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Vol. 44 (09) 2023 • Nov-Dic • Art. 2
Recibido/Received: 22/09/2023 • Aprobado/Approved: 30/10/2023 • Publicado/Published: 30/11/2023
DOI: 10.48082/espacios-a23v44n09p02
El impacto de la educación superior en la competitividad
económica de México
The impact of higher education on México´s economic competitiveness
SALAZAR, José R.
1
DÍAZ, Manuel 2
MACÍAS, Rubén 3
Resumen
La presente investigación tiene por objeto correlacionar y explicar la interrelación existente entre la
educación superior y la competitividad económica en México. La correlación resultante infiere una
fuerza de asociación positiva entre la educación y la economía; con un nivel de confianza del 99%. Así
mismo, el modelo de regresión lineal implementado sugiere que al incrementar la población con
educación superior en México genera un superávit económico; explicado bajo un coeficiente de
determinación del 34.06%.
Palabras clave: Educación superior, competitividad económica, regresión lineal
Abstract
This research aims to correlate and explain the relationship between higher education and economic
competitiveness in Mexico. The resulting correlation implies a positive association between education
and the economy, with a confidence level of 99%. Likewise, the linear regression model implemented
suggests how increasing the population with higher education in Mexico generates an economic surplus;
explained by a coefficient of determination of 34.06%.
Key words: Education, competitiveness, linear regression
1. Introducción
La educación ha sido considerada durante largo tiempo como un bien que lleva al hombre a producir más. Desde
la antigua Grecia, Platón señalaba la relevancia de educar a los ciudadanos; a pesar de estas afirmaciones, la idea
de educar al hombre para hacerlo más productivo no se estableció como un papel fundamental en el
pensamiento económico hasta mediados del siglo XX con los trabajos del capital humano de Denison, Solow,
Kuznets y Schultz (Tedesco, 1984).
1
Alumno de tiempo completo de la UAA en el Doctorado en Ciencias Administrativas por parte del SNP del CONACYT. Centro de Ciencias Económicas y
Administrativas. Universidad Autónoma de Aguascalientes. México. Correo: rodrigogts@hotmail.com
2 Profesor investigador de tiempo completo en el Departamento de Economía de la UAA y miembro del SNI en México. Centro de Ciencias Económicas y
Administrativas. Universidad Autónoma de Aguascalientes. México. Correo: m.diaz.uaa@gmail.com
3 Jefe del Departamento de Economía por la UAA y miembro del SNI en México. Centro de Ciencias Económicas y Administrativas. Universidad Autónoma
de Aguascalientes. México. Correo: ruben.macias@edu.uaa.mx
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La competitividad es un asunto que nos debe importar a todos, si no somos más competitivos que otros países
en algún giro, seremos dominados por aquellos países que sí lo son. Los países más exitosos nos están dominando
económicamente y no revertiremos esta situación si no realizamos acciones para ser más competitivos. Nuestra
realidad es que somos menos avanzados que otras regiones y aunque parece que estamos conscientes al
respecto no hemos hecho nada por mejorar. Esta situación no solo nos condena a ser proveedores de materias
primas o a trabajos menos calificados, sino también nos aleja de ser un país con riqueza (Fonseca, 2015).
Un pueblo bien educado y capacitado resulta vital para el bienestar de la económico y social de una nación. La
educación ejerce un efecto esencial para dotar a al ser humano las capacidades, los conocimientos y las
habilidades requeridas para contribuir de forma eficiente con el bien común y con la economía. De acuerdo con
la OCDE, los mexicanos cuentan con un promedio de 15.4 años en el sistema educativo entre los 25 y los 34 años,
valor inferior que el promedio de 18 años de dicho organismo, situándose en el nivel más bajo de la organización
(Organización para la Cooperación y Desarrollo económicos [OCDE], 2022).
El termino competitividad tiene sus inicios dentro de los principios del comercio internacional, fundado en las
teorías de la ventaja absoluta de Adam Smith en 1776 y posteriormente en la teoría de la Ventaja comparativa
de D. Ricardo en 1817. La teoría económica clásica postula que los países que manufacturan una mayor cantidad
de productos para el consumo y los intercambian en un medio con economías abiertas al libre mercado, elevan
su competitividad al ganar posición en el mercado; además de generar mayores utilidades debido a la
especialización de aquellos productos que se manufacturan a un menor costo relativo, debido al eficiente manejo
de recursos destinados a su producción (Huber & Mungaray, 2017).
1.1. Educación
La educación es una dimensión fundamental de la competitividad económica de una población, ya que en ella
radica la posibilidad de que las naciones desarrollen mayores indicadores de productividad, progreso técnico y
crecimiento económico; permitiendo reducir las tasas de pobreza e inequidad. La educación, aparte de brindar
beneficios personales, también produce efectos que promueven la integración social y ayuda en la generación
de rentas futuras. Cabe destacar que el vínculo que existe entre la educación y el crecimiento económico de las
naciones no se forma de manera automática, ni causal, debido a que un aumento en la cantidad y calidad en la
educación, por sí misma no asegura una mayor competitividad si no que propicia las capacidades y habilidades
que facilitan dicho efecto (Mosquera, 2011).
La economía fundamentada en la educación se erige como un nicho de estudio relativamente moderno, ya que
apenas se creó a mediados del siglo XX. A pesar de esto, se ha ido extendiendo conforme ha crecido el interés
por la educación dentro de la economía globalizada, a razón del incremento en la producción de bienes y servicios
(Carnoy, 2006). El Capital humano se define como el stock de conocimientos que genera, fomenta y almacena
cada individuo en su camino universitario o de formación profesional; la disyuntiva que existe entre la mano
obrera y el capital humano subyace en que la mano obrera se evalúa por la capacidad física y el capital humano
por la capacidad cognitiva, lo que implica la acumulación de conocimientos, atributos y habilidades (Torres,
2009).
Desde los tiempos de los economistas clásicos ha estado vigente la inquietud por el nexo existente entre la
educación y el desarrollo económico. Sin embargo, no fue hasta hace unas décadas cuando empezó a presentarse
un enfoque especial sobre este asunto. La manifestación no es excesiva si se examina que la incursión de los
economistas en el marco educativo no sólo incidiría en los argumentos que se suscitan en su núcleo, sino que
contribuye al nacimiento de la visión neoclásica de la economía, brindando un significado inédito hasta ese
instante en la disciplina (Morduchowickz, 2004).
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1.1.1. Indicador de la educación
De acuerdo con la Organización para la Cooperación y Desarrollo económicos (OCDE, 2022) poseer una educación
de calidad acrecienta en buena proporción la posibilidad de encontrar un mejor trabajo e incrementa la
probabilidad de obtener mejores ingresos. Conseguir una acreditación de educación superior o terciaria supone
una gran relevancia en todas las naciones, ya que los atributos o competencias requeridos en el mercado de
trabajo actual se basa cada vez en mayor medida en la obtención de conocimientos. Por consiguiente, el
porcentaje de la población con educación superior señalan con precisión si una nación se encuentra capacitando
a sus jóvenes para cumplir con los requerimientos mínimos necesarios del presente mercado de trabajo. En
México, el 27.1% de los habitantes entre 25 y 34 años de edad ha culminado con sus estudios de educación
superior, cifra inferior a la media de la OCDE que va del 47.1% y uno de los porcentajes más bajos de las naciones
pertenecientes a la OCDE.
Por lo que tomaremos como indicador a “la población con educación terciaria” que se define como la tasa de
personas adultas entre 25 y 34 años que ha completado el nivel educativo superior. Esto incluye tanto a
programas académicos que conducen a la investigación avanzada, como a programas profesionales altamente
calificados que conducen al mercado laboral. En medida que la integración económica mundial y la innovación
siguen moldeando las necesidades de los mercados de trabajo alrededor del mundo, la demanda de capital
humano con bases sólidas de conocimientos y habilidades especializadas continúa aumentando
exponencialmente (IDEM)
1.2. Competitividad
Dado el auge de la competitividad resulta oportuno cuestionarse si se trata de una tendencia de estudio o es una
consecuencia dinámica de la época actual. Bajo estas suposiciones resulta imposible preguntarse como hicieron
en el pasado las empresas y los países para lograr sobresalir entre sus pares. Para dar repuestas hay que partir
de la idea de competencia, la cual es tan antigua como el ser humano mismo; desde que el ser humano convive
en grupo se ha visto impuesto a acoger comportamientos que permitan sobresalir e imponerse sobre otros, así
los individuos han competido por naturaleza propia para ganar la disputa de espacios y bienes. No obstante, la
competencia no es exclusiva de los seres humanos, también compiten las organizaciones y los países, cuando al
converger en un libre mercado intentan imponerse unos sobre otros a través de habilidades, atributos o
capacidades diferenciadoras (Peñaloza, 2005).
En la actualidad no compiten únicamente las empresas entre sí, también compiten sus sistemas de gestión y de
organización, ya que si bien, las empresas son la piedra angular de la competitividad y la innovación, hay que
considerar las redes bajo las cuales se encuentran vinculadas; que incluyen tanto a sus proveedores, al sistema
financiero, al sistema educativo, a la innovación, la infraestructura y un gobierno eficiente con sus recursos
disponibles. De esta manera, la competitividad es producto de una interrelación dinámica y compleja entre dos
niveles principales de agregación económica, bajo este supuesto la competitividad se considera “Sistémica” y
dichos niveles de agregación son el macroeconómico y el microeconómico (Benavides & Muñoz, 2004); que son
descritos a continuación:
El Nivel Microeconómico: La competitividad a nivel microeconómico se conceptualiza como la habilidad de
suministrar bienes y servicios de igual o mejor manera que la competencia. Gómez (1994) afirma que la
competitividad empresarial es la habilidad de producir más a menor costo y con mayor calidad que los demás.
La microeconomía enseña que una empresa puede ser competitiva si se mueve a la posición óptima en la cual
reduce sus costos, manteniendo sus niveles de producción. Así, desde una dimensión micro, las empresas buscan
producir con mayor calidad, eficiencia, flexibilidad y con el afán de ser reactivos ante cualquier circunstancia
(Benavides & Muñoz, 2004).
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Nivel Macroeconómico: El nivel Macroeconómico realiza presión sobre las organizaciones a través de exigencias
de eficiencia y desempeño (Benavides & Muñoz, 2004). Mientras que, Fajnzylber (1988) sostiene que la
competitividad de un país radica en la capacidad de expandir y sostener su contribución en el mercado
internacional, además de incrementar el grado de bienestar dentro de sus habitantes; esto requiere el aumento
de la productividad y por tanto la adhesión del progreso técnico. Peñaloza (2005) converge afirmando que una
nación es altamente competitiva, si bajo las circunstancias del mercado actual, es apto de incrementar su
contribución tanto en el mercado nacional como el mercado exterior, optimizando el ingreso y la calidad de vida
de sus ciudadanos.
1.2.1. Indicador de la competitividad económica
Tomando como base los niveles de competitividad ya mencionados y la teoría moderna de la competitividad
podemos deducir que la prosperidad de una nación se encuentra en función de la productividad. La presente
investigación se enfoca en mayor medida en como las distintas estrategias instituidas por el estado inciden sobre
el ambiente macroeconómico, permitiendo incrementar la producción de bienes y servicios; medidos a través
del Producto interno bruto, además de aumentar la participación nacional de productos en mercados
internacionales.
Para homologar el indicador de productividad en la economía de México con relación a otros estudio, decidimos
utilizar el PIB per cápita que es el coeficiente del PIB entre el número de habitantes (Banco mundial [BM], 2021).
Además de utilizar el PIB real a precios constantes del 2010, dejando de lado el efecto económico de la inflación
y enfocarnos exclusivamente en el superávit o déficit de la producción mexicana.
Jones (2009) menciona que el fin del PIB subyace en cuantificar bajo un método sistemático la producción de
bienes y servicios de un país con una medida única de la actividad económica agregada. El PIB relaciona la
producción agregada, con los ingresos obtenidos por los miembros de una economía y con el gasto total
efectuado. En una de las relaciones contables más hermosas de la economía; donde la producción es igual a la
renta total e igual al gasto total.
2. Metodología
La presente investigación se guiará mediante una ruta cuantitativa, de acuerdo con Sampieri & Mendoza (2018)
los estudios cuantitativos refieren a un cumulo de procesos sistematizados de forma secuencial, que buscan
comprobar hipótesis, el proceso es secuencial y cada fase precede a otra de manera, de manera que no podemos
suprimir pasos y el orden debe ser riguroso. Las variables cuantitativas se identifican por la existencia de una
unidad de magnitud numérica, que pueda medirse a través de unidades ponderadas con algún instrumento
válido y confiable (Rendón et al., 2016).
El estudio posee alcances correlaciones y explicativos, que de acuerdo con Sampieri & Mendoza (2018) el alcance
correlacional se define como aquel que “tiene como finalidad conocer la relación o grado de asociación que
exista entre dos o más conceptos, categorías o variables en una muestra o contexto en particular” (p.109).
Mientras que, las investigaciones explicativas van un paso más lejano de la descripción de distintas
fenomenologías o de las relaciones que acontecen entre los mismos, estos estudios se encuentran orientados
hacia contestar las causas y los efectos de los fenómenos de cualquier tipo. Como su nombre lo manifiesta, su
propósito radica en explicar por qué acontece un fenómeno y bajo qué circunstancias ocurre o el por qué se
relaciona o depende de otras dimensiones de estudio.
Seguiremos la estrategia de un muestreo no probabilístico, donde la elección de las unidades o periodos en
nuestro caso no depende de la probabilidad, si no en función con factores asociados a las propiedades y el
contexto de la investigación; que en nuestro caso la selección de la temporalidad del estudio dependió de la
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disponibilidad de los mismos. Además, siguió un diseño no experimental, que se define como aquel que se realiza
sin manipular deliberadamente las variables, lo que se realiza es observar y medir fenómenos en su entorno
natural. Recabando los datos en distintos puntos en el tiempo a través de un análisis longitudinal, los cuales
otorgan información sobre como los conceptos, variables o fenómenos evolucionan a través del tiempo
observando las posibles causas y efectos que generan (Sampieri & Mendoza, 2018).
Las pruebas de hipótesis son suposiciones que pueden o no ser verdaderas, pero que se adoptan
provisionalmente hasta juntar datos suficientes que sugieran lo contrario y sus pasos a seguir acorde con Dagnino
(2014), son los siguientes:
- Formulación de hipótesis: La “hipótesis alternativa” (Ha) es el efecto que “si” existe y es distinto de 0 y
se contrasta con la “hipótesis nula” (Ho) que supone que el efecto “no” existe.
- Pruebas estadísticas: Primero realizaremos la prueba de “Kolmogorov-Smirnov” para conocer si nuestros
datos se distribuyen de manera normal o no, conociendo la forma de la distribución sabremos si
podremos utilizar pruebas paramétricas o no paramétricas. En caso de ser pruebas paramétricas,
utilizaremos el coeficiente de correlación de “Pearson” para conocer el grado de asociación y el modelo
de regresión lineal por “Mínimos Cuadrados Ordinarios” para predecir el impacto que sufre la
competitividad económica en función del incremento de la tasa de la población con educación superior.
- Significancia: Utilizaremos el “Valor P” para establecer la probabilidad de que el efecto esperado ocurra,
es decir, la probabilidad de acertar o equivocarse en las suposiciones realizadas al generalizar un
resultado con respecto a la muestra poblacional seleccionada.
La variable independiente para la ejecución de las pruebas de hipótesis fue la tasa de la población con educación
superior o terciaria en México; con datos recabados de manera longitudinal del año 1997 al 2021, a partir de las
bases de datos de la “Organización para la cooperación y el desarrollo económico” (OCDE). Como variable
dependiente seleccionamos el PIB Per cápita, debido a que es el indicador idóneo del aumento o disminución en
la producción de bienes y servicios de una nación; con datos recabados de manera longitudinal del año 1997 al
2021 a partir de las bases de datos del Banco Mundial (BM, 2022).
Para la ejecución del análisis estadístico se utilizó el software STATA, en el cual en primera instancia se
implementó la prueba “Kolmogorov-Smirnov” para proyectar el uso de pruebas paramétricos o no paramétricas
en función de la configuración de la distribución de los datos; en segunda instancia la prueba de correlación de
“Pearson” junto con el nivel de significancia (Valor P) para conocer la magnitud y dirección de la asociación,
además del grado de confiabilidad del estudio; en tercera instancia el modelo de regresión lineal por “mínimos
cuadrados ordinarios” junto con las pruebas de heterocedasticidad y autocorrelación, para poder predecir
valores futuros de la competitividad económica en función de la educación superior; en última instancia, el
coeficiente de determinación (r2) para conocer el grado en que el aumento de la educación superior en México
explica a la competitividad económica nacional.
3. Resultados y discusión
El diseño de la muestra de nuestros datos es de corte longitudinal; ya que se recabaron los datos con una
temporalidad anual entre los periodos que comprenden los años que van 1997 al 2021, como se muestra en la
Tabla 1. Lo que permitirá realizar inferencias sobre el efecto que genera la varianza en la educación superior
sobre la competitividad económica, los datos recabados para nuestra investigación acorde con su procedencia
son de tipo secundarios, que se definen como datos empíricos ya elaborados que son procesados para adaptarse
a nuestro estudio. Las fuentes de nuestras variables de estudio se recopilaron a partir de las bases de datos de
la OCDE y del Banco Mundial.
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Tabla 1
Datos recolectados sobre la educación
superior y el PIB per cápita en México
Año
Educación
superior
PIB
Per cápita
1997
16.73
8168.92
1998
16.66
8461.49
1999
16.28
8567.08
2000
17.45
8861.87
2001
18.09
8702.98
2002
18.56
8580.89
2003
18.90
8587.09
2004
19.47
8801.32
2005
14.92
8877.85
2006
15.65
9142.80
2007
16.29
9214.35
2008
16.38
9181.40
2009
17.24
8568.62
2010
17.70
8878.56
2011
18.79
9076.30
2012
20.03
9280.26
2013
20.86
9282.99
2014
20.31
9426.32
2015
20.81
9616.65
2016
21.79
9751.57
2017
22.56
9842.40
2018
23.36
9945.78
2019
23.59
9819.53
2020
25.29
8922.61
2021
27.06
9255.21
Fuente: Elaboración propia a partir de las bases
de datos de la OCDE y del Banco Mundial
3.1. Bondad de ajuste
Las pruebas de bondad de ajuste se utilizan para cotejar si los datos de la muestra proceden de un determinado
tipo de modelo de probabilidad o distribución. En conclusión, las pruebas de bondad de ajuste permiten
comprobar que tipo de disposición sigue la muestra de nuestros datos y por ende nos sugiere si debemos utilizar
pruebas paramétricas o no paramétricas (Saldaña, 2016). La prueba “Shapiro-Wilk” es una prueba de normalidad
que posee una gran potencia estadística, su base estadística se basa en una gráfica de probabilidad en la que
contempla el ajuste de las observaciones sobre los valores esperados de una regresión lineal hipotetizada, en el
que su estadístico “W” se refiere al coeficiente de dos estimadores de la variabilidad de una distribución normal.
Este estadístico ha mostrado resultados eficaces en muestras que poseen entre 20 y 50 observaciones (Pedrosa
et al., 2015); coincidiendo con los parámetros de nuestra muestra que son de 25 observaciones.
El planteamiento de hipótesis conforme a la normalidad de la muestra con relación a la prueba Shapiro-Wilk, son
las siguientes:
- Ho: “El error se distribuye de manera normal” (P>0.05).
- Ha: “El error NO se distribuye de manera normal” (P<0.05).
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Tabla 2
Prueba de Shapiro-Wilk para identificar la distribución de la muestra
Fuente: Elaboración propia a partir del software STATA
Como se muestra en la Tabla 2, nuestro Valor de probabilidad de la Z es mayor a P=0.05 con un valor P de
0.05667; por lo que debemos aceptar nuestra hipótesis nula, la cual afirma que el error se distribuye de manera
normal. Nuestro modelo cumple con el supuesto de normalidad, de modo que debemos aplicar pruebas
paramétricas para alcanzar los efectos previstos en nuestra investigación. Dichas pruebas son el coeficiente de
correlación de “Pearson”, la prueba de “Valor P” de significatividad, la regresión lineal por “Mínimos cuadrados
ordinarios”, la prueba de “heterocedasticidad” y la prueba de “autocorrelación”; para conocer la magnitud del
efecto y la eficiencia del modelo propuesto.
3.2. Correlación
El coeficiente de correlación de Pearson se puede explicar como una prueba estadística que tiene por objeto
analizar el grado de asociación entre dos variables medidas por intervalos; la prueba como tal no contempla a
una variable como dependiente y a otra como independiente, ya que no examina la causalidad y la noción “causa-
efecto” se establece concorde con la revisión literaria (Sampieri & Mendoza, 2018).
Una vez planteadas las hipótesis, es preciso determinar el margen de equivocación que estamos dispuestos a
tolerar, dicho margen es llamado como el valor de significación que se calcula con un valor P y generalmente se
fija con un valor menor a 0.05; este valor desacredita que los efectos observados puedan imputarse al azar. Un
intervalo de confianza es un recorrido de valores donde se localiza un parámetro poblacional con cierto grado
de confianza; es decir, si se repite el mismo estudio en las mismas circunstancias, pero con diferentes muestras
en el caso más común con un intervalo del 95%; en 95 ocasiones se obtendría el resultado esperado y en 5
ocasiones otro resultado (Clark, 2004).
Tabla 3
Correlación y significatividad entre la educación
y la competitividad económica
Fuente: Elaboración propia a partir del software STATA
En la tabla 3, se aprecia que la fuerza o el grado de asociación existente entre la educación superior y la
competitividad económica en términos del PIB Per cápita es equivalente a un coeficiente de correlación r =
0.5836, por ende, existe una fuerza con magnitud media y positiva de la educación superior con respecto a la
competitividad. Así mismo, se obtuvo un valor P= 0.0022 por lo que se desacredita que los efectos observados
puedan atribuirse al azar, con esto podemos rechazar nuestra Hipótesis nula (Ho) la cual menciona que no existen
diferencias significativas entre grupos. De modo que al aceptar nuestra Hipótesis alternativa (Ha), podemos
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inferir que una tasa mayor de la población mexicana con educación superior se relaciona de manera positiva y
significativa sobre la competitividad económica en términos del PIB per cápita.
3.3. Coeficiente de determinación
Cuando el coeficiente “r de Pearson” se eleva al cuadrado se obtiene el “coeficiente de determinación” y el
producto infiere el porcentaje de variación de una variable con relación a la otra, es decir el nivel de explicación
entre variables (Sampieri & Mendoza, 2018). Por tanto, si elevamos nuestro coeficiente de correlación r= 0.5836
al cuadrado; obtendremos nuestro r2 o coeficiente de determinación el cual es equivalente a r2= 0.3406. De modo
que, nuestro coeficiente de determinación infiere que el incremento de la competitividad económica en México
se explica en un 34.06% debido al incremento en la tasa de la población con educación superior o terciaria; por
lo que al implementar estrategias gubernamentales que apuesten por la educación superior en México,
devengaría un incremento favorable hacia la economía nacional.
3.4. Regresión lineal
La regresión lineal es un modelo estadístico que sirve para evaluar los efectos de una variable sobre otra, se
encuentra estrechamente ligada con el coeficiente de correlación de Pearson y de Spearman; representando una
extensión de la correlación y puede asumir el grado de causalidad. Cuenta con facultad de predicción de los
valores de una variable a partir de las observaciones conocidas de la otra, mientras mayor sea el coeficiente de
correlación, mayor será su capacidad predictiva. La regresión lineal se fundamenta con base en un histograma
de diseminación de los datos, el cual se enfoca en una gráfica donde se enlazan los marcadores de dos variables
en los ejes cartesianos “X” y “Y” (Sampieri & Mendoza, 2018).
Acorde con los valores alcanzados en la Tabla 4 de la presente regresión lineal, podemos estimar que un
incremento del 1% de aumento en la población con educación superior o terciaria en México, generará un
superávit de 88.36 dólares anuales en el PIB Per cápita nacional; de modo que, mientras mayor sea el porcentaje
de la población con educación superior o terciaria en México, tendrá como resultado un incremento en la
generación de riqueza nacional. Siendo el estudio significativo al 99% debido a que cuenta con un valor P menor
a 0.01, por lo que el estudio descarta que los resultados obtenidos se pueden atribuir al azar; es decir que si se
repite el mismo estudio en las mismas condiciones en el 99% de los casos se obtendrá el resultado esperado y
en una ocasión otro resultado. En la figura 1 se visualiza el modelo econométrico donde se visualiza la relación
positiva que existe entre la educación superior y la competitividad económica (PIB Per cápita) en la cual se aprecia
el incremento exponencial del PIB per cápita en función del aumento de la población con educación superior o
terciaria.
Tabla 4
Regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios
Fuente: Elaboración propia a partir del software STATA
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Figura 1
Modelo de regresión lineal entre la educación superior y el PIB per cápita
Fuente: Elaboración propia a partir del software STATA
3.5. Homocedasticidad y heterocedasticidad
En estadística inferencial se menciona que un modelo predictivo exhibe homocedasticidad en el momento en
que la varianza del error no observable entre variables se distribuye de manera constante. Mientras que la
Heterocedasticidad se suscita cuando las varianzas de los errores no son constantes en las observaciones
obtenidas, las principales consecuencias de la heterocedasticidad es el error en el cálculo de la matriz de
varianzas y covarianzas de los estimadores del modelo de mínimos cuadrados ordinarios, resultando en
estimadores insesgados pero ineficientes; es decir, ya no proporcionaran la varianza mínima de los residuos
(Woolridge, 2010). En las pruebas para probar la homocedasticidad el planteamiento de hipótesis es el siguiente
(Granados, 2011):
- Hipótesis nula (Ho): “Cuando el valor p > 0.05 existe homocedasticidad”.
- Hipótesis alternativa (Ha): “Cuando el valor P < 0.05 existe heteroscedasticidad”.
La tabla 5 confirma que al ser nuestro valor P igual a 0.2258 y siendo mayor a 0.05; podemos aceptar nuestra Ho,
que determina la existencia de homocedasticidad o constancia de los residuos en nuestra regresión lineal, por lo
que la predicción de nuestro modelo es eficiente.
Tabla 5
Prueba de homocedasticidad de Breusch-Pagan
Fuente: Elaboración propia a partir del software STATA
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3.6. Autocorrelación
La autocorrelación es un caso partículas de los modelos de regresión lineal, que se genera cuando las
perturbaciones del modelo manifiestan altas correlaciones entre ellas. La autocorrelación presume que la matriz
de varianzas y covarianzas de los residuos presentan numerales distintos de cero en los componentes que se
encuentran fuera de la diagonal principal. Por lo general, la autocorrelación se encuentra asociada con datos de
series de tiempo y sus consecuencias son (Gujarati & Bernier, 2004):
- La regresión por MCO es lineal e insesgada, pero no de varianza mínima y existen otros estimadores más
eficientes.
- Los intervalos de confianza y los estadísticos usuales para la contraposición de hipótesis no son los más
eficientes.
- El coeficiente de determinación (r2) se encuentra sesgado.
La prueba de autocorrelación de “Breusch-Godfrey” menciona que cuando el valor P es menor a 0.05 se acepta
la hipótesis nula; la cual afirma que “no” existe autocorrelación en la varianza de las perturbaciones del modelo.
Mientras que cuando el valor P es mayor a 0.05 se procede a aceptar la hipótesis alternativa, la cual afirma que
si existe autocorrelación en la varianza de las perturbaciones del modelo (Beltrán et al., 2020).
Como se aprecia en la Tabla 6 al ser nuestro Valor P equivalente a 0.0019 y al ser menor a un valor P<0.05, indica
que no existe autocorrelación por la prueba de Breusch-Godfrey en nuestro modelo; es decir, que las partículas
de obtenidas entre la matriz de varianzas y covarianzas de las perturbaciones entre la educación superior y la
competitividad económica (PIB per cápita), presentan valores diferentes de cero en los componentes que se
encuentran fuera de la diagonal principal.
Tabla 6
Prueba de Breusch-Godfrey de autocorrelación
Fuente: Elaboración propia a partir del software STATA
3.7. Discusión
A finales del siglo XVIII Adam Smith indico que una de las relevantes cuestiones de la fragmentación social se
debe a la especialización y la capacitación de la fuerza laboral. Marshal en 1890 consideró a la educación como
el aprendizaje en el puesto de trabajo que permitía la eficiencia industrial; por su parte, Fisher en 1920 considero
que el fruto de la educación permitía generar ingresos, considerando la acumulación de conocimientos como
capital. En 1956 Solow cimento las bases del modelo de crecimiento económico exógeno, en su análisis
determino como el capital financiero, la tierra y el aumento de la fuerza de trabajo explicaban solamente el 50%
del crecimiento económico observado; de esta manera sugirió que las variables del crecimiento endógeno
relativas a la educación, el stock de conocimientos y la productividad; explicaban el otro 50% del crecimiento
económico observado (Mosquera, 2011).
Desde las primeras investigaciones relacionadas con el nexo existente entre la educación y la economía, la
discusión ha girado en torno a la relación de causalidad entre ambas variables; de forma que, si el fomento de la
educación de un país es el resultado del crecimiento económico o si, en cambio, la educación contribuye a dicho
crecimiento económico (Coopers & Lybrand, 1996). Resulta pertinente señalar también las posturas antagónicas
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relacionadas con la educación y la competitividad económica; Doeringer en 1971 con su teoría dualista y Piore
en 1975 con su teoría de los mercados segmentados, consideraron que es exclusivamente la experiencia
profesional la que tiene un efecto en la formación del capital humano y el desarrollo económico, excluyendo así
a la educación como factor de producción y generación de riqueza (Doeringer & Piore, 1975).
Con nuestra investigación implementada bajo el contexto mexicano, podemos inferir que el argumento sobre la
relación positiva existente entre la educación y la competitividad económica es verdadero. Ya que las distintas
pruebas estadisticas realizadas sugieren que existe un grado significativo y positivo de asociación entre la
educación y el aumento en la competitividad económica. Así como, un modelo predictivo favorable hacia el
fomento de una mayor y mejor educación hacia la obtención de un superavit económico nacional; el modelo
realizado fue eficiente conforme a las pruebas de normalidad y dispersión de los residuos. Por ultimo, la
educación explica en un 34.06% el crecimiento económico nacional de los últimos 25 años.
4. Conclusiones
La educación superior y la competitividad económica en México se encuentran estrechamente ligadas; se destaca
como la educación superior no solo beneficia a nivel personal a la población, sino que también propicia las
capacidades que favorecen la competitividad económica nacional. Es de resaltar que la competitividad se puede
dividir en distintos niveles de agregación que van desde un nivel macroeconómico hasta uno microeconómico,
subrayando la importancia que tiene la educación superior como estrategia clave y forma de capital hacia el
incremento de la participación de la economía nacional en mercados internacionales a través de una mayor
producción de bienes y servicios; medidos a través del producto interno bruto per cápita.
Con base a las pruebas estadísticas aplicadas podemos concluir que la investigación cuenta con normalidad en
la muestra conforme a la prueba de “Shapiro-Wilk”, que sugiere la utilización de pruebas paramétricas. Por ende,
procedimos a relacionar nuestras variables a través del coeficiente de correlación de “Pearson” (P. paramétrica),
donde obtuvimos un r= 0.5835 que infiere una asociación positiva entre la educación y la competitividad;
obteniendo un “Valor P< 0.01” con un intervalo de confianza de nuestra investigación del 99%. Por su parte el
modelo de regresión lineal por “MCO” (P. paramétrica) nos infiere que por cada aumento del 1% de la población
con educación superior, el PIB per cápita gozará de un superávit de 88.36 dólares anuales; estableciéndose como
un modelo eficiente al contar con homocedasticidad y no autocorrelación en los residuos. Por último, se deduce
que a través del coeficiente de determinación “r2” que la educación explica en un 34.06% el aumento del PIB Per
cápita en México.
Por lo que podemos concluir en que la educación tiene un efecto positivo, significativo y fundamental en la
economía nacional, y a su vez, la educación se manifiesta como una forma de inversión que sirve en primera
instancia para incrementar las rentas personales y en segunda instancia permite incrementar las capacidades y
habilidades que propician el aumento de la productividad en México; generando así ventajas comparativas que
fomentan la competitividad y el crecimiento económico nacional.
Referencias bibliográficas
Banco Mundial (2022). Gasto en investigación y desarrollo (% del PIB). Recuperado
de https://datos.bancomundial.org/indicator/GB.XPD.RSDV.GD.ZS
Benavides, S., Parada, A., & Muñoz J. (2004). El enfoque de competitividad sistémica como estrategia para el
mejoramiento del entorno empresarial. Economía y sociedad, 119-137.
https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/economia/article/view/1097/1021
ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea) - Revista Espacios – Vol. 44, Nº 09, Año 2023 • Nov-Dic
SALAZAR J.R. et al. «El impacto de la educación superior en la competitividad económica de México»
Pag. 24
Beltrán-Ayala, P., Gómez-Dunkley, J. C., & Pico-Aguilar, A. L. (2020). Los impuestos directos e indirectos y su
incidencia en el crecimiento económico en el Ecuador. Identidad bolivariana, 4(2), 103-128.
https://doi.org/10.37611/IB4ol2103-128
Carnoy, M. (2006). Economía de la educación (Vol. 72). Editorial UOC.
https://bdigital.uncu.edu.ar/objetos_digitales/2420/economiadelaeducacion.pdf
Carugati, M., & Berges, M. (2008). Ley de Engel y comportamiento de los hogares en Argentina. In VII Jornadas
de Difusión de la Investigación en Economía (pp. 8-13). https://nulan.mdp.edu.ar/id/eprint/757
Clark, M. L. (2004). Los valores P y los intervalos de confianza: ¿en qué confiar?. Revista Panamericana de Salud
Pública, 15, 293-296. http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-
49892004000500001
Coopers & Lybrand. Economic dimension of education and training in the member states of the European
Union. Final report, 1996. https://hdl.handle.net/20.500.12799/4520
Dagnino, J. (2014). Inferencia estadística: Pruebas de hipótesis. Rev Chil Anest, 43, 125-128.
https://doi.org/10.25237/revchilanestv43n02.10
Doeringer, P. B., & Piore, M. J. (1975). Unemployment and the dual labor market. The Public Interest, 38, 67.
https://www.proquest.com/openview/2b3a12cd95ddee3c42d0b8b8598414c0/1?pq-
origsite=gscholar&cbl=1817076
Fajnzylber, F. (1988). Competitividad internacional: evolución y lecciones. Revista de la CEPAL.
https://hdl.handle.net/11362/11714
Fonseca, R. E. (2015). Competitividad: La clave del éxito empresarial. Alpha Editorial. https://www.alpha-
editorial.com/Papel/9789587780178/Competitividad
Granados, R. M. (2011). Efectos fijos o aleatorios: test de especificación. Documentos de Trabajo en Economía
Aplicada, Universidad de Granada. España.
https://www.ugr.es/~montero/matematicas/especificacion.pdf
Gómez, Emeterio (1994), La competitividad. Revista Talento. Premio estímulo al conocimiento, Nº 1, abril.
Caracas. https://www.redalyc.org/pdf/631/63110103.pdf
Gujarati, D. N. & Bernier, B. (2004). Econométrie (pp. 17-5). Brussels: De Boeck.
https://www.worldcat.org/es/title/econometrie/oclc/56809559
Huber Bernal, G., & Mungaray Lagarda, A. (2017). Los índices de competitividad en México. Gestión y política
pública, 26(1), 167-218. https://www.redalyc.org/pdf/133/13349779005.pdf
Jones, C. I. (2009). Macroeconomía. Antoni Bosch editor. https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=UrVX6--
gTR4C&oi=fnd&pg=PA1&dq=Jones,+C.+I.+(2009).+Macroeconom%C3%ADa.+Antoni+Bosch+editor.&ots=w
-6G_JJAqH&sig=Fi75fA0eX8VvuVfU80e-izuCdZ0#v=onepage&q&f=false
Morduchowicz, A. (2004). Discusiones en economía de la Educación. Losada.
https://www.researchgate.net/publication/44837613_Discusiones_de_economia_de_la_educacion
Mosquera, A. B. (2011). La educación y su efecto en la formación de capital humano y en el desarrollo
económico de los países. Apuntes del CENES, 30(51), 45-59.
https://www.redalyc.org/pdf/4795/479548754003.pdf
ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea) - Revista Espacios – Vol. 44, Nº 09, Año 2023 • Nov-Dic
SALAZAR J.R. et al. «El impacto de la educación superior en la competitividad económica de México»
Pag. 25
Organización para la cooperación y desarrollo económico [OCDE] (2022). OCDE Better Life Index. Recuperado
de http://www.oecdbetterlifeindex.org/es/topics/work-life-balance-es
Pedrosa, I., Juarros-Basterretxea, J., Robles-Fernández, A., Basteiro, J., & García-Cueto, E. (2015). Pruebas de
bondad de ajuste en distribuciones simétricas, ¿qué estadístico
utilizar?. Universitaspsychologica, 14(1),245-254. https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy13-5.pbad
Peñaloza, M. (2005). Competitividad: ¿nuevo paradigma económico?. In Forum empresarial (Vol. 10, No. 1, pp.
42-67). Universidad de Puerto Rico. https://doi.org/10.33801/fe.v10i1.3792
Rendón-Macías, M. E., Villasís-Keeve, M. Á., & Miranda-Novales, M. G. (2016). Estadística descriptiva. Revista
Alergia México, 63(4), 397-407. https://doi.org/10.29262/ram.v63i4.230
Saldaña, M. R. (2016). Pruebas de bondad de ajuste a una distribución normal. Revista Enfermería del
trabajo, 6(3), 114. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5633043
Sampieri, R. & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta.
McGraw Hill México. http://repositorio.uasb.edu.bo/handle/54000/1292
Tedesco, J.C. (1984). Educación y empleo: un vínculo en crisis. Revista Planiuc. Año 3. No. 5, Venezuela.
https://www.redalyc.org/pdf/4277/427739433014.pdf
Torres, B. E. M. (2009). Capital humano e intelectual: su evaluación. Observatorio laboral revista
venezolana, 2(3), 65-81. https://www.redalyc.org/pdf/2190/219016838004.pdf
Wooldridge, J. (2010). «8». Introducción a la econometría: Un enfoque moderno. Cengage Learning.
p. 264.https://herioscarlanda.files.wordpress.com/2018/10/wooldridge-2009-introduccic3b3n-a-la-
econometrc3ada-un-enfoque-moderno.pdf
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