HOME | ÍNDICE POR TÍTULO | NORMAS PUBLICACIÓN

Espacios. Vol. 37 (Nº 30) Año 2016. Pág. 8

Medición de la competitividad para Brasil, Chile, Colombia y México

Measuring of Competitiveness for Brazil, Chile, Colombia and Mexico

Natalia María ACEVEDO Prins 1; Luis Miguel JIMÉNEZ Gómez 2; Miguel David ROJAS López 3

Recibido: 28/05/16 • Aprobado: 02/06/2016

Contenido

1. Introducción

2. Competitividad

3. Metodología

4. Resultados y discusión de resultados

5. Conclusiones

6. Referencias

1. Introducción

Después de la revolución industrial, las economías europeas desarrollaron fortalezas competitivas individuales que apuntaban al crecimiento, lo cual se fue generalizando alrededor del mundo; sin embargo, en la industria moderna se generaron cambios que no pudieron ser explicados por las teorías económicas clásicas (Ramos, 2001) para ello, Porter (1990) desarrolló la idea que contextualiza la competitividad en cinco fuerzas que impulsan a las industrias (Charles & Zegarra, 2014).

Cada año, algunas organizaciones publican clasificaciones de rendimiento competitivo entre países. Estas clasificaciones sirven de referencia para juzgar el éxito o fracaso en el logro del crecimiento económico y competitividad, representado por índices conocidos y aceptados (Önsel et al., 2008). A partir de la de la segunda década del siglo XXI, se incrementó la necesidad de tomar los índices de competitividad como referentes para el crecimiento económico. Los índices con mayor aceptación mundial son: Índice de Competitividad Global, World Competitiveness Yearbook, y por último, Industrial Development Scoreboard.

Algunos teóricos explican que estos índices presentan falencias de las que se pueden enumerar; relaciones no lineales entre las variables, el uso de datos que no cumplen con la exigencia estadística, es decir, no estandarizados, el uso excesivo de encuestas, las ponderaciones dadas a cada componente del índice, y finalmente, las formas de asignación de los grupos de comparación.(Benzaquen, del Carpio, Zegarra, & Valdivia, 2011; Carvalho, Di Serio, & Vasconcellos, 2012; Delgado, Ketels, Porter, & Stern, 2012; Lall & House, 2001; Önsel et al., 2008; Xia, Liang, Zhang, & Wu, 2012)

Por la problemática expuesta, esta investigación, desarrolla un índice que disminuya las falencias encontradas en los construidos actualmente que miden el rendimiento de las naciones. Esta investigación construye un índice que mide la competitividad en los países Brasil, Chile, Colombia y México, evitando sesgos generados por subjetividades y selección de variables apropiadas para esta región. De esta forma, se utiliza el análisis factorial por componentes principales como metodología para la agregación y ponderación de variables. De acuerdo con el Diamante de Competitividad de Porter y Doble Diamante Generalizado de Competitividad de Moon, se determinan las variables para medir la competitividad.

Este artículo presenta en primera instancia, una recopilación teórica del concepto de competitividad, luego se muestran algunos de los índices con mayor aceptación, que miden la competitividad de los países, más adelante, se establece la metodología con la que se aborda el desarrollo del índice, para las cuatro economías elegidas y, por último, se presentan los resultados y conclusiones obtenidas en la investigación.

2. Competitividad

La competitividad tiene efecto positivo en el crecimiento económico a largo plazo, este se vincula a la capacidad de las empresas, industrias, regiones, naciones y regiones supranacionales para generar riqueza (Krugman, Obstfeld, & Melitz, 2012). La Comisión Europea indica que la definición estándar de competitividad regional y nacional se refiere a la consecución de  crecimiento económico y el aumento de los niveles de vida de manera sostenible.  Hay varios factores que conducen al crecimiento económico a largo plazo, por lo tanto, el concepto de competitividad debe partir del análisis de ellos.(Anderson & Torres, 2011).

Para Michael Porter, el concepto se basa en la productividad de las empresas de las naciones por lo que define la competitividad partiendo desde la siguiente premisa: “La capacidad para sostener e incrementar la participación en los mercados internacionales, con una elevación paralela del nivel de vida de la población. El único camino sólido para lograrlo, se basa en el aumento de la productividad.”  (Porter, 1990, p. 76)

El concepto de competitividad causa debates, no a nivel empresarial, ya que aquí el concepto es claro (productividad), como lo indica Porter, sino en el ámbito nacional o de las regiones, ya que no queda claro por que compiten las naciones o territorios; no obstante, Porter indica que son las firmas pertenecientes a la nación, las que compiten por los mercados y no el país (Suñol, 2006). La competitividad se puede visualizar en distintos ámbitos según diversos autores, pero sí es claro que es la competitividad al nivel más interno, es decir, la de las industrias son las que presionan la competitividad en el entorno industrial y luego escala a nivel nacional (Kao et al., 2008; Lall & House, 2001; Lira, 2005), no obstante, los académicos llegaron a consenso, de utilizar el concepto de competitividad en cualquiera de los ámbitos (Peña-vinces, 2009).

2.1. Modelos de competitividad nacional

Los modelos de competitividad actuales, son derivados de las teorías económicas del crecimiento y comercio internacional, teorías que hicieron aproximaciones desde diversos puntos de vista comenzando desde el entorno social (Benzaquen et al., 2011). En el cuadro 1, se muestra un resumen de los principales factores que influyen en el crecimiento económico visto a través de la historia.

Cuadro 1 . Teorías económicas clásicas.

Fuente: Elaboración propio basado en (Lira, 2005; Ramos, 2001).

Con base en las nuevas necesidades que surgían, con las progresiva apertura, Porter (1990), postula el Diamante de Competitividaddonde se definen los siguientes cuatro factores que apuntan al desarrollo de ventajas competitivas frente a otros países.

1. Condiciones de los factores: la teoría de dotación de factores de producción de Adam Smith determina el desempeño de las mejores economías, y así, las economías con mejores factores de producción contribuyen directamente a la acumulación de riqueza y crecimiento económico (Lira, 2005).
2. Condiciones de la demanda: la demanda doméstica motiva a las empresas a mejorar sus productos y a innovarlos, por esto se requiere un grado de sofisticación para que la demanda sea satisfecha. Con mercados locales cada vez más exigentes, las empresas reaccionan de forma positiva a la demanda internacional (Chacón & Parada, 2005).
3. Las industrias relacionadas y de apoyo:  no es conveniente que las empresas o proveedores dependan únicamente de la industria  nacional porque no son capaces de atender una posible demanda internacional, así que los sectores industriales también deben complementarse a nivel de internacional con una cadena de suministro local y externa (Porter, 2008).
4. Estructura y rivalidad de las empresas: la poca rivalidad doméstica es una característica de economías con pocos niveles de competitividad, esto genera bajo desempeño de las industrias trasladando la problemática a niveles nacionales (Chacón & Parada, 2005; Furman, Porter, & Stern, 2002; Porter, 2008).

Los modelos actuales de medición de la competitividad son basados en el modelo de la ventaja competitiva de Michael Porter; sin embargo, algunos teóricos proponen mejoras complementarias con el argumento de que éste modelo quedó inconcluso, así se ayuda a la medición desde el punto de vista nacional, regional o sectorial para que los modelos puedan ser implementados en economías desarrolladas o en desarrollo (Alan M. Rugman and Joseph R. D’Cruz, 1993; Cartwright, 1993; Castro-Gonzáles, Peña-Vinces, Ruiz-Torres, & Sosa, 2014; Cho, Moon, & Kim, 2008; Dunning, 2005; Lall, 2001).

Una de las mejoras mencionadas es la que proponen Chang Moon, Rugman y Verbeke  (1998) a la cual llamó: Doble Diamante Generalizado de Competitividad, que incluye las actividades de las multinacionales y el papel de los gobiernos en la competitividad, para indicar que existen factores internacionales que intervienen en una nación. Con este modelo se incorporan tres mejoras: la primera, la actividad de las multinacionales, en segundo lugar, tomar en cuenta que el diamante tiene dos dimensiones, nacional e internacional, y la tercera, incluir el papel de los gobiernos como ente regulador y determinante clave de la competitividad.

2.2. Índices de competitividad

El Índice de Competitividad Global (Schwab & WEF, 2012) desarrollado por el  Foro Económico Mundial - WEF (por sus siglas en inglés), proporciona información acerca de la productividad de las naciones. Por su parte, el índice World Competitiveness Yearbook desarrollado año a año por el Instituto Internacional para el Desarrollo Gerencial, (Institute for Management Development -  IMD), mide el rendimiento de las naciones con base en cuatro grandes grupos de factores para la competitividad, desempeño económico, eficiencia gubernamental,  eficiencia empresarial e infraestructura (Wonglimpiyarat, 2010). Por último, el índice Industrial Development Scoreboard, o también llamado ArCo (Archibugi & Coco, 2005), recopila información industrial con una gran cantidad de indicadores para 87 países, donde se tienen en cuenta las fuerzas motrices del rendimiento industrial. Los anteriores constituyen las tres principales referencias de índices, que miden la competitividad de los países.

No obstante, en la literatura se evidencia que los índices de referencia actuales presentan problemas en la construcción, desde la parte teórica y el tratamiento estadístico. La principal crítica encontrada son los juicios subjetivos en la agregación y ponderación de variables, obteniendo sobreestimaciones del rendimiento en algunos países; otro problema está relacionado con datos utilizados, algunos índices utilizan encuestas donde las preguntas planteadas presentan debilidades y ambigüedades.  Por tanto, son guías no confiables para la toma de decisiones gubernamentales (Lall, 2001).

2.3. Medición la competitividad en las naciones

Partiendo del Diamante de Competitividad de Porter (Porter, 1990)  y el Doble Diamante Generalizado de Moon (Chang Moon et al., 1998), las variables se categorizan en seis pilares: Rendimiento Macroeconómico y Financiero, Mercado Internacional, Innovación y Tecnología, Recursos Humanos, Infraestructura e Institucionalidad. Con estos dos modelos, la competitividad se convierte en un factor determinante para el desarrollo económico de las naciones.

Rendimiento Macroeconómico y Financiero: Desde el punto de vista del desarrollo de la capacidad productiva de oferta y demanda, las variables macroeconómicas representan relación con la competitividad, es decir, son variables que por sí mismas reflejan el crecimiento económico de las naciones, por ejemplo, a mayor crecimiento del Producto Interno Bruto - PIB , o mercado interno,  consumo privado, formación bruta de capital, ahorro nacional, se presenta mayor eficiencia y mejores economías de escala al disminuir los costos unitarios (Alarco et al., 2011).La estabilidad del entorno macroeconómico es importante para las empresas y el desarrollo de la competitividad nacional; si bien no es el único factor que interviene, un desorden en estas variables ocasiona que las empresas no tengan un buen desempeño y la dinámica de mercado afecte la demanda interna (Schwab & WEF, 2014).

Mercado Internacional: Con la globalización, los mercados internacionales se convierten en sustitutos de los mercados nacionales sobre todo en los países pequeños, una vasta apertura comercial es asociada positivamente al crecimiento económico de estas naciones, por contener mercados domésticos pequeños. Por tanto, la dinámica de importaciones y exportaciones y las variables que determinen dicha dinámica se consideran sustitutos de la demanda interna y así, impulsar el crecimiento y desarrollo (Schwab & WEF, 2012). Igualmente, la Inversión Extranjera Directa - IED es un factor clave para el crecimiento económico (Furman et al., 2002). Es una fuente de transferencia tecnológica, introduce nuevos productos, procesos y prácticas para estimular la innovación.

Innovación y Tecnología: La innovación y la tecnología en las naciones se enfocan en la creación del conocimiento, que es la capacidad del país para ser fuente de nuevas ideas, descubrimientos e innovaciones. Se entiende como nuevas ideas, conceptos, habilidades y competencias, o los avances técnicos y organizacionales. El sector público y el privado invierten en la creación del conocimiento por medio de la Investigación y Desarrollo (I+D). La actividad de I + D es uno de los factores claves para la innovación y es motor del crecimiento económico (Mahroum & Al-Saleh, 2013). Por último, las patentes constituyen una medida del producto del conocimiento creado. El número de solicitudes de patentes otorgadas indica el éxito de las actividades de innovación e indica una mayor acumulación del conocimiento en la economía. Miden la innovación generada con fines comerciales. El número de patentes puede ser considerado factor importante que afecta la tasa de innovación en los países en desarrollo (Khayyat & Lee, 2015). Aunque, muchas invenciones no están patentadas, especialmente en estos países, las patentes representan un buen indicador de las invenciones tecnológicas comercialmente explotables (Archibugi & Pianta, 1996).

Recursos Humanos: La capacidad de evaluar y utilizar el conocimiento exterior depende en gran medida de los conocimientos previos. Por lo tanto, el capital humano juega un papel clave en la competitividad nacional (Mahroum & Al-Saleh, 2013). Por esta razón, los recursos humanos es el conjunto de las características, que ayudan a las empresas a obtener ventajas competitivas en los mercados extranjeros (Castro-Gonzáles et al., 2014; Guan, Yam, Mok, & Ma, 2006). La tasa de alfabetización en adultos y las matrículas en educación terciaria, miden el grado de transmisión del conocimiento y las ideas en los países. Además, es una condición necesaria para el desarrollo de las capacidades humanas. En cambio, las matrículas en educación terciaria proporcionan una estimación de la mano de obra calificada.

Infraestructura:  La infraestructura es básica para la economía y la vida social de cualquier país. En este pilar se considera las llamadas viejas tecnologías como el consumo de energía, el transporte marítimo, aéreo, férreo; y las nuevas tecnologías, como las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones – TICs, que son importantes porque abren oportunidades a los sectores empresariales y aumentan significativamente el crecimiento económico. Además, crean nuevas oportunidades para el aprendizaje en los países en desarrollo, mediante enlaces electrónicos para acceder al conocimiento global (UNIDO, 2002).

Institucionalidad: La institucionalidad es el marco regulatorio y político que influye en la toma de decisiones y en la interacción de las empresas, la demanda y el gobierno. No solo el marco regulatorio hace parte del marco institucional, sino también, las actitudes gubernamentales hacia el trato de las libertades comerciales. La seguridad es un componente indispensable en la inversiones, por lo que el gasto público en seguridad tiene influencia en la inversión (Kao et al., 2008; Schwab & WEF, 2012, 2014). Los países en desarrollo se enfrentan a auténticos obstáculos a la innovación, estos obstáculos se derivan de la calidad de los negocios y de climas gubernamentales inadecuados (Aubert & World Bank, 2005).

3. Metodología

Como primer paso para la construcción de índice, se hizo la selección y determinación de las variables desde el marco teórico, una vez terminado, las variables incluidas en el modelo matemático se fijan. Con los pilares descritos anteriormente, basados en el modelo del Diamante de Competitividad, el Doble Diamante Generalizado y a los modelos empíricos desarrollados como antecedentes; las variables determinantes de la competitividad utilizadas en esta investigación para los países Brasil, Chile, Colombia y México se observan en el cuadro 2.

Cuadro 2. Pilares y variables para medir la competitividad nacional.

Fuente: Elaboración propia basado en (Castro-Gonzáles et al., 2014; Chang Moon et al., 1998; Charles & Zegarra, 2014;
Kao et al., 2008; Lall & Pietrobelli, 2005; Önsel et al., 2008; Porter, 1990; UNIDO, 2002).

Los datos de las variables se encuentran en las bases de datos del Banco Mundial. Los datos tomados de esta fuente, fueron reportados desde el año 2000 hasta el 2012, debido a la escasez de datos para los años siguientes. Este problema se manifestó con las variables de las categorías de Institucionalidad e Innovación y Tecnología; para no afectar el índice, se excluyen del análisis los años 2013, 2014 y 2015; aunque se utilizaron los años 2011 y 2012 para análisis y comparaciones.

Para evitar implementar el criterio de expertos en la ponderación y agregación de las variables en el modelo, se utilizó el análisis factorial de extracción por componentes principales. De esta forma, se reducen las 31 variables en una cantidad menor de factores que logren explicar la mayor variabilidad del modelo. El método de rotación utilizado fue el Varimax que arroja una serie de factores ortogonales que explican la variabilidad del modelo, con base en este se determinó el número y medida en que afecta las variables a la construcción del índice.

El análisis factorial es una técnica estadística multivariante que a partir de un conjunto de variables cuantitativas determina un conjunto de una dimensión menor de variables sintéticas o no observables, con la propiedad de resumir toda la información del conjunto de variables originales. En otras palabras, las variables originales se agrupan en factores, por lo que las variables sintéticas reciben el nombre de factores (Landau & Everitt, 2004). En consecuencia, es una técnica de reducción dimensional con el objetivo de determinar el número mínimo de variables que explican la mayor cantidad de la información original.

Esta técnica se encarga de analizar la varianza común entre todas las variables tomando como referencia la matriz de correlaciones, calculando la porción de varianza compartida determinada por el coeficiente de determinación y simplificando la información existente, esta información es condensada en los llamados factores (De la Fuente, 2011). Los factores son variables ficticias, donde se recoge la información de las variables. Si se comprueba la existencia de n factores se interpreta que el objeto de estudio puede descomponerse en n factores que reúne una cantidad determinada de variables.

Para el análisis de las correlaciones existen varias pruebas que permiten su evaluación; sin embargo, solo se destacan dos por su efectividad: test de Esfericidad de Barlett y la prueba de adecuación muestral de Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) (De la Fuente, 2011).

El test de esfericidad de Barlett contrasta la hipótesis de la normalidad multivariante, es decir, que la matriz de las correlaciones de las variables del modelo es la matriz identidad.  En este caso se contrasta la siguiente hipótesis:

Si H₀ es aceptada se puede afirmar que las variables no se encuentran fuertemente correlacionadas por lo que no sería conveniente aplicar el método de análisis factorial,  por el contrario si el estadístico del test toma valores grandes, la interpretación será la existencia de un grupo de variables altamente correlacionas que podrían ser agrupadas.

El test KMO mide el grado de correlación existente entre dos variables, compara las magnitudes de los coeficientes de correlación parcial, entre menor sea su valor, mayor es el número de coeficientes de correlación parcial, y  por tanto, menos apropiado el uso del análisis factorial. El cálculo de la media de adecuación muestral está dado por la ecuación 1.

Después de comprobar la idoneidad de aplicar del análisis factorial, se extraen los factores. En la extracción de los factores se utilizó el método de las componentes principales que estima las puntuaciones factoriales mediante las puntuaciones tipificadas de las primeras componentes y la matriz de saturaciones de la varianza. Este método siempre otorga una solución, además  se utiliza cuando el objetivo es resumir la mayoría de información original (varianza) en una cantidad mínima de factores con propósitos de predicción (Hair, Anderson, Tatham, & Black, 1999).

En la rotación de los factores, la matriz de saturaciones factoriales tiene un rol importante para el significado de los factores. En este caso cada factor tendrá correlación alta con un grupo de variables y baja para las demás. El método utilizado para la rotación ortogonal de factores fue el Varimax, el cual minimiza el número de variables con cargas altas de un factor. Este método arroja nuevos ejes con las cargas factoriales cercanas a 1 y así el método maximiza la suma de las varianzas utilizando una cantidad menor de variables.

Por medio de la matriz de componentes rotados se obtienen los coeficientes que indican el porcentaje de la varianza que recoge cada variable sobre el factor y que posteriormente serán utilizados para el cálculo del índice.

Para la construcción del índice, las variables se clasifican en un solo factor, esto se realiza por medio de la Matriz de Componentes Rotadas o Matriz Factorial que contiene las correlaciones lineales entre las variables y los factores. Las variables pueden estar correlacionadas con varios factores, pero interesa el factor de mayor correlación o mayor grado de saturación, este es el valor que toma la variable dentro del factor. Las variables con saturaciones menores a 0,5, son excluidas. A la vez, los factores representan una proporción de la variabilidad total del modelo llamado autovalor, la suma de los autovalores es la variabilidad explicada por el análisis factorial. La variabilidad explicada del modelo no debe ser menor a 75% (Buesa, Heijs, & Baumert, 2010).

4. Resultados y discusión de resultados

Se aplicó el análisis factorial a 31 variables que miden la competitividad nacional, con series de tiempo anuales desde el año 2000 hasta el 2012 para los países Brasil, Chile, Colombia y México. Las pruebas de adecuación muestral, indicaron que la implementación del análisis factorial a los datos es apropiado, esto dado que el valor p de la prueba de Bartlett es menor a 0,05 (Vp < 0,05), rechazando la hipótesis nula. Igualmente, la medida KMO fue de 0,616, mayor a 0,5, confirmando lo apropiado del método usado.

El modelo quedó determinado por 31 variables que se agrupan en seis factores. El cuadro 3, muestra la variabilidad que cada factor representa (autovalor), en total, los seis factores explicaron el 95,99% de la variabilidad original.

Cuadro 3. Variabilidad explicada del modelo.

Fuente: Elaboración propia.

En el análisis factorial, los primeros factores son los de mayor proporción en el modelo por contener la mayor cantidad de variables. En el cuadro 4 se observan las 31 variables y la saturación en el factor.

Cuadro 4. Factores de medición de la competitividad nacional.

Fuente: Elaboración propia.

Luego de realizar los procedimientos del análisis factorial y determinar las proporciones correspondientes a cada factor y variable, se realizó el cálculo de las ponderaciones y las respectivas agregaciones de variables, y así, determinar el índice para cada uno de los países en estudio. Los resultados del índice para los años 2011 y 2012 se observan en el cuadro 5, donde se puede evidenciar la calificación para cada uno de los pilares de cada uno de los países.

Cuadro 5. Índice de competitividad para Brasil, Chile, Colombia y México.
Fuente: Elaboración propia

4.1. Índice de competitividad para Brasil

La fortaleza competitiva de Brasil, está en la infraestructura, en estabilidad macroeconómica y financiera, en contraste, en mercado internacional e institucionalidad son los pilares de mayor debilidad. Esto se evidencia en el gráfico 1.

Los cambios en el índice del país entre el 2011 y 2012 se men el gráfico 1. El mayor cambio negativo fue en el pilar de Innovación y Tecnología, esto se debió principalmente por las disminuciones en las variables exportaciones e importaciones de alta tecnología, las demás variables en este pilar estuvieron estables.

Gráfico 1. Pilares de la competitividad para Brasil 2011 y 2012.

Fuente: Elaboración Propia.

Por su parte, en los estudios económicos de la OCDE para Brasil, se destaca con el mejor crecimiento latinoamericano, particularmente en infraestructura; el índice confirma lo anterior. Esta economía debe luchar contra los principales problemas que son la desigualdad, la generación de empleo y la calidad en educación que realmente no va al ritmo de su crecimiento (OCDE, 2014).

4.2. Índice de competitividad para Chile

La estabilidad macroeconómica y financiera es el aspecto de mayor aporte a la competitividad de Chile, al igual que en infraestructura. No obstante, estos pilares presentaron una disminución para el 2012. La principal causa fue en las variables ahorro nacional y formación bruta de capital para el rendimiento macroeconómico y financiero, y en infraestructura con las variables demanda de energía y densidad de carreteras. En innovación y tecnología, las variables de patentes y exportación de alta tecnología, fueron la que impulsaron el crecimiento en este pilar. Esto se puede observar en el gráfico 2.

Gráfico 2. Pilares de la competitividad para Chile entre 2011 y 2012.

Fuente: Elaboración Propia.

En concordancia con la OCDE (OCDE, 2013a) donde Chile es una economía con crecimiento rápido y estabilidad macroeconómica sólida, el índice valida la información y muestra también buen rendimiento financiero. Sin embargo, como réplica de las demás economías de Latinoamérica, la variable de institucionalidad es débil.

4.3. Índice de competitividad para Colombia

El gráfico 3 se reporta que el rendimiento macroeconómico y financiero es el factor mejor calificado en la determinación de la competitividad nacional, esta afirmación se encuentra en línea con el análisis hecho por la OCDE en 2013 donde se reconoce la labor en la estabilización macroeconómica en la última década. Se le reconoce los esfuerzos en materia de competitividad con la creación de políticas estructurales en pro de la mejora de la productividad; sin embargo, en términos de institucionalidad se exige que implemente mejoras en el sistema tributario y sobre todo en temas de la salud (OCDE, 2013b).

Gráfico 3. Pilares de la competitividad para Colombia entre 2011 y 2012.

Fuente: Elaboración Propia

En los estudios económicos de la OCDE para Colombia del año 2013, recomienda un aumento de la eficiencia del gasto en educación y formación dado que en el país los resultados generales en educación siguen siendo deficientes y que el fracaso educativo acarrea altos costos para la sociedad, limitando la capacidad del crecimiento y la innovación (OCDE, 2013b). El pilar de Recursos Humanos evidencia lo anterior con las variables gasto público en educación y tasa de alfabetización, con calificación baja.

4.4. Índice de competitividad para México

Este país se caracteriza por el rendimiento macroeconómico y financiero, al igual que los demás países, por ser el pilar de mayor valor en el año 2012, y el pilar infraestructura para el año 2011 (Ver gráfico 4). A diferencia de los demás países, los pilares para México presentaron muchos cambios, generalmente mejorando la competitividad.

Gráfico 4. Pilares de la competitividad para México entre 2011  y 2012.

Fuente: Elaboración Propia.

Para México se destaca las importantes reformas establecidas para la mejora de la productividad en el mercado laboral (OCDE, 2015). La variable tasa de empleo incrementó considerablemente dentro del pilar Recursos Humanos, siendo la de mayor valor y a la vez, fue el pilar de mayor crecimiento.

Uno de los pilares de mayor aporte al índice de competitividad para México es la Infraestructura, pero presentó tendencia decreciente, particularmente con las variables demanda de energía y densidad de carreteras.

5. Conclusiones

Los índices para medir la competitividad deben ser objetivos ya que, de estos, se derivan decisiones a nivel nacional con el objetivo de alcanzar el desarrollo económico superior. En este caso, el uso de datos cuantitativos, provenientes de bases de datos verificables para cada uno de los países de estudio, dota a la investigación de carácter objetivo al eludir las de carácter subjetivo de la información recopilada por encuestas no estandarizadas.

Otro aspecto que brinda subjetividad a la medición, es la forma del cálculo del índice, para ello, se emplean herramientas estadísticas que otorguen información desde los datos mismos, por tanto, el análisis factorial se convierte en una técnica conveniente, para el cálculo de las ponderaciones con las que se agregan las variables al índice, con el uso de la variabilidad de los datos y así, para  determinar la proporción de correlación compartida entre cada una de las variables que los componen, a su vez las reduce a un número menor de factores que convierte el modelo en uno más simple.

En comparación con los resultados expuestos por los informes económicos de la OCDE y la investigación de Shelton (2013), el índice construido en esta investigación muestra la proximidad a la realidad, debido a que los resultados arrojados muestran las fortalezas y debilidades asociadas a la competitividad de los países estudiados; aspectos como la infraestructura, estabilidad económica y actividades de ciencia y tecnología son importantes para el desarrollo de la competitividad de las naciones.

Por último, la competitividad en Brasil, Chile, Colombia y México es afectada por la institucionalidad. Estos países tuvieron falencias en este aspecto. Por el contrario, la estabilidad económica es la fortaleza en la competitividad de acuerdo con la OCDE y el índice de competitividad propuesta donde el pilar rendimiento macroeconómico y financiero fue el de mayor aporte para los cuatro países.

Referencias

Alan M. Rugman and Joseph R. D’Cruz. (1993). The “Double Diamond” Model of International Competitiveness: The Canadian Experience. Management International Review, 33, 33– 65. Retrieved from http://www.jstor.org/discover/10.2307/40228188?sid=21105615893723&uid=3737808&uid=4&uid=2

Alarco, G., Anderson, C., Benzaquen, J., Chiri, A., Court, E., D´Alessio, F., … Zúñiga, T. (2011). Competitividad y Desarrollo: Evolución y Perspectivas Recientes. Lima: Editorial Planeta Perú.

Anderson, C., & Torres, J. (2011). Competitividad y Desarrollo. Lima: Planeta. Retrieved from http://200.74.222.178/index.php/rcs/article/view/13062

Archibugi, D., & Coco, A. (2005). Measuring technological capabilities at the country level:A survey and a menu for choice. Research Policy, 34, 175–194. Retrieved from http://www.danielearchibugi.org/downloads/papers/Archi-Coco.Menu_for_Choice.pdf

Archibugi, D., & Pianta, M. (1996). Measuring technological change through patents and innovation surveys. Technovation, 16(9), 451–468. http://doi.org/10.1016/0166-4972(96)00031-4

Aubert, J.-E., & World Bank. (2005). Promoting Innovation in Developing Countries: A Conceptual Framework (The Policy Research Working Paper Series). Innovation.

Benzaquen, J., del Carpio, L. A., Zegarra, L. A., & Valdivia, C. A. (2011). A competitiveness index for the regions of a country. Cepal Review, (102), 67–84. Retrieved from http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-79956319573&partnerID=tZOtx3y1

Buesa, M., Heijs, J., & Baumert, T. (2010). The determinants of regional innovation in Europe: A combined factorial and regression knowledge production function approach. Research Policy, 39(6), 722–735. http://doi.org/10.1016/j.respol.2010.02.016

Cartwright, W. R. (1993). Multiple Linked “Diamonds” and the International Competitiveness of Export-Dependent Industries: The New Zealand Experience. Retrieved January 13, 2015, from http://www.jstor.org/discover/10.2307/40228190?sid=21105615893723&uid=3737808&uid=2&uid=70&uid=2134&uid=4

Carvalho, L. C. de, Di Serio, L. C., & Vasconcellos, M. A. de. (2012). Competitividade das nações: análise da métrica utilizada pelo World Economic Forum. Revista de Administração de Empresas, 52(4), 421–434. http://doi.org/10.1590/S0034-75902012000400005

Castro-Gonzáles, S., Peña-Vinces, J., Ruiz-Torres, A. J., & Sosa, J. C. (2014). Estudio intrapaíses de la competitividad global desde el enfoque del doble diamante para Puerto Rico, Costa Rica y Singapur. Investigaciones Europeas de Dirección Y Economía de La Empresa, 20(3), 122–130. http://doi.org/10.1016/j.iedee.2013.09.001

Chacón, W., & Parada, A. M. (2005). Elementos teóricos y metodológicos para el análisis de la competitividd en empresas y sectores,. ABRA, 34, 31–51.

Chang Moon, H., Rugman, A. M., & Verbeke, A. (1998). A generalized double diamond approach to the global competitiveness of Korea and Singapore. International Business Review, 7(2), 135–150. http://doi.org/10.1016/S0969-5931(98)00002-X

Charles, V., & Zegarra, L. F. (2014). Measuring regional competitiveness through Data Envelopment Analysis: A Peruvian case. Expert Systems with Applications, 41(11), 5371–5381. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.03.003

Cho, D. S., Moon, H. C., & Kim, M. Y. (2008). Characterizing international competitiveness in international business research: A MASI approach to national competitiveness. Research in International Business and Finance, 22(2), 175–192. http://doi.org/10.1016/j.ribaf.2007.04.002

De la Fuente, S. (2011). Análisis Factorial. Madrid: Universidad Autónoma de Madrid.

Delgado, M., Ketels, C., Porter, M. E., & Stern, S. (2012). The Determinants of National Competitiveness. Retrieved from http://www.nber.org/papers/w18249

Dunning, J. H. (2005). IS GLOBAL CAPITALISM MORALLY DEFENSIBLE? Contributions to Political Economy, 24(1), 135–151. http://doi.org/10.1093/cpe/bzi007

Furman, J., Porter, M., & Stern, S. (2002). The determinants of national innovative capacity. Research Policy, 31(2002), 899–933. Retrieved from http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733301001524

Guan, J. C., Yam, R. C. M., Mok, C. K., & Ma, N. (2006). A study of the relationship between competitiveness and technological innovation capability based on DEA models. European Journal of Operational Research, 170(3), 971–986. http://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.07.054

Hair, J., Anderson, R., Tatham, R., & Black, W. (1999). Análisis Multivariante. (P. Hall, Ed.) (5th ed.). Madris.

Kao, C., Wu, W. Y., Hsieh, W. J., Wang, T. Y., Lin, C., & Chen, L. H. (2008). Measuring the national competitiveness of Southeast Asian countries. European Journal of Operational Research, 187, 613–628. http://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.03.029

Khayyat, N. T., & Lee, J.-D. (2015). A measure of technological capabilities for developing countries. Technological Forecasting and Social Change, 92, 210–223. http://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.09.003

Krugman, P., Obstfeld, M., & Melitz, M. (2012). International Economics, Theory and Policy. Boston: Pearson.

Lall, S. (2001). Competitiveness Indices and Developing Countries: An Economic Evaluation of the Global Competitiveness Report. World Development, 29(9), 1501–1525. http://doi.org/10.1016/S0305-750X(01)00051-1

Lall, S., & House, Q. (2001). Comparing National Competitiveness Performance: An Economic Analysis of World Economic Forum’s Competitive Index. Retrieved from http://www3.qeh.ox.ac.uk/RePEc/qeh/qehwps/qehwps61.pdf

Lall, S., & Pietrobelli, C. (2005). National Technology Systems in Sub-Saharan Africa Sanjaya Lall. International Journal Technology and Globalisation, 1, 311–342.

Landau, S., & Everitt, B. (2004). A handbook of statistical analyses using SPSS. Retrieved from http://19-577-spring-2014.wiki.uml.edu/file/view/Landau+eBook+x+SPSS_Statistical_Analyses_using_SPSS.pdf/404977186/Landau eBook x SPSS_Statistical_Analyses_using_SPSS.pdf

Lira, I. (2005). Desarrollo económico local y competitividad territorial en América Latina. Revista de La CEPAL, 81–100.

Mahroum, S., & Al-Saleh, Y. (2013). Towards a functional framework for measuring national innovation efficacy. Technovation, 33(10-11), 320–332. http://doi.org/10.1016/j.technovation.2013.03.013

OCDE. (2013a). Estudios económicos de la OCDE Chile. Santiago de Chile, Chile. Retrieved from http://www.oecd.org/eco/surveys/Overview Chile spanish.pdf

OCDE. (2013b). Estudios económicos de la OCDE. COLOMBIA.

OCDE. (2014). Active with Brazil. Retrieved from http://www.oecd.org/brazil/Brazil brochureWEB.pdf

OCDE. (2015). Estudios económicos de la OCDE México. Mexico. Retrieved from http://www.oecd.org/economy/surveys/Mexico-Overview-2015 Spanish.pdf

Önsel, Ş., Ülengin, F., Ulusoy, G., Aktaş, E., Kabak, Ö., & Topcu, Y. İ. (2008). A new perspective on the competitiveness of nations. Socio-Economic Planning Sciences, 42(4), 221–246. http://doi.org/10.1016/j.seps.2007.11.001

Peña-vinces, J. C. (2009). Comparative ANALYSIS OF COMPETITIVENESS ON THE PERUVIAN AND CHILEAN ECONOMIES FROM A GLOBAL VIEW. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 14(C), 87–106.

Porter, M. (1990). The Competitive Advantage of Nations. Harvard Business Review, 73–91.

Porter, M. (2008). The five competitive forces that shape strategy. Harvard Business Review, 86(1), 78–93, 137. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18271320

Ramos, R. (2001). Modelo de Evaluación de la Competitividad Internacional: Una Aplicación Empírica al Caso de las Islas Canarias. Universidad de las Palmas de Gran Granada.

Schwab, K., & WEF. (2012). The global competitiveness report 2012-2013. Cologny, Switzerland. Retrieved from http://www.weforum.org/pdf/Global_Competitiveness_Reports/Reports/factsheet_gcr03.pdf

Schwab, K., & WEF. (2014). The global Competitiveness Report 2014 - 2015. World Economic Forum.

Shelton, R. D. (2013). Scientometric Insight on a Bottom Line of Innovation: High-Technology Exports.

Suñol, S. (2006). Aspectos teóricos de la competitividad. Ciencia Y Sociedad, 31(2), 178–198. Retrieved from http://www.redalyc.org/pdf/870/87031202.pdf

UNIDO. (2002). Industrial Development Report 2002/2003: Competing through Innovation and Learning (Vol. 12). http://doi.org/-

Wonglimpiyarat, J. (2010). Innovation index and the innovative capacity of nations. Futures, 42(3), 247–253. http://doi.org/10.1016/j.futures.2009.11.010

Xia, R., Liang, T., Zhang, Y., & Wu, S. (2012). Is global competitive index a good standard to measure economic growth? A suggestion for improvement. International Journal of Services and Standards, 8(1), 45. http://doi.org/10.1504/IJSS.2012.048438

1. Magister en Ingeniería- Ingeniería Industrial -Universidad Nacional de Colombia. Docente tiempo completo Institución Universitaria ESUMER. Facultad de Estudios Internacionales Medellín, Antioquia, Colombia. Email: natalia.acevedo4@esumer.edu.co
2. Magister en Ingeniería- Ingeniería Administrativa- Universidad Nacional de Colombia. Docente tiempo completo Instituto Tecnológico Metropolitano – ITM. Departamento de Finanzas- Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas. Medellín, Antioquia, Colombia. Email: luisjimenez@itm.edu.co
3. Doctor en Ingeniería- Universidad Nacional de Colombia . Profesor asociado Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Minas. Medellín, Antioquia, Colombia. Email: mdrojas@unal.edu.co