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EXTERNALIDADES DE INFORMACIÓN EN EL COMERCIO
EXTERIOR: EFECTOS REGIONALES
Autores:
— Juan de Lucio Fernández. ICADE.
— Raúl Mínguez Fuentes. Cámara de Comercio de España.
— Asier Minondo Uribe-Etxeberria. Deusto Business School.
— Francisco Requena Silvente. University of Sheffield.
Área temática: internacionalización empresarial
Resumen:
El conocimiento de los fundamentos microeconómicos de la internacionalización de la
economía y la empresa española es clave para la consolidación del proceso en un mundo
globalizado. En particular, este trabajo ayuda a comprender cómo influyen en el
comportamiento exportador (véase: iniciación, ventas iniciales, supervivencia y
crecimiento del comercio) el entorno exportador de la provincia. Los resultados apuntan
la existencia de efectos externos tanto en las ventas al exterior como en las compras
realizadas a terceros países.
Palabras clave: empresa exportadora, comercio exterior, internacionalización, externalidades de información, globalización.
Clasificación JEL: F1, M1.
1
1. Introducción
La investigación sobre el sector exterior, así como la información disponible a tal
efecto, tradicionalmente se ha concentrado en el ámbito macroeconómico, con escasas
aproximaciones microeconómicas. A finales del siglo XX se comienza a prestar
atención hacia le empresa y sus características, sobre la base de los trabajos pioneros de
Coase (1937), Vernon (1966) y Dunning (1980), entre otros.
En los últimos años, con el avance de la globalización, los avances teóricos y empíricos
han sobrepasado el enfoque de países y sectores para concentrarse prioritariamente en el
comportamiento exterior de las empresas (Bernard et al., 2012): la teoría de la
internalización (Buckley, Casson, Rugman, Lorraine), el paradigma ecléctico
(Dunning), el modelo de Uppsala (Johanson, Vahlne),el enfoque gradualista, o la
literatura más reciente sobre los modos de acceso al negocio internacional (Robertson,
Chetty).
No en vano, la literatura sobre el comercio internacional desde la vertiente
microeconómica pone de relieve que el crecimiento a largo plazo de las exportaciones
de una economía está condicionado tanto por el número de empresas que entran en el
mercado de exportación, como el de aquellas que consiguen permanecer (Eaton et al.,
2007; Bernard et al., 2009; Lawless, 2009; Iacovone y Javorcik, 2010; Amador y
Opromolla, 2013).
Cuando una compañía comienza a participar en los mercados exteriores, o bien ampliar
su presencia en los mismos, está sujeta a múltiples condicionantes, resultado de la
combinación de la existencia de ciertasventajas específicas propias de la empresa (de
carácter productivo, tecnológico, organizativo, gerencial y/ocomercial) con un relativo
gradualismo en la adquisición de aprendizaje para la internacionalización.
Así, la empresa inicialmente trata de recopilar la información, bien interna o bien de las
compañías similares, fundamentalmente del propio sector o área geográfica de origen;
conocimiento a partir del cual puede introducir las innovaciones o imitaciones de
comportamiento oportunas. Sobre esta base, la empresa estima sus probabilidades de
éxito exportador, tanto en términos de supervivencia en los mercados foráneos como del
crecimiento del volumen de ventas.
2
Al tiempo, los propios mercados de destino proporcionan información clave para la
consolidación de la exportación, bien procedente de empresas del mismo sector
(especialización) o de otras ramas de actividad (diversificación).
Las externalidades de información dependen tanto de la cantidad de conocimiento
transmitido como del modo de traslación del mismo. Las nuevas compañías
exportadoras pueden conseguir esta información sobre las redes de destino a través de
aquellas empresas con experiencia mediante la cooperación directa o bien gracias a la
proximidad física (economías de aglomeración). En este último caso, la cercanía física
entre las compañías permite la transmisión informal de la información, son los
denominados spillovers o externalidades de información (Marshall, 1890).
Se trata de un campo de investigación en desarrollo, dadas las dificultades para explicar,
en toda su extensión, la compleja naturaleza de la internacionalización empresarial. En
este sentido, el presente trabajo busca ampliar el conocimiento sobre la relevancia de las
externalidades de información en el comercio exterior, tanto desde la perspectiva del
mercado más influyente (origen vs. destino) como desde el punto de vista sectorial
(especialización vs. diversificación).
Los resultados obtenidos en el presente trabajo muestran que las empresas que se inician
en la internacionalización obtienen información de otras firmas con relaciones
comerciales con el exterior.
A partir de este conocimiento, es posible identificar algunas líneas estratégicas de
política económica para la internacionalización empresarial, especialmente en lo
referente al impulso y eficaz aprovechamiento de las externalidades de información en
origen o en los mercados de destino. En última instancia, la presencia y expansión
exterior de las empresas es clave para entender la competitividad de una economía
(Besedes y Blyde, 2010).
En la siguiente sección 2 del documento se revisa el marco teórico sobre las
externalidades de información y el comportamiento exportador. El apartado 3 describe
la fuente de información utilizada. En la sección 4 se presenta el modelo empírico
utilizado, cuyos resultados principales se exponen en el apartado 5. Las conclusiones y
recomendaciones de política económica se abordan en la última sección.
3
2. Marco teórico
El análisis presentado se vincula a dos vertientes de la literatura. En primer lugar, los
estudios para explicar las decisiones de exportación de las empresas y su posterior
evolución en los mercado internacionales.
El trabajo seminal de Melitz (2003), basado en compañías heterogéneas e intercambios
internacionales, vincula el fenómeno exportador con las empresas más productivas, más
intensivas en capital y con mayores salarios (Valderrama, 2012). Las
internacionalización supone incurrir en notables costes fijos o hundidos, de suerte que
sólo las compañías más productivas pueden asumirlos (así, la exportación no es fruto de
una productividad adquirida a través de la experiencia internacional – learning by
exporting–, sino que sería el resultado de una ganancia previa de productividad –
autoselección o self selection).
Los trabajos de autores como Melitz (2003), Das et al., (2007), Arkolakis (2010),o
Albornoz et al. (2012), ponen asimismo de relieve que la relación entre productividad y
costes hundidos no sólo explica el inicio de la actividad exportadora, sino también su
duración.
En este sentido, los avances empíricos hasta la fecha son relativamente escasos,
identificándose dos causas principales asociadas a la permanencia empresarial en la
exportación: la diversificación y heterogeneidad de mercados y productos (Volpe y
Carballo, 2008; Tovar y Martínez, 2011; Pallardó et al., 2012), y las redes de
información (Cadot et al., 2010; Lederman et al., 2010; Tovar y Martínez, 2011;
Fernandes y Tang, 2014).
En general, las empresas toman la decisión de exportar hacia destinos que son
geográfica, cultural y económicamente similares a mercados a los que hayan servido sus
productos previamente (Lawless, 2013; Morales et al., 2014; Defever et al., 2015). Sin
olvidar además que, para las nuevas compañías exportadoras, la tasa de supervivencia es
reducida (Eaton et al., 2008; Cadotet al., 2010; Albornoz et al., 2012; Pallardó et al.,
2012; De Lucio et al., 2014).
Una segunda corriente de la literatura asociada al presente trabajo la constituyen los
estudios sobre geografía económica que ponen de relieve el papel de las externalidades
de información (information spillovers) en el impulso de la innovación y la
productividad empresarial (Glaeser et al., 1992; Henderson et al., 1995; De Lucio et al.,
4
2002). Estas aproximaciones sugieren la existencia de condicionantes geográficos en las
externalidades de información, de suerte que la cercanía física entre las empresas
propicia la transmisión del conocimiento.
Glaeser et al. (1992) apuntan que dicho conocimiento procede principalmente de
compañías del mismo sector, bajo la denominación de especialización o externalidades
Mashall-Arrow-Romer (MAR); mientras que Krugman (1991) resalta la importancia de
la existencia en el entorno local de la empresa de un mercado laboral especializado. Por
su parte, Jacobs (1969) destaca la diversidad sectorial como el factor principal para las
externalidades de información, frecuentemente denominadas economías de urbanización
o aglomeración. Se trata de un debate vigente en la actualidad, evidenciándose que, en
general, la diversificación se asocia a externalidades positivas, mientras que la
especialización no ofrece un efecto externo de signo claro. En el metaestudio abordado
por Beaudry y Schiffauerova (2009), las externalidades eran más detectables cuanto más
detallada fuera la clasificación sectorial empleada.
Por otra parte, la inserción gradual en los mercados internacionales (sequential
exporting) es una estrategia habitual, especialmente entre las pymes, como vía para la
adquisición de conocimiento y experiencia sobre el negocio exterior (Albornoz et al.,
2012). Esta visión entronca con los estudios sobre aprendizaje social (social learning),
los cuales destacan la contribución de la adquisición de conocimiento por la vía de la
observación del comportamiento de otras empresas, en nuestro caso, compañías
internacionalizadas (Jovanovic, 1982; Foster y Rosenzweig, 1995; Conley y Udry,
2010).
En el marco de los estudios sobre comercio internacional y las externalidades de
información asociadas, cuando las redes de información son amplias y profundas, a
priori, la probabilidad de mantenimiento en el mercado de exportación es más elevada.
El conocimiento adquirido permitiría reducir la incertidumbre sobre la participación en
determinado mercado internacional, facilitando la adquisición de determinadas
capacidades, reduciendo los costes hundidos y, en última instancia, aumentando la
supervivencia en dicho destino (Eaton et al., 2010;Segura-Cayuela y Vilarrubia, 2008).
A este respecto, es de destacar la existencia de una parte de la literatura centrada en la
relación entre la presencia de exportadores en una región y/o sector productivo sobre la
dinámica exportadora de otras empresas. Esto es, es posible identificar unas
externalidades de información para la exportación. En especial, conviene señalar el
5
trabajo de Javorcik (2004), el cual distingue entre externalidades horizontales(misma
industria) y verticales (industrias que demandan o proveen inputs).
Existe evidencia de un efecto positivo sólo de la actividad exportadora de empresas
multinacionales (Aitken et al., 1997; Requena y Castillo, 2007). Por su parte, Koening
et al. (2010) identifican externalidades de información en la exportación, especialmente
cuanto más específico es el sector, el mercado local y el país de destino, si bien sólo con
relación a la decisión de exportar, y no para el volumen intercambiado. Lautanen (2000)
pone de relieve el conocimiento adquirido a partir de la relación interempresarial, si
bien no necesariamente del mismo sector. Becchetti y Rossi (2000) y Greenaway y
Kneller (2008) encuentran externalidades vinculadas a economías de aglomeración que
incrementan la probabilidad de exportación y posteriores ganancias de productividad.
Clerides et al. (1998) señalan la existencia de externalidades positivas de carácter
regional.
No obstante, existen algunos estudios que no encuentran que la actividad exportadora en
un sector afecte al desempeño de las firmas (Bernard y Jensen, 2004), poniendo en
cuestión el efecto externo por la vía de la imitación o la aglomeración en el inicio de la
exportación (Roberts y Tybout, 1997; Bernard y Jensen, 1999; Clerides et al., 1998;
Malmberg et al., 2000; Clerides y Kassinis, 2003).
Lo cierto es que no existe un consenso claro sobre la importancia de las externalidades
originadaspor la actividad exportadora (Aitken et al., 1997; Clerides et al., 1998;
Barrios et al., 2003; Bernard y Jensen, 2004; Greenaway et al., 2004; Ruane y
Sutherland; 2005). Greenaway y Kneller (2007) sugieren que ello puede deberse a las
diferencias metodológicas en la medición de las variables relacionadas con las
externalidades.
De cualquier modo, y en particular para el caso español, no se puede determinar de
modo concluyente si la probabilidad deexportar de una firma, su intensidad exportadora
y su supervivencia en el mercado exterior se debe a la existencia de externalidades, o
puede ser debida a shockscomunes no controlados o a un fenómeno de autoselección.
Este trabajo trata de contribuir a la investigación a través de la identificación de la
existencia de externalidades vinculadas a las exportaciones, sus factores condicionantes
y perfilar los fundamentos y líneas directrices de las políticas de apoyo exterior capaces
de mitigar los potenciales fallos de mercado.
6
3. Datos
El interés académico por la perspectiva microeconómica del sector exterior se ha visto
acompañado, o precisamente impulsado, por la creciente disposición de información
estadística actualizada y de calidad sobre la materia. Los fundamentos de la
globalización están aflorando paulatinamente gracias al tratamiento y análisis de nuevas
bases de datos con millones de registros empresariales individualizados.
En el caso español, al menos desde el año 2003 se dispone de información básica sobre
las operaciones comerciales de bienes de las empresas españolas, a partir de las
declaraciones de comercio exterior presentadas por éstas, suministrada por el
Departamento de Aduanas e Impuestos Especiales de la Agencia Estatal de
Administración Tributaria (AEAT) del Ministerio de Hacienda y Administraciones
Públicas.
Con ello, se ha mitigado parcialmente una laguna existente en el conocimiento
estadístico, como recurrentemente lo muestran los diversos esfuerzos constatados en los
últimos años para sobrepasar esta dificultad (Alonso y Donoso, 1998; Herrero y Sanz,
2003; Esteve-Pérez et al., 2005; Arteaga y Medina, 2006).
Las variables disponibles para las distintas empresas analizadas son: año (1997/2003-
2014), valor de la exportación/importación (euros), provincia, producto de
exportación/importación y país de destino/origen de la transacción comercial.
A partir de esta información es posible realizar una aproximación al perfil de la empresa
española exportadora e importadora y su evolución durante los años disponibles.
Asimismo, ocasionalmente, el estudio del comercio exterior a partir de la información
microeconómica de carácter empresarial ofrece mayor robustez si se concentra en las
compañías con mayor estabilidad en sus transacciones internacionales. De este modo,
para evitar el efecto de factores espurios y volátiles, el análisis se centra frecuentemente
en las empresas con relaciones comerciales transnacionales de carácter regular. Las
compañías exportadoras (importadoras) regulares son las que declaran operaciones de
exportación o expedición (importación o introducción) durante todos y cada uno de los
cuatro años comprendidos en un mismo período.
7
4. Modelo
Utilizamos el modelo de Fernandes y Tang (2014) que pone el foco en el aprendizaje
sobre la demanda; este trabajo está en línea, por ejemplo, con el modelo de Moretti
(2011). Las empresas obtienen información sobre la demanda del mercado a partir de la
información de las ventas (compras) de las empresas de su entorno, en este caso
territorial, siendo la unidad de referencia la provincia1. Es un modelo de competencia
monopolística con elasticidad de sustitución constante a la Melitz (2003). A partir de
este modelo (ver Fernandes y Tang. 2014) se pueden obtener las siguientes hipótesis de
trabajo:
1.- Las empresas tienen una probabilidad de entrar en un país mayor en mercados en los
que la señal de las empresas cercanas es más positiva y hay más empresas que abastecen
el mercado.
2.- Las empresas tienen unas ventas iniciales al entrar en un país que son mayores en
mercados en los que la señal de las empresas cercanas es más positiva y hay más
empresas que abastecen el mercado.
3.- La probabilidad de supervivencia en un nuevo mercado está más correlacionada en
mercados en los que la señal de las empresas cercanas es más fuerte pero es
independiente del porcentaje de empresas cercanas que exportan al país.
4.- El crecimiento después de entrar de los nuevos exportadores a un mercado es
decreciente con la claridad de la señal de la demanda y especialmente cuando hay más
exportadores suministradores del mercado.
De manera similar a las hipótesis establecidas para las exportaciones, el
comportamiento de empresas que empiezan a importar de un mercado concreto puede
mantener comportamientos similares. Es decir: es más probable que se inicie en la
importación si hay más empresas importadoras y la señal es más intensa; las compras
iniciales son mayores a mayor claridad de la señal y número de empresas; permanecen
importando con mayor probabilidad si la señal es más intensa; y finalmente el
crecimiento de la importaciones es decreciente con la señal inicial.
1 La extracción de la información también puede ser a escala sectorial (en curso de elaboración).
8
Las señales pueden ser calculadas a partir del crecimiento (medio o ponderado), a la
dispersión del crecimiento y al número de empresas.
5. Resultados
Para contrastar las distintas hipótesis debemos utilizar las empresas que son entrantes, y
permanecen en los distintos mercados. El gráfico muestra la evolución del número de
empresas exportadoras en cada año y su distribución entre las distintas posibilidades:
estables en el mercado: nuevas, salientes y esporádicas.
Como mínimo un 60% de las empresas que exportaban el año anterior lo hacen el año
de referencia y lo siguen haciendo el año siguiente; son por lo tanto empresas estables
en la exportación. El número de empresas esporádicas supone en los años más recientes
un 20%. El porcentaje de empresas que son muevas es ligeramente superior al de
empresas que desaparecen. Este hecho ocasiona que el número de exportadores haya ido
creciendo paulatinamente durante la mayor parte de años analizados.
Se disponen de datos para el periodo 1997-2013; sin embargo, el primer y el último año
únicamente se utilizan para poder identificar qué empresas son nuevas y cuáles
desaparecen. En el análisis econométrico se utiliza por motivos de homogeneidad y
cálculo un periodo más corto 2004-2013.
Gráfico 1. Evolución del número de empresas exportadoras españolas (número y porcentaje)
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
permanece t‐1,t,t+1 Desaparecen t+1 Nuevas t‐1 Solo t Total (derecha)
9
Únicamente se utiliza la información correspondiente a las empresas que exportan de
los sectores netamente industriales2 y de las provincias de la Península Ibérica.
Entrada en los mercados de exportación
El gráfico muestra el porcentaje de nuevos exportadores y la probabilidad de
supervivencia de los mismos, destacando el crecimiento sustancial en la entrada de
nuevos exportadores desde 2007. Por su parte, la tasa de supervivencia podría haberse
reducido hasta 2007 repuntando en los cuatro años siguientes aunque sin alcanzar los
niveles de principio de la muestra.
Gráfico 2. Evolución de los nuevos exportadores (tasa de supervivencia y peso sobre el total)
Analizamos la entrada en los mercados de exportación definiendo una variable de inicio
en el mercado exterior que toma el valor uno si una empresa i, en una provincia c,
empieza a exportar a un mercado m, en un año t. Esta variable toma el valor cero para
todos los demás mercados a los que, pudiendo iniciarse en la exportación, no lo hace.
Este grupo incorpora por lo tanto empresas totalmente nuevas en los mercados de
exportación y empresas que exportando a otros destinos se inician en un mercado
2 Se eliminan los datos correspondientes a los productos HS2<15 y HS 25, 26 y 27. Tampoco se utiliza la información de las empresas que exportan menos de 6.000 euros anuales y hacia destinos pequeños o especiales (pe. Andorra y Gibraltar). Finalmente la muestra utilizada solo comprende el periodo 2005-2012.
10
determinado. Quedan excluidas de esta variable aquellas empresas que ya exportaban al
mercado en cuestión.
En la estimación del modelo probit utilizamos como variable dependiente esta variable
ficticia y como variables explicativas, de acuerdo con Fernandes y Tang (2014), el
crecimiento medio de las exportaciones de las empresas que desde una determinada
provincia exportan a un mercado m entre los periodos t-1 y t; el número de empresas
que exporta en los dos periodos desde la provincia al destino y la interacción entre los
dos elementos. También se incluyen una serie de efectos fijos3. En cada una de las
estimaciones además de las variables de interés se incorpora una columna adicional que
incorpora los mismos efectos calculados para el resto de mercados, es decir, la densidad
de exportadores de la provincia a otros mercados, el crecimiento ponderado medio de
las exportaciones a otros mercados y la interacción entre estas dos variables. La
incorporación de estas variables permite comprobar si el aprendizaje es específico del
mercado de interés.
Los resultados apuntan a que la probabilidad de entrar en un mercado disminuye cuando
hay más empresas, revelando un comportamiento positivo de las exportaciones a ese
mercado, y cuando hay más empresas exportando.
3 Los efectos fijos de provincia-destino permiten controlar por la distancia entre origen y destino o los costes de transacción específicos entre una provincia y un país, así como otros elementos específicos que pueden determinar el comportamiento exportador de un origen específico (pe. políticas comerciales de destino, acuerdos comerciales, hermanamientos, etc.). Los efectos país-año permiten controlar por shocks como tipo de cambio o políticas comerciales del país. Los efectos provincia-año permiten recoger políticas comerciales de origen. Finalmente los efectos fijos de empresa recogen las características idiosincráticas de los exportadores tales como su productividad o la vocación exportadora.
11
Tabla 1 Exportaciones Entrada4 (Periodo 2008-2013)
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
VARIABLES lnf_xgr_od 0.000387*** 0.000344*** 0.000772*** 0.000569*** 0.000772*** 0.000569*** [7.53e-05] [7.58e-05] [9.51e-05] [0.000146] [9.55e-05] [0.000146]
xgr_od -0.000224*** -0.000198*** -0.000438*** -0.000463*** -0.000438*** -0.000463*** [6.03e-05] [6.07e-05] [7.20e-05] [9.62e-05] [7.23e-05] [9.66e-05]
lnf_od -0.00239*** -0.00231*** -0.000453* -0.00114*** -0.000453* -0.00114*** [0.000280] [0.000279] [0.000269] [0.000289] [0.000270] [0.000290]
lnf_xgr_ow 0.000511* -0.0278 -0.0278 [0.000304] [0.0444] [0.0446]
xgr_ow 0.00865*** 0.0357 0.0357 [0.00253] [0.225] [0.226]
lnf_ow -0.00814*** -0.424** -0.424** [0.00125] [0.175] [0.176]
Observations 16,466,467 16,466,467 16,466,467 16,466,467 16,466,467 16,466,467 R-squared 0.023 0.023 0.023 0.023 0.052 0.052 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Ventas iniciales
Las ventas iniciales son superiores cuanto mayor es la interacción del número de
empresas con el crecimiento de las ventas, pero menores cuando la señal es más intensa
o el número de empresas exportando al destino es mayor.
Tabla 2. Exportaciones Ventas iniciales (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 0.0104 0.0208*** 0.0430*** 0.0532*** 0.0502*** 0.0452*** [0.00716] [0.00731] [0.00697] [0.00841] [0.00731] [0.0101] xgr_od 0.00879 -0.00717 -0.0305** -0.0337** -0.0281* -0.0252 [0.0142] [0.0142] [0.0140] [0.0141] [0.0159] [0.0167] lnf_od -0.0934*** -0.0726*** 0.0364 0.0299 -0.0283 -0.0265 [0.0235] [0.0236] [0.0224] [0.0230] [0.0246] [0.0249] lnf_xgr_ow -0.201*** 0.996 -0.683 [0.0268] [0.717] [1.084] xgr_ow 1.108*** -3.237 2.772 [0.181] [3.140] [5.171] lnf_ow -0.231*** -0.461* 0.367 [0.0722] [0.265] [0.871] Observations 500,980 500,980 500,984 500,984 414,772 414,772 R-squared 0.087 0.088 0.088 0.088 0.487 0.487 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
4 Las variables en la tablas de resultados vienen definidas de la siguiente manera:
lnf_xgr_od Interacción crec*Ln(número empresas/área) xgr_od Crecimiento de las X entre origen y destino lnf_od LN(Número empresas origen y destino/área) lnf_xgr_ow Otros mercados Interacción crec*Ln(número empresas/área) xgr_ow Otros mercados Crecimiento de las X entre origen y destino lnf_ow Otros mercados LN(Número empresas origen y destino/área)
12
Supervivencia
La probabilidad de supervivencia decrece cuando el número de empresas exportando a
ese destino desde la provincia es más elevado, pero aumenta cuando la interacción entre
el número de empresas y la señal de crecimiento es más intensa.
Tabla 3. Exportaciones supervivencia (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 0.000175 1.59e-05 0.00384** 0.000263 0.00518*** 0.00518** [0.00135] [0.00139] [0.00149] [0.00224] [0.00149] [0.00202] xgr_od 0.00128 0.00160 -0.00112 -0.000329 0.000267 -8.08e-05 [0.00264] [0.00267] [0.00270] [0.00275] [0.00317] [0.00331] lnf_od -0.0857*** -0.0841*** -0.0933*** -0.0921*** -0.0761*** -0.0772*** [0.00522] [0.00530] [0.00503] [0.00514] [0.00544] [0.00552] lnf_xgr_ow 0.00578 -0.317* 0.0441 [0.00531] [0.192] [0.193] xgr_ow -0.0550 0.912 -0.310 [0.0379] [0.711] [0.904] lnf_ow -0.0246 0.0848 -0.201 [0.0150] [0.0634] [0.122] Observations 501,006 501,006 501,010 501,010 414,804 414,804 R-squared 0.052 0.052 0.051 0.052 0.380 0.380 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Crecimiento
La información recibida por la empresa en relación con las actividades de exportación
mejora la calidad de la decisión de la empresa entrante, disminuye las sorpresas que
pueden afectar a la empresa entrante y, consecuentemente, para aquellas empresas que
permanecen en el mercado destino el crecimiento de las exportaciones es menor.
Los siguientes gráficos muestran el porcentaje de nuevos exportadores: hasta 2007 se
situaba aproximadamente en una cifra ligeramente inferior a un 25% y a partir de esta
fecha se ha incrementado paulatinamente hasta alcanzar un tercio. Las ventas iniciales
de los nuevos exportadores sobre las ventas de las empresas existentes es de
aproximadamente un 50%. Por su parte, el crecimiento posterior ha oscilado en torno a
un 20%.
13
Gráfico 3. Evolución de los nuevos exportadores
Se utiliza el mismo modelo que con la decisión de entrar en el mercado de exportación,
siendo en este caso la variable dependiente el crecimiento de la exportación en el nuevo
mercado condicionada a la permanencia en la exportación en el siguiente periodo a la
entrada. Los efectos fijos y las variables correspondientes al resto de mercados son
equivalentes a las incorporadas en la decisión de exportar.
Los resultados muestran un efecto negativo y estadísticamente significativo en todas y
cada una de las regresiones de la variable de número de empresas y, en general, del
crecimiento de las exportaciones, lo que confirma la hipótesis de que las empresas se
inician con volúmenes de exportación más certeros cuando tienen mejor información
inicial sobre el mercado de destino5.
Tabla 4. Exportaciones: Crecimiento posterior a la entrada (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od -0.0101 -0.0108 -0.00342 -0.00191 -0.00849 -0.00960 [0.00881] [0.00907] [0.00855] [0.0111] [0.0104] [0.0149] xgr_od -0.0780*** -0.0766*** -0.0793*** -0.0711*** -0.0396 -0.0238 [0.0216] [0.0221] [0.0226] [0.0240] [0.0265] [0.0284] lnf_od -0.0615** -0.0610** -0.108*** -0.111*** -0.0789** -0.0873** [0.0305] [0.0309] [0.0275] [0.0284] [0.0368] [0.0373] lnf_xgr_ow 0.0162 -0.584 -1.610 [0.0349] [0.830] [1.329] xgr_ow -0.144 4.776 11.38* [0.231] [3.948] [6.572] lnf_ow -0.0141 -0.249 -1.613 [0.0919] [0.298] [1.048] Observations 234,137 234,137 234,172 234,172 186,576 186,576 R-squared 0.030 0.030 0.026 0.026 0.340 0.340 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
5 Estos efectos negativos podrían estar poniendo de manifiesto efectos de reversión a la media, un comportamiento excepcional de un mercado de destino para una provincia podría poner de manifiesto una situación puntual que podía corregirse al periodo siguiente, y del efecto de la competencia, mayor número de empresas compitiendo podría dificultar el crecimiento de las exportaciones de cada una de ellas. Este efecto también podría ser consecuencia de contabilidad solamente una parte del año base (parcial year effect, ver De Lucio et al., 2015).
14
En el anexo se presentan los resultados para las importaciones. La tabla 5 resume estos
resultados. Las conclusiones para las compras al exterior apuntan a un flujo de
información con efectos similares tanto para las exportaciones como para las
importaciones.
Tabla 5. Tabla comparativa: Exportaciones-Importaciones
EXPORTACIÓN IMPORTACIÓN Entrada Ventas Ini Super Crec Entrada Ventas Ini Superv Crec Interacción S*N + + + + + Señal S - - - - Empresas N - - - - - - -
6. Conclusiones
El objetivo del presente trabajo es determinar si las externalidades de información
resultantes de la aglomeración de actividades de exportación en el territorio,
desembocan en una mejora en las estrategias de internacionalización de las empresas
españolas y un aumento en su permanencia en los mercados exteriores.
En este sentido, el trabajo realiza una aportación mostrando que los efectos externos de
conocimiento son similares en las empresas exportadoras e importadoras. Una mejor
señal inicial permite iniciarse en los mercados exteriores con mayor probabilidad y
mayores volúmenes de compras o ventas, y favorece asimismo la supervivencia. Pero,
consecuentemente, el crecimiento posterior de las exportaciones (importaciones) es más
reducido en caso de supervivencia. Los resultados obtenidos en relación con la
probabilidad de entrada, aunque todavía preliminares, parecen confirmar parcialmente
los mostrados por Fernandes y Tang (2014), mientras que los relativos a ventas
iniciales, supervivencia y crecimiento están más en línea con las hipótesis establecidas
por su modelo.
Gracias a la comprensión de estos hechos, es posible mejorar el diseño de las políticas
nacionales de promoción exterior, con el fin de conseguir aumentar la supervivencia de
las compañías en sus procesos de expansión internacional, con los consecuentes efectos
beneficiosos sobre el progreso económico de los territorios En este sentido, las políticas
deberían facilitar una mejor adquisición de conocimiento por parte de las empresas que
se inician en los mercados exteriores a partir de lo que sucede a las empresas del propio
territorio de origen.
15
Este trabajo permite identificar diversas líneas de investigación sobre las cuales seguir
avanzando en la exploración de los efectos externos de conocimiento en lo relativo a los
mercados exteriores; en concreto es de especial interés explotar la dimensión sectorial
del fenómeno. La definición específica de la extracción de la información (pe. si se
realiza sobre el periodo anterior o sobre el periodo en curso, si se utiliza la media o se
hace uso de la mediana del crecimiento,…) puede ser otra línea de investigación con
resultados interesantes.
7. Referencias bibliográficas
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20
ANEXOS
Anexo: Datos descriptivos de la muestra de empresas exportadoras
Tabla 6. Datos descriptivos de la muestra de empresas exportadoras Export Empresas Valor
Media mediana Sd Media mediana sd
1997 6,7 3 9,7 2.707,4 2.590 28836,63
1998 6,3 3 9,2 2.777,0 2.752 30361,95
1999 6,5 3 9,5 2.969,8 3.137 31347,96
2000 6,6 3 9,8 3.258,5 3.282 34364,39
2001 6,6 3 10,0 3.359,8 3.408 32999
2002 7,2 3 10,9 3.394,3 3.383 32574,2
2003 7,1 3 10,9 3.501,1 3.340 34644,88
2004 7,2 3 10,9 3.711,1 3.411 37664,35
2005 7,2 3 11,0 3.886,5 3.400 38283,22
2006 7,3 3 11,2 4.168,2 3.558 39825,18
2007 7,5 3 11,5 4.612,7 3.981 43947,22
2008 7,3 3 11,4 4.514,5 3.534 41294,17
2009 7,1 2 11,2 3.811,2 2800 34889,53
2010 7,1 2 11,4 4.282,7 2.734 41058,31
2011 7,1 2 11,5 4.682,1 2.803 45198,01
2012 6,8 2 11,4 4.403,9 2.144 43446,25
2013 6,7 2 11,4 4.299,7 1.819 45768,63
Análisis para las empresas importadoras
Tabla 7. Datos descriptivos de la muestra de empresas importadoras
Empresas Valores
Media Mediana sd Media Mediana Sd
1997 3,7 2 4,1 2.184 1.935 2792
1998 3,6 2 4,0 2.371 2.228 2680
1999 3,7 2 4,1 2.658 2.671 3074
2000 3,8 2 4,2 2.988 2.820 3401
2001 3,8 2 4,2 3.090 2.955 3400
2002 4,1 2 4,7 3.064 2.912 3249
2003 4,1 2 4,7 3.139 2.843 3431
2004 4,1 2 4,7 3.326 2.914 3497
2005 4,0 2 4,7 3.413 2.940 3299
2006 4,0 2 4,7 3.719 3.158 3693
2007 4,0 2 4,8 3.992 3.342 3881
2008 4,1 2 4,8 4.039 3.130 3811
2009 4,1 2 4,9 3.403 2.669 3340
2010 4,2 2 5,0 3857 2.921 3693
2011 4,4 2 5,1 4.143 3.125 3917
21
2012 4,4 2 5,2 3.895 2.891 3660
2013 4,4 2 5,3 3.762 2.696 3666
Gráfico 4. Evolución del número de empresas importadoras españolas (número y porcentaje)
Gráfico 5. Evolución de los nuevos importadores (tasa de supervivencia y peso sobre el total)
22
Gráfico 6. Evolución de los nuevos importadores
La probabilidad de que una empresa de una provincia determinada se inicie en la importación desde un país concreto mantiene una relación negativa con la señal de crecimiento de las importaciones. Las compras iniciales crecen con la interacción entre señal y número de empresas y decrecen con el número de empresas. La probabilidad de supervivencia decrece con el número de empresas. Finalmente, el crecimiento de las importaciones decrece con la señal de crecimiento del periodo anterior y con el número de empresas importadoras.
Tabla 8. Importaciones Entrada
(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 5.90e-05 5.35e-05 0.000221*** -1.86e-05 0.000221*** -1.86e-05 [5.07e-05] [5.07e-05] [6.88e-05] [9.57e-05] [6.91e-05] [9.62e-05] xgr_od -3.10e-05 -2.96e-05 -0.000138*** -8.00e-05** -0.000138*** -8.00e-05** [3.36e-05] [3.33e-05] [4.27e-05] [3.41e-05] [4.29e-05] [3.42e-05] lnf_od -0.000771*** -0.000741*** 0.000428*** 0.000115 0.000428*** 0.000115 [8.76e-05] [8.49e-05] [0.000116] [9.98e-05] [0.000117] [0.000100] lnf_xgr_ow -4.15e-05 -0.0977*** -0.0977*** [0.000274] [0.0363] [0.0364] xgr_ow 0.00232 0.509*** 0.509*** [0.00231] [0.191] [0.192] lnf_ow -0.00158 -0.303*** -0.303*** [0.00163] [0.0915] [0.0919] Observations 23,257,666 23,257,666 23,257,666 23,257,666 23,257,666 23,257,666 R-squared 0.051 0.051 0.051 0.051 0.071 0.071 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
23
Tabla 9. Importaciones Ventas iniciales
(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 0.0101 0.0261*** 0.0329*** 0.0341*** 0.0178** 0.0148 [0.00884] [0.00914] [0.00839] [0.0105] [0.00874] [0.0117] xgr_od 0.0171 -0.00851 -0.00761 -0.00756 0.0274 0.0329 [0.0181] [0.0184] [0.0177] [0.0182] [0.0199] [0.0211] lnf_od -0.107*** -0.116*** -0.0321 -0.0608* -0.117*** -0.112*** [0.0316] [0.0331] [0.0330] [0.0314] [0.0329] [0.0341] lnf_xgr_ow -0.166*** -0.376 -0.555 [0.0280] [0.473] [0.536] xgr_ow 1.007*** 2.339 3.546 [0.177] [2.460] [3.093] lnf_ow 0.223* -1.744** 0.270 [0.118] [0.810] [0.752] Observations 425,762 425,762 425,826 425,826 300,838 300,838 R-squared 0.112 0.112 0.111 0.111 0.563 0.563 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Tabla 10. Importaciones Supervivencia
(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 0.00171 0.00172 0.000727 0.00126 9.78e-05 0.000356 [0.00155] [0.00163] [0.00182] [0.00199] [0.00178] [0.00231] xgr_od -0.00371 -0.00337 -0.000726 -0.000351 0.00216 0.00157 [0.00325] [0.00333] [0.00342] [0.00325] [0.00410] [0.00426] lnf_od -0.0670*** -0.0708*** -0.0736*** -0.0637*** -0.0532*** -0.0514*** [0.00598] [0.00611] [0.00611] [0.00594] [0.00689] [0.00717] lnf_xgr_ow 0.00249 0.0606 0.101 [0.00496] [0.149] [0.112] xgr_ow -0.0578 -0.153 -0.629 [0.0368] [0.779] [0.630] lnf_ow 0.0517** 0.597*** 0.187* [0.0226] [0.126] [0.113] Observations 425,772 425,772 425,837 425,837 300,850 300,850 R-squared 0.064 0.065 0.065 0.065 0.494 0.494 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
24
Tabla 11. Importaciones Crecimiento posterior a la entrada
(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od -0.00920 -0.00942 0.00158 -0.0109 0.000882 -0.00527 [0.00887] [0.00961] [0.00968] [0.0121] [0.0145] [0.0194] xgr_od -0.0517** -0.0516** -0.0639*** -0.0542** -0.0819** -0.0766* [0.0224] [0.0234] [0.0230] [0.0233] [0.0377] [0.0403] lnf_od -0.0837** -0.0795** -0.0742** -0.0495 -0.102* -0.0709 [0.0391] [0.0398] [0.0328] [0.0352] [0.0527] [0.0553] lnf_xgr_ow 0.000848 -0.175 0.123 [0.0246] [0.520] [0.671] xgr_ow 0.0161 -0.0857 -1.259 [0.183] [2.752] [3.681] lnf_ow -0.0529 0.861** 1.762** [0.122] [0.425] [0.764] Observations 193,031 193,031 193,120 193,120 117,399 117,399 R-squared 0.027 0.027 0.025 0.025 0.428 0.428 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
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