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5.2. MODELO DE TOMA DE DECISIONES DE LOCALIZACION AGROINDUSTRIAL 5.2.1. MODELO DE PROGRAMACION MULTIOBJETNO 5.2.1.1. Características generales Teniendo en cuenta la información suministrada por las etapas precedentes del proceso de planificación, exponemos a continuación un método de localización y fomento espacial de inversioñes de la LA.A. (la), aplicado a agregados para el conjunto del sector en Murcia. Utilizamos un modelo de pro- gramación multiobjetivo (P.M.O.) para determinar alternati- vas de localización satisfactorias de nuevas inversiones, tanto en nuevos establecimientos como en ampliación de los exis- tentes, de modo que se cumplan objetivos relativos al proceso de desarrollo regional que conjuguen los criterios de eficien- cia y equidad. Establecemos como centros de localización potencial, a modo de hipótesis, los núcleos urbanos de los diferentes tér- minos municipales murcianos, que son considerados como puntos gravitacionales. Hemos eliminado, para el cálculo de la programación, algunos de los municipios que habían sido descartados en la elaboración de los A.C.P.s. Aunque en algún caso no se disponía de datos para la casi totalidad de los indi- cadores de partida 15, en la mayor parte no se habían obteni- do algunas de sus coordenadas factoriales y, por tanto, los coeficientes de las variables de las funciones objetivo; coinci- den además con las principales aglomeraciones urbanas de la región y, en consecuencia, .la localización en dichos puntos no concuerda con los objetivos de nuestro modelo ls ^' En particular, Santomera y Los Alcázares. ^s En este caso son los términos de Murcia, Cartagena, Lorca, Molina y Alcantarilla. Sin embargo, sí hubiera sido posible calcular sus coordenadas facto- riales a modo de observaciones suplementarias -como en realidad se ha efectua- do para Albudeite y Ojós-, pero no se estimó necesario efectuar esta operación, puesto que algunos de sus coeficientes alcanzaban valores excesivamente altos que los descartaban con total seguridad de la solución fmal. 264

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5.2. MODELO DE TOMA DE DECISIONES DELOCALIZACION AGROINDUSTRIAL

5.2.1. MODELO DE PROGRAMACION MULTIOBJETNO

5.2.1.1. Características generales

Teniendo en cuenta la información suministrada por lasetapas precedentes del proceso de planificación, exponemosa continuación un método de localización y fomento espacialde inversioñes de la LA.A. (la), aplicado a agregados para elconjunto del sector en Murcia. Utilizamos un modelo de pro-gramación multiobjetivo (P.M.O.) para determinar alternati-vas de localización satisfactorias de nuevas inversiones, tantoen nuevos establecimientos como en ampliación de los exis-tentes, de modo que se cumplan objetivos relativos al procesode desarrollo regional que conjuguen los criterios de eficien-cia y equidad.

Establecemos como centros de localización potencial, amodo de hipótesis, los núcleos urbanos de los diferentes tér-minos municipales murcianos, que son considerados comopuntos gravitacionales. Hemos eliminado, para el cálculo dela programación, algunos de los municipios que habían sidodescartados en la elaboración de los A.C.P.s. Aunque en algúncaso no se disponía de datos para la casi totalidad de los indi-cadores de partida 15, en la mayor parte no se habían obteni-do algunas de sus coordenadas factoriales y, por tanto, loscoeficientes de las variables de las funciones objetivo; coinci-den además con las principales aglomeraciones urbanas de laregión y, en consecuencia, .la localización en dichos puntos noconcuerda con los objetivos de nuestro modelo ls

^' En particular, Santomera y Los Alcázares.^s En este caso son los términos de Murcia, Cartagena, Lorca, Molina y

Alcantarilla. Sin embargo, sí hubiera sido posible calcular sus coordenadas facto-riales a modo de observaciones suplementarias -como en realidad se ha efectua-do para Albudeite y Ojós-, pero no se estimó necesario efectuar esta operación,puesto que algunos de sus coeficientes alcanzaban valores excesivamente altosque los descartaban con total seguridad de la solución fmal.

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En el modelo no se calcula directamente la dimensión delas plantas o de las ampliaciones de la capacidad productiva,aunque sí obtenemos como resultado, dentro de unos límitesmínimos y máximos que imponemos previamente, el tamañode la inversión destinada a cada municipio. Como nuestropropósito es suministrar información a los decisores, la Admi-nistración Regional necesitará posteriormente tener en cuen-ta los aspectos relativos a las economías de escala, a la hora dedeliberar simultáneamente la localización y la dimensión defi-nitivas. De este modo, habrá que determinar si el montantede inversión correspondiente a un municipio se reparte entreun menor o mayor número de plantas.

5.2.1.2. Notación

[/ariables de decisión

x^: inversión total a realizar, expresada en millones deptas. corrientes, en el municipio o centro de localiza-ción potencial "i", en nuevas plantas y ampliacionesagroindustriales.

^^: variable "dummy" empleada para definir la programa-ción en níimeros enteros, que toma el valor "1" si selocaliza una inversión en el municipio "i", o bientoma el valor "0" si no se localiza.

Parámetros

A) Funciones objetivo

Los coeficientes de las variables de decisión de las diferen-tes fiinciones objetivo son los dos primeros factores obtenidosa partir de la reálización de los A.C.P.s: "factores de localiza-ción de la LA.A. (la)" y"la LA.A. (la) y la tipología del desa-rrollo regional". Representan el nivel relativo alcanzado porcada uno de los "i" municipios murcianos en cada una de lascuatro siguientes variables de síntesis:

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Factores delocalización

Desarrollo

B) Restricciones

a.: grado de disponibilidad en factoresurbano-industriales y agrarios.

b^: grado de accesibilidad locacional.

c.: tipología y nivel de desarrollo global.

d^: grado de intensificación, modernizacióny productividad agrarias.

R: Total de recursos presupuestarios, expresados enmillones de ptas. corrientes, a destinar por la Admi-nistración regional en el plan de fomento a la locali-zación agroindustrial.

p: Porcentaje que destina la Administración Regional asubvenciones y ayudas directas, a acometidas infraes-tructurales y a otras medidas de apoyo, sobre el totalde la inversión a realizar en nuevas plantas y amplia-ciones.

: Montante mínimo de la inversión total a realizar en„^^^cada uno de los municipios.

IE: Ratio medio de inversión por puesto de trabajo crea-do en la I.A.A.

q: Porcentaje de la población del níicleo de los diferen-tes términos municipales que no debe superarsecomo consecuencia del empleo generado por lasnuevas inversiones.

P^: Población del núcleo principal del término munici-pal "i".

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5.2.1.3. Formulación del programa

Funciones objetivo

- Z^: Maximizar la "disponibilidaden factores urbano-industria-les y agrarios" de la I.A.A.(la) regional.

- Factores de

nMax[^,a^•x.]

i=1localización

- Z2: Maximizar la "accesibilidadlocacional" de la LA.A. (la)regional.

nMax[^,b^•x.]

i=1

- Zs: Minimizar los desequilibriosregionales en "la tipología yen el nivel de desarrollo glo-bal".

nMin [ ^, c^ • x. ]

i=1- Desarrollo

- Z4: Minimizar los desequilibriosregionales en el grado de"intensificación, moderniza-ción y productividad agra-rias".

^ Min[^,d^•x^]i=1

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Restricciones

A) Disponibilidades de la Administración regional enrecursos presupuestarios:

np • ^ xi<_ R

i=1

B) Inversión mínima y máxima a destinar en cada municipio:

Imin^E^<_Xi<_IE•q'P1•EI

Imin • E 2<_ X2 <_ IE • q' P2 ^ E 2....................

....................

Imin • E^< Xn<_ IE • q• P n E n

C) Números enteros:

D) No negatividad:

0<_E.<1^

E . = n° enteroi=1,2,...,n

x.>_O;i=1,2,...,n

Datos del1iroblema

Los valores de los parámetros son los siguientes, según ladiscusión efectuada en el apartado 5.1.3.:

- Restricción A:

- Restricciones B:

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R = 250 millones ptas.

p = 25%

I,n;,, = 12 millones ptas.IE = 6 millones ptas./puesto de trabajo.q = 0,67%Pi = Población en el núcleo principal,

medido en número de habitantes, decada municipio "i" (vid. indicadorYPN en el cuadro n° 2 del Anejo n° 2).

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- n = 38 (nútnero de municipios).- Los valores de "a^", "b.", "c^" y"d^" aparecen reflejados

en el cuadro n° V.4 del apéndice, donde se detalla el plantea-miento del programa: coeficientes de las variables de decisiónen las funciones objetivo y valores restiltantes de los términosindependientes de las restricciones.

5.2.1.4. Desarrollo del algoritmo: programación compromisoy método N.LS.E.

Existen múltiples posibilidades de abordar nuestro problema,no ŝólo a causa de los diferentes métodos multiobjetivo que pode-mos aplicar, sino también debido a las distintas combinacionesponderadas de objetivos que podemos incluir simultáneamenteen el programa para réalizar un análisis de sensibilidad 17. Losgrandes requerimientos computacionales de la P.M.O. y el abani-co excesivamente disperso de soluciones obtenido con cuatroobjetivos y un número relativamente elévado de variables requie-ren una simplificación racional del problema metodológico.

a) Soluciones óptimas

Una manera adecuada de disponer de una informacióninicial útil es obtener la matriz de "pay-offs", o matriz de"pagos", que resulta de optimizar cada uno de los ĉuatro obje-tivos separadamente. En el cuadro n° V.1 se exponen los valo-res de las variables de decisión (véase también mapa n° V.l) yde las funciones objetivo para cada solución óptima.

La solución "ideal" es aquella que resulta de conseguirsimultáneamente los valores óptimos en todos los objetivos, loque es inalcanzable en la práctica; la solución "anti-ideal" esexactamente la contraria. La observación de dicha matriz mues-tra un grado significativo de conflicto entre cada uno de los cua-

'^ Por el contrario, no hemos estimado necesario efectuar tm análisis desensibilidad de los parámetros de las restricciones del modelo, debido a que estetrabajo consiste en una aplicación de la propuesta metodológica y la informaciónque aportaría en este sentido es escasa, en comparación con las complicacionesoperativas y de exposición de resultados que supone.

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Cuadro n° V.1

RESULTADOS DE LA PROGRAMACION CON UN SOLOOBJETIVO: MATRIZ DE PAGOS Y VALORES OPTIMOS DE LAS

VARIABLES DE DECISION

MATRIZ DE PAGOS

VALOR DE LAS FUNCIONES OBJETNO VARIABLES DE DECISION

CASO Z^ Z2 Z^ Z4 Volumen de inversión

en el municipio

(Millones Ptas.)

Max Z^ 1470 100 150 100 x^^ = 1000

Max Z1 134 1036 703 91 x^ = 200,8; x^y = 410,2;

x42 = 388,9

Min Z^ -455 -472 -773 19 xt = 127,2; x4 = 66,3;

x^ = 41,8; x^ ^ = 204,3;

x14 = 79,4; xlg = 219,6;

x^t = 23,9; x32 = 134,5;

x^4 = 56,4; x41 = 46,4

Min Z4 510 -114 426 -587 x^ = 775,3; x42 = 224,7

- Punto ideal: Negrilla- Punto anti-ideal: Cursiva

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tro objetivos. Comprobamos en todos los casos que los idealesdistan mucho de los propios valores de las funciones cuando seoptimizan otros objetivos diferentes 18. Por lo tanto, como noexisten objetivos que aporten soluciones semejantes y como elrecorrido (ideal menos anti-ideal) de las distintas fimciones esbastante amplio, no podemos eliminar ningún objetivo de nues-tro análisis desde el punto de vista de la programación 19.

Así, la simplificación del planteamiento provendrá de con-sideraciones relativas al análisis empírico. Entre los cuatroobjetivos elegidos previamente, hemos observado que lamodernización agraria era el que tenía un menor poderexplicativo en la delimitación de zonas homogéneas 20. Deeste modo, le asignamos una menor importancia que a lostres objetivos restantes en el contexto de las diferentes pro-gramaciones que planteamos a continuación.

b) Programación compromiso

Una técnica que aplicamos para reducir el espectro desoluciones es la programación compromiso. Da lugar al cálcu-lo de un subconjunto del conjunto de extremos eficientes 21:en particular, los puntos eficientes más próximos al puntoideal. Para ello optimizamos distintas medidas de una familiade distancias que depende de la ponderación otorgada a cada

^s Además, hemos calculado los coeficientes de correlación entre las varia-bles que definen los coeficientes de las funciones objetivo (salvo entre la primeray la segitnda y entre la tercera y la cuarta, que debían ser nulos) y hemos compro-bado que tenían unos valores bastante bajos. Unicamente resaltamos la existen-cia de cierta relación inversa entre la optimización de Z2 y Z^.

^' Por otra parte, hemos de precisar que nuestro propósito esprincipalmente analizar la variación espacial de las soluciones de programación,en el sentido de examinar en qué tipo de zonas y municipios revierten lasinversiones. EI análisis de los "trade-offs" tiene también su importancia desde elpunto de ^^sta comparativo, pero sus ^alores son de carácter abstracto; es debidoal tipo de imidades de medida, procedentes de los resultados del A.C.P., quereflejan conceptos tales como el desarrollo o los factores de localización.

20 No intervenía claramente en la diferenciación de los grupos definidos.Vid. apartado 4.5. del Capítulo IV.

I^ Hemos utilizado el enfoque continuo de la programación compromiso,ya que la aproximación discreta necesita que pre^^amente se genere medianteotros métodos el conjunto eficiente.

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objetivo. Efectuamos, para cada combinación de coeficientes,dos programaciones lineales correspondientes a las distanciasLl y L„ , suponiendo que el resto del conjunto compromiso seencuentra comprendido eñtre ambos puntos.

La formulación es la siguiente:

A) Ll:

m Z^-Z (x)- Min^ [ • ^, W

j=1 Z^-Z^^

- Sujeto a las restricciones x E F, que son las mismas quehan sido reflejadas en el programa general del subapartado5.2.1.3.

B) L^,:- Min d„- Sujeto a las restricciones anteriores x E F y a las

siguientes:

Z*^ - Z^ (x)5 d„

Z*1 - Z*i ^

................^ Z`m - Zm (X) I

^I^Tm • <_ d„x

Z m-Z*m

- Siendo:m: 4 (número de objetivos).

Z(x): las funciones objetivo j son las expuestas en el pro-grama general.

Z ^: .el valor ideal del objetivo j

Z*^: el valor anti-ideal del objetivo j

\Sus respectivos va-

lores se reflejan enen el cuadro n° V.1.

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W.: los coeficientes de ponderación asignados a lasfiinciones objetivo, con el fin de otorgar un dife-rente sistema de pesos en cada caso de programa-ción; a continuación definimos las opciones elegi-das, que se recogen en el cuadro n° V.2.

d^,: la máxima desviación individual de las distanciasentre los diferentes objetivos y el ideal, expresadapor:

Z^-Z (x)

Z^-Z*^

Los coeficientes W. han sido determinados en base a unaserie de criterios, qué^ definen nuestra elección a la hora decombinar los cuatro objetivos:

- Damos el mismo peso específico al grupo de objetivoscorrespondientes a los "factores de localización" -Z^ y Z2que al grupo relativo a la "tipología del desarrollo" -Z^ y Z4.

- Dentro de cada uno de los dos conjuntos, la pondera-ción será proporcional al porcentaje de la varianza explicadapor los factores de los que proceden:

Z1 Z2 Z^ Z4

0,54 0,46 0,61 0,39

- Aunque realizamos una programación compromisocon los cuatro objetivos, aplicando los pesos señalados, calcu-lamos otros tres programas, combinando el objetivo de desa-rrollo global -Z^ con el grupo de los dos correspondientesa los factores de localización -Z^ y Z2 , tanto de formasimultánea como con cada uno de ellos por separado.

En el cuadro n° V.2 reflejamós los resultados de la aplica-ción de las respectivas programaciones compromiso (véasetambién mapa n° V.2).

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c) Método N.LS.E.

Seguidamente, utilizamos el método N.I.S.E. con dos fun-ciones objetivo para generar un conjunto de extremos eficien-tes. Ofrece como ventajas una rápida y bastante fidedignaaproximación a dicho conjunto en el caso de un enfoquebicriterio, mediante un uso iterativo de la programación linealpara reducir gradualmente los límites del área de eficiencia 22;asimismo, existen posibilidades de representación gráfica de lacurva de intercambio entre objetivos (véase gráfico n° V.1) 23Debido a que disminuye significativamente la efectividad deeste método para un número superior de objetivos, es posiblesu aplicación reduciendo el problema previamente a casosparticulares bicriterio. Resolvemos un programa que contra-ponga un objetivo relativo al criterio de eficiencia con otrocorrespondiente al criterio de equidad locacional.

En base al análisis de las soluciones compromiso y a laexistencia de un cierto grado de sustitución entre los factoresde disponibilidad y los de accesibilidad en la eficiencia loca-cional del empresario, definimos la siguiente aplicación:

- Enfrentamos un criterio a maximizar referente a losfactores de localización con un criterio a minimizar corres-pondiente a la tipología del desarrollo.

- El primero combina la información de los dos objeti-vos iniciales de disponibilidad y de accesibilidad, según unafunción agregada que emplea los coeficientes de pondera-ción anteriormente señalados: 0,54 Zt + 0,46 Z2 = Za

- El segundo está constituido únicamente por el objetivode désarrollo global que, cambiándolo de signo, se convierteen un problema a maximizar: -Z3 = Zb

La formulación consiste en la optimización de una funciónobjetivo construida a partir de la agregación ponderada de Zay Zb:

2z EI grado de aproximación que se alcanza con este método depende delerror fijado como admisible por el decisor.

^s Observamos, de esta manera, cómo varía el valor de ambos y la distribu-ción espacial de im^ersiones cuando el decisor da un mayor o menor peso especí-6co a uno o a otro principio.

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- Max [Za (x) + W Zh (x) ]- Sujeto a las restricciones x E F- Siendo W un coeficiente de pondéración que varía

para cada iteración entre dos puntos eficientes I y II, comen-zando respectivamente por los resultados de la optimizaciónindividual de los objetivos Za y Zh, de la siguiente manera:

W=Za (I) - Za (II)

Zh (II) - Zh (I)

En el cuadro n° V.3 se recogen los resultados obtenidosmediante esta programación (véase también el gráfico n° V.1y el mapa n° V.3).

5.2.2. ANALISIS DE RESULTADOS

A efectos de la representación gráfica de los resultados enlos mapas, hemos agrupado los valores de inversión por zonasde implantación, que corresponden a la clasificación dezonas homogéneas realizada en el capítulo precedente. Noscentramos a continuación en el análisis de los intercambiosentre objetivos y de la distribución espacial de los valores delas variables de decisión.

Al analizar la matriz de pagos observamos que, cuandopriorizamos un objetivo, el grado de cumplimiento de losdemás es muy reducido. Esto se refleja también al exami-nar la gran disparidad espacial que tiene lugar entre cadauna de las soluciones óptimas (mapa n° V.1). Cuando maxi-mizamos el factor de disponibilidad, toda la inversión seubica en Cieza (grupo B), lo que supone una excesiva con-centración geográfica. Cuando optimizamos la accesibili-dad, la solución resulta poco apropiada, ya que correspon-de en su mayor parte a tres municipios bastante desarrolla-dos y situados en los continuos urbanos de Murcia y Carta-gena. En la programación realizada con el objetivo dedesarrollo global, las plantas se localizan fundamentalmen-

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te en las áreas desfavorecidas de la región, por lo cual noaseguraríamos la eficiencia futura de las empresas. El resul-tado del problema relativo a la modernización agraria espoco congruente desde el punto de vista territorial, ya quedestina la inversión a dos municipios con característicasmuy dispares 24

La programación compromiso ( mapa n° V.2) refleja queninguna de estas soluciones conduce a obtener un equili-brio entre los diferentes objetivos, de modo que alcance-mos al menos un 50 por cien en el grado de cumplimientode cada uno. Con el fin de efectuar una selección finalentre las ocho soluciones calculadas, descartamos lascorrespondientes al caso III, que incluye la disponibilidad yel desarrollo, y al caso I, que combina los cuatro objetivos:experimentan una concentración muy alta de la inversiónen un solo municipio. Las localizaciones obtenidas en lasrestantes programaciones no son muy diferentes entre sí yserán las retenidas para realizar una evaluación global deresultados. Sin embargo, hemos optado por el problema II(disponibilidad, accesibilidad y desarrollo), frente al IV(accesibilidad y desarrollo) a la hora de calcular un conjun-to más amplio de extremos eficientes mediante el métodoN.I.S.E.; el segundo caso corresponde a la localización deuna inversión considerable en los núcleos más dinámicosde la Vega del Segura y, además, no descarta el objetivo dedisponibilidad.

Fruto de la aplicación del método N.I.S.E. (mapa n° V.3),enfrentando un criterio referente a los factores de localiza-ción ( Za) a otro correspondiente al nivel de desarrollo glo-bal (Zh), advertimos que, en líneas generales, el grado decumplimiento es mayor que en el caso de la programacióncompromiso. No obstante, sólo en el caso de L_ se superaun 50 por cien en los dos objetivos. Como podemos obser-var en la curva de intercambio entre objetivos (gráfico n°V.1), los puntos intermedios (P4 y Ps) se encuentran bastan-te más próximos al conjunto compromiso que a los puntos

^4 Esto reafirma nuestra opción de relegar parcialmente este objetivo en lasprogra^naciones compromiso y N.I.S.E.

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Mapa n° V.1DECISIONES DE LOCALIZACION POR ZONAS DE IMPLANI'ACION EN LA LA.A. (1') DE MURCIA:

PROGRAMACION CON UN SOLO OBJETIVO

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ZONAS DE IMPIANTACION ACROINDI'ti'fR1AL CONSIDERADASA EFECI'OS DE IA REPRESENTACION (:RAFl('A: LIMITES GEOCRAF7C05

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1 ABAti11.lA...._._........ 82 .48:\RAN _............_..... 6^ AGCIL4ti ................_.. %4 AL.BUDt:ITF ................ Y25 Al.(^4NTARILIA.......39s At.eDO .......................2a7 A1.GUA"LAS ................258 ALHAMA .................... SO9 AR(:Ht:NA ..................20

10 BENIEL.__.._ ..............34n BtANC;A .................._. t^)z Bu1.lAS .............._......1^13 (AIASPARRA............ 414 C. DF.I. RIO ................ I615 (^4RAVA(:A ................ 916 ('AR"G^GENA .............4217 CEHEGIN ................... 10IS CEUTL ........................2519 CIE'LA......._ ................ 520 FORTUNA .................. 721 FUEN'iE ALAMO...... S8`L`I ^l'MIL1A .................... 12^ LIBRILLA ...................91Y4 LORG\ .......................27Y5 LORQI't .....................2426 MAZ.4RRON ...............3727 MOLINA .....................1428 MOR.AT.ALIA ............. 329 MUTA ......................... Il`40 MIRCIA .....................9231 OJOS ........................... 17

92 PLIE(x) ...................._ 2133 P. LCMBRERAS......... 95R4 RICOTE........_............ 12S5 SAtiJ.^1\^F.R ...............40% S. P. PINAT.4R._......... 4137 SANTOMER4 .............99

48 T. PACHECU ............. 3939 T. COTIIL-15....._...... 2640 TOTANA....._ .............2941 L'LE4 .......................... 1942 CNIOti (LA) .............. 49

49 \'tlL1Nl'EVA............18

44 YECLA ................._...... 2

279

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Mapa n" V.2DECISIONES DE LOCALIZACION POR ZONAS DE IMPLANTACION EN LA LA.A. (1') DE MURCIA: PROGRAMACION COMPROMISO

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ZONAS DE IMPfAIrTACION AGROtNDUS(RW. CONSIDERADASA EFE(TOS DE IA REPRESENTACION CRAFlCA: LIMITFS GEOGRAflCOS

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10 BF:NIFL ....................... R411 BIANCA ..................... 1912 BULl15_ .................... 1513 (:4L\SPARR-\............ 414 C. DP.1. RIO ................ 16r (aR\\'A(,\ ................ 916 (::\R"í^AGEyA .............4217 CF:1IF.GIN ...................10IR CEl'TL ........................2519 CIF.'L:\ ......................... 5'LO FORTCNA_ ................ 7'?l FC^ENTEAL4.M0......9RY2 JCNILL\ .................... IY3 LIBRILIA ...................91Y4 LUR(:.\ .......................2715 LUR(zl'I ..................... Y426 M:\'!_^V(I(O\_.........._.37Y7 MUL11A..._._ ............. 142R MOR1'FALL4.._......... 929 MCLA ..............._._..... 113t) MCRCW .....................4231 O^US ........................... 17

`0 3Y PLIF.GO..........._..__...21^ 3a P. LCMBRER^\ti.._..... 95

94 RICOTE.._........_........ 1295 SA\ ^.A\IFR ............... 40% S. P. PI\ATAR............ 4137 SAN"!'(>MER4...._.......99aR T. PACHF.CO ............. 99a9 T. COTILL4S ............. `L6

40 TOTA.VA ................._. Y9

41 L'LE4 .......................... 1942 CNION (LA)......._..... 434S \7LLAtil'EVA............ IK44 7EClA ......................... 2

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Mapa n4 V.3DECISIONES DE LOCALIZACION POR ZONAS DE IMPLANTACION EN LA LA.A. (1') DE MURCIA: METODO N.LS.E.

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ZONAS DE IMPIANTAC)ON AGROINDUS'IRIAI.CONSIDERADA S A EFE(TOS DE IA.

REPRF_SENTACION (:RAFlG: IJMI'TFS GF.OGRAFlCOS

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21 Fl'ENI'E AlAMO...... 9f3

2'? ^l'MILI_^1_.._ .............. 123 LBRILLA ...................31Y4 LUR(:\ ..................._..27

25 LUR(Zl'1 _ ................... `2416 ^1:V" _ARRON ............... 9727 NOLIXA .....................192x ^fOR.cr.\i.W ............. s_^9 +fct_a...._........_.._._.. nw) ^1L'RCIA.._.........._.....3`L91 O^OS ........................... 17

9`L F'LIF.(:U ......................2133 P. Ll'^1RRF.R:\5......... 95:H RICUTE....._ ............... 1`!95 S{V ^A\9ER.........._._ 40Sfi S. P. PIVATAR........__ 4197 SA\TO^1FIt{ .............99^li T. PACFIECO.._._...... Y9

39 "i.C(YIILIAS...._.......264(1 Tc)"1:\V:\ ..............._...Y941 l'L&\ .......................... 1942 C\IOV (L^11._...........4343 \9LL\\CE\'A............ IS94 \E(:L{ ......................... 2

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correspondientes a la optimización individual de Z,^ y Zh.Según nos trasladamos desde Pi a P2, van adquiriendoinayor peso específico las zonas del tipo C en favor de lascorrespondientes al grupo B; es decir, va ganando terreno elcriterio de equidad frente al de eficiencia. Existe un ciertoequilibrio, salvo en el caso del extremo P5, entre la localiza-ción en ambas categorías territoriales. Eliminamos en estaocasión íinicamente las soluciones correspondientes a lospuntos P^ y P2.

El análisis espacial de las cuatro soluciones compromisoseleccionadas y de los cuatro extremos retenidos en el méto-do N.I.S.E., que no difieren de^nasiado entre sí, define que ladistribución geográfica de las inversiones ha de ubicarse fim-damentalmente en las categorías de municipios intermediasentre las áreas desfavorecidas y los núcleos más desarrollados.Son delimitadas como zonas prioritarias de actuación las per-tenecientes al grupo C, que es el sector murciano con caracte-rísticas más adecuadas para implementar nuestra política deordenación agroindustrial; combina de un modo apropiadounas dotaciones en factores de localización medias-altas y unnivel de desarrollo más bien bajo. En segundo lugar, conside-ramos sobre todo una ciudad del grupo B-Cieza- que,dentro de los municipios de dicha categoría, es una de lasque mejor se adaptan a los criterios de eficiencia y de equi-dad: grado de disponibilidad en factores locacionales bastan-te alto y un nivel de desarrollo sólo medio-alto. Finalmente,los diferentes resultados suelen reflejar que se destina unainversión residual a determinados núcleos del grupo E. Por lotanto, las soluciones elegidas compatibilizan de la forma mássatisfactoria posible los mencionados principios antagónicosde política locacional.

Evaluando los resultados más frecuentes de las variables dedecisión, podemos presentar a los decisores públicos unaserie restringida de soluciones. En consecuencia, definimoscuáles son los porcentajes de la inversión píiblica que requie-ren ser destinados a cada zona homogénea, dentro de unintervalo, y cuáles son en cada caso los municipios de localiza-ción preferente:

285

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- Grupo C: 45-65 por cien; fundamentalmente Alhama y, ensegundo lugar, Blanca (eaentualmente una pequeña cantidad a Ale-do).

- C^-upo B: 25-35 por cien; ^rrincipalmente Cieza.-^rupo E: 13-17 ^ior cien; únicamente inversiones residuales

en Albudeite, Ulea o Ricote.

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Gráfico n° V.1CURVA DE INTERCAMBIO ENTRE OBJETIVOS: FACTORESDE LOCALIZACION Y DESARROLLO GLOBAL SEGUN EL

METODO N.I.S.E.

sou

600

-100

Zi,

`L00

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Id lP2 ea

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7^^: Funi iirn imrr.n del nicrl dr drwrolb gloiral.

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