TEJIDO EMPRESARIAL EN LAS COMUNIDADES AUTÓNOMAS ESPAÑOLAS

Emilio Congregado - congregado@uhu.es Ignacio Pomares - pomares@uhu.es

Rafael Aguado - rafael@uhu.es Universidad de Huelva

Reservados todos los derechos. Este documento ha sido extraído del CD Rom “Anales de Economía Aplicada. XIV Reunión ASEPELT-España. Oviedo, 22 y 23 de Junio de 2000”. ISBN: 84-699-2357-9

Tejido empresarial en las comunidades autónomas españolas

Emilio Congregado Ignacio Pomares Rafael Aguado

Universidad de Huelva

La literatura empírica sobre el crecimiento económico se ha convertido en un tópico de investigación recurrente en la última década. A la aportación seminal de Barro y Baumol y que aprovechan la base de datos de Summers y Heston (1991), se han sucedido estudios que han contribuido notablemente a la detección de los factores que afectan al crecimiento: ausencia de distorsiones en los mercados (Easterly, 1993), el capital humano (Barro y Lee, 1993), la inversión en infraestructura (Easterly y Rebelo, 1993), el comercio internacional (Edwards, 1992, 1993), la estabilidad macroeconómica (Fisher, 1993) o el entrepreneurship (Krelle, 1987; Dias, 1998; Iyigun y Owen, 1999). Estos últimos trabajos, son herederos de la tradición de los modelos que incorporan capital humano como elemento capaz de explicar las diferencias entre las predicciones del modelo de crecimiento neoclásico y lo que sugiere la evidencia empírica, con la intención de profundizar en los mecanismos a través de los cuales incide el capital humano en el crecimiento económico, a la vez que encontrar nuevas proxies que permitan explicar suficientemente el residuo de Solow, frente a los pobres resultados de los tradicionales indicadores utilizados en la medición del capital humano. En base a lo anteriormente expuesto el presente trabajo propone una serie de indicadores acerca de la composición y calidad del tejido empresarial en un intento de caracterización y cuantificación de los mismos para las regiones españolas

Key words: Entrepreneurship. JEL classification: M13 AREA TEMÁTICA: B1

1.- Introducción

La literatura empírica sobre los determinantes del crecimiento se ha convertido en un tópico de investigación

recurrente en la última década. Los estudios de este género han ido introduciendo paulatinamente un conjunto

de variables explicativas capaces de explicar las diferentes experiencias de crecimiento observadas. A grandes

rasgos, las variables explicativas utilizadas se pueden agrupar en aquellas relativas al capital humano (Lucas,

1988), al cambio tecnológico endógeno (Romer, 1986, 1990), al comercio (Rivera-Batiz & Romer, 1991), al

gasto o capital público (Barro, 1990; Barro y Sala-i-Martín, 1992), o más recientemente, al factor empresarial

(Barr, 1996, Días, 1998, Acemoglu y Zilibotti, 1999; Iyigun & Owen, 1999)1.

1 Veánse Sala-i-Martín (1998) o Temple (1998), por sólo citar dos de los más recientes surveys sobre growth empirics.

Estos últimos trabajos, son herederos de la tradición de los modelos que incorporan capital humano como

elemento capaz de explicar las diferencias entre las predicciones de los modelos de crecimiento y lo que sugiere

la evidencia empírica. Sin embargo, las proxies utilizadas para medir el capital humano -fundamentalmente tasas

de escolarización- se manifiestan incapaces para explicar suficientemente el residuo de Solow. Este hecho ha

motivado la búsqueda de nuevos indicadores para medir el capital humano, a la vez que indagar un poco más en

los mecanismos a través de los cuales el capital humano incide en el crecimiento económico. En esta línea,

Dias, considera como motor del crecimiento la acumulación de un tipo específico de conocimientos -capital

humano empresarial-. Por su parte, Iyigun y Owen (1998, 1999), elevan a la categoría de hecho estilizado la

regularidad observada para un buen número de países, según la cual a medida que aumenta la producción per

cápita menor es el número de empleadores respecto a la población activa. Desde una perspectiva ligeramente

distinta, Barr (1998) y Acemoglu y Zilibotti (1999) analizan la importancia que la red o tejido empresarial -

infraestructura informativa, en la terminología de Acemoglu y Zilibotti- tiene en el proceso de difusión de los

conocimientos empresariales y del crecimiento mismo. Sin embargo, es una característica común a estos

trabajos la heterogeneidad en las proxies utilizadas en el trabajo empírico, por las dificultades de medición que

plantea el factor empresarial.

El objetivo de este paper, es el de profundizar en esta línea, proponiendo algunos indicadores que nos permitan

medir el tejido en sus aspectos cuantitativos y cualitativos, discutiendo acerca de su pertinencia y sobre su

disponibilidad a la hora de realizar comparaciones internacionales, como paso previo a la cuantificación del

impacto del tejido empresarial sobre el crecimiento económico por medio del análisis estadístico de un panel de

datos.

Para llevar a cabo esta tarea, el trabajo se articula en base a cinco secciones, la primera de los cuales es esta

introducción. En la segunda sección se hace un repaso somero de los modelos más recientes dedicados al

análisis de la contribución del tejido empresarial al crecimiento. Una característica común a este tipo de trabajos

es la heterogeneidad en cuanto al propio concepto de factor empresarial sobre el que se construyen. Este hecho

tiene como corolario lógico la selección de variados indicadores en el trabajo de contrastación de los mismos.

Por ello, hemos creído conveniente la inclusión de un tercer apartado en el que se repasan los indicadores

propuestos y los principales resultados que se han obtenido a partir del trabajo empírico. La cuarta sección se

ocupa de revisar la pertinencia de los indicadores utilizados por la literatura a la vez que se proponen otros

nuevos. En base a esta discusión , en el quinto apartado, se realiza un ejercicio econométrico para las regiones

españolas, en la que se utilizan algunos de los indicadores planteados, quedando reservado la sexta sección para

las conclusiones.

2.- Crecimiento y tejido empresarial

Los individuos difieren unos de otros por su diferente habilidad -ya sea innata o adquirida mediante el

conocimiento intelectual o a través del aprendizaje-. Pero sea cual sea el origen del conocimiento, existe un tipo

de conocimiento específico que: permite conocer las preferencias de los consumidores y percibirlas como

oportunidades de beneficio a la vez que conocer el funcionamiento de los mercados de factores productivos.

En otros términos, los individuos que disponen de este tipo de conocimiento están en disposición de crear

bienes o servicios capaces de satisfacer estas preferencias, ya sea cubriendo una demanda insatisfecha o

creando .

El empresario busca las oportunidades disponibles en los mercados, para lo cual debe adquirir conocimiento

disperso. Las oportunidades surgen porque no es posible ni que la información esté completamente dispersa,

caso en el que sería inaccesible, ni que esté utilizada al completo. Desde esta perspectiva cada acción

empresarial se lleva a cabo en base a una estimación del futuro que permite actuar en un entorno incierto y/o

realizar oportunidades de beneficio que habían permanecido desapercibidas hasta entonces (Kirzner, 1982).

Ahora bien, no cabe esperar ni que todos los individuos perciban las oportunidades de la misma forma ni que su

reacción sea la misma, sino más bien que cada uno actúe en base a sus expectativas.

En este orden de cosas, nuestro objetivo no es otro que el de demostrar que este conocimiento específico sobre

las preferencias de los consumidores y sobre las posibles combinaciones de inputs es un elemento clave en el

crecimiento económico. En otros términos, nuestro objetivo es capturar la interacción entre la acumulación de

conocimientos empresariales y el crecimiento económico permitiendo la acumulación de habilidad empresarial

en una economía en la que, en ausencia de efectos de escala, el crecimiento a largo plazo esté determinado por

la capacidad de acumulación de tejido empresarial. De acuerdo con esta visión, las economías de mercado más

eficientes y desarrolladas crecerán más rápido debido a que el mercado en su proceso de selección actúa como

un laboratorio o escuela de creación de conocimientos empresariales2. Bajo este planteamiento global, nuestro

primer objetivo será el intentar aproximarnos a la relación entre la habilidad empresarial y el crecimiento

económico. La idea no es nueva: Murphy, Schleifer y Vishny (1991), mantienen la hipótesis de que la

asignación de talento en favor de ingenieros frente a los abogados es un factor que favorece al crecimiento.

Desde una perspectiva similar, Baumol (1990) muestra cómo la evidencia empírica sugiere que el crecimiento

es más fuerte en aquellos países o regiones en los que el talento empresarial se dirige hacia actividades

productivas y no hacia actividades relacionadas con la búsqueda de rentas.

El objetivo último de este paper es intentar explicar el crecimiento económico endógeno y el fenómeno del

desempleo a través de la acumulación de un conocimiento específico que permite la búsqueda de oportunidades

de beneficio: el Aentrepreneurship@, habilidad empresarial o en términos agregados, tejido empresarial3. Nuestro

análisis se basa en un instrumento analítico: el tejido empresarial, entendido como la unión del acervo y la

acción empresarial de un determinado ámbito territorial o sectorial.

Los modelos de crecimiento económico recientes, han centrado su atención sobre la acumulación de

conocimientos. Esto es lo que hace el modelo de Lucas (Lucas, 1988), al situar la acumulación de

conocimientos como elemento central de explicación del crecimiento económico. Sin embargo, cuando se

intentan relacionar empíricamente la tasa de acumulación del stock de capital humano con la tasa de

2 Bajo esta perspectiva, crecerán más rápido los países, regiones o entes territoriales en los que la composición y calidad del tejido favorezcan el crecimiento. En este último sentido, aquellos países que más importancia den a la educación formal en entrepreneurship o aquellas que gocen de unos mercados más desarrollados -learning by doing-, crecerán más pues ambos factores derivan en una mayor calidad del tejido. 3 El uso de esta ficción agregada que denominaremos tejido empresarial, nos permitirá eludir algunas cuestiones relacionadas con los microfundamentos.

crecimiento los resultados no son nada satisfactorios (Barro y Sala-i-Martín, 1995, Romer, 1989, De la Fuente,

1998, Temple (1998), Sala-i-Martín (1998).

Sin embargo, cuando lo que se comparan son la productividad y el capital humano en niveles, ambas variables

se ajustan bastante bien. Siguiendo a Glaeser (1994) una posible explicación de este fenómeno de relación en

niveles se puede encontrar en que el conocimiento medio es una proxy del crecimiento tecnológico. De acuerdo

con esta interpretación, los modelos de Romer (1990), Aghion & Howitt (1992), o el de Grossman & Helpman

(1991) estarían en la senda correcta.

En el modelo de Lucas, es el propio interés el motor de la acumulación de conocimientos, mientras que en el

caso de los modelos de I+D de Romer, Aghion & Howitt o Grossman & Helpman este papel lo juega la

maximización de beneficios empresariales. Ahora bien, tanto en el caso de Lucas como en el caso de los

modelos basados de I+D, parece faltar un nexo de unión entre las causas del crecimiento y los cambios en la

demanda de capital humano o de innovaciones. Por ejemplo, en el modelo de Lucas cabe plantearse si los

individuos acumularían conocimientos sin existir una demanda de los mismos, y en el caso de los modelos de

I+D, cabría preguntarse )qué individuos cargarían con el coste asociado al aprendizaje necesario para permitir

detectar las oportunidades que surgen en los mercados?

Pues bien, es en este contexto, en el que entra en juego ese tipo de conocimiento o habilidad específica que

hemos denominado entrepreneurhip, que permite captar las oportunidades de beneficio a partir del

conocimiento de las preferencias de los individuos, y que a través de su acumulación genera la demanda de un

nivel de conocimientos necesarios para operar en una determinada economía.

Dada la escasa penetración que el estudio del tejido empresarial ha tenido en la corriente principal de la ciencia

económica, somos conscientes de que en buena medida, la aceptación de cualquier modelo de crecimiento con

factor empresarial, debe venir precedida de una potente contrastación de sus hipótesis básicas. En este

cometido se comparten los problemas tradicionales a los que se enfrenta cualquier trabajo relacionado con los

aspectos empíricos del crecimiento, pero también nos enfrentamos a problemas específicos de observación y

medición de la dimensión empresarial. Así, la mayor parte de los trabajos que intentan construir un marco

analítico acerca del alcance de la función empresarial -salvo aquellos de corte schumpeteriano4, centrados en el

aspecto innovador de la función empresarial- suelen omitir, por regla general, un análisis empírico que los

apoye, al estar basados en variables no observables y debido a que el material estadístico disponible para

investigar la influencia del tejido empresarial no es muy adecuada, más aún si tenemos en cuenta que para

algunos de estos indicadores es imposible realizar comparaciones internacionales ante la ausencia de una

metodología común en su obtención. Esta situación es hasta cierto punto lógica, ya que el escaso desarrollo

teórico que ha tenido el factor empresarial, se traduce en una insuficiencia de la demanda de este tipo de datos

estadísticos que se traduce, en última instancia, en una falta de preocupación por articular indicadores relativos

4 Constituyen ejemplos de este tipo de trabajos, entre otros, los de Baumol, W. (183,1986,1990), King y Levine (1993), Romer (1990,1993), Segerstrom (1991), Schmitz (1989).

al factor empresarial en las diferentes estadísticas económicas5. Por todo ello, la búsqueda de indicadores y al

análisis de la pertinencia de los mismos, se convierte en condición necesaria para poder apreciar la importancia

de su acción económica. Para llevar a cabo esta tarea, se analizan, en la próxima sección, un repaso por los

intentos de medición del factor empresarial hallados en la literatura empírica, como paso previo a la discusión

acerca de la pertinencia y disponibilidad de diferentes indicadores que nos puedan permitir capturar de forma

precisa los diferentes aspectos de esta dimensión de la realidad económica. Realizada esta labor, estaremos en

disposición de elaborar un indicador sintético, que nos permita apreciar los diferentes vectores funcionales de la

actividad empresarial, a la vez que indagar acerca de la existencia de ciertas regularidades empíricas de los

indicadores propuestos en su relación con el crecimiento económico, de ciertos hechos estilizados del

crecimiento en relación al tejido empresarial.

3.- La medición del tejido empresarial en la literatura empírica

A priori, y desde un punto de vista teórico, disponemos de dos formas de medición del factor empresarial. La

primera pasa por el uso de un método indirecto, esto es, a través del concepto de función de producción.

Desde esta perspectiva, el tejido empresarial o más concretamente su tasa de variación, podría medirse

sustrayendo a la tasa de variación de la producción las tasas de crecimiento del resto de factores considerados

ponderados por sus participaciones relativas en la renta nacional. Ahora bien, las desventajas de esta forma de

proceder son bien conocidas: dependen del supuesto sobre el tipo de rendimientos, suponen la existencia de

equilibrio en los mercados de factores, y, sobre todo, el residuo sería más una medida de nuestra ignorancia

que el cambio experimentado por el tejido6. Otro posible método para medir el tejido empresarial pasaría por el

uso de indicadores directos que reflejen de forma precisa las funciones que lleva a cabo el empresario, la

capacidad empresarial o su participación en la actividad económica.

En cualquier caso, y sea cual sea el método de medición elegido, los trabajos previos son escasos y sesgados

por el enfoque teórico que se haya dado al factor empresarial.

Aunque por regla general los trabajos que analizan el papel del empresario en la actividad económica suelen

adolecer de respaldo empírico, debido a las dificultades de medición de esta variable, podemos encontrar en la

literatura algunos acercamientos parciales a la medición de esta dimensión de la realidad económica.

El primer y quizá más conocido trabajo en esta género es debido a Mansfield (1962) y en él se indaga acerca de

los factores que determinan las entradas y salidas de empresas de una industria determinada. Para llevar a cabo

esta tarea, Mansfield estimó la siguiente ecuación para cuatro sectores industriales estadounidenses:

5 La reciente aparición del DIRCE en España, va a cubrir sin duda esta laguna.

6 Abramovitz (1956) págs 5-23.

ln , , ln , lnE Cit it it= + −0 49 115 0 27π

donde la variable Eit denota la entrada neta de una empresa, ðit la tasa media de rendimiento y Cit es la tasa de

inversión requerida para establecer una empresa de tamaño mínimo eficiente en el sector industrial i. En opinión

de Hamilton y Harper (1996 ) y dejando a un lado los problemas asociados a la potencia de los contrastes, es un

rasgo común a los trabajos de este tipo el olvido que hacen de la disponibilidad de empresarios.

Desde una perspectiva diametralmente opuesta, W. Krelle(1988), realiza un interesante ejercicio de

aproximación a la medición del factor empresarial utilizando un análisis de componentes principales. En el

marco de su análisis de las fluctuaciones de la actividad económica a largo plazo, considera que los ciclos de

habilidad empresarial son en última instancia los determinantes de los cic los de más baja frecuencia. En su

trabajo se considera que la habilidad empresarial o Aentrepreneurship@ es una variable económica latente y por

tanto no observable, que determina la tasa de progreso técnico, la tasa de ahorro y la tasa de descuento,

variables éstas que si podemos observar y medir7. En base a estos supuestos estima la variable E como una

variable económica latente para los países de la OCDE, a través del método de componentes principales.

Denotando por ô, la tasa de progreso técnico, s, la tasa de ahorro y por ñ, la tasa de descuento, se tiene que

τ τ ρ ρ= =( ), ( )E s s E y = (E), por lo que tras normalizar ô,s y ñ se tiene que:

E a a s a con a= + + + > <1 2 3 2 0 0τ ρ η a y a1 3,, ecuación esta que tras estimar los valores

de los coeficientes le permite reconstruir las series de esa variable económica latente llamada entrepreneurship.

Aunque las hipótesis previas no se pueden contrastar empíricamente, su trabajo constituye un imaginativo

intento de medición del factor empresarial que le permite eludir los problemas asociados a la medición de esta

variable.

Más numerosos han sido los trabajos que han intentado medir el tejido empresarial desde la perspectiva de la

oferta de capacidades empresariales, ya sea desde la perspectiva de la asignación de talento entre actividades

productivas e improductivas (véase Murphy, Shleifer y Vishny (1991)), desde la consideración de la

importancia del tejido en el proceso de difusión del conocimiento (Barr, (1995) o Acemoglu y Zilibotti (1999)) o

desde el prisma de la acumulación de capital humano empresarial (Dias, 1996, 1998).

Acemoglu y Zilibotti(1999), proponen que la infraestructura informativa, medida a través de los costes de la

comunicación o de la concentración de las actividades empresariales en ciudades, tiene una gran importancia en

las relaciones principal agente, puesto que cuanto más costoso es el control de los agentes, menor será el nivel

de productividad. Sugieren que proxies tales como el número de teléfonos, la eficiencia de los servicios postales

o la tecnología de la información, pueden resultar medidas adecuadas para este tipo de infraestructura.

Desgraciadamente, el trabajo empírico de Acemoglu y Zilibotti está aún pendiente. Sin embargo, podemos

7 Si denotamos por E, la habilidad empresarial, la relación con las variables mencionadas es para Krelle:

encontrar un trabajo empírico, en línea con los indicadores sugeridos por Acemoglu y Zilibotti: Barr8, utilizando

una muestra de empresas de Ghana, analiza las relaciones y contactos entre empresas para determinar el tipo de

tejido empresarial, ya que de acuerdo a su análisis la densidad, tamaño y funcionalidad del tejido, generan

externalidades que determinan la fracción del stock de conocimientos disponibles a los que puede acceder la

empresa. Sin embargo, la notable contribución de Barr deja fuera aquellos conocimientos adquiridos al margen

del propio tejido.

Otros autores han optado por la medición directa del factor empresarial a través de las proxies cuantitativas

presentes en las estadísticas disponibles, fundamentalmente a las que responden a las diferentes divisiones de

los ocupados. En este sentido, se han explorado, aunque con diferentes fines, las variables empleadores y auto-

empleados. Así, Iyigun y Owen (1997) encuentran, para una muestra de 42 países como la ratio

empleadores/empleados se encuentra inversamente relacionada con el PIB. A partir de esta observación

consideran que es posible incluir un hecho estilizado a los ya tradicionales en el sentido de que los países con

un mayor nivel de renta per cápita tienen una ratio empleadores/empleados más baja. Este mismo hallazgo es

corroborado por estos mismos autores en (1999) utilizando en este caso un cruce entre la base de datos de

Summers y Heston (PWT, Mark 5.6) y los datos de la I.L.O. Por otra parte, y utilizando datos de la Reserva

Federal, también observan que los empleadores tienen una edad media más elevada que empleados y auto-

empleados, hecho este que interpretan como evidencia de la importancia del learning by doing en la

acumulación de capital humano empresarial. Un trabajo similar, y referido en este caso a España es el de

O`kean y Rodríguez (1996) en el que se realiza un ejercicio de cointegración entre el crecimiento español y el

número de empleadores -junto a otras categorías de ocupados- con datos procedentes de la Contabilidad

Nacional Trimestral de España y de la Encuesta de Población Activa, para el período comprendido entre el

tercer trimestre de 1976 y el cuarto trimestre de 1994, con resultados bastante alentadores aunque la mayor

parte de las relaciones de cointegración encontradas son débiles9.

También en esta línea, aunque desde una perspectiva ligeramente distinta, Audrestch et alia (1998) realizan un

análisis empírico sobre la relación entre el nivel de desempleo y los cambios corrientes en el número de

autoempleados. Para llevar a cabo esta tarea, realizan un ejercicio de causalidad a la Granger entre los cambios

en estas dos variables. Combinando los datos de 23 países de la OCDE y de la UE-15 para el período 1974-

1994, obtienen una evidencia débil de que es el cambio en el número de auto-empleados -que asimilan al factor

empresarial- el que genera cambios en la tasa de desempleo y no al revés. Este fenómeno les lleva a pensar que

el apoyo a las políticas de fomento empresarial generará efectos positivos sobre el empleo de las regiones.

Desde nuestro enfoque el interés de este estudio viene dado por la utilización del número de los auto-empleados

8 Barr, A. (1995)

9 En este trabajo se obtienen relaciones de cointegración de sentido débil entre PIB y empresarios, y de tipo fuerte entre PIB, formación bruta de capital fijo y empresarios, mientras que se rechaza la relevancia xplicativa de los autónomos.

como proxy del tejido empresarial, aunque la debilidad de sus resultados no permite elevar a definitivas sus

conclusiones. La discusión acerca de si los auto-empleados son verdaderos empresarios -efecto Schumpeter- o

si bien su evolución está ligada a las fases recesivas del ciclo económico -efecto refugio- creemos que es aún

una cuestión abierta.

Junto a los anteriores, coexisten una serie de estudios, prácticamente inductivos, en los que se exploran ciertos

determinantes de la tasa de creación de empresas. Factores tales, como la densidad de población, el tamaño

medio de las empresas, el grado de diversidad de la estructura productiva, las tasas de desempleo y las

dotaciones de capital humano han sido probadas como variables exógenas en este tipo de estudios10.

4.- Nuevos indicadores

Aunque la heterogeneidad observada en los indicadores propuestos, es sin duda consecuencia de las diferentes

concepciones acerca del factor empresarial y de su incidencia en la actividad económica, llegados a este punto,

puede ser conveniente realizar una evaluación, aunque sólo sea preliminar, acerca de la pertinencia de las

diferentes proxies utilizadas.

A pesar de la variedad de indicadores propuestos, es una característica común al análisis empírico su carácter

parcial y fragmentario: los indicadores o bien reflejan los efectos de difusión del tejido o su composición

cuantitativa. Así, los trabajos preocupados de la medición del stock de conocimientos empresariales, tan sólo

consiguen medir las externalidades que genera el tejido -por lo que en el mejor de los casos tan sólo captarían

de forma imperfecta parte de los conocimientos que se adquieren a través de la experiencia- sin buscar

indicadores que nos permitan captar la importancia de la educación formal en entrepreneurship. Por otro lado,

los estudios centrados en el análisis de la composición del tejido, además de no considerar los aspectos relativos

a la calidad del mismo, se limitan al análisis de una parte del tejido, al tejido empresarial individual, sin recoger

las actividades empresariales que son llevadas a cabo por parte de otros agentes que desempeñan la función

empresarial. Este problema es de especial importancia, ya que se omite la actividad empresarial que es llevada a

cabo por gerentes y directivos cuya actividad no tiene porqué estar vinculada a la propiedad del capital, sobre

todo si tenemos en cuenta el peso relativo de las empresas de tipo corporativo en la actividad económica11.

Por todo ello, cabe colegir que la contrastación del papel del tejido empresarial como determinante del

crecimiento, requiere como paso previo la clarificación de qué entendemos por tejido empresarial y la

exploración de proxies o tal vez de un indicador sintético que permita incorporar los aspectos analizados

anteriormente a la vez que recoja aspectos no considerados, tales como la calidad del tejido, el stock de

10 Pueden catalogarse como trabajos de este tipo los de Garofoli (1994), Audretsch y Fritsch (1994), Reynolds (1994) o Segarra y Callejón (1998). 11 Siguiendo a O=Kean (1996), distinguiremos entre, el tejido empresarial en sentido estricto, formado por los empresarios individuales y corporativos, y tejido empresarial en sentido amplio, en el que consultoras, institutos de I+D, agencias de promoción empresarial e incluso gestores públicos estratégicos entran en juego junto a empresarios individuales y corporativos.

conocimientos empresariales adquiridos a través de la educación formal en entrepreneurship, y que permita

medir el tejido empresarial.

En base a la teoría económica actual del empresario, la actividad empresarial se configura en base a cuatro

vectores funcionales12:

i) el empresario es un agente que reduce las ineficiencias siempre existentes en la empresa

(Leibenstein, 1969,1979);

ii) detecta las oportunidades de beneficio que permanentemente existen en los mercados (Kirzner,

1973, 1979, 1985);

iii) el agente se enfrenta a la incertidumbre de estimar el futuro (Knight, 1929), e

iv) innova (Schumpeter, 1913)

Por ello, si queremos adoptar una visión amplia del tejido empresarial13 y recoger los cuatro vectores que

configuran la actividad empresarial, deberemos buscar diferentes indicadores que nos muestren la riqueza de

matices de su acción económica.

A) La composición del tejido empresarial.

Como hemos visto en la literatura previa, se han explorado intensivamente los indicadores relacionados con el

número de empresarios que forman parte de un determinado territorio o sector económico. La ausencia de

estadísticas internacionales específicas acerca del stock de empresas y empresarios, hacen que las únicas

fuentes posibles sean las basadas en los datos procedentes de las Encuestas sobre Fuerzas de Trabajo. Pero

además la falta de homogeneidad de este tipo de encuestas dificulta la realización de comparaciones

internacionales. En el caso europeo, la realización de una encuesta homogénea, en el tercer trimestre de cada

año facilita las cosas. La Labour Force Survey -publicación en la que se recogen anualmente los resultados de

esta encuesta europea homogénea- contiene información sobre los ocupados por categorías profesionales.

Atendiendo a este criterio, la encuesta divide a los ocupados en: empleadores e independientes, asalariados y

perceptores de ayudas familiares. Aunque la tipología española es más rica, al separar la categoría de

empleadores de la de autónomos o auto-empleados, sirva el análisis del porcentaje de empleadores sobre la

población ocupada en los países de la Unión Europea, para tener una primera idea

acerca del comportamiento de esta variable en el marco europeo. Utilizando datos del año 1996, el siguiente

gráfico relaciona el PIB per cápita y el porcentaje de los empleadores e independientes respecto a la población

activa en los países pertenecientes a la unión Europea. La relación observada, corrobora el hallazgo que Iyigun

y Owen, obtienen para los Estados Unidos.

12 O=Kean, J.M. (2000) 13 Entendemos que forma parte del tejido empresarial cualquier agente que desempeñe al menos uno de los vectores que configuran la acción empresarial, con independencia de la calidad con que desempeñe su tarea, y de la vinculación existente con respecto a la propiedad de la empresa.

Sin embargo, cuando realizamos este mismo ejercicio sectorialmente, los resultados ya no son coincidentes con

los obtenidos por Iyigun y Owen. Así, se pone de manifiesto que en el sector agrícola se observa un

comportamiento netamente diferenciado al del resto de sectores, quizá debido al alto porcentaje de autónomos

en este sector.

Empleadores y Crecimiento en Europa (1996)

EMPLEAD

PIB

PC

AleAus

Bel

Din

Esp

Fin

Fra

Gre

Irl

Ita

Lux

PB

Por

RU

Sue

6000

10000

14000

18000

22000

26000

30000

6 12 18 24 30 36

Ratio empleadores e independientes/asalariados

por sectores económicos

EU-15 1996

País Empleadores Asalariados Ratio empleadores/asalariados

Agric. Indust. Servic Agric. Indust. Servic. Agric. Indust. Servic.

Alemania 327 775 2330 546 11740 19556 0.60 0.07 0.12

Austria 155 49 188 36 1033 2026 4.31 0.05 0.09

Bélgica 67 99 420 14 939 2156 4.79 0.11 0.19

Dinamarca 41 40 137 51 645 1678 0.80 0.06 0.08

España 566 575 1508 332 2987 5909 1.70 0.19 0.26

Finlandia 108 60 140 31 491 1178 3.48 0.12 0.12

Francia 585 512 1411 297 5299 13666 1.97 0.10 0.10

Grecia 457 231 617 35 609 1456 13.06 0.38 0.42

Irlanda 109 39 111 28 317 687 3.89 0.12 0.16

Italia 671 1087 3203 497 5241 8504 1.35 0.21 0.38

Luxemburgo 2 2 11 1 36 111 2.00 0.06 0.10

Países Bajos 132 93 479 95 1414 4260 1.39 0.07 0.11

Portugal 417 238 533 89 1139 1944 4.69 0.21 0.27

Reino Unido 252 1052 1976 231 6077 16343 1.09 0.17 0.12

Suecia 77 104 282 40 923 2535 1.93 0.11 0.11

Europa-15 3966 4956 13345 2324 38889 82009 1.71 0.13 16,00

Pero a pesar, de las posibles distorsiones que para el caso europeo pueda generar el hecho de que las

estadísticas europeas de fuerzas de trabajo agrupen a los empleadores y a los autónomos en una misma

categoría, el que dispusiésemos del desglose no resolvería el problema en tanto en cuanto, este dato tan sólo

nos proporcionaría a lo sumo una visión sobre el stock de agentes que compone el tejido empresarial en

sentido estricto, y dentro de éste tan solo el que forma parte de los empresarios individuales. Si quisiéramos

medir el tejido empresarial en sentido estricto, deberíamos tener en cuenta a los empresarios corporativos.

Sorprendentemente, la literatura suele obviar los indicadores encaminados a la medición de esta parte del

tejido empresarial en sentido estricto. Sin embargo, las Encuestas sobre Fuerzas de Trabajo si proporcionan un

indicador que nos permite apreciar aunque tan sólo sea de manera imperfecta la importancia de esta parte del

tejido. Concretamente si atendemos a la clasificación de los ocupados por profesión, la Encuesta sobre

Fuerzas de Trabajo de la Unión Europea, utiliza la categoría de directivos y cuadros superiores, que nos

pueden aproximar a la medición del stock de agentes que llevan a cabo los diferentes vectores de la función

empresarial en empresas corporativas o no, sin que para llevar a cabo su tarea, tengan que tener una

vinculación a la propiedad de la empresa. En España y hasta hace relativamente poco tiempo14 la única fuente

de datos relativos al stock de empresas y centros de trabajo existentes, procedía de las estadísticas

procedentes de la Seguridad Social -dadas las limitaciones impuestas para la explotación de datos fiscales-, de

la Encuesta Industrial y de la Encuesta de Población Activa.

Por un lado, es posible disponer del número de empleadores a partir de una explotación a nivel regional de la

Encuesta de Población Activa, realizada por el I.N.E. a partir del cruce de los ocupados por situación

profesional15. El mayor desglose que presenta la E.P.A. española, nos permite eludir los problemas ya citados,

que se derivan de la agrupación de los empleadores y de los autónomos en las estadísticas europeas.

De igual forma, también nos permite la E.P.A. española, cuantificar en cierta medida el tejido empresarial

corporativo según la clasificación que de los ocupados se realiza atendiendo a su ocupación. Así, es posible

obtener para las comunidades autónomas españolas en el período muestral 1979-1998, los datos relativos a los

directivos de empresas y de la administración pública.

Por otra parte, y pese a las ventajas que presentan las estadísticas españolas, no es posible descender hasta el

nivel provincial, ni realizar cruces entre empleadores y ocupados, ya que los datos inferiores a 5000, están

sujetos a errores de muestreo que desaconsejan su uso. Ahora bien, en el caso español, es posible acudir a

fuentes complementarias para medir los efectivos empresariales de una determinada región e incluso medir sus

tasas de entrada y salida. Así, y aunque tan sólo disponibles desde 1995, el Ministerio de Trabajo y Seguridad

Social proporciona el número de empresas totales inscritas y el porcentaje de estas que son persona física o

jurídica. Otro indicador que proporciona el citado ministerio es el relativo a centros de trabajo, para el cual el

período muestral se amplia desde 1987 hasta nuestros días. Además este indicador tiene la ventaja respecto al

anterior de permitir evitar las posibles distorsiones que la ubicación del domicilio social de la empresa, pueden

generar al sobredimensionar las cifras de las ciudades-regiones de mayor peso administrativo. Por otro lado, y

aunque circunscrita al sector industrial, la Encuesta Industrial nos facilita datos relativos al número de

establecimientos industriales.

14 En España, desde 1996 y a partir del cruce de datos de la Seguridad Social y del Ministerio de Economía y Hacienda, el Instituto Nacional de Estadística elabora anualmente el Directorio Central de Empresas, que sin duda enriquece las fuentes estadísticas a las que acceder para obtener datos relativos a las empresas españolas. Desgraciadamente, su reciente aparición no hace posible, de momento, disponer de series lo suficientemente largas.

15 Según este criterio, los ocupados se clasifican en: empleadores, empresarios sin asalariados o trabajadores independientes, miembros de cooperativas, ayudas familiares, asalariados y otros.

B) El stock de conocimientos empresariales: Todas las medidas apuntadas hasta ahora, podrían captar de

forma más o menos precisa, la densidad del tejido, pero en ningún caso proporcionan una idea acerca de la

forma con la que desarrolla su labor. Aunque ya hemos citado algunos ensayos que intentan captar las

externalidades que genera el tejido empresarial en el proceso de difusión de oportunidades de beneficio16, es

desde la perspectiva del tejido empresarial entendido como un tipo de capital humano específico y susceptible

de acumulación, donde más queda por hacer. La literatura empírica del crecimiento, ha demostrado que los

países de menor productividad son los que tienen un nivel de educación más bajo, medido en términos de

número de años de escolarización, por lo que da la impresión de que los niveles de educación más elevados

llevan aparejados aumentos de la productividad.

Ahora bien, si esto es cierto, )por qué no dan los gobiernos de los países de menor productividad la misma

importancia que los ricos a la acumulación de conocimientos?. En jerga económica, )es mayor la elasticidad

de sustitución intertemporal entre consumo futuro y presente en esos países de baja productividad? o quizá

)los países de baja productividad no invierten tanto en la acumulación de conocimientos debido a que no

tienen una demanda de conocimientos más avanzados en sus economías? Ahora bien, )qué tipo de demanda

debe existir en una economía para favorecer la acumulación de conocimientos? . En nuestra opinión, debe

existir una demanda de un tipo de conocimiento específico que combina los conocimientos sobre las

preferencias de los consumidores y las percibe como oportunidades de beneficio. De acuerdo con esta visión,

las economías orientadas al mercado crecen más rápidamente, porque el propio mercado actúa como una

escuela o laboratorio de este tipo de conocimientos. Lo mismo ocurre en aquellos países que dan una gran

importancia a la educación formal en entrepreneurship. Según esta visión los emergentes países asiáticos han

sido capaces de formar el stock de conocimiento empresarial necesario para generar altas tasas de

crecimiento. De igual forma encajan en esta visión los trabajos relativos a la asignación del talento entre

actividades productivas e improductivas, en línea con los trabajos de Murphy, Vishny y Schleifer.

Por tanto, debemos buscar indicadores17 en esta línea, indicadores que sean capaces de reflejar el stock de

conocimientos empresariales de una sociedad y las externalidades que sobre estos conocimientos genere el

propio tejido empresarial.

Como bien es sabido, el capital humano puede ser adquirido a través de la experiencia18 o a través de la

educación formal. En el proceso de educación formal, hay ciertos tipos de enseñanzas que tienen una

16 Este tipo de trabajos suelen utilizar la densidad del tejido, aproximada a través de la relativización del stock de empresas respecto a la dimensión del territorio, como indicador que puede proporcionar alguna idea acerca del proceso de difusión de los conocimientos empresariales. 17 Dos principios generales han guiado nuestra búsqueda de indicadores que nos permitieran medir la variable cantidad y calidad del tejido empresarial en un área geográfica concreta: la fidelidad del indicador como representación de la dimensión que se pretende medir y la existencia y/o disponibilidad del indicador a nivel regional. 18 Debemos ser conscientes de la especial importancia que el learning by doing tendrá en la adquisición de este tipo específico de conocimiento.

incidencia directa, en el conocimiento de los mercados de factores, de productos, en el conocimiento de los

procesos y que facilita la capacidad de innovación. De esta forma los indicadores que tradicionalmente se usan

en los estudios centrados en el análisis del capital humano, no permiten distinguir entre los estudios que

favorecen la acumulación de tejido de aquellos otros que no19. Por ello, para medir el capital humano

empresarial hemos utilizado las proxies que tradicionalmente se usan para medir el capital humano

adaptándolas a las peculiaridades de nuestro análisis. Aunque las encuestas de trabajo clasifican a los ocupados

por nivel de estudios no ha de ser esta una medida fiable del capital humano empresarial de una sociedad. En

línea con el trabajo de Murphy, Vishny y Schleifer, hemos optado por discriminar entre los diferentes tipos

enseñanza media y superior para medir la importancia de la educación formal en entrepreneurship. Así, usando

datos procedentes del Ministerio de Educación y Cultura, se utiliza el número de egresados en ciertas

titulaciones como proxy del capital humano empresarial existente en una determinada sociedad20.

Por otra parte, quizá fuera posible medir las externalidades del conocimiento a través de la densidad

empresarial, medida a través del stock de empresarios respecto a la dimensión del territorio o incluso por la

orientación externa de la demanda21.

19 En España es posible obtener a partir de la EPA, el número de empleadores o el número de directivos clasificados de acuerdo a su nivel de formación. Sin embargo, la tipología clásica de niveles educativos no permite apreciar bien, cuál es el tipo de formación recibida: )Posee un mayor capital humano empresarial una sociedad compuesta por doctores en filología hispánica que una sociedad compuesta por ingenieros técnicos? 20 Las titulaciones seleccionadas por ser su contenido favorecedor de la calidad del tejido son: Arquitectura e ingeniería técnica, diplomados en empresariales, licenciados en ciencias empresariales, escuelas técnicas de grado superior y turismo y restauración. 21 Parece intuitivamente plausible pensar que las economías orientadas hacia el exterior deben asumir ciertos estándar de calidad que obligan a su tejido empresarial a competir y añadir un mayor valor a sus productos, para lo cual ha de ser condición necesaria la posesión del capital humano empresarial que lo garantice.

C) La captación de oportunidades de beneficio

Otro de los rasgos definitorios de la acción empresarial es la captación de oportunidades de beneficio. En

España, el Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales facilita datos relativos a las aperturas de centros de trabajo

según obedezca esta a una nueva creación, a una reapertura, a un cambio de actividad o a un traslado, que

pueden resultar una buena proxy para este vector funcional.

D) La innovación.

Para medir el aspecto innovador de la acción empresarial chocamos aquí con los mismos problemas a los que

se enfrentan los investigadores del cambio tecnológico. La utilización del gasto en I+D -input- o del número de

patentes -output- como proxies de la innovación no son medidas fidedignas pues no arrojan luz acerca del

proceso innovador en sí. En cualquier caso, puede resultar interesante la elaboración de algunas ratios para las

comunidades autónomas españolas como: el gasto en I+D por empleador, el gasto en I+D por empresa, el

número de patentes por empleador o el número de patentes por empresa.

5.- Un indicador sintético del tejido empresarial

Se analizan en este apartado los resultados que se obtienen al utilizar diferentes indicadores alternativos para

determinar la influencia del tejido empresarial en la producción agregada. Como se ha señalado en los

apartados anteriores la mayor parte de los estudios empíricos que intentan captar la influencia del tejido

empresarial en el crecimiento económico suelen usar como proxies diferentes medidas del stock de

empresarios de una determinada área geográfica o sector. Más escasos son aquellos que intentan captar la

influencia de la calidad del tejido. Por ello, hemos decidido presentar en esta sección los resultados de una

serie de ejercicios que intentan medir la relación entre la producción agregada y el tejido empresarial, a partir

del uso de diferentes indicadores alternativos, para las regiones españolas en el período 1987-1994. La

limitación temporal del estudio viene impuesta por la diferente disponibilidad temporal de algunos de los

indicadores utilizados. Por otro lado, indicar que en las diferentes estimaciones, el capital se ha aproximado a

través del stock de capital neto privado en pesetas de 1986, procedente del BBV; para la medición del factor

trabajo se ha utilizado el número de ocupados según la E.P.A., y, por último, los datos de producción regional

proceden de la Contabilidad Regional de España, en pesetas de 1986.

A) La composición del tejido empresarial en sentido estricto y el crecimiento económico

Algunos de los estudios citados, han utilizado el stock de empresarios, medido a través del número de

empleadores como proxy del tejido empresarial. En este sentido, O=kean y Rodríguez, realizan un ejercicio de

cointegración entre el PIB español y diferentes indicadores del tejido empresarial en sentido estricto. En este

apartado repetimos pruebas de este tipo que nos permitan confirmar los resultados obtenidos en este trabajo a

la vez que comprobar el efecto de la utilización de una proxy del tejido empresarial en sentido estricto que

incorpora el tejido corporativo. Frente al análisis anterior utilizamos aquí datos de las regiones españolas para

el período 1980-1994.La oportunidad del análisis viene dada por tres factores: la contrastación a nivel regional

de los resultados de O=kean y Rodríguez, para el tejido empresarial individual; la contrastación de una proxy

para el tejido empresarial individual y corporativo, y por último para comprobar el comportamiento anticíclico

de los empleados sin asalariados, que nos hace cuando menos dudar de su consideración como parte

integrante del tejido. Supongamos que el tejido empresarial en sentido estricto, cualquiera que sea la proxy

utilizada, y que denotaremos por E, forma parte, como argumento, de una función de producción agregada del

tipo:

Tomando logaritmos en la expresión anterior, se estima una expresión del tipo:

en la que las variables expresadas en minúscula denotan que se trata del logaritmo de la variable original, y en

la que ei,t es un término de error, con las propiedades estadísticas habituales.

Si utilizamos como proxy de E el número de empleadores, los resultados que se obtienen de la estimación, se

recogen en la siguiente tabla.

Y K E LA t= exp λ α β γ

y A t k e lit it it it it= + + + + +λ α β γ ε

TABLA 1a Variable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86) Variable

OLS

BETWEEN

WITHIN

EFECTOS ALEATORIOS

Constante

5.91896 (10.2704)

3.777 (1.34423)

8.82044 (19.1740)

k

0.9851 (16.9442)

1.21633 (4.12833)

0.632383 (13.3376)

0.689447 (17.1457)

l

0.0272 (0.58973)

-0.135639 (-0.5422)

0.584765 (2.69674)

0.19303 (4.21172)

e n1empleadores

0.14E-03 (0.405E-02)

-0.057301 (-0.34182)

0.149090 (5.32249)

0.133626 (4.91338)

NOBS= 255 ; N =17, T=15 R2 ajustado Hausman Test

.9764 CHISQ(3)= 7.3055 P value [.0628]

.9823

.9955

.973820

Los resultados obtenidos con diferentes técnicas de estimación se presentan en la tabla 1. Los resultados de la

primera columna (1) corresponden al estimador de mínimos cuadrados ordinarios, en el que los coeficientes

estimados son los mismos para todas las regiones. El modelo de MCO supone que todas las regiones

responden de la misma forma ante cambios en los valores de las variables explicativas y que las características

no observables también son las mismas para todas las regiones. La segunda columna contiene los resultados

del estimador entregrupos -between-, que se obtiene al aplicar mínimos cuadrados ordinarios a las medias

temporales de cada región. Este estimador sólo usa pues la información entre regiones. Las estimaciones de

las columnas 3 y 4, en cambio, se corresponden con el supuesto de que las pendientes son iguales entre

regiones, pero permitiendo que cada región posea una constante propia. Sin embargo, los resultados de las

columnas tres y cuatro difieren en lo referente a los supuestos relativos a los efectos individuales no

observables. En el modelo (3) los efectos individuales son tratados como fijos -modelo de efectos fijos-

mientras que en (4) se consideran aleatorios, esto es, formando parte del término de error aleatorio -modelo de

efectos aleatorios o de componentes del error-. Bajo el supuesto de efectos fijos, el estimador intragrupos -

within- , es el mejor estimador insesgado, mientras que bajo la hipótesis de efectos aleatorios el estimador

insesgado más eficiente es el estimador obtenido a través del método generalizado de momentos, siempre y

cuando los efectos aleatorios específicos estén incorrelados con las variables explicativas. Sin embargo, si

estos efectos están correlacionados con las variables explicativas, el estimador obtenido por el método

generalizado de momentos es inconsistente. Una forma de detectar la correlación entre los efectos individuales

y los regresores es el test de Hausman (1978)22, el cual mide la distancia existente entre los estimadores

intragrupos y el generado por el método de momentos generalizado. La diferencia entre estos dos estimadores

debe ser pequeña si los efectos específicos están incorrelados con las variables explicativas, mientras que una

gran diferencia sugiere la existencia de correlación entre errores y regresores y que, por tanto, el estimador

MGM es inconsistente. En el caso que nos ocupa el valor del test de Hausman es de 7.3055, el cual no es

significativo si se compara con el valor crítico de una ÷2n .

A partir de una batería de diagnósticos, elegimos el modelo de efectos fijos, a partir del cual, y al ser la

especificación formulada doblemente logarítmica, la proxy utilizada presenta una elasticidad respecto al

producto agregado regional de un 14.9%. Sin embargo, cuando utilizamos el número de empleadores y

directivos como proxy de la composición del tejido empresarial en sentido estricto, la elasticidad de esta

proxy, se reduce hasta un 5.22%.

Tras este primer ejercicio, procedemos ahora a utilizar el número de empleadores sin trabajadores -

autónomos- como proxy del tejido empresarial individual en sentido estricto. Los resultados en este caso son

desalentadores, puesto que esta proxy presenta un comportamiento anticíclico, que nos lleva a pensar que esta

categoría de los ocupados refleja un efecto refugio de los empleados por cuenta ajena en períodos de crisis

económica, sin que por ello deba ser considerada una buena proxy para analizar la composición del tejido

empresarial.

22Esta cuestión es tratada in extenso en Hausman y Taylor (1981) y Arellano, M. (1991).

TABLA 1c Variable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86) Variable

OLS

BETWEEN

WITHIN

EFECTOS ALEATORIOS

Constante

6.07737 (17.0641)

4.37554 (2.41126)

7.43507 (23.2180)

k

0.922973 (21.4822)

1.126 (5.1611)

0.753481 (17.4857)

0.768116 (21.4855)

l

0.256440 (5.28893)

0.075438 (0.3372)

0.518090 (2.23285)

0.358451 (5.15277)

e empleadores sin empleados

-0.201451 (-8.60847)

-0.211304 (-2.48960)

-0.119642 (-2.11893)

-0.1479 (-3.2156)

NOBS= 255 ; N =17, T=15 R2 ajustado Hausman Test

.9817 CHISQ(3)= 4.9366 P value [.1765]

.9879

.9951

.973

B)La capacidad de difusión del tejido.

Pese a los resultados obtenidos, en los que se revela un impacto positivo y significativo de los indicadores que

miden la composición del tejido, sobre todo de la variable empleadores, creemos que hay que procurar que los

indicadores utilizados reflejen otros aspectos que definen el desempeño de la acción empresarial. Con este

objetivo, realizamos ahora un ejercicio en el que se intenta captar la importancia que el tejido tiene en la

difusión del conocimiento empresarial, como medio para emprender nuevos proyectos relanzando así la

actividad económica. Ello, nos ha llevado a buscar a utilizar como proxy la densidad del tejido, medida a través

de la relación existente entre el stock empresarial E, y la dimensión del territorio. La variable resultante, que

denotaremos por d en términos logarítmicos, es probada con una especificación funcional análoga a la

anterior:

La tabla 2, recoge los resultados de este ejercicio:

TABLA 2 Variable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86) Variable

OLS

BETWEEN

WITHIN

EFECTOS ALEATORIOS

Constante

10.6774 (16.8301)

8.2799 (3.3595)

12.8349 (29.0976)

k

0.493914 (7.4106)

0.749583 (2.8723)

0.254490 (5.7404)

0.26775 (6.4491)

l

0.468287 (7.40017)

0.225265 (0.9095)

0.607331 (6.4550)

0.677058 (15.2913)

d

0.081027 (8.20380)

0.083875 (2.9519)

0.07452 (5.1040)

0.075658 (5.8932)

NOBS= 136 ; N =17, T=8 R2 ajustado Hausman Test

.9853 CHISQ(3)= 4.9943 P value [.1722]

.9888

.9981

.9839

y A t k d lit it it it it= + + + + +λ α β γ ε

Los resultados obtenidos son bastante coincidentes con los anteriores, aunque en este caso, la elasticidad de la

proxy del tejido respecto al output se eleva hasta un 8%.

C) El stock de capital humano empresarial

En el mejor de los casos, cualquiera de las proxies anteriores tan solo mide el stock de empresarios, pero no

nos indica nada, acerca de la forma en la que este tejido lleva a cabo su labor. Por ello, y para captar la

capacidad empresarial de cada región, hemos aproximado el capital humano empresarial a través de un

indicador indirecto: el número de egresados en algunos tipos de estudios medios y superiores cuyos

contenidos ayudan al desempeño de la actividad empresarial, ya sea porque proporcionan conocimientos

acerca de los mercados de factores y productos o acerca del proceso productivo mismo. Aunque pudiera

resultar discutible la exclusión o no de ciertas titulaciones en esta medición, el criterio de demarcación ha sido

claro: hemos considerado como titulaciones que aumentan el capital humano empresarial, la totalidad de las

que componen el área de ciencias experimentales, las técnicas y las relacionadas con la administración de

empresas y marketing dentro de las enmarcadas en ciencias sociales y jurídicas.

Así, hemos probado en la especificación funcional anterior el porcentaje de egresados en estas titulaciones

seleccionadas respecto al total de egresados en cada región, variable que denotaremos por He. Los resultados

de la estimación, se recogen en la tabla 3.

que ei,t es un término de error, con las propiedades estadísticas habituales.

TABLA 3 Variable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86) Variable

OLS

BETWEEN

WITHIN

EFECTOS ALEATORIOS

Constante

9.03224 (12.1324)

3.98760 (1.36706)

12.1152 (32.2218)

k

0.601346 (7.68041)

1.06280 (3.64749)

0.309532 (8.72472)

0.319387 (9.15673)

l

0.122793 (3.35401)

0.320124 (2.38784)

0.052574 (3.21293)

0.054688 (3.38243)

he

0.406935 (5.45207)

-0.025978 (-0.095357)

0.585892 (6.64039)

0.643389 (14.5619)

NOBS= 136 ; N =17, T=8 R2 ajustado Hausman Test

.977062 CHISQ(3)= 8.6075 P value [.035]

.986068

.998286

.974010

D) Un indicador sintético del tejido empresarial

Aunque los resultados parecen más alentadores que en los casos anteriores, creemos que hay que avanzar

en la búsqueda de algún tipo de indicador sintético que nos permita capturar los diferentes vectores que

constituyen el desempeño de la función empresarial. A pesar del carácter preliminar de este trabajo,

resumimos en el siguiente cuadro algunas de las proxies que podrían servirnos para la construcción de un

indicador de estas características para el caso español.

Aspectos a estudiar y variables utilizadas

Aspecto

Variables

Proxy

Fuente

Período

Tejido empresarial individual

Número de

empleadores Número de autónomos

Encuesta de población

activa

1979-99

Tejido

empresarial corporativo

Número de directivos

Encuesta de población

activa

1979-99

Stock

de empresarios

Tejido

empresarial en sentido estricto

Centros de

trabajo

Ministerio de

Trabajo y Asuntos Sociales

1987-98

Patentes/C

Innovación

Gasto I+D/C

Encuesta Industrial

N.A.

1986-1994

Difusión

Exportaciones

/PIB Densidad

empresarial

Renta

Nacional, BBV EPA

1993-1995

1979-99

Capital humano

empresarial

Egresados en Ingenierías técnicas y superiores, estudios

empresariales y turismo y restauración

Ministerio de Educación y

Ciencia

1986-1996

Calidad del

tejido

Captación

oportunidades de beneficio

Apertura de

empresas

Ministerio de

Trabajo y Asuntos Sociales

1987-1998

Producción

PIB per cápita

PIB per cápita

Contabilidad Regional de

España (base 86)

1980-1995

Capital

Stock de

capital neto

Stock de

capital neto privado

BBV

(base 86)

1964-1994

La diferente disponibilidad temporal de las proxies potenciales, nos ha llevado a construir un indicador

sintético, que hemos denotado por I, que se ha estimado como si fuera una variable latente, a través del

método de componentes principales, utilizando las siguientes variables: densidad del tejido -aspecto de

difusión-, stock de empresarios, apertura de centros de trabajo -captación de oportunidades de beneficio-.

Tras reconstruir la serie de este indicador sintético, procedemos a incluirlo como regresor en la especificación

anterior:

La tabla 4, recoge los resultados de este ejercicio:

TABLA 4

Variable Dependiente: log PIB (ptas. Año 86)

Variable

OLS

BETWEEN

WITHIN

EFECTOS ALEATORIOS

Constante

12.5420 (15.1795)

9.49968 (2.70222)

13.3824 (32.1294)

k

0.377677 (5.02546)

0.696262 (2.31831)

0.218634 (15.8560)

0.226513 (6.20796)

l

0.449454 (6.9543)

0.121018 (0.493817)

0.593720 (7.20907)

0.672615 (16.8849)

He

.020297 (0.579403)

0.082830 (0.0528684)

0.044565 (2.94944)

0.045935 (3.08045)

I

0.157207 (6.68430)

0.18949 (2.22826)

0.05508 (4.92185)

0.058332 (32.1294)

NOBS= 129 ; N =17, T=8 R2 ajustado Hausman Test

.9833 CHISQ(3)= 12.702 P value [.0128]

.9902

.9985

.9783

El coeficiente asociado a este indicador sintético es positivo y significativo, al igual que el correspondiente al

capital humano empresarial, por lo que cabe intuir que los débiles resultados obtenidos a través de los

indicadores anteriores, pueden estar debidos a los errores de medida derivados de la utilización de proxies

inadecuadas.

6.- Conclusiones

Aunque el análisis precedente es meramente exploratorio, parece intuirse la necesidad de profundizar en el

análisis de nuevas proxies que permitan evaluar la importancia económica del tejido empresarial en el

crecimiento económico. Las limitaciones impuestas por las estadísticas disponibles no han de ser un obstáculo

insalvable en esta labor. Los indicadores utilizados superan a los tradicionales, al menos en dos sentidos: en

primer lugar permiten la consideración del tejido empresarial en sentido estricto, y por otro lado, nos permiten

apreciar los diferentes vectores que configuran la función empresarial.

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