Francesc Hernández y Vicent Soler *
RESUMEN
En las aglomeraciones de pymes industriales de carácter marshalliano se dan las
precondiciones para la aparición de externalidades espaciales que dotan de
ventajas competitivas a las pymes que se alojan en ellas.
La identificación y cuantificación de estas externalidades se muestra como
un requisito básico para la existencia de los llamados distritos industriales
marshallianos (DIM). Resulta necesaria la obtención de indicadores que
contribuyan a evaluar la presencia e intensidad de
dichas externalidades. Existe un interés creciente en
la literatura acerca de la cuantificación del llamado «efecto distrito». Cabe destacar
una serie de trabajos que se han planteado cuantificar
la existencia de externalidades en un distrito potencial a través de medidas de
eficiencia. Se pretende contrastar las diferencias en el comportamiento
eficiente entre las empresas de dentro del distrito y las de fuera. Para
ello han sido utilizadas metodologías de tipo
mayoritariamente no paramétrico para calcular índices tanto radiales como no radiales.
Especial mención requieren estos últimos ya que aportan una información muy
detallada que permite una caracterización exhaustiva del «efecto
distrito». Los resultados empíricos alcanzados mediante el uso
de estas metodologías de tipo cuantitativo permitirán ayudar en el diseño y
aplicación específica de las estrategias de política industrial más idóneas
para las pymes en los distintos ámbitos territoriales.
ABSTRACT
In the Marshallianagglomerations of industrial small and medium firms is given
the preconditions for the presence of spatial externalities which provide
competitive advantages to the firms located in these areas. The identification
and quantification of these externalities is shown as a basic requirement for
the existence of the called Marshallian Industrial Districts (MID). It is
necessary the obtaining of indicators that contribute to evaluate the presence
and intensity of these externalities. A growing interest exists in the
literature about the quantification of the called «district effect». A series
of works have carried out the assessment of the spatial externalities in a
potential district through efficiency measures. The aim is to analyse
differential performances, regarding efficiency in production processes, among
those firms that are located within a hypothetical industrial district and
those situated outside of it. To achieve this objective some methodologies, the
most not parametric, have been used to calculate indexes so much radial as not
radial. These not radial measures contribute especially to have very detailed information
that allows an exhaustive characterization of the «district effect». The
empirical results reached using these quantitative methodologies will allow
helping in the design and application of the most suitable strategies of
industrial policy for the small and medium firms in a territory.
Artículo publicado en el núm. 13 de la Colección
Mediterráneo Económico: 'Los distritos industriales' Coordinador:
Vicent Soler - ISBN: 978-84-95531-40-7 - Depósito Legal: AL-728-2008Edita:
CAJAMAR Caja Rural, Sociedad Cooperativa de Crédito - Producido por: Fundación
Cajamar
83
1. Introducción
Las empresas industriales están afrontando de manera creciente importantes
retos en términos de competitividad. La Globalización económica, el
acelerado progreso tecnológico, la reducción del ciclo de vida
de muchos productos y el imparable protagonismo de la demanda están
intensificando la competencia en muchos sectores. Esta
exigencia competitiva obliga a las empresas a una mejora permanente de su
oferta enfrentándose al reto de aumentar su productividad y avanzar en la
eficiencia de sus procesos. Esta presión continua implica una asignación
óptima de los recursos con el fin de maximizar la productividad global de los
factores minimizando los costes.
*
Universidad de Valencia.
LOS DISTRITOS INDUSTRIALES
Por otro lado, si bien es verdad que la Globalización incrementa el tamaño de
los mercados, resulta también cierto que aumenta su volatilidad e
incertidumbre, por lo que la capacidad de adaptación y de ajuste por parte de
las empresas aparece como una exigencia competitiva
esencial para poder mantener su presencia en el mercado. En
definitiva, las empresas españolas están empezando a reconocer que su posición
competitiva dependerá también, en gran medida, de su propia capacidad de
adaptación ante los requerimientos de eficiencia, calidad y flexibilidad que
plantea el mercado (Foss, 1997; Dyer y Singh, 1998; Cusumano et alii, 1995).
En este contexto y, en entornos empresariales caracterizados sobre todo por
pymes (cuya dimensión facilita laadaptabilidad a los cambios en los gustos de
los consumidores), el aprovechamiento de «economías externas» de tipo espacial
adquiere una relevancia significativa para la implementación del resto de retos
exigibles, particularmente los de incrementar la eficiencia y calidad. Resulta
evidente, pues, la importancia de las «economías externas» como factor
explicativo de la competitividad empresarial. De hecho, el estudio de la
naturaleza e intensidad de las «economías externas» espaciales de todo tipo se
muestra como
un campo de creciente interés en la literatura, aunque es difícil abordar una
aproximación cuantitativa rigurosa sobre su influencia. En todo caso, bastantes
trabajos insisten en la importancia de los efectos derivados de la localización
geográfica, como el de la correlación positiva entre productividad y densidad
de la actividad económica (Ciccone y Hall, 1996), o el del alcance territorial
de los vínculos de comercio entre empresas (Hanson, 1998). En suma, parece
consolidado en la literatura (Henderson, 1999) la asunción de que la
aglomeración de empresas de la misma industria o afines juega un papel decisivo
en la creación de ventajas competitivas con relación a las empresas «aisladas»,
ceteris paribus, particularmente, cuando se trata de actividades de tecnologías
maduras. Es el caso de muchas de las industrias de los países
desarrollados y, en concreto, de una buena parte de la industria española.
84
2. Caracterización de un distrito industrial
Desde finales de los setenta, una importante corriente académica italiana
(Becattini, 1979 y 2002; Sforzi, 1989; Bellandi yDei Ottati, 2001), recupera
las reflexiones marshallianas sobre el «distrito industrial» de pymes y trata
de avanzar en la verificación de la naturaleza e intensidad de las ventajas
competitivas que se generan en determinadas aglomeraciones empresariales. Según
esta corriente académica, se considera como
«distrito industrial»: «Una aglomeración local de pymes (pequeñas y medianas
empresas) independientes industriales, todas especializadas en una industria y
que disfrutan de unas economías externas idiosincrásicas dependientes del entorno».
MEDICIÓN DEL «EFECTO DISTRITO»: UNA APROXIMACIÓN NO PARAMÉTRICA / FRANCESC
HERNÁNDEZ Y VICENT SOLER
Estas «economías externas» se generan gracias a la «red» de relaciones
interempresariales que se establece en el seno de estas aglomeraciones
industriales permitiendo una «especialización en fases» de la producción.
Además de poder contar con un mercado laboral denso y
de trabajadores cualificados, con una atmósfera que propicia la innovación y el
carácter emprendedor del
empresario, y una importante fluidez de información de todo tipo entre las
propias empresas. Un entorno, en definitiva, que
combina competencia y colaboración interempresarial. De este
modo, el «distrito industrial» se constituye como
una forma de organización productiva que la literatura ha convenido como fundamental para explicar las pautas de crecimiento
de algunos de los sectores industriales más representativos de países como Italia y España, por
ejemplo. Se trata de un modelo de producción en el que
el papel de las fuerzas sociales locales es muy importante y en dondesurgen
oportunidades para procesos autónomos de desarrollo a nivel local y regional,
de carácter endógeno. Estas fuerzas sociales pueden crear una atmósfera
propicia para que el «capital social» juegue como factor de
crecimiento decisivo. O dicho de otra manera, que los servicios del
stock de bienes colectivos existentes se puedan internalizar en las funciones
de producción y de coste empresariales (Bellandi, 2006). Así, se constata que
en muchas industrias no es la dimensión de la empresa si no la calidad del ambiente local lo que
determina la competitividad del
sistema manufacturero. Por ello, el verdadero protagonismo
corresponde a las llamadas «economías externas» y no tanto a las tradicionales
economías de escala internas. El llamado «enjambre inteligente» de las
empresas del
distrito reacciona al sistema de precios y ante cualquier tipo de información
en la interacción con las otras empresas. Aunque a primera
vista los mecanismos de reacción individual puedan parecer simples y
anárquicos, realmente están generando comportamientos colectivos altamente
organizados, complejos, flexibles y eficientes (Signorini, 2000a y b).
De ahí, que el distrito actúe, en cierto sentido, como una única
entidad en donde la estructura de funcionamiento de una gran empresa se
sustituye por una estructura de mercado de naturaleza peculiar. Se puede
afirmar, además, que una organización productiva de este tipo adquiere un mayor
sentido económico cuanto aparecen los llamados «costes de transacción», ya que
si éstos son reducidos y las economías de escala internas suficientemente
escasas, unconjunto de pymes aglomeradas podrá dar lugar a un «resultado tan
eficiente» como el de una gran empresa integrada verticalmente. La razón
estriba en que la existencia de relaciones de confianza basadas en la
especialización productiva e, incluso, en la propia identidad local genera una
serie de economías externas que reducen de manera significativa los costes de
transacción. Se refuerza el sentido de pertenencia a la colectividad creándose un clima favorable a la instauración de relaciones de
confianza recíproca volviéndose menos costoso el llamado enforcement de los
contratos.
85
LOS DISTRITOS INDUSTRIALES
Aunque resulte conocido que el estudio de las ventajas competitivas en el
distrito industrial es un campo de gran interés y utilidad, tanto para la
comprensión de muchos procesos de crecimiento industrial como para el diseño de
políticas industriales eficaces en un entorno de pequeñas y medianas empresas
(Costa y Viladecans, 1999), se constata que la abundante literatura existente
tiene un carácter mayoritariamente no cuantitativo debido, sin duda, a las
dificultades de uso de variables cuantitativas en estos entornos territoriales,
como pone de relieve el artículo de Becattini y Musotti de este mismo volumen.
Sin embargo, tal y como
reconoce el propio Signorini (1994a y b), sin una adecuada especificación
cuantitativa de la naturaleza y el tamaño de las ventajas competitivas del distrito respecto de
otras formas de organización productiva será prácticamente inviable avanzar en
este ámbito de una manera rigurosa y científica. En todo caso, para avanzar en
los análisiscuantitativos, existe un importante consenso en el sentido de que
deben plantearse con la información estadística más concreta posible, en un
entorno municipal o, como máximo, supra municipal y, mucho mejor, con datos a
nivel de empresa (Staber, 1997). Habitualmente los trabajos que se dirigen a
valorar y cuantificar el «efecto distrito», suelen orientarse hacia la medición
de las «consecuencias» más que de las «causas» de dicho efecto, es decir,
pretenden la concreción de las «economías externas» generadas en estos espacios
territoriales y, por tanto, las «ventajas competitivas» de las empresas
ubicadas en ellos. Dado que la aglomeración de empresas de un mismo sector o
afines en un territorio es una condición «necesaria» pero no «suficiente» para
la existencia de un distrito industrial, este tipo de análisis permite
identificar aquellas aglomeraciones generadoras de «economías externas», es
decir, en las que se constata el citado «efecto distrito». Ello exige poder
disponer, de manera previa, de una geografía de las aglomeraciones que puedan
ser consideradas como
potenciales distritos industriales. En este sentido,
para el caso español, resulta de una gran utilidad el Mapa de las
Aglomeraciones Industriales recientemente elaborado por el Ministerio de
Industria y que recoge el artículo de Rafael Boix en este mismo número de
Mediterráneo Económico.
86
3. Cuantificación del «efecto distrito»
Entre la literatura que ha tratado de cuantificar el efecto distrito destacan
las investigaciones del Servicio de Estudios del Banco de Italia -con los
artículos seminales de Signorini(1994a y b)en las que
se constatan una serie de características del «efecto distrito», entre las que
cabe citar «la mayor productividad» de las empresas integradas en el distrito
frente a las externas al mismo.
MEDICIÓN DEL
«EFECTO DISTRITO»: UNA APROXIMACIÓN NO PARAMÉTRICA / FRANCESC HERNÁNDEZ Y
VICENT SOLER
En Soler (2001), por ejemplo, se propone la verificación a través de dos
etapas. En la primera se caracterizan las aglomeraciones industriales
existentes incluyendo variables asociadas con las «economías externas», es
decir, se trata de definir una geografía de las
externalidades potenciales. Aquellas aglomeraciones que representen una
especialización sectorial nos conducirán directamente a las precondiciones para
la existencia de un distrito industrial y, por tanto,
de economías externas marshallianas. Las que supongan una diversificación
sectorial pueden generar otro tipo de «externalidades», las de urbanización o
Jacobs, no consideradas en el llamado «efecto distrito». Una vez identificadas
las aglomeraciones industriales y su grado de especialización sectorial, la
segunda etapa consiste en verificar la presencia de aquellos factores básicos
caracterizadores del
«efecto distrito». Para alcanzar los objetivos
establecidos en la primera fase, el autor plantea el uso
de dos instrumentos básicos: el Coeficiente de Especialización (CE) y el Índice
de Herfindahl (IH), siguiendo a Signorini (1994a y b). El primero valora la
mayor o menor presencia del
sector i en el territorio j respecto a la presencia de dicho sector en el
ámbito territorial considerado como
referencia. Elsegundo cuantifica el grado de especialización (o
diversificación) productiva de un territorio. Su valor
se sitúa entre 1 (máxima especialización) y 1/n (máxima diversidad), es decir,
la cantidad de sectores diferentes de tamaño similar que podremos encontrar a
priori en ese espacio territorial. Sus expresiones
matemáticas son las siguientes: Coeficiente de especialización (CE) Índice de
Herfindahl (IH) 87
X ij CE ij = Xi
Xj XT
 X ij IH j = ∑   i =1 ï£ X j
n
   
2
siendo: Xi : valor de la variable empleo para el sector i Xj : valor total del
empleo en el territorio j Xij : valor del empleo del sector i en el territorio
j XT : valor total del empleo en el ámbito territorial de referencia Una vez
conocida la geografía de las externalidades territoriales, se trata de abordar,
en una segunda etapa, la identificación de posibles factores caracterizadores
del distrito industrial en las áreas previamente establecidas. Para ello se
propone tener en cuenta algunas de las propuestas realizadas por Signorini en
los trabajos ya citados, donde realiza ejercicios de contrastación empírica del «efecto distrito» en los
ámbitos territoriales de Prato (Toscana) y Biella (Lombardía).
LOS DISTRITOS INDUSTRIALES
Así, pues, se plantean cinco hipótesis especificadas a través de ratios
representativos de la actividad empresarial. Las hipótesis que se
pretenden contrastar con el fin de verificar la existencia de un distrito
industrial son las siguientes: • Hipótesis 1 (mayor especialización en fases o
menor grado de integración vertical): se supone que la
cooperacióninterempresarial en el seno del distrito industrial permite que las
empresas se especialicen en distintas fases del proceso de la producción
consiguiendo aumentar la productividad. La ratio utilizada es: «valor añadido»
sobre «Ingresos de explotación». Hipótesis 2 (menor tamaño de las empresas
pertenecientes al distrito potencial): la especialización en fases conduce a una dimensión media de las empresas más reducida.
La ratio utilizada es: «ingresos de explotación» sobre «número de empresas» del
municipio. Esta hipótesis podría explicar, a su vez, que las empresas de fuera del
distrito tengan un mayor tamaño para compensar, mediante economías de escala
internas, las desventajas competitivas de su ubicación. Hipótesis 3 (mayores
beneficios operativos): sería la consecuencia de las ventajas competitivas de
las empresas de dentro del distrito sobre las de fuera,
de manera que es previsible que estas últimas, ceteris paribus, vayan
desapareciendo o que se reduzca su número. La ratio utilizada es «beneficios
antes de impuestos» sobre «activo total» a final de ejercicio. Hipótesis 4
(mayor nivel de productividad global): se deriva de la especialización en fases
y las ventajas competitivas de las empresas del distrito. La
proxy utilizada es la ratio: «valor añadido» sobre «gastos de personal más
inmovilizado». Hipótesis 5 (mayores niveles salariales en el distrito): se
considera que un mercado laboral más denso y con
trabajadores más cualificados supondrá unos niveles medios salariales más altos
dentro del
distrito industrial. La proxy propuesta, siempre que no se disponga de
informaciónespecífica sobre salarios y número de trabajadores, es la ratio
«gastos de personal» sobre «valor añadido» (coste laboral unitario).
•
•
• 88
•
En el trabajo que estamos referenciando se contrastan estas hipótesis en cuatro
sectores industriales representativos de la Comunidad Valenciana (textil,
mueble, cerámica y calzado), cuyo modelo de localización cumple las
precondiciones para el distrito industrial según, Ybarra (1992). A
partir de la información estadística obtenida de los Registros Mercantiles
(Base Datos Ardan) para los años 1993, 1994 y 1995, se explotan los datos
relativos a las empresas situadas en aquellos municipios con más de 1.000
empleos industriales en alguno de los sectores estudiados. A partir de dicha
muestra, se comparan las ratios de las empresas ubicadas en dichas ciudades con
el resto de empresas ubicadas en la Comunidad Valenciana en cada sector.
MEDICIÓN DEL «EFECTO DISTRITO»: UNA APROXIMACIÓN NO PARAMÉTRICA / FRANCESC
HERNÁNDEZ Y VICENT SOLER
El autor verifica un incumplimiento sistemático de las hipótesis 1, 2 y 5, en
contraste con el cumplimiento generalizado (aunque más débilmente para el
mueble) de las hipótesis 3 y 4, es decir, las relativas a unos mayores
beneficios operativos y una mayor productividad global. En suma, se constata la
posible existencia de distritos industriales en los cuatro sectores estudiados,
si bien, con características e intensidades diferentes destacando especialmente
la menor entidad del
efecto distrito en el caso de la madera
y mueble. Los resultados obtenidos han supuesto un
verdadero reto y, a la vez, unincentivo para continuar con este tipo de
investigaciones de tipo cuantitativo estableciendo nuevos objetivos e
incorporando el uso de nuevas técnicas de análisis.
4. Análisis cuantitativo del efecto distrito a través de
medidas de eficiencia
Así ha sido. Efectivamente, en los últimos años, tanto en Italia como en España han ido
proliferando de manera creciente los estudios dedicados a la cuantificación del efecto distrito. En
Italia, concretamente, los trabajos reiteradamente citados de Signorini han
acabado por definir una vía de investigación muy interesante, fundamentalmente
en el Servicio de Estudios del Banco de Italia (Fabiani et alii, 2000), caracterizada
por utilizar metodologías «econométricas» («paramétricas» o
«semiparamétricas»), como pone de relieve el artículo de Blasio, Iuzzolino y
Omiccioli de este mismo volumen. En España han ido
surgiendo trabajos en los que se analiza el efecto distrito a través de
«medidas de eficiencia» obtenidas mediante aproximaciones «no paramétricas». En
este caso, el concepto de «eficiencia» está relacionado, desde la perspectiva
de la economía de la producción, con el uso racional de los recursos
disponibles. Es decir, un proceso de producción será
calificado como
eficiente cuando emplea todos sus factores productivos de una manera óptima,
dada una determinada tecnología. Así, según el modelo propuesto por Farrell
(1957)1 , se construye una frontera de la «mejor práctica» constituida por las
empresas más eficientes de la muestra y que se obtiene mediante el uso de
«técnicas de programación lineal». Por tanto, cuando una empresaobtenga el
máximo output dado un vector de inputs, o bien, utilice un mínimo de inputs para
producir un output determinado, se situará en la llamada «frontera de
producción». Las funciones de producción, de costes y de beneficios han sido
utilizadas como «fronteras» en la literatura económica y dado que, en ese caso,
representan un comportamiento óptimo, cualquier distancia con respecto a la
«frontera» puede ser interpretada como medida de la 89
1
Este método de análisis representa el punto de partida de lo que en la
literatura económica se conoce como modelos Data Envelopment Analysis (DEA).
LOS DISTRITOS INDUSTRIALES
ineficiencia. Cuando este proceso óptimo se define por la «función de
producción», la medida de eficiencia obtenida se llama «eficiencia técnica»2.
Haciendo uso de esta metodología «no paramétrica» se pretende verificar si la
ubicación de las empresas (dentro o fuera de un distrito potencial) tiene
repercusiones sobre su comportamiento y sus resultados, es decir, si las
empresas de dentro de un hipotético distrito son «más eficientes» que las de
fuera. De este modo, se puede verificar la «existencia
de ventajas competitivas» de las primeras que resultarían del «efecto distrito». Ciertamente, los
resultados alcanzados pueden ser de gran utilidad para aquellos agentes
públicos y privados que requieran disponer de una información cada vez más
precisa de cara a diseñar una adecuada política
industrial sobre las pymes en términos de implementar, por ejemplo, la
cooperación empresarial propia de los distritos industriales. Dentro de estos
análisis de eficienciadirigidos a cuantificar el efecto distrito se puede hacer
uso tanto de medidas radiales como no radiales. En el primer caso, se asume
la condición de «radialidad», es decir, la exigencia de reducción
equiproporcional para los componentes del vector de inputs de manera que solamente
se puede obtener un indicador global de eficiencia asociado al comportamiento
de la empresa. En lo que se refiere a las medidas «no radiales» de eficiencia
técnica, se permite la obtención de un indicador de
eficiencia específico para cada uno de los inputs utilizados en el proceso de
producción, lo cual contribuye a identificar de manera más concreta los
determinantes del
efecto distrito. 90
4.1. Medidas radiales de eficiencia técnica3
Se trata de las medidas tradicionalmente utilizadas en el ámbito de los
análisis de eficiencia a partir de los llamados modelos DEA (Data Envelopment
Analysis). A efectos de la medición del efecto distrito, se pretende
contrastar la hipótesis de que las empresas de dentro del distrito
2
Existen otros tipos de eficiencia como, por ejemplo, la «eficiencia
asignativa», que se da cuando lo que se minimiza es la «función de costes»
empresarial. Así, una empresa podrá ser eficiente, desde un
punto de vista asignativo, cuando alcance una asignación óptima de sus inputs,
teniendo en cuenta sus precios. Por otra parte, la llamada «eficiencia de
escala» es la que tiene en cuenta la escala de producción de manera que a la
pérdida de output como
resultado de producir en una dimensión no óptima se le califica como «ineficiencia de escala».
Los índices de eficiencia por empresase obtienen resolviendo un ejercicio de
programación lineal como el siguiente:
E IT ( y k , x k ) = Min θk s. a. yk ≤ Y z X z ≤ θk x k
K z ∈ℜ +
3
Donde K = 1, 2,, k ,, m empresas que utilizan un vector de inputs x = (
x1 , x 2 , x 3 , x 4 x n ) (n x1) para producir un vector de output
k k k k k k
y k = ( y1k ) (1x1). Además, X = ( x 1 , x 2 ,, x k ,, x m )
(n x m)
representa la matriz de inputs, e Y = ( y 1 , y 2 ,, y k ,, y m )
(1 x m)
la matriz de
outputs; z es un vector de intensidad de variables (m x 1).
MEDICIÓN DEL «EFECTO DISTRITO»: UNA APROXIMACIÓN NO PARAMÉTRICA / FRANCESC
HERNÁNDEZ Y VICENT SOLER
tendrán, ceteris paribus, una «mayor eficiencia» que las empresas de fuera del
distrito, una de las hipótesis más importante y, además, cuantificable, de la
«teoría del distrito industrial». Como ejemplo de
aplicación de esta metodología no paramétrica se puede citar el trabajo de
Soler y Hernández (2001). A pesar de las limitaciones derivadas de la
escasa oferta estadística, estos autores llevan a cabo una aplicación empírica
para el caso de dos sectores cuyo tejido industrial está compuesto básicamente
por pymes: madera
y mueble y cerámica y azulejo. Fueron consideradas dos aglomeraciones
industriales: por un lado, la de la comarca de l’Horta Sud en el caso del
sector madera y mueble y, por otro, la aglomeración constituida por las
comarcas de la Plana Baixa y l’Alcalatén, para el caso de la cerámica y el
azulejo, siempre dentro del ámbito territorial de la Comunidad Valenciana. En la literatura existente sobre estasaglomeraciones industriales,
con aproximaciones fundamentalmente cualitativas, se apuntaba una cierta
presencia de economía externas en ambas zonas. Según los resultados
obtenidos en el análisis de eficiencia se confirma la presencia de un «efecto distrito» en el caso del
sector cerámico, mientras que este hecho no se muestra tan evidente para la
industria del
mueble. Por tanto, se comprueba que no siempre en las
aglomeraciones industriales marshallianas se dan todas las circunstancias para
la aparición de economías externas que mejoren la eficiencia de sus empresas
respecto de aquéllas ubicadas fuera de la aglomeración. En otras
palabras, como
hemos subrayado anteriormente, la aglomeración marshalliana es una condición
necesaria pero no suficiente para la existencia de un «efecto distrito».
Además, el uso de esta metodología no sólo permite el cálculo de índices de
eficiencia para cada empresa sino que ofrece la posibilidad de conocer las
vinculaciones de estos índices con una serie de variables caracterizadoras de
la actividad empresarial o del propio entorno territorial, por ejemplo, la
posible influencia de un instituto tecnológico.
91
LOS DISTRITOS INDUSTRIALES
4.2. Medidas no radiales de eficiencia técnica4
Como ya ha sido
mencionado, esta aproximación metodológica permite obtener índices de
eficiencia asociados a cada uno de los inputs empleados en el proceso de
producción. A partir de esta información se pueden identificar de manera más
concreta los determinantes del comportamiento competitivo de
una empresa. A su vez, sobre los resultados obtenidos mediante elcálculo de las
medidas «no radiales» de eficiencia se puede aplicar un análisis de segunda
etapa tomando como referencia la ubicación espacial de cada empresa y haciendo
uso de una serie de variables caracterizadoras de la actividad empresarial
tales como la rentabilidad, el nivel de beneficios, el endeudamiento o la
productividad del factor trabajo, por ejemplo. Para
cada uno de los inputs se podría calcular el ahorro en términos de costes que
supondría una mejora en la eficiencia de su gestión. Esta opción resulta de
gran utilidad a la hora de comparar la situación de las empresas de dentro de un hipotético distrito con las de fuera. Como ejemplo de uso
de esta metodología cabe mencionar una aplicación empírica realizada para el
caso español (Hernández y Soler, 2003). Al igual que sucedía en un trabajo
anterior referido también al ámbito territorial de la Comunidad Valenciana, se
constata un comportamiento diferencial en términos de eficiencia técnica entre
las «empresas cerámicas y del azulejo» ubicadas en la aglomeración industrial
de las comarcas de l’Alcalatén, la Plana Alta y la Plana Baixa frente al resto,
mientras que no se identifican de manera significativa tales diferencias de
comportamiento en el otro caso estudiado, el de la aglomeración «de la madera y
el mueble» de l’Horta Sud y l’Horta Oest. 92 Además, se comprueba que las
empresas ubicadas dentro del distrito valenciano de la
cerámica muestran un comportamiento globalmente más eficiente que el resto y,
de manera específica, esta mayor eficiencia se asocia al factor trabajo. Sobre
los resultados alcanzados
4
Estamedida «no radial» o «de Russell» (Russell, 1998) se obtiene mediante la
minimización de la media aritmética de los índices de eficiencia en input por
empresa y se define como:
N  MR( y , x) = min ∑ λ n / N : (λ1 x1 , λ 2 x 2
,, λ N x N ) ∈ L( y ), 0 ≤
λ n ≤ 1  n =1 
Es decir, los distintos inputs se minimizan en diferentes proporciones, en
contraste con la medida radial en la que todos los inputs se reducen en la
misma proporción.
k k Dados K = 1, 2,, k ,, K productores cada uno de los cuales utiliza un
vector x k = ( x1k , x 2 ,, x N ) (Nx1) de inputs para llevar a cabo la
k k producción de un vector de outputs y k = ( y1k , y 2 ,, y M ) (Mx1),
siendo z un vector de intensidad de variables (Kx1). Para cada empresa se
pueden obtener los valores de la anterior medida de Russell resolviendo el
siguiente problema de optimización
k
mediante programación lineal (Färe, Grosskopf y Lovell, 1994):
MR ( y k , x k ) = 1 / N min ∑ λ n
' '
N
n =1
s.a
∑z
k =1 K
K
k
y km ≥ y k ' m m = 1,, M x k n ≤ λ n x k ' n n = 1,, N
∑z
k =1
k
z k ≥ 0, k = 1,, K 0 ≤ λ n ≤ 1, n = 1,, N
Donde MR se corresponde con la «medida de Russell», mientras que cada una de
las eficiencia para cada uno de los inputs considerados.
λ n obtenidas nos facilita un indicador de
MEDICIÓN DEL «EFECTO DISTRITO»: UNA APROXIMACIÓN NO PARAMÉTRICA / FRANCESC
HERNÁNDEZ Y VICENT SOLER
se aplica un análisis de segunda etapa, habitualmente un análisis de varianza
(ANOVA), con el fin de evaluar las relaciones entre los índices no radiales obtenidosy
la ubicación espacial de las empresas. Existe evidencia de que una serie de
variables tales como los costes por trabajador, el inmovilizado material por
trabajador o los beneficios empresariales por empleado muestran una clara
vinculación con la eficiencia del input trabajo y, por extensión, con un
posible efecto distrito; por el contrario, no resulta significativa su relación
con la variable tamaño de empresa expresada tanto en términos de ingresos por
explotación como de número de empleados. En virtud de estos resultados se
podría deducir una especie de «circulo virtuoso» (Assopiastrelle, 1998), en el
ámbito del distrito cerámico, de manera que: ventajas competitivas por el lado
de la oferta (debidas a una mejor tecnología de proceso), junto con otros
factores que han permitido alcanzar una elevada rentabilidad, facilitan, a su
vez, una intensa política de inversión y desarrollo, la cual contribuye a
consolidar la ventaja competitiva de las empresas (Budí y Molina, 2001). Una
vez caracterizado el efecto distrito a través de una serie de variables
asociadas al ámbito empresarial, los autores se plantean la cuantificación de
dicho efecto haciendo uso del indicador de eficiencia para el factor
trabajo. Para ello y, dado un nivel de ingresos de explotación por empresa, se
calculan las repercusiones en términos de costes si las empresas de fuera del
distrito tuvieran, en media, la misma eficiencia asociada al factor trabajo que
las de dentro. Bajo el supuesto de que una mejora en la eficiencia del factor trabajo
significa la posibilidad de alcanzar el mismo output con un menornúmero de
empleados, se puede cuantificar esta reducción a través de la siguiente
expresión:
93
(E
d
d t
nd − E tnd Tmed
)
donde: E t representa el valor medio del indicador de eficiencia para el input
trabajo en las nd empresas de dentro del distrito; E t se refiere al mismo
indicador pero para las empresas de nd fuera del distrito; y, Tmed simboliza el
número medio de trabajadores para el grupo de empresas situadas fuera del distrito.
El resultado obtenido permite conocer la reducción en número de trabajadores
por empresa, siempre para un mismo output. Conocido el
coste medio por trabajador para las empresas ajenas al distrito, podría
obtenerse el ahorro medio de costes por empresa que supondría este recorte de plantilla. Según los autores citados, en el
caso concreto del sector cerámico este ahorro representa, en media, un 37% de
la partida de gastos de personal para cada empresa ubicada fuera del distrito.
LOS DISTRITOS INDUSTRIALES
4.3. Extensiones del análisis de eficiencia
Siempre disponiendo de información estadística suficiente, pueden plantearse
análisis de eficiencia con carácter dinámico (intertemporal) haciendo uso de índices de Malmquist o MalmquistLuemberger. Se trata
de conocer la evolución temporal de las hipotéticas ventajas en eficiencia de un distrito industrial frente a las áreas fuera del distrito así como
sus determinantes. Con ello se conseguiría no sólo cuantificar los niveles de
eficiencia de las empresas del distrito, sino también conocer
su evolución temporal y los factores que los determinan siempre con relación a
las empresas nodistrito. Captar la evolución cambiante de las hipotéticas
ventajas competitivas del distrito puede resultar de
gran utilidad no sólo para ampliar el conocimiento sobre el propio distrito
sino también para facilitar el diseño de una política industrial siempre acorde
con las necesidades empresariales (Soler, 2006).
5. A modo de conclusiones
Según lo apuntado a lo largo de este trabajo, la
mayoría de los estudios existentes sobre aglomeraciones empresariales son de
carácter cualitativo y, por tanto, no permiten la cuantificación de las
economías externas presentes en un hipotético distrito industrial. Ello supone
una importante limitación de cara a valorar la
presencia del
llamado efecto distrito en las distintas aglomeraciones industriales. Un conocimiento cuantitativo de este efecto resulta
fundamental para que una aglomeración de empresas pueda ser considerada como distrito industrial.
94 En la literatura van surgiendo de manera creciente una serie de trabajos que
pretenden cuantificar el llamado «efecto distrito» a través de diversas
metodologías. Entre ellas cabe destacar el uso de
medidas de eficiencia con el fin de contrastar el comportamiento eficiente
entre las empresas de dentro de un distrito con las de fuera. Especialmente útil resulta la obtención de índices no radiales de
eficiencia técnica mediante una aproximación de tipo no paramétrico. La
robustez de esta metodología otorga a los resultados una gran utilidad tanto
para agentes públicos como privados, ya que podrán
disponer de una valiosa información de cara a la elaboración de medidas
eficaces de políticaindustrial adaptadas a la situación específica de cada
aglomeración de empresas. Por tanto, se puede destacar en clave optimista que
en la actualidad se dispone de un buen número de
metodologías, especialmente de tipo no paramétrico, que basándose en
herramientas cuantitativas totalmente rigurosas nos permitirán seguir avanzando
de manera significativa en el conocimiento de esa compleja realidad llamada
distrito industrial. La disponibilidad de información estadística suficiente y
una continuada adaptación de nuevas técnicas al estudio del distrito
industrial representan importantes retos de futuro.
MEDICIÓN DEL
«EFECTO DISTRITO»: UNA APROXIMACIÓN NO PARAMÉTRICA / FRANCESC HERNÁNDEZ Y
VICENT SOLER
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