Encadenamientos, clústeres y flujos de trabajo en la economía colombiana

• Julián Villamil S ^[1] ; Gustavo Hernández ^[2]
  1. [1] Departamento Nacional de Planeacíón Dirección de Estudios Económicos
  2. [2] Universidad Nacional de Colombia
• Localización: Ensayos sobre política económica, ISSN 0120-4483, ISSN-e 2665-1327, Vol. 34, Nº. Extra 0, 2016, págs. 51-65
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Chains, clusters and workflows in the Colombian economy
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• Resumen
  • español

    Conocer de manera profunda las relaciones de interdependencia de la estructura económica es de gran importancia en el ejercicio de diseño de políticas económicas. Este trabajo usa el modelo insumo-producto para el análisis económico. Se aplican 2 enfoques no usados tradicionalmente para la economía colombiana: análisis de descomposición espectral (Dietzenbacher, 1992) e identificación de clústeres (Garbellini y Wirkierman, 2014). El resultado es la construcción de indicadores de encadenamientos sin sesgo de sobrestimación o subestimación, y la identificación de clústeres de manera endógena. Adicionalmente se derivan los flujos de trabajo incorporado que se propagan a través de la red productiva. Cada uno de estos flujos se descompone en indicadores que permiten caracterizar los clústeres de acuerdo a su cercanía con la demanda final, su grado de cohesión con la red y su importancia para el resto del sistema.

  • English

    To design economic policy, it is very important to know in depth the interdependence of the economic structure. This work uses the input-output (I/O) model for economic analysis. Two approaches, not traditionally used, are applied to analyse the Colombian economy: spectrum of different I/O coefficient matrices (Dietzenbacher, 1992) and clustering techniques (Garbellini y Wirkierman, 2014). As a result, indicators of linkages are obtained without bias of overestimation or underestimation. Additionally, clusters are identified endogenously. Furthermore, embodied labour flows that spread through the network-production are calculated. Each of these flows is broken down into indicators that characterise the clusters according to their proximity to final demand, to their degree of cohesion to the network, and to their importance for the rest of the system.