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Capital social, capital humano y crecimiento:
El caso de las provincias argentinas1
María Florencia Aráoz
CIEDH-UNSTA
faraoz@unsta.edu.ar
Guillermo Pijuan
UNSTA
gpijuan@unsta.edu.ar
Resumen
En un trabajo reciente, Aráoz, Nicolini y Talassino (2020) presentan estimaciones del
PBI de las provincias argentinas en el largo plazo, destacándose una sorprendente persis-
tencia en las posiciones relativas del ingreso promedio per cápita provincial, congurada
ya a nales de siglo XIX y comienzos del XX. Al mismo tiempo, se observa una creciente
desigualdad, puesta de maniesto en una brecha cada vez mayor entre las regiones más
ricas (con mayores ingresos per cápita) y las más pobres. La conuencia de ambos fenó-
menos exige mayores esfuerzos que contribuyan a explicar sus por qué. En este artículo se
intenta avanzar en ese sentido, abordando el estudio de la relación entre capital humano,
capital social y crecimiento económico a nivel subnacional. Para ello, y siguiendo el en-
foque propuesto por Akçomak & ter Weel (2009), se propone un indicador con el potencial
de medir capital social a nivel provincial con una perspectiva de largo plazo, basado en la
presencia de Universidades en los diferentes distritos subnacionales argentinos. Luego, se
analizan los posibles vínculos entre crecimiento económico, capital social y capital humano
a nivel provincial. La hipótesis central del artículo sostiene que ambos factores, capital
social y capital humano, mejoran los resultados económicos a través de la innovación. Así,
regiones con mayores niveles de educación y con mayores posibilidades de acceso a la
misma evidenciarán un mejor desempeño en materia económica.
1. Introducción
La primera mitad del siglo XX corresponde a un periodo de profundos cambios para la economía
argentina. Luego de un ciclo de gran crecimiento económico entre 1880 y 1914, en el que los niveles
de Producto Bruto Interno (PBI) per cápita del país llegaron a liderar rankings mundiales, la evolu-
ción de los principales indicadores de actividad económica cambió. La tasa de crecimiento del PBI
per cápita fue menos impresionante, en particular en términos relativos, y los niveles de ingreso per
cápita quedaron por debajo de los de la mayoría de los países desarrollados.
Algunos investigadores han sugerido que las instituciones débiles, y las políticas económicas
asociadas a ellas, fueron cruciales para comprender esta evolución. En palabras de Cortés Conde
(1998, pp. 7–9) “... para analizar el problema de la Argentina no hay que preguntarnos si la economía fue
exitosa, sino si tuvo las instituciones adecuadas para que pudiera serlo”.
Esta hipótesis ha sido explorada empíricamente por Araoz (2013), Sanz Villarroya (2009) y Pra-
dos de la Escosura & Sanz-Villarroya (2009), quienes construyen indicadores institucionales para
Argentina y los utilizan para evaluar la relación entre las instituciones y el desempeño económico en
ese país. En todos los casos, encuentran respaldo a la hipótesis de que las instituciones han jugado
algún papel en el desempeño económico de Argentina en el largo plazo.
Desde una perspectiva subnacional, sin embargo, aún no sabemos demasiado. En parte porque
hasta hace muy poco tiempo no contábamos con ninguna medida consistente y comparable acerca
de la situación económica de las provincias para cualquier periodo anterior a 1953. En Aráoz y
1 El artículo forma parte del Trabajo Final de grado de Guillermo Pijuan, bajo la guía de María Florencia Aráoz, para acceder al grado
académico de Contador Público en la Universidad del Norte Santo Tomás de Aquino.
2
Nicolini (2020); Talassino (2015, 2019) y Aráoz, Nicolini y Talassino (2020) se realizaron importantes
avances respecto a la medición de la situación económica de las provincias argentinas en el largo
plazo. Las estimaciones de los autores muestran una sorprendente persistencia en las posiciones rel-
ativas del ingreso promedio per cápita provincial, congurada ya a nales de siglo XIX y comienzos
del XX. Al mismo tiempo, se observa una creciente desigualdad, puesta de maniesto en una brecha
cada vez mayor entre las regiones más ricas (con mayores ingresos per cápita) y las más pobres. La
conuencia de ambos fenómenos exige mayores esfuerzos que contribuyan a explicar sus por qué.
Con el correr de los años, los académicos han desarrollado propuestas teóricas y empíricas para
explicar las diferencias en las pautas de riqueza y prosperidad relativas entre países y regiones. Las
hipótesis más usuales se relacionan con la acumulación de capital físico y humano e innovaciones
tecnológicas, que claramente son importantes, pero que sólo explican una parte del proceso de creci-
miento económico que eventualmente redunda en mayores (o menores) niveles de prosperidad. En las
últimas décadas, sin embargo, han adquirido relevancia los llamados “determinantes fundamentales”
del crecimiento (Helpman, 2004; Hofman, 2001), entre los que encontramos a cuestiones tales como in-
stituciones, geografía y cultura. En particular, Helpman (2004) señala que las instituciones constituyen
un elemento clave para entender lo que él denomina “el misterio del crecimiento económico”.
Ahora, ¿qué son las instituciones? Siguiendo a North (1990), las instituciones de una economía están
compuestas por reglas formales, informales y mecanismos de cumplimiento de las mismas, y establecen
la estructura de incentivos en una sociedad, determinan los costos de realizar transacciones, y en conse-
cuencia, las posibilidades de especialización e intercambio de una economía. Así, las instituciones resultan
claves para propiciar el crecimiento. Sin embargo, tal como reconoce North (2005), las creencias y la cultura
también constituyen elementos centrales para reducir la incertidumbre y disminuir los costos de transac-
ción. En este contexto, adquiere relevancia la noción de capital social. Paldam (2000) propone tres conceptos
en torno a los cuales denir capital social, estos son conanza, facilidad de cooperación y redes. La Comis-
ión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), por otro lado, señala que se entiende por capital
social al “conjunto de normas, instituciones y organizaciones que promueven la conanza y la cooperación entre las
personas, en las comunidades y en la sociedad en su conjunto”2. Ahora, esta última denición encierra algunas
contradicciones. ¿Capital social e instituciones son conceptos equivalentes? Galaso Reca (2011) sostiene en-
fáticamente que no. El capital social no son las instituciones, no es la cultura ni es la conanza, señala esta
autora y, valiéndose de la denición propuesta por Lin (2008), sostiene que el capital social es el conjunto
de recursos presentes en las relaciones sociales. Incorporar la noción de capital social en el estudio de los
determinantes del crecimiento, agrega, es importante pues permitiría incluir la manera en que los actores
económicos interactúan y se organizan para generar crecimiento.
Pero ¿cómo medir al capital social e incorporarlo formalmente en el estudio del crecimiento,
cuando ni siquiera hay consenso acerca de qué se incluye en este concepto? Es decir, ¿cómo cuanti-
car algo tan intrínsecamente “no cuanticable”, como lo son estos recursos presentes en las relaciones
sociales? El capital social, señala Galaso Reca (2011, p. 21) no se encuentra ni en los individuos que
se relacionan, ni en los elementos físicos que se usan para la producción, sino que es inherente a la
estructura de las relaciones entre individuos y, por tanto, su nivel dependerá de los recursos que
dispongan todos los miembros de la red y de la capacidad que esta tenga para transmitir y poner a
disposición de todos sus miembros los recursos que estos poseen.
Es decir que, aunque el concepto de capital social parece encontrarse en estrecha relación con el de
capital humano -entendido como el conjunto de habilidades, capacidades y conocimientos propios de los
individuos, que son utilizados para producir y que por tanto les permiten ser más productivos- no son
equivalentes. En todo caso, el capital humano de los individuos forma parte del capital social de la sociedad
en la cual se encuentran insertos. El capital social individual afecta a la inversión en educación de los indi-
viduos, y por tanto a su capital humano. En el sentido opuesto, Lin (2008) señala que el capital humano es
un precursor del stock de relaciones de que dispone un individuo (de su capital social). En idéntico sentido,
2 hps://www.cepal.org/es/temas/capital-social. Fecha de consulta: 14/01/2022
3
Glaeser (2001) sostiene que buena parte de la teoría sobre el capital humano es aplicable al capital social
precisamente porque capital social individual y capital humano son conceptos estrechamente vinculados.
Siguiendo a Akçomak & ter Weel (2009), en este artículo se argumenta que los niveles actuales
de capital social y capital humano en las provincias argentinas responden a instituciones que se con-
guraron en el pasado. Para ello se introduce el análisis de factores que podrían haber condicionado
los procesos de acumulación de capital humano y social al interior de la República Argentina. En
particular se analizan los niveles iniciales de alfabetización de la población en las diferentes provin-
cias argentinas, como una variable que nos permita aproximar niveles iniciales de capital humano.
También se incorporan dos variables vinculadas a la existencia de instituciones universitarias, indis-
cutiblemente asociadas a la formación de ese capital humano, pero que, al mismo tiempo, podrían
estar vinculadas a la formación de capital social. La hipótesis central del estudio sostiene que la
inversión en capital humano y el consecuente desarrollo del capital social, mejoran los resultados
económicos. Así, regiones con mayores niveles de educación y con mayores posibilidades de acceso
a la misma habrían generado condiciones para incrementar su stock de capital social.
El objetivo principal de este artículo es proponer un indicador que tenga el potencial de medir
el nivel de capital social a nivel provincial con una perspectiva de largo plazo y que permita avanzar
en el estudio de la relación entre capital social y desempeño económico a nivel subnacional.
El artículo se organiza del siguiente modo: luego de esta introducción, en el apartado 2 se anal-
iza la trayectoria económica de las provincias argentinas, a través de la evolución de sus niveles de
PBI per cápita en el largo plazo. Luego, en la sección 3 se proponen indicadores para obtener una
medida histórica de capital social. En la sección 4 se analizan los posibles vínculos entre desempeño
económico, capital humano y capital social a nivel provincial para Argentina, en tanto que en la sec-
ción 5 se presentan algunas conclusiones preliminares, así como una agenda de investigación.
2. Evolución Económica de las provincias argentinas en el largo plazo
Cuando observamos las cifras de la posición relativa del PBI per cápita de las provincias argen-
tinas a comienzos del siglo XXI3, el panorama pareciera ser bastante claro: Neuquén, Ciudad de Bue-
nos Aires, Tierra del Fuego y Santa Cruz lideran el ranking en términos per cápita, y Salta, Formosa
y Chaco lo hacen en el extremo inferior. Además, la provincia más rica (Neuquén, $ 25,497.- per
cápita) es casi nueve veces más rica que la más pobre (Salta, $ 2,861.- per cápita), y 3.5 veces más que
el promedio nacional ($ 7,261.- per cápita)4
Estos registros no son tan diferentes de los observados a principios del siglo XX: de acuerdo con
Aráoz & Nicolini (2020), en el año 1914 las provincias líderes fueron Santa Cruz, Tierra del Fuego y
Ciudad de Buenos Aires, en tanto que Santiago del Estero, Misiones y Catamarca eran las más po-
bres. Salta ocupaba el lugar 21 (sobre un total de 25 distritos). Además, en 1914, la provincia más rica
(Santa Cruz, $ 1,109.89.- per cápita) era casi 4.5 veces más rica que la más pobre (Santiago del Estero,
$ 228.28.- per cápita), y dos veces más que el promedio nacional ($ 530.07.- per cápita)5
De manera que, cuando se comparan las posiciones relativas de las provincias argentinas en tér-
minos de PBI per cápita en el largo plazo, el común denominador parece ser una fuerte persistencia
en sus niveles. En Aráoz, Nicolini y Talassino (2020) los autores presentan estimaciones del PBI de
las provincias argentinas para el periodo 1895-2004 y encuentran que la mayoría de las que fueron
3 En Argentina, el equivalente al PBI provincial se denomina "Producto Bruto Geográco" (PBG). La principal diferencia
entre el PBI y el PBG es la unidad de observación para medir la actividad económica. En las estadísticas ociales argen-
tinas, cuando la actividad económica se mide por una unidad subnacional, el valor agregado se asigna directamente a la
unidad productiva según su ubicación geográca. En este artículo utilizamos el acrónimo PBI para designar al PBG de las
provincias argentinas.
4 Datos correspondientes al PBG per cápita del año 2005, expresado en pesos constantes del año 1993. Fuente: Ministerio
de Hacienda de la Nación Argentina. Indicadores Provinciales Socieconómicos
5 Valores expresados en pesos corriente de 1914. Más información ver en Aráoz y Nicolini (2020)
4
líderes en 1895 mantuvieron su posición con el correr de los años, a pesar de notables cambios en la
estructura económica y política del país durante ese periodo. Algo similar habría sucedido con las
más rezagadas.
El grá co 1, a continuación, muestra la evolución de la con guración espacial de la distribución
regional de la renta per cápita en las provincias argentinas6 a lo largo del siglo XX y comienzos del
XXI, y corrobora lo señalado hasta el momento: algunas provincias de la Patagonia argentina (en
particular, Tierra del Fuego, Santa Cruz y eventualmente Chubut), junto a Ciudad de Buenos Aires
(Capital Federal) son las de ingreso per cápita más elevado durante la mayor parte del período con-
siderado. En el extremo opuesto, los niveles más bajos de ingreso per cápita predominan en varias
provincias del norte argentino, como La Rioja, Catamarca, Misiones y Santiago del Estero7.
Gráfi co N° 1: PBI per cápita provincias argentinas, años 1914, 1953, 1975 y 2004
6 En la distribución actual de las provincias de Argentina, podemos distinguir las catorce provincias “tradicionales” (Bue-
nos Aires, Entre Ríos, Corrientes, Santa Fe, Córdoba, San Luis, Mendoza, San Juan, La Rioja, Catamarca, Santiago del
Estero, Tucumán, Salta y Jujuy), nueve territorios nacionales que se incorporaron al control político nacional a nes del
siglo XIX y que se convertirán en provincias con todos sus derechos a mediados del siglo XX (Misiones, Chaco, Formosa,
La Pampa, Neuquén, Río Negro, Chubut, Santa Cruz, Tierra del Fuego) y la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA o
Capital Federal).
7 En este contexto, los niveles relativamente elevados del PBI per cápita a comienzos de siglo XX de provincias en el norte,
hoy en día pobres (como Formosa y Chaco) pueden llamar la atención. Sin embargo, se trata de distritos que se incorporaron
a la economía nacional de modo relativamente recientemente, en los que la extremadamente baja densidad de población a
comienzos de siglo XX dio lugar a un ingreso per cápita relativamente alto. Esa posición de relativa prosperidad de esos dis-
tritos del noreste desapareció en 1937.
5
Nota:Very Rich: muy rico; Rich: rico; Poor: pobre; Very Poor: muy pobre
Fuente: Aráoz, Nicolini y Talassino (2020). Grupos de ingresos construidos utilizando desviaciones estándar del
promedio simple del PBI per cápita de los distritos. Por ejemplo, Muy rico (very rich) corresponde a distritos con un
PBI per cápita más alto que el PBI per cápita promedio más una desviación estándar).
Concentrando nuestra atención en el mapa de 1914, podemos ver que algunas de las provincias
más ricas, o de mayores niveles de ingresos per cápita eran Buenos Aires, Santa Fe, Córdoba y La
Pampa, ubicadas en la zona centro del país, pero también, como ya se señalara, Santa Cruz y Tierra
del Fuego, en el extremo sur. Estos distritos, tan disímiles en cuanto a ubicación geográ ca y densi-
dad poblacional, comparten una característica común: a comienzos de siglo XX obtenían más del 45
por ciento de su PBI a partir de la explotación del sector primario (Aráoz y Nicolini, 2020). Aunque
con diferentes per les de especialización, los elevados niveles de ingresos en casi todas estas provin-
cias (la excepción la constituye Ciudad de Buenos Aires) parecieron estar relacionados de una forma
u otra con una ventaja comparativa natural derivada de la abundancia de tierras8. Asimismo, las
provincias patagónicas muestran una muy baja densidad poblacional a lo largo de todo el periodo
analizado, lo que contribuye a explicar sus elevados niveles de ingresos en términos per cápita.
La estructura económica de estas provincias cambió sustancialmente con el correr de los años. En
2004, el sector primario a nivel país representaba aproximadamente un 10% de su valor agregado
(menos de la mitad de su participación en 1914, que alcanzaba el 34%). Esta situación se replica en
la provincia de Buenos Aires, en donde apenas supera el 9% (contra un 51.5% en 1914). También se
observan caídas signi cativas en la participación del sector primario en las provincias de Córdoba
8 En Santa Cruz y Tierra del Fuego, las actividades mineras cobraron importancia en la década de 1940, cuando se descu-
brieron yacimientos de petróleo.
6
y La Pampa, con un poco más del 20% cada una9. Las provincias patagónicas no son ajenas a este
fenómeno: en ellas la participación del sector primario cae por debajo del 10%.
Distinto es el caso de la Ciudad de Buenos Aires, ubicada de manera consistente en el grupo de las
más ricas, y que ya por 1914 era responsable de más de un cuarto del PBI de Argentina. En esta región,
el sector agrícola representaba menos del 1% del PBI a comienzos de s. XX, en tanto que el sector ter-
ciario o de servicios era el responsable de más del 60% del valor agregado. Casi 100 años después, en
2004, la concentración de la actividad económica en el sector servicios se hace aún más pronunciada:
77% del valor agregado corresponde al sector terciario y menos del 1% al sector primario.
Así, la variación en la composición sectorial del PBI en las provincias más prósperas parece sug-
erir que la mayor parte del proceso de crecimiento ocurrió a expensas del sector primario.
Ahora bien, aunque estos resultados dan cuenta acerca de algunas regularidades empíricas ob-
servadas en el proceso de crecimiento económico de las provincias argentinas, con una zona norte
pobre y rezagada y una zona centro-sur más aventajada, surgen preguntas que aún no han sido
respondidas: ¿Es la persistencia regional un rasgo característico del proceso de desarrollo económico
en algunas regiones de Argentina? ¿Qué impulsa las crecientes diferencias entre las provincias más
ricas y las más pobres? ¿Por qué las regiones más pobres de la Argentina de comienzos del siglo XX
continúan siendo las más pobres del siglo XXI?
Si bien en este artículo no se abordan estas cuestiones, se comienza a indagar en aspectos que
eventualmente contribuyan a responder estas preguntas.
3. Una aproximación histórica para medir capital social
El vínculo entre educación y capital humano y, entre este último y crecimiento económico está
claro y ha sido establecido por la literatura. Ya en 1986, Paul Romer propuso un modelo en el que
reconoce que el crecimiento de la producción depende de factores convencionales, como el trabajo y
el capital, pero también del acervo de conocimientos de una economía10. En tanto que Lucas (1988)
fue contundente al establecer que la creación de capital humano es uno de los factores más impor-
tantes en la innovación, la productividad y el desarrollo económico.
En una línea similar, Barro (2001) sostiene que un mayor ratio de capital humano respecto del
capital físico genera mayor crecimiento económico a través de, al menos, dos canales: por un lado
facilita la adopción de tecnología proveniente de países líderes, pero al mismo tiempo suele ser más
difícil de incrementar que el capital físico, por lo que aquellas regiones con un ratio de capital hu-
mano respecto del capital físico más alto, tienden a crecer más rápidamente.
Ahora bien, el progreso tecnológico está íntimamente ligado a la formación de capital humano
a nivel universitario. En consecuencia, la presencia de universidades en determinadas regiones po-
dría ser una canal a través del cual afectar el crecimiento, en tanto se generarían condiciones para
incrementar la formación de capital humano calicado. De hecho, hay estudios que encuentran que
aquellas regiones que cuentan con mejor acceso a universidades se benecian tanto por el incremen-
to en la probabilidad de que los jóvenes asistan a la universidad, como porque los estudiantes que
se gradúan tienen más probabilidades de buscar trabajo en el área donde se encuentra localizada
la universidad (Card, 2001; Valero & Van Reenen, 2019). Además, y puesto que las universidades
incrementan la oferta educativa, también podrían inuir en el crecimiento económico a través de la
innovación. En este sentido, autores como Valero & Van Reenen (2019) encuentran que el incremento
en la cantidad de universidades a nivel subnacional, en un conjunto de 78 países, está asociado de
manera positiva con el crecimiento del PBI per cápita de la región en donde se radican la universidad
y en el de sus vecinas, incluso luego de incluir una serie de controles. Además, los autores sugieren
9 En 1914 el valor agregado del sector primario en Córdoba representaba un 52.3% de su PBI. Este porcentaje se elevaba al
71.4% en el caso de la provincia de La Pampa (Aráoz y Nicolini, 2020).
10 Romer, P. M. (1986). Increasing returns and long-run growth. The Journal of Political Economy, 94(5), 1002– 1037.
7
que la existencia de universidades puede tener algún papel en la conguración de las instituciones
en horizontes de tiempo más extensos.
En una línea similar, Akçomak & ter Weel (2009) señalan que las universidades contribuyen al
desempeño de una región a través de dos canales: por un lado “crean o producen graduados” con
una visión del mundo compartida, educados en la misma tradición cultural. Además, favorecen
el desarrollo futuro de esa región al integrar a sus graduados en la estructura social existente. Así,
para estos autores, la presencia de universidades en diferentes regiones podría estar asociada a la
conformación del capital social y de las instituciones a nivel regional, en atención a que constituyen
una base a partir de la cual la cultura y la identidad regional se nutren.
Bajo esa hipótesis, proponen dos indicadores históricos de capital social, uno de ellos relacio-
nado con la existencia y antigüedad de universidades en una determinada región, y el otro con la
“densidad universitaria”, entendida como la ratio entre cantidad de universidades y la población en
una región.
Siguiendo a Akçomak & ter Weel (2009) en este trabajo utilizamos dos indicadores sobre la pres-
encia de las universidades en las provincias argentinas. El primero de ellos, denominado univF se
dene como "2004 - fecha de fundación de la universidad”, y pretende medir el período de existencia
de las universidades en una región en particular 11. Para calcular esto, primero asignamos cada uni-
versidad a una provincia y luego utilizamos las fechas de fundación de las universidades allí rad-
icadas para determinar la cantidad de años durante los cuales las universidades tuvieron presencia.
Tomemos por caso la Universidad Nacional de Córdoba, la más antigua en Argentina. Fundada en
el año 1613, el valor que adquiere la variable UnivF para la provincia de córdoba es 391, y surge de
la diferencia entre 2004 y 1613.
Dado que entendemos por fecha de fundación a la fecha en la cual se estableció la primera uni-
versidad en una provincia, valores más elevados en este indicador reejan la existencia de universi-
dades en un distrito en particular por períodos de tiempo más prolongados.
Para construir esta variable se utilizaron datos de Instituciones Universitarias en todo el país,
tanto de gestión pública como privada. Las universidades fueron signadas a cada provincia en fun-
ción de en dónde se encuentra localizado el Rectorado. Esta decisión potencialmente podría generar
limitaciones en el análisis, pues hay Universidades en las que dicha ocina se encuentra ubicada
en una jurisdicción, aunque cuente con sedes radicadas en otras provincias. Tomemos por caso la
Universidad de Buenos Aires (UBA), con más de 20 sedes repartidas en la Ciudad y en la Provin-
cia de Buenos Aires, su registro se cuenta únicamente en la Ciudad de Buenos Aires, en donde se
ubica su Rectorado; o la Universidad del Norte Santo Tomás de Aquino, con su Rectorado en San
Miguel de Tucumán y una sede en Ciudad Autónoma de Buenos Aires). Esto llevaría a subestimar
el número de Universidades en los distritos en los que están localizadas la sedes y que no coinciden
con la ubicación del Rectorado, pero también a subestimar la cantidad total de universidades den-
tro de una misma provincia. Siguiendo con el ejemplo de Buenos Aires, para construir el indicador
UnivF la UBA se contabiliza como una Universidad, aunque el número de Sedes que posee exceden
ampliamente la unidad. Tampoco se considera el potencial efecto de las Universidades que brindan
educación a distancia, fenómeno que ha crecido notoriamente en los últimos años, y en los que la lo-
calización geográca del rectorado posiblemente tenga poco relevancia e impacto sobre los procesos
de formación y acumulación de capital social y humano de los individuos que residen en la zona en
donde el Rectorado está ubicado.
En todos los casos, los datos de Universidades, su ubicación y fecha de fundación fueron provis-
tos por el Área de Desarrollo de la Comisión Nacional de Evaluación y Acreditación Universitaria
11 Se considera el año 2004 como año de referencia en atención al objetivo último de analizar la relación de estas variables
con el desempeño económico: el último dato disponible del PBI per cápita de todas las provincias argentinas provisto por
fuentes ociales corresponde a ese año.
8
(CONEAU), organismo descentralizado que funciona en jurisdicción del Ministerio de Educación
de la República Argentina.
La segunda variable, univN, se dene como el número de universidades por cada 100.000 habi-
tantes. Se construye a partir del recuento de universidades en un año especíco en cada provincia,
controlando por la población regional y busca capturar la “densidad universitaria”. Para constru-
irla se utilizaron datos de cantidad de universidades provistos por CONEAU, junto a datos cens-
ales y estimaciones poblacionales realizadas por el Instituto Nacional de Estadística y Censos de la
República Argentina (INDEC).
Una de las limitaciones que comparten ambos indicadores es que en ningún caso permiten to-
mar en cuenta el tamaño o la calidad de los servicios educativos que brindan las diferentes universi-
dades. Por ejemplo, considerando a la provincia de Tucumán, en la estimación de ambos indicadores
pesan igualmente la Universidad Nacional de Tucumán, con más de 65.000 estudiantes, la Universi-
dad del Norte Santo Tomás de Aquino, con unos 5.500, y la Universidad San Pablo-T, con alrededor
de 1000. Desafortunadamente en esta instancia no contamos con información que permita tomar en
cuenta estas dimensiones, aunque no se descarta eventualmente incorporarlas en el futuro.
El cuadro 1 resume los principales resultados obtenidos al estimar ambos indicadores.
La columna (1) en el cuadro 1 muestra el valor máximo que adquiere la variable UnivF en cada
provincia y reeja la antigüedad de la primera universidad allí fundada. Siguiendo con el ejemplo
de Córdoba, el valor de 391 indica la cantidad de años transcurridos hasta el 2004, en los que la
Universidad Nacional de Córdoba tuvo presencia en aquel distrito. Los valores negativos en esa
columna indican que la primera Universidad fue fundada con posterioridad al año 2004.
En el caso de provincias que cuentan con más de una universidad, la columna (2) muestra la
cantidad de años que la institución más joven lleva presente en cada provincia. Así, el valor de -3 en
Tucumán, por ejemplo, indicaría que en el año 2007 se fundó la última universidad en ese distrito.
La columna (3), por su parte, muestra el valor promedio del indicador, reejando los años promedio
de presencia de universidades en la provincia. Siguiendo con el ejemplo de Tucumán, el puntaje de
42,67 surge de promediar la cantidad de años que, al 2004, contaban las universidades con presencia
en la provincia: la Universidad Nacional de Tucumán (92), la Universidad del Norte Santo Tomás de
Aquino (50) y la Universidad San Pablo-T (-3).
Las columnas (4) y (5) muestran la cantidad de universidades en cada provincia existentes en los
años 2004 y 2019, respectivamente, mientras que la columna (6) muestra la población en cada distrito
al 2004. Finalmente, la columna (7) muestra los valores obtenidos al estimar el indicador UnivN a
partir de los datos consignados en las columnas (4) y (6).
El cuadro 1 muestra a la provincia de Buenos Aires y a la Ciudad de Buenos Aires como las dos
con mayor presencia de Universidades, con 36 cada una en 2019, superando ampliamente al resto de
los distritos. Le siguen en importancia, con ocho universidades cada una, las provincias de Córdoba
y Santa Fe, luego Mendoza con seis Universidades, Entre Ríos y Misiones con cuatro cada una y San
Luis y Tucumán, con tres cada una. El resto de las provincias tienen entre una y dos universidades.
La distribución de instituciones universitarias entre provincias, de esta manera, se encuentra clara-
mente sesgada a favor de la zona Centro de Argentina.
Ahora bien, dado que la Provincia y la Ciudad de Buenos Aires congregan un poco más del
45% de la población de Argentina, el resultado en cuanto a cantidad de universidades (55% de las
universidades de Argentina) posiblemente no debería llamar la atención. No obstante, la densidad
universitaria en la ciudad de Buenos Aires es considerablemente más elevada, denotando unas 0.897
universidades cada 100.000 habitantes, una relación 6.2 veces más elevada que la que se observa en
la Provincia. De hecho, la Ciudad de Buenos Aires es la que mayor densidad universitaria muestra,
considerando al conjunto de provincias de Argentina.
9
Cuadro N° 1:
Indicadores de antigüedad de y densidad de universidades en provincias argentinas al 2004
Provincia del Rec-
torado
UnivF
2004
(1)
Min.
UnivF
2004
(2)
Prom.
UnivF
2004
(3)
Recuento
Univ.
2004
(4)
Recuento
Univ. 2019
(5)
Población
2004
(6)
UnivN
2004
(7)
Buenos Aires 114 -11 11.56 21 36 14,530,996 0.145
CABA 183 -13 18.69 27 36 3,011,694 0.897
Catamarca 32 29 30.5 2 2 357,804 0.559
Chaco -3 -3 -3 0 1 1,016,209 0.000
Chubut 24 -15 4.5 1 2 440,381 0.227
Córdoba 391 -11 60.25 6 8 3,226,504 0.186
Corrientes 48 11 29.5 2 2 970,173 0.206
Entre Ríos 33 3 20.25 4 4 1,206,177 0.332
Formosa 16 16 16 1 1 510,353 0.196
Jujuy 31 31 31 1 1 643,571 0.155
La Pampa 31 31 31 1 1 317,697 0.315
La Rioja 10 2 62 2 313,918 0.637
Mendoza 65 10 34.5 6 6 1,657,801 0.362
Misiones 31 -11 4.5 24 1,013,983 0.197
Neuquén 33 33 33 1 1 512,698 0.195
Río Negro -3 -11 -7 0 2 583,953 0.000
Salta 36 32 34 2 2 1,141,632 0.175
San Juan 41 31 36 2 2 656,727 0.305
San Luis 31 -10 5.33 13 400,012 0.250
Santa Cruz 10 10 10 1 1 209,859 0.477
Santa Fe 85 -10 22.13 6 8 3,156,308 0.190
Santiago del Es-
tero 35 31 33 2 2 831,597 0.241
Tierra del Fuego -5 -5 -5 0 1 111,726 0.000
Tucumán 92 -3 42.67 23 1,404,278 0.142
TOTAL 93 131 38,220,051
Fuente: Elaboración propia en base a CONEAU (datos de universidades) e INDEC, Proyecciones elaboradas en base
al Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010.
Al mismo tiempo, Ciudad y Provincia de Buenos Aires constituyen dos de los distritos con
mayor cantidad de años de presencia de universidades. En este sentido, sólo son superadas por la
provincia de Córdoba, que ostenta con ser la provincia en la que se fundó la primera Universidad
Argentina. Le siguen Tucumán, Santa Fe y Mendoza. Estas seis regiones fueron las únicas con pres-
encia de Universidades hasta mediados de la década de 1950. Este, posiblemente sea un fenómeno
que merece la pena resaltar y es que, durante gran parte del siglo XX, la cantidad de universidades
en las provincias argentinas no sufrió variaciones importantes. De hecho, sobre un total de 131 uni-
versidades en el año 2019, menos de la mitad (57) fueron creadas con anterioridad a 1990.
El gráco 1 muestra de qué manera ha evolucionado el número total de universidades en Ar-
gentina a lo largo del tiempo; las barras verticales indican los años en los cuales la cantidad total
de universidades se duplicó. La primera universidad de Argentina nació en 1613 (en Córdoba) y
durante más de 200 años fue la única en el actual territorio de Argentina. En 1821 se funda la Uni-
versidad de Buenos Aires, en 1889 la Universidad Nacional de La Plata (Prov. de Buenos Aires), en
10
1912 la Universidad Nacional de Tucumán, en 1919 la Universidad Nacional del Litoral (Santa Fe).
Debieron transcurrir 20 años hasta que en 1939 se fundara la Universidad Nacional de Cuyo (Men-
doza). Si contabilizamos la cantidad de años que ha tomado duplicar la cantidad de universidades
existentes vemos que la brecha fue achicándose hasta los años 1970: 208 años la primera vez, 91 años
la segunda, 44 años la tercera, 6 años la cuarta. Luego 9 años para duplicarse por quinta vez, 20 años
para la sexta y 24 años la última vez que se duplicó.
El grá co 1 sugiere, además, la existencia de dos fases de crecimiento signi cativo en la canti-
dad de universidades en Argentina: una desde mediados de los años 50 hasta nes de la década de
1970: la cantidad de universidades pasa de 6 en 1955 a 49 en 1974, es decir que durante ese periodo
se crean universidades a razón de un poco más de dos por año. Durante la década siguiente no se
crean nuevas universidades y hubo que esperar hasta 1989 para que se abran nuevas instituciones.
La segunda fase se produce a nes de los años 1990: la década inicia contabilizando 57 universidades
y naliza con 94, es decir que la tasa de creación de universidades pasa a ser 3.7 por año, siendo la
etapa de mayor cantidad de creación de universidades. Entre 2000 y 2017 abren las puertas 37 nue-
vas universidades, a razón de 2.18 por año.
Gráfi co 1
A. Cantidad de Universidades en Argentina (acumu-
lada), de acuerdo a su año de fundación
B. Densidad Universitaria en Argentina
Fuente: Elaboración propia en base a datos suministrados por CONEAU.
En el Panel B del grá co 1 normalizamos el número de universidades en Argentina según la
población del país, para mostrar que la densidad universitaria también aumentó drásticamente,
especialmente a partir de la década de 1970. Este crecimiento se ve temporalmente interrumpido
en la década de 1980. Luego, a nales de los años 1990 la densidad vuelve a mostrar una tendencia
creciente, aunque de menor magnitud a la observada a nes de los años 1970.
4. Capital Social, capital humano y desempeño económico a nivel provincial:
Resultados preliminares
En el año 1895 existían en argentina sólo 3 universidades: la Universidad Nacional de Córdoba,
en la Provincia de Córdoba, la Universidad de Buenos Aires, en la Ciudad de Buenos Aires y la Uni-
versidad Nacional de la Plata, en la Provincia de Buenos Aires. Por aquel entonces, estos distritos se
posicionaban como el 13º, 4º y 10º, respectivamente, en el ranking de PBIs per cápita de las provin-
cias argentinas. Los primeros tres lugares estuvieron reservados para Santa Cruz, Tierra del Fuego
y Santa Fe. De estos tres distritos, sólo Santa Fe tuvo una Universidad a partir del año 1919 (la Uni-
versidad Nacional del Litoral), en tanto que Santa Cruz y Tierra del Fuego debieron aguardar a que
transcurrieran 99 y 109 años, respectivamente, hasta 1994 y 2009, para tener su primera Universidad.
11
Al mismo tiempo, los niveles de analfabetismo en el país eran elevados, alcanzando al 54.4% de
la población mayor de 7 años. Si bien se habían realizado importantes progresos respecto a la situ-
ación que describiera el primer Censo Nacional en el año 1869, cuando se registró que un 78.2% de
la población no sabía leer ni escribir, los niveles de analfabetismo aún eran elevados (Tercer Censo
Nacional de la Repíublica Argentina, 1916).
En el año 2004, habiendo transcurrido poco más de un siglo, Ciudad de Buenos Aires, Santa
Cruz y Tierra del Fuego permanecen dentro del grupo de provincias con mayores niveles de PBI per
cápita.
El grá co 2 muestra la relación entre la tasa de crecimiento promedio anual del PBI per cápita
de las provincias argentinas en el periodo 1895-2004 y la variable de densidad universitaria en el año
2004. Claramente se percibe una asociación positiva entre ambas, aunque la relación sería de tipo
logarítmica y no lineal.
Gráfi co 2:
Relación entre crecimiento económico y densidad universitaria. Provincias
argentinas, período 1895-2004
Fuente: elaboración propia
La relación entre crecimiento económico y analfabetismo, por su parte, resulta obvia al observar
el grá co 3. Si se elimina el dato correspondiente a Neuquén y Catamarca la relación es aún más
evidente. En el caso de Catamarca, se trata de una provincia que hasta bien entrado el siglo XX se
posicionó sistemáticamente entre las tres provincias más pobres en términos de PBI per cápita. Esto
comienza a cambiar en la década de 1980, escalando posiciones hasta alcanzar el puesto 10º en el año
2004. Neuquén, en cambio, inicia ocupando el puesto número 24 en el ranking de PBI per cápita y
naliza en el cuarto lugar. Es así que su crecimiento fue muy importante y de ahí que en el grá co 3
se perciba como un punto que escapa al resto de la nube.
12
Gráfi co 3:
Relación entre crecimiento económico y analfabetismo. Provincias argentinas,
período 1914-2004
Fuente: elaboración propia
Con respecto a las correlaciones entre las variables universitarias y el PBI per cápita a nivel pro-
vincial, en el Cuadro N° 2 encontramos que la densidad universitaria se asocia de manera positiva
y estadísticamente signi cativa cuando se correlaciona con el periodo de crecimiento comprendido
entre 1953 y 2004. También, que existe una correlación positiva y estadísticamente signi cativa entre
densidad universitaria en 1895 y la población en 2004.
Curiosamente, la variable de antigüedad de las Universidades (UnivF) no parece correlacionar
con el PBI per cápita ni con su crecimiento. Mientras que la variable de analfabetismo en 1895 cor-
relaciona de manera negativa y estadísticamente signi cativa con las variables de PBI per cápita en
diferentes momentos de tiempo.
Cuadro N° 2:
Matriz de correlaciones variables universitarias, educativas, PBI per cápita y
crecimiento. Provincias Argentinas
PBIpc
1895
PBIpc
1953
PBIpc
2004
Creci-
miento
1895-2004
Creci-
miento
1953-2004
Analf.
1895
UnivN
1895
UnivN
2004
UnivF
2004
PBIpc_1895 1
PBIpc_1953 0.7092* 1
PBIpc_2004 0.4666* 0.8122* 1
Crec_1895-2004 -0.3284 0.2615 0.6598* 1
Crec_1953-2004 -0.3422 -0.0661 0.4834* 0.8461* 1
Analf._1895 -0.6929* -0.7897* -0.6772* -0.1754 -0.0278 1
UnivN_1895 0.0585 0.1175 0.1257 0.0873 0.0502 -0.2998 1
UnivN_2004 0.0186 0.0467 0.3078 0.3275 0.4752* -0.2805 0.1854 1
UnivF_2004 0.0359 -0.0200 0.0175 0.0097 0.0552 -0.2043 0.9468* 0.1643 1
Pob_2004 0.1284 0.0565 -0.0702 -0.1349 -0.1869 0.3159 0.4664* -0.0635 0.3835
Nota: * denota signi cancia estadística al nivel del 5%.
Fuente: elaboración propia
13
Estas correlaciones nos proporcionan una base para explorar más a fondo si las universidades son
importantes para el crecimiento del PBI a nivel provincial, cuestión que será analizada a continuación.
La columna (1) del cuadro 3 muestra que existe una correlación signicativa y positiva entre el
PBI per cápita provincial en 2004 y la densidad universitaria en ese mismo año, de manera que, un
incremento en la densidad universitaria se asocia con un incremento del PBI per cápita. La antigüe-
dad de las universidades, designada por la variable UnivF, por otro lado y de manera coincidente
con lo mencionado en párrafos anteriores, no es estadísticamente signicativa.
Cuadro N° 3:
Relación entre variables universitarias y educativas y niveles de PBI per
cápita provincial en el año 2004
Variable dependiente:
lnPBI per cápita provincial en 2004 (1) (2)
Ln(UnivF_2004) 0.0935
(0.1439) -0.0824
(0.1331)
Ln(UnivN_2004) 0.5891**
(0.2487) 0.2203
(0.2402)
Ln(Analfabetismo en 1895) - 1.3809***
(0.4585)
Observaciones 21 21
F
Prob > F
2.82
0.0860 5.74
0.0067
R20.2386 0.5034
Nota: *** indica signicancia al nivel del 1%, ** al nivel del 5% y * al nivel del 10%. Estimaciones realizadas por
Mínimos Cuadrados Ordinarios. Errores estándar entre paréntesis. Fuente: elaboración propia
Ahora bien, cuando se incorpora en el análisis a la variable analfabetismo en 1895 (medido como
número de personas analfabetas de 7 años de edad o más, por cada 1000 habitantes) la densidad
universitaria deja de ser estadísticamente signicativa, en tanto que analfabetismo es negativa y es-
tadísticamente signicativa (columna (2) del cuadro Nº 3). Este resultado podría estar indicando que
la variable de densidad universitaria en realidad lo que está capturando es una dimensión más re-
lacionada con el capital humano, que con la presencia per se de instituciones de educación superior.
Cuadro N° 4
Relación entre variables universitarias, educativas y crecimiento del PBI per
cápita provincial en el periodo 1895-2004
Variable dependiente:
Crecimiento promedio anual PBI per
cápita provincial 1895-2004 (1) (2)
LnPBIpc 1895 -0.00752***
(0.0025) -0.0127*** (0.0025)
Ln(UnivF_2004) 0.0006
(0.0014)
Ln(UnivN_2004) 0.0052** (0.0023) 0.0018
(0.0021)
Ln(Analfabetismo en 1895) -0.0158*** (0.0047)
Observaciones
F
Prob > F
21
4.29
0.0199
21
10.55
0.0004
R20.4311 0.6505
Nota: *** indica signicancia al nivel del 1%, ** al nivel del 5% y * al nivel del 10%. Estimaciones realizadas por
Mínimos Cuadrados Ordinarios. Errores estándar entre paréntesis. Fuente: elaboración propia.
14
Algo similar ocurre cuando en lugar de analizar niveles de PBI per cápita nos concentramos en
su tasa de crecimiento promedio de largo plazo. El cuadro 4 muestra los resultados de regresar la
tasa de crecimiento promedio anual del PBI per cápita de las provincias argentinas en el periodo
1895-2004 respecto a las variables universitarias y de alfabetización.
En la columna (1) del cuadro 4 vemos que el coeciente estimado de la variable de densidad
universitaria es positivo y estadísticamente signicativo, indicando que una mayor densidad univer-
sitaria se asocia con una tasa de crecimiento del PBI per cápita mayor. Al mismo tiempo, los niveles
iniciales del PBI per cápita son negativos y estadísticamente signicativos, resultado que es compatible
con el fenómeno de convergencia económica. Este resultado resulta sumamente interesante, pues nos
indicaría que, controlando por densidad universitaria, las provincias con menores niveles de PBI per
cápita en 1895 tendieron a crecer más rápidamente que aquellas con mayores niveles de PBI per cápita.
Sin embargo, cuando incluimos la variable de analfabetismo en 1895, una vez más nuestros re-
sultados cambian. La variable de densidad universitaria pierde signicatividad estadística en favor
de la variable de analfabetismo, que es signicativa y con el signo (negativo) esperado.
Una de las principales limitaciones de este tipo de análisis estadístico es la cantidad de observa-
ciones con las que contamos. En primer término, Argentina está conformada por 24 provincias más
la Ciudad de Buenos Aires. Luego, durante más de medio siglo, hubo tan sólo seis provincias con
presencia de universidades. La gran explosión en términos, de crecimiento de instituciones univer-
sitarias sucedió a partir de la década de 1970, cuestión que fuera reseñada en la sección 3.
Teniendo en cuenta que la tasa de crecimiento anual promedio del PBI per cápita del conjunto
de provincias argentinas en el periodo 1953-2004 se ubicó en el orden del 0.89% anual, el cuadro 5
muestra que tres de los seis distritos allí consignados exhibieron tasas de crecimiento económico
promedio superior. Es el caso de Ciudad de Buenos Aires, Córdoba y Santa Fe; y de estos tres, sólo
Ciudad de Buenos Aires se posiciona como una de las seis de mayor crecimiento del PBI per cápita
del periodo (la acompañan Neuquén, Catamarca, San Luis, La Rioja y Santa Cruz)12.
Si nos concentramos únicamente en esas provincias (Buenos Aires, Ciudad de Buenos Aires, Córdo-
ba, Santa Fe, Mendoza y Tucumán), podemos ver una relación positiva entre crecimiento de la cantidad
de universidades y crecimiento del PBI per cápita en el periodo 1953-2004. Al respecto, ver cuadro N° 5.
Cuadro N° 5:
Crecimiento económico y crecimiento en la cantidad de universidades en dis-
tritos que contaban con al menos una Universidad en el año 1953
Cantidad de
Universidades
Crecimiento
PBI per cápita
(1953-2004)
(tasa promedio anual)Provincia 1953 2004
Buenos Aires 1 21 0.49%
CABA 1 27 1.67%
Córdoba 16 1.42%
Mendoza 1 6 0.71%
Santa Fe 1 6 1.23%
Tucumán 1 2 0.27%
6 68
12 Posiblemente una porción no despreciable del crecimiento evidenciado en los distritos de Catamarca, Neuquén y Santa Cruz
se encuentre relacionado con la explotación de minas y canteras. En el año 2004, el 42% del valor agregado en Catamarca cor-
respondió a ese rubro, porcentaje que se elevó hasta el 57% y 58% en Neuquén y Santa Cruz. En Ciudad de Buenos Aires y La
Rioja, en cambio, el sector servicios fue el de mayor preponderancia, con un 78% y 61%, respectivamente, del valor agregado.
En San Luis es la Industria Manufacturera el sector que mayor aporte realiza al valor agregado de esa provincia, con un 48%.
15
Fuente: elaboración propia en base a CONEAU (datos de Universidades) y datos de PBI per cápita de Aráoz,
Nicolini y Talassino (2020).
5. Conclusiones preliminares y agenda de investigación
Muchos interrogantes surgen a partir del trabajo realizado. Iniciamos preguntándonos si la in-
versión en capital humano y el consecuente desarrollo del capital social, mejorarían los resultados
económicos a nivel regional, de manera tal que aquellas regiones que partieron de una situación
inicial con mayores niveles de educación (capital humano) y con mayores posibilidades de acceso
a la misma, habrían tenido la posibilidad de establecer un mayor stock de capital social. Para ello
propusimos dos indicadores que nos permitieran analizar las posibilidades de acceso a educación
superior, uno de ellos vinculado con la antigüedad o permanencia de instituciones universitarias
en regiones geográcas especícas (UnivF), el otro vinculado con el alcance de las mismas a nivel
poblacional (UnivN).
En una primera instancia encontramos una relación positiva entre densidad universitaria (Uni-
vN) y niveles de PBI per cápita. También entre esa variable y crecimiento económico de largo plazo.
No obstante, cuando incorporamos en el análisis a variables vinculadas con los niveles educativos
de base de la población (analfabetismo a nes de siglo XIX) los resultados no son concluyentes. La
variable de densidad universitaria pierde signicatividad estadística, y lo hace en favor de la vari-
able de analfabetismo. Esta situación nos lleva a preguntarnos si la variable de densidad universita-
ria en realidad no es un modo alternativo que tenemos para medir capital humano y su potencial.
Desde luego, nuestro análisis adolece de una limitante que no podemos ignorar, relacionada con
la cantidad de observaciones con las que contamos, sin embargo, constituye un primer paso para
abordar el estudio de los impactos del capital humano y social como algunos de los determinantes
del crecimiento económico a nivel regional. Resta profundizar en estos efectos incorporando nuevo
herramental estadístico y econométrico (por ejemplo, a través de la utilización de paneles dinámi-
cos) así como la incorporación en el análisis de otros posibles determinantes del crecimiento, como
la geografía, las instituciones, la desigualdad.
Por otro lado, dada la complejidad de la relación entre estos determinantes y los resultados
económicos, también resulta necesario profundizar en el análisis de los procesos de crecimiento
económico provincial, los que se podrían complementar con estudios históricos comparativos entre
algunos de los que podríamos denominar “casos de éxito” (provincias que fueron y son ricas en
términos relativos) respecto de los “casos de fracaso”.
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