1.
Introducción
En el desarrollo de un corte territorial es necesario tener en cuenta
que el mismo está vinculado a distintos recursos (materiales, económicos,
humanos, etc.). Los mismos están asociados, a su vez, con variables que inciden
sobre ellos, las que presentan comportamiento dinámico, con interacciones entre
las mismas, que, en general, no se perciben claramente, por lo que existe una
comprensión parcial de la influencia mutua, y del comportamiento del sistema en
general y con el entorno, por ello que resulta difícil comprender cuáles son
los elementos claves en la evolución del sistema y conocer los obstáculos que
impiden potenciarlos y orientarlos hacia el desarrollo local.
A la hora de analizar el corte territorial como un sistema, resulta complejo
para la mente humana, ya que se cuenta con una gran cantidad de variables no
lineales y se dificulta la predicción del comportamiento. En este caso, se
puede hacer uso de la metodología de Dinámica de Sistemas (DS), aplicable a
sistemas que presenten comportamiento dinámico, en el que las variables tengan
influencia unas sobre otras y que existan flujos cuyos cambios en el tiempo influyen
en el comportamiento de otros componentes del sistema (Schaffernicht, 2009 [1];
Guzmán-García, 2011 [2]).
El objetivo de este trabajo es analizar un modelo que describa la
estructura e interrelaciones entre las variables que intervienen en el
desarrollo del Departamento Oberá, provincia de Misiones, Argentina y
representarlas en forma gráfica mediante el "diagrama causal", como
parte de la metodología de modelado y simulación de sistemas complejos
denominada "Dinámica de Sistemas"
2.
Metodología
A partir de los principales recursos que inciden en el desarrollo
del Departamento Oberá, identificados previamente por el equipo de
investigación, con la finalidad de indentificar las variables que influyen
sobre estos, se procedió a utilizar el Método de Expertos
consistente en la consulta a un grupo de individuos con vastos conocimientos y
experiencia, capaces de ofrecer valoraciones precisas y hacer recomendaciones
con un máximo de competencia, en su variante
denominada: Método de los Agregados Individuales (ver Figura 1), consistente en
que cada experto seleccionado realice una valoración directa de cada aspecto
consultado (Ramírez Urizarri y Toledo Fernández, 2005 [3]).
Fig. 1. Procedimiento para la aplicación del
Método de Expertos. Fuente: Michalus et al. (2015)
A partir de la aplicación del método descrito, se identificaron los
principales recursos y las variables que afectan a cada uno de los mismos, y
las influencias mutuas.
A continuación se confeccionó el “Diagrama de
influencias” o “Diagrama Causal”, una forma gráfica de representar las
relaciones entre las diferentes partes del sistema de manera cualitativa en el
que se definen las influencias que se producen entre los elementos
(Guzmán-García, 2011 [2]; Del Despósito Zúñiga, 2010 [4]; Morlán Santa
Catalina, 2010 [5]; Aracil, 1995[6]).
3.
Marco Teórico
Se puede definir un sistema como una unidad en el que sus elementos
interactúan juntos y se influencian unos a otros, además operan con un
propósito o meta común (Izquierdo et al., 2008 [7]). En el mundo real todos
los elementos están relacionados y a su vez son parte de un sistema. Estos
sistemas tienen una “estructura subyacente” que se puede definir en función de
la manera en que están interrelacionados los elementos claves del mismo. Dicha
estructura resulta " imperceptible", pero se establece por las
interrelaciones de las partes.
Hay muchos factores que se pueden incluir en la estructura de un
sistema, desde la jerarquía y el flujo de los procesos, hasta las actitudes y
percepciones, como así también los modos en los que se toman las decisiones
(Senge, 1995 [8]).
Cuando se necesita construir un modelo de un sistema real es de suma
importancia tener en cuenta los factores que van a influir en la estructura del
mismo, lo que permite comprender y explicar el comportamiento que se puede observar
(Martínez Miguélez, 2004 [9]).
Como se ha expuesto anteriormente, con Dinámica de Sistemas se puede
observar y analizar los sistemas de forma integrada, pudiendo lograr una mejor
comprensión de su funcionamiento, además de poder manejar la complejidad de los
mismos al estudiar cómo afectan al comportamiento del sistema las interacciones
entre las variables que lo componen. Dicho proceso se puede llevar a cabo
mediante la simulación computacional (Del Despósito Zúñiga, 2010 [4]; Zamorano,
2005 [10]).
La metodología de DS tiene un amplio campo de aplicación (Forrester
,1998 [11]; Zamorano, 2005 [10]), por ejemplo para modelizar sistemas en
ingeniería (Ford, 1997 [12]; Ford & Sterman, 1998 [13]), economía y
negocios (Sterman, 2000 [14]; Ellis, 2007 [15]), planificación y gestión de
proyectos (Rodrigues & Bowers, 1996 [16]; Lyneis & Ford, 2007 [17]),
gestión medioambiental (Martínez & Esteve, 2007 [18]), sanidad pública
(Homer & Hirsch, 2006 [19]) e incluso historia (Cruz Barrientos, 2007 [20]),
por nombrar algunos.
Las etapas de modelado propuestas por Aracil (1995) [6] se presentan
en la Figura 2. Se puede apreciar que es un proceso iterativo, que tal vez
requiera retroceder, reelaborar y mejorar hasta lograr un modelo que sea
representativo del sistema real.
Fig.
2. Etapas de la construcción de un modelo. Fuente: Aracil (1995)
Particularmente, en la etapa de conceptualización se utiliza el "diagrama
causal", una representación gráfica de las interrelaciones entre variables
mediante arcos orientados. La utilidad de esta forma de representación está en
comprender cómo las variables y la relación entre ellas influyen en el
comportamiento del sistema, permitiendo obtener una visión general del modelo
(Morlán Santa Catalina, 2010 [5]).
Para desarrollar un diagrama causal, se deben realizar observaciones
sobre el sistema, discusiones con especialistas y análisis de datos. Luego se
hace una elección de las variables a representar en el modelo del sistema y se
realiza una evaluación cualitativa de las relaciones que existen entre estas
variables.
Una vez que se representan las variables y se establecen los tipos de
relaciones entre ellas, aparecen circuitos cerrados de relaciones que se
denominan “lazos de realimentación” que, a su vez, pueden ser positivos si el
número de interrelaciones negativas dentro del bucle es par, o negativos si las
interrelaciones negativas totalizan un número impar (Senge, 1995 [8]).
Cada lazo tiene un comportamiento característico: los lazos positivos
conducen a una situación inestable, es decir, una variación inicial es
reforzada al final del ciclo; los lazos negativos conducen al sistema a un
comportamiento de equilibrio. Los sistemas, en general, están compuestos por ambos
tipos de lazos, y el estado final del sistema dependerá del ciclo dominante en
un momento determinado (Guzmán-García, 2011 [2]).
Otra característica a considerar en el análisis de sistemas dinámicos
es el retraso producido en la transmisión de material o de información. El
retraso o demora tiene dos efectos importantes en los sistemas: puede producir
inestabilidad, sobre todo si no están identificados y su efecto será tanto más
pronunciado cuanto mayor sea la duración del mismo. Los retrasos se representan
por dos trazos paralelos dibujados sobre el arco correspondiente
(Schaffernicht, 2009 [1]).
4. Resultados y discusión
El sistema bajo análisis es el Departamento Oberá, uno de los 17 que
conforman la provincia de Misiones, Argentina, ubicado en la zona centro - este
de la provincia, compuesto por los municipios de Campo Ramón, Campo Viera,
Colonia Alberdi, General Alvear, Guaraní, Los Helechos, Oberá (cabecera de
departamento), Panambí y San Martín (ver Figura 3). Tiene una superficie de
1.565 km2 (un 5,25 % del total provincial) y un total de 107.501
habitantes (Censo 2010 [21]), lo
que representa un 9,8 % del total provincial. La altitud media es de 298 metros
sobre el nivel del mar.
Fig. 3. Departamento Oberá, provincia de Misiones,
Argentina. Fuente: IPEC, 2012
El clima subtropical sin estación seca y las condiciones del suelo
hacen que la zona sea adecuada para la agricultura, en particular té, yerba
mate y tabaco, que constituyen el 57 % del total cultivado. Le siguen los
bosques y montes, que han dado lugar a un incremento de la actividad forestal
en los últimos años (Escobar, 2004 [22]). Al ser una zona que albergó a numerosas colonias de inmigrantes,
presenta la particularidad de tener una herencia que resulta de una mezcla
nativa y europea (Jardón y Martos, 2008 [23]).
La actividad económica del departamento está constituida por pequeños
productores capitalizados, con presencia de de industrias de transformación de
la materia prima agropecuaria (INTA, 2010 [24]), principalmente secado y molienda de yerba mate, secado de té,
silvicultura (especies nativas, e implantadas como pino, eucaliptus, paraíso),
aserrado de madera (empresas pequeñas en su mayoría, dedicadas al aserrado de
madera nativa e implantada) firmas dedicadas al transporte de cargas,
explotación agropecuaria, servicios (se destacan bancos y establecimientos
educativos de nivel primario, secundario, terciario y universitario),
actividades comerciales y varios micro emprendimientos orientados al agro, con
una industria metal mecánica dedicada a la construcción de equipamientos,
principalmente para secaderos y también se registra un aumento de las
actividades relacionadas con el turismo (IPEC, 2012 [25]).
El equipo de investigación, procedió a identificar los principales
factores que influyen (de manera positiva o negativa) sobre los recursos del
departamento Oberá, mediante un relevamiento bibliográfico que ha permitido
precisar los principales recursos que influyen en el desarrollo local en
general y, en particular, en el Departamento Oberá, provincia de Misiones,
Argentina, los que han sido agrupados en: humanos, naturales, de
infraestructura, económicos e institucionales.
Los
mismos se detallan a continuación:
Tabla
1. Recursos del departamento Oberá. Fuente: elaboración propia.
|
Recursos
|
Descripción
|
Ejemplos
|
|
Humanos
|
Personas y grupos sociales existentes en el
territorio, con su acervo cultural
|
Grupos (colectividades) de Inmigrantes con
sus tradiciones, valores y costumbres
|
|
Naturales
|
Bienes materiales y servicios que proporciona
la naturaleza; y que son valiosos para las sociedades humanas por contribuir
a su bienestar y desarrollo de manera directa o indirecta
|
Paisajes,
yacimientos, minerales, materias primas, alimentos
|
|
Infraestructura
|
Conjunto de recursos productivos utilizados,
así como los derivados de los avances científicos y tecnológicos, que
condicionan (o pueden condicionar) los niveles de desempeño del corte
territorial
|
Fábricas, depósitos, caminos y puentes,
maquinaria y equipamiento, sistemas de transporte de personas y mercancías,
sistemas informáticos y de telecomunicaciones
|
|
Económicos
|
Dinero en efectivo y conjunto de activos
financieros que tienen un grado de liquidez, que se requieren para el
desarrollo de las actividades en el territorio
|
Dinero, utilidades de las actividades de
producción y servicios, préstamos de terceros (entidades estatales o
privadas, nacionales e internacionales), tenencias de bonos, acciones,
divisas, etc.)
|
|
Institucionales
|
Aquellos relacionados con leyes, normas,
reglamentos y regulaciones vigentes y su política de aplicación, bienes,
provisiones, actos de autoridad y demás prestaciones de la relación entre
personas, instituciones, etc.
|
Abarca aspectos organizativos de la sociedad
en diversos estamentos (asociaciones, federaciones, cooperativas y otras
formas de organización comunitaria)
|
A partir de la aplicación del Método de Expertos (en su variante: Agregados Individuales), se han identificado
los principales factores que se considera que ejercen influencia (discriminada
como positiva o negativa) sobre cada uno de los recursos previamente definidos,
lo que facilita la comprensión de la dinámica asociada al desarrollo local. Seguidamente,
se construyó el diagrama causal (Figura 4), que resume las variables e
interrelaciones entre las mismas.
Fig.
4. Diagrama Causal del Sistema bajo análisis.
Fuente:
elaboración propia mediante software Vensim PLE v. 5.5a.
La Figura 4 proporciona una visión de conjunto de los recursos
implicados en el desarrollo local del departamento.
Los factores influyentes sobre los Recursos Naturales de manera
positiva se resumen en políticas y/o gestión adecuada de estos recursos, y como
factores con influencia negativa, se destacan los efectos producidos por el
crecimiento demográfico, la deforestación y la contaminación del suelo, el agua
y el aire, así como también de factores que influyen de manera indirecta,
sintetizadas a través del factor "Gestión".
En relación con los Recursos Humanos, los factores de influencia
positiva son una gestión adecuada; la educación formal, los factores culturales
propios de la población de la zona, con una educación ciudadana, cultura y
religiosidad distintiva. Como factores negativos, se menciona la creciente
cultura de aversión al trabajo, el cortoplacismo y ley del menor esfuerzo que
impera en especial en los más jóvenes, la corrupción (cuya influencia se da de
manera indirecta, a través de la variable "Recursos Institucionales")
que atenta contra el normal desarrollo de los recursos humanos.
Los factores de mayor influencia positiva sobre los Recursos
Institucionales son: la participación ciudadana a través de organizaciones
locales, la aplicación de políticas adecuadas para su fomento y consolidación,
y el cumplimiento de las normas y leyes por parte de las personas, fruto de los
factores culturales imperantes en la zona. Como factores negativos se cita la
corrupción institucional, asociada a la falta de aplicación de medidas de
control.
En el caso de los Recursos Económicos, los factores más influyentes,
según la opinión de los expertos, son los aportes del estado nacional y
provincial, y las políticas de apoyo a la creación y fortalecimiento de PyMEs,
así como los mecanismos de recaudación utilizados en el departamento (impuestos
y tasas). Como factores negativos se señala la corrupción, y la falta de
aplicación de los mecanismos de control existentes.
Como factores positivos destacados que influencian a los Recursos de
Infraestructura, se destacan la inversión en obras de infraestructura que
posibilita el acceso a la energía, motor del crecimiento y a los sistemas de
información y comunicación, unida a la incorporación de tecnología en la vida
cotidiana, en la producción, en el transporte de mercancías y personas. Como
factores negativos significativos se encuentran la inversión insuficiente o
inadecuada, y el desvío de recursos económicos debido a la corrupción.
Con respecto a los retardos del sistema, estos pueden tener una enorme
influencia en el comportamiento del mismo. Para el caso de los lazos de
realimentación positiva hacen que el crecimiento no se produzca de forma tan
rápida como se espera. En los de realimentación negativa, se producen
oscilaciones en torno al valor objetivo o de equilibrio.
Se puede observar que existen factores como "aportes nacionales y
provinciales" e "inversión" que dependen de factores externos y
señalan una dependencia del flujo de dinero que eventualmente podría limitarse
o, incluso anularse. A su vez, otros factores como "educación
formal", "educación ciudadana, cultura, religión, etc." son
factores cuya influencia directa se da sobre los recursos humanos, los que, a
su vez, producirán una modificación paulatina (y por ello, lenta) sobre los
demás recursos y finalmente sobre el desarrollo local.
Los factores con influencia directa sobre la mayoría de los recursos,
son "mecanismos de control" y "gestión", pero si se
considera su influencia indirecta muestran un predominio más significativo aún.
Esto permite inferir que son los que se debería examinar y trabajar para
favorecer las condiciones de desarrollo del departamento. A su vez, tanto la
gestión como los mecanismos de control podrán ser mejorados de manera
sustancial si se aplican políticas adecuadas, lo que se puede hacer de manera
relativamente rápida, y producirá un efecto dominó sobre los demás recursos, en
un círculo virtuoso que podría facilitar el desarrollo del departamento.
5.
Conclusiones
El diagrama causal
constituye una herramienta de utilidad que facilita representar de manera
cualitativa la relación entre los recursos que influyen en el desarrollo local
del departamento Oberá. También permitió explicitar la estructura subyacente
que influye en la dinámica del desarrollo local.
El análisis
realizado permite inferir cuáles son las variables críticas y orientar
estrategias o políticas beneficiosas para impulsar el desarrollo local del
Departamento. Los principales factores de influencia positiva detectados son
las políticas y gestión adecuadas sobre los recursos, la participación
ciudadana mediante organizaciones locales, la educación formal y los factores
culturales propios de la población de la zona. En cuanto a los principales
factores de influencia negativa, se tiene los efectos producidos por el
crecimiento demográfico, la deforestación y la contaminación del suelo, el agua
y el aire y la corrupción asociada a faltas de aplicación de medidas de control.
En tal sentido, el
desarrollo puede ser impulsado mediante la revisión y aplicación de políticas
adecuadas y de mecanismos de control efectivos de los recursos y factores que
intervienen en el mismo.
6.
Referencias
[1] Schaffernicht, M. (2009) “Indagación de Situaciones
Complejas mediante la Dinámica de Sistemas”, Editorial Universidad de Talca.
Talca, Chile.
[2] Guzmán-García, L. A. (2011) Optimización dinámica de
estrategias de movilidad sostenible en áreas metropolitanas. Tesis doctoral.
Departamento de Ingeniería Civil y transportes, Universidad Politécnica de
Madrid. Madrid, España.
[3] Ramírez Urizarri, A. y Toledo Fernández, A. M. (2005)
Algunas consideraciones acerca del método de evaluación utilizando el criterio
de expertos. Ilustrados.com.
http://www.ilustrados.com/publicaciones/EEkZylEFEVDEhxqKXi.php. [Consulta:
Marzo 2017]
[4] Del Despósito Zúñiga, L. (2010) Modelado y Simulación
mediante Dinámica de Sistemas del funcionamiento general de un establecimiento
de Elaboración Primaria de Yerba Mate. Tesis de Titulación Ingeniero Civil
Industrial, Mención Gestión. Universidad del Bío-Bío. Concepción, VIII Región,
Chile.
[5] Morlán Santa Catalina, I. (2010) Modelado de Dinámica
de Sistemas para la implantación de Tecnologías de la Información en la Gestión
Estratégica Universitaria. Tesis doctoral. Departamento de Lenguajes y Sistemas
Informáticos, Universidad del País Vasco. San Sebastián, España.
[6] Aracil, J. (1995) Dinámica de Sistemas. 1ª ed. España:
ISDEFE. [En línea] http://www.isdefe.es [consulta: Marzo 2017]
[7] Izquierdo et al., 2008 1. Izquierdo, L. R.; Galán, J.
M.; Santos, J. I. y V., D. O. (2008): Modelado de sistemas complejos mediante
simulación basada en agentes y mediante dinámica de sistemas. EMPIRIA, Revista
de Metodología de Ciencias Sociales. N° 16. Facultad de Ciencias Políticas y
Sociología de la UNED. Madrid, España.
http://luis.izqui.org/papers/Izquierdo_Galan_Santos_Olmo_2008.pdf. Acceso:
marzo de 2010.
[8] Senge, P. M (1995) La quinta disciplina en la práctica.
Cómo construir una organización inteligente. Ediciones
Juan Granica, S.A., Barcelona, España.
[9] Martínez Miguélez, M. (2004) Ciencia y arte en la
metodología cualitativa. Editorial Trillas, México.
[10] Zamorano, H. (2004). La Dinámica de Sistemas y los
modelos de simulación por computadora. [En línea]
http://es.geocities.com/galleano_zamorano/sociocib.pdf, [Consulta: Marzo 2017]
[11] Forrester, J. (1998) Diseñando El Futuro. Universidad De Sevilla,
Sevilla, España.
[12] Ford, A. (1997) “System dynamics and the electric
power industry”, en Revista System Dynamics Review [En línea] (Vol. 13, Núm. 1,
pp. 57-85). Disponible en
https://public.wsu.edu/~forda/SDRSpring97.pdf [Consulta: Marzo 2017]
[13] Ford, D. and J. Sterman (1998a) “Expert knowledge
elicitation for improving mental and formal models”, en Revista System Dynamics
Review [En línea] (Vol. 14, Núm. 4, pp. 309-340). Disponible
en
http://jsterman.scripts.mit.edu/docs/Ford-1997-ExpertKnowledgeElicitation.pdf
[Consulta: Marzo 2017]
Ford, D. and J. Sterman (1998b) “Dynamic modeling of
product development processes”, en Revista System Dynamics Review [En línea]
(Vol. 14, Núm. 1, pp. 31-68). Disponible en
http://jsterman.scripts.mit.edu/docs/Ford-1997-DynamicModelingOfProductDevelopment.pdf
[Consulta: Marzo 2017]
[14] Sterman J.D., (2000) Business Dynamics: Systems
Thinking and Modeling for a Complex World. Edición de
McGraw-Hill, Estados Unidos de America.
[15] Ellis, R. E. (2007) “El
impacto del comercio con China en las economías y sociedades de América
Latina”, en Revista de Dinámica de Sistemas [En línea] (Vol. 3, Núm. 2, pp.
85-116) disponible en
http://dinamicasistemas.utalca.cl/Revista/Vol3Num2/Ellis_2007_2.pdf [consulta:
Marzo 2017]
[16] Rodrigues, A. & Bowers, J. (1996) “System
dynamics in project management: A comparative analysis with traditional
methods”, en Revista System Dynamics Review [En línea] (Vol. 12, Núm. 2, pp.
121- 139) Disponible en
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/(SICI)1099-1727(199622)12:2%3C121::AID-SDR99%3E3.0.CO;2-X/pdf
[Consulta: Marzo 2017]
[17] Lyneis J. M., Ford D. N. (2007) “System dynamics
applied to project management: a survey, assessment and directions for future
research”, en revista System Dynamics Review (Vol. 23, Núm. 2, pp157-189).
[18] Martínez, J., Esteve, M. A.
(2007) “Gestión integrada de cuencas costeras: dinámica de los nutrientes en
la cuenca del Mar Menor (sudeste de España)”, en Revista de Dinámica de
Sistemas (Vol. 3, Núm.1, pp. 2-23).
[19] Homer, J. B. & Hirsch, G. B. (2006) “System
Dynamics Modeling for Public Health: Background and Opportunities”, en Revista
American Journal of Public Health [En línea] (Vol. 96, Núm. 3, pp. 452- 458). Disponible en
https://www2.cdc.gov/syndemics/pdfs/SD%20background%20for%20public%20health%20(Milstein,%205.5.06).pdf
[Consulta: Marzo de 2017]
[20] Cruz Barrientos, M. M. (2007)
“Evaluando la dinámica de sistemas como una herramienta para enseñar Historia”,
en Revista de Dinámica de Sistemas [En línea] (Vol. 3 Núm. 2). Disponible en
http://dinamicasistemas.utalca.cl/Revista/Vol3Num2/Cruz_Historia_2007_2.pdf
[consulta: Marzo 2017]
[21] Censo Nacional de Población
Hogares y Viviendas 2010, Buenos Aires (2012) Resultados definitivos, Serie B
Nº 2, Tomo 1, Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC).
[22] Escobar, P. (2004) Pymes
industriales frente al desafío de la transformación de la madera.
ArgentinaForestal.com Posadas, Misiones, URL:
http://www.argentinaforestal.com/actualidad/56-general/361-pymes-industriales-frente-al-desaf-de-la-transformaci-e-la-madera
[23] Jardón C. M.; Martos M. S.
(2008) “Capital intelectual y resultados empresariales en la cadena de la
madera de Oberá (Argentina)”, en Revista: Estudios de Economía Aplicada.
Universidad de Valladolid, Vol 26-3, p. 141-164. Valladolid, España. URL:
http://www.revista-eea.net/documentos/26308.pdf. [Febrero 2016]
[24] INTA (2010) Plan de Tecnología
Regional 2009-2012. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria INTA.
Posadas, Misiones, Argentina. http://inta.gob.ar/proyectos/planes-tecnologicos.
[Consulta: Marzo de 2017]
[25] IPEC (2012) Gran atlas de
Misiones. Instituto Provincial de Estadísticas y Censos (IPEC). Editor: IPEC.
Posadas, Misiones, Argentina.
