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Setiembre 2016/ Serie de Divulgación Económica/ IICE-44

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.

ISSN 2215-2237

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. / 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/3075CC/SIBDI.UCR

338.972.86I19i

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 13

Primera fase: Selección de cantones núcleo 15Segunda fase: Identificación de actividades productivas 15Tercera fase: Delimitación de áreas de influencia 18

Resultados del análisis 19

Primera fase: Selección de cantones núcleo 19Segunda fase: Identificación de actividades económicas 22Tercera fase: Delimitación de áreas de influencia (territorios) 27

Conclusiones 51

Referencias bibliográficas 53

Anexos 59

Anexo 1. Índice de Potencial Productivo 59Anexo 2: Resultados del taller con expertos 80Anexo 3: Matriz de desplazamientos 82Anexo 4: Econometría espacial 83Anexo 5: Investigaciones previas a nivel de las zonas en estudio 86

ÍNDICE DE CUADROS

CUADRO 1: CLASIFICACIÓN DE RAMAS DE ACTIVIDAD SEGÚN INDICADORES EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN 17

CUADRO 2: ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN SAN CARLOS 22

CUADRO 3: ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN LIMÓN 24

CUADRO 4: ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN PUNTARENAS 25

CUADRO 5: ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN LIBERIA 26

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 35

CUADRO 9: RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE LIBERIA 43

CUADRO 10: RESUMEN DE LOS RESULTADOS DE LA IDENTIFICACIÓN YDEFINICIÓN DE TERRITORIOS CON POTENCIAL PARA EL ESTABLECIMIENTO DE ZEED EN COSTA RICA 48

ANEXO 1

CUADRO 4: INCORPORACIÓN DE VARIABLES AL RECÁLCULO DEL ÍNDICE DE POTENCIAL PRODUCTIVO 59

CUADRO 5: VALORES DE REFERENCIA DE LA VARIABLE ACCESO A TRANSPORTE PÚBLICO EN UN ÁREA DE INFLUENCIA DE 400m 64

CUADRO 6: VALORES DE REFERENCIA DE LA VARIABLE DISTANCIA RESPECTO A AEROPUERTO SECUNDARIO MÁS CERCANO (-1) 65

CUADRO 7: VARIABLES EMPLEADAS EN EL CÁLCULO DE LA VARIABLE AGUA DISPONIBLE 67

CUADRO 8: VALORES PONDERADOS 70

CUADRO 9: VALORES DE REFERENCIA 72

CUADRO 10: VALORES DE REFERENCIA 74

CUADRO 11: BASE ZEED DEL ÍNDICE Y COMPONENTES 75

CUADRO 12: ESTADÍSTICOS BÁSICOS DEL ÍNDICE 79

ANEXO 2

CUADRO 2: LISTA DE PARTICIPANTES EN EL TALLER 80

ANEXO 3

CUADRO 3: MATRIZ DE DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES 82

ANEXO 5

CUADRO 13: REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA DE FUENTES SECUNDARIAS 86

ÍNDICE DE FIGURAS Y GRÁFICOS

FIGURA 1: PROCEDIMIENTO METODOLÓGICO PARA LA DEFINICIÓN DE POTENCIALES ZEED EN COSTA RICA 14

FIGURA 2: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE SAN CARLOS Y TERRITORIO ALEDAÑO 29

FIGURA 3: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE SAN CARLOS Y TERRITORIO ALEDAÑO 30

FIGURA 4: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIMÓN Y TERRITORIO ALEDAÑO 33

FIGURA 5: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LOGÍSTICA Y ALMACENAMIENTO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIMÓN Y TERRITORIO ALEDAÑO 34

FIGURA 6: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO 37

FIGURA 7: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN MANUFACTURA Y COMERCIO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO 39

FIGURA 8: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LOGÍSTICA PORTUARIA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO 40

FIGURA 9: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO 41

FIGURA 10: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN CONSTRUCCIÓN CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO 42

FIGURA 11: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LA ACTIVIDAD AGROPECUARIA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO 45

FIGURA 12: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO 46

FIGURA 13: MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN CONSTRUCCIÓN E INMOBILIARIA CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO 47

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

2Rafael Arias R., Ph. D, Lic. Leonardo Sánchez H, Lic. Luis Vargas M.

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

3Serie de Divulgación Económica. IICE 044. Setiembre 2016UCR- IICE.

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 metropoli-tanas y ciudades intermedias, al funcionar como nexo sustancial en la articulación de los mer-cados 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


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;


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 Irlan-da 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 terri-torio y; la evaluación de su impacto en el desarrollo económico y social.


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.


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


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).

2 Estos son Cambodia, Laos, Myanmar y Vietnan.


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.


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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.


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.

ERij= *100

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.

CLij=

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

Eij

Ei

eij

Ei( )

eiN

EN( )


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 1CLASIFICACIÓN DE RAMAS DE ACTIVIDAD SEGÚN INDICADORES EMPLEO RELA-

TIVO 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

...

J 10 6 Bajo

...

S 12 8 Bajo

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.


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 espacial8, 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.


GRÁFICO 1COMPOSICIÓN DEL IIP CANTONAL Y CANTONES NÚCLEO DE TERRITORIOS CON

POTENCIAL PARA EL ESTABLECIMIENTO DE ZEED FUERA DE LA GAM

Notas: Los cantones núcleo se identifican con la figura


0 10 20 30 40 50 60 70

Buenos AiresGolfito

OsaCoto Brus

UpalaLa Cruz

TalamancaCorredores

Los ChilesGuatusoJiménez

SiquirresAbangares

Ma�naParrita

SarapiquíAguirre

AlvaradoGuácimo

CañasGarabito

CarrilloMontes de Oro

NandayureTarrazú

León Cortés CastroDota

TurrubaresBagaces

Pérez ZeledónHojancha

PococíZarcero

TurrialbaTilarán

El GuarcoSanta Cruz

AcostaNicoya

EsparzaParaísoLiberia

OreamunoPuntarenas

NaranjoPoás

Santa BárbaraSan Mateo

AserríGrecia

AlajuelitaPalmares

Valverde VegaPuriscal

LimónOro�na

San RamónSan Isidro

AtenasMora

San RafaelVázquez de Coronado

La UniónBarva

Santa AnaSan Pablo

FloresMoravia

San CarlosCartago

Santo DomingoTibás

CurridabatEscazú

GoicoecheaDesamparados

AlajuelaMontes de Oca

HerediaBelén

San José

Especialización produc�va Infraestructura Ins�tucional


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 im-portancia 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 infraes-tructura 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 poten-cial 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 prime-ra 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 experien-cias 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 produc-tiva 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


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 se-leccionan 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 2ACTIVIDADES ECONÓMICAS IDENTIFICADAS SEGÚN EMPLEO RELATIVO Y

COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN SAN CARLOS

Actividad económica Rama de actividad Erij CLij

Agropecuaria Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca 27,30% 1,89

Manufactura y comercioIndustrias manufactureras 10,20% 0,81

Comerc. por mayor y menor, repar. vehic. autmom. y motoc. 20,30% 1,05

TurismoAlojamiento 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.


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 ali-mentos 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.



COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN LIMÓN



Logística y almacenamiento Transporte y almacenamiento 15,70% 3,03






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.



COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN PUNTARENAS





Construcción e inmobiliariaConstrucción 4,10% 0,67

Actividades inmobiliarias 0,50% 0,74

Logística y almacenamiento Transporte y almacenamiento 5,70% 1,10




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 bibliográfi-ca 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 po-tencial, 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 nacio-nal. Como complemento a lo que los datos reflejan, la literatura señala cómo con la construc-ción 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 encadena-miento 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


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 econó-micas con potencial productivo. En el siguiente cuadro se muestran los resultados obtenidos:


COEFICIENTE DE LOCALIZACIÓN EN LIBERIA




Construcción e inmobiliariaConstrucción 6,30% 1,03

Actividades inmobiliarias 0,70% 1,12


Manufactura y comercioComerc. por mayor y menor, repar. vehic. autmom. y motoc. 20,20% 1,04

Industrias manufactureras 7,20% 0,57


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 científi-co 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 em-pleados 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


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 poten-cial 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. Empezan-do por el indicador de desplazamiento de trabajadores, en el Cuadro 6 se muestran los resul-tados 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.


Actividad económica Rama de actividad Cantón Aporte de trabajadores

AgropecuariaAgricultura, ganadería, silvicultura y

pesca

San Carlos 92,10%

Grecia 4,10%

Los Chiles 1,50%

Resto de cantones 2%

Total 100%

Maufactura y comercio

Industrias manufactureras

San Carlos 92%

Grecia 3,10%

Resto de cantones 4,90%

Total 100%

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

San Carlos 91,80%

Grecia 1,70%

Los Chiles 1,10%


Total 100,00%

Turismo

Alojamiento y servicios de comida

San Carlos 93,30%

Grecia 1,80%


Total 100,00%

Activ. artísticas de entretenimiento y recreativas

San Carlos 90,70%


Total 100,00%

CUADRO 6RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN DE

SAN CARLOS


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 indi-cador 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


que como se muestra en la Figura 2, los conglomerados espaciales con un nivel de significan-cia alto-alto se dan mayoritariamente en la frontera norte, la costa Caribe y el pacífico y fron-tera sur del país, es decir, es en estas áreas donde se presentan concentración de trabajadores en la actividad agrícola.

FIGURA 2MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN AGRICULTURA CON ÉNFASIS EN EL

CANTÓN DE SAN CARLOS Y TERRITORIO ALEDAÑO


Como se observa en la Figura 3, la otra actividad en la que se presenta un conglome-rado 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 atrac-tivos en torno al Volcán Arenal como principal atracción. De la misma figura se aprecia que


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 activi-dades económicas consideradas, más del 85% de los trabajadores habitan en el propio cantón

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 signi-ficancia alto-alto, es decir, hay una concentración de trabajadores en la actividad.

FIGURA 3MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CAN-

TÓN DE SAN CARLOS Y TERRITORIO ALEDAÑO




AgropecuariaAgricultura, ganadería, silvicultura y

pesca

Limón 90,7%

Matina 8,8%


Total 100%



Limón 85%

Pococí 8,4%


Total 100%


Limón 86,1%

Talamanca 4,6%


Total 100%

Logística y almacenamiento

Transporte y almacenamiento

Limón 82,8%

Matina 1,2%

Talamanca 5,8%


Total 100%

Turismo


Limón 85,1%

Talamanca 4,8%


Total 100%


Limón 83,5%

Pococí 2,5%


Total 14%

CUADRO 7RESUMEN DEL DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES HACIA EL CANTÓN

DE LIMÓN


limonense. Del porcentaje restante, resalta Matina como oferente de trabajadores en las acti-vidades 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 comer-cial.


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 Li-món 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, sien-do 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.



CANTÓN DE LIMÓN Y TERRITORIO ALEDAÑO


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 li-monense 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).


FIGURA 5MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LOGÍSTICA Y ALMACENAMIENTO CON

ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIMÓN Y TERRITORIO ALEDAÑO


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).



DE PUNTARENAS

Actividad económica

Rama de actividad CantónAporte de

trabajadores

Agropecuaria Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

Puntarenas 89,2%

Nandayure 3,5%


Total 100%



Puntarenas 85%

Orotina 4%

Esparza 2%

Montes de Oro 1,0%


Total 100%


Puntarenas 86,1%

Esparza 1,8%

Orotina 3,3%


Total 100%


Transporte y almacenamiento

Puntarenas 80,7%

Orotina 2,6%

Esparza 6,7%

Montes de Oro 1,2%


Total 100%

Turismo Alojamiento y servicios de comida

Puntarenas 86,1%

Orotina 3,4%

Esparza 3,1%


Total 100%

Continúa...


Actividad económica

Rama de actividad CantónAporte de

trabajadores

TurismoActiv. artísticas de entretenimiento y recreativas

Puntarenas 82,8%

Esparza 1,1%

Garabito 12,0%

Resto de cantones 4%

Total 100%

Construcción e enmobiliaria

Construcción

Puntarenas 81,7%

Esparza 3,7%

Garabito 3,9%


Total 100,0%

Continuación...


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 activi-dad 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,


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.


CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO



En cuanto a la actividad agrícola, como se visibiliza en la Figura 6 se forma un con-glomerado 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.


FIGURA 7MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN MANUFACTURA Y COMERCIO CON

ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO


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.


FIGURA 8MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LOGÍSTICA PORTUARIA CON ÉNFASIS

EN EL CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO


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.


FIGURA 9MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN

DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO


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).


FIGURA 10MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN CONSTRUCCIÓN CON ÉNFASIS EN EL

CANTÓN DE PUNTARENAS Y TERRITORIO ALEDAÑO


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.



DE LIBERIA


AgropecuariaAgricultura, ganadería, silvicultura y pesca

Liberia 77,0%

Carrillo 2,7%

Cañas 3,4%

Bagaces 11,7%

La Cruz 2,8%


Total 100%



Liberia 82%

Nicoya 4%

Carrillo 4,9%


Total 100%


Liberia 81,7%

Nicoya 2,6%

Carrillo 9,9%


Total 100%

Turismo


Liberia 77,0%

Nicoya 1,3%

Santa Cruz 1,4%

Carrillo 18,9%


Total 100%


Liberia 72,2%

Santa Cruz 1,9%

Bagaces 2,7%

Carrillo 5,8%


Total 100%

Construcción e inmobiliaria

Actividad construcción

Liberia 78,3%

Nicoya 5,0%

Carrillo 5,4%


Total 100,0%



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.


FIGURA 11MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN LA ACTIVIDAD AGROPECUARIA CON

ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO


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.


FIGURA 12MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN TURISMO CON ÉNFASIS EN EL CANTÓN

DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO


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 en-cuentra fuertemente encadenada a la turística, lo que podría explicar la presencia de conglo-merados espaciales de esta actividad en dos de los cantones que cuentan con concentración


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 13MAPA DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL EN CONSTRUCCIÓN E INMOBILIARIA CON

ÉNFASIS EN EL CANTÓN DE LIBERIA Y TERRITORIO ALEDAÑO


Para finalizar esta tercera fase y a manera de resumen del capítulo, en el siguiente cua-dro 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.


Cantón núcleo Actividad económica Territorio (cantón) Área de influencia (distrito)

San Carlos

Agropecuaria

San Carlos Cutris Pocosol

Los Chiles Chiles El Amparo

Caño Negro San Jorge

Grecia

Turismo San Carlos La Fortuna

Manufactura y comercio

San Carlos

Grecia

Los Chiles

Limón

Turismo

Limón

Talamanca

Pococí

Agropecuaria

Limón Valle la Estrella

Matina Batán Matina

Carrandi


Limón

Pococí

Talamanca


Limón Matama Limón

Río Blanco

Talamanca

Matina

Puntarenas


Puntarenas Barranca

Orotina

Esparza San Juan Grande

Montes de Oro

Turismo

Puntarenas Monteverde Cóbano

Paquera

Garabito Garabito Jacó

Tárcoles

Esparza

CUADRO 10RESUMEN DE LOS RESULTADOS DE LA IDENTIFICACIÓN Y DEFINICIÓN DE TERRITORIOS CON POTENCIAL PARA EL

ESTABLECIMIENTO DE ZEED EN COSTA RICA

Continúa...


Cantón núcleo Actividad económica Territorio (cantón) Área de influencia (distrito)

Puntarenas

Turismo Orotina Mastate Coyolar


Puntarenas

Garabito Garabito Jacó

Tárcoles

Esparza San Juan Grande

Agropecuaria

Puntarenas Manzanillo Arancibia

Chira

Nandayure Zapotal


Puntarenas Barranca

Orotina

Esparza Espíritu Santo

Montes de Oro

Liberia

Turismo

Liberia Nacascol

Santa Cruz Cabo Velas Tamarindo

CartagenaVeintisiete de Abril

Tempate Cuajiniquil

Carrillo Palmira Belén

Sardinal

Nicoya Nosara Sámara

Bagaces


Liberia

Carrillo

Nicoya Nosara Sámara

Belén de Nosarito

Agropecuaria

Liberia

Carrillo

Cañas

Bagaces

La Cruz Santa Cecilia


Liberia

Nicoya

Carrillo

Continuación...


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.

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ANEXOS

Anexo 1. Índice de Potencial Productivo.

Eje Indicador Variable Balanceado Taller Propuesta

Especialización productiva

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

Procedencia de los trabajadores (conectividad)

Porcentaje de empleo proveniente de otras localidades

25 25 20

Apertura comercial

Porcentaje de empresas exportadoras

12,5 10 10

Exportaciones por trabajador 12,5 10 10

Infraestructura

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 y tiempo de viaje

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

CUADRO 4INCORPORACIÓN DE VARIABLES AL RECÁLCULO DEL ÍNDICE DE

POTENCIAL PRODUCTIVO

Continúa...



Infraestructura

Transporte públicoAcceso 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

Gestión ambiental

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 tierraPrecio 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

Institucional

Participación ciudadana

Porcentaje de participación en elecciones presidenciales

7,14 6,67 7

Porcentaje de participación en elecciones municipales

7,14 6,67 7

Seguridad ciudadanaÍndice de Seguridad Ciudadana Cantonal (ISCc)

7,14 10 9

Planificación y gestión

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

Continuación...

Continúa...



Institucional

Instituciones educativas a nivel técnico o superior e inglés

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

Presencia de instituciones públicas 7,14 6,67 7

Continuación...


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

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:


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


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.


CUADRO 5VALORES 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


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 km2 de los cantones i respecto al aeropuerto secundario14 j más cercana con la información suministrada por ProduDus, se construye una la siguiente variable:

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.

Donde:

Distancia respecto al aeropuerto secundario más cercano del cantón i.

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

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:

Daeropuertosecundarioi

Dmáxima – Dijij

Dmáxima ij

=

Daeropuertosecundarioi

Dmáxima ij

Daeropuertosi = + +Daeropuerto secundarioliberia

Daeropuerto secundariolimón

Daeropuerto secundarioorotina


Donde:

: Distancia del cantón i a los aeropuertos secundarios.

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

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

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

La variable puede presentar los siguientes valores de referencia:

CUADRO 6VALORES DE REFERENCIA DE LA VARIABLE DISTANCIA RESPECTO A AEROPUERTO

SECUNDARIO MÁS CERCANO (-1)


Valor mínimo 0% el cantón más lejano

Valor máximo 100% el cantón más cercano


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.

Daeropuertosi

Daeropuerto secundarioliberia

Daeropuerto secundariolimón

Daeropuerto secundarioorotina


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 im-portantes 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.


Siglas de la variable Nombre de la variable Detalle de la variable Fuente

CuencasiCuencas hidrográficas principales del país.

Considera las principales cuencas hidrográficas del país.

Departamento de Aguas del MINAE

Ríosprincipales Ríos principales que componen cada cuenca i.

Son los ríos que componen las principales cuencas hidrográficas y que tienen mayor caudal a todos los demás ríos.


Aguasubterr

Agua Subterránea (h^3/año) disponible para cada cuenca i

Agua subterránea disponible que se puede extraer por medio de los pozos de cada cuenca respectivamente.


Aguaabajo

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

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


PozosiTotal de pozos existentes dentro de la cuenca i.

Pozos que existen dentro de cada cuenca respectivamente

Atlas del TEC

RíosprincipalesRíos principales que componen cada cuenca i.

Río o ríos principales que componen la cuenca i.

Atlas del TEC

Ríoscon-nombre

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

Ríossin-nombre

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

Aguapozos

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.

PozoscantónTotal de pozos existentes en el cantón i.

Pozos pertenecientes al cantón i. Elaboración propia.

Agua Pcantón

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

Agua por pozos dentro de cada cantón respectivamente.


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

Continúa...

i

i

i

i

i

i

i

i

i


Siglas de la variable Nombre de la variable Detalle de la variable Fuente

AguaríosAgua disponible por río dentro de la cuenca i.

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


AguaRcantón

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

Agua por ríos dentro del cantón respectivamente.


Agua DisponiblecantonAgua disponible para el cantón i.

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


Continuación...


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:

Aguapozos =

Donde:

Aguapozos : Agua disponible por pozo dentro de la cuenca 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.

i

i

i

i

Aguasubterr i

∑ (Pozosi)

i


: Agua Subterránea dentro de la cuenca 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

Donde:

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

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

Aguapozos : Agua disponible por pozo dentro de la cuenca 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:

Donde:

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

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

Ríosprincipales : Ríos principales que componen cada cuenca i.

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

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

Aguasubterri

i i i

i

i

i

Aguaríos =Aguaabajo

i

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

i

i

i

i

i


Tipo de Río Valor de ponderación

Río principal m1=4

Río con nombre m2=2

Río sin nombre m3=1

CUADRO 8VALORES PONDERADOS


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

Donde:

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

∑ (Ríosprincipales )*m1 + (Ríoscon-nombre )*m2 + (Ríossin-nombre )*m3: Suma total de ríos que componen el cantón i multiplicado por su respectivo ponderador.

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

c c c

i

i

i i i


Donde:

Agua Disponiblecanton : Agua disponible para el cantón i.

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

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

i

i

i


Hospitales y Clínicas por cada diez mil habitantesi = *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:


Valor mínimo 0

Valor máximo Cantón con más Hospitales y clínicas per cápita

CUADRO 9VALORES DE REFERENCIA DE HOSPITALES Y CLÍNICAS

POR CADA 10.000 HABITANTES


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.

( ∑(Hospitalesi )+∑(Clínicasi )

Pobi( )


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 =

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.

∑(Instituciones del Cantóni)

Total de Instituciones consideradas


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 = *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:


Valor mínimo 0 Cuando el cantón no cuenta con Universidades.

Valor máximo 1 Cantón con mayor cobertura de educación superior.

CUADRO 10VALORES DE REFERENCIA COBERTURA EN EDUCACIÓN SUPERIOR

POR CADA 10.000 HABITANTES


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.

∑(Universidades Publicasi) + ∑(Universidades Privadasi )

Pobi


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:

Iij=

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:

IPPj= [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:

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

Montes de Oca 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

Tibás 48,9985504 62,8579292 35,6764336 50,1563988

CUADRO 11BASE ZEED DEL ÍNDICE Y COMPONENTES

Continúa...

Xij – min (Xik)

max(Kik) – min (Xik)k

13


Continuación...


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

Flores 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

Poás 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

Continúa...



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

Nandayure 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

Continuación...

Continúa...



Upala 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

Continuación...


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


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.

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.

Estadístico Índice ZEED (0 a 1)Eje especialización

productivaEje infraestructura

Eje institucional (0 a 0,2926)

(0 a 0,3426) (0 a 0,3648)

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

Correlación (Índice-Eje) 1 0,930312 0,849374 0,377061

CUADRO 12ESTADÍSTICOS BÁSICOS DEL ÍNDICE


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.


Institución Puesto de ocupaciónDespacho, MEIC DirectorDespacho, Mideplan AsesorDirección de Inversión, Comex Directora / AsesoraDirección de Investigación, Cinde GerenteDirección de Investigación, Procomer GerenteEscuela de Economía, UCR Profesora e investigadoraIICE, UCR Subdirector e InvestigadorIICE, UCR InvestigadoraIICE, UCR InvestigadorOdD, UCR DirectorOficina de la Primera Dama, Presidencia de la República AsesorPlanificación sectorial, MOPT AsesorPlanificación sectorial, MOPT Director

CUADRO 2LISTA DE PARTICIPANTES EN EL TALLER

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.



La metodología del taller inicia con una presentación del proyecto, justificación del mis-mo 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 ∑n

i=1 Ejei =1. En el caso de las variables que componen cada Ejei, la ponderación de estas deben corresponder a: ∑n

j=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.


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.

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.

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

Viajes atraídos V.A.1 V.A.2 V.A.j Total de viajes

CUADRO 3MATRIZ DE DESPLAZAMIENTO DE TRABAJADORES

Fuente: Elaboración propia según Arias et al, 2015.


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


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 =

Donde:

Wij:Son elementos de una matriz binaria de contigüidad estandarizada de n x n, como la definida anteriormente.

Zi: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 =

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.

Σ Σ wij zi zj

Σ z2i

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Σ z2i/n

j


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.


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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


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.