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Caracterización de las barreras a la entrada: unestudio para la industria caleña 1994-20021

Christian Manuel Posso Suárez2

1. El autor agradece la colaboración del profesor e investigador de la Universidad del Valle, Carlos HumbertoOrtiz, doctor en Economía de la London School y Andrés Felipe Martinez, economista de la Universidad delValle. Este artículo se recibió el 16/08/2005 y se aprobó el 09/09/2005.

2. Economista de la Universidad del Valle, Cali, Colombia. Estudiante de la Maestría en Economía Aplicada,Universidad del Valle, Cali, Colombia. Profesor Hora Cátedra, Departamento de Economía, Pontificia Uni-versidad Javeriana, Cali, Colombia. Correo-e: [email protected]

Econ. Gest. Desarro. Cali (Colombia) N°. 3 85 - 123 Octubre - 2005

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RESUMEN

En este trabajo se realiza un análi-sis de las principales barreras a la entra-da en mercados industriales, y un con-traste empírico para el sector manufac-turero del área metropolitana de Calidurante el período 1994 - 2002. El aná-lisis se realiza con base en las diferentesperspectivas teóricas que plantean laOrganización Industrial y la Microeco-nomía. También se realiza un análisisdescriptivo de la dinámica empresarialque existe en el sector manufacturero delárea metropolitana de Cali y se intentacontrastar el efecto de las barreras a laentrada a través de una estimación conla técnica de datos de panel; con este fin,se estima un modelo de corte transver-sal en donde se tiene en cuenta el efectode las barreras a la entrada en 17 secto-res industriales; posteriormente se hacelo mismo con un modelo de efectos fi-jos. Se encontró que las principales ba-rreras a la entrada en la industria caleñason la estructura de costos medios, laconcentración del mercado y la intensi-dad tecnológica. Los sectores más con-centrados son el de fabricación de papely productos de papel, fabricación de pro-ductos minerales no metálicos, fabrica-ción de productos de caucho y plástico,y la industria de bebidas.

Palabras clave: organización industrial,estructura del mercado, estrategia de la fir-ma, comportamiento del mercado, produc-ción, precios, distribución del tamaño de lasfirmas, estudio de industrias, manufactura.

ABSTRACT

In this work an analysis is made ofthe main entry barriers in industrialmarkets, and an empirical contrast forthe manufacturing sector of themetropolitan area of Santiago de Califrom 1994 to 2002. The analysis wasbased on different theoreticalperspectives proposed by industrialorganization and micro-economy. Adescriptive analysis was also carried outof the entrepreneurial dynamics whichexist in the manufacturing sector of thecity of Santiago de Cali, with theintention of contrasting the effect of theentry barriers by means of an estimateusing the panel data technique. For thispurpose, a cross-section model isestimated in which the effect of the entrybarriers in 17 industrial sectors is takeninto account. This is done subsequentlywith a fixed effects model. It was foundthat the main entry barriers in industryin Cali are the medium cost structures,the concentration of the market, and thetechnological intensity. The mostconcentrated market sectors are papermanufacturing and paper products, themanufacture of non-mineral metalproducts, rubber and plastic and thebeverage industry.

Key words: industrial organization,market structure, firm strategy, marketperformance, production, pricing, sizedistribution of firms, industry studies,manufacturing.

Clasificación JEL: L00, L10, L11, L60.

CHRISTIAN MANUEL POSSO SUÁREZ


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INTRODUCCIÓN

Dentro del estudio de las organi-zaciones industriales existe un ramaampliamente difundida a nivel inter-nacional: las barreras a la entrada enmercados industriales; la cual intentamostrar cuáles son los principales de-terminantes de la generación de nue-vas empresas, partiendo de la hipóte-sis de que la generación de empresases de vital importancia para la gene-ración del producto y la dinámica delempleo.

Las nuevas iniciativas empresa-riales tienen impactos significativossobre la dinámica de las industrias,especialmente en los niveles de efi-ciencia y en la generación del cono-cimiento. Joe Bain (1954), encontróque las principales barreras a la en-trada en los mercados industriales sonla ventaja absoluta de costos, la ven-taja en diferenciación del producto,las economías de escala en la produc-ción y los requerimientos de capital.

El estudio de las barreras a la en-trada es relativamente nuevo en Co-lombia. Se conoce de dos estudios.El primero realizado por Gutiérrez yPombo (2004), quienes encontraronque en la industria petroquímica co-lombiana las barreras a la entrada tie-nen un efecto determinante sobre ladecisión de entrar. El efecto se obser-va principalmente a través del licen-

ciamiento tecnológico, la concentra-ción del mercado y la dependencia demateriales importados. Por su parte,Cardona y Gamboa (2004), buscaronidentificar las variables que influye-ron en el ciclo de vida de las firmasen Colombia durante el período 1995-2000.

Este artículo pretende caracteri-zar las principales barreras a la entra-da, tanto desde la teoría, como desdela comprobación empírica, para elárea metropolitana de Cali (AMC),durante el período 1994-2002. Se en-contró que las principales barreras enla industria caleña son la estructurade costos medios, la concentracióndel mercado y la intensidad tecnoló-gica. Los sectores más concentrados—dentro de los 17 estudiados— sonfabricación de papel y productos depapel, fabricación de productos mi-nerales no metálicos, fabricación deproductos de caucho y plástico, y laindustria de bebidas.

La estructura del artículo, ademásde esta introducción, tiene en la si-guiente sección una exposición for-mal y detallada del estudio de las ba-rreras a la entrada en mercados indus-triales, tanto a nivel internacionalcomo nacional. La segunda sección,describe el sector manufacturero delAMC durante el período 1994 – 2002.La tercera y cuarta sección presentanla metodología y los resultados de la


CARACTERIZACIÓN DE LAS BARRERAS A LA ENTRADA: UN ESTUDIO PARA LA INDUSTRIA CALEÑA 1994-2002

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estimación del modelo de corte trans-versal y el de efectos fijos. En la quin-ta sección se presentan las principa-les conclusiones.

1. MARCO TEÓRICO

Los teóricos de la economía, des-de un principio, se han interesado porel problema de la creación de nuevosestablecimientos industriales. Esto serefleja en los escritos de grandes eco-nomistas, como es el caso de JosephSchumpeter (1912), quien describeque la iniciativa para crear una nuevaempresa radica en el hecho de que segeneren nuevas ganancias para elempresario. Este autor manifiesta elcarácter especial de la ganancia en elsistema económico, y lo distingue deotros tipos de ganancia, como los in-gresos por salarios y rentas de la tie-rra. Hace énfasis en que factores comoel salario y las rentas del terratenien-te constituyen frenos a la producción,mientras que la ganancia es uno desus motores; y por lo tanto, en losmercados donde existan gananciaspositivas, siempre habrá cabida parauna nueva iniciativa empresarial.

Schumpeter, además, introdujo laimportancia de analizar la rotaciónempresarial, al incluir el concepto deproceso de destrucción creativa, elque describió como el proceso donde

la generación de nuevas empresas(más eficientes) necesariamente traeconsigo la salida de las empresas exis-tentes menos eficientes. En general,para Schumpeter siempre hay nuevosproyectos disponibles (invenciones),lo que falta —y es un recurso esca-so—, es la capacidad empresarial paraaprovechar los cambios y generarnuevas iniciativas empresariales queapliquen los cambios tecnológicos enla economía capitalista.

Las barreras a la entrada en losmercados industriales se enmarcandentro del estudio de las teorías de laOrganización Industrial; así, se haceindispensable reconocer las teoríasiniciales propuestas por Joe StainBain como uno de los principales teó-ricos en la materia.

Para Bain (1959), las condicio-nes de entrada como característica es-tructural de una industria se refierena las ventajas (barreras a la entrada)de que gozan las empresas ya esta-blecidas en la industria sobre las em-presas que desean entrar en ella. Den-tro de su estudio de las organizacio-nes industriales reconoce cuatro «pi-lares» de las barreras a la entrada, bá-sicamente son:

1. Ventaja en la diferenciación delproducto.

2. Ventaja absoluta de costos.



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3. Las economías de escala en laproducción y distribución (esca-la eficiente).

4. Requerimientos de capital.

En la primera, las firmas estable-cidas pueden gozar de una ventaja dediferenciación de productos sobre losentrantes potenciales a causa de lapreferencia de los compradores porlas firmas establecidas y sus produc-tos en comparación con los nuevos.Cuando existe una barrera a la entra-da de este tipo, los posibles entrantesdeberán incurrir en costos de promo-ción (publicidad) mucho más grandesque los de las empresas ya estableci-das, y por lo tanto, el margen de be-neficios será menos favorable. La se-gunda barrera a la entrada, refleja lasuperioridad de las firmas ya estable-cidas en materia de costos de produc-ción y distribución. Estos poseen unoscostos de producción y distribucióninferiores, en cualquier escala de pro-ducción, con respecto a sus posiblesnuevos competidores (Bain 1959). Enla tercera barrera a la entrada, por logeneral, los entrantes no se verán in-ducidos a entrar si no es por lo me-nos con unos precios algo superioresal promedio mínimo de costos aso-ciado con la escala óptima. La cuartabarrera, muestra el posible problemaque pueden encontrar los entrantespara encontrar financiamiento para

sus inversiones. Un argumento es quelas instituciones financieras son me-nos propensas a prestar capitales a losnuevos entrantes ya que son menosconocidos que las firmas ya estable-cidas (Tirole 1988).

Podemos encontrar definicionesdiferentes del concepto de barreras ala entrada. La más reconocida es lade Bain (1965): cualquier cosa quepermita que las firmas establecidasganen beneficios por encima de lonormal, sin la amenaza de entrada deempresas nuevas. Stigler ofrece unadefinición alternativa basada en laasimetría de costos entre las firmasestablecidas y las entrantes (Tirole,1988). Von Weizsäcke´s, citado porTirole (1988), señala que una barreraa la entrada es el costo que se produ-ce en la firma naciente cuando buscaentrar en una industria, pero no es uncosto que se genere en las firmas yaexistentes en la industria y a su vez,implica una distorsión en la asigna-ción de recursos desde el punto devista social.

Las teorías de Bain se basabanen la convencional teoría de precios,la cual predecía que en industrias enlas que la producción la realizabanunas pocas firmas dominantes se pue-de, en el largo plazo, ganar unas altastasas de retorno (Mann 1966). De aquíse sustentaba que empresas que tuvie-ran altas tasas de retorno buscaran



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poner precios que «desanimaran» lospotenciales entrantes, para así man-tener el nivel de competencia en elque se encontraban. Para este tipo decomportamiento, Bain creó un mode-lo al que denominó Limit Pricing, elcual representaba una política de pre-cios que buscaba imponer un preciosobre el cual la entrada para una nue-va empresa pudiera ser atractiva; porlo tanto, las firmas ya establecidas noestarían interesadas en superar estelímite, es decir, bajo algunas circuns-tancias, las firmas establecidas pue-den sostener un precio tan bajo quedesaniman la entrada3.

Los trabajos empíricos pionerosen esta materia fueron realizados porBain (1954) y otros autores en estamisma línea, como lo fue MichaelMann (1966). Estos trabajos intenta-ban explicar el impacto de ciertasbarreras a la entrada en los mercadosindustriales. Bain (1954) mostrabacómo las economías de escala y losrequerimientos de capital tenían unpapel significativo sobre los nivelesde concentración de las industrias enlos Estados Unidos y sobre todo, ju-gaban un papel importante sobre lacondición de entrada. En su estudiode las industrias manufacturas ame-

ricanas encontró que los requerimien-tos de capital son lo suficientementegrandes como para desalentar o res-tringir seriamente la entrada.

Por su parte, Michael Mann(1966), basado en los anteriores es-tudios de Bain, buscó el efecto de laconcentración de vendedores y lasbarreras a la entrada en la tasa de re-torno de 30 industrias en EstadosUnidos. Encontró que aunque las ba-rreras a la entrada, de una forma uotra, influyen en los niveles de con-centración, tienen efectos separablessobre las tasas de retorno. Mann ba-sándose en Bain (1965) clasifico lasbarreras a la entrada como «muy sig-nificativas», «significativas», y «demoderadas a bajas» (Very High, Subs-tantial, y Moderate-to-low). Mannmuestra cómo Bain encontró que lastasas de retorno se diferenciaban de-pendiendo de si la industria tenía ba-rreras a la entrada «muy significati-vas» (very high) o si pertenecía a unode los otros dos grupos.

Los resultados finales del estudiode Mann se centraron en mostrarcómo la concentración de firmas te-nía un efecto sobre las tasas de retor-no; lo que concordaba con los resul-tados de Bain. Así, mostró que lasindustrias que están concentradas porencima del 70% (concentración entérminos de las principales ocho fir-mas de la industria, se mide si con-

3 Para una ampliación del modelo, ver Steimberg(2004), Bain (1965) y Bain (1949).



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centran más o menos de 70% delmercado) tienen unas tasas de retor-no significativamente más altas queel grupo que está por debajo del 70%.El segundo resultado de Mann fueencontrar que la tasa de retorno esdiferente si la industria pertenece algrupo de «muy significativas» (veryhigh) o a las otras dos clases de ba-rreras. Para el primer grupo existe unaganancia (plus) extra porque la com-petencia se da bajo unas condicionesespeciales.

Estos resultados sustentan la ra-zón de que a las empresas les intere-sa crear ciertas barreras a la entradaporque esto se refleja en sus retornos.El resultado final revela que las in-dustrias con altos niveles de concen-tración y en donde existen barreras ala entrada «muy significativas» (veryhigh), la tasa de retorno es significa-tivamente más alta que en las otrasindustrias, mostrando la importanciade las barreras a la entrada, dentro dela dinámica de la industria manufac-turera.

En estudios posteriores, como elde Harold Demsetz (1982), se conti-núa en la misma línea de Bain. El es-tudio de Demsetz nace de la mismainquietud que habían tenido Bain yMann, al tratar de explicar la persis-tencia de altas tasas de retorno en al-gunas industrias como sugieren lasbarreras a la entrada; especialmente

en industrias que exhiben altos nive-les de concentración.

Demsetz se basa en la definiciónpropuesta por Bain, además de lo su-gerido por Ferguson y Stigler. Segúnél, Bain considera que la condiciónde entrada depende de que las firmasestablecidas, en el largo plazo, nopuedan elevar sus precios de venta porencima del mínimo costo promediode producción y distribución... sininducir a los potenciales entrantes aingresar en la industria. Asu vez, Fer-guson (1974) define las barreras a laentrada como factores que hacen quela entrada de empresas no sea benefi-ciosa, mientras que permite a las fir-mas establecidas unos precios porencima de los costos marginales, yunas persistentes ganancias de mono-polio, lo que hace Ferguson es adi-cionar una tercera condición a lo des-crito por Bain, y es que el precio ex-ceda el costo marginal. Stigler (1968)define las barreras como un costo deproducción, el cual es creado poraquellas firmas que buscan entrar enla industria, y no se crea en aquellasfirmas que ya existen en la industria.

Pero lo realmente importante enel análisis de las barreras a la entradaen el estudio de Demsetz, es que en-foca la atención en la diferencia deoportunidades entre las empresas den-tro de la industria y las que no lo es-tán (insiders y outsiders).Así, las eco-



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nomías de escala, los altos requeri-mientos de capital, la inversión enpublicidad, entre otros, son utilizadoscomo instrumentos para proteger a losque están dentro (insiders) de los deafuera (outsiders), a través del dife-rencial en costos. Pero en este análi-sis, la verdadera barrera a la entradaes la presencia de significativos cos-tos de información, que son verdade-ros obstáculos a las firmas que quie-ren entrar en la industria.

Los costos de información paralas nuevas firmas se crean de diferen-tes formas; como por ejemplo, a tra-vés de la experiencia y la reputación(peso de la historia) de las firmas yaestablecidas. Este tipo de barreras jue-ga un papel muy importante en mu-chos campos, en especial en el acce-so al mercado de capitales; puesto quelas grandes firmas —con excelente re-putación y altos niveles de informa-ción—, son menos riesgosas y es másprobable que accedan a los créditosque los potenciales entrantes. Esta li-mitación en el mercado de capitalesva en contra de los procesos de «de-rramamiento» del conocimiento (spi-llovers of knowledge), impidiendo undesarrollo adecuado de nuevos en-trantes.

Así, Demsetz dentro de su plan-teamiento teórico incluye un punto degran relevancia para el estudio de lasbarreras a la entrada actualmente, y

es la barrera generada a través de losniveles de eficiencia, o como lo men-ciona Demsetz (1982) una barrera alos competidores puede erigirse de lasuperior eficiencia de las firmas exis-tentes ... desalentando a los rivales detales firmas de producir, simplemen-te porque no pueden producir en ni-veles de costo tan bajos.

Este punto es retomado por Jo-vanovic (1982), en donde propone de-sarrollar una teoría de la «selecciónaleatoria» (noisy selection). Para Jo-vanovic, las firmas eficientes creceny sobreviven, mientras que las firmasineficientes declinan y fallan. El mo-delo intenta mostrar cuatro resultadosbásicos:

(1) El tamaño de la firma y la con-centración de la industria parecenestar positivamente correlaciona-dos con la tasa de retorno de lasganancias.

(2) La correlación, a través del tiem-po, de las tasas de retorno es másalta para firmas grandes en indus-trias concentradas.

(3) La variabilidad de las tasas de re-torno es más alta en las industriasconcentradas.

(4) La alta concentración está aso-ciada con altas utilidades para lasfirmas grandes, pero no para laspequeñas.



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El modelo de Jovanovic intentamostrar cómo las firmas, a través deltiempo, aprenden; y en ese procesose vuelven más eficientes; es decir,en términos de Demsetz, las firmasya establecidas en el mercado tienenuna reputación y una reserva (stock)de conocimiento que las hace más efi-cientes y más deseadas por los con-sumidores. El tiempo juega un papelfundamental en la determinación dela eficiencia; es decir, a medida quepasa, se reduce el costo de informa-ción y se generan unos derramamien-tos (spillovers) al interior de la em-presa que la hacen más eficiente.

El modelo de Jovanovic centra suatención en la función de costos de lafirma, puesto que allí se incluyen loscostos de entrada a la industria y elimpacto de los niveles de eficienciaen los costos.

El modelo tiene varios supuestos.Primero, existe un único bien homo-géneo en la industria y las firmas tie-nen diferencias en eficiencia. Los cos-tos son aleatorios y difieren entre lasfirmas; la firma conoce la distribuciónde los costos entre las potenciales fir-mas, pero la firma en un comienzono conoce su verdadero costo (loaprende con el tiempo). Las firmasconocen las secuencias de precios enel tiempo. Las empresas al entrar in-curren en un costo de entrada (fijopara el primer período) y posterior-

mente sólo incurren en los costos deproducción.

q es el producto de una firma,

es la función de costos crecien-

tes, donde

( ) 00 =C , ( ) 0´ >qC , ( ) 0´´ >qC ,

( ) ∞=∞→q

qLimC ´

( ) tXqC es la función de costos

totales, donde tX es una variable

aleatoria a través de las empresas ytiene las siguientes características:

Para una firma de tipo θ , donde

θ se puede entender como el factorde eficiencia, tenemos

donde la función ( )⋅ξes positiva, estrictamente creciente ycontinua, además se comporta de lasiguiente manera:

( ) 01 >=−∞→

αηξηt

tLim ( ) ∞≤=∞→

2αηξη t

tLim

donde tt εθη += , tε ∼ ( )2,0 σN

Entre las firmas potenciales, θ esnormalmente distribuido con media

y varianza . Una firma entrante

no conoce su propio θ , pero sí sabe



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que se encuentra en un punto aleato-

rio de

σ θθ 2

_

,N .

La entrante conoce la varianza de

( )2σε t , al igual que la forma funcio-

nal de ( )•ξ , entonces puede obser-

var su propio costo en t permitiéndo-

le inferir tη .

Por último, tenemos que las fir-mas son muy pequeñas como para

afectar el precio. La firma elige el tq

que maximiza los beneficios espera-dos:

( )[ ]*max tttt xqcqptq

−

Donde *tx es el valor esperado de

condicionado bajo la información re-cibida previamente en t .

El modelo de Jovanovic es com-plejo, pero también entrega muchainformación sobre el posible compor-tamiento de las firmas, en mercadoscon presiones competitivas de lospotenciales entrantes. Por esta razón,este modelo es ampliamente utiliza-do en el estudio de las barreras a laentrada en mercados industriales, tales el caso de estudios difundidos enEspaña y Europa. El estudio de las

barreras a la entrada en mercados in-dustriales ha sido muy relevante enmuchos países como Estados Unidosy España. En Colombia, este tipo deestudio es relativamente nuevo y nohay muchas investigaciones al respec-to.

Un trabajo relevante en esta ma-teria, fue desarrollado por Acs y Au-dretsch (1987) para Estados Unidos,en donde se intenta verificar la hipó-tesis Schumpeteriana de que la acti-vidad innovadora es promovida porlas grandes firmas y que esto a su vezes determinado por la concentracióndel mercado, las barreras a la entra-da, la composición de tamaños de lafirma dentro de la industria y otrosfactores de la actividad innovadora.

La hipótesis central del estudiofue que las firmas grandes tienen laventaja en innovación en mercadoscaracterizados por la competenciaimperfecta, pero las pequeñas firmastienen la ventaja innovadora en mer-cados más aproximados al modelo decompetencia perfecta, esto en concor-dancia con lo propuesto por Bain endonde se establecía que en industriasmuy concentradas o caracterizadaspor la competencia imperfecta, habríacabida para ganancias extraordinarias,las cuales muy probablemente promo-verían los niveles de inversión en in-novación. Para los autores, lo relevan-te de la investigación es modificar la



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hipótesis Schumpeteriana, y decir quelas grandes firmas pueden tener unarelativa ventaja de innovación enmercados relativamente concentradosimponiendo significativas barreras ala entrada, mientras las pequeñas fir-mas pueden tener la ventaja innova-dora en mercados más cercanos almodelo de competencia perfecta.

Se concluye, en este trabajo, quela actividad innovadora está positiva-mente relacionada con el nivel debarreras a la entrada que exista en elmercado; es decir, con el nivel de laseconomías de escala; los requerimien-tos de capital; la promoción y publi-cidad en mercados de productos nohomogéneos; y la concentración delmercado. De este modo, la innova-ción tiene una mejor posición en losmercados con altas barreras a la en-trada y firmas de gran tamaño.

Sin embargo, los autores resaltanque las pequeñas firmas tienen posi-bilidad de generar una ventaja en in-novación en mercados con pocas ba-rreras y productos homogéneos; endonde existe la posibilidad de copiartecnologías creadas por otras empre-sas (sistema de patentes precarios) yen industrias que se encuentran en unaetapa temprana del ciclo de vida delproducto (Acs y Audretsch 1987).

Uno de los trabajos más represen-tativos para Europa y España es eldesarrollado por el grupo de investi-

gación del Departamento de Econo-mía de la Universidad Rovira i Virgi-li en cabeza de los profesores AgustíSegarra y Joseph Maria Arauzo, quie-nes han estudiado a fondo la dinámi-ca de las organizaciones industrialesen España, en especial, sus estudiosse enfocan en determinar el efecto delas barreras a la entrada en la indus-tria manufacturera.

Una de las investigaciones demayor importancia fue el estudio dela dinámica industrial en las comuni-dades autónomas de España (Segarra,Arauzo, Manjón, Martín 2001). Paraello, analizaron los flujos de entraday salida de establecimientos industria-les en las manufacturas de las regio-nes españolas y abordaron los facto-res de carácter sectorial o regional queincidían sobre la movilidad industrial.El objetivo del estudio era descenderen los niveles de agregación del aná-lisis, con objeto de descifrar los as-pectos sectoriales de la convergenciaregional; y poder apreciar la impor-tancia de la estructura productiva re-gional y los factores sectoriales y re-gionales que inciden sobre el creci-miento de la renta regional.

Los autores, para establecer lanaturaleza de las relaciones entre laentrada y salida de establecimientosindustriales recurren a un sistema deecuaciones simultáneas que permiteabordar tres escenarios distintos: la



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hipótesis de independencia, la hipó-tesis de simetría y la hipótesis de si-multaneidad. La hipótesis de indepen-dencia argumenta que los determinan-tes sectoriales y geográficos de la en-trada y las salida son distintos; la hi-pótesis de simetría a su vez, planteaque las barreras a la entrada, tambiénactúan como barreras a la salida; y porúltimo, la hipótesis de simultaneidaddefiende una relación estrecha entreentrada y salida (Segarra, Arauzo,Manjón, Martín 2001).

Los principales resultados de lainvestigación muestran que las ramasindustriales presentan flujos de rota-ción industrial muy distintos según lasvariables que definen la estructura delmercado y el ciclo de vida de las in-dustrias. La diversidad de niveles enestas tasas, pone de manifiesto, paralos autores, el papel decisivo de lascaracterísticas propias de cada indus-tria, las cuales inciden de manera de-sigual sobre el alcance de las barre-ras a la entrada. Una dimensión rele-vante de la rotación industrial es larelación entre los flujos de entrada ysalida. Las barreras a la entrada en de-terminadas industrias, también se eri-gen en barreras a la salida y, además,las industrias con escasas barreras ala entrada, también disfrutan de re-ducidas barreras a la salida

Posteriormente, el grupo, conti-nuando con el análisis de la dinámica

industrial y el efecto de las barreras ala entrada, presentó una investigación(Segarra y Arauzo 2002), en donde laentrada de empresas en los mercadosindustriales es una dimensión nota-ble del proceso competitivo, la efi-ciencia y el crecimiento de las indus-trias. En ese texto, se analiza si losefectos disuasorios de las barreras ala entrada ejercen la misma influen-cia sobre los entrantes, independien-temente de su tamaño inicial. La hi-pótesis central del documento es quelas diferentes barreras a la entrada tie-nen un efecto distinto, dependiendode la condición inicial de la empresa,en especial de su tamaño.

El sustento a esta hipótesis sebasa en la evidencia empírica encon-trada en diferentes países de Europa,principalmente, donde la mayor par-ticipación de empresas pequeñas seve justificada por aspectos como laaparición de nuevas tecnologías en eltratamiento de la información que re-ducen la escala óptima de las fasesproductivas, la existencia en el mer-cado de segmentos de consumidoresespecíficos que fomenta la fabrica-ción de series cortas, la aparición denuevos productos que a su vez facili-ta la entrada de empresas innovado-ras generando un proceso en el mer-cado de creación destructiva, y porúltimo, la creciente apertura externaque incrementa la competencia en los



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mercados industriales, con lo que lasorganizaciones industriales adoptanperfiles más planos y flexibles (Se-garra y Arauzo 2002).

Para este trabajo, Segarra yArau-zo utilizaron el modelo de Jovanovic.Aprovechan que el modelo les per-mite utilizar diferentes niveles deaprendizaje, lo que a su vez determi-na distintos niveles de eficiencia delas empresas, lo que para ellos es re-flejo del tamaño de cada una de és-tas. Las empresas entrantes y las em-presas establecidas registran econo-mías de aprendizaje distintas y pre-sentan asimetrías en la informaciónal desconocer el nivel exacto de sueficiencia con relación al resto de loscompetidores.

Las conclusiones más importan-tes del trabajo, en orden de importan-cia, fueron: (1) las barreras a la entra-da en las manufacturas difieren segúnlas características de la industria y eltamaño inicial de la nueva empresa;(2) el tamaño medio de las empresasen la industria actúa como barrera ala entrada de los establecimientospequeños, pero no crea barreras a losgrandes (las grandes empresas entranen las industrias con altas economíasde escala que requieren inversioneselevadas, mientras que las pequeñaslo hacen en donde predominan mo-deradas economías de escala); (3) laentrada de establecimientos industria-

les de mayor tamaño se ve favoreci-da en los sectores en los que hay unmayor peso de establecimientos en-trantes con una dimensión inferior altamaño mínimo eficiente; (4) la en-trada de establecimientos aumenta enlos sectores con altos niveles de tur-bulencia empresarial; y (5) el margenentre el precio y el costo marginal fa-vorece la creación de nuevos estable-cimientos, especialmente grandes(Segarra y Arauzo 2002).

En general, se encontró que lasempresas grandes predominan en lasindustrias con altas economías de es-cala que ofrecen elevados márgenesentre el precio y el coste marginal. Porsu parte, las empresas pequeñas tie-nen una mayor presencia en las in-dustrias que registran elevadas tasasde crecimiento, y encuentran barre-ras en las industrias con economíasde escala y niveles de concentraciónelevados.

Para Colombia se han hecho bá-sicamente dos trabajos empíricos. Elprimero, denominado «Un acerca-miento sectorial y regional del ciclode vida de las firmas colombianas através de un modelo de datos de pa-nel» (Cardona y Gamboa 2004), fuerealizado por un grupo de investiga-dores de la universidad EAFIT. Elsegundo es un trabajo reciente en don-de se intenta analizar la entrada deplantas, el crecimiento de la produc-



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tividad total de los factores, el pro-medio en los diferenciales de produc-tividad y los cambios en la industriapetroquímica durante el período1974-1998 (Gutiérrez y Pombo2004).

El objetivo del primer artículo(Cardona y Gamboa 2004) fue laidentificación de las variables queinfluyeron en la dinámica del ciclo devida en las firmas colombianas du-rante el período 1995-2000. Para ello,utilizaron tres tipos de variables: aso-ciadas al sector, variables de organi-zación industrial y asociadas al terri-torio, llamadas variables geográficasespecíficas; además de las variablessociales. El ciclo de vida de las fir-mas es la variable dependiente en lamodelación. A través de la técnica dedatos de panel buscaron reconocer losdeterminantes estructurales de la crea-ción y desaparición de firmas a tra-vés del comportamiento de variablesasociadas con la organización indus-trial, la geografía económica, y varia-bles sociales en sectores y regionesdiferentes. En primera medida, el pa-nel por sectores da cuenta del efectoregional sobre el ciclo de vida en unmismo sector industrial; segundo, elmodelo regional permitió analizar laestructura industrial en cada región entérminos de la información sobre lossectores seleccionados. Entre las con-

clusiones más importantes del artícu-lo se encontró que: (1) los modelosregionales por sectores presentan unarelación directa entre el surgimientoneto de las firmas, y las variables deorganización industrial, tales comolos costos laborales, los requerimien-tos de capital, la relación capital pro-ducto, y por otro lado, variables detipo regional como la localización delas firmas; (2) las variables con ma-yor incidencia directa son la locali-zación y el tamaño de la población,mientras que el número de homici-dios tiene una relación indirecta; porúltimo, (3) el artículo muestra cómopara la «región Cali - Yumbo» el te-rritorio no es relevante para la locali-zación de firmas, al igual que el ta-maño del mercado local. El desem-pleo tiene signo negativo; esto, comodicen los autores, conduce a que unmayor nivel de desocupación genereuna menor entrada de nuevas firmas.Las variables generadoras de barre-ras económicas a la entrada, no resul-taron significativas para la región,según los autores.

El artículo de Gutiérrez y Pombo(2004) analiza la entrada de plantas,el crecimiento de la productividadtotal de los factores, los diferencialesen la productividad promedio y larotación en la industria petroquímicacolombiana durante el período 1974



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- 1998. Los resultados muestran quelos entrantes exitosos dieron forma ala productividad de la industria e in-dujeron la reestructuración de lasplantas existentes. La descomposi-ción de la productividad total de losfactores, muestra que el efecto de lasempresas establecidas domina sobreel efecto de rotación de empresas(Gutiérrez y Pombo 2004). Se traba-jó con un panel no balanceado, quecuenta con información de 12 indus-trias petroquímicas, por un período de24 años. Se estimó con mínimos cua-drados ordinarios, mínimos cuadra-dos generalizados (GLS); también seestimó un modelo de efectos aleato-rios (random effects) (Green 2003) yun modelo tobit. Dentro de la inves-tigación se encontró que en la indus-tria petroquímica durante el períodode estudio, las barreras a la entradajuegan un rol importante en la deter-minación de la entrada, a través dellicenciamiento tecnológico, la con-centración del mercado, y la depen-dencia de materiales importados. Paralos autores fue sorpresivo que el in-dicador de publicidad mostrará el sig-no opuesto. En general, los autoresconcluyeron que las barreras a la en-trada, asociadas con el licenciamien-to de la tecnología y la necesidad debienes intermedios importados, tienenun efecto negativo, y por lo tanto, di-

suaden la entrada en la industria pe-troquímica, mientras que las variablescomplementarias incluidas en el mo-delo, como los niveles de productivi-dad y la competencia periférica indu-cen la entrada (Gutiérrez y Pombo2004).

1. DESCRIPCIÓN DELSECTORMANUFACTURERO DELAMC DURANTE EL PERÍO-DO 1994 – 2002

La dinámica económica de la ciu-dad en los años noventa presentó dosclaros momentos: entre 1990 y 1994,crecimiento alto y continuo; de 1995a 1999, decrecimiento en la creaciónde riqueza, con tendencia recesiva. Enefecto, a partir de la segunda mitadde la presente década, el PIB de San-tiago de Cali ha registrado las siguien-tes caídas en su crecimiento: -4.69%en 1996, -2.0 en 1997 y –3.5% en1998 (Medina 1999).

La estructura económica de Caliestá distribuida de la siguiente mane-ra: el sector primario participa con0.4% del PIB municipal, el sector se-cundario, compuesto por industria ycomercio, con 35.3% (la industriamanufacturera con 24.4% del total),y el sector terciario contribuye con64.3%.



100

Las condiciones particulares de laeconomía municipal permiten afirmarque el perfil productivo de Santiagode Cali es industrial y de servicios.Sin embargo, al analizar la contribu-ción al PIB por actividad económica,se encuentra que la industria manu-facturera es el sector que más contri-buye, 25% promedio anual, y eviden-temente es el sector que interrelacio-na y dinamiza los diferentes subsec-tores de servicios de la ciudad. Enpromedio, la participación de la ciu-dad en la producción de la industrianacional se situó alrededor de 8%, enla década de los noventa, cifra quesube aproximadamente a 13.5% si seconsidera el AMC (Medina 1999).

La actividad industrial es funda-mental para el funcionamiento de losprogramas de gobierno de los alcal-des de la ciudad; es así como, en elprimer semestre del gobierno de Apo-linar Salcedo, el impuesto de indus-tria y comercio significó 22% de los

ingresos totales de Cali, y más impor-tante aún, este impuesto presentó unavariación de 28.5% con respecto alprimer período de 2003 (Ortiz y Pos-so 2004), debido en gran medida alincremento en la base de contribuyen-tes (incremento del número de em-presas que pagan impuestos).

La Industria Manufacturera delAMC para el período de 1994 – 2002cuenta con múltiples sectores. Para elestudio, sólo se tienen en cuenta lossectores presentados en el Anexo 7.1.Se utilizan los códigos CIIU de laEncuesta Anual Manufacturera(EAM) del Departamento Adminis-trativo Nacional de Estadística(DANE) para 2001. Para el desarro-llo de la investigación se realizó unanueva codificación de los sectorespara hacer compatibles las diferenciasde códigos entre la EAM y el Regis-tro Mercantil de la Cámara de Comer-cio de Cali.

Gráfico 1. Participación de los grandes sectores económicos en elPIB de Cali. 1996.

Terciario64.3%

Secundario35.3%

Primario0,4%



101

En promedio, los sectores de laindustria que mayor Valor Agregado(VA)4 han generado para el períodode estudio —entendiendo VA comoel valor correspondiente a los ingre-sos recibidos por el uso de los facto-res productivos (tierra, capital, traba-jo, organización empresarial), parti-cipantes en el proceso de produc-ción—, son la fabricación de sustan-cias y productos químicos con unaparticipación de 37%, teniendo encuenta el VA de los 17 sectores estu-diados; en segundo lugar, se encuen-tra el sector productor de productosalimenticios excepto bebidas con unaparticipación de 12%; tercero, está lafabricación de papel y productos delpapel con una participación de 14.1%.

De cerca se encuentran sectores tanimportantes como la industria de be-bidas, y fabricación de productos decaucho y plástico.

El sector de fabricación de sus-tancias y productos químicos se pre-senta como uno de los sectores másdinámicos en el AMC. Esto es recal-cado en el artículo de Medina (1999),el cual muestra que el sector de losquímicos participó con 22% de la pro-ducción industrial total del municipiode Cali durante el período 1990 –1996, seguido por el sector de alimen-tos con 19%, el sector del caucho conuna participación de 8%, el sector deproductos metálicos, exceptuandomaquinaria y equipo, con una parti-cipación de 6%, el sector de las bebi-das con una participación de 5%, elsector de imprentas, editoriales e in-dustrias conexas con una participa-ción de 5% y la industria de la fabri-cación de papel y productos del pa-pel con una participación de 4%.

4. Valor Agregado: El DANE obtiene el valor agre-gado de la industria manufacturera deduciendo delvalor de la producción bruta, el valor del consu-mo intermedio.

Gráfico 2. Participación en el PIB, según actividad económica. Cali - 1996

COMERCIO9%

ADMINISTRACIÓNP ÚBLICA

7%

CONSTRUCCIÓN YCONSTR. CIVILES

11%

ELEC TRICIDAD, GAS YAGUA

2%

INTERMEDIACIÓNFINANC IERA

11%

INMOBILIARIOS YALQUILER DE VIVIENDA

16%

SERV. COMUNALES,SOCIALES Y

P ERSONALES19%

INDUSTRIAMANUFACTUR ERA

25%

AGR OP ECUAR IO YMINERIA

0,36%



102

2.1 Análisis descriptivo de los in-dicadoresEs importante tener en cuenta el

efecto de los Requerimientos de Ca-pital (RK)5, entendidos como el ca-pital promedio con que cuenta unafirma del sector manufacturero, pues-to que esta variable, como lo predicela teoría sobre las barreras a la entra-da, puede ser un factor decisivo a lahora de entrar al mercado por partede los potenciales entrantes. Los sec-tores con mayores RK en promediopara el período de estudio en ordendescendente fueron: la industria debebidas, fabricación de papel y pro-ductos de papel, fabricación de sus-

tancias y productos químicos, fabri-cación de productos minerales nometálicos, y fabricación de produc-tos metalúrgicos básicos.

A pesar de que todos los sectoresmencionados anteriormente presentanaltos niveles de RK, es importanteaclarar que no todos presentan patro-nes de concentración. Hay sectorescomo fabricación de papel y produc-tos de papel, en los cuales se encuen-tran ubicadas empresas tradicionalesy líderes en la economía vallecauca-na como Productora de Papeles S.A.(PROPAL) y Cartón de Colombia; lascuales concentran gran parte del sec-tor. Sin embargo, existen sectorescomo el de fabricación de sustanciasy productos químicos, en donde tam-bién existen empresas de gran impor-tancia para la dinámica del sectormanufacturero caleño, como Tecno-químicas, Colgate Palmolive, Varelay Laboratorios Baxter; y en donde, al

5. Requerimientos de capital: para su cálculo, se uti-liza como proxy del capital, el valor de los acti-vos totales. La variable requerimientos de capitalsería la razón entre los activos totales, a preciosconstantes del sector, y el número de estableci-mientos.



Gráfico 3. Participación en el valor agregado por sector industrial. Cali 1994 –2002 (promedio)

FABRICACIÓN DESUSTANCIA YP RODUCTOS

QUÍMICOS3 7 %

FABRICACIÓN DEP AP EL Y P RODUCTOS

DE P AP EL11%

FABRICACIÓN DEP RODUCTOS

ALIMENTICIOS,EXCEP TO BEBIDAS

12 %

INDUSTRIA DEBEBIDAS

9 %

OTROS SECTORES2 1%

FABRICACIÓN DEP RODUCTOS

MINERALES NOMETÁLICOS

4 %

FABRICACIÓN DECAUCHO Y P LÁSTICO

6 %

FUENTE: EAM - DANE. Cálculos propios.

103

contrario del sector de fabricación depapel y productos de papel, la con-centración no es tan evidente.

Para respaldar la hipótesis ante-rior, se utiliza el índice de concentra-ción de mercado de Herfindahl y Hirs-chmann (HHI)6, el cual permite esta-blecer el nivel de concentración delsector donde la empresa entrante de-cide operar, y a su vez permite deter-minar la posible estructura de merca-do en cada uno de los sectores indus-triales. Para 1998, uno de los cuatrosectores más concentrados era fabri-cación de papel y productos de pa-pel, con un valor de HHI de 3.202;mientras que fabricación de sustan-cias y productos químicos registró unvalor de HHI de 1.300. Es decir, elsector de fabricación de papel y pro-ductos de papel se encuentra altamen-te concentrado; mientras que el defabricación de sustancias y productosquímicos no está concentrado.

Otros de los sectores con mayorgrado de concentración es fabricaciónde productos minerales no metálicos,el cual tiene un valor de HHI de 8.708(el sector más concentrado en el pe-ríodo de estudio), también aparece el

sector de imprentas, editoriales e in-dustrias conexas, con un valor de HHIde 4.875. En el primer caso, el HHIes el más alto debido a que la empre-sa Cementos del Valle es la más gran-de del sector, al concentrar 93.23%del total de activos; seguida de lejospor la empresa Eternit Pacífico, quesólo concentra 3.51% del total de ac-tivos del sector. En el segundo caso,la empresa que provoca estos nivelesde concentración es Carvajal, queconcentra 68.90% de los activos to-tales, mientras la segunda empresamás grande apenas cuenta con 6.57%de los activos totales del sector. Porsu parte, los sectores menos concen-trados de 1998 fueron fabricación deprendas de vestir, excepto calzado conun HHI de 529, y el sector de cons-trucción de maquinaria y equipo, ex-ceptuando la eléctrica, con un HHI de521.

Este resultado se obtiene, graciasa que estos sectores abarcan una can-tidad relativamente grande de empre-sas, y casi ninguna tiene un peso sig-nificativo dentro del total del sector;además, presenta una distribución detamaño relativamente estable. Estosdos sectores tienen características se-mejantes al de fabricación de sustan-cias y productos químicos, con ladiferencia de que en este sector síexisten empresas relativamente gran-

6. HHI: si HHI <1000, mercados no concentrados;si 1000 < HHI < 1800, mercados moderadamenteconcentrados; si HHI > 1800, mercados concen-trados. Ver anexo 7.2.



104

des e importantes para la economíacaleña.

Aquellos sectores en donde elHHI es mayor a 1800, posiblementeson sectores con una estructura demercado oligopólica más cercana almonopolio; tal es el caso del sectorde fabricación de productos minera-les no metálicos. Mientras que secto-

res con un HHI inferior a 1800 sonsectores con estructuras de competen-cia monopolística que son más cer-canos a una estructura como la delmodelo de competencia perfecta,como es el caso del sector de fabrica-ción de prendas de vestir, exceptocalzado (Ver gráfico 4).

La segunda barrera a la entrada,propuesta por Bain (1954) refleja lasuperioridad de algunas firmas ya es-tablecidas en materia de costos deproducción y distribución. La varia-ble activos totales sobre producciónbruta (AT_PN) es una proxy de loscostos medios y trata de captar lossectores en que la estructura de cos-tos se erige como una barrera signifi-cativa a la entrada, para los potencia-

les entrantes, impidiendo que estosingresen a estos mercados.

Los sectores que cuentan con losmayores niveles en esta variable son:fabricación de papel y productos depapel, industria de bebidas, fabrica-ción de productos minerales no me-tálicos, fabricación de productos decaucho y plástico, y fabricación deproductos metalúrgicos básicos (Véa-se el gráfico 5).

Fuente: EAM- DANE. Cálculos del autor

0

2000

4000

6000

8000

10000

D14 D17 D19 D22 D25 D27 D29 D34 D37

Sectores industriales

Gráfico 4. HHI por sectores - Cali (1998)



105

Una variable de gran importan-cia dentro del análisis de las barrerasa la entrada, es el efecto que puedallegar a tener la diferenciación delproducto. Para el sector industrial delAMC, la diferenciación de producto,entendida como la inversión en pu-blicidad y propaganda en promediorealizada por cada uno de los secto-res estudiados, muestra que en el sec-tor de los Químicos y de Alimentos,es donde se hace una mayor inversiónen diferenciación del producto; peroen donde al contrario de las variablesanteriormente descritas, ésta pareceser una variable que incentiva la en-

trada (contrario a lo que predice lateoría), ya que en los sectores dondehay un mayor nivel de inversión enpublicidad y propaganda, es en aque-llos sectores en los que la entrada deempresas es más dinámica. Esto po-siblemente refleja el hecho de que ladiferenciación del producto sea vistacomo una posibilidad de obtener unacuota de mercado —aún siendo unaempresa nueva,— a través de unafuerte campaña publicitaria que per-mita a los consumidores conocer elproducto que ofrece la nueva empre-sa (gráfico 6).

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

D14 D17 D19 D22 D25 D27 D29 D34 D37

Sectores industriales

Gráfico 5. AT_PN (activos totales/producción bruta)




106

Es importante resaltar el nivel deintensidad del capital que existe enalgunos sectores. Éste es más evidenteen sectores como el de fabricación de

papel y productos de papel, el de in-dustria de bebidas y el de fabricaciónde productos minerales no metálicos;tal y como lo muestra el gráfico 7.





107

Lo anterior puede indicar que enel sector manufacturero del AMC, envarios de sus sectores existen barre-ras significativas a la entrada, princi-palmente en la estructura de costos,en la intensidad del capital y en laconcentración de los mercados.

Se destacan dentro del análisispreliminar, sectores como fabricaciónde papel y productos de papel, la in-dustria de bebidas, el de fabricaciónde productos de caucho y plástico, yel de fabricación de productos mine-rales no metálicos; por ser sectoresen donde aparentemente existen gran-des barreras a la entrada. Por otrolado, está el sector de fabricación desustancias y productos químicos, elcual, aunque es uno de los sectoresmás dinámicos de la economía cale-ña, es un sector que aparentementeno presenta fuertes barreras a la en-trada.

2.2 Comportamiento de la tasa deentrada bruta de los diferentessectores industriales del AMCEn el estudio de la Tasa Bruta de

Entrada (TBE) para la Industria Ma-nufacturera del AMC durante el pe-ríodo 1994 - 2002, se pueden distin-guir dos subperíodos: entre 1994 y1999, en el que se produce una entra-da bruta de establecimientos con ten-dencia decreciente. Para el segundoperíodo (2000 - 2002), se observa uncambio de tendencia; ahora la TBEparece tener un comportamiento cre-ciente que tiende a estabilizarse. En1994 la TBE alcanzó el mayor nivel(18.55%). En 1999 la TBE fue de10.04, la más baja para el período es-tudiado. La TBE presentó un com-portamiento similar al del PIB deCali, mostrando un comportamientopro-cíclico con respecto a la activi-dad del municipio.



108

Para algunos sectores es eviden-te que la TBE ha permanecido esta-ble para el período estudiado; tal esel caso del sector de fabricación depapel y productos del papel, donde laentrada de empresas a partir de 1996ha permanecido prácticamente inal-terada, en gran medida, esto puedeestar sucediendo por las fuertes ba-rreras a la entrada en este sector. Algosimilar parece estar sucediendo confabricación de muebles y accesorios,excepto los que son principalmentemetálicos, y fabricación de maquina-ria, aparatos, accesorios y suministroseléctricos; lo que cambia es la ten-dencia, que es decreciente.

En los sectores de fabricación desustancias y productos químicos, y fa-bricación de productos minerales nometálicos se presentan gran variabi-lidad, pero en el segundo alrededorde una media relativamente baja, talvez como reflejo del efecto de las ba-rreras a la entrada en este sector. Enel sector de fabricación de productosalimenticios, excepto bebidas parecetener cierta estabilidad, pero a partirde 1999 tiene una tendencia crecien-te, para volver a caer al final del pe-ríodo. En general, el comportamien-to de la TBE para los sectores indus-triales, es diferente, y es evidente enmuchos de ellos, la existencia de ba-rreras significativas a la entrada.

Gráfico 8. TBE industria manufacturera del área metropolitana de Cali(1994 - 2002)

5%

7%

9%

11%

13%

15%

17%

19%

21%

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002AÑOS

TBE

%

F t R i t M til Cá d C i d C li

Fuente: Registro Mercantil - Cámara de Comercio de Cali



109

3. METODOLOGÍA PARA LAESTIMACIÓN DEL MODE-LO DE DATOS DE PANEL

El presente estudio pretende ana-lizar las principales barreras a la en-trada en el mercado industrial delAMC. Se tiene en cuenta la informa-ción suministrada por el RegistroMercantil de la Cámara de Comerciode Cali y la EAM del DANE. La pri-mera fuente de datos proporciona in-formación detallada sobre la apertu-ra de establecimientos industriales enel AMC. La segunda suministra in-formación sobre variables sectorialespara poder determinar las barreras ala entrada. El componente analíticode la investigación se centra en ex-plicar qué variables son significativasbarreras a la entrada para los sectoresindustriales estudiados.

Como ya se mencionó, se cuentacon datos para los diferentes sectoresde la Industria Manufacturera delAMC, para el período 1994-2002. Seutiliza un modelo de corte transver-sal (Cross Section), con datos de pa-nel balanceados (panel completo)para estimar el efecto de cada una delas variables que posiblemente estángenerando barreras a la entrada en elmercado industrial.

Estos modelos pueden ser estima-dos usando la forma (Baltagi 2001;Green 2003):

itiititity εβχα ++= '

Donde iy es la variable depen-

diente, y itχ y iβ son vectoresk −de regresores no constantes y paráme-

tros para de cada uni-dad transversal. Cada unidad de cor-te transversal es observada para pe-

ríodos de datos . Se cuen-

ta con un total de observaciones.

Diremos que uno puede ver es-tos datos con un conjunto (set) espe-cífico de regresores para cada cortetransversal, entonces tenemos Necuaciones,

εβα ++= Xyi

Donde α , , y incluyen cual-quier restricción en los parámetros en-tre unidades del corte transversal.

Las especificaciones básicas tra-tan el pool de datos como un sistemade ecuaciones y se estima el modeloa través de «Pooled Least Squares»,que genera estimaciones eficientes de

α y el vector de pendientes (Green2003). Esta especificación es apropia-da cuando los residuales no se corre-lacionan contemporáneamente, y lavarianza es homocedástica (varianzaconstante).



110

Cuando los residuales del cortetransversal (Cross Section) son hete-rocedásticos es apropiado aplicar lacorrección de heterocedasticidad deWhite (White Heteroskedasticity -Consistent Standard Errors & Cova-

Donde K es el número total de pa-rámetros estimados. Este estimador dela varianza es robusto a la heterocedas-ticidad dentro de cada corte transver-sal.También es posible estimar por Mí-nimos Cuadrados Generalizados Facti-bles (FGLS).

La variable dependiente del mo-delo es la TBE, la cual se calcula uti-lizando el número de entradas paracada sector en el momento t (A

t) divi-

dido por el número de empresas acti-vas en el momento t (E

t). Para el cál-

culo de esta variable se utilizó el Re-gistro Mercantil de la Cámara de Co-mercio de Cali.

tt EATBE /=

Se tratará de contrastar el efectode las barreras a la entrada, a travésdel efecto de un grupo de variablesdel orden de la organización indus-trial, calculadas a través de los datossuministrados por la EAM delDANE. Se cuenta con variables como

costo laboral unitario (CLU), el índicede concentración de Herfindahl y Hirs-chmann (HHI), valor agregado prome-dio del sector (VA_E), activos por uni-dad de producción (AT_PN) —utiliza-da como una proxy de los costos me-dios—, margen precio costo marginal,mark – up (MPCM), intensidad delcapital (IK)ydiferenciacióndelproduc-to (DP_E). La construcción de las va-riables se presenta en el anexo 7.2.

Se espera que la variable CLU ten-ga signo positivo, ya que se concibecomo la proporción de la producciónbruta que debe ser dedicada a pagarsueldos y salarios. Por lo tanto, una nue-va empresa verá atractivo entrar en unsector con un valor alto de CLU, ya queésta es una característica de los secto-res que son intensivos en el factor tra-bajo, especialmente si el trabajo no escalificado.

El índice de concentración deHHI, el cual caracteriza la estructuradel mercado de los diferentes secto-res industriales,posiblemente tendrásig-

riance). La Heterocedasticidad deWhite consiste en estimar una covarian-za que pueda ser consistente con la es-pecificación del pool. La matriz de co-varianzas de White tiene la forma:

( ) ( )( ) ( ) ( )( )( ) 121 '''var −−

∑−∑

∑= XXuXX

KN

Nb ititit

i

i χχ



111

no negativo en aquellos sectores quepresenten niveles de concentración sig-nificativos, ya que la cuota de mercadoque pueda obtener una nueva empresaserámínima.

La variable VA_E, la cual puedecaracterizar los ingresos recibidos porel uso de los factores productivos (tie-rra, capital, trabajo, organizaciónempresarial) que participan en el pro-ceso de producción, se espera tengaun signo positivo, ya que aquellossectores en donde los niveles de va-lor agregado son más altos, las em-presas tendrán un incentivo mayorpara ingresar al mercado.

La AT_PN deberá tener signo ne-gativo, debido a que un alto nivel decostos medios en determinada indus-tria, generará incentivos negativos enlos potenciales entrantes.

La variable MPCM es posibleque tenga signo positivo, ya que aque-llos sectores en donde el margen en-tre el precio y el costo marginal seagrande, generará incentivos a los po-tenciales entrantes para ingresar almercado.

La variable IK, se espera que ten-ga signo negativo, reflejo de la im-portancia que puede llegar a tener elcapital por trabajador dentro de la pro-ducción en determinados sectores;por lo tanto, aquellos sectores en don-de la IK es alta, las empresas no ten-

drán incentivo para entrar al merca-do.

Por último, la diferenciación delproducto, según la teoría debería te-ner signo negativo, pero dadas lascondiciones especiales del mercadomanufacturero del AMC, se esperaque tenga signo positivo. La explica-ción podría ser que al contrario de sig-nificar un incremento significativo enlos costos, lo que se logra es adherirconsumidores a través de la publici-dad y propaganda sin invertir canti-dades significativas en maquinaria yequipo, y personal especializado.

También se estimará un modelode efectos fijos para tratar de verifi-car los resultados obtenidos en el mo-delo de corte transversal. En este mo-delo se espera que el término cons-tante pueda ser estimado para cadauno de los sectores estudiados; en elcual se supondría que las diferenciasentre unidades pueden ser vistas comosaltos parámetricos en la función deregresión. En este caso, los coeficien-tes estimados serían una especie depromedio de lo que cada sector pre-sentaría (Greene 2003).El enfoque de efectos fijos supone quelas diferencias entre unidades puedencaptarse mediante diferencias en eltérmino constante. El modelo se esti-ma con la siguiente ecuación:

itiititity εβχα ++= '



112

Por tanto, los efectos fijos consi-

deran que cada iα , es un parámetro

desconocido que debe ser estimado.Habitualmente se denomina a estemodelo como modelo de mínimoscuadrados de variables ficticias(Greene 1999).

4. DETERMINANTES DE LASBARRERAS A LA ENTRADAEN EL AMC

Dado que efectivamente las va-riables analizadas tienen un efecto

sobre cada uno de los sectores, se mos-trarán los resultados para los sectorescon mayores barreras a la entrada. Seestimó un modelo de corte transversalpara ver el efecto de las variables sobrela TBE de cada uno de los sectores es-tudiados. Los resultados se resumieronen el Cuadro 1 y 2.7 Posteriormente semuestran los resultados del modelo deefectos fijos para así confirmar la exis-tencia significativa de las barreras a laentrada en el mercado industrial delAMC.

7. Para obtener mayor detalle sobre los resultadoseconométricos, comunicarse con el autor.



113

CUADRO 1Variables significativas y con el signo correcto para el mercado Industrial del AMC en el período 1994 – 2002.

Fabricación de muebles y accesorios,excepto los que son principalmente

metálicosCLU, VA_E CLU, DP_E, HHI, AT_PN, MPCM, IK

Otras industrias manufactureras CLU, AT_PN CLU, HHI, VA_E, AT_PN, MPCM

Fabricación de maquinaria, aparatos,accesorios y suministros eléctricos CLU, HHI, VA_E, AT_PN, IK CLU, DP_E, HHI, AT_PN, MPCM, IK

Construcción de equipo y material detransporte HHI, VA_E, AT_PNK, IK CLU, DP_E, HHI, AT_PN, MPCM, IK

Productos elaborados de metal exceptomaquinaria y equipo HHI, AT_PN CLU, DP_E, HHI, AT_PN, MPCM, IK

Construcción de maquinaria y equipoexceptuando la eléctrica DP_E, HHI, VA_E, AT_PN, IK CLU, DP_E, HHI, AT_PN, IK

Fabricación de productos minerales nometálicos HHI, AT_PN, CLU, DP_E, HHI, AT_PN, MPCM, IK

Fabricación de productos metalúrgicosbásicos CLU, AT_PN CLU, DP_E, HHI, AT_PN, MPCM, IK

Fabricación de sustancias y productosquímicos CLU CLU, HHI, VA_E, AT_PN, MPCM

Fabricación de productos de caucho yplástico CLU, HHI, VA_E, AT_PN, IK CLU, DP_E, HHI, AT_PN, MPCM, IK

Fabricación de papel y productos del papel DP_E, HHI, VA_E, AT_PN, IK DP_E, HHI, AT_PN, IK

Imprentas, editoriales e industrias conexas CLU CLU, HHI, AT_PN, MPCM, IK

Fabricación de prendas de vestir, exceptocalzado CLU, DP_E, AT_PN CLU, HHI, VA_E, AT_PN, MPCM,

Fabricación de calzado y sus partes, exceptoel de caucho o de plástico DP_E CLU, HHI, VA_E, AT_PN, MPCM,

Fabricación de productos alimenticios,excepto bebidas CLU, DP_E CLU, HHI, VA_E, AT_PN, MPCM

Fabricación de textiles HHI, VA_E, AT_PN, IK CLU, DP_E, HHI, AT_PN, IK

Sector Variables significativas Variables con signo correcto

Industria de bebidas DP_E, HHI, VA_E, AT_PN, IK CLU, DP_E, HHI, AT_PN, IK

Como se mostró en el análisisdescriptivo de los indicadores, uno delos sectores más concentrados, con laestructura de costos más compleja yniveles de intensidad tecnológica másaltos es el de papel y productos delpapel. Una vez estimado el modelode corte transversal los resultadosmostraron que el sector del papel(D21) cuenta con fuertes barreras a

la entrada, especialmente por la altaconcentración de mercado que existeal interior de este sector (variable HHIsignificativa y con signo correcto),además de su compleja estructura decostos y su significativa intensidadtecnológica (AT_PN e IT significati-vas y negativas). Incluso la diferen-ciación del producto, variable quemostró un efecto positivo en la ma-



114

yoría de los sectores, en papel y pro-ductos del papel presentó un efectonegativo, tal y como lo predice el es-tudio de las barreras a la entrada. Asu vez, el modelo de efectos fijos,dentro de su coeficiente de intercep-to, evidenció que, desde el punto devista estructural (componentes autó-nomos de la TBE), el sector del papeles el que presenta la menor tasa deentrada autónoma (la cual no depen-de de las variables sectoriales y mos-tró un nivel de 0.180216. Véase elcuadro 3) dentro de todos los secto-res estudiados, ratificando que en estesector existen barreras, tanto del or-den sectorial, como barreras propiasde la estructura.

Un sector con características si-milares al anterior, de acuerdo con losresultados, es el de fabricación de pro-ductos minerales no metálicos, el

cual, como ya se recalcó, es el sectorcon mayor concentración; una solaempresa concentra cerca de 93% delos activos, además es el segundo conel mayor nivel de intensidad tecnoló-gica y con una estructura significati-va de costos medios, lo cual se refle-jó dentro de la estimación del cortetransversal, donde la concentracióndel mercado, el nivel de costos me-dios y la intensidad tecnológica afec-taron negativamente la entrada denuevas empresas. Las entradas que segeneraron en este sector, probable-mente se debieron a sus característi-cas estructurales. Esto fue lo que re-flejó el modelo de efectos fijos, don-de el coeficiente de intercepto paraeste sector fue uno de los más altos,aún ante la presencia de barreras a laentrada de orden sectorial.



115

Cuadro 2Identificación de las barreras a la entrada para el mercado industrial del AMC en el período 1994 – 2002.

SECTOR CLU DP_E HHI VA_E AT_PN MPCM IK0.103981 0.1403333 0.188959 0.154554 0.200008 0.116714 0.153573

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0008) (0.0000)

0.258924 -1.805E-08 -2.93E-05 -2.68E-09 -0.081667 -0.012981 -2.50E-07

(0.3503) (0.0065) (0.0005) (0.0004) (0.0246) (0.8381) (0.0008)

0.591301 7.0411E-08 -1.19E-05 3.46E-09 -0.051314 0.111065 1.63E-07

(0.0013) (0.0016) (0.2894) (0.2770) (0.1036) (0.2135) (0.1745)

0.037483 -3.449E-06 -2.31E-05 -4.78E-08 -0.098150 -0.019374 -1.45E-06

(0.6627) (0.1226) (0.0034) (0.0086) (0.0007) (0.7981) (0.0059)

0.174175 6.9097E-07 -6.51E-05 1.14E-08 -0.149634 0.077778 1.83E-06

(0.0009) (0.0008) (0.1235) (0.1687) (0.0750) (0.2540) (0.1912)

0.294610 1.0155E-06 -1.64E-05 2.44E-08 -0.190597 0.089255 2.81E-06

(0.1069) (0.0308) (0.3577) (0.2482) (0.1369) (0.3532) (0.4276)

-0.235851 -2.467E-06 -3.18E-05 -1.05E-08 -0.105226 -0.141648 -2.88E-07

(0.3343) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.4573) (0.0000)

0.502478 1.0477E-07 -3.96E-06 -4.60E-11 -0.060366 0.107623 -5.40E-08

(0.0001) (0.3468) (0.5351) (0.9887) (0.2334) (0.1940) (0.7212)

0.486921 5.884E-09 -2.62E-05 4.12E-10 -0.097554 0.065892 1.01E-07

(0.0002) (0.4145) (0.2616) (0.7830) (0.1299) (0.3408) (0.7106)

0.256124 -1.812E-07 -1.84E-05 -9.54E-09 -0.070678 0.029291 -2.83E-07

(0.0122) (0.1667) (0.0308) (0.0690) (0.0087) (0.6619) (0.0497)

0.186792 -2.952E-07 -7.35E-06 -2.30E-09 -0.079586 0.013064 -9.91E-08

(0.5119) (0.5139) (0.0532) (0.1632) (0.0066) (0.8253) (0.1311)

0.693302 -1.331E-07 -1.16E-05 -5.34E-09 -0.058899 0.088215 -1.89E-07

(0.0001) (0.6624) (0.2608) (0.2257) (0.0811) (0.3823) (0.1735)

0.122929 -1.111E-08 -1.98E-05 -9.23E-09 -0.139490 0.008692 -6.86E-07

(0.3686) (0.7333) (0.0177) (0.2671) (0.0028) (0.8872) (0.1812)

0.043017 -3.066E-06 -0.000119 -6.42E-08 -0.126670 -0.030521 -1.44E-06

(0.6269) (0.010) (0.0006) (0.0000) (0.0000) (0.6091) (0.0000)

0.404491 -2.069E-07 -1.82E-05 -1.11E-08 -0.114992 0.004664 -3.70E-07

(0.0647) (0.4799) (0.0050) (0.0023) (0.0015) (0.9584) (0.0018)

0.164077 -2.607E-07 -1.34E-05 -2.60E-08 -0.174941 0.004521 -1.02E-06

(0.1505) (0.2355) (0.0020) (0.0414) (0.0008) (0.9476) (0.0005)

0.491132 -3.815E-07 -1.29E-05 -1.02E-08 -0.067041 0.145602 -3.52E-07

(0.0007) (0.2353) (0.3087) (0.0303) (0.1595) (0.1281) (0.0228)

0.248318 2.0115E-07 -2.96E-05 2.88E-09 -0.094858 0.051563 7.80E-08

(0.0016) (0.1311) (0.1846) (0.7113) (0.0750) (0.4691) (0.7934)

Fabricación de prendas de vestir, excepto calzado

Fabricación de calzado y sus partes, excepto el decaucho o de plástico

Fabricación de papel y productos del papel

Imprentas, editoriales e industrias conexas

C

Industria de bebidas

Fabricación de productos alimenticios, exceptobebidas

Fabricación de textiles

Fabricación de sustancias y productos químicos

Fabricación de productos de caucho y plástico

Fabricación de productos minerales no metálicos

Fabricación de productos metalúrgicos básicos

Fabricación de muebles y accesorios, excepto losque son principalmente metálicos

Otras industrias manufactureras

FUENTE: Elaboración propia a partir de los datos de la EAM y el RM de la CCC. Procesamiento en EVIEWS 5. Entreparéntesis el nivel marginal de significancia en %.

Productos elaborados de metal exceptomaquinaria y equipo

Construcción de maquinaria y equipoexceptuando la eléctrica

Fabricación de maquinaria, aparatos, accesorios ysuministros eléctricos

Construcción de equipo y material de transporte

El sector de Fabricación de Pro-ductos de Caucho y Plástico presentócomo principales barreras a la entra-da su estructura de costos, el nivel deconcentración y la intensidad tecno-lógica. La variable que representa los

costos laborales (CLU) presentó unefecto significativo y positivo sobrela TBE, lo que muestra que la estruc-tura de costos laborales incentiva laentrada de nuevas empresas. Los sec-tores de Fabricación de Textiles e In-



116

dustria de las bebidas presentan ba-rreras significativas a la entrada, es-pecialmente por el efecto de la con-centración del mercado, la estructurade costos y la intensidad del capital.

En general, la principal barrera ala entrada en el sector industrial deCali-Yumbo es la estructura de cos-tos medios, lo que muestra que pro-bablemente en la industria caleña, losniveles de costos juegan un papelimportante en la generación de nue-vas empresas, reflejando la importan-cia que para las nuevas empresas tie-ne el entrar en una escala óptima. Asu vez, la intensidad tecnológica y laconcentración del mercado tambiénjuegan un papel significativo en lageneración de nuevas iniciativas em-presariales.

El modelo de efectos fijos mos-tró que en el AMC, la estructura decostos y la intensidad tecnológica jue-

gan un papel importante sobre laTBE, y que estas variables fueron sig-nificativas y tienen signo negativopara el conjunto de la industria. Loscostos laborales unitarios (CLU) y ladiferenciación de producto parecentener un efecto positivo sobre la ge-neración de nuevas empresa. Es deresaltar el efecto contrario mostradopor la variable margen precio costomarginal (MPCM), la cual según lateoría debería presentar un efecto po-sitivo, pero en el AMC es negativa,esto posiblemente es el reflejo de lascondiciones de la economía caleña,que en 1994 presentaba una caída delproducto, en 1999 sufrió la peor re-cesión, y en 2002 apenas empezó larecuperación; por lo tanto, dentro delperíodo de estudio, los márgenes deganancias no fueron significativos ypor esta razón se convierten en una ba-rrera a la entrada de nuevas empresas.



117

El sector de sustancias y produc-tos químicos no presentó ninguna ba-rrera a la entrada, lo cual se esperabadesde el análisis inicial de los indica-dores, ya que este sector, aunque esel más dinámico de la industria cale-ña, no presenta una estructura concen-trada y tanto los costos como la in-tensidad tecnológica no parecen serbarreras serias a la entrada de nuevas

empresas. En este sector, parecen in-centivar la entrada los costos labora-les, la diferenciación de producto (lamás alta de todos los sectores), el ni-vel de valor agregado, el margen pre-cio costo marginal y la intensidad tec-nológica, todas éstas con signo posi-tivo (aunque sólo fue significativa lavariable CLU).

Cuadro 3Modelo de efectos fijos



118

5. CONCLUSIONES

La dinámica de una industria esafectada principalmente por los nive-les de competencia, la que a su vez esafectada por la capacidad de generarnuevas iniciativas empresariales, y porel tipo de empresas que se generan,es decir, por la calidad de los proyec-tos que se producen. La generación denuevas empresas debe tener impactospositivos sobre los niveles de eficien-cia y conocimiento, a través del me-canismo de destrucción creativa deempresas.

Las principales barreras a la en-trada en la industria del AMC, del or-den sectorial, son la estructura de cos-tos medios —la cual fue significativapara 14 de los 17 sectores estudia-dos—, la intensidad del capital y laconcentración del mercado. Tambiénse encontraron otras variables que in-centivan la entrada de nuevas empre-sas como es el caso de los costos la-borales, la diferenciación del produc-to y el nivel de valor agregado que elsector genera. Es de resaltar que elmark-up para la industria en su con-junto presentó un efecto contrario alo planteado en la teoría; de igualmanera, la diferenciación del produc-to, la cual mostró tener un signo con-trario a lo que predice la teoría (en elmodelo de efectos fijos); otros estu-dios, como el de Gutiérrez y Pombo

(2004) han encontrado resultados si-milares.

En particular, se encontró quetanto en el análisis descriptivo comoen la estimación econométrica, el sec-tor con mayores barreras a la genera-ción de nuevas empresas, es la fabri-cación de papel y productos del pa-pel; especialmente por su estructurade costos —la más alta dentro de lossectores estudiados—, la cual hacedifícil la entrada de empresas en unaescala eficiente. El sector de fabrica-ción de productos minerales no me-tálicos es un sector con significativasbarreras a la entrada, determinadasprincipalmente por una estructura demercado altamente concentrada, endonde se vivencia prácticamente unaestructura de monopolio, que hacedifícil la generación de nuevas em-presas en el sector.

En este estudio se dejan variaspuertas abiertas. En primer lugar, esnecesario analizar el efecto de las ba-rreras a la entrada diferenciando lamuestra de empresas por el tamaño,ya que muchas empresas deciden en-trar a un mercado a competir en untramo compuesto por empresas pe-queñas; por lo tanto, la medición rea-lizada anteriormente no permite verel efecto de las barreras a la entrada.Sería necesario utilizar técnicas máscomplejas, para así poder medir elimpacto de las barreras a la entrada



119

dependiendo del tamaño de la empre-sa. Podría utilizarse la técnica de re-gresión por cuantiles (Koenker y Bas-sett 1978). Del mismo modo, seríaimportante que el análisis se exten-diera al comportamiento de la empre-sa una vez que entra en el mercado,es decir, analizar su ciclo de vida yduración en el mercado. Además se-ría importante incluir el análisis de laTasa de Entrada Neta (TNE), ya queen este estudio sólo se tomó la TasaBruta de Entrada (TBE).

Por último, es necesario extendereste tipo de análisis a industrias másespecíficas, como puede ser un aná-lisis al interior de la industria de losquímicos, y así conocer los verdade-ros determinantes de la entrada de em-presas. Hay necesidad también de in-cluir variables que expliquen el cicloeconómico, como la generación deproducto y los niveles de desempleo.Aunque probablemente la generaciónde empresas sea un determinante delnivel de producto y empleo de laseconomías, en especial de la caleña,así se hace necesario una análisis decausalidad o pensar en la utilizaciónde modelos de determinación simul-tánea.

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122

FINAL EAM 95-00 EAM 2001 DefiniciónD14 313 159 Industria de Bebidas

151

152

153

154

155

158174175

D18 322 181 Fabricación de Prendas de vestir, excepto Calzado

D21 341 210 Fabricación de Papel y Productos del Papel221222

351 241352 242355 251356 252362369371 271372 272

281289291292311312313315

321

342

343

D36 332 361Fabricación de Muebles y Accesorios, excepto los que sonprincipalmente Metálicos

D37 390 369 Otras Industrias Manufactureras

D34 384 Construcción de Equipo y Material de Transporte

D29 382 Construcción de Maquinaria y Equipo exceptuando la Eléctrica

D31 383Fabricación de Maquinaria, Aparatos, Accesorios y SuministrosEléctricos

D27 Fabricación de Productos Metalúrgicos Básicos

D28 381 Productos Elaborados de Metal excepto Maquinaria y Equipo

D26 Fabricación de Productos Minerales no Metálicos

192

269

D24 Fabricación de Sustancias y Productos Químicos

D25 Fabricación de Productos de Caucho y Plástico

Fabricación de Calzado y sus Partes, excepto el de Caucho o dePlástico

D22 342 Imprentas, Editoriales e Industrias Conexas

D19 324

D17 321 Fabricación de Textiles

Códigos CIIU

D15

311

Fabricación de Productos Alimenticios, excepto Bebidas

312

7. ANEXOS

7.1 Sectores estudiados: equivalencia de códigos CIIU



123

7.2. Construcción de variablesTodas las variables utilizadas están envalores constantes de 1998 (deflacta-das utilizando el IPC y el IPP base1998).

1. Variable dependienteTasa bruta de entrada (TBE): es laproporción de empresas que entran almercado en el año t con respecto a lacantidad (stock) de empresas activasese mismo año. La variable se obtu-vo del Registro Mercantil de la Cá-mara de Comercio de Cali.

2. Variables explicativasProxy de los costos medios(AT_PN): Relación entre los activostotales de cada industria K

ity el total

de la producción bruta de cada unade las industrias PB

it. Se calculó con

datos del DANE (2003).

AT_PN = Kit/ PB

it.

Intensidad del capital (IK): Se de-fine como la relación entre los acti-vos y el total del personal ocupado.Se calculó con los datos suministra-dos por la EAM – DANE.

IK = Kit/ N

it

Índice de Herfindahl y Hirsch-mann (HHI): Se calcula sumando lascuotas del mercado de las empresas

previamente elevadas al cuadrado. ElHHI considera que un sector no esconcentrado si su valor es inferior a1.000, moderadamente concentrado siel HHI está entre 1.000 y 1.800 y al-tamente concentrado si es superior a1.800.

Costo laboral unitario (CLU): Re-lación entre los sueldos y salarios to-tales de cada una de las industrias W

it

y la producción bruta en cada una delas industrias PB

i.

CLU = Wit/ PB

it.

Valor agregado (VA_E): Es la razónentre el valor agregado de cada unode los sectores VA

ity el número de

empresas de cada sector Eit.

VA_E = VAit/ E

it

Diferenciación del producto(DP_E): Relación entre el gasto enpublicidad y propaganda de cada sec-tor DP

ity el número de empresas de

cada sector Eit.

DP_E = DPit

/ Eit

Margen precio costo marginal(MPCM): (ventas - gastos enpublicidad - consumos intermedios)/ventas.

MPCM = (Vit

– DPit

– CIit) / V

it



caracterización de las barreras a la entrada: un estudio para la...

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