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Indicadores de tejido empresarial en las comunidades autónomasespañolas: algunos aspectos empíricos
Emilio CongregadoUniversidad de Huelva
José M0. O=keanUniversidad Pablo de Olavide
Ignacio PomaresRafael Aguado
Universidad de Huelva
Key words: EntrepreneurshipJEL classification: M13
1.- Introducción
La literatura empírica sobre los determinantes del crecimiento se ha convertido en un tópico de
investigación recurrente en la última década. Los estudios de este género han ido introduciendo
paulatinamente un conjunto de variables explicativas capaces de explicar las diferentes experiencias
de crecimiento observadas. A grandes rasgos, las variables explicativas utilizadas se pueden agrupar en
aquellas relativas al capital humano (Lucas, 1988), al cambio tecnológico endógeno (Romer, 1986,
1990), al comercio (Rivera-Batiz & Romer, 1991), al gasto o capital público (Barro, 1990; Barro y
Sala-i-Martín, 1992), o más recientemente, al factor empresarial (Barr, 1996, Días, 1998, Acemoglu
y Zilibotti, 1999; Iyigun & Owen, 1999)1.
1Veánse Sala-i-Martín (1998) o Temple (1998), por sólo citar dos de los más recientes surveys sobre
growth empirics.
Estos últimos trabajos, son herederos de la tradición de los modelos que incorporan capital humano
como elemento capaz de explicar las diferencias entre las predicciones de los modelos de crecimiento
y lo que sugiere la evidencia empírica. Sin embargo, las proxies utilizadas para medir el capital humano
-fundamentalmente tasas de escolarización- se manifiestan incapaces para explicar suficientemente
el residuo de Solow. Este hecho ha motivado la búsqueda de nuevos indicadores para medir el capital
humano, a la vez que indagar un poco más en los mecanismos a través de los cuales el capital humano
incide en el crecimiento económico. En esta línea, Dias, considera como motor del crecimiento la
acumulación de un tipo específico de conocimientos -capital humano empresarial-. Por su parte,
Iyigun y Owen (1998, 1999), elevan a la categoría de hecho estilizado la regularidad observada para
un buen número de países, según la cual a medida que aumenta la producción per cápita menor es el
número de empleadores respecto a la población activa. Desde una perspectiva ligeramente distinta,
Barr (1998) y Acemoglu y Zilibotti (1999) analizan la importancia que la red o tejido empresarial -
infraestructura informativa, en la terminología de Acemoglu y Zilibotti- tiene en el proceso de
difusión de los conocimientos empresariales y del crecimiento mismo. Sin embargo, es una
característica común a estos trabajos la heterogeneidad en las proxies utilizadas en el trabajo empírico,
por las dificultades de medición que plantea el factor empresarial.
El objetivo de este paper, es el de profundizar en esta línea, proponiendo algunos indicadores que nos
permitan medir el tejido en sus aspectos cuantitativos y cualitativos, discutiendo acerca de su
pertinencia y sobre su disponibilidad a la hora de realizar comparaciones internacionales, como paso
previo a la cuantificación del impacto del tejido empresarial sobre el crecimiento económico por
medio del análisis estadístico de un panel de datos.
Para llevar a cabo esta tarea, el trabajo se articula en base a cinco secciones, la primera de los cuales
es esta introducción. En la segunda sección se hace un repaso somero de los modelos más recientes
dedicados al análisis de la contribución del tejido empresarial al crecimiento. Una característica común
a este tipo de trabajos es la heterogeneidad en cuanto al propio concepto de factor empresarial sobre
el que se construyen. Este hecho tiene como corolario lógico la selección de variados indicadores en
el trabajo de contrastación de los mismos. Por ello, hemos creído conveniente la inclusión de un tercer
apartado en el que se repasan los indicadores propuestos y los principales resultados que se han
obtenido a partir del trabajo empírico. La cuarta sección se ocupa de revisar la pertinencia de los
indicadores utilizados por la literatura a la vez que se proponen otros nuevos. En base a esta discusión
, en el quinto apartado, se realiza un ejercicio econométrico para las regiones españolas, en la que se
utilizan algunos de los indicadores planteados, quedando reservado la sexta sección para las
conclusiones.
2.- Crecimiento y tejido empresarial
Los individuos difieren unos de otros por su diferente habilidad -ya sea innata o adquirida mediante el
conocimiento intelectual o a través del aprendizaje-. Pero sea cual sea el origen del conocimiento,
existe un tipo de conocimiento específico que: permite conocer las preferencias de los consumidores
y percibirlas como oportunidades de beneficio a la vez que conocer el funcionamiento de los mercados
de factores productivos. En otros términos, los individuos que disponen de este tipo de conocimiento
están en disposición de crear bienes o servicios capaces de satisfacer estas preferencias, ya sea
cubriendo una demanda insatisfecha o creando .
El empresario busca las oportunidades disponibles en los mercados, para lo cual debe adquirir
conocimiento disperso. Las oportunidades surgen porque no es posible ni que la información esté
completamente dispersa, caso en el que sería inaccesible, ni que esté utilizada al completo. Desde esta
perspectiva cada acción empresarial se lleva a cabo en base a una estimación del futuro que permite
actuar en un entorno incierto y/o realizar oportunidades de beneficio que habían permanecido
desapercibidas hasta entonces (Kirzner, 1982). Ahora bien, no cabe esperar ni que todos los individuos
perciban las oportunidades de la misma forma ni que su reacción sea la misma, sino más bien que cada
uno actúe en base a sus expectativas.
En este orden de cosas, nuestro objetivo no es otro que el de demostrar que este conocimiento
específico sobre las preferencias de los consumidores y sobre las posibles combinaciones de inputs es
un elemento clave en el crecimiento económico. En otros términos, nuestro objetivo es capturar la
interacción entre la acumulación de conocimientos empresariales y el crecimiento económico
permitiendo la acumulación de habilidad empresarial en una economía en la que, en ausencia de efectos
de escala, el crecimiento a largo plazo esté determinado por la capacidad de acumulación de tejido
empresarial. De acuerdo con esta visión, las economías de mercado más eficientes y desarrolladas
crecerán más rápido debido a que el mercado en su proceso de selección actúa como un laboratorio o
escuela de creación de conocimientos empresariales2. Bajo este planteamiento global, nuestro primer
objetivo será el intentar aproximarnos a la relación entre la habilidad empresarial y el crecimiento
económico. La idea no es nueva: Murphy, Schleifer y Vishny (1991), mantienen la hipótesis de que
la asignación de talento en favor de ingenieros frente a los abogados es un factor que favorece al
crecimiento. Desde una perspectiva similar, Baumol (1990) muestra cómo la evidencia empírica
sugiere que el crecimiento es más fuerte en aquellos países o regiones en los que el talento empresarial
se dirige hacia actividades productivas y no hacia actividades relacionadas con la búsqueda de rentas.
2
Bajo esta perspectiva, crecerán más rápido los países, regiones o entes territoriales en los que la composición ycalidad del tejido favorezcan el crecimiento. En este último sentido, aquellos países que más importancia den a laeducación formal en entrepreneurship o aquellas que gocen de unos mercados más desarrollados -learning by doing-,crecerán más pues ambos factores derivan en una mayor calidad del tejido.
El objetivo último de este paper es intentar explicar el crecimiento económico endógeno y el
fenómeno del desempleo a través de la acumulación de un conocimiento específico que permite la
búsqueda de oportunidades de beneficio: el Aentrepreneurship@, habilidad empresarial o en términos
agregados, tejido empresarial3. Nuestro análisis se basa en un instrumento analítico: el tejido
empresarial, entendido como la unión del acervo y la acción empresarial de un determinado ámbito
territorial o sectorial.
Los modelos de crecimiento económico recientes, han centrado su atención sobre la acumulación de
conocimientos. Esto es lo que hace el modelo de Lucas (Lucas, 1988), al situar la acumulación de
conocimientos como elemento central de explicación del crecimiento económico. Sin embargo,
cuando se intentan relacionar empíricamente la tasa de acumulación del stock de capital humano con
la tasa de crecimiento los resultados no son nada satisfactorios (Barro y Sala-i-Martín, 1995, Romer,
1989, De la Fuente, 1998, Temple (1998), Sala-i-Martín (1998).
Sin embargo, cuando lo que se comparan son la productividad y el capital humano en niveles, ambas
variables se ajustan bastante bien. Siguiendo a Glaeser (1994) una posible explicación de este fenómeno
de relación en niveles se puede encontrar en que el conocimiento medio es una proxy del crecimiento
tecnológico. De acuerdo con esta interpretación, los modelos de Romer (1990), Aghion & Howitt
(1992), o el de Grossman & Helpman (1991) estarían en la senda correcta.
3
El uso de esta ficción agregada que denominaremos tejido empresarial, nos permitirá eludir algunas cuestionesrelacionadas con los microfundamentos.
En el modelo de Lucas, es el propio interés el motor de la acumulación de conocimientos, mientras
que en el caso de los modelos de I+D de Romer, Aghion & Howitt o Grossman & Helpman este papel
lo juega la maximización de beneficios empresariales. Ahora bien, tanto en el caso de Lucas como en
el caso de los modelos basados de I+D, parece faltar un nexo de unión entre las causas del crecimiento
y los cambios en la demanda de capital humano o de innovaciones. Por ejemplo, en el modelo de
Lucas cabe plantearse si los individuos acumularían conocimientos sin existir una demanda de los
mismos, y en el caso de los modelos de I+D, cabría preguntarse )qué individuos cargarían con el coste
asociado al aprendizaje necesario para permitir detectar las oportunidades que surgen en los
mercados?
Pues bien, es en este contexto, en el que entra en juego ese tipo de conocimiento o habilidad específica
que hemos denominado entrepreneurhip, que permite captar las oportunidades de beneficio a partir
del conocimiento de las preferencias de los individuos, y que a través de su acumulación genera la
demanda de un nivel de conocimientos necesarios para operar en una determinada economía.
Dada la escasa penetración que el estudio del tejido empresarial ha tenido en la corriente principal de
la ciencia económica, somos conscientes de que en buena medida, la aceptación de cualquier modelo
de crecimiento con factor empresarial, debe venir precedida de una potente contrastación de sus
hipótesis básicas. En este cometido se comparten los problemas tradicionales a los que se enfrenta
cualquier trabajo relacionado con los aspectos empíricos del crecimiento, pero también nos
enfrentamos a problemas específicos de observación y medición de la dimensión empresarial. Así, la
mayor parte de los trabajos que intentan construir un marco analítico acerca del alcance de la función
empresarial -salvo aquellos de corte schumpeteriano4, centrados en el aspecto innovador de la función
empresarial- suelen omitir, por regla general, un análisis empírico que los apoye, al estar basados en
variables no observables y debido a que el material estadístico disponible para investigar la influencia
del tejido empresarial no es muy adecuada, más aún si tenemos en cuenta que para algunos de estos
indicadores es imposible realizar comparaciones internacionales ante la ausencia de una metodología
común en su obtención. Esta situación es hasta cierto punto lógica, ya que el escaso desarrollo teórico
que ha tenido el factor empresarial, se traduce en una insuficiencia de la demanda de este tipo de datos
estadísticos que se traduce, en última instancia, en una falta de preocupación por articular indicadores
relativos al factor empresarial en las diferentes estadísticas económicas5. Por todo ello, la búsqueda
de indicadores y al análisis de la pertinencia de los mismos, se convierte en condición necesaria para
poder apreciar la importancia de su acción económica. Para llevar a cabo esta tarea, se analizan, en
la próxima sección, un repaso por los intentos de medición del factor empresarial hallados en la
literatura empírica, como paso previo a la discusión acerca de la pertinencia y disponibilidad de
diferentes indicadores que nos puedan permitir capturar de forma precisa los diferentes aspectos de esta
dimensión de la realidad económica. Realizada esta labor, estaremos en disposición de elaborar un
4Constituyen ejemplos de este tipo de trabajos, entre otros, los de Baumol, W. (183,1986,1990),
King y Levine (1993), Romer (1990,1993), Segerstrom (1991), Schmitz (1989).
5La reciente aparición del DIRCE en España, va a cubrir sin duda esta laguna.
indicador sintético, que nos permita apreciar los diferentes vectores funcionales de la actividad
empresarial, a la vez que indagar acerca de la existencia de ciertas regularidades empíricas de los
indicadores propuestos en su relación con el crecimiento económico, de ciertos hechos estilizados del
crecimiento en relación al tejido empresarial.
3.- La medición del tejido empresarial en la literatura empírica
A priori, y desde un punto de vista teórico, disponemos de dos formas de medición del factor
empresarial. La primera pasa por el uso de un método indirecto, esto es, a través del concepto de
función de producción. Desde esta perspectiva, el tejido empresarial o más concretamente su tasa de
variación, podría medirse sustrayendo a la tasa de variación de la producción las tasas de crecimiento
del resto de factores considerados ponderados por sus participaciones relativas en la renta nacional.
Ahora bien, las desventajas de esta forma de proceder son bien conocidas: dependen del supuesto sobre
el tipo de rendimientos, suponen la existencia de equilibrio en los mercados de factores, y, sobre todo,
el residuo sería más una medida de nuestra ignorancia que el cambio experimentado por el tejido6. Otro
posible método para medir el tejido empresarial pasaría por el uso de indicadores directos que reflejen
de forma precisa las funciones que lleva a cabo el empresario, la capacidad empresarial o su
participación en la actividad económica.
En cualquier caso, y sea cual sea el método de medición elegido, los trabajos previos son escasos y
sesgados por el enfoque teórico que se haya dado al factor empresarial.
6Abramovitz (1956) págs 5-23.
Aunque por regla general los trabajos que analizan el papel del empresario en la actividad económica
suelen adolecer de respaldo empírico, debido a las dificultades de medición de esta variable, podemos
encontrar en la literatura algunos acercamientos parciales a la medición de esta dimensión de la
realidad económica.
El primer y quizá más conocido trabajo en esta género es debido a Mansfield (1962) y en él se indaga
acerca de los factores que determinan las entradas y salidas de empresas de una industria determinada.
Para llevar a cabo esta tarea, Mansfield estimó la siguiente ecuación para cuatro sectores industriales
estadounidenses:
ln , , ln , lnE Cit it it= + −0 49 115 0 27π
donde la variable Eit denota la entrada neta de una empresa, πit la tasa media de rendimiento y Cit es
la tasa de inversión requerida para establecer una empresa de tamaño mínimo eficiente en el sector
industrial i. En opinión de Hamilton y Harper (1996 ) y dejando a un lado los problemas asociados a
la potencia de los contrastes, es un rasgo común a los trabajos de este tipo el olvido que hacen de la
disponibilidad de empresarios.
Desde una perspectiva diametralmente opuesta, W. Krelle(1988), realiza un interesante ejercicio de
aproximación a la medición del factor empresarial utilizando un análisis de componentes principales.
En el marco de su análisis de las fluctuaciones de la actividad económica a largo plazo, considera que
los ciclos de habilidad empresarial son en última instancia los determinantes de los ciclos de más baja
frecuencia. En su trabajo se considera que la habilidad empresarial o Aentrepreneurship@ es una
variable económica latente y por tanto no observable, que determina la tasa de progreso técnico, la
tasa de ahorro y la tasa de descuento, variables éstas que si podemos observar y medir7. En base a
estos supuestos estima la variable E como una variable económica latente para los países de la OCDE,
a través del método de componentes principales. Denotando por _, la tasa de progreso técnico, s, la
tasa de ahorro y por _, la tasa de descuento, se tiene que τ τ ρ ρ= =( ), ( )E s s E y = (E),
por lo que tras
normalizar _,s y _ se tiene que:
7Si denotamos por E, la habilidad empresarial, la relación con las variables mencionadas es para
Krelle: d
dt E E s s E s E Eτ τ τ ρ ρ ρ= ′ > = ′ > = ′<( ), ( ) ; ( ), ( ) ; ( ), .0 0 0
E a a s a a= + + + > <1 2 3 2 0 0τ ρ η con a y a1 3, , ecuación esta que tras estimar los valores de los
coeficientes le permite reconstruir las series de esa variable económica latente llamada
entrepreneurship. Aunque las hipótesis previas no se pueden contrastar empíricamente, su trabajo
constituye un imaginativo intento de medición del factor empresarial que le permite eludir los
problemas asociados a la medición de esta variable.
Más numerosos han sido los trabajos que han intentado medir el tejido empresarial desde la perspectiva
de la oferta de capacidades empresariales, ya sea desde la perspectiva de la asignación de talento entre
actividades productivas e improductivas (véase Murphy, Shleifer y Vishny (1991)), desde la
consideración de la importancia del tejido en el proceso de difusión del conocimiento (Barr, (1995)
o Acemoglu y Zilibotti (1999)) o desde el prisma de la acumulación de capital humano empresarial
(Dias, 1996, 1998).
Acemoglu y Zilibotti(1999), proponen que la infraestructura informativa, medida a través de los
costes de la comunicación o de la concentración de las actividades empresariales en ciudades, tiene una
gran importancia en las relaciones principal agente, puesto que cuanto más costoso es el control de
los agentes, menor será el nivel de productividad. Sugieren que proxies tales como el número de
teléfonos, la eficiencia de los servicios postales o la tecnología de la información, pueden resultar
medidas adecuadas para este tipo de infraestructura. Desgraciadamente, el trabajo empírico de
Acemoglu y Zilibotti está aún pendiente. Sin embargo, podemos encontrar un trabajo empírico, en
línea con los indicadores sugeridos por Acemoglu y Zilibotti: Barr8, utilizando una muestra de empresas
de Ghana, analiza las relaciones y contactos entre empresas para determinar el tipo de tejido
empresarial, ya que de acuerdo a su análisis la densidad, tamaño y funcionalidad del tejido, generan
externalidades que determinan la fracción del stock de conocimientos disponibles a los que puede
acceder la empresa. Sin embargo, la notable contribución de Barr deja fuera aquellos conocimientos
adquiridos al margen del propio tejido.
8Barr, A. (1995)
Otros autores han optado por la medición directa del factor empresarial a través de las proxies
cuantitativas presentes en las estadísticas disponibles, fundamentalmente a las que responden a las
diferentes divisiones de los ocupados. En este sentido, se han explorado, aunque con diferentes fines,
las variables empleadores y auto-empleados. Así, Iyigun y Owen (1997) encuentran, para una muestra
de 42 países como la ratio empleadores/empleados se encuentra inversamente relacionada con el PIB.
A partir de esta observación consideran que es posible incluir un hecho estilizado a los ya tradicionales
en el sentido de que los países con un mayor nivel de renta per cápita tienen una ratio
empleadores/empleados más baja. Este mismo hallazgo es corroborado por estos mismos autores en
(1999) utilizando en este caso un cruce entre la base de datos de Summers y Heston (PWT, Mark 5.6)
y los datos de la I.L.O. Por otra parte, y utilizando datos de la Reserva Federal, también observan que
los empleadores tienen una edad media más elevada que empleados y auto-empleados, hecho este que
interpretan como evidencia de la importancia del learning by doing en la acumulación de capital
humano empresarial.
Un trabajo similar, y referido en este caso a España es el de O`kean y Rodríguez (1996) en el que se
realiza un ejercicio de cointegración entre el crecimiento español y el número de empleadores -junto
a otras categorías de ocupados- con datos procedentes de la Contabilidad Nacional Trimestral de
España y de la Encuesta de Población Activa, para el período comprendido entre el tercer trimestre
de 1976 y el cuarto trimestre de 1994, con resultados bastante alentadores aunque la mayor parte de
las relaciones de cointegración encontradas son débiles9.
9
En este trabajo se obtienen relaciones de cointegración de sentido débil entre PIB y empresarios, y de tipo fuerteentre PIB, formación bruta de capital fijo y empresarios, mientras que se rechaza la relevancia explicativa de losautónomos.
También en esta línea, aunque desde una perspectiva ligeramente distinta, Audrestch et alia (1998)
realizan un análisis empírico sobre la relación entre el nivel de desempleo y los cambios corrientes en
el número de autoempleados. Para llevar a cabo esta tarea, realizan un ejercicio de causalidad a la
Granger entre los cambios en estas dos variables. Combinando los datos de 23 países de la OCDE y
de la UE-15 para el período 1974-1994, obtienen una evidencia débil de que es el cambio en el número
de auto-empleados -que asimilan al factor empresarial- el que genera cambios en la tasa de desempleo
y no al revés. Este fenómeno les lleva a pensar que el apoyo a las políticas de fomento empresarial
generará efectos positivos sobre el empleo de las regiones. Desde nuestro enfoque el interés de este
estudio viene dado por la utilización del número de los auto-empleados como proxy del tejido
empresarial, aunque la debilidad de sus resultados no permite elevar a definitivas sus conclusiones. La
discusión acerca de si los auto-empleados son verdaderos empresarios -efecto Schumpeter- o si bien
su evolución está ligada a las fases recesivas del ciclo económico -efecto refugio- creemos que es aún
una cuestión abierta.
Junto a los anteriores, coexisten una serie de estudios, prácticamente inductivos, en los que se exploran
ciertos determinantes de la tasa de creación de empresas. Factores tales, como la densidad de
población, el tamaño medio de las empresas, el grado de diversidad de la estructura productiva, las tasas
de desempleo y las dotaciones de capital humano han sido probadas como variables exógenas en este
tipo de estudios10 .
4.- Nuevos indicadores
Aunque la heterogeneidad observada en los indicadores propuestos, es sin duda consecuencia de las
diferentes concepciones acerca del factor empresarial y de su incidencia en la actividad económica,
llegados a este punto, puede ser conveniente realizar una evaluación, aunque sólo sea preliminar,
acerca de la pertinencia de las diferentes proxies utilizadas. A pesar de la variedad de indicadores
propuestos, es una característica común al análisis empírico su carácter parcial y fragmentario: los
indicadores o bien reflejan los efectos de difusión del tejido o su composición cuantitativa. Así, los
trabajos preocupados de la medición del stock de conocimientos empresariales, tan sólo consiguen
medir las externalidades que genera el tejido -por lo que en el mejor de los casos tan sólo captarían de
forma imperfecta parte de los conocimientos que se adquieren a través de la experiencia- sin buscar
indicadores que nos permitan captar la importancia de la educación formal en entrepreneurship. Por
otro lado, los estudios centrados en el análisis de la composición del tejido, además de no considerar
los aspectos relativos a la calidad del mismo, se limitan al análisis de una parte del tejido, al tejido
empresarial individual, sin recoger las actividades empresariales que son llevadas a cabo por parte de
otros agentes que desempeñan la función empresarial. Este problema es de especial importancia, ya
que se omite la actividad empresarial que es llevada a cabo por gerentes y directivos cuya actividad no
tiene porqué estar vinculada a la propiedad del capital, sobre todo si tenemos en cuenta el peso relativo
de las empresas de tipo corporativo en la actividad económica11 .
10
Pueden catalogarse como trabajos de este tipo los de Garofoli (1994), Audretsch y Fritsch (1994), Reynolds (1994)o Segarra y Callejón (1998).
11
Siguiendo a O=Kean (1996), distinguiremos entre, el tejido empresarial en sentido estricto, formado por losempresarios individuales y corporativos, y tejido empresarial en sentido amplio, en el que consultoras, institutosde I+D, agencias de promoción empresarial e incluso gestores públicos estratégicos entran en juego junto aempresarios individuales y corporativos.
Por todo ello, cabe colegir que la contrastación del papel del tejido empresarial como determinante
del crecimiento, requiere como paso previo la clarificación de qué entendemos por tejido empresarial
y la exploración de proxies o tal vez de un indicador sintético que permita incorporar los aspectos
analizados anteriormente a la vez que recoja aspectos no considerados, tales como la calidad del tejido,
el stock de conocimientos empresariales adquiridos a través de la educación formal en
entrepreneurship, y que permita medir el tejido empresarial.
En base a la teoría económica actual del empresario, la actividad empresarial se configura en base a
cuatro vectores funcionales12 :
i) el empresario es un agente que reduce las ineficiencias siempre existentes en la empresa
(Leibenstein, 1969,1979);
ii) detecta las oportunidades de beneficio que permanentemente existen en los mercados
(Kirzner, 1973, 1979, 1985);
iii) el agente se enfrenta a la incertidumbre de estimar el futuro (Knight, 1929), e
iv) innova (Schumpeter, 1913)
Por ello, si queremos adoptar una visión amplia del tejido empresarial13 y recoger los cuatro vectores
que configuran la actividad empresarial, deberemos buscar diferentes indicadores que nos muestren la
riqueza de matices de su acción económica.
A) La composición del tejido empresarial.
12
O=Kean, J.M. (2000)
13
Entendemos que forma parte del tejido empresarial cualquier agente que desempeñe al menos uno de los vectoresque configuran la acción empresarial, con independencia de la calidad con que desempeñe su tarea, y de lavinculación existente con respecto a la propiedad de la empresa.
Como hemos visto en la literatura previa, se han explorado intensivamente los indicadores
relacionados con el número de empresarios que forman parte de un determinado territorio o sector
económico. La ausencia de estadísticas internacionales específicas acerca del stock de empresas y
empresarios, hacen que las únicas fuentes posibles sean las basadas en los datos procedentes de las
Encuestas sobre Fuerzas de Trabajo. Pero además la falta de homogeneidad de este tipo de encuestas
dificulta la realización de comparaciones internacionales. En el caso europeo, la realización de una
encuesta homogénea, en el tercer trimestre de cada año facilita las cosas. La Labour Force Survey -
publicación en la que se recogen anualmente los resultados de esta encuesta europea homogénea-
contiene información sobre los ocupados por categorías profesionales. Atendiendo a este criterio, la
encuesta divide a los ocupados en: empleadores e independientes, asalariados y perceptores de ayudas
familiares. Aunque la tipología española es más rica, al separar la categoría de empleadores de la de
autónomos o auto-empleados, sirva el análisis del porcentaje de empleadores sobre la población
ocupada en los países de la Unión Europea, para tener una primera idea
acerca del comportamiento de esta variable en el marco europeo. Utilizando datos del año 1996, el
siguiente gráfico relaciona el PIB per cápita y el porcentaje de los empleadores e independientes
respecto a la población activa en los países pertenecientes a la unión Europea. La relación observada,
corrobora el hallazgo que Iyigun y Owen, obtienen para los Estados Unidos.
Empleadores y Crecimiento en Europa (1996)
EMPLEAD
PIB
PC
AleAus
Bel
Din
Esp
Fin
Fra
Gre
Irl
Ita
Lux
PB
Por
RU
Sue
6000
10000
14000
18000
22000
26000
30000
6 12 18 24 30 36
Sin embargo, cuando realizamos este mismo ejercicio sectorialmente, los resultados ya no son
coincidentes con los obtenidos por Iyigun y Owen. Así, se pone de manifiesto que en el sector agrícola
se observa un comportamiento netamente diferenciado al del resto de sectores, quizá debido al alto
porcentaje de autónomos en este sector.
Ratio empleadores e independientes/asalariados
por sectores económicos
EU-15 1996
País Empleadores Asalariados Ratio empleadores/asalariados
Agric. Indust. Servic Agric. Indust. Servic. Agric. Indust. Servic.
Alemania 327 775 2330 546 11740 19556 0.60 0.07 0.12
Austria 155 49 188 36 1033 2026 4.31 0.05 0.09
Bélgica 67 99 420 14 939 2156 4.79 0.11 0.19
Dinamarca 41 40 137 51 645 1678 0.80 0.06 0.08
España 566 575 1508 332 2987 5909 1.70 0.19 0.26
Finlandia 108 60 140 31 491 1178 3.48 0.12 0.12
Francia 585 512 1411 297 5299 13666 1.97 0.10 0.10
Grecia 457 231 617 35 609 1456 13.06 0.38 0.42
Irlanda 109 39 111 28 317 687 3.89 0.12 0.16
Italia 671 1087 3203 497 5241 8504 1.35 0.21 0.38
Luxemburgo 2 2 11 1 36 111 2.00 0.06 0.10
Países Bajos 132 93 479 95 1414 4260 1.39 0.07 0.11
Portugal 417 238 533 89 1139 1944 4.69 0.21 0.27
Reino Unido 252 1052 1976 231 6077 16343 1.09 0.17 0.12
Suecia 77 104 282 40 923 2535 1.93 0.11 0.11
Europa-15 3966 4956 13345 2324 38889 82009 1.71 0.13 16,00
Pero a pesar, de las posibles distorsiones que para el caso europeo pueda generar el hecho de que las
estadísticas europeas de fuerzas de trabajo agrupen a los empleadores y a los autónomos en una misma
categoría, el que dispusiésemos del desglose no resolvería el problema en tanto en cuanto, este dato
tan sólo nos proporcionaría a lo sumo una visión sobre el stock de agentes que compone el tejido
empresarial en sentido estricto, y dentro de éste tan solo el que forma parte de los empresarios
individuales. Si quisiéramos medir el tejido empresarial en sentido estricto, deberíamos tener en cuenta
a los empresarios corporativos. Sorprendentemente, la literatura suele obviar los indicadores
encaminados a la medición de esta parte del tejido empresarial en sentido estricto. Sin embargo, las
Encuestas sobre Fuerzas de Trabajo si proporcionan un indicador que nos permite apreciar aunque tan
sólo sea de manera imperfecta la importancia de esta parte del tejido. Concretamente si atendemos
a la clasificación de los ocupados por profesión, la Encuesta sobre Fuerzas de Trabajo de la Unión
Europea, utiliza la categoría de directivos y cuadros superiores, que nos pueden aproximar a la
medición del stock de agentes que llevan a cabo los diferentes vectores de la función empresarial en
empresas corporativas o no, sin que para llevar a cabo su tarea, tengan que tener una vinculación a
la propiedad de la empresa. En España y hasta hace relativamente poco tiempo14 la única fuente de
datos relativos al stock de empresas y centros de trabajo existentes, procedía de las estadísticas
procedentes de la Seguridad Social -dadas las limitaciones impuestas para la explotación de datos
fiscales-, de la Encuesta Industrial y de la Encuesta de Población Activa.
Por un lado, es posible disponer del número de empleadores a partir de una explotación a nivel
regional de la Encuesta de Población Activa, realizada por el I.N.E. a partir del cruce de los ocupados
por situación profesional15 . El mayor desglose que presenta la E.P.A. española, nos permite eludir
los problemas ya citados, que se derivan de la agrupación de los empleadores y de los autónomos en
las estadísticas europeas.
De igual forma, también nos permite la E.P.A. española, cuantificar en cierta medida el tejido
empresarial corporativo según la clasificación que de los ocupados se realiza atendiendo a su
ocupación. Así, es posible obtener para las comunidades autónomas españolas en el período muestral
14
En España, desde 1996 y a partir del cruce de datos de la Seguridad Social y del Ministerio de Economía yHacienda, el Instituto Nacional de Estadística elabora anualmente el Directorio Central de Empresas, que sin dudaenriquece las fuentes estadísticas a las que acceder para obtener datos relativos a las empresas españolas.Desgraciadamente, su reciente aparición no hace posible, de momento, disponer de series lo suficientemente largas.
15
Según este criterio, los ocupados se clasifican en: empleadores, empresarios sin asalariados o trabajadoresindependientes, miembros de cooperativas, ayudas familiares, asalariados y otros.
1979-1998, los datos relativos a los directivos de empresas y de la administración pública.
Por otra parte, y pese a las ventajas que presentan las estadísticas españolas, no es posible descender
hasta el nivel provincial, ni realizar cruces entre empleadores y ocupados, ya que los datos inferiores
a 5000, están sujetos a errores de muestreo que desaconsejan su uso. Ahora bien, en el caso español,
es posible acudir a fuentes complementarias para medir los efectivos empresariales de una
determinada región e incluso medir sus tasas de entrada y salida. Así, y aunque tan sólo disponibles
desde 1995, el Ministerio de Trabajo y Seguridad Social proporciona el número de empresas totales
inscritas y el porcentaje de estas que son persona física o jurídica. Otro indicador que proporciona el
citado ministerio es el relativo a centros de trabajo, para el cual el período muestral se amplia desde
1987 hasta nuestros días. Además este indicador tiene la ventaja respecto al anterior de permitir
evitar las posibles distorsiones que la ubicación del domicilio social de la empresa, pueden generar al
sobredimensionar las cifras de las ciudades-regiones de mayor peso administrativo. Por otro lado, y
aunque circunscrita al sector industrial, la Encuesta Industrial nos facilita datos relativos al número
de establecimientos industriales.
B) El stock de conocimientos empresariales
Todas las medidas apuntadas hasta ahora, podrían captar de forma más o menos precisa, la densidad
del tejido, pero en ningún caso proporcionan una idea acerca de la forma con la que desarrolla su
labor. Aunque ya hemos citado algunos ensayos que intentan captar las externalidades que genera el
tejido empresarial en el proceso de difusión de oportunidades de beneficio16 , es desde la perspectiva
del tejido empresarial entendido como un tipo de capital humano específico y susceptible de
acumulación, donde más queda por hacer. La literatura empírica del crecimiento, ha demostrado que
los países de menor productividad son los que tienen un nivel de educación más bajo, medido en
términos de número de años de escolarización, por lo que da la impresión de que los niveles de
educación más elevados llevan aparejados aumentos de la productividad.
16
Este tipo de trabajos suelen utilizar la densidad del tejido, aproximada a través de la relativización del stock deempresas respecto a la dimensión del territorio, como indicador que puede proporcionar alguna idea acerca delproceso de difusión de los conocimientos empresariales.
Ahora bien, si esto es cierto, )por qué no dan los gobiernos de los países de menor productividad la
misma importancia que los ricos a la acumulación de conocimientos?. En jerga económica, )es mayor
la elasticidad de sustitución intertemporal entre consumo futuro y presente en esos países de baja
productividad? o quizá )los países de baja productividad no invierten tanto en la acumulación de
conocimientos debido a que no tienen una demanda de conocimientos más avanzados en sus
economías? Ahora bien, )qué tipo de demanda debe existir en una economía para favorecer la
acumulación de conocimientos? . En nuestra opinión, debe existir una demanda de un tipo de
conocimiento específico que combina los conocimientos sobre las preferencias de los consumidores
y las percibe como oportunidades de beneficio. De acuerdo con esta visión, las economías orientadas
al mercado crecen más rápidamente, porque el propio mercado actúa como una escuela o laboratorio
de este tipo de conocimientos. Lo mismo ocurre en aquellos países que dan una gran importancia a
la educación formal en entrepreneurship. Según esta visión los emergentes países asiáticos han sido
capaces de formar el stock de conocimiento empresarial necesario para generar altas tasas de
crecimiento. De igual forma encajan en esta visión los trabajos relativos a la asignación del talento
entre actividades productivas e improductivas, en línea con los trabajos de Murphy, Vishny y
Schleifer.
Por tanto, debemos buscar indicadores17 en esta línea, indicadores que sean capaces de reflejar el stock
de conocimientos empresariales de una sociedad y las externalidades que sobre estos conocimientos
genere el propio tejido empresarial. Como bien es sabido, el capital humano puede ser adquirido a
través de la experiencia18 o a través de la educación formal. En el proceso de educación formal, hay
ciertos tipos de enseñanzas que tienen una incidencia directa, en el conocimiento de los mercados de
factores, de productos, en el conocimiento de los procesos y que facilita la capacidad de innovación.
De esta forma los indicadores que tradicionalmente se usan en los estudios centrados en el análisis del
capital humano, no permiten distinguir entre los estudios que favorecen la acumulación de tejido de
17
Dos principios generales han guiado nuestra búsqueda de indicadores que nos permitieran medir la variablecantidad y calidad del tejido empresarial en un área geográfica concreta: la fidelidad del indicador comorepresentación de la dimensión que se pretende medir y la existencia y/o disponibilidad del indicador a nivelregional.
18
Debemos ser conscientes de la especial importancia que el learning by doing tendrá en la adquisición de este tipoespecífico de conocimiento.
aquellos otros que no19 . Por ello, para medir el capital humano empresarial hemos utilizado las
proxies que tradicionalmente se usan para medir el capital humano adaptándolas a las peculiaridades
de nuestro análisis. Aunque las encuestas de trabajo clasifican a los ocupados por nivel de estudios no
ha de ser esta una medida fiable del capital humano empresarial de una sociedad. En línea con el
trabajo de Murphy, Vishny y Schleifer, hemos optado por discriminar entre los diferentes tipos
enseñanza media y superior para medir la importancia de la educación formal en entrepreneurship.
Así, usando datos procedentes del Ministerio de Educación y Cultura, se utiliza el número de egresados
en ciertas titulaciones como proxy del capital humano empresarial existente en una determinada
sociedad20 .
Por otra parte, quizá fuera posible medir las externalidades del conocimiento a través de la densidad
empresarial, medida a través del stock de empresarios respecto a la dimensión del territorio o incluso
por la orientación externa de la demanda21 .
C) La captación de oportunidades de beneficio
Otro de los rasgos definitorios de la acción empresarial es la captación de oportunidades de beneficio.
En España, el Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales facilita datos relativos a las aperturas de
centros de trabajo según obedezca esta a una nueva creación, a una reapertura, a un cambio de
actividad o a un traslado, que pueden resultar una buena proxy para este vector funcional.
D) La innovación.
Para medir el aspecto innovador de la acción empresarial chocamos aquí con los mismos problemas
a los que se enfrentan los investigadores del cambio tecnológico. La utilización del gasto en I+D -
19
En España es posible obtener a partir de la EPA, el número de empleadores o el número de directivos clasificadosde acuerdo a su nivel de formación. Sin embargo, la tipología clásica de niveles educativos no permite apreciar bien,cuál es el tipo de formación recibida: )Posee un mayor capital humano empresarial una sociedad compuesta pordoctores en filología hispánica que una sociedad compuesta por ingenieros técnicos?
20
Las titulaciones seleccionadas por ser su contenido favorecedor de la calidad del tejido son: Arquitectura e ingenieríatécnica, diplomados en empresariales, licenciados en ciencias empresariales, escuelas técnicas de grado superior yturismo y restauración.
21
Parece intuitivamente plausible pensar que las economías orientadas hacia el exterior deben asumir ciertos estándarde calidad que obligan a su tejido empresarial a competir y añadir un mayor valor a sus productos, para lo cual hade ser condición necesaria la posesión del capital humano empresarial que lo garantice.
input- o del número de patentes -output- como proxies de la innovación no son medidas fidedignas
pues no arrojan luz acerca del proceso innovador en sí. En cualquier caso, puede resultar interesante
la elaboración de algunas ratios para las comunidades autónomas españolas como: el gasto en I+D por
empleador, el gasto en I+D por empresa, el número de patentes por empleador o el número de
patentes por empresa.
5.- Un indicador sintético del tejido empresarial
Se analizan en este apartado los resultados que se obtienen al utilizar diferentes indicadores
alternativos para determinar la influencia del tejido empresarial en la producción agregada. Como se
ha señalado en los apartados anteriores la mayor parte de los estudios empíricos que intentan captar
la influencia del tejido empresarial en el crecimiento económico suelen usar como proxies diferentes
medidas del stock de empresarios de una determinada área geográfica o sector. Más escasos son
aquellos que intentan captar la influencia de la calidad del tejido. Por ello, hemos decidido presentar
en esta sección los resultados de una serie de ejercicios que intentan medir la relación entre la
producción agregada y el tejido empresarial, a partir del uso de diferentes indicadores alternativos,
para las regiones españolas en el período 1987-1994. La limitación temporal del estudio viene
impuesta por la diferente disponibilidad temporal de algunos de los indicadores utilizados. Por otro
lado, indicar que en las diferentes estimaciones, el capital se ha aproximado a través del stock de
capital neto privado en pesetas de 1986, procedente del BBV; para la medición del factor trabajo se
ha utilizado el número de ocupados según la E.P.A., y, por último, los datos de producción regional
proceden de la Contabilidad Regional de España, en pesetas de 1986.
A) La composición del tejido empresarial en sentido estricto y el crecimiento económico
Algunos de los estudios citados, han utilizado el stock de empresarios, medido a través del número de
empleadores como proxy del tejido empresarial. En este sentido, O=kean y Rodríguez, realizan un
ejercicio de cointegración entre el PIB español y diferentes indicadores del tejido empresarial en
sentido estricto. En este apartado repetimos pruebas de este tipo que nos permitan confirmar los
resultados obtenidos en este trabajo a la vez que comprobar el efecto de la utilización de una proxy
del tejido empresarial en sentido estricto que incorpora el tejido corporativo. Frente al análisis
anterior utilizamos aquí datos de las regiones españolas para el período 1980-1994.La oportunidad
del análisis viene dada por tres factores: la contrastación a nivel regional de los resultados de O=kean
y Rodríguez, para el tejido empresarial individual; la contrastación de una proxy para el tejido
empresarial individual y corporativo, y por último para comprobar el comportamiento anticíclico
de los empleados sin asalariados, que nos hace cuando menos dudar de su consideración como parte
integrante del tejido. Supongamos que el tejido empresarial en sentido estricto, cualquiera que sea la
proxy utilizada, y que denotaremos por E, forma parte, como argumento, de una función de
producción agregada del tipo:
Tomando logaritmos en la expresión anterior, se estima una expresión del tipo:
en la que las variables expresadas en minúscula denotan que se trata del logaritmo de la variable
original, y en la que ei,t es un término de error, con las propiedades estadísticas habituales.
Si utilizamos como proxy de E el número de empleadores, los resultados que se obtienen de la
estimación, se recogen en la siguiente tabla.
TABLA 1aVariable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86)
Variable OLS BETWEEN WITHIN EFECTOSALEATORIOS
Constante 5.91896(10.2704)
3.777(1.34423)
8.82044(19.1740)
k 0.9851(16.9442)
1.21633(4.12833)
0.632383(13.3376)
0.689447(17.1457)
l 0.0272(0.58973)
-0.135639(-0.5422)
0.584765(2.69674)
0.19303(4.21172)
en1empleadores
0.14E-03(0.405E-02)
-0.057301(-0.34182)
0.149090(5.32249)
0.133626(4.91338)
NOBS= 255 ;N =17, T=15R2 ajustadoHausman Test
.9764CHISQ(3)=7.3055P value [.0628]
.9823 .9955 .973820
Los resultados obtenidos con diferentes técnicas de estimación se presentan en la tabla 1. Los
resultados de la primera columna (1) corresponden al estimador de mínimos cuadrados ordinarios, en
el que los coeficientes estimados son los mismos para todas las regiones. El modelo de MCO supone
que todas las regiones responden de la misma forma ante cambios en los valores de las variables
Y K E LA t= exp λ α β γ
y A t k e lit it it it it= + + + + +λ α β γ ε
explicativas y que las características no observables también son las mismas para todas las regiones.
La segunda columna contiene los resultados del estimador entregrupos -between-, que se obtiene al
aplicar mínimos cuadrados ordinarios a las medias temporales de cada región. Este estimador sólo usa
pues la información entre regiones. Las estimaciones de las columnas 3 y 4, en cambio, se
corresponden con el supuesto de que las pendientes son iguales entre regiones, pero permitiendo que
cada región posea una constante propia. Sin embargo, los resultados de las columnas tres y cuatro
difieren en lo referente a los supuestos relativos a los efectos individuales no observables. En el
modelo (3) los efectos individuales son tratados como fijos -modelo de efectos fijos- mientras que en
(4) se consideran aleatorios, esto es, formando parte del término de error aleatorio -modelo de
efectos aleatorios o de componentes del error-. Bajo el supuesto de efectos fijos, el estimador
intragrupos -within- , es el mejor estimador insesgado, mientras que bajo la hipótesis de efectos
aleatorios el estimador insesgado más eficiente es el estimador obtenido a través del método
generalizado de momentos, siempre y cuando los efectos aleatorios específicos estén incorrelados con
las variables explicativas. Sin embargo, si estos efectos están correlacionados con las variables
explicativas, el estimador obtenido por el método generalizado de momentos es inconsistente. Una
forma de detectar la correlación entre los efectos individuales y los regresores es el test de Hausman
(1978)22 , el cual mide la distancia existente entre los estimadores intragrupos y el generado por el
método de momentos generalizado. La diferencia entre estos dos estimadores debe ser pequeña si los
efectos específicos están incorrelados con las variables explicativas, mientras que una gran diferencia
sugiere la existencia de correlación entre errores y regresores y que, por tanto, el estimador MGM es
inconsistente. En el caso que nos ocupa el valor del test de Hausman es de 7.3055, el cual no es
significativo si se compara con el valor crítico de una _2n .
A partir de una batería de diagnósticos, elegimos el modelo de efectos fijos, a partir del cual, y al ser
la especificación formulada doblemente logarítmica, la proxy utilizada presenta una elasticidad
respecto al producto agregado regional de un 14.9%. Sin embargo, cuando utilizamos el número de
empleadores y directivos como proxy de la composición del tejido empresarial en sentido estricto,
la elasticidad de esta proxy, se reduce hasta un 5.22%.
22Esta cuestión es tratada in extenso en Hausman y Taylor (1981) y Arellano, M. (1991).
Tras este primer ejercicio, procedemos ahora a utilizar el número de empleadores sin trabajadores -
autónomos- como proxy del tejido empresarial individual en sentido estricto. Los resultados en este
caso son desalentadores, puesto que esta proxy presenta un comportamiento anticíclico, que nos lleva
a pensar que esta categoría de los ocupados refleja un efecto refugio de los empleados por cuenta ajena
en períodos de crisis económica, sin que por ello deba ser considerada una buena proxy para analizar
la composición del tejido empresarial.
TABLA 1cVariable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86)
Variable OLS BETWEEN WITHIN EFECTOSALEATORIOS
Constante 6.07737(17.0641)
4.37554(2.41126)
7.43507(23.2180)
k 0.922973(21.4822)
1.126(5.1611)
0.753481(17.4857)
0.768116(21.4855)
l 0.256440(5.28893)
0.075438(0.3372)
0.518090(2.23285)
0.358451(5.15277)
eempleadoressin empleados
-0.201451(-8.60847)
-0.211304(-2.48960)
-0.119642(-2.11893)
-0.1479(-3.2156)
NOBS= 255 ;N =17, T=15R2 ajustadoHausman Test
.9817CHISQ(3)=4.9366P value [.1765]
.9879 .9951 .973
B)La capacidad de difusión del tejido.
Pese a los resultados obtenidos, en los que se revela un impacto positivo y significativo de los
indicadores que miden la composición del tejido, sobre todo de la variable empleadores, creemos que
hay que procurar que los indicadores utilizados reflejen otros aspectos que definen el desempeño de
la acción empresarial. Con este objetivo, realizamos ahora un ejercicio en el que se intenta captar la
importancia que el tejido tiene en la difusión del conocimiento empresarial, como medio para
emprender nuevos proyectos relanzando así la actividad económica. Ello, nos ha llevado a buscar a
utilizar como proxy la densidad del tejido, medida a través de la relación existente entre el stock
empresarial E, y la dimensión del territorio. La variable resultante, que denotaremos por d en
términos logarítmicos, es probada con una especificación funcional análoga a la anterior:
y A t k d lit it it it it= + + + + +λ α β γ ε
La tabla 2, recoge los resultados de este ejercicio:
TABLA 2Variable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86)
Variable OLS BETWEEN WITHIN EFECTOSALEATORIOS
Constante 10.6774(16.8301)
8.2799(3.3595)
12.8349(29.0976)
k 0.493914(7.4106)
0.749583(2.8723)
0.254490(5.7404)
0.26775(6.4491)
l 0.468287(7.40017)
0.225265(0.9095)
0.607331(6.4550)
0.677058(15.2913)
d 0.081027(8.20380)
0.083875(2.9519)
0.07452(5.1040)
0.075658(5.8932)
NOBS= 136 ;N =17, T=8R2 ajustadoHausman Test
.9853CHISQ(3)=4.9943P value [.1722]
.9888 .9981 .9839
Los resultados obtenidos son bastante coincidentes con los anteriores, aunque en este caso, la
elasticidad de la proxy del tejido respecto al output se eleva hasta un 8%.
C) El stock de capital humano empresarial
En el mejor de los casos, cualquiera de las proxies anteriores tan solo mide el stock de empresarios,
pero no nos indica nada, acerca de la forma en la que este tejido lleva a cabo su labor. Por ello, y para
captar la capacidad empresarial de cada región, hemos aproximado el capital humano empresarial a
través de un indicador indirecto: el número de egresados en algunos tipos de estudios medios y
superiores cuyos contenidos ayudan al desempeño de la actividad empresarial, ya sea porque
proporcionan conocimientos acerca de los mercados de factores y productos o acerca del proceso
productivo mismo. Aunque pudiera resultar discutible la exclusión o no de ciertas titulaciones en esta
medición, el criterio de demarcación ha sido claro: hemos considerado como titulaciones que
aumentan el capital humano empresarial, la totalidad de las que componen el área de ciencias
experimentales, las técnicas y las relacionadas con la administración de empresas y marketing dentro
de las enmarcadas en ciencias sociales y jurídicas.
Así, hemos probado en la especificación funcional anterior el porcentaje de egresados en estas
titulaciones seleccionadas respecto al total de egresados en cada región, variable que denotaremos por
He. Los resultados de la estimación, se recogen en la tabla 3.
TABLA 3Variable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86)
Variable OLS BETWEEN WITHIN EFECTOSALEATORIOS
Constante 9.03224(12.1324)
3.98760(1.36706)
12.1152(32.2218)
k 0.601346(7.68041)
1.06280(3.64749)
0.309532(8.72472)
0.319387(9.15673)
l 0.122793(3.35401)
0.320124(2.38784)
0.052574(3.21293)
0.054688(3.38243)
he 0.406935(5.45207)
-0.025978(-0.095357)
0.585892(6.64039)
0.643389(14.5619)
NOBS= 136 ;N =17, T=8R2 ajustadoHausman Test
.977062CHISQ(3)=8.6075P value [.035]
.986068 .998286 .974010
D) Un indicador sintético del tejido empresarial
Aunque los resultados parecen más alentadores que en los casos anteriores, creemos que hay que
avanzar
en la búsqueda de algún tipo de indicador sintético que nos permita capturar los diferentes vectores
que constituyen el desempeño de la función empresarial. A pesar del carácter preliminar de este
trabajo, resumimos en el siguiente cuadro algunas de las proxies que podrían servirnos para la
construcción de un indicador de estas características para el caso español.
Aspectos a estudiar y variables utilizadas
Aspecto Variables Proxy Fuente Período
Tejidoempresarialindividual
Número deempleadoresNúmero deautónomos
Encuesta depoblación
activa
1979-99Stockde empresarios
Tejidoempresarialcorporativo
Número dedirectivos
Encuesta depoblación
activa
1979-99
Aspectos a estudiar y variables utilizadas
Aspecto Variables Proxy Fuente Período
Tejidoempresarial en
sentidoestricto
Centros detrabajo
Ministerio deTrabajo yAsuntosSociales
1987-98
Patentes/CInnovación
Gasto I+D/C
EncuestaIndustrial
N.A.
1986-1994
Difusión Exportaciones/PIB
Densidadempresarial
RentaNacional, BBV
EPA
1993-1995
1979-99
Capitalhumano
empresarial
Egresados enIngenieríastécnicas ysuperiores,estudios
empresarialesy turismo yrestauración
Ministerio deEducación y
Ciencia
1986-1996
Calidad deltejido
Captaciónoportunidadesde beneficio
Apertura deempresas
Ministerio deTrabajo yAsuntosSociales
1987-1998
Producción PIB per cápita PIB per cápita ContabilidadRegional de
España(base 86)
1980-1995
Capital Stock decapital neto
Stock decapital neto
privado
BBV(base 86)
1964-1994
La diferente disponibilidad temporal de las proxies potenciales, nos ha llevado a construir un
indicador sintético, que hemos denotado por I, que se ha estimado como si fuera una variable latente,
a través del método de componentes principales, utilizando las siguientes variables: densidad del tejido
-aspecto de difusión-, stock de empresarios, apertura de centros de trabajo -captación de
oportunidades de beneficio-. Tras reconstruir la serie de este indicador sintético, procedemos a
incluirlo como regresor en la especificación anterior:
La tabla 4, recoge los resultados de este ejercicio:
y A t k h l Iit ite
it it it it= + + + + + +λ α β γ φ ε
TABLA 4
Variable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86)
Variable OLS BETWEEN WITHIN EFECTOSALEATORIOS
Constante 12.5420(15.1795)
9.49968(2.70222)
13.3824(32.1294)
k 0.377677(5.02546)
0.696262(2.31831)
0.218634(15.8560)
0.226513(6.20796)
l 0.449454(6.9543)
0.121018(0.493817)
0.593720(7.20907)
0.672615(16.8849)
He .020297(0.579403)
0.082830(0.0528684)
0.044565(2.94944)
0.045935(3.08045)
I 0.157207(6.68430)
0.18949(2.22826)
0.05508(4.92185)
0.058332(32.1294)
NOBS= 129 ;N =17, T=8R2 ajustadoHausman Test
.9833CHISQ(3)=12.702P value [.0128]
.9902 .9985 .9783
El coeficiente asociado a este indicador sintético es positivo y significativo, al igual que el
correspondiente al capital humano empresarial, por lo que cabe intuir que los débiles resultados
obtenidos a través de los indicadores anteriores, pueden estar debidos a los errores de medida derivados
de la utilización de proxies inadecuadas.
6.- Conclusiones
Aunque el análisis precedente es meramente exploratorio, parece intuirse la necesidad de profundizar
en el análisis de nuevas proxies que permitan evaluar la importancia económica del tejido empresarial
en el crecimiento económico. Las limitaciones impuestas por las estadísticas disponibles no han de
ser un obstáculo insalvable en esta labor. Los indicadores utilizados superan a los tradicionales, al
menos en dos sentidos: en primer lugar permiten la consideración del tejido empresarial en sentido
estricto, y por otro lado, nos permiten apreciar los diferentes vectores que configuran la función
empresarial.
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