Incidences of agglomeration economies on territorial productivity : case study in the Town of Chapinero using spatial data analysis : 2013-2017

A través del conocimiento de los comportamientos y las capacidades de un territorio (Llanos, 2018), se pueden determinar mejores formas para la gestión de políticas y estrategias que promuevan el desarrollo y bienestar de las ciudades (Mendoza & Capo, 2017). En los últimos años, el desarrollo del territorio ha pasado a ser objeto de gran interés para sus stakeholders debido a la introducción de aspectos espaciales en un ámbito económico, lo que le permite a una ciudad, el reconocimiento de factores internos y externos (Bateman & Martínez, 2011) susceptibles a cambios en términos de competitividad. La presente propuesta de investigación se formula con el objetivo de proponer y desarrollar un modelo basado en Análisis de Datos Espaciales que permita medir el comportamiento de las dinámicas empresariales generadas en 19 sectores económicos del tejido productivo de la localidad de Chapinero de la ciudad de Bogotá D.C. y explicar sus patrones de localización y concentración geográfica. La metodología utilizada se orienta, en primer lugar, en caracterizar la tipología empresarial existente en la localidad de chapinero mediante dos enfoques: (1) analizar las Unidades de Planeación Zonal (en adelante UPZ) pertenecientes a localidad de Chapinero y definir las dinámicas empresariales que presenta cada UPZ a nivel de distribución sectorial y desarrollo económico. (2) analizar la situación financiera de los sectores económicos durante el periodo 2013-2017 presentes en la localidad, sus variaciones en términos como capital de trabajo y nivel de endeudamiento, entre otros. En la siguiente etapa, se inicia el estudio de economías de aglomeración basado en técnicas de clustering particionado, combinando Análisis de Componentes Principales (PCA) y método de K-medias, las cuales son técnicas de análisis multivariado para datas con múltiples variables continuas y que permiten medir el comportamiento de las dinámicas empresariales generadas en diferentes sectores económicos del tejido productivo de la localidad de Chapinero. En esta etapa no interesa analizar aglomeraciones desde el aspecto geográfico (vecindad), pero si interesa identificar y entender cuáles sectores económicos han desarrollado estrategias afines (durante los años 2013-2017), enfocadas hacia apalancamientos desde los activos, pasivos, patrimonio y su relación con las utilidades netas. El siguiente nivel de análisis es geográfico, y busca desarrollar un análisis desde economías de localización o economías de urbanización (Duranton & Puga, 2004), permitiendo definir mediante la función k de Ripley si existen aglomeraciones de naturaleza industrial presentes en la localidad, entendida esta como la concentración de la actividad (procesos similares) de un sector en particular (Rosenthal & Strange, 2004). Interesa saber si esta concentración es dada por las relaciones y las lógicas geográficas de organización productiva. El objeto es estimar si unidades empresariales instaladas en la localidad se están beneficiando de las economías de aglomeración, si existe diferencia entre sectores con o sin aglomeración.Through knowledge of the behaviors and capacities of a territory (Llanos, 2018), better ways to manage policies and strategies that promote the development and well-being of cities can be determined (Mendoza & Capo, 2017). In recent years, the development of the territory has become an object of great interest to its stakeholders due to the introduction of spatial aspects in an economic sphere, which allows a city to recognize internal and external factors (Bateman & Martínez, 2011) susceptible to changes in terms of competitiveness. This research proposal is formulated with the aim of proposing and developing a model based on Spatial Data Analysis that allows measuring the behavior of business dynamics generated in 19 economic sectors of the productive fabric of the town of Chapinero in the city of Bogotá D.C. and explain their location patterns and geographic concentration. The methodology used is oriented, first, to characterize the existing business typology in the town of Chapinero through two approaches: (1) analyze the Zonal Planning Units (hereinafter UPZ) belonging to the town of Chapinero and define the business dynamics that presents each UPZ at the level of sectoral distribution and economic development. (2) analyze the financial situation of the economic sectors during the 2013-2017 period present in the town, its variations in terms such as working capital and debt level, among others. In the next stage, the study of agglomeration economies based on partitioned clustering techniques begins, combining Principal Component Analysis (PCA) and the K-means method, which are multivariate analysis techniques for data with multiple continuous variables and that They allow to measure the behavior of business dynamics generated in different economic sectors of the productive fabric of the Chapinero locality. At this stage it is not interesting to analyze agglomerations from the geographical aspect (neighborhood), but it is interesting to identify and understand which economic sectors have developed related strategies (during the years 2013-2017), focused on leverage from assets, liabilities, equity and their relationship with net profits. The next level of analysis is geographic, and seeks to develop an analysis from localization economies or urbanization economies (Duranton & Puga, 2004), allowing to define by means of the Ripley function k if there are agglomerations of an industrial nature present in the locality, understood this such as the concentration of activity (similar processes) in a particular sector (Rosenthal & Strange, 2004). It is interesting to know if this concentration is given by the relations and the geographical logics of the productive organization. The objective is to estimate whether business units installed in the locality are benefiting from the agglomeration economies, if there is a difference between sectors with or without agglomeration