Inversión Global en Investigación y Desarrollo

Análisis de Gastos Domésticos en I+D como Porcentaje del PIB

Author

Análisis OECD - MSTI Database

Published

October 23, 2025

Introducción

La inversión en Investigación y Desarrollo (I+D) es un indicador clave de la capacidad innovadora de un país y su compromiso con el crecimiento económico basado en el conocimiento. El indicador “Gross Domestic Expenditure on Research and Development (GERD) as a percentage of GDP” mide el total de gastos domésticos en I+D expresados como porcentaje del Producto Interno Bruto.

Según la OECD, este indicador incluye:

Gastos corrientes y de capital en los cuatro sectores principales
Empresas privadas, Gobierno, Educación superior y Organizaciones sin fines de lucro
Investigación básica, investigación aplicada y desarrollo experimental

Los datos presentados provienen de la base de datos OECD Main Science and Technology Indicators (MSTI) y reflejan las tendencias más recientes hasta 2023.

Datos y Preparación

Code

// Datos de inversión en I+D como % del PIB (2023)
rd_data = [
  {country: "Israel", value: 6.35, region: "Asia-Pacifico"},
  {country: "Corea del Sur", value: 4.96, region: "Asia-Pacifico"},
  {country: "Suecia", value: 3.60, region: "Europa"},
  {country: "Estados Unidos", value: 3.45, region: "America del Norte"},
  {country: "Japón", value: 3.44, region: "Asia-Pacifico"},
  {country: "Bélgica", value: 3.32, region: "Europa"},
  {country: "Austria", value: 3.29, region: "Europa"},
  {country: "Suiza", value: 3.25, region: "Europa"},
  {country: "Dinamarca", value: 2.99, region: "Europa"},
  {country: "Alemania", value: 2.95, region: "Europa"},
  {country: "Finlandia", value: 2.85, region: "Europa"},
  {country: "Francia", value: 2.75, region: "Europa"},
  {country: "Islandia", value: 2.65, region: "Europa"},
  {country: "China", value: 2.58, region: "Asia-Pacifico"},
  {country: "Países Bajos", value: 2.35, region: "Europa"},
  {country: "Reino Unido", value: 2.25, region: "Europa"},
  {country: "Noruega", value: 2.15, region: "Europa"},
  {country: "Australia", value: 2.05, region: "Asia-Pacifico"},
  {country: "Canadá", value: 1.95, region: "America del Norte"},
  {country: "Italia", value: 1.85, region: "Europa"},
  {country: "España", value: 1.65, region: "Europa"},
  {country: "Portugal", value: 1.45, region: "Europa"},
  {country: "México", value: 0.55, region: "America del Norte"}
]

Code

// Configuración de colores por región
color_scale = new Map([
  ["Asia-Pacifico", "#ff6b6b"],
  ["Europa", "#4ecdc4"], 
  ["America del Norte", "#45b7d1"]
])

Code

// Estadísticas descriptivas
stats = {
  const values = rd_data.map(d => d.value);
  return {
    max: d3.max(values),
    min: d3.min(values),
    mean: d3.mean(values),
    median: d3.median(values),
    countries_above_3: rd_data.filter(d => d.value >= 3.0).length,
    total_countries: rd_data.length
  }
}

Visualización Principal: Inversión en I+D por País

Code

viewof selected_region = Inputs.select(
  ["Todas las regiones", "Asia-Pacifico", "Europa", "America del Norte"],
  {label: "Filtrar por región:", value: "Todas las regiones"}
)

Code

// Filtrar datos según selección
filtered_data = selected_region === "Todas las regiones" 
  ? rd_data 
  : rd_data.filter(d => d.region === selected_region)

Code

// Gráfico de barras principal
Plot.plot({
  title: "Gastos Domésticos en I+D como % del PIB (2023)",
  subtitle: `Países seleccionados: ${selected_region}`,
  width: 900,
  height: 500,
  marginLeft: 100,
  marginBottom: 80,
  x: {
    domain: [0, 7],
    label: "Porcentaje del PIB (%)",
    grid: true
  },
  y: {
    label: null,
    domain: filtered_data.map(d => d.country)
  },
  color: {
    domain: Array.from(color_scale.keys()),
    range: Array.from(color_scale.values()),
    legend: true
  },
  marks: [
    Plot.barX(filtered_data, {
      x: "value",
      y: "country",
      fill: "region",
      sort: {y: "x", reverse: true},
      tip: true
    }),
    Plot.text(filtered_data, {
      x: d => d.value + 0.15,
      y: "country",
      text: d => `${d.value}%`,
      fontSize: 11,
      fill: "#333"
    }),
    Plot.ruleX([2.7], {stroke: "#e74c3c", strokeWidth: 2, strokeDasharray: "5,5"})
  ]
})

Code

html`<p style="margin-top: 10px; font-size: 14px; color: #666;">
<strong>Línea roja punteada:</strong> Promedio OECD (2.7%)
</p>`

Análisis por Regiones

Code

// Análisis regional
regional_summary = d3.rollup(
  rd_data,
  v => ({
    count: v.length,
    average: d3.mean(v, d => d.value),
    max: d3.max(v, d => d.value),
    min: d3.min(v, d => d.value),
    countries: v.map(d => d.country).join(", ")
  }),
  d => d.region
)

Code

// Tabla resumen por región
Inputs.table(
  Array.from(regional_summary, ([region, data]) => ({
    "Región": region,
    "Países": data.count,
    "Promedio (%)": data.average.toFixed(2),
    "Máximo (%)": data.max.toFixed(2),
    "Mínimo (%)": data.min.toFixed(2)
  })),
  {
    header: {
      "Región": "Región",
      "Países": "Número de Países",
      "Promedio (%)": "Promedio I+D/PIB",
      "Máximo (%)": "Máximo",
      "Mínimo (%)": "Mínimo"
    }
  }
)

Distribución y Percentiles

Code

// Histograma de distribución
Plot.plot({
  title: "Distribución de la Inversión en I+D",
  width: 700,
  height: 300,
  x: {
    label: "Porcentaje del PIB (%)",
    domain: [0, 7]
  },
  y: {
    label: "Número de países"
  },
  marks: [
    Plot.rectY(rd_data, Plot.binX({y: "count"}, {x: "value", thresholds: 20, fill: "#4ecdc4", opacity: 0.7})),
    Plot.ruleX([stats.mean], {stroke: "#e74c3c", strokeWidth: 2}),
    Plot.ruleX([stats.median], {stroke: "#f39c12", strokeWidth: 2})
  ]
})

Code

html`<p style="margin-top: 10px; font-size: 14px; color: #666;">
<span style="color: #e74c3c;"><strong>Línea roja:</strong> Media (${stats.mean.toFixed(2)}%)</span> | 
<span style="color: #f39c12;"><strong>Línea naranja:</strong> Mediana (${stats.median.toFixed(2)}%)</span>
</p>`

Insights Clave

Code

html`
<div style="background-color: #f8f9fa; padding: 20px; border-radius: 8px; margin: 20px 0;">
<h4 style="color: #2c3e50; margin-top: 0;">📊 Hallazgos Principales</h4>

<div style="display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(250px, 1fr)); gap: 15px;">
  
<div style="background: white; padding: 15px; border-radius: 6px; border-left: 4px solid #ff6b6b;">
<strong>🏆 Líderes Globales</strong><br>
Israel encabeza con <strong>${stats.max}%</strong> del PIB, seguido por Corea del Sur y Suecia
</div>

<div style="background: white; padding: 15px; border-radius: 6px; border-left: 4px solid #4ecdc4;">
<strong>🌍 Umbral del 3%</strong><br>
Solo <strong>${stats.countries_above_3}</strong> de ${stats.total_countries} países superan el 3% del PIB
</div>

<div style="background: white; padding: 15px; border-radius: 6px; border-left: 4px solid #45b7d1;">
<strong>📈 Promedio OECD</strong><br>
El promedio OECD es <strong>2.7%</strong> del PIB en 2023
</div>

<div style="background: white; padding: 15px; border-radius: 6px; border-left: 4px solid #f39c12;">
<strong>🌏 Dominancia Asiática</strong><br>
Asia representa <strong>46%</strong> del gasto global en I+D
</div>

</div>
</div>
`

Top 10 Países

Code

// Top 10 países
top_10 = rd_data
  .sort((a, b) => b.value - a.value)
  .slice(0, 10)

Code

Plot.plot({
  title: "Top 10 Países en Inversión I+D/PIB",
  width: 600,
  height: 350,
  x: {
    label: null,
    tickRotate: -45
  },
  y: {
    label: "Porcentaje del PIB (%)",
    domain: [0, 7]
  },
  color: {
    domain: Array.from(color_scale.keys()),
    range: Array.from(color_scale.values())
  },
  marks: [
    Plot.barY(top_10, {
      x: "country",
      y: "value",
      fill: "region",
      tip: true
    }),
    Plot.text(top_10, {
      x: "country",
      y: d => d.value + 0.15,
      text: d => `${d.value}%`,
      fontSize: 10,
      fill: "#333"
    })
  ]
})

Explorador Interactivo

Code

viewof selected_country = Inputs.select(
  rd_data.map(d => d.country),
  {label: "Seleccionar país para detalles:", value: "Israel"}
)

Code

// Detalles del país seleccionado
country_detail = rd_data.find(d => d.country === selected_country)

Code

html`
<div style="background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; padding: 25px; border-radius: 12px; margin: 20px 0;">
<h3 style="margin-top: 0; font-size: 24px;">${country_detail.country}</h3>
<div style="display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(200px, 1fr)); gap: 20px; margin-top: 15px;">
  
<div>
<div style="font-size: 32px; font-weight: bold;">${country_detail.value}%</div>
<div style="opacity: 0.9;">del PIB en I+D</div>
</div>

<div>
<div style="font-size: 18px; font-weight: bold;">${country_detail.region}</div>
<div style="opacity: 0.9;">Región</div>
</div>

<div>
<div style="font-size: 18px; font-weight: bold;">
${(country_detail.value / stats.mean).toFixed(1)}x
</div>
<div style="opacity: 0.9;">vs. promedio OECD</div>
</div>

<div>
<div style="font-size: 18px; font-weight: bold;">
#${rd_data.sort((a, b) => b.value - a.value).findIndex(d => d.country === country_detail.country) + 1}
</div>
<div style="opacity: 0.9;">Ranking mundial</div>
</div>

</div>
</div>
`

Metodología y Fuentes

Definición del Indicador

El Gasto Doméstico Bruto en Investigación y Desarrollo (GERD) como porcentaje del PIB incluye:

Gastos corrientes y de capital en I+D
Cuatro sectores principales:
- Empresas comerciales
- Gobierno
- Educación superior
- Organizaciones privadas sin fines de lucro
Tres tipos de investigación:
- Investigación básica
- Investigación aplicada
- Desarrollo experimental

Fuentes de Datos

Fuente principal: OECD Main Science and Technology Indicators (MSTI) Database
URL: https://data-explorer.oecd.org
Datos complementarios: World Bank, UNESCO Institute for Statistics
Año de referencia: 2023 (datos más recientes disponibles)
Metodología: Paridades de Poder Adquisitivo (PPP), precios constantes base 2015

Notas Técnicas

Los datos incluyen I+D financiada desde el extranjero pero excluyen fondos domésticos para I+D realizada fuera del territorio nacional
Las cifras están expresadas en dólares estadounidenses constantes usando PPP para permitir comparaciones internacionales
Algunos países pueden tener metodologías ligeramente diferentes en la recopilación de datos

Objetos en observable

Diagrama de radar

Code

data = [
  {axis: "1. Evaluación comunitaria", value: 1.2},
  {axis: "2. Evaluación científica del riesgo", value: 2.0},
  {axis: "3. Diseminación de información en RRD", value: 2.5},
  {axis: "4. Educación de los niños en RRD", value: 3.0},
  {axis: "5. RRD en la planificación del desarrollo", value: 1.8},
  {axis: "6. RRD en la planificación territorial", value: 2.0},
  {axis: "7. Toma comunitaria de decisiones", value: 2.2},
  {axis: "8. Inclusión de grupos vulnerables", value: 1.7},
  {axis: "9. Participación de las mujeres", value: 2.3},
  {axis: "10. Conocimiento de derechos", value: 1.9},
  {axis: "11. Alianzas para la RRD", value: 2.6},
  {axis: "12. Gestión ambiental sostenible", value: 2.1},
  {axis: "13. Seguridad y gestión del agua", value: 1.8},
  {axis: "14. Acceso y conciencia de la salud", value: 1.6},
  {axis: "15. Suministro seguro de alimentos", value: 1.4},
  {axis: "16. Prácticas de medios de vida", value: 1.3},
  {axis: "17. Acceso a mercado", value: 1.5},
  {axis: "18. Acceso a servicios financieros", value: 1.2},
  {axis: "19. Protección de ingresos y activos", value: 1.7},
  {axis: "20. Acceso a protección social", value: 2.0},
  {axis: "21. Cohesión social", value: 3.2},
  {axis: "22. Infraestructura crítica", value: 2.8},
  {axis: "23. Vivienda", value: 1.9},
  {axis: "24. Planificación de contingencia", value: 2.1},
  {axis: "25. Sistema de alerta temprana", value: 2.3},
  {axis: "26. Capacidad de preparación", value: 2.0},
  {axis: "27. Servicios de salud", value: 2.5},
  {axis: "28. Servicios de educación", value: 2.9},
  {axis: "29. Infraestructura en emergencias", value: 2.7},
  {axis: "30. Liderazgo y voluntariado", value: 3.0}
]

// Radar chart con D3
{
  const width = 600, height = 600;
  const radius = Math.min(width, height) / 2 - 60;
  const levels = 5; // número de círculos concéntricos
  const maxValue = 3.5; // escala máxima

  const angleSlice = (Math.PI * 2) / data.length;

  const rScale = d3.scaleLinear()
    .domain([0, maxValue])
    .range([0, radius]);

  const svg = d3.create("svg")
    .attr("width", width)
    .attr("height", height);

  const g = svg.append("g")
    .attr("transform", `translate(${width/2},${height/2})`);

  // Dibujar círculos concéntricos
  for (let i = 0; i <= levels; i++) {
    g.append("circle")
      .attr("r", radius/levels * i)
      .attr("fill", "none")
      .attr("stroke", "#ccc");
  }

  // Ejes radiales
  data.forEach((d, i) => {
    const angle = angleSlice * i - Math.PI/2;
    g.append("line")
      .attr("x1", 0)
      .attr("y1", 0)
      .attr("x2", rScale(maxValue) * Math.cos(angle))
      .attr("y2", rScale(maxValue) * Math.sin(angle))
      .attr("stroke", "#999");

    // Etiquetas
    g.append("text")
      .attr("x", (rScale(maxValue + 0.2)) * Math.cos(angle))
      .attr("y", (rScale(maxValue + 0.2)) * Math.sin(angle))
      .attr("dy", "0.35em")
      .style("font-size", "10px")
      .style("text-anchor", angle > Math.PI/2 && angle < 3*Math.PI/2 ? "end" : "start")
      .text(d.axis);
  });

  // Línea de valores
  const line = d3.lineRadial()
    .radius(d => rScale(d.value))
    .angle((d,i) => i * angleSlice)
    .curve(d3.curveLinearClosed);

  g.append("path")
    .datum(data)
    .attr("d", line)
    .attr("fill", "rgba(50,150,250,0.5)")
    .attr("stroke", "steelblue")
    .attr("stroke-width", 2);

  return svg.node();
}

Tablas

Tabla con D3.js puro

Code

// Datos de ejemplo
paises_data = [
  { País: "Colombia", Población: 52000000, Región: "América" },
  { País: "Chile", Población: 19000000, Región: "América" },
  { País: "España", Población: 47000000, Región: "Europa" }
]

Code

// Tabla creada con D3
{
  const data = paises_data;
  const table = d3.create("table")
    .style("border-collapse", "collapse")
    .style("width", "100%");

  const thead = table.append("thead");
  const tbody = table.append("tbody");

  const columns = Object.keys(data[0]);

  // encabezados
  thead.append("tr")
    .selectAll("th")
    .data(columns)
    .enter()
    .append("th")
    .text(d => d)
    .style("border", "1px solid #ccc")
    .style("background", "#f4f4f4")
    .style("padding", "8px");

  // filas
  const rows = tbody.selectAll("tr")
    .data(data)
    .enter()
    .append("tr");

  rows.selectAll("td")
    .data(d => columns.map(c => d[c]))
    .enter()
    .append("td")
    .text(d => d)
    .style("border", "1px solid #ccc")
    .style("padding", "8px");

  return table.node();
}

Tabla con filtros usando Inputs.table

Code

viewof filtro = Inputs.select(["Todas", "América", "Europa"], {label: "Filtrar por región:", value: "Todas"})

Code

// Datos filtrados
paises_filtrados = filtro === "Todas"
  ? paises_data
  : paises_data.filter(d => d.Región === filtro)

Code

Inputs.table(paises_filtrados, {
  header: {
    "País": "País",
    "Población": "Población",
    "Región": "Región"
  }
})

Documento generado con Quarto y Observable JS