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Factores explicativos de las redes transnacionales de produccion en la Union Europea: economias centrales vs periferias sur y este.

RESUMEN.

Este trabajo analiza la estrategia de fragmentacion internacional de la produccion y la conformacion de redes transnacionales en la Union Europea. A partir de la estimacion, con diferentes tecnicas, de un modelo de gravedad con datos de comercio de partes y componentes para el sector de la maquinaria y material de transporte, encontramos el papel protagonista que tienen las economias Centrales, y en particular Alemania, en tales redes. Factores como la pertenencia a la UE, la cercania geografica y linguistica y la calidad institucional mas directamente vinculada al funcionamiento de sector empresarial favorecen el establecimiento y la intensidad de estas cadenas transnacionales de produccion. Sin embargo, las diferencias economicas excesivas entre paises suponen un lastre cuando se trata de los paises Centrales de la UE, mientras que para los paises de la Periferia Sur y Este suponen un impulso, apuntando al diferente perfil de integracion en redes de unas y otras economias.

Palabras clave: Redes de produccion; Union Europea; Comercio de partes y componentes; Modelo de gravedad.

ABSTRACT.

This paper focuses on analyzing the strategy of international fragmentation of production and the evolution of the cross-border networks in the European Union. Using a gravity model for trade in parts and components In Machinery and Transport Equipment, our results emphasize the important role of the Core EU economies, in particular Germany, in these networks. Factors such as belonging to the EU as well as the geographical and linguistic proximity and the institutional quality closely linked to the business sector favor the establishment and the Intensity of the cross-border production chains. However, excessive economic differences between countries suppose, for the Core EU economies, an obstacle for the functioning of these sharing production networks, whereas for the East and South Periphery those differences suppose an impulse, pointing at the dissimilar profile of these areas (Core and Periphery) in the integration in global networks.

Keywords: Production Networks; European Union; Trade in Parts and Components; Gravity Model.

Clasificacion JEL: F10, F14, F15, C33.

EXPLAINING FACTORS OF TRANSNATIONAL PRODUCTION NETWORKS IN THE EU: CORE ECONOMIES VERSUS EASTERN AND SOUTHERN PERIPHERIES

1. INTRODUCCION.

La internacionalizacion de las empresas a traves de la implementacion de la estrategia de la fragmentacion de la produccion y de la consolidacion de redes produccion se ha convertido en las ultimas decadas en una de las herramientas estrategicas en las que mas se estan apoyando las companias.

Este proceso se ha visto reforzado por los avances en las nuevas tecnologias de la informacion y comunicacion, la tendencia a una progresiva liberalizacion de los intercambios comerciales y la Irrupcion en el comercio mundial de nuevos participantes, contando un significativo numero de ellos con ventajas comparativas en salarios. Este nuevo tablero de juego ha hecho factible que las empresas segmenten el proceso productivo en bloques cada vez mas pequenos y geograficamente mas dispersos, permitiendoles alcanzar una sofisticacion productiva hace no mucho tiempo inimaginable. De este modo, se busca el emplazamiento mas eficiente para cada etapa del proceso productivo, aquel donde los costes sean comparativamente menores y donde se disponga de un entorno favorable para su produccion (buenas infraestructuras de transporte y comunicaciones, clima economico saneado, estabilidad politica, acceso a los mercados internacionales, etc.). El resultado es una notable expansion de redes internacionales de produccion en las que un numero creciente de empresas de diversos paises participan en la fabricacion de un producto, generando una intensificacion de los intercambios comerciales entre paises.

Un vasto numero de los estudios existentes sobre el comercio vinculado a las redes internacionales de produccion se realizan a partir de los intercambios de bienes intermedios, o de forma mas especifica de partes y componentes (PyC). Una de las limitaciones de este enfoque es que solo permite analizar el fenomeno para un grupo concreto de industrias, las de maquinaria y material de transporte, si bien su elevado peso en el comercio mundial (rondando el 40%) suaviza esta limitacion (1). Se trata, asimismo, de trabajos que suelen circunscribirse a areas economicas concretas. Los mayores esfuerzos investigadores se han centrado en los paises del Este Asiatico o en Europa del Este. En el caso particular de los trabajos centrados en la Europa del Este (Kaminski y Ng, 2001 y 2005; Martinez-Zarzoso et al., 2011) se pone de manifiesto la relevancia que estan adquiriendo estos paises desde su incorporacion a la Union Europea (EU) en el comercio asociado a la fragmentacion internacional de la produccion, estimulando el desarrollo de redes europeas de produccion. No obstante, muy pocos trabajos se centran en analizar la entidad y los factores determinantes de este fenomeno en el ambito de la UE. Es el caso de Zeddies (2011), quien aborda el estudio del comercio de PyC como indicador de la insercion en cadenas transnacionales de produccion para 17 paises miembros de la UE, para un periodo muy corto (1999-2005) y cinendose a los intercambios bilaterales entre dichas economias, de forma que su analisis empirico permite extraer conclusiones de los factores determinantes unicamente para el comercio intra-UE.

El interes de este trabajo es contribuir a la literatura empirica sobre este tema, investigando la configuracion y evolucion de las redes globales en el contexto de la UE, donde radican notables diferencias en costes laborales, cualificacion de la mano de obra o dotacion tecnologica para conocer asi cual ha sido el patron geografico de este proceso de fragmentacion internacional de la produccion en el periodo 1995-2010. Este analisis, realizado a partir del comercio de PyC de la UE con sus principales socios comerciales en el mundo, nos permitira conocer la relevancia que tienen las diferentes economias dentro de las redes globales y que producciones estan involucradas en estos sistemas transnacionales de produccion compartida.

Para abordar este analisis se han establecido tres grupos de paises: los paises Centrales, compuesto por las cuatro grandes economias de la UE que son Alemania, Francia, Italia y Reino Unido; la Periferia Sur, que engloba a Espana, Portugal, Grecia e Irlanda; y la Periferia Este, que recoge a Polonia, la Republica Checa, Eslovaquia y Hungria. Este ultimo grupo, conocido como los paises Visegrad, se caracterizan no solo por representar una considerable extension geografica en la frontera Este de la UE sino tambien por poseer ventajas comparativas en costes que ha favorecido ser activos participantes en las redes internacionales de produccion. La ampliacion de la UE hacia el Este en 2004 permitio a las empresas de las economias Centrales intensificar los procesos de fragmentacion de la produccion, desplazando diversos segmentos hacia paises de la Periferia Este para aprovechar sus ventajas de costes y localizacion, tal y como en los ochenta y los noventa habian hecho con las economias de la Periferia Sur.

Con el objetivo de conocer la influencia de los diferentes elementos que han ido condicionando la formacion de redes en las que participan las economias europeas, se propone la aplicacion de un modelo de gravedad que nos permitira, a traves de las diferentes tecnicas de estimacion, conocer la influencia de los factores explicativos de la participacion en redes y si el impacto de dichos factores es particularmente significativo para un determinado bloque de paises.

El trabajo esta estructurado en cuatro apartados. Tras esta introduccion, en el segundo apartado se aborda el analisis descripto de la integracion en redes de produccion por paises y por sectores a traves de los Indices de especializacion en el comercio de PyC y de su evolucion en el periodo objeto de estudio. El apartado tercero se dedica al estudio de los factores explicativos de la insercion en cadenas transnacionales de produccion a partir de la estimacion de un modelo de gravedad. La ultima seccion recoge las conclusiones del trabajo.

2. EVOLUCION DEL COMERCIO DE PARTES Y COMPONENTES

2.1. DATOS

El presente estudio analiza la fragmentacion internacional de la produccion a traves del comercio de PyC. Dentro de los posibles enfoques para medir tal estrategia, este es especialmente adecuado, puesto que por su naturaleza intermedia los intercambios de las PyC necesariamente han de ser destinados a su incorporacion o ensamblaje en otro pais (Blazquez et al., 2012). Siguiendo los estudios pioneros sobre el tema (Yeats, 2001; Athukorala, 2005), se ha empleado la Clasificacion Uniforme para el Comercio Internacional (CUCI-Rev. 3) que permite desagregar las PyC de los bienes finales para las partidas indicadas en la rubrica 7, Maquinaria y material de transporte (tabla A.1.del apendice estadistico). Los datos proceden de la base de datos COMTRADE de Naciones Unidas. Se ha seleccionado una muestra de 90 economias como origen y destino de los flujos comerciales de PyC (tabla A.2. del apendice estadistico). Los flujos con estas economias han supuesto, tanto en termino de importaciones como de exportaciones, el 97% del total de los flujos comerciales realizados por los paises objeto de analisis.

2.1. INDICE DE INTEGRACION EN REDES

Para analizar el grado de participacion de los distintos paises en las redes globales de produccion compartida, se ha elaborado un Indicador de Integracion en Redes (IIR), que se calcula tanto desde la optica de las importaciones como de las exportaciones de PyC, a partir de las siguientes expresiones:

IIRX = (XpyCi/XPyCW)/(XTOTAL, i/XTOTAL, W) (1)

IIRM = (MpyCi/MPyCW)/(MTOTAL, i/MTOTAL, W) (2)

Donde i es el pais objeto de estudio y W el mundo, de forma que [XPyC.sub.i] y [XPyC.sub.W] ([MPyC.sub.i] y [MPyC.sub.W]) son, respectivamente, las exportaciones (importaciones) de PyC para el pais i y para el mundo. [X.sub.TOTAL,i] [X.sub.TOTAL,W] ([M.sub.TOTAL,i] y [M.sub.TOTAL,W]) denotan, respectivamente, las exportaciones (importaciones) totales de la seccion 7 para el pais i y para el mundo.

Un IIR mayor a la unidad indica que la cuota mundial en PyC del pais i es mayor que su cuota mundial para el agregado del comercio, por lo que el pais i tiene un grado de integracion en redes mayor que la media mundial. Por el contrario, un IIR inferior a la unidad indica que el pais i no estarla especializado frente al mundo en el comercio asociado a las redes de produccion. Si la especializacion es desde la vertiente de las exportaciones, se interpreta que la economia i esta integrada en redes de produccion por el lado de la produccion y exportacion de PyC. Por el contrario, si la especializacion es por el lado de las importaciones de PyC, la integracion en las redes globales de produccion tendria lugar a traves del procesamiento de esas PyC bien para su incorporacion a otras PyC mas avanzadas o en su ensamblaje en bienes finales. Una doble especializacion tanto en exportaciones como en importaciones de PyC pondria de manifiesto una participacion particularmente intensa en esas cadenas transnacionales de produccion que ademas, siempre y cuando fuese en PyC de un mismo sector, tendria lugar en fases intermedias dentro de las mismas. Si ambos indicadores son inferiores a la unidad, estariamos ante economias o areas economicas que no participan en redes transnacionales de produccion.

La representacion del indicador de integracion en redes para los paises objeto de estudio se presenta en el grafico 1. Se introduce, ademas, otra dimension, reflejada en el tamano de las burbujas, que expresa la cuota del pais o del area concreta en el comercio mundial de PyC. Destaca Alemania como la economia, de las analizadas, mas relevante en el comercio mundial de PyC, con una cuota en torno al 10%, si bien con una tendencia decreciente que tambien tiene lugar en el resto de economias europeas Centrales (en todas ellas se reduce el tamano de la burbuja entre 1995 y 2010) (2). Durante el periodo de estudio, Alemania avanza en su integracion en redes de esta economia por el lado de la exportacion y la produccion de PyC. En el lado opuesto se posiciona Reino Unido, quien no solo ha visto mermada su cuota mundial, sino que ha abandonado su tenue integracion relativa por el lado de las importaciones de PyC. Por su parte, Italia continua con una suave integracion en redes por el lado de las exportaciones mientras que la economia francesa, en su conjunto, no muestra especializacion en el comercio de PyC.

Dentro de los paises de la Periferia Sur llama la atencion Irlanda, que ha visto reducida su cuota en el comercio de PyC y ha alterado su perfil de integracion en redes. En 1995 mostraba una integracion relativa en redes desde una doble vertiente, es decir, su participacion en redes descansaba en fases intermedias, y ahora lo es desde la optica de las exportaciones de PyC. Cuando se considera el agregado del comercio de PyC, ninguna de las otras tres economias de la Periferia Sur presenta una clara integracion en redes, siendo ademas su cuota mundial en PyC cada vez menor.

[GRAFICO 1 OMITIR]

Las economias englobadas dentro de la Periferia Este presentan un comportamiento muy dinamico en el comercio de PyC, ampliando sensiblemente su peso en los intercambios mundiales y modificando su perfil de integracion en redes. Si bien en 1995 unicamente Hungria mostraba una integracion en redes por el lado de las importaciones (la burbuja de la Republica Checa queda oculta por la de Francia y Reino Unido), en 2010 se le suma Eslovaquia, mientras que la Republica Checa adquiere una doble especializacion, destacando como la unica de las economias analizadas con una integracion en redes en fases intermedias del proceso productivo.

Adicionalmente, efectuamos el analisis de la integracion relativa en redes desde una perspectiva sectorial, con el fin de investigar que ramas o sectores concretos son en los que las economias muestran un mayor grado de integracion en redes mayor que la media mundial. Los indices de integracion relativa en redes desde la perspectiva sectorial son los siguientes:

IIRx, s = (XPyCs,i/XPyCs, W)/(XTOT, i/XTOT, W) (3)

IIRM, s = (MPyCs, i/MPyCs, W)/(MTOT, i/(MTOT, W) (4)

Donde [XpyC.sub.s,i] ([MpyC.sub.s,i] recoge las exportaciones (importaciones) de PyC recogidas en el sector s para el pais i y [XpyC.sub.s,W] ([MpyC.sub.s,W]) serian las exportaciones (importaciones) de PyC de s para el mundo. [X.sub.TOT,i] ([M.sub.TOT,i]) son las exportaciones (importaciones) totales de la seccion 7 para el pais i y [X.sub.TOT,W] ([M.sub.TOT,W]) las exportaciones (importaciones) totales de la seccion 7 para el mundo. Un IIR mayor que la unidad indicaria que la cuota mundial en PyC de las ramas del sector s para el pais i es mayor que la cuota mundial de s para el agregado del comercio, es decir, el pais i estaria especializado en el comercio asociado a las redes de produccion del sectors respecto al conjunto de la economia mundial.

Los indices de integracion relativa en redes desde la perspectiva sectorial para los distintos paises analizados se representan en el grafico 2, donde el tamano de las burbujas representa la cuota mundial del pais en el comercio de PyC de un sector concreto.

En lo que se refiere a los paises Centrales, se observa una clara apuesta por la estrategia de integracion en redes transnacionales para el caso de la economia germana. La integracion se apoya en una especializacion en la exportacion de PyC en tres sectores, maquinaria y equipo mecanico (capitulos 71-74), vehiculos de carretera (capitulo 78) y otro material de transporte (capitulo 79); que en los dos ultimos sectores se ve acompanada por una especializacion aun mayor en la vertiente importadora. Este comportamiento refleja que en ambos sectores, vehiculos de carretera y otro material de transporte, la participacion de Alemania en redes transfronterizas de produccion es mas intensa y tiene lugar en fases intermedias del proceso productivo. Es mas, destaca la cuota de Alemania en el comercio mundial de PyC en esos tres sectores, como refleja el tamano de las burbujas. Francia, por su parte, no muestra una marcada integracion relativa en redes, salvo para otro equipo de transporte, donde participa con mayor intensidad en fases intermedias del proceso productivo, al mismo tiempo que es el sector con mayor cuota en el comercio mundial. Italia presenta una integracion, por el lado de la exportacion, en redes en los sectores maquinaria y equipo mecanico, vehiculos de carretera y otro material de transporte. Por ultimo, Reino Unido unicamente muestra una participacion en redes, poco marcada, por el lado de la importacion de PyC en vehiculos de carretera y mas acusada y con doble especializacion en maquinaria y equipo mecanico.

Si atendemos a los paises de la Periferia Este, observamos como Polonia y Eslovaquia muestran actualmente una evidente participacion en dos sectores: vehiculos de motor y aparatos de telecomunicaciones, que tiene lugar en fases intermedias del proceso productivo. En el caso de la Republica Checa, destaca su integracion en redes, sesgada hacia la especializacion en la vertiente importadora, en aparatos de telecomunicaciones y en maquinaria de oficina y procesamiento de datos; y la participacion, via doble especializacion, en vehiculos de carretera. En cuanto a Hungria, su integracion en cadenas transfronterizas de produccion es rotunda en el sector de aparatos de telecomunicaciones y esta sesgada a actividades de ensamblaje, a tenor de su elevada especializacion principalmente orientada a la importacion de PyC.

Por ultimo, analizamos el comportamiento de los paises de la Periferia Sur. En el caso de Espana, la integracion en redes en el periodo mas reciente se circunscribe a dos sectores, en ambos casos en fases intermedias del proceso productivo, como son el de automocion y el de otro material de transporte. En el caso de Portugal, unicamente en el sector de vehiculos de motor puede hablarse de una evidente integracion en cadenas transnacionales de produccion, ocupando en 2010 posiciones intermedias en dichas cadenas. Los bajos valores de los indices de integracion mostrados por Grecia en los distintos sectores de produccion ponen de manifiesto una falta de vinculacion de la economia griega a estrategias de fragmentacion de la produccion en el ambito mundial, a excepcion del sector de otro material de transporte donde destaca una nitida especializacion en la vertiente exportadora. En Irlanda la participacion en redes es realmente marcada en el sector de la maquinaria de oficina y tiene lugar en fases intermedias de produccion, como indica su doble especializacion.

[GRAFICO 2 OMITIR]

3. FACTORES EXPLICATIVOS DEL COMERCIO DE PYC

La herramienta que tradicionalmente ha facilitado a los investigadores explicar el volumen de los intercambios comerciales bilaterales ha sido el modelo de gravedad, de forma que dicho volumen se espera que sea tanto mayor cuanto mayor sea el tamano de las economias implicadas y tanto menor cuanto mayores sean los costes que conllevan esos flujos; costes que dependen de variables como la distancia, la pertenencia a acuerdos preferenciales o la lengua comun. Al ser un modelo ampliamente aplicado en el ambito del comercio internacional, ha generado numerosos debates en las ultimas decadas lo que ha conducido a un enriquecimiento del modelo tanto desde el punto de vista de su fundamentacion teorica como desde la perspectiva empirica a traves de la implementacion de nuevos procesos y tecnicas de estimacion (Head y Mayer, 2014).

El modelo de gravedad ha sido tambien utilizado en el estudio de los determinantes del comercio de PyC en los pocos estudios que existen sobre el tema para otras areas economicas (Athukorala y Yamashita, 2006, y Kimura et al., 2007, para Asia; Blazquez et al., 2012, para la economia espanola). Con el fin de investigar los factores explicativos del comercio de PyC, y por consiguiente, de la integracion en cadenas transnacionales de produccion de los paises Centrales y las Periferias Este y Sur de la Union Europea, proponemos la estimacion de un modelo de gravedad; en el, ademas de las variables estandar de tamano y costes del comercio, incorporamos variables asociadas a los factores que impulsan el fenomeno de la fragmentacion internacional de la produccion.

3.1. ESPECIFICACION DEL MODELO

La especificacion del modelo basico de gravedad que proponemos es la siguiente:

In [X.sub.ijt] = [[beta].sub.0] + [[beta].sub.1], In [PIB.sub.it] + [[beta].sub.2] In [PIB.sub.jt] + [[beta].sub.3] In [Distancia.sub.ij] + [[beta].sub.4] Pasado [colonial.sub.ij] + [[beta].sub.5] Frontera [Comun.sub.ij] + [[beta].sub.6] Lengua [Comun.sub.ij] + [[beta].sub.7] Pertenencia a la [UE.sub.ijt] + [[beta].sub.8] In Diferencias [PIBpc.sub.ijt] [[beta].sub.9] In Tiempo en [exportar.sub.it] + [[beta].sub.10] In Cumplimiento de [contratos.sub.it] + [[epsilon].sub.ij] (5)

Donde [X.sub.ijt] es la variable dependiente que recoge las exportaciones nominales de PyC desde el pais de origen i al pais de destino j en el ano t, como proxy del comercio asociado a la fragmentacion internacional de la produccion. El modelo es estimado para los doce paises de la UE analizados, es decir, las exportaciones de estas doce economias a sus principales socios comerciales (90 paises) y las exportaciones de estos a esas 12 economias de la UE para el periodo 1995-2010.

A continuacion, realizamos una justificacion de cada una de las variables explicativas, asi como del signo esperado para sus coeficientes. La definicion de estas variables y las fuentes estadisticas de donde se han tomado los datos puede consultarse en la tabla A.3 del apendice estadistico.

Las variables [PIB.sub.it] y el [PIB.sub.jt], miden el tamano de las economias que comercian entre si. Esperamos que su impacto sea positivo; ya que se presupone que a mayor tamano tenga la economia, mayor nivel de intercambios, puesto que dicha economia tendria una mayor capacidad productiva lo que derivaria en mayores exportaciones y en una mayor demanda de importaciones. Ademas, desde la optica de la fragmentacion internacional de la produccion, el tamano economico se erige como un factor explicativo fundamental (y con impacto positivo), en tanto que los procesos de segmentacion de la produccion seran tanto mas factibles cuanto mayor sea el tamano de la economia, favoreciendo asi el aprovechamiento de las economias de escala en cada una de las tareas segmentadas (Athukotala y Yamashita, 2006).

El siguiente grupo de variables tratan de aproximar los costes comerciales que estan relacionados con la distancia fisica, idiomatica y cultural (medida esta ultima por lazos coloniales en el pasado) entre paises. Si para el establecimiento de intercambios comerciales de bienes finales estas distancias relevantes, esperamos lo sean en mayor medida para el comercio vinculado a redes de produccion, en tanto que dificultan la conexion de los distintos segmentos del proceso productivo dispersos entre paises. Asi, el retraso en el envio de un solo componente provocaria la interrupcion del sistema transnacional de produccion compartida (Harrigan y Venables, 2006). De ahi que esperemos una elevada sensibilidad del comercio de PyC a la distancia (Gamberoni et al., 2010).

La variable [Distancia.sub.ij] hace referencia a la distancia geografica entre paises. Presumimos que cuanto menor sea, mayor sera el comercio de PyC. Del mismo modo que un pasado colonial comun, compartir el mismo idioma o tener frontera en comun (Pasado [colonial.sub.ij], Lengua [comun.sub.ij], Frontera [Comun.sub.ij]) esperamos que favorezca los intercambios de PyC, ya que los costes de transaccion del comercio asociado a las redes de produccion seran menores.

Tambien un impacto positivo esperamos para la pertenencia a acuerdos de integracion regional, en este caso, la pertenencia a la UE (3) (Pertenencia a la [UE.sub.ijt]). La justificacion es que el proceso de reduccion de barreras al comercio entre Estados miembros que caracteriza a los acuerdos de integracion regional implica unos menores costes comerciales que favorecen los intercambios entre ellos. La Influencia de estos menores costes comerciales sera aun mayor en el contexto de fragmentacion internacional de la produccion, dado que la cadena de produccion esta segmentada y dispersada entre distintas economias, ampliandose el numero de intercambios comerciales. Ademas, pertenecer a un mismo acuerdo de integracion regional previsiblemente facilitara los sistemas transnacionales de produccion compartida entre los Estados miembros al garantizar una menor incertidumbre sobre el marco legal, economico e incluso una menor volatilidad de los tipos de cambio (Zeddies, 2011). Se trata de una hipotesis que parece ser refrendada por la evidencia empirica a tenor del caracter regional de las cadenas transnacionales de produccion que parece haber sido impulsado por la proliferacion de acuerdos de integracion regional (Baldwin y Venables, 2011; Orefice y Rocha, 2011).

El modelo de gravedad basico se ha ampliado a traves de la incorporacion de otras variables que contribuyen a captar con mayor nitidez los factores que favorecen la formacion de las redes de produccion. La primera variable que se ha incorporado (diferencias [PIBpc.sub.ijt]) son las diferencias absolutas en PIB per capita entre los paises que comercian entre si. Desde una perspectiva teorica vinculada a las teorias neoclasicas del comercio internacional, las diferencias entre paises en dotacion factorial estimularian los procesos de fragmentacion internacional de la produccion al permitir aprovechar las ventajas comparativas en cada una de las etapas del proceso productivo (Jones y Kierzkowski, 2001). Asi, cuando las diferencias en renta per capita se consideran una proxy de las ventajas comparativas entre los diferentes paises, podria esperarse que favorecieran la formacion de redes internacionales de produccion. Sin embargo, los trabajos empiricos que asi lo hacen (Kimura et al, 2007; Athukorala y Yamashita, 2006) obtienen un inesperado coeficiente negativo para esta variable. Una posible explicacion serla que excesivas diferencias de desarrollo economico entre paises pueden perjudicar el establecimiento de cadenas de produccion entre ellos. Blazquez et al. (2012) tambien encuentran una relacion negativa entre las diferencias en renta per capita y el comercio de PyC para Espana, argumentando que la configuracion de redes de produccion requiere de la existencia de diferentes ventajas comparativas entre los paises; sin embargo, estas no deben ser excesivamente amplias, ya que de esta forma restringirian la participacion de determinadas economias en redes de produccion, debido al elevado coste de poner en funcionamiento un sistema de produccion compartida con ese pais.

Como una aportacion importante de este trabajo, incorporamos dos variables adicionales para capturar la calidad del marco institucional mas directamente relacionado con las relaciones empresariales y que consideramos fundamentales para asegurar un adecuado funcionamiento de cadenas de produccion que se extienden a lo largo de varios paises. La hipotesis se basa en los llamados servicios vinculantes, y en como estos contribuiran a afianzar la participacion en los procesos de fragmentacion de la produccion; ya que permitiran lograr las ganancias en competitividad buscadas (Jones y Kierzkowski, 1990; 2001). Siguiendo el enfoque teorico de Deardoff (2001), la fragmentacion sera utilizada si el ahorro en costes de producir los distintos segmentos en los paises con menores costes relativos no se ve anulado por los costes adicionales derivados de un proceso productivo segmentado y disperso en varias economias (los costes de los servicios vinculantes). De esta forma, el marco legal o institucional tendria un impacto positivo sobre el comercio de PyC (Camberoni et al., 2010). La primera variable es el numero de dias que pasan desde el momento en el que se inicia el proceso de exportacion hasta que este se completa (Tiempo en [exportar.sub.ij]. La segunda es el numero de dias naturales desde que se presenta una demanda en los tribunales hasta la resolucion de la misma (Cumplimiento de [contratos.sub.ij]). Esperamos un signo negativo para ambas, ya que los retrasos en la entrega de las exportaciones o incumplimientos del contrato que requieren un largo periodo de tiempo para su resolucion judicial conduciran a un incremento en los costes de produccion de la empresa, afectando negativamente al proceso de fragmentacion de la produccion.

Por ultimo, incorporamos varios grupos de variables dummies:

* Dummies temporales ([D.sub.t]) para captar el impacto de los factores comunes a todas las economias y que son especificas de cada ano del periodo analizado.

* Dummies sectoriales ([D.sub.s]) para controlar por las caracteristicas especificas de las industrias, permitiendo capturar si ha existido un patron diferenciado de comportamiento y que producciones son las que mas o menos intensamente participan en esta estrategia. Los sectores estan definidos a partir de los capitulos que conforman la seccion 7 de la CUCI-Rev.3.

* Dummies por grupos de paises:

--[D.sub.grupo-paises]: Se trata de tres variables dummy que buscan controlar, respectivamente, por la importancia que tienen los Centrales, Periferia Sur y Periferia Este en los intercambios mundiales de PyC, y conocer cual es su relevancia en dicha estrategia. Asi, por ejemplo, la dummy que recogeria el comercio de los Centrales tomara valor 1 cuando alguno de los paises que conforman los Centrales sea importador o exportador de PyC y cero para el resto de intercambios. De igual manera, se construye otra dummy para la Periferia Sur y otra para la Este.

--[D.sub.comercio-intra-grupo]: este grupo de tres dummies pretende captar la relevancia de los intercambios llevados a cabo dentro de cada grupo de paises, entre los paises que conforman cada uno de los tres grupos. Asi por ejemplo, la dummy [D.sub.intra-Centrales] tomara el valor 1 siempre y cuando el intercambio de PyC se realice entre dos economias que pertenecen a las Centrales y tomaria cero para el resto Intercambios de PyC. Con un procedimiento similar, se constituyen las variables dummy intra-Periferia Sur e intra-Periferia Este.

--[D.sub.comercio-Periferias-con-centrales]: teniendo en cuenta el protagonismo que tienen los paises Centrales como socios de comercio en los intercambios europeos de PyC, se incluyen dos variables dummy para capturar ese sesgo hacia las Centrales de los intercambios de PyC de la Periferia Sur ([D.sub.PSur-Central]) y la Periferia Este ([D.sub.Peste-Centrales]).

Uno de los problemas a los que los investigadores se enfrentan a la hora de investigar los factores que influyen en el comercio bilateral es que si se ignoran aquellas barreras al comercio que pueden ser inobservabas y que afectan directamente a los costes de comerciar, estaremos obteniendo unos resultados sesgados. Para evitarlo vamos a controlar por la Resistencia Multilateral al Comercio (RMC), siguiendo a Anderson y van Wincoop (2003), a traves de la inclusion de efectos fijos de pais. Para ello se han generado dummies de pais exportador e importador invariantes en el tiempo ([D.sub.i] y [D.sub.j]) o, si consideramos que la RMC puede variar en el tiempo, una alternativa es incorporar dummies de pais exportador e importador variantes en el tiempo ([D.sub.it] y [D.sub.jt]) (4).

Una segunda cuestion metodologica a tener en cuenta en la estimacion del modelo de gravedad es la que hace referencia al correcto tratamiento de los ceros; tenerlos en cuenta puede ofrecer al investigador informacion relevante sobre las relaciones comerciales, ya que la no existencia de comercio podria reflejar unos elevadisimos costes de transporte debido a la distancia existente entre ambas economias (OMC y NU, 2012). Siguiendo trabajos recientes, aplicamos para el tratamiento de los ceros el modelo en dos etapas de Helpman et al. (2008) (HMR en adelante), que considera que los flujos comerciales con valor cero captan la existencia de heterogeneidad empresarial en tanto que estarian captando la decision de exportar o no de la empresa. Para desarrollar este modelo, HMR parten de un modelo en dos etapas, donde la primera es un Probit, que especifica la posibilidad de que el pais j exporte al pais i como una funcion de variables observables. El objetivo no es otro que predecir la probabilidad de comerciar. De este modo, se predicen los componentes de dicha ecuacion que seran empleados en la segunda etapa, para asi poder estimar el modelo en su forma linealizable. En la estimacion que constituye la segunda etapa, como los regresores pueden tener diferentes efectos en los margenes extensivos (impacto en los cambios en el numero de empresas que comercia) o intensivos del comercio (impacto en los cambios en volumen de las exportaciones de empresas), los autores proponen religion y lengua comun como las variables a excluir; siendo la primera variable la que hemos determinado como la de exclusion en nuestro trabajo.

Debido a la complejidad del calculo de la segunda etapa, HMR desarrollan una aproximacion con una forma funcional no parametrlca flexible. Para ello, hacen particiones de la probabilidad predicha de exportar de j a i. Ellos presentan resultados con 50 y 100 particiones para asi garantizar un amplio grado de flexibilidad, ya que ahora la especificacion es lineal y por consiguiente se puede emplear MCO. Los resultados que obtienen en la comparacion de ambos procesos son similares en cuanto a signo y significatividad estadistica, si bien los coeficientes pueden ser inferiores en valor; de ahi que esta aproximacion no parametrica sea considerada como una alternativa idonea.

En nuestro modelo, debido al significativo numero de efectos fijos pais generados, la estimacion de la segunda etapa en el modelo de HMR produce resultados problematicos como consecuencia del tamano de la base (Dur et al. 2014), por lo que se ha optado por aplicar la aproximacion no parametrica propuesta por HMR (2008). Para ello, se ha procedido a dividir nuestra base de datos en 20 particiones, que han de contener el mismo numero de observaciones cada una. De este modo, se le puede asignar el mismo indicador a todas las observaciones que conforman cada una de las 20 particiones, e incorporarlo en la segunda etapa y poder estimar el modelo en su forma lineal. Hemos estimado esta aproximacion con numero de particiones superiores e inferiores a 50 y 100, sin que el signo ni la significatividad de las variables se vea alterado, aunque los coeficientes de las variables reduzcan su valor cuanto mayor sea el numero de particiones establecido.

3.2. RESULTADOS DE LAS ESTIMACIONES

La tabla 1 presenta los resultados de las estimaciones por MCO del modelo de gravedad. En las tres primeras columnas la variable dependiente, el valor del comercio de PyC, toma unicamente valores positivos.

En la columna (1) se ofrecen los resultados de la estimacion sin controlar por la RMC. Todos los coeficientes son significativos y presentan el signo esperado. Asi, el comercio de PyC se ve afectado positivamente por la dimension economica de las economias que participan en el mismo, asi como por tener en comun frontera, lengua o pasado colonial. Este hecho es extensible a la variable de pertenencia a la UE. Esto se debe a que los costes asociados a los procesos de fragmentacion seran menores entre los paises firmantes de los acuerdos, por lo que el comercio de PyC sera mas elevado entre los Estados miembros. En lo referente a la distancia geografica, el signo negativo y su significatividad ponen de manifiesto que la distancia entre dos economias desincentiva el comercio de PyC y la intensidad de los procesos de fragmentacion de la produccion. Si atendemos al valor de los coeficientes de estas variables explicativas, observamos que compartir idioma es la que tiene un efecto de mayor entidad, de forma que facilitara, en mayor medida que otras variables, la puesta en marcha de sistemas transfronterizos de produccion compartida por parte de los paises europeos considerados, un resultado que ya habla sido encontrado en los trabajos previos, ya citados, para Asia.

De igual forma, la distancia economica entre paises muestra un impacto negativo sobre los intercambios comerciales de PyC; asi, de acuerdo a nuestros resultados y confirmando los obtenidos por los trabajos previos para Asia, la existencia de diferencias economicas amplias entre paises supone un obstaculo para participacion de esas economias en sistemas transnacionales de produccion compartida, que pueden explicarse por la existencia de diferencias insalvables en tecnologia u otros en factores que dificultan la conformacion de tales sistemas.

En cuanto a las variables que captan aspectos de calidad institucional mas vinculados al funcionamiento de las empresas (tiempo que se tarda en exportar y en la resolucion judicial de los contratos), ambas son significativas y con el signo negativo esperado. La calidad del marco institucional facilita el comercio asociado a la fragmentacion de la produccion en tanto que garantiza el conveniente funcionamiento de estos sistemas transnacionales de produccion compartida. De estas dos variables, el tiempo de resolucion judicial de los contratos es el que tiene un impacto mayor, senalando la importancia del cumplimiento de los contratos y la resolucion de conflictos para el buen funcionamiento de las relaciones entre empresas.

La significatividad estadistica de las dummies sectoriales apunta a la existencia de notables diferencias en la intensidad del comercio generado por las cadenas globales de produccion, debido muy probablemente a las propias caracteristicas tecnicas de las industrias que permiten una mayor fragmentacion y dispersion del proceso productivo. Tomando como referencia el capitulo 75, maquinas de oficina y maquinas de procesamiento automatico de datos, el volumen de comercio de PyC del resto de sectores es significativamente menor, de ahi el coeficiente negativo y estadisticamente significativo de las dummies de los otros sectores, con menores diferencias en el capitulo 76 (aparatos y equipos para telecomunicaciones y para grabacion y reproduccion de sonido) y en el 78, vehiculos de carretera.

En cuanto a las variables dummies por grupos de paises, el comercio de PyC de los paises Centrales es significativamente mayor que el realizado por otras areas economicas, lo que pone de manifiesto su papel protagonista en los sistemas de produccion compartida; como tambien lo es el comercio de ambas Periferias con los paises Centrales, remarcando su papel central en cadenas de produccion europeas. Por ultimo, en cuanto a la relevancia del comercio intra-bloque de PyC, se observa que para los paises Centrales y la Periferia Este, los intercambios intra-zona son significativamente mayores que con otras economias, lo que apuntarla a la existencia de subnucleos de produccion compartida dentro del contexto europeo, uno formado por los paises Centrales y otro por la Periferia Este. Sin embargo, este hecho no se extrapola a la Periferia Sur, donde el comercio intra-bloque es significativamente menor al realizado con otras regiones.

Las columnas 2 y 3 recogen los resultados de las estimaciones teniendo en cuenta la existencia de RMC (captada con efectos fijos de pais invariantes en el tiempo y variantes en el tiempo, respectivamente). En ambos casos, se observa una mejora en la capacidad explicativa del modelo al aumentar sensiblemente la medida de bondad del ajuste ([R.sup.2]) y no hay cambios ni en el signo esperado de los coeficientes ni en su significatividad (5), si bien los coeficientes muestran valores mas bajos en todas las variables explicativas, a excepcion de la distancia geografica que obtiene el coeficiente de mayor valor. Ello apoyarla la hipotesis ya senalada del marcado impacto de la distancia sobre el comercio de PyC.

En las tres ultimas columnas se ofrecen los resultados de las estimaciones del modelo de gravedad donde la variable dependiente, el valor del comercio de PyC, puede tener tanto valores nulos como positivos, siguiendo el modelo en dos etapas de Helpman et al. (2008). En la columna 4 se ofrecen los resultados sin controlar por la RMC, que son muy similares a los de la columna (1). Unicamente, la dummy que capta el comercio de PyC entre los Centrales y la Periferia Sur cambia de signo tornandose negativa. Este hecho evidenciarla que al tener en cuenta los flujos cero, el comercio de PyC entre ambas areas es significativamente menor que el que la Periferia Sur tiene con otras areas.

Cuando controlamos por la RMC incluyendo efectos fijos por pais ([D.sub.i] y [D.sub.j]) (columna 5), se mantienen el signo y la significatividad de las variables estandar del modelo de gravedad. Unicamente la variable diferencias absolutas en PIBpc altera su signo, siendo ahora positiva y significativa. El modelo en dos etapas de HRM nos permite separar el impacto de cada variable explicativa sobre la existencia o no de flujos comerciales de PyC (que apoyaran el establecimiento o no de redes transnacionales de produccion) del impacto sobre la Intensidad del comercio de PyC (que seria indicativo de la entidad de esas globales de produccion). Asi, mientras el resto de variables explicativas muestra un impacto de mismo signo sobre la existencia de intercambios de PyC (primera etapa, modelo probit) que sobre el volumen de dicho intercambio (segunda etapa), no ocurre igual para la variable diferencias absolutas en renta per capita, donde el signo es negativo en la primera etapa y positivo en la segunda (6). Esto es, a mayores diferencias economicas, menor es la probabilidad de que exista comercio de PyC, en tanto que implicaria la existencia de desniveles economicos entre paises que perjudicarian el buen funcionamiento de un sistema de produccion compartido entre paises. Una vez establecida la red transnacional de produccion, mayores diferencias absolutas en renta per capita entre paises favoreceria la intensificacion de la produccion compartida, incrementando el volumen de los intercambios de PyC.

Por ultimo, cuando controlamos por la RMC a traves de efectos pais variantes ([D.sub.it] y [D.sub.jt]) (columna 6), los resultados anteriores apenas se alteran insistiendo en la robustez del modelo.

Una estimacion del modelo de gravedad planteado para cada una de las tres areas por separado (tabla 2) encuentra que los factores explicativos del volumen de Intercambios de PyC son bastante analogos en esas tres zonas.

Entre los comportamientos diferenciales destacamos los tres siguientes. Para los paises Centrales, el coeficiente de la variable diferencias en PIBpc es negativo en todas las especificaciones, mostrando que el volumen del comercio asociado a la fragmentacion de la produccion es menor con paises con los que se tienen grandes diferencias en renta per capita, esto es, con paises que no disponen de una infraestructura economica minima para el buen funcionamiento de un sistema de produccion compartida. Sin embargo ocurre lo contrario tanto para la Periferia Sur como para Periferia Este. La puesta en marcha de sistemas de produccion compartida en el seno de la UE donde las empresas de los paises Centrales reubican a los paises perifericos de la Europa del Este y del Sur aquellas fases mas intensivas en mano de obra y menos capacidad tecnologica para aprovechar las ventajas comparativas de estos paises, explicaria este resultado. La segunda diferencia a destacar es el impacto negativo del pasado colonial en el comercio de PyC de la Periferia Este (y no significativo para la Periferia Sur), poniendo de manifiesto como las redes de produccion compartida en las que participan estos paises no estan orientadas en mayor medida hacia paises con los que existen lazos coloniales, sino hacia los paises Centrales de la UE, como ya han puesto de manifiesto otros resultados del modelo. Por ultimo resaltamos como para las economias de la Periferia Sur, la distancia geografica afecta negativamente en mayor medida que para los otros dos bloques de paises, mientras que el impacto positivo de compartir idioma y de pertenencia a la UE es mayor; esto es, de los tres bloques, la Periferia Sur es la que mas se ha beneficiado de su integracion en la UE a la hora de insertarse en cadenas globales de produccion.

4. CONCLUSIONES

En este trabajo se investiga el establecimiento de redes transnacionales de produccion asociadas a la puesta en marcha de estrategias de fragmentacion de la produccion en el seno de la Union Europea, concretamente en los paises Centrales (Alemania, Francia, Italia y Reino Unido) y en la llamada Periferia Sur (Espana, Portugal, Grecia e Irlanda) y Periferia Este (Polonia, Eslovaquia, Republica Checa y Hungria).

Para ello se ha calculado un indicador de integracion relativa en sistemas transnacionales de produccion, que pone de manifiesto el destacado liderazgo de Alemania en el comercio vinculado a estas redes, prioritariamente por el lado de la produccion y exportacion de PyC, y el creciente protagonismo de economias de la Europa del Este como son Hungria y Eslovaquia (en ambos casos escorada la participacion en redes hacia el ensamblaje) y la Republica Checa (con una marcada integracion en fases intermedias del proceso productivo al mostrar una doble especializacion tanto en exportacion como en importacion de PyC). En el lado contrario, como economias escasamente involucradas en cadenas transnacionales de produccion, se encuentran el Reino Unido y, sobre todo, Grecia.

Desde una perspectiva sectorial, los paises Centrales (excluyendo el Reino Unido) han establecido redes de produccion particularmente en sectores de maquinaria y equipo mecanico, vehiculos de motor y otro material de transporte, en las que participan en fases intermedias salvo Italia, mas sesgada a la produccion y exportacion de PyC que a su importacion. La Periferia Este ha apostado en mayor medida por la incorporacion a sistemas de produccion compartida en los sectores de aparatos de telecomunicaciones y vehiculos de motor, tambien especializandose segmentos intermedios. La Periferia Sur presenta un comportamiento sectorial mas heterogeneo, con Espana y Portugal insertadas en posiciones intermedias dentro de las cadenas internacionales en el sector de los vehiculos de motor (tambien en otro material de transporte en el caso de Espana), con Irlanda en el sector de la maquinaria de oficina y de tratamiento de datos y Grecia en la industria de otro material de transporte.

Los resultados de las estimaciones del modelo de gravedad apuntan a que el comercio asociado a estas redes internacionales de produccion de la Union Europea se ve favorecido por el tamano de las economias que comercian entre si, por la cercania geografica y linguistica y los lazos coloniales, unos resultados que confirman los obtenidos para otras areas geograficas como Asia del Este. Adicionalmente encontramos un impacto positivo de calidad institucional mas directamente vinculada al funcionamiento de sector empresarial, que junto a los otros factores permiten una reduccion de los costes de transaccion, entre los cuales se encuentran los llamados costes de los servicios vinculantes, esto es, de aquellos servicios requeridos para la conexion de las partes del proceso productivo dispersadas geograficamente. Se trata de un resultado novedoso que enfatiza la Importancia de los factores institucionales para un adecuado funcionamiento de las cadenas transfronterizas de produccion.

Las diferencias economicas excesivas entre paises suponen, para el caso concreto de los paises Centrales de la UE mas sesgados dentro de las redes a la produccion y exportacion de partes y componentes, un lastre para la puesta en marcha y funcionamiento de estos sistemas de produccion compartida, reduciendo el comercio vinculado a los mismos. Por el contrario, para los paises de la Periferia Este y Sur, la ampliacion de las diferencias absolutas en renta per capita supone un impulso para el comercio asociado a redes de produccion, apuntando a una participacion en las mismas mas vinculada al aprovechamiento de ventajas comparativas en costes y mas escorada hacia la importacion de PyC, tal y como trabajos previos habian encontrado para las redes en Asia.

Por ultimo, el analisis empirico evidencia el papel protagonista de los paises Centrales en estas redes, con un mayor valor del comercio vinculado a las mismas entre paises Centrales y entre estos y la Periferia Este. De hecho, la pertenencia a la Union Europea ha impulsado el establecimiento y la intensidad de las cadenas transfronterizas de produccion, siendo este impulso de mayor entidad para las economias de la Periferia Sur.

APENDICE ESTADISTICO
TABLA A.1.: PARTIDAS DE LA CUCI-REV.3.
CONSIDERADAS COMO PARTES Y COMPONENTES.

     Capitulos                       Subgrupos y rubros

71. Maquinaria y       711.9, 712.8, 713.19, 713.31, 713.32, 713.9,
equipo de              714.9, 716 9, 718.19, 718.78, 718.99
generadores de
fuerza

72. Maquinarias        721.29, 721.39, 721.98, 721.99, 723.9, 724 39,
especiales para        724.49, 724.67, 724.68, 724.88, 724.9, 725.9,
determinadas           726.89, 726.9, 727.19, 727.29, 728.19, 728.39,
Industrias             728.5

73. Maquinarias para   735.9, 737.19, 737.29, 737.39, 737 49
trabajar el metal

74. Maquinaria y       741.28, 741.35, 741.39, 741.49, 741.59, 741.72,
equipo industrial en   741.9, 742.9, 743.8, 743.9, 744.19, 744.9,
general, n.e.p., y     745.19, 745.29, 745.39, 745.68, 745.9, 746.99,
sus partes y piezas,   747.9, 748.39, 748.9, 749 9
n.e.p.

75. Maquinas de        759.1,759.9
oficina y maquinas
de procesamiento
automatico de datos

76. Aparatos y         764.9
equipo para
telecomunicaciones y
para qrabacion y
reproduccion de
sonido

77. Maquinaria,        771.29, 772.2, 772.3, 772.4, 772.5, 772.6,
aparatos y             772.8, 774.29, 775.49, 775.79, 775.89, 776.1,
artefactos             776.2, 776.3, 776.41, 776.43, 776.45, 776.49,
electricos, n.e.p.,    776.8, 778.11, 778.12, 778.17, 778.19, 778.29,
y sus partes y         778.33, 778.35, 778.48, 778.69, 778.83, 778.85
piezas

78. Vehiculos de       784.2, 784.3, 785.35, 785.36, 785.37, 786.89
carretera

79. Otro equipo de     791.99, 792.9
transporte

TABLA A.2.: PAISES INTEGRANTES DE LA MUESTRA

   Area                        Paises de la muestra

UE-27        Alemania, Austria, Belgica, Bulgara, Chipre, Dinamarca
             Eslowquia, Es Espana, Estoma, Finlandia, Francia, Grecia,
             Holanda, Hungria, Italia, Irlanda, Letonia Lituama,
             Luxemburgo Malta, Polonia, Portugal, Reino Unido,
             Republica Checa Rumania, Suecia

BRIC         Brasil, China, India, Rusia

Paises de    Australia, Canada, Hong-Kong, Croacia Israel, Japan,
Renta Alta   Kuwait, Nueia Zelanda, Noruega, Oman, Republica de Corea
             Stnqapur Suiza, EEUU

Resto de     Argelia, Angola, Argentina, Arabia Saudita Sohua,
Paisesen     Bangladesh, Chile, Colombia Costa Rica, Cuba, Republica
Desarrollo   Dominicana, Ecuador, Egipto, Guinea Ecuatorial, Guatemala,
             Honduras, Indonesia, iran, Iraq, Jordania, Kazajistan,
             Libano, Libia, Malasia, Mexico, Marruecos, Nigena,
             Pakistan, Panama, Peru, Filipinas, Qatar, Senegal,
             Serbia, Sudafrica, Sri Lanka, Sina, Tailandia, Tunez,
             Turquia, Ucrania, Emiratos Arabes Unidos, Uruguay,
             Venezuela, Vietnam

TABLA A.3.: DEFINICION DE VARIABLES Y FUENTES

    Nombre             Descripcion                   Fuente

[X.sub.ij]        Valor de las            COMTRADE (Naciones Unidas)
                  exportaciones
                  procedentes del pais
                  i con destino al pais
                  j, en terminos
                  nominales, en dolares
                  EEUU

[PIB.sub.i]       Producto Interior       World Development Indicators
                  Bruto del pais i, a     Banco Mundial
                  precios corrientes,
                  en dolares de EEUU

[PIB.sub.j]       Producto Interior       World Development Indicators
                  Bruto del pais j, a     Banco Mundial
                  precios corrientes,
                  en dolares de EEUU

Distancia         Distancia entre las     CEPII: http://www.cepii.fr
                  capitales de los
                  paises que comercian
                  Calculada a traves de
                  la formula del "great
                  circle"

Pasado Colonial   Variable Dummy, 1 si    CEPII: http://www.cepii.fr
                  ambos paises
                  comparten pasado
                  colonial y cero en el
                  caso contrario

Frontera Comun    Variable Dummy, 1 si    CEPII: http://www.cepii.fr
                  ambos paises
                  comparten frontera
                  comun y cero en el
                  caso contrario

Lengua Comun      Variable Dummy, 1 si    CEPII: http://www.cepii.fr
                  ambos paises
                  comparten lengua
                  oficial comun y cero
                  en el caso contrario

Pertenencia a     Variable Dummy, 1 si
la UE             ambos paises son
                  mienbros de la UE y
                  cero en el caso
                  contrario

Diferencias       Diferencias absolutas
absolutas PIBpc   en renta per capita
                  entre los paises que
                  comercian Expresada
                  en terminos
                  corrientes en dolares
                  de EEUU

Tiempo en         Numero de dias que      Banco Mundial
exportar          pasan desde el
                  momento en que se
                  inicia el proceso de
                  exportacion hasta que
                  se completa

Eficacia en el    Numero de dias          Banco Mundial
cumplimiento      naturales que pasan
del contrato      desde el momento en
                  que se prsenta una
                  demanda en los
                  tribunales hasta la
                  resolucion de la
                  misma


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(1) Una nueva via para el estudio de los procesos de fragmentacion de la produccion esta siendo el analisis del comercio medido en valor anadido a partir de la Informacion de tablas Input-output Internacionales (destaca, entre otros, Koopman et al., 2014). No obstante, esta herramienta de medicion ha sido descartada en este trabajo debido a sus limitaciones en cuanto a agregacion sectorial y al numero de anos y paises para los que dichos datos estan disponibles.

(2) Esta perdida de cuota en el comercio mundial de PyC se explica, tal y como ocurre en los intercambios de bienes finales, por el creciente protagonismo de las economias asiaticas, y mas concretamente de China tras su incorporacion a la Organizacion Mundial del Comercio en 2001, en las redes globales de produccion (Athukorala, 2013).

(3) Se ha optado por no incluirla variable Pertenencia a la UEM, debido a que existe una alta correlacion con la variable Pertenencia a la UE.

(4) La muy escasa variabilidad temporal de las variables de calidad institucional, aconsejan su eliminacion para evitar problemas de multicolinealidad cuando se incluyen efectos fijos de pais. Cuando se incluyen efectos de pais variantes en el tiempo, se excluyen, ademas, las variables especificas de pais que son variantes en el tiempo (el PIB de la economia i y de la j).

(5) Debido a problemas de multicolinealidad con los efectos fijos de pais, se excluyen de las estimaciones las dummies por grupos de paises.

(6) Los resultados de la estimacion en la primera etapa no se ofrecen por falta de espacio pero estan a disposicion del lector previa peticion.

Carmen Diaz-Mora

Universidad de Castilla-La Mancha

carmen.diazmora@uclm.es

Erena Garcia Lopez

Universidad de Castilla-La Mancha

erenamaria.garcia@alu.uclm.es

Recibido: noviembre de 2013; aceptado: marzo de 2016
TABLA 1: RESULTADOS DE LAS ESTIMACIONES

                               Sin controlar          Controlando
                                 por la RMC            por la RMC

        Variables                Columna 1             Columna 2

PIBi                         0.897 *** (0.0019)    0.363 *** (0.0255)
PIBj                         0.566 *** (0.00164)   0.438 *** (0.02180)
Distancia                   -0.556 *** (0.0026)   -0.646 *** (0.0063)
Pasado Colonial              0.015 * (0.0089)      0.414 *** (0.0092)
Frontera Comun               0.704 *** (0.0090)    0.397 *** (0.0099)
Lengua Comun                 0.704 *** (0.0091)    0.501 *** (0.0095)
Pertenencia UE               0.561 *** (0.0065)    0.167 *** (0.0087)
Diferenciasen PIBpc         -0.083 *** (0.0022)   -0.032 *** (0.0025)
Tiempo en exportar          -0.041 *** (0.0047)
Cumplimiento de contratos   -0.272 *** (0.049))
Capitulo 71                 -2.411 *** (0.0187)   -0.075 *** (00137)
Capitulo 72                 -2.708 *** (0.0179)   -0.384 *** (0.0126)
Capitulo 73                 -2.676 *** (0.0197)   -0.375 *** (0.0149)
Capitulo 74                 -2.658 *** (0.0177)   -0.343 *** (0.0125)
Capitulo 75                                        2.469 *** (0.0202)
Capitulo 76                 -1.589 *** (0.0202)    0.780 *** (0.0155)
Capitulo 77                 -2.798 *** (0.0175)   -0.511 *** (0.0122)
Capitulo 78                 -2.026 *** (0.0184)    0.319 *** (0.0133)
Capitulo 79                 -2.313 *** (0.0211)
D. Grupo P. Este            -0.190 *** (0.0144)
D. Grupo P. Sur             -0.397 *** (0.0144)
D. Grupo Centrales           0.408 *** (0.0155)
D. Comercio Intra P. Este    0.223 *** (0.0180)
D. Comercio Intra P. Sur    -0.383 *** (0.0211)
D. Intra Centrales           0.446 *** (0.0166)
D. P. Este-Centrales         0.464 *** (0.0176)
D. P. Sur-Centrales          0.033 * (0.0177)
Dummy temporal (Dt)                  Si                    Si
Dummy de sector (Ds)                 Si                    Si
Dummies grupos de paises             Si                    No
RMC efectos pais fijos               No                    SI
RMC efectos pais variantes           No                    No
Observaciones                    1,718,373             1,747,503
RJ                                  0.29                  0.34

                                Controlando       MODELO EN DOS ETAPAS
                                 por la RMC          HMR (2 etapa)

        Variables                Columna 3             Columna 4

PIBi                                               1.061.*** (0.0072)
PIBj                                               0.633 *** (0.0033)
Distancia                   -0.664 *** (0.0063)   -0.655 *** (0.0048)
Pasado Colonial              0.410 *** (0.0091)    0.0765 *** (0.0092)
Frontera Comun               0.358 *** (0.0099)    0.510 *** (0.0092)
Lengua Comun                 0.524 *** (0.0093)    0.778 *** (0.0109)
Pertenencia UE               0.332 *** (0.0145)    0.675 *** (0.0092)
Diferenciasen PIBpc         -0.034 ** (0.0026)    -0.0834 *** (0.0023)
Tiempo en exportar                                -0.0509 *** (0.0048)
Cumplimiento de contratos                         -0.293 *** (0.0051)
Capitulo 71                 -2.515 *** (0.0176)   -2.761 *** (0.0267)
Capitulo 72                 -2.820 *** (0.0168)   -2.965 *** (0.0236)
Capitulo 73                 -2.817 *** (0.0185)   -2.924 *** (0.0247)
Capitulo 74                 -2.775 *** (0.0167)   -2.918 *** (0.0236)
Capitulo 75
Capitulo 76                 -1.677 *** (0.0190)   -1.765 *** (0.0230)
Capitulo 77                 -2.948 *** (0.0164)   -3.086 *** (0.0240)
Capitulo 78                 -2.120 *** (0.0173)   -2.275 *** (0.0236)
Capitulo 79                 -2.443 *** (0.01990)  -2.697 *** (0.0291)
D. Grupo P. Este                                  -0.048 *** (0.0150)
D. Grupo P. Sur                                   -0.283 *** (0.0146)
D. Grupo Centrales                                 0.609 *** (0.0170)
D. Comercio Intra P. Este                          0.487 *** (O 0212)
D. Comercio Intra P. Sur                          -0.292 *** (0.0212)
D. Intra Centrales                                 0.132 *** (0.0179)
D. P. Este-Centrales                               0.335 *** (0.0179)
D. P. Sur-Centrales                               -0.165 *** (0.0180)
Dummy temporal (Dt)                  No                    Si
Dummy de sector (Ds)                 Si                    SI
Dummies grupos de paises             No                    SI
RMC efectos pais fijos               No                    No
RMC efectos pais variantes           SI                    No
Observaciones                    1,769,696             1,718,373
RJ                                  0.35                 0.345

                               MODELO EN DOS ETAPAS HMR (2 etapa)

        Variables                Columna 5             Columna 6

PIBi                         0.574 *** (0.0264)
PIBj                         0.503 *** (0.0225)
Distancia                   -0.620 *** (0.0074)   -0.653 *** (0.0073)
Pasado Colonial              0.419 *** (0.0101)    0.447 *** (0.0099)
Frontera Comun               0.334 *** (0.0101)    0.297 *** (0.0100)
Lengua Comun                 0.474 *** (0.0099)    0.504 *** (0.0098)
Pertenencia UE               0.143 *** (0.0067)    0.193 *** (0.0145)
Diferenciasen PIBpc          0.0131 *** (0.0025)   0.0176 *** (0.0026)
Tiempo en exportar
Cumplimiento de contratos
Capitulo 71                 -0.063 *** (0.0137)   -2.550 *** (0.0245)
Capitulo 72                 -0.355 *** (0.0133)   -2.813 *** (0.0218)
Capitulo 73                 -0.349 *** (0.0156)   -2.810 *** (0.0229)
Capitulo 74                 -0.314 *** (0.0131)   -2.769 *** (0.0218)
Capitulo 75                  2.411 *** (0.0271)
Capitulo 76                  0.789 *** (0.0175)   -1.664 *** (0.0214)
Capitulo 77                 -0.488 *** (0.0126)   -2.954 *** (0.0222)
Capitulo 78                  0.336 *** (0.0141)   -2.123 *** (0.0219)
Capitulo 79                                       -2.499 *** (0.0268)
D. Grupo P. Este
D. Grupo P. Sur
D. Grupo Centrales
D. Comercio Intra P. Este
D. Comercio Intra P. Sur
D. Intra Centrales
D. P. Este-Centrales
D. P. Sur-Centrales
Dummy temporal (Dt)                  Si                    No
Dummy de sector (Ds)                 Si                    Si
Dummies grupos de paises             No                    No
RMC efectos pais fijos               Si                    No
RMC efectos pais variantes           No                    Si
Observaciones                    1,747,503             1,769,696
RJ                                 0.344                  0.35

Nota: Errores estandar entre parentesis. ***, ** y * niveles de
significatividad del 1%, del 5% y del 10% respectivamente. Para
la definicion de los capitulos, vease la tabla A.1 del apendice
estadistico.

TABLA 2: MODELO EMPIRICO SOBRE DETERMINANTES DEL COMERCIO POR
GRUPOS DE PAISES (MODELO EN DOS ETAPAS DE HMR; RESULTADOS DE LA
2 ETAPA)

                                 CENTRALES

       Variables           Columna 1    Columna 2

PIBi                       1.360 ***
                            (0.0366)
PIBj                       0.997 ***
                            (0.0278)
Distancia                  -0.631 ***   -0.624 ***
                            (0.0115)     (0.0114)
Pasado Colonial             0.682 ***    0.695 ***
                            (0.0138)     (0.0135)
Frontera Comun             0.191 ***    0.203 ***
                            (0.0135)     (0.0135)
Lengua Comun               0.456 ***    0.446 ***
                            (0.0137)     (0.0136)
Pertenencia UE             0.193 ***
                            (0.0134)
Diferenciasen PIBpc        -0.061 ***   -0.058 ***
                            (0.0044)     (0.0052)

Capitulo 71                -3.190 ***   -3.203 ***
                            (0.0348)     (0.0344)
Capitulo 72                -3.179 ***   -3.183 ***
                            (0.0294)     (0.0292)
Capitulo 73                -3.178 ***   -3.185 ***
                            (0.0309)     (0.0306)
Capitulo 74                -3.101 ***   -3.101 ***
                            (0.0298)     (0.0295)
Capitulo 75

Capitulo 76                -2.041 ***   -2.042 ***
                            (0.0300)     (0.0297)
Capitulo 77                -3.507 ***   -3.517 ***
                            (0.0318)     (0.0315)
Capitulo 78                -2.641 ***   -2.651 ***
                            (0.0311)     (0.0309)
Capitulo 79                -3.234 ***   -3.256 ***
                            (0.0392)     (0.0389)

Dummy temporal (Dt)            Si           No
Dummy de sector (Ds)           Si           Si
Dummies grupos de paises       No           No

RMC efectos fijos              Si           No
RMC efectos variantes          No           Si

Observaciones               996,439     1,010,346
[R.sup.2]                    0.334        0.340

                               PERIFERIA ESTE

       Variables           Columna 3    Columna 4

PIBi                        1.393 ***
                            (0.0655)
PIBj                        0.527 ***
                            (0.0640)
Distancia                  -0.628 ***   -0.763 ***
                            (0.0213)     (0.0211)
Pasado Colonial            -0.492 ***   -0.507 ***
                            (0.0281)     (0.0277)
Frontera Comun             0.648 ***    0.621 ***
                            (0.0208)     (0.0209)
Lengua Comun

Pertenencia UE              0.036 **
                            (0.0177)
Diferenciasen PIBpc        0.109 ***    0.101 ***
                            (0.0088)     (0.0094)

Capitulo 71                -3.207 ***   0.216 ***
                            (0.0536)     (0.0287)
Capitulo 72                -3.577 ***   -0.069 **
                            (0.0484)     (0.0271)
Capitulo 73                -3.219 ***   0.325 ***
                            (0.0483)     (0.0326)
Capitulo 74                -3.575 ***   -0.065 **
                            (0.0475)     (0.0269)
Capitulo 75                             3.803 ***
                                         (0.0568)
Capitulo 76                -2.016 ***   1.559 ***
                            (0.0451)     (0.0365)
Capitulo 77                -3.437 ***   0.083 ***
                            (0.0455)     (0.0269)
Capitulo 78                -2.293 ***   1.297 ***
                            (0.0431)     (0.0311)
Capitulo 79                -3.405 ***
                            (0.0571)

Dummy temporal (Dt)            Si           No
Dummy de sector (Ds)           Si           Si
Dummies grupos de paises       No           No

RMC efectos fijos              Si           No
RMC efectos variantes          No           Si

Observaciones               459,184      461,827
[R.sup.2]                    0.290        0.317

                                PERIFERIA SUR

       Variables           Columna 5    Columna 6

PIBi                       0.935 ***
                           (0.0513)
PIBj                       0.880 ***
                           (0.0443)
Distancia                  -0.871 ***   -0.920 ***
                            (0.0207)     (0.0210)
Pasado Colonial             -0.042 *      -0.002
                            (0.0231)     (0.0230)
Frontera Comun             0.449 ***    0.462 ***
                            (0.0288)     (0.0289)
Lengua Comun               1.161 ***    1.200 ***
                            (0.0239)     (0.0243)
Pertenencia UE             0.342 ***
                            (0.0225)
Diferenciasen PIBpc        0.029 ***    0.048 ***
                            (0.0063)     (0.007)

Capitulo 71                -0.293 ***   -3.533 ***
                            (0.0264)     (0.0604)
Capitulo 72                -0.550 ***   -3.762 ***
                            (0.0254)     (0.0525)
Capitulo 73                -0.687 ***   -3.907 ***
                            (0.0297)     (0.0556)
Capitulo 74                -0.512 ***   -3.723 ***
                            (0.0249)     (0.0527)
Capitulo 75                3.096 ***
                            (0.0613)
Capitulo 76                0.960 ***    -2.226 ***
                            (0.0357)     (0.0451)
Capitulo 77                -0.568 ***   -3.800 ***
                            (0.0236)     (0.0548)
Capitulo 78                0.346 ***    -2.874 ***
                            (0.0266)     (0.0538)
Capitulo 79                             -3.245 ***
                                         (0.0624)

Dummy temporal (Dt)            Si           No
Dummy de sector (Ds)           Si           Si
Dummies grupos de paises       No           No

RMC efectos fijos              Si           No
RMC efectos variantes          No           Si

Observaciones               465,757      470,784
[R.sup.2]                    0.297        0.305

Nota: Los errores estandar entre parentesis ***, ** y * indican
niveles de significatividad del 1 %, del 5% y del 10%
respectivamente. Para la definicion de los capitulos, vease la
tabla A.1 del apendice estadistico.
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Title Annotation:Seccion General
Author:Diaz-Mora, Carmen; Garcia Lopez, Erena
Publication:Revista de Economia Mundial (Magazine of World Economy (ies)
Article Type:Ensayo
Date:May 1, 2016
Words:11754
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