Economía de la empresa peruana: Nueva data

¿Cómo funciona la economía peruana? Las respuestas informadas a esta pregunta son numerosas y en su mayoría toman una perspectiva macroeconómica. No por nada las crisis de los 70s y 80s en el Perú motivaron a aplicados jóvenes peruanos de entonces a dedicarse a la investigación macro, análisis que ha llevado a diagnósticos y diseño de políticas que hoy influyen en la vida del país. Sin embargo, al mismo tiempo que la macro concita interés entre académicos, funcionarios, y el público en general en el Perú, casi nada se sabe sobre la estructura micro de la economía productiva peruana. ¿Cómo funciona la economía de la empresa peruana? Las respuestas a esta pregunta escasean, y no por falta de interés sino probablemente por falta de data. Esta escasez de data y de respuestas es preocupante porque la ola de reformas institucionales y micro que se viene estará basada quizás en intuiciones y deducciones, mas no en un análisis sistemático de la realidad productiva. Como lo atestiguan las marchas y contramarchas en recientes leyes económicas peruanas, es difícil augurar una buena toma de decisiones de política sin un entendimiento microeconómico más profundo.

¿Cómo saber más? A continuación describo por primera vez una base de datos inédita, recolectada a mano de archivos públicos sobre 2,284 empresas peruanas grandes observadas anualmente entre los años 2011 y 2014. Mi objetivo en esta descripción, centrada en un par de tests, es ayudar al lector a formarse una idea más informada sobre la economía de la empresa peruana.

Perú: Obligación de reportar data empresarial

Como en la mayoría de países sudamericanos, en el Perú las empresas listadas en bolsa son una minoría minúscula. Durante años, esas pocas empresas listadas eran las únicas obligadas a reportar sus estados financieros al público en general. Siendo esta prácticamente la única forma de estudiar la realidad empresarial peruana de forma sistemática, el problema de muestras pequeñas y falta de poder estadístico típicamente impedía obtener conclusiones robustas. Por ejemplo, en el año 2011, las listadas eran solamente 150 empresas participando en un total de 61 industrias de 4 dígitos de clasificación industrial.

Esta situación cambió repentinamente con la Ley 29720, artículo 5, de la Superintendencia de Mercados y Valores (SMV) del Perú, de 2011. Con el fin de hacer más transparente la economía empresarial peruana, la nueva ley obligó a empresas con ventas anuales mayores a 11.1 millones de soles (unos 3.7 millones de USD) a reportar sus estados financieros a la SMV, sin importar si eran empresas cotizadas en bolsa, con instrumentos financieros públicos o no, o puramente empresas privadas. La SMV, por su parte, haría pública esta información luego de recibirla sistemáticamente. Retrasos y omisiones estarían penadas con multas a las empresas.

Reacciones y opiniones sobre la justicia de obligar a reportar su información a empresas privadas grandes varían. Por ejemplo, incluso para un país rico en data como Estados Unidos, sería totalmente inusitado que la autoridad pública obligara a empresas privadas no supervisadas a presentar información financiera nominada al público en general (Asker et al. 2015). De hecho, desde hace años la autoridad bancaria peruana pide a los bancos que soliciten estados financieros a un gran número de sus empresas clientes (Garmaise y Natividad 2015), pero esa información se queda en los bancos y no pasa a la autoridad bancaria ni al dominio público. Dada la complejidad del asunto, me abstengo aquí de juzgar la bondad de esta ley. Simplemente aprovecho que la data es accesible —aunque no sin una larga y detallada limpieza a mano por parte de un equipo de investigadores ayudantes míos, a quienes agradezco— y la introduzco a la discusión sobre economía de la empresa peruana.

Beneficios diferenciales de la nueva data

En el período 2011-2014, en su mejor momento había 165 empresas listadas en la bolsa de Lima obligadas a reportar información. Luego de la ley de nuestro interés, reportan a la SMV 2,119 empresas no listadas, representando un incremento de 1,184% en el número de empresas por estudiar. Similarmente, el número de industrias con empresas disponibles restringiéndonos a las empresas listadas sería 64, mientras que el número total de industrias en la data completa es 195, representando un incremento  de 197% en el número de industrias por estudiar. Contando con más empresas en las industrias ya conocidas, y más industrias por conocer, las conclusiones de un análisis se vuelven más generales. El paso del tiempo (i.e., un t mayor en el panel de datos) hará que el análisis sea incluso más robusto e ilustrativo.

¿Cuán distintas son las empresas recientemente forzadas a reportar información de aquellas que ya estaban dándola por haber estado listadas en bolsa? La respuesta depende de la métrica empleada en la comparación. En específico, la diferencia en total de activos entre los dos grupos no es estadísticamente significativa, pero la diferencia en ventas totales le da una ventaja significativa a las empresas en bolsa, con cerca de S/. 500 millones (USD 156 millones) de diferencia en ventas en promedio. La ley, por tanto, ha incorporado al dominio público información de empresas similares en tamaño de activos aunque menores en ventas a las empresas ya listadas. Si recordamos el argumento de que las empresas listadas son enormes con respecto a la empresa peruana típica, la ley de la SMV empuja a la muestra hacia una dirección algo más representativa.

Primer test: Dispersión de valor agregado en las industrias peruanas

Favorecidos con la nueva data, que es no solo más abundante en industrias sino en empresas dentro de cada industria, podemos intentar entender la economía empresarial peruana mediante un test de dispersión de valor agregado en las industrias para cada uno de los años en el período 2011-2014. La motivación a este test proviene de trabajos recientes sobre la productividad empresarial y mala asignación de recursos en economías emergentes (e.g., Hsieh y Klenow 2009), economías que contrastan en cuanto a su fuerza competitiva con las industrias en Estados Unidos, en donde la competencia ayuda a reducir la dispersión de valor agregado en las industrias (Syverson 2004, Holmes y Schmitz 2010).

La idea es simple. ¿Cuán distintas son las empresas peruanas dentro de un mismo rubro empresarial en lo que se refiere a su valor económico añadido cada año? El supuesto creíble para este análisis es que el valor económico añadido (contablemente, el EBIT de la empresa dividido por el total de ventas de la empresa) representa la eficiencia de una empresa en una industria. Imaginemos una industria en la que la dispersión del EBIT dividido por ventas es grande: esta sería una actividad económica en la que tanto empresas eficientes como ineficientes conviven, a pesar de estar sujetas a las leyes de un mismo mercado. Por el contrario, una industria con una dispersión baja de esta medida de valor agregado reflejaría una industria en la que las empresas competidoras están bastante emparejadas en su eficiencia.

Aunque hay varias formas de formular este tipo de test, una de las más robustas es capturar el efecto fijo de la industria (e.g., Gormley y Matsa 2014) en una regresión que use un panel industria-año para explicar el ratio EBIT / Ventas para todas las industrias y todos los años disponibles. El primer paso es analizar cada industria cada año y calcular la dispersión (desviación estándar) del ratio EBIT / Ventas en el corte transversal de empresas de esa industria. Esta dispersión equivale a la heterogeneidad de la eficiencia de empresas en la misma industria el mismo año. Tomando ese valor representativo de la heterogeneidad, podemos calcular en el panel industria-año los efectos específicos de cada industria persistentes en el tiempo. En otras palabras, podemos ver el efecto fijo particular de cada actividad económica en explicar la dispersión anual del valor agregado de empresas. Notemos que cada uno de estos efectos fijos de industria está capturando, limpio de cualquier efecto del tiempo (capturado por un análogo efecto fijo de año), el efecto persistente que tiene la identidad de cada industria en la dispersión de valor agregado.

El resultado de este análisis indica que en el Perú hay industrias con mucho más dispersión, e industrias con menos dispersión, en su EBIT/Ventas. Las industrias con máxima dispersión son las de extracción de minerales metalíferos no ferrorosos, cultivo de frutas, explotación de otras minas y canteras, actividades inmobiliarias, productos de carne / cárnicos y actividades de asesoramiento empresarial. Los resultados sugieren, en estos sectores de la actividad empresarial, la co-existencia de empresas más eficientes y menos eficientes en el mismo mercado al mismo tiempo. Nótese que este análisis sería imposible sin la disponibilidad de data de panel sobre un nutrido número de empresas en cada industria cada año, facilitada por la nueva data.

Segundo test: Dispersión y competencia imperfecta

¿A qué se debe esta dispersión de la eficiencia empresarial en el Perú? ¿Por qué conviven empresas de alto desempeño y bajo desempeño en industrias como la minería o el sector inmobiliario peruano? Una conjetura que emana directamente de investigaciones análogas en otros países es que esas industrias de alta dispersión se encuentran protegidas, aisladas, de la libre competencia. En esa lógica, si existiera libre competencia, equivalente a la falta de barreras de entrada y de salida, se allanarían las diferencias de valor agregado entre empresas y se disminuiría la dispersión de su eficiencia.

La nueva data introducida aquí sugiere la conclusión opuesta: la conjetura no se da en la realidad. Para ver esto, el primer paso es calcular en cada industria el índice de Herfindahl cada año y con estos valores formar un panel industria-año, similar al ejercicio realizado con la dispersión de valor agregado. En el panel, se calcula análogamente los efectos fijos de cada industria que explican el Herfindahl como variable dependiente, capturando el efecto específico de cada industria en la concentración de mercado. Se encuentran, por tanto, industrias que tienden a ser más concentradas que otras, luego de controlar por los factores específicos a cada año de la muestra. En concreto, las industrias más concentradas en el Perú según este método son la captación, depuración y distribución de agua, el transporte no regular por vía aérea, la mezcla de bebidas alcohólicas y el transporte regular por vía aérea.

Pero el punto interesante es un “meta-test”, o test de tests. Luego de haber obtenido los efectos fijos del Herfindahl y del EBIT/ Ventas, procedo a relacionar unos con otros, para encontrar cuál es su dirección estadística. La conjetura del aislamiento competitivo como explicación de la alta dispersión arrojaría un coeficiente positivo a esa correlación condicional (regresión). ¿Aquellas industrias más proclives a una alta dispersión de eficiencia son las más proclives a la alta dispersión de participación de mercado? La respuesta es no. El resultado de la regresión es un coeficiente negativo y altamente significativo estadísticamente en los coeficientes del efecto fijo de Herfindahl al explicar el efecto fijo de EBIT/Ventas para cada industria. Por tanto, en el Perú, las industrias que tienden a mayor concentración también tienden a menor dispersión de eficiencias entre las empresas activas.

Implicancias

Estos resultados sugieren que las fuerzas que tienden a eliminar los casos raros de muy alta o muy baja eficiencia empresarial no son las fuerzas de la libre competencia sino, por el contrario, las fuerzas de la concentración. Precisamente aquellas industrias más concentradas son las que posiblemente comparten mejores prácticas productivas entre sí y llevan a un mayor aprendizaje competitivo que reduce la dispersión y hace a las empresas más uniformemente eficientes que en el caso de baja concentración empresarial. Con baja concentración, la excesiva variedad de tamaños y nichos de mercado permite a aquellos de baja eficiencia subsistir en el mercado.

La libre competencia como aliada natural de la eficiencia empresarial es un concepto central en teorías microeconómicas, pero esta relación teórica no ha sido del todo entendida ni examinada en contextos como el peruano. Es completamente posible, como los resultados indican aquí, que la relación entre competencia y eficiencia  sea sutil e incluso contraintuitiva. No por desincentivar la concentración se llega a impulsar la eficiencia. De hecho, la evidencia reciente en el caso de una industria peruana grande — la pesca (Natividad 2016) — sugiere que hay mucho por descubrir cuando abrimos la caja negra de la economía peruana e intentamos entender su estructura interna en el comportamiento competitivo de las empresas y agentes productivos. Para estos descubrimientos, más data de buena calidad será bienvenida.

Referencias

Asker, John, Joan Farre-Mensa y Alexander Ljungqvist. 2015. Corporate Investment and Stock Market Listing: A Puzzle? Review of Financial Studies 28, 342-390.

Garmaise, Mark, y Gabriel Natividad. 2015. Spillovers in local banking markets. Review of Corporate Finance Studies, accepted.

Gormley, Todd y David Matsa. 2014. Common Errors: How to (and Not to) Control for Unobserved Heterogeneity. Review of Financial Studies 27(2), 617-61.

Holmes, Thomas y James Schmitz. 2010. Competition and Productivity: A Review of the Evidence. Annual Review of Economics, Vol. 2.

Hsieh, Chang-Tai y Peter Klenow. 2009. Misallocation and Manufacturing TFP in China and India. Quarterly Journal of Economics 124, 1403-1448.

Natividad, Gabriel. 2016. Quotas, Productivity, and Prices: The Case of Anchovy Fishing. Journal of Economics & Management Strategy 25: 220-257

Syverson, Chad. 2004. Product Substitutability and Productivity Dispersion. Review of Economics and Statistics 86, 534—550.