TÍTULO DE LA COMUNICACIÓN: ANÁLISIS DEL CAPITAL SOCIAL DESDE UN ENFOQUE RELACIONAL. UNA APLICACIÓN AL DISTRITO INDUSTRIAL TEXTIL VALENCIANO 1

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1 TÍTULO DE LA COMUNICACIÓN: ANÁLISIS DEL CAPITAL SOCIAL DESDE UN ENFOQUE RELACIONAL. UNA APLICACIÓN AL DISTRITO INDUSTRIAL TEXTIL VALENCIANO 1 AUTOR 1: Josep Capó-Vicedo AUTOR 2: Manuel Expósito-Langa AUTOR 3: José V. Tomás-Miquel AUTOR 4: Débora Nicolau Juliá DEPARTAMENTO: Organización de Empresas UNIVERSIDAD: Universidad Politécnica de Valencia ÁREA TEMÁTICA: Distritos Industriales / Clusters territoriales 1 Esta investigación ha sido financiada por el Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas, en el programa de Ayudas a la Investigación 2010, proyecto Análisis del capital social desde un enfoque relacional. Una aplicación al distrito industrial valenciano.

2 RESUMEN: En los últimos años, investigadores desde diversas disciplinas han mostrado un creciente interés en la estructura y la fortaleza de las relaciones interpersonales en los sistemas sociales. Como resultado ha surgido un marco teórico común para entender este fenómeno basado en el concepto del Capital Social. Por otro lado, la creciente complejidad del escenario competitivo actual lleva a muchas empresas a intensificar sus interacciones con otras en busca de factores diferenciales y activos específicos que les permitan mantener su posición de mercado. Bajo estas premisas, mediante este trabajo pretendemos contribuir al estudio de las redes relacionales, tanto de negocio (Business Network) como cognitivas (Knowledge Network), entre las principales empresas de un distrito industrial, donde se supone que la proximidad geográfica es un elemento potenciador de la intensidad del conjunto de las relaciones establecidas. Para ello aplicaremos técnicas propias del Análisis de las Redes Sociales (SNA) sobre el caso concreto del distrito industrial textil valenciano. Esto nos permitirá establecer un conjunto de conclusiones donde se conjugarán resultados numéricos de densidad e intensidad de las relaciones en la red junto a representaciones gráficas de la distribución de los nodos en las diferentes redes establecidas. PALABRAS CLAVE: distrito industrial, redes sociales, industria textil

3 1. Introducción En los últimos años investigadores de diversas disciplinas han mostrado un creciente interés en la estructura y la fortaleza de las relaciones interpersonales en los sistemas sociales. Como resultado ha surgido un marco teórico común para entender este fenómeno centrado en el concepto del Capital Social (Granovetter, 1985; Coleman, 1990; Putnam, 1995). La proximidad geográfica, por lo que representa en cuanto a la frecuencia e intensidad de las relaciones, condiciona una caracterización específica del capital social. En concreto, las relaciones entre los integrantes de una aglomeración industrial son vitales para el desarrollo de la misma. La clasificación de dichos espacios, según el grado de intensidad innovadora y el grado de interacción entre los agentes nos indica que los distritos industriales (Becattini, 1979; 1987; 1989, 1990) y los sistemas productivos locales tienen un alto grado de relación entre sus organizaciones y empresas (Brusco, 1990; Pyke y Sengenberger 1992) y es donde éstas sobreviven en un escenario altamente competitivo dentro de los denominados sectores tradicionales (González- Vázquez, 2007). De esta forma, este trabajo se enmarca dentro de la línea de investigación del capital social desde un enfoque relacional y aplicado en las aglomeraciones territoriales de empresas, y más en concreto en el Distrito Industrial, donde la proximidad geográfica facilita una mayor intensidad de las relaciones entre empresas. Las características propias que lo definen, hacen que se configure como un grupo idóneo de investigación, tanto por la importancia de su aportación económica a la economía de la región donde se ubica, como por las características de su proceso productivo, que suele abarcar todas las actividades de la cadena de valor, así como el conjunto de agentes públicos y privados participantes.

4 En concreto pretendemos contribuir a una mejor comprensión del estudio de las relaciones existentes entre las principales empresas de un distrito industrial, así como la caracterización de dicha red. Para ello se analizará un distrito industrial correspondiente a un sector de los denominados tradicionales y con serios problemas de competitividad, mediante el uso de técnicas e instrumentos propios del Análisis de Redes Sociales (SNA). Se analizarán tanto las características de las redes existentes, como la posible existencia de distintos grupos o subredes en las mismas. Para conseguir este objetivo estructuramos nuestro trabajo de la siguiente manera, en primer lugar presentamos el marco teórico de nuestra investigación, así como las principales características del distrito a estudiar, a continuación proponemos la metodología utilizada y los principales resultados obtenidos, para finalizar discutiremos las implicaciones generales del trabajo, sus limitaciones y las líneas futuras de investigación. 2. Marco Teórico Los distritos industriales son normalmente identificados con sistemas locales de producción que generan productos locales competitivos con formas organizativas similares. Aunque el conjunto de relaciones que se desarrolla en base a la proximidad geográfica pueden variar considerablemente en sus detalles, su lógica fundamental es constante (Becattini, 1990). La primera justificación de los beneficios que los distritos industriales proporcionan a las empresas, son las economías Marshallianas o de aglomeración. El autor del concepto original de Distrito Industrial (Marshall, 1925), identificó un tipo de economías externas que se centran en los beneficios obtenidos por las empresas individuales, derivadas del incremento en la dotación de factores comunes,

5 como los recursos humanos cualificados, proveedores especializados y spillovers tecnológicos (Krugman, 1991). En general, diversos investigadores argumentan que las aglomeraciones territoriales benefician a las empresas en forma de externalidades de carácter intangible (Storper y Scott, 1989; Storper, 1992), mientras que enfatizan la superioridad de esta forma de organización industrial sobre las grandes empresas de producción masiva e integración vertical (Piore y Sabel, 1984; Best, 1990). Sin embargo, tal y como han señalado Harrison (1991), Crewe (1996), Russo (1997) o Paniccia (1998), la ventaja más importante de los distritos industriales reside no tanto en las economías de aglomeración como en la existencia de una comunidad de personas. De esta forma, el conocimiento mutuo, las relaciones comerciales continuas y la experiencia fomentan la confianza relacional (Harrison, 1991; Russo, 1997; Paniccia, 1998), y esto limita el oportunismo entre socios dentro del mercado comunitario del distrito industrial (Lorenz, 1992; Dei Ottati, 1994; Foss y Koch, 1995). Es más, la confianza relacional es fundamental para explicar el resultado neto más importante de la combinación paradójica de cooperación y competición en el distrito industrial (Harrison, 1991) El Distrito Industrial como Red Social Identificamos el distrito industrial como una red social, donde el espacio y la proximidad regional determinan la estructura y el contenido de las relaciones, así como la generación de conocimiento tácito y la capacidad de aprendizaje que apoya la innovación local (Maskell y Malmberg, 1999). En este sentido, las alianzas dentro de este contexto son entendidas como un mecanismo para desarrollar las relaciones cooperativas dentro de una amplia red social de actores, donde se incluyen trabajadores y directivos, además de un amplio número de recursos sociales de ayuda al proceso de innovación (Asheim, 1996). Adicionalmente, la proximidad física facilita las relaciones

6 cara a cara, las interacciones frecuentes y cercanas, así como una cultura compartida en el distrito que puede actuar de manera que facilite el proceso de aprendizaje social. No obstante, algunos autores (Lissoni, 2001; Breschi y Lissoni, 2001a, 2001b; Malmberg y Maskell, 2002; Capello y Faggian, 2005; Boschma y Frenken, 2006; Morrison y Rabelotti, 2009) argumentan que existen distintos tipos de flujos de conocimiento en las aglomeraciones locales, debiendo distinguirse entre aquellos flujos que son de libre acceso (por ejemplo, información) y los que no lo son (por ejemplo, el conocimiento tácito). Estos autores argumentan que, detrás de la creencia ampliamente aceptada de que los contactos informales representan un conducto fácil para la transferencia de conocimiento tácito en las zonas geográficamente delimitadas, existe una definición un tanto ambigua del conocimiento y la información como conceptos intercambiables. En este sentido plantean que dentro de un distrito industrial hay que diferenciar entre la red de negocio (Business Network) y la red de conocimiento (Knowledge Network) entre las empresas del mismo. La primera (BN) se basa en las relaciones o transacciones puramente comerciales y en las relaciones sociales e institucionales que se producen casi rutinariamente en un contexto de distrito industrial, en consonancia con lo indicado por Becattini (1990), Pyke et al. (1990) o Malmberg (2003), entre otros, que sugieren que los profesionales o empresarios que trabajan en un mismo distrito se encuentran constantemente interactuando sobre cuestiones relacionadas con sus trabajos, transacciones de mercado o cualquier otro tipo de interacción profesional informal. En cambio, a la hora de buscar asesoramiento técnico, las empresas seleccionan aquellas otras más propensas a ofrecer las mejores soluciones posibles a los problemas, no importando si están conectadas o no a la BN local. En otros términos, las empresas con

7 una base de conocimiento débil no aportan valor a otras empresas ni tienen la capacidad interna para absorber el conocimiento externo, por lo que tendrán una posición marginal en la KN, incluso si están en posición central en la BN. Esto nos indica que las dos redes están formadas por diferentes motivaciones, por lo que es razonable creer que sus características estructurales serán muy diferentes. Esto lleva a la formulación de la siguiente proposición teórica: PR1: La estructura de la red de conocimiento es muy diferente a la de la red de negocio La heterogeneidad en los Distritos Industriales Por otra parte, la literatura sobre aglomeraciones territoriales de empresas ha asumido tradicionalmente un alto grado de homogeneidad interna en las empresas de los distritos industriales (Becattini, 1979; 1990; Signorini, 1994; Paniccia, 1998, 1999). Sin embargo, encontramos trabajos que argumentan que el desarrollo de redes de relaciones sociales particulares proveen a las empresas de resultados también diferentes (Aharonson et al., 2008; Kautonen et al., 2010). Así, de acuerdo con McEvily y Zaheer (1999) las empresas se pueden insertar de formas muy diversas con el conjunto de actores de la propia red, accediendo a oportunidades y restricciones específicas y distintivas. En el caso particular de los distritos industriales, las empresas e instituciones suelen estar próximas física y cognitivamente. Un argumento recurrente sugiere que esta proximidad favorece un mejor acceso y difusión del conocimiento y, por lo tanto, supone para las empresas una ventaja en su capacidad de innovación (Capello, 1999; Tsai, 2000). No obstante, el simple hecho de estar localizado en el distrito es condición necesaria pero no suficiente para poder aprovechar esos flujos de conocimiento,

8 normalmente restringidos a subgrupos dentro de la red (Lissoni, 2001; Giuliani y Bell, 2005; Malipiero et al., 2005; Boschma y Ter Wal, 2007). Siguiendo a McEvily y Zaheer (1999), las redes sociales son heterogéneas por naturaleza, no existiendo dos actores u organizaciones con idéntica red social. Por tanto, dentro de los distritos industriales podemos encontrar subredes con diferencias significativas entre ellas. Esta aproximación al tema de la heterogeneidad interna en los distritos ya la encontramos en trabajos como Morrison y Rabellotti (2005), donde las autoras hablan de la existencia de una core y de una periphery con diferente estructura de relaciones dentro de un mismo distrito, y en trabajos posteriores que relacionan estas subredes con la innovación como el de Molina-Morales y Martínez-Fernández (2009). En este sentido planteamos la siguiente proposición teórica: PR2: Dentro del distrito industrial podemos encontrar diferentes subredes con distinto acceso a los flujos de información y conocimiento existentes en el mismo 3. Estudio Empírico En este trabajo estudiaremos el caso concreto del distrito industrial textil valenciano (España). Según la Asociación de Empresarios Textiles de la Comunidad Valenciana (ATEVAL), en 2008 la industria valenciana tuvo una ocupación de trabajadores, lo que supone un 17,6% del empleo total textil español, y una producción de millones de, aproximadamente un 17,5% del total de la producción textil en España. Analizando con mayor detalle las características de las empresas del distrito, cabe señalar que un 65% presentan una facturación inferior a 1 millón de, mientras que un

9 30% facturan entre 1 y 6 millones de, resultando apenas un 5% las que superan los 6 millones de. Los principales productos que se fabrican son textiles para el hogar. Debido a la entrada masiva de productos procedentes de los nuevos países emergentes, a partir de la liberalización del comercio internacional en enero de 2005, este distrito está sufriendo una pérdida significativa de competitividad. En este contexto, hemos analizado la red de relaciones entre los agentes del distrito. Nos interesará de forma particular analizar el patrón relacional actual en un período de cambios externos radicales Confección de la muestra y fuentes de datos Nuestro estudio empírico ha considerado como fuente de estudio el distrito textil valenciano. La industria textil valenciana está localizada principalmente en las comarcas de L Alcoià, El Comtat y L Alt Vinalopó en Alicante y La Vall d Albaida en Valencia, donde integra una estructura de distrito industrial. Cabe señalar que si bien existen trabajos (Ybarra, 1991; Salom et al., 1999; Boix y Galletto, 2008) que mediante la aplicación de diversas metodologías (índice de Herfindahl, delimitación de áreas de mercado de trabajo local y metodología ISTAT respectivamente) identifican diferentes distritos textiles en esa área geográfica, en nuestro caso utilizaremos de forma general el término de Distrito Textil Valenciano sin entrar en distinciones de distritos, ya que para el propósito de nuestro trabajo consideramos que no tiene sentido reconocerlos por separado. En concreto, hemos partido del mapa de distritos industriales españoles definido en el trabajo de Boix y Galletto (2006), donde se identifican los distritos industriales correspondientes al textil valenciano en las comarcas mencionadas. La agrupación de los mismos constituye nuestra población inicial de estudio. A partir de esta contribución que proporciona el listado de distritos y las poblaciones pertenecientes a cada uno de los

10 mismos, se ha generado a partir de SABI una base de datos que incluye los registros de las empresas del distrito considerado, con datos para cada empresa de su fecha de constitución, localización, estado, actividad principal, volumen de ingresos, beneficios antes de impuestos y número de empleados para el año Para seleccionar las empresas que forman parte de la especialidad principal del distrito textil valenciano hemos partido de las especialidades detalladas en Boix y Galletto (2006). De esta forma, a partir de la especialidad principal de cada distrito industrial y sus códigos CNAE-93 asociados, filtramos las empresas correspondientes, añadiendo como restricción que su facturación en 2008 fuera superior a 3 millones de euros, para conseguir así tener representados a los principales agentes del distrito. El listado inicial de empresas obtenido se depuró mediante consulta a un panel de expertos pertenecientes a la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), la Asociación de Empresarios Textiles de la Comunidad Valenciana (ATEVAL), la Asociación Empresarial Textil Alcoyana (AETA), así como a dos empresas líderes del distrito. Este mismo panel de expertos determinó el listado de principales instituciones a analizar. Finalmente se obtuvo una lista de 100 empresas representativas del distrito Técnicas de análisis La realización del trabajo se ha desarrollado en base a entrevistas semiestructuradas a directivos y gerentes de los principales agentes del distrito, durante los meses de mayo a julio de Hemos aplicado el roster-recall method (Giuliani y Bell, 2005; Morrison y Rabelotti, 2009), consistente en presentar a cada uno de los entrevistados una lista con el resto de agentes, preguntándoles por sus relaciones con cada uno de ellos, obteniéndose finalmente 69 entrevistas válidas. Todos los datos obtenidos han sido complementados a partir de fuentes secundarias (publicaciones e informes de las

11 principales asociaciones empresariales textiles, así como de la base de datos SABI) para aumentar su validez (Yin, 1989). Posteriormente, se han aplicado técnicas de análisis de redes sociales utilizando el programa UCINET 6 (Borgatti et al., 2002), con el objeto de analizar la estructura de las relaciones o vínculos interorganizacionales. Esta técnica ha sido propuesta por diversos autores (Boschma y Ter Wal, 2007; Graf, 2007; Borgatti et al., 2009) como adecuada para el estudio de redes empresariales, encontrando numerosos trabajos que desde la perspectiva de la Economía Regional la utilizan para el análisis de sistemas productivos locales, distritos industriales y medios innovadores (Boschma y Ter Wal, 2007; Giuliani, 2007; Morrison, 2008; Samarra y Biggiero, 2008; Morrisson y Rabelotti, 2009, Ramírez-Pasillas, 2010). En concreto se han construido dos matrices relacionales, una para cada red (negocio y conocimiento), en las cuales se recogen la intensidad de las relaciones correspondientes entre las empresas del distrito analizado Variables Aparte de la información general y contextual, las entrevistas fueron diseñadas para obtener información que permitan el desarrollo de indicadores cuantitativos de las relaciones entre las empresas del distrito en dos niveles: la red de negocio o Business Network (BN) y la red de conocimiento o Knowledge Network (KN). En primer lugar, el concepto de BN ha sido operacionalizado en términos del conjunto de relaciones establecidas por las empresas, cuando interactúan con otras en una amplia gama de temas de negocios (Giuliani, 2007). Ejemplos de estas interacciones que dan lugar a la formación de una BN son los intercambios de inputs o servicios, participación en actividades productivas, préstamos de maquinarias o herramientas para la

12 producción, etc. En consecuencia, se incluyen las transacciones de mercado, así como muchos otros tipos de interacciones que se realizan sobre una base cooperativa entre los profesionales locales o, sobre la base de una afiliación institucional común (Giuliani, 2007; Ramírez-Pasillas, 2010). En concreto se les ha realizado a las empresas la siguiente pregunta: P1: Con cuál de las empresas del listado ha interactuado su empresa en los útlimos 3 años para asuntos de negocios? (Compra-venta de bienes y servicios, actividades comerciales conjuntas, ) [Indique la frecuencia de la interacción, según la siguiente escala: 0 = ninguna; 1 = baja; 2 = media; 3 = alta] En segundo lugar, para operativizar la KN, se les ha realizado a las empresas preguntas sobre la transferencia de conocimiento relacionada con la innovación y la solución de problemas técnicos, basándonos en los trabajos de Giuliani y Bell (2005), Giuliani, (2007), Morrison (2008), Morrison y Rabellotti (2009) y Ramírez-Pasillas (2010). Este planteamiento implica ir más allá de la mera transferencia de información, cuyo acceso puede ser fácilmente alcanzado por otras vías (por ejemplo, ferias, Internet, revistas especializadas, etc.). En consecuencia, el conocimiento transferido es normalmente la respuesta a una pregunta sobre un problema complejo que ha surgido y que la empresa pretende resolver, como se indica en la siguiente pregunta: P2: Cuál de las empresas del listado le ha ayudado a resolver problemas técnicos, proporcionado conocimientos relevantes para su empresa o participado en proyectos enfocados a la I+D, en los últimos 3 años? [Indique la frecuencia de la interacción, según la siguiente escala: 0 = ninguna; 1 = baja; 2 = media; 3 = alta]

13 5. Resultados En este apartado se pretende dar a conocer las relaciones existentes entre las principales empresas del distrito, analizando las dos tipologías de redes ya explicadas en los apartados anteriores, para intentar contrastar las dos proposiciones teóricas realizadas Propiedades estructurales de las Redes En primer lugar se han utilizado gráficos circulares para representar las redes correspondientes al distrito analizado, como puede verse en las Figuras 1 y 2. Se ha utilizado esta representación puesto que, al estar situados todos los nodos a la misma distancia formando un círculo, es más fácil detectar de manera visual aquéllos con un mayor número de conexiones. En este sentido, se pueden observar claramente diferencias entre ellas; la primera (BN) es muy densa, encontrándose altamente conectada, mientras que la segunda (KN) es mucho menos densa, con los nodos conectados por vínculos relativamente débiles, e incluso con algunos nodos aislados y desconectados de la red local.

14 Figura 1. Red de Negocio (BN) del DI Textil Valenciano Figura 2. Red de Conocimiento (KN) del DI Textil Valenciano

15 Siguiendo con el análisis, se ha pasado a analizar las principales características de las dos redes del distrito consideradas (Tabla 1). Se ha analizado en primer lugar la densidad de las redes, poniendo en relación el número total de lazos o vínculos directos existentes en las mismas y el máximo que podrían tener en el caso de que todos los agentes considerados estuvieran relacionados directamente entre sí. Además, se ha medido la centralidad y la capacidad de intermediación de las redes (Freeman, 1979; Freeman et al., 1991; Borgatti et al., 2009). Estas medidas reflejan si existen nodos que funcionan como nexos o puentes entre otros que no cuentan con relaciones directas entre sí. Esta capacidad de intermediación determinaría el control de los flujos relacionales del conjunto de la red que el nodo controla, por lo que este tipo de agentes con capacidad de intermediación pueden llegar a tener una gran importancia a la hora de incrementar el grado de cohesión interna de la red. En concreto, hemos medido tres índices, el rango, la cercanía y la intermediación. Mediante el rango (degree) se obtiene una medida de la accesibilidad a la información que circula por la red, así como del grado de oportunidad de influir a otros agentes de la red. A través del enfoque de centralidad de cercanía (closenness) se obtiene información sobre la capacidad de cada agente para acceder al resto de agentes de la red de manera indirecta, es decir, utilizando otros nodos como puente. Esta tipología de contacto resulta de especial importancia en la medida que los agentes del distrito suelen hacer circular información o conocimiento de terceros dentro de la red, por lo que valores altos de cercanía aumentan claramente su importancia y peso relativo dentro del distrito. Para finalizar, el grado de intermediación (betweenness) nos indicará la capacidad de intermediación. Es decir, nos muestra cuándo un nodo actúa como intermediario entre otros dos, es decir, como puente, lo cual da una idea clara sobre la importancia de dicho nodo en la red.

16 Tabla 1. Características estructurales de las dos redes del DI Textil Valenciano Medidas Red de Negocio (BN) Red de Conocimiento (KN) Densidad media 27,62% 6,18% Nº medio de contactos 18,783 4,2 Nº mínimo de contactos 2 0 Nº máximo de contactos Nodos aislados 0 18 Rango (degree) Media Desv. Típica Mínimo 2 0 Máximo Cercanía (closenness) Media Desv. Típica Mínimo Máximo Intermediación (betweenness) Media Desv. Típica Mínimo 0 0 Máximo Se observa en la Tabla 1 que la densidad es mucho más alta en la red de negocio (27, 62%) que en la red de conocimiento (6,18%), destacando el hecho de que el número de contactos disminuye claramente cuando se consideran los flujos de conocimiento. Este resultado sugiere que los contactos a través de los cuales circula y se intercambia el conocimiento, están basados en unas relaciones más fuertes basadas en la reciprocidad, la estabilidad y la confianza (Schrader, 1991). Estos resultados son confirmados por el número medio de contactos establecidos por cada empresa del distrito.

17 Los otros tres índices calculados nos aportan unos resultados que van en la misma línea. Se obtienen siempre valores mayores, tanto de rango, como de cercanía e intermediación en la red de negocio (BN), siendo claramente inferiores en la red de conocimiento (KN). En general, la evidencia mostrada en la Tabla 1 indica que la estructura de las dos redes son diferentes en términos de estructura y conectividad, con lo que se puede concluir que la Proposición 1 se cumple Heterogeneidad de las redes El siguiente paso en el análisis es investigar si existen subestructuras o subredes en las redes estudiadas. Este es un tema importante, ya que la división de redes ya sea en pocas o muchas subredes puede afectar el grado en que los conocimientos y la información circule dentro del distrito. Los resultados proporcionan una evidencia preliminar, apoyando el argumento de que el conocimiento se comparte dentro de grupos relativamente pequeños de actores con respecto a las relaciones de negocio. Es especialmente destacable la heterogeneidad detectada en cada una de las redes analizadas, según lo medido por el número de contactos. En las redes analizadas, hay agentes que mantienen un número mucho mayor de contactos que otros, lo que indica un acceso muy heterogéneo a los recursos del sistema de conocimiento local. Para comprobar este hecho se han aplicado diferentes técnicas para el análisis de redes como el Análisis K-core, el Hierarchical Clustering of Geodesic Distances y el Subgroups/Factions. Esto nos ha permitido determinar agrupaciones o clusters de nodos con patrones de conectividad homogéneos. En las Figuras 3 y 4 pueden verse los resultados obtenidos para cada una de las redes analizadas.

18 Figura 3. Subredes en la Red de Negocio (BN) del DI Textil Figura 4. Subredes en la Red de Conocimiento (KN) del DI Textil

19 Del análisis visual de las dos figuras anteriores se desprende claramente la existencia de distintos grupos o subredes en cada una de las redes analizadas. Cada subred ha sido indicada con un color y un tamaño distinto (el tamaño de los nodos es proporcional al nº y la intensidad de los enlaces). De esta manera se puede observar cómo en la red de negocio existen seis subredes, mientras que en la de conocimiento dos, más 18 nodos aislados. Es especialmente importante el resultado obtenido en la red de conocimiento, puesto que se detectan claramente la denominada subred core y la subred periphery, ya detectadas en trabajos anteriores (Morrison y Rabelloti, 2005; 2009; Molina-Morales y Martínez-Fernández, 2009). Para contrastar esta primera evidencia, en la Tabla 2 se recogen los valores del índice de concentración de Gini. Este índice nos da el valor de la concentración de los vínculos o enlaces en cada una de las redes. En concreto puede observarse como el valor para la red de conocimiento es significativamente más alto (0,893) que para la red de negocio (0,531). Tabla 2. Medidas de concentración y heterogeneidad de las dos redes del DI Textil Medidas Red de Negocio (BN) Red de Conocimiento (KN) Coeficiente de Gini 0,531 0,893 Índice compuesto de Gini (core/per.) 0,137 0,236 Grado de heterogeneidad 0,018 0,112 Por otra parte, el grado de heterogeneidad nos da una valoración de la manera en que se distribuyen o forman los vínculos en cada una de las redes. Puede observarse que en la red de conocimiento se dan unos valores más altos de heterogeneidad (0,112) que en la de negocio (0,018). Estos valores indican que los vínculos de conocimiento se forman de manera más desigual que los de negocio.

20 Esta distribución desigual sugiere que la red de conocimiento se caracteriza por pocos nodos con una alta conectividad, mientras que la mayoría de los nodos tienen un valor más bajo de interconexión. Esto significa que sólo un pequeño número de empresas son centros de operaciones de conocimiento en la red, mientras que el resto tiende a jugar un papel más marginal en la difusión y absorción de conocimiento. En cambio las redes de negocio tienen una estructura más homogénea. A modo de conclusión, tanto los resultados gráficos obtenidos, como los resultados numéricos, confirman la Proposición 2, en el sentido de que pueden detectarse claramente subredes en cada una de las redes analizadas, especialmente en la red de conocimiento (KN), en la cual se detectan claramente tres tipos de nodos, los que forman una subred central o core, con una alta conectividad, una subred exterior o periphery, con una conectividad menos, y, finalmente, un conjunto de nodos aislados, los cuales no interactúan con el resto de empresas del distrito en cuanto a flujos de conocimiento se refiere. 6. Conclusiones En el presente trabajo hemos tratado de contribuir a una mejor comprensión del proceso de relaciones entre las principales empresas de las redes sociales existentes en un distrito industrial, así como al estudio de las principales características de dichas redes. Para ello se ha hecho uso de técnicas propias del Análisis de las Redes Sociales, con lo cual hemos conseguido conjugar los resultados numéricos y los gráficos, permitiendo una mejor comprensión del fenómeno estudiado. Se ha analizado un distrito industrial correspondiente a un sector de los denominados tradicionales y con serios problemas de competitividad, el cual está sufriendo una clara disminución del número de empresas que lo forman, así como del número de trabajadores.

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