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e-ISSN: 2960 - 8147
ISB N : 978 -9942- 44 - 827-9
Sección de Investigaciones Socio comunitarias
Dinámica Espacial de las Organizaciones de Economía Popular y Solidaria
Ingrid Sarmiento Torres
Universidad de Guayaquil
ingrid.sarmientot@ug.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-1081-2435
Raúl Sánchez Ancajima
Universidad Nacional de Tumbes, Perú
rsanchez@untumbes.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-3341-7382
Edwin Ubillus-Agurto
Universidad Nacional de Tumbes, Perú
eubillusa@untumbes.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-2917-9959
RESUMEN
En esta investigación se realizó un estudio exploratorio sobre la distribución geográfica de las organizaciones
de Economía popular y solidaria (EPS) en cantones del Ecuador. Para el cálculo de la autocorrelación espacial
del cambio relativo en el número de organizaciones entre los años 2010 y 2022 utilizando el Índice de Moran
y un indicador local (LISA), se analizaron datos de 221 cantones, con el objetivo de identificar patrones de
agrupación geográfica; los pesos espaciales se definieron mediante el criterio de contigüidad de la reina. El
Índice de Moran resultó en un valor de 0.1423 (sd=3.4789, p - valor 0.0002), indicando una autocorrelación
espacial positiva significativa, lo que revela que los cantones con variaciones similares en el número de
organizaciones tienden a agruparse geográficamente, específicamente en los cantones del Oriente que
presentaron niveles de alta autocorrelación. Las implicaciones de estos hallazgos son significativas, para
concluir que la expansión de las organizaciones de EPS puede contribuir a una mayor equidad territorial y al
desarrollo sostenible, ofreciendo perspectivas prometedoras para futuras investigaciones y políticas públicas.
Palabras clave: análisis exploratorio de datos espaciales, autocorrelación espacial, desarrollo sostenible.
ABSTRACT
In this research, an exploratory study was carried out on the geographical distribution of Popular and Solidarity
Economy (EPS) organizations in cantons of Ecuador. To calculate the spatial autocorrelation of the relative
change in the number of organizations between 2010 and 2022 using the Moran Index and a local indicator
(LISA), data from 221 cantons were analyzed, with the aim of identifying geographic clustering patterns; Spatial
weights were defined using the queen’s contiguity criterion. The Moran Index resulted in a value of 0.1423
(sd=3.4789, p - value 0.0002), indicating a significant positive spatial autocorrelation, revealing that cantons
with similar variations in the number of organizations tend to cluster geographically, specifically in the eastern
cantons that presented high levels of autocorrelation. The implications of these findings are significant,
concluding that the expansion of EPS organizations can contribute to greater territorial equity and sustainable
development, offering promising perspectives for future research and public policies.
Keywords: Learning, teaching, inclusion, ICT.
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INTRODUCCIÓN
La Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) en el documento Horizontes 2030: la
igualdad en el centro del desarrollo sostenible; pone en manifiesto los retos de la transformación estructural
económica, siendo necesario promover la participación de las empresas nacionales, el valor agregado y la
innovación local (Calderón, 2021).
La economía popular y solidaria (EPS) desempeña un papel crucial en el desarrollo socioeconómico
dentro de los territorios, proporcionando un mecanismo esencial para la inclusión económica y la reducción
de la desigualdad, contrario de las prácticas económicas tradicionales, su enfoque se basa en la cooperación,
la solidaridad y la sostenibilidad.
Las organizaciones de EPS son un componente clave de este sistema económico, funcionan como
motores de desarrollo local a través de la creación de empleo, la promoción de la equidad y el fortalecimiento
del tejido social. Se ha establecido que éstas no solo contribuyen al bienestar económico de sus miembros,
sino que también fomentan la cohesión social y la participación comunitaria. A pesar del avance en los
estudios relacionados con la caracterización, marco jurídico y aplicación de políticas; los desafíos apuntan a
la necesidad incipiente de reestructurar los formatos de las políticas de gestión de los agentes de gobierno,
articulando su accionar en pro de la calidad y el resultado de los servicios ofrecidos (Jácome, 2021; Navarro
Cejas et al., 2021; Sarmiento-Torres et al., 2024).
En Ecuador, este modelo económico fue establecido en la Constituyente del 2008 (Constitución de
La República Del Ecuador, 2008), donde se establecen tres subsistemas económicos dentro del territorio
nacional, el público el privado y el popular solidario. Como parte real de la economía está regido por una
normativa (Ley orgánica de economia popular y solidaria Presidencia de la Republica, 2011), desde sus
inicios hasta la presente, este sector ha reactivado la economía. El Ministerio de Inclusión Económica y Social
(MIES, 2022) indica que este sector es generador del 60% del empleo, con aproximadamente un 71% de este
desarrollándose en áreas rurales, lo que demuestra el significativo impacto que tienen las organizaciones de
EPS en sectores que suelen recibir menos atención.
Las disparidades en el desarrollo social son un fenómeno global, por lo que resulta fundamental
comprender la situación social y cultural de los territorios. Los expertos develan que la decisión, desarrollo y éxito
de los emprendimientos se ve influenciada por el entorno. En el entorno sociopolítico y cultural del Ecuador
persisten las debilidades en el tiempo, que han impedido un auténtico impulso de los emprendimientos,
limitando así su potencial impacto en la economía nacional (ESPAE, 2023).
Por iniciativa propia dentro de una comunidad se desarrollan ideas que se transforman en proyectos
donde se brindan soluciones a las necesidades y problemas de su localidad (Boza y Manjarez, 2016; de
Guevara et al., 2018). Esto permite que los diversos actores locales contribuyan con su inversión al desarrollo
y la dinámica productiva dentro del territorio.
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Esta dinámica va más allá del crecimiento medido en términos económicos, debe ser analizado desde
la perspectiva de las capacidades de las personas que mejoran resultado del proceso productivo que se dio
inicio dentro del territorio con sus recursos naturales y culturales propios. Analizado por Amryta Sen al realizar
una propuesta a interpretar el desarrollo como el instrumento para que las personas realicen sus capacidades
(Lastra & López, 2018). Siendo así que la capacidad emprendedora va de la mano con factores como la cultura
y recursos que potencian el proceso creador.
La evolución de la dinámica económica varía de territorio en territorio con el tiempo, sus formas de
organización progresan en relación de las estrategias que adoptan, entre estas la innovación en sus procesos
productivos, la digitalización e incorporación de nuevos modelos de asociación que no solo permitirá mejorar
la eficiencia de los procesos internos, sino también mantenerse actualizado (Brito Ochoa et al., 2022; Gordon-
Nembhard, 2023; Vázquez Barquero, 2007).
Los territorios donde se da lugar al desarrollo con la diversificación de las actividades económicas
con la creación de nuevos sectores se diferencian entre localidades urbanas y rurales. Si bien estos no son
homogéneos ni social ni económicamente existen marcos orgánicos territoriales que facilitan el tratamiento
de estos espacios (Banco Mundial, 2022; Luz et al., 2020; Naciones Unidas, 2015).
En Ecuador, se ha establecido una división político administrativa que está constituida por 24 provincias,
221 cantones y 1500 parroquias, donde los gobiernos locales representan al Estado en territorio siendo actores
claves dentro del proceso de cohesión social y económica (INEC, 2019; Codigo Orgánico de Organizacion
Territorial, COOTAD, 2018).
En los últimos años la forma de analizar las realidades sociales y económicas ha sido mejorada
considerando los territorios, empleando sus coordenadas permite establecer patrones espaciales, los mismos
que describen la distribución de un fenómeno de acuerdo con la disposición espacial de las unidades de
análisis y las relaciones geográficas establecidas entre ellas (Quintana y Mendoza, 2022; Siabato y Guzmán-
Manrique, 2019).
Entre los índices que permiten analizar la autocorrelación espacial global y local se destacan: I de Moran
(representación de covarianza global), c de Geary (representación de diferencias globales), G de Getis y Ord
(representación multiplicativa global). Para establecer la presencia de autocorrelación espacial, se empleó el
Índice de Morán (I), que establece:
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Donde; índice de Morán (I) que toma valores entre [-1,1]; valor unidad espacial limítrofe (xi,xj) que se
representa por las coordenadas geográficas que ocupa el territorio, ponderaciones espaciales (wij) la matriz
de contigüidad utiliza dos criterios básicos de vecindad y la distancia entre los centroides de las unidades
espaciales, total de vecindades (J); media (x) y el número de unidades de análisis (n).
El contraste por validar es H
o
: atributo que se analiza está distribuido en forma aleatoria en el espacio.
H1: atributo que se analiza no está distribuido en forma aleatoria en el espacio. Este índice permite establecer
la presencia de asociación de la variable de interés considerando si influye o no la cercanía de las unidades
(Balzarini et al., 2015). Su cálculo depende de contar con el valor que toma la variable en localizaciones
geográficas.
Luego de comprobar la autocorrelación global, con el propósito de identificar subzonas en las que se
presenta agrupamiento o dispersión del fenómeno se emplea un índice local LISA (Local Indicators of Spatial
Association) (Anselin,1995) como método que fragmenta el valor de autocorrelación global y verifica cuanto
contribuye cada unidad espacial (Buzai & Montes Galbán, 2021).
Con el propósito de establecer la dinámica espacial de las organizaciones e identificar el nivel de relación
entre la proximidad de los cantones del Ecuador y la presencia de estas unidades económicas, se empleó la
autocorrelación espacial mediante I de Morán. De acuerdo con Siabato (2019), la autocorrelación espacial
mide el grado en el que una variable geográfica está correlacionada con ella misma en dos puntos o zonas
diferentes del área de estudio. Y para identificar los patrones locales de asociación espacial en agrupamientos
de valores altos y bajos respectivamente se usa un índice LISA.
MÉTODOS
En esta investigación se emplea la división territorial cantonal (Costa 84, Insular 3, Oriente 41 y Sierra
93), considerando el marco geográfico que establece el clasificador geográfico estadístico para el esquema
de codificación de la división político administrativa del Ecuador (INEC, 2024).
Para establecer el número de organizaciones de EPS del sector no financiero que se registraban en
el año 2010 y 2022 (Superintendencia de Economía Popular y Solidaria, 2023). La matriz que se construyó
empleando los 221 cantones (filas) y las variables de número de EPS en los años 2010 y 2022 se tabuló en una
hoja de cálculo.
Estudio de corte cuantitativo, no experimental, se empleó el software R y los paquetes que facilitaron el
análisis de los datos geográficos (Massicotte & South, 2023; Package “GWmodel,” 2024). Al generar la matriz
de localizaciones geográficas en un formato “shapefile” por país empleando GADM (Database of Global
Administrative Areas) (GADM, n.d.).
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RESULTADOS
El total de organizaciones no financieras que se registraron por período fueron 5558 en el año 2010 y
15874 para el período 2022, lo que representa una tasa de crecimiento global muy alta (185%). Sin embargo,
es notorio que esta distribución de organizaciones refleja una realidad distinta al ser analizada a nivel cantonal.
Tabla 1. Descriptivos 2010 - 2022
Período Min Q1 Mediana Promedio SD Q3 Max
2010 0 6 13 25.15 46.68 29 475
2022 1 14 32 71.83 162.21 70 1650
Variación -0.5 0.57 1.34 10.8 2.8 100
La Tabla 1 resume los descriptivos de las organizaciones de EPS no financieras a nivel cantonal, en el
período 2010 cuando este sector presenta su marco legal existen 20 cantones ubicados en las diferentes
regiones del país donde no tenía presencia estas unidades. En ese mismo período 56 de los 221 cantones
superaban las 29 organizaciones (16 Sierra, 9 Costa, 3 Oriente), presentando el cantón Quito el número
máximo 475 organizaciones.
Para el 2022, existía al menos una organización por cantón, garantizando así su distribución a nivel
nacional, sin embargo, un 50% de los cantones donde el número de organizaciones es inferior a 32. Y el
máximo de organizaciones se mantiene en Quito con 1650, en el caso de Guayaquil pasó de 331 a 1468
organizaciones.
La variación entre 2010 al 2022, existe un incremento en la mayoría de los territorios entre el número de
unidades, pero existen 8 localidades que disminuyeron el número de organizaciones en Girón de la provincia
del Azuay; Las Naves en Bolívar, Pedro Carbo - Salitre (Urbina Jado) – Yaguachi en la provincia del Guayas;
Quilanga en Loja; Olmedo en Manabí y Carlos Julio Arosemena Tola en Napo.
Una representación visual presenta la distribución de unidades de EPS en el territorio ecuatoriano para
el período 2010 de análisis en la Figura 1. Siendo la Sierra 46.6%, Costa 47%, Oriente 6% e Insular 0.4%.
Figura 1 Distribución EPS 2010
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En el período 2022, Sierra 40.6%, Costa 47%, Oriente 12% e Insular 0.4%, ver Figura 2, específicamente
el Oriente a nivel general presenta un incremento al pasar de 315 a 1928 organizaciones. Siendo esto un punto
de especial interés para el análisis de las características de estas unidades que operan en ese territorio.
Figura 2 Distribución EPS 2022
Esta situación pone en manifiesto conocer si esta distribución es la misma en todo el territorio empleando
la división territorial cantonal, para lo que se procedió a calcular el Índice de Morán, considerando la matriz
de contigüidad física bajo el criterio de vecindad: Reina de primer orden; y tomando la media global ver
ANEXO 2, es importante indicar que los 3 cantones de la región Insular no tienen vecindades por su condición
geográfica de islas.
EL I de Morán resultó 0.1422 (sd = 3.4789,p-value <.05), que permite rechazar la hipótesis nula que
plantea el contraste de autocorrelación. La distribución espacial de la variación de unidades de EPS entre 2010
al 2022 está agrupada espacialmente de lo que se esperaría si los procesos espaciales subyacentes fueran
aleatorios.
Al identificar donde ser generan esta autocorrelación espacial, se realizó el calculo del índice local
(LISA), mapa de la se denomina de agrupamiento o clúster. Donde se corrobora lo planteado desde el análisis
descriptivo, la variación entre 2010 al 2022 de distribuciones de las organizaciones de EPS se presenta en 18
cantones de la región Oriente del país.
Figura 3 Mapa agrupamiento
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DISCUSIÓN
La inclusión de la ubicación de los espacios territoriales, específicamente en el marco orgánico del
Ecuador a nivel cantonal permitió conocer como varía el fenómeno de distribución de las organizaciones de
EPS a través del espacio geográfico.
La heterogeneidad de los territorios es evidente, la presencia de estas unidades que representan el
tercer sector de la economía, donde la capacidad emprendedora va de la mano con factores como la cultura
y recursos que potencian el proceso creador de los territorios de estudio.
La presencia de autocorrelación espacial facilita el tratamiento de estos espacios territoriales para
profundizar los estudios de los factores que los caracterizan, otorgando una fuente de información para la
focalización de acciones por parte de las entidades responsables.
Conclusiones
El análisis de los territorios aporta información para la toma de decisiones, esta investigación identificó
la presencia de autocorrelación espacial en la variación de la distribución de organizaciones de EPS en los
períodos 2010 y 2022.
Los cantones localizados en la región Oriente presentaron una variación significativa con respecto
de la dinámica de la distribución de las organizaciones de Economía Popular y Solidaria. En el caso de
ciertos cantones ubicados en la región Costa se evidencia una variación negativa, que no se muestra con
autocorrelación significativa sino aleatoria.
Se recomienda un análisis que incluya variables de desarrollo territorial a nivel cantonal para alcanzar
un análisis más concluyente de lo que se evidencia en esta investigación
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Anexos
ANEXO 1 Datos
Id Region Prov Canton C_Canton EPS_22 EPS_10 Resultado
1 Sierra AZUAY Camilo Ponce Enríquez Zona_6 1279 426 No significativo
2 Sierra AZUAY Chordeleg Zona_6 186 0 No significativo
3 Sierra AZUAY Cuenca Zona_6 7450 3523 No significativo
4 Sierra AZUAY El Pan Zona_6 56 0 No significativo
5 Sierra AZUAY Girón Zona_6 39 14 No significativo
6 Sierra AZUAY Guachapala Zona_6 81 41 No significativo
7 Sierra AZUAY Gualaceo Zona_6 647 194 No significativo
8 Sierra AZUAY Nabón Zona_6 240 30 No significativo
9 Sierra AZUAY Oña Zona_6 134 22 No significativo
10 Sierra AZUAY Paute Zona_6 482 105 No significativo
11 Sierra AZUAY Pucará Zona_6 139 67 No significativo
12 Sierra AZUAY San Fernando Zona_6 25 1 No significativo
13 Sierra AZUAY Santa Isabel Zona_6 132 0 No significativo
14 Sierra AZUAY Sevilla De Oro Zona_6 569 56 No significativo
15 Sierra AZUAY Sigsig Zona_6 625 295 No significativo
16 Sierra BOLÍVAR Caluma Zona_5 175 92 No significativo
17 Sierra BOLÍVAR Chillanes Zona_5 224 53 No significativo
18 Sierra BOLÍVAR Chimbo Zona_5 238 130 No significativo
19 Sierra BOLÍVAR Echeandía Zona_5 243 581 No significativo
20 Sierra BOLÍVAR Guaranda Zona_5 3962 1135 No significativo
21 Sierra BOLÍVAR Las Naves Zona_5 155 146 No significativo
22 Sierra BOLÍVAR San Miguel Zona_5 299 0 No significativo
23 Sierra CAÑAR Azogues Zona_6 1388 642 No significativo
24 Sierra CAÑAR Biblián Zona_6 511 230 No significativo
25 Sierra CAÑAR Cañar Zona_6 3222 640 No significativo
26 Sierra CAÑAR Déleg Zona_6 90 12 No significativo
27 Sierra CAÑAR El Tambo Zona_6 321 19 No significativo
28 Sierra CAÑAR La Troncal Zona_6 655 174 No significativo
29 Sierra CAÑAR Suscal Zona_6 71 54 No significativo
30 Sierra CARCHI Bolívar Zona_1 502 109 No significativo
31 Sierra CARCHI Espejo Zona_1 570 76 No significativo
32 Sierra CARCHI Mira Zona_1 388 38 No significativo
33 Sierra CARCHI Montúfar Zona_1 1178 284 No significativo
34 Sierra CARCHI San Pedro de Huaca Zona_1 80 8 No significativo
35 Sierra CARCHI Tulcán Zona_1 2705 1006 No significativo
36 Sierra CHIMBORAZO Alausí Zona_3 1745 188 No significativo
37 Sierra CHIMBORAZO Chambo Zona_3 474 140 Significativo
38 Sierra CHIMBORAZO Chunchi Zona_3 323 40 No significativo
39 Sierra CHIMBORAZO Colta Zona_3 1757 95 No significativo
40 Sierra CHIMBORAZO Cumandá Zona_3 434 87 No significativo
41 Sierra CHIMBORAZO Guamote Zona_3 941 287 No significativo
42 Sierra CHIMBORAZO Guano Zona_3 1373 127 No significativo
43 Sierra CHIMBORAZO Pallatanga Zona_3 279 118 No significativo
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44 Sierra CHIMBORAZO Penipe Zona_3 502 27 No significativo
45 Sierra CHIMBORAZO Riobamba Zona_3 11567 4514 No significativo
46 Sierra COTOPAXI La Maná Zona_3 1927 263 No significativo
47 Sierra COTOPAXI Latacunga Zona_3 6942 1271 No significativo
48 Sierra COTOPAXI Pangua Zona_3 1533 60 No significativo
49 Sierra COTOPAXI Pujilí Zona_3 1951 458 No significativo
50 Sierra COTOPAXI Salcedo Zona_3 862 652 No significativo
51 Sierra COTOPAXI Saquisilí Zona_3 454 76 No significativo
52 Sierra COTOPAXI Sigchos Zona_3 1211 216 No significativo
53 Costa EL ORO Arenillas Zona_7 2219 698 No significativo
54 Costa EL ORO Atahualpa Zona_7 297 50 No significativo
55 Costa EL ORO Balsas Zona_7 269 79 No significativo
56 Costa EL ORO Chilla Zona_7 134 18 No significativo
57 Costa EL ORO El Guabo Zona_7 1623 396 No significativo
58 Costa EL ORO Huaquillas Zona_7 2460 482 No significativo
59 Costa EL ORO Las Lajas Zona_7 71 0 No significativo
60 Costa EL ORO Machala Zona_7 8971 2354 No significativo
61 Costa EL ORO Marcabelí Zona_7 247 10 No significativo
62 Costa EL ORO Pasaje Zona_7 1545 436 No significativo
63 Costa EL ORO Piñas Zona_7 820 251 No significativo
64 Costa EL ORO Portovelo Zona_7 328 403 No significativo
65 Costa EL ORO Santa Rosa Zona_7 1800 575 No significativo
66 Costa EL ORO Zaruma Zona_7 582 192 No significativo
67 Costa ESMERALDAS Atacames Zona_1 3283 323 No significativo
68 Costa ESMERALDAS Eloy Alfaro Zona_1 2377 104 No significativo
69 Costa ESMERALDAS Esmeraldas Zona_1 23555 2109 No significativo
70 Costa ESMERALDAS Muisne Zona_1 4392 170 No significativo
71 Costa ESMERALDAS Quinindé Zona_1 4693 1021 No significativo
72 Costa ESMERALDAS Rioverde Zona_1 1234 234 No significativo
73 Costa ESMERALDAS San Lorenzo Zona_1 2379 278 No significativo
74 Insular GALÁPAGOS Isabela Zona_5 103 230 NA
75 Insular GALÁPAGOS San Cristóbal Zona_5 843 282 NA
76 Insular GALÁPAGOS Santa Cruz Zona_5 1053 395 NA
77 Costa GUAYAS Alfredo Baquerizo
Moreno
Zona_5 544 45 No significativo
78 Costa GUAYAS Balao Zona_5 1109 144 No significativo
79 Costa GUAYAS Balzar Zona_5 1629 467 No significativo
80 Costa GUAYAS Colimes Zona_5 800 149 No significativo
81 Costa GUAYAS Coronel Marcelino
Maridueña
Zona_5 273 47 No significativo
82 Costa GUAYAS Daule Zona_5 4869 697 No significativo
83 Costa GUAYAS Durán Zona_8 5667 684 No significativo
84 Costa GUAYAS El Empalme Zona_5 2427 393 No significativo
85 Costa GUAYAS El Triunfo Zona_5 1270 121 No significativo
86 Costa GUAYAS General Antonio
Elizalde
Zona_5 249 112 No significativo
VICERRECTOR ADO ACADÉMICO
114
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ISB N : 978 -9942- 44 - 827-9
87 Costa GUAYAS Guayaquil Zona_8 76400 17969 No significativo
88 Costa GUAYAS Isidro Ayora Zona_5 409 33 No significativo
89 Costa GUAYAS Lomas De Sargentillo Zona_5 376 122 No significativo
90 Costa GUAYAS Milagro Zona_5 4804 972 No significativo
91 Costa GUAYAS Naranjal Zona_5 3054 764 No significativo
92 Costa GUAYAS Naranjito Zona_5 628 115 No significativo
93 Costa GUAYAS Nobol Zona_5 239 218 No significativo
94 Costa GUAYAS Palestina Zona_5 343 32 No significativo
95 Costa GUAYAS Pedro Carbo Zona_5 833 229 No significativo
96 Costa GUAYAS Playas (General
Villamil)
Zona_5 2249 551 No significativo
98 Costa GUAYAS Samborondón Zona_8 1624 174 No significativo
101 Costa GUAYAS Yaguachi Zona_5 1697 538 No significativo
99 Costa GUAYAS Santa Lucía Zona_5 1384 206 No significativo
100 Costa GUAYAS Simón Bolívar Zona_5 621 90 No significativo
97 Costa GUAYAS Salitre (Urbina Jado) Zona_5 1811 618 No significativo
102 Sierra IMBABURA Antonio Ante Zona_1 1015 158 No significativo
103 Sierra IMBABURA Cotacachi Zona_1 1504 91 No significativo
104 Sierra IMBABURA Ibarra Zona_1 5560 1109 No significativo
105 Sierra IMBABURA Otavalo Zona_1 2545 436 No significativo
106 Sierra IMBABURA Pimampiro Zona_1 894 75 No significativo
107 Sierra IMBABURA San Miguel De Urcuquí Zona_1 920 135 No significativo
108 Sierra LOJA Calvas Zona_7 222 43 No significativo
109 Sierra LOJA Catamayo Zona_7 838 401 No significativo
110 Sierra LOJA Celica Zona_7 195 109 No significativo
111 Sierra LOJA Chaguarpamba Zona_7 64 26 No significativo
112 Sierra LOJA Espíndola Zona_7 321 0 No significativo
113 Sierra LOJA Gonzanamá Zona_7 212 34 No significativo
114 Sierra LOJA Loja Zona_7 5598 1450 No significativo
115 Sierra LOJA Macará Zona_7 618 197 No significativo
116 Sierra LOJA Olmedo Zona_7 14 0 No significativo
117 Sierra LOJA Paltas Zona_7 692 90 No significativo
118 Sierra LOJA Pindal Zona_7 357 125 No significativo
119 Sierra LOJA Puyango Zona_7 618 38 No significativo
120 Sierra LOJA Quilanga Zona_7 227 28 No significativo
121 Sierra LOJA Saraguro Zona_7 518 87 No significativo
122 Sierra LOJA Sozoranga Zona_7 122 6 No significativo
123 Sierra LOJA Zapotillo Zona_7 273 170 No significativo
124 Costa LOS RÍOS Baba Zona_5 2075 374 No significativo
125 Costa LOS RÍOS Babahoyo Zona_5 6401 1447 No significativo
126 Costa LOS RÍOS Buena Fé Zona_5 824 141 No significativo
127 Costa LOS RÍOS Mocache Zona_5 2235 575 No significativo
128 Costa LOS RÍOS Montalvo Zona_5 1149 301 No significativo
129 Costa LOS RÍOS Palenque Zona_5 2233 474 No significativo
130 Costa LOS RÍOS Puebloviejo Zona_5 1837 575 No significativo
131 Costa LOS RÍOS Quevedo Zona_5 7192 1084 No significativo
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DECANATO DE VINCULACIÓN CON L A SOCIEDAD Y BIENES TAR ESTUDIANTIL
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ISB N : 978 -9942- 44 - 827-9
132 Costa LOS RÍOS Quinsaloma Zona_5 311 66 No significativo
133 Costa LOS RÍOS Urdaneta Zona_5 1543 766 No significativo
134 Costa LOS RÍOS Valencia Zona_5 771 145 No significativo
135 Costa LOS RÍOS Ventanas Zona_5 2611 642 No significativo
136 Costa LOS RÍOS Vinces Zona_5 3672 546 No significativo
137 Costa MANABÍ 24 De Mayo Zona_4 613 91 No significativo
138 Costa MANABÍ Bolívar Zona_4 1494 179 No significativo
139 Costa MANABÍ Chone Zona_4 5692 1533 No significativo
140 Costa MANABÍ El Carmen Zona_4 3660 584 No significativo
141 Costa MANABÍ Flavio Alfaro Zona_4 885 150 No significativo
142 Costa MANABÍ Jama Zona_4 687 55 No significativo
143 Costa MANABÍ Jaramijó Zona_4 1160 131 No significativo
144 Costa MANABÍ Jipijapa Zona_4 2460 447 No significativo
145 Costa MANABÍ Junín Zona_4 506 207 No significativo
146 Costa MANABÍ Manta Zona_4 10495 2626 No significativo
147 Costa MANABÍ Montecristi Zona_4 1282 175 No significativo
148 Costa MANABÍ Olmedo Zona_4 224 124 No significativo
149 Costa MANABÍ Paján Zona_4 720 215 No significativo
150 Costa MANABÍ Pedernales Zona_4 3103 182 No significativo
151 Costa MANABÍ Pichincha Zona_4 630 111 No significativo
152 Costa MANABÍ Portoviejo Zona_4 13447 2398 No significativo
153 Costa MANABÍ Puerto López Zona_4 1278 192 No significativo
154 Costa MANABÍ Rocafuerte Zona_4 701 422 No significativo
155 Costa MANABÍ San Vicente Zona_4 2085 139 No significativo
156 Costa MANABÍ Santa Ana Zona_4 1252 402 No significativo
157 Costa MANABÍ Sucre Zona_4 2216 467 No significativo
158 Costa MANABÍ Tosagua Zona_4 1872 327 No significativo
159 Oriente MORONA
SANTIAGO
Gualaquiza Zona_6 223 43 No significativo
160 Oriente MORONA
SANTIAGO
Huamboya Zona_6 41 0 Significativo
161 Oriente MORONA
SANTIAGO
Limón-Indanza Zona_6 150 35 Significativo
162 Oriente MORONA
SANTIAGO
Logroño Zona_6 74 0 No significativo
163 Oriente MORONA
SANTIAGO
Morona Zona_6 1040 165 Significativo
164 Oriente MORONA
SANTIAGO
Pablo VI Zona_6 41 0 No significativo
165 Oriente MORONA
SANTIAGO
Palora Zona_6 659 71 Significativo
166 Oriente MORONA
SANTIAGO
San Juan Bosco Zona_6 71 14 No significativo
167 Oriente MORONA
SANTIAGO
Santiago Zona_6 58 10 Significativo
168 Oriente MORONA
SANTIAGO
Sucúa Zona_6 340 161 No significativo
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169 Oriente MORONA
SANTIAGO
Taisha Zona_6 139 0 Significativo
170 Oriente MORONA
SANTIAGO
Tiwintza Zona_6 81 0 Significativo
171 Oriente NAPO Archidona Zona_2 2052 64 No significativo
172 Oriente NAPO Carlos Julio
Arosemena Tola
Zona_2 150 152 No significativo
173 Oriente NAPO El Chaco Zona_2 1229 0 No significativo
174 Oriente NAPO Quijos Zona_2 391 60 No significativo
175 Oriente NAPO Tena Zona_2 5077 586 No significativo
176 Oriente ORELLANA Aguarico Zona_2 328 0 Significativo
177 Oriente ORELLANA La Joya De Los Sachas Zona_2 1502 187 No significativo
178 Oriente ORELLANA Loreto Zona_2 1418 48 No significativo
179 Oriente ORELLANA Orellana Zona_2 4212 415 Significativo
180 Oriente PASTAZA Arajuno Zona_3 210 0 Significativo
181 Oriente PASTAZA Mera Zona_3 432 45 No significativo
182 Oriente PASTAZA Pastaza Zona_3 3525 617 Significativo
183 Oriente PASTAZA Santa Clara Zona_3 144 0 No significativo
184 Sierra PICHINCHA Cayambe Zona_2 2786 436 No significativo
185 Sierra PICHINCHA Mejía Zona_2 3131 832 No significativo
186 Sierra PICHINCHA Pedro Moncayo Zona_2 1780 276 No significativo
187 Sierra PICHINCHA Pedro Vicente
Maldonado
Zona_2 508 88 No significativo
188 Sierra PICHINCHA Puerto Quito Zona_2 478 45 No significativo
189 Sierra PICHINCHA Quito Zona_9 70103 20642 No significativo
190 Sierra PICHINCHA Rumiñahui Zona_2 2582 709 No significativo
191 Sierra PICHINCHA San Miguel De Los
Bancos
Zona_2 328 13 No significativo
192 Costa SANTA ELENA La Libertad Zona_5 6274 836 No significativo
193 Costa SANTA ELENA Salinas Zona_5 3313 421 No significativo
194 Costa SANTA ELENA Santa Elena Zona_5 6994 692 No significativo
195 Sierra SANTO
DOMINGO
La Concordia Zona_4 586 118 No significativo
196 Sierra SANTO
DOMINGO
Santo Domingo Zona_4 15467 10165 No significativo
197 Oriente SUCUMBÍOS Cascales Zona_1 762 30 No significativo
198 Oriente SUCUMBÍOS Cuyabeno Zona_1 762 0 Significativo
199 Oriente SUCUMBÍOS Gonzalo Pizarro Zona_1 1575 20 Significativo
200 Oriente SUCUMBÍOS Lago Agrio Zona_1 9219 1076 Significativo
201 Oriente SUCUMBÍOS Putumayo Zona_1 1900 0 Significativo
202 Oriente SUCUMBÍOS Shushufindi Zona_1 4457 297 Significativo
203 Oriente SUCUMBÍOS Sucumbíos Zona_1 123 0 No significativo
204 Sierra TUNGURAHUA Ambato Zona_3 13958 5439 No significativo
205 Sierra TUNGURAHUA Baños Zona_3 688 295 No significativo
206 Sierra TUNGURAHUA Cevallos Zona_3 260 145 No significativo
207 Sierra TUNGURAHUA Mocha Zona_3 341 120 No significativo
208 Sierra TUNGURAHUA Patate Zona_3 576 104 No significativo
117
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ISB N : 978 -9942- 44 - 827-9
209 Sierra TUNGURAHUA Quero Zona_3 809 126 No significativo
210 Sierra TUNGURAHUA San Pedro De Pelileo Zona_3 2307 646 No significativo
211 Sierra TUNGURAHUA Santiago De Píllaro Zona_3 1286 518 No significativo
212 Sierra TUNGURAHUA Tisaleo Zona_3 354 134 No significativo
213 Oriente ZAMORA
CHINCHIPE
Centinela Del Cóndor Zona_7 196 2 No significativo
214 Oriente ZAMORA
CHINCHIPE
Chinchipe Zona_7 832 209 Significativo
215 Oriente ZAMORA
CHINCHIPE
El Pangui Zona_7 351 42 No significativo
216 Oriente ZAMORA
CHINCHIPE
Nangaritza Zona_7 192 49 No significativo
217 Oriente ZAMORA
CHINCHIPE
Palanda Zona_7 370 37 No significativo
218 Oriente ZAMORA
CHINCHIPE
Paquisha Zona_7 186 56 No significativo
219 Oriente ZAMORA
CHINCHIPE
Yacuambí Zona_7 64 0 No significativo
220 Oriente ZAMORA
CHINCHIPE
Yanzatza Zona_7 857 90 No significativo
221 Oriente ZAMORA
CHINCHIPE
Zamora Zona_7 2317 925 No significativo
ANEXO 2 Matriz de pesos espaciales
Characteristics of weights list object:
Neighbour list object:
Number of regions: 221
Number of nonzero links: 1176
Percentage nonzero weights: 2.407813
Average number of links: 5.321267
3 regions with no links:
74, 75, 76
4 disjoint connected subgraphs
Link number distribution:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
3 3 15 20 41 47 39 21 10 11 1 6 4
3 least connected regions:
27 29 51 with 1 link
4 most connected regions:
3 117 125 189 with 12 links
Weights style: W
Weights constants summary:
n nn S0 S1 S2
W 218 47524 218 89.40639 930.7008
