las redes sociales en los consejos de...
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LAS REDES SOCIALES EN LOS CONSEJOS DE ADMINISTRACIÓN:
EL CASO DEL IBEX-35
David Blanco Alcántara*
Investigador Universidad de Burgos
Pablo de Andrés
Universidad de Valladolid
Óscar López-de-Foronda
Universidad de Burgos
*Datos de Contacto:
Universidad de Burgos
Departamento de Economía y Administración de Empresas
Pza. Infanta Elena, 09001 Burgos.
Area temática: C) Dirección y Organización
Palabras clave: red social, interlock, gobierno corporativo, consejo de administración, Ibex-35.
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LAS REDES SOCIALES EN LOS CONSEJOS DE ADMINISTRACIÓN:
EL CASO DEL IBEX-35
Resumen
Las relaciones entre empresas, siendo el interlock un buen reflejo de ellas, son
una importante fuente de explicación para diversos aspectos de la empresa, desde la
toma de decisiones hasta el control de la discrecionalidad directiva. La posición que
una empresa ocupe en la red de la que forme parte la puede otorgar, entre otras
consecuencias, un mayor poder de influencia o de control sobre otros actores, un
acceso diferenciado a los recursos, una reducción en los costes de transacción o un
debilitamiento en la función de control al directivo. Consecuentemente, se considera
oportuno conocer la red social del Ibex-35.
INTRODUCCION
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Las redes sociales influyen en múltiples aspectos de la empresa: a la hora de
contratar consejeros (Cohen, Frazzini y Malloy, 2008); en la toma de decisiones
(Fracassi, 2008); o en aspectos de la gobernanza empresarial como pueda ser la
retribución del directivo (Barnea y Guedj, 2007). Pueden ofrecer ventajas comparativas
a la hora de obtener información o mejorando la función de asesoramiento, lo que
puede conducir a mejores resultados; o pueden representar unos inconvenientes, tales
como un menor control, pérdida de valor y/o abusos gerenciales. Esto nos conduce al
planteamiento de un verdadero trade-off (Subrahmanyam, 2008) entre las ventajas y
los inconvenientes que presentan las redes sociales en las empresas.
Así, nuestro estudio encuentra su justificación en el hecho de que es
complicado conocer una organización sin saber qué posición ocupa en la red de la que
forma parte (Mizruchi and Schwartz, 1987). Las relaciones que muestren las empresas
las pueden otorgar la oportunidad de ejercer un mayor poder o influencia sobre otra/s
empresa/s (Mills, 1956; Mace, 1971; Pahl and Winkler, 1974; Brudney, 1981; Useem,
1984), establecer relaciones para formar conglomerados (Dore, 1983; Hamilton and
Biggart, 1988; Gulati, 1995), acceso diferenciado a los recursos (Pfeffer and Salancik,
1978; Burt, 1980; Pennings, 1980; Mintz and Schwartz, 1985), obtener un mayor
control sobre otros actores (Mintz and Schwartz, 1985; Ziegler et al, 1985), o una
reducción de los costes de transacción al utilizar las relaciones establecidas en la red
como canales alternativos al mercado (Chandler, 1977; Williamson, 1985).
El propósito de este trabajo es realizar un estudio descriptivo exhaustivo de las
redes sociales patentes en los consejos de las empresas cotizadas españolas que
forman parte del Ibex-35, valorando para ello las relaciones interlock1. Se mostrarán
diferentes características de una red, tales como la densidad, la alcanzabilidad, etc.,
así como las medidas de centralidad de las diferentes empresas.
Otro objetivo en el estudio de la red social del Ibex-35 es contrastar la hipótesis
de convergencia de los dos principales modelos de gobierno corporativo (Khanna,
Kogan y Palepu, 2002), el modelo anglosajón y el modelo europeo continental. Dicha
convergencia produciría un desplazamiento de las empresas relacionadas con el
sector bancario perdiendo las posiciones centrales de las que tradicionalmente venían
disfrutando.
MARCO TEORICO Y JUSTIFICACION
1 Una relación interlocking o interlock existe cuando una persona concreta se sienta como consejero en el consejo de dos o más empresas.
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El presente trabajo toma como punto de partida el estudio del Análisis de
Redes Sociales (ARS), en el cual partimos de la definición de red ofrecida por Moreno
(1934) sintetizada por medio de un sociograma: se muestran grupos como colecciones
de puntos conectados por líneas, las cuales muestran las relaciones. Luego podemos
definir una red social como un conjunto bien definido de actores- individuos, grupos,
organizaciones, comunidades, sociedades globales, etc.- que están vinculados unos a
otros a través de una o un conjunto de relaciones sociales.
La teoría de redes sociales encuentra su origen en la “gestalt theory” 2 (Scott,
J., 2000), cuya idea principal es la del agrupamiento. Se desarrolla la idea de que el
conjunto formado por unas partes presenta unas propiedades específicas distintas a
las de la adición de las propiedades de las partes. Aunque recientes revisiones como
la realizada por Barabási (2002) vinculan los orígenes del análisis de redes sociales
con los orígenes de la teoría del grafo, situándolos en Euler y su famosa solución al
problema de los puentes de Königsberg en 1875. La idea importante que subyace bajo
la demostración de Euler, como comenta Barabási (2002), es que los “grafos o redes
tienen propiedades, ocultas bajo su estructura, que limitan o multiplican nuestra
capacidad para hacer cosas con ellas”.
La importancia del estudio de la teoría de redes sociales es la perspectiva
nueva e innovadora que ofrece a la investigación, la perspectiva relacional. Aquella
donde los vínculos o relaciones entre agentes, o nodos, son la unidad básica de
análisis, frente a la perspectiva atributiva donde la unidad de análisis son los atributos
o características de los agentes. En este caso, lo verdaderamente importante no son
las características que tiene el individuo sino las relaciones que mantiene.
Para estudiar la red social del Ibex-35, concretamente su centralidad, se parte
de la idea de centralidad introducida por Bavelas (1948), llegando a la conclusión de
que un punto que se encuentre en medio de una estructura es más central. Freeman
(1978/79), a este respecto, añade que: “Se asume universalmente que una persona
ubicada en el centro de una estrella es estructuralmente más central que cualquier otra
persona en cualquier otra posición en cualquier otra red de tamaño similar”.
Esto que, intuitivamente es evidente, responde a que ese punto central reúne
una serie de características que otorgan al mismo ese grado de mayor centralidad.
2 La “gestalt theory” se conoce también, o se puede traducir, como la teoría del todo.
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Se trata de tres propiedades distintivas que únicamente el centro de una
estrella posee:
• Esa posición goza del mayor grado posible,
• Se encuentra en la geodésica mediando el mayor número de relaciones
posibles entre puntos, y
• Está ubicada a la menor distancia de todos los demás puntos, lo que hace que
se encuentre lo más cerca posible del resto de puntos.
A partir de estas propiedades se establecen las medidas de centralidad ya que
todas ellas están basadas, en un sentido u otro, en estas propiedades. Tal es así, que
las medidas que aquí se presentan, basadas en Freeman (1978/79), son tres y cada
una de ellas equivale a una de esas propiedades: el degree (grado), betweenness
(intermediación) y closeness (cercanía).
La primera de ellas, degree o grado, es la más sencilla e intuitiva. Muestra
cómo un punto será más central cuanto mayor sea su grado, siendo el grado el
número de puntos adyacentes, es decir, con los que guarda un contacto directo. La
centralidad medida como grado responde al potencial de comunicación del individuo.
La segunda medida, betweenness, se basa en la frecuencia con la que un
punto se encuentra en la geodésica que une a otros pares de puntos. Esto representa
una idea de intermediación ya que, para que esos puntos se unan, necesitan de la
existencia de un tercero. De esta forma, este tercer punto tendrá un poder de
influencia en el grupo ocultando o distorsionando la información. Así mismo, goza de
gran responsabilidad para el mantenimiento de la comunicación y un potencial de
coordinación. En definitiva, un punto que se encuentre en la línea de comunicación
entre otros puntos, tiene potencial para controlar la comunicación.
En tercer lugar tenemos una medida de la centralidad basada en la cercanía,
closeness. Se trata de ver cuán cerca se encuentra un punto respecto al resto de
puntos de la red. Este enfoque está igualmente relacionado con el control de la
comunicación, pero desde una perspectiva diferente. Se puede decir que se trata de
evitar el potencial de los otros puntos para controlar la comunicación. La
independencia de un punto está determinada por su cercanía a todos los demás
puntos del grafo, así una mayor centralidad se entiende como mayor independencia
respecto a los demás.
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Así mismo, en este estudio descriptivo haremos acopio de otros términos para
analizar la estructura de la red, tal es el caso de la densidad, que valora el grado de
conexión existente entre los puntos en su conjunto y, por tanto, el grado de conexión
del grafo; o de la accesibilidad y distancia geodésica, siendo ésta la distancia más
corta que une a un par de puntos.
Por otro lado, recordemos cómo dentro de este estudio descriptivo, se iba a
prestar una especial atención al papel desempeñado por las empresas relacionadas
con el sector bancario. Para la consecución de este objetivo, partimos del dualismo
existente en la literatura sobre sistemas capitalistas diferenciando, a riesgo de una
excesiva simplificación, dos grandes modelos de gobierno corporativo: el modelo
anglosajón y el modelo europeo continental (Zysman, 1983; Berglöf, 1990; Roe, 1993).
El modelo anglosajón, característico de economías como la británica o la
americana, se caracteriza por su orientación al mercado, junto a una perspectiva
cortoplacista. Sin embargo, el modelo europeo continental, característico de países
como Alemania y Japón, está orientado a inversiones a largo plazo donde los bancos y
el peso de la intervención estatal son mayores debido, entre otros factores, al menor
desarrollo de los mercados de capitales.
Bajo la tesis del historiador económico Gerschenkron (1962), los países que
experimentaron la industrialización más tardíamente adoptaron un tipo universal de
banco, junto a una intervención estatal, para alcanzar el proceso de industrialización.
Así, España muestra el sistema europeo continental, donde los bancos han sido
tradicionalmente agentes centrales en la esfera económica, Velarde (1969), Muñoz
(1970), Tamames (1966, 1977) y Tortella and Palafox (1984).
Más recientemente, el debate sobre el problema del gobierno de la empresa
parece enfocarse hacia una hipótesis de convergencia de ambos sistemas , motivada
por la globalización y los cambios acaecidos anexos a la misma (Khanna, Kogan y
Palepu, 2002). En defensa de esta tesis de convergencia, Hansmann y Kraakman
(2000) sostienen que se está produciendo un proceso de convergencia hacia un único
modelo de gobierno donde los managers deben actuar de acuerdo con los intereses
de los accionistas, tanto de los mayoritarios como de los minoritarios.
Siguiendo esta línea argumental esperamos que, aún sabiendo que en épocas
anteriores los bancos han jugado una posición central (Velarde (1969), Muñoz (1970),
Tamames (1966, 1977) y Tortella and Palafox (1984)), actualmente los bancos hayan
sido desplazados de la misma, apoyando así dicha hipótesis de convergencia.
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MUESTRA Y DATOS
La muestra y datos concernientes a nuestro estudio son las empresas que, a
fecha de 31 de enero de 2010, componían el Ibex-35, así como los consejeros que
formaban parte de los respectivos consejos de administración de esas 35 empresas.
Al tratarse de un análisis de redes, se debe seleccionar una muestra que por sí
misma tenga sentido en cuanto a la formación de una red. De esta forma, lo más
acertado es escoger una muestra que, por definición, ya esté delimitada bajo algún
criterio, ya que de esa manera sabremos qué red se está estudiando y evitaremos
caer en selecciones erróneas u omisiones de actores, como se puede observar en
diferentes estudios que analizan los principales índices bursátiles de diferentes países.
La muestra y los datos fueron extraídos de la base de datos BoardEx y
cotejados con la información pública en las páginas web oficiales de cada empresa.
La relación que aquí se mide es el interlock. Para ello elaboramos nuestra
muestra que contiene las 35 empresas del Ibex-35 y sus correspondientes miembros
del consejo de administración para, posteriormente, cruzar estos datos y ver qué
consejeros se sientan en el consejo de administración de varias empresas a la vez.
Además, se incluye la información sectorial de las empresas, lo cual se realiza
teniendo en cuenta la clasificación sectorial aplicable a los valores bursátiles elaborada
por las Sociedades Rectoras de las Bolsas de Valores de Madrid, Barcelona, Bilbao y
Valencia junto con la Sociedad de Bolsas, vigente desde el 1 de enero de 2005.
PROCEDIMIENTO
Para el análisis de la red social se elabora una matriz de afiliación, donde las
filas representan los consejeros y las columnas las empresas del Ibex-35. De esta
manera, una intersección entre individuo (i) y empresa (j) vendría a indicarnos que esa
empresa (j) tiene en su consejo de administración a ese individuo (i). Así, obtenemos
una matriz 443x35, es decir, 443 consejeros que conforman los consejos de
administración de las 35 empresas del Ibex-35. Pero la finalidad del presente estudio
es ver las relaciones que se dan entre las empresas medidas a través del interlock, por
tanto, lo que queremos obtener es la matriz de adyacencia en la cual, tanto las filas
como las columnas, recojan las empresas. Para ello, transformamos la matriz de
afiliación original, obteniendo la matriz de adyacencia de 35x35, donde cada celda
muestra el número de consejeros comunes que tiene ese par de empresas (ver matriz
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1). Por ejemplo, podemos observar cómo el par de empresas Abertis-ACS obtiene un
valor de 5, lo cual muestra la existencia de 5 consejeros que se sientan a la vez en los
consejos de administración de ambas empresas.
ABENGOA 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ABERTIS 0 20 0 1 5 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1
ACCIONA 0 0 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0
ACERINOX 0 1 0 15 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
A C S 0 5 0 1 19 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0
ARCELORMITTAL 0 0 0 0 0 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
BANCO POPULAR 0 0 0 0 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
BANCO SABADELL 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
BANCO SANTANDER 0 0 0 0 0 0 0 0 19 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0
BANESTO 0 0 0 1 0 0 0 0 2 14 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
BANKINTER 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
BBVA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
B M E 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
CRITERIA 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0 1
EBRO PULEVA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
ENAGAS 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ENDESA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FCC 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
FERROVIAL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 12 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
GAMESA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 10 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
GAS NATURAL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 0 0 0 0 0 17 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 1 0 0
TELECINCO 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
GRIFOLS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
IBERDROLA RENOVABLES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 15 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
IBERDROLA 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
IBERIA 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 12 0 0 1 0 0 0 0 0 0
INDITEX 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 1
INDRA 0 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 15 0 0 0 0 0 0 0
MAPFRE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 4 0 0 0 0 0 0
OHL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0
RED ELECTRICA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0
REPSOL 0 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 3 0 1
SACYR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 13 0 0
TECNICAS REUNIDAS 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0
TELEFONICA 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 17
Matriz 1: matriz de adyacencia que refleja el interlock de la red del Ibex-35.
Obsérvese que esta matriz es cuadrada por definición ya que se trata de una
matriz de adyacencia. Además también resulta ser simétrica debido a que las
relaciones en ella recogidas carecen de direccionalidad. Las relaciones de interlock
son bidireccionales; si la empresa A tiene relación con la empresa B, la empresa B
tiene esa misma relación con la empresa A. Hay que añadir que las relaciones
interlock carecen de relevancia en su faceta reflexiva, es decir, carecen de relaciones
consigo mismo. Por ello, la interpretación de la diagonal principal carece de relevancia,
ya que simplemente nos indica el número de individuos que componen dicho consejo.
Para la elaboración de las matrices y análisis de redes se ha utilizado el
software UCINET VI (Borgatti, S.P., Everett, M.G. and Freeman, L.C. 2002).
RESULTADOS
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A continuación vamos a adentrarnos en el estudio de la red social del Ibex-35.
Para tal fin, en primer lugar, se procederá a mostrar los resultados obtenidos del
estudio descriptivo, analizando la estructura y propiedades de dicha red y observando
la centralidad de las distintas empresas. Y, en segundo lugar, se explicitará más
profundamente el papel desempeñado por las empresas relacionadas con el sector
bancario con el fin de comprobar la hipótesis de convergencia.
LA RED DEL IBEX-35
Comenzaremos plasmando la red del Ibex-35 en un grafo, con ayuda del cual
se elaborarán algunas observaciones de la red. Seguidamente, se valorarán algunos
aspectos como la densidad, la alcanzabilidad, la distancia geodésica y la intensidad de
las relaciones. Finalmente, se desarrollarán las medidas de centralidad para, de una
forma matemática, dar respuesta a qué empresas son más centrales en la red.
Grafo:
En un primer acercamiento a la red, se puede observar el gráfico 1 que
muestra las relaciones entre las empresas del Ibex-35. Se ve cómo cada empresa es
un nodo y las relaciones que se dan entre ellas se materializan en líneas que van de
unas a otras. Cada línea representa la existencia de al menos un consejero que está
sentado en el consejo de administración de ambas empresas, las cuales quedan
unidas por esa línea. Es decir, las líneas plasman la existencia de esa relación
interlock.
En el gráfico se observa la existencia de unas empresas que no mantienen
relación con ninguna otra, están aisladas, como son Bankinter, BBVA, Grifols, OHL y
Red Eléctrica. Por otra parte, otras empresas forman una pequeña sub-red dentro de
la red global, tales empresas son FCC, Mapfre, Iberia y Abengoa. Y, por último, se
observa el conjunto grueso de las empresas que forman el cuerpo principal de la red.
Vemos cómo la red formada por las empresas del Ibex-35 no es una red
completa ya que no todos sus actores son capaces de llegar al resto de actores.
Igualmente, a simple vista se observa que empresas como Repsol, Abertis,
ACS…, parecen tener una posición más centrada en la red, ya que poseen más
relaciones y están mejores conectadas con el resto. Sin embargo, para una mayor
certeza, se mostrarán posteriormente las diferentes medidas de centralidad de los
actores.
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Gráfico 1: grafo de la red del Ibex-35 medido a través del interlock.
Alcanzabilidad y distancia geodésica:
Analizando la alcanzabilidad de las diferentes empresas se observa que no
todas las empresas pueden alcanzar o ser alcanzadas por el resto de empresas,
independientemente del número de pasos que fuesen necesarios para ello.
En esta red se dan empresas que se encuentran aisladas, tales como
Bankinter, BBVA, Grifols, OHL, Red Eléctrica, lo que inevitablemente las convierte en
inalcanzables. Por otro lado, hay empresas que, aun no estando aisladas, también son
inalcanzables para la mayoría de las empresas del Ibex-35, es el caso de FCC,
Mapfre, Iberia y Abengoa, las cuales forman una pequeña sub-red independiente del
resto de empresas.
Pero puede ser que no sólo interese si un par de empresas son alcanzables
entre sí, sino saber en cuántos pasos lo son, es decir, conocer la distancia que existe
11
entre ellas, para lo cual se acude al término de distancia geodésica indicando el
esfuerzo que un actor, la empresa, debe hacer para alcanzar a otro actor.
La distancia geodésica más larga de todas las de la red será el diámetro de la
misma y recibe el nombre de ecentricidad.
Antes de mostrar estas medidas en nuestra red se debe hacer un aviso. Hay
que tener en cuenta que estas medidas se calculan sobre las relaciones existentes, de
no ser así, cualquier distancia media o la geodésica más larga, tomaría el valor de
infinito ya que hay elementos aislados que son inalcanzables.
En la red del Ibex-35 vemos cómo tenemos geodésicas que toman valores
desde 1 hasta 6. De esta forma la ecentricidad, y por tanto el diámetro de la red, será
de 6 pasos. Esto quiere decir que cualquier relación que exista en la red puede
materializarse en 6 pasos o menos. Por otro lado, tenemos que la distancia geodésica
media es de 2.973, es decir que, en términos medios, en 3 pasos una empresa podría
alcanzar a cualquier otra.
Las distancias geodésicas se muestran en la tabla 1, donde se pueden
observar las frecuencias y sus porcentajes. Vemos cómo las relaciones que distan 1
paso engloban el 13.7%, siendo las más frecuentes las que implican 3 pasos con un
28.1%, y sólo un 3.6% están a 6 pasos.
Distancia geodésica Frecuencia Proporción (%) 1 90 13.7% 2 165 25.1% 3 185 28.1% 4 128 19.5% 5 66 10% 6 24 3.6%
Tabla 1: tabla de distancias geodésicas de la red del Ibex-35.
Densidad:
Analizando la densidad de la red, se observa cómo hay un 7.73% de las
relaciones posibles. Aparentemente este valor nos puede llevar a pensar que no es un
valor muy elevado y que, por tanto, estamos ante una red poco densa. Pero, antes de
llegar a ninguna conclusión, debemos reflexionar sobre una circunstancia; la densidad
puede tomar valores entre 0 y 1 (0-100%), pero estos valores son términos absolutos,
que no siempre encuentran justificación en la realidad. Por esta razón, podemos
12
hablar de un máximo absoluto, el 100% de densidad, donde se dan todas las
relaciones que se podrían dar. Pero también podemos hablar de un máximo relativo,
dependiente de la realidad que estemos investigando. Esto es así porque en
determinadas situaciones no es posible mantener todas las relaciones que se podrían
dar. En nuestro caso un consejero puede estar sentado en varios consejos de
administración a la vez, pero para que ese consejero aporte una densidad máxima al
conjunto de la red, debería sentarse en todos los consejos de administración de todas
las empresas que forman la red. La cuestión es: ¿es posible que un consejero
mantenga 35 puestos en diferentes consejos de administración? Es obvio que no, por
cuanto no hay tiempo material para mantener todas esas relaciones de interlock. De
esta forma, llegamos a la conclusión de que el valor de densidad del 100% es un valor
absoluto, matemático, pero que no corresponde con nuestra realidad, por lo que no
podemos valorar el 7.73% tomando de referencia el 100%.
Intensidad relacional:
Analizando las relaciones existentes vemos que hay algunas que poseen
mayor fuerza que otras. Esto quiere decir que, haciendo uso de las relaciones
valoradas, vemos que hay pares de empresas que su relación se da con una
intensidad mayor que 1 consejero. Consecuentemente veremos qué relaciones son
fuertes, cuáles débiles y cuáles ausentes. Para ello consideraremos como relación
fuerte aquella cuyo valor sea 33 ó más, lo que quiere decir que entre ese par de
empresas haya 3 ó más consejeros que se sienten a la vez en ambos consejos de
administración. En la tabla 2 se pueden ver las frecuencias de estos tipos de
relaciones. Así, las relaciones fuertes sólo engloban un 0.504% de las relaciones.
Recuérdese que la densidad era del 7.73% y que, por tanto, de ese 7.73% tenemos
que un 0.504% corresponde a relaciones fuertes. Estas relaciones fuertes se
corresponden con los siguientes pares de empresas: Abertis-ACS; Criteria Caixacorp-
Gas Natural; Repsol-Sacyr Vallehermoso.
Tipo de relación Frecuencia Proporción (%) Ausente 549 92.269%
Débil 43 7.227% Fuerte 3 0.504%
Tabla 2: tabla de intensidades relacionales de la red del Ibex-35.
Centralidad:
3 El valor de 3 es propuesto por el programa UCINET VI al desarrollar el propio algoritmo.
13
Para la elaboración del análisis de centralidad nos servimos de las tres
principales medidas existentes en el Análisis de Redes Sociales (ARS): degree,
betwenness y closeness; las cuales nos mostrarán qué empresas son más centrales y
que, por tanto, pueden poseer esas características tales como un mayor poder de
influencia, un mayor control o un acceso diferenciado a diversos recursos.
En la tabla 3 se muestra un resumen de estas medidas junto a sus valores
normalizados, así como los principales estadísticos de las mismas.
Observando en primer lugar el degree, vemos cómo Repsol es la empresa más
central, manteniendo relación directa con 7 empresas. A continuación encontramos a
Abertis con un degree de 6 y a ACS, Gas Natural, Indra, Criteria e Iberdrola con un
degree de 5 cada una de ellas. De esta forma, vemos cómo estas empresas están
más centradas puesto que sus mayores degrees las otorga un poder de comunicación
al poseer mayores enlaces directos con otras empresas. Por otro lado, el degree
medio de las empresas de la red del Ibex-35 es de 2.629, con una desviación estándar
de 1.884.
Atendiendo a la medida de Betweness, comprobamos cómo vuelve a ser
Repsol la empresa más central, con un valor de 109.417. Esto quiere decir que Repsol
se encuentra en 109 ocasiones como intermediaria en un camino geodésico que une a
otras dos empresas, lo que le confiere un mayor poder de influencia al poseer la
capacidad de interferir en ese proceso de comunicación entre otros pares de
empresas. Y, como segunda empresa más central en términos de Betweness,
tenemos a Iberdrola con un valor de 71.214, y a Telecinco en tercer lugar con un valor
de 69. El valor medio de Betweness es de 18.657 con una desviación estándar de
26.52.
Por último, respecto a la medida de Closeness, vemos cómo la empresa más
cercana al resto, y por tanto más central, es Abertis, con un valor de 9.214. Repsol,
empresa más central en términos de Degree y Betweness, ocupa el segundo lugar con
un Closeness de 9.189. Por detrás encontramos a empresas como Indra (9.14),
Criteria (9.14) y ACS (9.115). El valor medio de Closeness normalizado es 7.982 con
una desviación estándar de 1.933.
14
Degree NrmDegree Betweenness nBetweennessFarness nClosenessABENGOA 1,00 2,94 0,00 0,00 1090,00 3,12
ABERTIS 6,00 17,65 64,93 11,57 369,00 9,21ACCIONA 1,00 2,94 0,00 0,00 410,00 8,29
ACERINOX 4,00 11,76 22,01 3,92 377,00 9,02ACS 5,00 14,71 33,06 5,89 373,00 9,12
ARCELORMITTAL 1,00 2,94 0,00 0,00 412,00 8,25BANCO POPULAR 1,00 2,94 0,00 0,00 412,00 8,25
BANCO SABADELL 1,00 2,94 0,00 0,00 423,00 8,04BANCO SANTANDER 4,00 11,76 41,33 7,37 384,00 8,85
BANESTO 4,00 11,76 23,64 4,21 385,00 8,83BANKINTER 0,00 0,00 0,00 0,00
BBVA 0,00 0,00 0,00 0,00BME 2,00 5,88 3,46 0,62 389,00 8,74
CRITERIA 5,00 14,71 14,46 2,58 372,00 9,14EBRO PULEVA 2,00 5,88 0,00 0,00 402,00 8,46
ENAGAS 3,00 8,82 24,00 4,28 399,00 8,52ENDESA 1,00 2,94 0,00 0,00 412,00 8,25
FCC 2,00 5,88 0,00 0,00 1089,00 3,12FERROVIAL 2,00 5,88 1,50 0,27 398,00 8,54
GAMESA 3,00 8,82 23,52 4,19 383,00 8,88GAS NATURAL 5,00 14,71 29,21 5,21 379,00 8,97
TELECINCO 4,00 11,76 69,00 12,30 388,00 8,76GRIFOLS 0,00 0,00 0,00 0,00
IBERDROLA RENOVABLES 2,00 5,88 0,00 0,00 400,00 8,50IBERDROLA 5,00 14,71 71,21 12,69 378,00 8,99
IBERIA 3,00 8,82 2,00 0,36 1088,00 3,13INDITEX 3,00 8,82 29,75 5,30 386,00 8,81
INDRA 5,00 14,71 52,64 9,38 372,00 9,14MAPFRE 2,00 5,88 0,00 0,00 1089,00 3,12
OHL 0,00 0,00 0,00 0,00RED ELECTRICA 0,00 0,00 0,00 0,00
REPSOL 7,00 20,59 109,42 19,50 370,00 9,19SACYR 3,00 8,82 5,67 1,01 386,00 8,81
TECNICAS REUNIDAS 1,00 2,94 0,00 0,00 408,00 8,33TELEFONICA 4,00 11,76 32,17 5,73 375,00 9,07
Mean 2,629 7,731 18,657 3,326 483,267 7,982Std Dev 1,884 5,54 26,52 4,727 238,025 1,933Sum 92 270,588 653 116,399 14498 239,463 Variance 3,548 30,69 703,298 22,347 56656,129 3,735SSQ 366 3166,09 36798,535 1169,243 8706084 2023,46MCSSQ 124,171 1074,147 24615,422 782,135 1699683,88 112,045Euc Norm 19,131 56,268 191,829 34,194 2950,607 44,983Minimum 0 0 0 0 369 3,119Maximum 7 20,588 109,417 19,504 1090 9,214
Tabla 3: Principales medidas de centralidad y estadísticos de la red del Ibex-35.
Como resumen del análisis de centralidad de la red del Ibex-35, una vez
expuestas las tres principales medidas de centralidad del Análisis de Redes Sociales
(ARS), podemos concluir que las empresas más centrales en la red del Ibex-35 son
15
Repsol, Abertis, Indra y ACS. Esta idea ya era expuesta de forma intuitiva en la
valoración y descripción del grafo de la red, donde de forma visual se puede apreciar
esa centralidad.
Tras haber desarrollado el estudio descriptivo de la red del Ibex-35 analizando
su estructura y la centralidad de las empresas, procedemos al análisis sectorial de
dicha red con el fin de valorar el papel del sector bancario.
EL PAPEL DEL SECTOR BANCARIO EN LA RED DEL IBEX-35
Para observar si los bancos en su conjunto gozan de una posición privilegiada
se ha procedido a realizar la red del Ibex-35 agrupando a las empresas por sectores.
La clasificación sectorial se ha realizado siguiendo la clasificación sectorial aplicable a
los valores bursátiles de las Sociedades Rectoras de las Bolsas de Valores de Madrid,
Barcelona, Bilbao y Valencia junto con la Sociedad de Bolsas vigente desde el
1/1/2005. Así, se han englobado las empresas del Ibex-35 en los 6 sectores básicos
que oferta la clasificación, tal y como se puede ver en la tabla 4.
SECTORES Nº
EMPRESAS
NOMBRE EMPRESAS PERTENECIENTES
Bienes de consumo 3 EBRO PULEVA, GRIFOLS, INDITEX
Materiales básicos, industria y
construcción 11
ABENGOA, ACCIONA, ACERINOX, ACS, ARCELORMITTAL, FCC, FERROVIAL, GAMESA,
OHL, SACYR, TECNICAS REUNIDAS
Petróleo y energía 7 ENAGAS, ENDESA, GAS NATURAL,
IBERDROLA, IBERDROLA RENOVABLES, RED ELECTRICA, REPSOL
Servicios de consumo 3 ABERTIS, IBERIA, TELECINCO
Servicios financieros e inmobiliarias
9 BANCO POPULAR, BANCO SABADELL, BANCO SANTANDER, BANESTO, BANKINTER, BBVA,
BME, CRITERIA, MAPFRE Tecnología y
telecomunicaciones
2 INDRA, TELEFONICA
Total 35 Tabla 4: tabla de clasificación sectorial de las empresas de la red Ibex-35.
16
Se estudiará cómo los sectores están relacionados entre sí por medio de la
relación interlock, analizando los consejeros que se sientan en varios consejos de
administración de empresas que pertenecen a sectores diferentes.
En el gráfico 2 se observa la posición que ocupa cada sector en la red y la
intensidad de las relaciones entre los sectores por medio del grosor de la línea. Vemos
que la red formada por los sectores de las empresas del Ibex-35 es casi una red
conectada, ya que prácticamente se materializan todas las relaciones posibles, a
excepción de la relación entre el sector de Servicios de consumo y el de Bienes de
consumo que es la única ausente. Esta idea nos lleva a decir que los bancos,
expresados en el sector de Servicios financieros e inmobiliarias, no ocupan una
posición más central que el resto. Todos, a excepción de los sectores de Servicios de
consumo y Bienes de consumo, debido a la ausencia de relación entre ellos, tienen la
misma posición en la red. Cabe pensar que, aun teniendo las mismas relaciones, el
sector de Servicios financieros e inmobiliarios pudiera tener una mayor intensidad
relacional de forma que, de cierta manera, sí gozara de una mayor relevancia en la red
puesto que sus relaciones con otros sectores serían más intensas. A este respecto,
vemos cómo tampoco se cumple ese predominio en la intensidad relacional, ya que
las relaciones más intensas se dan entre los sectores de Materiales básicos, industria
y construcción y el sector Servicios de consumo por un lado; y el sector de Petróleo y
energía por otro.
Gráfico 2: grafo de la red sectorial del Ibex-35.
Para cumplimentar la información ofrecida por el grafo se muestra la tabla 5
donde se recogen las principales medidas de centralidad de la red sectorial. Vemos
cómo existen dos grupos de empresas diferenciados entre ellos pero donde cada
17
miembro del grupo posee las mismas características que el resto de miembros del
mismo grupo. Por un lado, tenemos a los sectores Petróleo y energía, Materiales
básicos, industria y construcción, Servicios financieros e inmobiliarias y Tecnología y
telecomunicaciones, los cuales son idénticos entre sí; y por otro lado, tenemos a los
sectores Servicios de consumo y Bienes de consumo que, siendo iguales entre sí,
gozan de una peor situación respecto a los anteriores sectores debido a la inexistencia
de relación entre ellos.
Degree NrmDegree Betweenness nBetweenness Farness nClosenessBienes de consumo 4,00 80,00 0,00 0,00 6,00 83,33Materiales básicos, industria y construcción 5,00 100,00 0,25 2,50 5,00 100,00Petróleo y energía 5,00 100,00 0,25 2,50 5,00 100,00Servicios de consumo 4,00 80,00 0,00 0,00 6,00 83,33Servicios financieros e inmobiliarias 5,00 100,00 0,25 2,50 5,00 100,00Tecnología y telecomunicaciones 5,00 100,00 0,25 2,50 5,00 100,00
Tabla 5: principales medidas de centralidad de la red sectorial del Ibex-35.
En conclusión, vemos cómo el sector Servicios financieros e inmobiliarias no se
sitúa en una posición privilegiada de la red, por lo que la supremacía de los bancos en
la red del Ibex-35 queda en tela de juicio. De este modo, el peso bancario se ve
desplazado hacia una posición de equidad con los demás actores.
El valor de la densidad de la red formada por los sectores es de 0.9333, con
una desviación estándar de 0.2494. Esto representa la existencia del 93.33% de las
relaciones posibles, reflejando lo que en un primer momento se apreciaba en el
gráfico; una red casi completa donde todos los actores se relacionan con todos.
Analizando la intensidad relacional, establecemos que las relaciones fuertes
son aquellas con valores iguales o superiores a 54. De la tabla 6 se desprende que hay
5 relaciones con intensidad igual o superior a 5, las cuales se agrupan en los sectores
Materiales básicos, industria y construcción, Petróleo y energía, Servicios de consumo
y Servicios financieros e inmobiliarios. Esto revela que los bancos, como miembros del
sector Servicios financieros e inmobiliarios, no poseen un mayor protagonismo
respecto a la intensidad relacional ya que, aunque posean relaciones intensas, no lo
hacen en solitario sino junto con otros tres de los cinco sectores restantes.
Tipo de relación Frecuencia Proporción (%)
Ausente 1 6.667% 4 El valor de 5 es propues to por el programa UCINET VI al desarrollar el propio algoritmo.
18
Débil 9 60.000% Fuerte 5 33.333%
Tabla 6: tabla de intensidades relacionales de la red sectorial del Ibex-35.
Con estos resultados mostrados, podemos concluir que el sector Servicios
financieros e inmobiliarias no goza de una posición privilegiada en la red, por lo que
las empresas relacionadas con el sector bancario han sido desplazadas de sus
tradicionales posiciones, apoyando así la hipótesis de convergencia.
CONCLUSIONES:
La existencia de redes sociales entre las empresas puede conferir a las
mismas tanto efectos positivos, tales como ventajas competitivas o mejoras en el
asesoramiento, como efectos negativos en términos de un menor control por parte de
los consejeros hacia el directivo. Este hecho nos conduce a la existencia de un
verdadero trade-off difícil de esclarecer, por cuanto lo que hay detrás es la elección de
qué función prima: control o asesoramiento.
Para un mayor conocimiento de las redes sociales para el caso español, se ha
procedido a realizar un primer estudio descriptivo sobre la red del Ibex-35 con el fin de
conocer su estructura, obtener las medidas de centralidad de las empresas y
comprobar el papel desempeñado por las empresas relacionadas con el sector
bancario, las cuales tradicionalmente gozaban de posiciones más centrales debido al
imperante modelo europeo continental en España.
La red formada por las empresas del Ibex-35 recoge un 7.73% de las
relaciones posibles lo que nos invita a pensar que se trata de una red con escasa
densidad. Si bien, hay que tener en cuenta que este 7.73% debe ser comparado en
términos relativos a las relaciones objeto de estudio, puesto que no siempre se puede
alcanzar el 100%. Este hecho evidencia el problema de averiguar aquel valor que nos
sirva como punto de referencia para valorar la densidad de la red.
Obtenemos que las empresas más centrales son Repsol, Abertis, Indra y ACS.
Vemos cómo entre ellas no hay ninguna empresa relacionada con el sector bancario,
lo que nos invita a pensar que dichas empresas han sido desplazadas de las
posiciones centrales de las que tradicionalmente venían gozando.
Para profundizar en esta idea se ha realizado un análisis sectorial donde se ha
visto cómo el sector Servicios financieros e inmobiliarias no goza de una posición más
19
central respecto al resto, lo que nos conduce a concluir que se apoya la tesis de
convergencia entre ambos modelos de gobierno corporativo.
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