DOI:
https://doi.org/10.14483/23448393.17872Published:
2023-02-28Issue:
Vol. 28 No. Suppl (2023): Bogotá, Committed with the Development of Science and TechnologySection:
Industrial EngineeringMetodologías y aplicaciones de diagnósticos sectoriales: una revisión de la literatura
Methodologies and Applications of Sectoral Diagnosis: A Literature Review
Keywords:
sectoral diagnosis, sector analysis, literature review (en).Keywords:
diagnóstico sectorial, análisis sectorial, revisión de la literatura (es).Downloads
Abstract (es)
Contexto: En el marco del desarrollo de diagnósticos sectoriales en el ámbito colombiano y latinoamericano, se plantea la necesidad de comparar qué aspectos metodológicos han sido relevantes en distintos estudios, tanto específicos como generales, para realizar diagnósticos a diferentes sectores de la economía. Como base de comparación se emplea la metodología propuesta por el grupo ARCOSES de la Universidad Distrital, y se realiza una búsqueda de literatura relacionada principalmente en el ámbito latinoamericano.
Método: Esta revisión de la literatura se realizó con base en las siguientes palabras clave: diagnóstico sectorial, análisis sectorial, caracterización sectorial y análisis de sector. Las bases de datos consultadas fueron Dialnet, Iseek, ScienceReseach, Lareferencia, Scielo, Redib, BASE, Springer Link, Scopus y Science Direct. Se seleccionaron los documentos que aplicaron un diagnóstico sectorial o indagaron sobre aspectos metodológicos. Posteriormente, se realizó un análisis de cada trabajo, comparándolo con las variables propuestas por el grupo ARCOSES.
Resultados: No se encontraron diferencias significativas entre las metodologías; muchos trabajos partían de la recolección de datos e información para después realizar estadística descriptiva. En otros, se aplicaban métodos y herramientas más específicos, dependiendo de lo que se quisiera evaluar en el sector. Algunos de los diagnósticos sectoriales contaban con marcos teóricos y conceptuales, además de planteamientos de hipótesis, que se aceptarían con base en la estadística inferencial. Se destaca la importancia de esta temática en el futuro, debido a las distintas problemáticas asociadas a varios sectores económicos con respecto a factores ambientales, sociales y políticos.
Conclusiones: Hay gran dificultad en el diseño de una metodología de uso general. Por lo tanto, es recomendable partir de metodologías previas y realizar modificaciones pertinentes dependiendo del sector de estudio. Se resalta la importancia de la fase de recolección de datos e información sobre un sector, ya que puede involucrar una gran cantidad de retos, incrementando los tiempos de elaboración de los diagnósticos sectoriales. Desde la academia, la investigación futura puede estar orientada al diseño de metodologías particulares que permitan encontrar, de manera eficiente, datos e información que sean de utilidad para el crecimiento económico de un sector.
Abstract (en)
Context: Within the framework of the development of sectoral diagnoses in the Colombian and Latin American context, the need arises to compare which methodological aspects have been relevant in different studies, both specific and general, in order to perform diagnoses in different sectors of the economy. As a basis for comparison, the methodology proposed by the ARCOSES group of Universidad Distrital is used, and a search for related literature is carried out, mainly in the Latin American context.
Method: This literature review was performed with the following keywords: sector diagnostics, sector analysis, economic sector diagnostic, sectorial assessment. The databases consulted were Dialnet, Iseek, ScienceReseach, Lareferencia, Scielo, Redib, BASE, Springer Link, Scopus, and Science Direct. Documents that applied a sectoral diagnosis or investigated methodological aspects were selected. Later, an analysis of each work was carried out, comparing it with the variables proposed by the ARCOSES group.
Results: No significant differences were found between national and international methodologies; many works started from data and information collection, to later perform descriptive statistics. In others, more specific tools and methods were implemented, depending on that to be evaluated in the sector. Some diagnoses had theoretical and conceptual frameworks, in addition to hypotheses, which would be accepted based on inferential statistics. It is worth highlighting the future importance of this subject, due to the several issues associated with many economic sectors regarding environmental, social, and political factors.
Conclusions: There is great difficulty in designing a general use methodology. Therefore, starting from previous methodologies is recommended, as well as carrying out relevant modifications according to the studied sector. In addition, the importance of data and information collection phase for a sector is highlighted, since it can pose many challenges, increasing the time it takes to carry out diagnoses. From academia, future research can be oriented towards the design of methodologies that allow efficiently finding data and information that are useful for the economic growth of a sector.
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