Introducción

¿Qué relación presentan las variables del nivel educativo, índice de desarrollo humano y el producto interno bruto?

En este caso de estudio se analizarán las tres variables mencionadas para confirmar la hipótesis que se ha creado:

¿Un mayor nivel educativo promedio, conllevará a un mayor IDH y PIB? o viceversa.

Se piensa que sí, debido a que normalmente la educación en países ricos y desarrollados es mejor por las mejores oportunidades que se presentan y por la buena costumbre al estudio, además de la tecnología superior que pueden utilizar para llevar a cabo las clases y laboratorios.

Tal vez tener estas tres características podrían conllevar a otras positivas, como una menor contaminación, violencia, etc. Aunque sinceramente se asemejaría a una utopía.

Utopía

Sin embargo, si se plantea la misma situación de forma negativa para México, se podrá observar cuales son los estados que presentan un menor PIB e IDH y si son los que presentan una mayor deserción escolar y en que nivel educativo.

Teoría

El índice de desarrollo humano (IDH) es un indicador nacido de la mano del Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) que mide el nivel de desarrollo de cada país atendiendo a variables como la esperanza de vida, la educación o el ingreso per cápita.

La ONU mantiene el uso del índice de desarrollo humano en su continuo trabajo persiguiendo valores como la sostenibilidad y la reducción de los niveles de desigualdad entre continentes. De este modo, no solamente se tiene en cuenta el nivel de ingresos y rentas de los individuos de un país, sino que también mide temas como la educación y las condiciones de vida en las que se desenvuelve la persona.

La deserción escolar es un proceso de alejamiento sucesivo de la escuela que culmina con el abandono por parte del adolescente.

En el plano educativo, se utiliza el término para hablar de aquellos alumnos que abandonan sus estudios por diferentes causas; entendiéndose por estudios a toda educación que se encuentra dentro del sistema educativo impuesto por el gobierno que rija en aquel Estado (primaria, secundaria, universidad, etc.).

Como concepto temporal, Vásquez et al (2003), identifican tres tipos de deserción:

  • Deserción precoz: cuando un estudiante abandona un programa antes de comenzar habiendo sido aceptado.

  • Deserción temprana: cuando se abandona el programa durante los primeros cuatro semestres.

  • Deserción tardía: entendida como abandono desde el quinto semestre en adelante. El enfoque espacial indica que de hecho hay una diferencia entre: Deserción total: cuando el alumno abandona por completo un plan educativo y decide no regresar.

  • Deserción parcial: cuando el alumno hace lo que generalmente se conoce como una baja temporal y cuando se siente seguro regresa al programa educativo para continuar con sus estudios.

“El gran problema se centra sobre todo en los jóvenes de 15 años en adelante, los cuales por tener carencias económicas, problemas familiares o de adicciones, abandonan la escuela, sin haber alcanzado un nivel de educación mínimo para poder desenvolverse con facilidad en un mundo globalizado y conseguir una buena paga por su trabajo”. - Suárez y Ortega (1998)

Datos de Índice de Desarrollo Humano (IDH) en el mundo en el 2018

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     IDH_paises <- read_excel("IDH_paises.xlsx")
     kable(IDH_paises)
Posicion Pais IDH
1 Noruega 0.953
2 Suiza 0.944
3 Australia 0.939
4 Irlanda 0.938
5 Alemania 0.936
6 Islandia 0.935
7 Hong Kong, China (SAR) 0.933
7 Suecia 0.933
9 Singapur 0.932
10 Holanda 0.931
11 Dinamarca 0.929
12 Canadá 0.926
13 Estados Unidos 0.924
14 Reino Unido 0.922
15 Finlandia 0.920
16 Nueva Zelanda 0.917
17 Liechtenstein 0.916
17 Bélgica 0.916
19 Japón 0.909
20 Austria 0.908
21 Luxemburgo 0.904
22 Israel 0.903
22 República de Corea 0.903
24 Francia 0.901
25 Eslovenia 0.896
26 España 0.891
27 República Checa 0.888
28 Italia 0.880
29 Malta 0.878
30 Estonia 0.871
31 Grecia 0.870
32 Chipre 0.869
33 Polonia 0.865
34 Emiratos Árabes Unidos 0.863
35 Andorra 0.858
35 Lituana 0.858
37 Qatar 0.856
38 Eslovaquia 0.855
39 Arabia Saudita 0.853
39 Estado de Brunei 0.853
41 Letonia 0.847
41 Portugal 0.847
43 Bahrein 0.846
44 Chile 0.843
45 Hungría 0.838
46 Croacia 0.831
47 Argentina 0.825
48 Omán 0.821
49 Rusia 0.816
50 Montenegro 0.814
51 Bulgaria 0.813
52 Rumanía 0.811
53 Bielorrusia 0.808
54 Bahamas 0.807
55 Uruguay 0.804
56 Kuwait 0.803
57 Malasia 0.802
58 Barbados 0.800
58 Kazajistán 0.800
60 Irán 0.798
60 República de Palaos 0.798
62 Seychelles 0.797
63 Costa Rica 0.794
64 Turquía 0.791
65 Mauricio 0.790
66 Panamá 0.789
67 Serbia 0.787
68 Albania 0.785
69 Trinidad y Tobago 0.784
70 Antigua y Barbuda 0.780
70 Georgia 0.780
72 San Cristóbal y Nieves 0.778
73 Cuba 0.777
74 México 0.774
75 Granada (Caribe) 0.772
76 Sri Lanka 0.770
77 Bosnia y Herzegovina 0.768
78 Venezuela 0.761
79 Brasil 0.759
80 Azerbayán 0.757
80 Líbano 0.757
80 Macedonia 0.757
83 Armenia 0.755
83 Tailandia 0.755
85 Argelia 0.754
86 China 0.752
86 Ecuador 0.752
88 Ucrania 0.751
89 Perú 0.750
90 Colombia 0.747
90 Santa Lucía 0.747
92 Islas Fiji 0.741
92 Mongolia 0.741
94 República Dominicana 0.736
95 Jordania 0.735
95 Túnez 0.735
97 Jamaica 0.732
98 Tonga 0.726
99 San Vicente y las Granandinas 0.723
100 Surinam 0.720
101 Botswana 0.717
101 Maldivas 0.717
103 Domonica 0.715
104 Samoa 0.713
105 Uzbekistán 0.710
106 Belice 0.708
106 Islas Marshall 0.708
108 Libia 0.706
108 Turkmenistán 0.706
110 Gabón 0.702
110 Paraguay 0.702
112 Moldavia 0.700
113 Filipinas 0.699
113 Sudáfrica 0.699
115 Egipto 0.696
116 Indonesia 0.694
116 Vietnam 0.694
118 Bolivia 0.693
119 Palestina 0.686
120 Iraq 0.685
121 El Salvador 0.674
122 Kirguistán 0.672
123 Marruecos 0.667
124 Nicaragua 0.658
125 Cabo verde 0.654
125 Guyana 0.654
127 Guatemala 0.650
127 Tajikistán 0.650
129 Namibia 0.647
130 India 0.640
131 Micronesia 0.627
132 Timor Oriental 0.625
133 Honduras 0.617
134 Bután 0.612
134 Kiribati 0.612
136 Bangladés 0.608
137 Congo 0.606
138 Vanuatu 0.603
139 República de Lao 0.601
140 Ghana 0.592
141 Guinea Ecuatorial 0.591
142 Kenia 0.590
143 Santo Tomé y Príncipe 0.589
144 Reino de Suazilandia 0.588
144 Zambia 0.588
146 Camboya 0.582
147 Angola 0.581
148 Birmania 0.578
149 Nepal 0.574
150 Pakistán 0.562
151 Camerún 0.556
152 Islas Salomón 0.546
153 Papua Nueva Guinea 0.544
154 Tanzania 0.538
155 Siria 0.536
156 Zimbabue 0.535
157 Nigeria 0.532
158 Ruanda 0.524
159 Lesoto 0.520
159 Mauritania 0.520
161 Madagascar 0.519
162 Uganda 0.516
163 Benín 0.515
164 Senegal 0.505
165 Comoras 0.503
165 Togo 0.503
167 Sudán 0.502
168 Afganistán 0.498
168 Haití 0.498
170 Costa de Marfil 0.492
171 Malaui 0.477
172 Yibuti 0.476
173 Ethiopia 0.463
174 Gambia 0.460
175 Guinea 0.459
176 República democrática del Congo 0.457
177 Guinea Bissau 0.455
178 Yemen 0.452
179 Eritrea 0.440
180 Mozambique 0.437
181 Liberia 0.435
182 Mali 0.427
183 Burkina Faso 0.423
184 Sierra Leona 0.419
185 Burundi 0.417
186 Chad 0.404
187 Sudán del Sur 0.388
188 República Centroafricana 0.367
189 Níger 0.354

Mapa de ranking IDH (2018)

México se encuentra en el 74to. lugar a nivel mundial.

El PIB per cápita, ingreso per cápita o renta per cápita es un indicador económico que mide la relación existente entre el nivel de renta de un país y su población. Para ello, se divide el Producto Interior Bruto (PIB) de dicho territorio entre el número de habitantes. Las fórmula es:

\[ PIB_(per cápita) = \frac{PIB}{Población} \]

Preguntas a contestar

  1. ¿Cómo es la relación que tienen los paises en el mundo con su IDH y el PIB per cápita?

  2. ¿Los paises más desarrollados son lo que tienen mayor IDH?

  3. ¿Existe una relación entre las tasas de abandono de alumnos en diferentes Estados de México y que su PIB per cápita sea bajo?

  4. ¿Son los estados más ricos los más educados? ¿Esto sucede de esa forma a nivel mundial?

  5. ¿Cómo ha sido la variación que ha tenido los IDH a lo largo de los últimos años en México?

  6. ¿Cómo ha sido la variación del PIB per cápita en los últimos años en México?

NOTA: Las preguntas se revolveran a lo largo del análisis en el apartado correspondiente

Datos

Importar

Importar paquetes

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Importar datos

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     abandonan <- read_excel("Educacion_abandonan.xlsx")
     terminan2020 <- read_excel("Matricula2020.xlsx")
     abandonan2020 <- read_excel("Abandonan2020.xlsx")
     universidadesSonSin <- read_excel("Educacion_obregon_mochis.xlsx")
     niveles <- read_excel("nivelesabandonan.xlsx")
     PIB_percapita_Estados <- read_excel("PIB_percapita_Estados.xlsx")
## New names:
     ## * `` -> ...9
PIB_percapita_Paises <- read_excel("PIB_percapita_Paises.xlsx")
     IDH_ESTADOS <- read_excel("IDH_ESTADOS.xlsx")
     datos_mundial <- read_excel("~/EAMJ1130/datos_mundial.xlsx")

Datos tabulados

Tasas en diferentes niveles educativos desde ciclos del 2000 al 2020

Tabla 1. Tasa de estudiantes que terminan algun nivel educativo (2000-2020)

datatable(terminan)

Tabla 2. Tasa de estudiantes que abandonan algun nivel educativo (2000-2020)

datatable(abandonan)

Tasas en diferentes niveles educativos desde ciclo 2019-2020

Tabla 3. Tasa de los alumnos que terminaron sus estudios

datatable(terminan2020)

Tabla 4. Tasa de los alumnos que abandonaron sus estudios

datatable(abandonan2020)

Tabla 5. Información educativa de Ciudad Obregón y Los Mochis nivel superior (2019-2020)

datatable(universidadesSonSin)

Tabla 6. Resultados de IDH en países del mundo

datatable(IDH_paises)

Tabla 7. Resultados de IDH de Entidades Federativas en México

datatable(IDH_ESTADOS)

Tabla 8. PIB per capita de países

datatable(PIB_percapita_Paises)

Tabla 9. PIB per capita de Entidades Federativas en México

datatable(PIB_percapita_Estados)

Tabla 10. Datos mundiales de relación IDH, educación y PIB per cápita

datatable(datos_mundial)

La tabla completa se puede consultar en:

Link

  1. Los datos se refieren a 2019 o al año más reciente disponible

  2. En el cálculo del valor del IDH se utiliza el máximo de 18 años de escolarización

(*) El dato de la C.A. de Euskadi es provisional

Análisis y gráficas

Gráficas de tasa de personas que se matriculan en los distintos niveles (2019-2020)

Gráfico 1. Datos generales

plot_ly(terminan2020, x = ~Nivel, y = ~Valor, type = "scatter", mode = "markers") %>% 
             layout(title = "Alumnos que terminan su ciclo escolar (2019-2020)",
                    xaxis = list(title = "Nivel"),
                    yaxis = list(title = "Tasa"))

Gráfico 2. Estudiantes que terminaron sus estudios del ciclo 2019 - 2020, por estados

fig <- plot_ly(data = terminan2020, x = ~Nivel, y = ~Valor, color = ~Estado)
     
     fig

Gráfico 3. Estudiantes que abandonaron sus estudios del ciclo 2019 - 2020, por estados

fig <- plot_ly(data = abandonan2020, x = ~Nivel, y = ~Valor, color = ~Estado)
     
     fig

Gráfico 3.1. Gráfico de burbuja

hpackedbubble(abandonan2020$Estado, abandonan2020$Nivel, abandonan2020$Valor,
                   title = "Estudiantes que abandonaron sus estudios del ciclo 2019 - 2020, por estados",
                   pointFormat = "<b>{point.name}: </b> {point.y} %",
                   dataLabelsFilter = 100,
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                   height = "1000px"    )

El nivel educativo que cuenta con una mayor tasa de deserción es en Secundaria y Media Superior. Esto se debe a que al encontrarse en una edad a la que ya es posible laborar o que los gastos de escolares en esos niveles aumenta, muchas familias no tienen los recursos necesarios para que los estudiantes sigan. Por otro lado, puede ser debido a que los estudiantes de estos niveles se complican más con el hecho de llevar clases virtuales, tomando en cuenta que este análisis de datos es del ciclo 2019-2020, que abarca en tiempo el inicio de la pandemia.

Ahora bien, los niveles educativos en los que se encuentra una mayor deserción han sido los mismos durante años, debido a que la culminación de secundaria y/o la preparatoria se contaba como requisito suficiente para llevar a cabo una vida laboral técnica en México, o bien ya es por falta de cultura que no hay interes por llegar a tener un título universitario y se conforman con solo terminar la primaria o bien la secundaria.

Gráfico 4. IDH en México

IDH_ESTADOS2 <- read_excel("IDH_ESTADOS2.xlsx")
     fig <- plot_ly(data = IDH_ESTADOS2, x = ~Year, y = ~IDH, color = ~Estado)
     
     fig

Continuando con el análisis, se observa que la variación del índice de desarrollo humano (IDH) en México, ha aumentado en los últimos 20 años.

Sin embargo, el estado con un mayor IDH siempre ha sido la Ciudad de México, con un valor de 0.897 en el 2019, y debajo de este le siguen los estados de Aguascalientes, Campeche, Baja California Sur, Nuevo León y Sonora. Por otra parte, los estados que cuentan con el menor IDH son Chiapas, Guerrero y Oaxaca. Podemos comparar esto con la primer gráfica presentada que es la de los estudiantes que terminan alguno de los niveles educativos, ya que la Ciudad de México es la Entidad Federativa con mayo estudiantes matriculados, seguido igualemente de Baja California Sur y así siendo Chiapas y Oaxaca de los Estados con menor tasa de estudiantes matriculados. Aquí podemos darnos una idea que como el índice educativo juega un papel muy importante en el calculo del IDH, obtenemos esos resultados.

Gráfico 6. PIB per cápita nacional 2010 vs 2015

fig <- plot_ly(PIB_percapita_Estados, x = ~`2015`, y = ~`2010`, text = ~ `Entidad federativa`, type = 'scatter', mode = 'markers', size = ~`2015`, color = ~`Entidad federativa`, colors = 'Paired',
             marker = list(opacity = 0.5, sizemode = 'diameter'))
     fig <- fig %>% layout(title = 'PIB per cápita de Estados en México en el 2010-2015',
              xaxis = list(showgrid = FALSE),
              yaxis = list(showgrid = FALSE),
              showlegend = FALSE)
     
     fig

El PIB per cápita de México ha aumentado un poco, de forma general, desde 2010 hasta 2015.

Sin embargo, el estado que cuenta con un mayor PIB y por mucho, es Campeche aunque este tuvo una caída de PIB en esos 5 años. Por consiguiente, se tiene a la Ciudad de México, Nuevo León y Tabasco. En contraste a lo anterior, Chiapas, Oaxca y Tlaxcala cuentan con el PIB más bajo en el país. Nuevamente con este análisis, de igual manera podemos inferir que estos Estados tienen un mayor PIB per cápita, debido al flujo de turismo que tienen, sumando sus actividades económicas.

Gráfico 8. IDH Nacional 2010 vs 2019

fig <- plot_ly(IDH_ESTADOS, x = ~ IDH_2019, y = ~ IDH_2010, text = ~ `Entidad federativa`, type = 'scatter', mode = 'markers', size = ~ IDH_2019, color = ~`Entidad federativa`, colors = 'Paired',
             marker = list(opacity = 0.5, sizemode = 'diameter'))
     fig <- fig %>% layout(title = 'IDH de Estados en México en el 2010-2019',
              xaxis = list(showgrid = FALSE),
              yaxis = list(showgrid = FALSE),
              showlegend = FALSE)
     
     fig

A continucación el análisis correspondiente es la comparación delíndice de desarrollo humano del año 2010 al 2019 en el cual puede se observa un aumento significtivo en los últimos 10 años.

La Ciudad de México presenta el mayor valor por mucho, seguido de estados ubicados en el norte del país: Baja California Sur, Baja California, Nuevo León y Sonora. Englobando también una comparativa Nacional de un IDH de 0.739 correspondiente al 2010 y uno IDH de 0.834 en el 2019.

Gráfico 7. IDH en el mundo

fig <- plot_ly(data = IDH_paises, x = ~Posicion, y = ~IDH, color = ~Pais)
     
     fig

El país con el mayor IDH en el mundo es Noruega, seguido de Suiza, Irlanda, Alemania, Islandia, Suecia, Singapur, Holanda, Dinamarca, Canadá y Estados Unidos. Es importante conocer esto, debido a que de esta manera se puede realizar un enfoque en estos países con respecto a su PIB y su nivel de educación. Esta clasificación anual permite, por un lado, seguir la evolución de un país a lo largo del tiempo y, por otro, comparar su situación con la del resto de países; entre más cercano este este índice a 1, quiere decir que tienen una mejor calidad de vida, educativo y económico el país; por lo contratio, entre más alejado la calidad de vida y esperanza de vida es menor, al igual que su nivel educativo y económico.

Gráfico 8. PIB per cápita vs Años promedio de estudios en el mundo

fig <- plot_ly(datos_mundial, x = ~`PIB per capita (*)`, y = ~`Años de escolaridad promedio (a)`, text = ~ IDH, type = 'scatter', mode = 'markers', size = ~`PIB per capita (*)`, color = ~Paises, colors = 'Paired',
             marker = list(opacity = 0.5, sizemode = 'diameter'))
     fig <- fig %>% layout(title = 'PIB per cápita vs Años promedio de estudios mundial',
              xaxis = list(showgrid = FALSE),
              yaxis = list(showgrid = FALSE),
              showlegend = FALSE)
     
     fig

En este caso se puede analizar que la mayoría de países que tienen un buen nivel académico de aproximádamente 13 años de escolaridad promedio, mantienen un PIB promedio de aproximádamente 60k, como Estados Unidos, Alemania, Dinamarca, Cánada, Irlanda, Noruega y Suiza. Estos datos toman sentido al coincidir con los mismos países que cuentan con el mayor IDH.

Mientras que también se encuentran muchas excepciones, el país que mantiene el mayor PIB en la gráfica es Liechtenstein con un promedio de 12.53 años de estudio el cual es bueno y elevado. Lo que puede indicar que en los países que mantienen un promedio elevado de estudios pero un PIB bajo, mantengan un menor desarrollo en general.

Anexos

Información obtenida de boletín del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (2015)

La categorización de las entidades según su nivel de desarrollo permite ilustrar las diferencias entre ellas. Estas pueden pertenecer a las categorías de idh muy alto, alto, medio y bajo, dependiendo del cuartil en el que se ubiquen. Los cuartiles son grupos de igual tamaño y cada uno concentra a 25% de las entidades. Cabe destacar que el número de personas que integra la población de los cuartiles es diferente.

Los parámetros que definen las categorías de desarrollo humano para las entidades en 2012 se aprecian en el cuadro 1. Cerca de 52.6% de la población en México habita en entidades con desarrollo humano alto o muy alto, mientras que un tercio (38,110,829 personas) habita en entidades con desarrollo humano bajo.

Comparación internacional del idh de las entidades

“Los países cuentan con numerosas oportunidades para expandir el desarrollo humano basado en las capacidades y, al mismo tiempo, reducir las presiones planetarias. Cuando se incorporan los valores y la capacidad de actuación, aumentan todavía más las oportunidades”

Conclusión

En conclusión, este caso de estudio y la información obtenida de bases de datos abiertos, como en páginas de INEGI, SEMARNAT, incluso de páginas que se dedican al análisis estadísticos de estos temas; con esto pudimos realizar nuestro propio análisis comparativo que involucra datos de IDH y PIB per cápita en México y países en el mundo.

En el caso del análisis que se hizo a México y sus Entidades Federativas, tomando en consideración datos de la educación, como la matriculación y deserción escolar; con esto obtivimos que los Estados más altos tomando todos estos aspectos, son la Ciudad de México, Campeche, Nuevo León, Baja California Sur y Aguascalientes. La razón más obvia de esto y con la que podemos hacer una conclusión basada en el ánalisis estadístico obtenido, es que al ser lugares en donde tienen una actividad económica más estable y mejor, los niños o bien estudiantes tienen una mayor prosibilidad de terminar sus estudios y prepararse, lo que también nos daría respuesta al valor de su IDH, dado a como ya se mensionó en el análisis, este índice considera ambos valores para su calculo.

Por otra parte, los estados con menores valores de PIB per cápita e IDH, siempre fueron Chiapas, Guerrero y Oaxaca. También obteniendo una tasa alta de deserción a nivel Secundaria de 13, 10.9 y 11.5. Lo que puede afirmar la segunda hipotesís de que los estados con menor desarrollo y economía cuentan con mayor deserción escolar aunque se encuentran muchas excepciones, esto tiende a llevarse de esa manera.

Si bien sería coherente que si subiera el nivel educativo en México y el PIB percápita, conllevaría al aumento del IDH, lo que también desencadenaría un mayor nivel de calidad de vida. Más sin embargo, considerando la situación actual de pandemia, esperariamos que ese aumento observado a lo largo de los últimos 20 ó 10 años, tuviera un decenso drástico, no solo en México, sino también en todo el mundo.

Por último, considerando un breve análisis de algunos países, se puede llegar a lo siguiente que los países con mayor desarrollo cuentan con un PIB alto y un nivel promedio alto de escolaridad, lo que lleva también a que su IDH sea de igual manera elevado; en donde la calidad de vida llega a ser muy buena y con buenas oportunidades, como el caso de Suiza, Alemania, Dinamarca, Canadá, etc., países que se mostraron altos en todos los análisis anteriores, tal como se esperaba o se esperaría obtener como resultado, Lo que nos llevaría a considerar que nuestra hipotesís es correcta o se acerca a la realidad.

Bibliografía

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  • Expansión. (2020). PIB - Producto Interior Bruto 2020. datosmacro.com. LINK

  • Javier Sánchez Galán(29 de junio, 2016).PIB per cápita. Economipedia.com

  • INEGI. (s. f.). Escolaridad. Cuéntame de México. Cuentame.inegi.org. LINK

  • Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. (2015). Índice de Desarrollo Humano para las entidades federativas, México 2015. LINK

  • Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. (2020). INFORME SOBRE DESARROLLO HUMANO 2020. LINK

  • SEMARNAT. (2020). Índice de desarrollo humano. semarnat.gov.mx. LINK

  • UAEH. (2019). Deserción escolar. LINK