Embed Size (px)
Citation preview
Distribución del desarrollo en el mundoa partir de
indicadoressocialesy económicos
CarmenPIRIS PINILLAAgustín GAMIR ORUETA
La idea de realizarun estudiosobrela distribución del desarrolloen elmundo, tomando como base una amplia gama de indicadoressocialescomplementadoscon algunoseconómicos,surgió como una síntesismate-máticay cartográficade un conjunto de trabajosrealizadosen el curso80-81 por un equipo de alumnosde la Secciónde Geografíade la Universi-dad Complutensede Madridí bajo la coordinacióndel profesor BosqueMaurel y las orientacionesde los profesoresJoséEstébanezy Ana Sabaté.
El objetivo básicodel trabajoseencuentraen la líneade investigación,iniciadaya desde1951 por los investigadoresClark y Kuznetz,que identi-fican el desarrollocomo sinónimo de progreso,entendiendoéstedesdeunpunto de vista de bienestarsocial, aunqueenmarcadoen una perspectivaoccidental (Smith, D. M., 1980); y se planteacomo finalidad áltima lasupresiónde su distribución en compartimentosestancosdefinidosen tér-minos talescomo «paísesdesarrollados»,«paísessubdesarrollados»y «paísesen vías de desarrollo», pretendiendoestableceruna jerarquía de valoressin límites ni calificativos(Rostow, 1978).
Los presupuestostradicionalesde esteconcepto(George,1956)se fun-damentanen variables relacionadascon el desarrolloeconómico: rentaper capita, consumode acero y energía,etc., pero su uso sólo se puedeentenderen un contexto ideológicocapitalista que valora el gradode de-sarrollo de un país en orden a la posesiónde una seriede objetosmate-riales que se resumiríanen el dato de renta «per capita», y en relación al
El equipo estabacompuestopor MercedesBagazgoitiaBarrera, Inés Calvo Martín,Clorinda Palafox Bogdanovich,GermanaAlvarez González,Lucía Paloma Alvarez Rubio,Agustín Gamir Oruetay Carmen Piris Pinilla.
Anales de Geografiade la Univ. Complutense, Ni’ 2. Ed. Univ. Complutense,1982.
44 CarmenPiris Pinilla y Agustín Gamir Orueta
nivel de producciónde aceroy energíaquepor normaseasociaal nivel deindustrialización, hechoque no tiene por qué tener absolutacorrelacióncon el grado de desarrollo de un país (Lacoste, 1965). Esta ideologíadespreciatanto la existenciade otros factoresno materializables,exceptocuandopuedenser utilizadosen beneficiopropio, como su injustao justadistribución-
Por tanto señalamosque las variablestradicionaleshacensólo referen-cia a aspectoseconómicosy excluyen cualquiertipo de valoraciónsocial y
ambiental de los países.Asimismo, el uso de la renta «per capita»comoindicador de desarrollo basadoen el valor monetario de la producciónconlíeva una serie de limitaciones relacionadascon los problemasfinan-cierosde conversiónde las monedasnacionalesa la monedanorteamerica-na, especialmenteen los paísessocialistaso en paísesque carecende unsistemacomplejode contabilidadnacional.Porotro lado,algunos autoreshan demostradola diferentecorrelaciónque existe entreesteindicador yotros más alejadosde la noción de industrializacióno produccióneconó-mica como la tasade mortalidad infantil (Smith, 1980),aunqueCole, cu-yosestudiosparten de los mismosprincipios, llega a demostrarlo contra-río, proponiendodichavariablecomo indicador básicoaunqueno exclusi-vo (Cole, 1981).
En consecuenciase debeconsiderarel desarrollocomo productode lainteracciónde una multitud de variables,tanto económicascomo sociales
que, aunquealgunasposeenun pesomayor que otras, ninguna es exclu-yente (Ginsburg, 1961). En este sentido, Smith (1980) cita las valiosasaportacionesde Drewnowski y McGranahan,los cualesrechazanconcep-tos tales como desarrollo«económico»y desarrollo«social»subrayandolaestrecharelaciónentrelos elementoseconómicosy sociales.Así, los indica-
doresque reflejan el grado de bienestarsocial como mortalidad infantil,númerode camasde hospital, etc., y los que reflejan el nivel de instruc-ción o el grado de accesibilidad nos parecen tan fundamentalescomo
aquellosque miden desdeunaóptica u otra el nivel economíco.Partiendo de la importancia equitativa de este gran bloque de va-
riables sociales,el nivel de desarrollono parecesertanto un problemame-ramenteeconómicocomo un problemapolítico, debido a que el fomentode estos aspectossocialesdependede las decisionesestatalessobreel uso yla distribuciónde un capitalnacionaldeterminado(Brookfield, 1979).
1. Metodología
En función de lo hastaaquí expuestose hacepatentela necesidaddeutilizar una metodologíaque permita elaboraruna jerarquíade paísesa
Distribución del desarrollo en el mundoa partir de - - 45
partir de una amplia gamade indicadoressocialescomplementadoscon al-gunoseconómicos.
Las diecisiete variables elegidasen función de las aportacionesdelequipo coinciden en su mayor parte con las propuestaspor el UNRISO(United Nations ResearchInstitute for Social Development, 1969) que re-dujo cuarentay dos variablesgeneralespor medio de interrelacionessuce-sivas,a dieciocho«indicadoresde núcleo»(Smith, 1980).
Las variables han sido distribuidasen seis paquetes,cada uno de loscualesabarcaun aspectodiferentedel progresode un país.
— Dentro del sector agricultura, aparte de considerarelementalsupoblacióneconómicamenteactiva, se ha juzgadonecesarioreflejar el gra-do de calidadde las enmiendasrealizadasen las laboresagrícolas,y paraello las variables relacionadascon el consumode fertilizantes han sidoconsideradaslas más oportunas,y entreellasel de mayor usoy rendimien-to es el nitrogenado.
Igualmenteimportante es la utilización de datosreferentesal niveleducativode los habitantes;en estecaso se tropieza con limitacionesesta-dísticas derivadasde la insuficiencia de datos o de su propio significado,por ello hemosescogidouna variablesimple (analfabetosde másde quin-ce años),otra referida al consumode papelde imprimir y una terceraqueintenta reflejar la mayor o menor discriminaciónde la mujer en la ins-
trucción (porcentajede estudiantesfemeninasmatriculadasen tercergra-do>-
El extenso conjunto de variables englobadasen el capítulo debienestar social abarca aspectosconcernientesa la sanidad (población
por camasde hospital),mortalidad infantil, etc.; otros exclusivamentede-mográficos(crecimientovegetativo)y como exponentede modo de vida,la proporciónde poblaciónurbana.
Los variables teléfonospor habitante, kilómetros de carreterasyvías de ferrocarril por superficie reflejanel gradode accesibilidady comu-nicación interna, muy en consonanciacon el aprovechamientode recursosy con la vertiente económicadel problema; son complementadoscon losindicadoresconsumode acero,consumode energíay rentaper cápita.
Convieneseñalaralgunasdificultadescon las quese tropieza al funda-mentarun trabajode estetipo en la utilización de variablesestadísticasaescalamundial. En primer lugar, existeel problemade la fiabilidad de losdatos proporcionadospor los estados.Tampocoexiste una coordinaciónentre los paísesen relación al momentocensalo a la titulación concretade unavariable. Ambas dificultades provocanque muchasvariablesinte-resantespor su contenidono tengansuficienteamplitud como para poder
46 Carmen ¡‘iris Pinilla y Agustín Gamir Orueta
ser utilizadas; en estesentido,nuestrolímite para la utilización de un in-
dicador es que tenga una cobertura mínima de ochenta países. Esteproblema se hizo evidentecuandose intentó resumir en una variable elgrado de discriminaciónde la mujer, viéndonosobligados a sustituir lapoblación femeninaeconómicamenteactiva por el de estudiantesfemeni-nas en tercer grado. En segundolugar, aparecenproblemasmeramenteestadísticoscomo es el casode los distintos tipos de fertilizantes, entrelosque no existeposibilidad de ponderacion.
2. Elaboraciónde losdatos
Una vez obtenidoslos datosde estasvariables se ordenanen la matrizadjunta.Con los valoresglobales de estosdiecisieteindicadoresse preten-de obtenerun resultadocomúnpara cadapaís,con el fin de realizarpos-
teriormenteuna gradacióno jerarquíaentreellos. Sin embargo,estosda-tos respondena escalasdiferentes,por lo que esnecesarioreducirlosa unaúnica escalade modoquepuedanser comparadosy manipulados.
Un procedimientomuyeficaz paralograr esteobjetivo es el empleodeuna técnicaestadísticadenominada«normalizaciónde variables»(Estéba-nez y Bradshaw, 1979), queconsisteen la transformaciónde cadauno delos datosen una unidad estandarddenominadanúmero«z». Dicha unidadprovienede la aplicaciónde la siguientefórmula:
x —X
Un
Siendox cadauno de los valoresque toma la variable en cadapaís,~la media aritméticade los datosde cada columnao variable y a, su des-
víación típica.A continuaciónse muestraun ejemplo quefacilita sucomprension:En la primera variable de la matriz, Argelia poseeun 51,9 por 100 de
población activa en la agricultura.La media mundialde los datosde estavariable representaun 47,6 por 100 y sudesviacióntípicaes 27,3por 100,por lo tanto el valor estandarizado«z» de 51,9sería:
51,9 — — —0,1527,3
Una vez transformadostodos los datosen unidadestipificadas, se pro-cede a sumartodas las unidadesestandarizadasque poseecadapaís y sehalla su valor medio, para posteriormenteordenarlasde mayor a menoryasí establecerla mencionadajerarquíade países.
Carmen AYis Pznilla y Agustín Gamir Orueta 47
3. Análisis de resultados
La representacióncartográficaes el resultadode la división de estosdatosen una seriede intervalos lógicos cuyos límites de clasese localizanen los puntosdondelos valoresz son más distantes.
A primera vista resaltandos núcleosprincipalesde paísesde alto gra-do de desarrollo:el áreade Canadá-EstadosUnidos y el conjunto de pai-
sesque podríamosdenominarEuropacentro-occidental(Bélgica, Holan-da, Suecia, Dinamarca, República Federal Alemana y República De-mocrática Alemana).Alrededor de esteúltimo núcleo, llama la atenciónla disposiciónen franjas concéntricasde los paísespertenecientesal segun-
do nivel de desarrollo (Suiza, Austria, Francia, Checoslovaquia,Noruega,Finlandia, Islandia, Hungría, Reino Unido, Polonia), así como al tercernivel (Italia, Bulgaria, URSS, Rumania, Grecia, España, Irlanda, ‘<u-goslaviay Portugal).
Sin embargo, esta aparentedisposicióncentro-periferiasólo se mani-fiesta en Europa,puespaisescomo Argentina, Venezuela,EmiratosAra-
bes, etc., que tambiénpertenecenal tercergradode desarrollo,presentanen su localización unadisposiciónmás aleatoria.En el ámbitonorteameri-cano existe una importante discontinuidadcon el país limítrofe, Méjicoque,junto con la mayor partede los pa~esde América Latina y Asia, es-tán englobadosen el cuarto y quinto gradode estaescalajerárquica; porúltimo, es en el Africa intertropical donde los niveles de desarrollosonmásbajos.
Dentrode estadescripcióngeneraldel mapaexpuestosepuedenreali-zar algunas consideracionesparticulares; en primer lugar la disposiciónconcéntrica antes señaladaen Europa se prolonga hasta los paises delNorte de Africa y Asia con el cuarto y quinto grado de desarrollo, in-terrumpiéndoseel esquemaen los desiertostropicales.
De cualquier manerasepuedeafirmar a la vistade los resultadosque,en general, las diferenciasde desarrollo entrepaísescontiguosson muy
poco acusadas,exceptuandolos casosde México-EstadosUnidos, Repúbli-ca Sudafricana-Bostwanay Mozambique, Afganistán-URSS,Laos-China,Kuwait-Irak y Arabia Saudí.
Esta desigualdaden el grado de desarrollo entre países limítrofespuede tener consecuenciasimportantes relacionadascon las corrientesmigratoriasy con las relacionesde dependencia.
Es tambiénnotorio que los paísesafricanosmás desarrolladospresen-tan una distribución costera,mientrasque los menosdesarrolladosse en-cuentranen el interior del continente.Siendoa la vez —y a la vista de los
48 Distribución del desarrollo en el mundoa partir de - -
datosde la matriz— los que tienen una mayordificultad de conexionconel exterior puespresentanlos valoresmás bajos en densidadde vías de co-munícacion.
Tras estadescripcióny antesde sacarcualquier tipo de conclusiónde-finitiva conviene teneren cuentauna serie de irregularidadesque puedenllegar a alterar el resultadode algunospaises,como es el caso de la pre-senciade valorespuntualesmuy altos en algunasvariables,de la ausenciade datossobrela población analfabetade más de quince añosen la mayorpartede los paíseseuropeosy la inexistenciade datosreferentesa la Ren-ta PerCápita en los paísessocialistas.
El hechode que existanalgunosvaloresen resalte (usode fertilizantesnitrogenadosen Egipto) sedebe al uso de variables poco complejascon elfin de poder acoplarsea una amplia gamade paises,y ésto condicionaque la media de la variable en cuestiónse sobrevalore,alterandoel resul-tado de los valoreszde los demáspaíses.Sin embargoestaalteraciónno eslo suficientementesignificativa como para rechazarel dato, dado que elgran númerode paisesque se tratanaminorala intensidadde la irregula-ridad.
Con respectoa la población analfabetade más de quince años, lafuente utilizada consideradacomo más apropiada para esta variable(Unesco)carecede datosen algunospaiseseuropeos.Es evidentequeestehechoreducelas diferenciasentre los paísesmenosdesarrolladosy el con-junto de estadoseuropeos,puesesde presumirque la poblaciónanalfabe-ta en estasnacionesseaescasa.
Tal como ha sido señaladoal principio del presenteestudio, la va-riable R.P.C. ha presentadouna seriede problemasespecíficos.El másimportantede éstos es quizás la ausenciade datos en los paísessocialistas(con la salvedadde YemenDemocrático>,debido a los problemasde con-versión de las monedasnacionalesa la monedanorteamericana,ya quelos sistemaseconómicosde los paísessocialistasy capitalistasdiscurrenporvías paralelassin ningún punto de contactoquepermita una posiblecom-paracion-
Llegadosa este punto es interesanterealizar una detenidacompara-
ción entre la jerarquía de paísesobtenida medianteel uso de indicadoressocioeconómicosy la variable RentaPer Cápita. Es indudable que existeuna cierta correlaciónentrenivel de desarrolloy nivel de renta; de estemodo no se puedenegar la afirmación de Cole en el sentidode que estavariable es la queposeeunamayor correlaciónconlas demásutilizadasen
suestudio(COLE, 1981>. Sin embargo,si bien estacorrelaciónesevidentey lógica entrenumerososindicadoreseconómicos,no ocurre lo mismo conlos sociales.Comoya ha sido señalado,unaalta rentano indica automáti-
Carmen Pzris Pinilla y Agustín Gamir Orueta 49
camenteun elevadodesarrollo,y muchomenoshabla de la justao injustadistribución del nivel de vida dentro de un país.
De estemodo, al compararel númeroz de la R.P.C. con el z final decadapaísse observaque ambosvaloresno van a la par. -
Otro de los inconvenientesde la R.P.C. es el hechode quesus valoresse distorsionancon facilidad: ésto se patentizaal observarel alto nivel derentade algunospaísesdel Suroesteasiáticoy otros productoresde petró-leo, quese han visto rápidamenteenriquecidos,sin que el crecimiento del
grado de desarrollohaya sido proporcional a la elevaciónde sus rentas.tal es el caso de Kuwait que es el país con una renta más elevada,mientras que ocupa el puesto n.0 15 en el grado de desarrollo; o Libiaque tiene el puestoni’ 13, frenteal 48 en desarrollo;Arabia Saudí, 17 enrenta, 78 en desarrollo; Venezuela,con 26 y 40, e Irán con 27 y 67, res-
pectivamente-
Otra distorsiónmuy marcadaapareceen paísesde economíaplanifica-da que presentanun nivel de desarrollosuperioral resultantedel uso devariablesestrictamenteeconómicas;ésto no esde extrañarya que los paí-ses socialistastradicionalmentese han preocupadode proporcionarun ni-vel de instrucciónamplio y generalizado,así como de mejorar las condi-ciones sanitarias, todo lo cual ocasionauna considerablehomogeneidadentreellos. En cambio en los paísesde economíacapitalista se apreciandiferenciasmuy acusadasde desarrollo, tanto si los comparamosentresí,como si comparamosen un mismo país variablesde desarrolloy renta, o silo que comparamoses el nivel de desarrolloentre los propios habitantes
de estospaíses(EstadosUnidos, América Latina, etc.).Estasdiferenciasde resultadosobtenidasentrepaísessocialistasy capi-
talistas reafirman el planteamientoinicial de que el problema del de-sarrolloes en gran parteun problemapolítico, no sólo actualsino históri-co, ya que, como es sabido,una de las causasfundamentalesdel bajo de-sarrollo es la colonización. Posteriormentelos paísesafectadosy bajo la
forma del neocolonialismomantienenunasrelacionesde dependenciaeco-nómica con respectoa los capitalistasde máximo desarrollo, lo que pro-duceun progresivoempobrecimientode los primeros.
Por último y desdeun puntode vistaexclusivamentemetodológico,se-ria interesanteintroducir en posteriorestrabajos la dimensión temporal
(Smith, 1980) y el empleo de técnicasestadísticasmás evolucionadas,co-mo el usode correlaciones,análisis de componentesprincipalesy análisisfactorial, ya manejadasen estetipo de estudiospor autorescomo Berry yCole, permitiendoponderarcon gran exactitud las variablesy reducir és-tas a un pequeñonúmerode factores,facilitándo así un acercamientomáspormenorizadoa la realidad.
Carmen Piris Pinilla y Agustín Gamir Orueta
MISES POBLAC. SUPERE- ACRICULIURA EfltJcAcION
(>055 mopapeiFerr¡Ii,asst -POUI croo.
ausan,scoge,x.
Analfabetosde más de
Sañositnprim.r
Estudi antesIrmeninos
en 3< grado
Población~0Cramas
hospital
En milesEn miles de
km2
n sobrecioral »» gs¡ba % kg/bIt % sobre el rosal deessudianu de grado ?obl~camal
Argelia
Angola
Benin~
Botswama
Burundi
RepúblicaCentroafricana
Tchad
Congo
Egipto
GuineaEcuatorial - -
Etiopía
Gambia
Gabón
Guinea
G. Bissau
CostaMarfil
Kenia
Ghana
Liberia
Libia
R. Malgache
Malawi
17356
6732
3,323
776
4256
2,120
4314
1459
39.855
346
30.982
571
538
4763
553
7.47 5
15.181
10969
1742
2.748
8.289
573
2,382 51.9—0,15
1.247 59
—-041113 467
0,48600 81,7
—34,128 83.9
- -1,32623 88,2
1,481.284 85,1
--1,37342 35.7
0,431001 51,2
—0,13
28 75,8---1 03
1222 80,21 19
11 78,8—1,14
268 77,4—1,08
246 81,1—1,22
36 83,2—1,30
322 80,5
----1,20
583 78,5—1,12
238 52,3—0,17
111 70,9
---0,851.760 18.3
1,07
587 84,7
15 73,6—0,56 —0,65
4 97—0,59 —1,37
2 92—0,59 —-1,21
— 67,3— --0,45
3 86,1
—0,59 --. 1,034 92,6
—0,59 —1,231 94,4
--0,59 ----129— 84,4
—0,981,623 56,53,21 -—0,12
3--0,59
1 94—0,59 —1,28
12 94—0,59 -—
1 87,6—0,59 --1,08
l 91,4—0,59 —1,19
— 95,1-- —1,3110 95
—0,59 —1,3142 80.5
—0,50 —0,86
8 69.8—0,59 —0,53
28 91,1—-0,53 —1,19
18 49,9—o,ss —osos
1 66,51,35 —0,59 —0,43
0,5-—053
0,1
—0,57
0,3—0,55
1,6--042
0,04—0,58
0.2—0,56
0,1—-057
0,3—0,55
0,7—0,51
0,2-—0,56
0,4
22,60,65
39,80,58
fl,7—1,01
34-7
0,2111,1
—1,487,20
—1,765,27---1,9
9,87—1,5730.21—0,1
7,7
1,73
180,98
8,10—1,7
17.7—1,01
15,8—1,1422.2
0;6819,3
—0,89
35.8
118 89,9 30 77,9 0.02 12,381,36 —0,51 —0,78 —0,58
387
0,263220,33727
—0,083280,32
857--0,23
6320,01
i,248--0,62
2010,464790,171710,49
3277—2 73
7710,13
1320,535880,054810,165860,06773
-—0,136480,03
6520,07
2000,46
417
0,23576
50
0,54 —0,29
—1,39 0,07NOTA: Lo, nútoero. cta rs, .,iva tota los valore, Z.
Dútribución del desarrollo en el mundoa partir de, - -
BISNESTAR SOCIAL
1.j Proteínasonaltda Crecim bj,eran,a consittnid Poblar
F 1 de vida,nlassr,i egetastro al nacer por persona urbana
y día
coMUNiCACIONP.s ENOUSTRIALIZACION 1, 71
Unos Carreteras Ferrocarril Consumo
acero
Consuro,,
energía R PC
Tasa>< 1,000
habtts
000
1habtts.
años gramos % loco
Xbah,,, kms km2 m/km2 kg/b,b.
Mties de
«, hatttts Oñíares
1,60,57
0,3—1,64
1,2
—0,590,10,65
0.10,65
0,90,61
0,63—0,200,05
—0,190,06
—0,180.0)
—0,210,37
-—0,040,03-—0,20,02---0 20,03—0,20,02—0,20,110.16
0.3 0,01-0,64 —0,210,6 0,260,63 —0,09
0,2 0,11—0,65 -- 0,16
— 0,09—0,17
1,3 0,14—0,59 —0,15
1 0,08--0,66 —0,180,03 0,14
—0,66 -—0,150,4 0,06
-—0,64 —0,18— 0,02— —0,21
1,67—0,62
2,40
0,594,42
0,53
0,64
2,33— 0,607,19
—-0,45
110—0,24
—0,83
28---0,68
260,7
0,81 2-0,64 —0,83
2430,48
2,84—0,58 0,82
3,4i 38---0,56 —0,6311,8 15-0,32 —0,763.79
-—0,554.5 19
—0,53 —-0,73-— 240
0,46
7290,41i66-0,63490,68
Ii—-069
41—0,68
23—-0,69
1420,64
473
-. 0,5294
---066
27-0,68
84-0,661279
0,2193
0,66580,67380
--0,55152
0 64
418—0,541,589—0,09
876-—0,35404
—0,53162
—0,62515
—0,4969
—0,66205
—0,61165
—0,62521
—0,48448
—0,51342
—0,55
910,65228
—0,6
1500,63
3180,56
liso—0,24
276—0,58
463—0,51
422—0,526.4511,81
-—5,84 —0,34
--5,48 —0,39
--8,64 —0,61
7,45 —0,67
-10,48 —0,81
—11,66 —0,89
—10,62 —0,8!
—9,45 —0,63
0,76 —0,05
—2,62 —0,29
--14,98 —0,88
7,24 —0,65
—-6,17 —0,56
—11,7 —0,83
5,56 —0,50
—-10,72 —0,63
-9,78 —0,61
—10,57 —0,70
-—11,02 —0,68
0,56 0,04
81.4 14,10,88 -—1,1855,3 10,10,45
0.40,640,4
0.0!—0,21-0,09
1,56—0,624,23
5—0,81
4
66 230—0,67 —0,6
56 124—9,25 —0,54
1,35 —0,64 .- 0,17 —<0,54 ---0,82 —0,67 —-0,64 —11,77 —0,69
51
60,2 52--0,2 0,42
13,5—1,29.9
—1,362,2
— —7,6841 27,3
-—1,18 —-0,6215
—1,1412,5
—1,2543,60,06
86,3—0,0824,10,8
109,6—0,486,30,08150
—1,071901,70
160- 1,231801,34
101,30,31
53,20,43
84.2—0,05
229—2,31
216—2,1047,10,52138
--0,8951,40,46156
—1,17159,2--1,22
33-5
---1,1922,7
—0,1526,9—0,56
21,6--0,0420.90,0220
0,11
24,3—0,3025,19—0,4617.10,39
23,6—0,2319,20,3910
1,0923,7
—0,24150,625
—0,3732.7
—1,1326,9
—0,5628,9
—0,7633,3
—0,19
54—0,1238,5
—1,3337,3
—1,42460,75
41,5
—1,1034,5—1,64
32---1,8443-5
0,9452
—0,2843,5-0,94
38,5—1,33
407,2/351,60
40- 1,2138,5
1,3.343-5
—0,9449
—0,51371,4545
—0,8253
—0,20
11,5—1,2915,9
2,132
-0,42
32,4—0,4
99—1,3614,2
-—1,1727,6
—0,6129,8
—0,51
57,5---0,33
45,7
—0,9448,$0,78
57-70,94
36,6—1,4140,2
—1,22
1020,32
150,9—1,09
210,0124
----0,27
381,37
42—1,06
Carmen Piris Pínula y AgustínGamír Oriata52
PAISES POBLAC. SUPERE- ACRICULTURA EDI)CACION
Ferttlizanr-Pobí, ccoo,atrrivanisnogetv
Analfabetosdc más de
lb años
Consumopapel
imprimir
Estudi antesfemeninos
en 5 grado
Pobiariónpor camasisospitai
En miíeu En mile, dekm
2% -sobre el
totali«, ~<ssobre el total de
estudiant - de 3 -- gradoPObIZcantan
Malí
Mauritania - -
Marruecos
Mozambique
Níger
Nigeria
Ruanda
Senegal
SierraLeona - - - -
Somalia
Africa del Sur (Rep.>
Rhodesia - -
Sudán
Togo
Tómez
Uganda
Camerún
Tanzania
Alto Volta
Zaire
Zambia
6290
1544
19-ob
9935
5.00
72217
4,508
5,381
3292
3-443
27.700
6,911
17376
2,539
6,039
12406
8058
16.854
6,554
26760
5.291
Canadá 23.493
1,240 87.9—1,47
1,030 83,8—1,32
447 52,30,17
783 66,3—0,68
1.267 89—1,51
924 55,1— 0,27
26 90,4--1,56
197 75.51,01
72 66,4—0,68
638 81—1,22
1.221 290,68
390 59,7—0,44
2,506 77,9—1,10
57 69—0,78
164 42,30,19
236 82—1,25
475 85,1—1,37
945 82,1—1,26
274 82,61,27
2.345 75,3—1,01
752 67,9
9.976
2—0,59
37--0,51
2—0,59
80,59
--0,5914
—0,56
—0,59
360,5161
—0,51100,593
-—0,5922
—0,54O
0,5980,594
—0,59
2---0,59
—0,5912
—0,74 —-0,595,6 97
97,5—1,3882,6
—0,9278,6
—-0,888,61,11
98,6—1,42
84,6-—0,9983,6
—0,9594,4
—7,29
93,3—- 1,2598,51,4143
0,2960,6
—0,2485,3
1,0184,1—0,97
62-—0,2965,10,38
81,1—0,8871,9
—0,59
98,5
—1,4168,7
—0,4952,7
---0,006
1,53 -—0,37
0,02
0,581,2
—0,460,30,55
0.10,57
0,02
—0,580,4
—0,54
0,I0,57
0.03--—0,580,20,567,50,161,9
—0,390,04
---0,58
0,80,5
0,02—0,580,07
—0,580,10,57
0,04-—0,58
0.2
11,9—1,42
9,6
—1,5920,6
—0,7933.50,1215.3
—1,1814,69—1,228,9
—1.6418,9--0,92
16,91,11
10,68
21.10,7616,38
1,128.4
—0,2325,45
— 0.4514,98—-0,12
9-35---1 61
21,75—0,71
5,45—1,8913,92
0,56 —1,28
50.3 48,26
1,426—0,812.723—2,15
739—0,09
772-—0.131.200
—0,571.168—0,54
5100,13853
-—0,21
927—0.29
5690,071520,513160,34932
—0,29684
—0,044280,22636
0,0083900,26619
—0,02
1.174—0,54
3270.322500.40108
4,46 1,19 0,55
Distribución del desarrollo en el mundo a partir de. - -
BIENESTAR SOCIAL
Proteína,orraiida crccim É~pera~~za con,umid Pobiac -
regerarivo de vida por persona urbanaal nacer día
1Taua años gramos 0/xl 000hat,tts bab,s,
COMUNtOACIONES INOUSTREALIZACION ~. 7 71
TI C ceter Fe, á,,il Consumo
acero
Consumo
energía RPC
•oo~habits (ms/km2 m/kmi kg/hab M,Ie,dekg’ l,abt,s Dolares
120 24.2 41 65,2 16,6 0,09 0,01 0.48 -— 27 96—0,61 —0,29 —1,14 0,05 —1,07 —0,65 —0,21 0,65 — —-0,68 —0,73 -—12,28 —0,81
187 19,9 4] —- 22,8 — 0,006 0,58 -— 102 240—1,65 —0,12 - -1,14 0,81 — —0.21 - 0,65 —- —0,66 —0.59 —12,11 —0,86
>49 30,5 53 62,4 37,9 1,2 0,005 3,80 44 273 440---1,06 —-1,78 —0,20 —0,08 --0,17 —0,59 --0,19 —-0,55 —0,60 —0.59 -0,52 --8,99 —0,52
>91 23 43,5 67.6 — 0,6 0,04 -4,72 2 133 275—1,71 —0.18 —0,94 0,17 — —-0,63 —0,19 -—0,53 -—0,83 — 0,64 —0,58 —10,33 —0,64
200 26,1 40,5 33,9 — 0.2 0,005 35 >24—-1,85 —-0>48 —1,17 —1,54 — —0,65 --0,21 — - —0,68 —0,64 --10,94 —0,91
— 26,6 37 -- 22,8 0,2 0,1 3.78 27 94 363—- —0,53 —1,45 0,81 —0.65 -—0,17 -0.55 -—0,69 --0,66 —0,55 --10,95 —0,68
127 29 — 49.6 3.5 0,1 0,3 -- 3 17 131—0,71 -—0,77 •— 0.74 -—1,63 -—0,65 --0,07 •-- —0,82 —0,69 0,64 —11,— —0,7892.9 23,7 41 56 91,7 0.9 0,07 5,58 14 156 333
—0,18 -—0,24 - 1,54 -—0,41 —0,43 —0,61 —0,18 ---0,5 —0,76 —0,64 -—0,56 --10,2 —0,63
24 43 — — 0,5 0,1 6.94 3 112 193—- -—0,27 --0,98 — — —0.63 —-0,17 -- 0,46 —0,82 —0,65 —0,61 —10,39 —0,69— 25,5 41.5 39,2 — — 0,02 -— -— 47 151— —0,42 —1,10 —1,27 -— — —0,2 —0,68 —0,63 —Z07 —0,64
117 27,4 57,5 73,6 47,9 8,3 0,26 18,34 161 2.985 1174—0,56 —0,62 0,24 0,59 0,25 —0,29 —0,09 —0,22 0,03 ¿¿43 —0=3 0,28 0,01
122 33,5 52 — 20,7 2,9 0,11 8,2 74 634 474—0,64 —1,22 -—0,28 — —0,9 —0,49 —0,26 —0,42 --0,43 — ¿¿45 —0,5 —6,72 —0,44
93,6 30,3 44 — 20,4 0,3 0,02 1,87 10 143 274—0,19 —0,89 —-0,90 — —0,91 -—0,64 —-0,2 —0,61 —0,78 -0,64 —0,58 —10,41 —0,61
127 27,3 35 -— 15,2 0,4 0.12 7,01 10 85 250—0,61 --0,6 —1,60 — —1,13 -—0,64 —-0,16 —0,46 —0,78 --0,66 —0,59 —10,81 —0,72
125 26.2 55 69,6 40,1 2,5 0,13 12,19 73 456 756—0,68 —0.49 —0,04 0,28 —0,08 —0.52 —0,15 —0,30 —0,49 —0>52 —0,39 —-4,53 —0,26
160 29,3 49.5 — 7.1 0,4 0,11 5,50 1 48 250—1,23 -—0,8 —0.47 — —1,48 —0>64 —0,16 —0,5 —-0,83 —-0,68 —-0.59 —10,62 —0,66
— 18,4 42,5 57.7 20,3 —- 0,11 2,31 — 98 363— 0,27 —1,02 —032 —0,92 — —0,16 —0,6 — —0,66 --0,55 —8,32 —6,59160 25 40 43,8 7,3 0,4 — 4 68 203
—1,23 —0.37 —1,21 —1.04 -—1,47 —0.64 — — -—0,82 ---0,67 —0,61 —11,66 —0,77
182 22,7 31,5 64.3 — 0.1 0.06 4,01 — 18 85-—1,57 —0,15 —1,88 0,01 — —0,65 —0,18 —0,55 — —0,69 —0.65 -—10,83 —0,77
104 24,7 42,5 32,3 30.3 0.2 0,06 2,2> 3 62 127—1,62 —0,34 —1,02 —1,58 —0,49 —0,65 —0,18 —0,06 —0,82 —-0,67 —0.64 —12,85 —0,75
259 51.2 46 52,5 36,3 1.1 0.04 2,79 9 548 44>—2,77 —0.98 —0,75 —0,6 —0,24 —0.60 —0,19 —0,58 —0,69 —0,60 —0,52 —11,39 —0,67
14.3 8.2 725 — 76,! 61,8 0,08 7,08 550 9950 74850,22 1,27 1.32 — 1,44 2.87 —0.18 —-0,46 2,15 3,06 2,21 21,26 1,41
53
Carmen Anis P-inilla y Agustín Gamír Orueta
PAISES POBLAC. SUPLIgF. ACRICUITURA EOUCACION
Pobí. ecot ¡ertiltoans --
Analfabetosde más de
años
Consumopapel
tmpttmsr
Estudi antesfemeninos
vn 5 grado
Poblaciónpor cast~au
hospital
En miles km 2En miles de total91 sobre ci gs’ a.300 It 91 kg/hh4 sobre el total deudiant. dc 1- grado c ca,t.s’
CostaRica
Cuba
RepúblicaDominica
El Salvador
Guatemala
Haití
Honduras
Mé,<ico
Nicaragua
Panamá
EE.UU
Argentina
Bolivia
Brasil
Chile
Colombia
Ecuador
GuayanaFrancesa- -
Guayana
Paraguay
Perú
Surinati,
54
2111
9728
5,657
4,527
6,840
5.542
51 36,50,4
114 24,60,84
49 57,10,34
21 51,5—0,74
109 56,10,31
28 68.20,75
112 63.40,57
1.972 37,80,35
130 44,50,11
76 35,90,42
9.363 2,41,65
2.767 13,61,24
1.098 51,50,14
8,5i2 39.70,28
757 19,41,03
1,139 29,20,67
283 45,70,06
91 -
215 230.89
407 49,60,07
1.285 38,80,32
163 18,60.1
142—0,26
3770,28
142— 026
5750,74229--0,0612
—0,59
520,4781
---0,4174
—-0,42
52-0,472110,12
—0,59
—05933
---0,52
230,54
67—0,44
800,4)
40—0,5
lb---0,56
o—0,59
35.--0,51
6610,95
11,61,2622,10,93
32.80,6
37-90,45
53,90,04
76.7—0,74
43.50,27
25,80,8242,50,321,70,95
1,287,411,39
37,30,4624,30,86
il,91,25
19,21,02
25,80,82
26,10,81
8,71.3519.9
27,50,77
16,41,11
5,40,042.40,34
0,50,53
2.30,351,30,45
0,10,57
0,7
-0,51
3,90,191.60,42
1,90,39
41,63,584,60,12
0,481,50,43
4.10,17
1,80,4
1.50,43
2,20,36
I.10,47
1,80,1
1,30,45
43.510,8540,520,63
46,421,06
33.470,1225,36
0,45
30.06--0,11
36,750,36
21,740,71
31820,002
51,571.45
48,701,22
47.921,17
47,161,1142
0,74
38,440,48
30,050,11
52,061,46
35,48027
43,420,8432,580.26
34,660,21
3.440
65.442
2,563
.854
218,522
26386
529i
119.461
lO. 734
25,618
7,544
66
846
2,893
16.820
374
2160,392350,423510,3
5970,044570,19
1,0370.4
5980,04
8630,22
4740,17
2680,39
1550,5
1760,48
5260,12
2640,39
2770,38
5300,11
4950,15
1150,54
1990,46694
—0,054630,16
1840,47
Distribución del desar,-o¿loen el mundoa partir de. - -
BIENESTAR SOCIAL COMUNICACIONES INDUSTRIALIZACION 1. Z 71
utralidainfantil
Ccecim..vegetatt,o
Esp,, raisrade sidaal nacer
Proteínasconsumid,
por porsonay día
Poblarurbana
Tinos Carretetas Ferrocarotí Con,.>
ardo
Coosu,,ao
energíaR PC
Tas a1.000
habito
1.000
babi.s.
a
auos gramos 91,
Y i 000
hahtss
Imobrítí nukmi 14 habM,Ies de
kg’ l,ab,ts
Dólares
33,6 25,1 68 57,5 40,6 7,2 0,48 19,6 72 448 1,3660,90 —0,38 0,96 —0,33 —0,05 —-0,25 0,004 —0,08 0,44 —-0,52 —0,16 2,24 0,1323 14.2 69,5 65,6 60,3 3,3 0,23 129.8 53 1.225 —
0,9 0,68 1,08 0,07 0,77 —0,47 —0,11 3,17 0,55 -0,23 — 8,07 0,5043,5 34,8 57,5 — 46,8 2,6 0,24 28.57 28 653 8180,58 —-1,34 0,14 — 0,2 — 0,51 —.0,10 0,17 —0,68 —0,45 —0,37 —-1,53 —0,0959,5 33,6 58 56,2 38.8 3,9 0,51 28,57 21 260 503CD -—¡.22 0,28 —0,4 —¿¿13 —-0,55 0,02 0,17 —0,72 —-0,6 —0,49 —2,56 —0.1576,5 32,8 48,5 55,2 36,4 — 0,12 7,33 26 257 5170,06 -—1,14 - -0,55 —0,41 —0,23 -— —¿¿16 —-0,45 —0,7 -—0,60 —0,49 —5,79 —0,36
— 19,5 48,5 42,2 23,7 0.4 0,11 10,71 4 28 248-— 0,16 —0,55 —-0,61 —0,77 —0,64 —0,16 —0,36 0,82 -. 0,68 - 0,59 —8,18 —0,51
31,4 34,7 53,5 50.9 31,4 0,7 0,06 80,03 22 264 3920,77 —1,33 —0,16 —-0,67 —0,44 —0,62 --0,18 - 0,43 — 0,72 —-0,59 —0,53 —5,78 —0,3454,7 33,2 64 50,7 64,4 5,9 0,07 11,76 100 1.226 1.010¿¿40 —1,18 ¿¿65 —¿¿63 ¿¿95 —¿¿32 —0.18 —-¿¿32 —¿¿29 —¿¿23 -0,63 —2,24 —0,13
37 34,4 52,5 66,1 48,6 1,9 0,09 3,07 26 478 8910,68 —1,3 —0,24 0,1 0,28 -—0,55 ---0,17 —-0,57 —-0,7 —0,51 -0,34 —3,57 —0,2128.5 29,1 65,5 54,4 50,4 9 0.01 1,31 42 885 1,1080,81 -—0,78 0,77 —0,49 0,35 —0,14 -—0,17 —0,63 --0,61 -. 0,36 —-0,26 0.84 0,04
14 6,5 72 — 75,5 74,4 0,65 35,3 618 11.554 7.6871,04 1,44 1,28 — 1,42 3.58 0,08 0,37 2,52 3,67 2,29 2583 1,6159 13,5 68 109,9 — 9 0.11 14,38 140 1,804 1.854
0,34 0,75 0,96 2,34 — —0,14 —0,16 —0,24 ---0,07 0,01 0,02 7,36 0,4677,3 28,6 48 55,2 30,3 9 0,03 3,18 15 118 4>50,05 —0,73 —0,59 —0,55 —-0,49 —0,14 —0,20 —0,57 --0,76 --0,57 —-0,53 —5,71 —0,3582 28,3 59 58,1 61,2 4,1 0.16 3,61 107 731 1.384
—0,01 —0,7 0,26 —0,3 0,81 —-0,43 —0,14 -—0,56 —0,25 —0,42 0,15 — 0,2 —0,0155,6 16,1 63 68.4 79,2 4,8 0,09 12,81 60 987 6810,39 0,49 0,57 0.22 1,57 -—0,39 —0,17 -—0,29 —0,51 --0,32 - -0,42 3,83 0,2288,9 31.8 59,5 — 59,5 5,6 0,05 2,98 31 685 508
—0,12 —-1,04 0,30 — 0,74 --0,34 —-0,19 —0,58 —0,6= —0,43 --0,49— —1,38 —0,08
65,8 32,3 56 — 42,4 2,9 0,07 5,3 46 455 7410,23 —1,09 0,03 — 0,01 -—0,39 --0,18 —0,51 —0,59 -—0,52 —0,4 —-3,43 —0,2143,1 20,5 — 64,7 66,5 18,3 0,005 — -— 2.155 —
0,58 0,06 — 0,03 1,03 0,38 —0,2 0,11 — 4,29 0,3950,5 19.5 61 52.5 40 2,8 0.01 0,46 -— 1.072 5060,47 0,16 0,42 —0,59 —0,08 —0,5 —0.21 —0,65 — —-0,29 —0,49 0,29 0,0138,6 30,9 61,5 79,6 39,6 1,4 0,02 0,98 6 189 6620,66 —0,95 ¿1,46 0,79 —0,1 —0,58 —¿¿2 —0,64 —0,3 --¿¿62 —-0,43 —1,75 —0,1058,2 29,1 53,5 51.8 62.5 2.6 0,04 2.49 37 642 542¿¿35 —0.73 —¿¿26 —0,6) 0.87 —0,51 --¿¿29 —0,59 —¿¿64 —0,45 —¿¿48 --2,25 —0,1330,4 29.7 67,5 — — 5 0,009 4,90 — 2,406 1.040¿¿78 —0,83 0,92 — — —0.37 —0.21 -—0,52 -— 0,21 —0,28 2,09 0,14
55
56 Carmen Piris Pinilla y Agustín Gamir Orueta
Venezuela 13.973
Afganístan
Bangladesh
Bis-manta
China
Chipre
Camboya
india
indonesta
Irán
irak
Israel
Japón
Jordania
Coreadel None - - - -
Coreacje!Sur
Kuwait
Laos
Libano
Malasia
Mongolia
20.882
83.477
33602
933,032
646
8574
662.906
145.100
35.831
12.211
3.693
114,898
2984
17072
36.648
1.215
3.546
3.012
12960
1.576
1,28 —0,59 1,43 —. ¿¿17 1,13912 19,4 67 23,5 7,7 45,06
1,03647 78.6
1,13144 84,4
1,34
676 53,3—0,2
9.597 61,40,50
9 350,46
181 74,90,99
3.288 64.60,62
1.904 60,40,46
1.648 400,27
435 41,50,22
21 7,41,46
372 12,51,28
98 27,30,74
120 47,6o
98 41,1—0,23
18 1,71,67
237 74,8——0,99
10 11,51,31
330 49,3—0,06
1.565 51,40,13
—0,4427
—0,532300,06
48—0,48
186
—-0,16229
—0,06
160
—0,22159
-- 0.22
70—0,43
48—0,483080,12
1.249
2,33lo
—0,591959
4,00
1.7113,41
1—0,59383
0,29
149
—0.25o
—0,59
0,8987,8
—1,08
74,2—0,66
43,3—0,28
24,10,87
63,9—0,3566,6
0,33
43,40,28
63,1—0,32
75,8
—0,7112.1
1,24
2,2
1,5577,6
-—0,7712,41,23
40.4
1,4971,7
-—0,59
41,5
0,334,6
1,47
0,180,06
0,58
0,1
0,57
0,3
—0,55
1,3
0,45
2,30,55
0,2--0,560.4
0,54
0.80,50
0,4—0,5413,7
0,78
20,3
1,450,60,52
0.080,57
5-4—0,4
5,20,06
0.060,58
2,6
—0,32
3,90,191,5
—0,43
0,9626,54
0,37
13,64
1,3
48,761,23
300,1254
1,61
27,31
0,3128,06
0,26
29,840,13
31,960,01
46,881,09
37.560,42
36,970,38
24.95—-0,48
53,571,578,551,67
23,48
0,59
36.23
0,3351,25
1,41
Urnguay ,.. 2,885 176 12,5 12 6,1 4,1 47,47 235
0,42342
0,i15.879
5,434.868
4,38
1.125
-0,49
193
0,46
893---0,25
1.465
-0,851.625
1,05650
-—0,005
4910,151780,48
950,57
8960,26
1.4060,79
2400,42
4010,25280
0,392730,38
940,57
Distribución del desarrollo en el mundo a partir de.- -
250 23.7 49,5 54,1
—2,63 —0,24 —0,47 —0,51
55 16,6 620,40 0,44 0,5
27,2 15,4 71,5 92,20,83 0,56 1,24 1,44
127 27,7 45 90,1—0,71 —0,64 -0,82 —1,23
122 19,31 41 48.2—0,64 0,18 —1,14 —0,81
125 26 47,5 42.3—0,68 —0,47 —-0,63 1,11108.1 31 57,5—0.42 —0,96 0,14
33.1 33,5 52.50,74 —1,21 —-0,24
20,1 19,3 72.50,94 0,18 1,32 —
8.9 9,4 751,12 1,15 1,5136,3 32,9 52 —
0,69 —1,15 —-0,28
— 26.3 61,5 71,3— —¿¿5 0,46 0,36
— 19,9 65 69,3— 0,12 0,73 0.26
34.3 38,9 680,72 —1,74 0,96 —
— 21,8 40 47,7
0,1 0,03 6,50 ¡ 49 90—- —0,65 —0,2 —0,47 —0,83 —¿¿68 —0,65 —7,54 —0,47
0.03 0,001 0,43 38 706 -—
—0,66 0,21 -—0,65 —0,63 --0,43 -- —2,47 —0,2042,2 13,5 1,07 -— - 1500 1.6280.008 0,10 0,27 -— ¿¿13 0,05 6,33 0,42
11,2 0,08 1,10 1 16 97—-¿¿02 --0,18 —0,63 —0,83 —0,69 - 0,65 —7,99 —0,61
21.2 0.3 0,4 18,33 16 218 132—1,68 —¿¿64 —0,03 —0,12 —0,74 0,61 -0,64 —9,1 —0.5318.2 0.3 0,05 4,46 8 218 289
—-1,01 —0,64 —0,19 —0,53 -—0,79 0,61 --0,57 —9,48 —0,5546,8 2,3 0,03 2,85 137 1,490 1.986¿¿2 —0,53 —0,2 —0,58 —0,09 ---¿¿13 0,07 -—3,61 —0,2265.9 2,8 0,02 5,28 60 725 1.1591,01 —0,5 --0,2 —0,51 —0,51 —0,42 0,24 —3,43 —0,2181,9 27,1 0,55 33,33 195 2.541 34601,69 0,92 —0,03 0,31 0,22 0,26 0.65 11,69 0,73
75,9 42,4 2,84 72,84 512 3.679 42931,43 1,76 1,09 1,48 1,94 0,69 0,97 20,74 1,2942 1.6 0,06 408 31 527 5520 —0,57 --0,18 -0,54 —0,77 —0,49 —0,47 --4,78 —0,29
5,4 — 91.66 190 3072 —
—0,35 — 2,04 0,19 ¿¿46 — 6,53 0,5448.4 2,76 0,46 3,16 186 1.020 886¿¿27 ---0,5 —¿¿004 —0,57 0,17 —-0,31 —-¿¿34 2,12 0,1584,3 138 0,05 — 558 9,198 11.4311,79 0,12 —0,19 — 2,19 2,78 3,74 15,46 1,1014,7 0,2 002 — 1 61 71
— —0,06 —1,21 -—0,84 —1,15 —¿¿65 —0,2 -— —¿¿83 —0,67 ¿¿66 —¡¿¿44 —0,6913.6 29,9 62,5 65.7 60,1 — 0,73 40 79 533 5891,04 —0.85 0,53 0,08 0,76 — 0,12 ¿¿51 —¿¿41 —0,49 ¿¿46 1,91 0,1230.7 24.8 68 46.5 28.8 3 0,05 6,36 50 578 7160,78 —0,35 0,96 —0,9 ---0,56 —0,49 —0,19 —0,48 —¿¿56 --0,48 —0,41 —2,14 —0,12
— 29.5 60 101 46.4 2,5 0.005 0,89 — 1,166 —
— —¿¿82 0,34 1,89 0,18 0,52 —¿¿21 —0,64 — —¿¿25 — 2,27 0,16
57
45.9 10,7 68 82.4 83 9,5 0,29 16.47 16 1,000 1.2360,54 —1,02 0.96 0,93 1,74 —0,12 —0,08 —0,18 - ¿¿74 —¿¿32 —0,21 7,04 0,4140,4 29,1 66 67.2 75.1 6 0,06 0.10 285 - 2.838 2.6220,63 —0,78 ¿¿81 0,18 1,4 -—0,32 —0,18 —0,66 0,71 ¿¿37 0,32 5,41 0,31184,9 22 40 — 15 0,2 0,02 — 1 41 141
—1,62 —0.08 -—0,21 — —1,14 —¿¿65 —-0,2 — —0,83 - 0,68 --¿¿63 -16,16 —1,07132 21.4 45 36,3 8,8 0.1 0,07 19,44 1 32 106
—-0,79 —¿¿02 —¿¿82 -—1,42 —1,4 —0,65 —¿¿18 - 0,09 —¿¿83 —¿¿68 —0,65 —15,84 —0,93
CarmenPiris Pinillo y Agustín Gamir Orueta
PAISES POBLAC. SUPERI< AGRICULTURA EDUCACION
Pobí - erotv‘a
Fertitiran..nitrogen.
Analfabetosde más de
lb años
Consumopapel
imprimir
Estudi antesfemenino,
en S. grado
Poblaciónpor camas
hospital
En miles Fn miles dekm
291 sobre el
total~ gs/ba 91 kg /bb
91sobre cl total de
cstudiaoL dc 3 gradoPobí,!camas
Nepal
Pakistán
Filipinas
Arabia Saudí
Sri-Lanka
Siria
Thailandia - -
Turquía
E. Arabes
Vietnam
Yemen
RBI’. del Yemen
Albamia
Austria -
Bélgica
Bulgaria
Checoslovaquia
Dinamarca
Finlandia
Francia
RU. Alemana
RE. Alemana
58
13,625
67.310
48.013
7.866
13.346
8.102
45054
43172
711
49890
5648
1.788
2,608
7.508
10, 202
8.814
15.138
5.106
4-753
53.278
16, 756
61.327
141 92,8—1,65
804 54,5—0.25
300 47,53,65
2.150 61,40,50
66 53,7
—0,22185 48,2
0,02514 73,3
—•0,93780 57,’2
0,3583
329 71.80 88
195 75,91,03
333 59,90,44
29 61,5..0,50
84 10,11,37
30 3,41,61
111 35,70,43
128 11,41,32
43 7.71,45
337 14.51,20
547 9.51,39
108 10.21,36
249 4,61,57
80,8—0,87
79,3--0,82
17,41,08
97,51,38
22,40,9260
0,2321,40,95
39,70,39
43-70,27
97,5—1,38
72,90,62
28,50,74
3-31,519,41,32
3,61,50
28—0,53
218—0,08
1920,14
—0,59258
0,005410.5
890,39
1200,31242,89
2780,05
20,59
4030,34
3850,3
1.1422,085840,77
8621,42
1.2772,39
6180.855740,741.2252,27
1.0021,75
21,67--0,72
25,63-0,43
55,591,72
20,92—0.77
39,790,58
25,30—0,4642,580,78
24,370,52
39,490,56
31,0—0,05
11.58—1,45
29,830,1332,490,05
39,810, 58
43,280,8362,622,23
40,600,64
46,381,05
49,991,3249,631,2952.391-49
39,540,56
0.30,551,7
—0,41
-. 0,480.10,57
0,1--0,57
1,4—0,44
2,7—0,31
o0,58
0,1
0,57
19,31,3518,51,27
4-7—0,11
4,8—0,1
26,32,05
29,42,36
110,51
8,70,26
19,41.36
6.626--6,21
1.903—1,30
639—-0.005
8,400,23340,32956
—0,32808
---0.164760,173420,3
2920,362,140—-1,55
6480,0031640,49
880,571110.551150,58
990,56
1030,56
650,6097
0,5693
0,5784
058
Distribución del desarrollo en el mundo a $rtir de - -
OtENESrAR SOCIAL COMUNICACIONES INOUsTRIALIzAcION 1.2 71
rroel aitda Crertmnfanttl egeraraco
dc vidaEspc rantaal ttaccr
Proteínasconsumid -por pomona
y día
PoblartarSana
Tfnos Carreteras Ferrocarril Consumoacero
sumoenergía
~ PC
Tasa1 000ísabtts
x 1000bah,,,
años gramos ~ Y 1 000habirs kms km2 m/km2 kg/bah, Mtles dekg ¡tabos béla res
169 22,6 43,5 46.2 4,— —
-- 1,37 —0,14 —0,94 —0,91 —-1,18 —
0,03 0.70 — 11 104—0,2 -—0,64 - - —0,69 —0,65 —16.7 —1,19
124 24 50,5 59 25,5 0,3 0.06 10,94 9 181 175—¿¿67 —¿¿27 —0,39 —¿¿26 —0,7 —0,64 —¿¿8 —¿¿34 —0,79 —¿¿63 —¿¿62 —-9,54 —0,5658,9 33.3 58 41 31,8 1,3 0,39 3,33 31 329 410¿¿34 —1,19 0,18 —¡.18 --0,43 —0,59 —0,03 —¿¿56 —0,67 —0,57 —-0,52 —6,62 —0,38152 29,3 45 70,8 — 2,1 0,007 0,23 207 1.901 5616
--1,10 —0,8 —0,82 ¿¿34 — —0,54 —0,21 0,66 ¿¿28 ¿¿02 1,25 —6,16 —0,3845,1 21,8 65 39.8 22,4 0.5 0.47 22,72 2 106 2310.55 —0,06 0,73 1,24 —¿¿44 —0,63 0 0,002 -- 0,83 - 0,65 —0.6 —2,08 —0,1215,3 40,6 56 75,5 48 2,5 0,08 8,64 76 744 6761,02 —1,91 0,03 0,58 ¿¿25 —0,52 —0,18 --¿¿41 - — 0,42 --0,41 —0,42 —4,49 —0,2625,5 32,6 54,5 40,2 13,2 0,8 0,04 7,19 31 308 3790,86 •- 1,12 -. 0,08 —1,22 —1,22 --0,61 —0,19 —0,45 —0,77 0,58 - 0,54 —6,11 —0,35153 25 53,5 81,5 44,6 2.8 0,07 10,38 112 747 854
--1,12 -—0,37 —-0,16 0,89 0,11 —0,5 —0,18 -—0,36 0,23 —-0,41 —0.35 —3,83 —0,22— — 30.9 13,222—- — 1,1 — -- 4,34 — 3,68 0,61
100 21 44,5 44 -— 0,1 6.07 7 124 —
-0,29 0,01 —0,86 —1,03 —- —0,17 -—0,49 --0,8 —0,65 — —5,38 —0,41-— 29 38 68.9 - -- 0,02 -— 41 243—- 0,77 1,37 ¿¿24 — - ¿¿2 — —0,68 —0.59 —9A7 —0,85
41 49 33,3 0.25 0,003 — -- 324 122-—1,14 — 0.77 —0,36 —0,65 —0,21 - —0,57 —0,64 —6,64 —0,5166,5 75,4 33,8 — 0,15 >0,34 57 867 -—
0,85 0,57 --0,34 — —0,14 -0,36 —0,53 —0,37 — 0,32 0,0271,5 — 51,9 32,5 0,40 69,04 335 4,013 5,5791,24 --- 0,42 1,19 --— 0,03 1,37 0,98 0,81 1,47 11,67 0,9770.5 99,2 94,6 31,5 3,13 133.33 388 6.049 7,4491,16 1,8 2,23 1,13 1,23 3,28 1,27 1,58 2,2 26,75 1,5770,5 - 59,4 10,7 0.28 55,85 276 4,710 —
1,16 — 0,73 —0,05 —0,08 0,98 0,60 1,08 — 12,13 0,8070 -— 66,7 19 0,57 102,34 700 7,397 —
1,12 — 1,04 0,42 0,04 2,36 2.97 2,09 — 16,2 1,1573 87,4 66,9 53,4 1,54 55,81 356 5.320 8.191
1,35 1,19 1,05 2,39 0,49 0,98 1,09 1,31 2,49 22,81 1,4271 85,5 59 42,9 0,21 17.80 3~6 5,167 5.660
7,20 1.09 0,72 1,79 ---0,12 —-0,14 0,93 1,25 1,50 17,25 1,0773 97,9 73 32,9 1,47 62,34 368 4,380 5,380
1,35 1,73 1.31 1,21 0,46 1,17 1,16 0,95 1.78 19,88 1,1671 --- 75,5 17,1 1,17 131.48 591 6.689 —
1,20 — 1,42 0,31 0,32 3,22 2,37 1,83 -— 19,76 1,4171.5 — 38,3 37,4 0,68 114,45 538 5,922 7,4651,24 — —0,15 1,47 0,09 2,72 2.08 1,54 2,2 20,26 1,35
59
29—- —0,77
86,8 25,20,09 —0,39
16.9 —0,90,99 2,16
14 11,04 1,98
23,7 5,40,89 1,5419.6 7,20,95 1,378.9 2,31,12 1,85
12 4.51,07 1,6311,4 3,91,08 1,69
13,1 -—0.11,05 2,0915,5 —21,02 2,27
Carmen Pirts Pinillo y Agustín Gamnir Orueta
PAISES IoOBLAC SUPERF AGRICULtURA EDUCACION
Pob[ croo-activa
Fertiliraní.nitrogen.
Analfabetosde más dclb años
Consumopapel
imprimir
Estudi antesFemeninos
cn 3< grado
Poblaciónpor camas
hospital
En miles En milco dckm
291 sobre cl
total00 gs/ba. 91 k bb
g- -91 sobre el total de
estudian, - dc 5< gradoPobi/camas
Grecta 9.360 132 38,8 312 15,6 4,9 37,49 1560,32 0,1-4 1,13 —-0,09 0,41 0,50
Hungría 10,685 93 17,3 865 2 4.2 50,55 1141,10 1,43 1,55 —0,16 1,36 0,55
Irlanda 3,236 70 22 400 -- 14,2 37,83 940,93 0,33 0,83 0,44 0,57
Islandia 226 103 12,7 66 17,9 36,83 641,27 —¿¿44 — 1,2 ¿¿37 0,60
Italia 56-697 301 12,5 458 6,1 3.8 40.51 941,28 0,47 1,43 —0,2 0.63 0,57
Holanda 13.945 41 5.8 2170 — 26,1 34,70 991,52 4,49 -- 2,03 0,21 0,56
Noruega 4.059 324 8,5 1.126 — 23,3 43,94 681,42 2,04 — 1,75 ¿¿88 0,59
Polonia 35,010 313 32 644 2,2 3,7 55,09 1290.50 0.91 1,55 —0,21 1,68 0,53
Portugal 9,685 92 27,6 377 29 3,4 42,45 1870,73 0,28 0,72 —0,24 0,77 0,47
Rumania 21.855 227 49 382 11,4 2 42,89 108—¿¿05 0,28 1,26 -—0,38 0,80 0,55
España 36,600 505 18,9 251 9,8 6 38,29 1901,04 —0,01 1,31 0,01 0.47 0,47
Suecia 8.278 450 5,6 693 32 44,02 661,53 1,02 - 2,62 0,88 0,60
Suiza 6.337 41 5,6 274 24,3 27,74 871,53 0,04 — 1,85 —0,28 0,57
ReinoUnido 56,097 244 2,2 640 25,9 36,05 1171,65 0,90 --- 2,01 0,31 0,54
Yugoslavia 21,968 256 39,8 282 16,5 3,6 39.48 1670,28 0,06 1,11 • 0,22 0,56 0,49
URSS 261.256 22,402 18,1 124 0,2 4,4 50,44 831,07 —0,30 1,61 —0,14 1,35 0,58
Austría 14,159 7,687 6,2 4 38,3 43,86 811,51 —0,59 — 3,25 0,87 0,58
NuevaZelanda 3.i07 269 9,7 14 67,9 27,8 38,14 971,38 —0,56 0,47 2,2 0,46 0.56
n=126 a.119 n.1U nalOS n.129 n.125x.47A x.255,8 a. 52,53 a—SSS a.3I78 ‘.644,370.27,36 0=425.73 0.32,42 0=996 0 ¡3,85 0 .532.73
Anuario del ONU,fe. FAO, ONU. FA O FA O UNESCO ONU.
60
Trabajo
Distribución del desarrollo en eí mundoa partir de...
0,94 1,44 1,2426.2 4.3 690,85 1,65 1,04
15,7 10,9 70.51,01 1 1,169,5 11,5 761,11 0,94 1,5917,6 3,6 710,98 1,72 1,20
9.5 4,6 751,11 1,62 1,5110,5 2,8 751,09 1,8 1,51
24,1 10,1 700,88 1,08 1,12
38,9 8,7 68,50,65 1,22 1,00
31,20,7715,61,01
81,1310,71,09
141,2035.20,71
10 691,09 1,04
10,3 71,571,06 1,24
0,9 74,51,99 1,472,8 731,8 1,35
0,1 722,07 1,289,3 68,51,16 1,00
691,0470,5
1,1671
1,20
noIIS no122 n=124
22,16 =35,60o.64,08 o=IO,17 o—12.89
O.N.U. O.N.U. O.N.U
n52 n109 n=IlJ9xó4,12 x42,& a= 12.62
«.19,49 a.23,64 0.17.55
ta126 n107 noIQ4 o126 n=I3IaO.47 x22.62 x 154,5 2847,9 x 17800.2,16 o *33,75 «.183,5 0.2.6433 0—2.573
O.N.U. Dem~raf. O.N.U. Ago.Éitaí Ag~nísi O.N.U. O.N.U. O.N.U.
20,3 6,5 71.5 98,2 64,8 25 0,27 18,18 176 2.250 2.7019,89 0,581,74 0,96
95,7 50,61,62 0,36
52,20,43
87,11,91
97,91,73
84,9 77,21,06 1,49
44,80,11
lOO 561,84 0,59
21.80,85
61
16,54 1,03
8,03 0,33
14.7 1,05
13,05 0,81
24 1,50
16.12 1,14
15,49 0,96
4.77 0,29
10,1 0,63
9,59 0,56
23,13 1,44
20,65 1,29
19,45 1,21
8.04 0,50
8.70 0,66
12.55 1,04
11,76 0,84
0,7610.3
—0,0716,1¿¿25
42,91,7928,50,96
41,81,7238,61,54
8,40,18
120,02
5,6—0,35
26,10,82
71,73,4365,73,0941,51,717,1
—0,25
7,5—0,2340,41,64
53,32,38
0.090,32—0,061,26¿¿360.11
—0,16
0,970,23
2.1
0,750,24—0,1
0,46—0,004
0,350,05
0,340,06
0,28—0,080,2]
—0,121,520,481,420,430,460,004
0,06- 0,180,11
—0,16
0,35-0,05
0,13
146.233,66
28,570,17
22,25—0,01
68,29
1,3512,96--0,28
85,627,86
38,040,45
48.450,7631,080,25
26,660,11
119,512,8773,361,5
38,670,47
6,24—0,485.290,51
17.100,16
0,113431,02150
—0,02
2360,44
3681,16
3226,914051,36
5402,10
1560,008
4641,68
2490,514631,683561,09
3491.05
3391,00
5672,243651,14
2800,68
0,15
3-5530,64
3.170
D,504.5561,023.2840,54
6,2241,65
5,2631,295.2531,28
1.050—0,30
4.0630,822.3990,20
6.0461,58
3.3400,565.2681,29
2.0160,065,2591,296.6571,81
3.6170.66
0,35
2,7110,36
7.4012,18
2.7230,36
6.9892,627.2532,12
1.498-—0,1
2.8960,43
8.369
2,558.9182,77
3.8980,82
6.6721,9
3.8500,8
96,51,66
82,60,94
89,71,3187,11,18
99-51,81
47,50,2355
0,55
82,71,72
54,60.53
77,71,5138,60,14
62.20,8385,61,85
831,7-1
Yen
Book
62 Distribución del desarrollo en el mundo a partir de.- -
PAISES ORDENADOS SEGUN SU INDICE 7
1 EstadosUnidos2 Bélgica3 Holanda4 Suecia5 Dinamarca6 R. D. Alemana7 Canadá8 R. F. Alemana9 Suiza
10 Japón11 ReinoUnido12 Francia13 Checoslovaquia14 Noruega15 Kuwait16 Finlandia17 Islandia18 Australia19 Hungría20 Austria21 Polonia22 N. Zelanda23 Italia24 Bulgaria25 Israel26 URSS27 Rumania28 Emirat. Arabes29 Grecia30 España31 CoreaNorte32 Irlanda33 Yugoslavia34 Cuba35 Argentina36 Chipre37 Uruguay38 GuayanaFr.39 Venezuela40 Portugal41 Chile42 Mongolia43 CoreaSur
1,611.571,501.441,421,411,411,351,291,291,211,16
1,151,141,101,071,051.041.030.970,960,840,810,800,730,660,630,610,580,560,540,530,500,500,460,420,410,390.310,290,220,7160,15
44 Snrinayn45 CostaRica46 Libano47 Libia48 Panamá49 Albania50 Guayana51 Rep.Sudaf.52 Brasil53 Egipto54 Colombia55 Rep. Domin.56 Paraguay57 Malasia58 Sri-Lanka59 Perú60 Méjico61 El Salvador62 China63 Irak64 Ecuador65 Nicaragua66 Irán67 Turquía68 Siria69 Túnez70 Jordania71 GuineaEa72 Honduras73 Argelia74 Tahilandia75 Bolivia76 Guatemala77 Arabia 5.18 Filipinas79 Angola80 Vietnam81 Zimbabwe82 Birmania83 GuineaBissau84 Yemen Dem.SE, Haití86 Marruecos
0,140,130,120,040.040,020,010.01
—0,01—0,05—0.08—0,09—0,10—0,12—0,12
0,13—0,13--0,15—0,20—0,21—0,21—0.21—0.22—0,22—0,26—0,26—0,29
0.290,34
--0,34—0,35—0,35—0,36—0.38
0,380,39
— 0.41—0,44---0,47
0,50—051—0,51--0,52
87 India 0,5388 Rep.Malgache—0,5489 Indonesia —0,5590 Pakistán —-0,5691 Gabán —0,5692 Camerún —0,5993 Sudán —0,6194 Kenya —0.6195 Benim 0,6196 Campuchea —0,6197 Senegal —0,6398 Congo —-0,6399 CostaMarf. —0.63
100 Somalia —0,64101 Mozambique —0,64102 Gambia —0,65103 Uganda —0,66104 Zambia -—0,67105 Bostwana —0,67106 Nigeria —0,68107 Liberia —0,68108 Laos 0.69109 Sierra Leona —0,69110 Malawi —0,69111 Ghana —0,70112 Togo 0,72113 Zaire 0,75114 Alto Volta —0,71115 Tanzania --0,77116 Ruanda —0,78117 MalI 0,81118 Chad 0.81119 Burundi —0,81120 Guinea —0,83121 Yemen —0,85122 Mauritania —0,86123 Etiopía —0.88124 Re p Centro-
afr. 0.89125 Níger —0,91126 Bangla Desh —0.95121 Afghanistán —1,07128 Nepal —1,19
Distribución del desarrollo en el mundo a partir de.- - 63
BIBLIOGRAFíA
BROOKFIELD, H. C. (1975): Interdependentdevelopment.Londres, Methuen.COLE. J. P. <1981): TIte developmentgap. Londres,J. Whiley.ESTÉBANEZ, J., EítAosííAw, R. P. (1979): Técnicas de cuantificación en Geografía.
Madrid, Tébar flores.GEORGE, P. (1977): Geografíaeconómica.Barcelona,Ariel (5.’ edición).GINsB¡íRc, N. (1961>: Atlas of economicdevelopment.Chicago, Iiniversity of Chicago
Ps-cas.LACOSIE. Y. (1978): Geografíadel Subdesarrollo,Barcelona,Ariel. (2? edición).Rosrow, W. W. (1978>: TIte world economy.New York, Mcmillan.ScíENTIFíc AMERI(:AN (Varios autores, 1980): Desarrollo económico. Barcelona, Prensa
Científica,númeromonográfico.SMith, D. M. (1980): GeografíaHumana,Barcelona, Oikos Tau.
Fuentesestadísticas
— Anuario Estadísticode la O.N.U. (1978).Anuario Estadísticodel Trabajo,OIT. (1978).
— Anuario Demográficode la O.N.U. (1978).-- Anuario Demográficode la UNESCO (1978).-— Anuario Estadísticode la FAO. (1978).— CalendarioAtíante Agostini (1978).
64 Ca~en Piris ¡‘ini/la y Agustín Gamir Orueta
RESUMEN
El objetivo de este articulo es realizarun análisisde la distribución del desarrolloen el
mundo a partir de un conjunto de indicadoressociales y económicos;identificando eí de-sarrollo como sinónimo de bienestarsocial. De esta manerase pretendeestablecerunajerarquíade paísessin límites ni calificativos, evitandolos conceptostradicionalesde vpaí-
sesdesarrollados»,taisessubdesarrollados»y «paísesen víasdedesarrollo»,Para establecerestajerarquíase pretendeobtenerun único resultadoparacadapaísa
partir de los valoresglobalesde las diecisietevariableselegidas Sin embargo,al tenerestasvariablesdiferentesescalas,ha sido necesarioreducirlas previamentea una única escala.Para ello se ha utilizado una técnicaestadísticadenominadatipificación de variablesqueconsisteen la transformaciónde cadauno de los datosen una unidad estandarddenomi-nadanúmeroz. Finalmentese realiza una presentacióncartográficade los resultadosobte-nidos.
RESUME
Lobjet de cet article cest la réalisationdun analysede la distribution du developpe-ment dansle mondeá partir dun groupdes indicateus-ssocialset économiques,en identi-fiant le développementcommesynonyrnede bien —¿tresocial. Alors, on preteudétablirune hiés-archiedespayssanslimitesni qualifications,et evitantsles conceptstraditionels depays«développésv,ssous-développés»et en sedéveloppants.
Pour établir cette hiérarchie,on a cherchéun résultatuniquepour chaquepaysá par-tir des valeurs globals de les dix-septvariableschoisis. Cependant,puisqueces variablesonr desdifferenteséchelles,on a eubesoinde les réduire prealablementa unaéchelleumi-que. A cet effet on sa servi dun techniquestahistiqueappelléenormalisationde variablesqui consisteen la transfos-snarionde chaquedonnéedaní une unité standarddénomméenuméro1 Finallesnenton a fait une cas-teavecle résultatsobtenus,
ABSTRACT
The aim of this study is to analyse¡he distribution of the developernentin the worldfs-om a groups of economic and social variables, understandingdevelopementas a sy-nonym of welfas-e. In this sensewe have tried ¡o establish a hierarchyof countrieswhitoutlimits os- any label; avoiding the traditional terrns as adeveloped»,aundevelopedaand sde-veloping Countries,v.
To set up this s-ank ‘ve have looked for a single result in eachcountry from de data ofseventeenvariables that have beenchosen. I-Iowever, as thesevariableshave got differentscalesir hasbeennecessas-yto reducethem previously into a uniquescale.Wc have usedastatistic techniquecalled variable standardi¡ationconsistingof the transformationof eachfact into a standardunit named number7. Finally it hasbeen madea map with the re-sultsobteinedbefore.
