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LAS PYMES Y EL CRECIMIENTO ECONÓMICO EN
COLOMBIA
(años 1990-2000)
Trabajo Final Para Optar Por el Título de Economista
DIANA MARCELA RESTREPO GOMEZ
Director:
DRA. MARY BERRIO
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y ADMINISTRATIVAS
Agosto 21 de 2007
TABLA DE CONTENIDO
Pág.
Introducción
3
Capitulo 1
Mediciones recientes sobre desempeño de las PYMES en Colombia
1.1 Mediciones convencionales de desempeño.
1.2 Principales indicadores convencionales de representatividad
de la actividad de las PYMES.
6
6
12
Capitulo 2
Las PYMES y el crecimiento económico de los países.
18
Capitulo 3
Análisis de representatividad de las PYMES
3.1 Representatividad de PYMES en países de mejor desempeño
3.2 Indicadores de desempeño de tendencias en actividad
económica de PYMES colombianas con indicadores de
desempeño convencionales.
3.3 Análisis comparativo de tendencias en actividad económica
de PYMES colombianas con indicadores de
desempeño no convencionales.
3.4 Representatividad actividad económica de las PYMES
Colombianas con relación a la de los sectores productivos
en que se desempeñan en Colombia con indicadores de
desempeño no convencionales.
3.5 Análisis de los resultados econometricos y pruebas estadísticas.
24
24
28
29
36
45
Capitulo 4
Recomendaciones y Conclusiones
ANEXOS
Bibliografía
50
52
60
2
INTRODUCCIÓN
En los últimos años como respuesta a la tendencia mundial de la globalización y
flexibilización del mercado laboral1; han adquirido con mayor auge en los procesos
de individualización de la relación entre trabajador y empleador, esquemas de
producción en grande, pero con apoyo en estructuras operativas de menor
tamaño. Esta figura en países en desarrollo ha surgido como un esquema de
operación con un enorme potencial productivo ya que cumple con condiciones de
flexibilidad, escala y tiene más oportunidad de aportar en situaciones de
desempleo, frente a aquellas de tamaños mayores en parte por ser el reflejo de la
consolidación de iniciativas productivas que surgen a través de la microempresa y
el autoempleo. En efecto, las empresas de menor tamaño y en especial las
nuevas, por su flexibilidad y potencialidad en términos de costos labores y empleo,
tienen efectos importantes en los países en desarrollo (crecimiento no
empobrecedor), aún más, considerando que son el “semillero de donde surge la
clase media” (Pfferman, 2001).
Esto se evidencia con experiencias internacionales como en el caso de Taiwán,
donde el 98% de las empresas son MIPYME, las cuales emplean al 70% de la
población activa y aportan el 65% del volumen total de las exportaciones. En otros
países como Chile las MIPYMES representan el 92 % del parque empresarial con
una participación del 40,8% en las exportaciones (Fuente; Banco Mundial,
CIFRAS 2002).
En el caso de Colombia, donde hay grandes limitaciones de información en este
campo, se estima que las empresas de menor tamaño, agrupan un 91,3% sólo en
el sector manufacturero; las cuales generan cerca del 42% del empleo industrial
y realizan un poco más del 20% de las exportaciones industriales (Fuente: E.A.M
DANE 2001). Concretamente, al mirar la evolución de las PYMES en Colombia, se
observa como a pesar de las políticas de estímulo a esta clase de empresas2, la
1
En donde el empleo estable en empresas de gran tamaño, que manejan directamente toda una
estructura de servicios para trabajos y lograr su fidelidad, ha bajado por desconcentración e
incremento en la utilización de innovaciones tecnológicas.
2
Desde principios de la década de los 60, el gobierno muestra interés por las PYMES por ser
unidades de producción flexibles y con componente importante de utilización de mano de obra en
muchos sectores de la economía, por lo que se fueron incorporando como elemento para estímulo
en la formulación de los planes de desarrollo de los diferentes gobiernos; a mediados de la década
de los sesenta se crea el Instituto de Investigaciones Tecnológicas, la Corporación Financiera
Popular y el Fondo para el Desarrollo Tecnológico como un primer impulso a las PYMES. Pero es
solo a mediados de los años ochenta, cuando se les brinda a esta clase de empresas un apoyo
3
cantidad de manufactureras se reduce de 6.970 a 6.296 (9.6%) entre 1992 y el
2001(última cifra disponible). El personal ocupado baja de 285 mil personas a 232
mil personas (19%) en el mismo período3. Esta información contrasta con los
resultados en términos de producción bruta de este grupo de empresas que pasa
de $3.395 mil millones a $4.245 mil millones en el período comentado y de
ventas que aumentan de $ 3.453 mil millones en 1992 a $4.575 mil millones en el
2001. El comportamiento observado de las PYMES en Colombia en los años 90s y
2000, tienden a sugerir la presencia de efectos tales como, cambio tecnológico y/o
incremento en la dependencia de la gran empresa; ambas posibilidades con
impacto no muy claro sobre crecimiento no empobrecedor, por los posibles efectos
sobre el empleo.
En los últimos años se han hecho esfuerzos para obtener información sobre las
PYMES, que permita determinar el impacto socioeconómico de las mismas.
Instituciones como Fedesarrollo, Acopi, Supersociedades han venido manejando
encuestas dirigidas al sector empresarial, considerando muestras y alcances muy
variados, algunas con fuertes sesgos por tamaños de empresas, considerando
por ejemplo la obligatoriedad que tienen o no de reportar información para
seguimiento y control. Por su parte el DANE ha logrado recopilar información de
mayor cubrimiento por tamaños y sectores de empresas de menor tamaño a
través de tres tipos de encuestas4, sin embargo en esta información no se observa
una clara dinámica de aumento en la creación de PYMES por sectores. En materia
de aporte en empleo las PYMES correspondientes al sector industrial sugieren
cambios hacia un uso de procesos más tecnificados (la información de otros
sectores, concretamente servicios y comercio, tiende a reflejar modificaciones
importantes en su dinámica productiva y de ventas). Diferentes autores han
tratado de analizar la evolución en características y desempeño de las PYMES
fundamentalmente a través de análisis comparativos por años específicos entre
indicadores de desempeño o de comportamiento solo para el sector
manufacturero.
mas intensivo con la promulgación de la Ley 78 de 1988 “Ley de Fomento para la micro , la
pequeña y mediana industria”, considerando que se incorporan formalmente como objetivo de una
política estatal, al crear por ejemplo organismos de apoyo al sector como el “Consejo Asesor de
Política para la PYME” adscrito al Ministerio de Desarrollo Económico, destinado en buena parte a
definir el otorgamiento de subsidios para apoyar la transformación tecnológica. Posteriormente
surge la Ley 590 de 2000, modificada actualmente por la Ley 905 del 2004, mediante las cuales se
presentan clasificaciones y lineamientos para el manejo y desarrollo de las PYMES.
3
Fuente Encuesta Anual Manufacturera del DANE.
Encuesta Anual Manufacturera (1990-2001), Encuesta Anual de Comercio y Encuesta Anual de
Servicio entre el periodo (1995-2000).
4
4
Por lo anterior éste trabajo busca evaluar el comportamiento de las PYMES,
tratando de considerar el sector empresarial en conjunto e indicadores que ilustren
sobre impactos derivados de la actividad de esta clase de empresas sobre la
economía Colombiana entre las dos últimas décadas (lo que sucedía en los años
90, frente a lo que se puede percibir en años de la década de los 2000, de
acuerdo a la información disponible). Se pretende saber si realmente las PYMES
han logrado posicionarse en Colombia, como motor estable de crecimiento
enriquecedor, al ilustrar sobre impactos sobre la economía de las pertenecientes a
los sectores industria, comercio y servicios, con base en análisis comparativos de
representatividad con relación a otros países y a sectores de la economía
Colombiana. En este último caso se utilizan indicadores de comportamiento y un
modelo econométrico de análisis de desempeño por categorías de empresas de
acuerdo a su tamaño desarrollado por Bernard y Jensen(1999) y Alvarez (2004).
El capitulo 1 hace referencia a indicadores sobre comportamiento de la actividad
de empresas por tamaño, de acuerdo con los resultados de los principales
trabajos realizados hasta el momento. El capitulo 2, presenta mediciones no
convencionales de representatividad por tamaño de empresas. El capítulo 3 hace
una aplicación al caso Colombiano, de diferentes formas de medición de impactos
y desempeño de las PYMES colombianas para los años de la década del 1990 al
año 2000. Para finalizar se
presenta una sección de conclusiones y
recomendaciones.
5
CAPITULO 1
Mediciones recientes sobre desempeño de las PYMES en Colombia
A través del tiempo diversos autores han analizado, tanto a nivel nacional como
internacional, el comportamiento de empresas por tamaño; Castell en 1999
explica como dentro del proceso mundial de globalización se ha producido un
cambio decisivo “del lado de la flexibilización del empleo y de la finalización del
llamado empleo estable de larga duración. El empleo en una gran empresa con
contrato indefinido se está terminando, el autoempleo, el trabajo autónomo, esta
desarrollándose vertiginosamente en todo el mundo”.
Así mismo Brune y Belzunegui (en el 2000) destacan como bajo el nuevo entorno
global de mayor competencia, la empresa tradicional grande se enfrenta a una
economía de red y a la necesidad de contar con “una elevada flexibilización tanto
cuantitativa como cualitativa, una disminución de plazos de fabricación, unos
adecuados niveles de calidad y fiabilidad de los productos, etc., y en
consecuencia, un gradual incremento de la automatización. Esta situación ha
creado oportunidades únicas para la revitalización de los denominados sistemas
productivos locales, distritos industriales, clusters, sistemas de especialización
flexible basados en la producción artesanal de pequeñas series, realizados en
unidades empresariales de tamaño medio y pequeño, coordinados mediante
procesos de intercambio definidos por el mercado”.
Es de destacar como regularmente al hablar de empresas de menor tamaño se
hace referencia a MIPYMES5, las cuales estructuras productivas muy pequeñas
consideradas como de subsistencia, se ven enfrentadas a limitaciones más fuertes
en cuanto a capacidad de inversión, adaptación y asimilación de tecnología, de
organización, mano de obra calificada y en general de enfrentar el nivel de
competencia que imponen los mercados globales, lo que en países con una débil
institucionalidad significa vulnerabilidad como empresas formales y tendencia
hacia la informalidad. Esto significa que las empresas muy pequeñas solo pueden
sobrevivir en este nuevo ambiente si logran una organización tal (asociatividad,
operación en redes por ejemplo) que compense las dificultades antes
mencionadas, o buscan su consolidación y tiendan a superar esta condición micro.
5
MIPYMES: micro, pequeña y mediana empresa.
6
Es de destacar además, como en el ambiente económico actual, las grandes
empresas tienden a buscar los beneficios de estructuras más livianas, por lo que
el tamaño PYME se muestra muy relevante en el mundo actual, por lo cual el
desempeño de las PYMES es el objetivo fundamental de análisis en este trabajo.
Dentro de este contexto, los gobiernos de América Latina han venido apoyándose
en políticas de estímulo a las pequeñas y medianas empresas, tratando de
adaptarse al nuevo entorno económico internacional y de sacar provecho de su
potencialidad en términos de generación de empleo, de su flexibilidad, capacidad
de adaptación a situaciones cambiantes y las posibilidades que tienen bajo la
figura de subcontratación. Sin embargo el éxito de estas políticas puede verse
afectado por problemas de información, deficiencias de diseño y en general por
limitaciones del marco institucional en que se opera. Sobre este tema Pfefferman
(en 2001) hace referencia a Weder y Schiffer en cuanto a que “las pequeñas y
medianas empresas y sobre todo las que comienzan a operar, son esenciales
para el desarrollo económico y social a largo plazo, pero son especialmente
vulnerables a los problemas que crea una mala gestión de gobierno. La adopción
de políticas poco acertadas y las deficiencias institucionales perjudican más a
estas empresas porque, aunque la protección tenga un costo, las grandes
empresas pueden permitírselo. Para las pequeñas buscar una salida en el sector
informal suele ser la única opción”.
En el caso colombiano, sin embargo han existido limitaciones en términos de
información para hacer seguimiento al comportamiento de las
PYMES,
considerando que la información del DANE derivada de la Encuesta
Anual
Manufacturera esta disponible desde 1990 al 2001 y la Encuesta Anual de
Comercio y la Encuesta Anual de Servicio están desde 1995 al 2001. La
información de la Supersociedades presenta una diferencia significativa en
número de empresas con relación a la información anterior y esta disponible entre
1995 y 2002 solo para el sector de Industria. Fedesarrollo por su parte realiza
desde 1979 una encuesta de opinión empresarial entre 1100 empresas con un
promedio de respuesta de 33%6. Aún con las limitaciones de información, varios
autores han venido evaluando el desempeño de las PYMES, muchos de los
cuales se centran en la definición de sus características, evolución de algunas
variables o condiciones de algunas de sus operaciones como es el caso del
financiamiento, el cual en la mayoría de los casos no cubre periodos posteriores a
los años 907. Los autores se centran en destacar principalmente aspectos que se
6
Arbelaez, Maria Angélica. Las MIPYMES en Colombia: diagnostico general y acceso a los
servicios financieros. Fedesarrollo
7
- Dávila C. Política de financiamiento de las MIPYMES en Colombia. Consultoría BID.1998
Howald. F. Dentro de este contexto, los gobiernos de América Latina han venido apoyándose en
políticas de estímulo a las pequeñas y medianas empresas nacionales, tratando de adaptarse al
nuevo entorno económico internacional y de sacar provecho por su potencialidad en términos de
7
han constituido en obstáculos al desempeño de esta clase de empresas
(limitaciones tecnológicas para competir en el mercado, falta de acceso a
recursos financieros, insuficiencia de la política de estímulo); trabajos que resultan
limitados en cuanto al análisis sobre evolución de la representatividad de este
grupo y sobre la actividad económica general (referente a crecimiento no
empobrecedor del PIB desde la perspectiva de variables tales como empleo y
producción). Dentro de este contexto, los resultados de las PYMES a la luz de los
principales indicadores convencionales utilizados pueden ser identificados dentro
de los siguientes trabajos mencionados a continuación sobre el tema.
1.1. Mediciones convencionales de desempeño de las PYMES
Enrique Beltrán en 1996 realiza un análisis del comportamiento de estas unidades
empresariales frente a la apertura económica durante el periodo 1991-1995, de
acuerdo a la clasificación por tamaño de empresas determinada por la Ley 78 de
1998 y con base en información de la Encuesta de Opinión Empresarial de
ACOPI y CINSET; el autor trabaja con base sobre información de las PYMES del
sector industrial, utilizando como indicadores la participación sobre el valor
agregado, empleo y activos fijos. Sin embargo el análisis es de carácter
descriptivo y no cubre el período recesivo de finales de los años 90.
Posteriormente autores como Giovanni Stumpo y Wilson Peres (año 2000)
realizan un análisis del desempeño de la PYME manufacturera en países
Latinoamericanos bajo el Nuevo Modelo Económico (apertura), con base en la
generación de empleo, su flexibilidad y capacidad de adaptación a situaciones cambiantes y las
posibilidades que tiene bajo la figura de subcontratación, etc. Sin embargo el éxito de estas
políticas puede verse afectado por problemas de información, deficiencias de diseño y en general
deficiencias del marco institucional en que se opera; sobre este tema Pfefferman en 2001 hace
referencia a Weder y Schiffer en cuanto a que “ las pequeñas y medianas empresas y sobre todo
las que comienzan a operar, son esenciales para el desarrollo económico y social a largo plazo,
pero son especialmente vulnerables a los problemas que crea una mala gestión de gobierno. La
adopción de políticas poco acertadas y las deficiencias institucionales perjudican más a estas
empresas porque, aunque la protección tenga un costo, las grandes empresas pueden
permitírselo. Para las pequeñas “buscar una salida” en el sector informal suele ser la única opción
al desarrollo de la PYME causados por el estado: el caso del sistema tributario en Colombia.
FUNDES.2000
- Lesmes J M. Política industrial para las PYMES como solución para la desindustrialización
que esta viviendo Colombia. 1998
- Salazar y Córdoba. Situación actual y perspectivas de la Pequeña y Mediana Empresa en
Colombia. Fedesarrollo, 1996
- Zuleta. Las Políticas para el desarrollo de la Pequeña y Mediana Empresa en Colombia.
Consultoría BID-DNP. 1998
8
estimación de indicadores de producción, empleo y productividad con
identificación de patrones de especialización y factores que han determinado su
funcionamiento. En el caso de Colombia el período analizado cubre solo hasta el
año 1996. El trabajo analiza el comportamiento de las PYMES, sus principales
determinantes de dinámica, y trata de mostrar la importancia de una política
económica adecuada, el acceso a información técnica y de mercado y el papel de
las PYMES en la generación de valor agregado.
Álvaro Zerda por su parte se refiere al papel de la pequeña y mediana empresa,
específicamente del sector industrial en la economía Colombiana durante el
período 1974 a 1991 (esto es antes de la apertura económica). El estudio incluye
análisis según tamaño de empresas del sector industrial, determinantes de la
inversión, papel del financiamiento y evolución de su productividad. Este estudio
trata de demostrar la necesidad de políticas públicas para mejorar la
competitividad de la empresa colombiana, considerando los desfavorables
resultados del sector que, se logran ilustrar a lo largo de la investigación para el
período de estudio.
Victoria Paredes realiza en el 2003 un artículo de tipo discursivo sobre la relación
entre las políticas para promover el desarrollo de las MIPYMES en Colombia, y los
modelos de desarrollo económico y de industrialización, tomando como referencia
3 periodos: 1961-1974, 1974-1995, y 1995-2003, en base a indicadores tales
como empleo y producción. La autora sugiere con una visión más positiva, que se
logra una verdadera fusión de estos aspectos en el último período, pero no
presenta un efecto de demostración formal en este cambio de comportamiento.
Recientemente, se han realizado algunos trabajos de comprobación sobre
evolución de la situación de las PYMES e identificación de algunas tendencias en
su actividad, dentro de los cuales se destacan los siguientes:
Cardona y Cano de EAFIT presentan en el 2005 un estudio sobre “La Dinámica
Industrial, Crecimiento Económico y PYMES: Un Análisis de Datos de Panel para
el Caso Colombiano – 1980-2000”, el cual se concentra solo en el sector
manufacturero (no considera servicios y comercio). Su objetivo principal es
analizar el impacto de las variables de organización industrial y sociales8 sobre el
crecimiento industrial entre 1980 y el 2000 por tamaños de firmas; presentándose
8
El crecimiento industrial por tamaño de empresa, tomado como la variación de la tasa de la
producción bruta de la E.A.F del DANE por sectores industriales y deflactada por el índice de
precios al productor anual es la variable dependiente; como variables de organización industrial se
seleccionaron la relación capital producto-costo laboral unitario-salario promedio industrial-índice
de competencia industrial; como variables sociales se tomaron los logros educativos y el
coeficiente de GINI.
9
en esta investigación dificultades en cuanto a limitación de información9. De esta
manera se trata de responder a las siguientes preguntas: ¿Cuales son las
variables que determinan el crecimiento industrial por tamaño de firma entre 1980
y el 2000? y ¿Por qué existen diferencias en el aporte al crecimiento industrial en
el período de análisis de acuerdo al tamaño de la firma? El trabajo hace referencia
a Mipymes, incluyendo en el análisis de variaciones, información de microempresa
durante el período, (información con grandes limitaciones). El trabajo identifica
una serie de determinantes de crecimiento industrial por tamaños para 25
sectores industriales. Con base en el resultado del análisis econométrico se
observa que la estructura industrial de las firmas en los últimos 20 años en
Colombia se caracteriza por su heterogeneidad estructural entre firmas por
tamaño y por sectores. Hace referencia también a que en el período analizado
dichas organizaciones permanecen en un proceso de evolución, donde se
condicionan variables explicativas que interactúan entre sí permitiendo mayores
niveles de crecimiento sostenido a largo plazo. Sin embargo destaca que en este
tipo de modelos se “encuentra la dificultad de hacer verificación a las relaciones
intersectoriales, ya que no se establecen parámetros en los que se pueda
observar el comportamiento empresarial y la relación existente de los sectores
entre sí y su dinámica en el crecimiento industrial”. Finalmente identifica cómo
campos de investigación entre otros : El análisis de cada sector industrial Mipymes
para verificar su aporte en el crecimiento industrial; análisis sobre las economías
de Latinoamérica que al parecer no admiten explicación desde la teoría
neoclásica; análisis de la estructura de la gran, mediana y pequeña empresa de
acuerdo con su participación en la industria Colombiana y análisis de la incidencia
de políticas relacionadas con la competencia en los sectores industriales, el
mercado y la realidad de cada territorio.
La investigación de Astrid Genoveva Rodríguez (2003), hace referencia a como en
el país el esquema PYME no se ha aprovechado suficientemente y se centra
principalmente en identificar obstáculos que enfrentan este tipo de empresas,
proponiendo alternativas para superarlos. El trabajo analiza fundamentalmente los
resultados de una encuesta sobre 687 PYMES en 5 ciudades para los principales
sectores económicos, realizada en el primer trimestre del 2003 y concluye que
este tipo de empresas presenta alta sensibilidad con relación a la situación
9
Cardona y Cano hacen la siguiente referencia: "En la estructuración de la base de datos para la
modelación se encontraron algunas dificultades en la calidad y cantidad de los datos limitando el
tipo de método que se podría utilizar en las predicciones que permitieran hacer análisis de la
estructura regional de las Mipymes. En este caso, se encontró: 1) diferencias en la construcción del
dato; 2) la falta de información en las regiones por tamaño; 3) poca homogenización de la
información disponible; 4) la heterogeneidad estructural de los sectores; 5) la informalidad e
inconsistencia en la construcción de los datos para la microempresa; y, 6) en el ámbito de las
economías regionales en Colombia no existe información oficial de macromagnitudes de todas
ellas".
10
económica general del país, a los problemas de orden público, y enfrentan a la vez
dificultades de acceso a créditos, a mercados internos-externos, alta carga
tributaria, y limitaciones derivadas a la falta de apoyo estatal y de aspectos
legislativos de orden laboral.
Considera además el trabajo que aspectos tales como calidad y disponibilidad de
mano de obra, infraestructura logística, servicios públicos, seguridad jurídica,
representación gremial, tecnología y asociatividad, (que aunque son obstáculos
que no tuvieron un alto consenso en cuanto a su gravedad), afectan el desarrollo y
crecimiento de las PYMES. Los principales indicadores de desempeño utilizados
por la autora son empleo, valor agregado y producción. Como recomendaciones
se destaca la importancia de mejorar el instrumento de garantías, proporcionar
asesoría para contar con información empresarial más confiable, reducir la
incertidumbre y costo de operación en lo fiscal, mayor coordinación y apoyo
institucional para mejorar las posibilidades de tecnificación y fomentar la utilización
de servicios de desarrollo empresarial.
Arbeláez, Zuleta y Velasco realizan (2003) en Fedesarrollo, una descripción y
análisis de la importancia relativa de la micro, pequeña y mediana empresa
(Mipyme) en la economía colombiana, con análisis de indicadores de desempeño
y hacen una evaluación de las fuentes de acceso a los servicios financieros de
estas empresas; utilizando indicadores sobre cantidad de empresas por grupos,
tamaño, ubicación geográfica y pertenencia a sectores productivos, empleo,
ventas, valor agregado, inversión, exportación, condiciones de financiación,
rentabilidad y solvencia. Consideran el período 1995-2001 y principalmente
información del DANE, Supersociedades y encuestas de Fedesarrollo. En el
análisis de representatividad se centran fundamentalmente, en el cálculo de
participaciones sobre los agregados mencionados de grupos de empresas
industriales de acuerdo a la E.A.M. del DANE, donde el 69% corresponde a
PYMES para el año 2001. Así mismo hacen el análisis de participaciones con la
muestra general de Supersociedades, encontrando un componente de PYMES de
31% para el 2001 por el gran sesgo de esta información hacia la gran empresa, de
acuerdo con la legislación sobre vigilancia de las mismas y aún así utilizan esta
última fuente para el seguimiento de cambio en composición por tamaño, sectores
y regiones. El trabajo destaca las limitaciones de la información disponible, pues
fundamentalmente solo hace referencia al sector industrial, dejando por fuera
análisis de representatividad de comercio y servicios, que según encuestas
específicas del DANE, ya se muestran como componentes significativos en el
grupo de PYMES. Por la tendencia decreciente de algunos de los indicadores
considerados en años de descenso en crecimiento económico, sugieren una
relación importante de la actividad de las PYMES con el ciclo económico, e
identifican como uno de los principales obstáculos para su desarrollo el limitado
acceso al sistema financiero y la alta carga impositiva que enfrentan.
11
Finalmente, el trabajo conjunto entre la EAN, ACOPI, CINSET y el DANE del
2004, realizado dentro del proyecto del “Observatorio Económico para la PYME
Colombiana ”, caracteriza empresas en los sectores de manufactura, comercio y
servicios hasta el 2001, con base en información de la Encuesta Anual
Manufacturera, la Encuesta Anual Comercio y la Encuesta Anual Servicio
realizadas por el DANE; para lo cual también se utiliza un análisis de indicadores
por tamaño, producción, productividad, ventas, empleo, etc. El trabajo presenta un
análisis independiente para los tres sectores e incluye una proyección hasta el
2010, de acuerdo a la tendencia observada entre 1992 y el 2001, para la
participación en ventas por tamaño de empresas del sector industrial donde
sugiere una mayor dinámica de las PYMES frente a la de la gran empresa.
Finalmente hace énfasis en el beneficio de la promoción de la empresa de menor
tamaño, que es la que esta relacionada con la clase media y grupos sociales
intermedios y por lo tanto aporta en forma importante a la estabilidad social del
país.
Como se puede observar, la información sobre PYMES de diferentes fuentes
presenta limitaciones importantes, que se evidencian en como los resultados han
dado lugar a análisis e interpretaciones sobre el desempeño por grupos de
empresas, en muchos de ellos un tanto pesimistas, pero en algunos casos de
corte positivo como los de Paredes y Cardona y Cano de EAFIT, lo que resulta un
tanto contradictorio. Los análisis sobre PYMES hasta ahora realizados se centran
principalmente en la evaluación de cambios en indicadores de desempeño de
grupos de empresas por tamaño, (especialmente del sector manufacturero) de
forma que no se llegan a utilizar metodologías concretas para aproximarse a
ilustrar sobre el cambio en representatividad de cada esquema de producción por
tamaños de empresas, y su relación frente a indicadores de cubrimiento de la
evolución de la actividad económica general en el país.
1.2 Principales indicadores convencionales de representatividad de la
actividad de las PYMES
Como se observa en el numeral anterior, a la fecha no se dispone de
investigaciones recientes que ilustren directamente el significado de la evolución
de las PYMES (grupo para el cual se han generado esfuerzos de estímulo a nivel
de política) sobre la actividad económica general en el País.
-
A pesar de las dificultades en términos de información, los análisis de
desempeño de estas empresas han permitido afirmar que el esquema
12
PYME es significativo dentro de la actividad empresarial en Colombia, por
lo que cambios en su comportamiento merecen permanente seguimiento
(Gráfico 1).
GRÁFICO 1
NÚMERO DE EMPRESAS SEGÚN TAMAÑO, SECTOR INDUSTRIAL
Participación %
100
80
60
Micro
Pyme
Grande
40
20
0
1992
1994
1996
1998
2000
Fuente: E.A.M. del DANE. Tomado de Arbeláez, Zuleta, Velasco, “Las Micro, pequeñas y medianas empresas en Colombia:
diagnóstico general y acceso a los servicios financieros”. Septiembre del 2003.
GRAFICO 2
Numero de Establecimientos Sector
Industria
7.500
800
7.000
600
6.500
400
6.000
200
5.500
0
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
Años
pymes
grande
FUENTE: DANE – Encuesta Anual Manufacturera. (Miles de Pesos)
13
-
Además, los cambios en los indicadores sobre actividad de las PYMES en
las últimas dos décadas (años 90s y años 2000s) en el país, de acuerdo a
los trabajos hasta ahora realizados, muestran la necesidad de profundizar
sobre si su actividad es representativa para la economía colombiana o no;
esto por cuanto la gran cantidad de PYMES en el sector industrial (el grupo
más analizado hasta el momento). Esto muestra una tendencia decreciente
en el período antes mencionado (Gráficos 1 y 2). En comercio y servicios;
sectores en los cuales ya se ha comenzado a disponer de información
agregada, se alcanza a percibir un cambio importante en la dinámica de
sus operaciones. Adicionalmente, el contraste entre el descenso en
cantidad de PYMES industriales, frente a acciones y estímulos dirigidos a
promocionar este tipo de esquemas de producción, contrasta con la
potencialidad en términos de producción y empleo que las viene
identificando a nivel mundial.
GRAFICO 3
Produccion Sector Industria
12.000.000.000
10.000.000.000
8.000.000.000
6.000.000.000
4.000.000.000
2.000.000.000
0
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
Años
pyme
grande
FUENTE: DANE – Encuesta Anual Manufacturera.
Serie deflactada a Precios Constantes de 1994. (Miles de Pesos).
Al considerar la evolución a precios constantes de la producción de este grupo de
empresas del sector industrial, el cual presenta mayor información, se observa una
menor dinámica de las PYMES frente a la de la gran empresa entre 1992 y el
2001, existiendo una gran brecha entre estas unidades empresariales. (Gráfico 3).
14
GRAFICO 4
Personal Ocupado Sector Industria
400.000
300.000
200.000
100.000
0
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
Años
pymes
grande
Fuente: DANE – Encuesta Anual Manufacturera
Serie sin deflactar
(Miles de Pesos)
GRAFICO 5
Ventas Sector Industria
12.000.000.000
10.000.000.000
8.000.000.000
6.000.000.000
4.000.000.000
2.000.000.000
0
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
Años
pyme
grande
Fuente: DANE – Encuesta Anual Manufacturera
Serie deflactada a precios constantes de 1994
(Miles de Pesos)
El Gráfico 4 por su parte muestra un descenso, tanto para PYMES industriales
como para establecimientos grandes de este sector, en personal ocupado en el
periodo comentado. El Gráfico 5 por su parte presenta la evolución de las ventas,
15
a precios constantes de 1994, y muestra como en el caso de las PYMES se
presenta un avance menor frente a la dinámica de los grandes establecimientos, lo
que lleva a aumentar la brecha entre estos dos grupos para este concepto.
La información antes relacionada muestra en primera instancia efectos un tanto
contrarios en Colombia en cuanto a la dinámica de las PYMES frente a lo
observado en países emergentes que vienen alcanzando resultados positivos en
términos de crecimiento y desarrollo10. Así mismo con relación a la
correspondencia entre la evolución de la gran industria y la de las PYMES, se
observa acentuada solo en algunos períodos, lo que no ilustra con claridad la
magnitud de las condiciones de dependencia y de dinámica propia de inserción en
el mercado de las pequeñas y medianas empresas, considerando que el número
de ellas en Colombia, ya que no refleja crecimiento en los últimos años.
El tema considerado, resulta altamente relevante ya que existe una gran
participación de este tipo de esquema de producción (PYMES) dentro del total de
empresas colombianas, pero la información sobre las mismas es muy limitada y
en cierta forma deficiente; además se han generado políticas crecientes de
promoción de las PYMES para impulsar su productividad, (aunque no hay
mayores estudios sobre comprobación del resultado derivado de las mismas). Por
último se observa una tendencia mundial hacia estructuras de producción más
livianas, al tiempo que la cantidad de PYMES en Colombia en el período
considerado disminuye. Es notable la problemática de la economía Colombia en
el período considerado en términos de empleo11, aspecto en el cual el esquema
PYMES tendría gran potencialidad, sin embargo su aporte en el caso colombiano
no parece cumplir con las expectativas.
Por lo anterior se ve la necesidad de tratar de avanzar en la determinación del
impacto de la actividad de las PYMES en la economía colombiana, aún con las
limitaciones de información existentes; considerando la normatividad generada
para estímulo de esta categoría de empresa, los aportes en cuanto a análisis de
los indicadores utilizados para este fin hasta el momento, la disponibilidad de
alguna información sobre PYMES en los sectores de comercio y servicios y los
10
Cambios a través del tiempo en la definición de PYMES ha generado dificultades en el manejo
de información para análisis, aun así Alarcón y Stumpo muestran en el 2001 como las PYMES en
cantidad presentaban a lo largo de los noventa crecimiento frente a otros esquemas de producción
(Políticas para pequeñas y medianas empresas en Chile. Revista de la CEPAL No. 74), en
momento en que en Colombia la tendencia era la contraria.
11
En países como Colombia con altos niveles de desempleo, el estimulo de las empresas más
pequeñas las cuales hacen uso mas intensivo en mano de obra, elevan la demanda total de mano
de obra; por lo tanto en la medida en que se incremente su producción y la productividad de tales
empresas, ese apoyo mejorara la calidad de vida de la población.
16
contrastes en la lectura de las estadísticas básicas de desempeño empresarial
antes observados.
En efecto un interés creciente del gobierno en Colombia en las últimas 2 décadas
ha sido promover el esquema PYMES e inducir avances en su competitividad y
participación en los mercados nacionales e internacionales, considerando su
importancia por su capacidad para absorber mano de obra y su gran flexibilidad
para enfrentar variaciones en costos y precios. Además al tiempo que se avanza
en un proceso de libre comercio de la economía colombiana, hay incertidumbre
por las nuevas perspectivas frente a lo que significaran a nivel de la estructura
empresarial los procesos de integración - en el caso de Colombia especialmente
con EEUU -, por incremento en las exigencias para operación en el ámbito
empresarial, por ejemplo, mayor flexibilidad a empresas grandes y mayor
productividad y capacidad de asociación y operación en redes a aquellas de
menor tamaño, incremento en capacidad de innovación para diferenciación y
ganar competitividad, mas aún cuando bajo esta nueva situación ” los empresarios
se ven abocados a entrar en procesos de cambio, modernización, que en general
tienden a reemplazar mano de obra por capital especialmente en el sector
manufacturero” ( Pinto, 2004 ), lo que dejaría las opciones de absorción de mano
de obra a su efecto sobre mayor producción industrial y ampliación de actividades
de comercio y en general de servicios.
El profundizar sobre el desempeño de las PYMES resulta indispensable porque en
este nuevo ambiente, las que se mantengan en el mercado, deben enfrentar la
presión a la reducción de márgenes de utilidad a cambio de la explotación del
volumen de producción y diferenciación, la necesidad de innovación tecnológica,
agrupamiento o dependencia empresarial para acceder a tecnología y posibilidad
de producción de un volumen suficiente para abrir mercado. La pregunta por tanto
continúa siendo ¿Estos cambios en la operatividad de las PYMES, que
significancia vienen alcanzando sobre las posibilidades de crecimiento no
empobrecedor en Colombia?
17
CAPITULO 2
Las PYMES y el crecimiento económico de los países
La influencia de la estructura empresarial de un país sobre su dinámica de
crecimiento parece cada vez mas notable, lo cual se deriva de su importante
relación con los diferentes ámbitos fundamentales de la actividad económica,
resultados reales de la economía, lo financiero, lo laboral, la educación, lo político,
etc. Las características del sector empresarial resultan por tanto relevantes para
los procesos internos de asignación y distribución de recursos de un sistema. Gran
parte de la actividad económica se genera y se da en las empresas, por lo que
profundizar sobre la naturaleza del tejido empresarial de un país resulta
indispensable para comprender el funcionamiento de su economía y sus
posibilidades de futuro desempeño.
Sobre la relación entre las características de la estructura empresarial y el
crecimiento, Harberger (2002) considera “La propuesta de desagregar el
crecimiento no se ajusta muy bien en el marco de una función de producción
agregada. Por el contrario, su punto natural de análisis es la firma, donde cada
elemento del proceso de crecimiento debe reflejarse de algún modo. Esto es
verdad hasta cierto punto para el crecimiento del producto interno bruto (PIB), que
es lo que tradicionalmente se ha medido. Ya que el PIB de una nación o región, no
es más que la suma total de las contribuciones del PIB de las entidades
localizadas en esa región. Concentrarse en la firma e incluso dividir el crecimiento
a nivel de dos, tres o cuatro dígitos industriales ofrece una apreciación diferente de
la naturaleza del proceso de crecimiento de la que uno obtiene estudiándolo en
términos agregados de una función de producción. Entre más desagregado sea el
vistazo, mas Shumpeteriana es nuestra visión del proceso de crecimiento. Esto
sucede por la falta de atención a que el análisis de crecimiento desagregado es
persistentemente de incrementos en los costos reales contra reducciones en los
costos reales. En cada grupo de datos desagregados que se analizan, hay
ganadores y perdedores, y no pocos perdedores, sino muchos que usualmente
suman casi un tercio o la mitad del valor agregado inicial”.
Dentro de este contexto, el tratar de vislumbrar efectos del sector PYMES, objeto
de estímulos actualmente en economía en desarrollo parece razonable. Sobre
este tema Romero Luna (2006), explica como las limitaciones de información no
han permitido identificar plenamente los efectos económicos de la actividad de las
PYMES en el producto y la renta, y destaca como se han adelantado
18
investigaciones en las que se sugiere una relación positiva de su actividad con el
crecimiento, concretamente haciendo referencia a Beck, Demirquc-Kunt y Levien
(2003) quienes en un estudio empírico sobre 76 países concluyen que un sector
amplio de las PYMES constituye una característica de economías con importante
dinámica de crecimiento. Audretsch y Thurik han encontrado una relación positiva
entre la participación del sector en la actividad económica con el crecimiento para
una muestra de 18 países de la OCDE. Así mismo, destacan como la
contraposición entre PYMES y la gran empresa ha perdido fuerza ante las
posibilidades de la operación en red, por lo que la gran brecha entre estos dos
esquemas tiende a reducirse.
El esquema de operación empresarial PYME ha resultado muy representativo para
las economías de los países tanto desarrollados como los que están en vías de
desarrollo, considerando que tiene un potencial importante por:
-
Su flexibilidad para ajustarse a nuevas condiciones en un mundo
económico cada vez más cambiante.
-
La capacidad de absorción de mano de obra.
-
Ser una fuente de inclusión al facilitar la participación en la actividad
económica, lo que genera impactos socio-económicos importantes sobre la
reducción de pobreza.
-
Su capacidad para fomentar la innovación a través de la posibilidad de
generar nuevas actividades empresariales o negocios.
-
Ser fuente de democratización o desconcentración del poder económico, lo
que permite disponer de mercados más competitivos en las economías.
Si se logran todas las condiciones mencionadas, las PYMES pueden ser fuente de
actividad económica y tener además un impacto importante sobre el
mantenimiento de la estabilidad económica (estímulos al descenso de presiones
inflacionarias o deflacionarias, formación de ahorro, acumulación de capital) e
incluso llegar a tener efectos muy positivos sobre el desarrollo económico de los
países.
Existen sin embargo limitaciones para el funcionamiento adecuado del esquema
PYME, los cuales deben ser superados para poder obtener los beneficios antes
mencionados, concretamente:
-
Las PYMES en economías con baja disponibilidad de recursos de capital,
por sus características (estructura de activos y tamaño) tienen menos
19
posibilidades de acceder a tecnología de punta y a formas avanzadas de
modernización, lo que puede traducirse en una disminución de
productividad con generación de empleos de poca calidad y salarios bajos.
-
Por su tamaño no tienen gran capacidad para explotar los beneficios de las
economías de escala; para lograrlo deben tener capacidad de operación en
red, por ejemplo con la gran empresa o a través de sistemas de
asociatividad.
-
Empresas de menor tamaño tienen más capacidad de adaptación a
condiciones cambiantes de las economías, pero en sistemas económicos
muy inestables son también más vulnerables ante situaciones de crisis.
-
Por su potencialidad en los últimos años los gobiernos de países en
desarrollo han generado todo un marco institucional de estímulo al
esquema PYME; pero el seguimiento a los resultados de su aplicación se
dificulta por limitaciones de información sobre su desempeño.
Por lo anterior, es necesario avanzar en la identificación de medios para
determinar a través del desempeño de las PYMES el impacto sobre la actividad
económica general.
Algunos autores como Castillo y Cortellese (1998) han analizado la importancia de
las PYMES en el sector industrial, las cuales se pueden desempeñar en forma
eficiente y contribuir de una manera eficaz al desarrollo económico cuando se
combinan positivamente factores sociales, institucionales y de estrategia
económica. Por medio del análisis comparativo entre diversos países de América
Latina basado en cifras del Banco mundial y censos nacionales de cada uno de
los países estudiados, los autores llegan a diversas conclusiones:
-
El estímulo a esta clase de empresas busca generar un aporte sustantivo a
la transformación productiva a través de su contribución en la innovación
tecnológica, el desarrollo empresarial y a la articulación empresarial entre la
gran empresa y la pequeña, originando un equilibrio social reduciendo la
brecha existente entre estas, convirtiéndose en un mecanismo de
desconcentración de la propiedad generando una transformación de la
economía.
-
Surgiendo como una nueva alternativa ante problemas de rigidez en la
estructura productiva, el desempleo y la desarticulación del mercado, una
de las grandes ventajas de las PYMES frente a la gran empresa es su
flexibilidad y la utilización de capital flexible, lo que permite una mayor
facilidad de adaptación a condiciones cambiantes de mercado.
20
Con respecto a la formulación de políticas industriales, los autores exponen el
papel funcional de las PYMES con los objetivos previamente planteados: si se
pretende alcanzar un incremento en el corto plazo del empleo, lo más conveniente
es estimular la formación de PYMES caracterizadas por su bajo costo de capital.
Si por el contrario el gobierno tiene como finalidad alcanzar la dinamización del
sistema industrial, la PYME moderna es el instrumento más adecuado para este
fin.
Otros autores como Wilson Peres y Giovanni Stumpo (2000) analizan el
comportamiento de las PYMES a mediados de los ochentas (antes de las
reformas de la apertura económica) con los años noventas (después de las
reformas) en los países latinoamericanos, realizando un análisis comparativo de la
variación antes y después de las reformas económicas en variables como
producción, empleo y productividad laboral. Para el caso de Colombia se estudia
solo hasta el año 1996. Las PYMES manufactureras posteriores a la apertura
económica se han comportado como actores activos dentro del sistema
económico, con potencial para generar un mayor valor agregado a este. El análisis
de participación de las PYMES en cada uno de los indicadores de desempeño
(producción, empleo y productividad laboral) es una aproximación al efecto de su
comportamiento en la economía; sin embargo, aunque los gobiernos han tratado
de estimular el desarrollo de estas unidades empresariales mediante la
formulación de políticas publicas, según los autores, estas han tenido poco
impacto en la economía, causado por la falta de recursos humanos y financieros
para su implementación, motivo por el cual el gobierno debe generar una política
que se adapte a las condiciones del país.
De otro lado, Albert Berry (2004) destaca desde el punto de vista político,”las
formas de apoyo a la pequeña y mediana empresa en la agricultura y otros
sectores, que en la mayoría de los países en desarrollo da empleo a la mayor
parte de la fuerza de trabajo, son más viables que las políticas de redistribución de
activos. En la medida en que se incremente la producción y la productividad de
tales empresas, ese apoyo eleva directamente el ingreso de las clases menos
favorecidas. Otra de sus ventajas consiste en que cualquiera que sea la industria,
las empresas más pequeñas hacen uso más intensivo de mano de obra que las
empresas mayores, de tal modo que su presencia eleva la demanda total de mano
de obra respecto a la que habría existido si hubieran sido remplazadas por
grandes empresas. Aunque las PYMES no generen tan altos valores de ingreso,
su nivel de productividad puede ser objeto de mejora e incluso llegar a ser alto;
especialmente la mediana empresa puede registrar un mayor nivel de
productividad total de los factores con respecto a la pequeña y gran empresa, por
lo que adquiere gran relevancia para la generación de ingresos elevados y un
mayor crecimiento económico en el país. Si no se puede alcanzar un aumento en
la productividad, otra alternativa posible es el estímulo de una expansión
21
acelerada, repercutiendo en el largo plazo sobre el incremento en la generación de
empleos”.
Los autores mencionados, sugieren que la estructura del sector empresarial por
tamaño y concretamente la mayor participación de PYMES en el tejido
empresarial, puede llegar a ser muy relevante en términos de resultados de la
actividad económica. El reto para países en desarrollo en este campo se centra
por tanto en incrementar la productividad de las PYMES y dinamizar la formación
de empresas de menor tamaño de buen desempeño. Una referencia importante
para identificar avances en desempeño de las PYMES es la comparación contra
indicadores de productividad y comportamiento de empresas de mayor tamaño,
para observar en que forma evoluciona la brecha entre estas dos categorías,
tomando diferentes años y con un cubrimiento amplio por sectores, considerando
que estas regularmente han presentado, por sus condiciones de operación,
resultados muy superiores a las empresas de menor tamaño.
Algunos autores, han desarrollado metodologías para comparar el desempeño de
grupos de empresas o de empresas por categorías especiales. Concretamente
Bernard y Jensen (1999) desarrollan una formulación para identificar la
significancia del desempeño de grupos de empresas en una economía, utilizando
como categorías las exportadoras y no exportadoras, lo cual resulta útil como
referencia para estructurar un sistema de análisis acorde con los objetivos de este
trabajo.
Concretamente, los autores tratan de comparar características de empresas por
categorías de la siguiente forma:
Υi t = α 0 + α 1 B i + α 2 D i + α 3 G i t + ℮ i
Donde Υ es alguna variable característica de la empresa, medida en logaritmo
(que puede ilustrar sobre su productividad, absorción de empleo, nivel de salarios,
ventas, etc.), B, D y G son variables categóricas que identifican grupos de
empresas (por ejemplo exportadoras y no exportadoras) y ℮ mide el margen de
error.
Álvarez (2004) hace una utilización del instrumento de análisis antes relacionado,
pero considerando Z como un vector de variables de control (tiempo, sector de
actividad).
Υ it = α 0+ α1 B i+ α 2 D i + α 3 G i + +α 4Z it + ℮ it t
22
Dentro de esta formulación, se tiene por tanto que los α positivos más altos llevan
a inferir que las empresas correspondientes a esa categoría tienen características
superiores o reflejan un mejor desempeño que las otras consideradas. Este
esquema de análisis resulta interesante para aplicarlo en este trabajo a
categorías de empresas por tamaño; en busca de identificar si las PYMES han
logrado un mejor desempeño frente a los otros grupos de empresas en un período
determinado (incluso en épocas de recesión), y a través del análisis intertemporal,
si han mejorado su comportamiento y por tanto su aporte a la economía sobre el
tiempo.
La aplicación de la formulación mencionada a diferentes dimensiones de
desempeño de las empresas, permite un análisis uniforme que permite realizar
comparaciones de cambios entre las diferentes categorías de empresas y su
comportamiento en el tiempo. Se trata de un ejercicio de regresión en que se
manejan dimensiones cualitativas y no cuantitativas a través del uso de variables
ficticias, con las que se espera obtener información más útil que dar total
explicación de la variable dependiente. En este caso la variable dependiente es
Log, de forma que los coeficientes de las variables ficticias al ser multiplicadas por
100, se interpretan como la diferencia porcentual en Y manteniendo fijos los
demás factores.
De acuerdo con lo anterior y para aplicación al caso colombiano, se procede en el
siguiente capítulo a realizar un análisis de desempeño de empresas por tamaño,
con los esquemas antes mencionados, para determinar cambios en el impacto
sobre la economía de las PYMES. El caso colombiano resulta representativo
considerando que este tipo de empresas ha sido objeto de diversas políticas de
estímulo desde los años ochenta, especialmente por su potencialidad para atender
la problemática del desempleo en el país; además la evaluación resulta
conveniente teniendo en cuenta que en el país se ha dado un cambio en la
estructura por sectores de operación con tendencia a la dinamización de las
actividades de servicios, lo que significa que la visión de la actividad empresarial
desde la industria resulta limitada para identificar el impacto de las PYMES sobre
su actividad económica, de forma que el análisis se debe ampliar a otros sectores.
23
CAPITULO 3
Análisis de representatividad de las PYMES
De acuerdo con los objetivos en términos de desempeño de las PYMES, la
evolución del marco institucional que las promueve, la disponibilidad de
información y la selección realizada en los apartes anteriores de formas de
evaluación de su comportamiento, se procede en este capítulo a vislumbrar lo que
ha sucedido en el caso colombiano:
3.1 Representatividad de PYMES en países de mejor desempeño
Las PYMES se han convertido en un actor fundamental en el crecimiento de las
economías, produciendo, exportando, generando empleo, etc. Se trata sin
embargo de un esquema con mayor grado de profundización en países
desarrollados que subdesarrollados, a manera ilustrativa se toman los casos de
Japón y Taiwán, países caracterizados por:
-
Tener una cultura de grupo con hábitos de trabajo y destrezas manuales.
-
Poseer una visión de largo plazo enfocada a la industrialización.
Concretamente en el caso de Japón, con la Reforma Meiji en 1868 comienza la
etapa de modernización en este país, se constituye una sociedad con hábitos de
trabajo, disciplina y con una cultura de trabajo en grupo; utilizando tácticas de
cooperación entre el gobierno y la industria para alcanzar las metas económicas
previamente establecidas. El papel de la PYME en ambas economías se
encuentra articulado a la Gran Empresa mediante esquemas de subcontratación,
disminuyendo de esta forma sus costos de transacción y sirviendo de base dentro
de un proceso de desarrollo dinámico. Como ejemplo se observa como en Japón
el esquema PYME ha alcanzado una participación en empleo de 72% y en
producción del 56%; este resultado contrasta con lo observado en países
subdesarrollados donde el nivel de empleo y producción alcanzan una
participación de alrededor del 20 % en el 2005 . 12
12
Arbelaez, Angélica. La Semana Económica No. 495. 25 febrero 2005, ASOBANCARIA.Fuente:
24
En Taiwán el gobierno a través de políticas públicas ha desarrollado proyectos
semilla en áreas específicas, incrementando posteriormente el capital de las
empresas y por ende su competitividad y la posibilidad de participar en el mercado
externo. Las PYMES representan el 98 % del número total de empresas, emplean
al 70 % de la población activa de Taiwán y aportan el 65 % del volumen total de
las exportaciones; tienen una mayor participación en el sector de comercio
alcanzando 61%, en la industria manufacturera 17% y 16% en el sector de
servicios. 13
GRAFICO 6
Contribución de las PYMES al empleo y al PIB
Por nivel de ingresos de los países 2003
Fuente: Ayyagari, Becky y Demirguc- Kunt. 2003
Fuentes estadísticas de U.S Bureau of the census (oficina del censo de Estados
Unidos), indican que en los últimos años las PYMES han generado una influencia
importante en la generación de empleo, logrando participaciones en países
desarrollados como Estados Unidos del 70% y en la Unión Europa del 72%. La
categoría de PYMES es por lo tanto la de mayor número de empresas en la
mayoría de los países desarrollados, ascendiendo al 99% dentro de la
composición empresarial de estos países.
CEPAL,BANCO MUNDIAL 2005.
13
Arbelaez, Angélica. La Semana Económica No. 495, 25 febrero 2005. ASOBANCARIA.Fuente:
CEPAL, BANCO MUNDIAL 2005.
25
Como ejemplo en Italia las PYMES tienen un importante papel en el desarrollo
social, siendo unidades empresariales articuladas al sistema económico, que
tienen como característica principal una escasa concentración en áreas urbanas
y una importante contribución a la permanencia del equilibrio social y de la
estabilidad gubernamental. Estas unidades empresariales se organizan en
“Distritos Industriales”, alcanzando economías de escala en conjunto, basadas en
una concentración de empresas especializadas, fundamentadas en relaciones
productivas de mutua cooperación entre ellas. “Su actuar en colectivo se ha
convertido en la principal cualidad en cuanto a la competencia con la gran
empresa y el comercio exterior” (Álvaro Zerda, 1998). En los últimos años según
datos estadísticos, aproximadamente el 70% del PIB ha sido producido por las
PYMES de este país. Estas representan aproximadamente el 99% del total de
empresas, empleando cerca del 70% de los trabajadores italianos.14
En el caso de América Latina, donde se encuentran países con diferentes tipos
de economía, como en el caso de El Salvador, Ecuador y Perú que se
caracterizan por tener un menor nivel de desarrollo y un dinamismo precario en
industrialización, donde existe la mayor concentración de empleo en
microempresas. Por otro lado en Brasil, México, Colombia y Venezuela las
grandes empresas juegan un papel importante en la economía al alcanzar una
participación de alrededor del 60% del empleo industrial. En contraste países con
un grado de industrialización intermedio, tales como Chile, Argentina y Uruguay,
las PYMES tienen una participación representativa en el empleo industrial 15.
14
Arbelaez, Angélica. La Semana Económica No. 495, 25 febrero 2005. ASOBANCARIA.Fuente:
CEPAL, BANCO MUNDIAL 2005.
15
Stumpo ,Giovanni y Peres, Wilson.Pequeñas y medianas empresas manufactureras en
Latinoamérica bajo el Nuevo Modelo Económico. Vol. 28 No. 9. World Development.
26
Cuadro No. 1
Número de Empresas en Sector Industria
(Participación %)
1994
1995
1996
1997
2001
Chile
PYME
81
85
88
89
GRANDE
4
4
4
4
*
*
Colombia
1994
1995
1996
1997
2001
PYME
78
77
74
72
69
GRANDE
10
9
8
8
9
Fuente: Chile: Corfo (2000)
Colombia: DANE, EAM.- Información presentada en el trabajo de Fedesarrollo “Las micro,
pequeñas y medianas empresas en Colombia: diagnóstico general y acceso a los servicios
financieros” de Arbeláez, Zuleta y Velasco, 2003.
No se incluyeron datos del 2001, debido a que la muestra solo se aplicó hasta el año 1997.
Como el caso de Chile es de destacar por ser el país de mejor desempeño en la
últimas décadas en la región, se procede a continuación a manera ilustrativa a
comparar algunos indicadores de actividad de PYMES con lo observado en
Colombia; concretamente se observa en el Cuadro No.1 la relevancia en
participación que tienen las PYMES en el número de empresas industriales de ese
país frente a lo ocurrido en Colombia.
Cuadro No. 2
Número de Ocupados en Chile Sector Industria
(Participación %)
Años
1990
1992
1994
1996
PYME
41,7
44,9
46,4
49,6
GRANDE
14,4
13,3
13,9
10,1
Fuente: Encuesta de caracterización Socioeconómica Nacional
(CASEN)
27
Cuadro No. 3
Número de Ocupados en Colombia Sector Industria
(Participación %)
AÑOS
PYME
GRANDE
1995
29,65
1996
35,24
1997
35,09
19,48
22,88
23,56
Fuente: Encuesta Anual Manufacturera.
(DANE).
Es de destacar como en el caso de Chile las PYMES representan alrededor de un
50% en cuanto a generación de empleo (Cuadro No. 2), nivel superior al
observado en Colombia (Cuadro No. 3).
“Los casos anteriores ilustran las diferencias importantes en representatividad de
las PYMES en la economía entre países desarrollados y subdesarrollados y
también entre estos últimos; en países industrializados las PYMES tienen un
enorme peso en la estructura productiva, ocupando más del 50% de población
activa y aportando entre el 25% y el 40% del valor agregado bruto de cada país,
con un esquema de operación que las caracteriza como flexibles para adaptarse
a las variaciones del mercado. En países subdesarrollados en contraste la
participación de las PYMES en términos de empleo oscila entre un tercio y un
quinto del total y en cuanto a valor agregado bruto entre un séptimo y un tercio del
total; estas empresas se tienen que desempeñar en estructuras económicas más
rígidas y menos diversificadas, lo que parece dificultar más su operación”. 16
3.2 Indicadores de desempeño ilustrativos de tendencias en actividad
económica de PYMES colombianas con indicadores de desempeño
convencionales.
Varios autores han ilustrado el desempeño de las PYMES con valores de sus
principales operaciones, fundamentalmente con cifras del sector industrial (que es
del que más se tiene información) los cuales son indicadores que por su frecuente
uso se pueden identificar como convencionales para ilustrar el comportamiento de
16
Arbelaez, Angélica. La Semana Económica No. 495, 25 febrero 2005. ASOBANCARIA.
Fuente:CEPAL, BANCO MUNDIAL 2005.
28
esta categoría de empresas; estas cifras tienden a mostrar en el caso de Colombia
tendencias decrecientes de representatividad de las PYMES industriales entre el
año 1990 y 2000.
Cuadro No. 4
INDICADORES CONVENCIONALES DE DESEMPEÑO DE PYMES
EN COLOMBIA-SECTOR INDUSTRIA (Participación %)
NUMERO DE EMPRESAS-SECTOR INDUSTRIA
1995
2001
1992
CONCEPTO
MICRO
10
14
22
PYME
81
77
69
GRANDE
9
9
9
PARTICIPACION VENTAS –SECTOR INDUSTRIA
1995
1998
2001
CONCEPTO
MICRO
0.021
0.01
0.01
PYME
9,08
5,09
14,18
GRANDE
90,91
94,90
85,61
Fuente: DANE, E.A.M.
Superintendencia de Sociedades, Cálculos Fedesarrollo
En el cuadro No. 4 se observa como las PYMES de Industria entre 1992 y el 2001
presentan una tendencia a la disminución en número de empresas y ventas,
sector que aparentemente cuenta con mayor dinámica de innovación. Ante esta
situación se procede a generar algunos indicadores de actividad de las PYMES,
aplicables a Comercio y Servicios, que permitan lograr una mayor claridad sobre el
desempeño de las PYMES de acuerdo con la información disponible, con un
mejor cubrimiento de actividades a nivel nacional.
3.3 Análisis comparativo de tendencias en actividad económica de las
PYMES colombianas con indicadores de desempeño no convencionales.
En esta sección se utilizan indicadores de comportamiento de las PYMES no
convencionales aplicados a los sectores Industria, Comercio y Servicios.
Concretamente se establecen relaciones ilustrativas de efecto sobre creación de
empleo, productividad laboral, rendimiento y competitividad de acuerdo con la
información disponible.
29
Cuadro No 5.
INDICADORES NO CONVENCIONALES DE DESEMPEÑO
CONCEPTO
PYME
Industria
Comercio
Servicio
GRANDE
Industria
Comercio
Servicio
PYME
Industria
Comercio
Servicio
GRANDE
Industria
Comercio
Servicio
PYME
Industria
Comercio
Servicio
GRANDE
Industria
Comercio
Servicio
PYME
Industria
Comercio
Servicios
GRANDE
Industria
Comercio
Servicios
1992
1995
2001
1- Empleo: Numero de empleados/ Numero de empresas
44,813
ND
ND
46,881
12,035
28,914
37,752
8,172
52,490
541,510
521,953
528,884
ND
8,186
10,372
ND
394,674
823,740
2- productividad laboral: Producción/ Numero de Empleados
15939,748
ND
ND
29213,868
19695,358
13887,687
86827,392
32047,501
26035,088
31565,793
71937,797
160968,231
ND
14689,609
25817,921
ND
18039,863
13135,732
3- Rendimiento: Valor Agregado/ Ventas
0,371
ND
ND
0,360
0,193
ND
0,373
0,137
ND
0,431
0,411
ND
0,210
ND
ND
4- Competitividad: ventas/producción
0,418
0,146
ND
1,018
ND
ND
1,122
3,947
ND
1,078
4,846
ND
1,009
ND
ND
0,984
3,599
ND
1,063
4,731
ND
Fuente: DANE, E.A.M, E.A.S, E.A.C.
30
El cuadro No 5 muestra una tendencia hacia una mayor productividad de las
PYMES en todos los sectores considerados, especialmente en el de industria. En
la gran empresa por su parte se observa un aumento significativo en la
producción por empleado, en industria y comercio. En servicios por el contrario la
productividad disminuye durante este período. En cuanto a la generación de
empleo, las PYMES del sector de industria y comercio presentan descenso entre
1995 y el 2001, en contraste con el incremento en la generación de empleo de las
PYMES del sector de servicios durante este período.
El indicador de rendimiento en el sector industria tanto para las PYMES como para
las grandes empresas no arroja cambios significativos de acuerdo a la generación
de valor agregado; en comercio por otro lado la tendencia en los dos casos es de
descenso. En materia de competitividad, las PYMES del sector de industria
muestran un decaimiento, mientras que en el comercio por el contrario, las
PYMES tienen un incremento en su competitividad durante este período. La gran
empresa arroja en ambos sectores (industria y comercio) avances entre 1995 y el
2001.
Grafico 6. Sector Industria
Grafico 7. Sector Comercio
RELACION N. EMPLEADOS/N. EMPRESAS PYME
RELACION N. EMPLEADOS/N.EMPRESASPYME
15
50
40
10
30
20
5
10
0
0
1.992
1995
1995
2001
2001
AÑOS
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.M.
Fuente: DANE. E.A.C.
Grafico 8. Sector Servicios
RELACION N. EMPLEADOS/N. EMPRESASPYME
60
50
40
30
20
10
0
1995
2001
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.S.
31
Se analizó en detalle los indicadores antes relacionados por sectores
seleccionados (industria, comercio y servicios) con base en gráficas para
comparación de lo ocurrido a PYMEs y a la gran empresa en 1992, 1995 y 2001,
con la información disponible. En los Gráficos 6 y 7 se observa una tendencia
decreciente para PYMES en la relación empleados/empresas en los sectores de
industria y comercio, en contraste con el Gráfico 8 del sector servicios donde se
observa un avance, lo que no permite contar con un efecto neto claro de las
PYMES en conjunto en términos de generación de empleo.
Grafico 9.Sector Industria
Grafico 10. Sector Comercio
RELACION N.EMPLEADOS/N.EMPRESASGRANDE
RELACION N.EMPLEADOS/N. EMPRESASGRANDE
550
15
540
10
530
5
520
0
510
1992
1995
2001
1995
2001
AÑOS
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.M.
Fuente: DANE. E.A.C.
Grafico11.Sector Servicios
RELACION N.EMPLEADOS/N.EMPRESAS-GRANDE
1000
800
600
400
200
0
1995
2001
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.S.
En contraste la gran empresa durante buena parte del período de referencia y
desde 1995 muestra una tendencia creciente en cuanto a empleo por empresa en
cada uno de los sectores considerados de la economía (Gráfico 9, 10,11).
32
Grafico 12.Sector Industria
Grafico 13. Sector Comercio
RELACION PRODUCCION/N.EMPLEADOS -PYME
RELACION PRODUCCION/ N. EMPLEADOS-PYME
40000
100000
80000
60000
40000
20000
0
30000
20000
10000
0
1992
1995
2001
AÑOS
1995
2001
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.M.
Fuente: DANE. E.A.C.
Grafico 14. Sector Servicios
RELACION PRODUCCION/N.EMPLEADOSPYME
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
1995
2001
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.S.
Para calcular un indicador de productividad se determinó la relación entre
producción y el número de empleados para el sector de industria (1992,1995 y
2001), comercio (1995 y 2001) y servicios (1995 y 2001) tanto para la PYME
como para la gran empresa. Se observa en los Gráficos 12 a 14 una tendencia
positiva en productividad en PYMES para todos los sectores.
33
Grafico 15.Sector Industria
Grafico 16. Sector Servicios
RELACION PRODUCCION/ N.EMPLEADOSGRANDE
RELACION PRODUCCION/N.EMPLEADOS-GRANDE
20000
200000
15000
150000
100000
10000
Series1
5000
50000
0
0
1992
1995
2001
1995
AÑOS
2001
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.M.
Fuente: DANE. E.A.S.
Grafico 17. Sector Comercio
RELACION PRODUCCION/N.EMPLEADOS-GRANDE
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
1995
2001
AÑOS
FUENTE: DANE. E.A.C.
La tendencia en productividad en el caso de las grandes empresas es positiva y
creciente, tanto en industria como en comercio, en contraste con el sector de
servicios que en los últimos años muestra un descenso (Gráficos 15, 16 y 17).
Grafico18. Sector Industria
Grafico 19. Sector Comercio
RELACION VALOR AGREGADO/VENTAS -PYME
RELACION VALOR AGREGADO/VENTAS -PYME
0,375
0,37
0,25
0,365
0,2
0,36
0,15
0,355
0,1
0,35
0,05
1992
1995
AÑOS
2001
0
1995
2001
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.M.
Fuente: DANE. E.A.C.
34
Grafico 20. Sector Industria
Grafico 21.Sector Comercio
RELACION VALOR AGREGADO/VENTAS - GRANDE
0,435
0,43
0,425
0,42
0,415
0,41
0,405
0,4
RELACION VALOR AGREGADO/VENTAS-GRANDE
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
1992
1995
2001
0
1995
2001
AÑOS
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.M.
Fuente: DANE. E.A.C.
En cuanto al rendimiento con base en valor agregado que obtienen tanto la gran
empresa como la PYME, se observa en los dos casos tendencias muy similares
en industria entre el comienzo y el final del período considerado y descenso en el
sector de comercio (Gráficos 18, 19, 20, 21).
Grafico 22. Sector Industria
Grafica 23. Sector Industria
RELACION VENTAS/PRODUCCIONGRANDE
RELACION VENTAS/ PRODUCCION PYMES
1,08
1,06
1,04
1,02
1
0,98
0,96
0,94
1,15
1,1
1,05
1
0,95
1992
1995
2000
1992
Fuente: DANE. E.A.M.
1995
2000
A ÑOS
A ÑOS
Fuente: DANE. E.A.M.
El indicador de competitividad muestra en el sector de industria una tendencia
contraria entre las PYMES y la gran empresa (Gráfico 22 y 23). Concretamente se
observa como las PYMES alcanzan en el año 1995 su punto máximo en contraste
con lo ocurrido en la gran empresa; esta situación se revierte en los años
posteriores de forma que en el 2001 la gran empresa muestra una mejor tendencia
en competitividad que las PYMES del sector de industria, efecto no deseado para
este esquema de empresas de menor tamaño especialmente ante las
perspectivas en términos de tratados de libre comercio.
35
En el Sector comercio se observa tanto para la gran empresa como para las
PYMES una tendencia similar creciente en el indicador de competitividad desde
1995 (Gráfico 24 y 25).
Grafico 24. Sector Comercio
Grafico 25. Sector Comercio
RELACION VENTAS/ PRODUCCION-GRANDESGRANDE
RELACION VENTAS/ PRODUCCION-PYMES
6
5
4
4
2
3
2
1
0
0
1995
2000
1995
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.C.
2000
AÑOS
Fuente: DANE. E.A.C.
3.4 Representatividad de la actividad económica de PYMES colombianas con
relación a la de los sectores productivos en que se desempeñan en
Colombia con indicadores de desempeño no convencionales.
De acuerdo a Pollack y Garcia (2004)17 “si bien las condiciones macroeconómicas
son necesarias, no son suficientes para lograr un buen comportamiento de la
economía. El comportamiento macroeconómico proporciona oportunidades para la
creación de riqueza, pero no crea directamente la riqueza; esta se genera en los
fundamentos microeconómicos de la economía, los cuales dependen de las
estrategias y prácticas de gestión de las empresas, de la calidad de los insumos,
de la infraestructura e instituciones existentes, de los marcos regulatorios y de
otras políticas que constituyen el entorno de negocios en el cual compiten las
empresas”.
Dentro de este contexto, autores como Audretsch y Thurik (2001) han encontrado
evidencias de la relación entre el nivel de actividad empresarial y las tasas de
crecimiento económico, sin embargo efectos de causalidad son todavía objeto de
estudio; de acuerdo a Kantis (2005) “estos autores afirman que el desempeño
empresarial influye en el crecimiento económico debido a que es un vehículo para
17
Pollack y Garcia. Crecimiento, competitividad y equidad: el rol del sector financiero.Fuente:
CEPAL. Serie Financiamiento del Desarrollo. No 147. Noviembre del 2004
36
la innovación y el cambio y, por lo tanto facilita los procesos de derrame de
conocimiento”18. Las apreciaciones antes mencionadas resultan relevantes, al
considerar que aún desde la pura teoría, el crecimiento económico surge de la
acumulación de factores de producción y de conocimiento dentro de los procesos
de producción; este último aspecto se puede decir que tiene una correspondencia
con el fenómeno de la innovación a través de la utilización de bienes de capital,
mejoras en la calidad de los recursos humanos y avances en las formas de
organización de las empresas para producir. Luego se puede decir que tanto
desde lo teórico y lo empírico se identifica relación entre la actividad empresarial,
el crecimiento y el desarrollo económico.
Sin embargo esa forma de organización empresarial ha tenido una evolución
importante sobre el tiempo, considerando que hasta los años 70 e incluso los 80 el
desarrollo industrial (que era uno de los elementos fundamentales para lograr el
mejor desempeño de economías atrasadas) se asimilaba a la creación y
crecimiento de grandes empresas; en la década del 90 sin embargo se terminó
detectando que a pesar de los esfuerzos de promoción de estos esquemas de
producción a través de significativas reformas económicas, no se logró la dinámica
esperada en cuanto a generación de puestos de trabajo19 y se observo además
cierta rigidez de la gran empresa para adaptarse a un mundo cada vez más
cambiante. Ante esto, comienza a hacer un reconocimiento claro de la importancia
de esquemas de producción más pequeños (PYMES), por su potencialidad para
compensar la debilidad en el campo laboral y de inflexibilidad de adaptación de
empresas basadas en el fordismo. Se observa así como las consideraciones sobre
el tamaño de las empresas ha sido un elemento de importancia para la
conformación del tejido empresarial en los diferentes países.
A hoy estudiosos de la globalización como Castell 1995, han identificado una
nueva tendencia hacia una mayor interacción entre empresas por tamaños, en
busca de operar en red para enfrentar en general un entorno de mayor
competencia, pero de gran vulnerabilidad y limitación para desarrollo tecnológico
de empresas de menor tamaño y de inflexibilidad y necesidad de cubrimiento para
mantener condiciones de poder de mercado de la gran empresa. En efecto, la
tendencia a la apertura, la mayor competencia, la desregulación de mercados, la
mayor movilidad de capital, el gran desarrollo tecnológico en especial en el campo
de las comunicaciones, la plena vigencia de la era de la información global, son
18
Kantis Hugo. Empresarialidad y contexto emprendedor en Uruguy. BID. Febrero del 2005
19
Peres, Wilson; Stumpo, Giovanni .Las pequeñas y medianas empresas industriales en América
Latina y el Caribe. Fuente: México, CEPAL, 2002. 549 p.
37
factores que han llevado a un mundo más cambiante e interrelacionado, lo que
obviamente también ha influido sobre la forma de operación de los tipos de
empresas por tamaño antes mencionados, pues se imponen en general las
empresas altamente productivas y con capacidad de adaptación a los cambios en
el ambiente económico, lo que significa menores brechas en el desempeño entre
tipos de empresas en términos de productividad. Para enfrentar estas nuevas
condiciones se han implementado en países en desarrollo políticas tendientes a
estimular la formación de empresas de menor tamaño que puedan contribuir a su
creciente problema de desempleo y a su vez puedan interactuar e incluso llegar a
competir con las de mayor tamaño a través de estímulos, basados en la búsqueda
de productividad, tales como sistema de subcontratación, capital de riesgo,
licenciamiento, formación de clusters, promoción de sistema de asociación, etc.
Estas nuevas condiciones de operación se enmarcan dentro de la denominada
“Nueva Economía” que para las PYMES significa mayores posibilidades de acceso
a tecnología muy similar a la de empresas de mayor tamaño, lo que da
potencialidad para aumentar su frontera de posibilidades de producción al lograr
ajustes en la relación capital/trabajo, obviamente dependiendo de las condiciones
del marco laboral particular de cada economía que determinarían limitantes de
predominar inflexibilidades salariales. El siguiente esquema referenciado por Roca
(2002) ilustra sobre el efecto sobre la brecha de productividad entre empresas por
tamaño por este fenómeno20:
20
Roca. La flexibilidad salarial y la competitividad de la PYME frente a los retos de la Nueva
Economía. Pimecsefes. Septiembre 2002
38
Gráfico 26
Frontera de Posibilidades de Producción para
La Gran Empresa y una pequeña empresa.
Empleo discreto (L)/capital continuo (K)
Fuente: Pimec-Sefes.
Dentro de este contexto, el reto en economías como la colombiana ha sido evaluar
si con estos esfuerzos de estímulo al modelo PYMES realmente se ha logrado en
conjunto mejorar su desempeño sobre el tiempo, de forma que permita usufructuar
cada vez más de ventajas derivadas de su tamaño de operación como
generadoras de: actividad empresarial, empleo y competitividad por avances en su
productividad. Dentro de este contexto, resulta relevante identificar cambios en
los indicadores de desempeño de las PYMES en el tiempo y de estos con relación
a los de las empresas grandes. Indicadores tales como los de empleo, ventas,
productividad, resultan muy significativos.
Se procede a utilizar el esquema de Bernand y Jensen (1999) para evaluar la
representatividad de categorías de empresas a nivel sectorial, ya que los
indicadores de la sección anterior no reflejan un impacto neto claro del desempeño
de las PYMES que ilustre sobre cambios en su representatividad en la economía,
pues muestran en varios casos efectos contrarios entre sectores y con relación a
39
lo observado en las grandes empresas en una misma rama de actividad. Además
los indicadores tienden a estar afectados por la recesión de finales de los 90 y
procesos como los de desindustrialización que ha vivido el país en las últimas
décadas.
Este esquema toma como variables características o dependientes: empleo, valor
agregado, ventas y producción e indicadores no convencionales de desempeño.
Se tomo como variable de control (Z) la cual trata de recoger dentro de la ecuación
el efecto de cambios generales de carácter sectorial. El desempeño de las PYMES
no solo está determinado por la tendencia de los sectores al que pertenecen,
cuentan con medidas de estímulo especiales por lo que aislar el efecto general
permite observar si a pesar del efecto sectorial si han logrado mejorar en sus
indicadores de desempeño o no.
Se aplica el siguiente esquema para análisis:
Υ it = α 0+ α1 B i+ α 2 D i + α 3 Z it +℮it
•
Υ es alguna de las variables características de las empresas antes
mencionadas medida en logaritmo (empleo, valor agregado, producción y
ventas e indicadores no convencionales).
•
B y D son variables categóricas que identifican grupos de empresas por
tamaños (en este caso se van a utilizar dos tamaños: pequeñas y
medianas).
•
Z es una variable de control que representa la participación del PIB de
cada sector de actividad económica considerado sobre PIB nacional.
•
Los sectores corresponden a los definidos
Internacional Uniforme de actividades (CIIU).
por
la
Clasificación
De acuerdo con la formulación anterior, los α positivos más altos llevan a inferir
que las empresas correspondientes a esa categoría tienen características
superiores o reflejan un mejor desempeño que las otras consideradas y viceversa.
Se toma la información disponible para posiciones CIIU a dos dígitos de los
sectores industria, comercio y servicios, esto es por actividad, de acuerdo a las
respectivas encuestas del DANE (E.A.M, E.A.C, E.A.S), clasificada entre
pequeñas, medianas y grandes empresas. Se realizó un manejo de variables
40
dummys, tomando como referencia la variable de la gran empresa para determinar
si las PYMES muestran mejores características que las de mayor tamaño o
viceversa.
CUADRO No. 6
VARIABLE Z
PIB SECTOR
PIB TOTAL
AÑO
COMERCIO
NACIONAL
VARIABLE Z
1995
9.057.304
98.961.159
0,091523827040
2000
AÑO
1992
1995
2001
AÑO
1995
2001
8.778.840
PIB SECTOR
INDUSTRIA
32.514.414
32.514.414
32.370.578
PIB SECTOR
SERVICIOS
45.307.266
51.293.192
95.992.024
0,091453848082
PIB TOTAL
NACIONAL
VARIABLE Z
98.961.159
0,328557328
98.961.159
0,328557328
95.992.024
0,337221538
PIB TOTAL
VARIABLE Z
NACIONAL
98.961.159
0,457828773
95.992.024
0,534348478
FUENTE: Cálculos propios. Datos del DANE. E.A.M, E.A.S , E.A.C.
En el Cuadro No. 6 se observa los valores de la variable Z la cual recoge
cambios en la participación del producto de cada uno de los sectores (Industria,
comercio y servicios) sobre el PIB total.
41
CUADRO No. 7
REPRESENTATIVIDAD DE LAS PYMES
VARIABLE
EMPLEO TOTAL
VALOR AGREGADO
VENTAS
PRODUCCION
BRUTA
Empleados/empresas
Producción/empleados
Producción/empresas
Valor agregado/ventas
Ventas/producción
1995
PEQUEÑAS (a)
MEDIANAS (b)
DIFERENCIA (b-a)
-1,26
-0,77
(-5.82)
(-3.52)
0,49
-1,65
-0,95
(-6.21)
(-3.55)
0,7
-0,82
-1,42
(-5.17)
(-2.96)
0,6
-1,57
(-5.95)
-2.79
(-9.13)
-0.31
(-2.39)
-3.10
(-9.12)
-0.22
(-3.81)
0.15
(2.70)
-0,89
(-3.33)
-2.03
(-6.57)
-0.12
(-0.90)
-2.15
(-6.24)
-0.13
(-2.15)
0.06
(1.17)
0,68
0.76
0.19
0.95
0.09
0.21
Fuente: DANE. E.A.M (1995), E.A.C (1995), E.A.S (1995). Las cifras entre paréntesis corresponden al estadístico t.
En el Cuadro No. 7 se observa el resultado de las estimaciones del ejercicio
realizado para el año 1995. En la segunda columna del cuadro se presenta el
coeficiente correspondiente a la pequeña empresa y en la tercera columna para la
mediana empresa. La última columna relaciona la diferencia entre los coeficientes
de los dos grupos antes mencionados. Las diferencias a favor o en contra
significan una especie de premio o pérdida por pasar de un tamaño a otro.
De acuerdo con los resultados de las estimaciones, los parámetros α1 (que se
observan en el Cuadro No. 7) en general resultan significativos pero negativos, lo
que significa que el desempeño de las grandes empresas (variable de referencia o
básica) es superior al de las de menor tamaño consideradas. En productividad
laboral y rendimiento las empresas de menor tamaño presentan coeficientes
negativos pero considerablemente menores a los de las otras variables
consideradas, lo que puede significar cierta tendencia al cambio tecnológico.
Las diferencias entre parámetros α2 (mediana empresa) y α1 (pequeña empresa)
sugieren que la incidencia tanto de la pequeña como de la mediana empresa para
algunos casos es igual.
42
CUADRO No. 8
REPRESENTATIVIDAD DE LAS PYMES
2000
PEQUEÑAS (a)
MEDIANAS (b)
DIFERENCIA (a-b)
-1.39
-0.94
EMPLEO TOTAL
(-6.79)
(-4.56)
0.45
-1.86
-1.22
(-7.95)
(-5.18)
VALOR AGREGADO
0.64
-1.17
-1.70
VENTAS
(-6.92)
(-4.76)
0.53
PRODUCCION
-1.74
-1.17
BRUTA
(-7.10)
(-4.75)
0.57
-3.42
--2.43
Empleados/empresas
(--11.0)
(-7.80)
0.99
-0.35
-0.23
Producción/empleados
(-2.20)
(-1.46)
0.12
-3.77
-2.67
Producción/empresas
(-10.72)
(-7.55)
1.1
-0.16
-0.04
(-1.37)
(-0.41)
Valor agregado/ventas
0.12
VARIABLE
Ventas/producción
0.042
(0.60)
-0.003
(-0.05)
-0.045
Fuente: DANE. E.A.M (2000), E.A.C (2000), E.A.S (2000). Las cifras entre paréntesis corresponden al estadístico t
En el año 2000 (Cuadro No. 8) las PYMES presentan resultados inferiores a los de
la gran empresa (variable de referencia), pero en algunos casos, se observa que
las medianas arrojan un comportamiento menos negativo frente a lo observado en
las pequeñas empresas.
Nuevamente los parámetros más negativos se encuentran a nivel de variables de
empleados por empresa, lo que señala las limitaciones en cuanto a generación de
empleo. Es de destacar como los parámetros del año 2000 en las dos categorías
de PYMES resultan más negativos que los del 1995, lo cual tiende a reflejar
desmejora en su comportamiento sobre el tiempo.
43
CUADRO No.9
REPRESENTATIVIDAD DE LAS PYMES
VARIABLE
Diferencia 2000-1995
MEDIANAS(b)
DIFERENCIA (b-a)
PEQUEÑAS(a)
EMPLEO TOTAL
-0.13
-0.17
-0.04
VALOR AGREGADO
-0.21
-0.25
-0.04
VENTAS
PRODUCCION
BRUTA
-0.28
-0.33
-0.05
-0.18
-0.28
-0.1
Empleados/empresas
-0.63
-0.40
0.23
Producción/empleados
-0.04
-0.11
-0.07
Producción/empresas
-0.66
-0.52
0.14
Valor agregado/ventas
0.66
0.09
-0.57
-0.108
-0.07
0.038
Ventas/producción
Fuente: DANE. E.A.M (1995-2000), E.A.C (1995-2000), E.A.S (1995-2000). Las cifras entre paréntesis corresponden al
estadístico t
El Cuadro No. 9 presenta finalmente las diferencias entre los resultados de 1995 y
el 2000 como aproximación al efecto sobre el tiempo en cuanto a desempeño de
las pequeñas y medianas empresas frente a las grandes, para las diferentes
variables características consideradas, encontrando coeficientes mucho más
negativos en el año 2000 para las dos categorías de empresas, lo cual resulta
preocupante considerando la serie de políticas de estímulo a las PYMES que se
han venido implementando desde finales de los años 80, y la mayor sensibilidad a
las condiciones del ciclo económico.
Es de destacar como al comparar las variaciones sobre el tiempo entre pequeñas
y medianas empresas se ven valores más negativos en algunos casos en buena
parte de los correspondientes a las medianas empresas, resultados que se deben
estudiar con mayor detenimiento.
Con este ejercicio se intenta buscar indicadores sobre cambio en
representatividad de las PYMES considerando información disponible de tres
sectores de actividad, industria, comercio y servicios. Si en el país se espera un
desempeño cada vez mejor de las PYMES, la diferencia en indicadores de
comportamiento frente a la gran empresa debe reducirse, lo que de acuerdo al
esquema de análisis utilizado no ha sucedido. Por el contrario el estudio arroja que
esta diferencia al año 2000 se había ampliado lo que tiende a sugerir que la mayor
44
representatividad esperada de las PYMES sobre actividad económica en
Colombia en el período considerado no se ha logrado.
En la siguiente sección se analizará los resultados econométricos de las
estimaciones realizadas, se elaboro pruebas estadísticas con el fin de observar si
las variables exógenas explican adecuadamente la variable endógena del modelo
econométrico o no, si la variable exógena será significativa dentro de la
explicación de la variable endógena o no y finalmente si la incidencia tanto de la
pequeña como de la mediana empresa sobre la variable endógena analizada será
similar o no.
3.5 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS ECONOMETRICOS Y PRUEBAS
ESTADÍSTICAS
Para todos los modelos realizados, se incluyeron como variables exógenas la
empresa pequeña (D1), la empresa mediana (D2), y la variable de control Z
(pibspibt) que identifica la participación de cada sector de actividad económica
sobre el PIB nacional. Igualmente se incluyó el termino intercepto en cada modelo.
Se tomó como variable de referencia la correspondiente a la gran empresa.
Se hacen dos regresiones por cada variable característica, una para 1995 y otra
para 2000, con 163 y 164 observaciones respectivamente, correspondientes a
subsectores de los sectores industria, comercio y servicios clasificados según el
código CIIU a dos dígitos.
Para la prueba de significancia individual se tendrán las siguientes hipótesis de
trabajo, el estadístico t y su probabilidad asociada, y la regla de decisión para
rechazar o no la hipótesis nula.
H 0 : βi = 0
H a : βi ≠ 0
Si t Calc > 1.96 , se rechaza la hipótesis nula, por lo que la variable exógena será
significativa dentro de la explicación de la variable endógena.
Para realizar la prueba de significancia global se tendrán las siguientes hipótesis
de trabajo, el estadístico F y su probabilidad asociada, y la regla de decisión para
rechazar o no la hipótesis nula.
45
H 0 : β1 = β 2 = β 3 = 0
H a : βi ≠ 0
Para al menos un i=1, 2, 3.
Si Pr ob FCalc < 0.05 , se rechaza la hipótesis nula, por lo que el conjunto de variables
exógenas del modelo explicarán adecuadamente la variable endógena del modelo.
En términos generales se observa que todos los modelos construidos son
globalmente significativos, y que el R2 esta muy cercano al ajustado. Igualmente,
se aprecia que el R2 es bajo, mostrando que el conjunto de variables exógenas
explican en una porción muy pequeña el comportamiento de la variable endógena.
En todos los modelos se aprecia que la variable de control Z explica el
comportamiento de la variable endógena, y que su coeficiente es pequeño y
positivo, por lo que es posible concluir que existe un efecto positivo entre el PIB
sectorial/PIB nacional y el empleo, la producción, el valor agregado, el nivel de
ventas, el número de empleados por firma, la productividad por empleado, la
producción por firma y la participación de las ventas sobre la producción agregada
de la economía.
Igualmente, en todos los modelos se evidencio que la mediana empresa tiene
mayor efecto sobre la variable de referencia.
46
CUADRO No 10
Estadísticos t para pruebas de significancia individual
EXOGENAS
ENDÓGENA
PEQUEÑA
1995
2000
MEDIANA
1995
2000
CONTROL(Z)
1995
2000
CONSTANTE
1995
2000
EMPLEO
-5.82
-6.79
-3.52
-4.56
2.68
1.44
38.7
42.9
PRODUCCIÓN
-5.95
-7.10
-3.33
-4.75
5.82
4.52
66.5
77.5
VALOR
AGREGADO
VENTAS
-6.21
-7.95
3.55
-5.18
3.40
3.10
65.9
79.8
-5.17
-6.92
2.96
-4.76
0.68
-2.03
69.56
84.3
EMPLEADOS /
EMPRESAS
PRODUCCIÓN /
EMPLEADOS
PRODUCCIÓN /
EMPRESAS
VALOR
AGREGADO /
VENTAS
VENTAS /
PRODUCCIÓN
-9.13
-11.0
-6.57
-7.8
2.32
2.04
17.33
18.8
-2.39
-2.20
-0.90
-1.46
7.33
-4.67
70.45
63.9
-9.12
-10.72
-6.24
-7.55
4.90
3.93
42.6
45.77
-3.81
-2.34
-2.15
-0.64
11.8
17.75
-26.7
-29.34
2.70
0.60
1.17
-0.05
-23.9
-22.06
27.3
24.09
FUENTE: Cálculos propios. Datos del DANE. E.A.M, E.A.S , E.A.C.
De acuerdo con el buen nivel de los t correspondientes a los diferentes
coeficientes y considerando que se trata de una regresión de orden cualitativo, se
pueden identificar diferencias en los indicadores de desempeño entre las
categorías de empresas consideradas, que era el objetivo del trabajo.
Los resultados de las pruebas realizadas son los siguientes:
47
CUADRO No. 11
Estadísticos de los Modelos Econométricos
Prob F
1995
2000
R-SQUARE
1995
2000
R-SQUARE ADJ
1995
2000
EMPLEO
0.00
0.00
0.206
0.237
0.191
0.222
PRODUCCIÓN
0.00
0.00
0.302
0.305
0.289
0.292
VALOR
AGREGADO
0.00
0.00
0.239
0.317
0.225
0.304
VENTAS
EMPLEADOS /
EMPRESAS
PRODUCCIÓN /
EMPLEADOS
PRODUCCIÓN /
EMPRESAS
VALOR
AGREGADO /
VENTAS
VENTAS /
PRODUCCIÓN
0.00
0.00
0.146
0.252
0.130
0.238
0.00
0.00
0.239
0.317
0.225
0.304
0.00
0.00
0.272
0.143
0.258
0.127
0.00
0.00
0.4042 0.460
0.3981
0.449
0.00
0.00
0.460
0.667
0.449
0.661
0.00
0.00
0.785
0.752
0.781
0.748
FUENTE: Cálculos propios. Datos del DANE. E.A.M, E.A.S , E.A.C.
En términos generales, es posible apreciar que todos los modelos estimados son
globalmente significativos, ya que para los dos años analizados, el conjunto de
variables exógenas y de control explican el comportamiento de cada uno de los
indicadores analizados. Como el estadístico F genera una probabilidad inferior a
0.05 cuando se trabaja con un 95% de confianza, existe evidencia para rechazar
la hipótesis nula, anteriormente especificada.
Por otro lado, para todas las regresiones el R2 se sitúo entre 0.14 y 0.40 para el
año 1995, y entre 0.13 y 0.39 para el año 2000, lo que muestra un bajo nivel de
poder predicativo de las variables exógenas sobre la variable endógena en cada
uno de los modelos construidos. Igualmente, el R2 ajustado esta muy cercano al
R2 para cada una de las regresiones en los dos años de análisis, lo que permite
apreciar que no existen variables redundantes en las regresiones.
De acuerdo con el estadístico F (Cuadro No.12) es importante apreciar que los
valores pequeños de los estadísticos son significativamente pequeños, razón por
la cual se puede concluir que la variable pequeña y mediana empresa no son tan
48
significativas en algunos casos para explicar cada uno de los indicadores que el
conjunto de la gran empresa.
CUADRO No. 12
Prueba de comparación entre pequeña, mediana y gran empresa
Estadístico F
Variable
F-Stat 1.995
F-Stat 2.000
LNEMPLEO
4.111365
2.678485
LNPRODUCCIÓN
3.761263
9.801728
LNVALORAGREG
0.450654
0.045899
LNPROD/EMPLEAD
0.010869
1.024338
LNVENTAS
1.307295
9.314117
LNPROD/EMPRES
0.007400
0.046469
LNVALORAGREG/VENTAS
2.237480
0.671079
FUENTE: Cálculos propios. Datos del DANE. E.A.M, E.A.S , E.A.C.
De acuerdo con los resultados obtenidos, se observa en el modelo econométrico
utilizado, la presencia de unos estadísticos t muy significativos y unos R2 aunque
con un buen nivel predictivo sobre el modelo, no son muy altos, siendo por lo tanto
factores claves para concluir la validez del modelo utilizado, descartando la
existencia de multicolinelidad “La multicolinealidad se refiere al caso en el cual dos
o más variables explicativas en el modelo de regresión están altamente
correlacionadas, haciendo difícil aislar sus efectos individuales sobre la variable
dependiente. Con multicolinealidad, los coeficientes de MCO estimados pueden
ser estadísticamente insignificantes aunque R 2 puede ser alto”.21 Aunque existen
limitaciones en este estudio por la magnitud del tamaño de la muestra y se sugiere
en futuras investigaciones ampliarla y trabajar a nivel de establecimiento, se
concluye que no se presenta multicolinealidad en el modelo econométrico
utilizado.
21
Capitulo 9
49
CAPITULO 4
Conclusiones y Recomendaciones
-
Existen deficiencias y limitaciones importantes en la información
empresarial colombiana para hacer un seguimiento detallado del
comportamiento de empresas por tamaño y por consiguiente, del efecto de
las políticas de estímulo al esquema PYME, lo que incide sobre la
capacidad de evaluación de la tendencia del impacto esperado de las
PYMES sobre la actividad económica general en Colombia. Por ejemplo
para cubrimiento nacional y sectorial representativo se utilizó información
conjunta de los sectores de Industria, Comercio y Servicios del DANE pero
solo hasta el año 2000. Un trabajo intenso para mejorar la información en
este campo es indispensable.
-
El ejercicio econométrico de Bernard & Jensen permite lograr una
aproximación en términos de evaluación de comportamiento empresarial
tomando como categoría la clasificación del tamaño de las empresas.
-
De acuerdo con los resultados obtenidos para 1995 y el año 2000, el
esquema PYME presenta un comportamiento en cada año analizado
inferior al de la gran empresa, con valores más negativos por año en el
caso de las pequeñas frente a las medianas, lo que parece mostrar la
existencia de un premio por operar con esquemas de operación más
grandes a nivel empresarial en Colombia. De otro lado se observa un
deterioro en el desempeño sobre el tiempo tanto en pequeña como en
mediana empresa, considerando que los parámetros en el año 2000 son
más negativos que los del año 1995 para estos dos grupos de empresas,
de acuerdo con el ejercicio realizado en el cual se controló por
representatividad del PIB sectorial sobre el PIB general. Es de destacar sin
embargo el mayor deterioro en buena parte de los indicadores sobre el
período en los parámetros de las medianas empresas en comparación con
las pequeñas, efecto que debe ser analizado a profundidad.
-
Los resultados en términos de empleo no parecen corresponder con los
objetivos de política en este campo, en que se ha buscado estimular el
50
esquema PYME en especial por su potencialidad en términos de empleo,
considerando que para esta característica los parámetros correspondientes
a las empresas de menor tamaño resultan considerablemente negativos.
-
Los resultados obtenidos llevan a sugerir que es importante ampliar el
ejercicio para aplicarlo a nivel de los sectores considerados pero con
información mas desagregada a nivel de establecimientos.
-
En número de empresas las PYMES son representativas a nivel nacional
en Colombia son objeto de políticas de estímulo especialmente desde los
años 80, sin embargo el ejercicio realizado sugiere que su desempeño
entre los años 1995 y 2000 fue inferior al de la gran empresa y con
tendencia al deterioro en el período considerado; este resultado refleja de
un lado una mayor vulnerabilidad de la empresa de menor tamaño al ciclo
económico y limitaciones frente al objetivo de consolidarlas como esquema
de producción por excelencia en términos de generación de empleo.
-
Las PYMES de los sectores comercio y servicios cada día son más
representativas en el mercado colombiano, ganando participación y
relevancia en la economía frente al sector industria.
51
ANEXO
VARIABLE = EMPLEO
. regress lnpers D1 D2 pibspibt if ao==1 (1995)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 52.7268656 3 17.5756219
Residual | 202.954176 159 1.27644136
-------------+-----------------------------Total | 255.681041 162 1.57827803
Number of obs = 163
F( 3, 159) = 13.77
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.2062
Adj R-squared = 0.1912
Root MSE
= 1.1298
-----------------------------------------------------------------------------lnpers |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -1.261345 .2166601 -5.82 0.000 -1.689247 -.8334418
D2 | -.7733007 .2195104 -3.52 0.001 -1.206833 -.3397686
pibspibt | .0189943 .0070912 2.68 0.008 .0049891 .0329994
_cons | 8.526248 .2203314 38.70 0.000 8.091094 8.961401
------------------------------------------------------------------------------
. regress lnpers D1 D2 pibspibt if ao==2 (2000)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 57.1337574 3 19.0445858
Residual | 183.707342 160 1.14817089
-------------+-----------------------------Total | 240.8411 163 1.47755276
Number of obs = 164
F( 3, 160) = 16.59
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.2372
Adj R-squared = 0.2229
Root MSE
= 1.0715
-----------------------------------------------------------------------------lnpers |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -1.393562 .2053452 -6.79 0.000 -1.799099 -.9880256
D2 | -.9397513 .2062528 -4.56 0.000 -1.34708 -.5324225
pibspibt | .008471 .0058663 1.44 0.151 -.0031144 .0200564
_cons | 8.852144 .2061449 42.94 0.000 8.445028 9.25926
------------------------------------------------------------------------------
VARIABLE= PRODUCCION
. regress lnprod D1 D2 pibspibt if ao==1 (1995)
Source |
SS
df
MS
-------------+------------------------------
Number of obs = 163
F( 3, 159) = 23.02
52
Model | 131.279347 3 43.7597824
Residual | 302.220428 159 1.90075741
-------------+-----------------------------Total | 433.499775 162 2.67592454
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.3028
Adj R-squared = 0.2897
Root MSE
= 1.3787
-----------------------------------------------------------------------------lnprod |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -1.573263 .264388 -5.95 0.000 -2.095429 -1.051098
D2 | -.8925014 .2678662 -3.33 0.001 -1.421536 -.3634666
pibspibt | .050352 .0086533 5.82 0.000 .0332616 .0674423
_cons | 17.88635 .2688681 66.52 0.000 17.35533 18.41736
------------------------------------------------------------------------------
. regress lnprod D1 D2 pibspibt if ao==2 (2000)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 115.853704 3 38.6179014
Residual | 263.827682 160 1.64892301
-------------+-----------------------------Total | 379.681386 163 2.32933366
Number of obs = 164
F( 3, 160) =
3.42
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.3051
Adj R-squared = 0.2921
Root MSE
= 1.2841
-----------------------------------------------------------------------------lnprod |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -1.746839 .246083 -7.10 0.000 -2.232828 -1.260849
D2 | -1.174941 .2471705 -4.75 0.000 -1.663079 -.686804
pibspibt | .0298973 .0070301 4.25 0.000 .0160136 .0437811
_cons | 19.1618 .2470413 77.57 0.000 18.67391 19.64968
------------------------------------------------------------------------------
VARIABLE=VALOR AGREGADO
. regress lnvla D1 D2 pibspibt if ao==1 (1995)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 96.3797367 3 32.1265789
Residual | 305.455852 159 1.92110599
-------------+-----------------------------Total | 401.835589 162 2.4804666
Number of obs = 163
F( 3, 159) = 16.72
Prob > F = 0.0000
R-squared = 0.2398
Adj R-squared = 0.2255
Root MSE
= 1.386
------------------------------------------------------------------------------
53
lnvla |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -1.651385 .2657995 -6.21 0.000 -2.176338 -1.126432
D2 | -.9573226 .2692962 -3.55 0.000 -1.489182 -.4254636
pibspibt | .0296044 .0086995 3.40 0.001 .0124229 .046786
_cons | 17.8095 .2703034 65.89 0.000 17.27566 18.34335
-----------------------------------------------------------------------------. regress lnvla D1 D2 pibspibt if ao==2 (2000)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 111.951325 3 37.3171083
Residual | 240.440377 160 1.50275236
-------------+-----------------------------Total | 352.391702 163 2.16191228
Number of obs = 164
F( 3, 160) = 24.83
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.3177
Adj R-squared = 0.3049
Root MSE
= 1.2259
-----------------------------------------------------------------------------lnvla |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -1.866696 .2349227 -7.95 0.000 -2.330646 -1.402747
D2 | -1.222737 .235961 -5.18 0.000 -1.688737 -.7567375
pibspibt | .0208035 .0067113 3.10 0.002 .0075493 .0340576
_cons | 18.81932 .2358376 79.80 0.000 18.35356 19.28507
-----------------------------------------------------------------------------VARIABLE=VENTAS
. regress lnven D1 D2 pibspibt if ao==1 (1995)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 56.0865768 3 18.6955256
Residual | 326.959244 159 2.05634745
-------------+-----------------------------Total | 383.045821 162 2.36448037
Number of obs = 163
F( 3, 159) = 9.09
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.1464
Adj R-squared = 0.1303
Root MSE
= 1.434
-----------------------------------------------------------------------------lnven |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -1.421388 .2749962 -5.17 0.000 -1.964504 -.8782711
D2 | -.8256976 .2786139 -2.96 0.004 -1.375959 -.2754361
pibspibt | .0061626 .0090006 0.68 0.495 -.0116135 .0239386
_cons | 19.45313 .279656 69.56 0.000 18.90081 20.00545
------------------------------------------------------------------------------
. regress lnven D1 D2 pibspibt if ao==2 (2000)
Source |
SS
df
MS
-------------+------------------------------
Number of obs = 164
F( 3, 160) = 18.00
54
Model | 89.1919924 3 29.7306641
Residual | 264.270302 160 1.65168939
-------------+-----------------------------Total | 353.462294 163 2.16848033
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.2523
Adj R-squared = 0.2383
Root MSE
= 1.2852
-----------------------------------------------------------------------------lnven |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -1.704702 .2462893 -6.92 0.000 -2.191099 -1.218305
D2 | -1.178634 .2473778 -4.76 0.000 -1.66718 -.6900868
pibspibt | -.0142499 .007036 -2.03 0.045 -.0281453 -.0003545
_cons | 20.85568 .2472484 84.35 0.000 20.36739 21.34397
-----------------------------------------------------------------------------RELACION= EMPLEADOS/ # EMPRESAS
regress lnempleo D1 D2 pibspibt if ao==1 (1995)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 237.478331 3 79.1594435
Residual | 404.436028 159 2.54362282
-------------+-----------------------------Total | 641.914358 162 3.96243431
Number of obs = 163
F( 3, 159) = 31.12
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.3700
Adj R-squared = 0.3581
Root MSE
= 1.5949
-----------------------------------------------------------------------------lnempleo |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -2.793851 .3058474 -9.13 0.000 -3.397898 -2.189803
D2 | -2.034522 .309871 -6.57 0.000 -2.646516 -1.422528
pibspibt | .0232554 .0100103 2.32 0.021 .0034851 .0430257
_cons | 5.388652 .31103 17.33 0.000 4.774369 6.002935
------------------------------------------------------------------------------
. regress lnempleo D1 D2 pibspibt if ao==2 (2000)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 346.500075 3 115.500025
Residual | 421.114136 160 2.63196335
-------------+-----------------------------Total | 767.614211 163 4.70928964
Number of obs = 164
F( 3, 160) = 43.88
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.4514
Adj R-squared = 0.4411
Root MSE
= 1.6223
-----------------------------------------------------------------------------lnempleo |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -3.420754 .3109004 -11.00 0.000 -4.034752 -2.806756
D2 | -2.434885 .3122744 -7.80 0.000 -3.051597 -1.818174
pibspibt | .0180934 .0088818 2.04 0.043 .0005527 .0356341
55
_cons | 5.865054 .3121111 18.79 0.000 5.248665
------------------------------------------------------------------------------
6.481443
RELACION=PRODUCCION/#EMPLEADOS
. regress lnproduct D1 D2 pibspibt if ao==1 (1995)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 27.593567 3 9.19785566
Residual | 73.7917034 159 .464098763
-------------+-----------------------------Total | 101.38527 162 .625835002
Number of obs = 163
F( 3, 159) = 19.82
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.2722
Adj R-squared = 0.2584
Root MSE
= .68125
-----------------------------------------------------------------------------lnproduct_~b |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -.3119185 .1306423 -2.39 0.018 -.5699365 -.0539006
D2 | -.1192007 .1323609 -0.90 0.369 -.380613 .1422116
pibspibt | .0313577 .0042759 7.33 0.000 .0229128 .0398026
_cons | 9.360098 .132856 70.45 0.000 9.097708 9.622488
-----------------------------------------------------------------------------. regress lnproduct D1 D2 pibspibt if ao==2(2000)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 18.8389137 3 6.27963791
Residual | 112.414994 160 .70259371
-------------+-----------------------------Total | 131.253907 163 .805238695
Number of obs = 164
F( 3, 160) = 8.94
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.1435
Adj R-squared = 0.1275
Root MSE
= .83821
-----------------------------------------------------------------------------lnproduct_~b |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -.3532765 .1606325 -2.20 0.029 -.6705099 -.0360431
D2 | -.2351901 .1613424 -1.46 0.147 -.5538255 .0834454
pibspibt | .0214263 .004589 4.67 0.000 .0123636 .0304891
_cons | 10.30965 .1612581 63.93 0.000 9.991182 10.62812
-----------------------------------------------------------------------------RELACION= PRODUCCION/ #EMPRESAS
. regress lnprodct D1 D2 pibspibt if ao==1 (1995)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 347.092899 3 115.697633
Number of obs = 163
F( 3, 159) = 36.72
Prob > F
= 0.0000
56
Residual | 501.037139 159 3.15117697
-------------+-----------------------------Total | 848.130038 162 5.2353706
R-squared = 0.4092
Adj R-squared = 0.3981
Root MSE
= 1.7752
-----------------------------------------------------------------------------lnprodct_emp |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -3.105769 .3404198 -9.12 0.000 -3.778097 -2.433442
D2 | -2.153723 .3448983 -6.24 0.000 -2.834896 -1.47255
pibspibt | .0546131 .0111418 4.90 0.000
.032608 .0766182
_cons | 14.74875 .3461882 42.60 0.000 14.06503 15.43247
. regress lnprodct D1 D2 pibspibt if ao==2 (2000)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 459.90266 3 153.300887
Residual | 539.890258 160 3.37431411
-------------+-----------------------------Total | 999.792918 163 6.13369888
Number of obs = 164
F( 3, 160) = 45.43
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.4600
Adj R-squared = 0.4499
Root MSE
= 1.8369
-----------------------------------------------------------------------------lnprodct_emp |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -3.774031 .3520255 -10.72 0.000 -4.469246 -3.078815
D2 | -2.670075 .3535813 -7.55 0.000 -3.368364 -1.971787
pibspibt | .0395198 .0100567 3.93 0.000 .0196588 .0593807
_cons | 16.1747 .3533964 45.77 0.000 15.47678 16.87263
RELACION = VALOR AGREGADO/ VENTAS
regress lnrend D1 D2 pibspibt if ao==1 (1995)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 15.3545674 3 5.11818912
Residual | 15.7558427 159 .09909335
-------------+-----------------------------Total | 31.1104101 162 .192039568
Number of obs = 163
F( 3, 159) = 51.65
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.4936
Adj R-squared = 0.4840
Root MSE
= .31479
-----------------------------------------------------------------------------lnrend |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | -.2299975 .0603672 -3.81 0.000 -.3492224 -.1107726
D2 | -.1316249 .0611613 -2.15 0.033 -.2524183 -.0108315
pibspibt | .0234418 .0019758 11.86 0.000 .0195396 .027344
_cons | -1.643625 .0613901 -26.77 0.000 -1.76487 -1.52238
57
-----------------------------------------------------------------------------regress lnrend D1 D2 pibspibt if ao ==2 (2000)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 41.7570833 3 13.9190278
Residual | 20.8191644 160 .130119777
-------------+-----------------------------Total | 62.5762477 163 .38390336
Number of obs = 164
F( 3, 160) = 106.97
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.6673
Adj R-squared = 0.6611
Root MSE
= .36072
regress lnrend D1 D2 pibspibt if ao ==2
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 41.7570833 3 13.9190278
Residual | 20.8191644 160 .130119777
-------------+-----------------------------Total | 62.5762477 163 .38390336
Number of obs = 164
F( 3, 160) = 106.97
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.6673
Adj R-squared = 0.6611
Root MSE
= .36072
-----------------------------------------------------------------------------lnrend |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 |
-.1619944 .0691278 -2.34 0.020 -.2985151 -.0254738
D2 |
-.0441038 .0694334 -0.64 0.526 -.1812278 .0930203
pibspibt |
.0350533 .0019748 17.75 0.000 .0311532 .0389535
_cons |
-2.036365 .0693971 -29.34 0.000 -2.173418 -1.899313
RELACION= VENTAS/ PRODUCCION
. regress lncompet D1 D2 pibspibt if ao==1 (1995)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 50.1479746 3 16.7159915
Residual | 13.7254389 159 .086323515
-------------+-----------------------------Total | 63.8734135 162 .39428033
Number of obs = 163
F( 3, 159) = 193.64
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.7851
Adj R-squared = 0.7811
Root MSE
= .29381
-----------------------------------------------------------------------------lncompet |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | .1518758 .0563434 2.70 0.008 .0405978 .2631537
D2 | .0668036 .0570846 1.17 0.244 -.0459384 .1795455
pibspibt | -.0441894 .0018441 -23.96 0.000 -.0478315 -.0405473
_cons | 1.566783 .0572981 27.34 0.000
1.45362 1.679947
------------------------------------------------------------------------------
58
. regress lncompet D1 D2 pibspibt if ao==2 (2000)
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 65.0885672 3 21.6961891
Residual | 21.3769594 160 .133605996
-------------+-----------------------------Total | 86.4655265 163 .530463353
Number of obs = 164
F( 3, 160) = 162.39
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.7528
Adj R-squared = 0.7481
Root MSE
= .36552
-----------------------------------------------------------------------------lncompet |
Coef. Std. Err.
t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------D1 | .0421368 .0700478 0.60 0.548 -.0962006 .1804742
D2 | -.0036921 .0703574 -0.05 0.958 -.142641 .1352567
pibspibt | -.0441472 .0020011 -22.06 0.000 -.0480993 -.0401952
_cons | 1.693888 .0703206 24.09 0.000 1.555012 1.832765
------------------------------------------------------------------------------
59
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