Aplicación de sistemas de información geográfica y técnicas de auto-correlación espacial para analizar la demanda por empleo industrial en los 81 cantones de Costa Rica en 2011.

Author:Arias Ramírez, Rafael
Pages:9(30)
 

RESUMEN

Este artículo trata de demostrar que existe una elevada concentración del empleo industrial en algunas áreas geográficas de Costa Rica. Para ello se dispone de una base de datos novedosa y completa derivada del Censo de Población y Vivienda del año 2011, el cual permite crear una matriz origen-destino de empleo y con ello tener por primera vez para el país información sobre la demanda por empleo industrial que genera cada cantón. El uso de índices de dependencia espacial, de Sistemas de Información Geográfica y coeficientes de localización industrial permiten demostrar la existencia de conglomerados de empleo industrial en algunos cantones de Costa Rica.

PALABRAS CLAVES: SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA, EMPLEO INDUSTRIAL, CORRELACIÓN ESPACIAL, INDUSTRIAL CONGLOMERADOS, COEFICIENTES DE LOCALIZACIÓN INDUSTRIAL.

ABSTRACT

This article is aimed to show high concentration of industrial employment in some geographic areas of Costa Rica. In order to do that we use a very new and complete data set from the Census of Population and Housing of the year 2011, which allows us to create an origin-destination matrix of employment and to have, for the first time in the country, information on industrial employment generated by every county. The use of the spatial dependency index technique, the geographic information system and the coefficient of industrial localization allowed us to demonstrate the existence of strong correlation between industrial employment and the concentration of industrial activities at the county level.

KEY WORDS: GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS, INDUSTRIAL EMPLOYMENT, SPATIAL CORRELATION, INDUSTRIAL CONGLOMERATES, COEFFICIENTS OF INDUSTRIAL LOCALIZATION.

  1. INTRODUCCIÓN

    La demanda por empleo industrial, su localización y concentración a lo largo de la geografía cantonal costarricense ha sido muy poco explorada, estudios de Arias y Sánchez (2011, 2011 y 2012) así como de Trejos (2002) y Sánchez, Murillo y Arguedas (2008) han tratado de aproximar el tema a niveles de desagregaciones mayores o analizando regiones específicas. El instrumento idóneo para analizar la mayor o menor uniformidad en la distribución de las actividades en el espacio son los distintos índices de concentración geográfica disponibles en la literatura relacionada con la economía urbana y regional. Este artículo trata de demostrar la hipótesis de que la demanda por empleo industrial muestra niveles de concentración muy dispares a lo largo de la geografía costarricense. Asimismo, se demostrará que el tipo de empleo manufacturero, presenta desigualdades en su distribución en el territorio.

    La literatura económica señala diversos factores explicativos de la concentración geográfica en la demanda por empleo industrial. Entre ellos está el costo de los factores productivos, así como el tamaño de mercado o la dotación de infraestructura, recursos humanos, regulaciones territoriales, entre otros; pero también se señala las economías de aglomeración. De acuerdo con la literatura, este último factor actúa en ámbitos geográficos locales, motivo por el cual parece razonable elaborar un análisis detallado de los patrones de localización y concentración a este nivel de desagregación. De lo contrario, los resultados obtenidos no pueden considerarse del todo satisfactorios.

    Las investigaciones aplicadas a escala internacional han incorporado las unidades geográficas de menor tamaño en los análisis empíricos. Sin embargo, para el caso de Costa Rica hasta el momento únicamente se han llevado a cabo aplicaciones empíricas que utilizaban la provincia, las regiones, subregiones y cantones como unidades de medida pero sin contemplar un análisis comprehensivo de todos los cantones del país.

    Para este estudio, tal como se explica en la sección sobre la metodología aplicada, se dispone de una base de datos cantonal que permite el desarrollo de un análisis mucho más preciso de la distribución geográfica de la demanda por empleo industrial. Para ello, se aplican un conjunto de indicadores de concentración e índices de auto-correlación espacial contemplados en la técnica de la econometría espacial. Estos índices incorporan las áreas vecinas al cantón en el cálculo del nivel de concentración geográfica de las actividades generadoras de empleo industrial y, por tanto, permiten contrastar si al analizar la distribución espacial de la actividad, así como sus determinantes, debe considerarse el entorno geográfico inmediato al cantón.

    El artículo se encuentra estructurado de la siguiente manera. En la primera sección se esbozan algunos elementos teóricos sobre la localización y aglomeración del empleo industrial así como instrumentos metodológicos aplicados para analizarlos. La segunda sección muestra la metodología a utilizar, los datos y la zona de estudio. Los resultados y la discusión de los mismos se desarrollan en la tercera sección. Por último, la cuarta sección presenta una serie de consideraciones finales.

  2. MARCO TEÓRICO

    Algunos elementos teóricos sobre la concentración espacial de actividades económicas

    Krugman, P (1999) y Glaeser, E (1992) plantean la importancia de las interacciones espaciales en los procesos económicos y como estos elementos han contribuido a trazar las propuestas teóricas de la nueva economía geográfica. De acuerdo con Anselin, L (1999) en las teorías de economía espacial, la atención se centra en modelos que capturan la interacción directa entre los agentes, plasmada en normas sociales, efectos por vecindad como la imitación, spillovers, externalidades y contagio, las cuales arrojan, al mismo tiempo, luz acerca de cómo las interacciones individuales pueden dar lugar de forma agregada a comportamientos colectivos donde son reconocibles patrones comunes. Por su parte, Gutiérrez P, y J.-Gould, M (1994) explican que para lograr todos los objetivos trazados en esta nueva área de la economía se han tenido que desarrollar nuevas metodologías de análisis, lo que ha llevado a cambios en los modelos econométricos convencionales. Para estos autores, este hecho, hace que surja la nueva Econometría Espacial, que fija al menos cuatro ejes de interés: a) la evaluación del efecto de la auto-correlación espacial en los modelos econométricos, b) la estimación de modelos que incorporen su efecto, c) la creación de test y herramientas de diagnóstico para reconocer su presencia, y c) la predicción espacial.

    En Costa Rica la concentración de la demanda de empleo industrial a lo largo de la geografía costarricense ha sido poco estudiada y los pocos estudios que existen parten de análisis de unidades territoriales muy agregadas, perdiéndose la perspectiva del comportamiento de las variables a niveles más desagregados territorialmente. De igual forma, los análisis realizados en zonas específicas describen la situación de un área geográfica, sea el distrito, el cantón, la provincia o la región, sin tener en cuenta la localización espacial; es decir, tratando las unidades territoriales como unidades aisladas sin ningún tipo de conexión con las áreas vecinas. En este sentido el Instituto de Investigaciones en Ciencias Económicas de la Universidad de Costa Rica (IICE-UCR) ha venido desarrollando y aplicando una serie de metodologías e instrumentos para cubrir este vacío, entre ellos están los trabajos de Arias y Sánchez (2011, 2012 y 2013) así como los de Trejos (2002) y otros estudios de investigadores de la Universidad de Costa Rica (Pujol, Pérez y Sánchez, 2012 y 2013).

    Como se mencionó anteriormente, dentro de los avances más importantes en los últimos años en la ciencia económica se encuentra la reincorporación explícita del efecto del espacio geográfico en el análisis de los problemas económicos. En este sentido, los trabajos de Krugman (1991a y 1991b) sobre lo que se ha llamado la "nueva geografía económica", resaltan el papel de las externalidades espaciales en los modelos que estudian la influencia del espacio sobre la localización de empresas, el desarrollo de complejos industriales, los clusters y la difusión del conocimiento y la tecnología.

    En este mismo sentido, otro grupo de economistas entre quienes destacan Anselin (1988,1992), Florax, (1995) y Rey (1997, 1999), han desarrollado un conjunto de técnicas para trabajar con datos geo-referenciados y estimar modelos que incorporan explícitamente la dimensión espacial. Este conjunto de técnicas que se utilizaban principalmente en economía regional y urbana, está abarcando cada vez más espacios y es fácil encontrar aplicaciones en las principales revistas científicas de economía general (ver por ejemplo Case, 1991 y Pinske and Slade, 1998; entre otros).

    Los desarrollos metodológicos mencionados anteriormente, utilizan los principales modelos de economía regional y urbana y los combinan con la estadística espacial, lo cual permite tener un análisis descriptivo e inferencial de datos geográficos. En este sentido, el trabajo de Ripley (1981), Cressie (1991), Fotheringham et al (2000) y el más reciente de Haining (2003), introduce y generaliza para diversas disciplinas el término Estadística Espacial. Estos avances metodológicos no solo son importantes para aplicar técnicas estadísticas a datos geográficos, sino que introducen el espacio como elemento fundamental del análisis económico.

    Un concepto básico que se desprende del desarrollo de estas nuevas metodologías, que integran el análisis espacial con el análisis económico, es el de dependencia o autocorrelación espacial, el cual analiza la falta de independencia que se produce entre las observaciones de una variable para sus diferentes localizaciones. Es un punto donde la estadística espacial se conecta con la geografía en la línea de los trabajos de Tobler (1979) y su "primera ley de la geografía" en la que se afirma que en el análisis geográfico todo está relacionado con todo, pero las cosas cercanas están más relacionadas entre sí que las cosas lejanas.

    Los primeros índices formales para detectar la presencia de...

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