FORMULASTécnica de Análisis Regional

25/09/2015

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Técnicas de análisis regional

A. Medidas de localización y especializaciónMatriz de porcentajesCociente de localizaciónCoeficiente de especialización

B. Dinámica y competitividadMultiplicador BASICO regionalCuociente de variaciónAnálisis MADEAnálisis MADE modificado

C. Ubicación de las actividades en el territorioMatriz de porcentajesCoeficiente de concentración espacialCoeficiente de asociación geográficaCoeficiente de redistribución

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A.- Medidas de localización y

especialización

COCIENTE DE LOCALIZACIÓN

Nos permite establecer si territorio determinado tiene una especial “fortaleza” o “inclinación”, para alojar una actividad económica en particular.

Interpretación:

Qij > 1, indica “inclinación favorable”;

Qij < 1, indica “inclinación desfavorable”,

Qij > 1 indica neutralidad (ni fortaleza ni debilidad).

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COCIENTE DE LOCALIZACIÓN

COEFICIENTE DE ESPECIALIZACIÓN

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Este coeficiente es útil para conocer el grado de especialización (se utiliza como una aproximación de la idea de especialización) económica de una región.

Se asume que la estructura o patrón de referencia tiene una configuración diversificada, no especializada.


Esta interpretación de la especialización asume que el patrón de referencia tiene una estructura relativamente adecuada y diversificada.

Por ello, si a nivel nacional o del conjunto de regiones existe una gran especialización en algún sector, esta interpretación puede no ser adecuada.

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B.- Dinámica y competitividad

Base económica y múltiplicadores

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Xj (producción básica “exportable”)

𝑋𝑖𝑗 = 𝑉𝑖𝑗 − (𝑉𝑖𝑗

𝑄𝑖𝑗); para todos los Qij>1

𝑋𝑗 =

𝑖

𝑋𝑖𝑗

𝑋𝑗 nos representa la producción básica o exportable de la región j y que representaría un “factor de competitividad regional”.

Nos centramos en el aquellos sectores donde Qij es mayor a 1.

Multiplicador BASICO regional Mj

𝑃𝑇 = 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝐵á𝑠𝑖𝑐𝑎𝑗 + 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑜 𝐵á𝑠𝑖𝑐𝑎𝑗

𝑀𝑗 = 1 + 𝑝𝑗 = (𝑃𝑇

𝑃𝐵𝑗)

Pj =coeficiente de base

Mj nos dice la relación entre la producción básica y no básicaPor cada unidad producida en sectores con Qij> se producen Mj unidades en sectores que “no exportan” o que se consumen dentro de la region.Equivale al inverso del COEFICIENTE DE ESPECIALIZACIÓN (1/Qr).

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Cuociente de variación

𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖ó𝑛 𝑒𝑛 𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑟𝑅𝑗 = 𝑖𝑉𝑖𝑗(𝑡)

𝑖𝑉𝑖𝑗(0)

𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑠𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖ó𝑛 𝑟𝑉𝑖𝑗 =𝑉𝑖𝑗 𝑡

𝑉𝑖𝑗(0)

Coeficiente de re-estructuración

• Nos muestra si la estructura económica regional ha sufrido cambios.

• Si CRr = 0, no han ocurrido cambios

• Si CRr=1, han ocurrido cambios profundos

𝐶𝑅𝑟 =1

2∗

𝑖

{𝐴𝐵𝑆 [𝑉𝑖𝑗 𝑡

𝑖𝑉𝑖𝑗 𝑡−𝑉𝑖𝑗 0

𝑖 𝑉𝑖𝑗 0]}

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Método de Análisis Diferencial Estructural (MADE)

Shift and Share

MADE

El MADE toma la composición del crecimiento del país como patrón de referencia y, a partir de allí, intenta responder:

1. Si el crecimiento de la región fue superior, inferior o igual que el “normal”: a esto le llama efecto total.

2. Si la composición sectorial de la actividad económica contribuyó, positiva, negativamente o fue neutral: a esto le llama efecto estructural.

3. Si el dinamismo regional contribuyó positiva, negativamente o fue neutral: a esto le llama efecto diferencial.

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EFECTO TOTAL

El efecto total (denominado ETj, efecto total para la región j) compara el crecimiento real y efectivo que tuvo una región, con el que hubiera tenido si se hubiese comportado como el promedio nacional.

Si su valor es positivo, significa que la región creció más que lo “esperado o normal”; si es negativo, debe interpretarse que la región creció por debajo de lo “esperado o normal” –recuérdese que lo esperado o normal es tomando el comportamiento nacional como patrón de referencia-.

EFECTO DIFERENCIAL

El efecto diferencial pretende identificar si el dinamismo económico de una región fue superior, inferior o “normal”. Para hacerlo, compara el crecimiento real y efectivo de cada sector, con el crecimiento “normal” o esperado, es decir, el crecimiento mostrado por el agregado “nacional” que, PARA NUESTRO EJEMPLO, es el patrón de referencia.

Si el efecto diferencial es positivo significa que el dinamismo regional fue superior al esperado; si es negativo, significa que este dinamismo fue inferior a lo esperado. En ambos casos se asume que hay factores endógenos o propios de la región que explican su mejor o su peor desempeño.

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EFECTO ESTRUCTURAL

Efecto Total = Efecto estructural + Efecto diferencial

Efecto estructural = Efecto Total – Efecto diferencial

El efecto estructural pretende identificar si la estructura económica de la región estuvo en la línea con el dinamismo económico “normal”. Es decir, nos muestra si

la región creció a causa del hecho que se especializa en sectores económicos que muestran mayor dinamismo en el país.

EFECTO ESTRUCTURAL

𝐸𝐸𝑗 =

𝑖

{𝑉𝑖𝑗 0 ∗ [ 𝑗𝑉𝑖𝑗(𝑡)

𝑗𝑉𝑖𝑗 0− 𝑖 𝑗𝑉𝑖𝑗 (𝑡)

𝑖 𝑗𝑉𝑖𝑗 (0)]}

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Interpretación

En nuestro ejemplo encontramos que las Regiones BADALONA y PUEBLO NUEVO, tienen un efecto total negativo de -27.6 y -388.00 respectivamente lo que se interpreta como una pérdida hipotética de riqueza en relación con el patrón del país, pues ambas regiones crecieron menos que el país.

En cambio, la región de PUEBLO SECO que obtuvo un efecto total de 415.57 entendido como una ganancia hipotética respecto a la nación, es decir creció a una tasa mayor que el país.

En nuestro caso dos regiones pierden hipotéticamente riqueza en relación a una que gana.

Para la región de BADALONA, su pérdida se explica fundamentalmente por el efecto diferencial negativo (-32.16), que puede entenderse porque casi todos los sectores de la economía de esta región crecieron igual o menos que mismos sectores a nivel nacional (todos salvo pesca).

Interpretación

De igual manera aunque tiene un efecto estructural positivo, su magnitud es pequeña (4.59) y no logra compensar el efecto diferencial. Se entiende este efecto estructural como el efecto que tiene la especialización productiva regional en sectores que tienen una dinámica a nivel nacional, es decir la región no se concentra de manera importante en sectores de crecimiento a nivel nacional.

Para el caso de PUEBLO SECO el análisis es positivo, pues la región tiene tasas de crecimiento de sus sectores productivos mayores que el país (impacto del efecto diferencial). Además, aunque pequeño, el efecto estructural es positivo. Todo esto nos indica que tuvo la tendencia a especializarse en sectores que tienen dinámica a nivel nacional (impacto del efecto estructural).

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Clasificación de regiones

Las regiones Tipo I, II-a y III-a tienen un Efecto Total positivo por lo tanto se localizan por sobre la diagonal principal, las regiones tipo II-b, III-b y IV, tienen un Efecto Total negativo por lo tanto lo localizamos debajo de la diagonal principal.

Puede considerarse que las regiones con Efecto Total Positivo son regiones que crecen más que el promedio, por lo tanto son regiones “ganadoras”.

De estas regiones distinguimos que aquellas con Efecto Total y Estructural positivo pero con un Efecto Diferencial Negativo, regiones del tipo II-a, son ganadoras sin embargo, se especializan en sectores que crecen menos que el patrón de análisis, menos que el promedio, por lo que perderían su condición de ganadoras con el tiempo.

Análisis MADE modificado

Análisis Shift and Share con modificación de estructuras

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S&S con modificación de estructuras

Hay críticas al método anterior (ver texto)

Ahora tenemos:

- Efecto Total (ET)

- Efecto Estructural (EE)

- Efecto Estructural INVERSO (EI)

- Efecto Estructural MODIFICADO (EM)


- Efecto Estructural (EEj)

Se calcula de la misma forma, es decir:

𝐸𝐸𝑗 =

𝑖




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- Efecto Estructural INVERSO (EIj)

𝐸𝐼𝑗 =

𝑖

{𝑉𝑖𝑗 𝑡 ∗ [ 𝑖 𝑗𝑉𝑖𝑗 0

𝑖 𝑗𝑉𝑖𝑗 𝑡− 𝑗𝑉𝑖𝑗(0)

𝑗𝑉𝑖𝑗 𝑡]}

𝐸𝐸𝑗 =

𝑖





- Efecto Estructural MODIFICADO (EMj)

- Efecto

EMj = EIj – EEj

- Si EMj > 0 : la actividad regional ha evolucionadohacia sectores con mayor dinamismo.

- Si EMj < 0 : la actividad regional ha evolucionadohacia sectores con menor dinamismo (es decir se haespecializado en sectores que están en retroceso).

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- Efecto REGIONAL MODIFICADO (ERMj)

ERMj = ETj – EEj – EMj

ERMj = ETj – EIj

- Si ERM > 0 : Región creció por sobre la media “nacional”debido a “factores regionales. REGIONES GANADORAS.

- Si ERM < 0 : Región creció por debajo de la media“nacional” debido a “factores regionales. REGIONESPERDEDORAS.


- INTERPRETACIÓN

- Vemos en el caso de Pueblo Seco que es una Región Ganadora tanto porque crece a tasas mayores que el resto del país, como por una mayor presencia de sectores dinámicos y por una orientación AÚN mayor hacia esos sectores.

Badalona Pueblo Seco Pueblo Nuevo

ETj -27.6 415.6 -388.0

EEj 4.6 2.1 -6.7

EMj -7.5 30.1 -22.7

ERM -24.7 383.3 -358.6

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- INTERPRETACIÓN

- Vemos en el caso de Badalona que es una Región Perdedora. Aunque tiene una buena especialización en sectores dinámicos (EEj > 0), ha orientado (desde un punto de vista relativo) su producción en sectores que ahora no lo son. Por otra parte, su efecto regional (negativo) nos indica que tiene importantes desafíos internos por resolver por cuanto su condición de región perdedora puede perpetuarse en el tiempo.


ETj -27.6 415.6 -388.0

EEj 4.6 2.1 -6.7

EMj -7.5 30.1 -22.7

ERM -24.7 383.3 -358.6


- INTERPRETACIÓN

- Vemos en el caso de Pueblo Nuevo también una Región Perdedora. No solo se especializa en sectores poco dinámicos, sino que su especialziación en estos sectore ses aún mayor (EMj<0). Además, posee importantes factores regionales por resolver que harán que esta región perpetúe su condición de región perdedora.


ETj -27.6 415.6 -388.0

EEj 4.6 2.1 -6.7

EMj -7.5 30.1 -22.7

ERM -24.7 383.3 -358.6

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C. ¿Dónde se localizan las actividades en el

territorio?

Matriz de porcentajes

Es un análisis obvio y descriptivo

Permite hace un análisis de la DISTRIBUCIÓN INTERregional

Participación del sector regional (Pji)

Pij= 100 ∗𝑉𝑖𝑗

𝑗𝑉𝑖𝑗

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Coeficiente de concentración espacial

Nos muestra el grado de similitud de la distribución interregional de un sector, con respecto a la distribución del patrón de comparación.

Permite hace un análisis de la DISTRIBUCIÓN INTERregional

𝑄𝑠 =1

2∗

𝑗

{𝐴𝐵𝑆 [𝑉𝑖𝑗

𝑗𝑉𝑖𝑗− 𝑖 𝑉𝑖𝑗

𝑖 𝑗𝑉𝑖𝑗]}

Coeficiente de asociación geográfica

Comparamos la distribución de dos sectores entre regiones. Sector i, sector k.

Valores cercanos a 0, indican una distribución similar e indican ASOCIACIÓN GEOGRÁFICA

(tienen a distribuirse de forma similar en las regiones).

𝐶𝐴𝑖, 𝑘 =1

2∗

𝑗

{𝐴𝐵𝑆 [𝑉𝑖𝑗

𝑗𝑉𝑖𝑗−𝑉𝑘𝑗

𝑗𝑉𝑘𝑗]}

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Coeficiente de redistribución

¿Los sectores se están concentrando (1), permaneciendo (su distribución) (0)?

Cuanto más cercano a uno, más se está concentrando las actividades productivas

Cuanto más cercano a 0, las actividades mantienen su distribución

𝐶𝑅𝑠 =1

2∗

𝑗

{𝐴𝐵𝑆 [𝑉𝑖𝑗(𝑡)

𝑗𝑉𝑖𝑗(𝑡)−𝑉𝑖𝑗(0)

𝑗𝑉𝑖𝑗(0)]}

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