INTRODUCCIÓN

Conforme las ciudades incrementan su dependencia a la dinámica financiera global, es evidente que existirá un proceso de cambio urbano efectuado a medida que el sector terciario se posiciona a lo largo de su superficie. Particularmente, destaca la proporción y cobertura que tienen los Servicios Avanzados al Productor -APS por sus siglas en inglés-, ya que, al caracterizarse por cubrir una demanda intermedia antes que una final (Waiengnier et al., 2020), se vuelven representativos del nivel de especialización (Solo et al., 2022) e integración que una urbe tiene respecto a todo al sistema de ciudades al que pertenece. Lo anterior contrasta en mayor medida si se considera la posición secundaria de las ciudades latinoamericanas en esta jerarquía, ya que tanto sus extensiones territoriales, como la desigualdad en su distribución de la renta o procesos históricos de conformación (Göbel, 2015), se presentan como condiciones para un desenvolvimiento representativo de estas unidades.

El presente texto tiene como objetivo evidenciar que en el proceso de tercerización de estas urbanizaciones existe una incertidumbre de los servicios APS respecto de su distribución y conducta espacial, condición que se refleja en comportamientos desiguales presentes, ya sea a través de aglomeraciones productivas en escenarios fuera de los principales nodos, de la concentración en estos últimos o de una total dispersión.

Tomando como caso el Área Metropolitana de Guadalajara -en adelante, AMG- el presente trabajo analiza el comportamiento espacial y la distribución por tamaño de empresa de los APS con la intención de determinar si mantienen tendencias no sólo hacia la descentralización urbana, sino también hacia la constitución de aglomeraciones productivas capaces de adquirir relevancia como entorno estratégico para el desarrollo territorial. Para ello, se utiliza tanto el modelo tradicional de Gini como el de una adecuación econométrica que refiere a la autocorrelación demostrada por cada uno de los servicios analizados, aunado a un análisis cualitativo centrado en la visión relacional del espacio.

Entre los principales resultados se demuestra una relación entre la desigual proporción de tamaños de empresa y sus comportamientos en la ciudad, Esto no implica un aumento en la cobertura superficial, sino más bien una mayor tendencia hacia la centralidad² y la continuidad espacial bajo el esquema centro- periferia. Por otro lado, también se vislumbra que, aunque exista un mayor balance entre algunos de los APS, ello no necesariamente constituye aglomeraciones productivas.

A partir del análisis relacional del espacio en el AMG y los coeficientes resultantes de los modelos propuestos, se llega a la conclusión de que categorías APS como los servicios legislativos y los de apoyo a negocios, por su papel de estratégicos para una urbe en consolidación, se podrían plantean como elementos de futura conformación de aglomeraciones productivas alternas a la centralidad principal, tanto por su dispersión alrededor de los territorios constitutivos de la ciudad como por su conformación como elementos de primera necesidad en el modelo de producción centrado en los servicios y la información.

MARCO TEÓRICO

DESIGUALDAD ESPACIAL Y AGLOMERACIÓN DE SERVICIOS PROFESIONALES AVANZADOS

A medida que las ciudades se han vuelto el principal foco de concentración demográfica, productiva y multicultural, las especulaciones y modelados con respecto a su estructura y distribución interna han sido diversas y se han posicionado como hitos. Lo cierto es que, más allá de las técnicas que erigen las visiones ideales de lo urbano, la ciudad tiene la particularidad de conformarse como elemento que en su ontología encuentra la diferencia, es decir, una unidad social que en su constante lucha por consolidarse como entorno de igualdad universal recrea paisajes diferenciados entre sí. Principalmente, esto se debe a los procesos de inversión y de reestructuración de los esquemas productivos a consecuencia tanto de los cambios estructurales globales como de la dinámica interurbana (Torrado, Duque-Calvache y Palomares-Linares, 2020).

Es en el posicionamiento del sector terciario donde la discusión actual enfatiza, principalmente porque el resto de componentes en las ciudades se vuelven dependientes de ellas (Harvey, 2021; Sassen, 2010), que la intensidad y presencia de este proceso depende de una función urbana adjudicada por una nueva división internacional del trabajo -NDIT-, por un lado, y por otro, que esta dinámica se constituye como elemento limitado cuya búsqueda de la eficiencia se recrea en entornos territoriales de avanzadas.

La diferencia respecto del sector industrial en la ciudad radica en que, fundamentalmente por la capacidad que tienen las tecnologías de la información y la comunicación de garantizar una producción sin una continuidad espacial, los servicios terciarios se apoyan de espacios finitos disruptivos de la lógica centro-periferia (Soja, 2008). Esto permite que la ciudad se constituya de forma fragmentada a través del aprovechamiento del capital fijo estratégico -vías de comunicación centrales, equipamientos significativos- y las capacidades territoriales³ (Harvey, 2012; Harvey, 2021). Ello lleva a considerar que, más allá de una centralidad urbana que concentra dentro de sí los agrupamientos de producción terciaria, existe un esquema histórico determinante de capacidades territoriales en la ciudad que posibilitan -o no- el agenciamiento de aglomeraciones productivas capaces de sostener el sector servicios y, que en consecuencia sean representativas de una descentralización.

Entendiendo la aglomeración productiva como un conjunto de unidades económicas que se caracterizan por la proximidad geográfica y que pueden tipificarse de acuerdo con la forma e intensidad de relaciones entre ellas (Ayala-Durán et al., 2020). Cabe destacar que la posibilidad del sector terciario para crear este tipo de entornos depende de un marco espacial cuyo proceso de conformación le ha posicionado como parte de lo desarrollado, modernizado y estratégico de la inversión (Smith, 2020). En este sentido, existirán actividades específicas del sector que en tanto se vuelven indispensables de la función urbana acrecientan su probabilidad de desenvolverse.

En la heterogeneidad del sector terciario destaca el papel que en América Latina pueden tener los Servicios Intermedios o APS. Estos servicios no solo representan una economía especializada, sino también hacen uso de insumos que requieren trabajadores altamente especializados, principalmente en funciones relacionadas con la organización (Gutiérrez, 2011, pág. 169). No obstante, a pesar de esta especialización y diversidad, América Latina todavía enfrenta desafíos debido al rezago estructural y a su posición secundaria en los asuntos políticos y financieros a nivel mundial (United Nations [ONU], 2005; Smith, 2020; Vargas, 2005).

La discusión actual destaca que las aglomeraciones de Servicios Profesionales Avanzados (APS) se consideran exitosas en el norte global, lo que permite describir a las ciudades de esta región como descentralizadas (Gutiérrez, 2011; Landriscini, 2011). En contraste, en América Latina, estas aglomeraciones de APS se enfrentan a escenarios de incertidumbre, principalmente debido al impacto del neoextractivismo (Svampa, 2019), políticas orientadas hacia la exportación de manufacturas (Arisa y Oliveira, 2014) y el crecimiento de la precarización laboral (Bonet, 2006). En resumen, mientras en el norte global se observa éxito productivo y descentralización, en América Latina prevalece la incertidumbre debido a factores económicos y políticos.

En este sentido, cabría plantearse que, aunque algunos APS en la región garantizan una presencia urbana dada su relevancia en la cadena productiva, estas no necesariamente se conformarían como aglomeraciones, ya que, más allá de la existencia de elementos estáticos representativos de capacidades territoriales, la probabilidad de constituirse como tal se centra en un esquema histórico, es decir, una perspectiva relacional que le determinará una ventaja dinámica (Fernández-Satto et. al., 2009).

ESTUDIO DE CASO

Se tomó como estudio de caso el Área Metropolitana de Guadalajara (AMG), que es la segunda área metropolitana en tamaño del estado- nación mexicano (Figura 1). Esta se conforma por 10 municipios-Guadalajara, Zapopan, San Pedro Tlaquepaque, Tonalá, El Salto, Juanacatlán, Tlajomulco de Zúñiga, Ixtlahuacán de los Membrillos, Zapotlanejo y Acatlán de Juárez, en orden de adhesión-. Hacia el año 2020, el AMG mantenía 7’069,000 km2 de superficie urbana y 5’117,370 habitantes dentro de ella (Instituto Nacional de Estadística y Geografía [INEGI], 2021).

Figura 1:
Área Metropolitana de Guadalajara y su centralidad en el sector servicios.
Fuente: Elaboración de los autores con base en López-García y Gómez-Álvarez (2022) e INEGI (2021).

Lo que se busca destacar en este análisis es que la posición del AMG como segunda urbe le designa un importante protagonismo respecto de la dinámica financiera de la federación y, en consecuencia, el desarrollo de una infraestructura del sector APS también se establece como considerable (Tabla 2). No obstante, y propio de la marcada desigualdad estructural en las ciudades latinoamericanas, estas se desenvuelven con base en los procesos de distinción étnico-racial fundacionales de la ciudad y se han replicado en las condiciones físicas residenciales o de equipamientos. Para el AMG, las empresas de mayor magnitud, independientemente del ramo económico, suelen localizarse en los entornos que históricamente han fungido como nodo productivo, particularmente en los municipios de Guadalajara y Zapopan, contrario a las micro o pequeñas unidades posicionadas a sus alrededores (Sevilla y Colmenares, 2022).

Tabla 2:

Características de APS en el Área Metropolitana de Guadalajara.

Fuente: Elaboración de los autores con base en DENUE (INEGI, 2022).

METODOLOGÍA

El diseño metodológico determinó centrarse en los APS, dado que estos evidencian verdadera expresión de tercerización urbana en Latinoamérica (Bonet, 2006). Con base en las categorías creadas para estudios de caso en el norte global (Gutiérrez, 2011; Taylor y Derudder, 2016; Waiengnier et al., 2020) y de datos geoestadísticos de acceso público para el área de estudio (INEGI, 2022), se constituyó una base de datos de seis categorías alusivas a este sector económico⁴ (Tabla 1). La información creada permitió el análisis a partir de la localización y del tamaño de empresa, además del estimado de número de empleados en cada una de ellas.

Tabla 1:

Claves de la base de datos consideradas para el diseño de las categorías APS.

Fuente: Elaboración de los autores.

El objetivo de este estudio fue demostrar estadísticamente la tendencia de las categorías de Servicios Avanzados al Productor (APS) a formar aglomeraciones productivas en áreas distintas al núcleo central de la ciudad. Además, se buscó identificar la diversidad en la que estas unidades se manifiestan, considerando la heterogeneidad en el tamaño de las empresas. Este ejercicio estimuló una discusión que, respaldada por herramientas cartográficas, abordó la distribución espacial de las unidades productivas en estas categorías. El propósito final fue comprender las condiciones relacionales que influyeron en los resultados obtenidos. Para ello, se realizó un análisis que comparó la centralidad y concentración de cada categoría APS en el AMG, entendiendo que ello permite deducir tanto la existencia de concentraciones que permitan hablar de aglomeraciones, así como también la intensidad en las relaciones hacia la centralidad urbana.

Para la centralidad, se optó por el cálculo de las distancias euclidianas al principal nodo productivo relacionado al ramo, este último detallado para el año 2019 (Figura 1) por López- García y Gómez-Álvarez (2022). A partir de ello, se estableció la ruta óptima de cada unidad empresarial; de manera que, los resultados demuestran el promedio de las distancias calculadas para cada una de las categorías.

La concentración se determinó a través del modelo propuesto por Rey y Smith (2012) que busca integrar tanto la desigualdad de condiciones de las unidades económicas -diversidad en tamaños de empresa de un entorno- como la tendencia de estas últimas a crear agrupamientos diversos en un espacio. El modelo tiene como base el índice tradicional de Gini (Ecuación 1), definido como:

(Ecuación 1>

Donde:

x = valor de la variables x observada en la localización i = (1, 2…, n) X (1/n)∑ixi

El hecho de integrar la anterior función en un modelo de autocorrelación espacial lleva a conformar el nombrado índice espacial de Gini -Spatial Gini Index- al que los mismos autores expresan (Ecuación 2):

[Ecuación 2]

Donde:

Wij =Elemento de la matriz de pesos espaciales correspondientes al par (i, j)

x = valor de la variable x observada en la localización i = (1, 2…, n)

Acorde a Waiengnier, Van Hamme, Hendrikse y Bassens (2020), el modelo requiere presentarse en dos componentes: el Gini espacial y el Gini no vecinal (Tabla 3). El primero de ellos se encarga de determinar el grado de autocorrelación para cada variable, mientras que el segundo permite interpretar el resultado de la misma manera que el modelo tradicional, en cuanto a que 0 representaría una total autocorrelación entre las unidades presentadas, al igual que una distribución simétrica entre los tamaños de empresa, mientras que 1 se presenta como ausencia total de todo tipo de relación.

Tabla 3:

Resultados de los índices para los APS.

Fuente: Elaboración de los autores con base en DENUE (INEGI, 2022).

En el proceso de obtención de los resultados, se ajustó el cálculo de la matriz de pesos espaciales utilizando los 70 vecinos más cercanos. Esta elección se fundamenta en la consideración de que dicha metodología posibilitaría alcanzar niveles de significancia estadística de p<=0.05. No obstante, se destaca una excepción en el sector corporativo, donde el elevado número de unidades afectó la viabilidad de asignar el coeficiente bajo la misma consideración, dado que ello hubiera implicado una restricción inapropiada.

Por último, la discusión se centró en el análisis relacional de los resultados obtenidos, entendiendo en ello la relevancia del enfoque cualitativo y la bibliografía especializada respecto de los procesos de constitución territorial del AMG.

RESULTADOS

Como se muestra en la Tabla 2, los APS representan el 3.73% de las empresas totales en el AMG, con un estimado de 200,885 empleos. De ellos, los servicios de apoyo a negocios y las actividades legislativas mantienen una presencia de empresas con más de 250 empleados por encima del 18%, mientras el resto no supera el 2.5%. Por otro lado, y con excepción de las actividades legislativas, se presentan entornos que emplean menos de 5 personas en porcentajes mayores del 55%, lo que da cuenta de la desigual distribución en cuanto a tamaños.

Además, el análisis de la ruta más rápida a la principal centralidad en el AMG demuestra resultados diferenciados entre los APS.

Como se expone en la Figura 2, existe una relación directa entre el crecimiento de empleos a más de 30 minutos del centro y el decrecimiento de la proporción de estos a menos de 15 minutos. No obstante, dichas proporciones, para el primer caso, no sobrepasan el 17%, en contraste con lo que sucede en el segundo caso, en cuanto a que estos se encuentran siempre por encima del 40%. Cabe señalar que los sectores de seguridad, servicios de apoyo a negocios y corporativos muestran una concentración significativa de empleos, superando el 55%, a una distancia de menos de 15 minutos del nodo principal. En contraste, la proporción de empleos en las periferias más alejadas se sitúa por debajo del 5% para estos sectores. Por otro lado, las demás actividades mantienen una distribución más equitativa, con porcentajes en el rango del 40 al 45% para proximidad y del 12 al 17% para empleos dispersos.

Figura 2:
Relación de porcentajes de empleos de APS de acuerdo con su tiempo a la centralidad.
Fuente: Elaboración de los autores con base en DENUE (INEGI, 2022).

Los resultados obtenidos reafirman que la condición de centralidad sólo funge como estratégica para una serie limitada de APS. Esta condición se corrobora por los coeficientes de autocorrelación (Tabla 3). Por un lado, los servicios inmobiliarios, financieros y seguros fueron aquellos que evidenciaron una mayor desigualdad y fragmentación espacial al presentar un Gini no vecinal por encima del 0.5, contrario a las actividades legislativas y los servicios de apoyo a negocios que muestran coeficientes por debajo del 0.2. Lo anterior es indicativo de una relación entre la desproporción en los tamaños de las empresas y la ausencia de aglomeraciones productivas en entornos alternos de la ciudad. De esta manera, a medida que el Gini no vecinal demuestra una similitud con el índice tradicional y, este último, se acerca a la desigualdad total - igual a 1- existirá una tendencia a la concentración en la centralidad principal de la urbe. Mención especial merecen los servicios corporativos, ya que su presencia en la ciudad impidió llevar a cabo estimaciones de significancia menores al 0.05.

Además, la tabla 3 muestra que, si bien los resultados del Gini espacial permiten el rechazo de la hipótesis nula y que estos se asemejan entre sí al posicionarse entre el 0.03 y 0.02, su incidencia en el Gini no vecinal evidencia un comportamiento espacial diferenciado. Particularmente, se interpreta que, aunque existen aglomeraciones productivas a lo largo de la ciudad, estas suelen crearse entre empresas principalmente constituidas por menos de 5 empleados. Los principales factores de esto son la limitada o nula presencia de medianas o grandes empresas y su concentración en la centralidad principal del AMG (Tabla 2).

Por su parte, la Figura 3 demuestra la existencia de una relación entre la desigualdad productiva y la tendencia al posicionamiento en la centralidad principal de la ciudad, ya que en la medida que aumenta la presencia de empresas con más de 250 empleados en locaciones a más de 20 minutos de distancia del referido nodo, existe una tendencia a la reducción del coeficiente de Gini para cada uno de los sectores, siendo los servicios de apoyo a negocios y las actividades legislativas aquellos que tienen una mayor presencia.

Figura 3:
Relación entre presencia de empresas mayores a 250 empleados y el índice de Gini.
Fuente: Elaboración de los autores con base en DENUE (INEGI, 2022).

Asimismo, se demuestra la existencia de condiciones espaciales relacionadas con una distribución disímil y estratégica de las APS que repercuten en la desigualdad expresada por los coeficientes de Gini. Lo anterior podría considerarse como la causa de que el Coeficiente de Gini se viera afectado por el grado de dispersión de sus medianas y grandes empresas, considerando que aquellas de menor magnitud se mantienen presentes a lo largo del AMG. Por último, es importante confirmar una diferencia en el comportamiento espacial de los APS analizados, en el sentido de que se entiende que ello incentiva a que haya una discusión centrada en las aptitudes territoriales que afectan dicho comportamiento espacial, antes que una total dependencia al libre mercado.

DISCUSIONES

Existe una relación entre los postulados respecto de los procesos de tercerización de las ciudades y los comportamientos espaciales de los APS en el AMG. No obstante, y en consideración con los índices demostrados para cada sector, no se expresan aún aglomeraciones significativas. Lo anterior se debe a que, a diferencia de ciudades del norte global caracterizadas por un mayor desarrollo histórico, económico y que además mantienen una mayor compactación superficial, el AMG se encuentra en un proceso de desenvolvimiento del sector APS a consecuencia de su relativo y reciente involucramiento en el libre mercado y en esquemas de globalización en la segunda mitad de la década de los noventa (Borja y Castells, 2002; Núñez, 2014). Precisamente estos procesos son los que permitirían caracterizar al fenómeno como uno en desarrollo e incertidumbre.

Es imperativo resaltar, a través de los modelos específicos de cada APS, las afinidades territoriales demostradas que no solo condicionan, sino que también podrían fundamentar un futuro desenvolvimiento. La Figura 4, como se evidencia, ilustra una preferencia clara por la localización en la zona poniente de la ciudad, particularmente en los municipios de Zapopan y Guadalajara. Esta inclinación guarda correlación con los planteamientos de Partida (2014) y Sevilla (2020) en relación con estos entornos, identificados por la NDIT como áreas de inversión constante en capital fijo y como generadoras y residentes de mano de obra calificada. Esta condición, teóricamente expuesta como una capacidad territorial y elemento simbólico vinculado a la centralidad urbana, confirma y respalda la preferencia territorial previamente mencionada.

Figura 4:
Nivel de marginación y densidad de empleados en el AMG para cada APS.
Fuente: Elaboración de los autores con base en DENUE (INEGI, 2022).

Del mismo modo, se puede destacar, además, que el desenvolvimiento espacial desigual demostrado por cada sector se relaciona de manera estrecha con la posición jerárquica de la ciudad respecto de su participación en la economía global. Lo anterior debido al entendimiento de que esta es un eslabón de la dinámica financiera que tiene origen en las grandes urbes del norte global. En ese sentido, sectores como el corporativo o los seguros tienen una dispersión y aglomeraciones limitadas en comparación con actividades indispensables del modelo de vida contemporáneo, como los servicios financieros, los legislativos e inclusive los inmobiliarios⁵ y del alquiler, considerados como de primera necesidad para la población. Por lo tanto, sería posible presenciar que, a medida del crecimiento del índice espacial de Gini, un sector expondrá una mayor presencia en áreas de mayor rezago estructural.

En último término, la Figura 4 permite contrastar la condición espacial de los servicios discriminando entre aquellos con índices de Gini cercanos a la igualdad -en las ventanas 2 y 4- y aquellos que evidenciaron una inclinación a la desigualdad-en las ventanas 3, 5 y 6-. Inicialmente, el primer grupo mantiene las densidades de empleos más elevadas por hectárea, lo que se relaciona directamente con la condición previamente enunciada respecto de una mayor presencia de unidades con más de 250 empleados. Además, estas unidades se encuentran en localizaciones más restringidas y distantes de la ciudad en contraste con el segundo grupo, manifestándose así en menores densidades y de manera continua a partir de la principal centralidad urbana.

No obstante, el punto fundamental se vincula con la participación de la ciudad en la dinámica económica mundial. Si bien los servicios financieros e inmobiliarios -ventanas 5 y 6- tienen una mayor cobertura en el AMG, sus índices calculados revelan que estos no constituyen en sí mismos aglomerados particulares. Incluso, la persistencia de las densidades más altas en las proximidades de la centralidad primordial de la urbe ratifica su cobertura espacial como una condición arraigada al posicionamiento de estos sectores como elementos esenciales de la vida cotidiana.

En contraste, y de acuerdo a lo que se aprecia en las ventanas 2 y 4, el grupo de los servicios legislativos y de apoyo a negocios se presentan de manera más fragmentada en los territorios, lo cual puede parecer contraintuitivo. Sin embargo, al aceptar la idea de Guadalajara como entidad recientemente incorporada a las inercias del capitalismo neoliberal, se entiende que estas áreas encuentran condiciones estructurales que permiten su pleno desenvolvimiento en las localizaciones en las que se posicionan. Por ende, independientemente de los bajos índices espaciales expresados, se posicionan como los principales sectores para la formación de aglomeraciones significativas, lo cual se corrobora por medio de los bajos coeficientes registrados por el Gini no vecinal (Tabla 3).

CONCLUSIONES

A partir de lo que se ha presentado en este trabajo, es posible referir que los APS en el AMG mantienen comportamientos espaciales diferenciados, ya sea en función de las peculiaridades histórico-territoriales o del nivel de demanda requerido por una determinada categoría. En esta lógica, se observa que mientras el sector seguros o corporativo se concentra alrededor del nodo principal del AMG, los servicios financieros e inmobiliarios y de alquiler presentan una cobertura más extensa, lo cual manifiesta una preferencia por entornos con las mejores condiciones estructurales.

Evidentemente, la discusión aquí planteada recalca la necesidad de integrar modelos complementarios que ahonden en las peculiaridades territoriales que incentivan a la conformación de estas distribuciones, sea a través de la afinidad con corredores económicos particulares o como del propio esquema de renta de suelo y de la complejidad urbana. No obstante, el coeficiente espacial de Gini y el análisis relacional planteado permite fungir como exploración de escenarios futuros en la urbe y de aplicación en otros sectores productivos. Además, resulta necesario plantearse como línea de seguimiento el análisis de los cambios ocasionados por la crisis sanitaria por motivos del SARS-Cov-2, particularmente por la disrupción productiva que representó esta eventualidad y la reafirmación de los APS como protagonistas y futuro de las sociedades.

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Notas

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