Estudio de la concentración y algunos determinantes del tráfico de contenedores

(Working paper) Autores y e-mail de la persona de contacto: Ingrid Mateo-Mantecón*, Elsa Rodríguez, Jonathan Ruiz, Pedro Casares-Hontañón, Pablo Coto-Millán. mateoi@unican.es Departamento: Departamento de Economía Universidad: Universidad de Cantabria Área Temática: 9. Movilidad, transporte e infraestructuras Resumen: En las últimas décadas se ha producido un rápido crecimiento del comercio internacional, gran parte de ese comercio utiliza el transporte marítimo, y buena parte del mismo se transporta en contenedor (UNTAD, 2014). Además, el uso del contenedor ha supuesto una evolución hacia el gigantismo de los puertos y los buques; y a alianzas y fusiones entre las compañías navieras. Esta transformación ha permitido aprovechar las economías de escala asociadas al tráfico marítimo de mercancía contenedorizada (González, 2014). Por lo tanto, hay que tener en cuenta que las transformaciones sufridas en el transporte marítimo, asociadas a los tráficos de mercancías en contenedor, han producido una especialización productiva y una concentración de este tipo de tráfico en determinados puertos. En este trabajo se realizará un análisis de la evolución histórica de las ratios de concentración empresarial asociados al tráfico de contenedores en los puertos españoles. Esto nos servirá de base para poder determinar si en el sistema portuario español se está siguiendo la tendencia internacional hacia una mayor concentración de la actividad marítimo-portuaria para el tráfico contenedorizado. Adicionalmente, se tratarán de estudiar los determinantes que pueden explicar que exista más tráfico de contenedores en algunos puertos que en otros, y si variables como la población del hinterland, otros tipos de tráfico y otras variables influyen en el volumen de tráfico de contenedores de los puertos españoles. Palabras Clave: Concentración empresarial, Puertos, Contenedores, Transporte marítimo Clasificación JEL: D22, D43, L90, R40.

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1. Introducción

El transporte marítimo es el pilar del comercio internacional y de la globalización. En

torno al 80% del volumen del comercio internacional, y más del 70% de su valor se

mueve por mar, tal y como reflejan los informes anuales presentados por la United

Nations Conference on Trade and Development (en adelante UNCTAD), siendo estos

valores mayores aún para el caso de los países desarrollados. Los puertos se han

convertido en instituciones modernas, focos del desarrollo y nicho de inversiones y

proyectos.

A su vez, las medidas a favor de la competencia y de la liberalización de los mercados

han potenciado el crecimiento de este tipo de transporte; tanto a nivel europeo, con la

liberalización de los servicios portuarios durante el periodo de 1986-1992; como a nivel

nacional, con los cambios legislativos producidos desde 1993 (Cambrón, 2008).

El crecimiento que se ha producido durante los últimos 50 años, se debe a la mejora en

términos de eficiencia de los puertos, con el desarrollo de los buques y del sistema de

carga en contenedores. Así como, a la bajada generalizada del precio de los fletes, que a

su vez, se ha producido por un exceso de oferta, lo cual ha permitido reducir el coste de

las transacciones para exportadores e importadores (Clark et al., 2004).

El crecimiento del Producto Interior Bruto (PIB) y el comercio mundial de mercancías

(siendo el valor de los bienes comerciados, pero teniendo en cuenta para su elaboración

las variaciones en el tipo de cambio y en la inflación), siguen una tendencia similar. No

obstante, el comercio internacional sufre unas mayores variaciones que el PIB, sobre

todo cuando el crecimiento de este último es negativo (UNCTAD, 2014). Es cierto que,

desde la década de los años 90, la tasa de comercio mundial de mercancías comenzó a

crecer a una mayor tasa que el PIB mundial (OMC, 2015). La divergencia comienza a

ser más abultada entre 1995 y 2008, debido al aumento de los precios de los productos

básicos (por la gran demanda de recursos naturales por parte de China). No obstante, el

crecimiento fue negativo durante 1998 y 2001, debido fundamentalmente a la crisis

monetaria mexicana, la crisis financiera asiática y el estallido de las “puntocom”. La

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crisis financiera de las hipotecas de alto riesgo en Estados Unidos, y su expansión al

resto de las economías provocó una caída, en 2009, del 2% en el PIB mundial, mientras

que el desplome del comercio fue del 12% (OMC estadísticas, 2015), como se observa

en la figura 1.

Lo que conlleva, según la UNCTAD, a plantear que la situación a largo plazo del

comercio dependerá de la recuperación del PIB mundial, y de las medidas que se lleven

a cabo para el fomento de la demanda. Entendiendo ésta como el fomento de los bienes

de inversión, el incremento de la financiación al comercio y la eliminación de las trabas

al comercio. Objetivos que persigue la Organización Mundial del Comercio (OMC).

Figura 1: Evolución de los índices de producción industrial de la OCDE, PIB mundial, el tráfico marítimo mundial y del comercio mundial de mercancías.

Fuente: Secretaria de la UNCTAD “Informe sobre el Comercio y el Desarrollo”, 2014.

Como se puede observar en el gráfico 1, desde comienzos del siglo XXI, el crecimiento

de la carga seca ha crecido paulatinamente. Se observa un fuerte crecimiento del

transporte de contenedores, que pone de manifiesto la importancia de éstos dentro del

futuro del comercio marítimo. Sin embargo, el comercio de petróleo y gas, mantiene

constante su volumen.

Por su parte, el comercio internacional de contenedores sigue aumentando de forma

sostenida. En 2014, el crecimiento conseguido por este tipo de carga ha sido del 5,6%

(superior al incremento del año anterior, que fue un punto porcentual inferior). Los

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determinantes de este incremento se encuentran en el aumento de la capacidad de

demanda por parte de Europa y de Estados Unidos (UNCTAD, 2015).

Gráfico 1: Tráfico marítimo internacional de toneladas cargadas.

Fuente: Elaboración propia, a partir del informe de la UNCTAD (2015).

En este contexto, a continuación, se estudiarán las características del tráfico marítimo de

contenedores y sus tendencias a nivel mundial, para después profundizar en el sistema

portuario español. En la cuarta parte de este trabajo, se abordará la metodología. En el

quinto apartado, se aplicará la metodología para determinar el grado de concentración y

los determinantes fundamentales para el tráfico de contenedores. Cerrándose la

comunicación con las conclusiones.

2. Características del tráfico marítimo de contenedores y tendencias

internacionales

2.1. Gigantismo de los buques

Actualmente se observa una tendencia al “gigantismo” de los buques, lo que obliga a un

redimensionamiento de la estructura de los puertos y de las infraestructuras destinadas

al movimiento de los contenedores, con el objetivo de mantener su competitividad y

aumentar el valor añadido de estas infraestructuras. Tras la Segunda Guerra mundial, el

comercio marítimo comienza a elevarse con ritmo acelerado y sostenido hasta nuestro

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tiempo. La evolución de éste se basa en una innovación continua, en la búsqueda de

economías de escala (que a su vez ha impulsado el crecimiento de los buques, así como

de los puertos), y en el efecto de la globalización sobre la demanda mundial (Gómez,

2013).

Uno de los inventos más importantes que se han dado en el campo de la logística y del

transporte, y que han permitido su desarrollo, ha sido la aparición del contenedor. Un

contenedor es un recipiente de carga muy versátil ya que se puede usar en distintos

modos de transporte, aéreo, terrestre o marítimo, y admite gran variedad de carga.

Además, la mercancía va más segura y se evitan problemas de daños. Su principal

ventaja es la rentabilidad que presenta, pero también destaca su facilidad a la hora del

manejo, y la reducción de tiempos en su estiba y desestiba, y la gran capacidad de los

buques que lo transportan que hace que el volumen de mercancías que se transporta sea

muy grande (González y Novo, 2012).

Las terminales que se han especializado en esta modalidad de tráfico (el contenedor)

son terminales con gran nivel tecnológico, hoy en día existen terminales que están

totalmente automatizadas, en las que prima sobre todo la eficiencia. Sin duda alguna,

este modo ha marcado un antes y un después, no solo en el transporte marítimo, sino en

el transporte en general, ya que ha permitido que las distintas cadenas de transporte se

integren y se pase del transporte “puerto a puerto” al transporte “puerta a puerta”, otro

aspecto por el que las empresas se han animado cada vez más a incluir en sus procesos

logísticos el transporte marítimo (González y Novo, 2012).

Unido a la revolución de los contenedores, está la modernización de los buques

portacontenedores. Como se ha señalado anteriormente, los contenedores proporcionan

la capacidad de reducir los tiempos de carga y descarga, pero además este proceso se

realiza de forma ordenada y segura. Además, los costes laborables serán menores, al

recurrir de un menor número de estibadores. Por su parte, la flota, ha evolucionado de

forma que actualmente se encuentra especializada en el transporte de los contenedores.

El motor que ha impulsado estos grandes buques se basa en la alta competencia y en la

búsqueda de economías de escala (Gómez, 2013).

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Cuando se hace referencia a las economías de escala que alcanzan estos buques, se están

referenciando a varios aspectos de importancia para los barcos. En la figura 2, se

muestra la evolución de los buques portacontenedores, desde 1956 hasta la actualidad,

siendo hoy el Triple-E el mayor buque del mundo (Gómez, 2013).

Figura 2: Evolución de los buques portacontenedores.

Fuente: Rodríguez, (2015).

2.2. Concentración de las navieras

La concentración en el transporte marítimo es un hecho contrastable, tal y como

defiende la UNCTAD. Para el año 2015, las tres navieras más importantes poseían el

35% de la capacidad mundial del transporte de contenedores. La fusión de navieras

como CSAV y Hapag Lloyd, al igual que CCNI (Compañía Chilena de Navegación

Interoceánica) y Hamburg Süd, han contribuido aún más a esta tendencia. El fenómeno

de las fusiones o asociaciones es clave para la supervivencia de las navieras en el

mercado. Para las empresas pequeñas, que cuentan con los portacontenedores de un

menor tamaño, es complicado alcanzar las economías de escala (al manejar menores

volúmenes de carga), por este motivo tienden a la fusión con otras empresas

competidoras, para poder defender su presencia en el mercado. El top 10 de empresas

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navieras controlan el 62% del comercio mundial de contenedores (véase el gráfico 2).

Ampliando este ranking hasta las 20 más importantes, la cifra se eleva al 83%.

Gráfico 2: Cuota del TOP 10 de las Navieras, sobre el total de TEUs.

Fuente: Elaboración propia a partir de UNCTAD, (2015).

2.3. Concentración en rutas y puertos

El transporte marítimo intra asiático y la ruta Sur-Sur, supone en 2014 el 40% del

volumen total de contenedores. Bronson Hsieh, presidente de Evergreen Marine

Corporation, augura que esta ruta se convertirá en la más importante a nivel mundial.

Para hacer esta afirmación, se basa en diferentes estudios en los que destacan el

incremento de la demanda interna del bloque asiático (elemento que suavizó el efecto

negativo de la crisis), la modernización de los terminales (que ahora cuentan con cabida

para los buques de gran tonelaje, lo que conduce a una reducción de los costes de carga

y descarga), además de la mejora de los canales de transporte terrestres. Estas

innovaciones en conjunto son esenciales para conseguir una ventaja competitiva con

respecto a otros puertos. La segunda ruta de comercio más importante es la Este-Oeste

(que engloba USA- Europa-Asia) que representa el 30% del total, seguida dela ruta

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Norte-Sur (17%) y por último las rutas secundarias Este-Oeste, con un volumen del

13% (UNCTAD, 2015), (ver figura 3).

Figura 3: Principales puertos y rutas comerciales por volumen de TEU transportados

Fuente: Rodrigue et al., (2015).

Si se presta atención ahora a los puertos, el volumen de contenedores transportados en

los 20 principales puertos supone el 45,7% del total mundial. 16 de los principales

puertos pertenecen a economías en desarrollo (todos ellos en Asia). Los 4 restantes se

encuentran en economías desarrolladas (3 en Europa y 1 en Estados Unidos). El top 10

de puertos se encuentran en Asia, debido a la importancia de los productos acabados y

semi-acabados exportados desde allí (UNCTAD, 2015). Lo que demuestra el cada vez

mayor impacto de este conjunto de países en el comercio marítimo (Rodriguez, 2015).

En la tabla 1, se recogen los principales puertos, y su tráfico entre 2012 y 2014. La tabla

ha sido elaborada a través de los datos proporcionados por la UNCTAD. Lo más

destacado, es la variación negativa del primer puerto mundial de Shangai, que registra

una disminución del 3,62% entre 2013 y 2014, pero que aun así mantiene su liderazgo.

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Tabla 1: Top 20 puertos

PUERTO 2012 2013 2014VARIACIÓN 2012-2013

VARIACIÓN 2013-2014

PUESTO CON

RESPECTO AL 2013

Shanghai 32529000 36617000 35290000 12,57 -3,62 0Singapur 31649400 32600000 33869000 3,00 3,89 0Shenzhen 22940130 23279000 24040000 1,48 3,27 0Hong Kong 22117000 22352000 22200000 1,06 -0,68 0Ningbo 15670000 17351000 19450000 10,73 12,10 1Busan 17046177 17686000 18678000 3,75 5,61 -1Guangzhou 14743600 15309000 16610000 3,83 8,50 1Qingdao 14503000 15520000 16580000 7,01 6,83 -1Dubai 13270000 13641000 15200000 2,80 11,43 0Tianjin 12300000 13000000 14060000 5,69 8,15 0Roterdam 11865916 11621000 12298000 -2,06 5,83 0Port Klang 10001495 10350000 10946000 3,48 5,76 0Kaohsiung 9781221 9938000 10593000 1,60 6,59 1Dalian 8064000 10015000 10130000 24,19 1,15 -1Hamburgo 8863896 9258000 9729000 4,45 5,09 0Amberes 8635169 8578000 8978000 -0,66 4,66 0Xiamen 7201700 8008000 8572000 11,20 7,04 1Tanjung Pelepas 7700000 7628000 8500000 -0,94 11,43 2Los Angeles 8077714 7869000 8340000 -2,58 5,99 0Jakarta 6100000 6171000 6053000 1,16 -1,91 -Total 283059418 296791000 310116000 4,85 4,49

Fuente: Elaboración propia a partir de la UNCTAD, (2015).

3. El sistema portuario español

Como se puede observar en el gráfico 3, tanto el PIB como el tráfico portuario, casi se

han duplicado en un breve período de tiempo. El transporte marítimo tiene una

importancia significativa sobre el PIB, que en el sector del transporte es de cerca del

20%, y en el PIB global alrededor del 1,1% (González y Novo, 2012). Por tanto, su

dependencia es clara, pero, como se puede ver, la vulnerabilidad del transporte es

mucho mayor. En cuanto a las exportaciones, su tendencia es la misma, positiva y en

crecimiento.

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Gráfico 3: Evolución del PIB, exportaciones totales y tráfico marítimo nacional

Fuente: Elaboración propia a partir de datos del INE y de Puertos del Estado

El Sistema Portuario Español está constituido por 46 puertos de interés general,

gestionados por 28 Autoridades Portuarias. La coordinación y el control le corresponde

al Organismo Público, Puertos del Estado, dependiente del Ministerio de Fomento

(Puertos del Estado, 2015). La situación geográfica de las Autoridades portuarias

aparece recogida en la figura 4.

Figura 4: Mapa de localización de las 28 Autoridades Portuarias

Fuente: Rúa., (2006)

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Para terminar con este epígrafe, es importante tener una visión general sobre el tráfico

que se mueve por el sistema portuario español por categorías, y tal como parece

reflejado en el gráfico 4 la mercancía general (que incluye a los contenedores ha

seguido una línea clara de crecimiento, salvo con algún pico bajista derivado de la crisis

económica de los últimos años. Además, se ha destacado de forma individualizada el

tráfico de contenedores, y se puede observar la relación que existe entre el crecimiento

de este tipo de tráfico con el de la mercancía general, y porque es el tráfico objeto de

estudio.

Gráfico 4: Evolución de tráficos por tipo de carga en España

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de las memorias de las Autoridades Portuarias y Puertos del Estado entre 1986 y 2014.

4. Metodología

Los índices de concentración serán calculados a partir de la metodología que aparece en

diversos estudios sobre el análisis de la concentración portuaria (González et al., 2014;

González Cancelas et al., 2013; Wang et al., 2004). Concretamente se van a estudiar el

coeficiente de Gini, el índice de Herfindahl-Hirchsman, el índice de Herfindahl-

Hirchsman normalizado, y el coeficiente de concentración. Además, estos índices

fueron también explicados en la comunicación del año pasado a este mismo congreso,

por lo que se va a emplear dicha explicación.

Por otro lado, para tratar de explicar las variables que influyen en el tráfico de

contenedores se realizará un sencillo análisis econométrico, explicando brevemente en

que consiste la metodología usada.

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4.1. Índices de concentración

4.1.1. El Coeficiente de Gini El coeficiente de Gini ha sido una de las medidas más populares para el cálculo de la

desigualdad durante décadas, de hecho, se utiliza como medida principal, en estudios

prestigiosos sobre concentración portuaria como en Nottebom, (2006).

Este índice cuenta con la ventaja de ser de fácil interpretación midiendo la distancia

existente entre la curva de Lorenz y la recta de perfecta igualdad que representa la

situación en la que la distribución es totalmente equitativa, el índice toma valores entre

0 y 1, correspondiéndose 0 con la perfecta igualdad, y 1 con la perfecta desigualdad.

Gráficamente y mirando la curva de Lorenz estas situaciones se darían en el caso en que

la distribución tiene forma de línea recta cuando el coeficiente es 0 y cuando la curva se

corresponde los ejes en el caso de que el coeficiente es 1.

Hay múltiples formas de calcular este índice, pero en la literatura revisada la más

utilizada en el ámbito de medición de la concentración portuaria es la “Fórmula de

Brown” (González Cancelas et al., 2013; González-Laxe et al., 2012):

Donde,

Xk = Proporción de puertos acumulados en el año k Yk = Proporción de tráficos acumulados en el año k

Por tanto, para este índice cuanto más cerca de 0 esté el valor del coeficiente, menor

será la concentración, y cuanto más cercano a 1, mayor.

Por otro lado, se puede relacionar una baja concentración con estructuras de mercado

más competitivas, y una alta concentración con mercados oligopolísticos, donde el

poder se concentra en un menor número de agentes.

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4.1.2. Índice de Herfindahl-Hirchsman Este índice es frecuentemente utilizado para medir la concentración de las industrias, y a

su vez es una herramienta útil para identificar el grado de concentración en cualquier

sistema económico y concretamente, también para el sistema portuario. Se define como

la suma de los cuadrados de la participación en el mercado de cada compañía, en

nuestro caso dicha participación se medirá mediante el tráfico de cada puerto respecto al

tráfico total, del siguiente modo:

Donde,

Si = Cuota de mercado de cada puerto “i” Ti = Tráfico de los “i” primeros puertos TT = Tráfico total

Cuanto mayor es la diferencia de la cuota de mercado mayor será la concentración, es

decir, el índice toma valores entre 1 y 1/n, y a medida que el valor de este índice es

mayor, más concentrado está dicho sistema, cabe mencionar también que, si el resultado

del índice fuese 1, se daría una situación de monopolio y si fuese 1/n de competencia

perfecta. Este índice tiene algún que otro inconveniente ya que se basa en la premisa de

que todas las empresas compiten entre sí en la misma medida en un mercado, pero en

situaciones reales los niveles de competencia dependen de la localización de los puertos

ya que cuanto más cerca estén mayor será la competencia entre sí (Lijesen, 2004).

4.1.3. Índice de Herfindahl-Hirschman Normalizado

Debido al inconveniente que surge al utilizar el HHI, y que se produce por la falta de

estandarización que afecta a la comparación de los datos en términos absolutos, lo que

hace que no sea válido del todo para comparar puertos de distintas zonas, ya que se

produce un sesgo que hace que las mayores empresas tengan más peso.

Por este motivo, el índice se estandariza para acotarlo en unos valores adecuados

considerando, de este modo, todos los puertos en un mismo mercado (Lee et al., 2014).

Por tanto, utilizando este indicador evitamos que los resultados estén sesgados hacia

arriba, que es lo que ocurre cuando se considera un número entero de datos (Hall, 2005).

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La fórmula que utilizamos es la que se desarrolla en el trabajo realizado por Hall (2005),

que es la que aparece aplicada posteriormente en los trabajos de Nottebom (2006) y

González y Novo (2012):

Este índice estará acotado entre 1/n y 1, siendo n el número de puertos que

consideramos en nuestro análisis. Y explicándose el resultado de igual manera que el

índice sin normalizar.

4.1.4. Coeficiente de Concentración Por último, para el análisis sobre la concentración se completa el estudio utilizando el

coeficiente de concentración o CRi, este índice es muy fácil de interpretar y calcular, y

muestra la cuota de mercado que poseen los “i” agentes, en este caso puertos, con

mayor tráfico de mercancías. Se utiliza este índice para complementar el estudio porque

tiene ciertas limitaciones, ya que “i” se elige de manera arbitraria, siendo los más

utilizados, y los que se calcularan en este caso i=2, i=4 y i=8. La fórmula para su

cálculo es la siguiente (González Cancelas et al., 2013; González-Laxe et al., 2012):

Donde,

Tij = Tráfico de los i puertos con mayor tráfico de la mercancía j Ttj = Tráfico total del sistema portuario considerado de la mercancía j Sij = Proporción del tráfico de la mercancía j sobre el total de tráfico del sistema

4.2. Análisis econométrico

El objetivo principal desde el punto de vista empírico en este trabajo es conocer que

variables influyen en el tráfico de contenedores. La búsqueda de referencias para este

estudio ha sido complicada ya que hay una importante escasez de estudios de este tipo.

Sí que se han encontrado estudios sobre cómo ha afectado la legislación portuaria y sus

reformas a España en los años 90 (Castillo et al., 2008), sobre los determinantes de los

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costes marítimos y la eficiencia de las terminales portuarias y tráficos (Martínez I.,

Wilmsmeier G., 2008), (Martinez E., 1996), (Serrano y Castellano, 2003) o sobre los

determinantes del tráfico de cruceros (Castillo-Manzano et al., 2014) que ha sido el que

se ha tomado como referencia y gracias al cual ha surgido la idea de este análisis dada

su tipología similar ya que ambos trabajos basan su principal objetivo en estudiar los

determinantes que afectan la capacidad de los puertos de atraer un tráfico determinado.

Por ello se ha adaptado este estudio para nuestro caso de estudio.

Los modelos que se van a estimar son los siguientes:

Donde:

-Otros: hace referencia a las toneladas de otros tráficos portuarios, incluyendo el resto de

volumen de tráfico total de cada autoridad portuaria, a excepción del tráfico analizado.

-El PIB del hinterland: Es un proxi de la actividad económica del área de influencia de

las Autoridades Portuarias y tiene gran relevancia de análisis pues es interesante ver si

la actividad económica de una región es un determinante a la hora de recibir un tráfico

en concreto.

-La población: Hace referencia a la población de la región en la que está situada la

Autoridad Portuaria.

-El caldo: hace referencia a los metros lineales de calado de cada puerto, ya que éstos

condicionan enormemente la entrada de los buques, y por tanto, la llegada de los tráficos

marítimo, sobre todo del tráfico de contenedores.

-Gruas: El número de grúas con las que cuenta cada puerto, que son fundamentales para

la descarga de tráficos como los contenedores,

Y la variable dummy Eje: toma el valor 1 si el puerto está situado en el “eje round the

world”, y cero en caso contrario y sirve para estudiar si la localización geográfica juega

un papel clave.

Las variables que componen las funciones que estimamos se expresan en logaritmos

neperianos a excepción del calado y el número de grúas. Dadas sus características,

también se incluyen variables dummy para profundizar más el análisis en unas

características concretas.

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Los datos empleados en la estimación de los diferentes modelos son Datos de Panel, que

recogen observaciones sobre varios fenómenos a lo largo de varios períodos de tiempo.

Tradicionalmente para hacer estudios econométricos la opción más utilizada ha sido el

método de Mínimos Cuadrados Ordinarios, pero esta metodología no es útil para el

estudio de efectos individuales y al analizar varios periodos de tiempo los estimadores

pueden ser insesgados. Por ello y para corregir estas desviaciones se usan los Datos de

Panel, pues esta técnica tiene en cuenta los efectos fijos de los individuos que pueden

producir conductas no aleatorias en las variables (Mayorga y Muñoz, 2000) además

captan el aspecto temporal del modelo de convergencia pues emplean información más

amplia combinando la dimensión individual, con la temporal, lo que permite eliminar el

problema de heterogeneidad al incluir el crecimiento a través del tiempo (Arellano y

Bover, 1990). Se van a aplicar series temporales apiladas en las que se disponen de los

mismos períodos de tiempo para cada una de las unidades de corte transversal.

En cuanto a la manera de estimar el modelo, como ya se ha dicho la más tradicional es

la de MCO pero no va a ser la utilizada dados sus inconvenientes asociados a las

características de nuestros datos que se basan en una sucesión de años para 28

Autoridades Portuarias. La estimación que se va a utilizar es efectos fijos o efectos

aleatorios, que tienen en cuenta las características de datos de panel (Montero, 2011).

Hay que saber elegir entre efectos fijos (donde se corrige el problema de correlación) y

aleatorios (donde no se corrige), para ello se utiliza el Test de Hausman (1978). Éste test

compara los coeficientes obtenidos por ambas estimaciones para ver si las diferencias

entre ellos son o no significativas. Si el resultado es que no hay una diferencia

significativa entre ambos modelos significa que son consistentes y no se dan problemas

de correlación, en cambio si la diferencia es significativa implicaría la existencia de

correlación por lo que ésta se debería corregir aplicando efectos fijos para que el

resultado sea consistente. Por tanto, la hipótesis nula de este contraste sería que “los

estimadores de efectos fijos y aleatorios no difieren sustancialmente” (Montero, 2011).

Si se rechaza la hipótesis nula o si el p-valor es menor que 0,05, los estimadores serían

distintos, por tanto, sería más conveniente utilizar efectos fijos que aleatorios. Al

contrario, si no se rechazase la hipótesis nula y el p-valor fuese mayor que 0,05 el

estimador más eficiente sería el de Efectos Aleatorios.

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5. Concentración y determinantes en los contenedores

5.1. Datos

Se ha construido una base de datos que cuenta con una gran variedad de variables sobre

el sistema portuario español en el período 1986-2014, en ella se tienen datos de las

toneladas de tráfico movidas en cada puerto, además de las variables incluidas en el

análisis econométrico que se explicarán con más detalle más adelante. En esta base se

cuenta con 26 de las 28 Autoridades Portuarias existentes, se excluyen Sevilla por no

ser del todo un puerto marítimo, y por su lejanía a la costa, dado que por sus

características tan distintas al resto de puertos podría ser un outlier en el análisis, y por

otro lado la Autoridad Portuaria de Motril se considera en conjunto con la de Almería.

5.2. Resultados

Para aportar una idea aproximada de cuáles son las características a destacar del sistema

portuario español en cuanto a su nivel de concentración, en primer lugar, se muestran en

la tabla 2 los valores medios de los indicadores de todo el período considerado.

Mientras que los principales puertos nacionales que mayor tráfico de contenedores han

presentado en 2014 se encuentran reflejados en la figura 5.

Tabla 2: Resumen de los índices

Tipo de Mercancía Gini HHI N-HHI Nº de Puertos Equivalentes

Contenedores 0,77 0,18 0,15 5,42 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de las memorias de las Autoridades Portuarias y Puertos del Estado entre 1986 y 2014. Como puede observarse de la tabla 2 y de la figura 5, efectivamente si el número de

puertos equivalentes teórico (el número óptimo de puertos de igual tamaño que tendría

que dedicarse a este tipo de tráfico) para el tráfico de contenedores es de 5 puertos, y en

España este tráfico es atendido por 4 puertos fundamentalmente. Luego parece que la

teoría y la realidad van parejas en esta ocasión.

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Figura 5: Comparativa del tráfico de contenedores entre los principales puertos españoles.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de Puertos del Estado, (2014).

Para tratar de ver si hay alguna diferencia entre las medidas que se utilizan para medir la

concentración se han calculado las correlaciones entre los resultados de los índices

utilizados. Cuando los coeficientes de correlación sean elevados querrá decir que los

índices de concentración que se comparan miden de igual manera, por tanto, si el

resultado fuese 1 querría decir que miden completamente igual, y cuanto más cercanos

estén los valores a la unidad más homogéneas serán las medidas (Novo Corti, 2012).

Como se observa en la tabla 3 todos los valores son bastante altos, lo que indica que

independientemente de la medida que utilicemos, los resultados, y conclusiones que se

pretenden obtener irían en la misma dirección.

Tabla 3: Matriz de correlación del tráfico de contenedores

Gini HHI CR2 CR4 CR8 Gini 1 0,7176 0,3374912 0,7269506 0,5045014 HHI 0,7176 1 0,5462399 0,9638699 0,723688 CR2 0,3374912 0,5462399 1 0,4796889 0,6778199 CR4 0,7269506 0,9638699 0,4796889 1 0,7745091 CR8 0,5045014 0,723688 0,6778199 0,7745091 1

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de las memorias de las Autoridades Portuarias y Puertos del Estado entre 1986 y 2014.

18

Según se puede observar en el gráfico5, la evolución de la concentración no tiene

aspectos que destacar, especialmente, ha ido en progreso durante todo el período y

apenas tiene fluctuaciones. Por tanto, se puede afirmar, que su nivel de concentración es

muy poco vulnerable a los fenómenos económicos, así como hemos visto que la

evolución de las toneladas transportadas apenas sufría cambios en el período excepto en

la época de la crisis económica, dicha crisis no ha tenido un efecto claro en el nivel de

concentración, únicamente puede verse un pequeño pico entre 2008 y 2010, pero apenas

se aprecia así que los efectos reales en los puertos que se dedican a este tipo de tráfico

no son notorios.

Gráfico 5: Evolución de la concentración del tráfico de contenedores

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

Índi

ce d

e Gi

ni, H

HI, N

-HHI

Año

Contenedores

Gini HHI N-HHI

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de las memorias de las Autoridades Portuarias y Puertos del Estado entre 1986 y 2014.

En cuanto a los coeficientes de concentración, Se han calculado del CR1 al CR9, pero

únicamente se analizarán y explicarán los más comunes que son i=2, i=4, e i =8, cuyos

principales resultados se resumen en la tabla 4.

Tabla 4: Cuadro-Resumen coeficiente de concentración Índice CR 1986 1990 1995 2000 2005 2010 2014

CR2 0,4167 0,4088 0,4757 0,4920 0,4849 0,3998 0,6481 CR4 0,6478 0,6653 0,7366 0,7674 0,8280 0,8440 0,8499 CR8 0,8755 0,9024 0,9146 0,9201 0,9302 0,9173 0,9434

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de las memorias de las Autoridades Portuarias y Puertos del Estado entre 1986 y 2013.

19

Los años que figuran en la tabla 4, se han escogido en períodos más o menos iguales

para mostrar un resumen de la evolución de todo el período que se estudia y poder ver

cómo han ido cambiando los índices.

Para acompañar el análisis de la tabla 4, se muestra en el gráfico 6 la evolución de los

coeficientes en todo el período.

Gráfico 6: Evolución del coeficiente de concentración del tráfico de contenedores

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de las memorias de las Autoridades Portuarias y Puertos del Estado entre 1986 y 2014. El CR informa sobre el número de puertos en los que se concentra un porcentaje

determinado de tráfico, si dicho porcentaje es alto la concentración será mayor. Se va a

analizar para los contenedores.

En primer lugar, el tráfico de contenedores, al principio del período para dicho tráfico 2

puertos soportaban el 41% de mercancías, para 4 la cuota era de casi el 65% y para 8 del

87%, por tanto, se debe tener en cuenta que ya al comienzo se contaba con altos niveles

de concentración del tráfico porque de 27 autoridades portuarias existentes en el sistema

portuario español 8 de ellas concentraban el 87% de los tráficos. Como se observa dicho

valor ha ido ascendiendo poco a poco, por las cifras presentadas en la tabla no hay nada

que destacar pues en el CR4 y CR8 el aumento de cuota es bastante sostenido y no se

dan cambios importantes, aunque sí que se ve un incremento altísimo en el CR2 entre

2012 y 2013, estando en 2012 en torno al 40%, una cifra más o menos normal para este

tipo de tráfico, y pasando de repente a ser concretamente 67,29%, es decir, al final del

20

período solo dos puertos concentran casi el 70% de los tráficos, luego en 2014 vuelve a

bajar.

Con el análisis de los datos se aprecia una importante concentración en los tráficos

marítimos contenedorizados en España. Todo esto se relaciona con la cada vez mayor

utilización de este medio de transporte, debido al desarrollo del transporte intermodal

que es cada vez más utilizado y defendido, pero sobre todo los puertos que destacan que

serían Algeciras y Valencia, se ubican, en especial el primero, en posiciones estratégicas

en las rutas internacionales de transporte marítimo en las que el uso de este medio de

transporte es cada vez más demandado. Se concluye, por tanto, que el tráfico de

contenedores es el tipo de mercancía que presenta una estructura de mercado más

parecida al oligopolio, pues son muy pocos puertos los que concentran la mayoría de los

tráficos.

Una vez conocidos cuales son los patrones de evolución tanto del tráfico de mercancías

como de su concentración, se va a tratar de definir cuáles son los determinantes que

hacen que dichos tráficos se establezcan en un puerto u otro. Para ello se van a estimar

los modelos presentados en la sección de metodología, para ello se ha utilizado la

herramienta informática GRETL.

Como ya se ha visto los datos recogidos muestran una estructura de datos de panel,

organizados en series temporales apiladas con 27 períodos temporales y 26 unidades de

sección cruzada, que se corresponden con cada una de las Autoridades Portuarias.

Se va a hacer la estimación por efectos aleatorios, y si no es la estimación adecuada para

el modelo, se estimará mediante efectos fijos. Para saber si ésta es adecuada se utilizará

el test de Haussman.

La regresión a estimar par el tráfico de contenedores es la señalada anteriormente, es

decir:

El resultado de su estimación por efectos aleatorios:

21

Modelo 1: Estimación determinantes contenedores

Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos con el programa Gretl

Lo primero que hay que comprobar es que el contraste sea adecuado, el p-valor en este

caso es de 0.39, valor mayor que 0.05, por tanto, no se rechaza la hipótesis nula a un

nivel de confianza del 95% de igualdad de las estimaciones y la manera de estimar que

se debe utilizar es la de efectos aleatorios.

En primer lugar, se va a comprobar si las variables escogidas son o no adecuadas para

explicar el tráfico de contenedores, para ello se hará un contraste de significatividad

para cada una de ellas:

H0: βj = 0

H1: βj ≠ 0

Si la hipótesis nula no se rechaza, querrá decir que el efecto marginal de la variable xj

sobre el valor medio de la variable dependiente es cero, entonces dicha variable no será

22

significativa y podría ser eliminada del modelo sin causar modificación alguna sobre

éste. Para ello hay que fijarse en el p-valor, que en el caso de que sea menor que el nivel

de significatividad seleccionado, que va a ser normalmente α=5%. En esta estimación

no son significativos el parámetro constante, los metros lineales de calado, el número de

grúas y que la terminal esté localizada en el eje round the world.

El resto de variables son significativas, y su signo no muestra anormalidades:

β1: Las toneladas de otros tráficos tienen una relación directa con el tráfico de

contenedores. Así, cuando se incrementa en un 1% otros tipos de tráfico, el tráfico de

contenedores se incrementa en un 0.51% manteniendo el resto de variables constantes.

Lo cual puede tener lógica porque las terminales en las que se sitúa el tráfico de

contenedores son terminales muy grandes que están capacitadas para recibir cualquier

tipo de tráfico, más aún si tenemos en cuenta que el tráfico de contenedores es un

fenómeno relativamente nuevo y en expansión continua, y puede que estas terminales

ya recibiesen todo tipo de tráfico y que ahora lo sigan recibiendo a pesar de haberse

especializado en la estiba y desestiba de contenedores.

β2: La población, muestra una relación inversa con el tráfico de contenedores, y al

incrementarse en un 1%, el tráfico de contenedores caería un 3.04%. Parece que según

este coeficiente la población no es un determinante que atraiga el tráfico de

contenedores. Pero hay que tener en cuenta que en la mayoría de ocasiones son tráficos

de tránsito y no van destinados a la población de la comunidad en la que está situada la

terminal.

β3: El PIB del hinterland también muestra una relación directa con respecto al tráfico de

contenedores y el efecto que produce una sobre otra es bastante grande, lo que no es de

extrañar. Al incrementar el PIB del hinterland en un 1% se incrementaría el tráfico de

contenedores en un 3.05%. Las terminales de contenedores son terminales muy

especializadas, y es más fácil su desarrollo en regiones ricas con un PIB mayor como

son Valencia, Bilbao y Barcelona.

6. Conclusiones

A lo largo de esta comunicación se ha expuesto cómo el transporte marítimo, principal

vía del comercio internacional, está estrechamente relacionado con la actividad

23

económica mundial. El fenómeno de la contenedorización revolucionó

tecnológicamente los puertos y buques, que fueron capaces de aprovechar las economías

de escala y se dotó al comercio de una forma más barata y eficiente de transportar

mercancías.

Es la búsqueda de una mayor eficiencia y menores costes la que hace que en los buques

de contenedores se esté tendiendo actualmente al gigantismo, además, las navieras se

encuentran en una fase de continua concentración empresarial para así aprovecharse de

las economías de escala de forma más contundente.

Tras el análisis realizado caben destacar varios aspectos: La especialización regional, la

importancia del entorno que rodea a las autoridades portuarias y su área de influencia y

el progresivo aumento de la concentración.

En primer lugar, el fenómeno observado más claramente ha sido el de una

especialización regional de los puertos, y una concentración creciente en el tráfico de

contenedores. El caso objeto de estudio es el tráfico de contenedores, en el que se ha

podido constatar que muy pocos puertos concentran la mayoría de los tráficos, y por

tanto, podría responder a las características de un oligopolio con pocos agentes.

La novedad de este estudio ha sido buscar cuáles son los determinantes de los tráficos

mediante el uso de un sencillo análisis econométrico. Tras ese análisis, se puede ver

como hay características, como su área de influencia, que son de grandísima

importancia, pues para los contenedores el PIB del hinterland de cada puerto es

determinante y guarda una relación positiva con el tráfico de mercancías. Sin embargo,

la población guarda una relación contraria con el tráfico de contenedores. A este

respecto habría que indicar que hay que tomar estos datos con cautela y seguir

profundizando en estas investigaciones. Ya que los puertos españoles son

principalmente puertos de tránsito, el 54% de los TEUs movido en 2014 lo fueron en

tránsito (Conport Handbook, 2016), sin embargo, según nuestro estudio el efecto del

PIB del hinterland es relevante sobre el comportamiento del tráfico de contenedores. Y

como ya se ha estudiado en otros casos, esto no siempre es así, y si nos fijamos en el

principal puerto en este tipo de tráficos, que es Algeciras, y teniendo en cuenta el PIB de

su hinterland, la conclusión de nuestro estudio debe ser tomada con cautela.

24

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