ISSN 2215-2237

Serie de Divulgación Económica

IDENTIFICACIÓN Y DEFINICIÓN DE ZONAS ECONÓMICAS ESPECIALES DE DESARROLLO (ZEED) EN COSTA RICA Rafael Arias R., Ph. D. Lic. Leonardo Sánchez H. Lic. Luis Vargas M. Óscar Agüero R. Yuliana Quesada Q.

Setiembre 2016/ Serie de Divulgación Económica/ IICE-44

338.972.86 I19i Identificación y definición de zonas económicas especiales de desarrollo (ZEED) en Costa Rica. / Rafael Arias R. … [et al.]. – San José, C.R. : Universidad de Costa Rica, Instituto de Investigaciones en Ciencias Económicas, 2016. 121 p. : il., col., mapas col. – (Serie de Divulgación Económica, ISSN 2215-2237 / IICE-44) ISBN 978-9968-824-50-7 1. COSTA RICA – POLITICA ECONOMICA - INVESTIGACIONES. I. Arias Ramírez, Rafael, autor. II. Serie. CIP/3075 CC/SIBDI.UCR

Universidad de Costa Rica © Instituto de Investigaciones en Ciencias Económicas (IICE) Ciudad Univeristaria “Rodrigo Facio”, San José Costa Rica. Prohibida la reproducción total o parcial. Todos los derechos reservados. Hecho el depósito de ley. La diagramación de este documento estuvo a cargo del IICE.

IDENTIFICACIÓN Y DEFINICIÓN DE ZONAS ECONÓMICAS ESPECIALES DE DESARROLLO (ZEED) EN COSTA RICA Investigadores: Rafael Arias R., Ph. D. Lic. Leonardo Sánchez H. Lic. Luis Vargas M. Asistentes: Óscar Agüero R. Yuliana Quesada Q.

ÍNDICE Introducción 1 Revisión de literatura 5 Marco metodológico Primera fase: Selección de cantones núcleo Segunda fase: Identificación de actividades productivas Tercera fase: Delimitación de áreas de influencia Resultados del análisis Primera fase: Selección de cantones núcleo Segunda fase: Identificación de actividades económicas Tercera fase: Delimitación de áreas de influencia (territorios)

13 15 15 18 19 19 22 27

Conclusiones 51 Referencias bibliográficas

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Anexos 59 Anexo 1. Índice de Potencial Productivo Anexo 2: Resultados del taller con expertos Anexo 3: Matriz de desplazamientos Anexo 4: Econometría espacial Anexo 5: Investigaciones previas a nivel de las zonas en estudio

59 80 82 83 86

ÍNDICE DE CUADROS

CUADRO 1: CLASIFICACIÓN DE RAMAS DE ACTIVIDAD SEGÚN INDICADORES EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN

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CUADRO 2: ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN SAN CARLOS

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CUADRO 3: ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN LIMÓN

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CUADRO 4: ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN PUNTARENAS

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CUADRO 5: ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN LIBERIA

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CUADRO 6: RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE SAN CARLOS

28

CUADRO 7: RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE LIMÓN

31

CUADRO 8: RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE PUNTARENAS

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CUADRO 9: RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE LIBERIA

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CUADRO 10: RESUMEN DE LOS RESULTADOS DE LA IDENTIFICACIÓN Y DEFINICIÓN DE TERRITORIOS CON POTENCIAL PARA EL ESTABLECIMIENTO DE ZEED EN COSTA RICA

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ANEXO 1 CUADRO 4: INCORPORACIÓN DE VARIABLES AL RECÁLCULO DEL ÍNDICE DE POTENCIAL PRODUCTIVO

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CUADRO 5: VALORES DE REFERENCIA DE LA VARIABLE ACCESO A TRANSPORTE PÚBLICO EN UN ÁREA DE INFLUENCIA DE 400m

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CUADRO 6: VALORES DE REFERENCIA DE LA VARIABLE DISTANCIA RESPECTO A AEROPUERTO SECUNDARIO MÁS CERCANO (-1)

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CUADRO 7: VARIABLES EMPLEADAS EN EL CÁLCULO DE LA VARIABLE AGUA DISPONIBLE

67

CUADRO 8: VALORES PONDERADOS

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CUADRO 9: VALORES DE REFERENCIA

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CUADRO 10: VALORES DE REFERENCIA

74

CUADRO 11: BASE ZEED DEL ÍNDICE Y COMPONENTES

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CUADRO 12: ESTADÍSTICOS BÁSICOS DEL ÍNDICE

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ANEXO 2 CUADRO 2: LISTA DE PARTICIPANTES EN EL TALLER

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ANEXO 3 CUADRO 3: MATRIZ DE DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES

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ANEXO 5 CUADRO 13: REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA DE FUENTES SECUNDARIAS

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ÍNDICE DE FIGURAS Y GRÁFICOS

FIGURA 1: PROCEDIMIENTO METODOLÓGICO PARA LA DEFINICIÓN DE POTENCIALES ZEED EN COSTA RICA

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FIGURA 2: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE SAN CARLOS Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 3: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE SAN CARLOS Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 4: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIMÓN Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 5: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LOGÍSTICA Y ALMACENAMIENTO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIMÓN Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 6: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 7: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN MANUFACTURA Y COMERCIO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 8: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LOGÍSTICA PORTUARIA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 9: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 10: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN CONSTRUCCIÓN CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 11: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LA ACTIVIDAD AGROPECUARIA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 12: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO

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FIGURA 13: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN CONSTRUCCIÓN E INMOBILIARIA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO

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INTRODUCCIÓN Desde 1949 el Estado costarricense realizó esfuerzos por promover mayores niveles de desarrollo económico con equidad social. No obstante, la crisis internacional de mediados de la década de los 1970s y que continuó en los 1980s puso freno al ritmo de crecimiento del país, lo que se reflejó en un panorama generalizado de desequilibrios macroeconómicos y en una reducción significativa en las inversiones en infraestructura física y social. Asimismo, durante la década de los 1980s, se promueve un nuevo modelo de desarrollo basado en el sector externo de la economía y la promoción de exportaciones. Aunque el nivel de crecimiento de la economía muestra signos positivos, a partir de mediados de los 1980s, estos no alcanzan los niveles que se requieren para un desarrollo sostenido en el mediano y largo plazo, particularmente por los bajos niveles de formación bruta de capital y los niveles de ahorro para sostener el crecimiento. Paralelamente, los problemas estructurales siguen presentes sin poder ser resueltos por el nuevo modelo económico y por las políticas productivas que lo acompañan. Nos referimos particularmente al problema de las asimetrías en el desarrollo regional en materia de desarrollo productivo, empleo formal, pobreza y desigualdad socioeconómica. El desarrollo económico en Costa Rica se ha concentrado históricamente en la Gran Área Metropolitana (GAM), sin definir políticas de transformación productiva y aprovechamiento de los recursos endógenos con los que cuentan las otras regiones del país. Este proceso del desarrollo, no ha permitido mayores niveles de convergencia económica con las distintas regiones del país. De tal manera, como lo demuestran los principales indicadores de desarrollo, la dinámica económica y productiva de Costa Rica ha estado concentrada y centralizada en la GAM. Los altos niveles de aglomeración de las actividades productivas, institucionales y administrativas han convertido a la GAM en la zona económica de desarrollo más importante del país. Esto se confirma en la dinámica de los sectores productivos, especialmente secundario y terciario, como en el desarrollo del aparato político-administrativo, con una presencia preponderante en la GAM. En consecuencia, de lo anterior, se ha dado un uso intensivo y poco planificado del territorio y del uso del suelo, tanto para promover las actividades productivas, especialmente del sector industrial, como también para albergar una población en continuo crecimiento. De igual forma, el desarrollo, localización y expansión de las actividades productivas, medidas a través del empleo dentro de la GAM, muestran un patrón que no necesariamente obedece a estrategias de localización espacial, como las economías de escala generadas por la aglomeración y la existencia de instituciones y de mecanismos institucionales eficientes para la promoción, atracción y consolidación de inversiones con una alta capacidad competitiva y de cooperación entre ellas. Asimismo, los vacíos en cuanto a un adecuado ordenamiento

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urbano, gestión del territorio y sus recursos y, deterioro vial; han conducido a una situación imposible de sostener en los próximos años, dados los niveles de saturación de la GAM y los elevados costos de transacción que de ello se derivan, tanto para el aparato productivo, como para el medio ambiente. Además, la elevada concentración y centralización de las actividades productivas en la GAM, sigue condicionando el desarrollo de otras zonas geográficas del país y generando externalidades negativas relacionadas con el uso intensivo de los recursos naturales (suelo y recurso hídrico) y la contaminación ambiental. La evolución espacial y temporal del empleo industrial al interior de la GAM ha variado en el transcurso de las últimas cuatro décadas. Es así como las inversiones se han ido moviendo desde los distritos tradicionales de desarrollo industrial, altamente congestionados y con pocas posibilidades de ampliación de operaciones y de sus economías de escala, hacia territorios que ofrecen no solo acceso a las redes de comercialización con los mercados locales, regionales e internacionales; sino también con el abastecimiento de proveedores, con la reducción de costos de transacción, el acceso a servicios públicos de buena calidad y de mano de obra calificada. Algunas razones para el proceso de movilización industrial intra-GAM están asociadas a factores como el espacio disponible, cercanía con proveedores de materias primas, redes de comercialización, regímenes especiales de incentivos e instituciones eficientes. Por ejemplo, el cantón de San José, lugar originario de la concentración industrial, durante el modelo de industrialización por sustitución de importaciones, ha venido experimentando una pérdida en factores de competitividad territorial que ha incidido en las expectativas de los inversionistas y en la emigración de algunas de las operaciones industriales de los distritos con más tradición en el desarrollo industrial del país. Entre los aspectos que explican la pérdida de competitividad de San José se encuentran la insuficiencia de espacio disponible para la expansión de las actividades industriales, el congestionamiento vial y las rigideces para el almacenamiento y circulación de mercancías, escaso desarrollo de innovación tecnológica e institucional para aumentar productividad y reducir costos de transacción y un incremento de las restricciones y de los costos relacionados con el uso del suelo. De esta manera, en la medida en que el proceso de expansión urbanística de las ciudades fue encareciendo los terrenos y generando restricciones para una adecuada movilización de los bienes y servicios, las industrias comenzaron un proceso de emigración hacia otros territorios, aunque siempre dentro de la misma GAM. En los próximos años, la demanda de uso de suelo industrial dentro de los cantones de la GAM dependerá de la dinámica de la actividad industrial y de la capacidad del país para seguir atrayendo inversión extranjera directa, lo cual pasa por resolver las limitaciones que actualmente se presentan en infraestructura, como la congestión de la red vial, el aumento significativo en precios de terrenos en algunas zonas, la disponibilidad y abastecimiento continuo de insumos cerca de las zonas industriales establecidas, la tramitología para iniciar negocios y desarrollar emprendimientos, entre otros. Igualmente, el futuro de una actividad industrial más dinámica y competitiva en la GAM dependerá de una transformación

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productiva que esté más articulada tanto sectorialmente como con el desarrollo de otras zonas económicas de desarrollo que involucren otras regiones del país. Relacionado con lo anterior, el país necesita potenciar, a partir de la dinámica de desarrollo de la GAM, zonas económicas de desarrollo en otros territorios con características estratégicas de localización y dotación de recursos endógenos complementarios al desarrollo de la GAM y del país en general. Es en este contexto, es que tiene lugar el interés del gobierno de Costa Rica de explorar las opciones del país para implementar y desarrollar, con el apoyo financiero y asesoría de China, un esquema de ZEE para desarrollar territorios con potencial productivo, fuera de la GAM. Esta iniciativa del gobierno de Costa Rica se empezó a gestar durante el último año del gobierno de Laura Chinchilla (2013-2014), la cual desemboca con la presentación, en abril del 2014, por parte de la contraparte experta china, de la propuesta de desarrollo de ZEE para Costa Rica. Esto sobre la base de estudios preliminares, realizados por parte de expertos del Banco de Desarrollo de China, y de la Universidad de Beijín, quienes recomiendan que la primera ZEE promovida por el gobierno de China se ubicaría en la región Pacífico Central del país (Puerto Caldera), tomando como eje catalizador y dinamizador de dicha zona el principal puerto del país en la costa del Pacífico (véase el estudio completo en http://www.comex.go.cr/Zona%20Economica%20Especial.pdf). De acuerdo con las declaraciones oficiales del actual gobierno, la propuesta hecha por los expertos chinos contribuiría con el desarrollo de regiones fuera de la GAM, promoviendo el potencial productivo de otras zonas geográficas. En particular, el desarrollo de la ZEE en torno al Puerto Caldera tendría un impacto positivo para la atracción de inversiones de empresas dedicadas a la logística portuaria y a la producción y exportación de bienes y servicios, con cercanía al Canal de Panamá y a puertos marítimos regionales; reduciendo costos de transporte y promoviendo economías a escala. En este respecto, tendríamos que decir que, aunque para la identificación y definición del área geográfica, propuesta por China para el desarrollo de la ZEE, se toman en cuenta una serie de criterios y variables relevantes, sobre todo en cuanto a infraestructura productiva y conectividad, estos requieren ser evaluados con mayor detalle y contemplando otras variables relevantes. De tal manera, en consonancia con la noción de la economía del desarrollo, de diseñar e implementar modelos y políticas que tomen en cuenta las especificidades y características institucionales de los países, antes que importar modelos o esquemas de desarrollo pensados para realidades diferentes, es que nos hemos dado a la tarea de construir una aproximación metodológica, con un enfoque más integral al de la propuesta realizada por los expertos chinos, para la identificación y definición de territorios con potencial productivo para convertirse en ZEE en Costa Rica.

La presente investigación tiene como objetivo aplicar la metodología construida para la selección y definición territorial de, al menos, cuatro zonas económicas especiales en Costa Rica con potencial de desarrollo productivo, así como las actividades en las que éstas poseen ventajas competitivas territoriales para generar un proceso de transformación productiva. En esa línea, la identificación y definición de ZEED demanda un análisis de las características del desarrollo territorial (regional) en Costa Rica y de las condiciones para el desarrollo de actividades productivas basadas en los recursos endógenos existentes en las distintas regiones.

REVISIÓN DE LITERATURA

De acuerdo con Kresl (1998), los especialistas en economía internacional nunca prestaron mucha atención a las ciudades o las economías urbanas o locales. Desde Adam Smith, el interés se enfoca en “la nación”. Es así como Friedrich List escribe acerca del “sistema nacional de economía política” y recientemente Michael Porter analiza la “ventaja competitiva de las naciones”. Sin embargo, durante los últimos años el cambio en el contexto económico y el proceso de reestructuración y relocalización de las inversiones y el capital a escala global ha despertado un interés renovado por profundizar en el tema de la internacionalización de las economías territoriales. De acuerdo con Castells (1997) y Sassen (1998), este nuevo contexto enmarcado en una modificación de la estructura económica, urbana-rural y la reorganización territorial de las actividades productivas contribuye al fortalecimiento del papel de las regiones metropolitanas y ciudades intermedias, al funcionar como nexo sustancial en la articulación de los mercados nacionales, regionales e internacionales de bienes y servicios (Fritzsche y Vio, 2005). Por su parte, Alburquerque (1995) señala que el objetivo del desarrollo regional no depende de la noción de competitividad, sino de la productividad con que se empleen los distintos recursos (humanos, financieros, físicos, tecnológicos) para alcanzar un alto y creciente nivel de vida de sus habitantes. (Cabrero et ál., 2003). Sin embargo, autores como Porter (1995, 1996), Lever y Turok (1999), Begg (2002), Moori-Koening y Yoguel (1998), y Sobrino (2002) comparten la idea de la relevancia de las concentraciones territoriales para desencadenar una competencia entre territorios, no solamente desde el punto de vista microeconómico, sino también desde las capacidades que ofrece el territorio para facilitar las actividades económicas. El trabajo de Porter (1991) brinda un marco referencial para el análisis de los determinantes de la ventaja competitiva de las naciones. Este desarrollo conceptual sirve de base para las incursiones en el análisis que posteriormente se ha llevado a cabo en el campo de la competitividad local, economía urbana y factores de localización espacial de las inversiones y de los distintos recursos. El mismo Porter (1995) aborda el tema de la competitividad, afirmando que ésta supone un proceso fuertemente localizado que fomenta la especialización y la eficiencia local. De tal manera, los territorios son espacios que pueden ofrecer ventajas competitivas, en la medida en que poseen distintos factores de atracción. Identifica, además, dos tipos de ventajas competitivas. Por un lado, las ventajas competitivas estáticas, que se derivan de la aglomeración o concentración geográfica y de la desintegración vertical. Por otra parte, las ventajas competitivas dinámicas, que se consideran como aquellas

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que provienen de la capacidad innovadora y que son ventajas generadas por las empresas y gobiernos locales. Dentro de las ventajas competitivas estáticas destaca la localización o concentración geográfica, la disponibilidad de infraestructuras (transporte, sistemas de comunicación, edificaciones, entre otros) y estándares medio ambientales aceptables. Mientras tanto, las ventajas competitivas dinámicas se generan cuando los territorios pueden ofrecer un entorno con recursos humanos calificados (universidades, centros de investigación, cultura), menores costos de mano de obra, capacidad de innovación tecnológica y empresarial, cooperación inter-empresarial, gobiernos locales promotores del desarrollo económico, entorno institucional propicio y pertenencia a redes de cooperación entre ciudades y gobiernos, entre otros (Cabrero et ál., 2003). En ese contexto, durante la primera mitad de la década de los 90's, Sassen y Millan, abordan temas relacionados con la idea de competitividad urbana y factores de localización. Sassen (1991) utiliza el término de territorios globales como aquellos que disponen de algunos factores competitivos como infraestructura, soporte tecnológico apropiado, mano de obra calificada y centros universitarios y de investigación que permiten acceder a la tecnología de punta e insertarse en las redes internacionales de investigación, desarrollo y transferencia de tecnología. Por su parte, Millan (1994) reconoce la función vital de la productividad para determinar la competitividad de una región. Además, este autor señala al progreso técnico como una variable fundamental para el progreso productivo y el mejoramiento del nivel de vida de las poblaciones. Enfatiza en la importancia de la organización del territorio para construir la ventaja competitiva y considera indispensable desarrollar, mediante la infraestructura y servicios públicos adecuados (educación y apoyo de centros de investigación y desarrollo), un entorno igualmente competitivo. Desde el punto de vista de desarrollo estratégico, Ferraro y Quintar (1996) enfatizan en la importancia de la conformación de un ambiente o entorno socioeconómico e institucional que permita generar innovaciones y lograr aumentos de productividad y competitividad a partir del impulso de la cooperación interempresarial, la articulación empresario-institucional y la complementariedad público-privada. Así mismo, se refieren a este ambiente propicio para la innovación como un “entorno territorial activo” y lo definen como el tejido de interrelaciones que despliegan los actores sociales (agentes e instituciones económicas, socioculturales y políticas) localizados en una contigüidad geográfica acotada, orientado hacia la creación de sinergias que potencian su desarrollo. Otro factor de gran importancia es la capacidad de gestionar el desarrollo por parte de los gobiernos locales y de las instituciones en el territorio (Fernández Güell, 1997). En la literatura reciente se reconocen una serie de factores determinantes para la competitividad territorial y la transformación productiva. Entre los principales factores que se destacan se encuentra el desarrollo tecnológico y la posibilidad de acceso a los sistemas más avanzados en este campo, la creación y promoción de centros de investigación y desarrollo y el papel de la investigación universitaria para el desarrollo de un sistema de innovación;

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el acceso a redes avanzadas de información; el desarrollo de infraestructura y la eficiencia institucional (Todd, 1999; Castells, 2000; Boscherini& Poma, 2000). Por su parte, Markussen, Hall y Glassmeier (2000) han propuesto que la localización de las nuevas industrias en torno a las áreas metropolitanas, debe responder a cuatro variables principales. En primer lugar, los factores ambientales (buenas condiciones educacionales, de salud y de seguridad ciudadana); infraestructura (facilidades de acceso a aeropuertos, autopistas, redes ferroviarias, puertos, comunicaciones globales). En tercer lugar, economías de escala (presencia de servicios de negocios, localización de corporaciones). Finalmente se requiere de un medio innovador (sinergia organizativa, redes de empresarios, cultura cívica y dinamismo de las organizaciones intermedias). Como parte de los enfoques en economía regional, con base en aplicaciones de la economía y la geografía, la llamada Nueva Geografía Económica integra el estudio de los factores descritos anteriormente. Tal como exponen Herrera y Roca (2007: 4): “El marco teórico de estudio de la relación entre las variables de localización de actividades económicas y el crecimiento económico se han sintetizado en una nueva corriente surgida en la década de los noventa denominada New Economic Geography (NEG) o economía geográfica, la cual tiene por objetivo estudiar los mecanismos de localización de las actividades económicas…”. Siendo que, uno de los principios de la economía regional, es que los países se encuentran compuestos por diversas regiones con una serie de particularidades como, “… climas, topografías, recursos, vocaciones económicas, prácticas sociales y culturales, que han sido moldeadas por factores geográficos, históricos, políticos y socioeconómicos…” Caicedo (2008: 16). Es en torno a este principio que en las últimas décadas se han venido diseñando e implementando nuevos esquemas de desarrollo territorial basados en un desarrollo a los niveles local, regional y nacional más dinámico y articulado. Dentro de estos esquemas se encuentran los distritos industriales, los clústeres y las zonas económicas especiales (ZEE) (Creskoff y Walkenhorts, 2009). En el caso particular que nos interesa, las ZEE tienen su génesis en el año 1959 en Irlanda y a raíz del éxito de su implementación en La República de China en la década de los 80's, este esquema de desarrollo presenta un crecimiento muy significativo en los últimos años. Es así como para el año 2007 ya se contabilizaban 3.036 ZEE en 120 países del mundo (González y Meza, 2009). Sin duda, este crecimiento y su relevancia en el desarrollo económico de las naciones, ha motivado su estudio desde tres grandes perspectivas: la identificación de regiones potenciales para su implementación; su definición con base en las particularidades de cada territorio y; la evaluación de su impacto en el desarrollo económico y social.

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Dentro de las definiciones de ZEE se encuentran dos grandes enfoques. El primero de éstos se basa en sus características, como es el caso de la definición propuesta por el Banco Mundial: “… [Son]1 áreas geográficas delimitadas y con frecuencia aseguradas físicamente, por lo general, fuera del territorio aduanero del país de acogida; con presencia desde pequeñas empresas hasta grandes compañías que gozan de beneficios como exenciones tributarias. Las zonas económicas especiales son una unidad administrativa ya sea pública o privada” (Creskoff y Walkenhorts, 2009). Dentro de este mismo enfoque Clyde (1984: 638) quien cita a Dixin (1981) plantea que “Las zonas económicas especiales se crean cuando un país delimita una zona especial donde, a través de exenciones de derechos de aduana, formula varias condiciones preferenciales y ofrece servicios públicos con el fin de atraer a los inversores extranjeros a establecer fábricas cuyos productos terminados son principalmente para la exportación”. El otro enfoque concibe a la ZEE en un ámbito más complejo del desarrollo territorial. Dentro de esta perspectiva Coates (2013: 18) entiende que: "Una ZEE es una región geográfica, establecida por el gobierno para promover crecimiento y desarrollo económico”. Por su parte Tuz (2011:86-7) define que “La ZEE se constituye en un espacio del territorio nacional delimitado por el Estado, en el que, con inversión pública y/o privada, se impulsa el desarrollo de actividades ligadas a la transferencia de tecnología, innovación, provisión de servicios logísticos especializados y transformación industrial, a través del establecimiento de incentivos especializados condicionados a cumplimiento de objetivos específicos de inversiones nuevas, orientados a la generación de empleo de calidad, desarrollo territorial y transferencia tecnológica”. En el marco de la definición de las ZEE, se han identificado una serie de características generales que las definen: a) área de gran extensión territorial, delimitada geográficamente y frecuentemente asegurada físicamente; b) beneficios basados en la ubicación física dentro de la zona; c) unidad administrativa pública o privada; d) espacio geográfico abierto al mundo (apertura comercial) y; e) incentivos como exenciones tributarias y simplificación de trámites (Creskoff y Walkenhorts, 2009; González y Meza, 2009). Además del reconocimiento de características generales de las ZEE, también se identifican una serie de particularidades que dan pie al establecimiento de criterios que las clasifican, uno de estos criterios y quizás el más importante, es la orientación económica, que clasifica las ZEE en 6 tipos: innovación tecnológica, industrial-producción, servicios, turismo y recreacional, zonas complejas y zonas de libre comercio (Anvarovna, 2013). 1

Adición de los autores.

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Como apunta Zhihua (2011), es a partir de estas tipologías que podemos identificar una amplia gama de regímenes de zonas económicas especiales. Para el año 2008, el Comité de Zonas Francas de las Américas identifica 19 tipos, entre las que se destacan como las más comunes: zonas francas, zonas (económicas) libres, zonas procesadoras de exportación, maquilas, zonas económicas especiales de desarrollo, zonas libres exportación y zona libre industrial (Tuz, 2011). Tal como explican González y Meza (2009), que citan a Raymond (2001) y Mark y Meng (2004), una primera experiencia que se debe destacar por su rotundo éxito es la de China, donde inicialmente se establecieron cuatro zonas económicas especiales en Xiamen, Shantou, Shenzhen y Zuhai, como parte de su reforma económica. Se destaca el caso de Shenzhen como el más exitoso, entre los años 1980 y 2010, esta ciudad pasa de 30.000 a 10,5 millones de habitantes y en la actualidad se constituye como el principal centro productivo y comercial del país, así como el mayor receptor de Inversión Extranjera Directa (IED). Los mismos González y Meza (2009) explican que las principales razones del éxito de Shenzhen como ZEE radica en el diseño e implementación de una serie de factores como: política de puertas abiertas por parte del Gobierno y su reconversión a ZEE; su posición geográfica, el papel del gobierno local como promotor del crecimiento y desarrollo económico; infraestructura portuaria y urbana y, procesos migratorios del interior y exterior de China que han generado un desarrollo cultural caracterizado por actitud empresarial, ahorro e innovación. Por otra parte Li Hao (1996), agrega que el éxito de Shenzhen como ZEE, no sólo responde a su posición geográfica, sino que también obedece a una serie de reformas de política como exención de impuestos, regulación para la planificación del uso de la tierra, innovación y flexibilidad en el mercadeo de productos, libre movilidad con ciudades aledañas de interés; autonomía económica y política; desarrollo de infraestructura financiera y desarrollo integrado de las costas y los territorios interiores. La exitosa experiencia de la República de China, ha tratado de replicarse en otras naciones. Para ello, se han estudiado las particularidades de sus territorios desde un enfoque de economía regional. Un primer caso de interés en la literatura es el de La República de Kazakhstan, donde se crean nueve ZEE con el propósito de promover el desarrollo económico y social de los territorios y acelerar la reestructuración de la economía nacional mediante mecanismos de apertura económica y atracción de inversiones (Anvarovna, 2013). Otro caso es el de Sudáfrica, expuesto por E.L. Nel, C.M. Rogerson (2013) quienes citan a Zarenda (2012), en donde también se han presentado iniciativas de implementación de ZEE, al considerar su potencial para generar beneficios significativos para las áreas locales, así como para la atracción de inversiones nacionales e internacionales. En América del Sur también se cuenta con experiencias en la creación de ZEE. Por ejemplo, en Perú, el Ministerio de Economía y Finanzas estudia la dinámica territorial de la

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región de Puno, con el objetivo de determinar el diseño óptimo de una ZEE para promover su desarrollo (Herrera y Roca, 2007). Otro caso a destacar es el de Colombia, donde su gobierno promueve la implementación de una ZEE con el objetivo de estimular el desarrollo económico de regiones periféricas, mediante la creación y fortalecimiento industrial que diversifique la base exportable del país (Arévalo, 2003). En Ecuador también se cuenta con experiencias en cuanto a la identificación de regiones potenciales para el desarrollo de ZEE. Por ejemplo, Tuz (2011), desarrolla una propuesta metodológica que ofrece un criterio técnico para la priorización territorial en cuanto a asignación de recursos presupuestarios y posteriormente analizar la viabilidad de establecer ZEE. Para ello, con base en una investigación cualitativa y cuantitativa, se determinan las variables explicativas a considerar y su grado de influencia. Dentro de las variables que se consideran se encuentran: valor agregado, democratización del capital, nivel de pobreza de las regiones, personal ocupado en la industria, número de fuentes de empleo creadas en las regiones y densidad demográfica. Posteriormente, se aplican criterios de priorización territorial en cuanto a la asignación presupuestaria, teniendo como variables de análisis: la tasa de crecimiento, tamaño del mercado global, facturación, número de empresas, empleo formal generado, sector priorizado y sustitución de importaciones. Finalmente, se desarrolla un modelo para evaluar la viabilidad económica del establecimiento de una ZEE en las regiones clasificadas. Otro de los estudios de identificación de regiones potenciales para desarrollar ZEE como promotoras del desarrollo regional, es el que se lleva a cabo en los países CLMV2, quienes basados en la experiencia de los tigres asiáticos (ASEAN), han promovido distintas categorías de ZEE por su ubicación y tipo de conectividad primaria. Así se tiene ZEE en áreas metropolitanas, en puertos, en áreas fronterizas y en intersecciones o cruces. Entre los hallazgos de la investigación, se concluye que el éxito de los ASEAN como países con una fuerte atracción de IED, responde a una serie de características como estar relativamente cerca de los puertos; acceso a mano de obra relativamente fácil (densidad poblacional alta); desarrollo de infraestructura para el desarrollo productivo (puertos, aeropuertos, carreteras e infraestructura de servicios de calidad en electricidad, agua y telecomunicaciones. Destacándose que las ciudades con alta densidad poblacional y/o un amplio acceso a puertos, son candidatos potenciales a ZEE (Ishida, 2009). Algunos estudios en torno a las ZEE han evaluado el impacto que éstas han tenido sobre diferentes variables socioeconómicas. Una ejemplo de investigación de este tipo aplica una técnica econométrica que analiza el impacto del establecimiento de las ZEE sobre la inversión, el desplazamiento de la inversión local y el desarrollo tecnológico (Wang, 2009).

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Estos son Cambodia, Laos, Myanmar y Vietnan.

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La literatura económica también ha reconocido la necesidad de evaluar la evolución y desempeño que han tenido las ZEE en su función de promotoras del desarrollo. Específicamente en la República de China se han realizado diversos estudios cuantitativos con este objetivo. Un primer estudio es realizado mediante economía espacial y podría ser un referente para evaluar zonas potenciales para establecer ZEE, en éste se efectúa una caracterización de las villas que componen la ciudad de Shenzhen, considerándose componentes: a) sociales: población total, población local, densidad de población, densidad de población local, espacio vital y la ocupación de tierra por habitante; b) económicos: renta residencial, renta de la tierra, comparación entre el precio residencial de la tierra y el de habitaciones para rentar; c) locacionales: distancia del centro de la ciudad, distancia la ciudad sub centro, densidad del uso residenciales de terrenos aledaños, densidad del uso comercial y de servicios de terrenos aledaños, densidad del uso industrial de terrenos aledaños, densidad territorial de infraestructura y servicios públicos en territorios aledaños, densidad de transporte público en territorios aledaños y; d) físicos: área ocupada, área construida, densidad de construcción, número de casas, “relación de parcela” y la tasa de cambio en el área ocupada, construida y la densidad de construcción (Tong De et ál., 2010). En ese contexto, partiendo de la revisión de la literatura internacional sobre ZEE y teniendo en consideración las particularidades del caso costarricense, se propone una definición propia del concepto de Zona Económica Especial, a saber: "Áreas geográficas que se delimitan siguiendo una serie de criterios de carácter socioeconómico, productivo e institucional; que las califica para el desarrollo de núcleos endógenos de desarrollo vinculados con la economía nacional y global. Es un territorio con una extensión considerable, donde se han identificado actividades productivas con ventajas competitivas territoriales y condiciones favorables para la aglomeración económica y el desarrollo de encadenamientos productivos. Dentro de dicho territorio (ecosistema) coexisten una serie de actores e instituciones promotoras del desarrollo, las cuales, mediante la cooperación, la innovación y reglas de juego claras propician las condiciones necesarias para la transformación productiva" (Arias, et ál., 2015:11).

MARCO METODOLÓGICO

La presente sección muestra los principales elementos teóricos metodológicos considerados en el segundo año de investigación del proyecto titulado "Identificación y Definición de Zonas Económicas de Desarrollo (ZEED) en Costa Rica". De un primer año de investigación, en una fase exploratoria, se obtienen una serie de resultados que orientan el estudio de las ZEED en Costa Rica. El primero de ellos, es la identificación de un conjunto de indicadores y variables de análisis, así como su aplicación en el cálculo de un índice que clasifica los 81 cantones que componen el territorio nacional de acuerdo con su potencial productivo y que posibilita la identificación de posibles corredores que articulen el desarrollo de la GAM con otros territorios del país. Los resultados del primer año se constituyen como punto de partida del análisis que se realiza en un segundo periodo de estudio. No obstante, se incorporan elementos teóricos que se derivan de los resultados del año de investigación a los que responde el presente informe. Así, en un segundo año se diseña un procedimiento metodológico para la identificación de territorios potenciales para el establecimiento de ZEED fuera de la GAM. La metodología aplicada consta de tres fases. En la primera de ellas se definen los cantones núcleo de los potenciales territorios. Posteriormente, se identifican las actividades productivas de mayor relevancia en estos cantones. Finalmente, la tercera fase consiste en la delimitación de las áreas de influencia (territorios) en torno a las que se propone el establecimiento de potenciales ZEED.

Análisis espacial

Delimitación de áreas de influencia

Fuente: Elaboración propia.

Análisis de datos

Revisión bibliográfica específica

Análisis de datos

Índice de Potencial Productivo

MÉTODO

TERCERA FASE

Identificación de actividades económicas

SEGUNDA FASE

Selección de cantones núcleo

PRIMERA FASE

FASE

-Autocorrelación espacial

-Matriz de desplazamientos

-Investigaciones previas

-Planes y proyectos regionales

-Empleo relativo

-Coeficientes de localización

-Consulta a expertos

-Análisis estadístico (Variabilidad y correlación)

HERRAMIENTAS

Áreas de influencia de potencial productivo (territorios)

Principales actividades en los cantones núcleo

Cantones núcleo fuera de la Gran Área Metropolitana

RESULTADO ESPERADO

FIGURA 1 PROCEDIMIENTO METODOLÓGICO PARA LA DEFINICIÓN DE POTENCIALES ZEED EN COSTA RICA 14 Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

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A continuación se presenta el detalle de los métodos de investigación, herramientas de análisis y resultados esperados en cada una de las fases que componen el procedimiento metodológico. Primera fase: Selección de cantones núcleo Como se observa, el método que se aplica en esta fase es el cálculo de un Índice de Potencial Productivo (IPP) 3, que consiste en un ajuste (modificación, inclusión y reponderación de variables) de los resultados de una primera aproximación del índice que se construye y valida en un primer año de investigación. En dicho ajuste se aplican dos herramientas, a saber, consulta a expertos y análisis estadístico de variabilidad y correlación. Referente a la consulta a expertos, con objeto de contar con su retroalimentación en cuanto a los resultados preliminares, se realizaron presentaciones a actores clave y tomadores de decisión en el tema de Zonas Económicas Especiales en el país4. Además, se llevó a cabo un taller con expertos en el que se ponen en discusión las variables y ponderaciones del índice, posteriormente se analizó la viabilidad de la incorporación de las recomendaciones realizadas por dichos expertos5. En cuanto al análisis estadístico de variabilidad y correlación, su objeto es examinar la capacidad de discriminación de las variables dentro del índice. Como resultado de la primera fase, se cuenta con un IPP para identificar cantones núcleo para el establecimiento de potenciales ZEED, que permitan articular el desarrollo de la GAM con territorios fuera de ésta. Segunda fase: Identificación de actividades productivas Una vez seleccionados los cantones núcleo a partir de los cuales se propone el desarrollo de las potenciales ZEED, se procede con la identificación de las actividades económicas con mayor potencial productivo. Para ello, se aplican dos métodos de estudio, que son el análisis de datos de empleo y bibliográfica específica. Referente al análisis de empleo, a partir de los datos del Censo 2011 del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), a nivel cantonal, se calculan dos indicadores que aproximan la importancia relativa de las 19 ramas de actividad en las cuales se clasifica la fuerza laboral del país. 3

En el anexo 1 se presentan las variables consideradas para la construcción del índice, la explicación de las nuevas variables

que se incorporan con respecto al índice del primer año de investigación, así como las diferentes ponderaciones que se consideraron. 4

En caso de que se quiera conocer la justificación de las demás variables consideradas, se puede consultar la publicación de

los resultados del primer año de investigación. (ver Arias-Ramírez, Sánchez-Hernández, Vargas-Montoya y Agüero-Rodríguez, 2015) 5

En el anexo 2 se muestran los detalles del taller.

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El primero de estos indicadores, mide la participación relativa (importancia) que tiene una determinada rama de actividad en el empleo total de los cantones núcleo seleccionados en la primera fase. Eij

ERij=  *100 E i

Donde: ERij: Empleo relativo de la actividad j en el cantón i. Eij: Fuerza laboral en la actividad j en el cantón i. Ei: Fuerza laboral del cantón i. El segundo indicador que se calcula es el coeficiente de concentración del empleo, el cual, siguiendo a Hernández y Soler (2008), mide la concentración relativa de la actividad en el territorio.

( Ee ) CLij= e (E ) ij i

iN

N

Donde: eij: Fuerza laboral en la actividad j en el cantón i. ejN: Fuerza laboral en la actividad j en el país. Ei: Fuerza laboral en el cantón i. EN: Total fuerza laboral en el país. Para el análisis de dicho indicador, se considera que si una actividad presenta un CLij≤ 1, no existe concentración de empleo en la actividad i en el cantón j. Si CLij> 1 si hay concentración de empleo en la actividad analizada, es decir, presenta importancia relativa como generadora de empleo en el cantón núcleo. En el caso particular de la presente investigación, se considerarán únicamente las ramas de actividad que presentan valores cercanos o superiores a 1. En esa línea, para analizar de forma conjunta ambos indicadores, se considera que las ramas de actividad que ocupan las primeras posiciones en ambos indicadores son las de potencial productivo alto. En el caso de que una rama de actividad ostente una de las primeras posiciones sólo en uno de ellos, se considera que tiene un potencial productivo medio, priorizando las actividades que obtengan las primeras posiciones en el indicador empleo

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relativo. Finalmente, las actividades que presentan posiciones bajas en ambos indicadores se consideran de potencial bajo. A continuación un ejemplo que ilustra la forma de clasificación: CUADRO 1 CLASIFICACIÓN DE RAMAS DE ACTIVIDAD SEGÚN INDICADORES EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN Rama de actividad

Empleo relativo (posición)

Coeficiente de localización (posición)

Nivel de potencial productivo

A

1

1

Alto

C

2

2

Alto

F

3

4

Medio

K

4

3

Medio

10

6

Bajo

12

8

Bajo

... J ... S

Notas: En la primera columna las letras que van desde "A" hasta "S" representan las 19 ramas de actividad. Las actividades están organizadas de mayor a menor según su posición en el indicador empleo relativo. Las posiciones dentro de cada uno de los indicadores pueden variar de 1 a 19 dependiendo del valor obtenido. Fuente: Elaboración propia.

Posteriormente, con base en un análisis de relación productiva, estas ramas se agrupan para constituirse como actividades económicas potenciales en cada uno de los cantones núcleo. El otro método de análisis que complementa los resultados de los datos de empleo es la revisión bibliográfica de planes y proyectos regionales e investigaciones académicas previas que contemplan los cantones núcleo analizados en la presente investigación. Así, la bibliografía consultada muestra resultados de estudios precedentes que sugieren cuáles son las principales actividades económicas en cada uno de los cantones núcleo estudiados, lo que permitió validar los resultados obtenidos con los datos de empleo así como delimitar en forma más precisa las actividades económicas en cada uno de los cantones núcleo (Anexo 5). El resultado esperado de esta segunda fase consiste en la identificación de al menos tres actividades productivas en torno a las cuales se propone el establecimiento de las potenciales Zonas Económicas Especiales.

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Tercera fase: Delimitación de áreas de influencia Una vez identificadas las actividades productivas para los cantones núcleo, se procede con la delimitación de las áreas de influencia (territorios) potenciales para el establecimiento de ZEED fuera de la GAM. El primer método que se aplica con este fin, analiza datos de empleo del Censo 2011, utilizando dos indicadores: el desplazamiento de trabajadores y la autocorrelación espacial. El segundo método que se emplea es la revisión bibliográfica, que al igual que en la fase dos, muestra resultados de estudios previos que sugieren posibles territorios que contemplan los cantones núcleo estudiados. El indicador de desplazamiento de trabajadores, este tiene por objeto identificar los encadenamientos regionales existentes entre los cantones, determinando para cada una de las actividades previamente seleccionadas, cuáles son los cantones que realizan un mayor aporte de trabajadores al cantón núcleo6. Para ello, se construye una matriz origen-destino de empleo, que permite identificar los trabajadores generados por cada cantón, así como el lugar donde esta fuerza laboral se desempeña7. Referente al indicador de autocorrelación espacial 8, éste prueba la hipótesis de si existe dependencia espacial en el empleo en cada una de las actividades económicas analizadas, es decir, si los trabajadores se distribuyen de manera sistemática en el espacio geográfico. En este punto, resulta importante destacar que para efectos de contar con resultados más confiables y precisos, se considera como unidad geográfica el distrito, al ser el mayor nivel de desagregación con el que se cuenta con información de empleo. Así, este indicador contribuye a acotar la existencia de posibles corredores productivos; entiéndase por corredor productivo un área geográfica en la que se da una concentración económica en empleo e industrias en una determinada actividad productiva. Siendo que, dentro de los territorios acotados en esta tercera etapa del estudio, se podrían identificar uno o más corredores productivos en las diferentes actividades económicas identificadas en la segunda etapa, en torno a las actividades económicas estudiadas. Como resultado esperado de la aplicación de las herramientas consideradas en la presente fase, se espera delimitar posibles territorios y corredores productivos en torno a los cuales se propone el desarrollo de las potenciales ZEED. En resumen, una vez que se aplican cada una de las fases del procedimiento metodológico, se cuenta con la definición de territorios candidatos para el establecimiento de potenciales ZEED en torno a determinadas actividades productivas, inclusive, sugiriendo una acotación más precisa de corredores productivos. 6

Se realiza un análisis casuístico en cada uno de los cantones núcleo, ya que, por las importantes diferencias en la estructura

productiva de éstos no se puede homogenizar la evaluación del indicador. 7

Para conocer mayores detalles acerca de la construcción de la matriz origen-destino ver anexo 3.

8

Ver anexo 4 donde se desarrollan los conglomerados espaciales y sus resultados.

RESULTADOS DEL ANÁLISIS

En los siguientes párrafos se muestran los principales resultados de la investigación a la que responde el presente informe9, siendo que, el capítulo se estructura con base en las fases descritas en el procedimiento metodológico previamente explicado. Primera fase: Selección de cantones núcleo Tal como se explicó previamente, esta fase parte de los resultados de un año previo de investigación en el que se calcula y valida una primera aproximación de un índice de potencial productivo, resultados que se analizan y ajustan realizando un análisis estadístico de variabilidad y correlación que, respectivamente, muestran la capacidad de discriminación de cada variable y las relaciones esperadas entre éstas. Sumado a ello, se recurre al criterio experto mediante la realización de presentaciones a las instituciones vinculadas con el tema de zona económica especial en el país y a la elaboración de un taller con expertos en las diferentes áreas consideradas en la investigación. Así, de esta primera fase, se cuenta con un IIP10 que aproxima un perfil de potencial productivo cantonal y posibilita la selección de los cantones núcleo de territorios con potencial para el establecimiento de ZEED fuera de la GAM. El resultado del cálculo del índice se resume en el gráfico 1, que muestra la posición relativa de los 81 cantones en orden descendente, así como el aporte que realiza cada uno de los ejes a la calificación obtenida por el cantón. En términos generales, se puede apreciar de los resultados del índice que los cantones de la GAM ocupan las primeras posiciones, lo que es acorde con la premisa de que ésta se constituye como la principal ZEED del país. No obstante, se resalta la existencia de cantones como San Carlos, San Ramón, Orotina, Limón y Puriscal, que ocupan los primeros lugares del IPP y que no pertenecen a la GAM

9

Valga aclarar que debido a la gran cantidad de información generada en este segundo año de investigación, por

consideración del lector del informe, se procura no saturar el presente capítulo. Para ello, se opta por una redacción concisa y se recurre al uso de anexos para complementar los resultados. 10 En el anexo 1 se muestran los diferentes escenarios considerados para el cálculo del IPP, cuyos resultados se resumen en el presente capítulo. También, se realiza un análisis complementario de estadísticos de interés.

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GRÁFICO 1 COMPOSICIÓN DEL IIP CANTONAL Y CANTONES NÚCLEO DE TERRITORIOS CON POTENCIAL PARA EL ESTABLECIMIENTO DE ZEED FUERA DE LA GAM San José Belén Heredia Montes de Oca Alajuela Desamparados Goicoechea Escazú Curridabat Tibás Santo Domingo Cartago San Carlos Moravia Flores San Pablo Santa Ana Barva La Unión Vázquez de Coronado San Rafael Mora Atenas San Isidro San Ramón Orona Limón Puriscal Valverde Vega Palmares Alajuelita Grecia Aserrí San Mateo Santa Bárbara Poás Naranjo Puntarenas Oreamuno Liberia Paraíso Esparza Nicoya Acosta Santa Cruz El Guarco Tilarán Turrialba Zarcero Pococí Hojancha Pérez Zeledón Bagaces Turrubares Dota León Cortés Castro Tarrazú Nandayure Montes de Oro Carrillo Garabito Cañas Guácimo Alvarado Aguirre Sarapiquí Parrita Mana Abangares Siquirres Jiménez Guatuso Los Chiles Corredores Talamanca La Cruz Upala Coto Brus Osa Golfito Buenos Aires 0

10

20 Especialización producva

Notas: Los cantones núcleo se identifican con la figura Fuente: Elaboración propia.

30 Infraestructura

40

50 Instucional

60

70

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Una vez que se cuenta con los resultados del IPP, se procede con la selección de los cantones núcleo. Así, se analizan las posiciones de los cantones dentro del índice, no obstante, considerando sus resultados en el contexto socioeconómico y productivo del país. Como se muestra en el gráfico precedente, un primer núcleo es San Carlos, no sólo porque es el cantón fuera de la GAM mejor posicionado en el índice, sino también por su importancia como ciudad intermedia de la zona norte del país. En los resultados desagregados del índice se evidencia la importancia a nivel socioeconómico y productivo de San Carlos, al ser el principal empleador y formador de capital humano de la zona, a la vez que cuenta con infraestructura y presencia de instituciones requeridas para el desarrollo de la actividad productiva. El segundo cantón que se selecciona es Limón, escogencia que se justifica por varias razones. Primeramente, de los cantones caribeños del país es el mejor posicionado en el índice. Segundo, se constituye como una ciudad intermedia de gran relevancia para articular el desarrollo de la GAM con el de la costa atlántica del país, que actualmente la discusión nacional reconoce como una de las zonas más deprimidas del territorio nacional, pese a contar con un alto potencial productivo. Tercero, tal como señala la literatura, uno de los componentes clave para el desarrollo de zonas económicas especiales es la infraestructura portuaria, siendo que Limón cuenta con el principal puerto de Costa Rica en cuanto a la importación y exportación de bienes. Puntarenas es el tercer cantón que se escoge como núcleo de un territorio con potencial para el desarrollo de una ZEED, lo cual se justifica en primera instancia en que éste se constituye como la principal ciudad intermedia de la costa pacífica del país, al contar con una amplia presencia de instituciones e infraestructura requerida para el desarrollo de la actividad productiva, así como ser el principal empleador del Pacífico Central. Una segunda razón que justifica su escogencia es que, como la discusión nacional lo apunta, no se ha logrado sacar provecho de sus potencialidades para articular su actividad económica con la de la GAM como principal ZEED del país. Tercero, Puntarenas es el cantón costero que ocupa la primera posición en el IPP en el Pacífico de Costa Rica y con gran cercanía al segundo puerto en importancia en cuanto al comercio de bienes en Costa Rica, lo cual, como destacan experiencias internacionales, representa un elemento clave a la hora de definir un territorio como una potencial ZEED. Finalmente, por su posición geográfica, Puntarenas posibilita la articulación de la actividad productiva de la GAM y Puerto Caldera con el pacífico norte y sur del país, siendo un importante punto de partida para promover una articulación de la actividad productiva nacional, aprovechando las potencialidades de los diferentes territorios, a la vez que se contribuya a disminuir las asimetrías regionales presentes hoy en día en Costa Rica. Un cuarto y último cantón que se propone como núcleo para la definición de un territorio con potencial para establecer una ZEED es Liberia. Primeramente, debido a que es la principal ciudad intermedia del pacífico norte del país, al contar con una importante presencia de instituciones e infraestructura productiva para el desarrollo de actividades económicas que son el sustento de la zona. Por otra parte, debido a las obras de infraestructura en construcción y los recursos con los que ya cuenta, este cantón presenta un

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importante potencial para articular el desarrollo de la zona con el de otros territorios hacia la zona norte y pacífico central del país. Finalmente, resaltar que de los cantones de la zona, Liberia es el que ocupa la primera posición en el índice. En resumen, como resultado de la primera fase del procedimiento metodológico se seleccionan cuatro cantones núcleo de territorios con potencial para el establecimiento de zonas económicas especiales de desarrollo en Costa Rica: San Carlos, Limón, Puntarenas y Liberia. Posterior a su selección, se aplica la fase dos, cuyos resultados se presentan a continuación. Segunda fase: Identificación de actividades económicas Como se explicó en la sección metodológica del informe en cuestión, para cumplir con el objetivo de esta segunda fase se utilizan dos métodos: el análisis estadístico de datos de empleo y la revisión de bibliografía regional que incorpore los cantones seleccionados como núcleo en la primera fase. Para el análisis de datos de empleo se recurre a dos indicadores que aproximan la importancia relativa de las 19 ramas de actividad en las que se clasifica la fuerza laboral del país, cuyos resultados posteriormente se agrupan para definir actividades económicas. Tal como se señaló previamente, para determinar cuáles son las actividades económicas que presentan un mayor potencial productivo, ambos indicadores se analizan de manera conjunta en cada uno de los cantones núcleo. A continuación el resumen de los resultados obtenidos. Iniciando con el cantón de San Carlos, como se muestra en el Cuadro 2, se identifican tres actividades económicas en las que el cantón cuenta con mayor potencial productivo. La primera de ellas es la agropecuaria, que emplea más de la cuarta parte de su fuerza laboral, lo que muestra su importancia relativa en relación con las demás actividades económicas. A su vez, presenta una concentración en la actividad agropecuaria de 1,89, es decir, muestra una importante localización si se compara con el resto del país. CUADRO 2 ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN SAN CARLOS Actividad económica Agropecuaria Manufactura y comercio Turismo

Erij

CLij

Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

Rama de actividad

27,30%

1,89

Industrias manufactureras

10,20%

0,81

Comerc. por mayor y menor, repar. vehic. autmom. y motoc.

20,30%

1,05

Alojamiento y servicios de comida

6,50%

1,19

Activ. artísticas de entretenimiento y recreativas

1,00%

0,68

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

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Dicho resultado se constata con los hallazgos de la revisión bibliográfica realizada11, donde se verifica la importancia de las actividades económicas identificadas con datos de empleo. En cuanto a la actividad agrícola, se destaca su preponderancia en cultivos como café, cítricos (naranja, mandarina y limón), piña, hortalizas, granos básicos, yuca, tiquizque, y en menos escala la producción de plantas ornamentales. También resalta la relevancia de la actividad ganadera, primordialmente la ganadería de leche y en algunas ocasiones de doble propósito (carne y leche). Una segunda actividad económica identificada es turismo, en la cual se emplea el 7,5% de la fuerza laboral del cantón. Además, en el caso particular de alojamiento y servicios de comida, se da una concentración relativa del empleo superior a la del resto del territorio nacional (1,19). Dichos resultados se refuerzan con lo encontrado en la revisión literaria, que destaca la importancia de la actividad turística en el cantón y sus territorios aledaños, producto de la riqueza en recursos naturales con la que cuentan. Destaca el caso del distrito de La Fortuna, como uno de los principales destinos turísticos del país. Finalmente, se identifica potencial productivo en manufactura y comercio, al emplear cerca de la tercera parte de los trabajadores de San Carlos y donde en una de las ramas de actividad que la componen se cuenta con una localización del empleo de 1,05; es decir, una concentración relativa en relación con el territorio nacional. Se debe destacar que es de esperar que la importancia relativa de esta última actividad se puede explicar por los encadenamientos productivos de ésta con las otras dos actividades económicas identificadas. En relación con el turismo, por la demanda generada en comercios al por menor como supermercados y farmacias. Referente a la actividad agropecuaria, ante la necesidad de contar con industrias que generen insumos para la producción de abonos y alimentos y otras para el procesamiento de productos agrícolas y ganaderos. En relación con Limón como cantón núcleo, hay cuatro actividades económicas en las que se logra identificar potencial productivo (Cuadro 3). La primera de ellas es la agropecuaria, la cual, emplea casi la quinta parte de los trabajadores del cantón y presenta una concentración relativa del empleo en la actividad con respecto al resto del país (1,24). La literatura así lo confirma, en el caso de la agricultura, en cultivos de banano, piña, arroz, tubérculos y plátano. Referente a la ganadería, aunque en menor grado, se destaca por su importancia. También se resalta la presencia de pesca artesanal y de sobrevivencia en las costas de la provincia de Limón, no obstante a baja escala.

11 En el anexo 6 se detallan los resultados de dicha revisión bibliográfica.

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CUADRO 3 ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN LIMÓN Actividad económica

Rama de actividad

Erij

CLij

Agropecuaria

Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

17,90%

1,24

Logística y almacenamiento

Transporte y almacenamiento

15,70%

3,03

Alojamiento y servicios de comida

8,20%

1,1

Activ. artísticas de entretenimiento y recreativas

5,10%

1,09

Industrias manufactureras

9,10%

0,72

Comerc. por mayor y menor, repar. vehic. autmom. y motoc.

16,60%

0,85

Turismo Manufactura y comercio

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Otra actividad con potencial en el cantón es la de transporte y almacenamiento, cuyo aporte al empleo es el del 15,7% y cuya localización es muy alta con respecto al resto del país, al tener una concentración relativa en la actividad más de 3 veces superior a la nacional. La revisión de la literatura y de contexto económico confirman dicho resultado, destacando a Puerto Moín como la principal ventana comercial marítima de Costa Rica. El turismo también cuenta con importante potencial productivo al emplear el 13,3% de los trabajadores del cantón y al mostrar una localización del empleo de 1,10; lo que representa una concentración relativa en la actividad con respecto al resto del territorio nacional. En la literatura se identifica la existencia de negocios de hospedaje, aventura, agroturismo y ecoturismo como generadores de demanda laboral en la localidad. Una cuarta y última actividad identificada es manufactura y comercio, siendo que ésta alberga más de la cuarta parte de los trabajadores del cantón, aunque no presenta una localización relativa del empleo con respecto al territorio nacional. Como se destaca de la revisión bibliográfica, la importancia de esta actividad se explica en la amplia agroindustria con la que cuenta, la cual posee empresas especializadas en la preparación de jugos, concentrados, purés, pastas de frutas, enlatado de palmito, parafinado y pelado de yuca, transformación de cuero, madera, cacao, chips de plátano, productos lácteos, embotellamiento de agua y bebidas, producción de cajas de cartón, entre otros. Además, se debe destacar que dicha actividad presenta fuertes encadenamientos con otras en las que se cuenta con potencial productivo como son la agropecuaria y la de logística y almacenamiento. Referente a Puntarenas como núcleo, en el cuadro 4 se muestran las cuatro actividades con potencial productivo. La primera de ellas es la agropecuaria, donde se emplea el 17,9% de los trabajadores del cantón y con una concentración relativa de trabajadores con respecto al resto del país. Siendo que en agricultura los principales cultivos son el arroz, caña de azúcar, café, palma africana, melón, sandía, mango, tiquizque, maíz y la producción de flores.

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CUADRO 4 ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN PUNTARENAS Actividad económica Agropecuaria Turismo Construcción e inmobiliaria Logística y almacenamiento Manufactura y comercio

Rama de actividad

Erij

CLij

Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

17,90%

1,24

Alojamiento y servicios de comida

9,30%

1,71

Activ. artísticas de entretenimiento y recreativas

1,50%

1,00

Construcción

4,10%

0,67

Actividades inmobiliarias

0,50%

0,74

Transporte y almacenamiento

5,70%

1,10

Industrias manufactureras

12,40%

0,98

Comerc. por mayor y menor, repar. vehic. autmom. y motoc.

18,20%

0,94

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Otra actividad con potencial es el turismo, que emplea el 10,8% de la fuerza laboral del cantón y cuya localización del empleo es superior a la nacional. La revisión bibliográfica identifica la preponderancia de negocios en turismo de sol-playa, aventura, ecológico y rural-comunitario. La actividad de construcción e inmobiliaria es otra de las que se identifica como potencial, siendo que en esta se emplea cerca del 5% de los trabajadores de Puntarenas y en el caso de la construcción presenta una concentración de trabajadores superior a la media nacional. Como complemento a lo que los datos reflejan, la literatura señala cómo con la construcción de la Ruta 27 y la ampliación de Puerto Caldera se ha generado un mayor dinamismo en esta actividad económica. Sumado a ello, se debe destacar la importancia de el encadenamiento productivo existente entre esta actividad y las de logística portuaria y turismo. También se destaca logística y almacenamiento como otra actividad con potencial, en la que se genera un 5,7% de los trabajadores de Puntarenas y cuya concentración de empleo es superior a la del resto del país. Como se destaca en la literatura, la presencia de Puerto Caldera y Puerto Morales como importantes ventanas marítimas del país respaldan lo que los datos de empleo apuntan. Una quinta actividad con alto potencial productivo en Puntarenas es la manufactura y comercio, que demanda un 30,6% del empleo del cantón y muestra un coeficiente de localización cercano a uno. Siendo el procesamiento de sardinas y atunes, frigoríficos, fábricas de hielo, fábricas de harina, maquilas, ingenios azucareros, fertilizantes y aluminio los negocios de mayor importancia según la literatura revisada. Es de resaltar que esta

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actividad se encadena con otras como la agropecuaria y la de logística y almacenamiento, contribuyendo así con su preponderancia como generadora de empleo. Liberia es el cuarto de los cantones núcleo en el que se identifican actividades económicas con potencial productivo. En el siguiente cuadro se muestran los resultados obtenidos: CUADRO 5 ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN LIBERIA Actividad económica Turismo Construcción e inmobiliaria Agropecuaria Manufactura y comercio

Rama de actividad

Erij

CLij

Alojamiento y servicios de comida

11,10%

2,03

Activ. artísticas de entretenimiento y recreativas

1,20%

0,83

Construcción

6,30%

1,03

Actividades inmobiliarias

0,70%

1,12

Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

8,80%

0,61

Comerc. por mayor y menor, repar. vehic. autmom. y motoc.

20,20%

1,04

Industrias manufactureras

7,20%

0,57

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

La primera de ellas es turismo, al albergar el 12,3% de la fuerza laboral del cantón y con una concentración de trabajadores en alojamiento y servicios de comida que duplica la del resto del país. De acuerdo con la literatura, el modelo turístico preponderante es el de sol y playa y también con presencia de negocios en agroturismo, ecológico, volcánico y científico en Liberia y territorios aledaños. Encadenada con el turismo encontramos la construcción e inmobiliaria como una segunda actividad con potencial, en ésta se emplea el 7,5% de la fuerza laboral de Liberia y se presenta una localización del empleo al compararse con el resto del país. Una tercera actividad con potencial es la agropecuaria, en la que se encuentran empleados el 8,8% de los trabajadores del cantón, no obstante, no presenta una localización relativa del empleo con respecto al resto del territorio nacional. De la revisión bibliográfica se destaca como principales cultivos el arroz, melón, sandía, caña de azúcar, maíz y frijol; mientras que en ganadería y silvicultura se especializan en la producción y comercialización de pastos de embalaje y ganado de tipo bovino y porcino. Finalmente, se destaca como una cuarta actividad con potencial la manufactura y comercio, empleando el 27,4% de los trabajadores del cantón y en el caso del comercio al

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por mayor y menor con una concentración relativa del empleo al compararse con el resto del país. La importancia de dicha actividad como empleadora se explica en gran medida por su encadenamiento con el turismo de sol y playa presente en Guanacaste, que al ser uno de los principales destinos turísticos del país, se ve reflejado en mayor dinamismo del comercio. A manera de resumen, en esta segunda fase se identifican las actividades económicas con potencial productivo en cada uno de los cantones núcleo. • San Carlos: Agropecuaria, turismo y, manufactura y comercio. • Limón: Agropecuaria, turismo, logística y almacenamiento y, manufactura y comercio. • Puntarenas: Turismo, construcción e inmobiliaria, agropecuaria, logística y almacenamiento y, manufactura y comercio. • Liberia: Turismo, construcción e inmobiliaria, agropecuaria y, manufactura y comercio. Tercera fase: Delimitación de áreas de influencia (territorios) Ya habiendo identificado actividades económicas según cantón núcleo, en una tercera y última fase se procede con la delimitación de las áreas de influencia (territorios) con potencial para el establecimiento de ZEED. Para ello, se recurre a dos métodos de investigación: revisión bibliográfica12 en la que se sugieren territorios en torno a actividades económicas particulares y un análisis de indicadores de desplazamiento de trabajadores y autocorrelación espacial del empleo. Seguidamente se presenta el análisis conjunto de los resultados de la aplicación de ambos métodos en cada uno de los cantones núcleo y actividades económicas previamente identificadas. El primero de los cantones que se analiza es San Carlos, donde se identificaron tres actividades económicas, a saber: agropecuaria, manufactura y comercio y turismo. Empezando por el indicador de desplazamiento de trabajadores, en el Cuadro 6 se muestran los resultados en las actividades estudiadas. Como se aprecia, en cada una de ellas más del 90% de los trabajadores viven en el propio cantón de San Carlos, del porcentaje restante sólo se destacan Grecia como oferente de trabajadores a este cantón núcleo en las actividades agropecuaria, manufactura y comercio y turismo y Los Chiles en las actividades agropecuaria y manufactura y comercio.

12 Como se mencionó previamente, en el anexo 5 se datallan los resultados de la revisión bibliográfica realizada.

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CUADRO 6 RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE SAN CARLOS Actividad económica

Rama de actividad

Cantón San Carlos

Agropecuaria

Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

4,10%

Los Chiles

1,50%

Resto de cantones

2%

Comerc. por mayor y menor, repar. vehic. autmom. y motoc.

92%

Grecia

3,10%

Resto de cantones

4,90% 91,80%

Grecia

1,70%

Los Chiles

1,10%

Resto de cantones

5,40%

San Carlos

Turismo

100,00% 93,30%

Grecia

1,80%

Resto de cantones

4,90%

Total Activ. artísticas de entretenimiento y recreativas

100%

San Carlos

Total

Alojamiento y servicios de comida

100%

San Carlos

Total

Maufactura y comercio

92,10%

Grecia

Total

Industrias manufactureras

Aporte de trabajadores

100,00%

San Carlos

90,70%

Resto de cantones

9,30%

Total

100,00%

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Los resultados anteriores se complementan con los de la revisión literaria, donde se resalta que, Los Chiles, San Carlos y otros cantones más hacia el norte del país cuentan con potencial productivo en la actividad agropecuaria y turística. Finalmente, con objeto de contar con mayor precisión en el análisis, se calcula el indicador de autocorrelación espacial a nivel distrital en cada una de las actividades estudiadas. Del análisis se identifica la presencia de un conglomerado espacial agropecuario en los distritos pertenecientes a San Carlos, Los Chiles y Grecia. Otro resultado a destacar es

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que como se muestra en la Figura 2, los conglomerados espaciales con un nivel de significancia alto-alto se dan mayoritariamente en la frontera norte, la costa Caribe y el pacífico y frontera sur del país, es decir, es en estas áreas donde se presentan concentración de trabajadores en la actividad agrícola. FIGURA 2 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE SAN CARLOS Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Como se observa en la Figura 3, la otra actividad en la que se presenta un conglomerado espacial es turismo, específicamente en el distrito de La Fortuna, el cual se caracteriza por ser uno de los principales destinos turísticos del país, debido a la gran cantidad de atractivos en torno al Volcán Arenal como principal atracción. De la misma figura se aprecia que

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Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

este distrito sancarleño se suma a otros destinos turísticos de Costa Rica, sobre todo en la costa pacífica, donde también se identifican conglomerados espaciales con un nivel de significancia alto-alto, es decir, hay una concentración de trabajadores en la actividad. FIGURA 3 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE SAN CARLOS Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

En cuanto a Limón, en el Cuadro 7 se muestra el resumen de los resultados del cálculo del indicador de desplazamiento de trabajadores, destacándose que en cada una de las actividades económicas consideradas, más del 85% de los trabajadores habitan en el propio cantón

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limonense. Del porcentaje restante, resalta Matina como oferente de trabajadores en las actividades agropecuaria y de logística y almacenamiento. Otro de los cantones que destaca como generador de mano de obra al cantón núcleo en turismo y manufactura y comercio es Pococí. Finalmente, Talamanca le aporta a Limón mano de obra en manufactura y comercio, así como en turismo, siendo que la relación existente entre estos dos cantones y en estas actividades en particular, se explica por el encadenamiento productivo entre la actividad turística y la comercial. CUADRO 7 RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE LIMÓN Actividad económica

Agropecuaria

Rama de actividad Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

Industrias manufactureras

Cantón

Aporte de trabajadores

Limón

90,7%

Matina

8,8%

Resto de cantones

0,5%

Total

100%

Limón

85%

Pococí Resto de cantones Total

Maufactura y comercio

Limón Comerc. por mayor y menor, repar. vehic. Talamanca autmom. y motoc.

Logística y almacenamiento

Transporte y almacenamiento

Alojamiento y servicios de comida Turismo

recreativas

86,1% 4,6% 9,2%

Total

100%

Limón

82,8%

Matina

1,2%

Talamanca

5,8%

Resto de cantones

10,2%

Total

100%

Limón

85,1%

Talamanca

4,8%

Resto de cantones

10,1% 100%

Limón

83,5%

Pococí

2,5%

Resto de cantones Total

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

7,1% 100%

Resto de cantones

Total Activ. artísticas de entretenimiento y

8,4%

14,0% 14%

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Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

La aplicación del método de revisión literaria complementa los hallazgos señalados en los párrafos anteriores, siendo que en la actividad agropecuaria se destaca la importancia en agricultura que presentan los cantones de Matina, Pococí y Talamanca, estos dos últimos también con una importante participación en ganadería. El otro hallazgo que se resalta de la literatura es la relevancia de Pococí junto con Limón en manufactura y comercio, particularmente en la agroindustria. Por último, destaca la preponderancia de la actividad turística en los cantones de Talamanca, Pococí y Limón, siendo un destino final de gran popularidad para el turismo nacional y extranjero las playas del Caribe, no obstante, generándose una serie de negocios en la ruta a dicho destino. En cuanto al análisis de autocorrelación espacial, se identifica que en torno al cantón de Limón hay conglomerados espaciales en las actividades agropecuaria y de logística y almacenamiento.

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FIGURA 4 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIMÓN Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Respecto a la primera de ellas, como se muestra en la Figura 4, se identifica la existencia de conglomerados espaciales con alta significancia en distritos pertenecientes a los cantones de Matina y Pococí, lo que significa que en éstos se da una concentración de trabajadores en la actividad agrícola. Otra actividad en la que se forma un conglomerado espacial alrededor del cantón limonense es en logística y almacenamiento, lo que como se mencionó previamente se explica por la importancia de Puerto Moín como la principal ventana marítima del país (Figura 5).

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FIGURA 5 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LOGÍSTICA Y ALMACENAMIENTO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIMÓN Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

El siguiente de los cantones en analizar es Puntarenas, donde tras revisar el desplazamiento de trabajadores se observa que más del 80% de los mismos viven en el cantón definido como núcleo (Cuadro 8).

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CUADRO 8 RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE PUNTARENAS Actividad económica

Agropecuaria

Rama de actividad

Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

Cantón Puntarenas

89,2%

Nandayure

3,5%

Resto de cantones

7,3%

Total Puntarenas

Industrias manufactureras

Maufactura y comercio

Esparza

2%

Montes de Oro

1,0%

Resto de cantones

8,3%

86,1% 1,8%

Orotina

3,3%

Resto de cantones

7,5% 100%

Puntarenas

80,7%

Orotina

2,6%

Esparza

6,7%

Montes de Oro

1,2%

Resto de cantones

8,8%

Total Puntarenas Alojamiento y servicios de comida

100%

Esparza

Total

Turismo

85% 4%

Puntarenas

Logística y Transporte y almacenamiento almacenamiento

100%

Orotina

Total

Comerc. por mayor y menor, repar. vehic. autmom. y motoc.

Aporte de trabajadores

100% 86,1%

Orotina

3,4%

Esparza

3,1%

Resto de cantones

7,4%

Total

100%

Continúa...

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Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Continuación... Actividad económica

Turismo

Construcción e enmobiliaria

Rama de actividad

Activ. artísticas de entretenimiento y recreativas

Construcción

Cantón

Aporte de trabajadores

Puntarenas

82,8%

Esparza

1,1%

Garabito

12,0%

Resto de cantones

4%

Total

100%

Puntarenas

81,7%

Esparza

3,7%

Garabito

3,9%

Resto de cantones

10,6%

Total

100,0%

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Referente al lugar de residencia de los demás trabajadores del cantón, se aprecia que Nandayure es el único que le aporta una importante cantidad de mano de obra en la actividad agropecuaria. En manufactura y comercio, tanto Orotina como Esparza contribuyen con más del 5% de los trabajadores del cantón núcleo; asimismo, se destaca el aporte de Montes Oro en esta misma actividad. De forma complementaria, la revisión literaria arroja resultados similares, destacando que estos cantones presentan un importante encadenamiento territorial con el cantón central de Puntarenas, sobre todo en la agroindustria. En cuanto a la logística portuaria, se observa que son los mismos cantones de Esparza, Orotina y Montes de Oro los que contribuyen con más trabajadores al cantón de Puntarenas, especialmente el primero de ellos, que aporta cerca del 7% de la fuerza laboral de la actividad. Similares resultados encontrados en la bibliografía consultada, que resalta la importancia de Puerto Caldera en Esparza y la Terminal de Punta Morales en el distrito de Chomes del cantón Puntarenas. En lo relativo al de turismo, se aprecia que los cantones de Orotina, Esparza y Garabito son los que realizan un mayor aporte de trabajadores a Puntarenas como cantón núcleo, mismo hallazgo encontrado en la revisión literaria, donde se destaca el encadenamiento territorial existente en torno a la Ruta 27 y hasta llegar a la costa pacífica central de Costa Rica. Otra actividad que destaca y la cual se encadena con el turismo y la logística y almacenamiento es la de construcción e inmobiliaria, donde nuevamente destacan los cantones de Esparza y Garabito como los más encadenados territorialmente Puntarenas,

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producto de la preponderancia que ha tomado la Ruta 27 en el trasiego de turistas y como generadora y facilitadora del comercio, así como a la reciente ampliación de Puerto Caldera que ha generado un importante dinamismo en la actividad económica. Referente al indicador de autocorrelación espacial, se destaca que Puntarenas es el único cantón núcleo que cuenta con conglomerados espaciales en las cinco actividades económicas analizadas, como se aprecia de la figura 6 a la 10. FIGURA 6 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

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Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

En cuanto a la actividad agrícola, como se visibiliza en la Figura 6 se forma un conglomerado espacial en distritos limítrofes de los cantones de Monte de Oro y Puntarenas, así como en la frontera de este segundo con Nandayure, en el que como se destacó previamente, se identifica una concentración de trabajadores agrícolas. Relevante a de manufactura y comercio, en la Figura 7 se identifica la presencia de una alta concentración de trabajadores en los distritos limítrofes de los cantones de Esparza y Puntarenas. También se aprecian conglomerados espaciales de baja significancia en el límite del cantón núcleo con Nandayure, lo cual se explica por el encadenamiento territorial en agroindustria entre ambos cantones.

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FIGURA 7 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN MANUFACTURA Y COMERCIO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Como se aprecia en la Figura 8, una tercera actividad en la que se evidencia una alta concentración de trabajadores es la logística portuaria, particularmente en los distritos central de Esparza y Chomes en el cantón de Puntarenas, en razón de que ahí se localizan Puerto Caldera y la Terminal de Punta Morales, respectivamente.

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Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

FIGURA 8 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LOGÍSTICA PORTUARIA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Turismo es la cuarta actividad en la que se identifica la presencia de un conglomerado espacial, particularmente en los distritos costeros de Jacó y Garabito en el cantón de Garabito y en Paquera y Cobano en Puntarenas. También se identifica una concentración de trabajadores en la actividad en el distrito de Monteverde, que se constituye como otro de los principales destinos turísticos del país, como se aprecia en la Figura 9.

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FIGURA 9 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Finalmente, en la actividad de construcción e inmobiliaria se observa la existencia de un conglomerado espacial en los distritos costeros del Pacífico Central, así como en los que pasa la Ruta 27 (Figura 10).

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FIGURA 10 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN CONSTRUCCIÓN CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Seguidamente, se analiza Liberia, el cuarto cantón núcleo seleccionado, donde como se muestra en el Cuadro 9, en todas actividades estudiadas más del 77% de los trabajadores habitan en este mismo cantón núcleo.

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CUADRO 9 RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE LIBERIA Actividad económica

Agropecuaria

Rama de actividad

Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

Cantón

Aporte de trabajadores

Liberia

77,0%

Carrillo

2,7%

Cañas

3,4%

Bagaces

11,7%

La Cruz

2,8%

Resto de cantones

2,4%

Total Liberia

Industrias manufactureras

Comerc. por mayor y menor, repar. vehic. autmom. y motoc.

4%

Carrillo

4,9%

Resto de cantones

9,1% 81,7%

Nicoya

2,6%

Carrillo

9,9%

Resto de cantones

5,8% 77,0%

Nicoya

1,3%

Santa Cruz

1,4%

Carrillo Total Liberia

1,5% 100% 72,2% 1,9%

Activ. artísticas de entretenimiento y

Bagaces

2,7%

recreativas

Carrillo Total

inmobiliaria

18,9%

Santa Cruz

Resto de cantones

Construcción e

100%

Liberia

Resto de cantones

Turismo

100%

Liberia

Total

Alojamiento y servicios de comida

82%

Nicoya

Total

Maufactura y comercio

100%

Actividad construcción

100%

Liberia

78,3%

Nicoya

5,0%

Carrillo

5,4%

Resto de cantones Total

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

5,8% 17,4%

11,3% 100,0%

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Iniciando con la agroindustria, Bagaces es el cantón que realiza el principal aporte de trabajadores a Liberia (11,7%), reforzando la literatura su importancia en agricultura, ganadería y silvicultura. Además, destacan Cañas, La Cruz y Carrillo, el primero de ellos también resaltado en la revisión bibliográfica. En relación con manufactura y comercio, Nicoya y Carrillo se constituyen como los dos principales oferentes de mano de obra al cantón núcleo, siendo este último el que le genera más trabajadores a Liberia, producto de la relación productiva existente en la agroindustria. En turismo, se aprecia que Carrillo es el cantón de donde se desplazan más trabajadores a Liberia, particularmente en alojamiento y servicios de comida, donde la quinta parte de la fuerza laboral es de este cantón. Los otros cantones que destacan son Santa Cruz, Nicoya y Carrillo. La literatura señala la preponderancia de Liberia y Santa Cruz, sobre todo en negocios turísticos de sol y playa. Una cuarta actividad en análisis es la de construcción e inmobiliaria, donde destacan Carrillo y Nicoya como los principales generadores de empleo a Liberia, ambos aportando más del 5% de los trabajadores del cantón núcleo. Nuevamente destacar el encadenamiento productivo existente entre el turismo y la actividad de construcción e inmobiliaria, lo cual podría ser una razón que explique la gran coincidencia existente entre los cantones generadores de empleo a Liberia en estas dos actividades. Al igual que se hace con los demás cantones núcleo y sus actividades potenciales, se realiza un análisis de correlación espacial en torno a Liberia, donde se identifica la presencia de conglomerados espaciales de alta significancia en las actividades agropecuaria, turística y de construcción e inmobiliaria. Referente a la actividad agropecuaria, como se destaca en la Figura 11, se da una concentración importante de trabajadores en ésta en distritos del cantón de La Cruz, que se ubica en la frontera norte del país y colinda con otros distritos del cantón de Los Chiles que también presentan una concentración de trabajadores agrícolas. Los otros distritos en los que se concentra empleo en dicha actividad se ubican en Nandayure, los cuales limitan con distritos puntarenenses que forman parte de los conglomerados espaciales agropecuarios de alta significancia en esta misma actividad.

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FIGURA 11 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LA ACTIVIDAD AGROPECUARIA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Turismo es otra actividad en la que identifica la presencia de conglomerados espaciales de alta significancia, es decir, en la que se da una concentración importante de trabajadores.

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FIGURA 12 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Como se aprecia en la Figura 12, dichos conglomerados se forman particularmente en los distritos de la franja costera del Pacífico Norte, que pertenecen a los cantones de Liberia, Nicoya, Carrillo y Santa Cruz, siendo que en estos dos últimos casos se muestra concentración en turismo en la mayoría de sus distritos. Como ya se expuso anteriormente, la actividad inmobiliaria y de construcción se encuentra fuertemente encadenada a la turística, lo que podría explicar la presencia de conglomerados espaciales de esta actividad en dos de los cantones que cuentan con concentración

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en turismo, Santa Cruz y Nicoya. A su vez, destacar que esta concentración de trabajadores se da más hacia el sur de éstos, lo que se asocia con una expansión del negocio turístico desde el norte hasta el sur de la Región Chorotega (Figura 13). FIGURA 13 MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN CONSTRUCCIÓN E INMOBILIARIA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO

Fuente: Elaboración propia según datos del Censo 2011.

Para finalizar esta tercera fase y a manera de resumen del capítulo, en el siguiente cuadro se presentan los cantones núcleo seleccionados, las actividades económicas identificadas y la delimitación del territorio a nivel de cantones y distritos cuando fue posible su acotación a este segundo nivel de desagregación.

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CUADRO 10 RESUMEN DE LOS RESULTADOS DE LA IDENTIFICACIÓN Y DEFINICIÓN DE TERRITORIOS CON POTENCIAL PARA EL ESTABLECIMIENTO DE ZEED EN COSTA RICA Cantón núcleo

Actividad económica

Agropecuaria San Carlos

Territorio (cantón)

Área de influencia (distrito)

San Carlos

Cutris

Pocosol

Los Chiles

Chiles

El Amparo

Caño Negro

San Jorge

Grecia Turismo

San Carlos

La Fortuna

San Carlos Manufactura y comercio

Grecia Los Chiles Limón

Turismo

Talamanca Pococí

Agropecuaria

Limón

Valle la Estrella

Matina

Batán

Matina

Carrandi Limón

Limón Manufactura y comercio

Pococí Talamanca Limón

Logística y almacenamiento

Matama

Limón

Río Blanco Talamanca Matina Puntarenas

Logística y almacenamiento

Barranca

Orotina Esparza

San Juan Grande

Montes de Oro

Puntarenas

Puntarenas

Monteverde

Cóbano

Paquera Turismo

Garabito

Garabito

Jacó

Tárcoles Esparza Continúa...

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Continuación... Cantón núcleo

Actividad económica Turismo

Territorio (cantón)

Área de influencia (distrito)

Orotina

Mastate

Coyolar

Garabito

Jacó

Puntarenas Construcción e inmobiliaria

Puntarenas

Garabito

Tárcoles Esparza

San Juan Grande

Puntarenas

Manzanillo

Agropecuaria

Manufactura y comercio

Arancibia

Chira Nandayure

Zapotal

Puntarenas

Barranca

Orotina Esparza

Espíritu Santo

Montes de Oro Liberia

Nacascol

Santa Cruz

Cabo Velas

Tamarindo

Cartagena

Veintisiete de Abril

Tempate

Cuajiniquil

Palmira

Belén

Turismo Carrillo

Sardinal Nicoya

Nosara

Sámara

Nosara

Sámara

Bagaces Liberia Liberia

Construcción e inmobiliaria

Carrillo Nicoya

Belén de Nosarito Liberia Carrillo Agropecuaria

Cañas Bagaces La Cruz Liberia

Manufactura y comercio

Nicoya Carrillo

Fuente: Elaboración propia.

Santa Cecilia

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CONCLUSIONES Este proyecto se inscribe dentro del eje de investigación en economía regional que el IICE ha venido desarrollando desde hace una década, realizando estudios en diferentes regiones del país, con el propósito de identificar capacidades y potencialidades productivas para un desarrollo económico más equilibrado y que aproveche las ventajas competitivas que cada región posee. En esa misma línea en los últimos dos años nuestra investigación ha estado centrada en la identificación y definición de EE en Costa Rica, la cual ha realizado contribuciones significativas para informar a los tomadores de decisiones nacionales y locales sobre los criterios económicos que deben ser tomados en cuenta para promover zonas geográficas con potencial de desarrollo productivo sobre la base de los recursos endógenos, capacidades institucionales, actividades productivas y dotación de recursos. La investigación sobre ZEE, nos muestra, que de acuerdo a la teoría y a la evidencia empírica, los países deben hacer un esfuerzo en identificar núcleos endógenos de desarrollo en los distintos territorios con el fin de definir políticas de desarrollo productivo que promuevan el aprovechamiento de dichos recursos y un proceso dinamizador de las economías locales y regional. Un caso, de especial importancia en la literatura, son los puertos, que pueden convertirse en ejes catalizadores del desarrollo territorial, no solo a escala nacional sino también internacional. En este sentido, Costa Rica cuenta con zonas costeras y puertos ya establecidos para el transporte y almacenamiento de mercancías y el desarrollo turístico; contando con ventajas competitivas para la promoción de actividades productivas dinámicas, basadas en logística portuaria. En cuanto a su vinculación con los dos primeros años de investigación sobre Zona Económica Especial de Desarrollo (ZEED), la idea sería plantear que el esquema de ZEED es una opción más para contribuir con la transformación productiva de los dos puertos y sus territorios aledaños. Así también, se presentan otros casos con potencial de desarrollo productivo, con capacidad para desarrollar actividades productivas dinámicas, que pueden tener un impacto importante en la generación de empleo productivo y, de esa forma, contribuir con el desarrollo económico, tanto a escala local como nacional. Así, a partir de criterios científicamente validados, en la presente investigación se identifican cuatro territorios con potencial para la implementación de ZEE, dos de ellos ubicados alrededor de los dos principales puertos marítimos del país, otro en la zona norte costarricense y el último en el Pacífico norte. Para ello, se construye una metodología para identificar cantones núcleo a partir de un índice de potencial productivo que cuenta con una serie de variables que se agrupan en tres ejes, a saber, especialización productiva, infraestructura e institucional. Posteriormente, en una segunda etapa, se identificaron actividades económicas con potencial productivo en torno a los cantones núcleo identificados en la primera etapa. Finalmente, en una tercera etapa, se delimitaron los territorios, es decir, las áreas de influencias en los cuales se propone el establecimiento de las ZEE.

En cuanto al territorio en torno a Puntarenas como cantón núcleo y que abarca los cantones de Orotina, Esparza, Garabito y Montes de Oro, se identificó un importante potencial en las actividades logística y almacenamiento, construcción e inmobiliaria, agropecuaria, manufactura y comercio y turismo. Resalta el rol de Puerto Caldera como catalizador y articulador de la actividad productiva del territorio. Limón es otro de los núcleos en torno a los cuales se identificó un territorio potencial para establecer una ZEE, el cual, se encadena territorialmente con los cantones de Talamanca, Pococí y Matina. En este territorio se identifica gran potencial en actividades económicas vinculadas a la operación de Puerto Moín como la principal ventana marítima del país, así como a como otros recursos endógenos con los que cuenta el territorio, como son la logística y almacenamiento, el turismo, el agro y la manufactura y comercio. El territorio que alberga a San Carlos como cantón núcleo y del cual también forman parte Grecia y Los Chiles, cuenta con gran potencial en las actividades agropecuaria, turística y manufactura y comercio, destacándose la riqueza en recursos naturales con los que cuenta, lo que a su vez explica la fortaleza del agro (en ganadería, tubérculos y frutas) y el turismo (particularmente en el distrito de La Fortuna como uno de principales destinos turísticos del país), actividades que se encadenan con la actividad comercial y la manufactura. Un cuarto territorio que se constituye como una potencial ZEE se ubica en el pacífico norte del país e integra los cantones de Carrillo, Santa Cruz, Cañas, Nicoya, Bagaces y Liberia, este último como cantón núcleo; territorio que cuenta con potencial productivo en las actividades turística, construcción e inmobiliaria, agropecuaria y manufactura y comercio. Destaca el importante encadenamiento productivo que se genera en torno al turismo de sol y playa que se desarrolla en la zona que es el principal destino turístico de Costa Rica. La investigación sobre ZEE, nos muestra, que de acuerdo a la teoría y a la evidencia empírica, los países deben hacer un esfuerzo en identificar núcleos endógenos de desarrollo en los distintos territorios con el fin de definir políticas de desarrollo productivo que promuevan el aprovechamiento de dichos recursos y un proceso dinamizador de las economías locales y regional. Un caso, de especial importancia en la literatura, son los puertos, que pueden convertirse en ejes catalizadores del desarrollo territorial, no solo a escala nacional sino también internacional. En este sentido, Costa Rica cuenta con zonas costeras y puertos ya establecidos para el transporte y almacenamiento de mercancías y el desarrollo turístico; contando con ventajas competitivas para la promoción de actividades productivas dinámicas, basadas en logística portuaria, siendo el esquema de ZEE es una opción más para contribuir con la transformación productiva de los dos puertos y sus territorios aledaños. También, se presentan otros casos con potencial de desarrollo productivo, con capacidad para desarrollar actividades productivas dinámicas, que pueden tener un impacto importante en la generación de empleo productivo y, de esa forma, contribuir con el desarrollo económico, tanto a escala local como nacional.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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ANEXOS Anexo 1. Índice de Potencial Productivo. CUADRO 4 INCORPORACIÓN DE VARIABLES AL RECÁLCULO DEL ÍNDICE DE POTENCIAL PRODUCTIVO Eje

Indicador

Variable

Balanceado Taller

Propuesta

Densidad de trabajadores

Generación de empleo total (volumen)

25

25

35

Calificación del empleo

Porcentaje de empleo real con secundaria completa o más (calidad)

25

30

25

Porcentaje de empleo proveniente de otras localidades

25

25

20

Porcentaje de empresas exportadoras

12,5

10

10

Exportaciones por trabajador

12,5

10

10

Ordenamiento territorial (seguridad jurídica)

Tenencia y estado del plan regulador

6,67

6,31

5,83

Gestión vial

Gestión vial

6,67

6,31

5,83

Distancia respecto al puerto más cercano (-1)*

6,67

6,31

14

Distancia respecto a aeropuerto secundario más cercano (-1)

6,67

6,31

7

Distancia respecto a aeropuerto internacional Juan Santamaría (-1)

6,67

10

9

Distancia respecto a la frontera más cercana (-1)

6,67

6,31

5,83

Acceso a infraestructura ferroviaria

6,67

6,31

5,83

Especialización Procedencia de productiva los trabajadores (conectividad) Apertura comercial

Infraestructura Distancia y tiempo de viaje

Continúa...

60

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Continuación... Eje

Indicador

Variable

Balanceado Taller

Transporte público

Acceso a transporte público en un área de influencia de 400 m

6,67

6,31

5,83

Telecomunicaciones

Penetración de Banda Ancha

6,67

8

5,83

Depósito y tratamiento de residuos

2,22

2,1

1,94

Aseo de vías

2,22

2,1

1,94

Recolección de residuos

2,22

2,1

1,94

Terreno disponible para actividad productiva

Porcentaje de área que es protegida (-1)

6,67

6,31

5,83

Valor de la tierra

Precio por metro cuadrado según actividad (-1)

6,67

6,31

5,83

Acceso a energía eléctrica

Porcentaje de viviendas con acceso a electricidad

6,67

6,31

5,83

Disponibilidad de agua

Disponibilidad de agua

6,67

6,31

5,83

Amenazas naturales

Riesgo ante eventos extremos (-1)

6,67

6,31

5,83

Participación ciudadana

Porcentaje de participación en elecciones presidenciales

7,14

6,67

7

Porcentaje de participación en elecciones municipales

7,14

6,67

7

Índice de Seguridad Ciudadana Cantonal (ISCc)

7,14

10

9

Planificación

1,79

1,67

1,75

Gestión financiera

1,79

1,67

1,75

Recursos humanos

1,79

1,67

1,75

Control interno

1,79

1,67

1,75

Duración del trámite de patentes (-1)

7,14

6,67

7

Instituciones financieras

Instituciones financieras por cada 1000 habitantes

7,14

10

7

Acceso a centros de salud

Hospitales por cada 10 000 habitantes

7,14

6,67

7

Ebais por cada 1000 habitantes

7,14

6,67

7

Gestión ambiental

Infraestructura

Seguridad ciudadana

Institucional

Planificación y gestión

Propuesta

Continúa...

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Continuación... Eje

Indicador

Institucional

Instituciones educativas a nivel técnico o superior e inglés

Presencia de instituciones públicas

Variable

Balanceado Taller

Propuesta

Presencia de instituciones para universitarias

7,14

6,67

7

Acceso a formación del INA

7,14

6,67

7

Universidades públicas y privadas

7,14

6,67

7

Colegios técnicos por cada 10 000 habitantes

7,14

6,67

7

Cobertura de inglés en primaria

7,14

6,67

7

Presencia de instituciones públicas

7,14

6,67

7

Notas: La unidad estadística son cantones. *El (-1) Denota una relación entre la variable y su aporte al eje, por ello, los valores originales se invierten para incluir en el índice. Balanceado

Taller

Propuesta 1

Propuesta 2

33,33

34,26

35

35

33,33

36,48

40

45

33,33

29,26

25

20

Fuente: Elaboración propia.

El cuadro anterior presenta el conjunto de variables que forman parte del Índice de Potencial Productivo (IPP) en donde se incorporan nuevas variables (color rojo), con el fin de lograr mejores resultados en la identificación y definición de ZEED. En cuanto al eje de especialización productiva se incorporan las variables siguientes: Porcentaje de empresas exportadoras y Exportaciones por trabajador. Para el eje de infraestructura se incorporaron: Acceso a infraestructura ferroviaria, Acceso a transporte público en un área de influencia de 400m, Porcentaje de área que es protegida (-1), Porcentaje de viviendas con acceso a electricidad y Disponibilidad de agua. Finalmente, para el eje Institucional se añaden las variables: Duración del trámite de patentes (-1), Cobertura de inglés en primaria y Presencia de instituciones públicas. A continuación el detalle de las variables incorporadas:

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Eje especialización productiva Apertura comercial La apertura comercial se incluye dentro del índice de potencial productivo ya que esta considera la demanda externa al país que realizan los extranjeros que visitan cada cantón, o que compran en el extranjero los bienes producidos localmente. Para medir la importancia de esa demanda externa se utilizó la variable de exportaciones originadas en el cantón en relación con la Población Económicamente Activa (PEA) del cantón (ICC-OdD, 2012). Del índice de competitividad cantonal (ICC) se extraen dos variables que nos permiten capturar la apertura comercial para cada cantón. Dichas variables son el porcentaje de empresas exportadoras y las exportaciones por trabajador. Los datos de ambas variables son generados por el Observatorio de Desarrollo de la Universidad de Costa Rica (OdD) y se emplea el cálculo más reciente realizado en el año 2011. Porcentaje de empresas exportadoras Corresponde al porcentaje de empresas exportadoras del cantón i con respeto a la cantidad de empresas dentro del cantón i. Dicha variable puede variar entre 0%, en el caso de que dentro de un cantón no existan empresas que exporten y 100% si la totalidad de las empresas ubicadas dentro de un cantón son exportadoras. Exportaciones por trabajador Esta variable mide la cantidad de exportaciones producidas dentro del cantón i entre la cantidad de trabajadores del cantón i con lo cual se obtiene la cantidad de exportaciones por trabajador dentro del cantón i. La variable oscila entre un valor mínimo de cero encontrado en el cantón donde no se realizan exportaciones y un valor máximo de 253.951,00 dólares para en cantón donde se realizan más exportaciones por trabajador. Eje Infraestructura Acceso a infraestructura ferroviaria Sassen (1991) define “Territorios Globales” como aquellas zonas que disponen de algunos factores competitivos como infraestructura, soporte tecnológico apropiado, mano de obra calificada, entre otros. Por su parte, Cabrero et ál. (2003) menciona que la disponibilidad de infraestructura de transportes, comunicación, edificaciones, entre otros, se constituyen como generador de ventajas competitivas estáticas de los territorios. En esa línea, las vías férreas son parte de esa infraestructura de transportes y, por ello, en la presente investigación se incorpora una variable que mide el acceso de los cantones a infraestructura ferroviaria. Dicha variable se construye a partir de los datos en km líneas

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de vías férreas "en operación" y "fuera de operación" según cantón, aplicando la siguiente fórmula: Acceso a infraestructura ferroviariai=Kmi*E Donde: Acceso a infraestructura ferroviariai: Acceso a vía férrea del cantón i. Kmi: Longitud en kilómetros de línea férrea dentro del cantón i. E: Es un ponderador que asigna valores según el estado en el cual se encuentra la vía férrea existente. Este asigna un valor 1 a la infraestructura ferroviaria de operación y un valor 0,75 a la infraestructura ferroviaria que esta fuera de operación. Los valores que obtenidos oscilarán entre cero en los cantones donde no se tenga acceso a infraestructura ferroviaria y un valor máximo que corresponde al cantón que cuenta con mayor acceso a ésta. Acceso a transporte público en un área de influencia de 400m Como señalan Boix y Galletto (2005), quienes adoptan la definición de los sistemas locales de trabajo13 como zonas que son relativamente independientes en cuanto a los desplazamientos diarios de trabajadores desde su casas a su lugar de trabajo, se entiende que las zonas con menor porcentaje de desplazamiento de fuerza laboral serán aquéllas que son más independientes y, por ende, satisfacen en mayor medida su demanda laboral. Sin embargo el desplazamiento interno dentro de cada zona requiere eficiencia en el trasporte público y aún más cuando se requiere desplazamiento de la fuerza laboral desde otras zonas aledañas. Es a partir de lo anterior que en la investigación que nos ocupa, se incorpora una variable que mide el acceso de la población a transporte público en un radio de 400 metros cuadrados, como medida de la capacidad de desplazamiento de la fuerza laboral desde sus casas a su lugar de trabajo. La variable se extrae del atlas de carencias críticas de Costa Rica, a la luz del censo del 2011, publicado en el año 2014. En tal caso la variable puede presentar los siguientes valores de referencia:

13 Esta definición es desarrollada por Sforzi (2008) y el Istituto Nazionale di Statistica de Italia (ISTAT) en el marco del estudio de los distritos industriales de Italia y España.

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CUADRO 5 VALORES DE REFERENCIA DE LA VARIABLE ACCESO A TRANSPORTE PÚBLICO EN UN ÁREA DE INFLUENCIA DE 400m Dato

Valor de referencia

Valor mínimo

0% el cantón con menor acceso

Valor máximo

100% el cantón con mayor acceso

Fuente: Elaboración propia.

Distancia respecto a aeropuerto secundario más cercano (-1) Como parte de esta infraestructura básica se identifican la facilidad de acceso a puertos, aeropuertos y comunicaciones globales, como variables clave para la localización de nuevas industrias (Markussen, Hall y Glassmeier; 2000). Entre mayor sea la cercanía de un a un aeropuerto, menores serán los costos de transacción en que una industria localizada en éste incurra en su proceso productivo. Así, partiendo de los datos de distancias en km 2 de los cantones i respecto al aeropuerto secundario14 j más cercana con la información suministrada por ProduDus, se construye una la siguiente variable: Daeropuerto

secundarioi

=

Dmáxima – Dij Dmáxima ij

ij

Donde: Daeropuerto

secundarioi

Distancia respecto al aeropuerto secundario más cercano del cantón i.

Dmáxima Distancia en Km2 del cantón i que se encuentra más lejos del aeropuerto secundario j. ij

Dij: Distancia en Km2 del cantón i respecto al aeropuerto secundario j. Una vez que se calcula individualmente la distancia del cantón i con respecto a cada uno de los aeropuertos secundarios determinados, se procede a aplicar la siguiente fórmula: Daeropuertosi = Daeropuerto secundario

liberia

+ Daeropuerto secundario + Daeropuerto secundario limón

orotina

14 Se consideran aeropuertos secundarios el aeropuerto de Liberia y el aeropuerto de Limón debido a su tamaño con respecto al aeropuerto principal Juan Santamaría. Así también se incluye el potencial aeropuerto de Orotina, ya que está dentro de las principales obras a desarrollarse en el mediano plazo.

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Donde: Daeropuertosi : Distancia del cantón i a los aeropuertos secundarios. Daeropuerto secundario

: Distancia del cantón i al aeropuerto de la ciudad de Liberia.

Daeropuerto secundario

: Distancia del cantón i al aeropuerto de la ciudad de Limón.

liberia

limón

Daeropuerto secundario

orotina

: Distancia del cantón i al potencial aeropuerto de la ciudad de Orotina.

La variable puede presentar los siguientes valores de referencia: CUADRO 6 VALORES DE REFERENCIA DE LA VARIABLE DISTANCIA RESPECTO A AEROPUERTO SECUNDARIO MÁS CERCANO (-1) Dato

Valor de referencia

Valor mínimo

0% el cantón más lejano

Valor máximo

100% el cantón más cercano

Fuente: Elaboración propia.

Porcentaje de área protegida (-1) Esta variable se construye con datos extraídos del ICC, generado por el Observatorio de Desarrollo de la Universidad de Costa Rica. Para calcularla se aplica la siguiente formula: Procentaje de área protegida (–1)=1–Porcentaje de área protegidai Donde, Procentaje de área protegida (–1): Porcentaje de área disponible para actividades productivas. Porcentaje de área protegidai: Porcentaje de área protegida del cantón i. Esta variable presenta valores de referencia que oscilan entre un valor 0 cuando no se tiene área disponible para realizar actividades productivas y un valor 1 cuando el total del área disponible se puede emplear en actividades productivas.

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Porcentaje de viviendas con acceso a electricidad Partiendo del índice de competitividad cantonal (2012) se puede ver que la disponibilidad de electricidad, agua potable y telefonía fija son factores básicos para el establecimiento de las actividades económicas. Es a partir de lo anterior que considerar una variable como el porcentaje de viviendas con acceso a electricidad15 es fundamental para el índice de potencial productivo. Esta variable se extrae del total de viviendas con acceso a electricidad del cantón i entre el total de viviendas del cantón i. Los datos de esta variable se construyen a partir del Índice de Competitividad Cantonal (ICC) generado por el Observatorio de Desarrollo de la Universidad de Costa Rica (OdD). Los valores de referencia de la variable se pueden oscilar entre 0 cuando dentro del cantón no existan viviendas con acceso a electricidad y 1 para los cantones donde todas sus viviendas tienen acceso a electricidad. Disponibilidad de Agua Padrón y Cantú (2006) argumentan que el agua es uno de los recursos naturales más importantes que se relaciona directamente con la calidad de vida de la población y es determinante para el funcionamiento del sistema económico. Es a partir de lo anterior que es relevante para el estudio incluir una variable que evidencie la disponibilidad de agua en cada cantón. La variable se construye a partir de información que se extrae del informe de elaboración de balances hídricos por cuencas hidrográficas y propuestas de modernización de las redes de medición en Costa Rica, desarrollado por el Instituto Mexicano de Tecnología del Agua para el Departamento de Agua del Ministerio de Ambiente y Energía de Costa Rica. Así como también de información que se extrae de la cartografía generada por el Instituto Tecnológico de Costa Rica (ITCR) y publicada en el Atlas del TEC. La lista de variables se puede ver en el Cuadro 7, el cual brinda la información de cada una de las variables empleadas en el cálculo de la variable de agua disponible, junto a su respectiva fuente.

15 La electricidad considerada en la construcción de esta variable no es electricidad de alta tensión, sin embargo se busca evidenciar que la cobertura existe y es el punto de partida para el desarrollo de actividades económicas.

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CUADRO 7 VARIABLES EMPLEADAS EN EL CÁLCULO DE LA VARIABLE AGUA DISPONIBLE Siglas de la variable

Nombre de la variable

Detalle de la variable

Fuente

Cuencasi

Cuencas hidrográficas principales del país.

Considera las principales cuencas hidrográficas del país.

Departamento de Aguas del MINAE

Ríosprincipales

Son los ríos que componen las Ríos principales que principales cuencas hidrográficas Departamento de componen cada cuenca i. y que tienen mayor caudal a todos Aguas del MINAE los demás ríos.

Aguasubterr

Aguaabajo

i

i

i

Pozosi Ríosprincipales

i

Ríoscon-nombre

Ríossin-nombre

Aguapozos

i

i

i

Pozoscantón

i

Agua Pcantón

i

Agua subterránea disponible Agua Subterránea (h^3/ que se puede extraer por medio año) disponible para cada de los pozos de cada cuenca cuenca i respectivamente.

Departamento de Aguas del MINAE

Aguas Abajo (h^3/año) disponible para cada cuenca i.

Departamento de Aguas del MINAE

Aguas abajo disponible que se puede extraer de cada río dentro de la cuenca i.

Total de pozos existentes Pozos que existen dentro de cada dentro de la cuenca i. cuenca respectivamente

Atlas del TEC

Ríos principales que Río o ríos principales que componen cada cuenca i. componen la cuenca i.

Atlas del TEC

Ríos con nombre dentro de la cartografía para la cuenca i.

Ríos de menor tamaño que uno principal pero que se identifican por tener nombre dentro de la cartografía para cada cuenca respectivamente.

Atlas del TEC

Ríos sin nombre dentro de la cartografía para la cuenca i.

Ríos de menor tamaño que un río con nombre y que además no poseen nombre alguno para cada cuenca respectivamente.

Atlas del TEC

Agua disponible por pozo dentro de la cuenca i.

Cantidad de agua subterránea distribuida por la cantidad de pozos que componen la cuenca i.

Elaboración propia.

Total de pozos existentes Pozos pertenecientes al cantón i. en el cantón i.

Elaboración propia.

Agua disponible del cantón i proveniente de los pozos del cantón i.

Elaboración propia.

Agua por pozos dentro de cada cantón respectivamente.

Continúa...

68

Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Continuación... Siglas de la variable

Nombre de la variable

Detalle de la variable

Fuente

Aguaríos

Agua disponible por río dentro de la cuenca i.

Cantidad de aguas debajo de la cuenca i distribuida entre los ríos de la cuenca.

Elaboración propia.

Agua disponible del cantón i proveniente de los ríos del cantón i.

Agua por ríos dentro del cantón respectivamente.

Elaboración propia.

Agua disponible para el cantón i.

Agua disponible del cantón conformada por el agua que se extrae de los pozos y los ríos.

Elaboración propia.

i

AguaRcantón

i

Agua Disponiblecanton

i

Fuente: Elaboración propia.

Antes de realizar los cálculos para obtener la variable se debieron realizar algunas correcciones a la cartografía16. Una vez realizadas las correcciones, se procede a calcular dos variables que se emplean en el cálculo de la variable de agua disponible, estas dos variables las identificamos como a) Total de agua disponible por pozos dentro de la cuenca y b) Total agua disponible ríos dentro de la cuenca i. El cálculo de estas variables se explica a continuación: a.

Total de agua disponible por pozos dentro de la cuenca:

Procedimiento de cálculo para determinar la cantidad de agua correspondiente a los pozos dentro de la cuenca i se realiza aplicando la siguiente formula: Aguasubterr

Aguapozos = ∑ (Pozos ) i i

i

Donde: Aguapozos : Agua disponible por pozo dentro de la cuenca i. i

16 La cartografía disponible sobre ríos “rios150000crtm05” cuenta con 31.490 registros y con bastantes imprecisiones, por ejemplo faltan nombres, algunos elementos tienen erratas, se “dibujan” elementos superficiales aun tratándose de un shapefile de tipo línea (lagunas, cauces de los ríos, estanques entre otros), además no existe continuidad en los ríos que sí vienen nombrados. Debido a lo anterior se realiza algunas acciones correctivas para condicionar la cartografía al estudio pertinente. Dentro de estas acciones se procede a eliminar en primera instancia todas los registros de ríos con categoría intermitente, dado que no son fuentes de agua estables, así también se eliminan los elementos superficiales que son generadores de imperfecciones. También se corrigen los nombres de los ríos que están mal escritos y se eliminan aquellos ríos que tienen repeticiones en diferentes puntos geográficos.

69

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

Aguasubterr

: Agua Subterránea dentro de la cuenca i.

i

∑(Pozosi): Suma total de pozos existentes dentro de la cuenca i. Una vez que se tiene la cantidad de agua por pozo se procede a identificar, la cantidad de cantones que conforman cada cuenca i y cuantos pozos están dentro de cada cantón i respectivamente, una vez que se determina esto, por medio de herramientas de georreferenciación, se procede a aplicar la siguiente fórmula para determinar el agua existente dentro de cada cantón i que proviene de pozos: AguaPcantón = ∑(Pozoscantón )*Aguapozos i

i

i

Donde: AguaPcantón : Agua disponible del cantón i proveniente de los pozos del cantón i. i

∑(Pozoscantón ): Total de pozos existentes en el cantón i. i

Aguapozos : Agua disponible por pozo dentro de la cuenca i. i

b.

Total agua disponible ríos dentro de la cuenca i:

Procedimiento de cálculo para determinar la cantidad de agua correspondiente a cada río dentro de la cuenca i se realiza por medio de la siguiente formula: Aguaríos = i

Aguaabajo

i

∑(Ríosprincipales*m1+ (Ríoscon-nombre – Ríosprincipales *m2 + Ríossin–nombre*m3) i

i

i

i

Donde: Aguaríos : Agua disponible por río dentro de la cuenca i. i

Aguaabajo : Aguas Abajo (h^3/año) disponible para cada cuenca i. i

Ríosprincipales : Ríos principales que componen cada cuenca i. i

Ríoscon-nombre : Ríos con nombre dentro de la cartografía para la cuenca i. i

Ríossin–nombre : Ríos sin nombre dentro de la cartografía para la cuenca i. i

m1, m2, m3: Estos valores son ponderadores para hacer distinción entre la importancia de cada uno de los ríos dentro del estudio y se construyen de la siguiente manera:

70

Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

CUADRO 8 VALORES PONDERADOS Tipo de Río

Valor de ponderación

Río principal

m1=4

Río con nombre

m2=2

Río sin nombre

m3=1

Fuente: Elaboración propia.

Cada valor respectivamente se asigna, en el caso de los ríos principales debido a que son ríos de mayor tamaño y por ende ríos de mayor caudal de agua por lo tanto se le asigna un valor 4 siendo este el valor más alto con lo que se busca reflejar que es el doble en importancia que cualquier otro río con nombre. A los ríos con nombre se les asigna un valor 2 debido a que son ríos de menor tamaño que un río principal pero de mayor tamaño que un río sin nombre. En el caso de los ríos sin nombre se les asigna un valor de 1, siendo este el menor valor esto debido a que son ríos de menor tamaño que cualquier río con nombre y río principal. Una vez que se tiene la cantidad de agua por río se procede a identificar, la cantidad de cantones que conforman cada cuenca i y cuantos ríos están dentro de cada cantón i respectivamente, una vez que se determina esto, por medio de herramientas de georreferenciación, se procede a aplicar la siguiente fórmula para determinar el agua existente dentro de cada cantón i que proviene de los ríos existentes. AguaRcantón = ∑ (Ríosprincipales )*m1 + (Ríoscon-nombre )*m2 + (Ríossin-nombre )*m3 *Aguaríos i

c

c

c

i

Donde: AguaRcantón : Agua disponible del cantón i proveniente de los ríos del cantón i. i

∑ (Ríos principales )*m 1 + (Ríos con-nombre )*m 2 + (Ríos sin-nombre )*m 3: Suma total de ríos que componen el cantón i multiplicado por su respectivo ponderador. c

c

c

Aguaríos : Agua disponible por río dentro de cada cuenca i. i

Cuando ya se obtiene el valor del total de agua del cantón proveniente de los pozos (a) y la proveniente de los ríos (b), se procede a calcular, por medio de la siguiente fórmula, el agua disponible para cada cantón respectivamente: Agua Disponiblecanton = AguaPcantón +AguaRcantón i

i

i

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

71

Donde: Agua Disponiblecanton : Agua disponible para el cantón i. i

AguaPcantón : Agua disponible del cantón i proveniente de los pozos del cantón i. i

AguaRcantón : Agua disponible del cantón i proveniente de los ríos del cantón i. i

En algunos casos se presentaron cantones que no poseían información ya sea de agua disponible por pozos o bien de agua disponible por ríos, para estos casos se emplea un método de extrapolación donde se calcula el promedio de agua disponible de los cantones aledaños al cantón con faltante de información y se le asigna el valor del promedio de los cantones que están junto a este cantón con faltante de información. Eje Institucional Duración de trámite de patentes El gobierno local es el gestor de los bienes públicos del cantón. Este tiene potestades en el ámbito político, tributario, administrativo y normativo (ICC-OdD, 2012). De lo anterior es necesario evidenciar la capacidad de respuesta de cada administración local a las gestiones de los residentes y de potenciales industrias, es por esto que incluir una variable como el tiempo de duración en trámites de patentes comerciales es necesaria en el índice de potencial productivo. Esta variable se extrae del Índice de Competitividad Cantonal (ICC) generado por el Observatorio de Desarrollo de la Universidad de Costa Rica (OdD). La misma mide el tiempo de duración que toma realizar un trámite de patentes dentro del cantón i y se calcula de la siguiente manera: Duración de trámite de patentes = días de duración –1 Dicha variable presenta valores de referencia que van desde un valor 0 hasta 1, siendo 1 un valor que se le asigna a aquellos cantones que tardan un día o menos en gestionar un trámite de patentes. Hospitales y clínicas por cada 10.000 habitantes Esta variable se construye a partir de la información de las Estadísticas actuariales de áreas y cantones de la Caja Costarricense del Seguro Social (CCSS) del año 2013 y del Censo 2011, se calcula de la siguiente forma:

72

Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

(

Hospitales y Clínicas por cada diez mil habitantesi =

( ∑(Hospitalesi )+∑(Clínicasi ) Pobi

)

*10.000

Donde: ∑(Hospitalesi ): Suma de los hospitales del cantón i. ∑(Clínicasi ): Suma de clínicas del cantón i. Pobi: Total de población del cantón i. El siguiente cuadro muestra los valores de referencia asociados a la variable: CUADRO 9 VALORES DE REFERENCIA DE HOSPITALES Y CLÍNICAS POR CADA 10.000 HABITANTES Dato

Valor de referencia

Valor mínimo

0

Valor máximo

Cantón con más Hospitales y clínicas per cápita

Fuente: Elaboración propia.

Dicha variable puede oscilar entre un valor mínimo de cero, lo que significa que el cantón no cuenta con presencia de hospitales o clínicas y un valor máximo que representa al cantón con mayor cantidad de hospitales y clínicas per cápita. Cobertura de inglés en primaria Corresponde al porcentaje de estudiantes de primaria con conocimiento de inglés dentro del cantón i con respeto a la cantidad total de estudiantes de primaria dentro del cantón i. Los datos con los que se construye esta variable son generados por el Observatorio de Desarrollo de la Universidad de Costa Rica (OdD), el cual publica el Índice de competitividad Cantonal (ICC) donde se utiliza la variable de cobertura de inglés en primaria del cantón i. Dicha variable puede variar entre 0%, en el caso de que dentro de un cantón no existan estudiantes de primaria con enseñanza del inglés y 100% si la totalidad de la población de primaria recibe educación de inglés dentro del cantón.

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

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Presencia de instituciones La presencia instituciones como “...el mercado, la iglesia, la escuela, las autoridades, partidos políticos y sindicatos, organismos públicos y privados, organismos culturales, religiosos, económicos, políticos y artísticos...” (Rodríguez, 2006), contribuyen al establecimiento de un sistema institucional arraigado en la cultura del lugar, que permite mediar en la afluencia de estrategias de comportamiento de los diferentes actores, al definir soluciones de cooperación en pro del desarrollo; hecho que de acuerdo con Vázquez Barquero (2002a), citado también por Rodríguez (2006), es lo relevante para el éxito de un territorio. A partir de lo anterior es de interés incluir una variable que identifique la presencia de las siete principales instituciones para llevar acabo las actividades o tramites de índole empresarial dentro de cada cantón, a saber, el Poder Judicial, la Caja Costarricense del Seguro Social, Registro Nacional, Tribunal Supremo de Elecciones, Ministerio de Obras Públicas y Transportes, Ministerio de Economía y el Ministerio de Salud son las instituciones que en el caso de Costa Rica son de importancia para llevar a cabo esas actividades. Para el cálculo de esta variable se aplica la siguiente fórmula: Presencia institucional =

∑(Instituciones del Cantóni) Total de Instituciones consideradas

Donde: Instituciones del Cantóni: Suma de todas las instituciones presentes dentro del cantón i. Total de Instituciones consideradas: Total de instituciones que se consideran dentro del estudio. Los valores de referencia asociados a esta variable se asignan según el número de instituciones que se encuentran en cada cantón respectivamente, en el caso de que las 7 instituciones se encuentren en un cantón se hablará de presencia institucional plena, si se localizan solo 6 instituciones se hablará de presencia institucional muy alta, si se localizan 5 instituciones se les conocerá como una presencia institucional alta, si se identifican 4 instituciones se les denominará presencia institucional media alta, si en el cantón existen solo 3 instituciones, a este se le conocerá por tener una presencia institucional media baja, si se localizan solo 2 instituciones se le denominará al cantón con presencia institucional baja, si solo existe una de las instituciones dentro del cantón a este se le denominará como un cantón con presencia institucional muy baja y si no se tuviera ninguna de las instituciones en evaluación se le denominaría al cantón sin presencia institucional.

74

Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Cobertura de educación superior por cada 10.000 habitantes Según Millan (1994) la educación es uno de los elementos clave para crear un entorno competitivo en un territorio, siendo la presencia de instituciones de educación superior fundamentales en la formación de la fuerza laboral. Por ello, se calcula una variable que a partir de la información recopilada por el Consejo Nacional de Enseñanza Superior Universitaria Privada (CONESUP) y el Consejo Nacional de Rectores (CONARE) mide la cobertura en educación superior a nivel cantonal:

Cobertura de educación superior =

∑(Universidades Publicasi) + ∑(Universidades Privadasi ) Pobi

*10.000

Donde: ∑(Universidades Publicasi): Universidades Públicas con presencia dentro del cantón i. ∑(Universidades Privadasi): Universidades Privadas con presencia dentro del cantón i. Pobi: Población del cantón i. El siguiente cuadro muestra los valores de referencia asociados a la variable: CUADRO 10 VALORES DE REFERENCIA COBERTURA EN EDUCACIÓN SUPERIOR POR CADA 10.000 HABITANTES Dato

Valor de referencia

Valor mínimo

0 Cuando el cantón no cuenta con Universidades.

Valor máximo

1 Cantón con mayor cobertura de educación superior.

Fuente: Elaboración propia.

Como se explicó en el capítulo metodológico del presente informe, el IPP parte de los resultados de un año previo de investigación en el que se calcula y valida una primera aproximación de un índice de potencial productivo, resultados que se ajustan realizando un análisis estadístico de variabilidad y correlación que, respectivamente, muestran la capacidad de discriminación de cada variable y las relaciones esperadas entre éstas. Sumado a ello, se recurre al criterio experto mediante la realización de presentaciones a las instituciones vinculadas con el tema de zona económica especial en el país y a la elaboración de un taller con expertos en las diferentes áreas consideradas en la investigación.

75

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

Por consiguiente se seleccionó los pesos asignados descritos en la propuesta y los aportados por los expertos en el taller. Posteriormente, se estandarizan las variables del índice y se procese con su cálculo. Cuyo método de estandarización es el siguiente: Xij – min (Xik) k Iij= max(Kik) – min (Xik) Donde: Iij: Índice que mide el logro relativo de la variable j en el cantón i. Xik: Es el nivel del indicador i en el cantón k. De esta manera, los indicadores para cada eje varían entre 0 y 1, según el logro relativo que se observa en el cantón respecto a los valores de referencia utilizados. Por último, el IPP para el cantón j resulta del promedio simple de los ejes de especialización productiva, infraestructura e institucionalidad: 1 IPPj= 3 [Iespecialización productiva,j + Iinfraestructura,j + Iinstitucional,j ] De los escenarios considerados y con respecto a la metodología descrita se selecciona uno que es con el que finalmente se realiza el cálculo del índice, cuyos resultados se presentan a continuación: CUADRO 11 BASE ZEED DEL ÍNDICE Y COMPONENTES cant

EP_3

INF_3

INS_3

ic_2_3

San José

62,4932327

69,4233017

57,7526741

63,6342316

Belén

56,7676888

62,9345589

50,4595413

57,1715965

50,033287

66,3787231

50,4555283

56,119648

Heredia

55,2768288

62,4722977

49,5512199

56,2264214

Alajuela

56,9771957

62,4184074

45,6332245

55,6429024

Desamparados

53,4237099

61,5900917

40,9556808

52,7546577

Goicoechea

46,381649

65,5075684

40,2771606

51,5726089

Escazú

40,970623

65,9830551

45,8372421

51,5191307

48,9985504

62,8579292

35,6764336

50,1563988

Montes de Oca

Tibás

Continúa...

76

Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Continuación... cant

EP_3

INF_3

INS_3

ic_2_3

Santo Domingo

46,8775978

64,4888229

35,0471497

49,8405838

Curridabat

50,3188934

61,0482712

36,64571

50,2321968

Moravia

47,2193336

60,2179947

32,2738724

47,5882034

San Pablo

48,2484894

57,7962761

32,7086449

47,1845627

43,354702

60,0020943

36,2600784

47,3517838

Santa Ana

39,4618607

61,9068947

37,6478958

47,1190414

Barva

42,6886101

60,7934647

32,5466537

46,3257256

Cartago

41,9571877

53,8955841

48,2348175

48,149147

La Unión

46,3831673

55,9660797

32,6862679

45,8712997

Vázquez de Coronado

38,4332466

62,2873802

32,264843

45,3303604

San Carlos

25,3172302

58,5609131

60,2791023

47,6743698

San Rafael

41,4272537

57,4982071

32,4229774

44,6552849

Mora

31,0330486

64,0264587

32,8972626

43,6145134

San Isidro

37,3693008

57,3065872

33,132206

43,4026489

Atenas

26,1409416

61,5149269

41,5653992

43,558567

Orotina

26,9845352

61,1431923

38,4529572

42,8012733

Limón

20,4391632

64,7555389

41,0985489

42,6507111

Alajuelita

31,4678993

62,3694305

26,1264229

41,1778603

Aserrí

28,9365921

62,4340172

28,2257519

40,9484596

San Ramón

23,3806381

57,6384506

47,8780594

43,0458336

Puriscal

24,8555927

57,1775703

44,5619926

42,4127426

Palmares

23,9252949

59,9961967

39,7164612

41,7044563

Valverde Vega

20,6422386

58,6487732

45,8626556

41,8865166

San Mateo

25,3569679

58,5954437

36,9924927

40,8869171

Grecia

26,3796043

56,0559845

39,2735672

40,9783211

Santa Bárbara

34,2963257

53,268261

31,5471115

40,4128685

24,190237

57,4100723

37,6998329

40,2617416

Puntarenas

19,87397

59,2729797

39,6273155

40,0265579

Oreamuno

28,9365711

54,1448822

34,4629745

39,749588

Esparza

21,3931446

61,126255

30,2862034

38,4898911

Naranjo

19,6446648

55,295002

45,329422

40,1652679

Paraíso

25,4836521

54,3321228

34,496582

38,6447563

Nicoya

17,6081753

55,1838951

40,4188538

37,9902

Flores

Poás

Continúa...

77

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

Continuación... cant

EP_3

INF_3

INS_3

ic_2_3

Santa Cruz

21,5076027

52,6261559

37,6905479

37,59478

El Guarco

31,6753635

46,6939583

32,4845772

37,3909225

Acosta

20,4692898

51,5281601

40,9051476

37,7790985

Liberia

20,8709412

45,6170197

52,7913208

39,2382126

Pococí

19,7094002

52,1894302

33,1034737

35,4772224

Turrialba

18,2647686

47,6906929

44,0694542

36,5497971

Tilarán

9,57257748

51,0389137

50,9946671

36,8195992

Turrubares

12,6859074

55,660759

33,16856

34,3563576

Zarcero

7,45779514

51,9557953

48,4095573

35,6731491

Montes de Oro

12,6727953

55,5879135

30,8184834

33,6376572

Hojancha

16,3167667

47,2826996

43,0260468

35,4282722

Bagaces

10,6653099

50,7678757

44,1896973

35,1039619

Garabito

9,56110859

55,6956139

33,8786507

33,5062904

Dota

14,7913427

49,6582184

38,0246468

34,3088417

Pérez Zeledón

21,5354729

42,3554688

42,0081367

35,1209068

Cañas

10,9494267

53,4388847

34,9306526

33,4664879

León Cortés Castro

10,9464169

51,0132294

40,0277786

34,0719948

Carrillo

17,2054939

47,2269249

35,7414131

33,5809212

Guácimo

14,4222136

51,824028

30,1057568

32,6553993

Tarrazú

6,15467358

51,5198097

44,4151154

33,89888

Sarapiquí

7,85024023

54,2477303

32,6027946

32,0186424

11,75422

45,3685951

45,2308731

33,8120117

Siquirres

13,3285036

51,1133614

27,7509499

31,332428

Abangares

10,0358362

50,4119759

32,5981178

31,3667755

Alvarado

11,3653889

46,1561394

39,6591339

32,335804

Parrita

15,1391039

44,3804092

36,1551781

31,9556351

Matina

10,7945957

48,583271

34,1398125

31,4107151

Aguirre

6,94087553

47,9207916

41,7786942

32,0838928

Jiménez

11,9371881

41,6981316

40,6417084

31,1929226

Guatuso

5,71667337

47,2110214

36,8075714

29,9510078

Los Chiles

6,03747892

41,094265

40,7897339

28,9947033

Talamanca

4,78516579

43,5595665

29,6490059

26,2052269

La Cruz

4,66084003

38,8220139

35,4677544

26,13694

Nandayure

Continúa...

78

Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Continuación... cant Upala

EP_3

INF_3

INS_3

ic_2_3

6,2608366

39,2541084

31,0628662

25,5538559

Corredores

10,1410522

29,0026855

43,4472237

26,7671623

Osa

5,02831745

33,9515991

35,9460068

24,6260471

Coto Brus

7,83098173

27,5198212

41,4801636

24,8592205

Buenos Aires

6,73646212

32,3153572

27,0406609

22,0086517

Golfito

12,8391447

20,9335213

38,3677254

23,2616348

Fuente: Elaboración propia.

Así, de esta primera fase, se cuenta con un IIP que aproxima un perfil de potencial productivo cantonal y posibilita la selección de los cantones núcleo de territorios con potencial para el establecimiento de ZEED fuera de la GAM. Tras la construcción del índice cantonal para la identificación y definición de regiones con alto potencial de desarrollo productivo para el establecimiento de ZEED, se obtiene un valor para cada uno de los cantones en el índice y en los ejes que lo componen. Como se muestra en el Cuadro 11 se observa la posición relativa de los 81 cantones en el índice, así como el valor en cada uno de los ejes que lo componen. Esto posibilita una comparación de los cantones en el índice, así como de sus ejes, aproximando un perfil cantonal de potencial productivo. En términos generales, se puede apreciar de los resultados del índice que los cantones de la GAM ocupan las primeras posiciones, lo que es acorde con la premisa de que ésta se constituye como la principal ZEED del país. No obstante, se resalta la existencia de cantones fuera de la GAM como San Carlos, San Ramón, Orotina, Limón y Puriscal, que ocupan los primeros lugares del IPP. También, como se observa en el Cuadro 12, el promedio de calificación en el índice es de 0,3924, destacándose que en términos generales el eje infraestructura es el que realiza un mayor aporte en la calificación, seguido por el institucional y finalmente el de especialización productiva. Además, el índice presenta una variabilidad alrededor de la media de 0,0866 puntos. Finalmente el índice presenta un mínimo de 0,22 y un máximo de 0,6363. Otro análisis que resulta de interés es el del grado de correlación existente entre el valor del índice y el aporte de los diferentes ejes, esto ya que nos permite conocer su grado de asociación. Se destaca que el eje especialización productiva es el que presenta una mayor relación con el índice (0,9303), seguido por eje infraestructura (0,8493), ambas

79

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

las podríamos categorizar como fuertes; por su parte, el eje institucional es el que muestra una menor relación lineal con el valor del índice (0,3770), no obstante, este valor se podría interpretar como un nivel de correlación que se aproxima a fuerte17. En general, se resalta que los dos primeros ejes presentan un importante grado de asociación con la calificación que los cantones obtienen en el índice, y en el caso del tercero presenta asociación sólo que más leve. En cuanto a la correlación entre los diferentes ejes, también resulta de interés ver en qué medida los aportes que realizan éstos están asociados entre sí, lo que podría significar que presentan fortaleza relativa en más de uno de los ejes que están relacionados. CUADRO 12 ESTADÍSTICOS BÁSICOS DEL ÍNDICE

Estadístico

Índice ZEED (0 a 1)

Eje especialización productiva

Eje infraestructura

(0 a 0,3426)

(0 a 0,3648)

Eje institucional (0 a 0,2926)

Máximo

0,6363423

0,6249323

0,694233

0,602791

Media

0,3924027

0,2466625

0,5334123

0,387243

Mínimo

0,2200865

0,0466084

0,2093352

0,2612642

Desviación estándar

0,08667895

0,1560699

0,09440613

0,06964384

1

0,930312

0,849374

0,377061

Correlación (Índice-Eje) Fuente: Elaboración propia.

Finalmente, se calcula el aporte al índice de cada una de las variables y los ejes que éstas componen, que por su extensión no se presentan en el presente anexo. No obstante, se cuenta con dicha información.

17 Para efectos del presente análisis y en concordancia con los valores usualmente aceptados, un valor de correlación lineal a partir de 0,50 se considera fuerte.

80

Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Anexo 2: Resultados del taller con expertos El proyecto “Identificación y definición de Zonas Económicas Especiales de Desarrollo (ZEED) en Costa Rica”; como bien se mencionó dentro del contenido del presente informe, tiene dentro de su segunda etapa la necesidad de presentar la revisión y validación de las variables y la metodología del índice de potencial productivo calculado en forma exploratoria en la primera etapa del proyecto. Es debido a lo anterior que resultó necesario realizar la consulta a expertos, a los cuales se los expuso la metodología de cálculo del índice y las variables que lo conforman. Los expertos convocados provienen de las principales instituciones del país vinculadas con el tema de desarrollo regional y principalmente el de zonas económicas especiales.

CUADRO 2 LISTA DE PARTICIPANTES EN EL TALLER Institución

Puesto de ocupación

Despacho, MEIC

Director

Despacho, Mideplan

Asesor

Dirección de Inversión, Comex

Directora / Asesora

Dirección de Investigación, Cinde

Gerente

Dirección de Investigación, Procomer

Gerente

Escuela de Economía, UCR

Profesora e investigadora

IICE, UCR

Subdirector e Investigador

IICE, UCR

Investigadora

IICE, UCR

Investigador

OdD, UCR

Director

Oficina de la Primera Dama, Presidencia de la República

Asesor

Planificación sectorial, MOPT

Asesor

Planificación sectorial, MOPT

Director

Fuente: Elaboración propia.

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

81

La metodología del taller inicia con una presentación del proyecto, justificación del mismo y objetivos que busca el proyecto seguido de la presentación del índice, las variables que lo conforman en su primer cálculo y las ponderaciones que se dieron en esta primera etapa. A partir de lo anterior se inicia con un espacio donde cada experto tiene a su disposición los ejes que componen el índice y la lista de variables que componen cada eje, a lo cual se les solicita que asignen las ponderaciones que consideran convenientes a cada eje, donde ∑ni=1 Ejei =1. En el caso de las variables que componen cada Ejei, la ponderación de estas deben corresponder a: ∑nj=1 Xij =1 donde Xij corresponde a cada variable j que compone el Ejei. Adicionalmente se da un espacio de discusión, donde cada experto tuvo la posibilidad de explicar el porqué de esta asignación, así como la recomendación de nuevas variables a incorporar al índice. Como resultado del taller se obtiene recomendaciones de variables a incorporar, las cuales se analizaran posteriormente de acuerdo con la disponibilidad de datos a nivel cantonal y su capacidad de discriminación. También, se recopilan las ponderaciones tanto a nivel de variables como de ejes sugeridas por los participantes.

82

Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Anexo 3: Matriz de desplazamientos La matriz de desplazamientos, no es sino, una matriz origen destino de trabajadores, “...la cual se define como una tabla que ordena en filas y columnas el resultado de viajes generados desde un sitio hacia otro sitio. Las filas corresponden a los sitios desde donde se genera el viaje (origen), mientras las columnas corresponden a los destinos de viaje” (Arias et al, 2015: 19). Para efectos de nuestro análisis esta matriz nos permite evaluar el empleo real que genera cada cantón por rama de actividad económica, así como la dinámica laboral inter e intra cantonal. Asimismo, esta matriz se construye con los datos del Censo 2011 realizado por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC). La implementación de la matriz de desplazamientos se da ante la necesidad de identificar cuáles son aquellos cantones que atraen mayor cantidad de trabajadores (viajes) desde cantones aledaños. La matriz se produce evaluando cada una de las actividades económicas19 previamente definidas en el estudio de Identificación y definición de Zonas Económicas Especiales de Desarrollo (ZEED) en Costa Rica para cada uno de los cantones núcleo20 determinados a partir del índice de potencial productivo. En el Cuadro 3 se puede observar con mayor detalle la explicación de la matriz de desplazamiento de trabajadores, “i” cantidad de orígenes y “j” cantidad de destinos. CUADRO 3 MATRIZ DE DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES Origen/Destino

1

2

j

Viajes generados

1

V11

V12

V1j

V.G.1

2

V21

V22

V2j

V.G.2

i

Vi1

Vi2

Vij

V.G.i

V.A.1

V.A.2

V.A.j

Total de viajes

Viajes atraídos

Fuente: Elaboración propia según Arias et al, 2015.

19 Las actividades económicas previamente definidas son: Alojamiento, Actividades de recreación (Industria de Turismo) Agricultura, Silvicultura y Pesca (Industria Agropecuaria), Manufactura, Comercio y Logística Portuaria. 20 Se determinan los cantones núcleo a partir del índice de potencial productivo, estos cantones serán aquellos que están mejor calificados pero que no pertenecen a la GAM. Dichos cantones son: San Carlos, Limón, Puntarenas y Liberia, ordenados respectivamente a su posición en el índice.

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

83

Donde: Vij: Cantidad de trabajadores que viajan desde el cantón i hasta el cantón núcleo j. V.G.1: Total de viajes generados desde el sitio 1. V.A.1: Total de viajes atraídos hacia el sitio 1. La matriz como tal es una matriz de n x n, donde n es el número de cantones con los que cuenta el país (81 para el caso de Costa Rica), dentro de los cuales se evalúa cada una de las actividades económicas;previamentente definidas. Se genera una matriz para cada una de las actividades económicas de interés y se evalúa el porcentaje de trabajadores que viajan al cantón núcleo desde los demás cantones. Una vez que se tiene cada una de las matrices calculadas, se procede a determinar cuáles son aquellos cantones de donde procede el mayor porcentaje de trabajadores según la rama de actividad económica. Se debe dejar claro que no se emplea un parámetro homogéneo de discriminación debido a la heterogeneidad en los resultados para cada una de las actividades evaluadas. A partir de las matrices obtenidas, se identifican encadenamientos regionales entre el cantón núcleo y otros cantones en cada una de las actividades evaluadas. Anexo 4: Econometría espacial De acuerdo con Anselin, citado por Aroca (2000), la econometría espacial se preocupa por el tratamiento adecuado de la interacción espacial (autocorrelación espacial) y la estructura espacial (heterogeneidad espacial) en modelos de regresión con datos de corte transversal y de panel. Así también Paelinck y Klaassen (1979) en su definición de econometría espacial remarcan la importancia de la interdependencia espacial, la asimetría de la relación espacial y la relevancia de los factores explicativos localizados en otros espacios. Esta metodología de la econometría espacial (Paelinck y Klaassen, 1979; Anselin, 1988) ha madurado y evolucionado a partir de un aspecto de la estadística espacial con aplicación principal en la ciencia regional y la geografía analítica (Ord, 1975; Cliff y Ord, 1981, citado en Anselin, 2002: 247) y es de ahí la importancia que toma en la aplicación para determinar autocorrelación espacial en un territorio determinado. La implementación de esta metodología conlleva a contar con datos geo-referenciados en el espacio por coordenadas en un plano. De acuerdo con Aroca (2000:5) También los datos pueden ser líneas o arcos desde un nodo a otro simulando carreteras o líneas de transmisiones eléctricas o telefónicas, o podrían ser polígonos que podrían representar municipios, provincias, regiones o estados

84

Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Al contar con un conjunto de polígonos que representan la localización de los datos geo-referenciados, es necesario representarlos a través de una matriz de conectividad o de contigüidad. La matriz de contigüidad la define Anselin (2002) como “…una matriz de n x n de pesos espaciales que formaliza la estructura de la red (nodos y enlaces) de la red social delos n agentes.” El estudio espacial de una variable lleva al cálculo de indicadores que proporcionen información acerca de la intensidad de la dependencia espacial, en términos globales, de esa variable dentro de un determinado territorio. El indicador I de Moran es un indicador global de dependencia espacial, el cual se representa en la siguiente formula.

Ii =

Σ Σ wij zi zj i

j

Donde:

Σ z2i

Wij:Son elementos de una matriz binaria de contigüidad estandarizada de n x n, como la definida anteriormente. Z i:Representa en el estudio la actividad económica definida a partir de un criterio de coeficientes de localización y la concentración del empleo de cada cantón respectivamente. Zj: Es el promedio asignado a los vecinos determinados con respecto a un punto central. El I de Moran puede tomar valores cercanos a 1 cuando se presenta una fuerte dependencia espacial positiva, en el sentido que valores similares tienden a estar juntos en el espacio. Los valores cercanos a –1 muestran, análogamente, una fuerte dependencia negativa y los valores alrededor de –1/(n-1) denotan una distribución aleatoria de valores. Anselin afirma que el grado de dependencia espacial, como resultado del uso de indicadores globales (como el I de Moran) ignora la inestabilidad potencial de las observaciones individuales en la muestra total (Aroca, 2000:11). Anselin es quien descompone el indicador I de Moran en indicadores locales de dependencia espacial planteándolo de la siguiente manera:

Ii =

zi Σ wij zj j

Σ z2i/n

Acá las variables se mantienen tal como se explicaron anteriormente y se incorpora n que representa la cantidad de polígonos con los que se cuenta en el estudio, para este caso específico n representa el número de distritos con los que cuenta el país.

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

85

La aplicación de la metodología de conglomerados espaciales se realiza por medio del paquete de geo-referenciación ArcGis, con el cual se aplica la metodología de cálculo del indicador de I de Moran. Las variables empleadas en el cálculo del I de Moran planteado por Anselin en la determinación de potenciales zonas económicas por rama de actividad económica son las siguientes: Zi: Empleo según rama de actividad. Zj: Es el promedio asignado a los vecinos determinados a partir de un punto central. wij : Matriz de contigüidad: Se utiliza la matriz de contigüidad de la distancia inversa al cuadrado la cual introduce cero para el parámetro banda de distancia o distancia de umbral, esta considera que todas las entidades son vecinas de las demás entidades. Esta matriz se construye de la misma forma que se explicó anteriormente, como una matriz de n x n, donde n son los 472 distritos con los que cuenta el país. La implementación de indicadores de dependencia espacial, se puede interpretar como un indicador de “cluster” espacial utilizando los propios indicadores como base para un contraste de la hipótesis nula, la cual sería la ausencia de dependencia espacial. Estas agrupaciones espaciales pueden ser identificadas para aquellos casos en los cuales los indicadores de dependencia espacial se muestran significativamente distintos de cero. Dentro de los resultados posibles a obtener se pueden identificar desde zonas con conglomerados de alta significancia en las actividades evaluadas (High-High en el scatterplot de Moran) hasta zonas en las que no se presentan conglomerados, es decir, no hay una asociación espacial significativa. El análisis obtenido de la aplicación de esta metodología se centra en la identificación de los conglomerados espaciales en torno a las ramas de actividad evaluadas.

Guanacaste

Guanacaste

Región

Turismo

Pesca

Silvicultura

Ganadería

Agricultura

Turismo

Comercio

Actividad

científico.

turismo salud y

agroturismo,

playa, volcánico,

Ecoturismo, sol/

alimenticios.

alojamiento y

Servicios, como

Detalles encontrados

Estudio

turístico

volcánico

el corredor

sur, todo

norte y

Guanacaste

Abangares

Bagaces y

Abangares

Bagaces y

Abangares

Bagaces y

Abangares

Bagaces y

definidas.

el 23% pequeñas empresas, el 4% grandes y 1% no están Guanacaste. MEIC.

Continúa...

las empresas en dicha región, el 71% son microempresas, Competitividad Región Alta de

senta un 4% del total de empresas en el país. Del total de sada, G. (2013). Modelo de

Tilarán, Cañas La región Chorotega posee un parque empresarial y se eny Abangares cuentra conformado por 2019 empresas, cifra que repre- Quesada, Ó; Campos, E y Que-

Bagaces

especialización de vehículos de motor.

Cañas y

influencia

Área de

al por menor, con

Al por mayor y

Tipo de Actividad

CUADRO 13 REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA DE FUENTES SECUNDARIAS

Anexo 5: Investigaciones previas a nivel de las zonas en estudio 86 Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Guanacaste

Región

Actividad

minas y canteras

Explotación de

pesca

silvicultura y

Agricultura,

Silvicultura

Ganadería

Limpias

Energías

Agroindustrial

Agricultura

Continuación...

Pesca Artesanal.

melón.

Caña, arroz y

embalaje.

Pastos para

para carne.

Bovina y porcina

eólica.

geotérmica y

Hidroeléctrica,

fruta.

y concentrados de

y pescado), jugos

de carnes (bovino

lico, procesamiento

Azúcar, alcohol etí-

maíz, frijol.

caña de azúcar,

Sandía, melón,

Tipo de Actividad

Cruz y Liberia

Cañas, Santa

Nicoya,

Cruz y Liberia

Cañas, Santa

Nicoya,

Liberia

Hojancha

influencia

Área de Detalles encontrados

2030. MIDEPLAN.

Continúa...

Chorotega, Plan de Desarrollo

Muñoz, M et al. (2014). Región

Estudio

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE. 87

Puntarenas

Región

Pesca, procesa-

Sector Industrial

ros, entre otros.

ingenios azucare-

harina, maquilas,

hielo, fábricas de Central

ficos, fábricas de Cantón

y atunes, frigorí-

miento de sardinas

Liberia

personales

Santa Cruz y

sociales y

Santa Cruz

Cruz y Liberia

Nicoya, Santa

Cruz y Liberia

Cañas, Santa

influencia

Área de

comunales,

Servicios

restaurantes

hoteles y

Comercio,

Construcción

hidráulicos.

cos, geotérmicos e

y agua

Proyectos hi-

Tipo de Actividad

droeléctricos, eóli-

Actividad

Electricidad, gas

Continuación...

Estudio

ción, especialmente ligado al sector turismo.

Costa Rica.

Continúa...

ha visto sustituido por el crecimiento del sector construc- Chorotega. IICE-UCR. San José,

contrayendo y ha presentado un menor dinamismo, que se Mercado de Trabajo en la región

evidente que en los últimos años este sector se ha venido de Competitividad Territorial y

de mayor generación de empleo dentro de la región, es J. (2011). Proyecto: Análisis

A pesar de que el sector agropecuario sigue siendo el Arias, R; Sánchez, L; Torres,

Detalles encontrados

88 Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Puntarenas

Región

Actividad

comercio

Servicios y

Turismo

distintos muelles.

rantes.

hotelería y restau-

menor, servicios de

mayor y al por

Comercio al por

comunitario

ra, ecológico, rural-

Sol/playa, aventu-

Puerto Caldera y

Portuaria

Leche

Carne

res, palma africana.

verduras, maíz, flo-

azúcar, café, frutas,

Arroz, caña de

Tipo de Actividad

Logística

Ganadería

Agricultura

Continuación...

Central

Cantón

Zona Sur

Garabito y

Central,

Cantón

Central

Cantón de surf.

Continúa...

articulo.oa?id=66615073009

noviembre de http://redalyc.org/

109-131. Recuperado el 20 de

una importante afluencia de turismo nacional y actividad las Sedes Regionales, VIII()

económico y poblacional sobre todo a Jacó donde se da fico"?.  InterSedes: Revista de

La zona de Puntarenas posee un creciente dinamismo pasado con la "perla del pací-

tarenas y el turismo: ¿Qué ha

Aracibia

Monteverde y

Estudio

García, K; Chen, S. 2007. Pun-

Detalles encontrados

Acapulco

Guacimal y

Manzanillo,

Chomes,

influencia

Área de

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE. 89

Puntarenas

Puntarenas

Región

Actividad

Puerto Caldera y Puerto Morales

Portuaria

aluminio.

fertilizantes y

Se procesa pescado,

Sol/playa.

otros.

moluscos, entre

Pescado entero,

tiquizque.

caña de azúcar y

sandía, melón),

Frutas (mango,

Tipo de Actividad

Logística

Industria

Turismo

Pesca

Ganadería

Agricultura

y Química

Metalmecánica

Continuación...

Central

Cantón

Garabito

Central

Cantón

San Mateo

Orotina

San Mateo y

Esparza,

influencia

Área de

avanzada y semi-industrial.

en pequeña escala, flota artesanal mediana, artesanal

En cuanto a la pesca se desarrolla de tipo artesanal

fresco, refrigerado o congelado, entre otros.

aluminio, preparaciones y conservas de pescado, pescado

Los principales productos de exportación: hojas y tiras de

síntomas de deserción de empresas.

La existencia de una zona franca ha sido causa de

nacional.

pesquera, la cual representa el 62% de la flota pesquera

La base económica de la subregión es la actividad

Detalles encontrados

Continúa...

rrollo 2030.MIDEPLAN.

Pacífico Central, Plan de Desa-

Muñoz, M et al. (2014). Región

Estudio

90 Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Limón

Región

Actividad

Agricultura

reparación

Comercio y

Portuaria

Logística

Agroindustria

Turismo

Continuación...

Banano y piña.

Tipo de Actividad

El parque empresarial de la región incluye empresas ligadas al proceso de hidrocarburos, metales, captación, depuración y distribución de agua, procesado de cartones, actividades de metalmecánica y agroindustrias como procesado de la madera, producción de jugos y bebidas, así como elaboración de productos alimenticios.

Matina, Pococí, Guácimo, Talamanca y Limón

artesanal, pesca, servicios y comercio.

entre ellas de pequeños productores, de tipo agropecuario,

y existen empresas informales que no están registradas,

Las microempresas se ven reflejadas en mayor escala,

Detalles encontrados

Siquirres,

Siquirres

Pococí,

Limón,

Isidro).

de Oro (San

y Montes

Macacona)

Santo y

(Espíritu

Esparza

Barranca),

El Roble y

Chacarita,

(Central,

Puntarenas

influencia

Área de

Continúa...

Región Huetar Atlántica.

nal de Competitividad Territorial,

JAPDEVA. (2011). Plan Regio-

gran Puntarenas.

desarrollo regional endógeno del

Análisis y plan de acción para el

Arias, R et al. (2009).

Estudio

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE. 91

Región

Actividad

Agroindustria

Continuación...

principalmente.

en natilla y quesos

de la leche fluida,

la transformación

otros productos, y

de plátano, yuca y

paración de chips

ción del cacao, pre-

lido y transforma-

ción, secado, mo-

madera, la extrac-

formación de la

productos, la trans-

cuero en distintos

transformación del

otros tubérculos, la

y pelado de yuca y

mito, el parafinado

producción de pal-

y enlatado de la

la transformación

frutas de la región,

purés y pastas de

gos, concentrados,

Preparación de ju-

Tipo de Actividad

Siquirres

Guácimo y

Limón,

Pococí,

influencia

Área de Detalles encontrados

Estudio

Continúa...

92 Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Limón

Limón

Región

Actividad

Agricultura

Agroindustria

Servicios

Pesca

Portuaria

Logística

Ganadería

Agricultura

Turismo

Continuación...

influencia

Área de

son: Limón,

influencia

de mayor

Cantones

Pococí

ción de alimentos.

de cartón y produc-

producción de cajas

de agua y bebidas,

y Siquirres.

Limón, Pococí

influencia son:

de mayor

cantones

que los

Se determinó

Talamanca.

Gira alrededor del Pococí, puerto. Siquirres y Embotellamiento

Puerto Moín

plátano

arroz, tubérculos y

Banano, piña,

ecoturismo.

tura, agroturismo y Talamanca y

Hospedaje, aven- Limón,

Tipo de Actividad

Detalles encontrados

Costa Rica.

Continúa...

desarrollo Humano Local en

para la Planificación del

las Capacidades Municipales

Proyecto de Fortalecimiento de

Municipalidad de Limón. (2009).

Refinería en Limón. RECOPE.

social de un eventual cierre de la

ración preliminar del impacto

Orozco, P, et al. (2011). Valo-

Estudio

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE. 93

Zona Norte

Limón

Región

Actividad

cocí, Matina,

Agricultura

Leche

Ganadería

yuca y tiquizque.

tubérculos (ñampí,

hortalizas y

azúcar, café,

maíz, caña de

Frijol, plátano,

Pescado entero

de San Carlos.

el comercio de su producción

Continúa...

nológico de Costa Rica.

cuenca del río San Carlos. Tec-

Dependencia de los pequeños y medianos productores en zación de los Agrosistemas de la

Rodríguez, F. (2013). Caracteri-

MIDEPLAN

P l a n d e d e s a r ro l l o 2 0 3 0 .

(2014). Región Huetar Caribe,

Estudio

te el cantón

Detalles encontrados

principalmen-

Se estudió

petitividad.

nivel de com-

importancia a

Bovina y uso de Siquirres, son los de mayor pastizales.

Limón, Po-

plátano y cacao.

influencia

Área de

Banano, piña,

Producción de gas.

Tipo de Actividad

Pesca

Ganadería

Agricultura

Servicios

Construcción

minas y canteras

Explotación de

manufacture-ra

Agroindustria

Pesca

silvicultura

Ganadería y

Continuación... 94 Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Zona Norte

Zona Norte

Zona Norte

Región

Actividad

Ganadería

Agricultura

Agroindustrial

Turismo

Agropecuaria

Doble propósito

azúcar.

yuca, y caña de

Frijol, arroz, piña,

Carne

Sector porcino

Los Chiles,

menor escala).

Guatuso.

Carlos, Upala,

son: San

en el estudio

influencia

de mayor

Las zonas

Guatuso.

Chiles,

Upala, Los

Upala.

Guatuso y

San Carlos,

ornamentales (en Leche

de Agricultura y Ganadería. Re-

pdf

Continúa...

go.cr/bibliotecavirtual/a00331.

noviembre de http://www.mag.

y Ganadería. Recuperado el 20 de

Norte. Ministerio de Agricultura

de Desarrollo Región Huetar

pecuario. 2011. Plan Regional

Comité Sectorial Regional Agro-

rio Norte-Norte de Costa Rica.

Estratégico Integral del Territo-

Territorial del TNN. (2013).Plan

por la Comisión de Desarrollo

Norte-Norte (TNN) y dirigido

Comunidades del territorio

http://goo.gl/wiWkdZ

cuperado el 20 de noviembre de

y sectores agroproductivos agro-

norte son:

M. 2008. Mapeo de actividades

Céspedes, R; Benach, A; Picado,

Estudio

pecuarios: Costa Rica. Ministerio

Detalles encontrados

hortalizas y plantas

Las regiones

influencia

Área de

con mayor (naranja, mandarina influencia y limón), piña, en la zona

café, cítricos

Granos básicos,

Tipo de Actividad

Ganadería

Agricultura

Continuación...

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE. 95

Ganadería

Turismo

Servicios

Agricultura

Actividad

Fuente: Elaboración propia.

Zona Norte

Región

Continuación...

Tipo de Actividad

Guatuso.

Upala y

Los Chiles,

seguido de

San Carlos,

principal

Cantón

influencia

Área de

microempresas con un 20% de participación.

con un 32%, las medianas empresas con un 26% y las

de participación, seguida de las pequeñas empresas

Predominan las empresas de gran tamaño, con un 65%

Detalles encontrados

Huetar Norte.

competitividad para la Región

Zevallos, E. (2013). Agenda de

Estudio

96 Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016 UCR- IICE.

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De acuerdo al cuadro anterior; en donde se sintetiza la bibliografía investigada, se observa que en la Zona Chorotega las actividades principales son comercio, turismo, agricultura, silvicultura y ganadería. En cuanto a comercio se detalla que es de tipo al por mayor y al por menor, especialmente en las zonas de Cañas, Bagaces y Santa Cruz. Por otro lado, en la actividad turística se resalta el alojamiento, servicios alimenticios, turismo de tipo ecológico, sol/playa, volcánico, agroturismo y científico, presentándose en las zonas de Tilarán, Cañas, Abangares, Liberia y Santa Cruz. Por consiguiente, en la actividad agrícola los principales cultivos son arroz, melón, sandía, caña de azúcar, maíz y frijol, cuyas zonas de producción son Nicoya, Cañas, Santa Cruz, Liberia, Bagaces y Abangares. Finalmente, en las actividades de silvicultura y ganadería, se especializan en la producción y comercialización de pastos de embalaje y al ganado de tipo bovino y porcino, presentándose en las zonas de Abangares y Bagaces. La Zona Pacífico Central presenta como principales actividades económicas la agricultura, logística portuaria, turismo y la agroindustria. En detalle para la actividad agrícola los principales cultivos se destacan el arroz, caña de azúcar, café, palma africana, melón, sandía, mango, tiquizque, maíz y la producción de flores, cuyas áreas de influencia son Esparza, San Mateo y Orotina. En cuanto a la actividad portuaria se presenta el puerto Caldera y puerto Morales en el cantón central. Para la actividad turística se realiza turismo de tipo sol/playa, de aventura, ecológico y rural-comunitario, cuyas áreas de influencia son el Cantón Central, Garabito y la Zona Sur. Finalmente, el procesamiento de sardinas y atunes, frigoríficos, fábricas de hielo, fábricas de harina, maquilas, ingenios azucareros, fertilizantes y aluminio, son actividades de la agroindustria, presentándose principalmente en el Cantón Central, Montes de Oro y en Esparza. La Zona Huetar Atlántica cuenta con las siguientes actividades económicas de carácter principal: agricultura, agroindustria, ganadería y en pequeña escala la pesca. Los cultivos de banano, piña, arroz, tubérculos y plátano, forman parte de la actividad agrícola, principalmente en las áreas de Limón, Pococí, Siquirres, Talamanca, Matina y Guácimo. En cuanto a la actividad ganadera se presenta en Limón, Siquirres, Talamanca y Pococí. Por otro lado esta zona en estudio presenta una amplia agroindustria, la cual posee los siguientes tipos de actividad: la preparación de jugos, concentrados, purés, pastas de frutas, enlatado de palmito, parafinado y pelado de yuca, transformación de cuero, madera, cacao, chips de plátano, productos lácteos, embotellamiento de agua y bebidas, producción de cajas de cartón, entre otros, principalmente en las zonas de Limón, Pococí, Guácimo y Siquirres. Finalmente, la actividad de pesca se presenta en pequeña escala en las costas de la provincia de Limón y es de tipo artesanal y de sobrevivencia. La Zona Huetar Norte se caracteriza por las siguientes actividades económicas: agricultura, ganadería y turismo, en las distintas áreas de la zona, principalmente San Carlos, Los Chiles, Guatuso y Upala. La actividad agrícola se presenta en todas las áreas mencionadas y se destacan los cultivos de café, cítricos como naranja, mandarina y limón, piña, hortalizas, granos básicos, yuca, tiquizque y en menos escala la producción de plantas ornamentales. En cuanto a la actividad ganadera la zona se dedica primordialmente a la

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Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

ganadería de leche y en algunas ocasiones de doble propósito. Finalmente, la actividad turística posee una fuerte presencia en el cantón de San Carlos, Los Chiles, Upala y Guatuso.