REGIÓN EN ESTUDIO

1.4.1 EUROPA MERIDIONAL

Europa meridional o Europa del Sur es una de las veintidós subregiones en que la Organización de las Naciones Unidas divide el mundo. También conocida como Europa Mediterránea, es una región del continente europeo ubicada al sur del mismo. Limita con el Mar Mediterráneo al sur, Europa Occidental al oeste, Europa Central y Oriental al norte, y el Mar Negro y el Cáucaso al este. Es una region basada en sectores económicos como el turismo, la agricultura, la industria y los servicios. La economía varía entre países, con algunos más desarrollados que otros.

La región está compuesta por 17 países, los cuales son:

  1. Albania
  2. Andorra
  3. Bosnia y Herzegovina
  4. Chipre
  5. Ciudad del Vaticano
  6. Croacia
  7. Eslovenia
  8. España
  9. Grecia
  10. Italia
  11. Macedonia del Norte
  12. Malta
  13. Montenegro
  14. Portugal
  15. San Marino
  16. Serbia
  17. Gibraltar (territorio británico de ultramar)

1.4.2 EUROPA OCCIDENTAL

Europa Occidental es una región o subregión de Europa, cuya definición depende del uso, del contexto o del concepto que adopte un determinado organismo. Durante la época de la Ilustración se creó el concepto de Europa Oriental o Europa del Este, lo que devino en la creación del concepto de Europa Occidental por oposición. Europa Occidental es una región del continente europeo ubicada al oeste del mismo. Limita con el Océano Atlántico al oeste, el Mar del Norte al noroeste, el Mar Báltico al norte, el Mar Mediterráneo al sur, y Europa Central y Oriental al este. Esta region basa su economía en sectores como la industria, los servicios, la agricultura y el comercio. La región alberga algunas de las economías más fuertes del mundo.

Europa occidental está compuesta por 9 países, los cuales son:

  1. Alemania
  2. Austria
  3. Bélgica
  4. Francia
  5. Liechtenstein
  6. Luxemburgo
  7. Mónaco
  8. Países Bajos
  9. Suiza

2 BATERIA DE INDICADORES DE DESARROLLO PROPUESTOS

2.1 INDICADOR DE DESARROLLO ORTODOXO

Este indicador es utilizado habitualmente por los principales organismos internacionales y tiene a la base variables complejas como: 1. Crecimiento económico de una nación, medido a traves del PIB PERCAPITA 2. Pobreza, medido a través del índice de pobreza severa 3. Desigualdad, medida a través del coeficiente de Gini

Para efectos de nuestra investigación se han omitido por falta de informacion los siguientes paises: Andorra, Chipre, Ciudad del vaticano, San Marino, Liechtenstein, Gibraltar, Monaco.

library(kableExtra)
library(wbstats)
library(readr)
library(dplyr)
library(readxl)
library(tidyr)
  
INDEX<-wbindicators()   
PIB_PERCAPITA <-wb(country =c("ALB","BIH","HRV","SVN","ESP","GRC","ITA","MKD","MLT","MNE","PRT","SMR","SRB","DEU","AUS","BEL","FRA","LUX","NLD","CHE"),c("NY.GDP.PCAP.KD.ZG"), startdate = 2005, enddate = 2023 )%>%
select("iso3c","date","value")
colnames(PIB_PERCAPITA)<-c("iso3c", "fecha", "PIB percapita")

pip <- read_csv("pip (1).csv")
fgt2<-pip %>%
  filter(reporting_level== "national") %>% 
  select(country_code, reporting_year,poverty_severity) 
colnames(fgt2)<-c("iso3c", "fecha", "pobreza severa")

GINI<-wb(country =c("ALB","BIH","HRV","SVN","ESP","GRC","ITA","MKD","MLT","MNE","PRT","SMR","SRB","DEU","AUS","BEL","FRA","LUX","NLD","CHE"),c("SI.POV.GINI"), startdate = 2005, enddate = 2023 ) %>%
select("iso3c","date","value")
colnames(GINI)<-c("iso3c", "fecha", "GINI")

indicador_ortodoxo<-PIB_PERCAPITA %>% merge(fgt2, by.x = c("iso3c","fecha"),by.y = c("iso3c","fecha"), all.x = TRUE,all.y = TRUE)
indicador_ortodoxo<-indicador_ortodoxo%>% merge(GINI, by.x = c("iso3c","fecha"),by.y = c("iso3c","fecha"), all.x = TRUE,all.y = TRUE)

indicador_ortodoxo %>%  head(10) %>% 
  kable(caption = "Indicador ortodoxo", digits = 4) %>% 
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>%
  add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos de la ONU",
               notation="symbol") %>%  
  kable_styling()
Indicador ortodoxo
iso3c fecha PIB percapita pobreza severa GINI
ALB 2005 6.0679 0.0002 30.6
ALB 2006 6.5729 NA NA
ALB 2007 6.7872 NA NA
ALB 2008 8.3281 0.0001 30.0
ALB 2009 4.0531 NA NA
ALB 2010 4.2231 NA NA
ALB 2011 2.8216 NA NA
ALB 2012 1.5849 0.0005 29.0
ALB 2013 1.1872 NA NA
ALB 2014 1.9854 0.0003 34.6
* Elaboración propia con base en datos de la ONU 
library(skimr)
skim(indicador_ortodoxo)
Data summary
Name indicador_ortodoxo
Number of rows 388
Number of columns 5
_______________________
Column type frequency:
character 2
numeric 3
________________________
Group variables None

Variable type: character

skim_variable n_missing complete_rate min max empty n_unique whitespace
iso3c 0 1 3 3 0 21 0
fecha 0 1 4 4 0 18 0

Variable type: numeric

skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
PIB percapita 17 0.96 1.56 3.92 -15.21 0.11 1.76 3.82 18.73 ▁▁▇▂▁
pobreza severa 88 0.77 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.05 ▇▁▁▁▁
GINI 117 0.70 32.40 3.74 23.70 29.70 32.80 34.80 42.80 ▂▅▇▃▁

2.2 INDICADOR PROPUESTO

El desarrollo es comprendido como una situación compleja en donde interactúan diversos aspectos, que buscan cambiar y mejorar las condiciones de vida de los individuos y de las naciones. Para que esta transformación ocurra, será necesario tener una mejora en las siguientes dimensiones: Social, económica, y medio ambientales. En está investigación se utilizarán 20 variables, las cuales pueden explicar el desarrollo mediante las dimensiones antes mencionadas. Siendo las agrupaciones y nombres los siguientes:

Para efectos de nuestra investigación se han omitido por falta de informacion los siguientes paises: Andorra, Chipre, Ciudad del vaticano, San Marino, Liechtenstein, Gibraltar, Monaco.

library(readxl)
library(kableExtra)
definicion_variables <- read_excel("definicion variables.xlsx")
definicion_variables%>%  kable(caption = "Bateria de indicadores propuesta ", digits = 4) %>% kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14)  %>% 
  add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del Banco Mundial, PNUD",
               notation="symbol") %>%  kable_styling()
Bateria de indicadores propuesta
VARIABLES ID TEMA RELACION Definición
Personas desempleadas con educación básica (% del desempleo total) SL.UEM.BASC.ZS SOCIAL Negativa Porcentaje de la población activa total que está desempleada y que tiene como máximo un nivel de educación básica (Siendo considerado esta la educación mínima requerida para acceder al mercado laboral formal)
Fuerza laboral con educación avanzada (% del total) SL.TLF.ADVN.ZS SOCIAL Positiva Porcentaje de la población activa total que tiene un nivel de educación superior a la educación básica. (la cual se define como la educación terciaria, que incluye la educación universitaria y la formación profesional superior.)
Educación obligatoria, duración (años) SE.COM.DURS SOCIAL Positiva Número mínimo de años de escolaridad que los niños por ley deben asistir a la escuela (La duración de la educación obligatoria varía de un país a otro, y puede cambiar con el tiempo).
Maestros capacitados en educación de nivel primario (% del total de maestros) SE.PRM.TCAQ.ZS SOCIAL Positiva Porcentaje de maestros de educación primaria que han recibido la formación y certificación pedagógicas mínimas requeridas para ejercer la docencia.
Porcentaje del gasto público en educación secundaria (% del gasto público en educación) SE.XPD.SECO.ZS SOCIAL Positiva Proporción del gasto público total en educación que se destina específicamente a la educación secundaria.
Educación de nivel secundario, maestros (% de mujeres) SE.SEC.TCHR.FE.ZS SOCIAL Positiva Porcentaje de maestros de educación secundaria que son mujeres. Se busca medir la paridad de género en la profesión docente de educación secundaria.
Acceso a tecnologías y combustibles limpios para cocinar (% de la población) EG.CFT.ACCS.ZS SOCIAL Positiva Porcentaje de la población que tiene acceso a tecnologías y combustibles limpios (gas natural, gas licuado de petróleo , electricidad y biocombustibles sostenibles) para cocinar en sus hogares.
Tasa de mortalidad, menores de 5 años, varones (cada 1000) SH.DYN.MORT.MA SOCIAL Negativa Número de muertes de niños varones menores de 5 años por cada 1.000 nacidos vivos; esta variable busca reconocer la tasa de mortalidad infaltil en la población masculina,
Médicos (por cada 1.000 personas) SH.MED.PHYS.ZS SOCIAL Positiva Número de médicos titulados y con licencia para ejercer la medicina en una nación, por cada 1.000 habitantes.
Migración neta SM.POP.NETM SOCIAL Negativa Diferencia entre el número de personas que ingresan a un país y el número de personas que salen del mismo durante un período de tiempo específico, generalmente un año.
Tasa de recuento de pobreza de 3,65 dólares al día (PPA de 2017) (% de la población) SI.POV.LMIC ECONOMICO Negativa Porcentaje de la población que vive con menos de \(3,65 al día paridad de poder adquisitivo (PPA) de 2017 ( Esta línea de pobreza es utilizada para medir la pobreza extrema). </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> Indice de Gini </td> <td style="text-align:left;"> SI.POV.GINI </td> <td style="text-align:left;"> ECONOMICO </td> <td style="text-align:left;"> Negativa </td> <td style="text-align:left;"> Medida estadística utilizada para evaluar la desigualdad en la distribución de la riqueza o los ingresos de una población. </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> Crecimiento del PIB per cápita (% anual) </td> <td style="text-align:left;"> NY.GDP.PCAP.KD.ZG </td> <td style="text-align:left;"> ECONOMICO </td> <td style="text-align:left;"> Positiva </td> <td style="text-align:left;"> Tasa de crecimiento anual del Producto Interno Bruto (PIB) per cápita de un país, expresada como un porcentaje. </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> Importaciones de bienes y servicios (balanza de pagos, US\) a precios actuales) BM.GSR.GNFS.CD ECONOMICO Negativa Valor total de los bienes y servicios que un país compra a otros países durante un período específico, generalmente un año.
Exportaciones de bienes (balanza de pagos, US$ a precios actuales) BX.GSR.MRCH.CD ECONOMICO Positiva Valor total de los bienes que un país vende a otros países durante un período específico, generalmente un año.
Exportaciones de productos de alta tecnología (US$ a precios actuales) TX.VAL.TECH.CD ECONOMICO Positiva Valor total de las exportaciones de bienes de alta tecnología de un país durante un período específico, generalmente un año.
Pago de intereses (% del gasto) GC.XPN.INTP.ZS ECONOMICO Negativa Proporción del gasto total del gobierno de un país que se destina al pago de intereses sobre su deuda pública
Desempleo, total de jóvenes (% de la población activa total entre 15 y 24 años de edad) (estimación modelado OIT) SL.UEM.1524.ZS ECONOMICO Negativa Proporción de la población activa total de jóvenes entre 15 y 24 años de edad que están desempleados.
Emisiones de gases de efecto invernadero totales (% de cambio desde 1990) EN.ATM.GHGT.ZG AMBIENTAL Negativa Cambio porcentual en las emisiones totales de gases de efecto invernadero de un país entre 1990 y el año más reciente disponible.
Emisiones de CO2 (kg por PPA del PIB) EN.ATM.CO2E.PP.GD AMBIENTAL Negativa Cantidad de dióxido de carbono (CO2) emitida a la atmósfera por cada unidad de Producto Interno Bruto (PIB) expresado en paridad de poder adquisitivo (PPA) de un país durante un año específico.
Contaminación del aire por PM2,5, exposición anual media (microgramos por metro cúbico) EN.ATM.PM25.MC.M3 AMBIENTAL Negativa Concentración promedio anual de partículas finas (PM2,5) en el aire a la que están expuestas las personas en un país.
* Elaboración propia con base en datos del Banco Mundial, PNUD 
library(dplyr)
library(wbstats)
library(magrittr)
library(skimr)
library(kableExtra)
library(readxl)
library(tidyr)
Index<-wbindicators(lang = "es")
Variable_nombres <- read_excel("C:/Users/MINEDUCYT/Desktop/DESARROLLO/indicadores_propuesto.xlsx") 
Datos<-wb(country =c("ALB","BIH","HRV","SVN","ESP","GRC","ITA","MKD","MLT","MNE","PRT","SMR","SRB","DEU","AUS","BEL","FRA","LUX","NLD","CHE"),
         c("SL.UEM.BASC.ZS", "SL.TLF.ADVN.ZS", "SE.COM.DURS", "SE.PRM.TCAQ.ZS", "SE.XPD.SECO.ZS", "SE.SEC.TCHR.FE.ZS", "EG.CFT.ACCS.ZS", "SH.DYN.MORT.MA", "SH.MED.PHYS.ZS", "SM.POP.NETM", "SI.POV.LMIC", "SI.POV.GINI", "NY.GDP.PCAP.KD.ZG", "BM.GSR.GNFS.CD", "BX.GSR.MRCH.CD", "TX.VAL.TECH.CD", "GC.XPN.INTP.ZS", "SL.UEM.1524.ZS", "EN.ATM.GHGT.ZG", "EN.ATM.CO2E.PP.GD", "EN.ATM.PM25.MC.M3"), startdate = 2005, enddate = 2023 )

indicador_propuesto_variables<- Datos %>% 
  select(iso3c, country, date, value, indicatorID)
BATERIA_DE_INDICADORES<-indicador_propuesto_variables %>% 
  merge(Variable_nombres, by.x = "indicatorID", by.y = "ID", all.x = TRUE) %>% 
  select(iso3c, country, date, TEMA, VARIABLES, value) 

TEMA_SOCIAL<-BATERIA_DE_INDICADORES %>% 
  filter(TEMA=="SOCIAL") %>% 
  select(iso3c, country, date, VARIABLES, value)
TEMA_SOCIAL<- pivot_wider(TEMA_SOCIAL, 
                            names_from = VARIABLES, 
                            values_from = value)

TEMA_ECONOMICO<-BATERIA_DE_INDICADORES %>% 
  filter(TEMA=="ECONOMICO") %>% 
  select(iso3c, country, date, VARIABLES, value)
TEMA_ECONOMICO<- pivot_wider(TEMA_ECONOMICO, 
                            names_from = VARIABLES, 
                            values_from = value)

TEMA_AMBIENTAL<-BATERIA_DE_INDICADORES %>% 
  filter(TEMA=="AMBIENTAL") %>% 
  select(iso3c, country, date, VARIABLES, value)
TEMA_AMBIENTAL<- pivot_wider(TEMA_AMBIENTAL, 
                            names_from = VARIABLES, 
                            values_from = value)

CONSOLIDADO<-TEMA_SOCIAL %>% merge(TEMA_ECONOMICO, by = c("iso3c", "country", "date"), all.x = TRUE, all.y = TRUE)
CONSOLIDADO<-CONSOLIDADO %>% merge(TEMA_AMBIENTAL, by = c("iso3c", "country", "date"), all.x = TRUE, all.y = TRUE)
CONSOLIDADO%>%head(20) %>%  kable(caption = "Bateria de indicadores propuesta ", digits = 4) %>% kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14)  %>% 
  add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del Banco Mundial",
               notation="symbol") %>%  kable_styling()
Bateria de indicadores propuesta
iso3c country date Acceso a tecnologías y combustibles limpios para cocinar (% de la población) Educación obligatoria, duración (años) Maestros capacitados en educación de nivel primario (% del total de maestros) Educación de nivel secundario, maestros (% de mujeres) Porcentaje del gasto público en educación secundaria (% del gasto público en educación) Tasa de mortalidad, menores de 5 años, varones (cada 1000) Médicos (por cada 1.000 personas) Fuerza laboral con educación avanzada (% del total) Personas desempleadas con educación básica (% del desempleo total) Migración neta Importaciones de bienes y servicios (balanza de pagos, US$ a precios actuales) Exportaciones de bienes (balanza de pagos, US$ a precios actuales) Pago de intereses (% del gasto) Crecimiento del PIB per cápita (% anual) Indice de Gini Tasa de recuento de pobreza de 3,65 dólares al día (PPA de 2017) (% de la población) Desempleo, total de jóvenes (% de la población activa total entre 15 y 24 años de edad) (estimación modelado OIT) Exportaciones de productos de alta tecnología (US$ a precios actuales) Emisiones de CO2 (kg por PPA del PIB) Emisiones de gases de efecto invernadero totales (% de cambio desde 1990) Contaminación del aire por PM2,5, exposición anual media (microgramos por metro cúbico)
ALB Albania 2005 52.0 8 NA NA NA 22.6 NA 65.015 9.311 -50855 3500349094 194117836 NA 6.0679 30.6 7.3 26.231 NA 0.2319 -25.2354 22.1695
ALB Albania 2006 54.8 8 NA NA NA 20.9 1.207 NA NA -47174 4073117269 223619399 NA 6.5729 NA NA 25.858 NA 0.2077 -27.7662 NA
ALB Albania 2007 57.8 8 NA NA NA 19.2 1.218 79.188 14.214 -43019 5344137206 359838412 NA 6.7872 NA NA 26.622 NA 0.1968 -11.0984 NA
ALB Albania 2008 60.7 8 NA 61.2194 NA 17.6 NA 78.904 11.372 -38736 6728698637 546214691 NA 8.3281 30.0 3.9 26.553 NA 0.1736 -26.7796 NA
ALB Albania 2009 63.1 8 NA 61.4400 NA 16.0 1.248 81.301 11.551 -34116 6028667300 403524041 NA 4.0531 NA NA 27.324 10128935 0.1693 -27.0313 NA
ALB Albania 2010 65.8 8 NA 62.0837 NA 14.6 1.249 77.970 12.739 -29330 5780725472 739411256 NA 4.2231 NA NA 30.885 14074208 0.1706 -23.4482 21.6314
ALB Albania 2011 68.1 8 NA 63.2157 NA 13.3 1.234 74.517 12.307 -24465 6709055033 962502319 13.6682 2.8216 NA NA 22.733 11890517 0.1732 -21.6008 23.4148
ALB Albania 2012 70.4 9 NA 63.5554 NA 12.2 1.278 73.070 11.781 -19946 5852333729 1123281061 13.4608 1.5849 29.0 4.8 28.987 10014580 0.1488 -19.9239 21.5560
ALB Albania 2013 72.3 9 NA 64.6159 19.8316 11.3 1.285 73.428 14.055 -16845 6008971535 1417739063 13.2237 1.1872 NA NA 31.318 10843586 0.1567 NA 20.0503
ALB Albania 2014 74.4 9 NA 64.6650 NA 10.7 NA 74.381 15.072 -14265 6239216168 1239878797 11.6815 1.9854 34.6 9.7 39.744 1960836 0.1595 NA 19.9422
ALB Albania 2015 76.1 9 NA 65.4679 21.5817 10.3 NA 73.271 13.500 -12240 5070259616 855336791 10.9876 2.5168 32.8 3.5 39.874 16607486 0.1428 NA 19.5440
ALB Albania 2016 77.6 9 NA 65.1316 25.3694 10.1 1.219 74.125 12.916 -10887 5441410775 789221582 10.2614 3.4803 33.7 4.7 36.172 10199913 0.1316 NA 17.8173
ALB Albania 2017 79.0 9 NA 65.9218 21.5625 10.0 NA 73.225 12.240 -9768 6122452300 901243617 8.5838 3.8981 33.1 3.6 31.403 1119013 0.1473 NA 19.0191
ALB Albania 2018 80.2 9 89.9208 66.6403 NA 10.0 2.163 72.099 9.907 -9106 6854286782 1163648667 9.5882 4.2763 30.1 2.7 28.305 591718 0.1374 NA 18.8201
ALB Albania 2019 81.6 9 NA 67.1722 NA 10.1 1.651 75.465 8.687 -8889 6925814672 1014731695 8.9481 2.5235 30.1 1.2 27.161 1753201 0.1197 NA 18.6388
ALB Albania 2020 82.7 9 NA 67.9782 NA 10.1 1.883 NA NA -9117 5671285653 908550736 8.3980 -2.7452 29.4 1.5 30.756 3810240 0.1070 NA NA
ALB Albania 2021 83.7 9 61.7683 68.8136 NA 10.2 NA NA NA -10612 8003844500 1494341013 7.8655 9.9227 NA NA 29.691 6384226 NA NA NA
ALB Albania 2022 NA 9 NA 69.6537 NA NA NA NA NA -8000 9016395290 2037015150 NA 6.1390 NA NA 28.200 886411 NA NA NA
ALB Albania 2023 NA NA NA NA NA NA NA NA NA -8000 NA NA NA NA NA NA 26.940 NA NA NA NA
AUS Australia 2005 100.0 10 NA NA 39.7121 6.3 2.780 79.869 8.770 132109 152261873020 106941616297 1.8123 1.9061 NA NA 10.625 NA 0.5533 88.5269 6.9047
* Elaboración propia con base en datos del Banco Mundial 
skim(CONSOLIDADO)
Data summary
Name CONSOLIDADO
Number of rows 380
Number of columns 24
_______________________
Column type frequency:
character 3
numeric 21
________________________
Group variables None

Variable type: character

skim_variable n_missing complete_rate min max empty n_unique whitespace
iso3c 0 1 3 3 0 20 0
country 0 1 5 22 0 20 0
date 0 1 4 4 0 19 0

Variable type: numeric

skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
Acceso a tecnologías y combustibles limpios para cocinar (% de la población) 40 0.89 90.99 16.72 41.40 95.92 100.00 100.00 100.00 ▁▁▁▁▇
Educación obligatoria, duración (años) 20 0.95 10.45 1.62 8.00 9.00 10.00 12.00 13.00 ▇▆▂▅▃
Maestros capacitados en educación de nivel primario (% del total de maestros) 329 0.13 91.02 17.04 34.16 88.21 100.00 100.00 100.00 ▁▁▁▂▇
Educación de nivel secundario, maestros (% de mujeres) 146 0.62 62.17 7.10 44.84 57.49 62.88 68.35 78.44 ▂▅▇▆▂
Porcentaje del gasto público en educación secundaria (% del gasto público en educación) 276 0.27 38.70 7.02 19.83 36.23 39.48 42.94 64.58 ▂▅▇▁▁
Tasa de mortalidad, menores de 5 años, varones (cada 1000) 40 0.89 5.60 2.92 1.90 4.00 4.70 6.40 22.60 ▇▂▁▁▁
Médicos (por cada 1.000 personas) 98 0.74 3.35 1.06 1.21 2.72 3.25 3.84 6.31 ▃▇▇▂▂
Fuerza laboral con educación avanzada (% del total) 50 0.87 78.31 4.41 60.86 75.28 79.25 81.23 90.08 ▁▁▆▇▁
Personas desempleadas con educación básica (% del desempleo total) 49 0.87 14.79 8.57 3.28 8.80 11.94 17.37 45.15 ▇▆▂▁▁
Migración neta 0 1.00 49644.86 114924.16 -254292.00 -1879.25 7443.50 56232.25 774489.00 ▁▇▁▁▁
Importaciones de bienes y servicios (balanza de pagos, US$ a precios actuales) 42 0.89 281323287606.95 372156357760.08 2459971470.78 18421666645.72 88089167536.54 435031912904.05 1973119748663.80 ▇▂▁▁▁
Exportaciones de bienes (balanza de pagos, US$ a precios actuales) 37 0.90 221978689584.85 331811044944.32 194117835.57 5789402523.47 35577819516.85 340989266802.82 1631703616851.09 ▇▂▁▁▁
Pago de intereses (% del gasto) 75 0.80 4.85 3.14 0.38 2.26 4.34 7.09 13.93 ▇▇▅▂▁
Crecimiento del PIB per cápita (% anual) 21 0.94 1.56 3.93 -15.21 0.11 1.74 3.75 18.73 ▁▁▇▂▁
Indice de Gini 121 0.68 32.24 3.67 23.70 29.45 32.70 34.70 42.80 ▂▅▇▃▁
Tasa de recuento de pobreza de 3,65 dólares al día (PPA de 2017) (% de la población) 121 0.68 1.74 3.21 0.00 0.10 0.40 1.55 18.60 ▇▁▁▁▁
Desempleo, total de jóvenes (% de la población activa total entre 15 y 24 años de edad) (estimación modelado OIT) 19 0.95 25.37 14.73 5.77 13.11 22.43 35.10 63.49 ▇▆▃▂▂
Exportaciones de productos de alta tecnología (US$ a precios actuales) 80 0.79 27915198296.52 50335978000.54 591718.00 609491267.00 1804229675.50 31714838485.00 223370841889.00 ▇▁▁▁▁
Emisiones de CO2 (kg por PPA del PIB) 76 0.80 0.24 0.13 0.06 0.15 0.21 0.29 0.74 ▇▇▂▁▁
Emisiones de gases de efecto invernadero totales (% de cambio desde 1990) 249 0.34 5.40 29.87 -33.65 -12.37 -2.48 15.59 132.15 ▇▅▁▁▁
Contaminación del aire por PM2,5, exposición anual media (microgramos por metro cúbico) 160 0.58 16.96 7.72 6.67 11.49 14.94 20.67 41.06 ▇▆▂▂▁

2.3 INDICADOR DE DESARROLLO HUMANO (IDH)

El indice de desarrollo humanano es una herramienta creada por el programa de las naciones unidad para el desarrollo (PNUD) el cual busca clasificar a las naciones en relación al desarrollo humano. Tal cual ya se explicó en el marco teórico de este trabajo, este índice esta compuesto bajo tres dimensiones que buscan considerar los aspectos básicos del bienestar humano. Para efectos de nuestra investigación se han omitido por falta de información los siguientes países: Andorra, Chipre, Ciudad del vaticano, San Marino, Liechtenstein, Gibraltar, Monaco.

library(stringr)
library(kableExtra)
library(magrittr)

IDH_datos <- read_csv("C:/Users/MINEDUCYT/Desktop/DESARROLLO/IDH (2).csv")
paises_iso <- read_excel("paises _codigo_iso (2).xlsx") %>%  
  merge(IDH_datos, by.x="ISO", by.y= "iso3")
Procesamiento<-paises_iso[c(1:3,23:40,56:73,89:106,122:139,155:172)] 
Procesamiento<-Procesamiento %>%   pivot_longer(cols = -c(ISO, Pais, Country), 
               names_to = "IDH", 
               values_to = "Resultado") %>% 
  mutate(clave=str_sub(IDH,-10L,-7L)) %>% 
  mutate(Indicador=case_when(clave=="hd"~"Human Development Index", clave== "l"~"Life Expectancy",clave== "ey"~"Expected Years of Schooling",clave== "my"~"Mean Years of Schooling",clave== "gnip"~"Gross national income (GNI) per capita"))

IDH <- Procesamiento %>% filter(Indicador=="Human Development Index") %>% 
  mutate(Year=str_sub(IDH,5L,8L)) %>% select('Year','ISO', 'Resultado')
colnames(IDH)<-c('Year', 'ISO', 'IDH')

Le<- Procesamiento %>% filter(Indicador=="Life Expectancy") %>%   mutate(Year=str_sub(IDH,4L,7L)) %>% select('Year','ISO', 'Resultado')
colnames(Le)<-c('Year', 'ISO', 'Le')

eys<- Procesamiento %>% filter(Indicador=="Expected Years of Schooling") %>% mutate(Year=str_sub(IDH,5L,8L)) %>% select('Year','ISO', 'Resultado')
colnames(eys)<-c('Year', 'ISO', 'eys')

mys<- Procesamiento %>% filter(Indicador=="Mean Years of Schooling") %>%mutate(Year=str_sub(IDH,5L,8L)) %>% select('Year','ISO', 'Resultado')
colnames(mys)<-c('Year', 'ISO', 'mys')

gnipc<- Procesamiento %>% filter(Indicador=="Gross national income (GNI) per capita") %>% mutate(Year=str_sub(IDH,7L,10L)) %>% select('Year','ISO', 'Resultado')
colnames(gnipc)<-c('Year', 'ISO', 'gnipc')

IDH2<-IDH %>% merge(Le, By="ISO")
IDH2<-IDH2 %>% merge(eys, By="ISO")
IDH2<-IDH2 %>% merge(mys, By="ISO")
IDH2<-IDH2 %>% merge(gnipc, By="ISO")
IDH2 %>%  head(10) %>% 
  kable(caption = "Índice de Desarrollo Humano (IDH) y sus 4 Componentes 2005-2022", digits = 4) %>%kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>%add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos de la ONU", notation="symbol") %>%  kable_styling()
Índice de Desarrollo Humano (IDH) y sus 4 Componentes 2005-2022
Year ISO IDH Le eys mys gnipc
2005 ALB 0.720 76.621 12.2345 9.0826 8197.982
2005 AUS 0.911 81.113 21.6025 11.5475 41168.042
2005 BEL 0.901 79.053 18.8353 11.0298 46929.147
2005 BIH 0.679 75.420 12.1095 6.1529 8935.395
2005 CHE 0.903 81.234 15.2229 11.2055 66132.262
2005 DEU 0.916 79.262 16.5216 13.7037 44309.405
2005 ESP 0.851 80.328 15.9817 8.9230 37439.662
2005 FRA 0.869 80.339 15.4326 10.3174 42345.123
2005 GRC 0.864 79.590 16.9788 9.7478 34612.463
2005 HRV 0.806 75.408 14.3438 10.4140 23233.446
* Elaboración propia con base en datos de la ONU 
library(skimr)
skim(IDH2)
Data summary
Name IDH2
Number of rows 342
Number of columns 7
_______________________
Column type frequency:
character 2
numeric 5
________________________
Group variables None

Variable type: character

skim_variable n_missing complete_rate min max empty n_unique whitespace
Year 0 1 4 4 0 18 0
ISO 0 1 3 3 0 19 0

Variable type: numeric

skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
IDH 0 1 0.86 0.06 0.68 0.82 0.88 0.92 0.97 ▁▃▅▇▇
Le 0 1 79.83 2.73 72.71 77.55 80.62 81.83 84.53 ▁▃▃▇▅
eys 0 1 16.10 2.26 11.76 14.62 15.95 17.12 23.25 ▃▇▅▂▁
mys 0 1 11.14 1.59 6.15 10.10 11.21 12.25 14.26 ▁▂▆▇▃
gnipc 0 1 37063.93 19055.32 8197.98 20295.79 36355.93 47945.02 109543.07 ▆▇▃▁▁

BIBLIOGRAFÍA

PNUD (2023),INFORME SOBRE DESARROLLO HUMANO INSTANTANEA

HIDALDO ANTONIO (1996), UNA VISIÓN RETROSPECTIVA DE LA ECONOMÍA DEL DESARROLLO

KIMBALL MILES(2021),MEDIR LA ESENCIA DE UNA BUENA VIDA

BANCO MUNDIAL (2000), EN EL UMBRAL DEL SIGLO XXI

h1,h2,h3,h4{
    font-size:14px;
    font-weight: bold;
    font-family: 'Times New Roman', Times, serif;
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}
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    text-align: center;
}
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    text-align:center;
    font-weight: bold
}
p, li{
  text-indent: 40px;
    font-size:12 px;
    font-family: 'Times New Roman', Times, serif;
      line-height: 2;
}

```