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Boletín de Dinámica de Sistemas

La deslocalización del sector textil

Basado en un modelo de simulación con Vensim

Pep Lobera
peplobera@yahoo.com

 La deslocalización del sector textil

En Cataluña, en los últimos años –tras la caída progresiva de los aranceles-, han aumentado sensiblemente los casos de empresas que deslocalizan su producción a países donde los salarios y la fiscalidad son inferiores. Al disminuir su costes sociales, las empresas aumentan su margen de beneficio y su capacidad competitiva.

El resto de empresas, que no deslocalizan su producción, se ven así en desventaja competitiva respecto a las que sí lo hacen, produciéndose una deslocalizacion en cadena dentro del sector afectado. Uno de los primeros sectores en los que se produjo este fenómeno fue el textil, ya que el coste de la mano de obra posee una fuerte influencia en coste final de producción.

El objetivo de este estudio era visualizar las principales variables que intervienen en los procesos de deslocalización y aproximarse al peso relativo que tienen en la evolución del proceso.

 La deslocalización del sector textil

Se ha considerado una situación competitiva exterior que mejora con el tiempo (mejora la maquinaria y la formación en el extranjero pero los costes sociales no se incrementan al mismo ritmo, ya que siempre habrá países del Sur dispuestos a reducir niveles fiscales o salarios).

En la siguiente gráfica se aprecia la disminución temporal del número de empresas localizadas en Cataluña. Se aprecia el efecto estabilizador de dos inversiones en i+I+D introducidas para el ejemplo (una en 2001 y otra en 2008, en forma de rampa, considerando progresivos y acumulables los efectos de una inversión en i+I+D) y cómo se reduce rápidamente la competitividad (y el número de empresas) una vez se deja que el modelo evolucione sin inversión en i+I+D o sin reintroducción de aranceles.

 La deslocalización del sector textil

Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.

Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.

Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:

  • Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
  • Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
  • Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
  • Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.

    Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.

    (*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor


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