Determinar la existencia de una posible interacción entre el desarrollo humano y la formación de perfiles de competitividad en Colombia a partir de las variables implementadas en este trabajo. El modelo A muestra que el desarrollo humano afecta la formación de perfiles de competencia; mientras que en el modelo B la relación se invierte.
Marco teórico-conceptual de la relación entre Desarrollo Humano y perfiles de
Desarrollo Territorial y Local
De manera similar, Boisier (2001) sostiene que el desarrollo territorial tiene que ver con la escala geográfica y no con el contenido. El autor añade que el desarrollo territorial se entiende como un concepto relacionado con la idea de contenedor y no con la idea de contenido.
Aproximación teórica y medición del desarrollo humano
Es así como el desarrollo humano establece una ruptura con el pensamiento ortodoxo sobre la economía del desarrollo. En la literatura, se pueden encontrar observaciones críticas sobre el índice de desarrollo humano en dos niveles: conceptual y de implementación.
Aproximación teórica y medición de los perfiles de competitividad
- La medición de la competitividad
- Abordajes teóricos
Este nivel de análisis se evalúa mediante lo que se puede llamar el enfoque moderno de la competitividad. El Foro Económico Mundial es una de las organizaciones que construye indicadores para medir la competitividad.
Evolución teórica de los perfiles de competitividad y el desarrollo humano en
El autor afirma que la única forma sólida de lograrlo se basa en aumentar la productividad (Porter, 1990). En este sentido, el análisis estructuralista de la economía del desarrollo se centra en los desequilibrios característicos de la economía subdesarrollada y sus implicaciones dinámicas (Buzaglo, 1987).
Relación entre desarrollo humano y los perfiles de competitividad
- Apreciaciones finales sobre el desarrollo humano y la competitividad desde la
En este sentido, incluye otras formas de democratización de la vida económica -una mayor capacidad de intervenir en la formación de los procesos laborales- y un cambio en términos del papel asignado al Estado -que se vuelve más indirecto y cualitativo (Buzaglo, 1987) . ... Asimismo, la relación entre educación y competitividad ha sido ampliamente tratada en la literatura, ya que una buena educación es fundamental para determinar la posición económica de una nación en la medida en que facilita el crecimiento del ingreso necesario para aliviar la pobreza y mejorar la vida de las personas (Mundo ). Banco, 2000:92). Finalmente, se menciona que existen varios caminos hacia la competitividad, pero uno de los más probados es a través del desarrollo humano, considerando las inversiones en educación y salud como parte de los motores del crecimiento (IMC, 2005).
La perspectiva de desarrollo local se relaciona con el desarrollo humano a tal punto que se fomenta el desarrollo de las capacidades de la población. Las variables involucradas en el desarrollo humano, como la educación, la salud y la calidad de vida, promueven el desarrollo de los individuos, y en la medida que mejoran sus condiciones, ganan en mayor capacidad para sostener su desarrollo. Finalmente, se menciona que otra parte importante del desarrollo local son los activos intangibles como la información y los recursos humanos, por lo que se deben incentivar las mejoras en educación, ambos forman parte del índice.
Descripción de los Sistemas de Ecuaciones Estructurales (SEM)
Por otro lado, las variables manifiestas corresponden a variables observadas que pueden ser categóricas, ordinales o continuas (Ídem). Otro de los elementos que componen la presentación esquemática del SEM son las flechas que definen las relaciones entre las variables (Ibid.). Por otro lado, los errores representan otro tipo de variables que pueden asociarse con las variables observadas o con los factores especificados como variables dependientes (Kline, 2011).
Se utilizan algunas técnicas para estimar SEM dependiendo de la naturaleza del estudio a realizar. El propósito de PLS es maximizar la varianza de las variables dependientes que se explica por las variables independientes; Su estructura está integrada por el modelo de medición y el modelo estructural. El peso de las relaciones representa el segundo componente de la estructura SEM estimada por PLS, que se utiliza para estimar los valores de las variables latentes (Heanlein, 2004, citado en Gómez, 2011).
Marco Contextual de la Conformación de Perfiles de Competitividad y el
Caracterización geográfica y sociodemográfica de la zona de estudio
La configuración geográfica del territorio colombiano es importante a la hora de entender la distribución de la población, así como las actividades socioeconómicas. Por otro lado, es importante mencionar que las condiciones físico-naturales de Colombia provocan que el 73 por ciento de la superficie se ubique en zonas entre 0 y 1000 metros sobre el nivel del mar y el resto del área se ubique en los Andes o montañas. . pisos, es decir, por encima de los 1000 metros sobre el nivel del mar (Sánchez, 2001). Entre las variables que presionan al sistema económico nacional se encuentran las concentraciones urbanas de la población, la infraestructura, el equipamiento, entre otras.
En Colombia, el auge cafetalero entre 1890 y 1930 marca el hito más importante para la formación de las ciudades, especialmente de los asentamientos urbanos que se ubicaron en los dos flancos de la Cordillera central y oriental (Montoya, 2012). Este hecho de concentración y desequilibrios urbanos muestra su mayor profundidad cuando se analiza la distribución espacial de la población. Por otro lado, cabe destacar el caso de las regiones Amazonía y Orinoquía, ya que en ámbito territorial conforman el 57 por ciento del total nacional; mientras que estas regiones representan sólo el 5,4 por ciento de la población colombiana, siendo las regiones más despobladas de todo el país.
Desequilibrios regionales y departamentales
- Producto Interno Bruto (PIB)
- Índice de Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI)
- Índice de Desarrollo Humano (IDH) e Índice de Competitividad
- Otras variables que permiten identificar desequilibrios territoriales
- Los abordajes de la competitividad y el desarrollo humano en el contexto
- Algunas apreciaciones de la competitividad y el desarrollo humano desde el
- Algunas formas de mediciones y resultados generales de la competitividad y
Según Viloria (2009), los departamentos de Casanare, Meta y Arauca produjeron 132 millones de barriles de petróleo en 2005, lo que representó el 69% de la producción nacional. Para describir el comportamiento del desarrollo humano y la competitividad en Colombia se realizó un análisis del Índice de Desarrollo Humano Departamental con los criterios establecidos y aceptados por el PNUD y el Índice de Competitividad Global establecido en la escala de competitividad de los departamentos de Colombia. El caso de la región amazónica es de especial interés, ya que muestra un comportamiento homogéneo en términos del IDH.
Sin embargo, es pertinente mencionar que el desarrollo humano se toma como un componente de la competitividad. La primera discusión en el país sobre competencia en el marco de las reformas de apertura. En el caso de Colombia, la competitividad se mide de la forma menos controvertida, a través de la productividad (CONPES, 2008).
Internacionalización de la economía: se centra en la relación comercial de la ciudad con los mercados internacionales. En contraste, tres departamentos de la región Caribe (Sucre, Córdoba y Magdalena) y Cauca, así como los departamentos periféricos de Arauca y Caquetá, muestran un desempeño competitivo deficiente.
Metodología y fuente de datos
Modelos teóricos y datos analizados
El primero corresponde al impacto del desarrollo humano en los perfiles de competitividad; mientras que el segundo indica el impacto de los perfiles competitivos en el desarrollo humano. Los dos modelos teóricos en su conjunto están compuestos por un grupo de nueve variables latentes, algunas de las cuales son predictoras exógenas (EDU, SERPU, PROD) y otras endógenas (DH, PC, CALVI, SERFI, SAL e INFRA). En su conjunto, las nueve variables latentes se relacionan con 28 variables (o ítems) manifiestas involucradas como indicadores reflexivos en el caso de EDU, SERPU, PROD, CALVI, SERFI, SAL e INFRA e indicadores formativos en el caso de DH y PC. . constructos (ver Figura 3.1).
El uso de indicadores formativos y reflexivos Gómez (2011) menciona que una de las principales diferencias es que en el caso de los primeros, la omisión de alguna de las variables implica que se omite parte de la variable latente y afecta el significado del indicador. . En palabras de Lévy Jean-Pierre y colegas, un cambio en la variable total no significa necesariamente uno en cada uno de los indicadores; Sin embargo, un cambio en los indicadores de formación conllevará un cambio en la variable total." F10)- Índice de Densidad Industrial (B3)- Tasa de Dependencia Demográfica (F11)- Índice de Especialización Industrial (B4)- Densidad de Población.
Pertinencia de los dos modelos analizados
- Análisis del modelo de medidas
- Análisis del modelo estructural
En la Tabla 3.4 se describen los resultados obtenidos en términos de evaluación de consistencia interna basada en la Confiabilidad Compuesta (CR), indicando que todas las variables. De igual forma, en la Tabla 3.5 se muestra que todas las variables latentes cumplen con el criterio de validez convergente al presentar valores mayores a 0,5. La tabla 3.5 muestra los valores de la raíz cuadrada de AVE. Para concluir la evaluación del modelo de medición se incluye la matriz de correlación de las variables latentes.
El cual representa valores mayores a cero en el Modelo A y Modelo B; Lo anterior confirma el alto poder predictivo para la estimación de variables endógenas en ambos modelos de investigación (Tenenhaus, 1999). Los valores obtenidos corresponden a 0,7633 en el modelo A y 0,7601 en el modelo B; Estos valores indican un ajuste amplio ya que son superiores a 0,36. Finalmente, se presentan los resultados de la estimación del modelo de ecuaciones estructurales bajo las dos especificaciones propuestas.
Resultados
En cuanto a los resultados de la evaluación y la confiabilidad de las variables latentes, se encontró que todas las variables tomadas en cuenta en los dos modelos cumplen con la regla de explicar una parte sustancial de la varianza de sus indicadores (al menos 50 %). . Al ingresar todos los indicadores propuestos en la Tabla 3.1, resultó que varios de ellos no cumplían con los criterios necesarios para ser considerados válidos dentro del modelo. Esto fue determinado por la regla general de aceptar ítems con cargas estandarizadas iguales o superiores a 0,707. . Los resultados de la evaluación de la coherencia interna de las medidas fueron satisfactorios; La confiabilidad compuesta de todas las variables latentes fue superior al valor establecido.
Sin embargo, los resultados obtenidos con el Alfa de Cronbach muestran una falta de confiabilidad en los constructos PROD e INFRA. Finalmente, los resultados obtenidos del modelo estructural muestran que los constructos expresan un amplio poder predictivo de sus respectivos modelos de estudio. En tanto, los valores del coeficiente de Stone-Geisser (Q2) fueron mayores a cero en ambos modelos;
Conclusiones
Alkire, Sabina, 2010, “Desarrollo humano: definiciones, críticas y conceptos relacionados” en Informes sobre desarrollo humano, OPHI, Documento de trabajo 36. Cabrera, Joan Oriol, 2006, “Teoría y práctica del desarrollo: cambios en las variables de la ecuación del desarrollo en los últimos 50 años”, en la Revista CLAD Reforma y Democracia, núm. Hounie, Adela; Pittaluga, Lucía; Porcilé, Gabriel; y Scatolin, Fabio, 1999, “CEPAL y las nuevas teorías del crecimiento”, en Revista CEPAL, no.
Análisis de la relación entre competitividad y desarrollo humano en México”, en Revista CLAD Reforma y Democracia, Caracas. Ospina Bozzi, Sonia "Globalización y desarrollo local: hacia una perspectiva municipal", en Revista de Estudios Sociales, n° Ranis, Gustav y Steward, Frances, 2002, "Crecimiento económico y desarrollo humano en América Latina", en Revista CEPAL, n° .
