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XVIII CONGRESO DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICA

ANÁLISIS CLÚSTER A PARTIR DEL SABI: APLICABILIDAD Y VIABILIDAD EN LA DETECCIÓN DE ESPACIOS ECONÓMICOS TEXTILES EN BARCELONA, 2016

Rafael Vicente-

Salarab, Montserrat Pallares-Barberaac, Ana Vera-MartinadaDepartament de Geografia, Universitat Autònoma BarcelonabRafael.vicente@uab.cat; cMontserrat.pallares@uab.cat; dAna.vera@uab.cat

RESULTADOS

CONCLUSIONES

Figura 1. Localización del Distrito Textil de Trafalgar

Figura 2. Empresa mayorista de ropa de hogar (arriba) y taller de confección (abajo) localizados en el DTT

BIBLIOGRAFÍA

Anselin

, L. (1995): Local indicators of spatial association – LISA.pdf.

Geographical Analysis

, 27(2), 93–115.Rantisi, N. M. (2004): The ascendance of New York fashion. International Journal of Urban and Regional Research, 28(1), 86–106.Williams, S. y Currid-Halkett, E. (2014): Industry in motion: Using smart phones to explore the spatial network of the garment industry in New York City. PLoS ONE, 9(2).

METODOLOGÍA

MÉTODOS

CUANTITATIVOS

INTRODUCCIÓN

El

Distrito Textil de Trafalgar

(DTT) es un espacio económico urbano localizado en la Dreta del Eixample de Barcelona y especializado desde principios del siglo XX en actividades relacionadas con el textil. Las empresas que tradicionalmente se han localizado en el distrito han sido las sedes sociales de la manufactura textil, el comercio mayorista textil y de ropa y, en menor medida, la manufactura de la confección formando un clúster urbano. Actualmente, dicha especialización se ha difuminado casi por completo permaneciendo alrededor de un centenar de empresas mayorista y talleres de confección. La comunicación tiene un doble objetivo. En primer lugar, detectar y analizar la localización de clústeres mayoristas y de confección en Barcelona en el 2016. En segundo lugar, analizar la consistencia del Sistema de Análisis de Balances Ibéricos (SABI) como fuente de información en el estudio de las tipologías de espacios económicos textiles.

AGRADECIMIENTOS

Esta

investigación ha sido posible gracias a la financiación recibida a través de una beca pre-doctoral FPI (Ministerio de Industria, Economía y Competitividad ECC/1820/2014) y al proyecto

CSO2013-46863-C3-2-R.

Grupo de investigación

Economic

Geography

de la

Universitat

Autònoma

de Barcelona.

grupsderecerca.uab.cat/economicgeography/

SABI resulta útil para analizar la localización actual de empresas. Sin embargo, no es una fuente de información actualizada. Tras realizar un censo de empresas mayoristas y de confección en el DTT, a través de trabajo de campo, el número de empresas recopiladas fue 126, casi cuatro veces más que el que indicaba SABI (33).

MÉTODOS CUALITATIVOS

Actividades económicas seleccionadas (NACE Rev.2)

Mayoristas textiles y de ropa

confeccionada (

4641, 4642) y

confección prendas de vestir y de punto (1413, 1439)

Número de empresas recopiladas 368 comercios mayoristas 60 empresas de confección

Variables de análisis Porcentaje de mayoristas por hectárea.Porcentaje de empresas de confección por hectárea.

DATOS

A) El

trabajo de campo

ha permitido analizar la consistencia del SABI como fuente de información tomando como muestra el DTT. Se ha comparado el número de empresas aportadas por SABI y aquellas recopiladas personalmente en el distrito.

B) La

búsqueda por internet de las empresas mayoristas y de confección facilitadas por SABI ha permitido la identificación del tipo de empresa y establecer su relación con el espacio urbano donde se localiza.

El índice Global

Moran’s

I

univariate

indica una

autocorrelación

positiva pero muy baja en ambas actividades (A)(B). En el caso del análisis

bivariate

el índice también es muy bajo (C).

Los mapas LISA univariate indican clústeres High-High mayoristas en el DTT y en el PGAD (A) y clústeres poco destacables de confeccionistas a excepción de algunas zonas del DTT, el eje PGAD y Poblenou (B). El análisis bivariate señala clústeres High-High en zonas del DTT y el eje PGAD y en Poblenou (C).

Gráfico 1.

Univariate Global Moran’s I de mayoristas (A) y confeccionistas (B) y bivariate Global Moran’s I entre ambas actividades (C)

A

B

C

Figura 6.

Univariate

LISA clústeres de mayoristas (A) y confeccionistas (B) y

bivariate

LISA

clústeres

entre ambas actividades

(C)

A

B

C

La

distribución de la densidad

de empresas mayoristas y confeccionistas muestra, en principio,

tres espacios económicos

.

DTT donde la presencia de mayoristas es mayor que de confeccionistas.

Eje

Passeig

de Gràcia-

Avinguda Diagonal (PGAD) donde la concentración de mayoristas y de confeccionistas supera al DTT. Alrededores de Poblenou donde la presencia de ambas actividades es menor que en las anteriores zonas urbanas.

Figura 5. Porcentaje de empresas mayoristas (izquierda) y de confección (derecha) por hectárea y distribuidas por anillos concéntricos en Barcelona, 2016

High- High

Low

-

Low

High -

Low

Low

- High

DTT

Geolocalización

Se

analiza el grado de

autocorrelación

espacial

del

comercio mayorista y la manufactura de la

confección

en Barcelona (

univariate

analysis

)

y la

relación

espacial entre

ambas actividades (bivariate analysis). Los índices utilizados son el Global Moran’s I y el Local Moran’s I.

Análisis ClústerAutocorrelación espacial

Los resultados del

Local

Moran’s I se categorizan en:High – High: concentración de valores altosHigh – Low: valores atípicos (outliers)Low – Low: concentración de valores bajosLow – High: valores atípicos (outliers)

El resultado del

Global

Moran’s

I varían entre

-1 ≤ x ≤ 1

Cuando, -1: autocorrelación negativa 0: distribución aleatoria 1: autocorrelación positiva

SABI y NACE Rev.2

ineficaces en la definición de tipologías de espacios económicos. No recogen qué funciones internas de las empresas se localizan. El trabajo de campo ayudó a precisar los resultados.

Eje PGAD

DTT

Poblenou

Espacio económico dedicado a multinacionales de ámbito estatal e internacionalEspacio económico dedicado a PYMES familiaresEspacio económico orientado a autónomos y pequeñas empresas

Funciones administrativas (delegaciones) o de venta (showrooms)Funciones administrativas, logísticas y de venta (mayoristas); manufactura y venta (confección)Funciones diseño, venta y manufactura (baja escala) (confección); venta (showrooms) (mayorista)

OBJETIVO 1CLÚSTER

OBJETIVO 2CONSISTENCIA

Criterios de contigüidad

Figura 3. Criterios de contigüidad espacial

Rock

Bishop

Queen

El

Global

Moran’s

I

indica el índice

de

autocorrelación

espacial

respecto a

Barcelona.

El

Local

Moran’s

I indica la localización de clústeres de valores altos, bajos, los outliers y los no significativos tomando cada unidad espacial como unidad de análisis y siguiendo unos criterios de contigüidad.

i: valor de la unidad de análisis; j: valor de la unidad vecina; z: varianza (distancia entre el valor de una variable y la media); w: peso espacial entre dos unidades espaciales (Contiguo= 1; No contiguo= 0); n: número total de observaciones; S0: suma de todos los pesos espaciales

I

GEOLOCALIZACIÓN

ÍNDICE GLOBAL MORAN’S I. SCATTER PLOT

ÍNDICE LOCAL MORAN’S I. MAPAS LISA (

Local Indicators of Spatial Analysis)

CONSISTENCIA DEL SABI

La información otorgada por SABI y la clasificación NACE Rev. 2 no provee información sobre las características de las empresas que conforman los clústeres espaciales. El trabajo de campo es necesario para conocer que en el eje PGAD se concentran empresas multinacionales, en el DTT empresas

PYMEs

y en

Poblenou

pequeñas empresas y autónomos.