Las redes sociales como herramienta de análisis
estructural input-output
Ana
Salomé García Muñiz[1]
Carmen
Ramos Carvajal
Universidad
de Oviedo- Departamento de Economía Aplicada
Abstract
Uno de los aspectos fundamentales que posibilita el conocimiento en
profundidad de una economía es la realización de un análisis de su estructura
productiva. Dicho análisis supone una importante ayuda no sólo en la toma de
decisiones de política económica, sino también constituye un requisito
indispensable y previo a las tareas de predicción necesarias en un contexto
empresarial.
El estudio de una economía puede abordarse desde muy diversas ópticas, una
de las cuales es el enfoque input-output, el cual
permite analizar conjuntamente las relaciones intersectoriales de una economía
y su demanda agregada, con lo cual se dispone de un conocimiento integrado de
la actividad económica.
Consideramos la teoría
de redes como una importante “herramienta”, a nuestro juicio poco explotada en
el ámbito económico, que constituye un marco general de estudio dentro del cual
podemos encuadrar el análisis input-output. Esta
teoría permite simplificar el esquema de relaciones surgido entre los sectores
de una economía y, por lo tanto, favorecer la comprensión del mismo. El
objetivo del presente trabajo es analizar las relaciones interindustriales
bajo la óptica de la teoría de las redes sociales y, al mismo tiempo, efectuar
una comparación entre los resultados así obtenidos y los que se derivan de la
aplicación de los métodos input-output clásicos.
1. Introducción
El análisis input-output es una importante
herramienta en los estudios de economía y, en particular, de economía regional,
ya que permite un conocimiento integrado de la misma al proporcionar
información no sólo de las relaciones existentes entre los distintos sectores,
sino también sobre su demanda agregada. El esquema contable recogido en toda
tabla input-output refleja las interdependencias en
la estructura productiva analizada a través del conjunto de relaciones
intersectoriales consideradas.
El modelo clásico input-ouput
de Leontief (1951) se ha empleado habitualmente en el
análisis de la estructura de una economía, posibilitando la realización de
simulaciones y predicciones sobre impactos externos en la estructura económica.
La comprensión a partir del mismo de las relaciones intersectoriales,
entendidas como flujos de producción, ha constituido, además, uno de los
pilares en los estudios de localización de ejes de crecimiento, necesarios en
la planificación de toda política industrial coordinada.
A pesar de sus conocidas limitaciones (Uriel, 1997; Muñoz, 1994, Pulido y Fontela, 1993) existe un consenso generalizado sobre el
adecuado comportamiento de los coeficientes clásicos de Chenery
y Watanabe, Rasmussen o Streit, para el estudio de las transacciones
intersectoriales y su interdependencia dentro de la estructura productiva en
cuestión. Estas medidas aplicadas tradicionalmente[2]
permiten obtener una visión general de la economía regional o nacional, ya que
informan sobre las relaciones directas e indirectas entre las ramas de
actividad perfilando los sectores claves en el funcionamiento del entramado
económico.
Frente a esta óptica clásica de análisis, planteamos en este trabajo una
alternativa, cuanto menos enriquecedora, de estudio del marco input-output. Un nuevo enfoque basado en un instrumento, a
nuestro juicio poco explotado aún en el ámbito económico, como es la teoría de
redes sociales. Es apenas hace diez años, en torno a los años noventa, cuando
los economistas han empezado a emplear esta técnica “conscientemente”[3]
en sus estudios de mercado (Rauch y Casella, 2001).
Este trabajo es un primer paso de un estudio más ambicioso, en el que
pretendemos reformular el análisis estructural input-output
a partir de la teoría de redes sociales.
La aplicación de esta teoría en el ámbito del análisis input-output
presenta un gran potencial al integrar en su desarrollo cuestiones tan
relevantes como las posiciones relativas de los sectores, su orientación o los
senderos por donde circula la influencia económica dentro de la estructura
considerada. Permite, por lo tanto, una notable simplificación del esquema de
relaciones intersectoriales, ventajas que apenas han sido aprovechadas aún en
este marco. Consideramos el trabajo de Morillas (1983), en el que se analizan
las relaciones intersectoriales a partir de la teoría de grafos, como el
antecedente de la aplicación de la disciplina de las redes sociales.
En este documento ofrecemos una alternativa a los indicadores clásicos
(coeficientes de Rasmussen, Chenery-Watanabe y Streit, entre otros)
en el estudio de ramas clave en la economía. Bajo la óptica de las redes, la
determinación de la posición de los sectores en la estructura económica a
través de medidas de centralidad, establecerá la influencia e importancia de
los mismos en la configuración de las transacciones bajo un nuevo enfoque.
A continuación, se plantea tras la especificación de la red económica
considerada, unos indicadores de centralidad sobre la estructura analizada y
sus similitudes o divergencias con las medidas tradicionales. Se concluye con
un breve resumen de los resultados obtenidos.
2. Una tabla input-output como
una red de relaciones intersectoriales
El concepto de red social es sencillo, consiste en un conjunto de actores
entre los que se establece una serie de vínculos. Pueden estar constituidas por
un número más o menos amplio de actores y una o más clases de relaciones entre
pares de elementos. En palabras de R. Hanneman[4]:
Para entender acertadamente una red social es necesario
realizar una descripción completa y rigurosa de la estructura de sus relaciones
como punto de partida para el análisis.
En el análisis de una red se considera la estructura de las relaciones en
las que cada actor se encuentra involucrado, es más, estos actores se describen
a través de sus conexiones, las cuales se muestran tan relevantes como ellos
mismos.
El estudio de una red social se efectúa fundamentalmente a partir de dos
grandes grupos de técnicas estrechamente relacionadas: la teoría de grafos y la
teoría de matrices. Ambas permiten representar y describir una red de una
manera sistemática y, por lo tanto, posibilitarán una más sencilla aproximación
al estudio de las mismas, así como clarificar determinados comportamientos o
actitudes.
Una tabla input-output (TIO) es una descripción
detallada, en términos monetarios, del proceso productivo y de los flujos de
bienes y servicios existentes en un espacio geográfico concreto durante el
período de un año. Constituye una matriz en la que se recogen los flujos entre
diferentes sectores de una economía, es decir, las compras y ventas entre las
distintas ramas. A partir de los valores que aparecen en la tabla se pueden
conocer las similitudes y diferencias existentes entre los sectores. Es interesante
determinar no sólo la importancia que tiene cada sector en la economía de una
región, sino también cómo se relacionan las diferentes ramas productivas a
través de los flujos de comercio. Como señala Porter
(1987):
(...) aunque el entorno relevante es muy amplio y abarca
tanto fuerzas sociales como económicas, el aspecto clave del entorno de la
empresa es el sector o sectores industriales en los cuales compite. La
estructura de un sector industrial tiene una fuerte influencia al determinar
las reglas del juego competitivas así como las posibilidades estratégicas
potencialmente disponibles para la empresa.
Dicho análisis implica un conocimiento profundo de las relaciones
intersectoriales, esto es, de las denominadas ligazones específicas.
El enfoque de este trabajo y, que a nuestro juicio es novedoso, consiste en
tratar las relaciones existentes entre los sectores de una economía, desde la
óptica de las redes sociales, por ello consideramos a las ramas productivas
como actores y las relaciones entre ellas estarán representadas por los flujos
de mercancías.
Esta aproximación a las relaciones intersectoriales, plantea un esquema más
real y completo de su funcionamiento, ya que como sugiere Grannovetter
(1985) a través de su teoría de “embeddedness”, toda
acción económica no puede ser explicada únicamente a través de móviles
individuales, sino que depende también de las relaciones que los individuos
mantienen[5].
Siguiendo este razonamiento, la utilización de las redes sociales permite, de
forma simplificada, un conocimiento en detalle del esquema de relaciones de un
sector con su entorno, el capital social[6]
en el cual se desarrolla el entramado de sus estrategias empresariales con el
resto de agentes económicos.
La red económica establecida se convierte en un cúmulo de oportunidades y
limitaciones que influye sobre el comportamiento de los sectores. En este
marco, las propias transacciones de las ramas productivas afectan,
consecuentemente, a la toma de decisiones de otros sectores, y como tal, la
estructura global se ve también transformada. Existe, en suma, un papel
interactivo entre la acción o transacciones empresariales realizadas por las
ramas consideradas y la estructura, de tal forma que la estructura emergente de
la red también influye en el comportamiento de la empresa (Giddens,
1984). El planteamiento de estas relaciones entre los agentes individuales y la
estructura como un todo, permite un análisis detallado de las transacciones
económicas a nivel micro y macroeconómico, a través de la metodología de las
redes sociales.
3. La consideración de los sectores clave bajo una doble perspectiva:
clásica y de teoría de redes
Un uso común del análisis input-output consiste
en establecer qué ramas productivas se consideran como claves, es decir,
presentan unos efectos más destacados en el seno del sistema económico
regional, cuantificando la intensidad y la relevancia de las ligazones
intersectoriales. Con este fin, tradicionalmente, se han venido aplicando los
coeficientes de Rasmussen (1956) y Chenery-Watanabe (1958), los
cuales a partir de concepto de “eslabonamiento”, introducido por Hirschman (1958) en estudios de desarrollo, permiten
agrupar los sectores en cuatro bloques. Para ello, se distinguen los
eslabonamientos hacia atrás que se producen cuando una rama productiva utiliza
bienes y servicios procedentes de otras; y los eslabonamientos hacia adelante,
debidos a que los productos de un sector son utilizados por otros como bienes y
servicios en la elaboración de sus productos.
A partir de la teoría de redes sociales es posible profundizar en el
conocimiento de la estructura productiva de una región o nación, determinando
aquellos sectores claves mediante la consideración de tres rasgos
complementarios que amplían y complementan la visión clásica sobre las ramas polarizadoras del crecimiento. Estas características
permiten analizar las relaciones interindustriales
bajo un triple enfoque: los efectos totales de un sector sobre el conjunto de
la economía, la rapidez con que un sector se relaciona con los demás y la
importancia de éstos como elementos trasmisores dentro de la red. Dichos
aspectos se recogen dentro del concepto genérico de centralidad, característica
que permite analizar las propiedades estructurales y de localización de la red
económica.
En la teoría de redes se considera un actor como importante, si presenta un
mayor número de interrelaciones, bien directas o indirectas, con el resto de agentes en la red. En este
sentido, las ramas productivas que mantienen mayores conexiones gozan de posiciones
estructurales más ventajosas en la medida en que presentan un mayor grado
relativo de acceso y control sobre los recursos existentes, siendo menos
dependientes. A partir de esta noción se identifican los sectores que funcionan
en el sistema económico regional a modo de encrucijada, constituyendo elementos
conectores cruciales para el funcionamiento e interconexión económica.
Esta óptica de estudio, profundiza y enriquece el conocimiento de la
estructura productiva. Plantearemos en este trabajo la determinación de estos
rasgos bien a través de las denominadas
medidas de centralidad, y alternativamente con técnicas input-output
tradicionales.
Según la metodología de las redes, para detectar aquellos sectores con una
posición más relevante dentro de la economía se puede aplicar, siguiendo a Friedkin (1991), tres medidas de centralidad denominadas
efectos totales, efectos inmediatos y efectos mediativos.
A pesar de la variedad de indicadores existentes con análoga finalidad[7],
su elección se ha basado en la similitud de planteamiento con la metodología
clásica input-output, lo cual facilita una posterior
comparación.
Dentro de la óptica clásica podemos referirnos a los conocidos coeficientes
de Rasmussen que permiten determinar aquellos
sectores con unos efectos más importantes sobre el conjunto de los agentes económicos de la red, tal y como
plantean los efectos totales.
Por otro lado, los coeficientes de Streit
identifican aquellas ramas más intensamente relacionadas con el sistema
económico, lo cual las convierte en actividades productivas fundamentales para
la interconexión del funcionamiento de la red.
A continuación se expone por separado la identificación de cada una de las
tres características mencionadas, bajo los dos enfoques considerados, la metodología
clásica y la nueva óptica de la teoría de las redes sociales.
3.1. Los efectos directos e indirectos
La determinación de la intensidad y relevancia de las transacciones interindustriales, bien directas o indirectas, puede ser
estimada a partir de los coeficientes de Rasmussen o
de los denominados, dentro de las medidas de centralidad, efectos totales.
3.1.1. Los coeficientes de Rasmussen
En el modelo de Leontief simplificado[8]
los elementos de la denominada matriz inversa de Leontief
(I-A)-1 indican la cuantía en que debe aumentar la
producción de un sector i-ésimo para que la demanda final de un sector j-ésimo se incremente en una unidad. A partir
de los elementos de esta matriz se pueden obtener coeficientes que recojan la
capacidad de generar o absorber crecimiento de los distintos sectores de la
economía. Un primer paso en este análisis consiste en considerar las sumas de
los elementos de cada fila y columna de dicha matriz, esto es, los denominados
efectos absorción (zi.) y difusión (z.j
), respectivamente.
Los coeficientes definidos por Rasmussen (1956)
se desarrollan sobre la base de estos efectos difusión y absorción y se
obtienen calculando, en primer término, un promedio de dichos efectos en cada
una de las ramas, para después expresar cada uno de estos promedios en relación
a los efectos globales.
El coeficiente de Rasmussen calculado a partir
del efecto difusión y conocido por índice de poder de difusión se define como:
Cuantifica
en términos relativos la fuerza con que un sector productivo es capaz de
“arrastrar” al conjunto de la economía.
Si nos hubiésemos apoyado en el efecto absorción, habríamos derivado el
índice de sensibilidad de absorción cuya expresión, a partir la matriz de
coeficientes de distribución[9],
es:
Permite medir en términos relativos el impacto que recibe un sector ante un
crecimiento del total de ramas.
Sobre la base de estos resultados se establece una clasificación en torno a
cuatro categorías.
a) Los denominados
sectores clave de una economía son aquellos que presentan efectos de arrastre
hacia adelante y hacia atrás superiores a la media.
b) Los sectores con
efectos de arrastre hacia atrás mayores que la unidad.
c) Sectores con
eslabonamientos hacia adelante sobre la media, ya que una parte elevada de sus
productos son vendidos a otras que los utilizan como bienes intermedios
generando así ligazones elevadas de oferta.
d) Los sectores
independientes que presentan unos efectos de dispersión y absorción por debajo
de la media.
3.1.2. Los efectos totales
En la teoría de redes sociales, los distintos efectos se determinan a
partir de una matriz (A) en la que se recogen las interrelaciones de la
red analizada, la cual en el ámbito de nuestro estudio, es la matriz de
coeficientes input-output.
Siguiendo a Friedkin (1990), la determinación de
los efectos totales intersectoriales está básicamente relacionada con el número
y longitud de los caminos existentes entre los distintos sectores a través de
las relaciones productivas especificadas, de tal forma que[10]:
0<a<1
donde a es una ponderación de las
influencias intersectoriales que permite calibrar la capacidad de influencia
entre sectores.
El aumento del número de pasos a través de los cuales dos sectores se
pueden interrelacionar supone una disminución del impacto de sus transacciones,
mientras que para igualdad de distancias el efecto ocasionado depende de la
intensidad o fuerza de las relaciones existentes (aaij).
Partiendo del supuesto más sencillo de ausencia de polarización en la toma
de decisiones de los agentes económicos y suponiendo que a tiende a la unidad V podría converger, según las
características de la matriz, a Vu
tal que los efectos totales intersectoriales son constantes[11]:
La base de los efectos totales se podría calcular bajo estas condiciones
como[12]:
=Vu
Los efectos totales de un sector j en la red se recogen en la columna j de
la matriz V, de tal forma que el efecto total de centralidad, TEC, se
define como:
Es decir, se trata del promedio de los elementos de las columnas de la
matriz V, de forma que cuanto mayor sea este valor, mayor fuerza tendrán
en el sector los efectos totales respecto al conjunto de la economía.
Complementariamente, razonando de forma análoga a partir de la matriz de
coeficientes de distribución, se plantearía un indicador sobre los efectos
totales de la red sobre un sector i-ésimo:
Cuanto mayor sea, mayor será el efecto recibido por un sector ante cambios
en la red.
Es relevante notar que todas las medidas señaladas, tanto las que proceden
del enfoque clásico como las derivadas de la teoría de las redes sociales, se
obtienen a partir de la matriz inversa de Leontief.
Es más, podemos considerar los coeficientes de Rasmussen
como un caso particular de los derivados de la teoría de redes, donde no se
consideran ponderaciones, es decir, se trata de medidas que no tienen en cuenta
el factor a que representa la influencia de
los sectores.
También es preciso señalar que mientras el coeficiente de Rasmussen se encuentra normalizado al estar divididos por
el total, no ocurre lo mismo con los efectos totales, sin embargo, la
interpretación de ambas medidas es
análoga.
De esta forma, queda demostrada la similitud directa entre ambas medidas en
el caso más sencillo de ausencia de polarización y ponderación de las
influencias intersectoriales tendente a la unidad. En un análisis más detallado
se podría plantear la estimación de este coeficiente de influencia social (a), e incluso su diferenciación entre sectores (ai), con el fin de distinguir la propensión de una
rama productiva a las influencias intersectoriales. Quedaría así establecido el
patrón de toma de decisiones empresariales junto con sus elementos dinamizadores
del sistema económico.
3.2. La rapidez en la difusión
La rapidez de transmisión de los efectos totales determinados es una
característica interesante en la valoración de la implementación de políticas
económicas y sus posibles efectos en el tiempo o en su propagación dentro de la
red analizada. Este rasgo se determina, siguiendo la terminología de las redes
sociales, a partir de los denominados efectos inmediatos y no ha sido
considerado en los estudios tradicionales de input-output,
por lo que se trata de una aportación neta de la teoría de redes al análisis
estructural.
La rapidez de difusión en la red, una vez obtenidos los efectos totales de
un sector j, se puede determinar a través de la longitud media de las
secuencias de sus transacciones económicas:
donde D es una matriz diagonal con elementos dii=1/ci, E representa una matriz (nxn) unitaria y Z es la denominada matriz
fundamental cuya expresión es la que sigue:
tal que A¥ coincidirá con la matriz Vu
la cual, recoge el estado estacionario del proceso analizado (c1,...,cn).
Y Zdg es una matriz diagonal
construida a partir de la definición de Z.
La rapidez con que un sector se relaciona económicamente con otros, se
expresa en las columnas respectivas de la matriz M. El indicador de
estos efectos inmediatos, IEC, se calcula así como el inverso de la media de
las longitudes de las relaciones intersectoriales de una rama productiva j:
Donde mij son los elementos de la
matriz M.
A medida que aumenta el valor de la medida expuesta, mayor será la rapidez
con la cual se propaguen los efectos totales del sector considerado.
3.3. Elementos conectores
El último de los tres rasgos que se ha considerado definen un sector
económico como clave, hace referencia a la importancia de sectores particulares
como instrumentos de transmisión de los efectos totales. Son sectores que
facilitan el funcionamiento e interconexión económica, vertebrando la
interrelación de las distintas actividades productivas. Tales agentes económicos
funcionan en el sistema a modo de encrucijada, constituyendo puntos clave para
el desarrollo conjunto de la economía.
La cuantificación de la intensidad de estas transacciones industriales en
el sistema económico ha constituido además una de las cuestiones recurrentes en
la literatura de economía regional. Su cálculo permite calibrar, los efectos de
arrastre en el desarrollo y evolución de la región, de tal forma, que aquellas
ramas que aparecen como habitualmente interrelacionadas podrían llegar a formar
complejos industriales y establecerse juntas en el espacio.
El estudio de la debilidad o fortaleza de las interrelaciones sectoriales
puede ser planteado bajo una doble perspectiva: a través de los tradicionales
coeficientes de Streit o bien a partir de los efectos
mediativos derivados de la noción de centralidad.
3.3.1. Coeficientes de Streit
Los coeficientes de Streit (1969) permiten
analizar, a partir de la matriz de transacciones intermedias (X´), las relaciones sector a sector determinando el
grado de interrelación entre dos ramas cualesquiera. Serán considerados
sectores muy vinculados, aquellos a los que van o de los que proceden gran
parte de los inputs y outputs
mutuamente utilizados.
Con esta finalidad, los indicadores denominados ligazones específicas de
oferta (LEOij) y de demanda (LEDij) para los sectores i y j muestran,
respectivamente, la proporción en la que la rama i utiliza los productos de la
rama j como consumo, o los usos
intermedios que la rama j hace de los
productos de la rama i con respecto
al total de inputs intermedios (Muñoz, 1995):
Cambiando el orden de los subíndices se pueden observar las otras dos
relaciones entre el par de sectores analizados, esto es, 
.
Este estudio de las ligazones se suele complementar con el cálculo de una
medida resumen, formulada a partir de la media aritmética simple de las cuatro
ligazones posibles existentes entre dos ramas cualesquiera i y j. Formalmente, los
denominados coeficientes simétricos de Streit (CSij) toman la expresión siguiente:
Su análisis permite perfilar los sectores productivos relevantes o
polarizadores en el funcionamiento del sistema económico, dada su importancia
como demandantes de los productos de otras ramas o como suministradores de inputs intermedios necesarios en la producción de otros
sectores.
La posterior identificación de aquellos sectores más intensamente
relacionados, no ya con otra rama determinada, sino con el conjunto del sistema
económico, se estima a través del coeficiente de ligazón global (CSGi):
Estas ramas intensamente relacionadas, suponen actividades productivas
fundamentales para la interconexión del funcionamiento de la economía
considerada. Son sectores que funcionan a modo de encrucijada o transmisor
dentro de la red. Interpretación idéntica a la de los denominados efectos mediativos.
3.3.2. Efectos mediativos
La matriz M, planteada con anterioridad,
se puede descomponer en el número de pasos desde un sector j a otro i, a través de
otros intermedios:
Donde t(j)ik es la ik-
ésima celda de la matriz T en:
Y A(j)
es la matriz resultante de eliminar la j-ésima fila y columna de la matriz
A.
Los efectos mediativos
indican la importancia de un sector j-ésimo como trasmisor o como punto de encrucijada para la
conexión de la red económica:
Donde,
recoge la contribución de un sector j-ésimo en
trasmitir los efectos intersectoriales de la rama k.
El objetivo común de ambas técnicas consiste en
cuantificar la relevancia de las ligazones intersectoriales de estas dos
medidas presentadas, aunque el planteamiento matemático difiera notablemente.
Sin embargo, los efectos mediativos permiten un análisis
más completo que los coeficientes de Streit, ya que
no sólo recogen las relaciones directas entre los diferentes sectores sino
también las indirectas. Se trata, por tanto, de un indicador más rico sobre la
intensidad de las transacciones totales. La consideración de los efectos
inmediatos permitirá añadir además al estudio cuestiones sobre la rapidez de
difusión de los efectos totales considerados, a través de la longitud media de
las secuencias de sus transacciones económicas. Rasgos esenciales para
profundizar en el conocimiento de los impactos de una política económica.
4. Análisis de caso: estudio
estructural de la economía asturiana
La comparación de los resultados obtenidos al
analizar las relaciones interindustriales de una
determinada región o país, bajo la óptica de la teoría de las redes sociales y
la aplicación de los métodos input-output clásicos,
ofrece una visión práctica del grado de similitud de las técnicas planteadas.
En este trabajo, hemos
desarrollado con esta finalidad, el estudio de la estructura económica
asturiana a partir la matriz de Asturias correspondiente al 2000, por tratarse
ésta de la última publicada[13],
a un nivel de desagregación de 16 sectores. Además, hemos considerado los
coeficientes totales, ya que así se tienen en cuenta tanto las relaciones
interiores como los flujos de importación.
En la determinación de la
relevancia de las transacciones intersectoriales, bien directas o indirectas,
tradicionalmente los coeficientes de Rasmussen
establecen una clasificación en cuatro categorías de los sectores analizados.
En el caso de la economía asturiana los resultados son mostrados en el
siguiente Cuadro:
Cuadro Nº1.
Coeficientes de Rasmussen
|
|
|
|
|
|
I. Sectores
clave (4) (7) (8) |
II. Sectores
con arrastre hacia adelante (1) (2) |
|
|
III. Sectores con arrastre hacia
atrás (3) (5) (6) (9) (10) |
IV.
Sectores independientes (11) (12) (13) (14) (15) (16) |
Fuente: Elaboración propia a partir TIOA-2000.
Se denominan sectores claves
de una economía a aquellos que presentan efectos de arrastre hacia delante y
hacia atrás superiores a la media, entre ellos podemos señalar a los sectores
Industria química (4), Industria transformadora de los metales (7) y Otras
industrias manufactureras (8). Aquellas ramas que pueden ser consideradas como
“impulsoras importantes de la economía regional” al gozar de fuertes efectos de
arrastre hacia delante, son Agricultura
y pesca (1) e Industrias extractivas (2).
Sin embargo, las ramas Alimentación, bebidas y tabaco (3), Otros
productos minerales no metálicos (5), Metalurgia y productos metálicos (6),
Energía eléctrica, gas y agua (9) y Construcción (10), dados los elevados
efectos de otros sectores sobre las mismas, pueden llegar a generar posibles
estrangulamientos del sistema económico, lo que las sitúa como ramas
estratégicas para el desarrollo económico. Y por último, los sectores que no se
encuadran en ninguna de las tres categorías anteriores y que se denominan
independientes, son sectores poco importantes dado que ni provocan efectos de
arrastre en la economía, ni reaccionan de forma significativa ante variaciones
de la demanda de los agentes considerados. Si consideramos la distribución
porcentual de los sectores en las categorías consideradas, se puede apreciar
que los sectores estratégicos representa un 31% del total, los impulsores un
13% y los claves un 19%, tal y como queda reflejado en el Gráfico Nº1.
Gráfico Nº1. Distribución
sectorial
Fuente: Elaboración propia a partir de TIOA-2000.
La óptica aportada por
la teoría de las redes sociales, permite estimar estos efectos totales de las
relaciones intersectoriales directas e indirectas, a través de diversas medidas
posicionales. El Cuadro Nº 2, expuesto a
continuación, muestra lo resultados de este indicador junto con las otras dos
medidas de centralidad desarrolladas por Friedkin
(1990), los efectos inmediatos y los efectos mediativos:
Cuadro Nº2. Medidas de
centralidad
|
|
Efectos
totales |
Efectos
inmediatos |
Efectos mediativos |
|
|
Sectores |
CTEC(i) |
CTEC(j) |
CIEC(j) |
CMEC(j) |
|
1 |
0,032 |
0,029 |
0,013 |
0,322 |
|
2 |
0,017 |
0,089 |
0,082 |
0,630 |
|
3 |
0,076 |
0,015 |
0,009 |
0,254 |
|
4 |
0,017 |
0,081 |
0,062 |
0,582 |
|
5 |
0,013 |
0,022 |
0,018 |
0,343 |
|
6 |
0,161 |
0,065 |
0,044 |
0,505 |
|
7 |
0,054 |
0,068 |
0,050 |
0,538 |
|
8 |
0,023 |
0,063 |
0,040 |
0,497 |
|
9 |
0,028 |
0,049 |
0,040 |
0,497 |
|
10 |
0,206 |
0,073 |
0,053 |
0,549 |
|
11 |
0,048 |
0,042 |
0,040 |
0,501 |
|
12 |
0,058 |
0,009 |
0,008 |
0,235 |
|
13 |
0,040 |
0,077 |
0,062 |
0,577 |
|
14 |
0,110 |
0,307 |
0,126 |
0,671 |
|
15 |
0,079 |
0,002 |
0,002 |
0,063 |
|
16 |
0,037 |
0,010 |
0,009 |
0,236 |
|
Promedio |
0,063 |
0,063 |
0,041 |
0,438 |
Fuente:
Elaboración propia a partir de TIOA-2000.
Obsérvese que si se
decide extrapolar la catalogación planteada por los coeficientes de Rasmussen, la distribución porcentual de la categorías -Gráfico
Nº 1- se mantiene, si bien el reparto subyacente difiere notablemente. La existencia de un factor corrector 
de la capacidad de
influencia intersectorial recogida a través de los coeficientes input-output, se muestra lógicamente como un elemento perturbador
que permitiría recoger la sensibilidad de los sectores a la posición
estructural desarrollada por los mismos, aspecto no considerado hasta ahora en
este sentido en el análisis clásico input-output.
Si nos centramos en
los efectos desarrollados por las ramas j-ésimas, los sectores clave bajo
la perspectiva tradicional, esto es, Industria química (4), Industria
transformadora de los metales (7) y Otras industrias manufactureras (8),
presentan análogamente unos elevados efectos en
el conjunto de los tres indicadores analizados. Su posición de
centralidad en la red económica, les permite trasmitir unos importantes efectos
totales sobre el conjunto de la economía con relativa rapidez, jugando un papel
clave en la intermediación de las relaciones intersectoriales del resto de
agentes productivos. Estas características se extienden además básicamente al
siguiente conjunto de ramas productivas: Industrias extractivas (2), Metalurgia
y productos metálicos (6), Construcción (10), Transporte y comunicaciones (13)
y Servicios financieros y empresariales (14). En contraposición, los sectores
Comercio y reparación (11), Hostelería (12), Educación, sanidad y servicios
sociales (15) y Otros servicios (16) –sectores independientes en el Cuadro Nº1- poseen una posición
menos central y por tanto, unos menores efectos posibles sobre la red económica
configurada.
El principio de
transmisión desarrollado a través del último de estos indicadores de
centralidad considerados –efectos mediativos-
constituye una cuestión clave para el desarrollo conjunto de una economía,
compartida por los denominados coeficientes de Streit.
A partir del Cuadro Nº
3, se puede determinar una ordenación jerárquica de las actividades productivas
en función de la intensidad de su acción polarizadora
estimada a través de los mencionados coeficientes de Streit[14].
Cuadro Nº 3. Coeficiente de Ligazón Global
|
Sectores |
CSGi |
|
Agricultura y pesca (1) |
0,904 |
|
Industrias extractivas (2) |
0,942 |
|
Alimentación, bebidas y tabaco (3) |
1,127 |
|
Industria química (4) |
0,999 |
|
Otros productos minerales no metálicos (5) |
0,727 |
|
Metalurgia y productos metálicos (6) |
1,319 |
|
Industria transformadora de los metales (7) |
0,982 |
|
Otras industrias manufactureras (8) |
0,909 |
|
Energía eléctrica, gas y agua (9) |
0,951 |
|
Construcción (10) |
1,275 |
|
Comercio y reparación (11) |
0,950 |
|
Hostelería (12) |
0,769 |
|
Transporte y comunicaciones (13) |
1,001 |
|
Servicios financieros y empresariales (14) |
1,585 |
|
Educación, sanidad y servicios sociales (15) |
0,842 |
|
Otros servicios (16) |
0,718 |
|
Promedio |
1 |
Fuente:
Elaboración propia a partir de TIOA-2000.
Por encima del nivel
medio, se sitúan Alimentación, bebidas y tabaco (3), Metalurgia y productos
metálicos (6), Construcción (10), Transporte y comunicaciones (13) y Servicios
financieros y empresariales (14), ramas que, a excepción de la primera,
presentan análogamente efectos mediativos elevados.
El resto de sectores con efectos trasmisores significativos, tales como
Industrias extractivas (2), Industria química (4), Industria transformadora de
los metales (7) y Otras industrias
manufactureras (8), se localizan muy próximas a este punto de corte medio.
De
esta forma, con fundamentos y objetivos comparables a las técnicas clásicas,
queda establecida empíricamente la similitud entre ambas metodologías, si bien
la incorporación de los conceptos desarrollados bajo la teoría de las redes
sociales permiten ampliar el espectro del estudio estructural desarrollado. La
posible estimación de la ponderación a aplicar en la estimación de los efectos
totales , la rapidez a través de la cual se difunden los efectos
totales, y la inclusión de las relaciones indirectas en la estimación de la
transmisión de los mismos, son aspectos no considerados en la concepción
tradicional de la metodología input-output clásica,
que resultan de interés en el universo económico planteado.
5. Conclusiones
El análisis de los rasgos estructurales de una
economía es un aspecto fundamental para la comprensión de su funcionamiento. La
teoría de las redes sociales muestra una gran potencialidad en este sentido, al
permitir una notable simplificación del esquema de relaciones intersectoriales
contenido en una tabla input-output. Su utilización
posibilita un conocimiento en detalle de las relaciones de un sector con su
entorno, en el cual desarrolla el entramado de sus estrategias empresariales
con el resto de agentes económicos.
Un aspecto importante en los
estudios económicos es el análisis estructural. Pretendemos que este documento
sea el primer paso en la reformulación del análisis estructural input-output a partir de la teoría de las redes sociales y,
para ello, proponemos una visión alternativa de los indicadores clásicos en el
estudio de ramas clave en la economía. A partir de la óptica de las redes, la
determinación de la posición de los sectores en la estructura económica a
través de medidas de centralidad, establece la influencia e importancia de los
mismos en la configuración de las transacciones bajo un nuevo enfoque
enriquecedor.
Con fundamentos y objetivos comparables a las técnicas
clásicas, la consideración de tres rasgos complementarios para su estimación-
efectos totales, inmediatos y mediativos – aporta
características esenciales que permiten profundizar en el conocimiento del
funcionamiento interno de la estructura económica analizada.
Frente a la metodología clásica, surge una nueva
óptica que constituye una ampliación del esquema de relaciones observable en
una tabla input-ouput. Si bien, los coeficientes clásicos de Rasmussen y los de Streit, se han
empleado tradicionalmente para determinar, respectivamente, los sectores clave
y las ramas fuertemente interrelacionadas, las medidas de centralidad muestran
una capacidad superior para representar la realidad económica. No sólo aportan
la rapidez de difusión de los efectos estimados, característica ausente en los
indicadores tradicionales; además permiten una ponderación más exacta de las
posibles influencias a través del coeficiente 
en la expansión de los
efectos totales, y la consideración de las relaciones indirectas, no incluidas
en la estimación de los coeficientes de Streit, en la
determinación de los sectores intensamente relacionados a través de los efectos
mediativos.
6. Bibliografía
Álvarez, Rubén, García, A. S. y Ramos, C. (2001). “Análisis
estructural de la economía asturiana: algunas alternativas”, XV Reunión de
ASEPELT España, La Coruña.
Artís, Manuel, Suriñach,
J. y Pons, J. (1993). Caracterización de la industria
catalana a partir de la tabla Input-Output de 1987,
Documento de Trabajo, Departamento de Econometría, Estadística y Economía
Española, Universidad de Barcelona.
Bonacich, Phillip (1987). “Power and centrality: A family of
measures”, American Journal of Sociology,
Vol. 92, nº 5, pp. 1170-1182.
Burt, Ronald. (1987). “Social Contagion and Innovation: Cohesion versus
Structural Equivalence”, American Journal
of Sociology, Vol. 92, nº 5, pp. 1287-1335.
Chenery, Hollis. y Watanabe, T. (1958). “International
comparisons of the structure of production”. Econometrica, nº 4, Vol. 26.
Domínguez, José María y Prado, C. (2000). Articulación
interna de la economía vasca en el período 1990-1995, Informe nº 1171, EUSTAT.
Freeman, Linton. (1978/79). “Centrality in Social Networks. Conceptual
Clarification”, Social Networks, nº
1, pp. 215-239.
Friedkin, Noah. (1991). “Theoretical Foundations for
Centrality Measures”, American Journal of
Sociology, Vol. 96, nº 6, mayo, pp.1478-1504.
Friedkin, Noah y Johnsen, E. (1990).
“Social Influence and Opinions”, Journal
of Mathematical Sociology, Vol. 15, nº 3-4, mayo, pp.193-205.
García, Ana Salomé y Ramos, C. (2001). “Análisis de la
realidad económica asturiana: un enfoque desde la teoría de grafos”, XXVII
Reunión de Estudios Regionales, Madrid.
García, Ana Salomé, Muñiz, M. y Ramos, C. (2002).
“Análisis de la estructura productiva regional desde la óptica de la
equivalencia estructural”, XXVIII Reunión de Estudios Regionales, Murcia.
Giddens, Anthony (1984). The
Constitution of Society: Outline of the Theory of Structuration.
Grannovetter, Mark (1985). “Economic action and social structure:
The problem of embeddedness”, American Journal of Sociology, Vol. 78, nº 6, pp. 1360-1380.
Hanneman, Robert (2000). Introducción a los
métodos de análisis de redes sociales, disponible en versión electrónica en http://www.redes-sociales.net/
Hirschman, Albert (1958). The
Strategy of Economic Development.
Leontief, Wassily. (1951). The structure of the American Economy
1919-1929. Oxford
University Press, New York.
López, Ana María y Pulido, A. (1993). “Análisis de las
interrelaciones sectoriales en España”, Economía
Industrial, Marzo-Abril, pp. 167-178.
Molina, José Luis (2000a). El análisis de redes sociales. Aplicación al estudio de la cultura en
las organizaciones. Tesis doctoral. Barcelona: UAB.
Molina, José Luis, Muñoz, J. y Losego,
P. (2000b). “Red y realidad: aproximación análisis de Redes científicas”, VII
Congreso Nacional de Psicología Social, Oviedo.
Molina, José Luis (2000c). El análisis de redes sociales. Una introducción. Barcelona, Edicions Bellaterra.
Morillas, Antonio (1983). La teoría de grafos en el análisis Input-Output.
La estructura productiva andaluza.
Editorial Universidad de Málaga, Málaga.
Muñoz, Candido (1988).
“Elaboración y utilización de las tablas input-output
regionales”, Papeles de Economía Española,
nº 35, pp. 457-467.
Muñoz, Candido (1994). Las cuentas de la nación. Nueva Introducción
a la Economía Aplicada. Editorial
Nohria, Nitin, y Eccles, R.
(1992). Networks and Organizations.
Structure, Form and Action.
Pardo, Ana y Rodríguez, P. (2000). “Sectores clave de la
economía castellano leonesa 1995”. Análisis input-output,
XIV Reunión de ASEPELT España, Oviedo.
Pérez, Manuel A. y Martínez, S. (1995). “Industrias clave
en la economía Asturiana. Análisis a través de las Tablas Input-Output
de 1978, 1985 y 1990”, Revista Asturiana
de Economía, nº 3, pp. 249-274.
Porter, Michael (1987). Estrategia competitiva. Técnicas para el
análisis de los sectores industriales de la competencia. Compañía Editorial
Continental, S.A., México.
Pulido, Antonio y Fontela, E.
(1993). Análisis Input-Output.
Modelos, Datos y Aplicaciones.
Rasmussen, P. Noregaard (1956). Studies in Intersectoral
Relation.
Rauch, James y Casella,
A. (2001). Networks and Markets. Russel Sage Foundation,
SADEI (2003). Marco input-output
de Asturias, disponible en versión electrónica en http://www.sadei.es
Streit, Manfred E. (1969). “Spatial Associations and
Economic Linkages between industries”, Journal
of Regional Science, Vol.9, nº 2, pp.177-88.
Uriel, Ezequiel. (1997). Contabilidad nacional. Ariel Economía, Barcelona.
Uzzi, Brian. (2001). “Knowledge Spillover
in Corporate Financing Networks: Embeddedness,
Network Transitivity and Trade Credit Performance”, Strategic Management Journal, Vol.23, Nº 7, pp. 595-618.
Wasserman, Stanley. y Faust, K. (1994). Social Network Analysis. Methods and Applications, Structural Analysis in the Social Sciences.
