Propuesta de
un índice de desarrollo económico local de la Región Centronorte
de México
Proposal for
a local economic development index for the North Central Region of Mexico
Roberto Yoan, Castillo Dieguez[1], Ma. Benilde, Rincón García[2]
El
presente trabajo persigue como objetivo general determinar un índice sintético
de desarrollo económico local que permita evaluar el desarrollo económico de
los estados de la Región Centronorte de México. Para
lo cual fue necesario el uso de técnicas de estadística multivariable para la
reducción de un conjunto de indicadores seleccionados a un índice único que
explique casi toda la información contenida en los indicadores originales. Además se compara los resultados del índice con la técnica
de clasificación conglomerados jerárquicos, análisis de escalamiento
multidimensional y luego se hace una evaluación aplicando técnicas de análisis
regional.
La
aplicación práctica de este trabajo se realizó teniendo en cuenta la
información de los estados de la Región Centronorte
de México en el periodo 2012-2017 lo cual demostró la factibilidad práctica de
este tipo de análisis. Como resultado del análisis se arribó a un conjunto de
conclusiones válidas para la utilización de este tipo de técnicas para la
evaluación en los estados.
Palabras clave: Índice
Sintético, análisis conglomerados jerárquicos, técnicas de análisis regional.
The
general objective of this work is to determine a synthetic index of local
economic development that allows the evaluation of the economic development of
the states of the North Central Region of Mexico. To this end, it was necessary
to use multivariate statistical techniques to reduce a set of selected
indicators to a single index that explains almost all the information contained
in the original indicators. In addition, the results of the index are compared
with the classification technique of hierarchical clusters, multidimensional
scaling analysis and then an evaluation is made applying regional analysis
techniques.
The
practical application of this work was carried out taking
into account the information from the states of the North Central Region
of Mexico in the period 2012-2017, which demonstrated the practical feasibility
of this type of analysis. As a result of the analysis, a set of valid
conclusions was reached for the use of this type of techniques for evaluation
in the states.
Key words: Synthetic Index, hierarchical
cluster analysis, regional analysis techniques.
Códigos JEL: C38, O10, O11, R58
Los retos actuales del cambio estructural,
en el contexto de la creciente globalización económica, son enormes y demandan
de los países latinoamericanos respuestas adecuadas, que requieren acompañar
los esfuerzos del ajuste macroeconómico con políticas específicas de desarrollo
productivo y empresarial de ámbito territorial. Por ello, las iniciativas de
desarrollo económico local constituyen, como han señalado algunos autores,
formas de ajuste flexible al cambio estructural, el cual no puede reducirse
únicamente al logro de los equilibrios macroeconómicos y la identificación de
algunos mercados, por muy importantes que sean.
En la actualidad el desarrollo económico local se
expresa no simplemente como un reflejo de un proceso nacional de desarrollo,
sino también como un progreso de una determinada localidad, caracterizado y
reforzado por el protagonismo de los actores locales en la formulación de
estrategias, toma de decisiones, implementación de nuevos proyectos e
iniciativas con el fin de lograr ajustes en las desigualdades entre los
diferentes territorios. Es por esto que teniendo en
cuenta lo anteriormente planteado, se considera como problema de esta
investigación la siguiente interrogante:
¿Cómo
evaluar de forma integral el desarrollo económico local de la Región Centronorte de México?
El objetivo de la presente investigación es la
creación de un índice sintético que permita medir globalmente los cambios del
conjunto de variables que definen la estructura y dinámica del desarrollo
económico local.
Como
principales resultados en esta investigación se logra la estructuración de los
pasos lógicos y la definición de las variables para la creación del índice
sintético. También se destaca la utilidad del índice propuesto para contribuir
a la evaluación del desarrollo económico local de la Región Centronorte
de México que permite observar el comportamiento de las variables que componen
el índice propuesto y los resultados obtenidos sirven para la definición de
estrategias de desarrollo económico local.
El desarrollo económico local (DEL) hoy día cobra un
papel importante a partir de las necesidades e inquietudes que presentan las
localidades, para lograr su desarrollo económico y social. Además, el proceso
de desarrollo económico local se caracteriza por lograr el protagonismo de
actores locales en la formulación de estrategias, así como un factor necesario
en la toma de decisiones de los gobiernos locales a la hora de implementar de
nuevos proyectos e iniciativas novedosas de desarrollo local.
Actualmente la definición de desarrollo económico
local se basa en dos criterios: Un primer criterio, el propio desarrollo
histórico de las teorías que le dieron origen, la primera categoría es la
denominada “Teoría de la Localización” (Location Theory) originada por Lösch
(1953) e Isard (1956). La segunda categoría es la
denominada “Teoría de Multiplicadores o Teoría de la Base Económica” formulada
por Goodwin (1949), Chipma.
(1950) y Metzler
(1950). El segundo criterio es en
función de la práctica y el conjunto de políticas implementadas por los
diversos estamentos del Estado de los países industrializados, en particular de
los Estados Unidos. A continuación se muestra el
concepto de desarrollo económico local dado por autores relevantes en el tema:
Según Malizis (1985) el
desarrollo económico local es: “…el crecimiento en producto, ingreso y empleo
generados localmente por el sector “exportador”.
Alburquerque (1996) define el desarrollo económico
local como el: “…proceso reactivador de la economía y dinamizador de la
sociedad local, que mediante el aprovechamiento eficiente de los recursos
endógenos (internos) existentes en una determinada zona, es capaz de estimular
su crecimiento económico, crear empleo y mejorar la calidad de vida de la
comunidad local”.
Para Vázquez Barquero (1999) el desarrollo económico
local se puede definir: “Como un proceso de crecimiento y cambio estructural
que, mediante la utilización del potencial de desarrollo existente en el
territorio, conduce a elevar el bienestar de la población de una localidad o
una región. Cuando la comunidad local es capaz de liderar el proceso de cambio
estructural, nos encontramos ante un proceso de desarrollo local endógeno.”
A partir de los conceptos anteriores se puede afirmar
que el desarrollo económico local es un proceso de desarrollo donde intervienen
cambios en la estructura económica, se trabaja en el progreso de la economía,
es importante el escenario financiero de la localidad y el empleo.
Varios estudios y aplicaciones se han realizado para
lograr un indicador único de desarrollo económico local entre ellos tenemos:
Los autores Rodríguez & Salinas (2006) del
Departamento de Economía Aplicada y Departamento de Economía Internacional de
la Universidad de Granada en España respectivamente crearon un modelo de índice
sintético de desarrollo económico y social regional para analizar la situación
de las regiones del sur de Europa para ver cuales se consideraban más
atrasadas. A continuación se presenta el modelo creado
para el caso de Europa del sur:
Fuente. Tomado de Rodríguez & Salinas (2006).
Factores determinantes del desarrollo económico y social regional: El caso de
los países del sur de Europa. XIII REUNION DE ECONOMIA MUNDIAL.
Figura 1.
Modelo de índice sintético utilizado para el caso de Europa del sur.
Otros de los modelos es el creado por Herrero,
Figueroa & Sanz de la Universidad de Valladolid y la Universidad Austral de
Chile desarrollaron un modelo de índice sintético para observar las diferencias
económicas sobre unidades territoriales menores en la comunidad de Castilla y
León:
Fuente. Tomado de Herrero, Figueroa & Sanz (2009).
"Disparidades económicas sobre unidades territoriales menores: análisis de
convergencia." Investigaciones regionales no.17: pp.93-122
Figura 2. Modelo de índice sintético utilizado para el caso de
la Comunidad Autónoma de Castilla y León.
En el caso de México se encuentra el modelo de Arroyo
& Bracamontes (2006) pertenecientes a la Universidad de Guadalajara y al
Centro de Investigación y Desarrollo de Hermosillo, aplicaron el modelo de
Análisis de Componentes Principales para obtener su índice sintético de
desarrollo socioeconómico en los municipios del Estado de Sonora para evaluar
la concentración económica y el desarrollo regional. El modelo resultante se
presenta a continuación:
Fuente.
Tomado de Arroyo & Bracamontes (2006). "El desarrollo regional en el
estado fronterizo de Sonora, México." Estudios Fronterizos vol. núm. 14:
55-80.
Figura
3. Modelo
de índice sintético utilizado para el caso del Estado de Sonora en México.
Al comparar los modelos dentro de las regularidades
encontradas podemos hallar que se define al valor agregado bruto territorial
como uno de los indicadores necesario en el proceso de evaluación del
desarrollo económico, en todo los casos consideran los métodos de agregación
como forma más factible y de más fácil de comprender los resultados, reconocen
la utilidad de los índices sintéticos ya que son generalizables a la mayor
parte de situaciones prácticas y resultan convenientes a la hora de resumir los
cambios de un conjunto de indicadores en una sola cifra.
En cuanto a la crítica de los modelos se debe señalar
que solo utilizan para la validación estadísticos generados por los propios
métodos para la confección del índice, o sea, no se aplican herramientas
complementarias con las que se pueda constatar los resultados, tampoco se
genera información de actividades están generando los resultados de cada
indicador.
Se define para el análisis la región Centronorte de México que comprende los estados de
Aguascalientes, Guanajuato, Querétaro, San Luis Potosí y Zacatecas por ser la
que más está creciendo económicamente en el país con 5.3 % según datos INEGI
(2018). Para la determinación del indicador sintético se definieron los
siguientes pasos:
1. Selección de los
indicadores
En este paso
se responde a la pregunta ¿Qué indicadores se deben definir para medir el
desarrollo económico local? Existen muchos indicadores posibles que se pueden
desarrollar, probablemente todos ellos interesantes para la administración
local. Es por este motivo que se proponen indicadores que cumplen con el
criterio SMART (PNUD, 2009):
(S) Específico: Sin ambigüedad, es fácil de entender y
elaborar.
(M) Medible: Es factible cuantificar.
(A) Asequibles: Mide el desempeño.
(R) Relevante: Es posible medirlo con los recursos
disponibles (económicos y técnicos).
(T) Oportuno: Plazo razonable de medición.
Acorde con la revisión bibliográfica y el estudio de
la información que ofrece la Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI), los indicadores seleccionados y que cumplen con los atributos SMART
para medir el desarrollo económico local son las siguientes:
·
Valor
Agregado Bruto (VAB)
·
Población
Económicamente Activa (PEA)
·
Recaudación
Fiscal Neta de Ingresos Federales (RFN)
·
Inversión
Pública Ejercida (INV)
·
Exportaciones
(E)
·
Ingresos
Netos (INT)
2. Aplicación de análisis
de componentes principales para la obtención del índice sintético de desarrollo
económico local.
Para el
desarrollo de esta técnica se utilizó el programa estadístico SPSS 23.0 del
cual se analizan los siguientes elementos:
2.1.
Análisis de la matriz de correlaciones entre las variables
La finalidad de analizar la matriz de las
correlaciones R= (rij), donde rij
es la correlación muestral observada entre las variables (Xi; Xj), es comprobar si sus características son las adecuadas
para realizar un Análisis de Componentes Principales. Los valores que puede
tomar rij se encuentran entre -1 y 1. Uno de los
requisitos que deben cumplirse es que las variables se encuentran altamente
correlacionadas. Otro elemento importante en el análisis de la matriz de
correlaciones es el determinante de la matriz el cual debe tener valores
cercanos a cero.
2.2.
Análisis de la matriz de correlación anti-imagen
La matriz de correlaciones anti-imagen
contiene los negativos de los coeficientes de correlación parcial y la matriz
de covarianza anti-imagen contiene los negativos de
las covarianzas parciales. En un buen modelo factorial la mayoría de los
elementos no diagonales deben ser pequeños. En la diagonal de la matriz de
correlaciones anti-imagen se muestra la medida de
adecuación muestral para cada variable.
2.3.
Análisis de validez del modelo a través de la Prueba de Kaiser Meyer Olkin y Test Esfericidad de Bartlett.
El test KMO (Kaiser, Meyer y Olkin)
relaciona los coeficientes de correlación, rjh,
observados entre las variables Xj y Xh, y ajh son los coeficientes de
correlación parcial entre las variables Xj y Xh. Cuanto más cerca de 1 tenga el valor obtenido del test KMO, implica que la relación entre las variables es
alta. Si KMO ≥ 0.9, el test es muy bueno; notable para
KMO ≥ 0.8; mediano para KMO ≥ 0.7; bajo para KMO ≥ 0.6; y muy bajo para KMO
< 0.5.
La prueba de esfericidad de Bartlett evalúa la
aplicabilidad del Análisis de Componentes Principales de las variables
estudiadas. El modelo es significativo (aceptamos la hipótesis nula, H0) cuando
se puede aplicar el Análisis de Componentes Principales
2.4.
Análisis de la tabla de comunalidades
Previo al análisis de las estimaciones de las
comunalidades, primero es importante entender que la comunalidad es la
proporción de la varianza explicada por los factores comunes. Las comunalidades inicial es dentro del análisis de componentes
principales son siempre iguales a uno, por lo que este dato no representa
información importante.
La comunalidad puede oscilar entre cero y uno. Cuando
se obtiene una comunalidad de cero quiere decir que los factores comunes no
tienen ningún poder explicativo de la variabilidad de una variable, si la
comunalidad es uno, entonces la variable está totalmente explicada por los
factores comunes que aparecen en la matriz factorial.
2.5.
Análisis de la varianza total explicada
La tabla de la varianza total explicada la podemos
dividir para su análisis básicamente en dos partes. En la primera de ellas se
encuentran los estadísticos iniciales de los factores seleccionados, en donde
primero encontramos la lista de factores o componentes. Enseguida se presentan los
valores propios (“initial eigenvalues”)
en valores absolutos (“total”) y valores relativos con sus respectiva
acumulaciones (“% of variance”
and “cumulative %”). Posteriormente, y para completar
la primera parte de la tabla, se presenta la varianza explicada de todos los
factores seleccionados en el análisis confirmatorio o en el análisis
exploratorio.
La segunda parte de la tabla sobre la varianza total
explicada incluye la suma de cuadrados de los pesos rotados (“rotation sums of
squared loandings”). En
esta parte de la tabla se obtienen diferentes resultados dependiendo del número
de factores seleccionados.
2.6.
Análisis de la matriz de componentes rotados
La matriz de cargas factoriales tiene un papel
importante para interpretar el significado de los factores. Cuando los factores
son ortogonales que cuantifican el grado y tipo de la relación entre éstos y
las variables originales. Para acometer este problema están los procedimientos
de Rotación de Factores que, a partir de la solución inicial, buscan factores
cuya matriz de cargas factoriales los hagan más fácilmente interpretables.
Estos métodos intentan aproximar la solución obtenida
al principio de estructura. Al examinar las características de las variables de
un grupo asociado a un determinado factor se pueden encontrar rasgos comunes
que permitan identificar el factor y darle una denominación que responda a esos
rasgos comunes.
Si se consigue identificar claramente estos rasgos,
además de reducir la dimensión del problema, también se desvela la naturaleza
de las interrelaciones existentes entre las variables originales.
3. Análisis y validación de los resultados.
3.1.
Validación de los resultados a través del análisis de conglomerados jerárquicos
Este paso tiene como objetivo fundamental validar los
resultados obtenidos por el índice sintético, para ello se utiliza una técnica
de clasificación, en este caso, el análisis de conglomerados jerárquicos. El
análisis de conglomerados jerárquicos (en inglés clúster) es una técnica
multivariante que permite agrupar los casos o las variables en función del
parecido o la similaridad entre ellos. Es un análisis
por tanto que partiendo de los elementos individualmente va creando grupos
hasta llegar a la formación de un único grupo o conglomerado constituido por
todos los elementos de la muestra.
El dendrograma no es más que
un gráfico que combina la información del diagrama de témpanos y el historial
de conglomeración. En él, los conglomerados están representados mediante trazos
horizontales y las etapas de fusión mediante trazos verticales. Este gráfico es
de gran utilidad para evaluar la homogeneidad de los conglomerados. El dendrograma además es una valiosa herramienta visual que
puede ayudar a decidir el número de grupos que podrían representar mejor la
estructura de los datos teniendo en cuenta la forma en que se van anidando los clúster y la medida de similitud Subsección
3.2.
Constatación de los resultados mediante un análisis de escala multidimensional
El Escalamiento Multidimensional es una técnica de
análisis multivariante que, partiendo de una matriz de distancias (o bien de
similitudes) entre individuos, produce una representación de los individuos en
una escala euclidea ordinaria de modo que las distancias
en dicha escala se aproximen lo mejor posible a las distancias de partida.
Se trata, pues, de construir unas pocas variables, y
otorgar puntuaciones a los individuos de manera que las distancias entre
puntuaciones representen las distancias dadas en el enunciado del problema. En
la literatura es frecuente denominar a estas puntuaciones, coordenadas
principales, y por este motivo, también se conoce al escalamiento
multidimensional como análisis de coordenadas principales.
En ocasiones la información disponible es una medida
de distancia o de discrepancia o diferencia entre individuos, mientras que en
otras se dispone de una medida de similitud entre individuos. Se va a
proporcionar una solución común tanto si los datos de partida son distancias
como si son similitudes, pues de hecho será posible transformar una medida de
similitud en una medida de distancia.
4. Comparación de los resultados con Técnicas de Análisis Regional (TAR)
Para la comparar los resultados obtenidos del índice
sintético y las técnicas anteriores, se utilizan las Técnicas de Análisis
Regional, se utilizará el coeficiente de especialización interna y el cociente
de especialización. Para iniciar la aplicación de tales coeficientes los datos
se agrupan en una tabla de doble entrada donde las filas representan los
sectores y las columnas las regiones o unidades espaciales que se analizarán.
(Matriz SECRE).
Tabla 1
Estructura
Matriz SECRE
|
Rj
Si |
R1 |
R2 |
… |
Rm |
|
|
S1 |
V11 |
V12 |
… |
V1m |
V1j |
|
S2 |
V21 |
V22 |
… |
V2m |
V2j |
|
S3 |
V31 |
V32 |
… |
V3m |
V3j |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
Sn |
Sn1 |
Vn2 |
… |
Vnm |
Vnj |
|
|
S1n |
S2n |
… |
Vim |
|
Fuente. Elaboración
de Hernández & Pérez (2013) a partir de Boisier
(1980)
Donde:
La especialización interna está dada por el peso que
tiene una actividad, rama o sector en el peso total de la región. Cuya fórmula
se define por:
Toma valores entre 0 y 1. Mientras más se aproxime a 1
mayor importancia relativa posee la actividad en cuestión.
Otra técnica que se utiliza en este trabajo es la
especialización externa o cociente de localización. Está dada por la
comparación entre el peso relativo que posee una actividad en el territorio con
el que posee dicha actividad a escala nacional. Su fórmula esta defina de la
siguiente forma:
Puede tomar valores mayores, menores o iguales a 1.
A partir de este análisis se define cual es la
actividad económica que reporta mayor relevancia para cada estado y en cual
lugar se ubica cada una de las actividades económicas de los estados a nivel de
territorio.
Para obtener el índice sintético de desarrollo
económico local se utilizaron los datos de los indicadores seleccionados del
año 2012 hasta el 2017 para los estados de la Región Centronorte
de México, se construyó una base de dato en el SPSS 23.0 para realizar los
cálculos referidos en la metodología.
Aplicación de análisis de componentes principales para la obtención del índice sintético de desarrollo económico local.
Análisis de la matriz de correlaciones
El primer análisis corresponde a la matriz de
correlaciones, dicha matriz tiene que cumplir 2 requisitos muy importantes. El
primer requisito es que las variables o indicadores independientes deben tener
un alto grado de correlación entre ellas, se puede observar que prácticamente
todos los indicadores presentan coeficientes superiores a 0.50 y el grado de
significación debe ser menor que 0,05, lo cual también se puede observar en la
tabla 2. El segundo requisito es el determinante de la matriz tiene que tener un valor bien cercano a cero. Se puede
observar que el determinante de la matriz tiene un valor 9.027E-5 lo que indica
que es bien cercano a cero. (Ver Tabla 2)
Tabla
2
|
|
VAB |
PEA |
Inversión Pública Ejercida |
Exporta-ciones |
Ingre-sos
Netos |
Recaudación Fiscal Neta de
Ingresos Federales |
|
|
Correla-ción |
VAB |
1.000 |
.936 |
.722 |
.917 |
.825 |
.788 |
|
PEA |
.936 |
1.000 |
.826 |
.828 |
.857 |
.562 |
|
|
Inversión Pública Ejercida |
.722 |
.826 |
1.000 |
.553 |
.687 |
.401 |
|
|
Exportaciones |
.917 |
.828 |
.553 |
1.000 |
.833 |
.817 |
|
|
Ingresos Netos |
.825 |
.857 |
.687 |
.833 |
1.000 |
.576 |
|
|
Recaudación Fiscal Neta de Ingresos Federales |
.788 |
.562 |
.401 |
.817 |
.576 |
1.000 |
|
|
a. Determinante = 9.027E-5 |
|||||||
Matriz de Correlaciones
Fuente. Elaboración Propia con datos del
INEGI del 2012 al 2017.
Análisis de la Matriz anti-imagen
Otro análisis importante es la diagonal principal de
la matriz de correlación anti-imagen la cual permite
observar las medidas de adecuación que presenta cada variable. Aquí se toma
como valores mínimos y máximos respectivamente el cero y el uno, siendo mejor
cuanto mayor sea el valor. Los resultados de este análisis muestran que todos
los valores son significativamente altos superiores a 0.60. (Ver Anexo.1)
Análisis de validez del modelo a través
de la Prueba de Kaiser Meyer Olkin y Test Esfericidad
de Bartlett
Para validar la fiabilidad de aplicar está técnica es
aplicando el test de Esfericidad de Bartlett y el
índice de Kaiser Meyer Olkin. En este análisis se
observa que el nivel de significación del test de
Bartlett es menor que 0,05 y el valor de la Prueba de KMO cuenta con un valor
significativo es superior a 0,70.
Tabla
3
Prueba
de KMO y Bartlett
|
Medida Kaiser-Meyer-Olkin de
adecuación de muestreo |
.718 |
|
|
Prueba de esfericidad de Bartlett |
Aprox. Chi-cuadrado |
197.120 |
|
Gl |
15 |
|
|
Sig. |
.000 |
|
Fuente. Elaboración Propia con datos del
INEGI del 2012 al 2017.
Análisis de la tabla de comunalidades
En esta tabla 4 se obtiene el valor de las
comunalidades para cada una de las variables, una vez realizada la extracción.
Así, se puede comprobar que variables explican en mayor proporción la varianza
según su participación en los factores o componentes resultantes en el análisis.
En este estudio se puede observar que los indicadores originales se explican
bien en el índice resultante luego de la extracción los valores son superiores
a 0.55.
Tabla 4
Comunalidades
|
|
Inicial |
Extracción |
|
VAB |
1.000 |
.955 |
|
PEA |
1.000 |
.895 |
|
Inversión Pública Ejercida |
1.000 |
.613 |
|
Exportaciones |
1.000 |
.871 |
|
Ingresos Netos |
1.000 |
.813 |
|
Recaudación Fiscal Neta de Ingresos Federales |
1.000 |
.599 |
Fuente. Elaboración Propia con datos del
INEGI del 2012 al 2017.
Análisis de la varianza total explicada
La tabla 5 de la varianza total se puede observar que
con la extracción de un componente se explica la mayoría de la información de
la matriz de datos al explicar aproximadamente el 79.10 % de la información
total. En otras palabras el indicador resultante
explica el 79 % de la información.
Tabla 5
|
Componente |
Autovalores iniciales |
Sumas de extracción de cargas al
cuadrado |
||||
|
Total |
% de varianza |
% acumulado |
Total |
% de varianza |
% acumulado |
|
|
1 |
4.746 |
79.095 |
79.095 |
4.746 |
79.095 |
79.095 |
|
2 |
.738 |
12.307 |
91.402 |
|
|
|
|
3 |
.301 |
5.017 |
96.419 |
|
|
|
|
4 |
.150 |
2.493 |
98.912 |
|
|
|
|
5 |
.055 |
.914 |
99.826 |
|
|
|
|
6 |
.010 |
.174 |
100.000 |
|
|
|
|
Fuente.
Elaboración Propia con datos del INEGI del 2012 al 2017. |
||||||
Varianza total
explicada
Análisis de la matriz de componentes
La matriz de componentes relaciona a las variables
iniciales con el componente resultante. En el caso que se estudia se puede
apreciar que existe una clara interpretación en cuanto a la definición de cada
componente.
Tabla 6
Matriz de componente
|
|
Componente |
|
1 |
|
|
Valor Agregado Bruto |
.977 |
|
Población Económicamente Activa |
.946 |
|
Inversión Pública Ejercida |
.783 |
|
Exportaciones |
.933 |
|
Ingresos Netos |
.902 |
|
Recaudación Fiscal Neta de Ingresos Federales |
.774 |
Fuente. Elaboración Propia con datos del
INEGI del 2012 al 2017.
En
la tabla 6 se observa como los valores son superiores a 77 % en este caso la
variable valor agregado bruto queda es la más representativa pues en el
indicador resultante que representada en un 97.7 %.
Matriz de coeficientes para el cálculo de las puntuaciones
en las componentes
La tabla 7 contiene los coeficientes que nos permiten
expresar los valores de cada componente principal en función de las variables
originales. Estos coeficientes son los que permiten expresar cada factor como
combinación lineal de todas las variables.
Tabla
7
Matriz de coeficiente de puntuación de componente
|
|
Componente |
|
1 |
|
|
Valor Agregado Bruto |
.206 |
|
Población Económicamente
Activa |
.199 |
|
Inversión Pública Ejercida |
.165 |
|
Exportaciones |
.197 |
|
Ingresos Netos |
.190 |
|
Recaudación Fiscal Neta de
Ingresos Federales |
.163 |
Fuente. Elaboración Propia con datos del
INEGI del 2012 al 2017.
A
continuación se muestra como
queda conformado el índice sintético de desarrollo económico local.
Donde:
Análisis y validación de los resultados.
Primeramente se obtienen los resultados del índice sintético
fueron calculados para el año 2017, y se obtiene a partir de sustituir cada uno
de los valores de las variables estandarizadas para ese año en la fórmula del
análisis de componentes principales. Para que cada valor de los indicadores
quede estandarizado se utiliza la fórmula siguiente:
Luego de esto se pueden realizar los cálculos del
índice sintético. Primeramente, decir que el índice sintético puede tomar
valores entre cero y uno, cuanto mayor sea el valor del índice, más
significativo será el estado en cuanto a desarrollo económico, en la tabla 8 se
muestran los resultados en el año 2017, en el que Guanajuato es el estado más
representativo, luego en menor medida San Luis Potosí y el resto presentan de
los estados mantienen un nivel casi similar de desarrollo económico.
Tabla
8
Resultados del índice Sintético de Desarrollo Económico
Local para el año 2017
|
Estados |
IDEL |
|
Aguascalientes |
0.07 |
|
Guanajuato |
0.24 |
|
Querétaro |
0.10 |
|
San Luis Potosí |
0.20 |
|
Zacatecas |
0.07 |
Fuente.
Elaboración Propia con datos del INEGI del 2017.
Validación de los resultados a través del análisis de conglomerados jerárquicos
Para contrastar los datos se utilizó el dendrograma del análisis de Conglomerados jerárquicos (ver
gráfico.1) en el cual se puede ver lo obtenido por el índice donde el estado de
Guanajuato se encuentra en un primer grupo, luego esta San Luis potosí que se
encuentra en grupo separado, y luego se ubican los demás estados pues se
encuentran en un nivel similar en el último grupo.
Fuente.
Elaboración Propia con datos del INEGI del 2017.
Figura 4. Dendrograma del análisis de conglomerados jerárquicos
Constatación de los resultados mediante un análisis de escala multidimensional.
Para constatar los resultados del índice sintético se
aplicó la técnica de estadística multivariada escalamiento multidimensional que
es utilizada encontrar la estructura existente en un conjunto de medidas de
proximidades entre objetos. En la Tabla. 9 se pueden observar las medidas de
estrés y de ajuste, en este caso los coeficientes a analizar son el estrés
bruto normalizado y el coeficiente de congruencia de Tucker. En el primero de
los casos el valor que toma es de 0 a 1 mientras más se acerque a cero mejor
será la definición del modelo, como se puede observar el valor obtenido es
0,00007 lo que nos indica que el modelo es válido. En el segundo coeficiente
también puede tomar valores entre 0 y 1 mientras más cercano a uno se encuentre
el modelo es bueno, para este caso se obtuvo un coeficiente de 0.99996 lo que
indica que los resultados del modelo son buenos y los datos de cada variable
quedan expresados de manera óptima. (Ver Tabla 9)
Tabla
9
Medidas de estrés y de ajuste
|
Estrés bruto normalizado |
.00007 |
|
Estrés-I |
.00856a |
|
Estrés-II |
.02135a |
|
S-Estrés |
.00019b |
|
Dispersión contada para (D.A.F.) |
.99993 |
|
Coeficiente de congruencia de Tucker |
.99996 |
Fuente.
Elaboración Propia con datos del INEGI del 2012 al 2017.
Luego de comprobar la validez del modelo se realiza el
análisis del gráfico de espacio común que nos muestra la ubicación en la que se
encuentra cada estado, a partir de la configuración del gráfico se puede
deducir que existen 4 agrupamientos en las ciudades, por un lado Guanajuato,
por otro se encuentra San Luis Potosí, luego se encuentra Querétaro,
Aguascalientes y por último Zacatecas, todo esto corrobora los resultados
obtenidos por el índice sintético de desarrollo económico local y análisis de
conglomerados jerárquicos, validando así los resultados antes expuestos.
Fuente.
Elaboración Propia con datos del INEGI del 2012 al 2017.
Figura 5. Gráfico
de Espacio Común
Comparación de los resultados con Técnicas de Análisis Regional (TAR).
Este acápite tiene como objetivo profundizar en el
análisis de los resultados arrojados por el índice sintético mediante la
aplicación de técnicas de análisis regional. Para ello, se calculan un conjunto
de coeficientes con el fin de analizar la estructura de los estados de la
Región Centronorte de México el Valor agregado Bruto
para el año 2017., fue necesario construir la matriz SECRE considerando la
agrupación de las actividades según el INEGI. (Ver Anexo.2)
Análisis de la especialización interna
En el análisis de este indicador se observa en la
Tabla.10 como en el estado de Aguascalientes, las actividades económicas de
mayor peso son la industria manufacturera (28%), comercio (22%) y la
construcción (12%), las dos primera de ellas se
destaca por representar la mitad de la valor agregado bruto del estado, lo cual
significa que este municipio está especializado fundamentalmente en dichas
actividades. En el caso de Guanajuato también es la industria manufacturera
(27%), la actividad económica que más resalta y luego le sigue comercio (20%),
para el caso Querétaro industria manufacturera (28%), comercio (19%), y la
construcción (10%), para el estado de
San Luis Potosí son la industria manufacturera (27%) y Comercio (17%) y
Servicios inmobiliarios y de alquiler de bienes muebles e intangibles (12%),
para concluir el estado de Zacatecas presenta las mayores ponderaciones en las
actividades económicas de comercio (17%) y la minería (15%).
Tabla 10
Especialización Interna de los Estados de la Región Centronorte de México
|
Actividades
Económicas |
Aguasca-lientes |
Guana-juato |
Que-rétaro |
San Luis
Potosí |
Zaca-tecas |
México |
|
2017 |
2017 |
2017 |
2017 |
2017 |
2017 |
|
|
Agricultura, cría y explotación de animales, aprovechamiento forestal,
pesca y caza |
0.04 |
0.03 |
0.02 |
0.04 |
0.09 |
0.03 |
|
Minería |
0.00 |
0.00 |
0.01 |
0.02 |
0.15 |
0.05 |
|
Generación, transmisión y distribución de energía eléctrica,
suministro de agua y de gas |
0.01 |
0.02 |
0.02 |
0.02 |
0.01 |
0.02 |
|
Construcción |
0.12 |
0.08 |
0.10 |
0.08 |
0.08 |
0.07 |
|
Industrias manufactureras |
0.28 |
0.27 |
0.28 |
0.27 |
0.10 |
0.17 |
|
Comercio |
0.22 |
0.20 |
0.19 |
0.17 |
0.17 |
0.18 |
|
Transportes, correos y almacenamiento |
0.05 |
0.07 |
0.07 |
0.05 |
0.03 |
0.07 |
|
Información en medios masivos |
0.01 |
0.01 |
0.03 |
0.01 |
0.01 |
0.03 |
|
Servicios financieros y de seguros |
0.03 |
0.03 |
0.03 |
0.03 |
0.03 |
0.05 |
|
Servicios inmobiliarios y de alquiler de bienes muebles e intangibles |
0.09 |
0.10 |
0.08 |
0.12 |
0.13 |
0.12 |
|
Servicios profesionales, científicos y técnicos |
0.01 |
0.01 |
0.03 |
0.01 |
0.01 |
0.02 |
|
Corporativos |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
0.01 |
|
Servicios de apoyo a los negocios y manejo de residuos y desechos. |
0.02 |
0.03 |
0.02 |
0.02 |
0.01 |
0.04 |
|
Servicios educativos |
0.04 |
0.03 |
0.03 |
0.04 |
0.06 |
0.04 |
|
Servicios de salud y de asistencia social |
0.02 |
0.02 |
0.01 |
0.02 |
0.03 |
0.02 |
|
Servicios de esparcimiento culturales |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
|
Servicios de alojamiento temporal y de preparación de alimentos y
bebidas |
0.02 |
0.02 |
0.02 |
0.02 |
0.02 |
0.02 |
|
Otros servicios excepto actividades gubernamentales |
0.01 |
0.02 |
0.02 |
0.04 |
0.02 |
0.02 |
|
Actividades legislativas, gubernamentales, de impartición de justicia
y de organismos internacionales y extraterritoriales |
0.04 |
0.03 |
0.03 |
0.04 |
0.06 |
0.04 |
Fuente. Elaboración Propia con datos del
INEGI del 2012 al 2017.
Análisis de la especialización interna
En este análisis, se observa en la Tabla.11 como las
actividades que en el estado de Aguascalientes son representativas la
agricultura, cría y explotación de animales, aprovechamiento forestal, pesca y
caza, construcción, industrias manufactureras, comercio, servicios de salud y
de asistencia social y actividades legislativas, gubernamentales, de
impartición de justicia y de organismos internacionales y extraterritoriales lo
que indica que las actividades donde está especializado internamente el estado
son también representativas a nivel nacional . En el caso de Guanajuato
coinciden las actividades económicas más representativas que fueron industria
manufacturera, comercio y construcción, también son importantes a nivel
nacional las actividades agricultura, cría y explotación de animales,
aprovechamiento forestal, pesca y caza, generación, transportes, correos y
almacenamiento para Querétaro hubo un cambio a nivel de provincia las
actividades que más representatividad tuvieron generación, transmisión y
distribución de energía eléctrica, suministro de agua y de gas por ductos al
consumidor final, construcción, industrias manufactureras, comercio,
transportes, correos y almacenamiento, información en medios masivos, servicios
profesionales, científicos y técnicos, está última es la segunda de mayor peso
a nivel de país, para el caso de San Luís Potosí la principal actividad
económica fue agricultura, cría y explotación de animales, aprovechamiento
forestal, pesca y caza, generación, transmisión y distribución de energía
eléctrica, suministro de agua y de gas por ductos al consumidor final,
construcción, industrias manufactureras, servicios inmobiliarios y de alquiler
de bienes muebles e intangibles, otros servicios excepto actividades gubernamentales,
a nivel nacional la más representativa es otros servicios excepto actividades
gubernamentales y luego le sigue la industrias manufactureras que se encuentra
dentro de las actividades económicas donde el estado está especializado
internamente, para Zacatecas fueron agricultura, cría y explotación de
animales, aprovechamiento forestal, pesca y caza, construcción, minería, servicios inmobiliarios y de alquiler de
bienes muebles e intangibles, servicios educativos, servicios de salud y de
asistencia social, en este caso las actividades en que se encuentra
especializado internamente el estado no
son representativas a nivel nacional, siendo la minería el de mayor
relevancia.
|
Actividades Económicas |
Aguasca-lientes |
Guana-juato |
Queré-taro |
San Luis Potosí |
Zacatecas |
|
2017 |
2017 |
2017 |
2017 |
2017 |
|
|
Agricultura, cría y explotación de
animales, aprovechamiento forestal, pesca y caza |
1.16 |
1.04 |
0.74 |
1.18 |
2.63 |
|
Minería |
0.06 |
0.08 |
0.10 |
0.35 |
2.72 |
|
Generación, transmisión y
distribución de energía eléctrica, suministro de agua y de gas. |
0.46 |
1.05 |
1.03 |
1.31 |
0.52 |
|
Construcción |
1.59 |
1.13 |
1.37 |
1.06 |
1.13 |
|
Industrias manufactureras |
1.67 |
1.60 |
1.70 |
1.62 |
0.62 |
|
Comercio |
1.21 |
1.12 |
1.07 |
0.92 |
0.95 |
|
Transportes, correos y almacenamiento |
0.67 |
1.06 |
1.05 |
0.81 |
0.42 |
|
Información en medios masivos |
0.40 |
0.47 |
1.01 |
0.37 |
0.38 |
|
Servicios financieros y de seguros |
0.57 |
0.72 |
0.64 |
0.55 |
0.60 |
|
Servicios inmobiliarios y de alquiler
de bienes muebles e intangibles |
0.75 |
0.90 |
0.73 |
1.07 |
1.11 |
|
Servicios profesionales, científicos
y técnicos |
0.60 |
0.50 |
1.52 |
0.42 |
0.38 |
|
Corporativos |
0.00 |
0.11 |
0.09 |
0.02 |
0.00 |
|
Servicios de apoyo a los negocios y
manejo de residuos y desechos. |
0.52 |
0.75 |
0.57 |
0.61 |
0.29 |
|
Servicios educativos |
0.92 |
0.87 |
0.78 |
1.11 |
1.55 |
|
Servicios de salud y de asistencia
social |
1.03 |
0.97 |
0.59 |
0.86 |
1.18 |
|
Servicios de esparcimiento culturales
y deportivos, y otros servicios recreativos |
0.45 |
0.82 |
0.34 |
0.40 |
0.38 |
|
Servicios de alojamiento temporal y
de preparación de alimentos y bebidas |
0.77 |
0.80 |
0.86 |
0.74 |
0.75 |
|
Otros servicios excepto actividades |
0.63 |
0.95 |
0.77 |
1.75 |
0.82 |
|
Actividades legislativas,
gubernamentales, de impartición de justicia y de organismos internacionales y
extraterritoriales |
1.04 |
0.74 |
0.65 |
1.04 |
1.45 |
Tabla 11
Especialización Externa de los Estados de la Región Centronorte de México
Fuente. Elaboración Propia con datos del
INEGI del 2012 al 2017.
Una de las aplicaciones principales del análisis de
Componentes Principales dentro del campo de las ciencias sociales y económicas,
consiste en resumir y sintetizar grandes conjuntos de datos y variables en
función de ciertos objetivos para obtener información
válida que logre
una mejor comprensión del
fenómeno objeto de estudio, de ahí su importancia en la determinación de un
indicador que englobe de la manera más conveniente y acertada desde el punto de
vista estadístico varios indicadores.
En esta investigación se realiza una aplicación
específica de esta propuesta de índice sintético de desarrollo económico local
para la región Centronorte de México. En una primera
parte, se ha conseguido obtener el índice sintético de desarrollo económico
local mediante la técnica multivariante análisis de componentes principales, a
partir de los principales indicadores que explican la situación del nivel de
desarrollo económico de los estados que comprenden la región, y que se
conforman en base a seis indicadores: valor agregado bruto, población
económicamente activa, recaudación fiscal neta de ingresos federales, inversión
pública ejercida, exportaciones, ingresos netos. El indicador sintético
resultante sirve de herramienta para el análisis de las disparidades económicas
y su evolución en el tiempo. En la segunda parte se validan los resultados
obtenidos a través de las técnicas de estadística multivariada análisis de
conglomerado clúster y el análisis de escalamiento multidimensional y luego se
aplican técnicas de análisis regional lo que permite demostrar la validez de
los resultados.
Se obtiene como indicador único el siguiente:
IDEL=0.206 X1+0.199X2+0.165X3+0.197X4+0.190X5+0.163X6
El cálculo del indicador sintético permite conocer los
resultados integrales del desarrollo económico local de cada uno de los estados
de la Región Centronorte de México, los resultados
mostraron que los estados de avanzada en la región son Guanajuato y San Luis
Potosí que poseen mayor valor del indicador con 0,24 y 020 respectivamente,
luego más rezagado se encuentra el estado de Querétaro y por último los estados
de Aguascalientes y Zacatecas con un valor de 0,07.
La utilización del índice sintético permitió conocer
los resultados integrales del desarrollo económico local en los estados de la
región Centronorte de México, los resultados pueden
contribuir al análisis de prioridades en los territorios seleccionados
posibilitando el análisis de los factores causales y suscitando a la
integración de todos los actores locales implicados en el desarrollo económico;
aspectos que van dirigidos a una gestión para resultados de desarrollo.
Asimismo, la evaluación del desarrollo económico local a través de técnicas de
análisis regional y análisis multivariado contribuye a destacar las áreas
claves en la economía para una certera toma de decisiones y la redición de
cuentas en los territorios, así como la formulación de estrategias futuras en
las actividades de mayor especialización y atender las actividades y estados
más rezagados.
Para fortalecer los resultados de este trabajo nos
parece prioridad ampliar el análisis al conjunto de estados de México, con los
indicadores seleccionados. El objetivo sería constatar los resultados e
identificar homogeneidades en los estados mexicanos que permita la
incorporación de nuevos indicadores para la evaluación del desarrollo económico
local y pueda ser creada una base de datos que sirva de información para los
gobiernos locales.
Alburquerque, F. (1996). Desarrollo
económico local y distribución del progreso técnico Instituto Latinoamericano y
del Caribe de Planificación Económica y Social.
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Geografía (México). (2018). Anuario estadístico y geográfico de México 2018.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
Instituto Nacional de Estadística y
Geografía (México). (2018). Anuario estadístico y geográfico de Aguascalientes
(2012-2017). Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
Instituto Nacional de Estadística y
Geografía (México). (2018). Anuario estadístico y geográfico de Guanajuato
(2012-2017). Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
Instituto Nacional de Estadística y
Geografía (México). (2018). Anuario estadístico y geográfico de Querétaro
(2012-2017). Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
Instituto Nacional de Estadística y
Geografía (México). (2018). Anuario estadístico y geográfico de San Luis Potosí
(2012-2017). Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
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Geografía (México). (2018). Anuario estadístico y geográfico de Zacatecas
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Rodríguez Martín, D. J. A. and D. J. A. Salinas
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regional: El caso de los países del sur de Europa.
|
Anexo.1 Matrices anti-imagen |
|||||||
|
|
VAB |
PEA |
Inversión Pública Ejercida |
Exporta-ciones |
Ingresos Netos |
Recaudación Fiscal Neta de Ingresos Federales |
|
|
Covarianza anti-imagen |
VAB |
.020 |
-.019 |
.017 |
-.003 |
.013 |
-.035 |
|
PEA |
-.019 |
.023 |
-.041 |
-.010 |
-.017 |
.037 |
|
|
Inversión Pública Ejercida |
.017 |
-.041 |
.215 |
.062 |
-.026 |
-.057 |
|
|
Exportaciones |
-.003 |
-.010 |
.062 |
.082 |
-.057 |
-.037 |
|
|
Ingresos Netos |
.013 |
-.017 |
-.026 |
-.057 |
.194 |
-.004 |
|
|
Recaudación Fiscal Neta de Ingresos Federales |
-.035 |
.037 |
-.057 |
-.037 |
-.004 |
.095 |
|
|
Correlación anti-imagen |
Valor Agregado Bruto |
.703a |
-.870 |
.260 |
-.078 |
.206 |
-.788 |
|
Población Económicamente Activa |
-.870 |
.639a |
-.583 |
-.238 |
-.262 |
.802 |
|
|
Inversión Pública Ejercida |
.260 |
-.583 |
.727a |
.469 |
-.125 |
-.401 |
|
|
Exportaciones |
-.078 |
-.238 |
.469 |
.829a |
-.447 |
-.417 |
|
|
Ingresos Netos |
.206 |
-.262 |
-.125 |
-.447 |
.899a |
-.027 |
|
|
Recaudación Fiscal Neta de Ingresos Federales |
-.788 |
.802 |
-.401 |
-.417 |
-.027 |
.567a |
|
|
a. Medidas de adecuación de muestreo (MSA) |
|||||||
Anexo.2 Matriz SECRE
|
Actividades Económicas |
Aguascalientes |
Guanajuato |
Querétaro |
San Luis Potosí |
Zacatecas |
México |
|
2017 |
2017 |
2017 |
2017 |
2017 |
2017 |
|
|
Agricultura, cría y explotación de animales, aprovechamiento forestal,
pesca y caza |
8,671.58 |
25,042.26 |
9,899.82 |
14,070.04 |
13,716.70 |
579,155.88 |
|
Minería |
793.51 |
3,044.55 |
2,101.81 |
6,888.44 |
23,221.27 |
949,009.30 |
|
Generación, transmisión y distribución de energía eléctrica,
suministro de agua y de gas. |
1,596.38 |
11,722.46 |
6,355.28 |
7,223.52 |
1,256.44 |
267,554.18 |
|
Construcción |
26,425.28 |
60,512.99 |
40,755.43 |
28,206.92 |
13,027.79 |
1,286,426.58 |
|
Industrias manufactureras |
62,383.75 |
192,604.20 |
113,195.07 |
96,243.98 |
15,978.73 |
2,888,464.32 |
|
Comercio |
49,264.66 |
147,269.61 |
77,980.06 |
59,871.68 |
26,999.32 |
3,156,582.55 |
|
Transportes, correos y almacenamiento |
10,143.19 |
51,427.41 |
28,272.31 |
19,406.73 |
4,428.02 |
1,167,610.56 |
|
Información en medios masivos |
2,669.25 |
10,103.62 |
12,049.80 |
3,969.38 |
1,753.53 |
513,798.84 |
|
Servicios financieros y de seguros |
6,172.66 |
25,090.96 |
12,462.90 |
9,508.22 |
4,566.04 |
839,952.62 |
|
Servicios inmobiliarios y de alquiler de bienes muebles e intangibles |
19,413.72 |
74,942.06 |
33,815.73 |
44,271.34 |
19,908.00 |
2,003,323.43 |
|
Servicios profesionales, científicos y técnicos |
2,754.88 |
7,435.09 |
12,552.96 |
3,055.41 |
1,223.54 |
356,462.09 |
|
Corporativos |
0.00 |
453.29 |
223.53 |
46.39 |
2.47 |
102,391.86 |
|
Servicios de apoyo a los negocios y manejo de residuos y desechos. |
4,331.27 |
20,070.73 |
8,541.06 |
8,070.75 |
1,703.70 |
643,949.33 |
|
Servicios educativos |
8,152.25 |
24,622.92 |
12,271.53 |
15,542.83 |
9,500.97 |
681,620.52 |
|
Servicios de salud y de asistencia social |
5,076.41 |
15,363.56 |
5,186.06 |
6,770.68 |
4,033.60 |
381,742.77 |
|
Servicios de esparcimiento culturales y deportivos, y otros servicios recreativos |
454.22 |
2,641.45 |
611.12 |
636.40 |
264.95 |
77,551.11 |
|
Servicios de alojamiento temporal y de preparación de alimentos y
bebidas |
4,112.33 |
13,649.12 |
8,211.54 |
6,317.94 |
2,763.90 |
411,173.56 |
|
Otros servicios excepto actividades |
2,942.64 |
14,259.44 |
6,409.55 |
13,051.39 |
2,652.34 |
361,132.24 |
|
Actividades legislativas, gubernamentales, de impartición de justicia
y de organismos internacionales y extraterritoriales |
9,501.31 |
21,536.87 |
10,559.99 |
15,134.85 |
9,159.36 |
702,449.48 |
|
Total |
224,859.27 |
721,792.55 |
401,455.55 |
358,286.90 |
156,160.65 |
17,370,351.21 |
[1] Master en Desarrollo Socio Económico Local. Profesor
investigador y colaborador de la Facultad de Contaduría y Administración de la
Universidad Autónoma de Querétaro, Campus Cerro de las Campanas, Centro de
estudios de Dirección y Desarrollo Local de la Universidad de Granma, Cuba y
Profesor virtual del Instituto C.A.C.A.O, Venezuela. Áreas de investigación:
Desarrollo Territorial, Desarrollo Local, Análisis y evaluación territorial.
E-mail: rycastillo88@gmail.com.
[2] Master en Derecho. Profesora Investigadora en el área de
derecho constitucional, globalización y competitividad y desarrollo territorial
de la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad
Autónoma de Querétaro, Campus Cerro de las Campanas. E-mail: mabennyrg@hotmail.com.