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"Contribuciones a la Economía" es una revista académica con el
Número Internacional Normal
izado de Publicaciones Seriadas
ISSN 16968
360

Enero 2005


 

 Flexibilidad empresarial,
eficiencia técnica y
crecimiento económico:

Evidencia empírica en la empresa industrial
española durante el período 1994-2000.

 

 

Leopoldo Laborda Castillo


Universidad de Alcalá
Departamento de Ciencias Empresariales

 leopoldo.laborda@uah.es

 

 Una versión completa de este artículo,
en formato DOC para imprimir.

Resumen:

 

A partir del modelo de crecimiento adoptado por Carluer y Gaulier (2001) se plantean algunas derivaciones a fin de poder incorporar varias fronteras de eficiencia a través de las cuales probar su robustez. Así mismo, se propone una desagregación microeconómica cuyo contraste empírico se lleva a cabo en el contexto de la empresa industrial española durante el período 1994-2000. Dicho análisis ha permitido confirmar que las empresas que realizan esfuerzo en I+D tienen mayores niveles de eficiencia frente a las que no lo hacen, tal y como indican estudios empíricos como los realizados por Crespo y Velázquez (1999). Al completar el análisis de los condicionantes del crecimiento de la productividad desde un planteamiento microeconómico en los resultados empíricos se detecta una relación positiva y significativa entre la concentración de clientes y el tipo de mercado, en lo que parece un argumento más para las tesis de Schumpeter al considerar que las empresas medianamente concentradas pueden estar en una mejor posición para proteger sus inversiones (en I+D o en capital físico) frente a las que están en industrias menos concentradas, por lo que pueden estar más dispuestas a emprender una inversión productiva o tecnológica. Por lo que respecta a la relación negativa y significativa entre el crecimiento de la productividad y la cifra de ventas (como una aproximación al tamaño), esta puede interpretarse como un argumento a favor de la tesis de Arrow, toda vez que las empresas en industrias acostumbradas a moverse en entornos competitivos (en lo que no se tiene tanto poder de mercado) pueden emprender más investigación para enfrentarse a la competencia real y potencial.

 

Es importante señalar que la evidencia obtenida en este trabajo es sólo una primera aproximación para explicar un fenómeno mucho más complejo que sin duda necesita ser complementado con estudios adicionales. Pese a sus limitaciones, estos resultados preliminares permiten realizar algunas consideraciones relativas a la necesidad que tiene la industria española de aumentar tanto el número de empresas que hacen I+D (y las cantidades invertidas) como su flexibilidad productiva (y técnica), si quiere avanzar por una senda de crecimiento económico.

 

Palabras clave:

 

Crecimiento económico, Eficiencia Técnica, Flexibilidad Empresarial.

 


 

Flexibilidad empresarial, eficiencia técnica y crecimiento económico:

evidencia empírica en la empresa industrial española durante el período 1994-2000.

 

1.- INTRODUCCIÓN

 

Identificar los factores que facilitan el crecimiento económico ha sido un tema extensamente tratado en la literatura, tanto desde un punto de vista teórico como empírico. En este contexto parece existir un acuerdo generalizado sobre la necesidad de garantizar la acumulación de capital y la mejora de la productividad para lograrlo, si bien el debate sigue abierto respecto a la endogeneidad o exogeneidad del progreso técnico.

 

En cierta manera, este debate ha llevado a determinados autores como Segura[1] a señalar que la explicación de estos fenómenos implica descender a un análisis más desagregado a nivel de empresa, concretamente se señala que los procesos de reasignación de recursos, inherentes a cualquier cambio técnico y de especialización productiva de la economía tienen lugar mayoritariamente en el plano sectorial. Continuando con el anterior razonamiento, el problema objeto de estudio aquí planteado implica partir de un modelo estilizado de crecimiento que da paso a un análisis desagregado de los recursos y capacidades de las empresas que conforman los distintos sectores industriales de la economía española, susceptibles de condicionar el crecimiento económico.

 

La hipótesis de partida adoptada en este trabajo para intentar explicar el crecimiento económico descansa en la modelización propuesta por Carluer y Gaulier (2001). Del anterior modelo de crecimiento económico se plantean algunas derivaciones a fin de poder incorporar varias fronteras de eficiencia a través de las cuales probar la robustez del modelo. Finalmente, se propone una desagregación microeconómica cuyo contraste empírico se lleva a cabo en el contexto de la empresa industrial española durante el período 1994-2000.

 

Esta interacción entre modelización y contrastación permite estructurar la presente investigación. De esta manera, en el siguiente apartado 2 se bosqueja el marco teórico de referencia en el cual se inserta el modelo de crecimiento económico planteado. En el apartado 3 se desarrolla el contraste empírico del anterior modelo teórico en el ámbito de la empresa industrial española durante el periodo 1994-2000. En el apartado 4 se presentan las principales conclusiones e implicaciones. En el apartado 5 se abordan algunas de las limitaciones detectadas así como las posibles extensiones del trabajo. Este trabajo finaliza con la inclusión de un último apartado 6 dedicado a recoger las principales referencias bibliográficas empleadas.

 

2.- MARCO TEÓRICO DE REFERENCIA.

 

El marco teórico de referencia utilizado parte de un esquema explicativo del crecimiento económico basado fundamentalmente en trabajos en los cuales se analizan una serie de relaciones causales directas entre las principales magnitudes macroeconómicas recogidas en la literatura, y representadas en la siguiente figura 1 por líneas rectas de trazo continuo, en las cuales el crecimiento económico es representado como un engranaje alimentado principalmente por la eficiencia técnica[2] y por el progreso técnico.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Complementando lo que puede considerarse un esquema clásico del crecimiento económico, en la figura 1 se incorpora una pieza más en este engranaje representada por el efecto que las externalidades derivadas del desbordamiento de conocimiento. Por último, se incorporan una serie de relaciones susceptibles de condicionar el anterior fenómeno[3], que quedan representadas por las flechas con trazo discontinuo de la figura 1.

 

2.1.- Modelo estilizado de crecimiento económico.

 

Como se ha señalado al inicio de este trabajo se parte de un modelo estilizado de crecimiento económico que sigue la metodología de Carluer y Gaulier (2001). La citada propuesta queda reflejada en la ecuación 1 en la cual el crecimiento de la eficiencia viene explicada por la eficiencia del año inicial, por la tasa de inversión media y por la cifra de gasto en I+D sobre la cifra de ventas, en los tres casos del año señalado[4].

 

 

Dados los objetivos planteados en este trabajo, el anterior modelo de crecimiento es también contrastado incorporando como medida de eficiencia una serie de fronteras[5] calculadas a partir de la metodología planteada por Baldwin (1991) en virtud de la cual la eficiencia técnica utilizada para calcular el crecimiento económico relaciona un vector de inputs con el máximo output que se puede alcanzar (dado el estado actual de la técnica). En la anterior expresión los inputs que acompañan a la eficiencia del año inicial son:

 

·         Por un lado el capital físico,  , variable calculada mediante un índice de su eficiencia del capital del año inicial, que es el cociente de la cifra de activo y el número de trabajadores.

 

·         Por otro lado el capital tecnológico, E_I+D, calculada mediante el cociente entre el sumatorio de los gastos totales en I+D y las ventas de la empresa.

 

2.2. Desagregación macroeconómica de los modelos estilizados de crecimiento.

 

Siguiendo a Vickery y Campbell (1993), pueden distinguirse distintos tipos de flexibilidad ligados a la actividad productiva, que permiten ser incorporados a la anterior formulación sustituyendo al capital físico:

 

·         Flexibilidad operativa o mecánica (recursos fabricación): es la capacidad de producir, con ayuda de las tecnologías de avanzadas, una gama de clases distintas de productos, de conseguir períodos breves de parada y conmutación rápida entre productos sucesivos, de obtener altos grados de utilización permanente del equipo y de lograr ciclos relativamente rápidos de mecanizado y montaje y tiempos de proceso cortos[6]. En este trabajo las variables empleadas para aproximar este tipo de flexibilidad son variables dummies que reflejan si la empresa utiliza sistemas de fabricación por lotes pequeños, grandes, fabricación continua, o actividades distintas de fabricación.

 

·         Flexibilidad del lugar de trabajo (recursos humanos): que permite distinguir entre flexibilidad numérica, en virtud de la cual el número de trabajadores (o de horas de trabajo) se ajustan a las necesidades de producción, y flexibilidad funcional, según la cual se ensanchan los límites entre puestos de trabajo diferentes, los miembros de la plantilla poseen cualificaciones múltiples y son capaces de realizar numerosas tareas distintas, y al mismo tiempo pueden desplegarse de maneras diferentes para hacer frente al cambio de oportunidades[7]. En este caso la flexibilidad es aproximada por variables que recogen los salarios relativos de los empleados y su nivel de educación formal.

 

·         Flexibilidad de gestión (recursos organizativos): se caracteriza por una serie de métodos de gestión concebidos para que la producción responda mejor a las oportunidades de mercado, mejorar la eficiencia y el control y disminuir costes[8]. Las variables utilizadas son dummies que indican si la empresa utiliza máquinas de control numérico, robótica, CAD, o CAM.

 

·         Flexibilidad de costes (recursos económicos): el avance en la productividad y las formas nuevas y eficaces de combinar las entradas a la producción son importantes en la explotación diaria. Este tipo de flexibilidad suele ir acompañada de costes unitarios más bajos, mejor utilización de capital y trabajo y mejor control de las existencias, del trabajo en curso y del capital circulante, que producen aumento de la eficacia y retornos económicos. Las variables empleadas para aproximar este tipo de flexibilidad son el porcentaje de la capacidad instalada utilizada, y el nivel de especialización de la actividad.

 

Siguiendo a Gumbau (1997), pueden distinguirse distintos tipos de flexibilidad ligados a la actividad tecnológica:

 

·         Flexibilidad de mercado (oportunidad económica): según este planteamiento, las decisiones de realizar actividades de I+D de una empresa están influenciadas por las condiciones económicas ya que parece probable que los beneficios esperados de la invención, así como la habilidad para financiarla estén asociados con las ventas de la empresa[9]. Las variables utilizadas responden a variables dummies de tipo de mercado y a variables de concentración.

 

·         Flexibilidad sectorial (oportunidad tecnológica): algunas empresas cuentan con ventajas comparativas para obtener invenciones por el hecho de pertenecer a sectores especializados con un elevado nivel de conocimiento científico y tecnológico[10]. También se ha señalado que el objetivo de una empresa para realizar actividades de I+D no sólo es generar innovaciones sino también aumentar su flexibilidad para incorporar y absorver los conocimientos externos a la industria[11]. Este tipo de flexibilidad se aproxima mediante dummies de sector.

 

·         Flexibilidad para capturar beneficios (oportunidad de apropiabilidad): en este caso se recogen todos aquellos factores que las empresas utilizan para captar los beneficios resultantes de sus inversiones de I+D en nuevos productos y procesos, así como aquellos mecanismos destinados a disminuir los costes de imitación. En este caso se emplean variables que representan dummies de vocación exportadora, y variables que recogen la oportunidad tecnológica y el número de empleados dedicados a la realización de actividades de I+D.

 

Parece razonable pensar que una empresa organizada para lograr el máximo de eficiencia deba combinar elementos pertenecientes a los tipos anteriormente señalados de flexibilidad productiva y tecnológica, debido a sus importantes sinergias.

 

3.- ANÁLISIS EMPÍRICO EN LA EMPRESA INDUSTRIAL ESPAÑOLA

 

A partir del anterior planteamiento teórico, el análisis empírico propuesto en este apartado queda vertebrado en cuatro epígrafes, en el primero de los cuales se realiza una revisión de la literatura empírica más relevante, en el segundo se analiza la naturaleza del método de regresión empleado para los contrastes y la instrumentalización de las variables utilizadas, en el tercero se especifican las características de los datos empleados y en el cuarto se recogen los principales resultados obtenidos.

 

3.1.- Revisión de la literatura.

 

La tradición empírica  que sustenta las aportaciones en torno a las nuevas teorías de crecimiento económico, se centra en la relación entre progreso tecnológico y crecimiento económico, y se conoce como “contabilidad del crecimiento endógeno”.

 

Algunos de los trabajos pioneros a nivel empírico más relevantes pertenecen a autores como Griliches (1957), Kendrick y Vaccara (1980), Arrow, Chenery, Minhas, y Solow (1961), o Jorgenson, Gollop, y Fraumeni (1987).

 

Del tronco común de la “contabilidad del crecimiento endógeno”, surgen una serie de derivaciones que dan lugar a varias líneas de investigación, cuyo objetivo es incluir en la tradicional función de producción una serie de factores adicionales como son:

 

·         La influencia de la actividad de I+D en el crecimiento económico, es  liderada por primera vez por Mansfield (1965), en lo que supone un intento serio para introducir en la función de producción un factor de progreso técnico de una manera endógena. El testigo en esta línea de investigación es recogido por Griliches (1979), cuya influencia se deja sentir en una serie de autores entre los que destacan, Scherer (1982), Terleckyj (1980), Baffe (1986), Romer (1986), Cohen y Levinthal (1989), Bernstein y Nadiri (1988), o Cameron y Trivedi (1998).

 

·         La importancia del stock de innovaciones sobre el crecimiento  económico, constituye una alternativa al intento de Mansfield antes señalado de introducir en la función de producción un factor de progreso técnico de una manera endógena. Esta línea de investigación adopta una perspectiva evolutiva[12] que recoge aportaciones pioneras como las de Nelson, Winter y Schuette (1976), cuyo gran referente teórico es el pensamiento de Schumpeter[13], contando en la actualidad con las aportaciones destacadas de Pavitt (1984), Winter (1986), Fagerberg (1987), Rosegger (1986), Baumol (1986), Nelson y Winter (1992), o Amable (1993).

 

·         La inclusión de factores moderadores del crecimiento económico en la función de producción clásica intenta servir de complemento a los anteriores planteamientos a la hora de explicar el crecimiento económico de una manera endógena. Esta tradición se inicia con los trabajos de Arrow (1962a), y es continuada con los de Romer (1986), Lucas (1988), Barro (1991), Krugman (1991), Grossman y Helpman (1991a), Eaton y Tamura (1996), Mankin, Romer, y Weil (1992), o Caballero y Lyons (1990), en los cuales se proponen factores de naturaleza tan diversa como el capital humano, o el gasto público en infraestructuras.

 

            Con los anteriores antecedentes, al aproximarse al análisis agregado de la relación entre la productividad del trabajo y el esfuezo en I+D es conveniente revisar dos líneas de investigación que abordan aspectos parciales de dicha relación en el contexto de la economía española.

 

·         El análisis del grado de eficiencia de unidades productivas es un tema bastante estudiado a nivel teórico, y sobre el que existe una abundante literatura empírica en el ámbito español para determinados sectores de actividad.

 

En un contexto más amplio que el objeto de estudio (la empresa industrial española) Berges y Pérez (1986) obtienen para una muestra de empresas españolas y europeas, una eficiencia de 0.2 lo que quiere decir que el promedio de las grandes empresas europeas tiene una eficiencia técnica igual al 20 por 100 de la correspondiente al 1 por 100 de las empresas más eficientes.

 

Martín y Suárez (1997) realizan un estudio a nivel inter e intrasectorial de la eficiencia de la industria española utilizando técnicas de panel sobre 855 empresas manufactureras españolas. Los resultados obtenidos subrayan una gran heterogeneidad en el grado de ineficiencia de las empresas manufactureras, estimando en 0.60 el grado de eficiencia media.

 

Gumbau (1998) analiza la eficiencia técnica de los sectores industriales españoles durante el periodo 1991-1994 utilizando la Encuesta Sobre Estrategias Empresariales (ESEE) del Ministerio de Industria y Energía, siguiendo un enfoque de frontera estocástica para calcular los niveles de eficiencia que se obtienen tras la estimación de una función de producción frontera con dos factores de producción: trabajo y capital privado, detectando niveles de eficiencia en torno al 76-83%, esto es, podría incrementar la producción en torno al 17-24% con los factores productivos realmente utilizados. Dicha ineficiencia media es bastante similar entre los distintos sectores de la industria si bien existen importantes diferencias en cuanto a las desigualdades intrasectoriales.

 

·         Respecto al estudio de la influencia que la actividad tecnológica tiene sobre el crecimiento del sistema productivo, también es un aspecto bastante tratado tanto desde un punto de vista teórico como aplicado, en el contexto de la economía española.

 

Grandón y Rodríguez Romero (1991) analizan la relación entre el capital tecnológico y la actividad económica para datos de empresas durante el periodo 1973-1981, mediante un panel  en el que se obtiene una productividad marginal del capital tecnológico implícita que oscila entre 46%-96%, y una elasticidad entre 0.04-0.044, contemplándose una depreciación de capital tecnológico de 0.15, y dummies sectoriales.

 

Por su parte Rodríguez (1992) lleva a cabo un estudio de la relación entre el capital tecnológico y la actividad económica para datos de empresas durante el periodo 1973-1981, mediante un panel incompleto en el que se obtiene una productividad marginal del capital tecnológico implícita que oscila entre 210%-430%, y una elasticidad entre 0.20-0.18, contemplándose una depreciación de capital tecnológico de 0.25, y dummies sectoriales.

 

Rodríguez Romero (1988), en un estudio realizado con una muestra de empresas industriales españolas durante el período 1974-1981, encuentra una elasticidad de la actividad económica respecto al capital tecnológico (medido en términos de gastos en I+D) comparable a la obtenida por Grandon y Rodríguez Romero (1991).

 

De forma complementaria a la literatura anteriormente señala han ido apareciendo una serie de trabajos de corte microeconómico orientados a profundizar en los condicionantes de la productividad del trabajo y del esfuerzo en I+D, relativos respectivamente:

 

·         Por un lado relativos a las condiciones genéricas del proceso productivo (compras y aprovisionamientos, sistemas de fabricación, y distribución y ventas) que afectan a la productividad del trabajo.

 

Respecto a la influencia que los procesos de compras y aprovisionamiento tienen sobre la productividad del trabajo, pueden encontrarse trabajos como los realizados por Schmener (1979), Hayes, Wheelwright, y Clark (1988), Stobaugh y Telesio (1983), o Burt (1989).

 

Respecto a la influencia que los sistemas de fabricación tienen sobre la productividad del trabajo, pueden encontrarse trabajos como los realizados por Hayes y Wheelwright (1984), Carter y Baker (1992), Francis, McGinnis, y White (1992), Burns y Stalker (1961), Garvin (1988), Vollmann, Berry, y Whybark (1995), Meal (1984), y Ohno (1991).

 

Por lo que respecta a la influencia que las actividades de ventas y distribución tienen sobre la productividad del trabajo, destacan trabajos como los de Felton (1959), Day (1997), o Webster (1997).

 

·         Por otro relativos a las condiciones genéricas de la estructura de mercado (tamaño, concentración, y diversificación) que afectan al esfuerzo en I+D.

 

Respecto a la influencia que el tamaño empresarial tiene sobre el esfuerzo en I+D, pueden encontrarse  trabajos como los realizados por Mansfield (1961), Freeman (1990), Geroski, (1990), Mueller (1983), Kamien y Schwartz (1989), Clarke (1993), y  Stiglitz (1993), que encuentran evidencia a favor de una relación positiva, y otros como los de Kamien y Schwartz (1982) y Kamien (1989)  que encuentran una relación inversa.

 

Respecto a la influencia que la concentración empresarial tiene sobre el esfuerzo en I+D, pueden citarse trabajos como los realizados por Nelson (1959), Nelson y Phelps (1966), Mansfield (1980), o Scherer (1982), que encuentran evidencia a favor de una relación positiva, y otros como los de Stigler (1988), Leibenstein (1989), o Schmalensee (1985), que encuentran una relación inversa.

 

Respecto a la influencia que la diversificación empresarial tiene sobre el esfuerzo en I+D, pueden citarse trabajos como los realizados por Clarke (1993), o Kamien (1989), que encuentran evidencia a favor de una relación positiva, no siendo abundantes los trabajos que defienden un relación inversa (el debate se centra más bien en el sentido de la causalidad).

 

Por lo que respecta al tratamiento de las condiciones específicas de productividad del trabajo (retribución y cualificación de los empleados) y de esfuerzo en I+D (concentración de clientes y propensión exportadora) en la empresa industrial española destacan los trabajos relativos a:

 

·         Los condicionantes de la productividad del trabajo, los contrastes propuestos giran en torno a los conceptos de retribución salarial y capital humano, si bien incorporan algunos elementos de los descritos en la literatura relativos al proceso productivo.

 

En el contexto objeto de estudio, los trabajos empíricos realizados en el caso español para analizar la relación entre salario y productividad del trabajo no son muy abundantes. La anterior relación ha sido analizada a través de ecuaciones de salarios estimados utilizando información agregada de corte temporal, por autores como Dolado, Martín, Rodríguez Romero (1993), o Fernández y Montuenga (1997), en los que se confirma la existencia de una relación positiva entre productividad y salario nominal (con una elasticidad cercana a la unidad).

 

Los anteriores resultados han sido posteriormente puestos en duda por estudios llevados a cabo por Rodríguez (1998) a un nivel de desagregación mayor donde se obtienen elasticidades del salario respecto a la productividad muy inferiores a otros países[14]. La explicación a esta aparente contradicción se fundamenta en el efecto agregación, de manera que sólo a nivel desagregado se permite la separación entre efectos agregados y específicos (o sectoriales).

 

Por lo que respecta a la evidencia empírica sobre la relación entre capital humano y productividad del trabajo, hay que señalar que pese a su temprano reconocimiento en el contexto de la contabilidad del crecimiento, su análisis en España ha sido bastante escaso.

 

Las excepciones son los trabajos de Mas, Pérez, Uriel y Serrano (1995), en los que se elaboran series históricas de la población española por niveles de estudios terminados, que permiten concluir que el aumento de la dotación de capital humano de los trabajadores españoles parece haber contribuido de modo muy importante, aunque no exclusivo, al crecimiento de la productividad del trabajo en la economía española.

Posteriormente Pérez y Serrano (2000), analizan el capital humano y el patrón de crecimiento sectorial y territorial en España durante el período 1964-1998, concluyendo que la acumulación de capital humano en España y su utilización en las actividades económicas ha sido un fenómeno generalizado en todos los territorios y en todos los sectores productivos durante las últimas décadas[15].

 

·         Respecto a los condicionantes del esfuerzo en I+D, los contrastes propuestos giran en torno a los conceptos de concentración de mercado y diversificación, si bien incorporan algunos elementos de los descritos en la literatura relativos a las características estructurales del mercado, aproximadas por las variables analizadas en el epígrafe anterior.

 

Por lo que respecta a la evidencia empírica sobre la relación entre concentración de mercado y esfuerzo en I+D, puede decirse que en el contexto español esta relación, salvo ciertas excepciones como el trabajo de Suárez (1991), ha sido en numerosos casos sustituida por análisis en los que se vinculaba el esfuerzo en I+D con el tamaño empresarial.

 

Así Velázquez (1991) analiza la influencia del tamaño de mercado y las oportunidades tecnológicas sobre las diferencias interindustriales en las actividades de I+D.

 

Más recientemente Gumbau (1997), establece una división por tamaños que permiten concluir que las empresas pequeñas tienen mayor probabilidad de llevar a cabo actividades en I+D, si operan en mercados con menor número de competidores con cuota significativa de mercado, y si cuentan con algún grado de diferenciación de producto.

 

Respecto a la evidencia empírica sobre la relación entre diversificación de mercado y esfuerzo en I+D, en el contexto español existe un trabajo de Merino, y Salas (1996) en el que se analiza de forma simultánea la relación entre las variables innovación y actividad empresarial, considerando al mismo tiempo la existencia de comercio exterior como medida para aproximar el grado de diversificación de la empresa.

 

 

3.2. - Diseño metodológico de la investigación e instrumentalización de las variables.

 

El soporte metodológico de los análisis econométricos planteados en este trabajo gira en torno al método de regresión. En este contexto los métodos de regresión utilizados para la construcción de modelos explicativos para este tipo de relaciones apuntadas, presentan la estructura general:

 

 

Adicionalmente las regresiones pueden representarse como:

 

En las anteriores ecuaciones S, T, t, hacen referencia a conjuntos de variables artificiales relativas a la industria (representadas por las distintas ramas o sectores que la componen), la empresa (aproximada por la cifra de ventas y la edad), y tiempo (cuantificada por los años considerados en el análisis, teniendo en cuenta que la adscripción de una empresa a una determinada industria puede variar con el tiempo), X son variables con la misma periodicidad de variación que y, y F representa una forma funcional particular.

 

A partir de los anteriores aspectos generales, los modelos econométricos planteados en este trabajo para contrastar la ecuación  son estimados por el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), y presentan como medida del output la eficiencia técnica, medida términos de productividad del trabajo. Tal como se recordará, el análisis de eficiencia que se aplica en este trabajo es el utilizado por Baldwin (1991) para el sector industrial canadiense a nivel internacional, y Merino y Salas (1995) para el análisis entre empresas de capital nacional o extranjero en el sector manufacturero español[16].

La medida de eficiencia que se propone en este trabajo[17] implica determinar el índice de eficiencia a partir del cociente entre su output teórico o potencial, medido en términos de valor añadido, y el input medido a través de las horas realmente trabajadas por los empleados (horas año, más horas extras, menos horas no trabajadas) controlando por medio de las empresas más eficientes de cada sector.

 

En términos generales, el índice de eficiencia[18] a determinar quedaría expresado de acuerdo con la ecuación , donde  representa la relación entre el numerador como el valor añadido y el número de horas trabajadas de la empresa[19] sobre el mismo ratio para cada uno de los sectores respecto de las empresas más eficientes (concretamente se han construido tres fronteras para el 10, 20,y 30 por ciento de las empresas más eficientes).

 

Para la determinación del valor añadido no se ha tenido en cuenta que los gastos en I+D que las empresa realizan se verán afectados por los tipos de cambio de la moneda nacional con respecto a la de otros países[20]. Finalmente por los que respecta a las variables e utilizadas para explicativas incorporadas tanto a modelo agregado como a su desagregación, destacan:

 

·         La intensidad del capital físico, instrumentalizado siguiendo la propuesta de Merino y Salas (1995), mediante el valor de inmovilizado material excepto terrenos y construcciones respecto al número de trabajadores de la empresa.

 

·         El esfuerzo en I+D, instrumentalizado mediante el cociente entre los recursos que la empresa destina a actividades de innovación (gastos en I+D e importación de tecnología) y las ventas de la empresa.

 

·         El grado de utilización de la capacidad de la empresa, instrumentalizada como el porcentaje de la capacidad utilizada del total de la capacidad instalada.

 

·         El grado de especialización de la fabricación, aproximada mediante una variable dummy que indica si la empresa tiene un producto muy estandarizado.

 

·         Las herramientas de fabricación avanzada que utiliza la empresa, instrumentalizada mediante variables dummies de empleo de maquinaria de control numérico, de robótica, de CAD y de CAM.

 

·         El nivel salarial de los trabajadores a partir del salario medio de la empresa.

 

·         El nivel de formación de los recursos humanos, calculado mediante la relación de titulados superiores (licenciados e ingenieros) sobre el total de empleados.

 

·         Los sistemas de fabricación, instrumentalizados mediante dummies de utilización de sistemas de fabricación por lotes pequeños, fabricación por flotes grandes, fabricación continua y realización de actividades distintas de fabricación.

 

·         Tipo de mercado, aproximado mediante una variable dummy que indica si el mercado es recesivo.

 

·         Concentración de mercado, utilizando el esquema propuesto por Gumbau (1997), consistente en asignar el valor medio de la concentración las cuatro empresas más grandes del mismo.

 

·         Personal dedicado a I+D, variable instrumentalizada mediante la suma de personas directamente asignadas a la realización de actividades de innovación.

 

·         La vocación exportadora, se instrumentaliza siguiendo la propuesta de Merino y Salas (1996) de establecer distintos tramos de intensidad exportadora, medida por el porcentaje que representan las exportaciones sobre la cifra de ventas.

 

·          La oportunidad tecnológica, se aproxima mediante el porcentaje que representan los gastos en I+D totales del sector respecto al valor de sus ventas, expresando la oportunidad tecnológica que supone para una empresa pertenecer a ese sector.

 

Adicionalmente se incorpora al modelo y a su desagregación una serie de dummies de sector (concretamente se recogen 18 sectores de la industria manufacturera española). En el caso específico de la desagregación se incorpora una variable de tamaño (cuantificada por las ventas) y otra de edad (cuantificada en años).

 

3.4. Datos empleados

 

Los datos empleados para la estimación del nivel de (in)eficiencia de las empresas manufactureras españolas es el panel de datos compuesto por la muestra común de empresas de la Encuesta Sobre Estrategias Empresariales (ESEE) del Ministerio de Industria en el periodo 1994-2000.

 

La Encuesta Sobre Estrategias Empresariales (ESEE) es una investigación estadística con carácter de panel, aplicada a empresas industriales manufactureras, y proyectada inicialmente para caracterizar y analizar el comportamiento de la empresa industrial española.

 

De toda la serie disponible de datos, los contrastes realizados en este trabajo comprende el periodo 1994-2000, siendo principalmente dos los motivos que justifican la elección de estas observaciones referidas a los siete cortes transversales realizados:

 

·         En primer lugar, en el año 1994 se incorporan nuevas variables a la encuesta original que son mantenidas hasta el último año disponible, que es precisamente 1998, básicas para la construcción de los modelos econométricos planteados (a este respecto si bien se disponía también del año 1993 la ausencia de estas variables impedía calcular bastante de los índices propuestos).

 

·         En segundo lugar, la evolución del ciclo económico ha hecho coincidir este periodo, con el inicio de la recuperación  económica y el inicio de un periodo recesivo, lo que permite tener cierta perspectiva temporal del impacto de la coyuntura económica en los modelos planteados.

 

Las variables[21] sobre las que aporta información son muchas y de naturaleza muy diversa, entre las que se incluyen indicadores cuantitativos (algunos con acumulación de valores en cero debido a la no realización de determinadas acciones por una parte de las empresas) y cualitativos (que reflejan la elección entre dos o más alternativas, la opinión de la empresa mediante códigos, o la contabilización de las veces que se ha llevado a cabo una acción en un determinado intervalo de tiempo).

 

Si bien el tamaño de la muestra es reducido y su carácter multipropósito, haga que su información en muchos temas no pueda ser tan completa como en el caso de las encuestas específicas, existen temas ya tratados en otras fuentes en que la ESEE permite ir más allá de la de la evidencia disponible, ya sea por sus ventajas derivadas de su representatividad, ya por la incorporación de información inédita.

 

3.3. – Resultados empíricos.

 

En este apartado se pretende realizar un análisis descriptivo de las magnitudes de referencia para la construcción de los modelos de regresión que se pretenden contrastar, el primer paso consiste en analizar los índices de eficiencia desagregados de la empresa manufacturera española.

 

 

Datos relativos a 1994

Datos relativos a 2000

Estadísticos

Obs

Med.

D. E.

Min

Max

Obs

Med.

D.E

Min

Max

Front. Efic. Global

1175

2241.6

6735.9

-2384.8

101627.8

1812

1743.9

9277.5

-2706.4

333933.6

Front. Efic.  10%

1812

0.159

0.458

-0.100

12.130

1095

0.416

1.708

-2.100

24.415

Front. Efic.  20%

1812

0.250

0.773

-0.157

22.551

1095

1.212

6.312

-7.843

91.152

Front. Efic.  30%

1812

0.339

1.080

-0.223

32.38

1095

2.916

16.858

-20.947

243.434

Notas:

Los índices de eficiencia calculados a partir del VA/nº horas realmente trabajadas.

Punto de corte de frontera del 10, 20 y 30 por 100 para definir el máximo valor añadido potencial por input.

                                                                      Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la ESEE.

Cuadro 1. Índices de eficiencia de las empresas.

Llegado este punto, y después de las consideraciones preliminares del análisis descriptivo el siguiente paso es determinar en que medida esos factores permiten caracterizar el crecimiento  de la empresa industrial española. Para ello se estimará un modelo estilizado (del cual se realizará una desagregación microeconómica para analizar el impacto de la flexibilidad tecnológica y productiva en sus diversas formas), donde la variable dependiente es un índice de crecimiento en términos de eficiencia (posteriormente sustituido por las tres fronteras propuestas), y las variables explicativas son el nivel de eficiencia, el capital tecnológico y el capital físico por trabajador, en todos los casos referidos al año inicial[22].

 

Variable

Crecimiento eficiencia global

Crecimiento eficiencia frontera 10

Crecimiento eficiencia

frontera 20

Crecimiento eficiencia

frontera 30

Ln producción 1994

-0.018***

-0.018***

-0.018***

-0.017***

Gastos I+D/ventas 1994

0.427***

0.376*

0.376*

0.414*

Ln capital/trabajo 1994

0.025***

0.021***

0.021***

0.219***

Constante

n.s

0.275***

-0.275***

-0.268***

Sector 1 Metales férreos y no férreos

n.s

0.090**

0.090**

0.099**

Sector 2 Productos minerales

n.s

n.s

n.s

n.s

Sector 3 Productos químicos

n.s

0.447***

0.447***

0.727***

Sector 4 Productos metálicos

n.s

n.s

n.s

n.s

Sector 5 Máquinas agrícolas

n.s

n.s

n.s

n.s

Sector 6 Máquinas de oficina

n.s

0.120**

0.120**

0.131**

Sector 7 Accesorios eléctricos

n.s

0.080**

0.080**

0.089**

Sector 8 Vehículos automóviles

n.s

0.106***

0.106***

0.114***

Sector 9 Otro material de transporte