Resumen

El cumplimiento de la ley de Zipf es ampliamente reconocido en la literatura de economía urbana, al punto de utilizar su coeficiente como medida de concentración espacial de la población. Mientras el exceso de concentración presenta problemas al bienestar social debido a la existencia de disparidades regionales y congestión de algunas ciudades, la dispersión no aprovecha, por ejemplo, los beneficios en la disminución de los costos de producción producidos por las economías de escalas. Diversos trabajos se han realizado a fin de dar una explicación al cumplimiento a la ley de Zipf, donde los modelos top-down, que fuerzan el cumplimiento de la ley de Zipf, dominan la literaria. Pocos trabajos han intentado explicar el cumplimiento de Zipf usando autómatas celulares. Estas propuestas, llamadas bottom-up, generan de manera emergente la distribución y los tamaños de las ciudades. Sin embargo, estos modelos son poco flexibles y no pueden ser adaptados a distintos sectores geográficos. Este trabajo propone una implementación inicial de un modelo extensible basado en autómatas celulares, llamado CityCA, para intentar explicar el coeficiente de Zipf. Se evaluó y adaptó CityCA a un escenario real, Chile. Los resultados de la simulación son los esperados. Muestra que el coeficiente de Zipf se acerca más a la sobreconcentración que a la dispersión, igual que en la realidad. Con este modelo, los economistas urbanos no requieren conocimientos de programación avanzada, pues este modelo especializado ya contiene el conocimiento. Además, surgen nuevos requerimientos que se incorporarán en un trabajo futuro de CityCA.

INTRODUCCIÓN

La observación empírica muestra que las ciudades difieren en cuanto al tamaño y a las actividades que realizan. La distribución de las ciudades se forma con la aglomeración y desaglomeración de las personas, quienes eligen un lugar para establecerse según los beneficios que le otorga aquel lugar.

A medida que un país se desarrolla y disminuyen los costos de transporte, la población tiende a concentrarse espacialmente a fin de aprovechar los beneficios inherentes a la cercanía (ej. la mejora en los encadenamientos productivos y el incremento en los tamaños de los mercados). Sin embargo, la excesiva aglomeración genera efectos negativos (ej. congestión, contaminación). Por otro lado, la dispersión no permite obtener los beneficios de la concentración espacial.

Una de las medidas de concentración espacial de la actividad es el coeficiente del Zipf, el que es derivado de la ley de Zipf [19] o regla rango-tamaño. La ley de Zipf se cumple si al ordenar todas las ciudades de mayor a menor según su tamaño, la ciudad de mayor tamaño tendrá aproximadamente el doble de población que la segunda, el triple que la tercera y así sucesivamente. Según esta regla, el coeficiente de Zipf será igual a uno si se cumple plenamente la ley, menor a uno si existe mayor dispersión y mayor a uno si hay más concentración en torno a la ciudad de mayor tamaño.

• Materias:Simulación Economía Administración del conocimiento
• Subjects:Simulation Economics Knowledge management
• Palabras claves:Ley de Zipf, distribución de ciudades, autómatas celulares, modelo flexible.
• Keywords:Zipf’s law, cities distribution, cellular automata, flexible model.