Análisis de Componentes Principales (ACP) de la dinámica socioeconómica de Oaxaca 2010–2024

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.71112/gvrkp858

Palabras clave:

análisis de componentes principales, Oaxaca, informalidad laboral, desarrollo regional, estructura productiva, inversión pública.

Resumen

El presente artículo analizó la dinámica socioeconómica de Oaxaca durante 2010–2024 mediante el Análisis de Componentes Principales (ACP) aplicado a 17 variables de bienestar social, estructura productiva, migración e inversión pública. Se identificaron tres componentes que explicaron el 88.8 % de la varianza total:  el primero muestra cómo la economía pasó de depender de la refinería de Salina Cruz y la inversión del gobierno estatal, a sostenerse más en los salarios, la escolaridad y las remesas; el segundo identifica 2017 como el año en que ese modelo se agotó y la construcción tomó protagonismo hacia el final del período; el tercero captura con precisión el golpe que dejó la pandemia de COVID-19 en 2020 sobre el turismo y el transporte. Los datos confirman que Oaxaca sigue atrapada en un círculo difícil de romper, aunque los aumentos del salario mínimo desde 2019 y la llegada de proyectos federales de infraestructura empezaron a mover algunas de esas condiciones.

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Referencias

Aragonés, A. M., Ávila, S., y Salgado, U. (2016). Migración rural, remesas y su relación con la diversificación sustentable y los patrones de consumo: un estudio de caso en la zona costera de Oaxaca. Migración y Desarrollo, 28(117), 109–134. DOI: https://doi.org/10.35533/myd.1427.ama.sa.us DOI: https://doi.org/10.35533/myd.1427.ama.sa.us

Dircio-Palacios-Macedo, M.C., Cruz-García, P., Hernández-Trillo, F., Tortosa-Ausina E. (2022). Constructing a financial inclusion index for Mexican municipalities. Finance Research Letters, 50, 103–112. DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103112 DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103368

Fantcho, Joseph E., Konin N´Gouan, Patrick (2024). Spatial characteristics and dynamic modeling of informal economies. International Economics and Economic Policy, 21, 609–634. DOI: https://doi.org/10.1007/s10368-024-00609-9 DOI: https://doi.org/10.1007/s10368-024-00609-9

Banco de México (2024). Balanza de pagos: remesas familiares por entidad federativa. Ciudad de México: Banxico. Consultado en abril de 2025 en https://www.banxico.org.mx/SieInternet/consultarDirectorioInternetAction.do?sector=1&accion=consultarCuadro&idCuadro=CE81&locale=es

Banco Mundial (2021). Mexico Poverty and Equity Assessment 2021. Washington, D.C.: World Bank Group. URL: https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/35535

Bartlett, M. S. (1950). Tests of significance in factor analysis. British Journal of Statistical Psychology, 3(2), 77–85. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1950.tb00285.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1950.tb00285.x

Berdegué, J. A., Rosada, T., y Bebbington, A. (2015). The rural transformation. En C. Shepherd (Ed.), The Routledge Handbook of Poverty in the US (pp. 383–394). Routledge.

Boltvinik, J. (2003). Opciones metodológicas para medir la pobreza en México. Comercio Exterior, 53(5), 396–408. URL: http://revistas.bancomext.gob.mx/rce/magazines/55/6/RCE.pdf

Cohen, J. H., y Rodríguez, L. (2005). Remittance outcomes in rural Oaxaca, Mexico. Population, Space and Place, 11(1), 49–63. DOI: https://doi.org/10.1002/psp.346 DOI: https://doi.org/10.1002/psp.356

Comisión Nacional de los Salarios Mínimos. (2024). Tabla de salarios mínimos generales y profesionales por áreas geográficas 2010–2024. CONASAMI. https://www.gob.mx/conasami/documentos/tabla-de-salarios-minimos-generales-y-profesionales-por-areas-geograficas

Confederación de Cámaras Nacionales de Comercio, Servicios y Turismo (2024). Se fortalecerá desarrollo económico en Salina Cruz, Oaxaca. Ciudad de México: CONCANACO SERVYTUR. URL: https://www.concanaco.com.mx

Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (2024). Medición de pobreza por entidad federativa 2010–2024. Ciudad de México: CONEVAL. URL: https://www.coneval.org.mx/Medicion/Paginas/PobrezaInicio.aspx

Consejo Nacional de Población (2023). Proyecciones de la población de México y de las entidades federativas 2016–2050. Ciudad de México: CONAPO. URL: https://www.gob.mx/conapo/documentos/proyecciones-de-la-poblacion-de-mexico-y-de-las-entidades-federativas-2016-2050

Espinosa, M., García, J., Hernández, O., y Santiago, M. (2014). Remesas, desigualdad y pobreza: un caso de estudio en el estado de Oaxaca, México. Estudios Fronterizos, 15(29), 125–141. URL: https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0187-69612014000100004 DOI: https://doi.org/10.21670/ref.2014.29.a04

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., y Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8.ª ed.). Cengage Learning.

Hanson, G. H. (2007). Emigration, labor supply, and earnings in Mexico. En G. J. Borjas y J. Crisp (Eds.), Poverty, International Migration and Asylum (pp. 289–322). Palgrave Macmillan. URL: https://www.nber.org/papers/w11412

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (2024a). Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Indicadores estratégicos por entidad federativa 2010–2024. URL: https://www.inegi.org.mx/programas/enoe/15ymas/

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (2024b). Estadística de Finanzas Públicas Estatales y Municipales (EFIPEM) 2010–2024. URL: https://www.inegi.org.mx/programas/finanzas/

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (2024c). Sistema de Cuentas Nacionales de México. PIB por entidad federativa 2010–2024. URL: https://www.inegi.org.mx/app/tableau/pib/

Johnson, R. A., y Wichern, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis (6.ª ed.). Pearson Prentice Hall.

Kaiser, H. F. (1958). The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika, 23(3), 187–200. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02289233 DOI: https://doi.org/10.1007/BF02289233

Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 141–151. DOI: https://doi.org/10.1177/001316446002000116 DOI: https://doi.org/10.1177/001316446002000116

Kamari, A., et al. (2025). Classification of Latin American and Caribbean countries based on multidimensional development indicators. Economies, 13(6), 178. DOI: https://doi.org/10.3390/economies13060178 DOI: https://doi.org/10.3390/economies13060178

Kassambara, A., y Mundt, F. (2020). factoextra: Extract and Visualize the Results of Multivariate Data Analyses (R package version 1.0.7). URL: https://CRAN.R-project.org/package=factoextra

Le, S., Josse, J., y Husson, F. (2008). FactoMineR: An R package for multivariate analysis. Journal of Statistical Software, 25(1), 1–18. DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v025.i01 DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v025.i01

Massey, D. S., Arango, J., Hugo, G., Kouaouci, A., Pellegrino, A., y Taylor, J. E. (2010). Theories of international migration: A review and appraisal. Population and Development Review, 19(3), 431–466. DOI: https://doi.org/10.2307/2137429 DOI: https://doi.org/10.2307/2938462

McKibbin, W., y Fernando, R. (2020). The global macroeconomic impacts of COVID-19: Seven scenarios. Asian Economic Papers, 20(2), 1–30, DOI: https://doi.org/10.1162/asep_a_00796 DOI: https://doi.org/10.1162/asep_a_00796

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, OCDE (2024). Informality and Households' Vulnerabilities in Latin America. París: OECD Publishing. DOI: https://doi.org/10.1787/e29d9f34-en DOI: https://doi.org/10.1787/e29d9f34-en

Padilla, L. S., y De Sicilia, R. A. (2017). El Puerto de Salina Cruz: Zona Económica Especial, futuro incierto. En Memorias del Seminario Internacional de Investigación Urbana y Regional. México: IIEC-UNAM. URL: https://ru.iiec.unam.mx/3870/

Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (2014). Índice de Desarrollo Humano Municipal en México: nueva metodología. Ciudad de México: PNUD México. URL: https://www.mx.undp.org/content/mexico/es/home/library/poverty/indice-de-desarrollo-humano-municipal-en-mexico--nueva-metodologi.html

R Core Team (2024). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Viena: R Foundation for Statistical Computing. URL: https://www.R-project.org/

Rodrik, D. (2016). Premature deindustrialization. Journal of Economic Growth, 21(1), 1–33. DOI: https://doi.org/10.1007/s10887-015-9122-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s10887-015-9122-3

Secretaría de Educación Pública (2024). Sistema Educativo de los Estados Unidos Mexicanos. Principales cifras 2010–2024. Ciudad de México: SEP.

Tokman, V. E. (2001). De la informalidad a la modernidad. Boletín Técnico Interamericano de Formación Profesional, 151, 105–128. URL: https://www.planeacion.sep.gob.mx/principalescifras/ DOI: https://doi.org/10.18800/economia.200102.005

Publicado

2026-06-04

Número

Sección

Ciencias Sociales

Cómo citar

Santiago Hernández, F. J., & Gómez Hernández, L. A. (2026). Análisis de Componentes Principales (ACP) de la dinámica socioeconómica de Oaxaca 2010–2024. Revista Multidisciplinar Epistemología De Las Ciencias, 3(2), 2327-2350. https://doi.org/10.71112/gvrkp858