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DOI: https://doi.org/10.18601/01245996.v20n38.10. Este artículo es el re-
sultado de la investigación El desempeño competitivo territorial en México y
sus efectos en el desarrollo humano, realizada para la Universidad Autónoma
de Tamaulipas. El autor agradece el apoyo económico del PROMEP, en el
marco del proyecto de investigación PROMEP/103.5/13/9006, y las gestiones
realizadas por la Dirección de Programas de Apoyo de la Secretaría de Inves-
tigación y Posgrado de la Universidad Autónoma de Tamaulipas. Recepción:
24-12-2015, modicación nal: 19-01-2018, aceptación: 19-02-2018. Sugeren-
cia de citación: Esqueda W., R. (2018). Disparidades en el desarrollo regional
en Tamaulipas, México. Revista de Economía Institucional, 20(38), 235-262.
a
Doctor en Economía Regional. Profesor-investigador de la Universidad
Autónoma de Tamaulipas, México, [resquedaw@uat.edu.mx].
DISPARIDADES
EN EL DESARROLLO REGIONAL
EN TAMAULIPAS, MÉXICO*
Ramiro Esqueda Walle
a
Disparidades en el desarrollo regional en Tamaulipas, México
Resumen. En un periodo de consolidación de la apertura económica de la economía
mexicana, iniciada a mediados de los ochenta, este trabajo analiza empíricamente la
conglomeración del desarrollo local-municipal en Tamaulipas, un estado “exitoso”
en este proceso. Intenta responder las siguientes preguntas: ¿existe un patrón de
concentración espacial del desarrollo a nivel intermunicipal?, ¿la distribución del de-
sarrollo muestras una conglomeración espacialmente signicativa?, ¿se ha modicado
en el periodo analizado? La evidencia sugiere que se ha congurado un régimen de
municipios ganadores y perdedores que parece pasar de un patrón norte-sur a uno
centro-periferia.
Palabras clave: análisis exploratorio de datos espaciales, polarización espacial, desa-
rrollo local, disparidades espaciales/territoriales; JEL: C49, R12, R58
Disparities in regional development in Tamaulipas, Mexico
Abstract. In a period of consolidation of the economic and commercial opening of
the Mexican economy, initiated in the mid-eighties, this work empirically analyzes
the conglomeration of local-municipal development in Tamaulipas, a “successful”
state in this process. It attempts to answer the following questions: Is there a pattern
of spatial concentration of development at the intermunicipal level? Does the dis-
tribution of development show a spatially signicant conglomeration? Has it been
modied in the period analyzed? e evidence suggests that a regime of winning and
losing municipalities has been congured that seems to move from a north-south
to a center-periphery pattern.
Keywords: spatial data analysis, spatial polarization, local development, spatial/
territorial disparities; JEL: C49, R12, R58
Disparidades no desenvolvimento regional em Tamaulipas, México
Resumo. Em um período de consolidação da abertura econômica mexicana, iniciada
nos meados da década de oitenta, este trabalho analisa empiricamente a conglome-
ração do desenvolvimento local municipal em Tamaulipas, um estado “bem sucedi-
do” neste processo. Tenta responder as seguintes perguntas: ¿Existe um padrão de
concentração espacial do desenvolvimento a nível intermunicipal? A distribuição
do desenvolvimento reete uma conglomeração espacialmente signicativa? Foi
modicado no período analisado? A evidência sugere que se congurou um regime
de municípios ganhadores e perdedores que parece passar de um padrão norte-sul
a um padrão centro-periferia.
Palavras-chaves: análise exploratória de dados espaciais, polarização espacial, desen-
volvimento local, disparidades espaciais/territoriais; JEL: C49, R12, R58
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Cuando se habla de desarrollo en sentido socioeconómico, im-
plícitamente se asume que este conlleva progreso y bienestar;
es decir, la transición de un estatus social, económico y político no
deseado a una condición satisfactoria en estos términos. Por lo tanto,
consiste en brindar equitativamente a los integrantes de la sociedad
oportunidades de realización social (p. ej., educación y salud), eco-
nómica (p. ej., empleo y patrimonio), política (p. ej., representación y
derecho al voto) y de justicia (p. ej., seguridad y protección). Debido
a estas implicaciones, el desarrollo ha sido históricamente un tema
central en el ámbito académico y político.
Sin lugar a dudas, una de las dimensiones del desarrollo que cobra
cada vez mayor notoriedad como tema de investigación y de política
pública es la espacial. Una de las razones que explica esta relevancia
tiene que ver con que el desarrollo no se presenta de manera ho-
mogénea en el territorio, lo que resulta problemático en materia de
equidad para las regiones menos favorecidas, ya que signica menor
bienestar y/o calidad de vida y toda la serie de repercusiones que esto
conlleva. Existe una gran cantidad de trabajos sobre las disparidades
espaciales en el desarrollo en las diversas escalas del territorio (local,
regional, nacional e internacional).
Con relación al ámbito de los países, las desigualdades entre ellos
son muy fuertes. De hecho, la evidencia permite armar que las
disparidades regionales en el interior de la mayoría de los países en
desarrollo son muy graves y crecientes. Al respecto se encuentran los
resultados del proyecto Spatial Disparities in Human Development
que involucra los casos de 58 países con economías en desarrollo o
en transición de los cinco continentes. Las principales conclusiones
reeren una marcada desigualdad entre las distintas formas de orga-
nización territorial (ciudades, municipios, distritos, provincias, etc.) y
poblacional (urbana, rural, hombres, mujeres, etc.), que se expresa a su
vez en todo tipo de indicadores socioeconómicos. Cabe precisar que
en 26 de los países se analizó el cambio temporal y en cada uno –entre
esos México– se identicó una creciente desigualdad regional. Sin
embargo, esta situación también se presenta en países desarrollados
como España, Estados Unidos, Italia y Reino Unido.
Con base en distintos indicadores puede armarse que en México
prevalece un patrón de desarrollo regional heterogéneo (p. ej., variables
de ingreso y otros parámetros de bienestar). Se presentan casos como
los del Distrito Federal y Nuevo León, cuyos PIB per cápita en 2010
fueron superiores a US$20.000, mientras que en Chiapas y Oaxaca
este apenas rondó los US$5.200. En cuanto a indicadores de tipo
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educativo, un estudiante de las primeras entidades citadas tiene una
expectativa de escolaridad cercana a 16 grados y un adulto cuenta en
promedio con 10,5 años de escolaridad; en contraste, en las segundas
el promedio es de 5,6 grados de estudio y poseen una expectativa de
12,2 grados (PNUD, 2011).
Este patrón diferencial interestatal es acorde con la prevalencia
de una elevada heterogeneidad intermunicipal. Así, por citar las
diferencias en el desarrollo humano, los dos municipios con mayor
Índice de Desarrollo Humano (IDH), Benito Juárez en el Distrito
Federal y San Pedro Garza García en Nuevo León, se ubican en
niveles equiparables a los de países de renta alta, miembros de la
OCDE como Alemania, Francia e Italia; en contraparte, municipios
como Cochoapa el Grande (en Oaxaca) y Batopilas (en Chihuahua)
se ubican en niveles cercanos a los de países del África subsahariana.
Además, se ha evidenciado que la mayor parte de la desigualdad que
se presenta en el IDH nacional es originada por las diferencias que
existen en el interior de los estados1 (PNUD, 2008).
Por lo tanto, es relevante examinar esta escala espacial que cons-
tituye la unidad político-administrativa más pequeña, y la base de la
división territorial y la organización política del territorio mexicano.
Es en este marco que se considera menester analizar los patrones de
desarrollo a escala intraestatal, ya que esta situación de heterogenei-
dad se presenta de manera exacerbada en estados como Tamaulipas;
esto a pesar de que posee polos urbanos consolidados, aparentemente
redistribuidos territorialmente, y ha sido una de las entidades que se
han considerado “exitosas” en el proceso de integración económica
emprendido desde mediados de los años ochenta. Por su dualidad,
ubicación geográca y por el destacado rol que juega dentro del con-
junto económico nacional, sobre todo en materia de comercio exterior,
se presenta como un caso de estudio representativo en el marco de la
profundización de la integración económica que emprendió México
desde mediados de los años ochenta.
En aras de indagar esta cuestión se implementan algunas herra-
mientas del Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE) para
analizar la distribución espacial del desarrollo municipal que se presen-
ta en los municipios tamaulipecos entre 1995 y 2010. La elección de
este periodo obedece, por un lado, a la disponibilidad de información
estadística y, por el otro, a que en estos años se consolida la apertura
1 Un hallazgo similar destaca Fuentes (2007) al armar que la mayor parte de
la desigualdad territorial en México se explica por el ámbito interno de las meso-
rregiones y, en menor medida, por las diferencias inter-mesorregionales.
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económica como uno de los ejes clave del desarrollo nacional. Cabe
añadir que este trabajo aborda un tema que fue ignorado por mucho
tiempo en el análisis de las disparidades2, a saber, el reconocimiento
de que cada región se concebía como un ente aislado e independiente
del resto, pese a que esta sea la excepción de la regla.
Es así que el AEDE se ha venido aplicando al campo del análisis
espacial desde la óptica de muchas disciplinas, y que desde hace varios
años se ha implementado en diversos conjuntos de datos y unidades
geográcas. Vale resaltar que la distribución espacial de indicadores
sintéticos de desarrollo ha sido poco estudiada y no se ha identica-
do una aplicación metodológica como la que aquí se efectúa para la
unidad de análisis.
A la luz de las consideraciones anteriores, este trabajo analiza
empíricamente la conglomeración del desarrollo intermunicipal en
el estado de Tamaulipas. Tiene como nalidad responder las siguien-
tes interrogantes: ¿existe un patrón de concentración espacial del
desarrollo a nivel intermunicipal? ¿Se caracteriza la distribución del
desarrollo por una “clusterización” (conglomeración) espacialmente
signicativa? Y, de ser así, ¿qué forma tiene? ¿Ha cambiado en el
marco temporal analizado?
La primera sección del artículo describe la delimitación espacio-
temporal, los datos empleados y las fuentes; la segunda expone los
antecedentes y supuestos teóricos en los que se basa el AEDE; la
tercera describe la metodología y los criterios analíticos implemen-
tados; la cuarta presenta los resultados obtenidos y la última discute
los principales hallazgos, conclusiones e implicaciones de política.
DELIMITACIÓN ESPACIO-TEMPORAL Y DATOS EMPLEADOS
Las unidades de estudio corresponden a los 43 municipios del estado
de Tamaulipas3, una de las 32 entidades del sistema federal mexicano.
El periodo estudiado comprende los años de 1995 a 2010 dado que
en este lapso existe disponibilidad de información estadística que
permite analizar la situación del desarrollo municipal en un contexto
caracterizado por la consolidación de la apertura comercial como uno
de los ejes clave del crecimiento económico nacional.
2 Esta noción alude a las inequidades de bienestar o de desarrollo entre
distintas escalas territoriales.
3 Ubicado en el noreste de México, posee una extensión territorial de 80.249
km2, lo que representa el 4,1% de la superficie del país. Al norte colinda con
Estados Unidos, al este con el golfo de México, al sur con los estados de Ve-
racruz y San Luis Potosí y al oeste con el estado de Nuevo León.
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Para evaluar el desarrollo municipal se estiman índices de desarrollo
a partir de la metodología del Índice de Desarrollo Municipal básico
(IDMb) del Colegio de la Frontera Norte (Flamand et al., 2005), de
manera que los cálculos se basan en datos de tipo secundario, que son
obtenidos de fuentes ociales. Del Instituto Nacional de Estadística y
Geografía (INEGI) se utilizaron los Censos y Conteos de Población
y Vivienda (1995-2010), los Censos Económicos (1993-2008), los
Anuarios Estadísticos del Estado de Tamaulipas (1994-2010) y el
Sistema Municipal de Bases de Datos (1995-2009); y, del Instituto
Estatal Electoral del Estado de Tamaulipas y el Instituto Federal
Electoral se utilizaron los registros del padrón nominal y el porcentaje
de participación en las elecciones comprendidas en los años de análisis.
Es importante señalar que si bien existen otros índices compuestos
que también pudieran fungir como proxy del desarrollo municipal,
como por ejemplo el IDH, considero que el IDMb es un indicador
más apropiado –para el análisis realizado en este trabajo– ya que re-
eja de mejor manera el rol de la gestión pública municipal en esferas
muy relevantes del bienestar, como se explica en líneas subsecuentes.
Caracterización de la zona de estudio
Tamaulipas posee una ubicación geográca estratégica e infraestruc-
tura logística4 que le permite participar activamente en el comercio
internacional; de hecho, más del 30% del comercio exterior nacional
se realiza a través de sus aduanas. Conforme al censo de 2010, era
decimotercero por tamaño poblacional (3.268.554 habitantes), con el
2,9% del total nacional, y entre 1990 y 2010 registró una tasa media
de crecimiento poblacional anual del 1,9%, la cual fue mayor que la
media nacional. Su contribución a la actividad económica es superior a
su contribución demográca, ya que representa el 3% de la población
ocupada y genera el 3,3% del PIB nacional (Esqueda y Trejo, 2014).
Asimismo, produce poco más del 30% de los químicos y petroquí-
micos del país, y entre 1999 y junio de 2011 captó US$4.519 millones
de inversión extranjera directa –de los cuales el 80% tuvo como des-
tino la industria manufacturera–, lo que lo ubica en el séptimo lugar
nacional, con una participación del 1,7%.
En conjunto, estas características le otorgan a Tamaulipas una
preeminencia demográca, económica y territorial importante; sin
embargo, su aparente éxito económico se vuelve relativo por el hecho
4 Cuenta con 17 cruces fronterizos con los Estados Unidos de América, 2
puertos marítimos de altura, 5 aeropuertos internacionales, más de 13.000 km
de carreteras asfaltadas y 955 km de vías férreas.
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de estar forjado en un marco de disparidades internas. En 2005 se
ubicó entre las entidades que presentaban mayores contrastes inter-
municipales en el desarrollo, de tal forma, mientras Ciudad Madero
se posicionó dentro de los 10 municipios con mayor IDH a nivel
nacional, Bustamante se colocó en el lugar 2.231 de un total de 2.454
municipios (PNUD, 2008; Esqueda y Trejo, 2014).
Desarrollo municipal: una aproximación
Aunque el IDH es el indicador sintético más popular para aproximar
el nivel de bienestar de un territorio determinado, se optó por utilizar
el IDMb, el cual es una herramienta diseñada por El Colegio de la
Frontera Norte (Flamand et al., 2005) con el objetivo de medir el
nivel de desarrollo que tienen los municipios mexicanos. Se apoya
en tres premisas vinculadas con el concepto de desarrollo: el objetivo
central del desarrollo es beneciar a las personas; las actividades de
los gobiernos afectan el nivel de desarrollo de sus comunidades; y el
desarrollo sostenible posibilita el bienestar de los individuos a largo
plazo. A diferencia del IDH, este indicador contempla cuatro dimen-
siones analíticas del desarrollo:
• Social: considera la mortalidad infantil y la cantidad de población
con educación post primaria.
• Económica: contempla la producción bruta per cápita y nivel de
empleo.
• Institucional, toma en cuenta el esfuerzo tributario y la partici-
pación electoral.
• Ambiental: incluye el porcentaje de viviendas con drenaje y el
porcentaje de viviendas con agua entubada.
El procedimiento de estimación del IDMb es muy similar al del IDH;
de hecho el método de estandarización de las variables es el mismo,
aunque sin tener valores mínimos y máximos preestablecidos; estos se
determinan en cada periodo conforme a los valores de las unidades de
estudio. Ya estandarizadas las variables en cada dimensión, se obtiene
un subíndice mediante el promedio de sus respectivos indicadores
y, nalmente, se promedian los cuatro subíndices, lo que resulta en
el IDMb. El índice adopta valores entre 0 y 1; valores cercanos a 1
indican mayores niveles de desarrollo en el municipio de referencia.
Es preciso señalar que debido a restricciones de información en los
años intercensales, se hicieron ajustes y estimaciones. En particular,
se hicieron interpolaciones entre 1990 y 2000 para completar los
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datos de población con primaria terminada o más y de la población
económicamente activa necesarios para derivar el índice de 1995.
Para calcular los IDMb, el dato del valor agregado censal bruto del
año por estimar es resultado del promedio de los Censos Económicos
(CE) inmediatos y posteriores (tal y como se realiza en la metodología
original), es decir, para 1995 se utilizaron los datos de 1994 y 1999.
En el caso del IDMb 2010 esta variable fue resultado de una extra-
polación de los CE de 2004 y 2009. Una aportación importante de
este índice es que permite analizar el desarrollo municipal desde una
óptica más sistémica que el IDH sin perder propiedades sintéticas.
LA RELEVANCIA DEL ESPACIO PARA LA ECONOMÍA
El espacio juega un papel fundamental para la economía debido a que
todas las actividades económicas y sociales tienen lugar en un territorio
físico-geográco particular; asimismo, por las implicaciones derivadas
de la dinámica de dichas actividades sobre el medio que les da cabi-
da. Para citar dos casos, Temple (1994) y Méndez (1997) sostienen
que en el estudio de los sistemas y procesos económicos es necesario
considerar que la dimensión espacial es intrínseca al objeto de estudio.
Isard (1956) recalcó que el paradigma predominante del análisis
económico del equilibrio general de Walras, Pareto y Hicks no con-
templaba la dimensión espacial. También sostuvo que el entramado
del análisis del equilibrio general no era suciente para comprender
e incorporar los efectos de los costos espaciales y de transporte en la
distribución de las actividades económicas en el espacio. Es así que, al
criticar la omisión del ámbito espacial en el trabajo de Hicks, señaló
que este se connaba a un mundo surrealista sin dimensión espacial
y sentenció: “Quién puede negar el aspecto espacial del desarrollo si
todos los procesos económicos existen en un espacio y un tiempo de-
terminados”. La importancia fundamental de considerar el espacio y el
territorio es dejar en claro que los hechos y los fenómenos económicos,
sociales, políticos e institucionales que ocurren en un área geográca
particular son el resultado de fenómenos multidimensionales que la
trascienden y, como tales, están íntimamente correlacionados y casi
siempre subordinados (Ferreira, 1989).
Es en este marco de ideas que los atributos de localización, inte-
racción, estructura y procesos espaciales juegan un rol preponderante,
no solo para las ciencias económicas, sino también para una variada
gama de estudios sociales (ambientales, demográcos, políticos, entre
otros) para los cuales se han utilizado una gran cantidad de variables
de distinta naturaleza (p. ej., índices ambientales, tasas de mortali-
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dad, participación electoral, tasas de criminalidad). Aquí es necesario
subrayar que, en especial para los estudios urbanos y regionales, la
consideración de estas cuestiones yace en el análisis de datos espaciales
y en la modelación de estructuras espaciales.
Sin embargo, muchos de los enfoques tradicionales sobre el análisis
de las disparidades territoriales (convergencia, entre otros) han sosla-
yado el hecho de que los indicadores de desempeño socioeconómico
regional pueden autocorrelacionarse espacialmente debido a que las
regiones vecinas tienden a conglomerarse. En este sentido, algunos
investigadores, entre ellos Rey y Montouri (1999), han señalado que
la vertiente regional ha sido vista de manera aislada y que el potencial
observacional de interacciones espaciales se ha ignorado por mucho
tiempo. Esto implica la necesidad de redimensionar los enfoques
territoriales de análisis, ya que no hacerlo puede conducir a inter-
pretaciones sesgadas de la realidad económica y social; por lo tanto,
es urgente explorar y emplear técnicas y herramientas analíticas que
involucren los fenómenos espaciales de manera relacional.
Análisis exploratorio de datos espaciales y de su utilidad
En este contexto es que el AEDE cobra relevancia y pertinencia
cientíca, ya que es una metodología que contempla el papel de los
efectos espaciales. Al respecto, Anselin (1994; 1996) propone que
para el análisis de las regiones, principalmente las pequeñas, se debe
considerar la existencia de dos tipos de efectos espaciales: la autoco-
rrelación espacial y la heterogeneidad.
Especícamente, el AEDE consiste en un conjunto de técnicas
para describir y visualizar las distribuciones espaciales, identicar
localizaciones atípicas o atípicos espaciales (spatial outliers), descubrir
patrones de asociación espacial (clusters, hot spots, cold spots) y sugerir
estructuras (regímenes) espaciales (no estacionariedad) u otras formas
de heterogeneidad espacial (Anselin, 1996; Messner et al., 1999). Esta
metodología se basa en herramientas que tienen un carácter descrip-
tivo (estadístico) más que conrmatorio (econométrico), aunque la
detección de estructuras espaciales en las variables geográcas hace
posible la formulación de hipótesis previas para la modelización eco-
nométrica y, en su caso, la posible predicción espacial de nuevos datos.
Debido a que se conoce poco acerca de los procesos de distribu-
ción espacial de los niveles de desarrollo, este paradigma resulta muy
conveniente para tratar de identicar posibles patrones o regímenes
municipales. Al decir de Chasco (2003), este análisis debiera constituir
la fase previa a toda modelización econométrica espacial, en especial
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cuando no existe un marco formal o teoría previa acerca del fenómeno
que se pretende explicar.
Para comprender por qué se dan interacciones espaciales entre
variables es necesario distinguir entre las inuencias “composicio-
nales” y las “contextuales”. Por ejemplo, las variaciones geográcas
en las tasas de enfermedad pueden deberse a las diferencias entre las
áreas en términos de las edades de la población y el bienestar material
(efecto composicional). Además, la variación puede deberse a factores
que pueden provocar la enfermedad particular o por atributos de las
áreas que pueden incidir de manera directa o indirecta en la salud
de la gente (efecto contextual) (Haining, 2003). En concreto, los
efectos espaciales son la razón esencial para comprender la lógica de
la interacción entre las diversas observaciones, y entre ellos destacan
los siguientes:
1. Dependencia espacial. En términos generales se reere a la exis-
tencia de una relación funcional entre lo que sucede en un punto del
espacio y lo que sucede en el resto. Dos condiciones podrían con-
ducir a esta situación. La primera puede ser producto de los errores
de medición en las observaciones de unidades espaciales contiguas.
La segunda es más relevante para la ciencia regional y la geografía
humana, y se deriva de la existencia de diversidad de fenómenos de
interacción espacial.
2. Heterogeneidad espacial. Anselin (1988) señala que en la literatura
de la ciencia regional y la geografía económica hay amplia evidencia
de la falta de uniformidad de los efectos en el espacio. Entonces, la
heterogeneidad espacial signica que el comportamiento económico
no es estable en el espacio y puede generar patrones espaciales de de-
sarrollo bajo la forma de regímenes espaciales; por ejemplo: un cluster5
de regiones ricas (el centro) que se distingue de un conglomerado de
regiones pobres (la periferia)6
(Le Gallo y Ertur, 2003).
3. Autocorrelación espacial. Si bien se equipara frecuentemente al
efecto de la dependencia espacial, Anselin (1988) señala que este es un
enfoque distinto, ya que se parte de los datos para inferir una forma
apropiada de la dependencia. Por su parte, Le Gallo y Ertur (2003)
denen la autocorrelación espacial como la coincidencia en similitud
de valores con similitud locacional.
5 Acá se emplean de manera indistinta los términos conglomerado, agrupa-
ción y conjunto, para referirse a la asociación espacial de municipios.
6 A partir de estas interpretaciones, en líneas posteriores se dene a este tipo
de enclaves (clusters alto-bajo y viceversa) como regímenes (o estructuras) cen-
tro-periferia, sin que con ello se pretenda aludir a los procesos que abordan y
tratan de explicar las teorías del desarrollo desigual y la dependencia.
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Disparidades, desarrollo municipal y difusión espacial
Muchas investigaciones empíricas se han ocupado de las disparida-
des regionales en México; en su mayoría con objetivos y enfoques
diferentes de los de este trabajo, y en los que predomina el análisis
de variables netamente económicas para aproximar el desarrollo
espacio-territorial. Por ejemplo, Fuentes (2007), con base en distintos
indicadores de la distribución per cápita del producto –a nivel regional
y municipal– y un modelo de regresión, identica una intensicación
de la desigualdad en el ámbito subnacional y que la mayor parte de
la desigualdad territorial en México se explica por el ámbito interno
de las mesorregiones y, en menor medida, por las diferencias inter-
mesorregionales.
Destacan otros en los que se analiza el desarrollo desde una
perspectiva semejante a la de este artículo; entre ellos el de Arroyo y
Bracamontes (2006), quienes para los municipios de Sonora examinan
las desigualdades espaciales en el desarrollo socioeconómico constru-
yendo un Índice de Desarrollo Socioeconómico Municipal para el año
2000, derivado de un modelo de análisis factorial de componentes
principales. También recurre a un modelo econométrico, y entre los
principales resultados se corrobora la concentración del desarrollo
en los municipios más urbanizados y en sus vecinos; asimismo, logra
identicar algunos factores que obstaculizan o incentivan su desarrollo
a nivel socioeconómico. Además del caso de estudio, una diferencia
importante es que los autores referidos no emplearon ninguna técnica
de la gama del AEDE, lo cual habría sido muy útil para identicar
los patrones de los clusters municipales.
Para el caso del estado de Tamaulipas, solo se identicó un refe-
rente que estudia el desarrollo municipal de 1995 a 2005 mediante
varios índices obtenidos con ajustes metodológicos y variantes del
IDH de la ONU; uno relativo al género, otro a la inequidad y uno
más de calidad (Zamudio et al., 2013). Siendo este último una de
las principales contribuciones del trabajo, ya que el alcance de los
hallazgos es principalmente descriptivo y revela que la entidad, al
igual que el estado de Nuevo León, posee condiciones de desarrollo
superiores al promedio nacional y en equidad de género; empero, la
distribución municipal de los niveles de desarrollo humano no es
equitativa. Como se puede ver, una limitante de este análisis es que
tampoco ofrece una caracterización de los cambios en los patrones
espaciales en el periodo examinado.
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Debido a las implicaciones espaciales que tiene el desarrollo,
resulta muy oportuno implementar algunas técnicas que permitan
corroborar el tipo de estructuras que presenta su distribución. Esto es
particularmente importante tomando en cuenta que ya en la literatura
geográca se ha identicado la existencia de diferentes procesos de
propagación referentes a la difusión de distintos fenómenos naturales
y sociales. Al respecto destaca el elemento espacial de la difusión como
una cuestión central en los modelos explicativos de los patrones que
siguen las dinámicas difusivas. Un planteamiento muy conveniente es
el de Cli et al. (1981), quienes clasicaron los procesos de difusión
espacial en cuatro categorías básicas que representan las características
de la propagación (gráca 1). Ellos reeren que dicha categorización
en clases proviene de su similitud con la difusión espacial de los fenó-
menos de propagación. Es así que proponen la siguiente clasicación:
• En primer lugar, la difusión expansión, término dado a una clase
de difusión en la que los fenómenos de propagación tienen una
fuente y se difunden hacia nuevas áreas externas. La propagación de
un incendio forestal o la difusión de una innovación son ejemplos
de este tipo de difusión.
• En segundo lugar, la difusión relocalización, que describe la que se
produce cuando los fenómenos de propagación se mueven a nuevas
áreas pero dejan atrás su origen o procedencia; un caso común es
el de la migración: por ejemplo, el movimiento de personas de las
zonas rurales a las zonas urbanas.
• La tercera categoría es la difusión contagiosa: la propagación de una
enfermedad infecciosa como el sarampión, que requiere el contacto
directo entre las personas para que se produzca la infección, se cita
comúnmente como ejemplo de este tipo de propagación.
• Por último, la difusión jerárquica, que puede ocurrir a través de
una secuencia ordenada de clases o lugares.
Si bien los distintos esquemas de propagación espacial han sido
empleados para explicar el comportamiento difusivo de distintos
fenómenos, algunos investigadores han señalado que el papel de los
efectos espaciales en los estudios regionales ha sido prácticamente
ignorado (Rey y Montouri, 1999). Esta situación se presenta en lo
referente al análisis de la distribución de los niveles de bienestar y
desarrollo, sobre todo en las esferas subnacionales. De hecho, hay es-
casa evidencia empírica al respecto. Uno de estos trabajos, cuya base
analítica es el AEDE y la econometría espacial, es el realizado por
Pérez (2005). En este se reconocen los efectos espaciales (difusión) que
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Ramiro Esqueda Walle
pudiera tener el nivel de desarrollo humano en el caso de la pobreza
(ver la gráca 1). Al tenor de este supuesto, se considera que el efecto
difusión puede inuir en el esquema distributivo que adquieren los
niveles de desarrollo municipal.
De la mano de estas consideraciones, en este artículo se asume
que el desarrollo municipal tiene componentes explícitamente geo-
grácos, ya que los elementos que lo determinan son de tipo social,
económico, institucional y ambiental, de tal manera que la interacción
y la cercanía son un factor que se vuelve relevante para cualquiera de
los tipos de procesos espaciales que reere Haining (2003). Por ende,
se presume que los mecanismos teóricos de difusión de los niveles de
desarrollo pueden darse a través de procesos de difusión, de cambio y
transferencia, de interacción y/o procesos de dispersión. Es menester
añadir que hace falta mayor evidencia en relación con esto, ya que no
hay certidumbre respecto de en qué medida el desarrollo en su faceta
territorial puede difundirse e interactuar espacialmente, dado que se
ha ignorado el papel de los efectos y procesos espaciales.
En lo que concierne a esta investigación, el AEDE permite deter-
minar si el nivel de desarrollo municipal (aproximado por el IDMb) se
distribuye en forma aleatoria, y si no es así, vericar si existe evidencia
Gráca 1
Tipos de difusión espacial
1
2
3
a) Difusión expansión
12 3
b) Difusión relocalización
1
2
3
Origen
d) Difusión jerárquicac) Difusión contagiosa
Fuente: adaptación con base en Cli et al. (1981).
247
R E I, . , .º , /, . -
D T, M
de algún tipo de dependencia espacial. De igual manera, se confronta
la existencia de características espaciales, tales como valores atípicos
o la presencia de clusters.
ASPECTOS METODOLÓGICOS
Las estadísticas calculadas en el artículo se obtuvieron con el programa
GeoDa7 (versión 9.5-i), con base en un criterio de contigüidad simple
tipo Queen; es decir, solo se consideraron vecinas las circunscripciones
municipales que comparten una frontera o vértice común. Así, la ma-
triz de pesos espaciales (W) representa la composición de la relación
espacial entre distintos puntos, y permite relacionar una variable en un
punto del espacio con las observaciones en otras unidades espaciales
del sistema; y se utiliza como variable cuando se modelan los efectos
espaciales contenidos en los datos. La matriz W calculada registra las
interacciones con los criterios descritos de la siguiente manera:
W =
0 w12 ⃛ w1N
w21 0
⃛ w2N
⋮ ⋮ ⋮ ⋮
wN1 wN2 ⃛ 0
(1)
Diferentes estadísticos miden la asociación espacial de manera global;
entre ellos el estadístico gamma, el estadístico de conteo de uniones, el
C de Geary y el I de Moran. Puesto que en este trabajo se emplea este
último, a continuación se exponen sus características. El I de Moran
permite obtener una visión global de los procesos de interrelación
espacial de la variable analizada pero no exhibe la estructura local
de la autocorrelación (Dall’erba, 2003). La estimación del referido
estadístico se obtiene mediante la siguiente expresión:
It = N∑i∑jwij(k)xitxjt
N∑i∑jxitxjt
(2)
donde Wij es el grado de conexión (estandarizado por renglón) entre
las unidades espaciales i y j, y Xit es la variable de interés en el mu-
nicipio i en el año t (medida como una desviación del valor medio
para ese año). Los valores del estadístico mayores o menores que el
valor esperado E(I)=-1/(N-1) indican autocorrelación espacial positiva
o negativa (Anselin, 1996). Aroca (2000) agrega que cuando el I de
7 Un software libre que facilita el análisis espacial y aplica las técnicas del AEDE
a datos reticulares (puntos y polígonos).
248
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Ramiro Esqueda Walle
Moran se aproxima a valores cercanos a 1, se puede decir que la va-
riable presenta una fuerte dependencia positiva, en el sentido de que
valores similares tienden a estar juntos en el espacio. Análogamente,
los valores cercanos a -1 muestran una fuerte dependencia negativa
(valores disímiles próximos unos de otros) y los valores alrededor de
-1/(n-1) denotan una distribución aleatoria de valores. En la gráca
2 se representan los patrones que adquieren los distintos tipos de
autocorrelación con base en sus valores extremos.
Gráca 2
Patrones y valores extremos de la autocorrelación espacial mediante el I de
Moran
Autocorrelación
espacial negativa
I = -1
Autocorrelación
espacial aleatoria
I = 0
Autocorrelación
espacial positiva
I = 1
Fuente: elaboración propia.
Si bien el I de Moran permite vericar la existencia de interacción
espacial en la variable analizada, no sirve para responder otras inte-
rrogantes, como por ejemplo: ¿cuáles son las regiones que contribu-
yen en mayor medida a la autocorrelación espacial global? O si hay
concentraciones locales, e incluso en qué medida la autocorrelación
espacial enmascara localizaciones atípicas. Estas interrogantes pueden
responderse implementando Indicadores de Asociación Espacial Lo-
cal (LISA, por sus siglas en inglés) como el diagrama de dispersión de
Moran o Scatterplot de Morán. Los LISA están diseñados para con-
trastar la hipótesis nula de distribución espacial aleatoria comparando
los valores de cada localización especíca con los valores obtenidos
en las localizaciones vecinas. De este modo, el I de Moran8 da cuenta
del grado de asociación lineal entre un vector de valores observados
y un promedio ponderado de valores de los vecinos (spatial lag).
Por tanto, el I de Moran es formalmente el equivalente a un
coeciente de regresión de la matriz de pesos espaciales respecto a
la variable en cuestión. Además, este indicador provee una manera
8 Cuya formulación matricial original se presenta en Anselin (1996).
249
R E I, . , .º , /, . -
D T, M
de visualizar la asociación lineal en la forma de un diagrama de dos
variables llamado diagrama de dispersión de Moran. Este último es
considerado una versión LISA del enfoque global presentado en la
ecuación 2. La falta de ajuste en la asociación lineal indicaría pockets
locales de no estacionariedad. Toda vez que las variables son tomadas
como las desviaciones de su media, el eje se centra en 0,0. Los cuatro
cuadrantes representan diferentes tipos de asociación entre el valor de
una ubicación dada (yi), el intervalo espacial y el promedio ponderado
de los valores en las localidades vecinas. El cuadrante superior derecho
y el inferior izquierdo representan asociación espacial positiva, en el
sentido de que una localidad está rodeada por localidades de valor
similar. Examinar las densidades relativas de estos dos cuadrantes
da una medida de la asociación espacial global y los patrones que la
determinan. En el caso en que los valores en el diagrama de disper-
sión que prevalezcan sean aquellos de los cuadrantes II y IV, el valor
del estadístico de Moran será negativo, indicando que las relaciones
dominantes son aquellas en las que los vecinos (municipios) con
bajo IDMb están rodeados de otros con valores altos (cuadrante II)
y viceversa (cuadrante IV).
Conjuntamente, la autocorrelación espacial global también puede
verse en esta gráca, ya que el valor del índice global de Moran es
equivalente a la pendiente de la recta de regresión de Wxt sobre xt
(Anselin, 1996). En suma, el diagrama de dispersión de Moran nos
permite identicar los cambios sucedidos de un año a otro tanto en
la asociación espacial global (pendiente de la recta de regresión) como
en la propia asociación espacial local (nube de puntos).
RESULTADOS
Distribución del desarrollo municipal en Tamaulipas
Antes de explorar los patrones de autocorrelación espacial es conve-
niente mapear la distribución del desarrollo mediante box maps, los
cuales son una útil herramienta del AEDE ya que exhiben la posi-
ción –por cuartiles– de cada municipio en la distribución completa y
permiten detectar la presencia de valores atípicos. El mapa 1 repre-
senta la distribución del IDMb de 1995 a 2010 y muestra que esta
es notablemente localizada; de hecho, en ambos casos los polos con
valores más altos se encuentran dispersos en el centro, en el norte y
en el sur de Tamaulipas, lo cual apoya la idea de una autocorrelación
espacial positiva que es debidamente vericada en la sección posterior
(ver cuadro 3). Si bien hay algunos cambios de 1995 a 2010, los box
250
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Ramiro Esqueda Walle
maps son muy similares, incluso el número de municipios agrupados
por cuartil es idéntico.
Mapa 1
Box Maps de la distribución del IDMb, 1995 y 2010
< 25% (10)
25% - 50% (10)
50% - 75% (11)
> 75% (12)
< 25% (10)
25% - 50% (10)
50% - 75% (11)
> 75% (12)
IDMb 1995
Rangos:
IDMb 2010
Rangos:
Nota: las cifras entre paréntesis denotan el número de municipios de cada cuartil.
Fuente: elaboración propia.
Un panorama complementario es el que aporta el box plot, el cual
despliega cuatro segmentos de información sobre el conjunto de datos
analizados: el valor más bajo (cuartil) de la distribución, la mediana,
el cuartil superior y el valor más alto. La mediana se representa por
la línea central del box plot, lo cual signica que en este caso se trata
del municipio número 22 del ordenamiento con base en el valor (de
menor a mayor) del IDMb. Otro aporte de esta herramienta es que
revela los valores atípicos (outliers), es decir, aquellos valores supe-
riores e inferiores a un múltiplo9 de la diferencia entre el primer y
el tercer cuartil. Por su parte, la línea superior de la caja rectangular
se denomina hinge y corresponde a tres veces la diferencia entre el
primer y el tercer cuartil, que es uno de los criterios preestablecidos
(ompson, 2003).
A partir de las consideraciones anteriores se identican dos valores
atípicos inferiores y uno superior en el box plot de 1995; en la primera
de estas situaciones se encuentran los municipios de Villagrán y San
Nicolás, y en la segunda, el municipio de Matamoros. En el año 2010
9 El GeoDa da dos opciones: trabajar con 1,5 o con 3; en este trabajo se eligió
la segunda de ellas por ser un estándar robusto que generalmente es instru-
mentado.
251
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D T, M
no se presentaron outliers inferiores, pero las superiores fueron dos
circunscripciones, siendo estas Reynosa y Tampico (gráca 3).
Gráca 3
Box Plots del IDMb, 1995 y 2010
1995 2010
Fuente: elaboración propia.
En cuanto a la evolución del IDMb, los resultados muestran que los
frutos del avance en el desarrollo municipal, en el periodo compara-
do, se expresan –en promedio– en una mejora sustancial de variables
como la cobertura de agua entubada, que aumenta en un 14% (del 71
al 85%), y drenaje, que lo hace en un 21% (del 39 al 60%), pertene-
cientes ambas a la dimensión ambiental-servicios. Otra fuente valiosa
de dicha evolución fue la contribución de la dimensión social, dado
que la mortalidad infantil se redujo en un 3,5% (del 12,4 al 8,9%) y
el porcentaje de población con primaria terminada o más se expan-
dió en un 15% (del 61 al 76%). Si bien la mayoría de los indicadores
han reejado un avance considerable, la disparidad intermunicipal
es evidente cuando se enmarca el análisis en los casos extremos. En
este sentido, parece consolidarse un núcleo de municipios ganadores y
otro de perdedores, ya que la diferencia existente entre estas entidades
aumentó de 1995 a 2010 en 1,9% (ver cuadro 1).
252
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Ramiro Esqueda Walle
Cuadro 1
Comparativo de casos municipales extremos, IDMb 1995 y 2010
Municipios IDMb promedio Crecimiento
de la brecha
Crecimiento del IDMb
1995 2010 Absoluto Relativo
Altamira, Ciudad
Madero, Matamoros,
Reynosa, Tampico y
Victoria
0,609 0,640
1,9%
0,031 5,2%
Bustamante,
Méndez,
Miquihuana, San
Carlos, San Nicolás
y Tula
0,415 0,443 0,028 6,7%
Fuente: elaboración propia.
Lo anterior fue consecuencia de un mayor aumento en el IDMb –
en términos absolutos10– de los primeros municipios respecto a los
últimos. Es necesario puntualizar que estos hallazgos tienen varias
aristas, ya que si bien aumentó la brecha entre estas agrupaciones
municipales, el conjunto de los municipios menos favorecidos creció
en términos relativos ligeramente más que los punteros. Esto “ma-
tiza” los resultados y revela que ha habido un avance también en las
municipalidades menos desarrolladas.
Si bien la disparidad entre los municipios más y menos desarro-
llados aumentó, no fue así en el grado de heterogeneidad entre el
total de municipios. De hecho, el grado de disparidad en el desa-
rrollo municipal, medido tanto por la desviación estándar como por
el coeciente de variación (CV) del IDMb, denota una tendencia
decreciente. En el caso de la primera pasa de 0,125 a 0,108 y en el
de la segunda, de 0,257 a 0,214. Esto podría sugerir que el conjunto
de las demarcaciones tamaulipecas tiende a converger en cuanto al
nivel de desarrollo. Sin embargo, como se aprecia en los resultados
del cuadro 1, una lectura quizá más precisa que se desprende en este
sentido es que son principalmente los municipios intermedios los que
han venido reduciendo la brecha entre ellos.
Pese al decremento de la dispersión en las dos medidas instru-
mentadas, los resultados revelan la prevalencia de cierto grado de
10 Debido a que el IDMb no registra las variaciones temporales, se ajustó la
metodología original; esta modicación consistió en jar los parámetros míni-
mos en cero y los máximos en el 100% (tasa, cobertura y/o participación, según
corresponda); solo en el indicador de Valor Agregado Censal Bruto se estable-
ció como mínimo el valor inferior municipal de 1995 y como máximo, el mayor
valor registrado en el periodo pero incrementado en un 20%, lo que impone un
tope potencial factible de alcanzar en el mediano plazo.
253
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D T, M
disparidad y polarización intermunicipal en el estado de Tamaulipas,
en términos del nivel de desarrollo. De hecho, al compararlos con la
dispersión que reejan los cálculos del CV del IDMb a nivel nacional,
se aprecia que estos se ubican por encima11. Cabe señalar que como no
se han realizado estimaciones del IDMb a nivel nacional para otros
años, no se puede hacer un comparativo más riguroso. No obstante,
para complementar este análisis se emplearon los datos de una serie
del año 2000 al 2010 del IDH a nivel estatal; además, los de 2000 y
2005 a nivel municipal12; encontrándose que los niveles de dispersión
en Tamaulipas están por encima en cada uno de los años13.
De otra parte, la entidad analizada es una de las que ostenta ni-
veles de desarrollo superiores a la media nacional, pero al hacer un
análisis desagregado el panorama municipal denota que la dispari-
dad del desarrollo es una situación persistente. Debido a la dualidad
que presenta el caso de estudio, se considera necesario llevar a cabo
un análisis territorial más especíco. Para vericar esta situación
el AEDE ofrece distintas posibilidades. Particularmente, permite
analizar el patrón espacial del desarrollo que se presenta en los
municipios tamaulipecos en los años de 1995 y 2010; al respecto,
se busca determinar en primer lugar si es que existe un patrón de
“clusterización” espacial.
Patrones de autocorrelación espacial del desarrollo municipal
En este apartado, el análisis se llevó a cabo mediante la implemen-
tación del I de Moran (1948) y la versión LISA del mismo (Anselin,
2004). Las estimaciones de los estadísticos referidos y las diversas
grácas que se presentan a continuación fueron realizadas con el pro-
grama GeoDa. Para el análisis del desarrollo municipal se emplearon
los datos obtenidos mediante el cálculo del IDMb, cuya construcción
se explicó previamente. Tal y como se detalló en el apartado metodo-
lógico, la matriz de pesos espaciales se construyó a partir de la propia
variable de estudio y con base en el criterio de contigüidad tipo Queen
(de primer orden).
11 Con base en el IDMb 2000 (de 2.418 municipios mexicanos), el coefi-
ciente de variación (CV) fue de 0,187.
12 Cabe mencionar que el CV permite analizar la dispersión entre indica-
dores o cifras basados en medidas diferentes.
13 Con base en los datos del PNUD, los cálculos arrojaron que en todos
los años el CV del IDH estatal fue inferior al estimado en Tamaulipas, con
un promedio de 0,048. Lo mismo ocurre con respecto a los CV estimados
para el total de los municipios del país en 2000 y 2005, cuyo valor medio
fue de 0,071.
254
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Ramiro Esqueda Walle
Autocorrelación espacial global
La autocorrelación espacial global puede identicarse en el diagrama
de dispersión de Moran, ya que el valor del índice global de Moran
es equivalente a la pendiente de la recta de regresión. Los resultados
del I de Moran para ambos años exhiben una alta autocorrelación
espacial positiva (valores similares cercanos unos de otros) (cuadro
2). Estos hallazgos se pueden conrmar dado que en ambos casos el
valor del estadístico I es positivo y superior al del E(I)=-0,0238; por lo
que se rechaza la hipótesis nula de aleatoriedad espacial.
Cuadro 2
Estadísticos I de Moran, 1995 y 2010
Año I de Moran Valores p
1995 0,2933 0,001
2010 0,2994 0,002
Nota: el valor esperado del I de Moran es constante para cada año: E(I )= -0,0238.
Fuente: elaboración propia.
Una característica a destacar es el incremento en un 2% de la auto-
correlación espacial global, lo que conrma que la distribución de
los niveles de desarrollo municipal ha obedecido a una dinámica no
aleatoria (cuadro 2). Es conveniente resaltar que estos resultados son
estadísticamente signicativos ya que los valores p han sido menores
a 0,01 y derivados de una aleatorización basada en 999 permutaciones
(gráca 4).
Gráca 4
Distribución empírica de las permutaciones para el I de Moran
Permutaciones: 999
Pseudo valor p: 0,001
Permutaciones: 999
Pseudo valor p: 0,002
Año 1995 Año 2010
1:0.2933 E[1]: -0.0238 1:0.2994 E[1]: -0.0238
Media: -0,0243 Media: -0,0211Desv. Est.: 0,1110 Desv. Est.: 0,1109
Fuente: elaboración propia, mediante GeoDa.
En conjunto, estas cifras permiten rechazar con elevada robustez
estadística la existencia de aleatoriedad en la distribución espacial de
la variable analizada. Por otro lado, el tipo de pendiente exhibida en
los scatterplots denota que el tipo de autocorrelación es positiva en
lo referente al desarrollo municipal. Uno de los principales hallazgos
255
R E I, . , .º , /, . -
D T, M
que se desprenden de estas valoraciones es que se ha consolidado un
régimen espacial de municipalidades poseedoras de un mejor nivel
de desarrollo frente a uno de rezagadas.
Autocorrelación espacial local
Este enfoque es de mayor utilidad cuando, además de las tendencias
globales de la muestra completa de observaciones, existen pockets locales
que exhiben valores heterogéneos que no siguen la tendencia global.
Esto conduce a la identicación de los denominados hot spots y cold
spots, es decir, agrupaciones municipales donde el fenómeno señalado se
maniesta notoriamente, asimismo, valores espaciales atípicos (outliers).
Gráca 5
Diagramas de dispersión del I de Moran, IDMb 1995 y 2010
1995 I de Moran: 0,2994; valor p: 0,002
I de Moran: 0,2993; valor p: 0,001
Retardo espacial del IDMb
Índice de Desarrollo Municipal Básico Índice de Desarrollo Municipal Básico
2010
Retardo espacial del IDMb
-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0 3,0
-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0 3,0
2,0
1,0
0,0
-1,0
-2,0
2,0
1,0
0,0
-1,0
-2,0
Fuente: elaboración propia, mediante GeoDa.
En los diagramas de dispersión se puede ver el tipo de autocorrelación
espacial local (en las nubes de puntos). Los resultados indican que tan-
to en 1995 como en 2010 el patrón local de asociación espacial tiende
a reejar la trayectoria global de asociación espacial positiva entre los
valores de un municipio y sus vecinos. En la gráca 5 se constata que
el desarrollo municipal se presenta mayoritariamente en los clusters
locales “Alto-Alto” (A-A) y “Bajo-Bajo” (B-B). Se identica entonces
el predominio de la asociación espacial local positiva, de manera que
la mayoría de los municipios están situados en los cuadrantes I y III.
Cabe hacer notar que en los años de estudio, la mayor parte de
las observaciones se sitúa en el cuadrante III que corresponde al tipo
de asociación B-B –denominada cold spots–, y le sigue en importan-
256
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Ramiro Esqueda Walle
cia la asociación A-A –o hot spots–, que corresponde al cuadrante I
(ver gráca 5). Tal como se detalla en el cuadro 3, los primeros de
ellos se conforman por varios clusters municipales signicativos (ver
mapa 2) en los que se ubican Jaumave, Miquihuana, Palmillas, Tula
Bastamente, Casas, Jiménez, Antiguo y Nuevo Morelos, San Carlos,
San Nicolás, Cruillas y Burgos; los segundos están integrados por
municipios que se han venido constituyendo en regiones económicas
muy dinámicas, como la Franja Fronteriza (principalmente Reynosa,
Matamoros y Nuevo Laredo) y la Zona Metropolitana del Sur de
Tamaulipas (Tampico, Ciudad Madero y Altamira).
Estos patrones reejan la existencia de clusters municipales alta-
mente desarrollados que tienden a concentrar las oportunidades de
mejora, lo cual a su vez refuerza su posición; y asimismo, la de clusters
con bajo nivel de desarrollo que se han consolidado como polos de
pobreza y reproducción del subdesarrollo.
Es preciso señalar que en este periodo se dieron algunos cambios.
Se encontró que el número de pockets municipales de heterogeneidad
se extendió entre 1995 y 2010. Esto obedeció al incremento (58%)
de la asociación Bajo-Alto (B-A), que pasó de 3 a 7 observaciones, y
al aumento (25%) del conjunto Alto-Bajo (A-B), que pasó de 8 a 10
municipalidades. En términos porcentuales, estos tipos de asociación
espacial desigual pasaron de representar el 25,5% en 1995 al 39%
en 2010. Destaca en este último año que más de la mitad (23%) de
los índices de Moran locales dan cuenta de una asociación espacial
correspondiente al tipo de autocorrelación A-B, que en este caso es
explicada en buena medida por los municipios de Victoria, Nuevo
Laredo, Reynosa y sus vecinos de primer orden.
Estos resultados corroboran lo reejado por el contraste global, ya
que las disparidades espaciales han prevalecido en la mayor parte del
periodo, y principalmente demuestran que la polarización del desarro-
llo municipal ha venido adquiriendo matices de mayor contraste local
bajo la forma de lo que funcionalmente y para nes interpretativos
aquí se ha denido como estructura centro-periferia.
En el mapa 2 se presentan los clusters locales signicativos al 5%
y con base en 999 permutaciones. En 1995 se aprecia la existencia de
cinco clusters locales, correspondiendo dos de ellos a la clasicación
A-A y tres a B-B. En este año, no resultaron signicativos los conglo-
merados B-A ni A-B. De otra parte, en el año 2010 se identicaron
también cinco agrupaciones municipales y, además de las estructuras
detectadas en 1995, se identicaron patrones B-A y A-B.
257
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Cuadro 3
Clusters locales municipales, 1995 y 2010
Cuadrante Clusters locales IDMb 1995 Clusters locales IDMb 2010
I (A-A)
Valle Hermoso, Tampico, Río
Bravo, Reynosa, Miguel Alemán,
Mier, Matamoros, G. Díaz Or-
daz, Ciudad Madero, Camargo,
Altamira, San Fernando
Valle Hermoso, Tampico, Río
Bravo, Matamoros, Ciudad
Madero, Camargo, González,
Altamira, Aldama, Güémez,
Xicoténcatl
II (B-A) Méndez, Guerrero, Güémez Antiguo Morelos, El Mante,
Méndez, Mier, Guerrero, G. Díaz
Ordaz, Villa de Casas
III (B-B)
Villagrán, Tula, San Nicolás,
San Carlos, Palmillas, Padilla,
Ocampo, Nuevo Morelos, El
Mante, Miquihuana, Mainero,
Jaumave, Jiménez, González,
Cruillas, Bustamante, Burgos,
Antiguo Morelos, Villa de Casas
Hidalgo, Villagrán, Tula, Soto
la Marina, San Nicolás, San
Fernando, San Carlos, Palmillas,
Miquihuana, Mainero, Llera,
Jaumave, Cruillas, Bustamante,
Burgos
IV (A-B) Xicoténcatl, Victoria, Aldama,
Abasolo, Gómez Farías, Hidalgo,
Soto la Marina, Nuevo Laredo
Abasolo, Padilla, Jiménez,
Victoria, Gómez Farías, Nuevo
Laredo, Reynosa, Nuevo Morelos,
Miguel Alemán, Ocampo
Fuente: elaboración propia, con base en resultados de los Moran local.
En el cuadro 3 se agruparon los municipios conforme al tipo de clus-
ter al que pertenecen, observándose cierta coincidencia en los años
de estudio, sobre todo en la composición de los cuadrantes I y III
(asociación A-A y B-B). Sin embargo, como se ha señalado, desta-
ca el crecimiento del número de municipalidades agrupadas en los
cuadrantes II y IV (B-A y A-B). Esto denota la persistencia de una
polarización tipo norte-sur y revela una nueva tendencia polarizadora
bajo la forma de estructuras centro-periféricas. Derivado de esto, se
puede inferir que a mediano y largo plazo seguirán consolidándose
regímenes espaciales de heterogeneidad de desarrollo entre agrupa-
ciones municipales circunvecinas. Ejemplo de ello son las entidades
que rodean por el sur al municipio de Victoria (principalmente los
del “Altiplano tamaulipeco”, Conformado por Bustamante, Jaumave,
Miquihuana, Palmillas y Tula) y las ubicadas entre Nuevo Laredo y
Reynosa (municipios de la “Frontera chica”).
Complementariamente se presentan mapas de signicancia LISA
del IDMb, en los que se puede corroborar que los clusters identicados
son altamente signicativos al 5 y al 1% (ver mapa 3). Esta signica-
tividad estadística se maniesta en las distintas tonalidades de grises,
de forma que las áreas más oscuras se corresponden con municipios
en los que la signicatividad del estadístico local ha sido más alta.
258
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Ramiro Esqueda Walle
Mapa 2
Clusters locales del IDMb, 1995 y 2010
No significativo
Alto-alto
Bajo-bajo
Bajo-alto
Alto-bajo
1995 2010
Rangos:
Fuente: elaboración propia, mediante GeoDa.
Mapa 3
Signicancia LISA del IDMb, 1995 y 2010
No significativo
p-value = 0.05
p-value = 0.01
p-value = 0.001
1995 2010
Rangos:
Fuente: elaboración propia, mediante GeoDa.
Como se puede apreciar, tanto los conglomerados como los otuliers
espaciales se presentan en los mismos polos, puesto que es en estos
municipios donde se registran los estadísticos locales de Moran con
mayor signicancia estadística.
259
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D T, M
CONCLUSIONES
Aunque Tamaulipas es una de las entidades mexicanas con niveles de
desarrollo superiores a la media nacional, el análisis desagregado del
panorama municipal reveló que la disparidad del desarrollo es una
realidad persistente. En este sentido, uno de los principales hallazgos
del trabajo conrma que se ha consolidado un régimen espacial de
municipalidades poseedoras de un mejor nivel de desarrollo frente
a uno de rezagadas. En particular, se destaca que las disparidades
espaciales han prevalecido en la mayor parte del periodo examinado,
y la evidencia muestra asimismo que la polarización del desarrollo
municipal ha venido adquiriendo matices de mayor contraste local.
Mediante el AEDE se vericó que la distribución espacial de los
valores del IDMb no es aleatoria para los dos años de estudio y, en
contraparte, en ambas variables se encontró fuerte autocorrelación
positiva.
A la luz de estos señalamientos es pertinente hacer énfasis en las
siguientes problemáticas; en primer lugar, en la existencia de clusters
municipales altamente desarrollados que tienden a concentrar las
oportunidades de crecimiento, lo cual a su vez robustece su posición;
en segundo lugar, en la de clusters con bajo nivel de desarrollo que,
con el paso del tiempo, se han congurado como polos de pobreza y
reproducción del subdesarrollo. Debido a los cambios identicados
en estos regímenes espaciales pareciera estar en marcha un proceso
de conformación de estructuras territoriales tipo centro-periferia, ya
que se ha visto que las agrupaciones espaciales A-B y B-A cobraron
mayor relevancia en el comparativo 1995 y 2010. Sin embargo, como
se constató en el artículo, en estos años persiste la heterogeneidad
mediante un patrón espacial norte-sur que, a juzgar por la tenden-
cia identicada y por las características actuales –como tamaño y
crecimiento poblacional, “metropolización”, densidad y perspectivas
económicas–, se estima que a mediano plazo predominarán las es-
tructuras centro-periféricas referidas.
Las variaciones en el nivel de desarrollo son más notorias entre
los casos municipales extremos; pero, en su conjunto, el análisis
muestra una distribución polarizada en el desarrollo intermunicipal
–aproximado por el IDMb– de Tamaulipas en los años estudiados.
En este marco, cabe hacer las siguientes recomendaciones de política:
concentrar en mayor medida las acciones en pro del desarrollo en los
conglomerados municipales tipo B-B o cold spots; y dirigir los esfuerzos
de inversión pública en infraestructura y servicios públicos básicos
260
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en las circunscripciones con potencial para ser “motores”, centros o
nodos del crecimiento y desarrollo local-regional.
Estas acciones pueden generar mejores resultados en los indica-
dores de tipo socioeconómico, ya que asumimos como supuesto la
existencia de una mezcla de procesos multidimensionales que operan
en el espacio y evolucionan a lo largo del tiempo, de manera que los
efectos difusivos del desarrollo se propagarán e impactarán en forma
positiva a los conjuntos municipales. En suma, el panorama exhibi-
do en este documento permite identicar las zonas más rezagadas
y que resultan prioritarias tanto por sus necesidades como por el rol
potencial que pueden jugar en las estrategias de desarrollo regional.
Para ampliar el horizonte analítico de este trabajo propongo
indagar en el futuro el efecto que tendría la consideración de áreas
metropolitanas en los patrones de asociación espacial local y global.
Es decir, reconocer como una sola entidad a los municipios cuyas
demarcaciones hayan traslapado sus límites urbanos y funcionales,
de modo que los criterios de vecindad sean los límites de la zona
metropolitana a la que pertenecen.
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Ramiro Esqueda Walle
