Introducción
El capital humano constituye la columna vertebral del crecimiento económico sostenido, la innovación tecnológica y el bienestar colectivo (Lucas, 1988; Mankiw, Romer y Weil, 1992; Hanushek y Woessmann, 2008). En el contexto venezolano actual, caracterizado por incipientes señales de estabilización macroeconómica, un clima de mayor confianza y renovadas expectativas sobre la recepción de inversiones [1], la reactivación del aparato productivo depende de preservar y consolidar un acervo suficiente de profesionales, técnicos y trabajadores cualificados. Este contingente humano es indispensable no solo para dinamizar los sectores estratégicos de la economía, sino también para dotar al país de la capacidad de absorción tecnológica (Nelson y Phelps, 1966) que garantice una trayectoria de desarrollo sostenible y de largo plazo.
Sin embargo, tras el severo proceso de descapitalización laboral experimentado entre 2015 y 2021 (Zambrano, 2025), durante el cual la salida masiva de mano de obra redujo drásticamente los promedios de escolaridad y la experiencia acumulada en el mercado laboral, la economía venezolana enfrenta una amenaza estructural latente: la persistencia de las expectativas migratorias, que no se han logrado revertir pese a la relativa mejora en las expectativas económicas. Si bien la literatura reciente sobre brain gain sugiere que las perspectivas de emigración pueden aumentar la rentabilidad esperada de la formación e incentivar la inversión educativa en el país de origen (Beine, Docquier y Rapoport, 2008), en la Venezuela actual predomina el riesgo de un drenaje constante de talento que, de no detenerse, comprometería la viabilidad de cualquier senda de recuperación futura. Si se materializara la salida de todos los que hoy manifiestan el deseo de emigrar, el sistema productivo sufriría una pérdida neta estimada en 8,75 millones de años-educación, 5,05% del capital humano acumulado en el país. Más aún, la ejecución de planes migratorios en el corto plazo amenaza con extraer a las cohortes con mayor capital humano y con degradar aún más la productividad de la fuerza laboral del país.
Este Policy Brief utiliza los microdatos de la Encuesta Familiar de Ingresos y Gastos (EFIG, 2026) para evaluar la magnitud de la posible pérdida de capital humano bajo distintos escenarios migratorios y estimar los mecanismos socioeconómicos y laborales que aumentan la propensión a emigrar. A partir de estas estimaciones se discuten algunas implicaciones de política pública sobre el rol de la retención, repatriación y atracción estratégica de talento en la reconstrucción económica de Venezuela.
Este trabajo estima que el 4,48% de los adultos venezolanos manifiesta el deseo de emigrar, y que el 28,02% de ellos tiene un plan concreto para los próximos 12 meses. Esto es, unos 249.268 adultos venezolanos declaran tener planes para irse del país el próximo año, y representan el 1,51% del acervo de años-educación de la fuerza laboral, unos 2,6 millones de años-educación. En promedio, los venezolanos que declaran planes concretos de migrar tienen más años de educación alcanzados (12,05 años de escolaridad, frente a 10,49 del promedio), pertenecen a hogares con una proporción menor de pobreza extrema y tienden a tener redes familiares en el exterior.
Datos y metodología
Los datos provienen de la EFIG 2026. El deseo de emigrar y el plan concreto de salida, con horizonte de 12 meses, se miden entre la población adulta. El capital humano se expresa en años-educación, la suma de los años de escolaridad de la población. Los escenarios de pérdida suponen que salen quienes tienen un plan concreto (escenario inminente) o todos los que desean emigrar (escenario potencial), sin retorno durante el período analizado.
Para identificar qué factores explican la brecha entre la intención de migrar y la disposición a tomar acciones concretas para hacerlo, se estimaron tres modelos lineales de probabilidad (LPM, por sus siglas en inglés) con errores estándar robustos a heterocedasticidad (HC1). El modelo 1 (M1) estima la probabilidad incondicional de desear migrar (población total); el modelo 2 (M2), la probabilidad incondicional de tener un plan (población total); y el modelo 3 (M3), la probabilidad condicional de tener un plan, restringida a quienes declararon desear migrar. Los regresores son la cobertura de la canasta alimentaria por los ingresos del hogar (proxy de pobreza), la edad, el sexo, la recepción de remesas del hogar y los años de educación [2].
Resultados: perfil de la fuerza laboral
El análisis de la fuerza laboral venezolana se construye sobre el severo proceso de descapitalización humana documentado por Zambrano (2025) para el período 2015-2021. Durante ese septenio, el colapso de los salarios reales y la hiperinflación destruyeron los incentivos de retención de talento y provocaron la salida de 4,1 millones de personas en edad de trabajar del mercado laboral. Esta contracción produjo la pérdida de 55,3 millones de años de escolaridad acumulados, la destrucción de 97,8 millones de años de experiencia laboral (−34%) y una caída del talento calificado (−27,4% en educación superior y −29,0% en secundaria, equivalente a 2,0 millones de profesionales y técnicos). En consecuencia, la escolaridad promedio del trabajador activo descendió de 11,1 años en 2015 a 9,5 años en 2021.
Sobre este piso reducido, la EFIG refleja un proceso de estabilización en el perfil del mercado de trabajo en los últimos cinco años. La población en edad de trabajar (PET, de 15 a 64 años) alcanza los 18,4 millones de personas, con 52,2% en la cohorte productiva de 25 a 50 años. La población ocupada se sitúa en 9,34 millones de trabajadores (tasa de ocupación de 50,7%), integrada por 58,9% de hombres y 41,1% de mujeres. En materia de capital humano, entre los 8,52 millones de ocupados con información de educación, la escolaridad promedio es de 11,17 años, similar a los 11,1 de 2015, aunque la cifra proviene de una fuente distinta y no es estrictamente comparable con la serie de 2015 a 2021. Del total de ocupados, 52,0% cuenta con educación media o técnica, 20,8% tiene educación básica o ninguna y 18,4% (1,72 millones de personas) educación superior o postgrado; el 8,8% restante no tiene información de educación. En conjunto, esta oferta representa un acervo de capital humano de 95,14 millones de años-educación y más de 222 millones de años de experiencia laboral potencial.
A pesar de la recuperación de estos promedios y de una mejora en las expectativas (Zambrano, 2026), este patrimonio, vital para la reactivación económica, enfrenta un riesgo latente de erosión por la persistencia de las expectativas migratorias. Este trabajo estima que, entre la población adulta de 19,87 millones de personas, un 4,48% (889.702 personas) manifiesta el deseo de emigrar. De este total, el 28,02% tiene un plan concreto para los próximos 12 meses (Gráfico 1). A escala nacional, esto significa que 1,25% de la población adulta total, unas 249.268 personas, se encuentra en fase de planificación activa para migrar a corto plazo, un drenaje potencial de capital humano que amenaza con prolongar la descapitalización del mercado laboral local.
Gráfico 1. Estructura del deseo migratorio venezolano (porcentaje de la población que desea migrar, 889.702 personas)
Fuente: ANOVA Policy Research, con base en la EFIG.
A pesar de las mejores expectativas económicas desde inicios de 2026, la intención migratoria persiste, aunque es menor que en 2025 [3].
Resultados: riesgo de descapitalización a corto plazo
Para dimensionar el impacto que el flujo migratorio proyectado generaría sobre las capacidades productivas y el conocimiento acumulado del país, se evalúa el stock de capital humano residente (173,38 millones de años-educación) frente a dos escenarios de pérdida: uno inminente, en el que se efectúan las salidas de personas con planes concretos a corto plazo, y otro potencial, en el que toda la población con deseos de emigrar lo hace. Ambos escenarios parten de la premisa de nulo retorno migratorio en el período analizado (Tabla 1). La base de la tabla es de 16,53 millones de adultos, que son los que reportan años de educación válidos y por eso permiten calcular el capital humano; de ahí que las cifras absolutas de los escenarios sean menores que las del perfil, calculadas sobre los 19,87 millones de adultos.
Tabla 1. Capital humano de la población adulta según escenario de salida
| Indicador | Base | Inminente | Potencial |
| Población adulta | 16.532.676 | 16.315.919 | 15.759.014 |
| Acervo educativo (millones de años-educación) | 173,38 | 170,77 | 164,63 |
| Escolaridad promedio (años) | 10,49 | 10,47 | 10,45 |
| Pérdida de población (%) | – | 1,31 | 4,68 |
| Pérdida de acervo educativo (%) | – | 1,51 | 5,05 |
| Pérdida de acervo (millones de años-educación) | – | 2,61 | 8,75 |
Nota: el escenario inminente supone la salida de quienes tienen un plan concreto para los próximos 12 meses; el potencial, la salida de todos los que desean emigrar. Ambos suponen nulo retorno. Fuente: ANOVA Policy Research, con base en la EFIG.
Un hallazgo de este trabajo es que el nivel educativo promedio es mayor entre quienes tienen planes más concretos de irse: la escolaridad promedio es de 10,49 años en la población nacional, de 11,31 años entre quienes desean emigrar, y de 12,05 años de estudio entre quienes tienen planes concretos (Gráfico 2).
Gráfico 2. Años de escolaridad promedio según intención migratoria
Fuente: ANOVA Policy Research, con base en la EFIG.
El patrón develado por estos resultados indica que una nueva ola de migración tenderá a producir pérdidas desproporcionadas en el stock de capital humano, al estar concentrada en adultos con mayor grado de instrucción (Gráfico 3). En el horizonte próximo, la salida de quienes tienen un plan estructurado para migrar sustraería 1,31% de la población, pero extraería 2,61 millones de años-educación, 1,51% del capital humano acumulado, produciendo una reducción en el promedio de escolaridad de los residentes a 10,47 años. Si emigrara todo el que lo desea, la pérdida sería de 4,68% de la población y 5,05% del capital humano, con una caída en el promedio de educación general hasta 10,45 años.
Gráfico 3. Pérdida de población frente a pérdida de capital humano según escenario (%)
Fuente: ANOVA Policy Research, con base en la EFIG.
De materializarse la salida de la totalidad de personas con deseo de emigrar, el aparato productivo nacional sufriría una pérdida neta de 8,75 millones de años-educación (5,05% del total acumulado), un drenaje que mermaría aún más las capacidades productivas del país y condicionaría la velocidad de recuperación económica en los próximos años.
Resultados: del deseo al plan
La Tabla 2 presenta los coeficientes de los tres modelos para este trabajo. La capacidad de cubrir el costo de la canasta alimentaria no muestra un efecto estadísticamente significativo sobre la aspiración inicial de salir del país, lo que indica que el deseo de migrar es transversal a la condición socioeconómica del hogar. Sin embargo, esta cobertura incrementa en 1,0 pp la probabilidad incondicional de tener un plan concreto para migrar (M2) y eleva en 18,3 pp la de estructurar un plan concreto entre quienes ya desean emigrar (M3). Esto sugiere que la suficiencia de ingresos actúa como una fuente de liquidez necesaria para financiar la logística de la salida, mientras que la privación opera como una restricción presupuestaria que bloquea la concreción del plan migratorio.
Tabla 2. Coeficientes de los modelos lineales de probabilidad
| Variable | M1 | M2 | M3 |
| Intercepto | 0,129*** | 0,025* | 0,217 |
| Cobertura de la canasta alimentaria (binaria) | 0,013 | 0,010*** | 0,183** |
| Edad (años) | −0,001*** | −0,001*** | −0,009** |
| Sexo masculino (binaria) | 0,012+ | 0,005 | 0,041 |
| Recepción de remesas (binaria) | 0,069*** | 0,007 | −0,028 |
| Años de educación | 0,002* | 0,001+ | 0,012 |
Nota: + p < 0,10, * p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001. M1: desea emigrar (población total); M2: tiene un plan concreto de salida (población total); M3: tiene un plan concreto (solo quienes desean emigrar). En las variables binarias, el valor 1 indica que el hogar percibe ingresos que cubren el costo de la canasta alimentaria básica, que la persona es de sexo masculino y que el hogar recibe remesas. Errores estándar robustos (HC1). Fuente: ANOVA Policy Research, con base en la EFIG.
La edad opera como la variable de retención más estable y significativa en todas las especificaciones. Cada año adicional reduce en 0,1 pp tanto el deseo inicial (M1) como el plan incondicional (M2), y su efecto freno se intensifica en la planificación condicional (M3), donde resta 0,9 pp a la probabilidad de estructurar la salida, quizá por el mayor arraigo. Por su parte, el deseo de migrar tiende a estar ligeramente masculinizado en 1,2 pp (M1), lo cual podría estar vinculado a roles de género, mediante los cuales los varones son socioculturalmente alentados a la movilidad espacial para cumplir con el rol esperado de proveedores económicos (Rosas, 2008).
Con respecto a la medición de años de educación, se muestra un efecto positivo donde, en promedio, cada año adicional de escolaridad incrementa en 0,2 pp la probabilidad de desear migrar en la población general (M1) y en 0,1 pp la de tener un plan incondicional (M2). Este resultado sugiere que la escolaridad otorgaría mayor acceso a información para elevar levemente las aspiraciones migratorias, pero no es una condición suficiente para la salida, que requiere además liquidez. Recibir remesas incrementa en 6,9 pp la probabilidad de desear migrar (M1), impulsada por un fuerte efecto de demostración y la presencia de redes en el extranjero. Al evaluar la influencia del capital social sobre la dinámica migratoria, los datos muestran que la presencia de familiares en el exterior opera como un catalizador logístico de la ejecución, más que como un detonante primario de la intención de migrar. De hecho, entre quienes desean migrar, los que tienen familiares en el exterior muestran una proporción de planes concretos que duplica la de aquellos que no tienen redes en el extranjero (48,55% frente a 24,28%), lo cual es evidencia de que las redes familiares funcionan como un mecanismo de apalancamiento (financiamiento de pasajes, alojamiento inicial, etc.) decisivo para transformar la intención migratoria en un plan ejecutable.
Implicaciones de política
La crisis migratoria de la última década ha transformado a la población de Venezuela, con una diáspora que supera los 6,98 millones de personas [4]. Muchos de estos venezolanos se marcharon en su edad más productiva y formados con años de capital humano incorporado. Cualquier proceso de recuperación productiva futura pasa necesariamente por la aplicación de estrategias de atracción, retención y fortalecimiento del capital humano a la luz de las lecciones internacionales. Parar el drenaje de jóvenes que aspiran a migrar debe ser el primer paso para reconstituir un acervo de profesionales y técnicos capaces de ofrecer los servicios y capacidades que la economía necesita para reactivarse, de acuerdo con las exigencias actuales del aparato productivo.
Los resultados de este estudio indican que, en la actualidad, la inserción laboral de los jóvenes venezolanos está operando como un mero proveedor logístico para financiar la salida de nuevos migrantes: el trabajo no retiene el talento, sino que financia su salida [5]. Frente a esta realidad, en la que el empleo de subsistencia sirve principalmente para acumular la liquidez requerida para emigrar, la experiencia internacional ofrece distintos instrumentos para abordar la pérdida de capital humano.
Como alcanzar un ingreso de subsistencia (cobertura de la canasta alimentaria) no frena la emigración, sino que otorga la liquidez mínima para concretar los planes de salida, la política pública no puede limitarse a mitigar la pobreza extrema. Solo un proceso de acumulación sostenida de inversiones en sectores de alto valor agregado puede generar la aparición de trayectorias salariales competitivas capaces de elevar el costo de oportunidad de emigrar y ofrecer un proyecto de vida sostenible en el país.
El problema se incrementa por el hecho de que los planes migratorios se concentran en la cohorte de mayor escolaridad (12,05 años de estudio frente a 10,49 del promedio nacional), lo cual expone al país a un riesgo adicional de descapitalización productiva. La estabilización macroeconómica, la recuperación del poder de compra de los salarios y la aparición de muchos nuevos empleos productivos deberán alinearse para detener el drenaje de capital humano. Por su parte, programas específicos deberán implementarse para fomentar el retorno de talento técnico especializado (Saxenian y Hsu, 2001; Chaparro, 2000); crear mejores vías para vincular la formación técnica a la demanda empresarial interna (Uruguay, 2008); o canalizar el apoyo de las redes externas de los potenciales migrantes hacia el cofinanciamiento productivo y la inversión en capital humano (Aparicio y Meseguer, 2008; Ketkar y Ratha, 2007).
Comentario final
A pesar de las recientes mejoras en las expectativas económicas, casi el 5% de la población adulta expresa un deseo persistente de migrar, y casi tres de cada diez de ellas dicen tener un plan concreto. Si emigrara todo el que lo desea, la economía perdería unos 8,75 millones de años de educación, que se sumarían a los millones de unidades de capital humano perdidas por la migración desde 2015. Lo que está en juego es la viabilidad productiva del proceso de reconstrucción de la economía nacional. Solo mediante un proceso de estabilización y construcción de un entorno económico predecible, que sea la base de una etapa de crecimiento económico acelerado y sostenido, se podrá crear un entorno donde el rendimiento del trabajo y la calificación profesional tengan una alta demanda dentro del país, y donde parte de las capacidades que hoy residen en la diáspora puedan incorporarse al proceso de desarrollo nacional.
Notas
[1] Fondo Monetario Internacional (abril de 2026). Perspectivas de la economía mundial. Proyecciones para Venezuela: crecimiento real de 4,0% e inflación promedio de 387,4% en 2026 (682,1% en la proyección de octubre de 2025) y de 94,4% en 2027: imf.org/en/Countries/VEN. CEPAL (agosto de 2026). Estudio Económico de América Latina y el Caribe, 2026. Crecimiento y productividad en un contexto de alta informalidad (LC/PUB.2026/8-P): cepal.org/es/publicaciones/90268-estudio-economico-america-latina-caribe-2026-crecimiento-productividad-un. Sobre las expectativas de inversión: Redacción Primicia (27 de abril de 2026). BCV proyecta periodo de estabilidad cambiaria y descenso inflacionario. Diario Primicia: primicia.com.ve/economia/bcv-proyecta-periodo-de-estabilidad-cambiaria-y-descenso-inflacionario/. Redacción Banca y Negocios (8 de junio de 2026). Mejoran expectativas: bonos de deuda venezolana se han revalorizado 60% este año. Banca y Negocios: bancaynegocios.com/mejoran-expectativas-bonos-de-deuda-venezolana-se-han-revalorizado-60-este-ano/.
[2] Los coeficientes se interpretan como asociaciones condicionales, no como efectos causales, y los cambios se expresan en puntos porcentuales (pp). El M3 se estima solo sobre quienes desean emigrar, una submuestra mucho menor que la de M1 y M2, por lo que sus coeficientes son menos precisos.
[3] En la EFIG de 2025 (EFIG, 2025), 4,98% de la población adulta (978.034 personas) expresaba el deseo de migrar y 1,55% (303.478 personas) ya tenía un plan concreto de salida, 31,03% condicional entre quienes deseaban partir. Entre 2025 y 2026, el deseo cayó 0,5 pp y la proporción con plan, 3,0 pp.
[4] Plataforma de Coordinación Interagencial para Refugiados y Migrantes de Venezuela (R4V). Refugiados y migrantes de Venezuela. Cifra de agosto de 2026 para América Latina y el Caribe: r4v.info/es/refugiadosymigrantes.
[5] Estimación de una especificación alternativa de M3 que incluye la condición de ocupación como regresor: estar ocupado aumenta en 22,2 pp la probabilidad de tener un plan concreto entre quienes desean emigrar. No se reporta en la Tabla 2.
Referencias
Aparicio, F. J. y Meseguer, C. (2008). Collective remittance and the state: the 3X1 program in Mexican municipalities. Documento de trabajo, Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE). cide.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1011/228
Beine, M., Docquier, F. y Rapoport, H. (2008). Brain drain and human capital formation in developing countries: winners and losers. The Economic Journal, 118(528), 631-652.
Chaparro, F. (2000). Redes globales de conocimiento y fuga de cerebros: el caso de la Red Caldas. Revista de Estudios Sociales, 5.
EFIG, Encuesta Familiar de Ingresos y Gastos (2025 y 2026). Microdatos, ANOVA Policy Research.
Hanushek, E. A. y Woessmann, L. (2008). The role of cognitive skills in economic development. Journal of Economic Literature, 46(3), 607-668.
Ketkar, S. L. y Ratha, D. (2007). Development finance via diaspora bonds: track record and potential. Policy Research Working Paper No. 4311. Washington, DC: Banco Mundial.
Lucas, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, 22(1), 3-42.
Mankiw, N. G., Romer, D. y Weil, D. N. (1992). A contribution to the empirics of economic growth. The Quarterly Journal of Economics, 107(2), 407-437.
Nelson, R. R. y Phelps, E. S. (1966). Investment in humans, technological diffusion, and economic growth. The American Economic Review, 56(1-2), 69-75.
Rosas, C. (2008). Experiencias de varones en la migración. Contrastes introducidos por la etapa familiar y el status socioeconómico. Revista Latinoamericana de Población, 2(3), 111-136.
Saxenian, A. y Hsu, J.-Y. (2001). The Silicon Valley-Hsinchu connection: technical communities and industrial upgrading. Industrial and Corporate Change, 10(4), 893-920.
Uruguay (2008). Ley N° 18.406, de creación del Instituto Nacional de Empleo y Formación Profesional. impo.com.uy/bases/leyes/18406-2008
Zambrano, O. (2025). Crisis económica y el colapso del acervo de capital humano venezolano. Red FORMA, pp. 62-73. red-forma.com/wp-content/uploads/2025/11/OMAR-ZAMBRANO.pdf
Zambrano, O. (2026). Recuperación económica y redemocratización: el orden de los factores sí altera el producto. Democratización, Edición Especial, Red FORMA, pp. 118-126. red-forma.com/wp-content/uploads/2026/03/13.pdf