Análisis de clusters en Andalucía
Publisher
Asociación Española de Ciencia Regional (AECR)
Date
2008Bibliographic citation
Investigaciones regionales = Journal of Regional Research, 2008, n. 12, p. 79-106
Keywords
Análisis input output
Cluster
Análisis de componentes principales
Teoría de grafos
Input output analysis
Cluster
Principal components analysis
Graph theory
Document type
info:eu-repo/semantics/article
Version
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Rights
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El análisis de clusters ha llegado a ser un conocido instrumento en la
determinación de las innovaciones y el poder competitivo de las economías nacionales y regionales, siendo amplia la variedad de métodos que los investigadores han aplicado en la identificación de los clusters industriales claves. Este trabajo presenta los resultados obtenidos con diferentes metodologías en la identificación de los clusters económicos agregados de Andalucía, “mega-clusters”, utilizando los últimos datos input output disponibles (año 2000). El primer método, basado en la teoría de grafos, clasifica los sectores de acuerdo a la importancia de su mutua dependencia por sus envíos y compras. El segundo, basado en la aplicación de un análisis de componentes principales a la tabla input-output, proporciona clusters conforme a la similitud de las estructuras de compras/ventas intermedias. Cluster analysis has become a popular instrument in determining the innovativeness and competitive power of national and regional economies. A wide variety of methods have been employed by researchers to identify the key industrial clusters in a regional economy. This paper reports the results of practicable methodologies for identifying aggregate economic clusters —so-called “megaclusters”— in Andalusia, using the last available input output data (year 2000). The first method used, based in graph theory, classifies sectors according to substantial mutual dependency through their deliveries and purchases. The second one, based on the application of principal components to the input-output table, provide clusters according to the similarity of the intermediate purchases and/or the intermediate sales structures.
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