Evidencia empírica con análisis comparativo con países de la región y OCDE

1 Librerias

library(readxl)
library(tidyverse)

## Registered S3 methods overwritten by 'tibble':
##   method     from  
##   format.tbl pillar
##   print.tbl  pillar

## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --

## v ggplot2 3.3.2     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.0.3     v dplyr   1.0.7
## v tidyr   1.1.1     v stringr 1.4.0
## v readr   1.3.1     v forcats 0.5.0

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.0.5

## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

library(knitr)
library(ggthemes)

## Warning: package 'ggthemes' was built under R version 4.0.3

library(scales)

## 
## Attaching package: 'scales'

## The following object is masked from 'package:purrr':
## 
##     discard

## The following object is masked from 'package:readr':
## 
##     col_factor

library(ggflags)

2 Funciones

tabla <- function(data, sheet, range, levels, labels) {

  # DATA FORMATO ANCHO
  # ordenado 2019 de mayor a menor por grupo
  data_w <- 
    read_excel(data, sheet = sheet, range = range) %>%
    filter(País %in% c("Chile", "Colombia", "México", "Perú", "Argentina",
                       "Brasil", "Costa Rica", "Estados Unidos")) %>%
    mutate(Tipo = factor(Tipo, levels = levels, labels = labels)) %>%
    group_by(Tipo) %>%
    arrange(desc(`2019`), .by_group = TRUE)
  
  kable(data_w, align = "llcccccccccc")
  
}

grafico <- function(data, sheet, range, levels, labels, label_y, row) {
  
  # DATA FORMATO ANCHO
  # nombres cortos de países para el uso de geom_flag
  data_w <- 
    read_excel(data, sheet = sheet, range = range) %>%
    mutate(
      Integración = 
        case_when(País == "Estados Unidos" ~ "EEUU", TRUE ~ "Otros")) %>%
    filter(País %in% c("Chile", "Colombia", "México", "Perú", "Argentina",
                       "Brasil", "Costa Rica", "Estados Unidos")) %>%
    mutate(País = case_when(País == "Chile" ~ "cl",
                            País == "Colombia" ~ "co",
                            País == "México" ~ "mx", País == "Perú" ~ "pe",
                            País == "Argentina" ~ "ar",
                            País == "Brasil" ~ "br",
                            País == "Costa Rica" ~ "cr",
                            País == "Estados Unidos" ~ "us")) %>%
    mutate(Tipo = factor(Tipo, levels = levels, labels = labels))
  
  # DATA FORMATO LARGO
  
  data_l <- data_w %>%
    gather(key = "Año", value = "value", `2010`:`2019`) %>%
    filter(!is.na(value)) %>%
    mutate(Año = factor(Año), Tipo = factor(Tipo), 
           País = tolower(País)) %>%
    group_by(Tipo, País) %>%
    mutate(País_x = max(levels(droplevels(Año))), 
           País_y = value[País_x == Año])
  
  # GRÁFICO
  
  ggplot(data_l, mapping = aes(x = Año, y = value, group = País, 
                               color = País)) +
    geom_point(size = 2) +
    geom_line(size = 1) +
    geom_flag(mapping = aes(x = País_x, y = País_y, country = País)) +
    facet_grid(rows = row, scales = "free") +
    theme_wsj() +
    theme(legend.position = "none") +
    scale_y_continuous(labels = label_y)

}

3 Indicadores RICYT

Red Iberoamericana de Indicadores de Ciencia y Tecnología.

3.1 Categoría: Contexto

3.1.1 Población

Definición: Población en millones

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "1_1", range = "B8:M37",
      levels = "Millones", labels = "Millones")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Estados Unidos	Millones	309.3400	311.6400	313.9900	316.2300	318.6200	321.0260	323.3170	325.4100	327.4360	328.1360
Brasil	Millones	194.8907	196.6037	198.3149	200.0042	201.7175	203.4757	205.1566	206.8047	208.4949	210.1471
México	Millones	113.7500	115.3700	116.9400	118.4500	119.9400	121.3500	122.7200	124.0400	125.3300	126.5800
Colombia	Millones	45.5100	46.0400	46.5800	47.1200	47.6600	48.2000	48.7500	49.2900	49.8300	50.3400
Argentina	Millones	40.1171	40.5702	41.7333	42.2029	42.6695	43.1320	43.5900	44.0400	44.4945	44.9387
Perú	Millones	29.4619	29.7977	30.1359	30.4750	30.8142	31.2000	31.4886	31.8300	32.1600	32.5100
Chile	Millones	17.0933	17.2673	17.4500	17.6397	17.8362	18.0447	18.2776	18.5224	18.7704	19.0383
Costa Rica	Millones	4.5000	4.6000	4.6700	4.7300	4.7500	4.8300	4.8900	4.9500	5.0000	5.0400

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "1_1", range = "B8:M37",
      levels = "Millones", labels = "Millones", 
      label_y = label_number(suffix = "M"), row = vars(Integración))

3.1.2 PEA

Definición: Población económicamente activa

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "1_2", range = "B8:M37",
        levels = "Pea", labels = "Pea")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Estados Unidos	Pea	153.6500	153.9950	155.6280	155.1820	156.3010	158.5300	160.6050	161.7320	163.503	166.3290
México	Pea	48.7200	49.7200	51.2300	51.7900	51.9200	52.9100	53.6800	54.2000	55.550	56.9900
Colombia	Pea	22.1700	23.3100	23.3400	23.7100	24.2300	24.4600	24.6100	24.7900	25.310	24.7900
Argentina	Pea	16.5350	16.8770	17.0526	17.1995	17.3882	17.4485	17.7200	17.9600	18.447	18.9430
Perú	Pea	15.6763	15.9469	16.1623	16.5022	16.7827	17.1000	17.4269	17.4700	17.730	17.8300
Chile	Pea	7.7626	8.0610	8.1500	8.2773	8.4427	8.5596	8.6780	8.9143	9.150	9.3299
Brasil	Pea	NA	101.5860	102.4630	103.4010	106.8240	105.5190	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Pea	2.0000	2.1000	2.1810	2.2200	2.2700	2.2400	2.2800	2.2600	2.170	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "1_2", range = "B8:M37",
        levels = "Pea", labels = "Pea", label_y = label_number(), 
        row = vars(Tipo))

3.1.3 PBI

Definición: Conjunto de bienes y servicios producidos en un país durante un año, expresado en millones de dólares corrientes.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "1_3", range = "B8:M37",
      levels = "PBI (millones de U$S corrientes)",
      labels = "PBI (millones de U\\$S corrientes)")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Estados Unidos	PBI (millones de U$S corrientes)	14992100.00	15542600.00	16197000.00	16784900.00	17527300.00	18224800.00	18715000.00	19561940.00	20580200.00	21433000.00
Brasil	PBI (millones de U$S corrientes)	2208871.65	2616201.58	2465188.67	2472806.92	2455993.63	1802214.37	1795092.09	2062831.05	1885482.53	1839758.04
México	PBI (millones de U$S corrientes)	1057801.30	1180489.60	1201089.99	1274443.08	1315351.18	1171867.61	1078490.65	1158913.04	1222408.20	1269433.93
Argentina	PBI (millones de U$S corrientes)	426486.90	530163.28	581435.31	613310.71	567048.46	644902.19	557531.41	642695.88	519871.51	449663.45
Colombia	PBI (millones de U$S corrientes)	286103.65	334454.04	370574.42	381866.61	381112.12	293481.75	282825.01	311789.87	334198.49	323429.89
Chile	PBI (millones de U$S corrientes)	218537.55	252251.99	267122.32	278384.33	260541.64	243919.08	250440.15	277034.68	297571.69	279385.49
Perú	PBI (millones de U$S corrientes)	147034.82	171219.37	192760.97	200956.05	202536.10	189212.10	195431.95	215203.96	222007.90	226664.67
Costa Rica	PBI (millones de U$S corrientes)	36217.53	40869.77	45107.42	49236.71	50167.62	54840.87	57140.86	57795.43	60130.11	64001.95

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "1_3", range = "B8:M37",
      levels = "PBI (millones de U$S corrientes)",
      labels = "PBI (millones de U\\$S corrientes)",
      label_y = label_dollar(suffix = "M"), row = vars(Integración))

Notas generales: Las estimaciones en dólares fueron obtenidas aplicando los datos de Tipo de Cambio del Banco Mundial sobre la información en moneda local provista por cada país. Argentina: En 2014 el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos de Argentina ha modificado su metodología para el cálculo del PBI tomando como año base a 2004 en lugar de 1993. En consecuencia, los valores anteriores de la serie 2004-2012 fueron corregidos.Cuba: Se utilizó el tipo de cambio oficial (1 Peso Cubano = 1 Dolar estadounidense)América Latina y el Caribe: Los datos son estimados.Iberoamérica: Los datos son estimados.

3.1.4 PPC

Definición: Conjunto de bienes y servicios producidos en un país durante un año, expresado en millones de dólares PPC.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "1_4", range = "B8:M36",
      levels = "PBI (millones de U$S corrientes PPC)",
      labels = "PBI (millones de U\\$S corrientes PPC)")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Estados Unidos	PBI (millones de U$S corrientes PPC)	14992100.00	15542600.00	16197000.00	16784900.00	17527300.00	18224800.00	18715000.00	19561940.00	20580200.0	21433000.0
Brasil	PBI (millones de U$S corrientes PPC)	2803236.91	2974904.49	2998542.69	3133850.00	3187156.96	3014776.25	2938073.70	3017656.31	3132013.1	3229031.6
México	PBI (millones de U$S corrientes PPC)	1743182.81	1911322.36	2012769.87	2064480.12	2173232.27	2230187.50	2383265.14	2460752.96	2556471.0	2609804.4
Argentina	PBI (millones de U$S corrientes PPC)	736709.05	797272.00	819686.11	849608.85	839891.13	867182.83	885224.31	1037826.52	1041834.5	1045203.8
Colombia	PBI (millones de U$S corrientes PPC)	489325.66	531984.21	553250.12	591397.25	625019.20	630399.52	665398.39	692908.51	738256.6	786356.8
Chile	PBI (millones de U$S corrientes PPC)	312057.01	350575.29	374241.58	394291.98	404667.29	407878.21	426776.81	451984.54	463368.9	492274.0
Perú	PBI (millones de U$S corrientes PPC)	281421.70	305675.96	319837.74	336103.96	350609.76	352354.97	379081.83	400955.72	419773.6	435092.0
Costa Rica	PBI (millones de U$S corrientes PPC)	56605.14	59981.48	64119.73	68767.31	74310.61	80502.63	90745.32	96188.98	101246.1	110086.3

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "1_4", range = "B8:M36",
      levels = "PBI (millones de U$S corrientes PPC)",
      labels = "PBI (millones de U\\$S corrientes PPC)",
      label_y = label_dollar(suffix = "M"), row = vars(Integración))

Notas generales: Los valores se encuentran expresados en Paridad de Poder de Compra (PPC) de acuerdo a los factores de conversión del Banco Mundial sobre la información en moneda local provista por cada país. Argentina: En 2014 el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos de Argentina ha modificado su metodología para el cálculo del PBI tomando como año base a 2004 en lugar de 1993. En consecuencia, los valores anteriores de la serie 2004-2012 fueron corregidos.América Latina y el Caribe: Los datos son estimados.Iberoamérica: Los datos son estimados.

3.2 Categoría: Insumo

3.2.1 Recursos Financieros I+D

3.2.1.1 Gasto en I+D en dólares

Definición: Gasto realizado dentro de cada país en I+D, tanto por el sector público, como por el sector privado expresado en dólares corrientes.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_1", range = "B8:M33",
      levels = "millones de U$S corrientes",
      labels = "millones de U\\$S corrientes")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	millones de U$S corrientes	5234.5149	5563.5467	5056.1145	5416.7421	5725.7356	5032.3177	4182.1277	3804.9053	3754.1303	3603.1749
Argentina	millones de U$S corrientes	2392.7739	3000.5493	3691.6119	3793.2557	3368.0544	4015.2948	3111.8707	3580.6028	2594.4513	2069.9623
Chile	millones de U$S corrientes	720.0264	886.5196	967.5296	1082.0790	977.1206	928.6661	924.9830	986.0395	1042.5308	952.5320
Colombia	millones de U$S corrientes	652.7009	735.0300	875.9406	1031.0146	1183.7319	948.4055	795.5158	737.8971	825.9518	754.0289
Perú	millones de U$S corrientes	NA	142.2296	106.5120	164.3851	216.9496	222.1109	230.4258	254.9977	282.0334	358.0838
Brasil	millones de U$S corrientes	25621.2226	29815.7953	27778.7089	29566.6263	31223.2057	24197.2302	22687.3983	22565.6466	21878.8308	NA
Costa Rica	millones de U$S corrientes	175.1793	195.4766	258.4166	276.4184	289.3517	246.4548	260.9003	257.7191	231.8508	NA
Estados Unidos	millones de U$S corrientes	408476.0000	427073.0000	434348.0000	454823.0000	476459.0000	495094.0000	516590.0000	548984.0000	581553.0000	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_1", range = "B8:M33",
      levels = "millones de U$S corrientes",
      labels = "millones de U\\$S corrientes",
      label_y = label_dollar(suffix = "M"), row = vars(Integración))

3.2.1.2 Gasto en I+D en PPC

Definición: Gasto realizado dentro de cada país en I+D, tanto por el sector público, como por el sector privado expresado en dólares PPC.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_2", range = "B8:M32",
      levels = "millones de U$S corrientes PPC",
      labels = "millones de U\\$S corrientes PPC")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	millones de U$S corrientes PPC	8626.1157	9007.8991	8472.9663	8774.6220	9460.0997	9577.0306	9241.7298	8079.0635	7851.1623	7407.6969
Argentina	millones de U$S corrientes PPC	4133.2528	4512.2965	5204.2987	5254.7323	4988.6372	5399.2602	4940.8940	5781.9642	5199.3402	4811.4483
Colombia	millones de U$S corrientes PPC	1116.3202	1169.1423	1307.7379	1596.7335	1941.3058	2037.1774	1871.5987	1639.8711	1824.5575	1833.2746
Chile	millones de U$S corrientes PPC	1028.1495	1232.0690	1355.5206	1532.6116	1517.6413	1552.9029	1576.2700	1608.7322	1623.3947	1678.3504
Perú	millones de U$S corrientes PPC	NA	253.9209	176.7296	274.9381	375.5610	413.6199	446.9598	475.0971	533.2701	687.3563
Brasil	millones de U$S corrientes PPC	32515.4053	33903.7878	33788.7503	37470.5243	40518.5325	40477.5569	37133.0522	33010.6365	36343.3678	NA
Costa Rica	millones de U$S corrientes PPC	273.7915	286.8862	367.3366	386.0645	428.6011	361.7787	414.3354	428.9221	390.3868	NA
Estados Unidos	millones de U$S corrientes PPC	408476.0000	427073.0000	434348.0000	454823.0000	476459.0000	495094.0000	516590.0000	548984.0000	581553.0000	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_2", range = "B8:M32",
      levels = "millones de U$S corrientes PPC",
      labels = "millones de U\\$S corrientes PPC",
      label_y = label_dollar(suffix = "M"), row = vars(Integración))

3.2.1.3 Gasto en I+D en relación al PBI

Definición: Esfuerzo relativo del país en materia de I+D, tomando como referencia el PIB.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_3", range = "B8:M33",
      levels = "I+D", labels = "I+D")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	I+D	0.0056	0.0057	0.0063	0.0062	0.0059	0.0062	0.0056	0.0056	0.0050	0.0046
Chile	I+D	0.0033	0.0035	0.0036	0.0039	0.0038	0.0038	0.0037	0.0036	0.0035	0.0034
México	I+D	0.0049	0.0047	0.0042	0.0043	0.0044	0.0043	0.0039	0.0033	0.0031	0.0028
Colombia	I+D	0.0023	0.0022	0.0024	0.0027	0.0031	0.0032	0.0028	0.0024	0.0025	0.0023
Perú	I+D	NA	0.0008	0.0006	0.0008	0.0011	0.0012	0.0012	0.0012	0.0013	0.0016
Brasil	I+D	0.0116	0.0114	0.0113	0.0120	0.0127	0.0134	0.0126	0.0109	0.0116	NA
Costa Rica	I+D	0.0048	0.0048	0.0057	0.0056	0.0058	0.0045	0.0046	0.0045	0.0039	NA
Estados Unidos	I+D	0.0272	0.0275	0.0268	0.0271	0.0272	0.0272	0.0276	0.0281	0.0283	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_3", range = "B8:M33",
        levels = "I+D", labels = "I+D",
        label_y = label_percent(), row = vars(Integración))

Notas generales: ACT: Corresponde a Actividades Científicas y Tecnológicas. I+D: Corresponde a Investigación y Desarrollo Experimental.México: La información consignada como gasto en ACT refiere únicamente al Gasto Federal en ciencia y tecnología.Perú: Los valores de 2011 a 2013 corresponden a la ejecución del gasto del Programa de Ciencia y Tecnología (Ministerio de Economía y Finanzas).

3.2.1.4 Gasto en I+D por habitante en dólares

Definición: Gasto en I+D, expresado dólares corrientes, en relación a la cantidad de habitantes del país.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_4", range = "B8:M33",
      levels = "Dólares corrientes", labels = "Dólares corrientes")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Chile	Dólares corrientes	42.1233	51.3410	55.4458	61.3434	54.7830	51.4648	50.6075	53.2350	55.5412	50.0324
Argentina	Dólares corrientes	59.6447	73.9594	88.4572	89.8814	78.9335	93.0932	71.3896	81.3034	58.3095	46.0619
México	Dólares corrientes	46.0177	48.2235	43.2368	45.7302	47.7383	41.4694	34.0786	30.6748	29.9540	28.4656
Colombia	Dólares corrientes	14.3419	15.9650	18.8051	21.8806	24.8370	19.6765	16.3183	14.9705	16.5754	14.9787
Perú	Dólares corrientes	NA	4.7732	3.5344	5.3941	7.0406	7.1189	7.3178	8.0112	8.7697	11.0146
Brasil	Dólares corrientes	131.4646	151.6543	140.0737	147.8300	154.7868	118.9195	110.5858	109.1157	104.9370	NA
Costa Rica	Dólares corrientes	38.9287	42.4949	55.3355	58.4394	60.9161	51.0258	53.3538	52.0645	46.3702	NA
Estados Unidos	Dólares corrientes	1320.4759	1370.4050	1383.3179	1438.2665	1495.3832	1542.2240	1597.7817	1687.0533	1776.0814	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_4", range = "B8:M33",
      levels = "Dólares corrientes", labels = "Dólares corrientes",
      label_y = label_dollar(), row = vars(Integración))

3.2.1.5 Gasto en I+D por habitante en PPC

Definición: Gasto en I+D, expresado en dólares PPC, en relación a la cantidad de habitantes del país.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_5", range = "B8:M32",
      levels = "Dólares PPC", labels = "Dólares PPC")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Dólares PPC	103.0297	111.2219	124.7037	124.5112	116.9134	125.1799	113.3493	131.2889	116.8535	107.0669
Chile	Dólares PPC	60.1493	71.3527	77.6803	86.8842	85.0877	86.0587	86.2405	86.8533	86.4870	88.1565
México	Dólares PPC	75.8340	78.0783	72.4557	74.0787	78.8736	78.9207	75.3074	65.1327	62.6439	58.5219
Colombia	Dólares PPC	24.5291	25.3941	28.0751	33.8865	40.7324	42.2651	38.3918	33.2699	36.6156	36.4179
Perú	Dólares PPC	NA	8.5215	5.8644	9.0218	12.1879	13.2570	14.1943	14.9261	16.5818	21.1429
Brasil	Dólares PPC	166.8392	172.4474	170.3793	187.3487	200.8677	198.9307	180.9986	159.6223	174.3130	NA
Costa Rica	Dólares PPC	60.8425	62.3666	78.6588	81.6204	90.2318	74.9024	84.7312	86.6509	78.0774	NA
Estados Unidos	Dólares PPC	1320.4759	1370.4050	1383.3179	1438.2665	1495.3832	1542.2240	1597.7817	1687.0533	1776.0814	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_5", range = "B8:M32",
      levels = "Dólares PPC", labels = "Dólares PPC",
      label_y = label_dollar(), row = vars(Integración))

3.2.1.6 Gasto en I+D por investigador en miles de dólares

Definición: Gasto en I+D total del país, expresado en miles de dólares corrientes, dividido el número de investigadores (calculados en equivalencia a jornada completa y en personas físicas).

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_6", range = "B8:M56",
      levels = c("Personas Físicas", "EJC"),
      labels = c("Personas Físicas", "EJC"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Personas Físicas	95.9896	98.5033	122.0735	128.2918	128.2015	103.0959	76.9382	69.7150	68.8339	62.1098
Chile	Personas Físicas	76.1691	94.4290	92.6149	110.4676	79.4205	71.3532	65.2284	68.5154	71.4235	61.7019
Perú	Personas Físicas	NA	126.0901	70.8663	46.9403	71.5533	65.8301	54.8502	56.5907	57.2192	53.7583
Colombia	Personas Físicas	NA	NA	NA	128.6999	142.9628	94.3687	61.1888	56.7570	49.1755	44.1340
Argentina	Personas Físicas	33.3506	39.0676	46.3532	46.5396	40.3543	48.7317	35.9496	42.4826	29.1931	22.8103
Brasil	Personas Físicas	111.2119	118.3204	101.5296	100.1539	98.5513	70.4610	59.9770	56.8056	51.8655	NA
Costa Rica	Personas Físicas	50.3100	48.8691	71.1892	64.4182	71.0589	58.2911	67.1558	67.2194	61.3200	NA
Estados Unidos	Personas Físicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Chile	EJC	132.3578	145.8475	142.3254	183.6242	128.8187	113.5937	102.9426	108.3688	113.2611	98.4896
México	EJC	135.9720	139.6963	173.7854	181.0371	182.8432	146.7918	107.5567	97.2500	95.7955	86.3139
Argentina	EJC	52.0621	61.5043	73.4693	75.0219	65.4487	75.7517	56.7808	67.3248	47.7747	37.5578
Brasil	EJC	190.7991	204.6241	176.7809	175.4043	173.4729	NA	NA	NA	NA	NA
Colombia	EJC	NA	NA	NA	386.5822	432.3345	286.9608	184.7888	171.4047	NA	NA
Costa Rica	EJC	100.2170	103.8664	163.4514	164.1439	111.7188	102.6467	101.3599	136.8662	134.4063	NA
Estados Unidos	EJC	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	EJC	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_6", range = "B8:M56",
      levels = c("Personas Físicas", "EJC"),
      labels = c("Personas Físicas", "EJC"), 
      label_y = label_dollar(suffix = "K"),
      row = vars(Tipo))

Notas generales: Investigadores: Incluye Becarios de I+D. EJC: corresponde a Equivalencia a Jornada Completa.México: La información consignada como gasto en ACT refiere únicamente al Gasto Federal en ciencia y tecnología.

3.2.1.7 Gasto en I+D por investigador en PPC

Definición: Gasto en I+D total del país, expresado en miles de dólares PPC, dividido el número de investigadores (calculados en equivalencia a jornada completa y en personas físicas).

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_7", range = "B8:M54",
      levels = c("Personas Físicas", "EJC"),
      labels = c("Personas Físicas", "EJC"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Personas Físicas	158.1842	159.4860	204.5691	207.8208	211.8154	196.2024	170.0191	148.0278	143.9550	127.6903
Chile	Personas Físicas	108.7644	131.2358	129.7546	156.4617	123.3541	119.3158	111.1562	111.7835	111.2184	108.7181
Colombia	Personas Físicas	NA	NA	NA	199.3176	234.4572	202.7042	143.9581	126.1342	108.6305	107.3032
Perú	Personas Físicas	NA	225.1072	117.5845	78.5089	123.8658	122.5904	106.3937	105.4366	108.1903	103.1912
Argentina	Personas Físicas	57.6095	58.7508	65.3470	64.4705	59.7714	65.5282	57.0792	68.6010	58.5037	53.0205
Brasil	Personas Físicas	141.1369	134.5431	123.4960	126.9275	127.8905	117.8684	98.1660	83.0994	86.1548	NA
Costa Rica	Personas Físicas	78.6305	71.7216	101.1947	89.9707	105.2557	85.5673	106.6500	111.8733	103.2496	NA
Estados Unidos	Personas Físicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
México	EJC	224.0724	226.1814	291.2272	293.2633	302.0948	279.3603	237.6805	206.4936	200.3410	177.4511
Chile	EJC	188.9981	202.6963	199.3996	260.0777	200.0782	189.9499	175.4253	176.8047	176.3664	173.5375
Argentina	EJC	89.9315	92.4916	103.5743	103.9265	96.9402	101.8613	90.1541	108.7162	95.7415	87.2999
Brasil	EJC	242.1395	232.6798	215.0282	222.2943	225.1167	NA	NA	NA	NA	NA
Colombia	EJC	NA	NA	NA	598.7002	709.0233	616.3926	434.7500	380.9224	NA	NA
Costa Rica	EJC	156.6313	152.4369	232.3445	229.2544	165.4831	150.6783	160.9695	227.7865	226.3112	NA
Estados Unidos	EJC	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	EJC	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_7", range = "B8:M54",
      levels = c("Personas Físicas", "EJC"),
      labels = c("Personas Físicas", "EJC"), 
      label_y = label_dollar(suffix = "K"),
      row = vars(Tipo))

Notas generales: Las estimaciones en Poder de Paridad de Compra (PPC) fueron obtenidas aplicando los datos de Tasa de Conversión del Banco Mundial sobre la información en moneda local provista por cada país.México: La información consignada como gasto en ACT refiere únicamente al Gasto Federal en ciencia y tecnología.

3.2.1.8 Gasto en I+D por sector de ejecución

Definición: Gasto en I+D según el sector que lo ejecuta. Los valores se encuentran expresados en porcentajes en relación a la suma de los valores de las categorías disponibles para este indicador.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_10", range = "B8:M84",
      levels = c("Gobierno", "Empresas (Públicas y Privadas)", 
                 "Educación Superior", "Org. priv. sin fines de lucro"),
      labels = c("Gobierno", "Empresas (Públicas y Privadas)", 
                 "Educación Superior", "Org. priv. sin fines de lucro"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Gobierno	0.4235	0.4085	0.4362	0.4525	0.4761	0.5083	0.4705	0.4681	0.4111	0.3907
México	Gobierno	0.3433	0.3276	0.3847	0.4180	0.3233	0.3012	0.2638	0.2617	0.2657	0.2618
Colombia	Gobierno	0.0903	0.0447	0.0326	0.0944	0.0389	0.0322	0.0932	0.1123	0.1007	0.1143
Chile	Gobierno	0.0369	0.0397	0.0408	0.0840	0.0814	0.0781	0.1290	0.1312	0.1263	0.1129
Costa Rica	Gobierno	0.3748	0.3660	0.2709	0.2887	0.2693	0.2362	0.1865	0.1255	0.1315	NA
Estados Unidos	Gobierno	0.1302	0.1287	0.1228	0.1151	0.1136	0.1104	0.1016	0.0986	0.1036	NA
Perú	Gobierno	NA	NA	NA	NA	0.4453	0.4169	NA	NA	NA	NA
Colombia	Empresas (Públicas y Privadas)	0.3036	0.3499	0.4092	0.3296	0.5233	0.5301	0.5656	0.4871	0.4796	0.5274
Argentina	Empresas (Públicas y Privadas)	0.2717	0.2776	0.2549	0.2437	0.2110	0.2248	0.2570	0.2707	0.3131	0.3609
Chile	Empresas (Públicas y Privadas)	0.2962	0.3404	0.3443	0.3500	0.3338	0.3430	0.3769	0.3420	0.3360	0.3359
México	Empresas (Públicas y Privadas)	0.3504	0.3490	0.2677	0.2545	0.1786	0.1861	0.2222	0.2251	0.2113	0.2181
Costa Rica	Empresas (Públicas y Privadas)	0.1680	0.1585	0.3128	0.3151	0.3647	0.2662	0.3280	0.3388	0.3748	NA
Estados Unidos	Empresas (Públicas y Privadas)	0.6830	0.6886	0.6959	0.7091	0.7151	0.7187	0.7253	0.7288	0.7258	NA
Perú	Empresas (Públicas y Privadas)	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
México	Educación Superior	0.2935	0.3090	0.3375	0.3177	0.4881	0.5034	0.5041	0.5022	0.5119	0.5078
Chile	Educación Superior	0.3853	0.3241	0.3427	0.3932	0.3896	0.3853	0.4306	0.4585	0.4736	0.4912
Colombia	Educación Superior	0.5318	0.5424	0.5164	0.5286	0.4110	0.4088	0.3341	0.3896	0.4083	0.3539
Argentina	Educación Superior	0.2949	0.3038	0.2983	0.2932	0.3039	0.2581	0.2652	0.2522	0.2644	0.2370
Costa Rica	Educación Superior	0.4347	0.4523	0.3981	0.3781	0.3579	0.4929	0.4832	0.5337	0.4821	NA
Estados Unidos	Educación Superior	0.1422	0.1407	0.1402	0.1353	0.1309	0.1305	0.1312	0.1298	0.1285	NA
Perú	Educación Superior	NA	NA	NA	NA	0.4330	0.4686	NA	NA	NA	NA
Chile	Org. priv. sin fines de lucro	0.2816	0.2957	0.2723	0.1728	0.1952	0.1935	0.0636	0.0683	0.0640	0.0600
México	Org. priv. sin fines de lucro	0.0128	0.0144	0.0101	0.0097	0.0100	0.0093	0.0099	0.0110	0.0112	0.0123
Argentina	Org. priv. sin fines de lucro	0.0099	0.0101	0.0106	0.0106	0.0090	0.0088	0.0073	0.0090	0.0114	0.0114
Colombia	Org. priv. sin fines de lucro	0.0744	0.0630	0.0417	0.0473	0.0268	0.0289	0.0071	0.0110	0.0113	0.0044
Costa Rica	Org. priv. sin fines de lucro	0.0225	0.0232	0.0182	0.0181	0.0082	0.0047	0.0022	0.0020	0.0116	NA
Estados Unidos	Org. priv. sin fines de lucro	0.0447	0.0420	0.0411	0.0404	0.0405	0.0404	0.0418	0.0428	0.0421	NA
Perú	Org. priv. sin fines de lucro	NA	NA	NA	NA	0.1217	0.1146	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_10",
        range = "B8:M84", levels = c("Gobierno", 
                                     "Empresas (Públicas y Privadas)",
                                     "Educación Superior",
                                     "Org. priv. sin fines de lucro"),
        labels = c("Gobierno", "Empresas \n (Públicas \n y Privadas)",
                   "Educación \n Superior", 
                   "Org. priv. \n sin fines \n de lucro"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Chile: Datos bajo revisión metodológica.Costa Rica: En el rubro de empresas se incluye únicamente datos de la empresa privada, cuyo aporte es directo y exclusivo en I+D.

3.2.1.9 Gasto en I+D por tipo de costos

Definición: Gasto en I+D según el tipo de costos. Los valores se encuentran expresados en porcentajes en relación a la suma de los valores de las categorías disponibles para este indicador.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_12", range = "B8:M34",
      levels = c("Costos Corrientes", "Inversión de capital"), 
      labels = c("Costos Corrientes", "Inversión de capital"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Costos Corrientes	0.8855	0.8688	0.8577	0.8729	0.8786	0.8180	0.8568	0.8320	0.8703	0.9049
México	Costos Corrientes	0.8043	0.8058	0.7924	0.8185	0.8674	0.8819	0.8814	0.8812	0.8824	0.8819
Chile	Costos Corrientes	NA	0.7500	0.8230	0.8440	0.8687	0.9010	0.8780	0.9072	0.9196	NA
Colombia	Costos Corrientes	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Costos Corrientes	0.9215	0.9242	0.8659	0.7691	0.8650	0.9096	0.8249	0.7519	0.7925	NA
Perú	Costos Corrientes	NA	NA	NA	NA	0.8053	0.7940	NA	NA	NA	NA
México	Inversión de capital	0.1957	0.1942	0.2076	0.1815	0.1326	0.1181	0.1186	0.1188	0.1176	0.1181
Argentina	Inversión de capital	0.1145	0.1312	0.1423	0.1271	0.1214	0.1820	0.1432	0.1680	0.1297	0.0951
Chile	Inversión de capital	NA	0.2500	0.1770	0.1560	0.1313	0.0990	0.1220	0.0928	0.0804	NA
Colombia	Inversión de capital	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Inversión de capital	0.0785	0.0758	0.1341	0.2309	0.1350	0.0904	0.1751	0.2481	0.2075	NA
Perú	Inversión de capital	NA	NA	NA	NA	0.1947	0.2060	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_12",
        range = "B8:M34",
        levels = c("Costos Corrientes", "Inversión de capital"), 
        labels = c("Costos \n Corrientes", "Inversión \n de capital"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.1.9.1 Gasto en I+D por tipo de costos, ejecutado por Sector Gobierno

Definición: Gasto en I+D por tipo de costos, ejecutado por Sector Gobierno.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_12_1",
      range = "B8:M30",
      levels = c("Costos Corrientes", "Inversión de capital"), 
      labels = c("Costos Corrientes", "Inversión de capital"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Costos Corrientes	0.9373	0.9334	0.9027	0.8919	0.8207	0.8922	0.9010	0.9010	0.9010	0.901
Argentina	Costos Corrientes	0.8795	0.8531	0.8165	0.8215	0.8112	0.7225	0.7733	0.7226	0.7817	0.852
Chile	Costos Corrientes	NA	0.8319	0.9449	0.8881	0.9052	0.9126	0.9233	0.9310	0.9442	NA
Costa Rica	Costos Corrientes	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.8709	0.7414	NA
Estados Unidos	Costos Corrientes	0.9685	0.9862	0.9900	0.9873	0.9845	0.9776	0.9868	0.9827	0.9770	NA
Perú	Costos Corrientes	NA	NA	NA	NA	0.7527	0.7798	NA	NA	NA	NA
Argentina	Inversión de capital	0.1205	0.1469	0.1835	0.1785	0.1888	0.2775	0.2267	0.2774	0.2183	0.148
México	Inversión de capital	0.0627	0.0666	0.0973	0.1081	0.1793	0.1078	0.0990	0.0990	0.0990	0.099
Chile	Inversión de capital	NA	0.1681	0.0551	0.1119	0.0948	0.0874	0.0767	0.0690	0.0558	NA
Costa Rica	Inversión de capital	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.1291	0.2586	NA
Estados Unidos	Inversión de capital	0.0315	0.0138	0.0100	0.0127	0.0155	0.0224	0.0132	0.0173	0.0230	NA
Perú	Inversión de capital	NA	NA	NA	NA	0.2473	0.2202	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_12_1", 
        range = "B8:M30",
        levels = c("Costos Corrientes", "Inversión de capital"), 
        labels = c("Costos \n Corrientes", "Inversión \n de capital"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.1.9.2 Gasto en I+D por tipo de costos, ejecutado por Sector Educación Superior

Definición: Gasto en I+D por tipo de costos, ejecutado por Sector Educación Superior

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_12_3",
      range = "B8:M28",
      levels = c("Costos Corrientes", "Inversión de Capital"), 
      labels = c("Costos Corrientes", "Inversión de Capital"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Costos Corrientes	0.9819	0.9854	0.9762	0.9814	0.9784	0.9858	0.9821	0.9783	0.9598	0.9608
México	Costos Corrientes	0.8544	0.7971	0.8572	0.8640	0.9006	0.8864	0.8995	0.8995	0.8995	0.8995
Chile	Costos Corrientes	NA	0.8104	0.8355	0.8659	0.8686	0.8948	0.9099	0.9173	0.9121	NA
Costa Rica	Costos Corrientes	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.7241	0.8163	NA
Perú	Costos Corrientes	NA	NA	NA	NA	0.8366	0.7811	NA	NA	NA	NA
México	Inversión de Capital	0.1456	0.2029	0.1428	0.1360	0.0994	0.1136	0.1005	0.1005	0.1005	0.1005
Argentina	Inversión de Capital	0.0181	0.0146	0.0238	0.0186	0.0216	0.0142	0.0179	0.0217	0.0402	0.0392
Chile	Inversión de Capital	NA	0.1896	0.1645	0.1341	0.1314	0.1052	0.0901	0.0827	0.0879	NA
Costa Rica	Inversión de Capital	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2759	0.1837	NA
Perú	Inversión de Capital	NA	NA	NA	NA	0.1634	0.2189	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_12_3",
        range = "B8:M28",
        levels = c("Costos Corrientes", "Inversión de Capital"), 
        labels = c("Costos \n Corrientes", "Inversión \n de Capital"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.1.10 Gasto en I+D por tipo de investigación

Definición: Gasto en I+D según el tipo de actividad. Los valores se encuentran expresados en porcentajes en relación a la suma de los valores de las categorías disponibles para este indicador.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_13",
      range = "B8:M68",
      levels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"), 
      labels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Investigación Básica	0.2988	0.3039	0.3094	0.3083	0.3201	0.3190	0.3052	0.3040	0.3084	0.3059
Argentina	Investigación Básica	0.4161	0.4101	0.4283	0.4168	0.4302	0.3385	0.2868	0.2567	0.2545	0.2122
Chile	Investigación Básica	NA	NA	0.2978	0.3344	0.3528	0.3670	0.3412	0.3257	0.3599	NA
Colombia	Investigación Básica	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Investigación Básica	0.1014	0.1150	0.1025	0.1465	0.0949	0.4567	0.4960	0.5257	0.5645	NA
Estados Unidos	Investigación Básica	0.1867	0.1713	0.1690	0.1731	0.1728	0.1692	0.1719	0.1669	0.1664	NA
Perú	Investigación Básica	NA	NA	NA	NA	0.2561	0.2624	NA	NA	NA	NA
Argentina	Investigación Aplicada	0.4457	0.4877	0.4659	0.4884	0.4845	0.4877	0.4142	0.5014	0.4317	0.3874
México	Investigación Aplicada	0.2733	0.2701	0.3084	0.3202	0.2839	0.2926	0.2989	0.2987	0.3011	0.3003
Chile	Investigación Aplicada	NA	NA	0.4038	0.3510	0.3298	0.3930	0.4014	0.4340	0.3855	NA
Colombia	Investigación Aplicada	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Investigación Aplicada	0.4834	0.4920	0.5811	0.6413	0.5086	0.4304	0.3278	0.3572	0.3053	NA
Estados Unidos	Investigación Aplicada	0.1949	0.1928	0.2008	0.1944	0.1931	0.1970	0.2033	0.1986	0.1982	NA
Perú	Investigación Aplicada	NA	NA	NA	NA	0.6126	0.6646	NA	NA	NA	NA
Argentina	Desarrollo Experimental	0.1382	0.1022	0.1058	0.0948	0.0853	0.1738	0.2990	0.2419	0.3138	0.4004
México	Desarrollo Experimental	0.4278	0.4260	0.3821	0.3715	0.3960	0.3884	0.3958	0.3973	0.3906	0.3938
Chile	Desarrollo Experimental	NA	NA	0.2984	0.3146	0.3174	0.2400	0.2574	0.2403	0.2546	NA
Colombia	Desarrollo Experimental	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Desarrollo Experimental	0.4152	0.3929	0.3165	0.2122	0.3965	0.1130	0.1763	0.1172	0.1303	NA
Estados Unidos	Desarrollo Experimental	0.6184	0.6359	0.6302	0.6325	0.6341	0.6338	0.6248	0.6345	0.6354	NA
Perú	Desarrollo Experimental	NA	NA	NA	NA	0.1313	0.0730	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_13",
        range = "B8:M68",
        levels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"), 
      labels = c("Investigación \n Básica", "Investigación \n Aplicada",
                 "Desarrollo \n Experimental"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Notas generales: Los valores consignados a cada categoría no coinciden necesariamente con los totales imputados como gasto total. Se calculan los porcentajes en base a los valores consignados.Argentina: 2016 es un dato provisorio.

3.2.1.10.1 Gasto en I+D por tipo de investigación, ejecutado por Sector Gobierno

Definición: Gasto en I+D por tipo de investigación, ejecutado por Sector Gobierno

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_13_1",
      range = "B8:M44",
      levels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"), 
      labels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Investigación Básica	0.3694	0.3794	0.3877	0.3880	0.3475	0.3631	0.3767	0.3767	0.3767	0.3767
Argentina	Investigación Básica	0.4165	0.4222	0.4542	0.4456	0.4601	0.4287	0.3257	0.3118	0.3223	0.3005
Chile	Investigación Básica	NA	NA	0.2501	0.1318	0.1605	0.1797	0.3929	0.1806	0.4170	NA
Costa Rica	Investigación Básica	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.1100	0.1653	NA
Estados Unidos	Investigación Básica	0.2301	0.2143	0.2129	0.1859	0.1872	0.1893	0.2009	0.1972	0.1909	NA
Perú	Investigación Básica	NA	NA	NA	NA	0.1156	0.1116	NA	NA	NA	NA
Argentina	Investigación Aplicada	0.3869	0.4476	0.4102	0.4411	0.4485	0.4874	0.3841	0.5582	0.4095	0.3737
México	Investigación Aplicada	0.2546	0.2496	0.3207	0.3215	0.2843	0.2883	0.2795	0.2795	0.2795	0.2795
Chile	Investigación Aplicada	NA	NA	0.6106	0.6136	0.6025	0.6354	0.4447	0.6551	0.4252	NA
Costa Rica	Investigación Aplicada	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.5369	0.3607	NA
Estados Unidos	Investigación Aplicada	0.2676	0.2551	0.2818	0.3026	0.3041	0.3214	0.3463	0.3512	0.3491	NA
Perú	Investigación Aplicada	NA	NA	NA	NA	0.7703	0.7576	NA	NA	NA	NA
México	Desarrollo Experimental	0.3760	0.3709	0.2916	0.2905	0.3681	0.3486	0.3438	0.3438	0.3438	0.3438
Argentina	Desarrollo Experimental	0.1966	0.1302	0.1356	0.1133	0.0915	0.0839	0.2902	0.1300	0.2682	0.3258
Chile	Desarrollo Experimental	NA	NA	0.1393	0.2546	0.2370	0.1849	0.1624	0.1643	0.1578	NA
Costa Rica	Desarrollo Experimental	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.3531	0.4740	NA
Estados Unidos	Desarrollo Experimental	0.5023	0.5306	0.5052	0.5115	0.5087	0.4892	0.4527	0.4515	0.4600	NA
Perú	Desarrollo Experimental	NA	NA	NA	NA	0.1141	0.1308	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_13_1",
        range = "B8:M44",
        levels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"), 
      labels = c("Investigación \n Básica", "Investigación \n Aplicada",
                 "Desarrollo \n Experimental"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.1.10.2 Gasto en I+D por tipo de investigación, ejecutado por Sector Educación Superior

Definición: Gasto en I+D por tipo de investigación, ejecutado por Sector Educación Superior

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_13_3",
      range = "B8:M44",
      levels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"), 
      labels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Investigación Básica	0.5344	0.4995	0.4417	0.4181	0.4048	0.3951	0.3800	0.3800	0.3800	0.3800
Argentina	Investigación Básica	0.4186	0.3960	0.3940	0.3742	0.3923	0.4049	0.4368	0.3874	0.3843	0.3672
Chile	Investigación Básica	NA	NA	0.4540	0.4214	0.4879	0.5025	0.5130	0.5527	0.5464	NA
Costa Rica	Investigación Básica	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.6597	0.6805	NA
Estados Unidos	Investigación Básica	0.6577	0.6504	0.6455	0.6441	0.6408	0.6355	0.6251	0.6218	0.6234	NA
Perú	Investigación Básica	NA	NA	NA	NA	0.3978	0.4095	NA	NA	NA	NA
Argentina	Investigación Aplicada	0.5268	0.5384	0.5457	0.5613	0.5358	0.5266	0.4953	0.5402	0.5481	0.5646
México	Investigación Aplicada	0.2587	0.2404	0.4453	0.4580	0.3234	0.3316	0.3610	0.3610	0.3610	0.3610
Chile	Investigación Aplicada	NA	NA	0.4322	0.4332	0.3966	0.3844	0.3728	0.3356	0.3405	NA
Costa Rica	Investigación Aplicada	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2982	0.2835	NA
Estados Unidos	Investigación Aplicada	0.2541	0.2596	0.2612	0.2604	0.2621	0.2686	0.2793	0.2808	0.2787	NA
Perú	Investigación Aplicada	NA	NA	NA	NA	0.4251	0.5547	NA	NA	NA	NA
México	Desarrollo Experimental	0.2068	0.2601	0.1129	0.1239	0.2717	0.2733	0.2590	0.2590	0.2590	0.2590
Argentina	Desarrollo Experimental	0.0546	0.0655	0.0603	0.0645	0.0719	0.0685	0.0679	0.0724	0.0676	0.0683
Chile	Desarrollo Experimental	NA	NA	0.1138	0.1454	0.1155	0.1131	0.1142	0.1117	0.1131	NA
Costa Rica	Desarrollo Experimental	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0421	0.0360	NA
Estados Unidos	Desarrollo Experimental	0.0882	0.0900	0.0932	0.0955	0.0971	0.0958	0.0956	0.0974	0.0978	NA
Perú	Desarrollo Experimental	NA	NA	NA	NA	0.1771	0.0358	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_13_3",
        range = "B8:M44",
        levels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"), 
      labels = c("Investigación \n Básica", "Investigación \n Aplicada",
                 "Desarrollo \n Experimental"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.1.10.3 Gasto en I+D por tipo de investigación, ejecutado por Sector Org. Privadas sin fines de lucro

Definición: Gasto en I+D por tipo de investigación, ejecutado por Sector ORG. PRIVADAS SIN FINES DE LUCRO

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_13_4",
      range = "B8:M35",
      levels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"), 
      labels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Investigación Básica	0.3262	0.3429	0.3287	0.3682	0.1309	0.1448	0.1393	0.2443	0.2384	0.1603
México	Investigación Básica	0.1856	0.1617	0.2696	0.2439	0.1160	0.0966	0.1055	0.1055	0.1055	0.1055
Chile	Investigación Básica	NA	NA	0.3767	0.6515	0.5990	0.5935	0.3595	0.3390	0.2828	NA
Costa Rica	Investigación Básica	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.4154	0.2058	NA
Estados Unidos	Investigación Básica	0.5262	0.5235	0.5342	0.5396	0.5386	0.5333	0.5250	0.5069	0.5122	NA
Perú	Investigación Básica	NA	NA	NA	NA	0.5227	0.2111	NA	NA	NA	NA
Argentina	Investigación Aplicada	0.5446	0.5845	0.5101	0.4930	0.6564	0.6607	0.7373	0.6492	0.7172	0.7960
México	Investigación Aplicada	0.5225	0.5287	0.2171	0.2675	0.4290	0.4742	0.5115	0.5115	0.5115	0.5115
Chile	Investigación Aplicada	NA	NA	0.2125	0.1112	0.1244	0.3062	0.5154	0.4816	0.5550	NA
Costa Rica	Investigación Aplicada	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.5846	0.7942	NA
Estados Unidos	Investigación Aplicada	0.3224	0.3114	0.3127	0.3058	0.3068	0.3144	0.3251	0.3421	0.3292	NA
Perú	Investigación Aplicada	NA	NA	NA	NA	0.2045	0.7679	NA	NA	NA	NA
México	Desarrollo Experimental	0.2919	0.3096	0.5132	0.4886	0.4551	0.4292	0.3831	0.3831	0.3831	0.3831
Argentina	Desarrollo Experimental	0.1292	0.0726	0.1613	0.1388	0.2127	0.1945	0.1235	0.1065	0.0444	0.0437
Chile	Desarrollo Experimental	NA	NA	0.4108	0.2374	0.2766	0.1003	0.1251	0.1794	0.1622	NA
Costa Rica	Desarrollo Experimental	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Estados Unidos	Desarrollo Experimental	0.1514	0.1651	0.1531	0.1546	0.1545	0.1523	0.1499	0.1511	0.1586	NA
Perú	Desarrollo Experimental	NA	NA	NA	NA	0.2727	0.0210	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_13_4",
        range = "B8:M35",
        levels = c("Investigación Básica", "Investigación Aplicada",
                 "Desarrollo Experimental"), 
      labels = c("Investigación \n Básica", "Investigación \n Aplicada",
                 "Desarrollo \n Experimental"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.1.11 Gasto en I+D por disciplina científica

Definición: Gasto en I+D según la distribución de los recursos de acuerdo a las disciplinas científicas y tecnológicas en las cuales se centran sus actividades.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_14",
      range = "B8:M116",
      levels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Cs. Naturales y Exactas	0.8849	0.8852	0.8502	0.8512	0.7999	0.8082	0.8065	0.8070	0.8037	0.8050
Argentina	Cs. Naturales y Exactas	0.2701	0.2740	0.2809	0.2834	0.2760	0.2780	0.2481	0.2451	0.2617	0.2725
Chile	Cs. Naturales y Exactas	0.3170	0.1912	0.1934	0.2980	0.3202	0.3407	0.2808	0.2821	0.2743	NA
Colombia	Cs. Naturales y Exactas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Cs. Naturales y Exactas	0.2489	0.2411	0.1857	0.2006	0.1703	0.1816	0.1937	0.1981	0.2066	NA
Perú	Cs. Naturales y Exactas	NA	NA	NA	NA	0.3586	0.3200	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ingeniería y Tecnología	0.2746	0.2534	0.2475	0.2695	0.2731	0.2934	0.3328	0.3451	0.2963	0.2673
Chile	Ingeniería y Tecnología	0.3159	0.3439	0.3572	0.3389	0.3258	0.3096	0.3352	0.3280	0.3031	NA
Colombia	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Ingeniería y Tecnología	0.3133	0.2711	0.3275	0.2125	0.2207	0.2139	0.2585	0.2209	0.1769	NA
México	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	0.2037	0.2265	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ciencias Médicas	0.0833	0.0839	0.0755	0.0761	0.0799	0.0673	0.0747	0.0861	0.1023	0.0825
Chile	Ciencias Médicas	0.0910	0.1061	0.1054	0.1070	0.1150	0.0969	0.1014	0.1146	0.1196	NA
Colombia	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Ciencias Médicas	0.0556	0.0853	0.0643	0.0873	0.0976	0.0903	0.0820	0.0952	0.0928	NA
México	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	0.0824	0.0976	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ciencias Agrícolas	0.1432	0.1419	0.1523	0.1367	0.1351	0.1344	0.1200	0.1142	0.1231	0.1436
Chile	Ciencias Agrícolas	0.0994	0.1676	0.1535	0.1488	0.1414	0.1439	0.1573	0.1535	0.1553	NA
Colombia	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Ciencias Agrícolas	0.2101	0.2212	0.1996	0.2456	0.2502	0.2475	0.1987	0.2013	0.2224	NA
México	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	0.1223	0.1331	NA	NA	NA	NA
México	Ciencias Sociales	0.1151	0.1148	0.1498	0.1488	0.2001	0.1918	0.1935	0.1930	0.1963	0.1950
Argentina	Ciencias Sociales	0.1413	0.1518	0.1708	0.1583	0.1596	0.1506	0.1433	0.1289	0.1380	0.1454
Chile	Ciencias Sociales	0.1292	0.1512	0.1438	0.0844	0.0773	0.0909	0.1024	0.1018	0.1214	NA
Colombia	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Ciencias Sociales	0.1506	0.1606	0.1886	0.2231	0.2364	0.2266	0.2286	0.2450	0.2612	NA
Perú	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	0.2036	0.1926	NA	NA	NA	NA
Argentina	Humanidades	0.0874	0.0950	0.0729	0.0759	0.0763	0.0763	0.0811	0.0807	0.0786	0.0886
Chile	Humanidades	0.0474	0.0399	0.0468	0.0228	0.0203	0.0181	0.0227	0.0200	0.0263	NA
Colombia	Humanidades	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Humanidades	0.0216	0.0207	0.0344	0.0310	0.0249	0.0400	0.0385	0.0395	0.0402	NA
México	Humanidades	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Humanidades	NA	NA	NA	NA	0.0294	0.0302	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_14",
        range = "B8:M116",
        levels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Cs. Naturales \n y Exactas", 
                 "Ingeniería \n y Tecnología",
                 "Ciencias \n Médicas", "Ciencias \n Agrícolas", 
                 "Ciencias \n Sociales", "Humanidades"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Notas generales: Los valores consignados a cada categoría no coinciden necesariamente con los totales imputados como gasto total. Se calculan los porcentajes en base a los valores consignados.

3.2.1.11.1 Gasto en I+D por disciplina científica, ejecutado por Sector Gobierno

Definición: Gasto en I+D por disciplina científica, ejecutada por Sector Gobierno

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_14_1",
      range = "B8:M86",
      levels = c("Ciencias Naturales", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Ciencias Naturales", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Ciencias Naturales	0.8257	0.8142	0.8270	0.8360	0.8863	0.9005	0.8951	0.8951	0.8951	0.8951
Argentina	Ciencias Naturales	0.2968	0.3023	0.2988	0.3036	0.3080	0.3017	0.2701	0.2712	0.3071	0.3193
Chile	Ciencias Naturales	0.1558	0.1393	0.1814	0.0582	0.1603	0.1680	0.4393	0.4076	0.5015	NA
Costa Rica	Ciencias Naturales	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0846	0.0499	NA
Perú	Ciencias Naturales	NA	NA	NA	NA	0.6532	0.5800	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ingeniería y Tecnología	0.3329	0.3096	0.2949	0.3234	0.3345	0.3497	0.4303	0.4408	0.3712	0.3190
Chile	Ingeniería y Tecnología	0.2327	0.2832	0.2913	0.1731	0.1593	0.1167	0.1096	0.1301	0.0606	NA
Costa Rica	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.5532	0.4733	NA
México	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	0.1581	0.2182	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ciencias Médicas	0.0636	0.0564	0.0472	0.0544	0.0542	0.0483	0.0545	0.0658	0.0923	0.0601
Chile	Ciencias Médicas	0.1620	0.1547	0.1246	0.0349	0.0199	0.0265	0.0212	0.0276	0.0226	NA
Costa Rica	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0253	0.0339	NA
México	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	0.0560	0.0649	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ciencias Agrícolas	0.1598	0.1625	0.1809	0.1570	0.1506	0.1492	0.1277	0.1147	0.1280	0.1657
Chile	Ciencias Agrícolas	0.0191	0.0394	0.0395	0.4878	0.4789	0.4396	0.2591	0.2611	0.2558	NA
Costa Rica	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.1620	0.2670	NA
México	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	0.1276	0.1358	NA	NA	NA	NA
México	Ciencias Sociales	0.1743	0.1858	0.1730	0.1640	0.1137	0.0995	0.1049	0.1049	0.1049	0.1049
Argentina	Ciencias Sociales	0.0935	0.1063	0.1384	0.1208	0.1126	0.1092	0.0725	0.0650	0.0627	0.0805
Chile	Ciencias Sociales	0.3985	0.3355	0.3180	0.2411	0.1685	0.2442	0.1665	0.1707	0.1567	NA
Costa Rica	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.1654	0.1653	NA
Perú	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	0.0051	0.0012	NA	NA	NA	NA
Argentina	Humanidades	0.0534	0.0627	0.0398	0.0408	0.0401	0.0419	0.0450	0.0425	0.0387	0.0554
Chile	Humanidades	0.0318	0.0478	0.0453	0.0049	0.0132	0.0049	0.0045	0.0029	0.0028	NA
Costa Rica	Humanidades	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0095	0.0106	NA
México	Humanidades	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Humanidades	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_14_1",
        range = "B8:M86",
        levels = c("Ciencias Naturales", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Ciencias \n Naturales", 
                 "Ingeniería \n y Tecnología",
                 "Ciencias \n Médicas", "Ciencias \n Agrícolas", 
                 "Ciencias \n Sociales", "Humanidades"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.1.11.2 Gasto en I+D por disciplina científica, ejecutado por Sector Educación Superior

Definición: Gasto en I+D por disciplina científica, ejecutada por Sector Educación Superior

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_14_3",
      range = "B8:M86",
      levels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Cs. Naturales y Exactas	0.8238	0.8366	0.7583	0.7529	0.6722	0.6861	0.6808	0.6808	0.6808	0.6808
Argentina	Cs. Naturales y Exactas	0.2298	0.2326	0.2484	0.2458	0.2274	0.2334	0.2098	0.2011	0.1980	0.2011
Chile	Cs. Naturales y Exactas	0.2096	0.2403	0.2455	0.2978	0.3073	0.3083	0.3556	0.3585	0.3496	NA
Costa Rica	Cs. Naturales y Exactas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2356	0.2528	NA
Perú	Cs. Naturales y Exactas	NA	NA	NA	NA	0.1440	0.1605	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ingeniería y Tecnología	0.1851	0.1719	0.1709	0.1794	0.1679	0.1741	0.1553	0.1715	0.1771	0.1764
Chile	Ingeniería y Tecnología	0.2075	0.2149	0.2145	0.2731	0.2480	0.2485	0.2252	0.2367	0.2384	NA
Costa Rica	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.1085	0.0918	NA
México	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	0.3011	0.2859	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ciencias Médicas	0.1122	0.1220	0.1193	0.1120	0.1194	0.1035	0.1089	0.1128	0.1092	0.1124
Chile	Ciencias Médicas	0.1267	0.1240	0.1296	0.1718	0.1914	0.1698	0.1578	0.1582	0.1467	NA
Costa Rica	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.1196	0.1114	NA
México	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	0.1194	0.1381	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ciencias Agrícolas	0.1224	0.1169	0.1145	0.1092	0.1139	0.1074	0.1071	0.1135	0.1166	0.1093
Chile	Ciencias Agrícolas	0.1073	0.1017	0.0965	0.0621	0.0570	0.0616	0.0538	0.0563	0.0484	NA
Costa Rica	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2127	0.2112	NA
México	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	0.1089	0.1247	NA	NA	NA	NA
México	Ciencias Sociales	0.1762	0.1634	0.2417	0.2471	0.3278	0.3139	0.3192	0.3192	0.3192	0.3192
Argentina	Ciencias Sociales	0.2108	0.2148	0.2223	0.2199	0.2357	0.2340	0.2708	0.2467	0.2553	0.2534
Chile	Ciencias Sociales	0.2400	0.2279	0.2186	0.1474	0.1497	0.1680	0.1614	0.1495	0.1636	NA
Costa Rica	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2737	0.2833	NA
Perú	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	0.2693	0.2366	NA	NA	NA	NA
Argentina	Humanidades	0.1396	0.1417	0.1246	0.1337	0.1357	0.1475	0.1480	0.1543	0.1438	0.1474
Chile	Humanidades	0.1089	0.0912	0.0954	0.0477	0.0465	0.0439	0.0462	0.0408	0.0533	NA
Costa Rica	Humanidades	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0500	0.0495	NA
México	Humanidades	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Humanidades	NA	NA	NA	NA	0.0573	0.0541	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_14_3",
        range = "B8:M86",
        levels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Cs. Naturales \n y Exactas", 
                 "Ingeniería \n y Tecnología",
                 "Ciencias \n Médicas", "Ciencias \n Agrícolas", 
                 "Ciencias \n Sociales", "Humanidades"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.1.11.3 Gasto en I+D por disciplina científica, ejecutado por Sector Org. Privadas sin fines de lucro

Definición: Gasto en I+D por disciplina científica, ejecutada por Sector ORG. PRIVADAS SIN FINES DE LUCRO

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_14_4",
      range = "B8:M74",
      levels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Cs. Naturales y Exactas	0.7645	0.7962	0.8552	0.8557	0.8146	0.8147	0.7874	0.7874	0.7874	0.7874
Argentina	Cs. Naturales y Exactas	0.3123	0.3572	0.4482	0.4456	0.2052	0.1951	0.2049	0.1160	0.1019	0.1559
Chile	Cs. Naturales y Exactas	0.7382	0.2947	0.3025	0.9096	0.8447	0.8423	0.4877	0.4596	0.4044	NA
Costa Rica	Cs. Naturales y Exactas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.4154	0.2060	NA
Perú	Cs. Naturales y Exactas	NA	NA	NA	NA	0.0503	0.0321	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ingeniería y Tecnología	0.4145	0.4040	0.4139	0.4137	0.5401	0.4888	0.4110	0.2331	0.3581	0.3893
Chile	Ingeniería y Tecnología	0.0452	0.1081	0.1134	0.0368	0.0772	0.0840	0.2428	0.2564	0.2345	NA
Costa Rica	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0385	NA	NA
México	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	0.0275	0.0176	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ciencias Médicas	0.0734	0.0661	0.0314	0.0271	0.1231	0.1201	0.1488	0.3919	0.3034	0.2284
Chile	Ciencias Médicas	0.0564	0.1359	0.1311	0.0185	0.0307	0.0283	0.0678	0.0708	0.1612	NA
Costa Rica	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
México	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	0.0403	0.0469	NA	NA	NA	NA
Argentina	Ciencias Agrícolas	0.0406	0.0481	0.0192	0.0164	0.0209	0.0591	0.0839	0.1038	0.0977	0.0996
Chile	Ciencias Agrícolas	0.0788	0.2446	0.2302	0.0100	0.0277	0.0172	0.0751	0.0632	0.0562	NA
Costa Rica	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.5461	0.0720	NA
México	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	0.1526	0.1605	NA	NA	NA	NA
México	Ciencias Sociales	0.2355	0.2038	0.1448	0.1443	0.1854	0.1853	0.2126	0.2126	0.2126	0.2126
Argentina	Ciencias Sociales	0.1508	0.1179	0.0798	0.0902	0.1050	0.1288	0.1429	0.1507	0.1322	0.1217
Chile	Ciencias Sociales	0.0670	0.1968	0.1860	0.0251	0.0183	0.0270	0.1135	0.1444	0.1369	NA
Costa Rica	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.7219	NA
Perú	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	0.6910	0.7006	NA	NA	NA	NA
Argentina	Humanidades	0.0084	0.0067	0.0075	0.0070	0.0056	0.0081	0.0085	0.0045	0.0069	0.0051
Chile	Humanidades	0.0145	0.0199	0.0367	NA	0.0014	0.0012	0.0130	0.0056	0.0068	NA
Costa Rica	Humanidades	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
México	Humanidades	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Humanidades	NA	NA	NA	NA	0.0383	0.0422	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_1_14_4",
        range = "B8:M74",
        levels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Cs. Naturales \n y Exactas", 
                 "Ingeniería \n y Tecnología",
                 "Ciencias \n Médicas", "Ciencias \n Agrícolas", 
                 "Ciencias \n Sociales", "Humanidades"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.2 Recursos Humanos I+D (Personas Físicas)

3.2.2.1 Personal de ciencia y tecnología (PF)

Definición: Número de personas involucradas en I+D, expresadas en personas físicas, según sus distintas funciones.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_1",
      range = "B8:M112",
      levels = c("Total", "Investigadores",
                 "Técnicos y Personal Asimilado",
                 "Otro Personal de Apoyo"), 
      labels = c("Total", "Investigadores",
                 "Técnicos y Personal Asimilado",
                 "Otro Personal de Apoyo"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Total	90740.00	97213.00	101443.00	105454.000	108417.000	108115.000	112787.000	111109.000	118421.000	120586.00
México	Total	94982.56	98365.48	77606.82	77259.448	71388.000	77590.000	89683.000	89438.000	88711.000	92526.00
Chile	Total	17910.00	18781.45	20955.05	19421.119	23725.061	22768.812	24965.691	24889.729	23329.083	24987.02
Colombia	Total	NA	NA	NA	8011.000	8280.000	10050.000	13001.000	13001.000	16796.000	17085.00
Perú	Total	434.00	1128.00	1503.00	3502.000	4780.000	5406.000	4201.000	4506.000	4929.000	6661.00
Brasil	Total	428848.33	454689.48	480530.64	506371.796	591461.000	641103.000	706172.000	741595.000	787511.000	NA
Costa Rica	Total	3569.00	7483.00	8327.00	7193.000	6370.000	6143.000	5525.000	5424.000	5306.000	NA
Argentina	Investigadores	71746.00	76804.00	79641.00	81506.000	83462.000	82396.000	86562.000	84284.000	88872.000	90747.00
México	Investigadores	54532.09	56480.83	41418.60	42222.051	44662.000	48812.000	54357.000	54578.000	54539.000	58013.00
Colombia	Investigadores	NA	NA	NA	8011.000	8280.000	10050.000	13001.000	13001.000	16796.000	17085.00
Chile	Investigadores	9453.00	9388.21	10446.80	9795.441	12303.124	13015.062	14180.670	14391.501	14596.458	15437.64
Perú	Investigadores	434.00	1128.00	1503.00	3502.000	3032.000	3374.000	4201.000	4506.000	4929.000	6661.00
Brasil	Investigadores	230382.00	251992.00	273602.00	295212.000	316822.000	343413.000	378268.000	397243.000	421838.000	NA
Costa Rica	Investigadores	3482.00	4000.00	3630.00	4291.000	4072.000	4228.000	3885.000	3834.000	3781.000	NA
México	Técnicos y Personal Asimilado	25775.17	26897.68	20470.65	19624.285	17662.000	18674.000	22670.000	22494.000	22176.000	22995.00
Argentina	Técnicos y Personal Asimilado	10120.00	11259.00	12826.00	13532.000	13592.000	14046.000	14297.000	15357.000	18052.000	17934.00
Chile	Técnicos y Personal Asimilado	5702.00	6201.69	7189.49	6195.244	7446.812	6727.584	7211.395	7585.249	6431.374	6791.27
Brasil	Técnicos y Personal Asimilado	232761.00	247576.00	262392.00	277207.000	292023.000	316533.000	348659.000	366149.000	388819.000	NA
Colombia	Técnicos y Personal Asimilado	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Técnicos y Personal Asimilado	1326.00	4116.00	2853.00	1746.000	1342.000	958.000	815.000	706.000	602.000	NA
Perú	Técnicos y Personal Asimilado	NA	NA	NA	NA	1077.000	1195.000	NA	NA	NA	NA
Argentina	Otro Personal de Apoyo	8874.00	9150.00	8976.00	10416.000	11363.000	11673.000	11928.000	11468.000	11497.000	11905.00
México	Otro Personal de Apoyo	14675.31	14986.96	15717.57	15413.112	9064.000	10104.000	12657.000	12366.000	11995.000	11518.00
Chile	Otro Personal de Apoyo	2755.00	3191.55	3318.76	3430.434	3975.125	3026.167	3573.625	2912.979	2301.251	2758.10
Brasil	Otro Personal de Apoyo	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Colombia	Otro Personal de Apoyo	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Otro Personal de Apoyo	1261.00	2239.00	1844.00	1156.000	956.000	957.000	825.000	884.000	923.000	NA
Perú	Otro Personal de Apoyo	NA	NA	NA	NA	671.000	837.000	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_1",
        range = "B8:M112",
        levels = c("Total", "Investigadores",
                 "Técnicos y Personal Asimilado",
                 "Otro Personal de Apoyo"), 
      labels = c("Total", "Investigadores",
                 "Técnicos y \n Personal \n Asimilado",
                 "Otro \n Personal \n de Apoyo"),
        label_y = label_number(), row = vars(Tipo))

3.2.2.2 Investigadores cada 1000 integrantes de la PEA (PF)

Definición: Número de investigadores, expresados en personas físicas, cada mil integrantes de la fuerza de trabajo disponible del país o población económicamente activa (PEA).

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_2",
      range = "B8:M31", levels = c("Personas Físicas"), 
      labels = c("Personas Físicas"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Personas Físicas	4.3390	4.5508	4.6703	4.7389	4.7999	4.7222	4.8850	4.6929	4.8177	4.7905
Chile	Personas Físicas	1.2178	1.1646	1.2818	1.1834	1.4572	1.5205	1.6341	1.6144	1.5952	1.6546
México	Personas Físicas	1.1193	1.1360	0.8085	0.8153	0.8602	0.9225	1.0126	1.0070	0.9818	1.0180
Colombia	Personas Físicas	NA	NA	NA	0.3379	0.3417	0.4109	0.5283	0.5244	0.6636	0.6892
Perú	Personas Físicas	0.0277	0.0707	0.0930	0.2122	0.1807	0.1973	0.2411	0.2579	0.2780	0.3736
Brasil	Personas Físicas	NA	2.4806	2.6703	2.8550	2.9658	3.2545	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Personas Físicas	1.7410	1.9048	1.6644	1.9329	1.7938	1.8875	1.7039	1.6965	1.7424	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_2",
        range = "B8:M31", levels = c("Personas Físicas"), 
      labels = c("Personas Físicas"),
        label_y = label_number(), row = vars(Tipo))

Notas generales: Investigadores: Incluye becarios de I+D. EJC: Corresponde a Equivalencia a Jornada Completa.México: Las variaciones en el número del personal se deben a variaciones en la muestra a la que se le aplica la encuesta.

3.2.2.3 Investigadores por sector de empleo (PF)

Definición: Distribución de investigadores, expresados en personas físicas, según el sector en el que desempeñan su actividad.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_3",range = "B8:M96",
      levels = c("Gobierno", "Empresas (Privadas y Públicas)",
                 "Educación Superior", "Org. priv. sin fines de lucro"), 
      labels = c("Gobierno", "Empresas (Privadas y Públicas)",
                 "Educación Superior", "Org. priv. sin fines de lucro"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Gobierno	0.3102	0.3052	0.3036	0.2990	0.3086	0.3295	0.3255	0.3316	0.3080	0.3000
Perú	Gobierno	NA	NA	NA	NA	0.1875	0.2145	0.1926	0.1846	0.1781	0.1896
Chile	Gobierno	0.0534	0.0472	0.0512	0.1060	0.0862	0.0966	0.1173	0.1112	0.1138	0.1052
México	Gobierno	0.1674	0.1643	0.2226	0.2033	0.1584	0.1456	0.1282	0.1221	0.1156	0.1020
Colombia	Gobierno	NA	NA	NA	0.0075	0.0078	0.0084	0.0102	0.0102	0.0479	0.0117
Brasil	Gobierno	0.0223	0.0207	0.0198	0.0191	0.0185	0.0185	0.0185	0.0185	0.0185	NA
Costa Rica	Gobierno	0.2911	0.3429	0.1953	0.3058	0.2606	0.3079	0.2543	0.1398	0.1576	NA
Estados Unidos	Gobierno	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
México	Empresas (Privadas y Públicas)	0.2319	0.2427	0.1984	0.2023	0.2346	0.2448	0.3164	0.3317	0.3477	0.3758
Chile	Empresas (Privadas y Públicas)	0.1680	0.2328	0.2466	0.1849	0.2476	0.2240	0.2530	0.2394	0.2322	0.2297
Colombia	Empresas (Privadas y Públicas)	NA	NA	NA	0.0127	0.0257	0.0263	0.0262	0.0262	0.0136	0.1010
Argentina	Empresas (Privadas y Públicas)	0.0466	0.0473	0.0488	0.0510	0.0447	0.0731	0.0687	0.0799	0.0996	0.0968
Perú	Empresas (Privadas y Públicas)	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0459	0.0490	0.0507	0.0704
Brasil	Empresas (Privadas y Públicas)	0.1701	0.1887	0.1848	0.1816	0.1788	0.1788	0.1788	0.1788	0.1788	NA
Costa Rica	Empresas (Privadas y Públicas)	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Estados Unidos	Empresas (Privadas y Públicas)	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	NA	NA
Colombia	Educación Superior	NA	NA	NA	0.9731	0.9574	0.9564	0.9560	0.9560	0.9248	0.8634
Perú	Educación Superior	NA	NA	NA	NA	0.7263	0.7103	0.7141	0.7204	0.7281	0.6906
Chile	Educación Superior	0.7044	0.6359	0.6150	0.6516	0.5806	0.5876	0.5761	0.5904	0.5947	0.6074
Argentina	Educación Superior	0.6343	0.6406	0.6421	0.6447	0.6415	0.5917	0.6013	0.5823	0.5867	0.5972
México	Educación Superior	0.5707	0.5644	0.5528	0.5673	0.5882	0.5923	0.5393	0.5318	0.5239	0.5110
Brasil	Educación Superior	0.8019	0.7856	0.7907	0.7950	0.7987	0.7987	0.7987	0.7987	0.7987	NA
Costa Rica	Educación Superior	0.6887	0.6302	0.7802	0.6742	0.7232	0.6852	0.7295	0.8592	0.8350	NA
Estados Unidos	Educación Superior	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Chile	Org. priv. sin fines de lucro	0.0742	0.0841	0.0872	0.0575	0.0857	0.0918	0.0536	0.0590	0.0593	0.0576
Perú	Org. priv. sin fines de lucro	NA	NA	NA	NA	0.0861	0.0753	0.0474	0.0459	0.0430	0.0494
Colombia	Org. priv. sin fines de lucro	NA	NA	NA	0.0067	0.0091	0.0089	0.0075	0.0075	0.0136	0.0240
México	Org. priv. sin fines de lucro	0.0301	0.0286	0.0262	0.0271	0.0188	0.0174	0.0161	0.0144	0.0128	0.0112
Argentina	Org. priv. sin fines de lucro	0.0089	0.0068	0.0055	0.0053	0.0051	0.0057	0.0045	0.0062	0.0056	0.0060
Brasil	Org. priv. sin fines de lucro	0.0057	0.0050	0.0047	0.0043	0.0041	0.0041	0.0041	0.0041	0.0041	NA
Costa Rica	Org. priv. sin fines de lucro	0.0202	0.0269	0.0245	0.0200	0.0162	0.0069	0.0162	0.0010	0.0074	NA
Estados Unidos	Org. priv. sin fines de lucro	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_3", range = "B8:M96",
        levels = c("Gobierno", "Empresas (Privadas y Públicas)",
                   "Educación Superior", "Org. priv. sin fines de lucro"), 
        labels = c("Gobierno", "Empresas \n (Privadas \n y Públicas)",
                   "Educación \n Superior",
                   "Org. priv. \n sin fines \n de lucro"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Notas generales: Los valores consignados a cada categoría no coinciden necesariamente con el número total de investigadores. Se calculan los porcentajes en base a los valores consignados. Investigadores: Incluye Becarios de I+D.Argentina: 2009 a 2013 no incluye a los investigadores de sector empresas.

3.2.2.4 Investigadores por disciplina científica (PF)

Definición: Distribución de investigadores, expresados en pesonas físicas, según la disciplina científica en la que se desempeñan.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_4",
      range = "B8:M110",
      levels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Perú	Cs. Naturales y Exactas	NA	NA	NA	NA	0.2152	0.2439	0.2554	0.2563	0.2534	0.2536
Argentina	Cs. Naturales y Exactas	0.2758	0.2735	0.2644	0.2665	0.2622	0.2845	0.2858	0.2586	0.2569	0.2512
Colombia	Cs. Naturales y Exactas	NA	NA	NA	0.2624	0.2772	0.2611	0.2306	0.2306	NA	0.1940
México	Cs. Naturales y Exactas	NA	NA	NA	NA	0.1968	0.2105	0.1911	0.1908	0.1905	0.1897
Costa Rica	Cs. Naturales y Exactas	0.1985	0.1919	0.2097	0.2108	0.2079	0.2346	0.2464	0.2994	0.2309	NA
México	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	0.2782	0.2815	0.3047	0.3049	0.3051	0.3056
Colombia	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	0.1701	0.1863	0.1902	0.1952	0.1952	NA	0.2169
Perú	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	0.2775	0.2704	0.2430	0.2352	0.2242	0.2019
Argentina	Ingeniería y Tecnología	0.1588	0.1528	0.1646	0.1778	0.1715	0.1720	0.1645	0.1622	0.1620	0.1615
Costa Rica	Ingeniería y Tecnología	0.1817	0.1989	0.1533	0.1482	0.1818	0.1961	0.2080	0.1654	0.1522	NA
Perú	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	0.1462	0.1596	0.1897	0.2002	0.2110	0.2654
Colombia	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	0.1143	0.1763	0.1665	0.1613	0.1613	NA	0.1738
México	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	0.1475	0.1433	0.1375	0.1363	0.1351	0.1322
Argentina	Ciencias Médicas	0.1227	0.1360	0.1336	0.1321	0.1335	0.1107	0.1063	0.1214	0.1215	0.1189
Costa Rica	Ciencias Médicas	0.1759	0.1806	0.1745	0.1638	0.1467	0.1236	0.1296	0.1031	0.1216	NA
Perú	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	0.1041	0.0914	0.1128	0.1132	0.1179	0.1130
Argentina	Ciencias Agrícolas	0.1127	0.1158	0.1143	0.1012	0.1008	0.0958	0.0877	0.0963	0.0919	0.0959
México	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	0.0960	0.0817	0.0842	0.0840	0.0839	0.0835
Colombia	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	0.0545	0.0531	0.0518	0.0485	0.0485	NA	0.0468
Costa Rica	Ciencias Agrícolas	0.1682	0.1734	0.1465	0.1683	0.1508	0.1492	0.1117	0.1161	0.1292	NA
Colombia	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	0.3047	0.2452	0.2634	0.2899	0.2899	NA	0.3226
Argentina	Ciencias Sociales	0.2287	0.2252	0.2263	0.2263	0.2328	0.2306	0.2437	0.2528	0.2592	0.2634
México	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	0.1904	0.1945	0.1978	0.1986	0.1994	0.2015
Perú	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	0.2112	0.1906	0.1616	0.1589	0.1578	0.1369
Costa Rica	Ciencias Sociales	0.2278	0.2118	0.2726	0.2640	0.2719	0.2622	0.2709	0.2676	0.3172	NA
Argentina	Humanidades	0.1012	0.0967	0.0968	0.0962	0.0992	0.1064	0.1119	0.1087	0.1085	0.1091
México	Humanidades	NA	NA	NA	NA	0.0912	0.0885	0.0848	0.0854	0.0861	0.0876
Colombia	Humanidades	NA	NA	NA	0.0939	0.0619	0.0670	0.0745	0.0745	NA	0.0459
Perú	Humanidades	NA	NA	NA	NA	0.0458	0.0441	0.0374	0.0362	0.0357	0.0291
Costa Rica	Humanidades	0.0479	0.0433	0.0435	0.0448	0.0408	0.0343	0.0333	0.0484	0.0490	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_4", 
        range = "B8:M110",
        levels = c("Cs. Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Cs. Naturales \n y Exactas", 
                 "Ingeniería \n y Tecnología",
                 "Ciencias \n Médicas", "Ciencias \n Agrícolas", 
                 "Ciencias \n Sociales", "Humanidades"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Notas generales: Los valores consignados a cada categoría no coinciden necesariamente con el número total de investigadores. Se calculan los porcentajes en base a los valores consignados. Investigadores: Incluye Becarios de I+D.

3.2.2.5 Investigadores por nivel de formación (PF)

Definición: Distribución de los investigadores, expresados en personas físicas, según su máximo nivel de formación alcanzado.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_5", range = "B8:M93",
      levels = c("Doctorado", "Maestría", "Licenciatura o equivalente",
                 "Terciario no universitario", "Otros"), 
      labels = c("Doctorado", "Maestría", "Licenciatura o equivalente",
                 "Terciario no universitario", "Otros"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Doctorado	NA	NA	NA	NA	0.4721	0.4735	0.4451	0.4395	0.4335	0.4230
Perú	Doctorado	NA	NA	NA	NA	0.3268	0.3177	0.4087	0.4188	0.4463	0.3978
Argentina	Doctorado	0.2577	0.2640	0.2716	0.2812	0.2885	0.3061	0.3386	0.3198	0.3099	0.3229
Brasil	Doctorado	0.3609	0.3645	0.3676	0.3702	0.3725	NA	NA	NA	NA	NA
Chile	Doctorado	0.4174	0.4659	0.4578	0.5051	0.4461	0.4514	0.4334	0.4579	0.4623	NA
Colombia	Doctorado	NA	NA	NA	0.7902	0.6787	0.5402	0.6914	0.6914	NA	NA
Costa Rica	Doctorado	0.1430	0.1438	0.1620	0.1467	0.2105	0.1999	0.2190	0.2561	0.2483	NA
Colombia	Maestría	NA	NA	NA	0.1901	0.2823	0.3739	0.2720	0.2720	NA	0.8099
Perú	Maestría	NA	NA	NA	NA	0.3480	0.3432	0.3054	0.2929	0.2962	0.3057
México	Maestría	NA	NA	NA	NA	0.2524	0.2547	0.2460	0.2446	0.2431	0.2406
Argentina	Maestría	0.1012	0.0918	0.0911	0.0911	0.0993	0.1114	0.1069	0.1116	0.1095	0.1152
Brasil	Maestría	0.4426	0.4463	0.4493	0.4519	0.4541	NA	NA	NA	NA	NA
Chile	Maestría	0.1918	0.1735	0.1770	0.1918	0.1606	0.1733	0.1859	0.1776	0.1662	NA
Costa Rica	Maestría	0.3658	0.3179	0.4443	0.3388	0.3431	0.3586	0.3457	0.3221	0.4039	NA
Argentina	Licenciatura o equivalente	0.5692	0.5751	0.5728	0.5748	0.5637	0.5187	0.4837	0.4978	0.5016	0.5053
México	Licenciatura o equivalente	NA	NA	NA	NA	0.2201	0.2161	0.2302	0.2347	0.2395	0.2479
Perú	Licenciatura o equivalente	NA	NA	NA	NA	0.2741	0.2685	0.2307	0.2176	0.2092	0.2432
Colombia	Licenciatura o equivalente	NA	NA	NA	0.0197	0.0390	0.0858	0.0367	0.0367	NA	0.1111
Brasil	Licenciatura o equivalente	0.1658	0.1570	0.1495	0.1431	0.1376	NA	NA	NA	NA	NA
Chile	Licenciatura o equivalente	0.3282	0.3378	0.3407	0.2871	0.3407	0.3221	0.3331	0.3247	0.3149	NA
Costa Rica	Licenciatura o equivalente	0.4376	0.5136	0.3814	0.4894	0.4344	0.4392	0.4340	0.4186	0.3478	NA
México	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	0.0503	0.0508	0.0537	0.0551	0.0566	0.0593
Argentina	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Brasil	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Chile	Terciario no universitario	0.0071	0.0183	0.0198	0.0105	0.0391	0.0362	0.0400	0.0200	0.0284	NA
Colombia	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	0.0498	0.0679	NA	NA	NA	NA
Colombia	Otros	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0790
Argentina	Otros	0.0719	0.0691	0.0645	0.0529	0.0486	0.0638	0.0708	0.0708	0.0790	0.0566
Perú	Otros	NA	NA	NA	NA	0.0013	0.0027	0.0552	0.0707	0.0483	0.0533
México	Otros	NA	NA	NA	NA	0.0051	0.0049	0.0250	0.0261	0.0272	0.0292
Brasil	Otros	0.0307	0.0323	0.0336	0.0348	0.0358	NA	NA	NA	NA	NA
Chile	Otros	0.0555	0.0045	0.0047	0.0055	0.0135	0.0170	0.0075	0.0200	0.0283	NA
Costa Rica	Otros	0.0535	0.0247	0.0123	0.0252	0.0120	0.0024	0.0013	0.0031	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_5", range = "B8:M93",
        levels = c("Doctorado", "Maestría", "Licenciatura o equivalente",
                 "Terciario no universitario", "Otros"), 
      labels = c("Doctorado", "Maestría", "Licenciatura o \n equivalente",
                 "Terciario \n no universitario", "Otros"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Notas generales: Los valores consignados a cada categoría no coinciden necesariamente con el número total de investigadores. Se calculan los porcentajes en base a los valores consignados. Investigadores: Incluye Becarios de I+D.

3.2.2.6 Investigadores por franja etaria (PF)

Definición: Investigadores, expresados en personas físicas, por franja etaria.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_6", range = "B8:M62",
      levels = c("Hasta 24 años", "25 a 34 años", "35 a 44 años",
                 "45 a 54 años", "55 a 64 años", "65 años o mas"), 
      labels = c("Hasta 24 años", "25 a 34 años", "35 a 44 años",
                 "45 a 54 años", "55 a 64 años", "65 años o mas"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Hasta 24 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0303	0.0280	0.0274
Perú	Hasta 24 años	NA	NA	NA	NA	0.0046	0.0086	NA	NA	0.0006	0.0167
Colombia	Hasta 24 años	NA	NA	NA	NA	NA	0.0001	0.0003	0.0003	NA	0.0003
Perú	25 a 34 años	NA	NA	NA	NA	0.1164	0.1381	NA	NA	0.0426	0.2711
Argentina	25 a 34 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.3005	0.2770	0.2601
Colombia	25 a 34 años	NA	NA	NA	0.0252	0.0511	0.0762	0.1136	0.1136	NA	0.1023
Perú	35 a 44 años	NA	NA	NA	NA	0.2418	0.2404	NA	NA	0.1690	0.4071
Colombia	35 a 44 años	NA	NA	NA	0.2716	0.3568	0.3709	0.3837	0.3837	NA	0.3673
Argentina	35 a 44 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2900	0.2933	0.3018
Colombia	45 a 54 años	NA	NA	NA	0.3219	0.3081	0.2949	0.2829	0.2829	NA	0.2941
Perú	45 a 54 años	NA	NA	NA	NA	0.2780	0.2611	NA	NA	0.1280	0.2920
Argentina	45 a 54 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2052	0.2103	0.2183
Perú	55 a 64 años	NA	NA	NA	NA	0.2582	0.2528	NA	NA	0.1110	0.2253
Colombia	55 a 64 años	NA	NA	NA	0.2540	0.2176	0.1972	0.1737	0.1737	NA	0.1837
Argentina	55 a 64 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.1358	0.1528	0.1541
Perú	65 años o mas	NA	NA	NA	NA	0.1009	0.0984	NA	NA	0.0548	0.1306
Colombia	65 años o mas	NA	NA	NA	0.1054	0.0653	0.0593	0.0457	0.0457	NA	0.0523
Argentina	65 años o mas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.0382	0.0385	0.0383

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_2_6", range = "B8:M62",
        levels = c("Hasta 24 años", "25 a 34 años", "35 a 44 años",
                 "45 a 54 años", "55 a 64 años", "65 años o mas"), 
      labels = c("Hasta 24 años", "25 a 34 años", "35 a 44 años",
                 "45 a 54 años", "55 a 64 años", "65 años o mas"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.3 Recursos Humanos I+D por Género

3.2.3.1 Personal Femenino (PF)

Definición: Distribución de personal de I+D, expresado en personas físicas, según su función y clasificado por género.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_1", range = "B8:M71",
      levels = c("Investigadoras", "Técnicas y Personal Asimilado",
                 "Personal de apoyo"), 
      labels = c("Investigadoras", "Técnicas y Personal Asimilado",
                 "Personal de apoyo"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Investigadoras	0.5217	0.5263	0.5249	0.5248	0.5313	0.5250	0.5311	0.5376	0.5334	0.5305
Colombia	Investigadoras	NA	NA	NA	0.3389	0.3542	0.3545	0.3737	0.3737	NA	0.3844
Chile	Investigadoras	0.3239	0.3077	0.3097	0.3433	0.3148	0.3302	0.3307	0.3443	0.3437	0.3480
México	Investigadoras	NA	NA	0.3276	0.3302	0.3459	0.3475	0.3368	0.3345	0.3321	0.3281
Perú	Investigadoras	NA	NA	NA	NA	0.3160	0.3189	0.3049	0.3065	0.3066	0.3133
Costa Rica	Investigadoras	0.4236	0.4265	0.4457	0.4379	0.4428	0.4215	0.4281	0.4434	0.4523	NA
Chile	Técnicas y Personal Asimilado	0.4244	0.4098	0.3987	0.4585	0.4325	0.4386	0.4275	0.4566	0.4382	0.4437
Argentina	Técnicas y Personal Asimilado	NA	NA	NA	0.4072	0.4098	0.4110	0.4023	0.3951	0.4450	0.4319
México	Técnicas y Personal Asimilado	NA	NA	0.2702	0.3036	0.3490	0.3405	0.3364	0.3411	0.3462	0.3510
Colombia	Técnicas y Personal Asimilado	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Técnicas y Personal Asimilado	0.3524	0.4201	0.5247	0.3847	0.3624	0.3528	0.3804	0.4450	0.4035	NA
Perú	Técnicas y Personal Asimilado	NA	NA	NA	NA	0.3798	0.3682	NA	NA	NA	NA
Chile	Personal de apoyo	0.4563	0.4588	0.4534	0.4580	0.4874	0.5392	0.4765	0.5037	0.5363	0.5628
Argentina	Personal de apoyo	NA	NA	NA	0.4749	0.4746	0.4669	0.4944	0.4616	0.4822	0.4978
México	Personal de apoyo	NA	NA	0.3636	0.3840	0.4882	0.4937	0.4641	0.4635	0.4631	0.4635
Colombia	Personal de apoyo	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Personal de apoyo	0.4331	0.4468	0.3284	0.4368	0.3777	0.2936	0.3006	0.4298	0.5000	NA
Perú	Personal de apoyo	NA	NA	NA	NA	0.4158	0.4014	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_1", range = "B8:M71",
        levels = c("Investigadoras", "Técnicas y Personal Asimilado",
                   "Personal de apoyo"), 
      labels = c("Investigadoras", "Técnicas y \n Personal \n Asimilado",
                 "Personal de \n apoyo"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.3.2 Investigadoras por sector de empleo (PF)

Definición: Investigadoras sobre el total de los investigadores de cada sector expresado en personas físicas.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_2",range = "B8:M88",
      levels = c("Gobierno", "Empresas (Privadas y Públicas)",
                 "Educación Superior", "Org. priv. sin fines de lucro"), 
      labels = c("Gobierno", "Empresas (Privadas y Públicas)",
                 "Educación Superior", "Org. priv. sin fines de lucro"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Gobierno	0.5118	0.5177	0.5233	0.5274	0.5311	0.5347	0.5384	0.5435	0.5428	0.5444
Colombia	Gobierno	NA	NA	NA	0.4464	0.5082	0.5000	0.4762	0.4762	0.3146	0.5000
Chile	Gobierno	0.4040	0.3945	0.4097	0.4176	0.3773	0.4189	0.4184	0.4045	0.3857	0.3753
México	Gobierno	NA	NA	NA	NA	0.3450	0.3476	0.3516	0.3515	0.3516	0.3516
Perú	Gobierno	NA	NA	NA	NA	0.3110	0.3301	0.3201	0.3185	0.3178	0.3135
Costa Rica	Gobierno	NA	0.3644	0.4203	0.3963	0.3713	0.3602	0.3543	0.2724	0.3658	NA
Colombia	Empresas (Privadas y Públicas)	NA	NA	NA	0.3474	0.3416	0.3320	0.3426	0.3426	7.5465	0.3950
Perú	Empresas (Privadas y Públicas)	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.3679	0.3665	0.3520	0.3305
Chile	Empresas (Privadas y Públicas)	0.2450	0.2601	0.2580	0.3265	0.2582	0.2630	0.2813	0.2985	0.3090	0.3148
Argentina	Empresas (Privadas y Públicas)	0.1806	0.1805	0.1806	0.1805	0.1778	0.2591	0.2731	0.2979	0.3059	0.3103
México	Empresas (Privadas y Públicas)	NA	NA	NA	NA	0.2634	0.2812	0.2331	0.2331	0.2331	0.2331
Costa Rica	Empresas (Privadas y Públicas)	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Argentina	Educación Superior	0.5512	0.5556	0.5516	0.5507	0.5562	0.5530	0.5570	0.5675	0.5674	0.5593
México	Educación Superior	NA	NA	NA	NA	0.3746	0.3704	0.3899	0.3899	0.3899	0.3899
Colombia	Educación Superior	NA	NA	NA	0.3371	0.3522	0.3528	0.3732	0.3732	0.9202	0.3819
Chile	Educación Superior	0.3340	0.3154	0.3126	0.3317	0.3257	0.3340	0.3260	0.3438	0.3359	0.3468
Perú	Educación Superior	NA	NA	NA	NA	0.2993	NA	0.2937	0.2964	0.2976	0.3059
Costa Rica	Educación Superior	NA	0.4327	0.4492	0.4428	0.4666	0.4480	0.4527	0.4712	0.4666	NA
Argentina	Org. priv. sin fines de lucro	0.5582	0.5600	0.5633	0.5579	0.5128	0.4776	0.4756	0.5048	0.5110	0.5164
México	Org. priv. sin fines de lucro	NA	NA	NA	NA	0.4869	0.4959	0.4800	0.4797	0.4807	0.4800
Chile	Org. priv. sin fines de lucro	0.3495	0.3332	0.3772	0.3914	0.3411	0.3759	0.4225	0.4225	0.4767	0.4436
Colombia	Org. priv. sin fines de lucro	NA	NA	NA	0.3400	0.3333	0.3059	0.3333	0.3333	2.0116	0.4436
Perú	Org. priv. sin fines de lucro	NA	NA	NA	NA	0.4769	0.4348	0.3518	0.3527	0.3585	0.3921
Costa Rica	Org. priv. sin fines de lucro	NA	0.4554	0.5393	0.5233	0.5303	0.5172	0.4762	0.5000	0.6786	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_2", range = "B8:M88",
        levels = c("Gobierno", "Empresas (Privadas y Públicas)",
                   "Educación Superior", "Org. priv. sin fines de lucro"), 
        labels = c("Gobierno", "Empresas \n (Privadas \n y Públicas)",
                   "Educación \n Superior",
                   "Org. priv. \n sin fines \n de lucro"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Colombia: Empresas (Privadas y Públicas) es 754.65% y Org. priv. sin fines de lucro 201.16% ambos en el 2018 se excluyeron por ser datos fuera del intervalo <0% ; 100%>

3.2.3.3 Investigadoras por disciplina científica (PF)

Definición: Investigadoras sobre el total de los investigadores de cada disciplina expresado en personas físicas.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_3", range = "B8:M86",
      levels = c("Ciencias Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"), 
      labels = c("Ciencias Naturales y Exactas", "Ingeniería y Tecnología",
                 "Ciencias Médicas", "Ciencias Agrícolas", 
                 "Ciencias Sociales", "Humanidades"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Perú	Ciencias Naturales y Exactas	NA	NA	NA	NA	0.3313	0.3419	0.3085	0.3082	0.3034	0.3049
Colombia	Ciencias Naturales y Exactas	NA	NA	NA	0.3084	0.3293	0.3289	0.3429	0.3429	NA	NA
Costa Rica	Ciencias Naturales y Exactas	NA	0.3599	0.3765	0.3447	0.3278	0.3891	0.3820	0.4120	0.3767	NA
Perú	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	NA	0.1947	0.1916	0.1910	0.1962	0.1991	0.1970
Colombia	Ingeniería y Tecnología	NA	NA	NA	0.2221	0.2180	0.2321	0.2558	0.2558	NA	NA
Costa Rica	Ingeniería y Tecnología	NA	0.2973	0.3058	0.2977	0.2950	0.2516	0.2410	0.2399	0.2918	NA
Perú	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	NA	0.4467	0.4646	0.4065	0.4069	0.4048	0.3903
Colombia	Ciencias Médicas	NA	NA	NA	0.4721	0.4829	0.4716	0.4864	0.4864	NA	NA
Costa Rica	Ciencias Médicas	NA	0.5357	0.5724	0.5593	0.5151	0.5788	0.5741	0.5534	0.5340	NA
Perú	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	NA	0.3217	0.3127	0.3122	0.3039	0.2978	0.3094
Colombia	Ciencias Agrícolas	NA	NA	NA	0.2904	0.2961	0.2942	0.3138	0.3138	NA	NA
Costa Rica	Ciencias Agrícolas	NA	0.3132	0.3768	0.3177	0.2904	0.3174	0.3604	0.3666	0.3602	NA
Perú	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	NA	0.3548	0.3391	0.3358	0.3324	0.3316	0.3487
Colombia	Ciencias Sociales	NA	NA	NA	0.3798	0.4103	0.4111	0.4322	0.4322	NA	NA
Costa Rica	Ciencias Sociales	NA	0.5127	0.4989	0.4986	0.4606	0.5513	0.5689	0.5823	0.5801	NA
Perú	Humanidades	NA	NA	NA	NA	0.3768	0.3649	0.3503	0.3497	0.3409	0.3402
Colombia	Humanidades	NA	NA	NA	0.3696	0.3379	0.3348	0.3450	0.3450	NA	NA
Costa Rica	Humanidades	NA	0.5280	0.5532	0.5134	0.3976	0.5324	0.4960	0.4431	0.4500	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_3", range = "B8:M86",
        levels = c("Ciencias Naturales y Exactas", 
                   "Ingeniería y Tecnología", "Ciencias Médicas",
                   "Ciencias Agrícolas", "Ciencias Sociales",
                   "Humanidades"), 
      labels = c("Ciencias \n Naturales \n y Exactas", 
                 "Ingeniería \n y Tecnología", "Ciencias \n Médicas",
                 "Ciencias \n Agrícolas", "Ciencias \n Sociales",
                 "Humanidades"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Notas generales: Los valores consignados a cada categoría no coinciden necesariamente con el número total de investigadores. Se calculan los porcentajes en base a los valores consignados. Investigadores: Incluye Becarios de I+D.

3.2.3.4 Investigadoras por nivel de formación (PF)

Definición: Investigadoras sobre el total de los investigadores en cada nivel de formación alcanzado expresado en personas físicas.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_4", range = "B8:M73",
      levels = c("Doctorado", "Maestría", "Licenciatura o equivalente",
                 "Terciario no universitario", "Otros"), 
      labels = c("Doctorado", "Maestría", "Licenciatura o equivalente",
                 "Terciario no universitario", "Otros"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Doctorado	0.5095	0.5185	0.5189	0.5294	0.5295	0.5355	0.5436	0.5484	0.5463	0.5437
Perú	Doctorado	NA	NA	NA	NA	0.2856	0.2985	0.2778	0.2847	0.2900	0.3008
Chile	Doctorado	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2865	0.3062	0.3045	NA
Colombia	Doctorado	NA	NA	NA	0.3320	0.3361	0.3232	0.3609	0.3609	NA	NA
Costa Rica	Doctorado	NA	0.2872	0.3219	0.3080	0.3874	0.3467	0.3361	0.3737	0.5410	NA
Argentina	Maestría	0.5274	0.5078	0.5125	0.5104	0.5177	0.5329	0.5421	0.5473	0.5467	0.5468
Colombia	Maestría	NA	NA	NA	0.3690	0.3973	0.3887	0.4075	0.4075	NA	0.4243
Perú	Maestría	NA	NA	NA	NA	0.3185	0.3212	0.3188	0.3187	0.3158	0.3237
Chile	Maestría	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.4091	0.4130	0.4024	NA
Costa Rica	Maestría	NA	0.4556	0.5412	0.4881	0.4810	0.4822	0.5034	0.5126	0.5032	NA
Argentina	Licenciatura o equivalente	0.5256	0.5294	0.5255	0.5230	0.5335	0.5197	0.5187	0.5336	0.5281	0.5220
Colombia	Licenciatura o equivalente	NA	NA	NA	0.3312	0.3634	0.4023	0.3655	0.3655	NA	0.3786
Perú	Licenciatura o equivalente	NA	NA	NA	NA	0.3357	0.3234	0.3168	0.3160	0.3133	0.3142
Chile	Licenciatura o equivalente	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.3430	0.3542	0.3733	NA
Costa Rica	Licenciatura o equivalente	NA	0.4193	0.4048	0.4472	0.4353	0.4060	0.4140	0.4330	0.4590	NA
Argentina	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Chile	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.3411	0.3029	0.3678	NA
Colombia	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Perú	Terciario no universitario	NA	NA	NA	NA	0.4040	0.3886	NA	NA	NA	NA
Argentina	Otros	0.5272	0.5552	0.5631	0.5451	0.5435	0.5046	0.5388	0.5019	0.4983	0.4972
Perú	Otros	NA	NA	NA	NA	NA	0.1111	0.3793	0.2708	0.3739	0.3437
Chile	Otros	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.3387	0.4889	0.2850	NA
Colombia	Otros	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Costa Rica	Otros	NA	0.4286	0.2857	0.3093	0.5918	0.4000	0.6000	0.4167	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_4", range = "B8:M73",
        levels = c("Doctorado", "Maestría", "Licenciatura o equivalente",
                 "Terciario no universitario", "Otros"), 
      labels = c("Doctorado", "Maestría", "Licenciatura o \n equivalente",
                 "Terciario \n no universitario", "Otros"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.3.5 Investigadoras por franja etaria (PF)

Definición: Porcentaje de Investigadoras sobre el total de los investigadores de franja etaria expresado en personas físicas.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_5", range = "B8:M62",
      levels = c("Hasta 24 años", "25 a 34 años", "35 a 44 años",
                 "45 a 54 años", "55 a 64 años", "65 años o mas"), 
      labels = c("Hasta 24 años", "25 a 34 años", "35 a 44 años",
                 "45 a 54 años", "55 a 64 años", "65 años o mas"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Hasta 24 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.5602	0.5207	0.5096
Colombia	Hasta 24 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2500	0.2500	NA	0.2000
Perú	Hasta 24 años	NA	NA	NA	NA	0.5000	0.4828	NA	NA	0.6667	0.0541
Argentina	25 a 34 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.5592	0.5490	0.5388
Colombia	25 a 34 años	NA	NA	NA	0.3317	0.4043	0.4034	0.4204	0.4204	NA	0.4342
Perú	25 a 34 años	NA	NA	NA	NA	0.4249	0.4142	NA	NA	0.7762	0.1639
Argentina	35 a 44 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.5412	0.5371	0.5344
Colombia	35 a 44 años	NA	NA	NA	0.3626	0.3656	0.3594	0.3732	0.3732	NA	0.3964
Perú	35 a 44 años	NA	NA	NA	NA	0.3220	0.3379	NA	NA	0.4706	0.2006
Argentina	45 a 54 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.5437	0.5430	0.5459
Colombia	45 a 54 años	NA	NA	NA	0.3459	0.3595	0.3661	0.3899	0.3899	NA	0.3804
Perú	45 a 54 años	NA	NA	NA	NA	0.3286	0.2883	NA	NA	0.6086	0.2401
Argentina	55 a 64 años	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.5015	0.5129	0.5144
Colombia	55 a 64 años	NA	NA	NA	0.3332	0.3418	0.3325	0.3432	0.3432	NA	0.3699
Perú	55 a 64 años	NA	NA	NA	NA	0.2771	0.3025	NA	NA	0.6709	0.3311
Argentina	65 años o mas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.4174	0.4324	0.4349
Perú	65 años o mas	NA	NA	NA	NA	0.2320	0.2440	NA	NA	0.7519	0.3184
Colombia	65 años o mas	NA	NA	NA	0.2725	0.2699	0.2768	0.2778	0.2778	NA	0.2766

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_4_5", range = "B8:M62",
        levels = c("Hasta 24 años", "25 a 34 años", "35 a 44 años",
                 "45 a 54 años", "55 a 64 años", "65 años o mas"), 
      labels = c("Hasta 24 años", "25 a 34 años", "35 a 44 años",
                 "45 a 54 años", "55 a 64 años", "65 años o mas"),
        label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

3.2.4 Recursos Financieros ACT

3.2.4.1 Gasto en ACT en dólares

Definición: Gasto realizado dentro de cada país en Actividades Científico Tecnológicas, tanto por el sector público, como por el sector privado expresado en dólares corrientes.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_5_1", range = "B8:M28",
      levels = "millones de U$S corrientes",
      labels = "millones de U\\$S corrientes")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	millones de U$S corrientes	7864.5901	8648.7640	8675.6187	9549.6461	9143.599	8207.264	7262.552	7271.462	7217.205	7213.278
Argentina	millones de U$S corrientes	2606.1648	3248.3857	3939.2978	4042.9534	3663.713	4266.108	3351.060	3965.119	2894.611	2343.496
Colombia	millones de U$S corrientes	1612.2301	1774.6626	2151.6416	2390.5700	2762.960	2347.271	2009.863	1928.983	2280.686	1977.406
Brasil	millones de U$S corrientes	35370.2719	40743.0934	39134.0401	39722.8178	41119.860	30672.066	27377.286	27910.551	26665.062	NA
Costa Rica	millones de U$S corrientes	671.9737	723.2458	893.2772	989.0657	1294.520	1113.959	1186.742	1373.469	1604.590	NA
Perú	millones de U$S corrientes	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "2_5_1", range = "B8:M28",
      levels = "millones de U$S corrientes",
      labels = "millones de U\\$S corrientes", 
      label_y = label_dollar(suffix = "M"), row = vars(Tipo))

3.3 Categoría: Indicadores de educación superior

3.3.1 Estudiantes en la educación superior

Definición: Cantidad de estudiantes matriculados en programas CINE 5, 6, 7 y 8 en instituciones de educación superior cualquiera sea su duración en un año académico determinado

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_1", range = "B8:M27",
      levels = "Cantidad de estudiantes",
      labels = "Cantidad de estudiantes")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Brasil	Cantidad de estudiantes	NA	NA	NA	7542860	8075210	8284416	8319093	8571426	8742001	8897298
México	Cantidad de estudiantes	2847376	2981313	3161195	3300348	3419391	3515404	4244401	4430248	4561792	4705400
Argentina	Cantidad de estudiantes	1830209	2660514	2726557	2768208	2869450	2966125	3061139	3140963	3190239	3323607
Colombia	Cantidad de estudiantes	1674021	1859692	1929587	2092891	2220652	2293550	2394434	2446314	2408041	2396250
Chile	Cantidad de estudiantes	985618	1069099	1126920	1184371	1215130	1233043	1247178	1248293	1262336	1268504
Costa Rica	Cantidad de estudiantes	NA	194933	203175	205247	216751	217841	217550	221291	216700	NA
Perú	Cantidad de estudiantes	1142688	1296087	1398041	1490838	1434323	1692336	1848289	2206487	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_1", range = "B8:M27",
      levels = "Cantidad de estudiantes",
      labels = "Cantidad de \n estudiantes", 
      label_y = label_number(), row = vars(Tipo))

Argentina: Año 2010: No incluye al subsistema superior no universitario. Brasil: Se contabilizaron estudiantes de grado, secuencial, maestría y doctorado. Se reportan solo datos para 2014 y 2015, cuando se categorizan por nivel administrativo; y de 2015 cuando se categoriza por área del curso. Los datos de 2010 no son comparables con los demás años.Perú: Institutos 2010-2017: ESCALE - Censo Escolar, Ministerio de Educación (MINEDU). Universidades 2010-2013: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - Oficina de Planeamiento y Presupuesto. Universidades 2014 - 2015: Sistema de Recojo de Información (MINEDU) - Actualizado al 21 de marzo de 2018 con reporte del 98% de universidades en promedio. Universidades 2016-2017: Proyecciones en base a información histórica 2010-2015.

3.3.2 Estudiantes por nivel CINE

Definición: Porcentaje de estudiantes matriculados en programas CINE 5, 6, 7 y 8 en instituciones de educación superior cualquiera sea su duración en un año académico determinado por cada nivel CINE en relación al total de estudiantes en la educación superior

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_2", range = "B8:M80",
      levels = c("CINE 5", "CINE 6", "CINE 7", "CINE 8"),
      labels = c("CINE 5", "CINE 6", "CINE 7", "CINE 8"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Colombia	CINE 5	0.3241	0.3154	0.3077	0.3206	0.3203	0.3128	0.3012	0.2992	0.2851	0.2854
Chile	CINE 5	0.2487	0.2613	0.2701	0.2765	0.2871	0.2935	0.2900	0.2830	0.2767	0.2714
Argentina	CINE 5	0.0675	0.2036	0.1915	0.1951	0.2018	0.2029	0.2086	0.1999	0.1913	0.1897
México	CINE 5	0.0366	0.0380	0.0385	0.0407	0.0432	0.0454	0.0413	0.0405	0.0383	0.0369
Brasil	CINE 5	NA	NA	NA	0.0023	0.0015	0.0008	0.0004	0.0005	0.0001	0.0001
Costa Rica	CINE 5	NA	0.1101	0.1369	0.1355	0.1069	0.1257	0.1083	0.1159	0.1169	NA
Perú	CINE 5	0.3148	0.2798	0.2638	0.2572	0.2664	0.2441	0.2365	0.2216	NA	NA
Brasil	CINE 6	NA	NA	NA	0.9686	0.9694	0.9690	0.9675	0.9668	0.9667	0.9670
México	CINE 6	0.8945	0.8922	0.8891	0.8896	0.8898	0.8871	0.8813	0.8841	0.8846	0.8863
Argentina	CINE 6	0.8716	0.7495	0.7593	0.7527	0.7480	0.7429	0.7389	0.7038	0.7124	0.7149
Colombia	CINE 6	0.6243	0.6235	0.6316	0.6193	0.6166	0.6244	0.6320	0.6330	0.6468	0.6477
Chile	CINE 6	0.6794	0.6648	0.6513	0.6413	0.6316	0.6290	0.6316	0.6362	0.6404	0.6460
Costa Rica	CINE 6	NA	0.8872	0.8606	0.8123	0.8475	0.8301	0.8322	0.8382	0.8328	NA
Perú	CINE 6	0.6852	0.7202	0.7362	0.7428	0.7336	0.7559	0.7635	0.7784	NA	NA
Argentina	CINE 7	0.0509	0.0389	0.0408	0.0432	0.0419	0.0455	0.0438	0.0881	0.0882	0.0877
Chile	CINE 7	0.0678	0.0701	0.0746	0.0783	0.0773	0.0733	0.0740	0.0763	0.0782	0.0778
México	CINE 7	0.0616	0.0621	0.0642	0.0614	0.0584	0.0585	0.0682	0.0665	0.0676	0.0670
Colombia	CINE 7	0.0501	0.0596	0.0591	0.0583	0.0611	0.0606	0.0644	0.0652	0.0654	0.0641
Brasil	CINE 7	NA	NA	NA	0.0174	0.0173	0.0179	0.0191	0.0196	0.0200	0.0196
Costa Rica	CINE 7	NA	NA	NA	0.0497	0.0434	0.0425	0.0572	0.0435	0.0475	NA
Perú	CINE 7	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Brasil	CINE 8	NA	NA	NA	0.0117	0.0118	0.0123	0.0129	0.0131	0.0132	0.0133
México	CINE 8	0.0073	0.0078	0.0083	0.0082	0.0086	0.0089	0.0091	0.0089	0.0096	0.0098
Argentina	CINE 8	0.0100	0.0080	0.0084	0.0089	0.0084	0.0088	0.0087	0.0083	0.0082	0.0077
Chile	CINE 8	0.0041	0.0038	0.0040	0.0039	0.0041	0.0042	0.0044	0.0044	0.0047	0.0048
Colombia	CINE 8	0.0014	0.0016	0.0016	0.0018	0.0020	0.0022	0.0024	0.0025	0.0026	0.0027
Costa Rica	CINE 8	NA	0.0026	0.0025	0.0025	0.0021	0.0017	0.0024	0.0024	0.0028	NA
Perú	CINE 8	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_2", range = "B8:M80",
      levels = c("CINE 5", "CINE 6", "CINE 7", "CINE 8"),
      labels = c("CINE 5", "CINE 6", "CINE 7", "CINE 8"), 
      label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Argentina: A partir del 2017 y según acordado con UIS UNESCO los títulos de médico, veterinario y odontólogo se informan en CINE 7, lo que explica el crecimiento dela cantidad de estudiantes en este nivel en relación con los años anteriores. Brasil: Se contabilizaron estudiantes de grado, secuencial, maestría y doctorado. Los valores constantes en el CINE 5 se refieren a las matrículas de cursos secuenciales de Formación específica. El nivel CINE anterior a 2014 no es comparable con la configuración actual.Costa Rica: Los años 2010-2012 no se pueden desagregar en nivel 6 y nivel 7 debido al cambio en la clasificación CINE.México: La CINE 7 en México corresponde a estudios de especialidad y maestría, ambos de nivel posgrado.

3.3.3 Estudiantes por sexo

Definición: Porcentaje de estudiantes matriculados en programas CINE 5, 6, 7 y 8 en instituciones de educación superior cualquiera sea su duración en un año académico determinado por sexo en relación al total de estudiantes en la educación superior

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_3", range = "B8:M46",
      levels = c("Femenino", "Masculino"),
      labels = c("Femenino", "Masculino"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Femenino	0.5620	0.6028	0.6043	0.6095	0.6110	0.6134	0.6169	0.6178	0.6165	0.6206
Brasil	Femenino	NA	NA	NA	0.5713	0.5729	0.5706	0.5708	0.5684	0.5690	0.5729
Chile	Femenino	0.5106	0.5164	0.5207	0.5193	0.5200	0.5193	0.5225	0.5264	0.5300	0.5304
Colombia	Femenino	0.5156	0.5211	0.5227	0.5271	0.5276	0.5293	0.5288	0.5292	0.5298	0.5269
México	Femenino	0.5002	0.4977	0.4955	0.4932	0.4935	0.4930	0.4986	0.5016	0.5060	0.5098
Costa Rica	Femenino	NA	0.5465	0.5455	0.5399	0.5429	0.5565	0.5424	0.5474	0.5381	NA
Perú	Femenino	0.1816	0.1588	0.1514	0.1500	0.5217	0.5188	0.5540	0.5517	NA	NA
México	Masculino	0.4998	0.5023	0.5045	0.5068	0.5065	0.5070	0.5014	0.4984	0.4940	0.4902
Colombia	Masculino	0.4844	0.4789	0.4773	0.4729	0.4724	0.4707	0.4712	0.4708	0.4702	0.4731
Chile	Masculino	0.4894	0.4836	0.4793	0.4807	0.4800	0.4807	0.4775	0.4736	0.4700	0.4696
Brasil	Masculino	NA	NA	NA	0.4287	0.4271	0.4294	0.4292	0.4316	0.4310	0.4271
Argentina	Masculino	0.4380	0.3972	0.3957	0.3905	0.3890	0.3866	0.3831	0.3822	0.3835	0.3794
Costa Rica	Masculino	NA	0.4535	0.4545	0.4601	0.4571	0.4435	0.4576	0.4526	0.4619	NA
Perú	Masculino	0.8184	0.8412	0.8486	0.8500	0.4783	0.4812	0.4460	0.4483	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_3", range = "B8:M46",
      levels = c("Femenino", "Masculino"),
      labels = c("Femenino", "Masculino"), 
      label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Argentina: Año 2010: No incluye al subsistema superior no universitario. Brasil: No hay información desagregada por sexo para los estudiantes de postgrado en los años 2010 a 2013.Cuba: En el 2016 se aplicó una nueva política para el acceso al CINE 6 que propició el incremento de los estudiantes con respecto al año anterior.

3.3.4 Estudiantes por sector de gestión

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_4", range = "B8:M46",
      levels = c("Público", "Privado"), labels = c("Público", "Privado"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Público	0.7943	0.7426	0.7402	0.7380	0.7423	0.7476	0.7523	0.7575	0.7543	0.7626
México	Público	0.6774	0.6833	0.6828	0.6891	0.6939	0.7039	0.6699	0.6644	0.6477	0.6459
Colombia	Público	0.5539	0.5355	0.5271	0.5208	0.5143	0.5092	0.4989	0.5076	0.5025	0.5083
Brasil	Público	NA	NA	NA	0.2809	0.2675	0.2613	0.2664	0.2667	0.2659	0.2617
Chile	Público	0.1811	0.1627	0.1558	0.1558	0.1552	0.1531	0.1538	0.1561	0.1596	0.1598
Costa Rica	Público	NA	0.4925	0.4744	0.4861	0.4811	0.4893	0.4946	0.4878	0.5085	NA
Perú	Público	0.3743	0.3312	0.3239	0.3157	0.3354	0.2972	0.2787	0.2526	NA	NA
Chile	Privado	0.8189	0.8373	0.8442	0.8442	0.8448	0.8469	0.8462	0.8439	0.8404	0.8402
Brasil	Privado	NA	NA	NA	0.7191	0.7325	0.7387	0.7336	0.7333	0.7341	0.7383
Colombia	Privado	0.4461	0.4645	0.4729	0.4792	0.4857	0.4908	0.5011	0.4924	0.4975	0.4917
México	Privado	0.3226	0.3167	0.3172	0.3109	0.3061	0.2961	0.3301	0.3356	0.3523	0.3541
Argentina	Privado	0.2057	0.2574	0.2598	0.2620	0.2577	0.2524	0.2477	0.2425	0.2457	0.2374
Costa Rica	Privado	NA	0.5075	0.5256	0.5139	0.5189	0.5107	0.5054	0.5122	0.4915	NA
Perú	Privado	0.6257	0.6688	0.6761	0.6843	0.6646	0.7028	0.7213	0.7474	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_4", range = "B8:M46",
      levels = c("Público", "Privado"), labels = c("Público", "Privado"), 
      label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Argentina: Año 2010: No incluye al subsistema superior no universitario. Brasil: Fueron contabilizados estudiantes de grado, secuencial, maestría y doctorado. Chile: Se consideran pertenecientes al sector público las universidades del Estado. Perú: Institutos 2010-2017: ESCALE - Censo Escolar, Ministerio de Educación (MINEDU). Universidades 2010-2013: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - Oficina de Planeamiento y Presupuesto. Universidades 2014 - 2015: Sistema de Recojo de Información (MINEDU) - Actualizado al 21 de marzo de 2018 con reporte del 98% de universidades en promedio.

3.3.5 Personal Académico

Definición: Cantidad de personas empleadas en el nivel de educación superior que asume la docencia, investigación, desarrollo tecnológico, transferencia, creación y extensión como su principal responsabilidad. Incluye personal que posee rango académico y personal con otros títulos siempre que su actividad sea la instrucción o investigación.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_5", range = "B8:M25",
      levels = "Cantidad de personas", labels = "Cantidad de personas")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
México	Cantidad de personas	309952	326299	342269	364641	349193	363695	384751	387391	397142	413400
Brasil	Cantidad de personas	NA	NA	NA	331609	345650	352956	352653	352249	354083	354215
Colombia	Cantidad de personas	104690	114171	117140	116810	143055	149280	152876	146481	162209	161535
Argentina	Cantidad de personas	112257	115400	118588	121208	124271	127517	130557	133074	135070	137357
Chile	Cantidad de personas	66331	70248	72884	78372	82515	85059	87753	87216	86416	86332
Costa Rica	Cantidad de personas	NA	NA	NA	NA	NA	NA	11665	10247	11760	NA
Perú	Cantidad de personas	83562	88364	89568	97502	71532	84389	85368	88542	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_5", range = "B8:M25",
      levels = "Cantidad de personas", labels = "Cantidad de personas", 
      label_y = label_number(), row = vars(Tipo))

Argentina: Se reporta personal del sector de gestión público. Brasil: Personal de tiempo completo, tiempo parcial, de instituciones públicas y privadas. Colombia: Se reporta la información de docentes en Instituciones de Educación Superior, ya que es el personal que se encarga de llevar a cabo el proceso de formación, enseñanza, aprendizaje, investigación y extensión.

3.3.6 Personal Académico por sexo

Definición: Cantidad de personas empleadas en el nivel de educación superior que asumen la docencia, la investigación, el desarrollo tecnológico, la transferencia, la creación y extensión como su principal responsabilidad de acuerdo al sexo.

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_6", range = "B8:M42",
      levels = c("Femenino", "Masculino"),
      labels = c("Femenino", "Masculino"))

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Argentina	Femenino	0.4859	0.4859	0.4871	0.4898	0.4895	0.4949	0.4970	0.4975	0.4970	0.4993
Brasil	Femenino	NA	NA	NA	0.4567	0.4584	0.4598	0.4601	0.4631	0.4652	0.4677
Chile	Femenino	0.4105	0.4125	0.4206	0.4257	0.4272	0.4299	0.4332	0.4354	0.4402	0.4447
Colombia	Femenino	0.3377	0.3524	0.3477	0.3593	0.3646	0.3679	0.3705	0.3737	0.3828	0.3843
Costa Rica	Femenino	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.4380	0.4438	0.4411	NA
Perú	Femenino	NA	NA	NA	NA	0.2006	0.2263	NA	NA	NA	NA
Colombia	Masculino	0.6623	0.6476	0.6523	0.6407	0.6354	0.6321	0.6295	0.6263	0.6172	0.6157
Chile	Masculino	0.5895	0.5875	0.5794	0.5743	0.5728	0.5701	0.5668	0.5646	0.5598	0.5553
Brasil	Masculino	NA	NA	NA	0.5433	0.5416	0.5402	0.5399	0.5369	0.5348	0.5323
Argentina	Masculino	0.5141	0.5141	0.5129	0.5102	0.5105	0.5051	0.5030	0.5025	0.5030	0.5007
Costa Rica	Masculino	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.2079	0.5556	0.5589	NA
Perú	Masculino	NA	NA	NA	NA	0.4493	0.4759	NA	NA	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_6", range = "B8:M42",
      levels = c("Femenino", "Masculino"),
      labels = c("Femenino", "Masculino"), 
      label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Brasil: Persona que estuvo en ejercicio en la institución de educación superior en el año de referencia del censo. No se contabilizan las personas en situación de licencia. Costa Rica: Sólo personal del sector público. Perú: Universidades 2014-2015: Sistema de Recojo de Información (Ministerio de Educación) - Actualizado al 21 de marzo de 2018 con reporte del 71% y 79% de universidades, para los años 2014 y 2015, respectivamente. Solo se reporta información de educación superior universitaria (nivel 6).

3.3.7 Gasto total en educación superior en PPC

Definición: Monto de dinero gastado, en todos los sectores, en educación superior en un año determinado, expresado en poder de paridad de compra (PPC)

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_7", range = "B8:M22",
      levels = "Millones PPC", labels = "Millones PPC")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Brasil	Millones PPC	25966.451	30421.155	30378.469	34037.749	36541.742	40366.546	40946.233	40595.547	40717.64	40240.73
Argentina	Millones PPC	9693.493	10460.014	10864.218	10818.615	10608.019	11694.926	11724.045	14421.258	13032.36	NA
Chile	Millones PPC	7120.583	8334.897	9167.110	9361.019	9416.168	8223.984	10534.776	12312.862	NA	NA
Colombia	Millones PPC	9890.600	9933.657	10406.123	11290.748	12265.644	12683.895	13874.821	14841.615	NA	NA
México	Millones PPC	23535.508	23992.910	26263.562	25696.300	30719.452	31492.472	32533.143	29327.038	36448.94	NA
Perú	Millones PPC	1277.311	1387.762	1597.553	1925.229	2071.589	2220.597	2123.517	2283.091	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_7", range = "B8:M22",
      levels = "Millones PPC", labels = "Millones PPC", 
      label_y = label_number(suffix = "M"), row = vars(Tipo))

Argentina: Ejecución presupuestaria de los gastos corrientes y de capital. se reporta gasto de subsistema universitario, sector público. Brasil: Se reporta gasto del sector público. Chile: Corresponde al gasto total en instituciones educativas del nivel, las cuales pueden provenir de fuentes públicas o aportes privados. Colombia: Los valores están expresados en precios corrientes de cada año. México: Los valores financieros fueron desfasados un año debido al uso internacional: el año mencionado en estadística educativa se refiere al término del ciclo escolar y el año financiero se refiere al inicio del ciclo escolar.

3.3.8 Gasto total en educación superior en relación al PBI

Definición: Monto de dinero gastado, en todos los sectores, en educación superior en un año determinado, expresado en porcentaje del Producto Interno Bruto (PIB).

tabla(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_8", range = "B8:M22",
      levels = "Gasto en relación al PBI",
      labels = "Gasto en relación al PBI")

País	Tipo	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Brasil	Gasto en relación al PBI	0.0093	0.0102	0.0101	0.0109	0.0115	0.0134	0.0139	0.0135	0.0130	0.0122
Argentina	Gasto en relación al PBI	0.0132	0.0131	0.0133	0.0127	0.0126	0.0135	0.0132	0.0139	0.0126	NA
Chile	Gasto en relación al PBI	0.0228	0.0238	0.0245	0.0237	0.0233	0.0202	0.0247	0.0272	NA	NA
Colombia	Gasto en relación al PBI	0.0202	0.0186	0.0188	0.0191	0.0196	0.0201	0.0209	0.0214	NA	NA
México	Gasto en relación al PBI	0.0135	0.0126	0.0130	0.0124	0.0141	0.0141	0.0137	0.0119	0.0143	NA
Perú	Gasto en relación al PBI	0.0045	0.0045	0.0050	0.0057	0.0059	0.0062	0.0056	0.0057	NA	NA

grafico(data = "indicadores RICYT.xlsx", sheet = "3_8", range = "B8:M22",
      levels = "Gasto en relación al PBI",
      labels = "Gasto en relación al PBI", 
      label_y = label_percent(), row = vars(Tipo))

Argentina: Ejecución presupuestaria de los gastos corrientes y de capital. Brasil: Solo se reporta gasto público. Chile: Corresponde al gasto total en instituciones educativas del nivel, las cuales pueden provenir de fuentes públicas o aportes privados.