Clase 23/06/2010: Paper N° 2

ESPACIO GEOGRÁFICO Y CIENCIAS SOCIALES. NUEVAS PROPUESTAS PARA EL ESTUDIO DEL TERRITORIO
Joaquín Bosque Sendra*

1- Pregunta que se plantea el trabajo:

Ante el desarrollo de las ciencias de información geográfica, de la geocomputación y la necesidad de una ciencia social espacialmente integrada, el autor se pregunta sobre las posibilidades de integrar los diversos enfoques y perspectivas de las ciencias para el estudio de los problemas territoriales.

2- Modelo conceptual

El autor toma como referencia el trabajo de M. Goodchild y R. Haining (2004) que trata sobre la convergencia de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y el análisis espacial. En el, dichos autores han demostrado que donde la variación espacial juega un papel importante, los Sistemas de Información Geográfica (SIG), combinados con otras herramientas estadísticas y modelos, pueden mejorar el manejo de los recursos naturales. En dicho contexto se propone analizar tres temas que considera relevantes:

• a) la aparición de la llamada Ciencia de la Información Geográfica
• b) la propuesta de nacimiento y desarrollo de la denominada Geocomputación
• c) la sugerencia para el desarrollo de una Ciencia Social espacialmente integrada, que es una iniciativa reciente de varios científicos norteamericanos.

3- Metodología y datos

a) Ciencia de la Información Geográfica (CIG)

Es un cuerpo de conocimientos que pretende el estudio, la investigación y el desarrollo de los conceptos teóricos, los algoritmos matemáticos, los programas informáticos, los instrumentos físicos, las bases de datos, las nuevas formas de uso y la búsqueda de nuevas temas de estudio en relación a las tecnologías que permitan el uso eficiente de la información geográfica.
El autor analiza sus orígenes y señala que el uso generalizado de estas tecnologías así como han producido una mejora indudable en el estudio y resolución de numerosos problemas y cuestiones territoriales, al mismo tiempo han dejado ver numerosas insuficiencias y dificultades de aplicación de estos instrumentos en el estudio de los complejos problemas de ordenación del territorio, de la evaluación del impacto ambiental. 

Resume los temas estudiados por la CIG en dos grandes ramas: Problemas antiguos mal resueltos y nuevas cuestiones de reciente aparición.

Resolución de problemas antiguos mal resueltos: Son aquellos problemas que no han sido adecuadamente resueltos y que dificultan la extensión de las tecnologías de manera general entre el conjunto de la población.

Existen tres grandes categorías de este tipo de problemas:

1. Diseño de nuevos y  mejores modelos de datos para la representación digital de la información geográfica: requeridos por la dificultad de analizar información en tres dimensiones geométricas, la necesidad de incorporar la dimensión temporal de la realidad geográfica y la dinámica espacio-temporal de los hechos geográficos, la consideración de las características de los datos y de las incertidumbres y errores que los afectan, la consideración de los cambios de escala, y la existencia de hechos geográficos que no poseen, en la realidad territorial, límites claramente definidos (extensión espacial borrosa o difusa).
2. Desarrollo de mejores métodos de análisis de la información: que permitan la exploración de los diversos componentes de los datos geográficos: el espacial, el temático y el temporal. Procedimientos de análisis que permitan la confirmación rigurosa de las hipótesis, teorías y modelos (por ejemplo frente a problemas de autocorrelación espacial, falta de independencia estadística de las observaciones, etc) y el desarrollo de procedimientos nuevos para una mejor visualización y métodos que ayuden a la toma de decisiones territoriales.
3. Nuevos procedimientos para la adquisición e integración de datos geográficos: este tema es uno de los más dificiles y problemáticos del uso de las tecnologías geográficas, basicamente por las dificultades en la adquisición de datos coherentemente georreferenciados y la existencia de fuente de datos dispares.

Nuevos problemas recientemente surgidos: Son aquellos problemas de previsible aparición en el futuro, dado el desarrollo de la tecnología informática y el cada vez más amplio uso de las tecnologías.

Existen dos grandes categorías de este tipo de problemas:

1. 
   
   El propio auge y desarrollo de las tecnologías geográficas y de su uso cada vez más generalizado: los datos espaciales ocupan un papel decisivo en muchos procesos sociales por ello existe además una creciente aparición de usuarios de dichas tecnologías, pero que no están "espacialmente informados". Por otro lado, la difusión masiva de estas herramientas necesita de un amplio proceso de normalización.
2. 
   
   La evolución de las tecnologías informáticas incide en la aparición de nuevos problemas: generados por la creación de nuevos tipos de softwares, por ejemplo, o bases de datos, programas y redes. Aquí resulta importante la necesidad de que los datos y programas seran interoperables (que las operaciones de intercambio de datos y formatos entre las distintas herramientas sean sencillas y automáticas).

Ambas cuestiones, señala el autor, nos señalan problemas en:  la destrucción de la privacidad relacionada con la disponibilidad de grandes cantidades de información de las actividades personales, el agravamiento de desigualdades sociales que puede ocasionar un desigual despliegue de las infraestructuras nacionales, limitaciones conceptuales y cambios provocado por el uso de estas tecnologías en las organizaciones sociales.

b) Geocomputación
La clave de la geocomputación está en otorgar un protagonismo más claro y decisivo al uso de la informática y de los ordenadores en el estudio de los problemas territoriales. Es la aplicación de las técnicas y los métodos de la informática a mostrar las propiedades espaciales, explicar fenómenos geográficos y a resolver problemas geográficos.

Las técnicas que han demostrado una mayor capacidad para ser utilizadas en el estudio de problemas territoriales son: autómatas celulares, utilizados especialmente para el análisis de la difusión y el crecimiento de las ciudades, (Barredo y otros, 2003, O' Sullivan y Torrens 200), el uso de modelos de simulación (Gimblett, 2002, Dawn y otros, 2003), el modelado borroso (Malczewski, 1999), las redes neuronales, la generalización de datos cartográficos (Moore, 2000, Ruiz Perez, 2004), la programación genética o evolutiva (Krzanowski y Raper, 2001, Openshaw, 1997) y el procesamiento informático en paralelo (Haley y otros, 1998).

Existe una necesidad de repensar el uso realizado hasta ahora de las técnicas informáticas, reconsideración que debe tener en cuenta dos nuevos elementos: la enorme abundancia de datos y al mismo tiempo la mayor capacidad de cálculo que poseen los ordenadores actuales.

c) Desarrollo de una Ciencia Social espacialmente integrada

El autor destaca el esfuerzo del Center for a spatially integrated social science (CSISS, 2004) formado en Estados Unidos con la intención de fomentar una nueva visión de las Ciencias Sociales con la plena integración en ellas del espacio geográfico como elemento explicativo e insistir en el papel central que, cada vez más, alcanza el espacio geográfico, el territorio, en numerosas ciencias sociales.

Este papel central se debe tambien a la existencia de problemas cruciales del mundo actual, como ser, el cambio  ambiental y climático, los estudios urbanos, las crecientes desigualdades económicas y sociales, la aparición de numerosos estudios culturales y el análisis simbólico del espacio. Todos ejemplos en los que el espacio geográfico ocupa una posición significativa.

4- Resultados y conclusiones

El autor considera que a la luz del auge y poderío del tema del espacio geográfico en el conjunto de las ciencias sociales y considerando como ejemplo la existencia de la "globalización económica y social" como ejemplo de cambio social y cultural a gran escala, el crecimiento exponencial de la ciencia y la tecnología, existe una tendencia muy clara en la integración de disciplinas con fuerte impacto científico y social. Cree que mediante la imaginación y el esfuerzo de muchos científicos sociales es posible esperar una integración de las ciencias en el análisis de la "visión espacial" de los problemas sociales.

* Departamento de Geografía, Universidad de Alcalá (2005)

Clase 09/06/2010: Paper N° 1

INNOVACIÓN TECNOLÓGICA COMO FACTOR DE AGLOMERACIÓN ESPACIAL EN LAS REGIONES COLOMBIANAS

Norman Maldonado*

2- ¿Cuál es la pregunta que se plantea el trabajo?

El trabajo pretende analizar que tipo de territorio o espacio geográfico favorece la presencia de derrames de conocimientos en el sector industrial colombiano.

2- ¿Qué modelo conceptual propone para analizar esa pregunta y que predicciones se derivan de la teoría.

Se propone revisar tres planteamientos teóricos básicos:

• Los modelos de equilibrio general espacial y la geografía económica.
• Las teorías de externalidades dinámicas y  
• Las teorías sobre innovación tecnológica

El punto a) intentaría explicar de modo endógeno la ubicación espacial de las actividades económicas.

Relativo a la Economia Urbana
Para ello analiza los microfundamentos o mecanismos de interacción individual, propuestos por Duranton y Puga (2004) a partir de los cuales se explica la formación de una ciudad:
La necesidad de compartir tanto costos como beneficios, compatibilizar reglas del juego, por ejemplo referentes a los contratos de trabajo, y el aprendizaje en sentido amplio (búsqueda y experimentación en innovación) para lo cual se estudian modelos que capturan la generación de conocimiento en ambientes urbanos.
Dichos mecanismos crean incentivos sobre los agentes para aglomerarse en una ciudad. A su vez existen fuerzas de dispersión (costos de congestión, altas rentas y polución), que pueden generar ciudades especializadas o diversificadas. Para ello estudian el sistema de ciudades y la relación entre tamaño de ciudad y especialización de las mismas. Donde todos los modelos sobre sistemas de ciudades son construidos a partir de estas cuatro categorías siguientes:

Relativo a la Economia Regional
Estudia la distribución espacial de las actividades económicas en unidades territoriales de mayor escala. Utiliza para ello el modelo centro-periferia de Krugman, que esta conformado por 2 sectores productivos, dos factores de producción y supone un ambiente de competencia monopolística en el sector de producción moderno. Donde el equilibrio del mercado de este modelo es el resultado de la interacción de dos fuerzas:

• Fuerza de dispersión (centrífuga). Proviene de la inmovilidad espacial de los trabajadores no capacitados y de la competencia entre las firmas por ubicarse en cada mercado.
• Fuerza de aglomeración (centrípeta). Un gran número de firmas en una región grande implica una gran diversidad de bienes.

Que dan por resultado dos tipos de configuraciones espaciales: simétricas (dominio de las fuerzas de dispersión) o del tipo centro-periferia (dominio de las fuerzas de aglomeración).

El punto b) permite interpretar aumentos en la productividad de los agentes debido al flujo de ideas en un determinado espacio, que originan crecimiento económico a largo plazo y diferentes patrones de aglomeración espacial.
Analiza las principales teorías sobre externalidades dinámicas tales como Marshall (1890), Arroz (1962) y Romer (1986), Porter (1990) y Jacobs (1990). Es a partir de ellas que se determina el desarrollo industrial a lo largo del tiempo y que terminan explicando los patrones de ubicación y crecimiento de las industrias.

El punto c) permite analizar de modo detallado la manera en que el conocimiento y las capacidades de un grupo de individuos pueden llegar a generar innovación.

No todos estos comportamientos engendran innovación tecnológica, por ello se busca determinar la manera en que tal conocimiento adicional puede llegar a generar innovación tecnológica a través del análisis de Solow [1979], Freeman y Pérez [1988] y Pérez, [2000], Saviotti [1997] y Arocena y Sutz [2001].

En un país en desarrollo como Colombia, si los individuos utilizan el conocimiento adicional (externalidades dinámicas con desbordamientos de conocimiento) generado por la aglomeración espacial para innovar en condiciones de escasez (en el sentido de Arocena y Sutz), se origina mayor productividad para el trabajador (derechos de propiedad sobre el nuevo conocimiento, mayor salario) y la firma (nuevos productos o procesos con menores costos de pro ducción y mayores mercados), y mayores posibilidades de crecimiento económico y desarrollo para la sociedad.

3- ¿Qué metodología y datos se utilizan poner a prueba las hipótesis del trabajo?

Se efectúa un análisis estadístico y econométrico para el sector industrial en diferentes regiones colombianas para determinar la presencia de externalidades dinámicas y el tipo de espacios o ambientes económicos en donde estas se generan.

Análisis estadístico

Muestran el comportamiento de ciertas variables y parámetros (estadísticas y tendencias) para examinar la presencia de fuerzas de aglomeración y dispersión en el espacio.

• Tamaño de ciudad: a través del análisis del crecimiento poblacional en el periodo 1995-2005.
• Evidencia de efectos de mercado local (existencia de factores de aglomeración o dispersión): Índice de ingresos laborales y dispersión salarial intra sectorial y costos de transporte en distintos departamentos de Colombia. 
• Número de establecimientos de la industria y su afectación en el empleo.

Análisis econométrico

Medición de las externalidades dinámicas a través de la estimación de un modelo donde la variable endógena es el crecimiento del empleo y las exógenos o explicativas son los siguientes indicadores:

Datos:

Los datos utilizados provienen de la Encuesta Anual Manufacturera (EAM) del Departamento Administrativo Nacional de Estadística para los años 1993 y 2000. Esta base de datos contiene información de tres dígitos sobre empleo, producción, valor agregado, inversión, salarios y número de establecimientos para industria, correspondiente a 29 departamentos y a Bogotá.

Para el análisis econométrico se realiza una regresión a partir de cuatro variables explicativas o exógenas:

• Cambio en la producción entre los años 1993 y 2000 (en logaritmos). Se espera que esta variable en la regresión tenga un signo positivo, indicando que sus variaciones influyen en el empleo.
• Especialización. Esta variable en la muestra toma en promedio un valor de 2,068, lo que sugiere que las ciudades tienden a ser especializadas.
• Diversificación. Esta variable en promedio toma el valor de 0,688, lo cual significa que las regiones no son muy diversificadas.
• Competencia. El valor promedio que toma esta variable es mayor que 1 (1,153), lo que indica que las industrias en general son competitivas.

A partir de estas variables, la ecuación estiman, siguiendo a Glaeser et al. [1992], corresponde a:

4- ¿Cuáles son los resultados que se encuentran y en que medida responden la pregunta planteada?

Se realizaron cuatro estimaciones: en las tres primeras se analiza cada indicador
por separado (incluyendo la variable de control), y en la cuarta se hacen estimaciones a partir de todas las variables en conjunto.

• La variable de control, el cambio en el producto entre los años 1993 y 2000, tiene el
• signo esperado (positivo). El R2 es cercano a 0,70 en todas las estimaciones, lo que sugiere un buen ajuste del modelo.
• El coeficiente del índice no es significativo, lo que indica que la especialización no es una variable que explique el crecimiento en el empleo (hay evidencia empírica contra la existencia de desbordamientos de conocimiento en el interior de una industria).
• La variable competencia tiene un signo positivo y es significativa al 10% (Así, un mayor número de firmas por trabajador en una ciudad con relación al promedio nacional lleva a un mayor crecimiento de esta industria en esa ciudad).
• El coeficiente de la variable diversificación tiene signo negativo aunque no significativo.
• En la estimación conjunta se demuestra que aumenta la significancia de los coeficientes de competencia y divsersificación y se demuestra que son variables complementarias.
• Existe evidencia empírica que favorece la hipótesis de Jacobs, en la cual los desbordamientos de conocimiento se generan entre diferentes industrias y en un ambiente de competencia, y no favorecen la especialización como motor de crecimiento propuesta por Porter y MAR ni desbordamientos de conocimiento generados en ambientes de monopolio. 

Por ello se concluye que:

El aprendizaje y la difusión de conocimiento son fuente de aglomeración espacial y de innovación tecnológica. En este estudio se encontró que ambientes diversificados y competitivos son los que más favorecen la difusión de conocimiento y la innovación tecnológica en la industria colombiana.

* Estudiante de la Maestría en Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Colombia. Director del grupo de estudio GEDEM. Enviar comentarios al correo: ndmaldonadov@unal.edu.co. Artículo recibido el 21 de septiembre de 2004, y aprobado el 2 de noviembre del mismo año.