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Revista mexicana de ciencias políticas y sociales

versión impresa ISSN 0185-1918

Rev. mex. cienc. polít. soc vol.62 no.230 Ciudad de México may./ago. 2017

 

Artículos

Las desigualdades socioeconómicas entre los municipios de Nayarit, México

Socio-Economic Inequalities among the Municipalities of Nayarit, Mexico

Rebeca de Haro Mota* 

Susana Marceleño Flores** 

José Irán Bojórquez Serrano*** 

Oyolsi Nájera González**** 

* Universidad Autónoma de Nayarit. Correo electrónico: <rehamo_4@hotmail.com>.

** Universidad Autónoma de Nayarit. Correo electrónico: <smlmarcel@hotmail.com>.

*** Universidad Autónoma de Nayarit. Correo electrónico: <iranbojorquez@hotmail.com>.

**** Universidad Autónoma de Nayarit. Correo electrónico: <oyolsi@uan.edu.mx>.


Resumen:

Este trabajo identifica desigualdades entre los municipios del estado de Nayarit, México, a partir de un análisis de divergencias con los índices de desarrollo socioeconómico y potencial de desarrollo socioeconómico. Los resultados muestran diferencias significativas. Los factores que presionan hacia una mayor desigualdad socioeconómica son: marginación, escasa actividad económica, deficiente estructura carretera, bajo nivel de calificación de la población y baja ocupación en actividades económicas secundarias y terciarias. De los veinte municipios analizados, Del Nayar, La Yesca y Huajicori presentan la mayor desventaja, mientras que Tepic muestra la mejor condición.

Palabras clave Nayarit; México; desarrollo socioeconómico; divergencias; desigualdades

Abstract:

This work identifies inequalities among the municipalities of the state of Nayarit, Mexico, based on an analysis of divergences with the indexes of socioeconomic development and socioeconomic development potential. Our outcomes show significant variances. The factors that push for greater socioeconomic inequality are: marginalization, low economic activity, deficient road structure, low qualification level of population and low occupancy in secondary and tertiary economic activities. Of the twenty analyzed municipalities, Del Nayar, La Yesca and Huajicori present the greater disadvantage, whereas Tepic shows the best condition.

Keywords: Nayarit; Mexico; socioeconomic development; inequalities

Introducción

Este estudio analiza las desigualdades socioeconómicas entre municipios del estado de Nayarit, México, e identifica, asimismo, los factores asociados con el desarrollo.

La desigualdad se refiere al grado de dispersión de los ingresos entre los individuos (Camberos, 2013), así como a la distribución dispar de oportunidades de desarrollo económico (Bárcena y Prado, 2014). Las desigualdades socioeconómicas son parte del crecimiento de las regiones, pero cuando éstas son muy marcadas se convierten en desequilibrios que derivan en un desarrollo divergente. Hay quien asegura que la desigualdad puede inhibir el crecimiento (Iniguez, 2014; Aghion, Caroli y García, 1999), ya que tiene un efecto adverso sobre la economía y el daño que ocasiona el alto nivel de desigualdad puede anular incluso los beneficios totales del crecimiento. Además, la desigualdad podría tener un impacto negativo y duradero sobre el desarrollo económico (Henderson, Qian y Wang, 2015), ya que el aumento de la desigualdad tiende a retardar el crecimiento en los pobres y estimular el crecimiento en los ricos (Barro, 2000) y los beneficios del desarrollo favorecen sólo a una minoría. Otro factor que es importante considerar en el desarrollo económico es la pobreza, ya que existe una interrelación entre pobreza, crecimiento y desigualdad, en la que la desigualdad y el crecimiento se afectan entre sí y ambos afectan a la pobreza (Bourguignon, 2004). Asimismo, Datt y Ravallion (1992) encuentran evidencia de que la redistribución puede contribuir a la reducción de la pobreza; la redistribución centrada en los más pobres podría reducir la desigualdad y favorecer el crecimiento sostenido y duradero. La desigualdad es un factor determinante del ritmo de crecimiento y duración del mismo (Ostry y Berq, 2014).

Desde su creación en 1946, la Organización de las Naciones Unidas tomó el concepto de desarrollo, que inicialmente se vinculaba con crecimiento económico. Desde entonces, las cuentas nacionales y el concepto de producto interno bruto (PIB) fueron usados en el análisis de desarrollo de los países, el cual se asimila a los conceptos de crecimiento económico y de bienestar, bajo el razonamiento de que cuanto mayor es el aumento del PIB, mayor es la riqueza para el país y, por consiguiente, mayor bienestar y felicidad (Herrero, Figueroa y Sanz, 2006).

A partir de 1962, el Consejo Social y Económico de las Naciones Unidas propuso la integración de lo social y lo económico como componentes del desarrollo (Gutiérrez-Espeleta, 2002). A su vez, Seers (1970) señala que existe desarrollo cuando se reduce y elimina la pobreza, la desigualdad y el desempleo en una economía en crecimiento, mientras que Boisier (1999) considera que el desarrollo debe incluir condiciones sociales y entornos propicios para el progreso.

El desarrollo en un territorio implica convergencia entre las áreas económicamente más prósperas y las más pobres, sin disparidades económicas y sociales que limiten el crecimiento sostenido y equilibrado (Peña, 2006). La hipótesis de convergencia deriva del modelo de crecimiento neoclásico, que predice que las economías menos productivas crecen más rápido que las de un nivel productivo mayor, por tanto tienden al mismo nivel (Godínez y Máttar, 2009). En la teoría de convergencia se espera que los territorios más pobres alcancen a aquéllos más avanzados (Barro y Sala-i-Martin, 1992; Estay, 2001); para ello los primeros deben emplear su potencial acumulado debido a su retraso. Abramovitz (1986) señala que el alcance de los países pobres a los países ricos ocurre no sólo por el potencial derivado de las brechas de desarrollo, sino que también depende de las capacidades sociales que los primeros posean para lograrlo.

En relación con la teoría de convergencia, en algunos trabajos se identifica convergencia en variables económicas (Marina, 2000; Banerjee y Jesenko, 2014; Macías y Reyes, 2013; Barro et al., 1991), variables de capital humano (Díaz, 2000), y variables compuestas de tipo económico y social (Royuela y García, 2015; Cabrera, 2002). Asimismo, se reportan evidencias de convergencia en las desigualdades, las cuales tienden a disminuir en países con disparidades inicialmente altas (Ravallion, 2003). Sin embargo, varios estudios empíricos refutan la hipótesis de convergencia (Rocha y Vivas, 1998; Esquivel, 1999; Kanti, 2011; Márquez, 2011; Vesperis, 2011; Ohlan, 2013).

A la hipótesis de convergencia se le opone la de divergencia, en la cual se postula que la riqueza se concentra de manera natural en las economías más desarrolladas, aumentando la desigualdad (Moncayo, 2004). Existen varias aportaciones en el tema de la no convergencia o divergencia (Aroca y Bosch, 2000; Galvis y Meisel, 2010; Kumo, 2011; Ho, 2015). El análisis de divergencias se puede utilizar para conocer las desigualdades regionales, ya que el desarrollo divergente supone diferencias y desigualdades reales en los niveles de vida y las condiciones económicas de la población (Gutiérrez Casas, 2007).

Uno de los primeros obstáculos al desarrollo y a la misma convergencia regional son las desigualdades (Gutiérrez Casas, 2008). Asimismo, las disparidades pueden limitar el crecimiento sostenido y equilibrado, obstaculizando la convergencia (Peña, 2004; 2006). Incluso, algunos autores aseguran que las disparidades socioeconómicas están relacionadas con desigualdades de bienestar subjetivo de las personas (Wu y Li, 2013; Kit-Chun Lam y Liu, 2014). Hay varias aportaciones en el tema de desigualdades o disparidades (Cuadrado, 1998; Narain et al. 2000; Sharma, 2012), algunas de las cuales se han observado a partir de indicadores socioeconómicos (Beltrán y González, 2013; Ozaslan, Dincer y Ozgur, 2006).

Bourguignon (2004) considera que los esfuerzos más exitosos para combatir la pobreza incluyen medidas para reducir la desigualdad y estimular el crecimiento. De ahí que la reducción de la pobreza requiera de políticas centradas tanto en el crecimiento como en la reducción de la desigualdad. Székely (2005) observa que a mayor crecimiento menor pobreza y desigualdad. Por su parte, Birdsall, Ross y Sabot (1996) presentan evidencia de que no existe una relación directa entre el aumento del crecimiento económico y la reducción de la desigualdad, por lo que proponen identificar los factores puntuales que limitan el crecimiento económico. Ellos encontraron que las desigualdades en la distribución de la educación y del ingreso son un factor clave para aminorar la desigualdad. De manera semejante, Székely y Rascón (2005) muestran que una red de protección social puede disminuir la pobreza en periodos de estancamiento del ingreso y que la falta de crecimiento económico no necesariamente resulta en el aumento de la misma. De lo anterior se deriva que el inicio del desarrollo debe centrarse en la reducción de las desigualdades, favoreciendo a los más pobres.

El tema de desigualdad obliga a revisar la evidencia histórica en otros niveles y en otros territorios para, a partir de ella, generar señales y estrategias políticas impulsoras del crecimiento continuo y estable, basado en la reducción de las desigualdades, y que den por resultado un desarrollo con equidad y eviten altos grados de concentración de recursos en unas cuantas manos.

En búsqueda de desigualdades, convergencias y divergencias entre regiones, varios trabajos han logrado identificar los factores que determinan tales condiciones. Existe evidencia empírica que apoya que las características geográficas en los estados mexicanos inciden en el nivel de ingreso per cápita (Esquivel, 2000). También se encontró que la dotación de infraestructura pública es un factor que afecta positiva y significativamente la tasa de crecimiento real anual (Fuentes y Mendoza, 2003; Fuentes, 2003). Además, se demostró que la infraestructura básica y social influye en el crecimiento económico (Vergara, Mejía y Martínez, 2010). En otro caso se determinó que el acceso deficiente a educación y servicios públicos estaba asociado a desigualdades económicas (Ruiz, 2010).

En este mismo sentido, en un análisis de convergencia, se encontró que variables educativas forman parte del crecimiento económico (Macías y Reyes, 2013). Asimismo, se identificó una fuerte asociación entre educación y cambios de desigualdad (Camberos, 2013). También se reportó que la apertura comercial, el desarrollo tecnológico y financiero, y la reducción del desempleo son factores que inciden en la disminución de la desigualdad (Ferreira y Martins, 2014). En su obra sobre la desigualdad, Velasco y Huneeus (2012) (citados por De Haro, Marceleño y Bojórquez, 2015) afirman que fomentar el empleo y generar condiciones favorables para los empleados y empleadores son la solución a los problemas de desigualdad en Chile. En el mismo tema, Bárcena y Prado (2014) aseguran que los ingresos de los más calificados son mejores y además afirman que, si no se capacita a la población menos favorecida, la brecha entre los de mayor y menor nivel de educación será cada vez más marcada, condición que incrementará la desigualdad. Por su parte, Reis (2014) sostiene que el acceso a la infraestructura vial fue el factor más importante para el crecimiento y desarrollo de municipios brasileños durante el siglo XX. Igualmente, Das, Ghate y Robertson (2015) encontraron que la infraestructura, la urbanización y la distancia entre los distritos con baja población y ciudades densamente pobladas son variables significativas que explican el desequilibrio entre los distritos y su consecuente divergencia.

Tal como se ha visto, el término desigualdad se utiliza para designar las inequidades de bienestar o de desarrollo entre regiones y connota una realidad multidimensional que puede ser demostrada mediante una serie de indicadores tanto económicos como sociales para cumplir con el criterio de desarrollo que estipula la inclusión de lo social en lo económico. Muchos de los estudios sobre disparidades económicas que muestran las desigualdades han sido realizados sobre la base de comparación entre naciones o estados, utilizando variables macroeconómicas, lo cual impide observar posibles desequilibrios en áreas geográficas menores. En este tema, resulta oportuno mencionar el trabajo de López y Peláez (2012) cuyo análisis a nivel regional en el interior de Chiapas, durante el periodo 2000-2005, revela la existencia de divergencia y, en el mismo lugar, a un nivel de observación menor, convergencia municipal. Con ello los autores mostraron cómo las conclusiones se ven diferenciadas por el nivel de desagregación (municipal o regional) del espacio observado. Y es que las disparidades no sólo se presentan entre países o regiones, sino también en el interior de los estados, entre ciudades pequeñas y medianas, entre áreas urbanas y rurales (Moncayo, 2004), pero la observación de disparidades en unidades menores a la municipal se dificulta por la insuficiente disponibilidad de información.

Uno de los esfuerzos por observar unidades menores es el trabajo de Herrero, Figueroa y Sanz (2006), quienes aplican un modelo de convergencia económica a unidades territoriales menores. Ellos explican la situación del nivel de desarrollo socioeconómico de los municipios y analizan la convergencia absoluta para identificar disparidades territoriales, usando un indicador sintético que requiere de muchas variables. En un trabajo posterior (Herrero, Figueroa y Sanz, 2010) en el mismo lugar y periodo, los autores muestran la evolución de disparidades mediante indicadores sintéticos de desarrollo con desagregación municipal. Por su parte, también a nivel municipal, Fuentes (2007) analiza la evolución de las disparidades municipales en México, y reporta alta desigualdad entre los municipios según nivel de desarrollo económico; su análisis se basa en la relación de la inversión pública en infraestructura y el producto interno estatal. En un trabajo semejante, mediante un índice compuesto, Reig (2010) analizó el potencial socioeconómico relativo en municipios rurales, entre los cuales encontró heterogeneidad. Reig inicia con la caracterización del nivel socioeconómico y después clasifica a los municipios como deficientes y eficientes (con mayor potencial socioeconómico). Los resultados muestran que 18 de los 48 municipios ofrecen un potencial máximo.

En trabajos anteriores, la región de interés (los municipios del estado de Nayarit) se identificó (con base en el PIB per cápita y medias de crecimiento) entre los territorios potencialmente perdedores estancados, los cuales se caracterizan porque han crecido por debajo de la media nacional y sus productos per cápita están también por debajo del promedio nacional, además de que, por la falta de acciones de políticas públicas explícitas, su situación tiende a empeorar (Silva, 2003).

Por otra parte, Propin, Sánchez y Casado (2006) realizaron un análisis de divergencias para mostrar las diferencias entre el desarrollo relativo alcanzado y las cualidades disponibles de los 32 estados de México; los indicadores empleados en sus trabajos sintetizan de forma cuantitativa la expresión del desarrollo socioeconómico para cada unidad observada. En los resultados de dicho análisis, los autores determinaron a Nayarit en concordancia territorial negativa, caracterizado por un nivel bajo de desarrollo y potencial de desarrollo débil, características que comparte con otros 11 estados del país. Este análisis de divergencias que proponen para mostrar las diferencias entre el desarrollo relativo alcanzado y las cualidades disponibles parte de dos índices: el índice de desarrollo socioeconómico (IDSE), que evalúa las diferencias y similitudes de desarrollo socioeconómico entre los municipios, y el índice potencial de desarrollo socioeconómico (IPDSE), que muestra los factores que pueden contribuir al desarrollo diferencial de los municipios. Dicho análisis forma parte del diagnóstico integrado en la guía metodológica hecha por el Instituto de Geografía de la UNAM para las entidades federativas de México (Propin, Sánchez y Casado, 2006). Los índices empleados en este análisis se construyen con una serie de indicadores (sociales y económicos) aplicables a los estudios de caracterización del territorio y ordenamiento territorial (Palacio, Sánchez, Casado et al., 2004). De los resultados anteriores puede concluirse que, a nivel nacional, Nayarit no ha logrado el crecimiento de los estados más avanzados; no se comporta según los planteamientos neoclásicos (Solow, 1956; Swan, 1956; Borts y Stein, 1964), en los cuales, en el largo plazo, la convergencia surge de manera natural, sin intervención del Estado.

Como se sabe, una elevada desigualdad inicial, debida a altos índices de pobreza, inhiben el crecimiento económico y la reducción de la pobreza (Ravallion, 2012). En su análisis sobre la pobreza y la desigualdad en México, en el que compara los años 1989 y 1994, Székely (2006) encuentra que las tasas de crecimiento económico fueron elevadas, mientras que la desigualdad, observada mediante el coeficiente de Gini, registró un aumento y los niveles de pobreza alimentaria y de patrimonio permanecieron casi constantes. Estos comportamientos son evidencia de que no siempre existe una relación entre crecimiento económico y reducción de desigualdad. Por otra parte, Székely observa que hubo una reducción de la pobreza entre los años 2000 y 2004, ello debido a la estabilidad económica y la expansión de los programas sociales, no por crecimiento económico.

Para Székely la desigualdad y la pobreza dependen de los activos generadores de ingresos, las oportunidades para utilizar tales activos, los precios para la retribución del uso de los activos y las transferencias, así como otros ingresos. De ahí que los activos generadores de ingreso, es decir, la capacidad o el capital humano inherente a cada individuo, incluidas su salud y educación, son parte primordial para acortar la brecha de la desigualdad. Así, el reto central consiste en crear condiciones para que la población con menores recursos cuente con activos generadores de ingreso y que se favorezca la posibilidad de que dichos activos sean utilizados de manera productiva.

De estos planteamientos y ante la condición de estancamiento económico que ha prevalecido en algunos municipios de Nayarit, se hace evidente la necesidad de analizar de una nueva forma la profunda desigualdad. Primero, es preciso identificar los factores básicos que han impedido reducir la desigualdad. Una vez hecho esto, será posible diseñar estrategias políticas que estimulen el crecimiento de los activos generadores de ingreso para impulsar el desarrollo y disminuir así la desigualdad y la pobreza.

En este contexto, el objetivo central del presente estudio es analizar las desigualdades socioeconómicas entre municipios del estado de Nayarit, México, así como identificar los factores asociados con el desarrollo.

Nayarit se localiza en el noroeste de la República Mexicana; colinda al norte con los estados de Sinaloa y Durango, al sur con Jalisco, al este con Zacatecas y Jalisco y al oeste con el Océano Pacífico. Tiene una superficie de 28 874 km2. La capital del estado es Tepic y está dividido en veinte municipios, con una población total que, en 2010, ascendía a 1 084 979 personas. Tepic, Bahía de Banderas, Santiago Ixcuintla y Compostela son los municipios con mayor población; juntos concentran un total de 667 927 personas, es decir 61.6% de residentes en el estado. En contraste, San Pedro Lagunillas, Amatlán de Cañas y Huajicori son los municipios menos poblados y en conjunto representan 2.8% del total estatal (INEGI, 2011). En Nayarit se identifican tres municipios en condiciones socioeconómicas desfavorables: Del Nayar, La Yesca y Huajicori, los cuales abarcan 42% de la superficie estatal. Las 1 037 localidades que conforman estos tres municipios se distribuyen de manera dispersa en una superficie de 11 698 km2, siendo una zona de difícil acceso y con pocos servicios. Ahí se concentra la mayor parte de la población indígena del estado.

Con respecto a la desigualdad económica, expresada en el coeficiente de Gini,1 el Coneval (2012: 25-26) estima, en 2010, la mitad de los municipios de Nayarit se encontraban en los rangos 0.4194-0.4721, mientras que la otra mitad presentaba valores menores a 0.4194, con un promedio estatal de 0.487, en tanto que el promedio nacional era de 0.509. Los municipios con mayor nivel de desigualdad, según el coeficiente de Gini, son: Huajicori, Del Nayar, Tepic, Jala e Ixtlán del Río. Por otro lado, San Pedro Lagunillas, Ahuacatlán, Santa María del Oro, Amatlán de Cañas y La Yesca son los municipios con menor nivel de desigualdad.

De igual forma, el Coneval (2012) reportó que en 2010 el estado de Nayarit ocupaba el lugar 19 del país en nivel de pobreza, con 14 municipios (de un total de 20) en los que más de la mitad de la población se encontraba en situación de pobreza, siendo los municipios de Del Nayar, La Yesca y Huajicori los que presentaron los porcentajes más altos (91.6%, 90.1% y 86.9%, respectivamente) de población en situación de pobreza multidimensional2 (Coneval, 2012). En esta región se practica la agricultura de autoconsumo, así como la caza, la pesca y la recolección como actividades económicas complementarias, y el trabajo estacional en las cosechas de la costa del estado de Nayarit (Jáuregui, 2004).

En cuanto a las políticas públicas, el Plan Estatal de Desarrollo de Nayarit 2011-2017 contiene 16 programas: tres de gobernabilidad (Programa de Modernización de la Administración Pública Estatal, Programa Estatal de Seguridad Pública y Programa Estatal de Estadística y Geografía), siete de calidad de vida (Programa para Elevar la Calidad de la Educación, Programa de Fomento Cultural, Programa Integral de Salud, Programa para la Atención a Grupos Vulnerables, Programa Integral de Vivienda, Desarrollo Urbano y Ordenamiento Territorial, Programa de Equidad de Género y Programa Integral del Deporte y Juventud) y seis de desarrollo integral (Programa Integral Carretero, Programa Integral para el Desarrollo de Encadenamientos Productivos del Sector Primario, Programa Estratégico de Desarrollo Industrial del Estado de Nayarit, Programa Estatal de Vinculación y Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología en el Estado de Nayarit, Programa Integral de Desarrollo Turístico y Programa Integral para la Protección del Medio Ambiente) (Gobierno del Estado de Nayarit, 2012).

Respecto de los programas sociales, en el año 2015 operaban el Programa de Seguridad Alimentaria y Comedores Unidos, así como becas escolares, apoyo a la gente con capacidades diferentes, brigadas de salud, farmacias y funerarias, además de apoyo para educación, deporte y vivienda (Gobierno del Estado de Nayarit, s/f)

Metodología y datos

El enfoque del análisis de divergencias

En este trabajo, el enfoque del estudio de divergencias fue una adaptación de Propin, Sánchez y Casado (2006); se hizo a partir de un análisis matricial con el índice de desarrollo socioeconómico (IDSE) y el índice del potencial de desarrollo socioeconómico (IPDSE) de los municipios. Se clasificaron tres categorías: divergencia territorial positiva (DTP), divergencia territorial negativa (DTN) y correspondencia territorial negativa (CTN), como se muestra en la Tabla 1. Los municipios identificados con DTP son aquellos cuyo nivel de desarrollo socioeconómico alcanzado es superior o igual a su potencial de desarrollo. Aquellos municipios que se localizan en DTN tienen la característica de que su nivel de desarrollo es inferior al que cabría esperar de acuerdo con su potencial; de ahí que el retraso relativo se deba al desaprovechamiento de los recursos y no a su inexistencia. Por último, en CTP se ubican los municipios con bajo nivel de desarrollo, además de que su potencial económico es limitado.

Tabla 1 Tipología para la clasificación de municipios 

Fuente: Adaptado de Propin, Sánchez y Casado (2006).

Índice de desarrollo socioeconómico

El IDSE3 evalúa las diferencias y similitudes en el desarrollo socioeconómico entre los municipios. La diferencia de los niveles de desarrollo se define como la expresión cualitativa que indica la desproporción socioeconómica entre los municipios. El IDSE se estableció con base en los siguientes indicadores: índice de marginación, grado de urbanización, tasa bruta de actividad económica, coeficiente de dependencia económica y densidad de carreteras pavimentadas. Para construir estos indicadores se usaron nueve variables que fueron tomadas del INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía) y del Conapo (Consejo Nacional de Población); todas ellas correspondientes al año 2010. La relación funcional, fue:

(1)

Donde:

DSE

= desarrollo socioeconómico

M

= índice de marginación

GU

= grado de urbanización

TBAE

= tasa bruta de actividad económica

CDE

= coeficiente de dependencia económica

DC

= densidad de carreteras pavimentadas

Como puede observarse en la ecuación 1, el índice de marginación y el coeficiente de dependencia económica tienen una relación inversa al nivel de desarrollo.

El índice de marginación muestra el impacto global de las carencias que padece la población como resultado de la falta de acceso a la educación y a los servicios de salud, a la residencia en viviendas inadecuadas, la carencia de bienes y los bajos ingresos monetarios. Se tomó de las estimaciones del Conapo para el año 2010.

El grado de urbanización (GU) estimado a nivel localidad es la proporción que representa la población urbana (Pu), con respecto a la población total (Pt) a nivel localidad. Convencionalmente, se considera que una población de 15 000 y más habitantes tiene condiciones urbanas (con base en Unikel, 1968). Este indicador presupone que a mayor grado de urbanización, mayor es el nivel de desarrollo alcanzado.

(2)

La tasa bruta de actividad económica (TBAE) muestra la importancia de la población trabajadora dentro del marco económico. Representa la proporción entre la población económicamente activa ocupada (PEAo)4 y la total (Pt). Se considera que mientras mayor es la tasa calculada de actividad económica, mayor es el nivel de desarrollo socioeconómico de un territorio.

(3)

El coeficiente de dependencia económica (CDE) muestra relación entre la población económicamente activa ocupada (PEAo) y la que no cuenta con un empleo (PEI,5 PEAd,6 P<12), mide el grado de dependencia que en promedio tiene que sobrellevar una persona que tiene empleo. Se presupone que a mayor dependencia, menor es el nivel de desarrollo socioeconómico, porque hay más personas que carecen de un salario.

(4)

La densidad de carreteras pavimentadas (DCP) expresa el nivel de accesibilidad de la población, pues se trata de una relación entre la longitud de red pavimentada (Lcp) y la superficie del municipio (S). Se considera que en la medida en que la densidad carretera del municipio es mayor, está mejor comunicado.

(5)

El índice de desarrollo socioeconómico inició con el cálculo individual de los indicadores de desarrollo socioeconómico para cada municipio. Después, los indicadores se estandarizaron a fin de que fueran comparables; en este procedimiento, los valores directos se transformaron en valores normalizados de una distribución caracterizada por los argumentos media y desviación estándar. La fórmula empleada para estandarizar fue , donde X es el valor que se desea normalizar, μ la media aritmética y σ la desviación estándar.

A continuación, se calcularon los índices medios de cada municipio, sumando las filas de los valores correspondientes a cada indicador y dividiendo entre la cantidad de indicadores (5). El valor del índice de marginación y del coeficiente de dependencia económica se multiplicaron por -1, antes de promediarlos, porque tienen un significado inverso al nivel de desarrollo.

Finalmente, de acuerdo con el valor del índice medio, se clasificaron los municipios en cinco niveles de desarrollo socioeconómico: muy bajo (menor a -0.50), bajo (de -0.50 a 0.00), medio (de 0.01 a 0.50), alto (de 0.51 a 1.00) y muy alto (mayor a 1.00).

Índice potencial de desarrollo socioeconómico

El IPDSE7 representa los factores que pueden contribuir al desarrollo de los municipios. Éste se construyó con los siguientes indicadores: densidad de población, grado de calificación de la población, concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias, coeficiente de suficiencia de la red vial y situación geográfica de los municipios. Se utilizaron cinco indicadores, los cuales se construyeron con 11 variables del INEGI correspondientes al año 2010. La relación funcional quedó como sigue:

(6)

Donde:

PDSE

= potencial de desarrollo socioeconómico

SG

= situación geográfica

DP

= densidad de población

GCP

= grado de calificación de la población

COST

= concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias

K

= coeficiente de suficiencia de la red vial

En esta ecuación (6), la situación geográfica tiene una relación inversa con el nivel de desarrollo.

La situación geográfica de los municipios (SGM) representa el grado de ventaja que tiene cada uno de ellos en relación con la distancia (lineal) que existe entre la cabecera municipal y la capital estatal. Como esta última tiende a concentrar una importante actividad socioeconómica del estado, se acepta que entre menor sea la distancia, mejores ventajas tendrá el municipio. Ésta se estimó como la menor distancia aérea entre la cabecera municipal y la estatal (km).

La densidad de población (DP) es la relación del número total de habitantes de un municipio (Pt) con su superficie (S). Este indicador revela la presencia relativa de la sociedad sobre una determinada unidad política administrativa y se considera que mientras mayor es la concentración poblacional, mayor es su potencial humano por la fuerza de trabajo que representa.

(7)

El grado de calificación de la población (GCP) estima la preparación educativa de la población de 12 años y más para participar en forma activa y calificada en las acciones encaminadas a elevar el desarrollo socioeconómico. Este indicador considera a la población municipal de 12 años y más con tercer grado de estudios técnicos o comerciales con primaria terminada (P12>3tcp); a la población municipal de 15 años y más con tercer grado de estudios técnicos o comerciales con secundaria terminada (P15>3tcs); a la población municipal de 12 años y más con tercer grado de secundaria terminada (P12>3s) y a la población municipal de 12 años y más (P12). Se estima que a mayor grado de calificación, mayor potencial de desarrollo.

(8)

La concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias (COST) indica el desempeño de funciones centrales asociadas a los asentamientos humanos de mayor jerarquía urbana presentes en determinados municipios. Estima la relación entre población económicamente activa ocupada en el sector secundario (PEAos),8 la población económicamente activa ocupada en el sector terciario (PEAot)9 y la población económicamente activa ocupada (PEAo). Se considera que entre mayor sea la concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias, mayor será el potencial de desarrollo socioeconómico.

(9)

El coeficiente de suficiencia de la red vial (K) valora la suficiencia de la red vial, en relación con la longitud de red carretera (Lc) (pavimentada, terracería y brecha), la superficie (S) y la población de los municipios (Pt). Mientras mayor es el coeficiente, mejor capacidad tiene para garantizar la circulación y el intercambio de bienes y personas, por lo tanto mayor es el potencial socioeconómico municipal.

(10)

Para el IPDSE se empleó la misma metodología que la del índice de desarrollo socioeconómico: se inició con el cálculo de los indicadores del potencial de desarrollo socioeconómico, se normalizaron los indicadores y se estimaron los índices medios de cada municipio. El valor de la situación geográfica de los municipios, se multiplicó por -1 antes de promediarla, porque tiene un significado inverso al potencial de desarrollo. Finalmente, se clasificaron los municipios en cinco niveles de potencial de desarrollo socioeconómico.

Resultados

Este trabajo muestra cómo se pueden analizar desigualdades socioeconómicas e identificar factores asociados al desarrollo a nivel municipal.

Análisis de los indicadores que componen el nivel de desarrollo socioeconómico

Índice de marginación

El municipio Del Nayar es el que presenta el índice de marginación más alto, seguido por La Yesca y Huajicori; debido a esto se clasifican con marginación muy alta. En el lado opuesto está Tepic, con el índice más bajo, junto con Xalisco, Bahía de Banderas e Ixtlán del Río, con lo que éstos se clasifican con grado de marginación muy bajo (Gráfico 1). Los municipios de Ahuacatlán, Compostela, Tuxpan, San Pedro Lagunillas y San Blas están clasificados con bajo grado de marginación; el resto, con marginación media. Cabe señalar que en Nayarit no hay municipios identificados con un nivel de marginación alto.

Fuente: elaborado por los autores, con base en los datos de INEGI (2011).

Gráfico 1 Índice de marginación por municipio, 2010 

Grado de urbanización

Como se ve en el Gráfico 2, sólo en ocho de los veinte municipios los habitantes viven en condiciones urbanas.10 Tepic e Ixtlán del Río tienen el grado de urbanización más alto (88 y 85%), le siguen Xalisco, Tuxpan, Acaponeta, Bahía de Banderas y Compostela, mientras que Santiago el grado más bajo de los ocho (20%).

Fuente: elaborado por los autores, con base en datos de Conapo (2011).

Gráfico 2 Grado de urbanización, 2010 (porcentaje) 

Tasa bruta de actividad económica

En la entidad, la tasa bruta de actividad económica es de 39% y los municipios de San Blas, Tepic, Bahía de Banderas y Compostela son los que tiene las más altas (44, 43, 42 y 40, respectivamente). Al final de la lista se encuentra el municipio de Del Nayar, con una tasa bruta de actividad económica de 16%, lo cual indica que sólo 16% de la población tiene una ocupación económica (Gráfico 3).

Fuente: elaborado por los autores, con base en los datos de INEGI (2011).

Gráfico 3 Tasa bruta de actividad económica, 2010 (porcentaje) 

Coeficiente de dependencia económica

Los resultados de este indicador (Gráfico 4) muestran que en Del Nayar existe una dependencia de 502; es decir que cada 502 personas inactivas (sin empleo formal) son sostenidas por cada 100 activos (con empleo formal). Todos los municipios del estado tienen dependencia económica superior a 100. La dependencia más bajas la tienen San Blas, Tepic y Bahía de Banderas (128, 131 y 136, respectivamente).

Fuente: Elaborado por los autores, con base en los datos de INEGI (2011).

Gráfico 4 Coeficiente de dependencia económica, 2010 

Densidad de carreteras pavimentadas

El municipio que tiene el índice más alto es San Blas, le siguen Bahía de Banderas, Amatlán de Cañas, Tepic y Santa María del Oro (Gráfico 5). Estos municipios presentan la mejor relación entre longitud de carretera pavimentada y superficie. Al final de la lista están Del Nayar, La Yesca y Huajicori, con superficies extensas y baja longitud de carretera pavimentada.

Fuente: elaborado por los autores, con base en los datos de INEGI (2011; s/f).

Gráfico 5 Densidad de carreteras pavimentadas, 2010, (km/100 km2

En el análisis general de los indicadores que componen el índice de desarrollo socioeconómico se observa la desigualdad de condiciones que presentan los municipios (Gráfico 6). Destaca Del Nayar, con un índice medio de desarrollo socioeconómico sumamente bajo, debido al muy alto nivel que presentan los índices de marginación y de dependencia económica; estos factores revelan el escaso desarrollo socioeconómico del municipio. A esto se suma que los factores que impactan directamente en el desarrollo económico (el grado de urbanización, la densidad de carreteras pavimentadas y la tasa bruta de actividad económica) están muy bajos. Así, Del Nayar se ubica como el municipio con mayores desventajas. En el extremo opuesto está Tepic, la capital, que presenta un elevado nivel de desarrollo y dos indicadores con las condiciones más favorables, a saber, el índice de marginación y el grado de urbanización. En lo que respecta a la tasa bruta de actividad económica y el coeficiente de dependencia económica, sólo lo supera San Blas. Por último, en la densidad de carreteras pavimentada, Tepic se posiciona en el cuarto lugar, debido a que la longitud de la red carretera respecto de su superficie es mayor en tres municipios: Amatlán de Cañas, Bahía de Banderas y San Blas.

Fuente: elaborado por los autores.

Gráfico 6 Índice medio de desarrollo socioeconómico 

Niveles de desarrollo socioeconómico de los municipios

Nivel muy bajo. En esta clasificación se encuentran los municipios Del Nayar, La Yesca y Huajicori, situados en la Región Sierra del estado. Estos municipios presentan un grado de urbanización nulo (cero), así como características rurales que se asocian con índices de marginación muy elvados (3.6, 1.6 y 1.5, respectivamente) y coeficientes de dependencia económica mayores a 200. Estos municipios tienen tasas de actividad económica limitadas (de 16 a 32), por debajo de la tasa estatal, que es de 39. Igualmente, la densidad de carreteras pavimentadas es muy bajo (de 1 a 2 kilómetros por cada 100 kilómetros cuadrados).

Nivel bajo. Aquí se agrupan Rosamorada, Jala y Acaponeta. Estos municipios comparten un grado de marginación medio (índices de -0.15, -0.39 y -0.69, respectivamente) y dependencia económica mayor a 186 personas por cada 100. Aunado a ello, tienen baja actividad económica y su densidad de red carretera es, respectivamente, de 11, 9 y 5 kilómetros por cada 100 kilómetros cuadrados.

Nivel medio. En este bloque están los municipios Santa María del Oro, San Pedro Lagunillas, Ahuacatlán, Amatlán de Cañas e Ixtlán del Rio, localizados en la Región Sur del estado (según la nueva división del Plan Estatal de Desarrollo de Nayarit 2011-2017). También en este nivel se encuentran Ruiz, Santiago, Compostela, Xalisco y Tecuala. Cabe precisar que en este nivel se ubica 50% de los municipios.

Nivel alto. San Blas y Bahía de Banderas, ubicados en la zona costera del estado, junto con Tuxpan, en la Región Norte, presentan un nivel alto de desarrollo. Estos municipios comparten tasas brutas de actividad económica de entre 38 y 44; además, registran una dependencia económica menor a 160 personas por cada 100.

Nivel muy alto. Sólo el municipio de Tepic, localizado en la Región Centro del estado, corresponde a esta categoría. Tepic tiene el índice de marginación más bajo y el grado de urbanización más alto de la entidad.

Análisis de los indicadores que componen el nivel de potencial de desarrollo socioeconómico

Situación geográfica de los municipios (SG)

Los municipios con mayores ventajas por su posición geográfica con respecto a la capital estatal son: Xalisco (el más cercano a Tepic, la capital), Compostela, San Pedro Lagunillas y Santa María del Oro (Tabla 2). Los que tienen menores ventajas por su distancia a la capital son: Huajicori, Acaponeta y Tecuala.

Tabla 2 Indicadores del nivel de potencial de desarrollo socioeconómico 

SG Situación geográfica

DP Densidad de población (hab/km2)

GCP Grado de calificación de la población

COST Concentración sectorial de las funciones sedundarias y terciarias

K Coeficiente de suficiencia de la red vial

Fuente: elaborado por los autores.

Densidad de población (DP)

La mayor densidad de población en el estado la tiene el municipio de Tepic; le siguen Bahía de Banderas, Tuxpan y Xalisco, con más de 100 habitantes por kilómetro cuadrado (Tabla 2). Los de menor densidad son La Yesca, Huajicori y Del Nayar, debido a la extensión de sus territorios. La distribución promedio en el estado es de 39 habitantes por kilómetro cuadrado.

Grado de calificación de la población (GCP)

Al comparar el grado de calificación, el municipio de Santiago encabeza la lista, con 28% de población de 12 años y más que posee grado escolar técnico o secundaria terminada; le siguen San Pedro Lagunillas, San Blas, Rosamorada, Ruiz y Xalisco. Los municipios con menor grado de calificación son: Del Nayar, La Yesca y Huajicori (10.29, 16.10 y 20.86%, respectivamente). El resto de los municipios tienen un grado de calificación entre 21 y 15 por ciento.

Concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias (COST)

En la Tabla 2 puede observarse que los tres municipios con mayor concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias son Bahía de Banderas, Tepic y Xalisco; la de menor concentración sectorial es Del Nayar.

Coeficiente de suficiencia de la red vial (K)

Este indicador muestra al municipio de Jala como el que tiene la mayor suficiencia vial; le sigue Huajicori, San Pedro Lagunillas, Amatlán de Cañas, San Blas y al final se localizan Bahía de Banderas, Tuxpan y Tepic (Tabla 2).

Niveles de potencial de desarrollo socioeconómico de los municipios

Nivel muy alto. El único municipio con potencial de desarrollo muy alto es Tepic, la capital del estado; ocupa el primer lugar en densidad de población y esto supone un mayor potencial humano. Asimismo, tiene el segundo lugar en concentración de las funciones sectoriales secundarias y terciarias, las cuales se asocian con asentamientos humanos de mayor jerarquía urbana. Estas dos características colocan a Tepic en este nivel.

Nivel alto. Xalisco se ubica en este nivel por su situación geográfica (su cabecera municipal y la de Tepic están conurbadas) y por ocupar el tercer lugar en concentración sectorial de las funciones sectoriales secundarias y terciarias.

Nivel medio. Aquí se clasifican la mitad de los municipios (Tabla 3), con indicadores clasificados en los valores medios, salvo las excepciones: El municipio de Santiago tiene el grado de calificación de la población más alto de todos, por tener mayor proporción de población para participar en forma activa y calificada en acciones que eleven el desarrollo, le siguen San Pedro Lagunillas y San Blas. Respecto a la concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias está en primer lugar Bahía de Banderas y en el coeficiente de la red vial, Jala es el que tiene el mayor valor.

Tabla 3 Clasificación de municipios según potencial de desarrollo socioeconómico 

Fuente: elaborado por los autores.

Nivel bajo. Acaponeta, Tecuala, Rosamorada, Tuxpan y Amatlán de Cañas están ubicados en este grupo. La mayor desventaja de Acaponeta, Tecuala y Amatlán de Cañas es su situación geográfica respecto a la capital del Estado; de Rosamorada la poca concentración de las funciones secundarias y terciarias; y de Tuxpan el bajo coeficiente de suficiencia de la red vial.

Nivel muy bajo. Aquí quedaron clasificados Del Nayar, La Yesca y Huajicori que comparten los valores más bajos en los indicadores: densidad de población, grado de calificación de la población y concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias.

A manera de resumen y para simplificar, en las Figuras 7 y 8 se presentan los niveles de desarrollo y de potencial de desarrollo socioeconómico de los municipios. Como puede observarse, la distribución de los niveles tanto de desarrollo como de potencial de desarrollo muestran una distribución regular, concentrándose los rangos menores en la zona serrana del estado y las condiciones de mayor ventaja en la zona centro del municipio, donde se localiza la ciudad capital.

Fuente: elaborado por los autores.

Figura 7 Nivel de desarrollo socioeconómico 

Fuente: elaborado por los autores.

Figura 8 Nivel de potencial de desarrollo socioeconómico 

Análisis de divergencias territoriales

Los tipos de divergencias territoriales que diferencian a los municipios son: correspondencia territorial negativa (CTN), divergencia territorial negativa (DTN) y divergencia territorial positiva (DTP). En la CTN se clasifican los municipios que convergen con bajo nivel de desarrollo y limitada disponibilidad de recursos. Aquí se ubican Huajicori, Del Nayar y La Yesca, con niveles de desarrollo y de potencial de desarrollo muy bajos. En esta misma categoría se encuentran Acaponeta y Rosamorada, con niveles de desarrollo y potencial de desarrollo bajos.

En la DTN se identifican Jala y Xalisco, que son municipios en los cuales el nivel de desarrollo está por debajo del que cabría esperar de acuerdo con su potencial de desarrollo socioeconómico, es decir, existe un potencial que no se ha aprovechado. Estos resultados sugieren que para impulsar el desarrollo socioeconómico de Jala se requiere incrementar el grado de calificación de la población (actualmente es de 22) y la densidad de población para que puedan aprovechar su potencial. En lo que respecta a Xalisco, el área que más le falta desarrollar es la suficiencia de la red vial, pues, según este indicador, la red vial aparece como insuficiente para el tráfico vehicular que puede llegar a generarse, según la población y superficie existente en el municipio.

65% de los municipios de la entidad está clasificado con DTP (Tabla 4), es decir, tiene un nivel de desarrollo superior o equivalente a los factores potenciales; específicamente, Amatlán de Cañas y Tecuala poseen un nivel de desarrollo medio y potencial bajo, en tanto que Tuxpan tiene nivel alto y potencial bajo. En cambio, Ahuacatlán, Compostela, Ixtlán del Río, Ruiz, San Pedro Lagunillas, Santa María del Oro y Santiago Ixcuintla tienen un nivel medio de desarrollo y potencial. Por su parte, San Blas y Bahía de Banderas presentan desarrollo alto y potencial medio. Y, por último, Tepic destaca por tener desarrollo y potencial de desarrollo socioeconómico muy altos.

Tabla 4 Clasificación de municipios 

Fuente: elaborado por los autores.

Por último, a fin de identificar el grado de correlación de cada indicador con el índice compuesto, se presenta una matriz de correlación de los indicadores empleados en el índice medio de desarrollo socioeconómico y en el índice medio de potencial de desarrollo socioeconómico.

Como se observa en la Tabla 5, hay una correlación significativa (p<0.01) positiva muy alta (0.954) entre tasa bruta de actividad económica (TBAE) y desarrollo socioeconómico; además, el índice de marginación (IM) y el coeficiente de dependencia económica (CDE) muestran correlación significativa (p<0.01) negativa muy alta (-0.970 y -0.910, respectivamente) con el desarrollo socioeconómico. Por otra parte, el grado de urbanización (GU) no muestra correlación significativa (p>0.01) con el desarrollo socioeconómico.

Tabla 5 Matriz de correlación de Pearson 

*. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).

**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).

DSE: Desarrollo socioeconómico

IM: Índice de marginación

GU: Grado de urbanización (más de 15 000 hab)

TBAE: Tasa bruta de actividad económica

CDE: Coeficiente de dependencia económica

DCP: Densidad de carreteras pavimentadas (km/100 km2)

En la Tabla 6 se observa que la concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias (COST), la situación geográfica (SG) y el grado de calificación de la población (GCP) tienen una alta correlación (0.763, 0.763 y 0.706, respectivamente) de manera significativa (p<0.01) con el potencial de desarrollo socioeconómico (PDSE). Por otra parte, se encontró una correlación negativa, poco significativa (p>0.01), entre el coeficiente de suficiencia de la red vial (K) y el PDSE.

Tabla 6 Matriz de correlación de Pearson 

*. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).

**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).

PDSE: Potencial de desarrollo socioeconómico

DP: Densidad de población (hab/km2)

GCP: Grado de calificación de la población

COST: Concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias

K: Coeficiente de suficiencia de la red vial

SG: Situación geográfica

Conclusiones

Considerando las desigualdades como impedimento del desarrollo y apoyando el supuesto de que la reducción de la pobreza puede ser el inicio de un crecimiento sostenido, estos resultados aportan información para que sea considerada en las políticas redistributivas de inversión pública, de manera que se favorezca la igualdad y, por ende, el crecimiento y desarrollo de los municipios.

Los resultados de este trabajo muestran desigualdades significativas entre los municipios de Nayarit, México, que en un ideal de desarrollo intermunicipal convergente, aportan bases para fortalecer y puntualizar los programas del Plan Estatal de Desarrollo, ya que identifican de manera concreta las necesidades a nivel municipal, permitiendo la distribución de los recursos según lo requiera cada uno de los municipios. Estos resultados pueden servir para orientar el Programa para Elevar la Calidad de Educación,11 ya que aporta información de los municipios con potencial de mejorar la educación y también aquellos que han quedado rezagados. Asimismo, brinda información que puede usarse en el Programa Integral Carretero12 para atender a los municipios que más lo requieran.

En este análisis de divergencias se identificó que los municipios con mayor desventaja, tanto de desarrollo como de potencial de desarrollo, son: Del Nayar, La Yesca y Huajicori, los cuales se identificaron como los menos favorecidos, con muy bajos niveles de desarrollo y potencial de desarrollo, ello debido a sus características. Estos tres municipios muestran muy alta marginación y tienen, además, una tasa bruta de actividad económica muy baja, así como alta dependencia económica, todo ello debido a la poca ocupación en actividades económicas remunerables. De igual forma, presentan muy baja concentración de la población en actividades económicas secundarias y terciarias. Del Nayar, La Yesca y Huajicori tienen, también, otro indicador muy bajo, a saber, el de densidad de carreteras pavimentadas, y tienen la densidad de población más baja del estado.

Los resultados de los índices de desarrollo socioeconómico y potencial de desarrollo coinciden con los reportados por el Coneval (2012), que identifica a Del Nayar, La Yesca y Huajicori con los mayores porcentajes de población en situación de pobreza (entre 75% y 100%) en la entidad. Asimismo, se observa coincidencia en el coeficiente de Gini (Coneval (2012: 25-26) para los municipios de Huajicori y Del Nayar, que presentan los niveles más altos de desigualdad en la distribución del ingresos (0.472 y 0.455, respectivamente).

En el extremo opuesto se observan municipios con ventajas, como Tepic, que presenta un nivel muy alto de desarrollo socioeconómico y de potencial de desarrollo. Este municipio, capital del estado, muestra las mejores condiciones en los índices empleados. Además, se identifican otros 12 municipios con nivel de desarrollo socioeconómico por encima o a la par de su potencial. Los municipios de Jala y Xalisco tienen las mejores posibilidades de progreso. Concretamente, Jala tiene la situación más favorable en el estado en cuanto a la suficiencia de red vial y, además, la concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias se ubica por encima de la media estatal. Por su parte, la situación geográfica de Xalisco, que es el municipio más cercano a la ciudad capital, representa su mayor ventaja de potencial de desarrollo socioeconómico, así como la concentración sectorial de las funciones secundarias y terciarias, la densidad de población y el grado de calificación de la población.

En lo que respecta a los indicadores empleados en este análisis, se identificó que la marginación, la poca actividad económica y la dependencia económica, además de la deficiente estructura carretera tienen un efecto negativo significativo en el aumento de la desigualdad socioeconómica. De igual manera, el bajo nivel de calificación de la población, la baja ocupación en las actividades económicas secundarias y terciarias y la situación geográfica de los municipios se asociaron con las crecientes desigualdades del potencial de desarrollo de los municipios.

Para reducir la desigualdad en la marginación se deberá invertir en los municipios más afectados, en escuelas, vivienda y generación de empleos dignos y bien remunerados. Ello puede ser mediante políticas directas, como la creación de un fondo común municipal que apoye a municipios con menores recursos propios.

Para lograr la igualdad socioeconómica es necesario pensar en la estructura productiva, particularmente la inserción al trabajo, para lo cual se requiere capacitar a la población y generar empleos formales. La igualdad puede generarse a partir de un círculo virtuoso en el cual la sociedad, con toda su trama organizacional, ofrezca oportunidad igualitaria de educación de calidad y empleo digno para desarrollar una fuerza de trabajo con mayores capacidades y avanzar en productividad y competitividad, lo que a su vez genere una calidad de vida igualitaria con su consecuente acceso a servicios de salud, vivienda y demás garantías. En el largo plazo, la brecha social y económica disminuirá, a medida que se logre un crecimiento sostenido y se promueva el desarrollo, de tal forma que inequívocamente confluyan desarrollo e igualdad.

La dinámica de trabajo laboral deberá ser de tal calidad y cantidad que capte a la población económicamente activa y la emplee en condiciones adecuadas, seguras, dignas y bien remuneradas. Por ello, la política pública deberá incluir estímulos para los empleadores que estén dispuestos a ofrecer empleos de calidad, con protección social, y que demuestren incrementos de productividad sustentable. Además, para asegurar la inserción laboral de los que no tienen un empleo formal, al igual que para la reubicación, es importante que entre las políticas educativas se considere ampliar la oferta de capacitación hacia los perfiles locales demandados, asegurando la cobertura para los grupos vulnerables.

En el análisis se identifica a la estructura carretera como deficiente y ello se asocia con desigualdad entre municipios; esto de alguna forma coincide con Reis (2014), quien identifica a la estructura de comunicación como elemento clave en el desarrollo a largo plazo. Sin duda, es importante reconocer el papel impulsor de desarrollo que promueve la infraestructura carretera; con mejor y mayor infraestructura carretera se puede inducir bienestar colectivo e individual, contribuir a la generación de cambios en los patrones de distribución de la población, y favorecer el desplazamiento con la consecuente mejora en el acceso a la educación y el empleo. También, el incremento en la infraestructura carretera coadyuva al intercambio de bienes y servicios, y apoya las actividades productivas. Si bien es cierto que las carreteras no provocan directamente el desarrollo, sí se consideran factores que lo propician. Por ello, a favor del desarrollo, en el presupuesto de egresos de la Federación deberá destinarse mayor gasto para la construcción, ampliación, modernización, conservación y operación de la infraestructura carretera. Y para garantizar el aporte continuo a estos programas se hace necesario evaluar el impacto socioeconómico real.

En el caso del potencial de desarrollo, como ya se mencionó, el nivel de calificación de la población y la ocupación en las actividades económicas secundarias y terciarias parecen ser los elementos determinantes de las desigualdades en el potencial de desarrollo socioeconómico entre los municipios de Nayarit. La educación, como un factor determinante tanto en el aumento como en la disminución de la desigualdad, ha sido reportada por varios autores (Esquivel, 1999; Ruiz, 2010; Macías y Reyes, 2013; Camberos, 2013; Bárcena y Prado, 2014; Reis, 2014). Para extender la igualdad la educación es un elemento decisivo, con gran impacto. Una sociedad con altos niveles educativos puede impulsar más el progreso técnico y la innovación, a la vez que se elevan la productividad y competitividad. Los pobres con educación tienen mejor respuesta ante programas de financiamiento que los pobres sin educación (Chen, Mu y Ravallion, 2009).

Por otra parte, la educación facilita que las generaciones siguientes incrementen su calidad de vida y dispone a las nuevas generaciones a disminuir el riesgo de deserción escolar. Del mismo modo, el acceso a la educación tiene retribuciones en múltiples vertientes: mejor información para ejercer la participación ciudadana; acceso a mayor conocimiento y, con ello, valorar y hacer valer los derechos ciudadanos; acceso a formas libres de organización; intercambio cultural; mayor integración al trabajo digno, entre otras.

Pero, incrementar el número de años estudiados no garantiza el funcionamiento del mercado de trabajo. Hace falta que coincidan las habilidades de la población, el conocimiento adquirido y los requerimientos del contratante. Para ello, además de poner en práctica medidas políticas a través del aumento del gasto en educación, dirigidas tanto a la planeación de programas académicos pertinentes a la actividad que se desempeñará en la vida laboral, como al incremento de la infraestructura adecuada para recibir una educación de calidad y con amplia cobertura, también se debe integrar y ofrecer información de tipo demanda profesional, para hacer que los perfiles de egreso coincidan con los requerimientos laborales locales y así favorecer la inclusión rápida y adecuada al mercado laboral de los instruidos.

Por otra parte, en estos resultados el coeficiente de suficiencia de red vial, un indicador que formó parte del índice de potencial de desarrollo socioeconómico, mostró un comportamiento irregular y poco significativo, ya que los municipios de Huajicori, Del Nayar y La Yesca, con muy bajo potencial de desarrollo socioeconómico, registraron suficiencia vial entre alta y media. Este factor tuvo tal comportamiento en estos tres municipios (zona serrana de Nayarit), debido a la poca población que habita esta zona; que a pesar de ser poca longitud carretera y mucha superficie terrestre, se presentó como suficiente para la escasa población. Por ello, para otros posibles análisis se deberá valorar el uso de este indicador. Este mismo comportamiento se presentó en los resultados de Propin, Sánchez y Casado (2006). Además, el grado de urbanización no justificó la situación de desigualdad socioeconómica; esto difiere de Das, Ghate y Robertson (2015), quienes identifican esta variable como causante de un crecimiento desequilibrado. Por último, aunque el análisis espacial no era un objetivo en este trabajo, es conveniente comentar que la distribución espacial de las desigualdades entre municipios es semejante a lo reportado por Herrero, Figueroa y Sanz (2006), quienes encuentran a los municipios con menos oportunidades en las periferias de la zona observada.

Medir el nivel de desarrollo y de potencial de desarrollo municipal es un desafío, debido, por un lado, a la disponibilidad de información y, por otro, a la dificultad de conceptualizarlos. Se debe aceptar el riesgo de perder información de dimensiones no cuantificables.

La metodología de divergencias aquí desarrollada aplica a nivel de desagregación de unidades geográficas menores; además, detecta las debilidades específicas de cada municipio, así como sus fortalezas, e identifica los puntos clave que determinan la desigualdad. Estos resultados son un buen punto de partida para lograr, mediante políticas públicas y estrategias de desarrollo apropiadas, la disminución de desigualdad a fin de favorecer un desarrollo intermunicipal convergente.

Por otra parte, si bien es cierto que el coeficiente de Gini identifica a nivel municipal desigualdades económicas, éste no ofrece una descripción de las condiciones específicas asociadas con la desigualdad y, por lo tanto, no contribuye de forma puntual en realidades críticas o con oportunidad de mejora, como es este análisis de desigualdades socioeconómicas.

Identificar las desigualdades entre territorios que dificultan el desarrollo debe ser un estímulo para actuar de forma consciente, planificada y con el objetivo de reducir tal disparidad. Un componente esencial para activar el desarrollo de los menos favorecidos con el propósito de reducir desigualdades es la sinergia entre los distintos niveles de gobierno, los agentes públicos y privados, y la asignación distributiva de recursos entre municipios rezagados y municipios con ventajas. Con respecto al diseño de las políticas, será necesario mejorar los mecanismos de gestión e implementación, así como monitorear y evaluar de manera sistémica los resultados. En definitiva, los efectos indirectos a largo plazo, cuando se invierte en el desarrollo, son retornos en términos de crecimiento e igualdad.

Sobre los autores

Rebeca de Haro Mota es doctora en Ciencias Biológico-Agropecuarias, en el área de Ciencias Ambientales, por la Universidad Autónoma de Nayarit, y está adscrita a la Unidad Académica Preparatoria No. 7, de esa misma institución. Sus líneas de investigación son la planeación y el desarrollo ambiental. Este artículo forma parte de su tema de investigación doctoral: “Vulnerabilidad de seguridad alimentaria en los municipios de Nayarit, México”. Entre sus publicaciones más recientes se encuentran, en coautoría con Susana Marceleño Flores, José Irán Bojórquez Serrano y Oyolsi Nájera González: “La inseguridad alimentaria en el estado de Nayarit, México, y su asociación con factores socioeconómicos” (Salud Pública de México, 2016); “Potencial de desarrollo socioeconómico en las regiones de Nayarit (Revista Bio Ciencias, 2015) y “Entre la desigualdad y la convergencia” (Revista Mexicana de Ciencias Políticas y Sociales, 2015).

Susana Marceleño Flores es licenciada en Enfermería y doctora en Ciudad, Territorio y Sustentabilidad, por la Universidad de Guadalajara. Está adscrita a la Secretaría de Investigación y al Posgrado de la Universidad Autónoma de Nayarit y desarrolla como línea de investigación la planeación y el desarrollo ambiental. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Además de las obras antes citadas, escritas en coautoría, otros trabajos recientes son: (con José Irán Bojórquez, Arturo Álvarez Bravo, Víctor Vidal Martínez y Víctor Magaña Rueda) “Modelo de vulnerabilidad y riesgo de la producción de maíz de temporal en Nayarit, México” (Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 2016) y La cuenca de río Mololoa y su problemática socioambiental (2014).

José Irán Bojórquez Serrano es ingeniero agrónomo y doctor en Ciencias Biológicas, por la UNAM. Es docente-investigador de la Universidad Autónoma de Nayarit, pertenece al Cuerpo Académico de Recursos Naturales. Sus líneas de investigación se refieren a la evaluación de los recursos naturales y la planeación y desarrollo ambiental. Ha escrito, en coautoría, los artículos: “Riesgo de erosión hídrica y estimación de pérdida de suelo en paisajes geomorfológicos volcánicos en México” (Cultivos Tropicales, 2016); “La inseguridad alimentaria en el estado de Nayarit, México, y su asociación con factores socioeconómicos” (Salud Pública de México, 2016) y “La inseguridad alimentaria en el estado de Nayarit, México, y su asociación con factores socioeconómicos” (Salud Pública de México, 2016).

Oyolsi Nájera González es licenciado en Biología y doctor en Ciencias para el Desarrollo Sustentable. Docente-investigador de la Universidad Autónoma Nayarit. Integrante del Cuerpo Académico de Recursos Naturales. Sus líneas de investigación son la planeación y el desarrollo ambiental. Ha escrito, en coautoría, los artículos: “Riesgo de erosión hídrica y estimación de pérdida de suelo en paisajes geomorfológicos volcánicos en México” (Cultivos Tropicales, 2016); “Dinámica espacio-temporal de la cobertura y uso del suelo en una cuenca hídrica” (Revista Iberoamericana de las Ciencias Biológicas y Agropecuarias, 2016), además de las citadas en los apartados anteriores.

Referencias bibliográficas

Abramovitz, Moses (1986) “Catching up, forging ahead, and falling behind” The Journal of Economic History, 46(2): 385-406. DOI: 10.1017/S0022050700046209. [ Links ]

Aghion, Philippe, Caroli, Eve, y Cecilia, Garcia Penalosa (1999) “Inequality and economic growth: The perspective of the new growth theories” Journal of Economic Literature, 37(4): 1615-1660. [ Links ]

Aroca, Patricio, y Mariano, Bosch (2000) “Crecimiento, convergencia y espacio en las regiones chilenas: 1960-1998” Estudios de Economía, 27(2): 199-224. [ Links ]

Banerjee, Biswajit, y Manca, Jesenko (2014) “Economic growth and regional disparities in Slovenia” Regional Studies, 49(10). Disponible en: <http://dx.doi.org/10.1080/00343404.2013.879981> [Consultado el 18 de octubre de 2014]. [ Links ]

Bárcena Ibarra, Alicia, y Antonio, Prado (coords.) (2014) La hora de la igualdad: Brechas por cerrar, caminos por abrir. Brasilia: CEPAL. [ Links ]

Barro, Robert J. (2000) “Inequality and growth in a panel of countries” Journal of Economic Growth, 5(1): 5-32. DOI: 10.1023/A:1009850119329. [ Links ]

Barro, Robert J., y Xavier, Sala-i-Martin (1992) “Convergence” Journal of Political Economy, 100(2): 223-251. DOI: 10.1086/261816. [ Links ]

Barro, Robert J., Sala-i-Martin, Xavier; Blanchard, Olivier Jean, y Robert E., Hall (1991) “Convergence across states and regions” Brookings Papers on Economic Activity (1): 107-182. [ Links ]

Beltrán Toro, Camilo, y Sergio, González Catalán (2013) Disparidades territoriales y desempeño exportador al Mercosur: evidencia a nivel de las provincias argentinas. Serie Desarrollo Territorial, 16. CEPAL. [ Links ]

Birdsall, Nancy, Ross, David, y Richard, Sabot (1996) “La desigualdad como la limitación del crecimiento en América Latina” Gestión y Política Pública, V(1): 29-78. [ Links ]

Boisier, Sergio (1999) Teorías y metáforas sobre el desarrollo territorial. Santiago de Chile: CEPAL. [ Links ]

Borts, George H., y Jerome, Stein (1964) Economic Growth in a Free Market. Nueva York: Columbia University Press. [ Links ]

Bourguignon, François (2004) The Poverty-Growth-Inequality. Washington, DC: World Bank. [ Links ]

Cabrera Castellanos, Luis F. (2002) Convergence and Regional Economic Growth in Mexico: 1970-1995. MPRA Working Paper, 4026. Munich University Library. [ Links ]

Camberos, Mario (2013) “La desigualdad en México y sus cambios en el largo plazo (1968-2002)” Revista Nicolaita de Estudios Económicos, II(1): 75-94. [ Links ]

Chen, Shaohua, Mu, Ren, y Martin, Ravallion (2009) “Are there lasting impacts of aid to poor áreas?” Journal of Public Economics, 93(3-4): 512-528. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2008.10.010. [ Links ]

Conapo (2011) Índice de marginación por entidad federativa y municipio 2010. México: Consejo Nacional de Población. Disponible en: <http://www.conapo.gob.mx/es/CONAPO/Indices_de_Marginacion_2010_por_entidad_federativa_y_municipio > [Consultado el 24 de noviembre de 2014]. [ Links ]

Coneval (2012) Informe de pobreza y evaluación en el estado de Nayarit 2012. México: Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social. Disponible en: <http://www.coneval.gob.mx/coordinacion/entidades/Documents/Informes%20de%20pobreza%20y%20evaluaci%C3%B3n%202010-2012_Documentos/Informe%20de%20pobreza%20y%20evaluaci%C3%B3n%202012_Nayarit.pdf > [Consultado el 14 de septiembre de 2015]. [ Links ]

Cuadrado Roura, Juan Ramón (1998) “Divergencia versus convergencia de las disparidades regionales en España” Revista Latinoamericana de Estudios Urbanos Regionales, 24(72): 5-31. DOI: 10.4067/S0250-71611998007200001. [ Links ]

Das, Samarjit, Ghate, Chetan, y Peter, Robertson (2015) “Remoteness, urbanization, and India’s unbalanced growth” World Development, 66: 572-587. DOI:10.1016/j.worlddev.2014.09.013. [ Links ]

Datt, Gaurav, y Martin, Ravallion (1992) “Growth and redistribution components of changes in poverty measures: A decomposition with applications to Brazil and India in the 1980s” Journal of Development Economics, 38(2): 275-295. [ Links ]

De Haro Mota, Rebeca, Marceleño Flores, Susana, y José Irán, Bojórquez Serrano (2015) “Entre la desigualdad y la convergencia” Revista Mexicana de Ciencias Políticas y Sociales, 60(223): 407-412. [ Links ]

Díaz Bautista, Alejandro (2000) “Convergence and economic growth in Mexico” Frontera Norte, 13(24): 85-110. [ Links ]

Esquivel, Gerardo (1999) “Convergencia regional en México, 1940-1995” El Trimestre Económico, LXVI-4( 264): 725-761. [ Links ]

Esquivel, Gerardo (2000) Geografía y desarrollo económico en México. Research Network Working Paper, R-389. Inter-American Development Bank. [ Links ]

Estay Reyno, Jaime (2001) “Globalización económica: ¿convergencia o polarización?” Ensayos de Economía, 11(19): 122-149. [ Links ]

Ferreira de Mendonça, Helder, y Diogo, Martins Esteves (2014) “Desigualdad de los ingresos en el Brasil. ¿Qué ha cambiado en los últimos años?” Revista CEPAL (112): 111-127. [ Links ]

Fuentes, Noé Arón (2003) “Crecimiento económico y desigualdades regionales en México: el impacto de la infraestructura” Región y Sociedad, XV(27): 81-106. [ Links ]

Fuentes, Noé Arón (2007) “Las disparidades municipales en México: un estudio desde la óptica de la desigualdad” Problemas del Desarrollo. Revista Latinoamericana de Economía, 38(150): 213-234. [ Links ]

Fuentes, Noé Arón, y Jorge E., Mendoza (2003) “Infraestructura pública y convergencia regional en México, 1980-1998” Comercio Exterior, 53(2): 178-187. [ Links ]

Galvis, Luis Armando, y Adolfo, Meisel Roca (2010) Persistencia de las desigualdades regionales en Colombia: Un análisis espacial. Documentos de Trabajo sobre Economía Regional (120). Colombia: Banco de la República. [ Links ]

Gobierno del Estado de Nayarit (1234s/f) Programas sociales [en línea]. Disponible en: <http://www.nayarit.gob.mx/gobierno/programas_sociales.asp > [Consultado el 28 de enero de 2015]. [ Links ]

Gobierno del Estado de Nayarit (2012) Plan Estatal de Desarrollo de Nayarit 2011-2017. México: Gobierno del Estado de Nayarit. [ Links ]

Godínez, Victor, y Jorge, Máttar (coords.) (2009) La República Dominicana en 2030: hacia una nación cohesionada. Santo Domingo: CEPAL. [ Links ]

Gutiérrez Espeleta, Édgar E. (2002) “Indicadores sociales: una breve interpretación de su estado de desarrollo” en Sojo, Carlos (ed.) Desarrollo social en América Latina: Temas y desafíos para las políticas públicas. Costa Rica: FLACSO, pp. 107-147. [ Links ]

Gutiérrez Casas, Luis Enrique (2007) Potencial de desarrollo y política regional: un modelo aplicado al estado de Chihuahua, México. Madrid: Universidad Autónoma de Madrid, tesis doctoral. [ Links ]

Gutiérrez Casas, Luis Enrique (2008) Potencial de desarrollo y desequilibrio regional en Chihuahua: Chihuahua. México: Solar. [ Links ]

Henderson, Daniel, Qian, Junhui, y Le, Wang (2015) “The inequality-growth plateau” Economics Letters, 128: 17-20. DOI:10.1016/j.econlet.2015.01.001. [ Links ]

Herrero Prieto, Luis César, Figueroa Arcila, Víctor Fernando, y José Ángel, Sanz Lara (2006) “Las disparidades territoriales en Castilla y León. Estudio de la convergencia económica a nivel municipal” Revista de Investigación Económica y Social de Castilla y León (9): 15-170. [ Links ]

Herrero Prieto, Luis César, Figueroa Arcila, Víctor Fernando, y José Ángel, Sanz Lara (2010) “Disparidades económicas sobre unidades territoriales menores: análisis de convergencia” Investigaciones Regionales (17): 93-122. [ Links ]

Ho, Tsung-Wu (2015) “Income inequality may not convergence after all: Testing panel unit roots in the presence of cross-section cointegration” Quartely Review of Economics and Finance, 56: 68-79. [ Links ]

INEGI (2011) Principales resultados del Censo de Población y Vivienda, 2010. Nayarit. México: Instituto Nacional de Estadística y Geografía. [ Links ]

INEGI (1234s/f) México en cifras. Información nacional por entidad federativa y municipios [en línea]. México: Instituto Nacional de Estadística y Geografía Disponible en: <http://www.beta.inegi.org.mx/app/areasgeograficas/ > [Consultado el 21 de octubre de 2014]. [ Links ]

Iniguez Montiel, Alberto Javier (2014) “Growth with equity for the development of Mexico: Poverty, inequality, and economic growth (1992–2008)”World Development, 59: 313-326. DOI: 10.1016/j.worlddev.2014.01.011. [ Links ]

Jáuregui, Jesús (2004) Pueblos indígenas del México contemporáneo. México: CDI/PNUD. [ Links ]

Kanti Bagchi, Kanak (2011) Regional Disparities in India’s Socio-economic Development. Nueva Delhi: New Century Publications. [ Links ]

Kit-Chun Lam, Joanna, y Liu, Pak-Wai (2014) “Socio-economic inequalities in happiness in China and U.S.” en Social Indicators Research, 116(2): 509-533. DOI: 10.1007/s11205-013-0283-1. [ Links ]

Kumo, Wolassa Lawisso (2011) Growth and Macroeconomic Convergence in Southern Africa. Working Paper Series, 130. Túnez: African Development Bank. [ Links ]

López Arévalos, Jorge Alberto, y Óscar, Peláez Herreros (2012) “Análisis de convergencia económica en el interior de Chiapas: municipios, regiones e inconsistencias aparentes” América Latina Hoy, 60: 83-206. [ Links ]

Macías Ruano, Mirta, y Luis Alonso, Reyes (2013) “Convergencia económica en América Central: Evidencia empírica, 1975-2005” Revista Ciencia y Tecnología (10): 100-116. DOI: 10.5377/rct.v0i10.1065. [ Links ]

Marina, Adriana (2000) “Economic convergence of the first and second moment in the provinces of Argentina” Estudios de Economía, 27(2): 259-277. [ Links ]

Márquez, José Emilio (2011) Disparidad y divergencia económica en Centroamérica (1950-2008). El Salvador: UFG Editores. [ Links ]

Moncayo, Edgard (2004) “El debate sobre la convergencia económica internacional e interregional: enfoques teóricos y evidencia empírica” EURE (Santiago), 30(90): 7-26. [ Links ]

Narain, Prem, Sharma, S.D.; Rai, S.C., y V.K., Bhatia (2000) “Regional disparities in socio-economic development in Tamil Nadu” Journal of the Indian Society of Agricultural Statistics, 53(1): 35-46. [ Links ]

Ohlan, Ramphul (2013) “Pattern of regional disparities in socio-economic development in India: District level analysis” Social Indicators Research, 114(3): 841-873. [ Links ]

Ostry, Jonathan D., y Andrew, Breq (2014) “Treating inequality with redistribution: Is the cure worse than the disease?” The International Monetary Fund´s Global Economy Forum [blog]. 26 de febrero. Disponible en: <https://blog-imfdirect.imf.org/2014/02/26/treating-inequality-with-redistribution-is-the-cure-worse-than-the-disease/ > [Consultado el 26 de enero de 2016]. [ Links ]

Ozaslan, Metin, Dincer, Bulent, y Huseyin, Ozgur (2006) “Regional disparities and territorial indicators in Turkey: Socio-economic development Index (SEDI)” Proceedings of the 46th Congress of the European Regional Science Association (ERSA). Grecia: University of Thessaly. [ Links ]

Palacio Prieto, José Luis, Sánchez Salazar, María Teresa; Casado Izquierdo, José María; Propin Frejomil, Enrique; Delgado Campos, Javier; Velázquez Montes, Alejandro; Chias Becerril, Luis; Ortiz Álvarez, María Inés; González Sánchez, Jorge; Negrete Fernández, Gerardo; Morales, Josefina Gabriel, y Roberto, Márquez Huitzil (2004) Indicadores para la caracterización y el ordenamiento territorial. México: Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales/Instituto Nacional de Ecología/Universidad Nacional Autónoma de México/Instituto de Geografía/Secretaría de Desarrollo Social. [ Links ]

Peña Sánchez, Antonio Rafael (2004) Las disparidades económicas intrarregionales en Andalucía. España: Universidad de Cádiz, tesis de doctorado. [ Links ]

Peña Sánchez, Antonio Rafael (2006) Las disparidades económicas intermunicipales en la provincia de Cádiz: un análisis desde la óptica de la convergencia. Documento de Trabajo E2006/13. Centro de Estudios Andaluces. Disponible en: <https://centrodeestudiosandaluces.info/PDFS/E200613.pdf>. [ Links ]

Propin Frejomil, Enrique, Sánchez Crispín, Álvaro, y José María, Casado Izquierdo (2006) “Las divergencias socioeconómicas territoriales como alternativa metodológica del ordenamiento territorial en México” Geographicalia (49): 157-175. [ Links ]

Ravallion, Martin (2003) “Inequality convergence” Economics Letters, 80(3): 351-356. [ Links ]

Ravallion, Martin (2012) “Why don’t we see poverty convergence?” American Economic Review, 102(1): 504-523. [ Links ]

Reig Martínez, Ernest (2010) Análisis del potencial socioeconómico de municipios rurales con métodos no paramétricos: aplicación al caso de una zona Leader. Working Papers, 4. Fundación BBVA). [ Links ]

Reis, Eustáquio (2014) “Spatial income inequality in Brazil, 1872-2000” EconomiA, 15(2): 119-140. DOI. 10.1016/j.econ.2014.06.006. [ Links ]

Rocha García, Ricardo Ernesto, y Alejandro, Vivas Benítez (1998) “Crecimiento regional en Colombia: ¿Persiste la desigualdad? Revista de Economía del Rosario, 1(1): 67-108. [ Links ]

Royuela, Vicente, y Gustavo Adolfo, García (2015) “Economic and social convergence in Colombia” Regional Studies, 49(2): 219-239. DOI: 10.1080/00343404.2012.762086. [ Links ]

Ruiz Ochoa, Wilfrido (2010) “Convergencia económica interestatal en México, 1900-2004” Análisis Económico, 25(58): 7-34 [ Links ]

Seers, Dudley (1970) “The meaning of development” Revista Brasileira de Economía, 24(3): 29-50. [ Links ]

Sharma, Amod (2012) “Inter-state disparities in socio-economic development in North East Region of India” Journal of Agricultural Science, 4(9): 236-243. DOI: 10.5539/jas.v4n9p236. [ Links ]

Silva Lira, Iván (2003) Disparidades, competitividad territorial y desarrollo local y regional en América Latina. Serie Gestión Pública, 33. Santiago de Chile: ILPES/CEPAL. [ Links ]

Solow, Robert M. (1956) “A contribution to the theory of economic growth” Quarterly Journal of Economics, 70(1): 65-94. DOI: 10.2307/1884513. [ Links ]

Swan, Trevor (1956) “Economic growth and capital accumulation” Economic Record, 32(2): 334-361. DOI: 10.1111/j.1475-4932.1956.tb00434.x. [ Links ]

Székely, Miguel (2005) “Pobreza y desigualdad en México entre 1950 y el 2004” El Trimestre Económico, 72(288-4): 913-931. [ Links ]

Székely, Miguel (2006) “Perspectivas sobre la pobreza y desigualdad en México: ¿Hay que correr más rápido que el tigre?” Este País (181): 26-30. [ Links ]

Székely, Miguel, y Ericka, Rascón (2005) “México 2000-2002: Reducción de la pobreza con estabilidad y expansión de programas sociales” Economía Mexicana Nueva Época, 14(2): 217-269. [ Links ]

Unikel, Luis (1968) “Ensayo sobre una nueva clasificación de población rural y urbana en México” Estudios Demográficos y Urbanos, 2(1): 1-18. [ Links ]

Velasco, Andrés, y Cristóbal, Huneeus (2012) Contra la desigualdad. El empleo es la clave. Santiago de Chile: Random House Mondadori. [ Links ]

Vergara González, Reyna, Mejía Servían, Jackeline, y Alicia, Martínez Lara (2010) “Crecimiento económico y convergencia regional en el Estado de México” Paradigma Económico, 2(1): 53-88. [ Links ]

Vesperis, Vladislavs (2011) “An assessment of socioeconomic disparities among NUTS second level regions of the EU” Social Research, 24(3): 141-149. [ Links ]

Wu, Xiaogang, y Jun, Li (2013) Economic Growth, Income Inequality and Subjective Well-Being: Evidence from China. Population Studies Center Research Report 13-796. San Francisco: University of Michigan-Institute for Social Research. [ Links ]

1El coeficiente de Gini mide la desigualdad en la distribución del ingreso de la población; toma valores entre 0 y 1, y aquel valor que tiende a 1 refleja mayor desigualdad en la distribución del ingreso.

2Es aquella población cuyo ingreso es inferior al valor de la línea de bienestar y que padece al menos una carencia social.

3El IDSE se construye con la serie de indicadores (sociales y económicos) propuestos por Propin, Sánchez y Casado (2006).

4Personas de 12 y más años de edad que tuvieron un vínculo con la actividad económica o que lo buscaron en la semana de referencia, por lo que se encontraban ocupadas.

5Personas de 12 y más años de edad que en la semana de referencia únicamente realizaron actividades no económicas y no buscaron trabajo.

6Personas de 12 y más años de edad que en la semana de referencia buscaron trabajo porque no estaban vinculadas a una actividad económica o trabajo.

7El IPDSE se construye con la serie de indicadores (sociales y económicos) propuestos por Propin, Sánchez y Casado (2006).

8Población ocupada en actividades destinadas a transformar los recursos naturales.

9Población ocupada en actividades relacionadas con la prestación de servicios y actividades comerciales, de transporte y servicios, tanto públicos como privados.

10En este trabajo se adoptó el criterio de Unikel (1968), según el cual se requiere que una localidad tenga 15 000 y más habitantes para que tenga la categoría de urbana.

11Uno de los 16 programas del Plan Estatal de Desarrollo de Nayarit 2011-2017, publicado en el periódico oficial, con fecha 19 de marzo de 2012. Tepic, Nayarit.

12Uno de los 16 programas del Plan Estatal de Desarrollo de Nayarit 2011-2017, publicado en el periódico oficial, con fecha 19 de marzo de 2012. Tepic, Nayarit.

Recibido: 28 de Marzo de 2015; Aprobado: 13 de Junio de 2016

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