TESIS DOCTORAL

Título ESTRUCTURA DE PROPIEDAD Y DESEMPEÑO EN

EMPRESAS CHILENAS

Realizada por CHRISTIAN ESPINOSA MENDEZ

Centro UNIVERSIDAD DEL CEMA, ARGENTINA.

Profesor Guía DR. RODOLFO APREDA

Comité Académico Dr. Enrique Yacuzzi

Dra. Cristina Minolli

Dr. Carlos Maquieira

Año 2009

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Índice

Introducción................................................................................................................ …….. 4

Capítulo 1: Revisión de la literatura financiera..................................................................... 7

Capítulo 2: Estructura de propiedad y desempeño de la firma............................................20

Capítulo 3: Diversificación, estructura de propiedad y desempeño de la firma...................33

Capítulo 4: Política de dividendos, estructura de propiedad y desempeño de la firma.......44

Capítulo 5: Conclusiones.....................................................................................................54

Bibliografía...........................................................................................................................58

3

A Génesis, por su comprensión y compañía; a Arlinne por sus

lindos sentimientos y hermosa dulzura, a Christian

por su bella ternura y su eterna alegría.

A ellos, mis hijos, mi amor eterno.

4

Introducción

5

La estructura de propiedad ha ocupado un lugar importante dentro de la discusión de

gobiernos corporativos desde el trabajo de Berle y Means (1932)1. Desde entonces mucho se ha

escrito acerca de cuál es su origen, sus causas y consecuencias para la organización. De la misma

manera se han formulado propuestas para encontrar una estructura de propiedad tal que aumente

el valor de la firma. Así, por ejemplo, destacan los trabajos de Jensen y Meckling (1976),

Demsetz (1983), Jensen (1986), Morck et al. (1988), Shleifer y Vishny (1997), La Porta et al.

(1999), Claessens, Djankov y Lang (2000), Demsetz y Villalonga (2001), entre muchos otros2.

Específicamente, la relación entre estructura de propiedad y desempeño a nivel

internacional es disímil. Es así que, a nivel empírico, se han encontrado relaciones positivas,

negativas y de carácter endógeno en diferentes mercados y países.

En Chile, las investigaciones acerca de la relación entre ambas variables reportan

relaciones positivas y negativas, no encontrándose evidencia de una relación endógena. Las

diferencias entre estos trabajos se concentran, principalmente, en la muestra analizadas (algunos

utilizan empresas no financieras, otros conglomerados y algunos consideran todas aquellas que

cotizan en bolsa), el horizonte temporal (unos consideran un año en particular y otros un periodo

breve de estudio) y el método econométrico utilizado (la técnica que emplean estos trabajos se

concentran, principalmente, en aquellos del tipo corte transversal no capturando los posibles

problemas de endogeneidad). Estas diferencias son las que se pretenden suavizar en el presente

trabajo estudiando un horizonte de tiempo amplio, diferente muestras y empleando la técnica de

datos de panel que incorporen los posibles problemas de endogeneidad.

1 Los autores analizan la estructura de propiedad de las grandes empresas norteamericanas y los problemas de control que genera la dispersión del capital encontrando que la separación entre estructura y control afecta el valor de la firma. 2 Para una revisión acerca de gobiernos corporativos véase Shleifer y Vishny (1997) y para estructura de propiedad véase Malla Praveen Bhasa (2006).

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Para robustecer los hallazgos y extender el estudio se incorpora el efecto que ocasiona la

diversificación empresarial y, luego, la política de dividendos como determinantes del desempeño

de las firmas chilenas. Para observar lo anterior de manera más detallada se decide tratar dichos

contenidos en secciones separadas. Así, el presente trabajo se estructura como sigue: en el

capítulo II se realiza una revisión de la literatura acerca de los diversos estudios que relacionan la

estructura de propiedad con desempeño. El apartado III estudia la relación entre diversificación y

desempeño. En el apartado IV se muestra evidencia acerca de la relación entre política de

dividendos y desempeño. Finalmente, en el apartado V se resumen las principales conclusiones.

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CAPITULO 1

Estructura de propiedad y desempeño de la

firma: una revisión de la literatura financiera

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I. Estructura de propiedad y Desempeño

La estructura de propiedad de una empresa ha sido abordada de diferentes maneras. Por

una parte, Demsetz (1983) plantea que dicha estructura, concentrada o dispersa, debe ser tal que

maximice el valor de la compañía. Por tal motivo no debiera existir una relación sistemática entre

los cambios en la propiedad y cambios en el valor de la firma. Así, plantea que ésta es

determinada endógenamente. Este planteamiento es posteriormente confirmado por Demsetz y

Lehn (1985). Más recientemente, Demsetz y Villalonga (2001) muestran que dicha estructura no

influencia el valor de la firma y confirman el carácter endógeno de la misma tal como lo

planteara Demsetz (1983) en un principio. Este resultado también es reportado para el mercado

australiano por Welch (2003). A su vez, Dilling-Hansen (2005) reporta, para una muestra de 1564

firmas danesas, una relación no lineal y endógena entre estructura de propiedad y valor de la

firma. Además, manifiesta que las empresas pequeñas son diferentes de las grandes en términos

en que las primeras poseen una mayor concentración y un peor desempeño.

Una segunda postura acerca de la relación entre estructura de propiedad y desempeño de

la empresa se encuentra en estudios donde no se considera el carácter endógeno de la estructura

de propiedad y proporcionan evidencia acerca de una relación entre ésta y el valor de la firma.

Por ejemplo, Shleifer y Vishny (1986) encuentran una relación positiva entre concentración de la

propiedad y desempeño. Similar resultado es encontrado por Alonso y Alonso (2002) para el

mercado español. En dicho estudio los autores reportan una relación positiva, sistemática y

significativa entre concentración de la propiedad y valor de la compañía (ésta relación se

mantiene luego de controlar por adscripción sectorial y por la naturaleza del accionista). Por su

parte, Wu y Cui (2002) luego de analizar 909 firmas para el mercado accionario continental chino

en el año 2000, encuentran que firmas con alto grado de concentración tienen mejores beneficios

contables pero un mal desempeño de mercado. Es decir, muestran una relación no lineal entre

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estructura de propiedad y valor de la empresa. En este sentido Morck, Shleifer y Vishny (1988)

reportan una relación no lineal entre concentración de la propiedad y valor de la firma. No

obstante, manifiestan que, en promedio, la concentración tiene un efecto negativo sobre el valor

la empresa.

Desde sus planteamientos respectivos éstas hipótesis han sido sometidas a prueba en

diversos mercados encontrando resultados disímiles. Por ejemplo, Grant y Kirchmaier (2004)

encuentran evidencia en contra de la postura de Demsetz y Lehn (1985) con relación a que la

estructura de propiedad en los países de Alemania, Reino Unido, Francia, Italia y España no es

concordante con el principio de maximización del valor de la firma. Los autores reportan que

dichas estructuras varían entre ellas y que éstas tienen un impacto significativo en el valor de la

empresa. En síntesis, muestran que la participación de accionistas dominantes destruye valor para

la firma.

Otras variables también se han incorporado para explicar la relación entre estructura de

propiedad y desempeño. Por ejemplo, Lee y Ryu (2003) luego de analizar la industria química de

Japón para el periodo comprendido entre 1981 y 1990 encuentran que la estructura de propiedad

histórica, y no su nivel actual, influyen en la determinación del valor de la firma, sin embargo

reconocen que dicho hallazgo merece mayor investigación empírica. Para Brasil los resultados

son diferentes, Rogers, Dami, Ribeiro y Sousa (2007) reportan que la estructura de propiedad no

tiene influencia sobre el desempeño financiero ni sobre el valor de la firma y encuentran que

dicha estructura está determinada por el tamaño de la empresa, la inestabilidad del mercado y la

regulación.

Grosfeld y Hashi (2003), por su parte, considerando la estructura de propiedad como

variable endógena, encuentran que la concentración de la propiedad (para los procesos de

privatización en la República Checa y Polonia) depende del grado de incertidumbre en el entorno

10

de la firma. Es decir, en un entorno más riesgoso las empresas tienden a tener una propiedad más

dispersa. A su vez, Pivovarsky (2003) reporta que la concentración de propiedad tiene influencia

en los resultados de las empresas y que ésta depende de la naturaleza de los accionistas

mayoritarios.

Desde otra perspectiva, La Porta, López de Silanes, Shleifer y Vishny (1997 y 1999)

manifiestan que la estructura de propiedad está determinada por el sistema legal operante en cada

país. Los autores reportan que los países con tradición de common law tienen mayor protección a

los accionistas lo que permite un mayor grado de dispersión de la propiedad y que los países con

tradición de civil law otorgan una menor protección y que para protegerse ante esta baja

protección muestran una tendencia hacia mayor concentración de la propiedad. En síntesis,

muestran que existe una relación entre el grado de protección a los accionistas y el grado de

concentración de la propiedad.

Por su parte Claessens, Djankov y Lang (2000), tras examinar la separación de la

estructura y control de la propiedad para 2980 firmas en nueve países de Asia oriental, reportan

que más de dos tercios de las firmas estudiadas son controladas por un único accionista y que la

separación entre propiedad y control es más pronunciada en firmas pequeñas y con control

familiar. Los hallazgos para los mercados asiáticos son confirmados por Crespí y Jansson (2004)

los cuales reportan que en estos países se encuentran más empresas bajo control familiar que en

Europa. En este contexto Villalonga y Amit (2006) reportan, para el mercado estadounidense,

que la propiedad familiar crea valor solo cuando el fundador actúa como CEO de la empresa

familiar, o como chairman con un CEO contratado, encontrando una relación positiva entre

estructura de propiedad y desempeño de la firma. Cuando la administración recae en los

descendientes del fundador encuentran una relación negativa entre ambas variables lo que

ocasiona una destrucción de valor para la compañía.

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En Chile, existen varios trabajos sobre gobierno corporativo3 y otros menos que

investigan la relación entre estructura de propiedad y desempeño de la firma. En este contexto, a

nivel de conglomerados, se encuentra una alta concentración accionaria y que los grupos

económicos son la principal forma de estructura corporativa (Lefort y Walker, 2000b). Sin

embargo, las características de una alta concentración y la pertenencia a grupos de negocios

tienden a perder importancia para explicar el desempeño de las firmas a partir de la segunda

mitad de la década de los noventa (Raineri y Valenzuela, 2001).

A nivel de empresas, Paredes y Flor (1993) estudian la estructura de propiedad de las

firmas chilenas durante los años 1980, 1985, 1987 y 1990 desde una perspectiva de la teoría de

agencia encontrando que dicha estructura es compatible con el objetivo de maximización de

beneficios. Por su parte, Lefort (2003) manifiesta que la estructura de propiedad de las empresas

chilenas se caracteriza por la alta concentración de la propiedad y la generalizada presencia de

grupos o conglomerados. Paralelamente, Azofra, Saona y Vallelado (2004) en su estudio que

abarcan 169 empresas no financieras para el periodo comprendido entre 1990 y 2001, relacionan

la estructura de propiedad y las oportunidades de crecimiento como determinantes de la

estructura de endeudamiento en Chile encontrando, entre otros aspectos, que un mayor grado de

concentración de la propiedad facilita el financiamiento externo al reducir los eventuales

problemas de agencia y contar con oportunidades de crecimiento.

Más recientemente, Lefort y Walker (2005), tras analizar 177 empresas chilenas durante

el periodo 1990-2002, reportan una relación negativa entre estructura de propiedad y desempeño.

A su vez, Maquieira y Espinoza (2006), luego de estudiar la relación entre valor de la empresa,

3 Véase, por ejemplo, Agosin y Pastén (2003) para una descripción del gobierno corporativo en Chile en los años noventa; Lefort y Walker (2000a) para un análisis del efecto de shocks económicos y políticos sobre el gobierno corporativo en Chile; y Lefort (2003) quien desarrolla un marco conceptual para entender el funcionamiento y efecto del gobierno corporativo en el caso de empresas que funcionan en economías emergentes, entre otros.

12

diversificación y gobierno corporativo para 52 sociedades anónimas que transaron sus acciones

durante el periodo 1995-2002, reportan, cuando las familias son el principal controlador de la

compañía, una relación positiva entre estructura de propiedad y desempeño cuando estas tienen

una participación hasta el 40% y a partir de un 65% de participación una relación negativa. Esta

relación no lineal también es reportada por Silva, Majluf y Paredes (2006). Los autores reportan,

para una muestra del año 2000 de 177 firmas no financieras, que cuando la concentración de

propiedad es menor a un 21% esta afecta positivamente el desempeño de la firma, cuando se

encuentra entre un 21% y 74% impacta negativamente y para una concentración mayor al 74% la

relación vuelve a ser positiva.

II. Diversificación y Desempeño

Si la estrategia de diversificación aumenta o no el valor de la firma ha sido tema de debate

recurrente en las últimas décadas, no existiendo aun una opinión unánime al respecto. Chandler

(1977) plantea que la multidivisión de las compañías las hace más eficientes y rentables y

Copeland y Weston (1979) reportan que el retorno de empresas conglomeradas es mayor al de

fondos mutuos. Esta evidencia es particular para el periodo 1950-1970, en el cual las empresas

norteamericanas presentan una tendencia a la diversificación encontrando en ésta un

aprovechamiento de economías de ámbito y escala principalmente. Servaes (1996), por ejemplo,

analiza firmas en el período 1961-1976 (donde el año 1961 fue elegido porque precede el

comienzo de la ola de fusiones conglomeradas); al comparar las razones Q de Tobin, muestra que

aun cuando la diversificación nunca fue vista por el mercado como beneficiosa, el castigo o

penalidad por diversificar declinó a cero en el transcurso del período destacando la existencia de

dos subperíodos, 1961-1970 y 1971-1976, donde la diferencia entre los castigos por

diversificación es sustancial y altamente significativa.

13

La evidencia reportada para Estados Unidos a partir de la década de los setenta es

claramente de pérdida de riqueza para los accionistas frente a la diversificación y además se

observa una tendencia hacia la focalización por parte de las firmas. En efecto, Comment y Jarrel

(1995) muestran que en 1979 un 38,1% de las firmas listadas poseen un solo segmento de

negocios mientras que en 1989 esta cifra alcanaza el 55,7% demostrando que durante este

periodo hubo un cambio de estrategia hacia la focalización de los negocios. Además muestran

una relación negativa entre retornos anormales de los accionistas y diversificación. Por su parte,

Berger y Ofek (1995) analizan el efecto de la diversificación sobre el valor de la firma utilizando

estimaciones para el valor de los segmentos de una firma diversificada como si estos operaran

como firmas separadas, y los compara con el valor del conglomerado como un todo. La suma de

los valores aislados comparado con el valor real de la firma se estima entre un 13% a un 15% en

promedio la pérdida en valor proveniente de la diversificación durante 1986-1991. Maquieira,

Megginson y Nail (1998) examinan el impacto en la riqueza de accionistas y bonistas en fusiones

realizadas entre 1963 y 1996, canceladas con acciones (no efectivo). No reportan sinergias ni

beneficios en las fusiones conglomeradas (diversificadas). Lo que si encuentran y que es

consistente con estudios anteriores, ganancias sinérgicas en las fusiones no conglomerados

(focalizadas). Por otro lado, Denis, Denis y Yost (2002) muestran que la fracción de

diversificación industrial pasó de 0,26 en 1984 a 0,12 el año 1997; a su vez, el número de

segmentos pasó de 3,18 a 2,61 y el índice Herfindahl (basado en ventas) pasó de 0,49 a 0,56 para

el mismo periodo de tiempo. A su vez muestran que las firmas diversificadas industrialmente

tienen un descuento del 20%.

En general, la literatura otorga argumentos que apoyan la diversificación y otros que ven

en ella un alto costo que no es compensado por los beneficios que conlleva. Entre los motivos

que impulsan la diversificación se encuentran: diferencias en la estructura de gobierno

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corporativo (Anderson, Bates, Bizjak y Lemmon, 20004); reducción del riesgo idiosincrático y

captura de beneficios privados (Aggarwal y Samwick, 2003); creación de un mercado de

capitales interno (Williamson, 1970; Stein, 1997); mayor capacidad de endeudamiento (Lewellen,

1971; Shleifer y Vishny, 1992); economías de ámbito (Teece, 1980); eficiencia operacional

(Berger y Ofek, 1995); mitigar los problemas de agencias (Jensen, 1986); y mejorar las

posibilidades de diversificación de los inversionistas (Lins y Servaes, 1999). Por su parte, los

costos de la diversificación principalmente provienen de problemas de agencia. La

administración diversificaría la empresa para proteger su capital humano (Amihud y Lev, 1981),

aumentar sus beneficios privados (Jensen 1986; Morck et al, 1990), afianzarse asimismos

(Shleifer y Vishny, 1989). Además, al interior de una firma diversificada se pueden producir

cruce de subsidios que permitan a los administradores acceder a recursos que pueden ser usados

para sobreinvertir y por lo tanto disminuir el valor de la empresa (Jensen 1986; Stulz 1990;

Meyer et al, 1992; Berger y Ofek, 1995).

Considerando los beneficios y costos al diversificarse, durante la década de 1990 y la

actual han proliferados estudios en diversas industrias, países y mercados reportando evidencia

empírica acerca de la relación entre diversificación y desempeño. Lang y Stulz (1994) reportan

que la diversificación y desempeño (medido como Q Tobin) están negativamente relacionadas

para una muestra de a mediados de la década de 1980, esto para diferentes medidas de

diversificación. Resultado similar encontraron Comment y Jarrel (1995) durante el periodo 1978-

1989. Por su parte, Berger y Ofek (1995) evidenciaron que la diversificación tiene un efecto

negativo sobre el valor de la firma durante el periodo 1986-1991 encontrando que la

sobreinversión y los subsidios cruzados contribuyen a estos resultados. Lins y Servaes (1999)

examinaron el efecto de la diversificación sobre el valor de las firmas en Alemania, Japón y

4 En este contexto Chen y Ho (2000) reportan que esto es sólo para firmas con baja propiedad en manos de insiders.

15

Reino Unido (R.U.) para 1992 y 1994 reportando un descuento por diversificación de 10% en

Japón y de 15% en R.U., no así para Alemania. Lins y Servaes (2002) amplían el estudio para

siete países emergentes con una muestra de 1000 firmas en 1995 encontrando un descuento por

diversificación de 7% comparado con firmas de un solo segmento. Claessens, Djankov, Fan y

Lang (1999) encuentran una relación negativa, estadísticamente significativa, entre

diversificación y desempeño para una muestra de 2.000 firmas en nueve economías asiáticas.

Este resultado es apoyado por Rogers (2001) quien al utilizar una muestra de 1.449 firmas

australianas, para el periodo comprendido entre 1994-1997, reporta que firmas focalizadas son

más rentables que las diversificadas. En Singapur, Chen y Ho (2000) reportan que firmas

diversificadas son menos valoradas que firmas de un solo segmento y Maksimovic y Phillips

(2002) reportan evidencia consisten con Lang y Stulz (1994) para el periodo 1975-1992.

Villalonga (2004) también reporta un descuento por diversificación que varía entre 9% y

29% para el periodo comprendido entre 1989 y 1996, no obstante al utilizar una muestra de

empresas correspondientes al Business Information Tracking Series (BITS) del Census Bureau de

los Estados Unidos reporta un premio por diversificación que varía entre 11% y 43% durante el

mismo periodo, sugiriendo que el descuento por diversificación reportado en diversos trabajos

puede estar sesgado por la elección de la muestra utilizada. Graham, Lemmon y Wolf (2002)

muestran que más de un 50% del descuento aparece debido a que las unidades adquiridas por las

firmas diversificadoras ya se encontraban en descuento previo a la adquisición. Lamont y Polk

(2001) muestran que firmas que presentan un descuento por diversificación tienen altos retornos

futuros y aquellas que presentan un premio por diversificación bajos retornos posteriores en una

muestra de Compustat para el periodo comprendido entre 1979-1997.

Las explicaciones de por qué las firmas diversificadas no muestran buen desempeño

comparadas con las firmas focalizadas se pueden resumir en: firmas con baja rentabilidad

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diversifican en busca de altos retornos (como estrategia de “emprendimiento”) no logrando un

mejor desempeño, algunas firmas ven la diversificación como una manera de reducir los

problemas de agencia y aceptan un menor retorno por esta causa y las preferencias de los

administradores por alcanzar objetivos particulares (Rogers, 2001).

En otra arista, Thomas (2005) encuentra una relación curvilínea en forma de U entre

diversificación internacional y desempeño en una muestra de empresas mexicanas para el periodo

1994-2001. En síntesis, se han reportado relaciones positivas (Miller, 1973; Carter, 1977),

negativas (Lang y Stulz, 1994; Berger y Ofek, 1995, entre otros) y curvilíneas (Thomas, 2005).

En Chile, Maquieira y Espinoza (2005) estudian 52 sociedades anónimas que transaron

sus acciones durante el periodo 1995-2002 no encontrando una relación concluyente entre

diversificación y desempeño. Lo anterior, los autores lo atribuyen a que los beneficios que

reporta la diversificación podrían ser similares a los costos que la genera.

III. Política de Dividendos y Desempeño

Desde el planteamiento original por parte de Modigliani y Miller (1961), en donde

manifiestan que la política de dividendos no afecta el valor de la firma y por consiguiente la

riqueza de los accionistas, una serie de estudios han proliferado para demostrar que esto es cierto

solo cuando se asume un mercado de capitales perfecto. Luego, al relajar este supuesto,

permitiendo la existencia de asimetrías de información y problemas de agencia, se ha reportado

evidencia acerca de que la política de dividendos tiene incidencia en el valor de la firma. Bajo

este contexto, se encuentran básicamente dos teorías que explican porque las empresas pagan

dividendos, siendo una de ellas la hipótesis de señalización y otra la de costos de agencia.

La hipótesis de señalización, planteada por Miller y Rock (1985), considera información

asimétrica entre insiders y outsider. En síntesis, los autores plantean que los primeros manejan

17

más y mejor información que los segundos acerca del verdadero valor de las ganancias presentes

por tanto las empresas utilizarían el pago de dividendos como una señal de las ganancias

presentes y futuras de la firma y que no son observables por los outsiders. Así, compañías que

presenten mayores ganancias inesperadas recurrirían más frecuentemente al pago de dividendos.

Por su parte, la hipótesis de costos de agencias planteada originalmente por Jensen y Meckling

(1976) plantea que el dueño-administrador deriva bienestar por el valor económico de la empresa

y por el consumo de beneficios no pecuniarios, por lo tanto los accionistas deben incurrir en

costos (de agencia) para reducir esta pérdida de valor. Así, en la medida que más diluida este la

propiedad mayor es este costo de agencia. En este contexto, mientras los outsiders tengan una

baja participación en el patrimonio no podrán monitorear y exigirán un alto pago de dividendos.

Estas teorías tuvieron fuerte repercusión en la investigación financiera durante las décadas

de los ochenta y noventa del siglo pasado. Así, en la línea de la hipótesis de señalización destacan

los trabajos de Healy y Palepu (1988), Venkatesh (1989), Howe, He y Kao (1992) y Yoon y

Starks (1995), por ejemplo; y en la línea de la hipótesis de costos de agencias los trabajos de

Rozeff (1982), Jensen (1986), Smith y Watts (1992) y Gaver y Gaver (1993), entre otros.

Durante los últimos años, los estudios en esta línea, han tratado de explicar cuál es la

relación entre los problemas de agencia y el pago de dividendos que realizan las firmas. En

particular, relacionan gobierno corporativo, estructura de propiedad y valor de las empresas. Por

ejemplo, Kumar (2004) investiga la relación entre gobierno corporativo y la política de pagos de

dividendos para un grupo de empresas de India durante el periodo comprendido entre los años

1994 y 2000, encontrando que la estructura propiedad y las ganancias de la compañía se

relacionan positivamente con la política de pago de dividendos. Sin embargo, la relación entre

propiedad y pago de dividendos difiere según sea el tipo de propietario. Renneboog y

Trojanowski (2005) estudian las políticas de pago de dividendos en 985 empresas del Reino

18

Unido que cotizan en la Bolsa de Valores de Londres durante los años 1992 y 1998. Los autores

reportan que la política de dividendos esta significativamente relacionada con el control de la

estructura de la propiedad. Por su parte, Kowalewski, Stetsyuk y Talavera (2007) estudian la

relación entre las prácticas de gobierno corporativo, medido por el Transparency Disclosure

Index (TDI), y la política de dividendos en Polonia sobre 110 empresas no financieras que

cotizan en la Bolsa de Valores de Varsovia entre los años 1998 y 2004. Los autores reportan una

relación directa entre pago de dividendos y TDI. Así, compañías con mejores prácticas de

gobierno corporativo pagan más dividendos. A su vez, reportan que empresas más grandes y

rentables tienen una mayor razón de pago de dividendo, y las más endeudadas prefieren pagar

menos dividendos.

En Latinoamérica, Bebczuk (2005) reporta resultados similares a Kowalewski, Stetsyuk y

Talavera (2007) en el mercado argentino. Estos autores encuentran que el índice de gobernalidad

TDI se relaciona positivamente con la política de pagos de dividendos y con desempeño (medido

como retorno sobre activos, ROA) en firmas argentinas. Para Brasil Carvalhal-da-Silva y Leal

(2005), luego de estudiar los efectos de la estructura propiedad y control sobre el valor de la

firma y la política de dividendos en 225 firmas no financieras que cotizaron en la Bolsa de

valores de Sao Paulo (Bovespa) durante el año 2000, reportan que el tamaño tiene una relación

positiva con el pago de dividendos, el riesgo de mercado (medido como volatilidad de la acción)

se relaciona negativamente. En cuanto a la estructura de propiedad, encuentran que ésta influye

de manera significativa en esta decisión, pero de manera diferente dependiendo del tipo de

propietario.

En Chile los trabajos que relacionan la estructura de propiedad, desempeño y pago de

dividendos son escasos, debido principalmente a la dificultad de recopilar datos suficientes que

permitan realizar un estudio que arroje conclusiones robustas. Un trabajo seminal al respecto es el

19

de Maquierira y Fuentes (1997), estos autores estudiaron 44 empresas inscritas en la Bolsa de

Comercio de Santiago para el periodo comprendido entre los años 1993 y 1994 encontrando que

firmas más diluidas pagan más dividendos. Más recientemente, Lefort (2008), investigando el

efecto que tienen los conflictos de agencia en las políticas de dividendos, reporta, entre otros

aspectos, que empresas afiliadas a grupos económicos y aquellas en que hay una presencia

significativa de un fondo de pensión como accionista minoritario pagan mayores dividendos.

20

CAPITULO 2

Estructura de propiedad y desempeño de la

firma

21

DATOS Y METODOLOGIA

Los datos corresponden a un panel compuesto por 204 empresas que han cotizado en la

Bolsa de Comercio de Santiago durante el periodo comprendido entre 1998 y 2007. La

combinación entre las firmas incluidas y los 10 periodos analizados proporcionan un panel

equilibrado con 2040 observaciones. Para el presente estudio se utilizan las variables descritas en

la Tabla 1. La información es obtenida de Economática.

TABLA 1

Descripción de Variables.

Variable Descripción

PROP1 Porcentaje en manos del principal accionista

PROP3 Porcentaje en manos de los tres principales accionistas

QTOBIN Medida de Desempeño (Q de Tobin Financiera)

TAMANO Medida de Tamaño (Logaritmo natural de Activo Total)

APALANC Medida de Riesgo Financiero (Deuda Neta sobre Activo Total)

BETA Medida de Riesgo de Mercado (referente: IPSA)

REGULA Variable dicotómica; 1 para empresa regulada y 0 en caso contrario

AFJ/PN Medida discrecional del (o los) principal (es) accionista (s) (Activo Fijo

sobre Patrimonio Neto)

Para relacionar la estructura de propiedad y el desempeño de las empresas chilenas se

emplea como variable dependiente Q de Tobin (QTOBIN5) y como variables explicativas, en una

5 Se emplea Q Financiera. Chung y Pruitt (1994) compararon los valores de la Q financiera con los valores de la Q de Tobin de Linderberger y Ross (1981) encontrando que la Q financiera explica, al menos, en un 96,6% la Q de Tobin.

22

primera regresión, PROP1 (concentración de la propiedad en manos del principal accionista),

TAMANO (tamaño de la firma), APALANC (riesgo financiero) y BETA (riesgo de mercado); en

la segunda regresión cambia la variable explicativa PROP1 por PROP3 (concentración de la

propiedad en manos de los tres principales accionistas), el resto de las variables (dependiente y

explicativas) se mantienen.

La metodología empleada abarca la utilización de métodos econométricos que incluyen

mínimos cuadrados ordinarios, mínimos cuadrados ordinarios en dos etapas y método

generalizado de momentos (una descripción más detallada se explicita en la sección cuatro:

Análisis Econométrico).

Análisis Descriptivo

La Tabla 2 muestra los porcentajes de la participación accionara de los diez principales

accionistas para el periodo en estudio. Se observa que la concentración de la propiedad cuando

está en manos de un solo accionista pasó de un 44.0% en 1998 a un 50.7% en el año 2007 lo que

representa un aumento en la concentración para este periodo de un 15.3%; cuando se concentra

en manos de los tres mayores accionistas pasó de un 64.0% a un 69.0% lo que representa un

aumento en la concentración para este periodo de un 7.8%. Es decir, el aumento de la

concentración accionaria es más pronunciado cuando está en manos de un accionista que cuando

es más dispersa. Así, para el caso de los cinco principales accionistas el aumento fue de un 5.2%

y cuando está en manos de los diez accionista principales fue de un 3.0%.

23

TABLA 2

Concentración de la propiedad para 204 empresas chilenas que cotizan en la Bolsa de Comercio

de Santiago para el período comprendido entre al año 1998 y 2007. Se desglosa el % de

propiedad en manos del principal accionista hasta los diez principales accionistas.

% del % de los 2 % de los 3 % de los 4 % de los 5 % de los 6 % de los 7 % de los 8 % de los 9 % de los 10Año accionista accionistas accionistas accionistas accionistas accionistas accionistas accionistas accionistas accionistas

principal principales principales principales principales principales principales principales principales principales1998 44,0% 57,1% 64,0% 68,6% 71,9% 74,4% 76,4% 77,9% 79,2% 80,4%1999 45,7% 61,2% 68,6% 73,3% 76,6% 79,0% 80,9% 82,3% 83,5% 84,5%2000 46,8% 62,3% 69,0% 73,1% 76,0% 78,2% 79,9% 81,2% 82,3% 83,3%2001 49,1% 64,1% 71,3% 75,5% 78,3% 80,4% 82,0% 83,2% 84,2% 85,0%2002 49,1% 62,7% 69,3% 73,1% 75,9% 78,0% 79,7% 81,0% 82,1% 83,0%2003 50,1% 62,8% 69,2% 73,1% 75,8% 77,8% 79,4% 80,7% 81,8% 82,8%2004 50,4% 63,0% 69,1% 72,9% 75,6% 77,7% 79,3% 80,6% 81,8% 82,8%2005 51,1% 63,2% 69,2% 72,9% 75,7% 77,7% 79,4% 80,7% 81,8% 82,8%2006 50,4% 62,8% 68,9% 72,8% 75,4% 77,5% 79,1% 80,4% 81,6% 82,6%2007 50,7% 63,0% 69,0% 72,9% 75,6% 77,7% 79,3% 80,6% 81,8% 82,8%

Prom. 48,8% 62,2% 68,8% 72,8% 75,7% 77,8% 79,5% 80,9% 82,0% 83,0%

La concentración promedio para el periodo en estudio es de un 48.8% inferior al 55%

reportando por el White Paper on Corporate Governance in Latin America elaborado por la

OCDE (2004)6 ; superior al 46.2% informado por Lefort F. y Walker E. (2000b) para

conglomerados chilenos y al 45% reportando por Djankov, La Porta, Lopez-de-Silanes y Shleifer

(2006). En este último estudio los autores reportan que el promedio mundial del porcentaje

promedio de propiedad de acciones comunes en manos de los tres mayores accionistas para las

diez mayores empresas privadas no financieras de cada país es un 47% lo que refleja para Chile

una concentración de la propiedad levemente más dispersa que la del resto del mundo. En

particular, Chile presenta una concentración de la propiedad semejante a la de Dinamarca (45%),

Tailandia (47%), y Alemania (45%). Sin embargo, lejano de los niveles de Japón (18%), Korea

(23%), Taiwan (18%), Reino Unido (19%) y Estados Unidos (20%).

6 El estudio informa que para Argentina la concentración es de un es de un 61%, para Perú un 57%, México un 52%, Brasil un 51% y Colombia un 44%;

24

La Tabla 3 muestra las estadísticas de las variables de los modelos a estimar. Se destaca la

heterogeneidad de los sectores involucrados. Entre estos los que presentan mayor concentración

de la propiedad corresponden a los de Minería (83,48%) seguido del Textil (76,83%) y

Telecomunicaciones (75,66%). En cuanto los que muestran una menor concentración éstos

corresponden a los de Química (34,54%) y Construcción (37,11%).

TABLA 3

Estadísticas de las variables incluidas en los modelos a estimar.

SECTOR Nº EMP. % Respecto del Total PROP1 PROP3 QTOBIN TAMANO APALANC BETA REGULA AFJ/PN

Agro y Pesca 19 9,31% 49,57% 72,05% 0,74 70.729 0,34 0,49 No 0,83

Alimentos y Bebidas 12 5,88% 53,16% 75,21% 0,95 109.887 0,44 0,65 No 0,87

Comercio 15 7,35% 50,40% 70,11% 1,13 79.613 0,40 0,63 No 0,68

Construcción 4 1,96% 37,11% 59,94% 0,55 106.799 0,60 0,91 No 0,26

Energía Eléctrica 18 8,82% 54,44% 72,95% 1,27 166.372 0,47 0,73 Si 1,55

Finanzas y Seguros 17 8,33% 42,01% 61,79% 0,85 366.501 0,59 0,77 Si 0,48

Fondos 27 13,24% 45,87% 66,58% 1,02 99.151 0,33 0,59 Si 0,32

Minerales no Metálicos 5 2,45% 61,43% 81,54% 0,82 208.238 0,36 0,49 No 0,92

Minería 3 1,47% 83,48% 85,97% 3,05 6.487 0,47 0,42 No 0,45

Otros 46 22,55% 41,30% 59,63% 0,88 7.423 0,35 0,38 No 1,19

Papel y Celulosa 2 0,98% 50,76% 65,36% 0,64 1.160.539 0,20 1,28 No 1,00

Petróleo y Gas 2 0,98% 56,81% 65,45% 1,22 1.942.769 0,51 0,99 Si 1,61

Química 7 3,43% 34,54% 58,70% 0,95 55.957 0,42 0,51 Si 0,74

Siderurgica & Metalurgica 7 3,43% 45,51% 66,85% 0,60 101.806 0,48 0,62 No 0,87

Telecomunicación 6 2,94% 75,66% 86,84% 0,80 70.067 0,53 0,35 Si 3,54

Textil 4 1,96% 76,83% 89,27% 0,32 4.771 0,32 0,04 No 0,49

Transporte 10 4,90% 47,01% 77,06% 0,71 164.000 0,52 0,65 Si 0,92

Total 204 100,00% Promedio 0,97 277.712 0,43 0,62 0,98

La Q financiera promedio es de 0,97. Este resultado está determinado, principalmente, por

el sector Textil y Construcción; el primero con un fuerte decaimiento en su actividad en la última

década y el segundo con un crecimiento y expansión vertiginosa en el mismo periodo. El sector

Minero y Energético son los que presentan un mejor desempeño.

Las empresas de mayor tamaño están concentradas en el sector Energético y Celulosa; por

su parte, el sector Textil es el sector más pequeño de los analizados. Desde la perspectiva del

riesgo financiero las empresas insertas en el sector Construcción y Finanzas presentan un mayor

riesgo; no obstante, en promedio, las empresas chilenas denotan un apalancamiento moderado

teniendo espacios importantes para apalancarse sobre todo en sectores de gran tamaño como el de

Papel y Celulosa. No obstante, éste sector presenta un mayor riesgo de mercado (1,28).

25

En general, se observa que el equilibrio macroeconómico, fiscal y político, entre otros,

han permitido minimizar el impacto que tienen los riesgos de mercado sobre las empresas

permitiendo que las decisiones (de financiamiento, de inversión y de pago de dividendos, entre

otras) de las propias firmas tengan un impacto más determinante en el desempeño que los

schocks externos.

Por último, la posibilidad de que el accionista mayoritario extraiga riqueza desde la

conversión de activos fijos de la compañía para sí mismo está más presente en empresas del

sector Telecomunicaciones y Energético (Energía Eléctrica, Petróleo y Gas). Por contraparte, en

sectores como el de Construcción y Fondos esta posibilidad es más acotada. Lo anterior puede

deberse no a la posibilidad de convertir los activos fijos fácilmente en líquidos sino más bien al

atractivo de posibilidades de inversión que presentan estos sectores.

En resumen, el análisis descriptivo denota que sectores como el Energético (Energía

Eléctrica, Petróleo y Gas), Telecomunicaciones y Minero (Metálico y No Metálico) son de vital

importancia para desarrollo del país. En efecto, en conjunto representan el 51% del total de

activos de las empresas chilenas y, excluyendo el sector Papel y Celulosa, llegan al 67%. A su

vez, son los que presentan una mayor concentración de la propiedad y a pesar que el riesgo

financiero es levemente superior al promedio (0,47 versus 0,43) y el de mercado inferior (0,60

versus 0,62) destaca el hecho que es en estos sectores en los cuales la posibilidad de extraer

riqueza desde la conversión de activos fijos de la compañía para el principal (o los principales)

accionista (s) es mayor.

Análisis Econométrico

Se estiman modelos utilizando la técnica de datos de panel. La especificación general de

un modelo de regresión con datos de panel es la siguiente:

26

)1(itititit xy µβα ++=

donde: i = 1, …., N ; y t = 1, ….., T

Donde i se refiere al individuo o la unidad de estudio, empresas en nuestro caso, (corte

transversal), t a la dimensión en el tiempo, alfa es un vector de interceptos de n parámetros, beta

es un vector de K parámetros y Xit es la i-ésima observación al momento t para las K variables

explicativas (la muestra total de observaciones viene dado por N*T). A partir de este modelo

general se derivan otras variantes de modelos de datos de panel (con efectos constantes, efectos

fijos y aleatorios, entre otros)7.

Primeramente, se estimó un modelo de efectos fijos8. Inicialmente se corroboró si estos

efectos se pueden considerar iguales para las secciones cruzadas y el tiempo. El estadístico

Redundant Fixed Effects-Likelihood reportó que los efectos fijos de las empresas son diferentes

con un 99% de confianza; sin embargo, los efectos fijos de tiempo son iguales con un 95% de

confianza, lo cual prescinde de su estimación. Esto último es consistente en economías pequeñas

dada la alta concentración de propiedad y la interrelación existente entre los sectores económicos.

En efecto, el alto grado de concentración permite, entre otros aspectos, tener un poder de

mercado tal que hace que el movimiento de solo algunas empresas determinen la conducta de la

industria (efecto manada); este efecto, contagia las relaciones provenientes de la integración

(vertical y horizontal) que posea la compañía afectando a otras empresas independiente del

periodo de tiempo.

7 Véase Arellano y Bover (1990) para más detalles. 8 Previo a esto se estimó un modelo con coeficientes (efectos) constantes. Los resultados esta estimación que se realizó mediante mínimos cuadrados ordinarios reportaron una relación negativa entre estructura de propiedad y desempeño (estadísticamente significativa al nivel de 10% de significancia para PROP1 y 5% para PROP3). Los resultados no son reportados en el presente estudio dado que este tipo de modelos asume que los coeficientes no cambian en el tiempo. Además, se estimó un modelo de datos de panel con efectos aleatorios; dicho modelo resultó no ser adecuado según el test de Hausman (Chi-Sq. Statistic de 11.99).

27

Dado lo anterior, se estimó un modelo de efectos fijos de secciones cruzadas. Los test de

Bartlett, Levene y Brown-Forsythe (P-Value de 7.77, 2.01 y 0.97 respectivamente) rechazan la

hipótesis de heteroscedasticidad. Por su parte el estadístico Durbin-Watson (DW) reporta una

valor de 2.60 lo que denota una leve autocorrelación negativa de los residuos9. Para obtener

errores robustos a la correlación serial se empleó la corrección de White (1984) con el método de

coeficiente de covarianza. Los resultados, que se muestran en la Tabla 4 reportan una relación

negativa entre estructura de propiedad y desempeño estadísticamente significativa al nivel del 5%

de significancia cuando la propiedad está concentrada entre los 3 principales accionistas; sin

embargo, cuando está en manos de un solo accionista dicha relación no es estadísticamente

significativa. Estos resultados son contrarios a los reportados por Shleifer y Vishny (1986) los

cuales encuentran una relación positiva entre estructura de propiedad y desempeño.

Este tipo de estimación supone que las variables son exógenas e incurre en el sesgo de

heterogeneidad. Para corregir lo anterior se asume la estructura de propiedad como una variable

endógena10. Esta asunción otorga pistas más claras acerca de la causalidad de la concentración de

la propiedad sobre el valor de la firma y permite dilucidar cuales son los factores determinantes

de los diferentes modos de propiedad.

Para resolver el problema de endogeneidad se sigue a Demsetz y Villalonga (2001) los

cuales emplean mínimos cuadrados en dos etapas (MC2E). Para la estimación se empleó efectos

fijos de secciones cruzadas y de tiempo; además, se utilizó el método de corrección de White

robusto a la autocorrelación residual (véase Tabla 5). En general se confirma una relación

negativa entre estructura de propiedad y desempeño (estadísticamente significativa al nivel del

5% de significancia para PROP3 y no significativa para PROP1). El análisis de este resultado es

9 Wooldrige (2006) manifiesta que si hay una gran autocorrelación negativa en los residuos el estimador de efectos fijos es mejor que el de primeras diferencias. 10 Véase Demsetz y Lehn (1985) y Demsetz y Villalonga (2001), entre otros.

28

interesante, nótese que el impacto negativo que tiene la concentración de la propiedad sobre el

desempeño de la firma es mayor cuando esta se concentra entre los 3 accionistas mayoritarios y

cae cuando la concentración aumenta. Esto es concordante en cuanto mientras menos sean los

"responsables de tomar decisiones" estas son tomadas de manera más rápida y requerirán menor

consenso; así, este actuar beneficiará el desempeño de la empresa. Por lo tanto, si bien afecta

negativamente al desempeño de la empresa este efecto es menor a medida que se concentra aun

más la propiedad; sin embargo, este “beneficio por concentración” pierde significancia cuando

dicha propiedad está concentrada en un solo accionista mayoritario. En este caso, a pesar que el

impacto negativo es menor, sus acciones no repercuten significativamente en el desempeño de la

firma. De esta manera, no es trascendente quien sea este accionista puesto que la firma no

obtendrá el “beneficio por concentración”.

TABLA 4

Determinantes del Desempeño. Se estima un modelo con datos de panel con efectos fijos de

secciones cruzadas. Las estimaciones se realizan empleando mínimos cuadrados ordinarios

robusto a la heteroscedasticidad. La variables dependientes, en ambas regresiones, es la Q de

Tobin y la variables explicativas son PROP1, TAMANO, APALANC y BETA para la estimación

de la izquierda y PROP3, TAMANO, APALANC y BETA para la estimación de la derecha. Los

asteriscos entre paréntesis representan los niveles de significancia: (*) es al 5% y (**) al 10%.

Dependent Variable: QTOBIN Dependent Variable: QTOBIN

Method: Panel Least Squares Method: Panel Least Squares

White period standard errors & covariance (no d.f. correction) White period standard errors & covariance (no d.f. correction)

Variable Coefficient t-Statistic Variable Coefficient t-Statistic

PROP1 -0.16 -1.56 PROP3 -0.35 (*) -2.35

TAMANO -0.05 (**) -1.74 TAMANO -0.04 -1.64

APALANC -0.35 (*) -3.03 APALANC -0.34 (*) -3.09

BETA 0.06 (**) 1.76 BETA 0.05 (**) 1.70

C 1.74 (*) 4.73 C 1.84 (*) 4.73

R-squared 0.25 R-squared 0.25

Durbin-Watson stat 2.60 Durbin-Watson stat 2.62

F-statistic 1.50 F-statistic 1.55

Prob(F-statistic) 0.00 Prob(F-statistic) 0.00

29

De acuerdo a lo anterior, en la medida que exista más de un accionista mayoritario la

forma en que se estructura la propiedad toma vital importancia por cuanto el efecto negativo que

tiene la concentración sobre el desempaño es significativo y creciente. Así, se debe poner

atención al número óptimo de accionistas mayoritarios que debe tener una compañía.

TABLA 5

Determinantes del Desempeño. Se estima un modelo con datos de panel con efectos fijos de

secciones cruzadas y de tiempo. Las estimaciones se realizan empleando mínimos cuadrados en

dos etapas (MC2E) robusto a la heteroscedasticidad y con la corrección de White robusto a la

autocorrelación residual. La variables dependientes, en ambas regresiones, es la Q de Tobin y la

variables explicativas son PROP1, TAMANO, APALANC y BETA para la estimación de la

izquierda y PROP3, TAMANO, APALANC y BETA para la estimación de la derecha. Los

asteriscos entre paréntesis representan los niveles de significancia: (*) es al 5% y (**) al 10%.

Dependent Variable: QTOBIN Dependent Variable: QTOBIN

Method: Panel Two-Stage Least Squares Method: Panel Two-Stage Least Squares

White period standard errors & covariance (no d.f. correction) White period standard errors & covariance (no d.f. correction)

Variable Coefficient t-Statistic Variable Coefficient t-Statistic

PROP1 -0.16 -1.60 PROP3 -0.35 (*) -2.40

TAMANO -0.05 (**) -1.75 TAMANO -0.04 -1.64

APALANC -0.35 (*) -2.99 APALANC -0.34 (*) -3.05

BETA 0.06 (**) 1.78 BETA 0.05 (*) 1.71

C 1.74 (*) 4.78 C 1.83 (*) 4.77

R-squared 0.25 R-squared 0.25

Durbin-Watson stat 2.60 Durbin-Watson stat 2.61

F-statistic 1.44 F-statistic 1.48

Prob(F-statistic) 0.00 Prob(F-statistic) 0.00

Effects Specification Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables) Cross-section fixed (dummy variables)

Period fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables)

La variable TAMANO presenta una relación levemente negativa sobre el desempeño de la

firma; sin embargo, su impacto no es estadísticamente significativo al nivel del 5% de

significancia. El riesgo financiero, medido como el grado de apalancamiento (APALANC), al

igual que en Demsetz y Villalonga (2001), tiene un efecto negativo (estadísticamente

significativo a un nivel del 1% de significancia) sobre el desempeño de la firma; para empresas

30

más riesgosas financieramente su desempeño es peor. El riesgo de mercado, medido como beta, a

pesar que tiene un efecto positivo sobre el desempeño de la empresa su impacto es leve y es

estadísticamente significativo solo al nivel del 10% de significancia. Esto habla de que las

decisiones que toma la compañía son más relevantes para determinar su desempeño en

comparación con lo que suceda a nivel agregado.

Para corroborar estos hallazgos se estimó un panel dinámico utilizando el método

generalizado de momentos (GMM) en dos etapas siguiendo la metodología de Arellano y Bond

(1991) la cual es apropiada cuando el número de secciones cruzadas (N) es grande y las secciones

de tiempo (T) es pequeña, en nuestra caso N=204 y T=10. Estos autores proponen GMM para

instrumentar las variables explicativas vía uso de valores retardados de los regresores originales

y, así, solucionar el problema de endogeneidad.

El GMM puede controlar la correlación de los errores a través del tiempo, la

heteroscedasticidad entre las empresas, la simultaneidad y los errores de medición causados por

el uso de condiciones ortogonales de la matriz de varianzas (Azofra, Saona y Vallelado, 2004).

Para dicha estimación se aplicaron variables dicotómicas para controlar los efectos del tiempo y,

para eliminar los efectos inobservables sobre secciones cruzadas, la transformación por

diferencias11 . Además, se empleó la corrección de White para solucionar problemas de

heteroscedasticidad y autocorrelación en los residuos.

Los resultados que se muestran en la Tabla 6 confirman los hallazgos. Se encuentra una

relación negativa entre estructura de propiedad y desempeño estadísticamente significativa al

nivel del 5% de significancia. Además, la magnitud del efecto sobre el desempeño de las

empresas es mayor al obtenido por mínimos cuadrados en dos etapas. Las variables TAMANO,

11 Se descarta el método within dado que este proporciona estimadores que tienen buenas propiedades cuando se supone que las variables son exógenas, caso que no es el nuestro.

31

APALANC y BETA mantienen el signo encontrado y todas son estadísticamente significativas al

nivel del 5% de significancia. Esto quiere decir que tanto el tamaño de la empresa, el riesgo

financiero y el de mercado tienen un impacto sobre el desempeño de la firma y que es de menor

magnitud cuando la propiedad está en manos de un solo accionista. A su vez, el riesgo financiero

tiene un efecto negativo mayor que el riesgo de mercado sobre el desempeño de la firma lo que

confirma que las decisiones que toman las compañías individualmente tienen un mayor efecto en

el desempeño de las mismas que los shocks de mercado.

TABLA 6

Determinantes del Desempeño. Se estima un panel dinámico utilizando el método generalizado

de momentos (GMM) en dos etapas siguiendo la metodología de Arellano y Bond (1991). Se

empleó la corrección de White para solucionar problemas de heteroscedasticidad y

autocorrelación en los residuos. La variables dependientes, en ambas regresiones, es la Q de

Tobin y la variables explicativas son PROP1, TAMANO, APALANC y BETA para la estimación

de la izquierda y PROP3, TAMANO, APALANC y BETA para la estimación de la derecha. Los

asteriscos entre paréntesis representan los niveles de significancia: (*) es al 5% y (**) al 10%

Dependent Variable: XQTOBIN Dependent Variable: XQTOBIN

Method: Panel Generalized Method of Moments Method: Panel Generalized Method of Moments

Transformation: First Differences Transformation: First Differences

Variable Coefficient t-Statistic Variable Coefficient t-Statistic

PROP1 -0.18 (*) -6.26 PROP3 -0.76 (*) -2.07

TAMANO -0.05 (*) -15.02 TAMANO -0.13 (*) -2.47

APALANC -0.32 (*) -15.80 APALANC -1.77 (*) -3.93

BETA 0.06 (*) 11.58 BETA 0.57 (*) 4.02

Sargan Test 144.85 0.16 Sargan Test 13.00 0.53

r(-1) -0.13 -1.04 r(-1) -0.96 (*) -4.13

r(-2) -0.11 -0.91 r(-2) -0.34 -0.76

Wald Test conjunto (*) 261.31 Wald Test conjunto (*) 7.95

Effects Specification Effects Specification

Cross-section fixed (first differences) Cross-section fixed (first differences)

Period fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables)

32

Para probar la consistencia del estimador GMM (en el cual el término error no debe

presentar correlación serial de segundo orden y se debe validar los instrumentos empleados) se

sigue a Arellano y Bond (1991). Así, se aplica primeramente el test de Sargan12 para evaluar la

validez de los instrumentos seleccionados y se analiza la correlación de segundo orden. Además,

se aplica un test de significación conjunta de las variables TAMANO, APALANC, BETA y

PROP1; y luego PROP3, a través del test de Wald para restricciones lineales.

El test de Sargan no rechaza la validez de los instrumentos seleccionados, el test de

correlación denota la ausencia de correlación serial de segundo orden(r(-2)) y el test de Wald

presenta una alta significación conjunta. Lo anterior indica que el modelo esta bien especificado

confirmando una relación negativa entre estructura de propiedad y desempeño de la firma.

12 El test de Sargan es un test de sobre identificación de restricciones y se encuentra asintóticamente distribuido como una Chi cuadrado.

33

CAPITULO 3

Diversificación, Estructura de propiedad y

desempeño de la firma

34

DATOS Y METODOLOGIA

Datos

Los datos proceden de dos fuentes. La primera corresponde a una muestra de los

utilizados por Maquieira y Espinoza (2006). De esta fuente se extrajeron los siguientes datos:

QTOBIN13, HERFINDAHL14, ENTROPIA15, LOGACT, GTOKTOT, REGULA, APALANC y

BETA16. La segunda fuente fue Economatica para la construcción de las variables UNO y TRES

correspondiente a concentración de la propiedad.

De los criterios de selección empleados en Maquieira y Espinoza (2006) se relajó el

correspondiente a sociedades de inversión y financieras con el objeto de ampliar la muestra y

lograr que los resultados sean más representativos del mercado chileno. Para corregir los

problemas de medición entre industrias se creó la variable QTOBINADJ que corresponde a q

Tobin ajustada por industria (Villalonga y Amit, 2006). En concreto, la muestra corresponde a un

panel compuesto por 73 empresas para el periodo comprendido entre el año 2000 y 2002. La

combinación entre las firmas incluidas y los 3 periodos analizados proporcionan un panel

equilibrado con 219 observaciones.

Metodología

Para relacionar diversificación y estructura de propiedad con desempeño se estimó el

siguiente modelo general:

13

ActivosLibroValor

DeudaLibroValorPatrimonioMercadoValorTobinQ

+=_

14 Se empleó el complemento de Herfindahl: ∑=

−=n

ii

c PH1

21 con 10 ≤≤ cH , siendo Pi la participación del i-

ésimo segmento en las ventas totales de la firma y n el número de segmentos donde se diversifica la empresa.

15 [ ]∑=

=n

ii PiLnPE

1

/1* con )ln(0 nE ≤≤

16 Véase Tabla 7 para una descripción de los datos empleados en el presente estudio.

35

)2(

_

765

4321

itititit

itititititit

DREGBETAAPALANC

GTOKTOTLOGACTHERFINDAHLUNOTobinQ

µβββββββα

++++++++=

A partir de este modelo se estimaron otros tres modificando los imputs de concentración y

diversificación. A su vez, las regresiones se re-estimaron empleando QTOBINADJ. La

metodología empleada abarca la utilización de métodos econométricos que incluyen mínimos

cuadrados ordinarios, mínimos cuadrados ordinarios en dos etapas y método generalizado de

momentos (una descripción más detallada se explicita en la sección cuatro: Análisis

Econométrico).

TABLA 7

Descripción de Variables.

Variable Descripción

UNO Medida de concentración de la propiedad: Porcentaje en manos del principal

accionista.

TRES Medida de concentración de la propiedad: Porcentaje en manos de los tres

principales accionistas.

QTOBIN Medida de Desempeño: Q de Tobin Financiera.

QTOBADJ Medida de Desempeño: Q de Tobin ajustada por industria (diferencia entre

qtobin de la empresa i en el año t menos el promedio de qtobin de la

industria a la cual pertenece la empresa i para el año t.

HERFINDAHL Medida de diversificación: Complemento de HERFINDAHL basado en

segmentos de ventas.

ENTROPIA Medida de diversificación: basado en segmentos de ventas.

36

LOGACT Medida de Control: Tamaño (Logaritmo Activo Total).

GTOKTOT Medida de Control: Eficiencia de mercados de capital interno (cuociente

entre gastos de capital y activos totales).

APALANC Medida de Control: Riesgo Financiero (Deuda Total sobre Activo Total).

BETA Medida de Control: Riesgo de Mercado (referente: IPSA).

REGULA Medida de Control: Regulación (Variable dicotómica; 1 para empresa

regulada y 0 en caso contrario).

Análisis Descriptivo

La Tabla 8 muestra una estadística descriptiva de los principales indicadores empleados

en el presente estudio. Se observa que la concentración promedio de la propiedad cuando se

concentra en un accionista es de un 51%, inferior al 55% reportando por el White Paper on

Corporate Governance in Latin America elaborado por la OCDE (2004)17; superior al 46.2%

informado por Lefort F. y Walker E. (2000b) para conglomerados chilenos y al 45% reportando

por Djankov, La Porta, Lopez-de-Silanes y Shleifer (2006). Esta concentración es más

pronunciada en firmas reguladas que en aquellas que no lo son, llegando en las primeras al 56%.

Cuando la propiedad está en manos de los tres principales accionistas, la concentración alcanza el

71%, no existiendo diferencias para firmas reguladas y no reguladas. Estos resultados son

corroborados por el índice Herfindahl.

En cuanto al desempeño, las firmas en estudio presentan oportunidades de crecimiento y

estas son mayores para firmas reguladas. En general, se observa que estas firmas son más

grandes, están más concentradas, tienen mejor desempeño, son menos sensibles al riesgo de

17 El estudio informa que para Argentina la concentración es de un es de un 61%, para Perú un 57%, México un 52%, Brasil un 51% y Colombia un 44%;

37

mercado y no presentan diferencias significativas con las no reguladas en cuanto al riesgo

financiero e inversión en oportunidades de crecimiento.

Tabla 8

Descripción estadística

QTOBIN UNO TRES HERFINDAHL ACTIVOS* GTOKTOT APALANC BETATotal Muestra 1.07 51% 71% 0.18 111,178 0.14 0.47 0.70Firmas Reguladas 1.26 56% 71% 0.08 211,169 0.15 0.47 0.64Firmas No Reguladas 1.00 50% 71% 0.21 90,124 0.13 0.47 0.71* En miles de pesos chilenos.

La Tabla 9 muestra las correlaciones entre las variables. La concentración de la propiedad

y diversificación presentan una correlación negativa con desempeño tal como lo reportó Espinosa

(2008) y Villalonga y Amit (2006) respectivamente. Las variables de control Tamaño y

Apalancamiento presentan el signo esperado (Silva, Majluf y Paredes, 2006), al igual que Riesgo

de mercado y Regulación. Se hubiese esperado que aquellas firmas que presentan más gastos de

capital sobre activos tengan un desempeño positivo cuestión que no ocurre, sin embargo la

correlación es baja. Al ajustar por industria las correlaciones no cambian de sigo respecto al

desempeño.

TABLA 9

Matriz de correlaciones

QTOBIN QTOBADJ UNO TRES HERFINDAHL ENTROPIA LOGACT GTOKTOT APALANC BETA REGULAQTOBIN 1 QTOBADJ 0.885 1 UNO -0.145 -0.195 1 TRES -0.187 -0.204 0.828 1 HERFINDAHL -0.199 -0.242 0.144 0.125 1 ENTROPIA -0.192 -0.234 0.159 0.141 0.992 1 LOGACT -0.113 -0.219 -0.009 -0.015 0.458 0.470 1 GTOKTOT -0.031 -0.015 0.038 0.074 0.078 0.073 0.142 1 APALANC 0.234 0.124 -0.036 0.075 -0.041 -0.027 -0.135 -0.130 1 BETA 0.083 0.046 -0.151 -0.121 -0.052 -0.048 -0.018 -0.079 0.270 1 REGULA 0.137 0.011 0.067 -0.034 -0.088 -0.062 0.327 0.010 0.040 -0.010 1

En cuanto a la concentración, hay una correlación positiva entre esta y diversificación.

Esto en consistente con que empresas más grandes, con menor riesgo financiero y de mercado

son más concentradas (Espinosa, 2008); de esta manera, se infiere que una forma de desviar

38

riqueza desde la firma al principal accionista puede ser por la vía de diversificar la línea de

negocios.

Análisis Econométrico

Para establecer la relación entre diversificación y estructura de propiedad con desempeño

se estiman modelos utilizando la técnica de datos de panel. La especificación general de un

modelo de regresión con datos de panel es la siguiente:

)3(itititit xy µβα ++=

con i = 1, …., N ; y t = 1, ….., T

Donde i se refiere al individuo o la unidad de estudio, empresas en nuestro caso, (corte

transversal), t a la dimensión en el tiempo, alfa es un vector de interceptos de n parámetros, beta

es un vector de K parámetros y Xit es la i-ésima observación al momento t para las K variables

explicativas (la muestra total de observaciones viene dado por N*T). A partir de este modelo

general se derivan otras variantes de modelos de datos de panel (con efectos constantes, efectos

fijos y aleatorios, entre otros)18.

En primera instancia se estimaron modelos con efectos constantes. Los resultados que se

muestran en la Tabla 10 reportan una relación negativa entre estructura de propiedad y

desempeño, estadísticamente significativa al nivel de 5% de significancia solo cuando esta se

concentran en los tres principales accionistas. No se encuentra relación significativa entre

diversificación y desempeño lo que infiere una posible relación endógena entre estas variables.

Cuando Q Tobin es ajustada por industria se encuentra una relación negativa entre estructura de

18 Véase Arellano y Bover (1990) para más detalles.

39

propiedad y desempeño cuando la propiedad se concentra en un accionista, el resto de los

resultados previos se mantienen.

TABLA 10

Determinantes del Desempeño. Se estiman regresiones OLS. Los asteriscos representan los

niveles de significancia: ***es al 1%, ** al 5% y * al 10%.

Dependent Variable:

UNO -0.269 -0.266 -0.333 ** -0.334 **-1.57 -1.55 -2.17 -2.17

TRES -0.454 ** -0.451 ** -0.435 ** -0.434 **-2.29 -2.27 -2.44 -2.43

HERFINDAHL -0.243 -0.242 -0.230 -0.246-1.25 -1.28 -1.33 -1.44

ENTROPIA -0.139 -0.137 -0.122 -0.131-1.21 -1.22 -1.18 -1.28

LOGACT -0.024 -0.024 -0.022 -0.023 -0.045 * -0.047 * -0.042 -0.044-0.80 -0.81 -0.76 -0.78 -1.70 -1.75 -1.59 -1.65

GTOKTOT 0.045 0.044 0.068 0.067 0.071 0.070 0.090 0.0890.26 0.25 0.39 0.38 0.45 0.45 0.58 0.57

APALANC 0.414 ** 0.417 ** 0.462 *** 0.465 *** 0.167 0.168 0.214 0.2162.43 2.44 2.73 2.74 1.10 1.10 1.41 1.41

BETA 0.001 0.001 -0.004 -0.003 -0.006 -0.006 -0.008 -0.0080.03 0.03 -0.08 -0.07 -0.15 -0.14 -0.20 -0.19

REGULA 0.186 * 0.191 * 0.164 0.169 0.070 0.077 0.042 0.0501.69 1.75 1.52 1.58 0.71 0.78 0.44 0.52

C 1.406 ** 1.409 ** 1.543 *** 1.549 *** 0.932 * 0.958 ** 0.995 ** 1.022 **2.52 2.51 2.78 2.77 1.87 1.91 1.99 2.03

R-squared 0.122 0.121 0.140 0.139 0.117 0.114 0.125 0.122Durbin-Watson stat 1.888 1.897 1.846 1.855 2.353 2.359 2.306 2.312F-statistic 2.658 2.641 3.106 3.082 2.528 2.469 2.723 2.655Prob(F-statistic) 0.013 0.014 0.005 0.005 0.018 0.021 0.011 0.013

QTOBIN QTOBADJ

Este tipo de modelos asume que los coeficientes no cambian en el tiempo cuestión que es

difícil asumir en el presente estudio. Por lo anterior se estiman modelos de efectos aleatorios19.

Los test de Bartlett, Levene y Brown-Forsythe rechazan la hipótesis de heteroscedasticidad. Por

su parte el estadístico Durbin-Watson (DW) reportó un valor cercano a 2.1 lo que denota una leve

autocorrelación negativa de los residuos. Para obtener errores robustos a la correlación serial se

19 Previo a esto se estimaron modelos de efectos fijos. A pesar que los resultados reportaron una relación negativa entre estructura de propiedad y diversificación con desempeño estadísticamente significativa al nivel del 5% el estadístico Redundant Fixed Effects-Likelihood reportó que los efectos fijos de las empresas y de tiempo son iguales con un 95% de confianza (Effects Test: Cross-section F: 0.70; Cross-section Chi-square: 53.60; Period F: 0.62; Period Chi-square: 3.30; Cross-Section/Period F: 0.68; Cross-Section/Period Chi-square: 55.04; estos valores corresponden al utilizar como variable dependiente QTOBADJ en el modelo general) lo cual prescinde de su estimación (se empleó empleó la corrección de White (1984) con el método de coeficiente de covarianza para obtener errores robustos a la correlación serial).

40

empleó la corrección de White (1984) con el método de coeficiente de covarianza. Los

resultados, que se muestran en la Tabla 11 reportan una relación negativa entre estructura de

propiedad y desempeño estadísticamente significativa concordante con lo reportado por Espinosa

(2008). Al igual que en la estimación de modelos de efectos constantes no se encuentra una

relación significativa entre diversificación y desempeño lo cual insiste en el posible problema de

endogeneidad entre estas variables20.

TABLA 11

Determinantes del Desempeño. Se estiman modelos de efectos aleatorios. Los asteriscos

representan los niveles de significancia: ***es al 1%, ** al 5% y * al 10%.

Dependent Variable:

UNO -0.306 * -0.303 * -0.333 ** -0.334 **-1.76 -1.74 -2.04 -2.04

TRES -0.479 ** -0.475 ** -0.435 ** -0.434 **-2.41 -2.39 -2.29 -2.28

HERFINDAHL -0.227 -0.231 -0.230 -0.246-1.19 -1.23 -1.25 -1.35

ENTROPIA -0.127 -0.127 -0.122 -0.131-1.12 -1.14 -1.11 -1.21

LOGACT -0.027 -0.028 -0.025 -0.026 -0.045 -0.047 -0.042 -0.044-0.93 -0.95 -0.86 -0.89 -1.59 -1.65 -1.49 -1.55

GTOKTOT 0.036 0.034 0.057 0.055 0.071 0.070 0.090 0.0890.21 0.20 0.33 0.32 0.43 0.42 0.54 0.54

APALANC 0.429 ** 0.431 ** 0.479 *** 0.481 *** 0.167 0.168 0.214 0.2162.49 2.50 2.78 2.79 1.03 1.04 1.32 1.33

BETA 0.001 0.001 -0.003 -0.003 -0.006 -0.006 -0.008 -0.0080.02 0.02 -0.07 -0.07 -0.14 -0.13 -0.18 -0.17

REGULA 0.168 0.173 0.142 0.148 0.070 0.077 0.042 0.0501.54 1.60 1.33 1.39 0.67 0.74 0.41 0.48

C 1.477 *** 1.486 *** 1.603 *** 1.614 *** 0.932 * 0.958 * 0.995 * 1.022 *2.68 2.68 2.91 2.91 1.76 1.79 1.87 1.90

R-squared 0.13 0.12 0.14 0.14 0.12 0.11 0.12 0.12Durbin-Watson stat 2.15 2.15 2.12 2.12 2.35 2.36 2.31 2.31F-statistic 2.76 2.72 3.20 3.16 2.53 2.47 2.72 2.65Prob(F-statistic) 0.01 0.01 0.00 0.00 0.02 0.02 0.01 0.01

Hausman Test 5.28 *** 5.68 *** 4.62 *** 4.97 *** 3.50 *** 3.54 *** 3.25 *** 3.30 ***

QTOBIN QTOBADJ

Para resolver esto se estima un panel dinámico utilizando el método generalizado de

momentos (GMM) en dos etapas siguiendo la metodología de Arellano y Bond (1991) la cual es

apropiada cuando el número de secciones cruzadas (N) es grande y las secciones de tiempo (T) es

pequeña, en nuestra caso N=76 y T=3. Estos autores proponen GMM para instrumentar las

20 Todos los modelos resultan ser adecuados según el test de Hausman.

41

variables explicativas vía uso de valores retardados de los regresores originales y, así, solucionar

el problema de endogeneidad.

El GMM puede controlar la correlación de los errores a través del tiempo, la

heteroscedasticidad entre las empresas, la simultaneidad y los errores de medición causados por

el uso de condiciones ortogonales de la matriz de varianzas (Azofra, Saona y Vallelado, 2004).

Para eliminar los efectos inobservables sobre secciones cruzadas se empleó la transformación por

diferencias21 . Además, se empleó la corrección de White para solucionar problemas de

heteroscedasticidad y autocorrelación en los residuos.

Los resultados que se muestran en la Tabla 12 confirman los hallazgos. Se encuentra una

relación negativa entre estructura de propiedad y desempeño estadísticamente significativa. La

magnitud del efecto sobre el desempeño es menor en la medida en que la propiedad está más

concentrada lo cual es consistente con el “beneficio por concentración” reportado por Espinosa

(2008). En cuanto a la diversificación no se encuentra una relación estadísticamente significativa

entre esta y desempeño. Esto podría sugerir que las empresas toman la dedición de diversificarse

no con el fin de mejorar su desempeño. Lo anterior es concordante con que algunas firmas que

operan en países no desarrollados aprovechan las oportunidades de crecimiento para beneficiarse

de las economías de escala y/o ámbito, teniendo como objetivo primero, por ejemplo, obtener una

mayor participación de mercado. Así el principio de “maximización de beneficios” puede no ser

válido para empresas que se desenvuelven en mercados no maduros. La variable GTOKTOT

confirma esta presunción al presentar una relación negativa, estadísticamente significativa, con

desempeño. En efecto, al representar GTOKTOT inversiones en oportunidades de crecimiento las

empresas dejan de lado el objetivo de maximizar beneficios y aprovechan estas oportunidades

21 Se descarta el método within dado que este proporciona estimadores que tienen buenas propiedades cuando se supone que las variables son exógenas, caso que no es el nuestro.

42

que les ofrece la diversificación. Sin embargo, como la diversificación es solo consecuencia de lo

que denomino “economías de oportunidad” los costos en aprovechar estas economías

(representado por las inversiones en oportunidades de crecimiento) son mayores que los

beneficios (representado por los índices de diversificación).

TABLA 12

Determinantes del Desempeño. Se estiman paneles dinámicos utilizando el método generalizado

de momentos (GMM) en dos etapas siguiendo la metodología de Arellano y Bond (1991). Se

empleó la corrección de White para solucionar problemas de heteroscedasticidad y

autocorrelación en los residuos. Los asteriscos representan los niveles de significancia: ***es al

1%, ** al 5% y * al 10%.

Dependent Variable:

UNO -0.250 * -0.253 * -0.361 ** -0.362 ***-2.22 -2.33 -3.73 -4.15

TRES -0.475 * -0.472 * -0.591 ** -0.605 **-2.27 -2.16 -3.09 -3.24

HERFINDAHL 0.187 0.133 0.182 0.0921.56 1.11 1.64 0.67

ENTROPIA 0.124 -0.077 0.123 0.0761.65 -0.78 1.85 0.92

LOGACT 0.045 ** 0.042 ** 0.042 ** 0.062 ** 0.044 *** 0.042 ** 0.042 *** 0.038 **3.20 2.97 2.80 3.76 4.66 3.12 4.33 2.73

GTOKTOT -3.196 *** -3.065 *** -3.194 *** -2.810 *** -3.055 *** -2.910 *** -3.055 *** -2.927 ***-27.70 -17.70 -28.48 -13.40 -19.43 -16.03 -20.59 -16.62

APALANC -0.331 * -0.504 * -0.334 * -0.445 -0.443 ** -0.595 * -0.444 *** -0.611 *-2.27 -2.09 -2.42 -1.52 -3.71 -2.31 -4.43 -2.42

BETA -0.041 -0.034 -0.039 -0.022 -0.017 -0.019 -0.018 -0.018-1.88 -1.93 -1.84 -0.96 -1.67 -1.01 -1.85 -0.99

REGULA 0.250 *** 0.263 *** 0.260 *** 0.187 ** 0.218 *** 0.245 *** 0.226 *** 0.259 ***4.42 5.28 4.38 2.70 4.75 4.64 4.78 4.59

Sargan Test 9.05 ** 8.62 ** 8.80 ** 6.79 ** 8.21 ** 8.55 ** 7.94 ** 8.56 **

Wald Test 12678.1 * 3188.4 * 19651.7 * 6923.0 * 8015.0 * 7173.3 * 9860.2 * 6381.7 *

QTOBIN QTOBADJ

La variable LOGACT presenta una relación positiva (cambiando de signo respecto de las

estimaciones anteriores) y estadísticamente significativa con desempeño aunque de magnitud

leve, similar a lo reportado por Villalonga y Amit (2006). Esto sugiere que empresas más grandes

tienen mejor desempeño para el periodo de la muestra. Esto es consistente con que las empresas

crecen aprovechando las “economías de oportunidad” y como consecuencia de esto obtienen un

43

mejor desempeño. No obstante, pareciera que no es una estrategia articulada para conseguir este

resultado.

El riesgo financiero tiene un efecto negativo (estadísticamente significativo), mayor que el

riesgo de mercado, sobre el desempeño. Por último, la variable REGULA tiene un efecto positivo

(estadísticamente significativo) sobre el desempeño lo que es consistente con que este tipo de

firmas (más grandes, diversificadas y diseminadas) toman las industrias reguladas como una

oportunidad de aprovechar las economías de escala y/o ámbito para extender sus líneas de

negocios. Todos los resultados son confirmados al ajustar por industria.

Para probar la consistencia del estimador GMM se aplica el test de Sargan22 para evaluar

la validez de los instrumentos seleccionados y se realiza un test de significación conjunta de las

variables a través del test de Wald para restricciones lineales.

El test de Sargan no rechaza la validez de los instrumentos seleccionados y el test de Wald

presenta una alta significación conjunta. Lo anterior indica que el modelo está bien especificado

confirmando los hallzagos.

22 El test de Sargan es un test de sobre identificación de restricciones y se encuentra asintóticamente distribuido como una Chi cuadrado.

44

CAPITULO 4

Política de Dividendos, Estructura de

propiedad y desempeño de la firma

45

DATOS Y METODOLOGIA

Los datos corresponden a un panel compuesto por 71 empresas que han cotizado en la

Bolsa de Comercio de Santiago durante el periodo comprendido entre 2005 y 2007. Para el

presente estudio se utilizan las variables descritas en la Tabla 13. La información es obtenida de

Economática y Reuters.

TABLA 13

Descripción de Variables.

Variable Descripción

QTOBIN Medida de Desempeño (Q de Tobin Financiera).

PROP1 Medida de estructura de propiedad (Porcentaje en manos del principal

accionista).

PROP3 Medida de estructura de propiedad (Porcentaje en manos de los tres

principales accionistas).

TASA_DIV Medida de pago de dividendos (pagos efectivo de dividendos en el año t

sobre ganancias después de impuestos en el año t-1).

ROA Medida de Rentabilidad (Utilidad Neta sobre Activo Total).

TAMANO Medida de Tamaño (Logaritmo natural de Activo Total).

APALANC Medida de Riesgo Financiero (Deuda Neta sobre Activo Total).

REGULA Variable dicotómica; 1 para empresa regulada y 0 en caso contrario.

GTO_CAP Medida de Inversión en Activos Físico (cuociente entre inversión bruta en

activos fijos y activos totales).

46

Para relacionar la política de dividendos, estructura de propiedad y el desempeño de las

empresas chilenas se emplea como variable dependiente Q de Tobin (QTOBIN23) y como

variables explicativas PROP1, PROP3, TSA_DIV, ROA, TAMANO, APALANC, REGULA y

GTO_CAP. De esta forma, se estima el siguiente modelo:

)4(_

__1_

654

321

itititit

ititititit

CAPGTOREGULAAPALANC

ACTLOGDIVTASAPROPTobinQ

µββββββα

+++++++=

En una segunda etapa, se estudian los determinantes de la política de dividendos en firmas

chilenas. En este contexto se estima el siguiente modelo:

)5(_

__1_

765

4321

itititit

itititititit

CAPGTOREGULAAPALANC

ACTLOGROATobinQPROPDIVTASA

µβββββββα

++++++++=

La metodología empleada abarca la utilización de métodos econométricos que incluyen

mínimos cuadrados ordinarios, mínimos cuadrados ordinarios en dos etapas y método

generalizado de momentos.

Análisis Descriptivo

La Tabla 14 muestra una estadística descriptiva de las empresas incluidas en la muestra.

Se observa que las firmas han aumentado sus activos, ventas, ebitda y patrimonio. A su vez, es en

el sector regulado donde participan las empresas, aparentemente, de mayor tamaño y desempeño.

Esto último es confirmado con los indicadores estadísticos que muestra la Tabla 15. En efecto, es

el sector Regulado quien reporta mejor rentabilidad, sobre activos (ROA) y patrimonio (ROE). A

23 Se emplea Q Financiera. Chung y Pruitt (1994) compararon los valores de la Q financiera con los valores de la Q de Tobin de Linderberger y Ross (1981) encontrando que la Q financiera explica, al menos, en un 96,6% la Q de Tobin.

47

su vez, el nivel de endeudamiento de este sector es mayor que el No Regulado. Sin embargo, es

este último sector el que presente mayores oportunidades de crecimiento y una mayor inversión

en activos fijo.

Lo anterior puede inferir que, por un lado, los beneficios de las inversiones al aprovechar

las oportunidades de crecimiento estarían siendo desviadas o bien, que todavía no se capturan

estos beneficios en la forma de mostrar una mayor rentabilidad presente.

TABLA 14

Datos Estadísticos.

ACT TOT UT NETA PAT EBITDA VENTASPor año2005 684.247 26.876 308.291 78.268 359.629 2006 744.895 39.557 337.066 90.869 405.553 2007 756.074 37.629 341.304 97.294 466.122

Por RegulaciónRegulado 1.755.119 75.975 715.737 230.652 808.692 No Regulado 176.599 7.317 106.312 17.212 108.261 En millones de pesos chilenos.

TABLA 15

Indicadores Estadísticos.

Q TOBIN LEV ROA ROE GTO CAP

Periodo Completo 1,31 42,1% 6,7% 12,2% 4,2%

Por año2005 1,21 41,2% 6,0% 11,0% 4,0%2006 1,30 42,0% 7,1% 13,0% 4,1%2007 1,43 43,0% 6,9% 12,7% 4,5%

Por RegulaciónRegulado 1,26 45,8% 8,9% 16,2% 0,5%No Regulado 1,36 32,7% 5,9% 8,4% 5,3%

48

Concerniente a la concentración promedio de la propiedad, en la Tabla 16 se observa que

ésta, cuando se concentra en un accionista es de un 51,3%, inferior al 55% reportando por el

White Paper on Corporate Governance in Latin America elaborado por la OCDE (2004)24;

superior al 46.2% informado por Lefort F. y Walker E. (2000b) para conglomerados chilenos y

al 45% reportando por Djankov, La Porta, Lopez-de-Silanes y Shleifer (2006). Este resultado es

consistente con los reportados en las secciones previas no encontrándose diferencias

significativas para distintas muestras.

TABLA 16

Concentración de propiedad de las empresas chilenas durante los años 2005 y 2007.

PROP 1 PROP 2 PROP 3 PROP 4 PROP 52005 50,9% 63,3% 69,7% 73,7% 76,6%2006 51,6% 64,3% 70,7% 74,5% 77,1%2007 51,4% 64,4% 70,7% 74,5% 77,1%PROMEDIO 51,3% 64,0% 70,4% 74,3% 76,9%

La Tabla 17 muestra la Tasa de pagos de dividendos para la muestra seleccionada. Se

observa que, en promedio, es de un 49,3%. Cabe señalar que la ley chilena establece como

requisito un pago de dividendos mínimo de 30% de las ganancias anuales. Esta medida apunta a

proteger a los accionistas minoritarios en términos de que los mayoritarios no modifiquen la

estructura de pago de dividendos de manera arbitraria. Como era de esperar, es el sector

Regulado quien paga más dividendos, siendo el sector Telecomunicaciones y Comercio quienes

pagan mayor cantidad de dividendos. En contrapartida, el sector Pesca es el que menos paga

dividendos. No obstante, y tal como lo exige la ley, todos los sectores pagan más del 30% de las

ganancias anuales en la forma de dividendos.

24 El estudio informa que para Argentina la concentración es de un es de un 61%, para Perú un 57%, México un 52%, Brasil un 51% y Colombia un 44%;

49

TABLA 17

Tasa de pago de dividendos en empresas chilenas durante los años 2005 y 2007.

Promedio Desv. St.

Periodo Completo 49,3% 42,5%

Por Sector IndustrialAgro y Pesca 31,1% 14,6%Alimentos y Beb 39,7% 58,0%Comercio 77,5% 51,2%Construccion 36,7% 39,9%Energía Eléctrica 61,2% 28,8%Papel y Celulosa 50,8% 30,8%Petróleo y Gas 41,7% 8,1%Química 56,5% 21,1%Energía Eléctrica 61,2% 28,8%Telecomunicación 89,5% 90,0%Transporte Servicio 50,5% 27,5%Otros 48,7% 41,0%

Por RegulaciónSector Regulado 65,0% 48,3%Sector No Regulado 43,6% 45,2%

Por año2005 48,1% 51,2%2006 51,2% 37,8%2007 48,5% 38,5%

La Tabla 18 muestra las correlaciones entre las variables. La concentración de la

propiedad presenta una correlación negativa con desempeño tal como lo reportó Villalonga y

Amit (2006). A su vez, la tasa de pago de dividendos se correlaciona positivamente con

desempeño.

Las variables de control Rentabilidad, Tamaño y Apalancamiento presentan el signo

esperado, sin embargo, Regulación esta inversamente relacionada con desempeño. Se hubiese

esperado que aquellas firmas que presentan más gastos de capital sobre activos tengan un

desempeño positivo, cuestión que no ocurre.

50

En cuanto a la política de dividendos, empresas con mejor desempeño, más concentradas,

más rentables, más pequeñas, menos endeudadas y con menor inversión en activos fijos pagan

más dividendos. Al igual que las empresas reguladas.

TABLA 18

Tabla de correlaciones.

Q_TOBIN PROP 1 TASA_DIV ROA TAMANO APALANC REGULA GTO_CAPQ_TOBIN 1PROP 1 -0,030 1TASA_DIV 0,008 0,016 1ROA 0,190 -0,078 0,388 1TAMANO -0,011 -0,110 -0,031 -0,125 1APALANC 0,043 -0,026 -0,092 -0,177 0,343 1REGULA -0,034 -0,034 0,228 0,206 0,241 0,124 1GTO_CAP -0,109 0,033 -0,170 -0,088 -0,223 0,146 -0,379 1

Análisis Econométrico

Al igual que las secciones anteriores se estiman modelos utilizando la técnica de datos de

panel. La especificación general de un modelo de regresión con datos de panel es la siguiente:

)2(itititit xy µβα ++=

con i = 1, …., N ; y t = 1, ….., T

Donde i se refiere al individuo o la unidad de estudio, empresas en nuestro caso, (corte

transversal), t a la dimensión en el tiempo, alfa es un vector de interceptos de n parámetros, beta

es un vector de K parámetros y Xit es la i-ésima observación al momento t para las K variables

explicativas (la muestra total de observaciones viene dado por N*T). A partir de este modelo

general se derivan otras variantes de modelos de datos de panel (con efectos constantes, efectos

fijos y aleatorios, entre otros)25. Específicamente se estimaron 3 modelos: el primero (1),

25 Véase Arellano y Bover (1990) para más detalles.

51

utilizando Mínimos Cuadrados Ordinarios; el segundo (2), empleando Mínimos Cuadrados

Ordinarios en 2 Etapas; y el tercero (3) empleando el método generalizado de momentos (GMM)

en dos etapas siguiendo la metodología de Arellano y Bond (1991)26. Las estimaciones (2) y (3)

se realizan para corregir los potenciales problemas de endogeneidad entre desempeño y política

de dividendos.

Los resultados que se muestran en la Tabla 19 reportan una relación positiva entre política

de dividendos y desempeño, estadísticamente significativa en todos los casos27. Es decir, firmas

que pagan más dividendos tienen mejor desempeño. A su vez, se confirma lo reportado en las

secciones anteriores en cuanto a la relación negativa entre estructura de propiedad y desempeño.

El resto de las variables mantienen lo reportado en el capítulo anterior.

La relación positiva entre política de dividendos y desempeño puede estar siendo

determinada por una interpretación inexacta de la Q de Tobin. En efecto, la Q de Tobin podría ser

interpretada como medida de desempeño como también medida de las oportunidades de inversión

(o crecimiento) que cuenten las empresas. Bajo este contexto, se buscan los determinaites de la

política de dividendos en firmas chilenas aislando los efectos del desempeño incluyendo la

variable ROA.

Los resultados de estimar la regresión (5) se muestran en la Tabla 20. Al incluir la

variable ROA, Q de Tobin representa las oportunidades de inversión que tiene la compañía. En

este caso, dicha variable no es estadísticamente significativa. Es decir, la validación de la

Hipotesis de señales, por vía de pagar más dividendos señalizando así las oportunidades de

inversión que tiene la empresa, no se valida en el mercado chileno.

26 Para probar la consistencia del estimador GMM se aplica el test de Sargan para evaluar la validez de los instrumentos seleccionados. 27 En el caso del estimador GMM, el test de Sargan no rechaza la validez de los instrumentos seleccionados, lo que indica que el modelo está bien especificado.

52

TABLA 19

Determinantes del Desempeño. Se estiman regresiones empleando Mínimos Cuadrados

Ordinarios (1), Mínimos Cuadrados Ordinarios en 2 Etapas (2) y el método generalizado de

momentos (GMM) en dos etapas (3) siguiendo la metodología de Arellano y Bond (1991). La

variable dependiente es Q de Tobin. Los asteriscos representan los niveles de significancia: ***es

al 1%, ** al 5% y * al 10%.

1 2 3

TASA_DIV 0,302 *** 0,186 *** 0,373 **2,65 3,04 1,99

PROP1 -0,079 -0,498 *** -0,619 ***-0,38 -3,31 -3,11

TAMANO -0,064 ** -0,640 *** -0,234 *-2,01 -1,32 -1,77

APALANC 1,323 *** 3,102 *** 1,630 ***4,84 1,29 3,05

REGULA -0,109 0,086 0,010-0,93 0,88 0,05

GTO_CAP -1,701 * -4,655 *** -2,050 *-1,94 -6,44 -1,67

R-squared 0,13 0,60F-statistic 4,95 186,46Prob(F-statistic) 0,00 0,00Sargan Test 12,22 **

Este hallazgo se confirma al observar los resultados de la variable GTO_CAP. Por el

contrario, la variable ROA (que representa el valor presente de las flujos esperados futuros que

puedan generar los activos de la firma) es positivo y estadísticamente significativo. Esto validaría

la hipótesis de Flujo de Caja para el pago de dividendos en el mercado chileno. Es decir, mientras

más altos sea el valor presente de estos flujos más dividendo pagan las compañías chilenas.

La estructura de propiedad y el apalancamiento financiero no influencia la decisión de

pago de dividendos y las variables tamaño y regulación son solo significativas a un nivel del 10%

del nivel de significancia.

53

TABLA 20

Determinantes de la Politica de Pago de Dividendos. Se estiman regresiones empleando Mínimos

Cuadrados Ordinarios (1), Mínimos Cuadrados Ordinarios en 2 Etapas (2) y el método

generalizado de momentos (GMM) en dos etapas (3) siguiendo la metodología de Arellano y

Bond (1991). La variable dependiente es TASA_DIV. Los asteriscos representan los niveles de

significancia: ***es al 1%, ** al 5% y * al 10%

1 2 3Q_TOBIN 0,047 -0,015 0,072

1,09 -0,20 0,84ROA 2,108 *** 1,907 ** 1,650 ***

4,63 2,62 2,83PROP1 0,086 0,133 0,119

0,71 0,64 0,85TAMANO 0,000 -0,136 * -0,040 *

-0,02 -1,85 -1,79APALANC -0,177 0,402 -0,111

-1,03 1,07 -0,55REGULA 0,121 * 0,038 0,390 *

1,76 0,30 1,85GTO_CAP -0,662 -2,445 * 0,027

-1,29 -1,94 0,04

R-squared 0,20 0,05F-statistic 7,00 0,00Prob(F-statistic) 0,00 1,70Sargan Test 14,36

Al igual que la estimación de los determinantes de desempeño, en el caso del estimador

GMM, el test de Sargan no rechaza la validez de los instrumentos seleccionados, lo que indica

que el modelo está bien especificado.

54

CAPITULO 5

Conclusiones

55

Este trabajo investiga la relación entre estructura de propiedad y desempeño en empresas

chilenas. Parta esto se utiliza distintas muestras para robustecer las conclusiones acerca de dicha

relación. A su vez, y en la medida que avanza el estudio, se incorporan variables como

Diversificación y Política de Dividendos para observar si los hallazgos iniciales cambian al

incluir estas variables.

Siguiendo esta lógica, en el segundo capítulo se investiga la relación entre estructura de

propiedad y desempeño para 204 empresas chilenas que han cotizado en la Bolsa de Comercio de

Santiago durante el periodo comprendido entre 1998 y 2007. En el tercer capítulo se incluye la

variable Diversificación en un panel compuesto por 73 empresas para el periodo comprendido

entre el año 2000 y 2002. En al cuarto capítulo se agrega la variable Política de Dividendos en un

panel compuesto por 71 empresas que han cotizado en la Bolsa de Comercio de Santiago durante

el periodo comprendido entre 2005 y 2007. En el capítulo uno se realiza una revisión de la

literatura financiera acerca de estas relaciones.

Los principales resultados reportan que la concentración de la propiedad de las empresas

chilenas, cuando está en manos de un solo accionista, pasó de un 44.0% en 1998 a un 50.7% en el

año 2007 lo que representa un aumento en la concentración para este periodo de un 15.3%. A su

vez, la concentración promedio para el periodo en estudio es de un 48.8% inferior al 55%

reportando por el White Paper on Corporate Governance in Latin America elaborado por la

OCDE (2004); superior al 46.2% informado por Lefort F. y Walker E. (2000b) para

conglomerados chilenos y al 45% reportando por Djankov, La Porta, Lopez-de-Silanes y Shleifer

(2006). A su vez, y contrario a los resultados reportados por Demsetz (1983), Demsetz y Lehn

(1985) y Demsetz y Vaillalonga (2001), se encuentra que la estructura de propiedad afecta

negativamente el desempeño de las empresas chilenas. En este contexto, y contrario a lo

56

reportado por Shleifer y Vishny (1986) y Alonso y Alonso (2002) se reporta una relación inversa

entre estructura de propiedad y desempeño, de carácter no lineal y estadísticamente significativa,

resultado que va en la línea de lo encontrado por Morck, Shleifer y Vishny (1988). Este efecto

negativo sobre el desempeño es más pronunciado cuando la propiedad se encuentra más dispersa.

A medida que la propiedad se concentra este efecto es de menor magnitud con lo cual la empresa

obtiene un “beneficio por concentración”.

Al incluir la variable Diversificación, se mantiene la relación negativa entre estructura de

propiedad y desempeño. A su vez, referente a diversificación y desempeño no se encuentra una

relación estadísticamente significativa lo que infiere, por una parte, que los beneficios son iguales

a los costos que genera la diversificación tal como lo planteara Maquieira y Espinoza (2006); y

por otra, que los administradores no miran como objetivo primordial el desempeño de la firma al

diversificarse sino que se concentran en aprovechar las “economías de oportunidad” relegando el

desempeño a un segundo plano consistente con Rogers (2001).

Por último, al incluir la Política de Dividendos, se confirma lo reportado en

correspondencia a la relación negativa entre estructura de propiedad y desempeño. A su vez, se

encuentra una relación positiva entre política de dividendos y desempeño, estadísticamente

significativa en todos los casos. Es decir, firmas que pagan más dividendos tienen mejor

desempeño. En este contexto, se valida la hipótesis de Flujo de Caja para el pago de dividendos

en el mercado chileno por sobre la hipótesis de señales. Es síntesis, mientras más altos sea el

valor presente de estos flujos más dividendo pagan las compañías chilenas.

En resumen, el mercado accionario chileno se caracteriza por tener una fuerte

concentración de la propiedad la cual afecta negativamente el desempeño de las empresas. Este

desempeño es mejor en aquellas compañías que son más pequeñas y pagan más dividendos. El

57

efecto sobre el desempeño del nivel de endeudamiento y la inversión en activos fijos no en

concluyente y la diversificación no tiene efecto sobre éste.

58

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