midiendo la exportaciÓn como variable de crecimiento

MIDIENDO LA EXPORTACIÓN COMO VARIABLE DE CRECIMIENTO

ECONÓMICO Y DESARROLLO SOCIAL

Herrera-Becerra, Jeffrey David. CC 1018448273. ID 272344. [email protected]

INTRODUCCIÓN

El presente capitulo se desarrolló realizando una revisión de 130 artículos cuyas investigaciones

se centraron en el análisis de las importaciones, exportaciones, marketing y otros campos que

componen o aportan a estos procesos. Se hizo una búsqueda de los métodos usados para las

conclusiones de estos autores, específicamente se ubicaron 20 artículos que contenían las fórmulas

matemáticas, los modelos y constructos usados para lograr las conclusiones.

Se presentan a continuación las diferentes conclusiones entregadas a partir de los modelos

matemáticos y de los constructos estadísticos propuestos por los diferentes autores que se han

tomado como referencia para el presente capitulo.

Se encontró que el uso de programas de promoción de las exportaciones, indirectamente

contribuye a los resultados de las empresas. El modelo usado, proporciona información sobre el

nivel en que las políticas comerciales, favorecen y cubren las necesidades de la empresa (Calderón,

Fayós & Cervera, 2005, p. 34).

Se analiza la relación entre la eficiencia de una empresa y las exportaciones de esta. Mediante un

análisis de envoltura de datos, se confirma que las empresas exportadoras son más eficientes que

aquellas no exportadoras (Moral-Pajares, Mozas-Moral, Bernal-Jurado & Medina-Viruel, 2015:

1506).

En cuanto a las exportaciones y sus efectos en la innovación, por medio de un modelo estadístico

econométrico se muestra (i) como el papel de los bienes y servicios afectan un proceso de

internacionalización, (ii) como el grado de novedad de la innovación y la internacionalización se

relacionan, y (iii) cual es el efecto combinado de los diferentes tipos de innovación y de novedad

de las empresas. Se demuestra que las PYMES con mayor innovación, tienen una probabilidad

mayor que aquellas que no innovan. Además, concluye que la unión de varios tipos de novedad e

mailto:[email protected]

innovación, generan un efecto amplificado y positivo en la innovación radical y la industria en la

cual se innova. Así pues, el nivel de exportación de una empresa se ve impactado de manera

positiva en sus procesos de exportación (Saridakis, Idris, Hansen and Dana, 2019: 250; Love,

Roper & Zhou, 2016: 806).

La internacionalización de una empresa, cuando se soporta en redes interpersonales formales,

aumenta a medida que la misma empresa crece. Cuando las empresas son grandes, sus operaciones

y decisiones se tornan mucho más complejas que aquellas empresas pequeñas. Es por ello que la

internacionalización de estas empresas se fortalece dependiendo del tipo de relaciones formales

que tiene. Cuando las relaciones son informales, la internacionalización puede llegar a ser más

lenta (Idris & Saridakis, 2017: 71). La rápida internacionalización de las empresas, acarrea costos

considerables para la organización que busca este desarrollo, a diferencia de aquellas

organizaciones que desarrollan diferentes etapas de internacionalización, o dicho de otra manera,

un proceso de internacionalización más estable (Berril, Kearney & O´Hagan-Luff, 2019: 672).

La innovación lleva a las PYME a tomas la decisión de exportar. Sin embargo, la innovación

exitosa mezclado con la productividad de la empresa, se refleja directamente en las exportaciones

de la misma. Las decisiones de innovación de una empresa fomenta positivamente la cultura

exportadora de dicha PYME, pero su control, hace que la relación entre productividad y las

exportaciones desaparezca (Cassiman & Golovko, 2011, p. 56).

El entorno institucional de un país que genera incertidumbre, genera una propensión por parte de

las compañías a exportar. Problemas tales como la inestabilidad política del país, competencia

informal sustancial y la alta corrupción, afecta positivamente las exportaciones de la empresa. Sin

embargo, también se concluye que, aunque estos factores mencionados influyen, las capacidades

internas de la compañía, afectan la intensidad de las exportaciones. La fuerza laboral especializada,

el acceso a tecnología de punta y un nivel gerencial alto, permitirá que haya un impacto positivo

en las exportaciones. Una empresa exportadora, mejora su innovación siempre y cuando las

instituciones del país en el que se encuentre desarrollando sus operaciones, sean instituciones de

calidad y que proporcionen políticas que fomenten dicho desarrollo. Los múltiples mercado

nivelados, y la calidad institucional, influye de manera positiva en la innovación de una empresa.

(Krammer, Strange & Lashitew, 2018: 218; Wu, Wu & Zhuo, 2015: 1095).

Los cambios institucionales enfocados en la región para aumentar las relaciones interregionales,

favorecen las exportaciones de dicho mercado regional. Sin embargo, para las empresas privadas

con mayor tecnología, y mayor experiencia exportadora, se ven afectadas negativamente por estas

políticas institucionales (Zhang, Cui, Li & Lu, 2018, p. 501)

También se examinó la dinámica de la competencia entre las empresas locales y las

multinacionales extranjeras en cuanto a sus exportaciones. Se concluyó que la entrada de

compañías extranjeras en un mercado local, afecta de manera negativa a las empresas locales. Aun

así, con una buena gestión y búsqueda del conocimiento por parte de los locales, pueden enfrentar

el impacto negativo a lo largo del tiempo. El conocimiento injertado, es decir, aquel que entra en

la organización como resultado de un reclutamiento gerencial con experiencia internacional previa,

generan un impacto positivo en las exportaciones (Wu, Lao, Wan & Li, 2019: 1; Love, Roper &

Zhou, 2016: 806).

Se encontró también que, la rentabilidad de las exportaciones de las empresas, varia si son a corto

o largo plazo. Se concluyó que es más probable que los exportadores tengan resultados financieros

inmediatos recibiendo el apoyo de canales indirectos, pero los resultados a largo plazo, son mejores

si se realizan mediante canales directos (Rambocas, Meneses, Monteiro & Quelhas Brito, 2015, p.

124)

Se determinó que las empresas que desarrollan sus operaciones de exportación por medio de

intermediarios pueden tener relaciones más efectivas siempre y cuando se regulen las prácticas de

monitoreo e intercambio de información en cuanto a los activos, la diversidad, el conocimiento

económico y la distancia psíquica, siendo estos dos últimos moderadores de la investigación, dado

que la reducción de la distancia psíquica, afecta negativamente la relación entre la especificidad

de los activos y el intercambio de información de la empresa exportadora y el intermediario

(Sachdev & Bello, 2014, p. 440)

El éxito empresarial está sujeto a diversas orientaciones empresariales y de mercado, y estos son

esenciales para asegurar dicho éxito. Aun, cuando son importantes, el impacto de estas

orientaciones empresariales y de mercado, no son claras. Se concluyó que la complementariedad

de estos factores es una estrategia útil para tener exportaciones exitosas de nuevos productos, más

aun si hay una competencia establemente alta, y si la empresa cuenta con acceso a capital

financiero (Boso, Cadogan & Story, 2012: 667).

Los gerentes de las empresas, mantienen un control en la toma de decisiones que en cierta medida

genera un impacto negativo a la organización. Los grados de control por parte de las gerencias y

la participación de las mismas, genera un impacto positivo. Las empresas deberían enfocar sus

esfuerzos en la solución de tareas, las cuales traen un beneficio para la empresa, y no tanta atención

a la toma de decisiones gerenciales, dado que están generan un impacto negativo (Madsen, Moen

& Hammervold, 2012: 535).

El costo hundido o perdido, la productividad, el tamaño de la empresa, la propiedad extranjera, la

competencia industrial y la concentración espacial, son factores que se conectan positivamente con

la toma de decisión de una empresa para exportar. Por otro lado, la propiedad estatal, tiene un

impacto negativo en esta iniciativa exportadora. Sin embargo, estas variables mencionadas no

siempre tienen una relación directa con el impacto positivo o negativo a las empresas en cuanto a

las exportaciones. Aquellas empresas con inversión extranjera y con asociaciones con grandes

empresas, dependen de las ventajas relacionadas con la productividad para lograr una expansión

al extranjero. Las pequeñas y medianas empresas por otro lado, cuentan con una ventaja

competitiva mediante el aprovechamiento de las economías de aglomeración y efectos secundarios

asociado a las inversiones (Yi & Wang, 2012: 766).

Aquellas empresas que son controladas por agentes externos, suelen tener una mayor intención

exportadora, seguida por las compañías que son manejadas netamente por las gerencias y por

aquellas manejadas por sus propios dueños. La cultura de la empresa debe ser adaptable, para

poder ser mayormente exportadores y para que la internacionalización pueda ser mayor (Dosoglu-

Guner, 2001: 71). Las organizaciones realizan inversiones fuertes en la fuerza de ventas o

comerciales para fortalecer los procesos de exportación, sin embargo, son los vendedores los que

se encuentran en riesgo dentro de la compañía. Los procesos de formalización dentro de una

organización, generan un impacto favorable para estos procesos de ventas de exportaciones,

mientras que la centralización genera un impacto negativo. Los roles dentro de la organización,

generan un estado de estrés, e impacta la toma de decisiones de un gerente de ventas

internacionales (Katsikea, Theodosiou & Morgan, 2015: 367).

Así pues, en el presente capitulo se presenta un resumen de las fórmulas matemáticas, los

constructos y modelos utilizados para llegar a las conclusiones presentadas.

VARIABLES DE MEDICIÓN DE LAS EXPORTACIONES E INTERNACIONALIZACIÓN

DE LAS EMPRESAS

A continuación, se presentan las formulas analizadas con sus variables:

1. IAV - ÍNDICE DE VALOR ASISTIDO (INDEX OF ASSITANCE VALUE)

Índice que permite identificar los problemas o brechas entre las necesidades del estado y

las políticas públicas implementadas. Kotabe & Czinkota (1992) fueron los primeros en

diseñar el modelo y en aplicarlo en los programas de promoción de exportaciones.

𝐼𝐴𝑉𝑖𝑗 =𝐷𝐼𝐹𝐹𝑖𝑗 ∗ 𝐸𝑋𝑃𝐸𝐶𝑇𝑖𝑗

Σ(𝐷𝐼𝐹𝐹𝑖𝑗 ∗ 𝐸𝑋𝑃𝐸𝐶𝑇𝑖𝑗∗ 100

1.1 Variables:

- i= problemas

- j= nivel de internacionalización

- DIFF= escala ratio de 5 puntos sobre el nivel de dificultad en cada área problemática

- EXPECT= escala ratio de 5 puntos sobre el nivel de expectativa con respecto a los

programas de gobierno

2. DEA - ANÁLISIS DE ENVOLTURA DE DATOS (DATA ENVELOPMENT

ANALYSYS)

Este índice permite estudiar los constructos de la eficiencia relativa, basados en una serie

de unidades de decisión.

Σj = 1 n λjxij + Si = θxi0, i = 1, … , m,

2.1 Variables:

- θ= Proporción por la cual todas las entradas pueden ser reducidas

- j= Subconjunto de Unidades de Toma de Decisiones estudiadas

- i= Subíndice de entrada

- r= Subíndice de salida

- λj= Intensidad de DMUj compuesta en la participación en la formación de DMU

- xij= Cantidad de entradas de i que la DMUj usa

- yrj=Cantidad de salidas de r que la DMUj usa

- xi0=Cantidad de entradas de i que el DMU bajo analisis

- yr0=Cantidad de salidas de r que usa el DMU bajo analisis

3. MVS - ABARQUE DE VARIANZA MEDIA (MEAN-VARIANCE SPANNING)

Este índice considera un conjunto de puntos de referencia K y de bienes de prueba N. Es

usada principalmente para medir los beneficios de la diversificación internacional.

R2, t = α + βR1, t + εt

3.1 Variables:

- R1,t = Es el vector Kx 1 de retorno en el punto de referencia de bienes K en el tiempo t

- R2,t= Es el retorno de N x 1 en los bienes de prueba en el tiempo t

- α= 0 y β = 1 para un testeo secuencial

- εt= Varianza en el tiempo

4. CAPM - MODELO DE PRECIOS DE ACTIVOS DE CAPITAL (CAPITAL ASSET

PRICING MODEL)

Este modelo establece que el retorno de las firmas está sujetos a cambios no anticipados en

la tasa de cambio. Esta medida consiste en una regresión hecha a las firmas en cuanto a sus

retornos.

𝑆𝑅𝑖,𝑡 = 𝛽0,1 + 𝛽1,𝑖𝐸𝑅𝑡 + 𝛽2,1𝑅𝑀𝑡 + 휀𝑖,𝑡

4.1 Variables:

- SRi,t= Retorno del stock de una firma i en un tiempo t

- Ert= Cambio en el comercio sopesando el tipo de cambio efectivo dado

- RMt= Retorno del portafolio del mercado

- εi,t= Termino de error

- β1,i= Coeficiente de regresión.

5. PROBIT - PROBIT REGRESSION (MODELO DE REGRESIÓN PROBIT)

Es un modelo estadístico econométrico donde la variable dependiente puede tomar solo

dos valores determinados y en este caso mide la propensión exportadora de una firma.

𝐸𝑗∗ = 𝑋𝑗𝑏𝑗 + 𝐼𝑗𝛿 + 𝑒𝑗

5.1 Variables:

- Ej*= Propensión de una firma a exportar bienes o servicios

- I= Es el indicador variable por el cual la firma ha introducido la innovación

- X= Es el vector característico de la firma j, b

- δ= Parámetros a ser estimados

6. PROBIT - PROBIT REGRESSION (MODELO DE REGRESIÓN PROBIT)

Es un modelo estadístico econométrico donde la variable dependiente puede tomar solo

dos valores. En este caso, toma variables institucionales para medir el uso de los recursos

de una firma en pro de la internacionalización.

𝐸𝑋𝑃𝑅𝑂𝑖𝑗𝑐 = 𝛼0 + 𝛼1(𝑃𝑂𝐿𝑖𝑗𝑐) + 𝛼2(𝐼𝑁𝐹𝑖𝑗𝑐) + 𝛼3(𝐶𝑂𝑅𝑅𝑖𝑗𝑐) + 𝑦1(𝑋𝑖𝑗𝑐) + 𝑦2(𝐷𝑗) + 𝑦3(𝐷𝑐)

+ 휀𝑖𝑗𝑐1

𝐸𝑋𝐼𝑁𝑇𝑖𝑗𝑐 = 𝛽0 + 𝛽1(𝑆𝐾𝐼𝐿𝐿𝑖𝑗𝑐) + 𝛽2(𝑇𝐸𝐶𝐻𝑖𝑗𝑐) + 𝛽3(𝑀𝐴𝑁𝑖𝑗𝑐) + 𝐵4(𝐼𝑀𝑅𝑖) + 𝛿1(𝑋𝑖𝑗𝑐)

+ 𝛿2(𝐷𝑗) + 𝛿3(𝐷𝑐) + 휀𝑖𝑗𝑐2

6.1 Variables:

- EXPRO= Variable dependiente

- POL-INF-CORR= Variables de control institucionales

- SKILL-MAN-TECH= Variables de control de los recursos

- i= se refiere a la firma

- j= Industria en la cual opera la firma

- c= Uno de los cuatros países BRIC

- X= Vector de control

- γ1 y δ1= Vectores de control en cada variable

- Dj= Vectores de la industria

- Dc= Datos aleatorios para obtener heterogeneidad

7. TURNOVER/DISTRIBUTION COST RATIO (VOLUMEN DE

NEGOCIOS/RELACION COSTO-DISTRIBUCIÓN)

Este modelo mide los resultados de las ventas de una firma basado en un dato específico

de gastos administrativos y de ventas de la firma. Por consiguiente, mide el rendimiento de

los recursos.

𝑃𝑅𝑂𝐹𝐼𝑇 =𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 − 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑜𝑓 𝑔𝑜𝑜𝑑𝑠 𝑠𝑜𝑙𝑑 − 𝐺𝐴𝑆𝐸

∗ 𝐺𝐴𝑆𝐸

7.1 Variables:

- GASE= Gastos generales administrativos y de ventas

8. LISREL 8.7 - LINEAR STRUCTURAL RELATIONS (RELACIONES DE

ESTRUCTURAS LINEALES)

LISREL es un programa matemático usado para el analisis de ecuaciones estructurales.

Estas ecuaciones toman en cuenta datos obtenidos mediante constructos y otros

directamente del entorno que se va a medir.

𝑌1 = 𝛼1 + 𝑌1𝑋1 + 𝑌2𝑋2 + 𝑌3𝑋3 + 𝑌4𝑋4 + 𝑌5𝑋5 + 𝑌6𝑋6 + 𝑌7𝑋7 + 𝑌8𝑋8 + 𝑌9𝑋9 + 𝑌10𝑋10

+ 𝑌11𝑋11 + 𝑌12𝑋12 + 휀1

8.1 Variables :

- Y1= Rendimiento de un producto nuevo exportado

- X1= Exportación EOB x Exportación MOB

- X2= Exportación EOB x Exportación MOB x Intensidad competitiva

- X3= Exportación EOB x Exportación MOB x Capital financiero

- X4= Exportación EOB

- X5= Exportación MOB

- X6= Exportación EOB al cuadrado

- X7= Exportación MOB al cuadrado

- X8= Datos aleatorios de la industria

- X9= Experiencia internacional

- X10= Tamaño de la firma

- X11= Capital financiero

- X12= Intensidad de la competencia

- ὲ1= termino de error

9. STANDAR DEVIATION (DESVIACIÓN STANDAR)

Con la ecuación de la desviación estándar, se midió la diversificación de una firma en

mercados extranjeros frente a diferentes firmas.

𝐼𝐷𝑖𝑡 = √{∑ [𝐼𝑄𝑖𝑗𝑡

𝐽𝑗=1 − (∑ 𝐼𝑄𝑖𝑗𝑡

𝐽𝑗=1 /𝐽)]}2

𝐽 − 1

9.1 Variables:

- IDi,t= Diversidad institucional de una firma local i de mercados extranjeros en el tiempo t

- IQi,j,t= Calidad institucional del mercado extranjero j al cual la firma local i exporta en el

tiempo t

- J= número total de firmas en el mercado extranjero

10. CMB ADJUSTMENT CORRELATION (AJUSTE DE CORRELACIÓN CMB)

El modelo CMB es un modelo de regresión múltiple. Normalmente usado en química y

física para el cálculo de gases, pero ajustado para hacer una medición de los riesgos por la

rotación del personal de ventas internacionales en las compañías.

𝑟𝐴 =(𝑟𝑢 − 𝑟𝑀)

(1 − 𝑟𝑀)

𝑡𝑎2

,𝑛−3=

𝑟𝐴

√(1 − 𝑟𝐴 2)/(𝑛 − 3)

10.1 Variables:

- rA= Correlación de CMB ajustado

- rU= Correlación original

- rM= Variable de marcador

11. MULTIPLE REGRESSION EQUATION (EQUACIÓN DE REGRESIÓN MÚLTIPLE)

Esta ecuación permite realizar predicciones de una variable en función de otra. Para el caso

se tomó en cuenta el valor del producto y el producto en sí mismo.

𝑌 = 𝑏0 + 𝑏1𝑋 + 𝑏2𝑍 + 𝑏3𝑋𝑍

11.1 Variable:

- Y= Valor predicho por la ecuación

- X y Z= Son las variables independiente

- XZ= Termino de producto cruzado

- b1-b2-b3= Coeficientes de Regresión para X, Z y XZ

- b0= Valor de la intercepción.

12. NK MODEL OF FITNESS (MODELO DE APTITUD NK)

Este modelo permite que las firmas tomen decisiones en cuanto a las variables que

afectaran su correspondiente pago por razón de las exportaciones de producto realizadas a

mercados foráneos.

𝑃(𝑑) = [∑(𝑑𝑛

𝑁

𝑛=1

, 𝑑𝑛1, … 𝑑𝑛𝐾)]

12.1 Variables:

- P(d)= Valor de pago

- Fn= Funcion de la ecuación

- K= Decisión interdependiente

- dn-dn1…= Decisiones

13. PROBIT REGRESSION (MODELO DE REGRESSION PROBIT)

En este modelo, se usa la información y el resultado de este para determinar las relaciones

potenciales entre las exportaciones, información y consejo externo y las noticias locales.

𝐸𝑗∗ = 𝑋𝑗𝑏𝑗 + 𝐴𝑗𝜗 + 𝑁𝑗𝛿 + 𝑒𝑗, 𝑒 ∼ N (0, 𝜎2)

13.1 Variables:

- Ej*= Propensión de una firma a exportar bienes o servicios

- j= firma exportadora

- A y N= Variables de las firmas que han tenido información/consejo en una red

- X= Vector característicos para la firma j

- b,ϑ y δ= parámetros que van a ser estimados

14. BLM - BINARY LOGIT MODEL (MODELO BINARIO LOGIT)

Es un tipo de analisis de regresión que se usa para determinar una variable categórica en

función de las variables predictores. En este orden, se mide la probabilidad de las

exportaciones de una firma a un mercado foráneo.

log (𝑃𝑖

1 − 𝑃𝑖) = 𝛼 + ∑ 𝛽𝑛 𝑋𝑛

14.1 Variables:

- Pi= Probabilidad de exportación

- Bns= Coeficiente de las variables organizacionales y variables de control (XnS)

15. PROBIT REGRESSION MODEL (MODELO DE REGRESIÓN)

La regresión lineal es un modelo matemático que se usa para aproximar la relación de

dependencia de una variable.

𝑦𝑖∗ = 𝛽0 + 𝛽𝐼𝐸𝐼𝐸𝑖 + 𝛽𝐴 𝐴𝑔𝑒𝑖 + 𝛽𝑃𝐸𝑃𝐸𝑖 + 𝛽𝐸𝐸𝐸𝐸𝑖 + 𝛽𝐼𝑁𝐼𝑁𝑖 + 𝛼𝑋𝑖

15.1 Variables:

- yi*= Variable latente sin observar

- IEi= Experiencia en internacionalización

- Age i= Edad o tiempo de la firma exportadora

- PEi= Experiencia internacional previa del equipo gerencial

- EEi= Experiencia temprana en exportaciones de la empresa

- INi= Caso de si o no en que la empresa haya ingresado nuevos productos, servicios o

procesos durante los últimos 3 años

- Xi= Vector de control de variables, incluyendo industria y datos anuales aleatorios.

16. EEI - ENVIRONMENTAL ENTROPY INDEX (ÍNDICE DE ENTROPÍA AMBIENTAL)

Con base en un modelo LISREL 8.50, se crea el índice EEI con el cual se pretende medir

el nivel de diversificación internacional ambiental.

𝐸𝐸𝐼 = ∑

𝑃𝑖 . 𝐸𝑆𝑖

∑ 𝑃𝑖 . 𝐸𝑆𝑖𝑛𝑖=1

. 𝐼𝑛 (1

𝑃𝑖 . 𝐸𝑆𝑖

∑ 𝑃𝑖 . 𝐸𝑆𝑖𝑛𝑖=1

)𝑛

𝑖=1

16.1 Variables:

- i= Numero de regiones incluidas en el análisis

- pi= Porcentaje de ventas atribuidas a cada región

- ESi= "Puntaje ambiental" asignado a cada mercado global.

17. THE ECONOMETRIC MODEL (EL MODELO ECONOMÉTRICO)

Representación estructurada de las condiciones de participación de un mercado en forma

reducida.

𝑌𝑖𝑡 = 𝛽𝑋𝑖𝑡−1 + 𝛾𝑍𝑖𝑡−1 + 𝜃𝑌𝑖𝑡−1 + 𝛼𝑖 + 𝑛𝑖𝑡

17.1 Variables:

- t= Periodo de tiempo de la observación de las variables

- Xit= Características visibles de la firma

- Xit-1= Características de las firmas que afecta el resultado de la exportación

- Zit= Características visibles del mercado

- Zit-1= Características del mercado que afecta el resultado de las exportaciones

- ai= Características invisibles de los recursos de la firma

- nit= Disturbios externos random

- Yit-1= Persistencia del comportamiento de la firma exportadora.

18. LISREL CAUSALL MODELLING (MODELADO CAUSAL LISREL)

Modelo de generalización de la regresión lineal tradicional con adición de constructos

teóricos.

𝐼𝑇 = 𝛾11𝐷𝑄 + 𝛾12𝑃𝑇𝐶 + 휁1

𝐼𝐷 = 𝛽21𝐼𝑇 + 𝛾21𝐷𝑄 + 𝛾22𝑃𝑇𝐶 + 휁2

𝑃𝑀𝐾 = 𝛽31𝐼𝑇 + 𝛽32𝐼𝐷 + 𝛾31𝐷𝑄 + 𝑦32𝑃𝑇𝐶 + 휁3

𝑃𝐸𝑅𝐹 = 𝛽41𝐼𝑇 + 𝛽42𝐼𝐷 + 𝛽43𝑃𝑀𝐾 + 𝛾41𝐷𝑄 + 𝛾42𝑃𝑇𝐶 + 휁4

19. ECONOMETRIC SPECIFICATION (ESPECIFICACIÓN ECONOMÉTRICA)

Aproximación diferencia-en-diferencia dado que el rango de datos permite realizar una

cancelación de la tendencia general.

𝑌𝑖𝑗𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ∗ (𝐽𝑜𝑖𝑛 𝐴𝑆𝐸𝐴𝑁 ∗ 𝐴𝑆𝐸𝐴𝑁) + 𝐶𝑗𝑡 + 𝑋𝑖𝑡 + 𝐼𝑖 + 𝛾𝑗 + 𝛿𝑡 + 휀𝑖𝑗𝑡

19.1 Variables:

- Yijt= Variable dependiente

- i= volumen de exportación

- j= pais destino de las exportaciones

- t= año de la exportación

- B0= Interceptación

- Cjt= Conjunto de variables especificas del pais en el año t

- Xit= Conjunto de variables específicas de la firma exportadora en el año t

- Ii= Efectos arreglados de la industria

- Yj= Efectos arreglados del pais

- dt= Efectos arreglados del año

- Eijt= termino de error

- ASEAN= Indicador que identifica el tratamiento de control y grupos.

20. TFP - TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY (FACTOR DE PRODUCTIVIDAD TOTAL)

Diferencia entre la tasa de crecimiento de la producción de la tasa y la tasa ponderada de

incremento de los factores.

𝑇𝐹𝑃𝑖𝑡 = ∱ (𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝐼𝑛𝑛𝑜𝑣𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖𝑡−1, 𝑍𝑖𝑡−1; 𝛾𝑇𝐹𝑃; 𝛽𝑇𝐹𝑃)

𝐸𝑋𝑃𝑂𝑅𝑇𝑖𝑡 = ∱ (𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝐼𝑛𝑛𝑜𝑣𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖𝑡−1, 𝑇𝐹𝑃𝑖𝑡; 𝑋𝑖𝑡; 𝛾, 𝛽)

𝐸𝑋𝑃𝑂𝑅𝑇𝑖𝑡 = ∱ (𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝐼𝑛𝑛𝑜𝑣𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖𝑡−1, ; 𝑍𝑖𝑡; 𝛾, 𝛽)

20.1 Variables:

- Zit-1= Determinantes del nivel de TFP de la ecuación

- t-1= año en el que se generó la innovación productiva

CONCLUSIONES

- Los modelos presentados, requieren de una aplicación local para determinar y confirmar

que estas conclusiones se puedan generalizar, o si por el contrario, se requiera una mayor

muestra de países donde aplicar los índices.

- Una toma de datos independiente de empresas exportadoras en Colombia, permitiría

construir a, partir de los índices mencionados, intenciones, tendencias y proyecciones de

las diferentes firmas exportadoras para los próximos 10 años.

- La mayoría de los índices se aplicaron a empresas grandes y con trayectoria, pero es

necesario apoyar y aportar conocimiento a las diferentes PYMES colombianas. En muchas

ocasiones, sus intentos de internacionalización se ven truncados por simple falta de

información, por lo que estos estudios basados en datos colombianos, podrían proveer la

información necesaria para una mayor diversificación de las empresas y para una

internacionalización constante e incentivada.

REFERENCIAS

AGUILERA-CARACUEL, Javier; HURTADO-TORRES, Nuria Esther & Aragón-Correa, Juan

Alberto. (2012). Does international experience help firms to be green? A knowledge-based view

of how international experience and organisational learning influence proactive environmental

strategies. International Business Review 21. Pp. 847–861.

https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2011.09.009

BERRILL, Jenny; KERNEY, Colm & O’HAGAN-LUFF, Martha. (2019). Measuring the

diversification benefits of investing in highly internationalised firms. International Business

Review 28. Pp. 672–684. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2019.01.005

BOSO, Nathaniel; CADOGAN, John W. & STORY, Vicky M. (2012). Complementary effect of

entrepreneurial and market orientations on export new product success under differing levels of

competitive intensity and financial capital. International Business Review 21. Pp. 667–681.


CALDERÓN, Haydée; FAYÓS, Teresa & CERVERA, Amparo. (2005). A model for valuation of

government export promotion policies: An empirical análisis in the Spanish context from a market

oriented perspective. International review on public and non profit marketing, vol. 2, núm. 2. Pp.

34-49.

CASSIMAN, Bruno & GOLOVKO, Elena. (2011). Innovation and internationalization through

exports. Journal of International Business Studies 42. Pp. 56–75.

https://doi.org/10.1057/jibs.2010.36

CUESTAS, Juan Carlos; HUANG, Ying Sopjie & TANG, Bo. Does internationalisation increase

exchange rate exposure? -Evidence from Chinese financial firms. International Review of

Financial Analysis 56. Pp. 253–263. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.01.013

DOSOGLU-GUNER, Berrin. (2001). Can organizational behavior explain the export intention of

firms? The effects of organizational culture and ownership type. International Business Review.

Pp. 71-89.




https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.01.013

IDRIS, Bochra & SARIDAKIS, George. (2017). Local formal interpersonal networks and SMEs

internationalisation: Empirical evidence from the UK. International Business Review. Pp. 1-15.


KATSIKEA, Evangelia; THEODOSIOU, Marios & MORGAN, Robert E. (2015). Why people

quit: Explaining employee turnover intentions among export sales managers. International

Business Review 24. Pp. 367–379. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2014.08.009

KRAMMER, Sorin M.S.; STRANGE, Roger & LASHITEW, Addisu. (2015). The export

performance of emerging economy firms: The influence of firm capabilities and institutional

environments. International Business Review 27. Pp. 218–230.


LOVE, James H.; ROPER, Stephen & ZHOU, Ying. (2016). Experience, age and exporting

performance in UK SMEs. International Business Review 25. Pp. 806–819.


MADSEN, Tage Koed; MOEN, Øystein & HAMMERVOLD, Randi. (2012). The role of

independent intermediaries: The case of small and medium-sized exporters. International Business

Review 21. Pp. 535–546. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2011.06.003

MORAL-PAJARES, Encarnación; MOZAS-MORAL, Adoración; BERNAL-JURADO, Enrique

& MEDINA-VIRUEL, Miguel Jesús. (2015). Efficiency and exports: Evidence from Southern

European companies. Journal of Business Research 68. Pp. 1506–1511.

http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.01.042

RAMBOCAS, Meena; MENESES, Raquel; MONTEIRO, Carlos & QUELHAS BRITO, Pedro.

(2015). Direct or indirect channel structures. Evaluating the impact of channel governance

structure on export performance. International Business Review 24. Pp. 124–132.


SACHDEV, Harash J. & BELLO, Daniel C. (2014). The effect of transaction cost antecedents on

control mechanisms: Exporters’ psychic distance and economic knowledge as moderators.

International Business Review 23. Pp. 440–454. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2013.07.003






http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.01.042



SARIDAKIS, George; IDRIS, Bochra; HANSEN, Jared M. & DANA, Leo Paul. (2019). SMEs'

internationalisation: When does innovation matter? Journal of Business Research 96. Pp. 250–

263. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.11.001

WU, Jie; LAO, Ka Fai; WAN, Feng & LI, Jiatao. (2019). Competing with multinational

enterprises’ entry: Search strategy, environmental complexity, and survival of local firms.

International Business Review. Pp. 1-12. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2013.07.003

WU, Jie; WU, Zefu & ZHUO, Shuaihe. (2015). The effects of institutional quality and diversity

of foreign markets on exporting firms’ innovation. International Business Review 24. Pp. 1095–

1106. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2015.05.001

YI, Jingtao & WANG, Chengqi. (2012). The decision to export: Firm heterogeneity, sunk costs,

and spatial concentration. International Business Review 21. Pp. 766–781.


ZHANG, Lin; CUI, Lin; LI, Sali & LU, Jiangyong. (2018). Who rides the tide of regionalization:

Examining the effect of the ChinaASEAN Free Trade Area on the exports of Chinese firms.

International Business Review 27. Pp. 501–513. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2017.10.002

https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.11.001





midiendo la exportaciÓn como variable de crecimiento

Documents