Smart City Puebla: midiendo la ‘Inteligencia’ Urbana

Autor: Katya Pérez Guzmán, Pablo Collazzo Yelpo, Stephanie Garcidueñas Nieto
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Revista Ibero-Americana de Estratégia; Vol 20 (2021): Special issue: Microeconomics of competitiveness; e15793
Revista Ibero Americana de Estratégia-RIAE
Revista Ibero-Americana de Estratégia (RIAE)
instacron:RIEOEI
ISSN: 2176-0756
Popis: Objective of the study: this empirical study revisits the meaning and scope of the ‘smart city’ concept, measuring ‘smartness’ in an emerging market setting.Methodology / approach: a data reduction exercise is conducted through a principal component analysis of 22 smart city variables and a two-step cluster analysis for the 217 municipalities of the State of Puebla (Mexico), so as to identify the defining challenges to ‘smartness’ in a developing economy city.Originality / Relevance: the prevailing models that measure urban ‘smartness’, notably Giffinger’s and Cities in Motion, arguably miss to capture the socioeconomic challenges of cities in a developing market context.Main results: two distinctive factors emerge from the data reduction exercise, namely ‘marginalization’, referring to social and economic inequalities, and ‘access to services’, particularly public health and education, to define the challenges emerging market cities would need to address in their path to ‘smartness’.Theoretical / methodological contributions: we introduce a revised approach to measure city ‘smartness’, claiming that access to public services (education and health) helps reduce social inequality and marginalization, which are core indicators to redefine smart cities in emerging markets.Social / management contributions: even if the analysis is carried out on data from a single region, our findings could be a meaningful input to a more generalizable model to measure city ‘smartness’ in emerging markets, with implications to multiple stakeholders, particularly policy-makers, suggesting basic inequalities and access to education and health services should be addressed, before attempting to improve traditional smart city indicators. Objetivo del estudio: esta investigación empírica revisa el significado y el alcance del concepto de ‘ciudad inteligente’, midiendo la ‘inteligencia’ urbana en un contexto de mercado emergente.Metodología / enfoque: se realiza un ejercicio de reducción de datos mediante la técnica de análisis de componentes principales (PCA) de 22 variables de ciudades inteligentes y un análisis de clúster en dos etapas, para las 217 municipalidades del estado de Puebla (México), de modo de identificar los atributos y desafíos críticos que definen la ‘inteligencia’ urbana en un mercado en desarrollo.Originalidad / Relevancia: los modelos que miden la ‘inteligencia’ urbana, en particular los de mayor difusión, el de Giffinger y Cities in Motion, no reflejan en su totalidad las desigualdades y retos socio-económicos que presentan las ciudades de economías en desarrollo.Resultados principales: dos factores distintivos emergen del ejercicio de reducción de datos: ‘marginación’, reflejando marcadas desigualdades económicas y sociales, y ‘acceso a servicios’, en particular educación y salud públicas. Estos factores representan los desafíos que deberían abordar las urbes de economías emergentes en su conversión a ‘ciudad inteligente’.Contribuciones teóricas / metodológicas: desarrollamos un enfoque novedoso para la medición de la ‘inteligencia’ urbana, argumentando que el acceso a servicios públicos (educación y salud) contribuye a reducir las desigualdades sociales y la marginación, indicadores claves del nivel de ‘inteligencia’ de una ciudad en un contexto en desarrollo.Contribuciones sociales / de gestión: si bien el análisis se realiza sobre datos de una región en particular, la evidencia resultante podría ser un insumo relevante para la construcción de un modelo generalizable para la medición de ‘inteligencia’ de ciudades en mercados emergentes, con implicaciones para múltiples grupos de interés y la política pública, sugiriendo que la resolución de básicas asimetrías socio-económicas y el acceso a educación y salud deberían acometerse antes de aspirar a mejorar los indicadores convencionales de ‘inteligencia’ urbana. Objetivo do estudo: este trabalho empírico revisita o significado e o alcance do conceito de ‘cidade inteligente’, medindo a ‘inteligência’ urbana em um mercado emergente.Metodologia / abordagem: um exercício de redução de dados é conduzido por meio de uma análise de componente principal (PCA) de 22 variáveis de cidade inteligente e uma análise de cluster em duas etapas, para os 217 municípios do estado de Puebla (México), a fim de identificar os desafios definidores da 'inteligência' em uma cidade em desenvolvimento.Originalidade / Relevância: os modelos que medem a "inteligência" urbana, especialmente Giffinger e Cities in Motion, não capturam os desafios socioeconômicos das cidades em um contexto de mercado em desenvolvimento. Principais resultados: dois fatores emergem do exercício de redução de dados, a saber, 'marginalização', referindo-se às desigualdades sociais e econômicas, e 'acesso aos serviços', particularmente saúde pública e educação, para definir os desafios que as cidades de mercados emergentes precisariam enfrentar em seu caminho para a 'inteligência'.Contribuições teóricas / metodológicas: apresentamos uma abordagem revisada para medir a ‘inteligência’ da cidade, alegando que o acesso aos serviços públicos (educação e saúde) ajuda a reduzir a desigualdade social e a marginalização, que são indicadores essenciais para redefinir as cidades inteligentes nos mercados emergentes.Contribuições sociais / de gestão: mesmo que a análise seja realizada em dados de uma única região, nossa pesquisa pode ser uma contribuição significativa para um modelo mais generalizável para medir a 'inteligência' da cidade em mercados emergentes, com implicações para vários stakeholders, em particular para políticas públicas, sugerindo que as desigualdades básicas e o acesso a serviços de educação e saúde devem ser abordados antes de tentar melhorar os indicadores tradicionais de cidades inteligentes.
Databáze: OpenAIRE
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