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Ingeniería, negocios e innovación
Vo l u m e n 1 , n ú m e r o 1 | e n e r o - j u n i o d e 2 0 1 5 | I S S N 2 4 6 2 - 9 0 4 9
Retornos a la educación de
las áreas metropolitanas de
Colombia desde la perspectiva
del crecimiento endógeno
(2009-2012)
e
reporte de investigación
Retornos a la educación de las áreas metropolitanas de Colombia desde la perspectiva del crecimiento endógeno (2009-2012)
www.unitec.edu.co
Dustin Tahisin Gómez Rodríguez, M. Sc.
Líder de investigación de la Escuela de Ciencias Administrativas de la Corporación
Unificada Nacional de Educación Superior. Correo electrónico: [email protected]
20
Ing. negocios innov. | ene.-jun. | 2015 | Vol. 1 | No. 1 | pp. 21-30
Ingeniería, negocios e innovación
Vo l u m e n 1 , n ú m e r o 1 | e n e r o - j u n i o d e 2 0 1 5 | I S S N 2 4 6 2 - 9 0 4 9
www.unitec.edu.co
Retornos a la educación de las
áreas metropolitanas de Colombia
desde la perspectiva del crecimiento
endógeno (2009-2012)
Dustin Tahisin Gómez Rodríguez, M. Sc.
Corporación Unificada Nacional de Educación Superior, Colombia
Recibido: 23 de julio de 2014
Aceptado: 19 de marzo de 2015
resumen
El objetivo principal del presente artículo es analizar los retornos a la educación en las trece áreas
metropolitanas de Colombia, utilizando los datos de la Gran encuesta integrada de hogares (GEIH) entre los
años 2009-2012 realizada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (Colombia). Para ello
se estimó un modelo con ecuaciones mincerianas, aplicándose la metodología de Heckman y empleándose
como marco teórico la teoría del crecimiento endógeno desde la variable del capital humano. La conclusión
principal es que hay segregación salarial por género; por ejemplo: los datos indican que en Medellín fue de
–0.13 para las mujeres y –0.11 para los hombres, así como que las áreas metropolitanas donde se encuentra
el aparato productivo (como Bogotá, Medellín y Cali) tienen mejores retornos en comparación con las
ciudades del Caribe y el Pacífico colombiano.
palabras clave
Rendimientos de la educación, áreas metropolitanas, capital humano, desarrollo endógeno.
21
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Returns to education in the metropolitan
Retornos à educação das áreas
areas of Colombia from the perspective
metropolitanas da Colômbia desde
of endogenous growth (2009-2012)
a perspectiva do crescimento
endógeno (2009-2012)
abstract
resumo
the returns to education in the 13 metropolitan
retornos à educação nas treze áreas metropolitanas
Household Survey (GEIH, Spanish acronym)
pesquisa integrada de lares (GEIH) entre os
Department between 2009 and 2012. For this
Administrativo Nacional de Estadística
equation, applying the Heckman methodology,
equações mincerianas, aplicando-se a metodologia
endogenous growth theory focusing on the role
a teoria do crescimento endógeno desde a variável
existence of a gender wage gap. For example, the
há segregação salarial por gênero; por exemplo: os
gap was –0.13 for women and 0.11 for men. It also
as mulheres –0.11 para os homens, assim como
the productive apparatus (such as Bogota, Medellin
aparelho produtivo (como Bogotá, Medellín e Cali)
The principal objective of this paper is to analyze
O principal objetivo do presente artigo é analisar os
areas of Colombia, using data from the Integrated
da Colômbia, utilizando os dados da Grande
conducted by the Colombian National Statistics
anos 2009-2012, realizada pelo Departamento
purpose a model was estimated using the Mincer
(Colômbia). Para isso, estimou-se um modelo com
and with a theoretical framework based on the
de Heckman e empregando-se como marco teórico
of human capital. The main conclusion is the
do capital humano. A principal conclusão é que
data from Medellin shows that the gender wage
dados indicam que em Medellín foi de –0.13 para
shows that the metropolitan areas that concentrate
que as áreas metropolitanas onde se encontra o
and Cali) have better returns than cities along the
têm melhores retornos em comparação com as
Caribbean and Pacific coasts of Colombia.
cidades do Caribe e do Pacífico colombiano.
keywords: returns to education, metropolitan
areas, human capital, endogenous development.
palavras-chave: rendimentos da educação,
áreas metropolitanas, capital humano,
desenvolvimento endógeno.
Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los
términos de la licencia de Creative Commons ReconocimientoNo comercial-Sin obra derivada (CC BY-NC), la cual permite
su uso, distribución y reproducción de forma libre siempre
y cuando el o los autores reciban el respectivo crédito.
22
Gómez Rodríguez
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Introducción1
E
n el modelo de crecimiento de Solow (1956)
en sus productos como en la calidad de estos (Aghion
exógenas como la tecnología y el crecimien-
Rommer, 1989, 1990a, 1990b). Por último, en el
el progreso se concibe a través de variables
to demográfico. No obstante, hay otros discursos
del crecimiento económico que consideran que las
fuentes son endógenas, como el capital humano, el
capital público, el de los intermediarios financieros y
el capital físico, sin desconocer los procesos históricos
& Howitt, 1992, 1998; Grossman & Helpman, 1991;
tercer modelo la variable más relevante para el crecimiento es la demanda, entendida como la oferta a
largo plazo donde el producto potencial se alinea al
acrecentamiento de esta (Kaldor, 1967).
En consecuencia, uno de los factores que puede
del Estado. A esta teoría se la denomina crecimiento
explicar el crecimiento endógeno es el capital humano,
la cual se enmarca bajo tres perspectivas o modelos:
de la década del sesenta en la Universidad de Chicago
endógeno (Barro, 1990; Lucas, 1988; Rommer, 1986),
en el primero no existen los rendimientos marginales
decrecientes sino que concurren los rendimientos
crecientes de los factores; entre los representantes
de este modelo se encuentran Rebelo (1991), Barro (1990), Lucas (1988) y Rommer (1986). En el
segundo modelo existe la competencia imperfecta,
lo cual contribuye a introducir la inversión en I +
D, de donde se explica el cambio tecnológico como
un fenómeno endógeno. Por este motivo, el modelo
afirma que los actores económicos (empresas) que
desarrollen investigación pueden generar monopolios,
en virtud de la posibilidad de desarrollar innovación
1
entendido desde los postulados de los “Chicago boys”
(Becker, 1964, 1983; Becker, Murphy & Tamura, 1990;
Mincer, 1958, 1970, 1974; Schutz, 1960, 1961). Estos
autores conciben al capital humano como el motor de
la economía en virtud de la importancia que le dan a
la educación, ya que el desarrollo de conocimientos
y habilidades que adquiere un individuo a lo largo de
su vida se convierten en variables que posibilitan la
interacción eficaz y eficiente en el aparato productivo,
emergiendo variables endógenas como el progreso
tecnológico. En síntesis, la educación como efecto
positivo sobre el progreso tecnológico se alimenta de
las capacidades y destrezas laborales que poseen los
El presente documento fue expuesto como ponencia, con diferenciales en el marco teórico y en el periodo durante el VII Congreso
Regional de Investigación en la Universidad del Sinú, Montería, así como en el IV Simposio Interinstitucional y el XV Simposio
Interno de Investigación Piloto, “Dinámicas de la ciudad región: un desafío para la investigación” en la Universidad Piloto de Colombia, ambos en el 2014, cuando el autor se desempeñaba como docente investigador de Comercio Internacional de la Universidad
ECCI.
23
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trabajadores en virtud de la relación lineal entre los
procesos de investigación y desarrollo y el progreso
tecnológico (Aghion & Howitt, 2004).
2013). El modelo con el cual se realizó la regresión
se explica a continuación:
Por consiguiente, el objetivo del presente artículo
Ln Yi = β0 + β1 expi + β2 expi2 +
metropolitanas de Colombia entre el periodo de 2009
β6city1i + βcity2i + β8 + k – 1 + ɛ
es analizar los retornos a la educación de las áreas
a 2012, ello desde la perspectiva del crecimiento endó-
geno y a partir de una de sus variables más relevantes
β3Edu 1 + β5 Edu 2 + β5hhedu +
(1)
como lo es el capital humano. Para ello se estimó un
Donde:
como referencia a Bogotá, en virtud del mayor número
exp:
experiencia laboral potencial = edad – años de
escolaridad – 6.
exp2:
experiencia laboral al cuadrado.
edu1:
variable spline de años de escolaridad: 0 a 11
años.
edu2:
variable spline de años de escolaridad: 11 o más
años.
modelo por medio de ecuaciones mincerianas tomando
de observaciones que se tienen. De igual manera, se
tomó como variable a la ciudad de Bogotá en virtud
de su impacto en el producto interno bruto de Colom-
con los del departamento de Cundinamarca (Consejo
Privado de Competitividad, 2012-2013; 2011-2012;
Secretaría Distrital de Planeación, 2010); asimismo,
se utilizó la metodología de Heckman (1979) para
reducir los pseudoresiduos.
Método
Datos y modelo
La información fue tomada de los microdatos de la Gran
encuesta integrada de hogares (GEIH) del Departamento
Administrativo Nacional de Estadística (DANE), el cual
Bogotá
bia, ya que sus aportes e ascienden al 30 % al unirlos
hhedu_ promedio de años de escolaridad de los adultos
rest: del resto del hogar.
city1:
Dummy = 1 si el individuo reside en Medellín.
city2:
Dummy = 1 si el individuo reside en
Barranquilla.
city4:
Cartagena.
city5:
Manizales.
city6:
Dummy = 1 si el individuo reside en Montería.
La categoría referencia es Bogotá city 3 (Gómez
& Barbosa, 2014; Isaza, 2013).
tiene como función primordial recopilar información
Metodología de Heckman
económica en Colombia, siendo, de tal forma, una
de un modelo probit, en un primer momento, si un
socioeconómica como insumo para generar política
fuente confiable para realizar investigaciones sobre
economía laboral (como es el caso de la presente).
A través de la estimación de la función de ingreso
(Mincer, 1974) se evaluaron los retornos de las variables de capital humano sobre los ingresos salariales de
las áreas metropolitanas para el periodo 2009-2012.
Al modelo econométrico se le aplicó la metodología
propuesta por Heckman (1979), que corrige el sesgo
de selección si los individuos analizados no son una
muestra aleatoria de la población objetivo, por medio de la variable λ (Gómez & Barbosa, 2014; Isaza,
24
El método de Heckman se basa en estimar por medio
individuo toma la decisión de estar o no estar ocu-
pado. Esta estimación tiene como resultado la razón
inversa de Mills, que recoge la dimensión de dicho
sesgo. En un segundo paso, al calcular el modelo, la
razón de Mills se añade al modelo probit original para
tener la función de ser un regresor más. En efecto, al
hacer este procedimiento la posibilidad significativa
de este coeficiente refleja la dimensión del sesgo que
podría incurrir si no se hubiese utilizado la regresión
explicativa de la desigualdad salarial. Para terminar,
dichos coeficientes estimados por la función principal.
Gómez Rodríguez
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Para terminar, dichos coeficientes estimados por la
reconocer que los retornos a la experiencia laboral
sesgo (Maddala, 1983).
que las variables relacionadas o asociadas a la teoría
función principal al agregar λ indican la magnitud del
(2)
(3)
Donde: la variable base es Bogotá y, por otra parte,
Wi es el Vector columna del logaritmo
del salario por hora del individuo del sexo
i, Wi es el Vector columna del logaritmo del
salario por hora del individuo del sexo i, Xi
potencial son significativos al 1 %; de ello se deduce
del capital humano desde el crecimiento endógeno
van alineadas, en virtud de que los retornos por cada
año de escolaridad adicional, así como la terminación
de los estudios (es decir, formación básica y pregra-
do), evidencian una tendencia a ser más altos para
los individuos. No obstante, desde el punto de vista
de género, los hombres en las áreas metropolitanas
estudiadas ostentan mayores retornos en comparación
con las mujeres.
En las tablas 1 y 2 se muestran las ecuaciones
es la matriz que contiene las características
por género para cada una de las trece áreas metro-
de coeficientes a estimar, λ es el Término de
promedio de los cuatro años y el antilogaritmo y
observadas de los individuos, Βi es el Vector
corrección, σ es la Covarianza entre los factores
inobservables que afectan a la participación
laboral y aquellos que influyen en el salario
y Ui es el término de perturbación aleatoria,
donde E (u) = 0 (Barraza, 2010, pp. 20-21).
Resultados
Los resultados indican, desde la metodología de
Heckman (1979), que no existe sesgo de selección
en virtud de los coeficientes de lambda λ; asimis-
mo, que hay correlación negativa estadísticamente
significativa al 1 % en las variables seleccionadas,
es decir, que los posibles sesgos o características no
identificadas no son representativas en los ingresos
de los individuos. En el mismo sentido, se puede
politanas. Los resultados indican que, al realizar el
a este último restarle –1 (para obtener datos más
robustos al compararlos con la variable base Bogo-
tá), sus coeficientes son negativos. En particular,
la literatura especializada (Behrman, 1999; Galvis
& Meisel, 2010) ha evidenciado que cuando una
metrópoli ostenta altos índices de competitividad
y calidad de vida de sus ciudadanos (como relación
entre las necesidades del aparato productivo con la
oferta académica de las instituciones de educación,
así como una infraestructura viable), estas tienden a
generar mejores retornos a la educación. De ahí que
los coeficientes de las demás áreas metropolitanas
en comparación con Bogotá sean negativos, debido
a que la capital tiene muchas de estas características
(Lotero, Posada & Valderrama, 2009; Ramírez, Osorio
& Parra, 2007; Schwab, 2014).
25
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Tabla 1. Ecuaciones de ingreso de la submuestra masculina aplicando el antilogaritmo –1
Ciudad
2009
2010
2011
2012
Promedio
antilogaritmo
–1
Medellín
–0.0499***
–0.0657***
–0.0672***
–0.0717***
–0.063625***
0.86372403
–0.13627597
Barranquilla
–0.2694***
–0.2863***
–0.2537***
–0.2243***
–0.258425***
0.55153744
–0.44846256
Cartagena
–0.2733***
–0.2029***
–0.164***
–0.1539***
–0.198525***
0.63310392
–0.36689608
Manizales
–0.2006***
–0.182***
–0.164***
–0.1422***
–0.1722***
0.67266681
–0.32733319
Montería
–0.2289***
–0.2806***
–0.2963***
–0.3233***
–0.282275***
0.52206551
–0.47793449
Villavicencio
–0.044***
–0.0627***
–0.0638***
–0.0699***
–0.0601***
0.87076307
–0.12923693
Pasto
–0.3836***
–0.4424***
–0.4555***
–0.4621***
–0.4359***
0.36652196
–0.63347804
Cúcuta
–0.058***
–0.1347***
–0.0986***
–0.1016***
–0.098225***
0.79758137
–0.20241863
Pereira
–0.0843***
–0.0996
–0.1196***
–0.1534***
–0.114225***
0.76873207
–0.23126793
Bucaramanga
–0.0642***
–0.0556***
–0.0904***
–0.0547***
–0.066225
0.8585686
–0.1414314
Ibagué
–0.1975***
–0.2012***
–0.1706***
–0.1606***
–0.182475***
0.65693893
–0.34306107
Cali
–0.1682***
–0.1308***
–0.1348***
–0.1771***
–0.152725***
0.70351765
–0.29648235
Tabla 2. Ecuaciones de ingreso de la submuestra femenina aplicando el antilogaritmo –1
Ciudad
2009
2010
2011
2012
Promedio
Antilogaritmo
Medellín
–0.0662***
–0.0461***
–0.054***
–0.0473***
–0.0534***
0.88430076
Barranquilla
–0.3338***
–0.3434***
–0.342***
–0.3295***
–0.337175***
0.46007115
–0.53992885
Cartagena
–0.3294***
–0.2569***
–0.2515***
–0.2888***
–0.28165***
0.52281736
–0.47718264
Manizales
–0.1721***
–0.1079***
–0.0716***
–0.099***
–0.11265***
0.77152499
0.22847501
Montería
–0.3619***
–0.3616***
–0.4208***
0.436***
–0.177075***
0.66515828
–0.33484172
Villavicencio
0.1057***
0.1320***
–0.0903
–0.106***
–0.0302***
0.93282462
–0.06717538
Pasto
–0.3497***
–0.4069***
–0.4229
–0.4415***
–0.40525***
0.3933236
–0.6066764
Cucuta
–0.1023***
–0.168***
–0.1649
–0.1817***
–0.154225***
0.70109198
–0.29890802
Pereira
–0.1058***
–0.1077***
–0.1178***
–0.1666***
–0.124475***
0.75080127
–0.24919873
Bucaramanga
–0.0406***
–0.035***
–0.0231***
–0.0152***
–0.028475***
0.93653713
–0.06346287
Ibague
–0.3043***
–0.2344***
–0.2216***
–0.2208***
–0.245275***
0.56849284
–0,43150716
Cali
–0.1852***
–0.1359***
–0.1278***
–0.1731***
–0.1555***
0.69903674
–0.30096326
26
–1
–0.11569924
Gómez Rodríguez
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Ahora bien, desde el punto de vista de las áreas
metropolitanas, al diversificarlas, los datos indican
que en la región Andina se encuentran las de mayor
Discusión
Los modelos neoclásicos de crecimiento económico
retorno en comparación con Bogotá: Medellín obtuvo
introdujeron exógenamente el cambio técnico. Sin
Manizales, con –0.32 e Ibagué con –0.33 en puntos
este nace como una crítica argumentativa frente a las
de mayor retorno fue Bucaramanga con –0.06, seguida
al sintonizar la endogenización del cambio técnico
Ibagué con –0.43 y Cúcuta con –0.29. Asimismo, los
rendimientos marginales decrecientes del capital
Caribe como para la del Pacífico, en comparación con
variables que contribuyen al crecimiento económico
contraste con los de la región Andina en promedio. En
consiguiente,
–0.13 y Bucaramanga –0.14; las de menor retorno son
embargo, en la teoría del crecimiento endógeno,
logarítmicos. Para el caso de la submuestra femenina la
posturas del crecimiento exógeno. En consecuencia,
de Medellín con –0.11; las de menor retorno fueron
este cede la función de producción neoclásica y los
datos evidencian que en promedio tanto para la región
(Jiménez, 2010), lo cual conduce a identificar otras
Bogotá, sus coeficientes están por debajo, así como en
de un Estado, entre ellas el capital humano. Por
consecuencia, para la submuestra masculina la tasa
de retorno de educación en Montería fue de –0.47,
el capital físico, el cual es acumulado y
en Barranquilla de –0.44 y en Cartagena de –0.36
utilizado en la producción (…) y el capital
femenina el área metropolitana con menor retorno
trabajo y del capital físico y que es acumula-
con –0.47 y, por último, Montería con –0.33. Para la
crucial de que un nivel constante de esfuerzo
Pasto fue –0.63, la cual es la más baja, y Cali posee
del stock, independientemente del nivel
puntos logarítmicos.2 Por su parte, para la submuestra
humano, el cual mejora la productividad del
es Barranquilla con –0.53, seguida de Cartagena
do de acuerdo a una “ley”, con la propiedad
región del Pacífico colombiano la tasa de retorno de
produce una tasa de crecimiento constante
la de mayor retorno de –0.29 para la submuestra
alcanzado. (Lucas, 1988, p. 39)
masculina. A partir de los datos arrojados para la
submuestra femenina Pasto ostenta la menor tasa de
Es decir, el capital humano es una variable que
retorno con –0.60 y Cali con –0.30. Por consiguiente,
contribuye al progreso de un país, en virtud de su rela-
tropolitanas existe segregación salarial por género
como en la creatividad de los actores económicos. En
(Barceinas, 2001; Barraza, 2010; Davivienda, 2012;
un área metropolitana, en este caso las de Colombia,
que ostentan mejores estructuras —desde el punto de
realizar sus estudios y sus contribuciones al aparato
a la educación a los individuos, como es el caso de
otras áreas en las cuales los retornos a la educación
en comparación con Bogotá, en todas las áreas me-
ción con la acumulación de este tanto en la innovación
como ya lo han demostrado otras investigaciones
consecuencia, los retornos en educación que tiene
Isaza, 2013), así como que las áreas metropolitanas
son señales para que un individuo se motive o elija
competitividad— tienden a generar mejores retornos
productivo de la localidad donde reside, o de buscar
Medellín y Cali.
sean mayores (Barceinas, Alonso, Bara, & Roig, 2001).
En efecto, los estudios que corroboran la impor-
tancia del capital humano en el progreso de un país
son prolíficos: Isaza (2013), (2003), (2002), Isaza y
Reilly (2011), Barón, (2010) y Hansen, (2006); sin
2
Estos efectos se calculan a partir del promedio del antilogaritmo de los coeficientes –1.
embargo, los que enfatizan los retornos a la educación
en las áreas metropolitanas son escasos. Desde esta
27
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perspectiva, el trabajo investigativo de Galvis y Meisel
(2000) arrojó en sus estimaciones econométricas
que las variables que determinan el producto interno
bruto (PIB) per cápita de las ciudades colombianas
son, entre otras: el capital humano, la infraestructura
urbana y el tamaño del mercado local; de ahí que las
contribuciones al PIB de estas variables sean más
eficientes, eficaces y más altas. Por este motivo, la
presente investigación refleja en sus resultados que
en las áreas metropolitanas donde estas caracterís-
ticas son precarias, los retornos a la educación son
también reducidos, así como donde estas variables
son más identificables sus retornos son más altos,
como se demuestra, por ejemplo, con los datos de
la ciudad de Medellín y contrariamente con los del
área metropolitana de Cartagena, tanto para hombres
como para mujeres.
Asimismo, el estudio de Quiñones y Rodríguez
(2011) estimó los datos de la Encuesta Continua de
Hogares del DANE durante el segundo semestre del
2006 a través de ecuaciones mincerianas y con la
descomposición de Oaxaca-Blinder, corrigiendo el
sesgo de selección con la metodología de Heckman
(1979). En efecto, los resultados de la investigación
demostraron que áreas metropolitanas como Medellín
y Cali ostentaban mejores retornos a la educación en
reconociendo que existe segregación de género, así
como lo han confirmado investigaciones como las de
Galvis (2010) e Isaza (2013).
Conclusiones
Los estudios en crecimiento endógeno son amplios y
diversos, dependiendo el modelo con el cual se visua-
licen. En ellos se ha podido comprobar cómo variables
que se consideraban exógenas en otros discursos de
la escuela neoclásica de la economía —por ejemplo,
el del progreso técnico— pueden identificarse como
un proceso endógeno, lo cual conduce a una teoría
denominada crecimiento endógeno. Desde esta perspec-
tiva, el presente documento busca evidenciar cómo
la variable del capital humano es una característica
que puede beneficiar el progreso de un país y cómo
al estudiar los retornos a la educación se pueden
visualizar fenómenos que contribuyen al PIB, como
índice por excelencia del crecimiento económico.
Por ello, la principal conclusión a la que llega esta
investigación es que existe segregación salarial por
género, dadas las diferencias en puntos logarítmicos
entre los hombres y las mujeres en todas las ciudades,
tomando como referencia a Bogotá.
Asimismo, el presente estudio evidenció que, al
comparación con las ciudades de Montería y Pasto,
tomar como referencia a Bogotá, los coeficientes de
investigación, en virtud de que los resultados de los
demuestra la necesidad de que estas áreas generen
lo cual concuerda con los resultados de la presente
retornos a la educación en las ciudades mencionadas
siguen la misma pauta.
No obstante, frente al estudio de Quiñones y
Rodríguez (2011), expresado en pesos deflactados,
a precios de 1998 y con el valor de la hora desde el
salario mínimo del 2006, la presente investigación
se muestra en puntos logarítmicos y sus resultados
coinciden con el estudio de Barraza (2010); es decir,
hay diferencias metodológicas en cuanto al instru-
mentalización de los datos. Puesto que el documento
enfatiza en áreas metropolitanas como Montería,
Cartagena y Barranquilla, demuestra brechas pro-
nunciadas en los salarios entre hombres y mujeres,
28
las demás áreas metropolitanas son negativos, lo cual
procesos mediante los cuales puedan ser más competitivas y, por ende, contribuir al PIB desde el punto de
vista del crecimiento económico. De ahí que se haga
imperativo generar sinergias para el aprovechamiento
de las características económicas de cada una de las
áreas metropolitanas, así como de potencializarlas
para que haya un mayor retorno a la educación y el
capital humano tenga la posibilidad de permanecer y
de mejorar los procesos de innovación y creatividad,
características claras de la competitividad en un mundo
que tiende a ser globalizado.
Gómez Rodríguez
www.unitec.edu.co
Referencias
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