Concentración territorial de las empresas en la región chorotega: un análisis mediante técnicas de economía espacial.

Author:Arias Ram
Pages:311(19)
 

ÍNDICE CONTENIDO Resumen Summary 1. Introducción 2. Algunos elementos teóricos y metodológicos para la identificación de concentraciones espaciales de variables económicas 3. Marco metodológico 3.1 Localización y distribución espacial de las empresas en la región Chorotega 3.2 Identificación de patrones espaciales de las empresas 3.3 Formas de representación de los resultados 4. Principales resultados 4.1 Resultados autocorrelación global 4.2 Resultados autocorrelación local 5. Consideraciones finales 1. INTRODUCCIÓN

En los últimos años se ha renovado el interés por la localización de las empresas en el espacio. La progresiva globalización de la economía mundial, la profundización y la extensión de los procesos de integración económica; así como el auge de la "Nueva Geografía Económica", son algunas de las razones de este renacimiento del territorio, tanto desde un punto de vista teórico como práctico.

En este artículo estudiamos la localización espacial de las empresas agrícolas, industriales, turísticas y de otros servicios dentro de los distritos de la región Chorotega para el año 2009. Por un lado, analizamos si ésta sigue un patrón espacial que pueda reflejar la existencia de fuerzas de aglomeración o externalidades interterritoriales Esto es, hasta que punto lo que ocurre en un determinado distrito viene condicionado por las características y por el comportamiento de los distritos de su entorno inmediato En caso afirmativo, se estudiará cual es la intensidad territorial de esta influencia El aspecto más novedoso de esa estimación radica en la utilización de herramientas de estadística espacial y Sistemas de Información Geográfica (SIG) para determinar la existencia de auto correlación-espacial y clusters de empresas localizadas en los distritos de la región Chorotega.

La identificación de concentraciones, clusters o conglomerados de empresas correlacionadas espacialmente abre una gama de oportunidades para realizar otras investigaciones dentro de la región Chorotega, que permitan determinar factores de localización de las empresas; empleando variables como la diversificación, la especialización, la accesibilidad, el capital humano, las condiciones geográficas, necesidades de infraestructura, disponibilidad de recursos naturales, mano de obra, localización de clientes y las ya citadas externalidades interterritoriales

Además, este estudio podrá contribuir a sentar las bases para realizar investigación en otras zonas dentro de la región, que podrían tener potencial para desarrollar distritos industriales; es decir, sistemas productivos geográficamente localizados Los cuales están basados en una intensa división local de actividades entre pequeñas y medianas empresas especializadas en los diferentes procesos de la producción y de la distribución de un sector industrial o una actividad dominante; en donde existen múltiples relaciones entre las empresas y la comunidad local, tanto dentro como fuera del mercado (Bagnasco, 1977).

El artículo está estructurado en 4 secciones En la primera se describen algunos aspectos teóricos y metodológicos sobre la localización espacial de variables económicas y detección de concentraciones o clusters En la segunda se describen los principales aspectos metodológicos que se utilizarán La tercera sección presenta y comenta los resultados de las estimaciones realizadas Finalmente, en el apartado 4, se presentan las principales conclusiones.

  1. ALGUNOS ELEMENTOS TEÓRICOS Y METODOLÓGICOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE CONCENTRACIONES ESPACIALES De VARIABLES ECONÓMICAS

    La concentración de las empresas a lo largo de la geografía costarricense ha sido poco estudiada en las diferentes investigaciones económicas que, por lo general, utilizan análisis macro aplicado a todo el territorio nacional. 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 La metodología propuesta en esta investigación trata de hacer aportes en dos vías: en primer lugar, realizando un análisis a nivel local; es decir, analizando la localización espacial de las empresas en cada uno de los distritos de la región Chorotega En segundo lugar, determinando si las empresas de una unidad geográfica están influenciadas por las empresas de las unidades vecinas, formando lo que se denomina un cluster locacional.

    En este artículo se hace una revisión general de literatura existente sobre los principales métodos de economía regional y espacial para la identificación de concentraciones espaciales de algunos procesos económicos. Para ello se presenta el concepto de dependencia o autocorrelación espacial así como los Indicadores Locales de Asociación Espacial o indicadores LISA (por sus siglas en inglés) y el concepto de matriz de contactos binarios como parte del análisis de clusters que se pretende desarrollar; así como algunas otras aplicaciones y los paquetes informáticos especializados en el desarrollo de estas técnicas.

    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 autocorrelación espacial se deben a Moran (1948) y Geary (1954). La aplicación de este concepto en economía regional junto a nuevos desarrollos matemáticos se formalizaron inicialmente con los trabajos de los geógrafos Cliff y Ord (1972, 1973, 1981) y posteriormente con los trabajos y metodologías desarrolladas por Anselin (1988), Anselin y Florax (1995), Anselin et al (2004), Getis et al (2004) y Lesage et al (2004).

    Actualmente, una de las pruebas más ampliamente utilizadas para la detección de correlación espacial es aquella basada en la prueba estadística I de Moran En esencia, esta prueba está formulada como una forma cuadrática de las variables a las que se les está midiendo la correlación espacial Su definición original estandariza las variables restándoles la media muestral y reduciéndolas a través de la aplicación de un factor adecuado Los trabajos de Cliff y Ord (1972, 1973, 1981), generalizaron el estadístico de prueba I de Moran con el objetivo de derivar una prueba para correlación espacial que funcionara en modelos de regresión lineal La generalización que desarrollaron está formulada en términos de una forma cuadrática de los residuos estimados e incluye la fórmula original del índice como un caso especial correspondiente a un error donde el único regresor se relaciona con el intercepto De esta manera, suponiendo que las innovaciones son independientes e idénticamente distribuidas siguiendo una normal, Cliff y Ord derivaron la distribución del índice de prueba I de Moran para muestras grandes al igual que los momentos para muestras pequeñas.

    La prueba mencionada anteriormente permite indagar sobre las asociaciones existentes en una zona a nivel global; sin embargo, en muchas ocasiones la asociación significativa puede no darse en toda el área que se está analizando, sino sólo en determinadas zonas Para ello Anselin (1995) propuso una metodología bajo la cual se estiman los denominados indicadores locales de asociación espacial o indicadores LISA (Local Indicator of Spatial Association, por sus siglas en inglés) El indicador LISA es una transformación de la I de Moran, que mide para un conjunto de datos el nivel de influencia entre datos cercanos La diferencia es que la I de Moran tradicional (global) evalúa el nivel de dependencia en toda la base de datos en tanto que el indicador LISA evalúa...

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