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TÍTULO DE LA COMUNICACIÓN: Factores condicionantes de la creación de empresas para las provincias españolas. AUTOR: Guillermo Aleixandre Mendizábal. Profesor Contratado Doctor. Email: [email protected]. AUTOR: Pedro B. Moyano Pesquera. Profesor Titular de Universidad. Email: [email protected]. DEPARTAMENTO: Departamento de Economía Aplicada. UNIVERSIDAD: Universidad de Valladolid. ÁREA TEMÁTICA: 6. Especialización, productividad y competitividad regional. RESUMEN: La creación de empresas, fuertemente vinculada con el espíritu emprendedor, aparece como un elemento clave para asegurar el dinamismo de los territorios en el contexto de una economía globalizada basada en el conocimiento. Además, la creación de puestos de trabajo y de riqueza depende de la capacidad de agentes económicos regionales para poner en marcha nuevas iniciativas innovadoras que den lugar, posteriormente, a PYMEs competitivas. En este contexto, el presente trabajo analiza los patrones característicos en la creación de empresas societarias para las provincias españolas. Así, el trabajo busca vínculos entre el número de empresas societarias de las distintas provincias españolas, que proporciona el Boletín Oficial del Registro Mercantil (BORME), y variables que caracterizan los factores que pueden condicionar ese proceso, clasificados en factores de demanda y de oferta, siguiendo el criterio que plantea Audrestch. Los de demanda, desde una perspectiva orientada al entorno, recogen las oportunidades que se presentan a los individuos para decidir poner en marcha una iniciativa empresarial, variando éstas entre regiones. Los de oferta, desde una aproximación orientada al individuo, dependen de las características de la población y en particular de sus capacidades y su actitud hacia la actividad emprendedora. La confluencia de ambos tipos de elementos proporciona el perfil de riesgo-recompensa de los individuos, a partir del cual éstos deciden poner en marcha o no una iniciativa empresarial.
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Desde la perspectiva instrumental el trabajo utiliza una metodología usada por otros autores para este tipo de estudios, el análisis de datos de panel. En este caso un panel para las provincias españolas en la última década. El interés de este tipo de trabajos, además de permitir profundizar en el complejo proceso del fenómeno de la creación de empresas, justifica su relevancia desde la perspectiva de las políticas públicas de apoyo a una sociedad emprendedora, donde los policymakers necesitan conocer qué elementos pueden condicionar la puesta en marcha de iniciativas empresariales, en qué sentido y con qué magnitud. PALABRAS CLAVE: Creación de empresas, provincias, datos de panel, espíritu emprendedor, políticas públicas.
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1. Introducción
La creación de empresas, fuertemente vinculada con el espíritu emprendedor, aparece
como un elemento clave para asegurar el dinamismo de las regiones en el contexto de
una economía globalizada basada en el conocimiento. Además, la creación de puestos
de trabajo y de riqueza depende de la capacidad de los agentes económicos regionales
para poner en marcha nuevas iniciativas innovadoras que den lugar, posteriormente, a
PYMEs competitivas. En este sentido, Schumpeter (1971) puso de manifiesto la
relevancia de la figura del emprendedor a la hora de explicar el dinamismo de las
economías de mercado.
En la Ciencia Regional el comportamiento de las empresas a nivel espacial recibe una
creciente atención, constituyendo las diferencias regionales en el proceso de creación,
crecimiento y la migración de empresas elementos determinantes a la hora de explicar el
dinamismo regional. En este contexto, el desarrollo económico regional es el resultado
de un conjunto de factores diferentes que están interrelacionados de un modo complejo,
siendo uno de los elementos clave la conducta de los emprendedores y las empresas.
En este marco, la presente investigación pretende contribuir a la detección de patrones
característicos en la creación de empresas societarias para las provincias españolas, ya
que dicha creación es un fenómeno que se produce de forma heterogénea en el territorio
(Moyano et al., 2005).
Este trabajo está estructurado en la presente introducción y en cinco apartados. El
primero está dedicado a delimitar el concepto del emprendedor y los factores que
inciden en la capacidad de creación de empresas en un territorio. En el segundo, se
describen los datos con que se cuenta y la metodología que se utiliza para el análisis de
los datos. En el tercero, se caracteriza el tejido empresarial español. En el cuarto, se
realiza un análisis empírico de los factores que inciden en la creación de empresas en las
provincias españolas y la creación de empresas societarias. Finalmente, se recoge una
síntesis de las principales conclusiones y consideraciones que se derivan del trabajo
realizado.
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2. La creación de empresas y el espíritu emprendedor
La fortaleza de una economía se fundamenta en gran medida en la existencia de un
tejido productivo compuesto por un elevado número de empresas. Esa población de
empresas lejos de ser algo estático se caracteriza por sus movimientos con una constante
entrada y salida de participantes. Estos movimientos suponen la desaparición de
empresas existentes y la creación de nuevas empresas, y debe ser entendido en el
contexto del proceso de destrucción creativa asociada a las economías capitalistas
(Schumpeter, 1971).
Dentro de la creación de nuevas empresas, una proporción de ellas proviene de la
iniciativa de un emprendedor, o visto en sentido contrario el principal resultado de la
actividad de los emprendedores es el nacimiento de nuevas empresas. Así, la creación
de empresas y el espíritu emprendedor están fuertemente vinculados, lo que hace que el
análisis de la creación de empresas pase por la comprensión de la actividad de los
emprendedores.
El emprendedor sería aquel individuo que en algún momento de su carrera profesional
desarrolla la actividad de poner en marcha un empresa para lo cual, según plantean
Wennekers (1999, p.46), tiene que estar dotado de “la habilidad y disposición, por su
cuenta o en equipo y tanto dentro como fuera de las organizaciones existentes, para:
crear nuevas oportunidades económicas (nuevos productos, nuevos métodos de
producción, nuevos esquemas organizativos y nuevas combinaciones de mercado-
producto) e introducir sus ideas en el mercado, haciendo frente a la incertidumbre y
otros obstáculos, tomando decisiones sobre localización y utilización de los recursos y
de las instituciones “.
La figura del emprendedor comprende un diverso conjunto de roles que han sido
recogidos en la literatura económica: la persona que asume el riesgo; la persona que
ofrece capital financiero; un innovador; la persona que toma decisiones; un líder
industrial; un gestor; el organizador y coordinador de los recursos económicos; el
propietario de una empresa; el empleador de los factores de producción, etc.
Este trabajo concentra su interés en el papel del emprendedor como creador de nuevas
empresas. La vinculación entre ambos elementos (emprendedor y empresa) exige
configurar un modelo que los conecte, tal y como lo hace el programa de investigación
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PSED (Panel Study of Entrepreneurial Dynamics) (Reynolds y Curtin, 2009). En este
modelo se pone de manifiesto que son las personas las que ponen en marcha las nuevas
iniciativas empresariales, bien como parte de su trabajo en una empresa ya existente
(nascent intrapreneurs) o bien como emprendedores sin vinculación empresarial previa
(nascent entrepreneurs). En cualquier caso, no puede olvidarse que los emprendedores
están influenciados de forma significativa por el contexto social, político, económico,
institucional o histórico que los rodea.
En ese sentido un importante número de trabajos se ha dedicado a buscar y describir los
factores que condicionan el comportamiento de estos agentes. Uno de las taxonomías
más ampliamente aceptadas distingue dos tipos de factores (Audrestch et al, 2007): de
demanda y de oferta (Tabla 1).
Tabla 1. Factores que afectan a los emprendedores
Factores de oferta Factores de demanda
La necesidad de conseguir logros. El control interno. La tolerancia a la ambigüedad y la capacidad para asumir riesgo. La orientación a la oportunidad. El fuerte compromiso con el trabajo que desarrollan. Nivel de formación. La seguridad personal de ser empresario. La insatisfacción con el trabajo asalariado. El entorno familiar y social. La edad. El sexo. La configuración del equipo directivo. El temor al fracaso y el fracaso empresarial previo. La capacidad de autofinanciación.
Las economías de localización asociadas a la aglomeración de establecimientos empresariales de actividad similar. Las economías de urbanización. La existencia de un entorno financiero desarrollado. La intervención y la regulación económica. La coyuntura económica. El capital social. La cultura empresarial de la sociedad y el respeto a la figura del empresario. La capacidad investigadora/innovadora regional. La estructura sectorial de la actividad económica. Los movimientos de población e inmigración. La estructura empresarial por tamaño.
Fuente: Elaboración propia a partir de Aguado et al. (2002), Armington y Acs (2002), Audrestch y Fristch (1994), Bade y Nerlinger (2000), Capello (2002), Fernández y Junquera (2001), García Tabuenca (2004), Georgellis y Wall (2000), Kangasharju (2000), Keeble y Walker (1994), Kim et al. (2006), Lundstrom y Stevenson (2005), Masuda (2006), Minniti (2005), Mueller (2006), Nijkamp (2003), Parker (2004), Tamasy (2006), Thurik et al. (2008), Wagner y Sternberg (2004).
Los de demanda, desde una perspectiva orientada al entorno, recogen las oportunidades
que se presentan a los individuos para decidir poner en marcha una iniciativa
empresarial, variando éstas entre regiones. Los de oferta, desde una aproximación
orientada al individuo, dependen de las características de la población y en particular de
sus capacidades y su actitud hacia la actividad emprendedora. La confluencia de ambos
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tipos de elementos proporciona el perfil de riesgo-recompensa de los individuos, a partir
del cual éstos deciden poner en marcha o no una iniciativa empresarial.
Estos factores pueden ser contemplados, de forma algo diferente, desde la perspectiva
personal y desde la perspectiva del entorno. Por ejemplo, la edad de un individuo afecta
a su decisión de hacerse empresario y la estructura de edad de la población de una zona
puede explicar el número de empresas que se crean en la misma; la capacidad de
acceder a financiación de un individuo condiciona su decisión y la presencia de
financiación en forma de capital riesgo en una región condiciona el número de
iniciativas empresariales que aparezcan.
Dado el elevado número de factores que pueden considerarse resulta complejo afirmar
el impacto concreto de cada uno de ellos en el nivel de actividad emprendedora en una
región. Además, puede que esta distinción ni siquiera tenga sentido ya que su efecto se
produce a través de combinaciones de factores que interactúan entre sí.
3. Datos y metodología para el análisis de los factores determinantes de la
creación de empresas
La información para la realización de este trabajo proviene de diferentes fuentes, con lo
que se persigue aprovechar adecuadamente los recursos estadísticos disponibles. Por un
lado, información relativa a las provincias españolas, recogida fundamentalmente del
Instituto Nacional de Estadística (INE), del anuario económico de la Caixa y de la
Oficina Española de Patentes y Marcas. Y, por otro lado, información que sirve para
analizar el tejido empresarial existente y la creación de empresas que proviene del INE a
través del Directorio Central de Empresas y de las Estadísticas de Sociedades
Mercantiles.
La técnica utilizada para estudiar esos factores es el análisis de datos de panel1, que
permite usar información de forma satisfactoria2 para una sección cruzada en diferentes
1 Kangasharju (2000), Fritsch y Mueller (2007), Georgellis y Wall (2000) o Nystrom (2007). 2 Entre las ventajas asociadas al uso de la metodología de datos de panel están: la técnica permite
disponer de un mayor número de observaciones incrementando los grados de libertad y reduciendo la colinealidad entre las variables explicativas y, por tanto, se mejora la eficiencia de las estimaciones
(continua)
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momentos de tiempo, siendo posible controlar tanto efectos individuales específicos
como los efectos temporales3. En nuestro caso, las 50 provincias españolas para el
periodo temporal comprendido entre 1997 y 2008 en función de las variables
independientes escogidas.
La estimación con efectos fijos con dos componentes de error (two ways error
component) supone que el residuo se divide en tres partes: un efecto individual, un
efecto temporal y la perturbación aleatoria. El efecto individual, que cambian de un
individuo a otro, permanece en el tiempo y suele ser inobservable. El efecto temporal es
invariable para todas las provincias y suele ser inobservable. Este segundo efecto estaría
compuesto por características que cambian con los años pero afecta por igual a todos los
territorios.
La formulación del modelo sería:
ti,νiηtλti,Xβti,R_Ν_ΝΕΜP +++⋅′=
Donde:
ti,R_Ν_ΝΕΜP , ratio de natalidad empresarial (variable endógena).
ti,X , variables explicativas (variables exógenas).
econométricas; tal y como se mencionó anteriormente, la técnica permite capturar la heterogeneidad no observable ya sea entre unidades individuales de estudio como en el tiempo; los datos en panel suponen, e incorporan en el análisis, el hecho de que los individuos, en este caso provincias, son heterogéneos; permite estudiar de una mejor manera la dinámica de los procesos de ajuste; y permite elaborar y probar modelos relativamente complejos de comportamiento en comparación con los análisis de series de tiempo y de corte transversal (Greene, 1999) (Novales, 1993) (Gujarati, 2006) (Hsiao, 2004) (Delmar, 2005) (Wooldridge, 2002).
Para el análisis se han utilizado dos programas estadísticos: Eviews6 y STATA10. Ambos permiten llevar a cabo regresiones con estas características y tiene implementadas distintas rutinas para realizar diferentes comprobaciones.
3 Los primeros tienen que ver con efectos que condicionan de manera desigual a cada una de las provincias, que pueden considerarse invariables en el tiempo, que afectan de manera directa la capacidad de las provincias para crear empleos, y que se desconocen y, por tanto, no se han podido incluir en el modelo. Por ejemplo, elementos que tengan que ver con el capital social de la provincia o cuestiones históricas.
Los efectos temporales serían aquellos que afectan a cada uno de los años considerados pero por igual a todas las provincias del estudio. En nuestro caso podría ser un cambio en la regulación que afecta a los emprendedores o una crisis económica o financiera.
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tλ , error aleatorio que caracteriza a la “t-ésimo” año y que es constante para todas las
provincias.
iη , error aleatorio que caracteriza a la “i-ésima” provincia y que es constante a lo largo del
tiempo.
ti,ν , término de error.
Los modelos de efectos fijos son útiles cuando el conjunto de observaciones que se
utilizan se acerca a toda la población y no son una extracción muestral de una población
grande (Greene, 1999). Es el caso de estudio donde el universo de las provincias está
cubierto en su totalidad.
La estimación con efectos aleatorios supone que el residuo se divide en dos partes: un
efecto individual aleatorio y la perturbación aleatoria, siendo este efecto individual
inobservable. La formulación del modelo sería:
ti,νiεti,Xβti,R_Ν_ΝΕΜP ++⋅′=
Donde:
ti,R_Ν_ΝΕΜP , ratio de natalidad empresarial (variable endógena).
ti,X , variables explicativas (variables exógenas).
iε , recoge una diferencia aleatoria para la provincia “i-ésima”.
ti,ν , término de error.
Para decidir cual es la formulación más adecuada puede acudirse al Test de Hausman,
donde se pone a prueba la hipótesis nula de que no existe correlación entre los efectos
individuales y las perturbaciones del modelo.
Las variables utilizadas para intentar explicar la natalidad empresarial, se recogen en la
Tabla 2. La variable a explicar, la creación de empresas, puede definirse desde dos
perspectivas con el objetivo de estandarizarla a tamaño de los distintos territorios
(Audretsch y Fristch, 1994):
• El número de nuevas empresas entre el número de empresas existentes, denominada
aproximación ecológica, R_NEMP_E.
• El número de nuevas empresas entre la población activa o la población en edad de
trabajar, llamada aproximación de mercado de trabajo, R_NEMP_A.
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Tabla 2. Variables utilizadas para explicar la natalidad empresarial
Nombre Descripción Fuente Explicación Tipo de factor Efecto sobre la
creación de empresas R_NEMP_E Ratio de creación de empresas por 100 empresas BORME y DIRCE Variable a explicar -
R_NEMP_A Ratio de creación de empresas por 1.000 activos BORME y EPA Variable a explicar -
DEN_P Densidad población Instituto Geográfico Nacional
Economías de urbanización Demanda +
PPOB_C Porcentaje de población en la capital de provincia
PADRON Economías de urbanización Demanda +
DEN_EMP Numero de empresas por km2 PADRÓN e Instituto Geográfico Nacional
Economías de aglomeración Demanda +
OFB_EMP Oficinas bancarias por 100 empresas CAIXA y DIRCE Contexto financiero Demanda +
PPOB_25_44 Porcentaje de población entre 25 y 44 años PADRON Edad Oferta +
TPARO_T Tasa de paro total EPA Contexto económico y dinamismo demanda Mixto (oferta) + / -
TPARO_V Tasa de paro total varones EPA Sexo Mixto (oferta) + / -
TPARO_M Tasa de paro total mujeres EPA Sexo Mixto (oferta) + / -
TACT_T Tasa de actividad total EPA Contexto económico y dinamismo demanda Oferta +
TACT_V Tasa de actividad total varones EPA Sexo Oferta +
TACT_M Tasa de actividad total mujeres EPA Sexo Oferta -
PIBPC PIB pm per capita Contabilidad Regional y PADRON
Contexto económico y dinamismo demanda Mixto (demanda) +
CUOMERPC Cuota de mercado per capita CAIXA Dinamismo de demanda Demanda -
PAGRVAB Porcentaje de agricultura en VAB Contabilidad Regional Diferencias sectoriales Demanda -
PINDVAB Porcentaje de industria y energía en VAB Contabilidad Regional Diferencias sectoriales Demanda -
PCONVAB Porcentaje de construcción en VAB Contabilidad Regional Diferencias sectoriales Demanda +
PSERVAB Porcentaje de servicios en VAB Contabilidad Regional Diferencias sectoriales Demanda +
TVPIBPM Crecimiento del PIB a precios de mercado Contabilidad Regional Dinamismo del contexto económico Demanda +
TVTPARO_T Variación de la tasa de paro EPA Dinamismo del contexto económico Demanda + / -
PMICRO Porcentaje de microempresas (0-9 asalariados) DIRCE Estructura empresarial Oferta +
PSOL_A Solicitudes de patente por 100.000 activos OEPM Creación de oportunidades tecnológicas Demanda +
PAUEMP_MER Porcentaje de autoempleo Contabilidad Regional Entorno social Oferta +
Fuente: Elaboración propia.
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La primera opción tiene la ventaja de que su valor oscila entre los valores 0 y 1, pero
recibe también la crítica de que las regiones no tienen porque compartir el número de
empleados por empresa y que la creación de empresas es algo que llevan a cabo
personas y no las empresas existentes.
Las variables explicativas consideradas son 22 y pueden asociarse tanto a factores de
oferta como de demanda de emprendedores en una economía: 12 se asocian a factores
de demanda; 6 con factores de oferta; y 4 tienen un carácter mixto en función de su
interpretación.
4. La creación de empresas en España
Dado que la creación de empresas en una determinada zona puede depender de las
características que presente el tejido producido en el que se asientan, resulta interesante
revisar las particularidades del tejido productivo español que, en 2010, estaba
constituido por un total de 3.291.263 empresas, tras alcanzar un máximo en el año 2008
con 3.422.239 empresas. En los últimos 10 años, y a pesar de la presente crisis
económica, el número de empresas ha crecido a un ritmo del 2,4% en tasa anual
acumulativa. En general, la estructura empresarial se caracteriza por:
• Una alta concentración territorial, ya que dos provincias, Madrid y Barcelona,
aglutinan el 29,22% de las empresas, justificado parcialmente por el efecto
domicilio social; seguidas a cierta distancia por Valencia, Alicante, Sevilla y
Málaga, con el 16,33% del total. La demografía empresarial de los últimos años no
ha supuesto cambios fuertes en la estructura territorial, aunque Madrid y Barcelona
han incrementado ligeramente su participación. Destacan Cáceres, Guadalajara,
Málaga y Almería por un incremento en su participación en el total nacional y, en
sentido contrario, Palencia, Zamora, Soria, Orense y Salamanca por su reducción.
• Un dominio de las microempresas, en 2010, el 95,04% de las empresas tenían
menos de 10 asalariados, y sólo el 0,05% de las empresas tenían 200 ó más. La
evolución está caracterizada por un incremento en la participación de las dos
categorías extremas, las microempresas y las grandes empresas.
• El peso de las microempresas oscila entre el 96,53% de Ávila y el 92,54% de Álava,
seguido de cerca por Navarra. Paralelamente, el peso de las empresas grandes (200 ó
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más asalariados) varía entre el 0,32% de Madrid y el 0,03% de Cuenca. La
evolución de la distribución de empresas por tamaño en las provincias españolas ha
experimentado una ligera convergencia entre provincias reduciéndose las distancias
entre las situaciones extremas para las diferentes categorías consideradas.
• Un predominio de las empresas personalistas, que suponen el 53,04% de las
empresas en 2010, aunque se detecta una fuerte reducción en este tipo de empresas
en la última década en favor de las sociedades de responsabilidad limitada, llegando
estas últimas al 34,21% de las empresas en 2010. Las sociedades anónimas en ese
mismo año apenas alcanzan el 3,20% del total, sufriendo una suave disminución en
la última década.
• La preponderancia de las personas físicas en todas las provincias, aunque con
diferencias significativas entre ellas, contrastando el 65,34% de Jaén con el 44,21%
de Madrid. Respecto a las sociedades mercantiles, sobre todo las sociedades
anónimas y las sociedades de responsabilidad limitada que tiene una mayor
relevancia por su potencial proyección económica, la situación es diferente. Madrid
ostenta las mayores participaciones en ambos casos con un 6,09% y un 42,14% de
sus empresas, respectivamente. Los valores más bajos corresponden a Lugo para el
porcentaje de sociedades anónimas y a Ávila para el porcentaje de sociedades
limitadas con un 1,13% y un 22,82%, respectivamente.
• La evolución del tejido empresarial en función de la forma jurídica está
caracterizada por un fuerte incremento del peso de las sociedades de responsabilidad
limitada que en parte está nutrido por un decremento de las personas físicas, lo cual
podrían tener una lectura positiva; y, también, por una reducción en el número de
sociedades anónimas, cuestión que puede ser considerada como negativa. De hecho,
en el periodo 2000-2010 se produce una disminución en términos absolutos del
número de sociedades anónimas, salvo para Cuenca y Guadalajara.
Los rasgos básicos que caracterizan la creación de empresas en las provincias españolas
pueden sintetizarse en los siguientes:
• En el año 2009 se registraron un total de 78.031 empresas, concentrado dos
provincias, Madrid y Barcelona, el 35% de dichas empresas, seguidas a cierta
distancia por Valencia, Alicante, Sevilla y Málaga, aglutinando el 19% del total. La
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demografía empresarial de los últimos años no ha provocado cambios fuertes en la
estructura territorial, aunque Madrid y Barcelona han incrementado ligeramente su
participación. Destacan por su incremento en la participación en el total nacional
Cáceres, Guadalajara, Málaga y Almería y por su reducción Palencia, Zamora,
Soria, Orense y Salamanca.
• La evolución de esta magnitud, que presenta su máximo en 2006 con 148.763
empresas registradas, muestra una tendencia decreciente en los últimos años de la
década (Figura 1).
Figura 1. Evolución en el número de empresas mercantiles registradas
142.581
78.031
103.439138.772
148.763
130.803
123.537114.545
110.418
115.301
104.813
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
160.000
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Fuente: Elaboración propia a partir de INEBASE.
• La tasa de natalidad empresarial, medida en número de nuevas empresas registradas
por 1.000 activos, en el año 2008 oscila entre 10,24 empresas de Albacete, seguida
por Málaga, Madrid, Baleares y Alicante, y las 2,34 empresas de Teruel, seguida de
Burgos, Soria, Jaén y Segovia.
• Esa tasa de natalidad medida en número de empresas registradas por 100 empresas
ya establecidas muestra una ordenación algo diferente. En el extremo superior, con
19,19 empresas está Albacete, seguida de Badajoz, Granada, Almería y Málaga, y
en el inferior se encuentra Teruel, con 5,66 empresas, seguida por Burgos, Orense,
Guipúzcoa y León. En el Mapa 1 y Mapa 2 se muestran ambas variables para el año
2008, que como puede apreciarse dan una clasificación provincial diferente para
cada caso, aunque el posterior análisis de las dos opciones ofrece interpretaciones
similares. Ambas variables mantienen una correlación lineal de 0,727.
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Mapa 1. Tasa de creación de empresas respecto a empresas ya establecidas 2008
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de INEBASE.
Mapa 2. Tasa de creación de empresas respecto a población activa 2008
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de INEBASE.
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5. Los factores determinantes de la natalidad empresarial en las provincias
españolas
En el siguiente apartado, se estudian los factores condicionantes de la dispar natalidad
empresarial en las provincias españolas a partir del marco teórico que la literatura
económica ha desarrollado. El periodo de estudio fijado inicialmente para el análisis va
del año 1997 al año 2008, pero la disponibilidad de datos para algunas de las variables
concretas es más limitada, lo que hace que en función de su inclusión en las
modelizaciones realizadas el rango de años usados se vea afectado.
Siguiendo el criterio se apuntó en el apartado metodológico, en primer lugar se ha
realizado un análisis desde una perspectiva ecológica y, posteriormente, desde una
perspectiva de mercado de trabajo, siendo los resultados obtenidos similares.
5.1. Análisis de la creación de empresas desde una aproximación ecológica
Tomando como variable dependiente el número de nuevas empresas societarias entre el
número de empresas existentes (R_NEMP_E), y tras analizar el conjunto de relaciones
que existen entre las variables, se ha buscado un modelo para explicar la creación de
empresas en las provincias de España. Con dicha finalidad se prueban varios modelos
de regresión con datos de panel con efectos fijos para las provincias y los años.
Inicialmente se incluyo el mayor número de variables explicativas posibles para poder
considerar el conjunto de los aspectos que la teoría ha marcado como relevantes.
A continuación y en etapas sucesivas, se fueron excluyendo aquellas variables que
presentaban algún tipo de problema, bien por ser consideradas no significativas, por
presentar una fuerte correlación con otras de las variables ya incluidas o por presentar
una distribución irregular.
Finalmente, después de valorar distintas consideraciones tanto estadísticas como
económicas, el modelo elegido para el periodo 1997-2008 es el siguiente (Recuadro 1):
R_NEMP_E = -5,72 + 0,27 · PPOB_25_44 − 0,12 · TPARO_T + 0,32 · PPOB_C
Donde,
R_NEMP_E, son las nuevas empresas societarias por 100 empresas existentes.
PPOB_25_44, es el porcentaje de población en la provincia entre 25 y 44 años.
TPARO_T, es la tasa de paro de la provincia.
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PPOB_C, es el porcentaje de población que vive en la capital de la provincia.
La interpretación económica del modelo es razonable dado que las variables
significativas que se recogen aparecen frecuentemente citadas por estudios previos. En
primer lugar, la creación de empresas se asocia de forma positiva con la población en
edades entre 25 y 44 años, grupo de población con una experiencia elevada, una red de
contactos más consolidada y que puede mostrar una mayor disposición a poner en
marcha iniciativas empresariales.
En segundo lugar, esa creación de empresas se asocia de forma negativa con la tasa de
paro existente, que puede ser interpretada como una relación entre dicha creación y la
coyuntura económica dominante. Una mala situación económica desanima a los
potenciales emprendedores a la hora de iniciar su actividad económica por cuenta
propia.
En principio, este hecho se opone a la explicación de la creación de empresas por
necesidad. Sin embargo, esta contradicción puede justificarse por distintas razones:
• La variable dependiente elegida, sociedades mercantiles, que son empresas con una
cierta entidad en las que su puesta en marcha exige un mayor esfuerzo económico
−sobre todo para las sociedades anónimas− y administrativo en comparación con el
desarrollo de un trabajo de autónomo en la modalidad de persona física. Por tanto, la
creación de empresas por necesidad estará más asociada a otras formas jurídicas
diferentes de las sociedades mercantiles.
• La existencia de posibles frenos a la actividad emprendedora como pueden ser: los
subsidios por desempleo, una actitud de aversión al riesgo en una parte importante
de la población o una cultura de poca valoración de los emprendedores.
Y en tercer lugar, una relación positiva entre la creación de empresas y el porcentaje de
población provincial que vive en la capital de la provincia que permitiría plantear la
existencia de economías de urbanización como factor condicionante de la creación de
empresas. Una mayor población concentrada en la capital de la provincia favorece la
existencia de un mercado suficiente que estimule la demanda potencial de bienes y
servicios producidos por nuevas empresas al mismo tiempo que favorece la existencia
de un mercado laboral más completo y una mejor oferta de servicios a empresas.
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Recuadro 1. Salidas de la primera regresión de R_NEMP_E COMANDO STATA: . xtreg R_NEMP_E PPOB_25_44 TPARO_T PPOB_C Y1997 Y1 998 Y1999 Y2000 Y2001 Y2002 Y2003 Y2004 Y2005 Y2006 Y2007, fe i(COD); COMANDO EVIEWS: equation paneleq_11 paneleq_11.ls(cx=f, per=f) R_NEMP_E C PPOB_25_44 TP ARO_T PPOB_C SALIDA STATA: Fixed-effects (within) regression Num ber of obs = 600 Group variable: COD Num ber of groups = 50 R-sq: within = 0.6160 Obs per group: min = 12 between = 0.0001 avg = 12.0 overall = 0.0497 max = 12 F(1 4,536) = 61.41 corr(u_i, Xb) = -0.8501 Pro b > F = 0.0000 --------------------------------------------------- --------------------------- R_NEMP_E | Coef. Std. Err. t P>| t| [95% Conf. Interval] -------------+------------------------------------- --------------------------- PPOB_25_44 | .2712692 .136611 1.99 0.0 48 .0029106 .5396277 TPARO_T | -.1222818 .0328551 -3.72 0.0 00 -.1868224 -.0577412 PPOB_C | .3221136 .0538438 5.98 0.0 00 .2163429 .4278843 Y1997 | 8.67646 .591302 14.67 0.0 00 7.514907 9.838014 Y1998 | 8.684539 .5204915 16.69 0.0 00 7.662086 9.706992 Y1999 | 7.313961 .4609534 15.87 0.0 00 6.408464 8.219458 Y2000 | 6.644556 .3926203 16.92 0.0 00 5.873293 7.415819 Y2001 | 4.716718 .3416586 13.81 0.0 00 4.045564 5.387872 Y2002 | 4.340718 .3245419 13.37 0.0 00 3.703188 4.978248 Y2003 | 4.5001 .3201139 14.06 0.0 00 3.871268 5.128932 Y2004 | 4.516631 .3184542 14.18 0.0 00 3.89106 5.142203 Y2005 | 4.194327 .3244969 12.93 0.0 00 3.556886 4.831769 Y2006 | 4.653855 .3291062 14.14 0.0 00 4.007359 5.300351 Y2007 | 3.681028 .3319743 11.09 0.0 00 3.028897 4.333158 _cons | -9.405487 5.357211 -1.76 0.0 80 -19.92919 1.118218 -------------+------------------------------------- --------------------------- sigma_u | 5.270216 sigma_e | 1.5850315 rho | .91705077 (fraction of variance d ue to u_i) --------------------------------------------------- --------------------------- F test that all u_i=0: F(49, 536) = 13.45 Prob > F = 0.0000 SALIDA DATOS ADICIONAL EVIEWS: R-squared 0.782241 Mean dependent var 13.126 54 Adjusted R-squared 0.756646 S.D. dependent var 3.213060 S.E. of regression 1.585032 Akaike info criteri on 3.859624 Sum squared resid 1346.606 Schwarz criterion 4. 328629 Log likelihood -1093.887 Hannan-Quinn criter. 4.042198 F-statistic 30.56249 Durbin-Watson stat 1.0264 08 Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: elaboración propia.
Además, el modelo recoge elementos asociados tanto a la oferta de emprendedores por
parte de la sociedad −una población activa en un rango de edades favorable− como a la
demanda de emprendedores para explotar nuevas oportunidades que presente −una
economía con una buena coyuntura económica y un mercado suficiente.
Los resultados en cuanto a su significación conjunta e individual de las variables son
satisfactorios, como prueban los valores de los test estadísticos sobre las variables
explicativas. Así, los test individuales t de Student que aparecen en el Recuadro 1 tienen
17
unos valores por debajo de 0,05 para todos los casos. Junto a lo anterior, el valor del test
F de Schnededor permite rechazar la hipótesis nula que desestimaría el modelo. La
capacidad explicativa del dichos regresores es elevada y explican más de un 75% de la
variabilidad de la variable endógena como muestra el coeficiente R cuadrado corregido.
La utilización de efectos fijos en vez de efectos aleatorios está justificada por el
resultado que arroja el test de Hausman con una probabilidad prácticamente cero cuando
se compara la regresión con efectos fijos (fixed) con la regresión con efectos aleatorios
(random). Este resultado aparece recogido en el Recuadro 2.
Recuadro 2. Test de Hausman para el modelo explicativo de R_NEMP_E COMANDO STATA: . hausman fixed random; SALIDA STATA: ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b- B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fixed . Differ ence S.E. -------------+------------------------------------- --------------------------- PPOB_25_44 | .2712692 .2714206 -.000 1514 .1085909 TPARO_T | -.1222818 -.0244025 -.097 8793 .0160931 PPOB_C | .3221136 .0189725 .303 1411 .0514781 Y1997 | 8.67646 7.971757 .704 7032 .3347219 Y1998 | 8.684539 8.300183 .384 3558 .2636715 Y1999 | 7.313961 7.158601 .155 3601 .2107704 Y2000 | 6.644556 6.62248 .022 0758 .1184101 Y2001 | 4.716718 5.029841 -.313 1234 . Y2002 | 4.340718 4.544941 -.204 2235 . Y2003 | 4.5001 4.709463 -.209 3628 . Y2004 | 4.516631 4.726016 -.209 3849 . Y2005 | 4.194327 4.507646 -.313 3183 . Y2006 | 4.653855 4.993706 -.339 8503 . Y2007 | 3.681028 4.008852 -.327 8245 . --------------------------------------------------- --------------------------- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient un der Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not syst ematic chi2(14) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)]( b-B) = 95.39 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite)
Fuente: elaboración propia.
Algunas de las decisiones que se tomaron en el proceso de formulación del modelo y
que pueden ser consideradas son las siguientes:
• Las economías de urbanización podían ser recogidas por diferentes variables como:
la densidad de población (DEN_P), ser capital de la comunidad autónoma
(CAPITAL), o porcentaje de población residente en la capital de provincia
(PPOB_C), siendo la variable elegida la última. La densidad de población presenta
una distribución de los datos poco adecuada con un elevado número de outliers, lo
18
que puede afectar negativamente a la estimación, y la capitalidad no mostraba una
relación clara con la variable a explicar.
• La oferta de emprendedores analizada a través de la estructura de edades de
población (PPOB_25_44) también podía haber sido analizada a través de la
población activa (TACT_T). Ambas variables estaban fuertemente correlacionadas,
pero la primera arrojaba mejores valores para la estimación de la creación de
empresas. Además, la primera recoge la franja de activos más dinámica.
• Respecto a la población activa, la distinción en función de sexo (TACT_M y
TACT_V) no arrojaba unos mejores resultados y no apareció como significativa.
Por lo anterior parece que establecer diferencias entre sexos a la hora de la creación
de empresas societarias para las provincias españolas no es necesario.
• La tasa de paro apareció en el análisis como un factor asociado más a la demanda de
emprendedores que a la oferta. En este sentido podría pensarse que la tasa de
variación de la magnitud (TVTPARO_T) podría arrojar mejores resultado en la
estimación, cuestiones que no se cumplió, probándose diferentes retrasos para la
variable. Por esa razón se prefirió mantener la primera. Al igual que para la tasa de
actividad, si distinguió entre tasa de paro masculino y femenino no apareciendo está
ampliación del modelo como necesaria.
• Las economías de aglomeración recogidas a través de la densidad de empresas
(DEN_EMP) fue descarta no por su valor explicativo, sino por su fuerte correlación
con la población entre 25 y 44 años (PPOB_25_44). Está relación es bastante
razonable al existir un cierto solapamiento entre economías de urbanización y
economías de aglomeración y el atractivo de las capitales para la población de esa
franja de edad.
• La estructura sectorial recogida a través de la participación de los cuatro principales
sectores de la actividad económica en el valor añadido bruto −agricultura,
construcción, industria, servicios− fue descartada, como para la variable comentada
anteriormente, no por su escaso valor explicativo, sino por su correlación con otras
variables. De hecho se ha probado un modelo donde se sustituye TPARO_T por
PSERVAB obteniéndose unos resultados similares. Este último modelo es menos
interesante pues se recortan el número de años disponibles.
19
• El resto de variables estudiadas ofrecían unos resultados poco interesantes al
introducirlas en el modelo con lo que se descartaron como factores explicativos.
Entre ellas están:
� El porcentaje de microempresas (PMICRO), considerado con un factor que
favorecería la aparición de nuevas empresas en procesos de spin-off de
trabajadores experimentados, con una visión integran de los procesos
empresariales y que quieren emular a sus jefes.
� El número de patentes solicitas por 100.000 activos (PSOL_A) asociado con
un factor de demanda al crear nuevas oportunidades que requieren
emprendedores que las ponga en marcha.
� Las oficinas bancarias por 100 empresas (OFB_EMP), como un factor de
demanda que facilita las condiciones para que los potenciales emprendedores
vean unas mejores expectativas por el lado financiero para poner en marcha
sus proyectos empresariales.
� El producto interior bruto per capita (PIBPC) y la cuota de mercado per
capita (COUMERPC), que representan la riqueza creada y la cuota de
mercado de cada provincia, dividida por sus habitantes para ponerlas en
términos relativos. Ambas medidas permiten plantear la existencia de un
mercado con capacidad de demandar los bienes y servicios que algún
emprendedor esté dispuesto a ofrecer.
� La tasa de variación del producto interior bruto a precios de mercado
(TVPIBPM) que, de forma similar a los factores anteriores, recoge una
capacidad del mercado para absorber nuevas iniciativas de potenciales
emprendedores.
� El porcentaje de autoempleo en distintas actividades y en el conjunto de la
economía no pública (PAUEMP_MER), aunque está vinculado con la
creación de empresas, no se muestra como un factor explicativo relevante en
ningún caso.
20
5.2. Análisis de la creación de empresas desde una aproximación de mercado de
trabajo
La segunda posibilidad de análisis es la creación de empresas en relación con el
mercado de trabajo en el que generan los emprendedores los nuevos proyectos
empresariales. Tomando el número de nuevas empresas societarias entre el número de
activos en miles, (R_NEMP_A), y siguiendo un proceso similar al del anterior apartado,
el modelo elegido para el periodo 1997-2008 es el siguiente (Recuadro 3):
R_NEMP_A = -7,85 + 0,17 · PPOB_25_44 – 0,11 · TPARO_T + 0,28 · PPOB_C
Donde,
R_NEMP_A, son las nuevas empresas societarias por 1.000 activos.
PPOB_25_44, es el porcentaje de población en la provincia entre 25 y 44 años.
TPARO_T, es la tasa de paro de la provincia.
PPOB_C, es el porcentaje de población que vive en la capital de la provincia.
Como se comentó previamente los resultados obtenidos no difieren de una forma
drástica, detectándose factores relevantes comunes: la población entre 25 y 44 años, la
tasa de paro y la población en la capital de la provincia. Además, los signos de las
variables son los mismos, con lo que el sentido de las relaciones son iguales y su
interpretación debe ser similar.
Los resultados en cuanto a significación conjunta es satisfactorio con un valor del test F
de Schnededor próximo a 0, que permite rechazar la hipótesis nula que desestimaría el
modelo. La significación individual de las variables arroja resultados desiguales, como
prueban los valores de los test estadísticos sobre las variables explicativas. Así, los test
individuales t de Student tienen unos valores bajos para dos de las variables, mientras
para la población entre 25 y 44 años, solo se consigue valores reducidos si se omite el
año 1997. En conjunto la capacidad explicativa del dichos regresores es elevada y
cubren más de un 86% de la variabilidad de la variable endógena como muestra el
coeficiente R cuadrado corregido.
Recuadro 3. Salidas de regresión de R_NEMP_A
COMANDO STATA: . xtreg R_NEMP_A PPOB_25_44 TPARO_T PPOB_C Y1997 Y1 998 Y1999 Y2000 Y2001 Y2002 Y2 > 003 Y2004 Y2005 Y2006 Y2007 if ANNO>1996, fe i(CO D); COMANDO EVIEWS:
21
equation paneleq_22 paneleq_22.ls(cx=f, per=f) R_NEMP_A C PPOB_25_44 TP ARO_T PPOB_C SALIDA STATA: Fixed-effects (within) regression Num ber of obs = 600 Group variable: COD Num ber of groups = 50 R-sq: within = 0.4548 Obs per group: min = 12 between = 0.0130 avg = 12.0 overall = 0.0404 max = 12 F(1 4,536) = 31.93 corr(u_i, Xb) = -0.6461 Pro b > F = 0.0000 --------------------------------------------------- --------------------------- R_NEMP_A | Coef. Std. Err. t P>| t| [95% Conf. Interval] -------------+------------------------------------- --------------------------- PPOB_25_44 | .0693286 .054741 1.27 0.2 06 -.0382045 .1768617 TPARO_T | -.1091944 .0131653 -8.29 0.0 00 -.1350562 -.0833325 PPOB_C | .0972826 .0215756 4.51 0.0 00 .0548996 .1396656 Y1997 | 1.83494 .2369388 7.74 0.0 00 1.369497 2.300382 Y1998 | 1.98411 .2085646 9.51 0.0 00 1.574406 2.393814 Y1999 | 1.632671 .1847072 8.84 0.0 00 1.269832 1.995509 Y2000 | 1.552138 .1573257 9.87 0.0 00 1.243088 1.861189 Y2001 | .9760256 .136905 7.13 0.0 00 .7070896 1.244962 Y2002 | .9939281 .1300462 7.64 0.0 00 .7384654 1.249391 Y2003 | 1.19334 .1282719 9.30 0.0 00 .9413625 1.445317 Y2004 | 1.350663 .1276068 10.58 0.0 00 1.099992 1.601334 Y2005 | 1.349882 .1300282 10.38 0.0 00 1.094455 1.605309 Y2006 | 1.706498 .1318751 12.94 0.0 00 1.447442 1.965553 Y2007 | 1.465437 .1330244 11.02 0.0 00 1.204124 1.72675 _cons | -.1404249 2.146672 -0.07 0.9 48 -4.357347 4.076497 -------------+------------------------------------- --------------------------- sigma_u | 2.0622516 sigma_e | .6351332 rho | .91336549 (fraction of variance d ue to u_i) --------------------------------------------------- --------------------------- F test that all u_i=0: F(49, 536) = 43.54 Prob > F = 0.0000 SALIDA DATOS ADICIONAL EVIEWS: R-squared 0.875969 Mean dependent var 5.16680 2 Adjusted R-squared 0.861391 S.D. dependent var 1.705962 S.E. of regression 0.635133 Akaike info criteri on 2.030574 Sum squared resid 216.2193 Schwarz criterion 2. 499580 Log likelihood -545.1721 Hannan-Quinn criter. 2.213148 F-statistic 60.08753 Durbin-Watson stat 1.0590 75 Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: elaboración propia.
Como se recoge en el Recuadro 4, la utilización de efectos fijos en vez de efectos
aleatorios está justificada por el resultado que arroja el test de Hausman con una
probabilidad prácticamente cero cuando se compara la regresión con efectos fijos (fixed)
con la regresión con efectos aleatorios (random).
22
Recuadro 4. Test de Hausman para el modelo explicativo de R_NEMP_A COMANDO STATA: . hausman fixed random; SALIDA STATA: ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b- B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fixed . Differ ence S.E. -------------+------------------------------------- --------------------------- PPOB_25_44 | .0693286 .0907879 -.021 4593 .0340084 TPARO_T | -.1091944 -.0984956 -.010 6987 .0034656 PPOB_C | .0972826 .0259944 .071 2882 .0187595 Y1997 | 1.83494 1.829673 .005 2668 .1003769 Y1998 | 1.98411 2.026487 -.042 3774 .0761352 Y1999 | 1.632671 1.695058 -.062 3873 .060888 Y2000 | 1.552138 1.613847 -.06 1709 .0319988 Y2001 | .9760256 1.061749 -.085 7231 . Y2002 | .9939281 1.055975 -.06 2047 . Y2003 | 1.19334 1.252233 -.058 8929 . Y2004 | 1.350663 1.400368 -.049 7042 . Y2005 | 1.349882 1.401478 -.051 5959 . Y2006 | 1.706498 1.755219 -.048 7214 . Y2007 | 1.465437 1.506058 -.040 6209 . --------------------------------------------------- --------------------------- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient un der Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not syst ematic chi2(14) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)]( b-B) = 67.42 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite)
Fuente: elaboración propia.
6. Consideraciones finales
A partir del trabajo presentado pueden apuntarse las siguientes conclusiones y
consideraciones:
La creación de empresas, aunque es un fenómeno complejo con una clara
heterogeneidad territorial, tiene algunos factores condicionantes identificables como
son: la existencia los recursos humanos disponibles (población entre 25 y 44 años), la
acumulación de actividad humana (porcentaje de población en la capital) o la coyuntura
económica (tasa de paro). De forma similar, existen otros factores con los que parecería
que debería existir conexión, como las oportunidades tecnológicas (patentes socilitadas
por mil habitantes), pero que no ha podido ser constatada, tal vez por la debilidad de los
indicadores disponibles.
La información estadística disponible para el estudio de la creación de empresas a
escala provincial, aunque permite analizar el fenómeno, es limitada. Para algunos de los
factores que recoge la literatura económica como relevantes a la hora de justificar las
diferencias territoriales en la creación de empresas no es posible encontrar indicadores
23
representativos válidos. Incluso la propia variable utilizada para analizar el fenómeno
presenta algunas limitaciones. Al tomarse únicamente las empresas societarias se tiene
en consideración sólo una de las posibilidades que tienen los emprendedores,
posiblemente la más exigente económica y administrativamente.
Los resultados obtenidos utilizando la metodología de datos de panel tanto desde una
perspectiva ecológica como del mercado del trabajo, aunque mantienen una visión
diferente del fenómeno de la creación de empresas, están vinculadas entre sí generado
unos resultados similares. En ambos análisis se detectan tanto la relevancia de los
factores de demanda de emprendedores por parte de la economía y la sociedad, que los
necesita al ser posibles actores responsables de poner en marcha oportunidades de
negocio, como factores de oferta de emprendedores por parte de la economía/sociedad,
que ve a una parte de su población tomar la decisión de desarrollar su trabajo como
trabajador por cuenta propia.
Del análisis efectuado en esta investigación se podrían desprender algunas orientaciones
para la articulación de políticas de apoyo a los emprendedores y, como consecuencia, de
apoyo al desarrollo regional:
• La necesidad de contemplar el apoyo a los emprendedores desde una perspectiva
global e integradora que debe tener en consideración un amplio conjunto de factores
interdependientes. .
• El apoyo a los emprendedores por parte de sector público: debe aprovechar del
dinamismo económico existente, generado por economías de urbanización en un
territorio, para facilitar la creación de nuevas empresas societarias; debe tener un
carácter anticíclico para compensar el efecto negativo que una adversa coyuntura
económica tiene sobre la creación de empresas; y, también, debe tener en
consideración la estructura de población, con personas experimentadas y formadas,
que están vinculadas con la aparición de nuevos proyectos empresariales.
24
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