EXTERNALIDADES DE INFORMACIÓN EN EL COMERCIO

EXTERIOR: EFECTOS REGIONALES

Autores:

— Juan de Lucio Fernández. ICADE.

— Raúl Mínguez Fuentes. Cámara de Comercio de España.

— Asier Minondo Uribe-Etxeberria. Deusto Business School.

— Francisco Requena Silvente. University of Sheffield.

Área temática: internacionalización empresarial

Resumen:

El conocimiento de los fundamentos microeconómicos de la internacionalización de la

economía y la empresa española es clave para la consolidación del proceso en un mundo

globalizado. En particular, este trabajo ayuda a comprender cómo influyen en el

comportamiento exportador (véase: iniciación, ventas iniciales, supervivencia y

crecimiento del comercio) el entorno exportador de la provincia. Los resultados apuntan

la existencia de efectos externos tanto en las ventas al exterior como en las compras

realizadas a terceros países.

Palabras clave: empresa exportadora, comercio exterior, internacionalización, externalidades de información, globalización.

Clasificación JEL: F1, M1.

1 

1. Introducción

La investigación sobre el sector exterior, así como la información disponible a tal

efecto, tradicionalmente se ha concentrado en el ámbito macroeconómico, con escasas

aproximaciones microeconómicas. A finales del siglo XX se comienza a prestar

atención hacia le empresa y sus características, sobre la base de los trabajos pioneros de

Coase (1937), Vernon (1966) y Dunning (1980), entre otros.

En los últimos años, con el avance de la globalización, los avances teóricos y empíricos

han sobrepasado el enfoque de países y sectores para concentrarse prioritariamente en el

comportamiento exterior de las empresas (Bernard et al., 2012): la teoría de la

internalización (Buckley, Casson, Rugman, Lorraine), el paradigma ecléctico

(Dunning), el modelo de Uppsala (Johanson, Vahlne),el enfoque gradualista, o la

literatura más reciente sobre los modos de acceso al negocio internacional (Robertson,

Chetty).

No en vano, la literatura sobre el comercio internacional desde la vertiente

microeconómica pone de relieve que el crecimiento a largo plazo de las exportaciones

de una economía está condicionado tanto por el número de empresas que entran en el

mercado de exportación, como el de aquellas que consiguen permanecer (Eaton et al.,

2007; Bernard et al., 2009; Lawless, 2009; Iacovone y Javorcik, 2010; Amador y

Opromolla, 2013).

Cuando una compañía comienza a participar en los mercados exteriores, o bien ampliar

su presencia en los mismos, está sujeta a múltiples condicionantes, resultado de la

combinación de la existencia de ciertasventajas específicas propias de la empresa (de

carácter productivo, tecnológico, organizativo, gerencial y/ocomercial) con un relativo

gradualismo en la adquisición de aprendizaje para la internacionalización.

Así, la empresa inicialmente trata de recopilar la información, bien interna o bien de las

compañías similares, fundamentalmente del propio sector o área geográfica de origen;

conocimiento a partir del cual puede introducir las innovaciones o imitaciones de

comportamiento oportunas. Sobre esta base, la empresa estima sus probabilidades de

éxito exportador, tanto en términos de supervivencia en los mercados foráneos como del

crecimiento del volumen de ventas.

2 

Al tiempo, los propios mercados de destino proporcionan información clave para la

consolidación de la exportación, bien procedente de empresas del mismo sector

(especialización) o de otras ramas de actividad (diversificación).

Las externalidades de información dependen tanto de la cantidad de conocimiento

transmitido como del modo de traslación del mismo. Las nuevas compañías

exportadoras pueden conseguir esta información sobre las redes de destino a través de

aquellas empresas con experiencia mediante la cooperación directa o bien gracias a la

proximidad física (economías de aglomeración). En este último caso, la cercanía física

entre las compañías permite la transmisión informal de la información, son los

denominados spillovers o externalidades de información (Marshall, 1890).

Se trata de un campo de investigación en desarrollo, dadas las dificultades para explicar,

en toda su extensión, la compleja naturaleza de la internacionalización empresarial. En

este sentido, el presente trabajo busca ampliar el conocimiento sobre la relevancia de las

externalidades de información en el comercio exterior, tanto desde la perspectiva del

mercado más influyente (origen vs. destino) como desde el punto de vista sectorial

(especialización vs. diversificación).

Los resultados obtenidos en el presente trabajo muestran que las empresas que se inician

en la internacionalización obtienen información de otras firmas con relaciones

comerciales con el exterior.

A partir de este conocimiento, es posible identificar algunas líneas estratégicas de

política económica para la internacionalización empresarial, especialmente en lo

referente al impulso y eficaz aprovechamiento de las externalidades de información en

origen o en los mercados de destino. En última instancia, la presencia y expansión

exterior de las empresas es clave para entender la competitividad de una economía

(Besedes y Blyde, 2010).

En la siguiente sección 2 del documento se revisa el marco teórico sobre las

externalidades de información y el comportamiento exportador. El apartado 3 describe

la fuente de información utilizada. En la sección 4 se presenta el modelo empírico

utilizado, cuyos resultados principales se exponen en el apartado 5. Las conclusiones y

recomendaciones de política económica se abordan en la última sección.

3 

2. Marco teórico

El análisis presentado se vincula a dos vertientes de la literatura. En primer lugar, los

estudios para explicar las decisiones de exportación de las empresas y su posterior

evolución en los mercado internacionales.

El trabajo seminal de Melitz (2003), basado en compañías heterogéneas e intercambios

internacionales, vincula el fenómeno exportador con las empresas más productivas, más

intensivas en capital y con mayores salarios (Valderrama, 2012). Las

internacionalización supone incurrir en notables costes fijos o hundidos, de suerte que

sólo las compañías más productivas pueden asumirlos (así, la exportación no es fruto de

una productividad adquirida a través de la experiencia internacional – learning by

exporting–, sino que sería el resultado de una ganancia previa de productividad –

autoselección o self selection).

Los trabajos de autores como Melitz (2003), Das et al., (2007), Arkolakis (2010),o

Albornoz et al. (2012), ponen asimismo de relieve que la relación entre productividad y

costes hundidos no sólo explica el inicio de la actividad exportadora, sino también su

duración.

En este sentido, los avances empíricos hasta la fecha son relativamente escasos,

identificándose dos causas principales asociadas a la permanencia empresarial en la

exportación: la diversificación y heterogeneidad de mercados y productos (Volpe y

Carballo, 2008; Tovar y Martínez, 2011; Pallardó et al., 2012), y las redes de

información (Cadot et al., 2010; Lederman et al., 2010; Tovar y Martínez, 2011;

Fernandes y Tang, 2014).

En general, las empresas toman la decisión de exportar hacia destinos que son

geográfica, cultural y económicamente similares a mercados a los que hayan servido sus

productos previamente (Lawless, 2013; Morales et al., 2014; Defever et al., 2015). Sin

olvidar además que, para las nuevas compañías exportadoras, la tasa de supervivencia es

reducida (Eaton et al., 2008; Cadotet al., 2010; Albornoz et al., 2012; Pallardó et al.,

2012; De Lucio et al., 2014).

Una segunda corriente de la literatura asociada al presente trabajo la constituyen los

estudios sobre geografía económica que ponen de relieve el papel de las externalidades

de información (information spillovers) en el impulso de la innovación y la

productividad empresarial (Glaeser et al., 1992; Henderson et al., 1995; De Lucio et al.,

4 

2002). Estas aproximaciones sugieren la existencia de condicionantes geográficos en las

externalidades de información, de suerte que la cercanía física entre las empresas

propicia la transmisión del conocimiento.

Glaeser et al. (1992) apuntan que dicho conocimiento procede principalmente de

compañías del mismo sector, bajo la denominación de especialización o externalidades

Mashall-Arrow-Romer (MAR); mientras que Krugman (1991) resalta la importancia de

la existencia en el entorno local de la empresa de un mercado laboral especializado. Por

su parte, Jacobs (1969) destaca la diversidad sectorial como el factor principal para las

externalidades de información, frecuentemente denominadas economías de urbanización

o aglomeración. Se trata de un debate vigente en la actualidad, evidenciándose que, en

general, la diversificación se asocia a externalidades positivas, mientras que la

especialización no ofrece un efecto externo de signo claro. En el metaestudio abordado

por Beaudry y Schiffauerova (2009), las externalidades eran más detectables cuanto más

detallada fuera la clasificación sectorial empleada.

Por otra parte, la inserción gradual en los mercados internacionales (sequential

exporting) es una estrategia habitual, especialmente entre las pymes, como vía para la

adquisición de conocimiento y experiencia sobre el negocio exterior (Albornoz et al.,

2012). Esta visión entronca con los estudios sobre aprendizaje social (social learning),

los cuales destacan la contribución de la adquisición de conocimiento por la vía de la

observación del comportamiento de otras empresas, en nuestro caso, compañías

internacionalizadas (Jovanovic, 1982; Foster y Rosenzweig, 1995; Conley y Udry,

2010).

En el marco de los estudios sobre comercio internacional y las externalidades de

información asociadas, cuando las redes de información son amplias y profundas, a

priori, la probabilidad de mantenimiento en el mercado de exportación es más elevada.

El conocimiento adquirido permitiría reducir la incertidumbre sobre la participación en

determinado mercado internacional, facilitando la adquisición de determinadas

capacidades, reduciendo los costes hundidos y, en última instancia, aumentando la

supervivencia en dicho destino (Eaton et al., 2010;Segura-Cayuela y Vilarrubia, 2008).

A este respecto, es de destacar la existencia de una parte de la literatura centrada en la

relación entre la presencia de exportadores en una región y/o sector productivo sobre la

dinámica exportadora de otras empresas. Esto es, es posible identificar unas

externalidades de información para la exportación. En especial, conviene señalar el

5 

trabajo de Javorcik (2004), el cual distingue entre externalidades horizontales(misma

industria) y verticales (industrias que demandan o proveen inputs).

Existe evidencia de un efecto positivo sólo de la actividad exportadora de empresas

multinacionales (Aitken et al., 1997; Requena y Castillo, 2007). Por su parte, Koening

et al. (2010) identifican externalidades de información en la exportación, especialmente

cuanto más específico es el sector, el mercado local y el país de destino, si bien sólo con

relación a la decisión de exportar, y no para el volumen intercambiado. Lautanen (2000)

pone de relieve el conocimiento adquirido a partir de la relación interempresarial, si

bien no necesariamente del mismo sector. Becchetti y Rossi (2000) y Greenaway y

Kneller (2008) encuentran externalidades vinculadas a economías de aglomeración que

incrementan la probabilidad de exportación y posteriores ganancias de productividad.

Clerides et al. (1998) señalan la existencia de externalidades positivas de carácter

regional.

No obstante, existen algunos estudios que no encuentran que la actividad exportadora en

un sector afecte al desempeño de las firmas (Bernard y Jensen, 2004), poniendo en

cuestión el efecto externo por la vía de la imitación o la aglomeración en el inicio de la

exportación (Roberts y Tybout, 1997; Bernard y Jensen, 1999; Clerides et al., 1998;

Malmberg et al., 2000; Clerides y Kassinis, 2003).

Lo cierto es que no existe un consenso claro sobre la importancia de las externalidades

originadaspor la actividad exportadora (Aitken et al., 1997; Clerides et al., 1998;

Barrios et al., 2003; Bernard y Jensen, 2004; Greenaway et al., 2004; Ruane y

Sutherland; 2005). Greenaway y Kneller (2007) sugieren que ello puede deberse a las

diferencias metodológicas en la medición de las variables relacionadas con las

externalidades.

De cualquier modo, y en particular para el caso español, no se puede determinar de

modo concluyente si la probabilidad deexportar de una firma, su intensidad exportadora

y su supervivencia en el mercado exterior se debe a la existencia de externalidades, o

puede ser debida a shockscomunes no controlados o a un fenómeno de autoselección.

Este trabajo trata de contribuir a la investigación a través de la identificación de la

existencia de externalidades vinculadas a las exportaciones, sus factores condicionantes

y perfilar los fundamentos y líneas directrices de las políticas de apoyo exterior capaces

de mitigar los potenciales fallos de mercado.

6 

3. Datos

El interés académico por la perspectiva microeconómica del sector exterior se ha visto

acompañado, o precisamente impulsado, por la creciente disposición de información

estadística actualizada y de calidad sobre la materia. Los fundamentos de la

globalización están aflorando paulatinamente gracias al tratamiento y análisis de nuevas

bases de datos con millones de registros empresariales individualizados.

En el caso español, al menos desde el año 2003 se dispone de información básica sobre

las operaciones comerciales de bienes de las empresas españolas, a partir de las

declaraciones de comercio exterior presentadas por éstas, suministrada por el

Departamento de Aduanas e Impuestos Especiales de la Agencia Estatal de

Administración Tributaria (AEAT) del Ministerio de Hacienda y Administraciones

Públicas.

Con ello, se ha mitigado parcialmente una laguna existente en el conocimiento

estadístico, como recurrentemente lo muestran los diversos esfuerzos constatados en los

últimos años para sobrepasar esta dificultad (Alonso y Donoso, 1998; Herrero y Sanz,

2003; Esteve-Pérez et al., 2005; Arteaga y Medina, 2006).

Las variables disponibles para las distintas empresas analizadas son: año (1997/2003-

2014), valor de la exportación/importación (euros), provincia, producto de

exportación/importación y país de destino/origen de la transacción comercial.

A partir de esta información es posible realizar una aproximación al perfil de la empresa

española exportadora e importadora y su evolución durante los años disponibles.

Asimismo, ocasionalmente, el estudio del comercio exterior a partir de la información

microeconómica de carácter empresarial ofrece mayor robustez si se concentra en las

compañías con mayor estabilidad en sus transacciones internacionales. De este modo,

para evitar el efecto de factores espurios y volátiles, el análisis se centra frecuentemente

en las empresas con relaciones comerciales transnacionales de carácter regular. Las

compañías exportadoras (importadoras) regulares son las que declaran operaciones de

exportación o expedición (importación o introducción) durante todos y cada uno de los

cuatro años comprendidos en un mismo período.

7 

4. Modelo

Utilizamos el modelo de Fernandes y Tang (2014) que pone el foco en el aprendizaje

sobre la demanda; este trabajo está en línea, por ejemplo, con el modelo de Moretti

(2011). Las empresas obtienen información sobre la demanda del mercado a partir de la

información de las ventas (compras) de las empresas de su entorno, en este caso

territorial, siendo la unidad de referencia la provincia1. Es un modelo de competencia

monopolística con elasticidad de sustitución constante a la Melitz (2003). A partir de

este modelo (ver Fernandes y Tang. 2014) se pueden obtener las siguientes hipótesis de

trabajo:

1.- Las empresas tienen una probabilidad de entrar en un país mayor en mercados en los

que la señal de las empresas cercanas es más positiva y hay más empresas que abastecen

el mercado.

2.- Las empresas tienen unas ventas iniciales al entrar en un país que son mayores en

mercados en los que la señal de las empresas cercanas es más positiva y hay más

empresas que abastecen el mercado.

3.- La probabilidad de supervivencia en un nuevo mercado está más correlacionada en

mercados en los que la señal de las empresas cercanas es más fuerte pero es

independiente del porcentaje de empresas cercanas que exportan al país.

4.- El crecimiento después de entrar de los nuevos exportadores a un mercado es

decreciente con la claridad de la señal de la demanda y especialmente cuando hay más

exportadores suministradores del mercado.

De manera similar a las hipótesis establecidas para las exportaciones, el

comportamiento de empresas que empiezan a importar de un mercado concreto puede

mantener comportamientos similares. Es decir: es más probable que se inicie en la

importación si hay más empresas importadoras y la señal es más intensa; las compras

iniciales son mayores a mayor claridad de la señal y número de empresas; permanecen

importando con mayor probabilidad si la señal es más intensa; y finalmente el

crecimiento de la importaciones es decreciente con la señal inicial.

                                                            1 La extracción de la información también puede ser a escala sectorial (en curso de elaboración).

8 

Las señales pueden ser calculadas a partir del crecimiento (medio o ponderado), a la

dispersión del crecimiento y al número de empresas.

5. Resultados

Para contrastar las distintas hipótesis debemos utilizar las empresas que son entrantes, y

permanecen en los distintos mercados. El gráfico muestra la evolución del número de

empresas exportadoras en cada año y su distribución entre las distintas posibilidades:

estables en el mercado: nuevas, salientes y esporádicas.

Como mínimo un 60% de las empresas que exportaban el año anterior lo hacen el año

de referencia y lo siguen haciendo el año siguiente; son por lo tanto empresas estables

en la exportación. El número de empresas esporádicas supone en los años más recientes

un 20%. El porcentaje de empresas que son muevas es ligeramente superior al de

empresas que desaparecen. Este hecho ocasiona que el número de exportadores haya ido

creciendo paulatinamente durante la mayor parte de años analizados.

Se disponen de datos para el periodo 1997-2013; sin embargo, el primer y el último año

únicamente se utilizan para poder identificar qué empresas son nuevas y cuáles

desaparecen. En el análisis econométrico se utiliza por motivos de homogeneidad y

cálculo un periodo más corto 2004-2013.

Gráfico 1. Evolución del número de empresas exportadoras españolas (número y porcentaje)

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

permanece t‐1,t,t+1 Desaparecen t+1 Nuevas t‐1 Solo t Total (derecha)

9 

Únicamente se utiliza la información correspondiente a las empresas que exportan de

los sectores netamente industriales2 y de las provincias de la Península Ibérica.

Entrada en los mercados de exportación

El gráfico muestra el porcentaje de nuevos exportadores y la probabilidad de

supervivencia de los mismos, destacando el crecimiento sustancial en la entrada de

nuevos exportadores desde 2007. Por su parte, la tasa de supervivencia podría haberse

reducido hasta 2007 repuntando en los cuatro años siguientes aunque sin alcanzar los

niveles de principio de la muestra.

Gráfico 2. Evolución de los nuevos exportadores (tasa de supervivencia y peso sobre el total)

Analizamos la entrada en los mercados de exportación definiendo una variable de inicio

en el mercado exterior que toma el valor uno si una empresa i, en una provincia c,

empieza a exportar a un mercado m, en un año t. Esta variable toma el valor cero para

todos los demás mercados a los que, pudiendo iniciarse en la exportación, no lo hace.

Este grupo incorpora por lo tanto empresas totalmente nuevas en los mercados de

exportación y empresas que exportando a otros destinos se inician en un mercado

                                                            2 Se eliminan los datos correspondientes a los productos HS2<15 y HS 25, 26 y 27. Tampoco se utiliza la información de las empresas que exportan menos de 6.000 euros anuales y hacia destinos pequeños o especiales (pe. Andorra y Gibraltar). Finalmente la muestra utilizada solo comprende el periodo 2005-2012.

10 

determinado. Quedan excluidas de esta variable aquellas empresas que ya exportaban al

mercado en cuestión.

En la estimación del modelo probit utilizamos como variable dependiente esta variable

ficticia y como variables explicativas, de acuerdo con Fernandes y Tang (2014), el

crecimiento medio de las exportaciones de las empresas que desde una determinada

provincia exportan a un mercado m entre los periodos t-1 y t; el número de empresas

que exporta en los dos periodos desde la provincia al destino y la interacción entre los

dos elementos. También se incluyen una serie de efectos fijos3. En cada una de las

estimaciones además de las variables de interés se incorpora una columna adicional que

incorpora los mismos efectos calculados para el resto de mercados, es decir, la densidad

de exportadores de la provincia a otros mercados, el crecimiento ponderado medio de

las exportaciones a otros mercados y la interacción entre estas dos variables. La

incorporación de estas variables permite comprobar si el aprendizaje es específico del

mercado de interés.

Los resultados apuntan a que la probabilidad de entrar en un mercado disminuye cuando

hay más empresas, revelando un comportamiento positivo de las exportaciones a ese

mercado, y cuando hay más empresas exportando.

                                                            3 Los efectos fijos de provincia-destino permiten controlar por la distancia entre origen y destino o los costes de transacción específicos entre una provincia y un país, así como otros elementos específicos que pueden determinar el comportamiento exportador de un origen específico (pe. políticas comerciales de destino, acuerdos comerciales, hermanamientos, etc.). Los efectos país-año permiten controlar por shocks como tipo de cambio o políticas comerciales del país. Los efectos provincia-año permiten recoger políticas comerciales de origen. Finalmente los efectos fijos de empresa recogen las características idiosincráticas de los exportadores tales como su productividad o la vocación exportadora.

11 

Tabla 1 Exportaciones Entrada4 (Periodo 2008-2013)

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

VARIABLES lnf_xgr_od 0.000387*** 0.000344*** 0.000772*** 0.000569*** 0.000772*** 0.000569*** [7.53e-05] [7.58e-05] [9.51e-05] [0.000146] [9.55e-05] [0.000146]

xgr_od -0.000224*** -0.000198*** -0.000438*** -0.000463*** -0.000438*** -0.000463*** [6.03e-05] [6.07e-05] [7.20e-05] [9.62e-05] [7.23e-05] [9.66e-05]

lnf_od -0.00239*** -0.00231*** -0.000453* -0.00114*** -0.000453* -0.00114*** [0.000280] [0.000279] [0.000269] [0.000289] [0.000270] [0.000290]

lnf_xgr_ow 0.000511* -0.0278 -0.0278 [0.000304] [0.0444] [0.0446]

xgr_ow 0.00865*** 0.0357 0.0357 [0.00253] [0.225] [0.226]

lnf_ow -0.00814*** -0.424** -0.424** [0.00125] [0.175] [0.176]

Observations 16,466,467 16,466,467 16,466,467 16,466,467 16,466,467 16,466,467 R-squared 0.023 0.023 0.023 0.023 0.052 0.052 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES

Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Ventas iniciales

Las ventas iniciales son superiores cuanto mayor es la interacción del número de

empresas con el crecimiento de las ventas, pero menores cuando la señal es más intensa

o el número de empresas exportando al destino es mayor.

Tabla 2. Exportaciones Ventas iniciales (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 0.0104 0.0208*** 0.0430*** 0.0532*** 0.0502*** 0.0452*** [0.00716] [0.00731] [0.00697] [0.00841] [0.00731] [0.0101] xgr_od 0.00879 -0.00717 -0.0305** -0.0337** -0.0281* -0.0252 [0.0142] [0.0142] [0.0140] [0.0141] [0.0159] [0.0167] lnf_od -0.0934*** -0.0726*** 0.0364 0.0299 -0.0283 -0.0265 [0.0235] [0.0236] [0.0224] [0.0230] [0.0246] [0.0249] lnf_xgr_ow -0.201*** 0.996 -0.683 [0.0268] [0.717] [1.084] xgr_ow 1.108*** -3.237 2.772 [0.181] [3.140] [5.171] lnf_ow -0.231*** -0.461* 0.367 [0.0722] [0.265] [0.871] Observations 500,980 500,980 500,984 500,984 414,772 414,772 R-squared 0.087 0.088 0.088 0.088 0.487 0.487 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES

Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

                                                            4 Las variables en la tablas de resultados vienen definidas de la siguiente manera:

lnf_xgr_od Interacción crec*Ln(número empresas/área) xgr_od Crecimiento de las X entre origen y destino lnf_od LN(Número empresas origen y destino/área) lnf_xgr_ow Otros mercados Interacción crec*Ln(número empresas/área) xgr_ow Otros mercados Crecimiento de las X entre origen y destino lnf_ow Otros mercados LN(Número empresas origen y destino/área)

 

12 

Supervivencia

La probabilidad de supervivencia decrece cuando el número de empresas exportando a

ese destino desde la provincia es más elevado, pero aumenta cuando la interacción entre

el número de empresas y la señal de crecimiento es más intensa.

Tabla 3. Exportaciones supervivencia (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 0.000175 1.59e-05 0.00384** 0.000263 0.00518*** 0.00518** [0.00135] [0.00139] [0.00149] [0.00224] [0.00149] [0.00202] xgr_od 0.00128 0.00160 -0.00112 -0.000329 0.000267 -8.08e-05 [0.00264] [0.00267] [0.00270] [0.00275] [0.00317] [0.00331] lnf_od -0.0857*** -0.0841*** -0.0933*** -0.0921*** -0.0761*** -0.0772*** [0.00522] [0.00530] [0.00503] [0.00514] [0.00544] [0.00552] lnf_xgr_ow 0.00578 -0.317* 0.0441 [0.00531] [0.192] [0.193] xgr_ow -0.0550 0.912 -0.310 [0.0379] [0.711] [0.904] lnf_ow -0.0246 0.0848 -0.201 [0.0150] [0.0634] [0.122] Observations 501,006 501,006 501,010 501,010 414,804 414,804 R-squared 0.052 0.052 0.051 0.052 0.380 0.380 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES

Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Crecimiento

La información recibida por la empresa en relación con las actividades de exportación

mejora la calidad de la decisión de la empresa entrante, disminuye las sorpresas que

pueden afectar a la empresa entrante y, consecuentemente, para aquellas empresas que

permanecen en el mercado destino el crecimiento de las exportaciones es menor.

Los siguientes gráficos muestran el porcentaje de nuevos exportadores: hasta 2007 se

situaba aproximadamente en una cifra ligeramente inferior a un 25% y a partir de esta

fecha se ha incrementado paulatinamente hasta alcanzar un tercio. Las ventas iniciales

de los nuevos exportadores sobre las ventas de las empresas existentes es de

aproximadamente un 50%. Por su parte, el crecimiento posterior ha oscilado en torno a

un 20%.

13 

Gráfico 3. Evolución de los nuevos exportadores

Se utiliza el mismo modelo que con la decisión de entrar en el mercado de exportación,

siendo en este caso la variable dependiente el crecimiento de la exportación en el nuevo

mercado condicionada a la permanencia en la exportación en el siguiente periodo a la

entrada. Los efectos fijos y las variables correspondientes al resto de mercados son

equivalentes a las incorporadas en la decisión de exportar.

Los resultados muestran un efecto negativo y estadísticamente significativo en todas y

cada una de las regresiones de la variable de número de empresas y, en general, del

crecimiento de las exportaciones, lo que confirma la hipótesis de que las empresas se

inician con volúmenes de exportación más certeros cuando tienen mejor información

inicial sobre el mercado de destino5.

Tabla 4. Exportaciones: Crecimiento posterior a la entrada (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od -0.0101 -0.0108 -0.00342 -0.00191 -0.00849 -0.00960 [0.00881] [0.00907] [0.00855] [0.0111] [0.0104] [0.0149] xgr_od -0.0780*** -0.0766*** -0.0793*** -0.0711*** -0.0396 -0.0238 [0.0216] [0.0221] [0.0226] [0.0240] [0.0265] [0.0284] lnf_od -0.0615** -0.0610** -0.108*** -0.111*** -0.0789** -0.0873** [0.0305] [0.0309] [0.0275] [0.0284] [0.0368] [0.0373] lnf_xgr_ow 0.0162 -0.584 -1.610 [0.0349] [0.830] [1.329] xgr_ow -0.144 4.776 11.38* [0.231] [3.948] [6.572] lnf_ow -0.0141 -0.249 -1.613 [0.0919] [0.298] [1.048] Observations 234,137 234,137 234,172 234,172 186,576 186,576 R-squared 0.030 0.030 0.026 0.026 0.340 0.340 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES

Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

                                                            5 Estos efectos negativos podrían estar poniendo de manifiesto efectos de reversión a la media, un comportamiento excepcional de un mercado de destino para una provincia podría poner de manifiesto una situación puntual que podía corregirse al periodo siguiente, y del efecto de la competencia, mayor número de empresas compitiendo podría dificultar el crecimiento de las exportaciones de cada una de ellas. Este efecto también podría ser consecuencia de contabilidad solamente una parte del año base (parcial year effect, ver De Lucio et al., 2015).

14 

En el anexo se presentan los resultados para las importaciones. La tabla 5 resume estos

resultados. Las conclusiones para las compras al exterior apuntan a un flujo de

información con efectos similares tanto para las exportaciones como para las

importaciones.

Tabla 5. Tabla comparativa: Exportaciones-Importaciones

EXPORTACIÓN IMPORTACIÓN Entrada Ventas Ini Super Crec Entrada Ventas Ini Superv Crec Interacción S*N + + + + + Señal S - - - - Empresas N - - - - - - -

6. Conclusiones

El objetivo del presente trabajo es determinar si las externalidades de información

resultantes de la aglomeración de actividades de exportación en el territorio,

desembocan en una mejora en las estrategias de internacionalización de las empresas

españolas y un aumento en su permanencia en los mercados exteriores.

En este sentido, el trabajo realiza una aportación mostrando que los efectos externos de

conocimiento son similares en las empresas exportadoras e importadoras. Una mejor

señal inicial permite iniciarse en los mercados exteriores con mayor probabilidad y

mayores volúmenes de compras o ventas, y favorece asimismo la supervivencia. Pero,

consecuentemente, el crecimiento posterior de las exportaciones (importaciones) es más

reducido en caso de supervivencia. Los resultados obtenidos en relación con la

probabilidad de entrada, aunque todavía preliminares, parecen confirmar parcialmente

los mostrados por Fernandes y Tang (2014), mientras que los relativos a ventas

iniciales, supervivencia y crecimiento están más en línea con las hipótesis establecidas

por su modelo.

Gracias a la comprensión de estos hechos, es posible mejorar el diseño de las políticas

nacionales de promoción exterior, con el fin de conseguir aumentar la supervivencia de

las compañías en sus procesos de expansión internacional, con los consecuentes efectos

beneficiosos sobre el progreso económico de los territorios En este sentido, las políticas

deberían facilitar una mejor adquisición de conocimiento por parte de las empresas que

se inician en los mercados exteriores a partir de lo que sucede a las empresas del propio

territorio de origen.

15 

Este trabajo permite identificar diversas líneas de investigación sobre las cuales seguir

avanzando en la exploración de los efectos externos de conocimiento en lo relativo a los

mercados exteriores; en concreto es de especial interés explotar la dimensión sectorial

del fenómeno. La definición específica de la extracción de la información (pe. si se

realiza sobre el periodo anterior o sobre el periodo en curso, si se utiliza la media o se

hace uso de la mediana del crecimiento,…) puede ser otra línea de investigación con

resultados interesantes.

7. Referencias bibliográficas

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20 

ANEXOS

Anexo: Datos descriptivos de la muestra de empresas exportadoras

Tabla 6. Datos descriptivos de la muestra de empresas exportadoras Export Empresas Valor

Media mediana Sd Media mediana sd

1997 6,7 3 9,7 2.707,4 2.590 28836,63

1998 6,3 3 9,2 2.777,0 2.752 30361,95

1999 6,5 3 9,5 2.969,8 3.137 31347,96

2000 6,6 3 9,8 3.258,5 3.282 34364,39

2001 6,6 3 10,0 3.359,8 3.408 32999

2002 7,2 3 10,9 3.394,3 3.383 32574,2

2003 7,1 3 10,9 3.501,1 3.340 34644,88

2004 7,2 3 10,9 3.711,1 3.411 37664,35

2005 7,2 3 11,0 3.886,5 3.400 38283,22

2006 7,3 3 11,2 4.168,2 3.558 39825,18

2007 7,5 3 11,5 4.612,7 3.981 43947,22

2008 7,3 3 11,4 4.514,5 3.534 41294,17

2009 7,1 2 11,2 3.811,2 2800 34889,53

2010 7,1 2 11,4 4.282,7 2.734 41058,31

2011 7,1 2 11,5 4.682,1 2.803 45198,01

2012 6,8 2 11,4 4.403,9 2.144 43446,25

2013 6,7 2 11,4 4.299,7 1.819 45768,63

Análisis para las empresas importadoras

Tabla 7. Datos descriptivos de la muestra de empresas importadoras

Empresas Valores

Media Mediana sd Media Mediana Sd

1997 3,7 2 4,1 2.184 1.935 2792

1998 3,6 2 4,0 2.371 2.228 2680

1999 3,7 2 4,1 2.658 2.671 3074

2000 3,8 2 4,2 2.988 2.820 3401

2001 3,8 2 4,2 3.090 2.955 3400

2002 4,1 2 4,7 3.064 2.912 3249

2003 4,1 2 4,7 3.139 2.843 3431

2004 4,1 2 4,7 3.326 2.914 3497

2005 4,0 2 4,7 3.413 2.940 3299

2006 4,0 2 4,7 3.719 3.158 3693

2007 4,0 2 4,8 3.992 3.342 3881

2008 4,1 2 4,8 4.039 3.130 3811

2009 4,1 2 4,9 3.403 2.669 3340

2010 4,2 2 5,0 3857 2.921 3693

2011 4,4 2 5,1 4.143 3.125 3917

21 

2012 4,4 2 5,2 3.895 2.891 3660

2013 4,4 2 5,3 3.762 2.696 3666

Gráfico 4. Evolución del número de empresas importadoras españolas (número y porcentaje)

Gráfico 5. Evolución de los nuevos importadores (tasa de supervivencia y peso sobre el total)

22 

Gráfico 6. Evolución de los nuevos importadores

La probabilidad de que una empresa de una provincia determinada se inicie en la importación desde un país concreto mantiene una relación negativa con la señal de crecimiento de las importaciones. Las compras iniciales crecen con la interacción entre señal y número de empresas y decrecen con el número de empresas. La probabilidad de supervivencia decrece con el número de empresas. Finalmente, el crecimiento de las importaciones decrece con la señal de crecimiento del periodo anterior y con el número de empresas importadoras.

Tabla 8. Importaciones Entrada

(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 5.90e-05 5.35e-05 0.000221*** -1.86e-05 0.000221*** -1.86e-05 [5.07e-05] [5.07e-05] [6.88e-05] [9.57e-05] [6.91e-05] [9.62e-05] xgr_od -3.10e-05 -2.96e-05 -0.000138*** -8.00e-05** -0.000138*** -8.00e-05** [3.36e-05] [3.33e-05] [4.27e-05] [3.41e-05] [4.29e-05] [3.42e-05] lnf_od -0.000771*** -0.000741*** 0.000428*** 0.000115 0.000428*** 0.000115 [8.76e-05] [8.49e-05] [0.000116] [9.98e-05] [0.000117] [0.000100] lnf_xgr_ow -4.15e-05 -0.0977*** -0.0977*** [0.000274] [0.0363] [0.0364] xgr_ow 0.00232 0.509*** 0.509*** [0.00231] [0.191] [0.192] lnf_ow -0.00158 -0.303*** -0.303*** [0.00163] [0.0915] [0.0919] Observations 23,257,666 23,257,666 23,257,666 23,257,666 23,257,666 23,257,666 R-squared 0.051 0.051 0.051 0.051 0.071 0.071 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES

Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

23 

Tabla 9. Importaciones Ventas iniciales

(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 0.0101 0.0261*** 0.0329*** 0.0341*** 0.0178** 0.0148 [0.00884] [0.00914] [0.00839] [0.0105] [0.00874] [0.0117] xgr_od 0.0171 -0.00851 -0.00761 -0.00756 0.0274 0.0329 [0.0181] [0.0184] [0.0177] [0.0182] [0.0199] [0.0211] lnf_od -0.107*** -0.116*** -0.0321 -0.0608* -0.117*** -0.112*** [0.0316] [0.0331] [0.0330] [0.0314] [0.0329] [0.0341] lnf_xgr_ow -0.166*** -0.376 -0.555 [0.0280] [0.473] [0.536] xgr_ow 1.007*** 2.339 3.546 [0.177] [2.460] [3.093] lnf_ow 0.223* -1.744** 0.270 [0.118] [0.810] [0.752] Observations 425,762 425,762 425,826 425,826 300,838 300,838 R-squared 0.112 0.112 0.111 0.111 0.563 0.563 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES

Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Tabla 10. Importaciones Supervivencia

(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od 0.00171 0.00172 0.000727 0.00126 9.78e-05 0.000356 [0.00155] [0.00163] [0.00182] [0.00199] [0.00178] [0.00231] xgr_od -0.00371 -0.00337 -0.000726 -0.000351 0.00216 0.00157 [0.00325] [0.00333] [0.00342] [0.00325] [0.00410] [0.00426] lnf_od -0.0670*** -0.0708*** -0.0736*** -0.0637*** -0.0532*** -0.0514*** [0.00598] [0.00611] [0.00611] [0.00594] [0.00689] [0.00717] lnf_xgr_ow 0.00249 0.0606 0.101 [0.00496] [0.149] [0.112] xgr_ow -0.0578 -0.153 -0.629 [0.0368] [0.779] [0.630] lnf_ow 0.0517** 0.597*** 0.187* [0.0226] [0.126] [0.113] Observations 425,772 425,772 425,837 425,837 300,850 300,850 R-squared 0.064 0.065 0.065 0.065 0.494 0.494 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES

Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

24 

Tabla 11. Importaciones Crecimiento posterior a la entrada

(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES lnf_xgr_od -0.00920 -0.00942 0.00158 -0.0109 0.000882 -0.00527 [0.00887] [0.00961] [0.00968] [0.0121] [0.0145] [0.0194] xgr_od -0.0517** -0.0516** -0.0639*** -0.0542** -0.0819** -0.0766* [0.0224] [0.0234] [0.0230] [0.0233] [0.0377] [0.0403] lnf_od -0.0837** -0.0795** -0.0742** -0.0495 -0.102* -0.0709 [0.0391] [0.0398] [0.0328] [0.0352] [0.0527] [0.0553] lnf_xgr_ow 0.000848 -0.175 0.123 [0.0246] [0.520] [0.671] xgr_ow 0.0161 -0.0857 -1.259 [0.183] [2.752] [3.681] lnf_ow -0.0529 0.861** 1.762** [0.122] [0.425] [0.764] Observations 193,031 193,031 193,120 193,120 117,399 117,399 R-squared 0.027 0.027 0.025 0.025 0.428 0.428 Cou-yr FE YES YES Prov-cou FE YES YES YES YES YES YES Firm-yr FE YES YES Prov-yr FE YES YES

Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1