Definimos los datos a utilizar: A partir de DENUE 2024 a nivel
nacional.
## nom_estab codigo_act per_ocu cve_ent
## 1 COSTURA DE ROPA PARA DAMA SIN NOMBRE 315229 0 a 5 personas 13
## 2 COSTURA DE ROPA PARA DAMA YOLA 315229 0 a 5 personas 13
## 3 COSTURA DE ROPA PARA DAMA ROSITA 315229 0 a 5 personas 13
## 4 COSTURA DE ROPA PARA DAMA SIN NOMBRE 315229 0 a 5 personas 13
## 5 COSTURA DE ROPA SIN NOMBRE 315225 0 a 5 personas 13
## cve_mun cve_loc
## 1 82 2
## 2 82 2
## 3 82 2
## 4 82 2
## 5 32 1
- Con el SCIAN, agrupamos en ramas utilizando el campo \(codigo\)_\(act\).
- Siguiendo el consejo de Data x México, consideramos
el número de empleados como el punto medio del intervalo dado por
DENUE.
- Sumamos el número de empleados en cada rama, para cada localidad del
país.
## cve_ent cve_mun codigo_act cve_loc Empleados media
## 1 1 1 1125 1 7.5
## 2 1 1 1125 864 2.5
## 3 1 1 1141 1 8.0
## 4 1 1 1141 127 15.0
## 5 1 1 1141 138 5.0
Utilizamos la librería “economiccomplexity”. En particular, las
funciones
- balassa_index: Calcula el índice de Balassa, que es una matriz
binaría, donde la entrada de la matriz (región \(i\), industria \(j\)) es 1 si la región \(i\) está especializada en la industria
\(j\).
- complexity_measures: Dada una matriz de Balassa, calcula el índice
de complejidad económica para regiones y para industrias.
library(economiccomplexity)
##
## Adjuntando el paquete: 'economiccomplexity'
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## density
Índice de Complejidad económica de entidades federativas

Ademas, se realiza el ejercicio a nivel municipal utilizando datos
de Hidalgo.
## cve_mun codigo_act cve_loc municipio localidad suma
## 1 1 1125 29 Acatlán Vicente Guerrero 2.5
## 2 1 1125 30 Acatlán Las Palmas 2.5
## 3 1 1141 1 Acatlán Acatlán 20.5
## 4 1 1141 30 Acatlán Las Palmas 20.5
## 5 2 1125 1 Acaxochitlán Acaxochitlán 5.0

Por último, se realiza el ejercicio a nivel localidad utilizando
datos de Hidalgo.
