El papel de la distancia psíquica en la localización de inversiones

EL PAPEL DE LA DISTANCIA PSÍQUICA EN LA LOCALIZACIÓN DE
INVERSIONES DIRECTAS EN LA UNIÓN EUROPEA
Alfredo JIMÉNEZ PALMERO1
Departamento de Economía y Administración de Empresas
Universidad de Burgos
Resumen: Los países del Este de Europa representan una de las regiones del mundo más
atractivas como destino de inversiones directas en el exterior. Sin embargo, y a pesar de que
los determinantes de estas inversiones han ido convergiendo con el resto de países europeos,
existe aún una persistente estructura diferenciada Este-Oeste (Disdier y Mayer, 2004; Durán et
al. 2009). El presente trabajo analiza la existencia de esta estructura desde una perspectiva
novedosa, la de los estímulos de distancia psíquica, desde la cual no se revela tan manifiesta.
Además, los resultados obtenidos ofrecen evidencia del papel fundamental que juegan distintas
dimensiones de distancia psíquica como obstáculo para las inversiones, especialmente la
distancia en niveles de desarrollo industrial y en idioma entre los países de origen y de destino.
Por el contrario, la distancia en educación resulta positivamente asociada a las inversiones,
reflejando un enfoque de búsqueda de eficiencia por parte de las EMs.
Keywords: Distancia psíquica, empresa multinacional, inversión directa en el exterior,
condicional logit model, nested logit model.
1. INTRODUCCIÓN
A pesar de que ya desde los años 90 los países de Europa del Este habían comenzado a
recibir niveles de inversión directa del exterior mucho más altos que los recibidos con
anterioridad, no cabe duda de que el inicio y la fructificación de las negociaciones para
incorporarse a la Unión Europea por parte de Chipre, Eslovaquia, Eslovenia, Estonia, Letonia,
Lituania, Hungría, Malta, Polonia y República Checa, incentivaron, aún con mayor intensidad,
la consecución de proyectos de inversión por parte de empresas multinacionales (EMs)
procedentes de todo el mundo. A título ilustrativo, el total de inversiones acumuladas en el año
2000 se encontraba en 97.726 millones de dólares, alcanzó los 229.734 millones de dólares en el
año 2004, lo que supone un incremento del 135%. En este mismo período el crecimiento de la
inversión directa acumulada en el mundo únicamente creció el 53,87%, en las economías
desarrolladas el 62,7% y el 41,07% en América Latina y Central2.
La incorporación a la UE resultó especialmente importante para atraer inversiones
procedentes de países en los que una gran parte de EMs han comenzado a internacionalizarse de
manera reciente. Un claro ejemplo de país que puede ser considerado como “late investors” o
inversor tardío es España, caracterizado por un importante proceso de internacionalización de
empresas en la década de los 90. Autores como Galan et al. (2007) señalan Europa del Este
como una de las regiones, junto al Norte de África y algunos países asiáticos, que más atención
1
El autor agradece los comentarios y sugerencias de mejora de los profesores Douglas Dow y Juan
Bautista Delgado, así como la financiación obtenida del Ministerio de Ciencia e Innovación dentro del
programa de becas de Formación del Personal Universitario (FPU) y Caja de Burgos. Cualquier error es
responsabilidad única del autor.
2
Elaboración propia de los porcentajes a partir de los datos obtenidos en UNCTAD World Investment
Report 2005 Statistical Annex disponible en www.unctad.org
1
está recibiendo por parte de los directivos de diversas EMs españolas. En concreto, la región
pasó de recibir el 5,4% en el año 2003 y únicamente el 2,6% en el 2004, a representar el 25,9%
del total de inversiones españolas en el exterior en todo el mundo, lo que equivale a un
crecimiento del 626% respecto al año anterior3.
Este incremento del atractivo como destino de inversiones directas procedentes del
exterior, supuso también un importante aumento del interés académico por una gran diversidad
de aspectos en esta región como el efecto de las privatizaciones (Holland y Pain; 1998), de la
protección de derechos de propiedad en estos países sobre el modo de entrada (Oxley, 1999;
Smarzynska, 2002), la relevancia del sector de origen (Resmini, 2000), del sector de origen
(Pennings y Altomonte, 2003), de la calidad institucional (Wheeler y Mody, 1992; Brenton et
al. 1999; Bevan y Estrin; 2004), los efectos sobre la productividad y los “spillovers” (Meyer,
1998; Holland et al. 2000; Hunya, 2000; Konings, 2001; Damijan et al. 2003) o la posibilidad,
finalmente desestimada, de que se pudieran estar desviando inversiones cuyo destino debería
haber sido el Sur de Europa (España, Portugal o Grecia) hacia los nuevos miembros de la UE
(Buch et al. 2003; Galego et al. 2004)
Dentro de este conjunto de literatura científica dedicada a la inversión directa
procedente del exterior en la región, cabe destacar la existencia de diferencias relevantes que
permiten pensar en una estructura Este-Oeste en la decisión de localización de las EMs
francesas, a pesar de que a medida que estos países han ido progresando en sus procesos de
transición e incorporación a la UE y desarrollándose económica, social e institucionalmente, los
determinantes que conducen la decisión de implantación en Europa Occidental y Europa del
Este también han seguido una tendencia convergente (Disdier y Mayer, 2004). Analizando los
diferentes niveles de calidad institucional y riesgo político, Durán et al. (2009) alcanzan la
misma conclusión para el caso de EMs españolas, demostrando que tanto países de larga
tradición inversora como “late investors” o inversores tardíos distinguen esta estructura
diferenciada Este-Oeste.
Sin embargo, ninguno de los dos trabajos tiene en consideración uno de los conceptos
que más atención han captado en la investigación en negocios internacionales a lo largo de las
últimas décadas, el de distancia psíquica. Precisamente el objetivo de este trabajo reside, en
primer lugar, en comprobar si EMs de un país inversor tardío como España perciben, a la hora
de seleccionar el destino de sus inversiones en Europa, esta estructura diferenciada Este-Oeste
en relación con la distancia psíquica entre los nuevos miembros y el resto de países occidentales
de la UE. Además, el trabajo pretende constatar el efecto individual de cada una de las
diferentes dimensiones en que se pueden descomponer los estímulos de distancia psíquica a los
que están expuestos los directivos de las EMs.
El resto del trabajo se estructura de la forma siguiente: el apartado 2 revisa, en primer
lugar, la literatura científica dedicada al estudio teórico del concepto de distancia psíquica, así
como algunos de los trabajos empíricos más relevantes acerca de su impacto en diversas
decisiones que afectan a la EM. El apartado 3 describe la muestra, las variables y los modelos
empleados en la investigación empírica. El apartado 4 presenta y discute los resultados y
finalmente en el apartado 5 se extraen las principales conclusiones.
2. REVISIÓN DE LA LITERATURA E HIPÓTESIS
2.1 Revisión de la literatura
El concepto de distancia psíquica fue empleado originalmente por Beckerman (1956) al
afirmar que, dados unos costes de transporte iguales, existía una preferencia por aquellos
mercados psicológicamente más próximos. Más tarde, la escuela de Uppsala (Johanson y
Wiedersheim-Paul, 1975; Johanson y Vahlne, 1977) adoptó ampliamente este concepto,
3
Elaboración propia de los porcentajes a partir de los datos obtenidos en la base de datos DATAINVEX
del Ministerio Español de Industria, Turismo y Comercio
2
definiéndolo como “la suma de factores que previenen el flujo de información desde y hacia el
mercado. Por ejemplo diferencias en idioma, educación, prácticas en los negocios, cultura y
desarrollo industrial”
A pesar de que esta definición incluye numerosos factores, la literatura científica
posterior se centró casi exclusivamente en el empleo de índices de diferencias culturales,
utilizando frecuentemente los índices de Kogut y Singh (1988), recientemente actualizados y
ampliados por Taras y Steel, 2006), basados en las cinco dimensiones de cultura nacional
identificadas por Hofstede (1980). Esta metodología ha sido criticada por diversas razones, tanto
de carácter teórico como empírico (Shenkar, 2001; Kirkman et al. 2006; Hakanson y Ambos, in
press). A título ilustrativo, Sousa y Bradley (2006) o Dow y Karunaratna (2006) subrayan que la
distancia cultural sólo puede ser considerada como un componente del concepto más amplio y
complejos de distancia psíquica y que agregar las diferentes dimensiones en un único índice
puede conllevar, erróneamente, a pensar que todas ellas son igualmente significativas de las
relaciones analizadas (Sousa y Bradley, 2006; Dow y Karunaratna, 2006).
Estas limitaciones parecen ser la causa de la escasa y ambigua evidencia encontrada
(Shenkar, 2001; Tihanyi et al. 2005; Kirkman et al. 2006), e incluso de resultados inesperados
como la “paradoja de la distancia psíquica” (O´Grady y Lane, 1996; Evans y Mavondo, 2002),
al encontrar una relación negativa entre cercanía psíquica y rentabilidad empresarial. Para poder
comprender correctamente el complejo fenómeno de la distancia psíquica, es necesario incluir
en el análisis factores adicionales como la religión, la educación, el desarrollo industrial o los
sistemas políticos (Shenkar, 2001; Evans y Mavondo, 2002; Dow y Karunaratna, 2006).
La distancia psíquica y cultural, quizás por su atractivo como concepto teórico, ha
recibido una gran atención por parte de la literatura dedicada a los negocios internacionales a lo
largo de varias décadas, hasta el punto de que Cho y Padmanabhan (2005, p. 309) señalan que
“prácticamente,…, ningún estudio de negocios internacionales resulta completo si no se incluye
alguna variable explícita para controlar la distancia cultural”. Sin embargo, el consenso en su
definición está lejos de ser alcanzado (véase Prime et al. 2009 para una revisión de numerosas
definiciones dadas por diversos autores). Una de las más aceptadas, empleada por O´Grady y
Lane (1996), lo define como “el grado de incertidumbre acerca de los mercados exteriores,
derivada de las barreras para aprender acerca de dicho mercado”. Siguiendo esta definición,
las barreras al aprendizaje sobre el mercado incrementan el riesgo y los costes de transacción,
tanto reales como percibidos, asociados con la posibilidad de entender equivocadamente la
idiosincrasia y el entorno propios del país de destino, y por consiguiente, es probable que
reduzcan la intensidad en el comercio y la inversión entre los países.
Algunos autores señalan que la distancia psíquica debería medirse en términos de las
percepciones de los directivos, en lugar de como diferencias exógenas entre países. Incluso
algunos autores han llevado a cabo intentos mediante el uso de mapas cognitivos (Evans y
Mavondo, 2002; Sousa y Bradley, 2006; Ellis, 2008). No obstante, este enfoque conlleva un
problema de causalidad (Dow y Karunaratna, 2006; Dow y Ferencikova, 2010). El problema
reside en que es difícil poder medir la percepción del directivo inmediatamente antes de tomar
una decisión, por lo que se suele confiar en percepciones ex-post. Sin embargo, resulta
complicado diferenciar entre si las percepciones ex-ante condujeron a la toma de la decisión, o
la experiencia ex-post influencia la percepción actual del directivo. Una posible forma de evitar
esta limitación es el empleo de paneles para evaluar las distancias psíquicas (Nordstrom y
Vahlne, 1994; Dow, 2000) pero en este caso no es posible tener en cuenta la varianza en la
distancia psíquica entre directivos del mismo país. Por esta razón, la mayor parte de los estudios
empíricos se centran en los factores a nivel macro denominados “estímulos” de distancia
psíquica (Dow y Karunaratna, 2006), aunque se admite que la percepción de la distancia
psíquica del directivo dependerá de los estímulos de distancia psíquica a los que se encuentra
expuestos, moderados por su sensibilidad personal hacia dichos estímulos.
Los estímulos de distancia psíquica han sido empleados como variable explicativa de
una gran variedad de fenómenos, como por ejemplo la rentabilidad (O´Grady y Lane, 1996;
Dow y Ferencikova, 2010), relaciones de exportación e importación (Prime, et al. 2009),
3
internacionalización online (Yamin y Sinkovics, 2006), la internacionalización de pequeñas y
medianas empresas intensivas en conocimiento (Ojala y Tyrvainen, 2009), el comportamiento
de las EMs al introducirse en mercados exteriores (Hosseini, 2008) y especialmente el modo de
entrada (Dow y Larimo, 2009; Dow y Ferencikova, 2010; López-Duarte y Vidal-Suárez, in
press). Sin embargo, a mi mejor saber y entender, no se ha empleado hasta ahora como
potencial variable explicativa de la percepción de una estructura diferenciada de una región en
dos áreas
2.2 Formulación de hipótesis
Siguiendo las recomendaciones de los autores anteriormente descritas, para analizar los
estímulos de distancia psíquica es necesario incluir diversos factores más allá de la distancia
cultural, que se ha revelado como un indicador pobre e insuficiente (Dow y Karunaratna, 2006;
Dow y Ferencikova, 2010; Hakanson y Ambos, in press). En concreto, este trabajo pretende
analizar la relación entre la localización de EMs españolas en el continente europeo y seis
dimensiones diferentes de distancia psíquica: distancia en educación, en desarrollo industrial, en
idioma, en democracia, en ideología política y en religión (Dow y Karunaratna, 2006; Dow,
2007).
Diversos autores han identificado las diferencias en educación como un factor relevante
en la distancia psíquica ya que el sistema educativo influye manifiestamente en la forma en que
las personas se comunican e interpretan la información. Por ello, grandes diferencias en los
niveles de educación incrementan la incertidumbre de la EM acerca de la correcta interpretación
y comunicación con los diversos agentes que intervienen en el mercado en el que pretende
mantener una filial, reduciendo el atractivo de dicho mercado (Johanson y Vahlne, 1977;
Cavusgil, 1980, Dow y Karunaratna, 2006). Este argumento permite formular la siguiente
hipótesis:
H1: “Cuanto mayor sea la distancia en educación entre el país de origen y el de destino, menor
será la probabilidad de que la EM se encuentre presente en dicho país de destino”.
Las diferencias en los niveles de desarrollo industrial, aunque escasamente incluidas en
los análisis empíricos, han sido frecuentemente citadas como un factor importante de distancia
psíquica. Esto se debe a que, a nivel individual, el empleo anterior de una persona, o incluso el
de sus padres, influye en su manera de comunicarse. Además, a nivel colectivo, el nivel de
desarrollo económico juega un papel importante en la comunicación, la interacción y las
relaciones entre empresas (Dow y Karunaratna, 2006). Grandes diferencias en los niveles de
desarrollo industrial entre los países incrementan la incertidumbre en las transacciones (o los
costes para reducir dicha incertidumbre), lo que condiciona la decisión de emprender o
mantener una inversión en el exterior. Por tanto, se puede establecer que:
H2: “Cuanto mayor sea la distancia en desarrollo industrial entre el país de origen y el de
destino, menor será la probabilidad de que la EM se encuentre presente en dicho país de
destino”.
Las diferencias en idioma entre países, aunque también escasamente incluidas en
trabajos empíricos, han sido señaladas como un factor relevante de entre los estímulos de
distancia psíquica, ya que incrementan los costes de transacción y el riesgo (Dow y
Karunaratna, 2006). Por el contrario, similitudes en el idioma ofrecen una mejor eficiencia en la
comunicación (Tushman, 1978; Welch et al. 2001). Por lo tanto es previsible que cuanto mayor
sea la distancia entre el idioma del país de origen y el del país de destino, los mayores costes de
transacción disminuirán la probabilidad de que la EM invierta en el país, lo que conduce a
formular la siguiente hipótesis:
4
H3: “Cuanto mayor sea la distancia en idioma entre el país de origen y el de destino, menor
será la probabilidad de que la EM se encuentre presente en dicho país de destino”.
Dado que la mayor parte de empresas deben mantener una intensa comunicación
bidireccional con el gobierno y que en muchos casos el gobierno juega un papel fundamental en
la regulación o formulación de políticas tan relevantes para la empresa como las de competencia
o de protección de derechos de propiedad, no cabe duda, tal y como señalan Dow y Karunaratna
(2006), de que grandes diferencias en los sistemas políticos entre el país de origen y el de
destino incrementan la incertidumbre en las comunicaciones y la posibilidad de cometer errores
a la hora de anticipar cómo va a responder el gobierno local ante determinadas situaciones, o la
reacción de los competidores ante una posible medida gubernamental, reduciendo el interés de
dicho mercado como posible destino de inversión para una EM. Estos autores, sin embargo,
recomiendan diferenciar entre el grado de democracia y la ideología política del grupo en el
poder, que denominan sistema social. Por ello, se establecen las dos hipótesis siguientes:
H4a: “Cuanto mayor sea la distancia en democracia entre el país de origen y el de destino,
menor será la probabilidad de que la EM se encuentre presente en dicho país de destino”.
H4b: “Cuanto mayor sea la distancia en la ideología política entre el país de origen y el de
destino, menor será la probabilidad de que la EM se encuentre presente en dicho país de
destino”.
Las diferencias en religión como estímulo de distancia psíquica, a pesar de que pueden
ser consideradas como una de las principales causas de conflicto (Triandis, 2000), quizás hayan
sido de las menos citadas en la literatura, al quedar frecuentemente incluidas como un
componente de los índices culturales. Sin embargo, las medidas de religión suelen estar
escasamente correlacionadas con las de cultura (Dow y Karunaratna, 2006), de manera que es
aconsejable incluirlas ya que también pueden incrementar los costes de transacción y el riesgo
de malinterpretar el mercado en que la EM pretende introducirse, ya que no cabe duda de que la
religión influye en la forma en que una sociedad se comunica e interactúa (Shenkar, 2001). Por
lo tanto la última hipótesis que se incluye, establece que:
H5: “Cuanto mayor sea la distancia en religión entre el país de origen y el de destino, menor
será la probabilidad de que la EM se encuentre presente en dicho país de destino”.
3. METODOLOGÍA
3.1 Muestra y toma de datos
La muestra contiene aquellas EMs españolas de más de 250 empleados con inversiones
directas en el exterior incluidas en los listados del Instituto de Comercio Exterior (ICEX), la
página web www.oficinascomerciales.es, y otros organismos extranjeros dedicados a la
inversión directa foránea contactados a través del ICEX que aportaron directorios de EMs
españolas en su país con inversiones reales a finales del año 2007. Aquellas empresas que cuya
matriz ya se encontraba incluida en la lista fueron suprimidas, tomando como criterio de
empresa matriz la participación en un mínimo del 50,01 % del accionariado4.
A través de las respectivas páginas webs de cada EM se obtuvo la información de la
localización de sus diversas filiales en el mundo a finales de 2007. En aquellos casos en los que
dicha información no se encontraba disponible, o la empresa no dispusiera de página web, se
contactó con ella para obtener dicha información, excluyendo de la muestra aquellas empresas
que no la facilitaron. De ellas se seleccionaron todas aquellas con al menos una filial en algún
4
La lista de EMs incluidas en la muestra está disponible previo contacto con el autor.
5
país de Europa Occidental o en los que entraron a formar parte de la Unión Europea en 20045.
En total la muestra está formada por 659 localizaciones de filiales de 160 empresas españolas en
Europa.
3.2 Variable dependiente
La variable dependiente que se analizará en los dos modelos es la presencia de la filial
de la EM en el país que se trate. De este modo se define una variable dicotómica que adquiere el
valor 1 si la filial en cuestión se encuentra presente en el país y un 0 en caso contrario. La
elección de esta variable dependiente en lugar del estudio del año concreto de la inversión se
debe, además de por motivos de disponibilidad de datos fiables, a la voluntad de analizar el
impacto de la distancia psíquica en la presencia actual en los mercados europeos, teniendo por
lo tanto en cuenta la dinámica relación de negociación entre EM y gobierno local que se da a lo
largo de toda la vida de la inversión (Teece 1986) y evitando así obtener conclusiones aplicables
únicamente al momento concreto de entrada en el mercado, sin tener en consideración la
evolución temporal posterior de las variables explicativas. Además, los estímulos de distancia
psíquica suelen sufrir cambios muy lentamente, casi de generación en generación (Dow, 2007),
por lo que aunque sería más correcto realizar un análisis longitudinal, no es probable que los
resultados fuesen muy diferentes a los de un corte transversal.
3.3 Variables independientes
Para analizar el impacto de la distancia psíquica entre el país de origen de la EM y el de
destino, y teniendo en cuenta las limitaciones metodológicas anteriormente descritas de otras
alternativas como los índices culturales de Hofstede (1980), Kogut y Singh (1988) o Taras y
Steel (2006), que tampoco ofrecen datos para todos los países que componen la muestra, se
emplearán las escalas de Dow y Karunaratna (2006) que incluyen seis constructos para las
diferencias en educación, desarrollo industrial, idioma, democracia, sistema social (ideología
política del grupo en el poder) y religión. Siguiendo la recomendación de los propios autores de
estas medidas, se emplean los valores absolutos de las distancias para los diferentes constructos,
excepto en los casos del idioma y la religión.
A pesar de que, en ocasiones, estas dimensiones se unifican en un solo índice (Dow y
Ferencikova, 2010), dado que no existen problemas graves de multicolinealidad, se ha optado
por realizar una evaluación simultánea de las dimensiones individuales para distinguir cuáles de
ellas resultan significativas y en qué magnitud. Además, la desagregación de medidas de
distancia psíquica incrementa el poder explicativo de los modelos, así como su especificidad,
precisión y exactitud (Evans y Mavondo, 2002) y evitando la crítica de algunos autores de que
al agregar todas las dimensiones en un único índice se corre el riesgo de pensar que todas ellas
son igualmente significativas (Sousa y Bradley, 2006; Dow y Karunaratna, 2006).
Las razones para emplear estas escalas en lugar de otras también de carácter exógeno
como las de Brewer (2007) residen en que aunque ambas se superponen en diversos aspectos,
las de Dow y Karunaratna (2006) cubren un mayor conjunto de factores normalmente asociados
con la distancia psíquica, mientras que las de Brewer (2007) están disponibles para un menor
conjunto de países y están construidas desde una perspectiva de un único país, en este caso
Australia (Dow y Ferencikova, 2010).
3.4 Variables de control
Un primer grupo de variables de control incluye características relativas a los países de
destino: el porcentaje que la inversión procedente del exterior supone del PIB como medida del
5
No se incluye tampoco en la muestra inversiones en Chipre ni Malta al no encontrar datos fiables para la
mayoría de las variables empleadas en el estudio.
6
grado de apertura (denotada como IDE/PIB), el logaritmo de la población como medida del
tamaño y la tasa de desempleo. La fuente consultada para la obtención de los datos de las
variables de población y desempleo fue el Banco Mundial y para la inversión directa exterior
recibida la UNCTAD (Conferencia de las Naciones Unidas para el Comercio y Desarrollo).
El segundo grupo de variables de control recoge características propias de las EMs: el
logaritmo de la edad, la rentabilidad sobre recursos propios (Return on equity o ROE), el
número de países en los que la EM está presente como medida de su experiencia internacional,
si cotiza o no en el mercado bursátil, el grado de diversificación (distinguiéndose entre sin
diversificar, diversificación relacionada y no relacionada y manteniendo la primera como
categoría de referencia sin incluir en los modelos para evitar problemas de multicolinearidad) y
la industria a la que pertenece (identificando seis sectores: manufacturas, alimentación,
construcción, sectores regulados -transporte aéreo, telecomunicaciones, energía o aguafinanciero y otros sectores, que queda como categoría de referencia).
Los datos fueron obtenidos de la base SABI (Sistema de Análisis de Balances Ibéricos)
o las cuentas anuales de las propias EMs, tomando como base el año 2005, para tener en cuenta
el tiempo que tardan la IDE en reaccionar ante sus variables explicativas (Bevan y Estrin, 2004).
Desafortunadamente, no es posible incluir otras variables como los ingresos o el número de
empleados de la EM por problemas de multicolinealidad con otras variables, aunque este
problema queda mitigado en parte al incluir la edad de la EM, que recoge al menos en parte el
efecto del tamaño de la empresa, tal y como demuestran los coeficientes de correlación entre
estas variables y también al incluir como criterio al seleccionar la muestra que las EMs tengan al
menos 250 empleados, lo que garantiza que todas ellas sean grandes compañías.
Estas variables de control propias de las EMs se entienden como atributos de los
individuos, mientras que las variables de control propias de los países son características de las
posibles elecciones de localización. Tanto para el Conditional Logit Model (CLM) como para el
Nested Logit Model (NLM) se deben interactuar los atributos de los individuos con n-1
variables Dummy para las posibles elecciones (Statacorp 2001). Dado que el estudio pretende
analizar los determinantes de la localización en Europa Oriental y comparar con Europa
Occidental, se tomará ésta última como categoría de referencia, interactuando los atributos de
los individuos con Europa Oriental.
3.5 diagnóstico de multicolinealidad
El Anexo 1 ofrece los coeficientes de correlación de las variables independientes y sus
Variance Inflation Factor (VIFS). Dado que todos los valores se encuentran por debajo de la
mitad del límite de 10 recomendado por Neter et al. (1985), Kennedy (1992) y Studenmund
(1992) y únicamente la variable de la edad de la EM se encuentra por encima del límite más
estricto de 5,3 propuesto por Hair et al. (1999), se puede afirmar que no existen problemas
graves de multicolinealidad. A pesar de ello, y dado que los diferentes constructos de distancia
psíquica suelen tener altas tasas de correlación, además de los modelos con todos ellos
incluidos, se comprobarán los resultados que se obtienen al llevar a cabo una regresión
independiente para cada uno.
3.6 Modelo
La localización de una filial de la EM se puede entender o bien como una elección
discreta entre diversas alternativas representadas por los distintos países en los que se puede
invertir, o como una decisión estructurada en dos pasos, en el que en primer lugar se selecciona
la región geográfica supranacional y después, en un segundo paso, uno de los países que la
conforman.
En el primer caso, el CLM de McFadden (1984) con una variable endógena cualitativa
resulta la técnica estadística apropiada. En este modelo los coeficientes son estimados siguiendo
el procedimiento de máxima verosimilitud manteniéndose la propiedad de independencia de
7
alternativas irrelevantes (IIA en sus términos en inglés). Esto quiere decir que la probabilidad de
elegir la región j sobre la alternativa i, dada su probabilidad condicional, depende únicamente de
las características de las dos alternativas y no de una tercera posible elección.
En el segundo caso, los inversores tendrían en cuenta los atributos de todos los países
situados en cada región para seleccionar una de ellas, para a continuación seleccionar el país
concreto en el segundo nivel dependiendo de la región seleccionada en el primero (Disdier y
Mayer 2004). Esta estructura de decisión en forma de árbol con dos niveles puede ser estudiado
gracias al NLM.
Una descripción más detallada de ambos modelos en lo relativo a sus desarrollos
matemáticos, fórmulas y asunciones básicas puede ser encontrado en McFadden (1984), Cramer
(1991), Maddala (1993), Mayer y Mucchielli (1999) y Disdier y Mayer (2004).
Para comprobar cuál de los dos modelos resulta más adecuado, se recurrirá a la prueba
de Hausman (1978) y al valor del inclusive value en el NLM. En el primer caso si el p-valor
resulta bajo querrá decir que la asunción de independencia de alternativas irrelevantes no se
sostiene por lo que será necesario recurrir al NLM. En el segundo, el valor deberá encontrarse
entre 0 y 1, siendo mayor la percepción de todos los países como posibles sustitutos cuanto más
cerca de la unidad y resultando únicamente relevante la elección de la región cuanto más cerca
del 0 (Durán et al. 2008).
4. RESULTADOS
El test de Hausman demuestra que en este caso sí se cumple la propiedad de
independencia de alternativas irrelevantes mientras que el valor del inclusive value se encuentra
verdaderamente próximo a la unidad (.9967698), por lo que el CLM resulta el método más
conveniente. Esto quiere decir, que al contrario que las EMs españolas no perciben una
estructura diferenciada Este-Oeste en lo que respecta a los estímulos de distancia cultural entre
los países nuevos y los antiguos miembros de la UE, o al menos no tan claramente como al
analizar los efectos de aglomeración o niveles de calidad institucional y riesgo político (Disdier
y Mayer, 2004; Durán et al. 2008). El Anexo 2 ofrece los resultados obtenidos tanto al incluir
todas las dimensiones de distancia psíquica en una misma regresión (Modelo 1) como de una en
una (Modelos del 2 al 7).
En el Modelo 1, tanto la distancia en desarrollo industrial como en idioma resultan, de
acuerdo con lo esperado, negativas y significativas, lo que señala que cuanto mayor es la
distancia psíquica menor es la probabilidad de inversión en el país, lo que confirma las hipótesis
H2 y H3. Sin embargo, la distancia en educación, de forma inesperada, resulta significativa pero
con signo positivo, rechazando la hipótesis H1. Un examen más en detalle de esta variable
revela que España mantiene una diferencia siempre positiva en términos nominales con todos
los demás países europeos en materia de educación, por lo que este resultado significa que las
EMs españolas se ven atraídas por menores niveles educativos. Por tanto, una posible
explicación del coeficiente positivo de la distancia en educación, consiste en asumir que
menores niveles de educación se traducen en menores tasas salariales, por lo que las EMs
españolas, siguiendo una estrategia de internacionalización con un enfoque de búsqueda de
eficiencia en esta región, valoran positivamente aquellas localizaciones en las que pueden
minimizar sus costes salariales (Jiménez et al. in press).
En cuanto a las variables de control significativas, la población del país de destino
resulta positiva, demostrando el efecto positivo que un mayor tamaño del mercado local tiene
para atraer inversiones directas. Por su parte, la edad de la EM resulta negativa, resultado
consistente con los de Jiménez (in press) y que se debe a la creación relativamente reciente de
algunas de las EMs españolas más expandidas internacionalmente, en comparación con otras de
mucha mayor antigüedad pero escasamente localizadas en el exterior. Además, también existen
casos de EMs de larga trayectoria, que se han internacionalizado en América Latina en busca de
materias primas o factores no disponibles en sus mercados de origen (petróleo, sector
8
hotelero,…) pero que no han realizado inversiones en Europa en búsqueda de eficiencia como
otras EMs creadas de forma más reciente.
Los modelos desde el 2 hasta el 7 replican el Modelo 1 pero incluyendo una sola
dimensión de distancia psíquica. Estos modelos, además de confirmar los resultados anteriores,
muestran un coeficiente negativo y significativo de las distancias en democracia y religión,
ofreciendo evidencia que confirma las hipótesis H4a y H5, aunque de forma parcial ya que no
han resultado significativas en el Modelo 1. No obstante, no es posible ni validar ni rechazar la
hipótesis H4b, ya que la distancia en los sistemas sociales no ha resultado significativa en
ningún modelo. Por su parte, la población y la edad de la EM vuelven a resultar significativas y
con el mismo signo, pero además la diversificación relacionada (Modelos 2, 4, 5 y 7) y la tasa
de desempleo (Modelo 5) también aparecen positivas y significativas en algunos modelos.
Como prueba de robustez se ofrecen también, en el Anexo 3, los resultados obtenidos al
utilizar el NLM. Los resultados no ofrecen cambios en lo que respecta a las variables
independientes: los coeficientes negativos y significativos de las distancias en desarrollo
industrial y en idioma confirman las hipótesis H2 y H3 y el signo positivo y significativo de la
distancia en educación rechaza la H1 tanto en el modelo global como en los individuales.
Igualmente, se ofrece evidencia parcial de las hipótesis H4a y H5 al resultar negativas y
significativas las distancias en democracia y religión en sus correspondientes modelos en que
son incluidas de forma individual. Por último de nuevo no es posible pronunciarse acerca de la
hipótesis H4b ya que la distancia en sistemas sociales no ha resultado significativa en ningún
modelo.
Por lo que respecta a las variables de control del NLM, de nuevo la población del país
de destino resulta significativa y positiva en el modelo conjunto (Modelo 8), al igual que la
diversificación relacionada, el sector manufacturas, el ROE y el número de países en que se
encuentra presente la EM. En la mayor parte de los demás modelos (Modelos del 9 al 14), estas
variables mantienen su significatividad y signo, mientras que el ratio de IDE sobre el PIB
(Modelo 10), la tasa de desempleo (Modelos 10 y 12) y la diversificación no relacionada
(Modelos 12 y 13) también obtienen un signo significativo y positivo ocasionalmente.
Por lo que respecta al inesperado signo positivo y significativo de la distancia en
educación, y tras comprobar que todas las distancias resultan positivas en términos nominales
entre España y los países incluidos en la muestra, se observó que, inesperadamente, también
resultan positivas todas las distancias con todos los países del mundo para los que se ha
calculado el índice. De acuerdo con los datos de sobre los que se construye la variable -obtenida
mediante el análisis de componentes principales de tres escalas diferentes (Dow, 2007)-, España
ocupa el puesto 33 en tasa de alfabetismo, pero el primer y el tercer puesto, respectivamente, en
participación en educación secundaria y terciaria, algo que parece injustificado incluso para
propio autor del índice. Para comprobar que los resultados no se encuentran sesgados por algún
error en la toma de datos, se estimaron de nuevo los modelos utilizando como variable de
distancia en educación la obtenida empleando únicamente datos procedentes de la tasa de
alfabetismo para construirla, proporcionada por el propio autor de los índices. Sin embargo,
tanto los resultados de los CLM y NLM con todas las dimensiones de distancia psíquica
incluidas, como los de modelos en los que únicamente se incluye la nueva variable de distancia
en educación, confirman de nuevo el resultado significativo y positivo6, por lo que cobra fuerza
la explicación de que se debe a que al enfoque de búsqueda de eficiencia de las inversiones
directas de las EMs españolas en esta región, que se ven positivamente atraídas por unos menos
costes salariales en aquellos países con puntuaciones inferiores en las variables educativas.
5. CONCLUSIONES
El presente estudio ha analizado el impacto de los estímulos de distancia psíquica en la
estrategia de localización en el continente europeo de las EMs de un país “late investor” o
6
Resultados disponibles previo contacto con el autor.
9
inversor tardío como es España, comprobando al mismo tiempo si existe en este aspecto una
estructura diferenciada Este-Oeste en los determinantes de localización, tal y como demuestran
Disdier y Mayer (2004) y Durán et al. (2008) al analizar los efectos de aglomeración o niveles
de calidad institucional y riesgo político.
Para ello, y tras desestimar otras alternativas como los índices culturales de Hofstede
(1980), Kogut y Singh (1988) o Taras y Steel (2006) por sus limitaciones, se ha optado por
emplear los índices elaborados por Dow y Karunaratna (2006), que abarcan las distancias entre
países en seis áreas diferentes: educación, desarrollo industrial, idioma, democracia, sistema
social y religión.
Los resultados obtenidos muestran que, en primer lugar y por lo que respecta a los
estímulos de distancia psíquica, las EMs españolas no tiene una percepción clara de dicha
estructura diferenciada entre los nuevos miembros de la UE procedentes de Europa del Este y
los socios comunitarios occidentales. A este respecto, es probable que los esfuerzos en tratar de
reducir las diferencias en niveles de participación educativa y desarrollo industrial de los
propios países nuevos miembros, a través de inversiones financiadas internamente, así como del
resto de países de la UE, mediante el envío de fondos estructurales y de cohesión, hayan
facilitado un asimilamiento más rápido de los nuevos países como posibles alternativas de
localización a los mercados europeos tradicionales.
Una segunda aportación reside en que, a pesar de que no se ha encontrado una
estructura diferenciada Este-Oeste en relación con los estímulos de distancia psíquica, se ha
mostrado evidencia de que diversas dimensiones de dichos estímulos juegan un papel relevante
en la estrategia de localización de las EMs españolas en Europa, resultando, con la excepción de
la distancia en educación, un obstáculo para la atracción de inversiones directas.
En concreto, la distancia en niveles de desarrollo industrial y en idioma ha demostrado
ser un impedimento manifiestamente significativo para la inversión directa española en el
continente europeo, al igual que la distancia en democracia y en religión, aunque en este caso de
manera menos acentuada.
Por el contrario, la distancia en educación ha resultado significativa y positivamente
asociada a la probabilidad de que las EMs españolas se encuentren presentes en el país,
resultado que puede deberse, teniendo en cuenta las altas puntuaciones que España recibe en
esta dimensión, al enfoque de búsqueda de eficiencia que tienen las compañías en esta región y
que les impulsa a buscar menores costes salariales que encuentran en países con menores
puntuaciones y por lo tanto con gran distancia frente a España.
En todo caso se debe resaltar la utilidad de realizar el análisis de forma individual
(simultánea o no) de las diferentes dimensiones, en lugar de conjuntamente en un único índice,
para poder observar el efecto distinto de cada una de ellas, siempre y cuando no existan
problemas de multicolinealidad. De este modo, además de incrementar la especificidad,
precisión y exactitud de los resultados (Evans y Mavondo, 2002), se facilita la labor de los
directivos encargados de la decisión de localización, al ofrecer una información más
desagregada de las estrategias seguidas por otras EMs y al distinguir qué dimensiones resultan
significativas en cada región, así como la de los reguladores de los países de destino que
busquen incrementar las inversiones directas recibidas, al poder poner en práctica políticas que
minimicen la distancia psíquica en la dimensión relevante con los países inversores a los que se
desee atraer.
Este estudio no está, sin embargo, exento de limitaciones. A pesar de que resulta
conveniente que las teorías se comprueben en una variedad amplia de entornos (Dow y
Ferencikova, 2010), la literatura científica ha mostrado un interés menor por este tipo de países
inversores en comparación con otros como Estados Unidos, Japón o Alemania, por lo que una
aportación adicional del presente estudio reside en el análisis de un país inversor tardío como es
España. Sin embargo, el hecho de que la muestra incluya EMs procedentes exclusivamente de
un solo país, conlleva que la generalizabilidad de los resultados obtenidos a otras economías
deba realizarse con cautela.
10
Además, debe señalarse la imposibilidad de incluir en el análisis determinadas variables
que pueden jugar también un papel relevante en la decisión de localización de las inversiones,
como por ejemplo el rol concreto de la filial dentro del conjunto de inversiones de la EM en el
mundo o características inherentes al equipo de alta dirección como su edad, nivel de formación
o anterior experiencia internacional.
Por último, únicamente se ha analizado el impacto de los estímulos de distancia psíquica
basados en escalas exógenas en la localización de inversiones, sin incorporar el efecto de las
percepciones reales de los directivos. Precisamente el estudio de la relación entre ambas
variables, a pesar de la dificultad para obtener medidas fiables, constituye una de las más
importantes líneas de investigación futura que pueden permitir ampliar nuestro conocimiento
acerca de diversas decisiones de las EMs en las que estas variables juegan un papel relevante.
11
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14
ANEXO 1 MATRIZ DE CORRELACIONES Y VIFS
1
1
2
3
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
1
VIFs
1.82
.087
1
-.045
-.255
1
.210
.223
.123
1
-.139
-.357
-.110
.045
1
-.096
-.014
.308
.146
.096
1
.189
-.404
.239
.250
.086
.107
1
8
9
10
.110
-.235
.139
.145
.050
.062
-.121
1
.177
.377
.223
.234
.080
.100
.308
.183
.065
-.140
.083
.086
.030
.037
.205 -.042
-.067
1
11
.088
-.187
.111
.116
.040
.050
.106
.477
-.090
-.033
1
12
13
14
.074
-.159
.094
.098
.034
.042
.173
.121
-.076
-.028
-.038
1
.067
-.142
.084
.088
.030
.038
.204 -.043
-.068
-.025
-.040
-.029
1
.307
-.654
.387
.405
.140
.173
.614
.351
.519
.215
.260
.264
.284
1
15
.043
-.093
.055
.057
.020
.025
.056
.042
.053
.002
.038
.018
.006
.113
1
16
17
18
19
.215
-.458
.271
.284
.098
.121
.267
.198
.514
.025
.176
.140
.187
.626
.069
1
.180
-.383
.227
.237
.082
.101
.377
.247
.201
.201
.216
.409
.167
.622
.078
.382
1
.344
.115
-.032
.183
.075
.544
.198
.115
.185
.068
.092
.078
.070
.032
.045
.225
.188
1
-.444
.128
-.106
-.572
.056
.003
-.193
-.112 -.180
-.067
-.090
-.076
-.068
-.313
-.044
-.291
-.183
-.252
1
20
.036
-.294
.048
.302
.038
.098
.253
.147
.087
.117
.100
.089
.409
.058
.287
.240
.042
.315
4
5
6
7
20
3.10
1.71
2.70
1.33
2.10
2.72
3.87
1
.236
2.73
2.26
1.96
2.50
1.29
1.82
1.56
1.43
7.93
1.02
2.06
1
1.90
1. DIST. EDUCACIÓN 2. DIST. DESARROLLO IND 3. DIST. IDIOMA 4. DIST. DEMOCRACIA 5. DIST. SISTEMA SOCIAL 6. DIST. RELIGIÓN 7. IDE/PIB
8. POBLACIÓN 9. DESEMPLEO 10. DIVERSIFICACIÓN RELACIONADA 11. DIVERSIFICACION NO RELACIONADA 12. MANUFACTURAS 13.
ALIMENTACIÓN 14. CONSTRUCCIÓN 15. SECTORES REGULADOS 16. FINANCIERO 17. EDAD 18. ROE 19. NÚMERO PAISES PREVIOS 20. COTIZACIÓN
15
ANEXO 2 RESULTADOS DEL CONDITIONAL LOGIT MODEL (CLM)
VARIABLES
(1)
(2)
DISTANCIA
EDUCACIÓN
DISTANCIA
DESARROLLO IND
DISTANCIA
IDIOMA
DISTANCIA
DEMOCRACIA
DISTANCIA
SISTEMA SOCIAL
DISTANCIA
RELIGIÓN
IDE/PIB
1.359594***
(.2464758)
-1.055487***
(.324416)
-1.347207***
(.2137957)
-.9639158
(1.158327)
.047857
(.198452)
.3284012
(.2792731)
-.0059828
(.0165241)
1.280073***
(.1823649)
.2127511
(.4569756)
.4097149
(.2504272)
.1208546
(.3544778)
.3789525
(.2922606)
.3231657
(.4478497)
.1780872
(.408474)
-.1378464
(.5457912)
.1791077
(.5828188)
-.8831603***
(.2258461)
.0080219
(.0071452)
.004801
(.0051218)
-.0105387
(.2388732)
.797558***
(.2007284)
-.0141783
(.011001)
1.26681***
(.0927823)
.3588533
(.3060443)
.4121659*
(.2504359)
.1208565
(.3544747)
.3868809
(.2921059)
.3307852
(.4478847)
.1888425
(.4077936)
-.1327645
(.5459106)
.1688852
(.5826362)
-.840398***
(.1995332)
.0081566
(.0071415)
.0050749
(.005078)
-.0177846
(.2384242)
.0189203
(.0121577)
1.21315***
(.0948631)
.4823593
(.3143905)
.4088237
(.2503362)
.1208627
(.3544812)
.3760367
(.2915059)
.3203678
(.44735)
.1741226
(.4076524)
-.1397401
(.5455719)
.1829068
(.5821999)
-.898958***
(.2029973)
.0079723
(.0071369)
.0047001
(.0050822)
-.007868
(.238205)
-.0131985
(.0109479)
1.160438***
(.0940286)
-.3043817
(.3430057)
.436368*
(.251436)
.1224152
(.354832)
.4594694
(.2971772)
.4013084
(.4522658)
.2857623
(.4101451)
-.090466
(.5494374)
.082113
(.5864198)
-.4610632**
(.2014802)
.0093901
(.0071857)
.007547
(.0050951)
-.0831444
(.2407273)
.0006071
(.0111869)
.7651661***
(.1487106)
1.191409***
(.4016433)
.4157695*
(.250557)
.1209204
(.354486)
.3983104
(.2927987)
.341799
(.4484916)
.2042852
(.4080237)
-.1256084
(.5463302)
.15442
(.5831494)
-.7792382***
(.1976162)
.0083509
(.007147)
.0054682
(.0050766)
-.0281906
(.2387073)
-.0063662
(.0112535)
1.202493***
(.0977997)
.3148516
(.3137608)
.4207729*
(.2507454)
.1211186
(.3545293)
.4137742
(.2938199)
.3567553
(.4493749)
.2250659
(.4084466)
-.1162352
(.5469897)
.1353446
(.5839124)
-.6973781***
(.1972258)
.0086138
(.0071556)
.0059978
(.0050784)
-.0421979
(.239159)
-.5206923**
(.2242692)
.0083209
(.0126101)
1.206738***
(.095097)
.2092122
(.3210821)
.4204599*
(.2507327)
.1211027
(.3545257)
.4128197
(.2937523)
.3558303
(.4493172)
.2237869
(.4084146)
-.1168038
(.5469458)
.1365059
(.5838618)
-.702402***
(.1971041)
.0085975
(.007155)
0059652
(.0050781)
-.0413356
(.2391271)
N. OBSERVATIONS
LOG LIKELIHOOD
PSEUDO R2
14498
-1806.9281
0.1129
14498
-1852.3489
0.0906
14498
-1852.5081
0.0906
14498
-1827.1882
0.1030
14498
-1853.8668
0.0899
14498
-1859.9152
0.0869
14498
-1857.3915
0.0882
Prob>=chibar2
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
POBLACIÓN
DESEMPLEO
DIVERSIFICACIÓN
RELACIONADA
DIVERSIFICACION
NO RELACIONADA
MANUFACTURAS
ALIMENTACIÓN
CONSTRUCCIÓN
SECTORES
REGULADOS
FINANCIERO
EDAD
ROE
NÚMERO PAISES
PREVIOS
COTIZACIÓN
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
-.955926***
(.2441741)
-1.35048***
(.1688929)
-3.823173***
(1.112048)
-.1140088
(.1854764)
16
ANEXO 3 RESULTADOS DEL NESTED LOGIT MODEL (NLM)
VARIABLES
(8)
(9)
DISTANCIA
EDUCACIÓN
DISTANCIA
DESARROLLO IND
DISTANCIA IDIOMA
1.541536***
(.2605882)
-1.38665***
(.3446225)
-1.19194***
(.2168958)
-.900921
(1.175925)
.0304957
(.197995)
. 2546712
(.2792287)
.0072643
(.0171675)
1.305563***
(.1848935)
.483948
(.4630631)
.5063352**
(.2578798)
.1358334
(.3580151)
.6358092**
(.3231954)
.5774955
(.4731562)
.5119309
(.4324387)
-.0116165
(.5641569)
-.0864486
(.6017018)
.3859031
(.4360633)
.0123591*
(.0074602)
.0133641**
(.0058436)
-.2360746
(.2576287)
.862788***
(.2020443)
-.012837
(.0110829)
1.25105***
(.0927259)
.4757715
(.3092719)
.5063779**
(.2578758)
.1361429
(.3580041)
.635249**
(.3231497)
.5768839
(.4731281)
.5112355
(.4324092)
-.0122754
(.5641369)
-.087291
(.6017182)
.3858166
(.4360521)
.0123562*
(.0074599)
.0133658**
(.0058435)
-.2359888
(.2576216)
.0245971**
(.0122565)
1.18580***
(.0949015)
.615109**
(.3181892)
.5063686**
(.2578767)
.1360874
(.3580073)
.6353167**
(.323159)
.5770521
(.4731281)
.5113857
(.4324151)
-.0119968
(.5641197)
-.0873519
(.6017343)
.3860088
(.4360565)
.0123559*
(.00746)
.0133665**
(.0058435)
-.2360334
(.2576246)
-.0116501
(.0110044)
1.14002***
(.094168)
-.2056136
(.3459677)
.5062937**
(.2578754)
.1360153
(.3580024)
.6356957**
(.323184)
.5774425
(.4731439)
.5117873
(.4324286)
-.0115927
(.5641354)
-.0864447
(.6016822)
.3858839
(.4360544)
.0123589*
(.00746)
.0133638**
(.0058435)
-.2361058
(.2576246)
.0032576
(.0112883)
.7166367***
(.1490096)
1.342899***
(.4061833)
.5063395**
(.2578755)
.1360819**
(.358005)
.6355724
(.3231777)
.5774541
(.4731314)
.5115477
(.4324301)
-.0117663
(.5641325)
-.0864075
(.6016521)
.3859969
(.4360602)
.0123602*
(.00746)
.0133657**
(.0058435)
-.236066
(.2576247)
-.0041791
(.0113191)
1.176172***
(.0979062)
.4147158
(.3168222)
.5063435**
(.2578749)
.135992**
(.3580073)
.6354386
(.3231633)
.5771136
(.4731337)
.5114573
(.4324189)
-.0120381
(.5641403)
-.0870387
(.6017075)
.3859896
(.436057)
.0123578*
(.00746)
.0133656**
(.0058435)
-.2360695
(.2576243)
-.5192472**
(.2230623)
.0103051
(.0126365)
1.18079 ***
(.0950785)
.3106824
(.3240241)
.5063093**
(.2578735)
.1360128
(.3580052)
.6353749**
(.3231591)
.5770522
(.4731307)
.5113983
(.4324165)
-.0120059
(.5641263)
-.0870787
(.6017027)
.3860038
(.436055)
.0123571*
(.0074599)
.0133657**
(.0058435)
-.2360479
(.2576231)
N. OBSERVATIONS
LOG LIKELIHOOD
INCLUSIVE VALUE
14498
-1800.678
.9967698
14498
-1847.0154
.6778594
14498
-1846.5785
.3923159
14498
-1824.6716
.7501022
14498
-1849.0904
-1.379026
14498
-1855.8046
.1454784
14498
-1853.2432
.2690933
Prob>=chibar2
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
DISTANCIA
DEMOCRACIA
DISTANCIA
SISTEMA SOCIAL
DISTANCIA
RELIGIÓN
IDE/PIB
POBLACIÓN
DESEMPLEO
DIVERSIFICACIÓN
RELACIONADA
DIVERSIFICACION
NO RELACIONADA
MANUFACTURAS
ALIMENTACIÓN
CONSTRUCCIÓN
SECTORES
REGULADOS
FINANCIERO
EDAD
ROE
NÚMERO PAISES
PREVIOS
COTIZACIÓN
(10)
(11)
(12)
(13)
(14)
-1.07159***
(.2461681)
-1.31522***
(.1687403)
-4.063548***
(1.128107)
-.1068905
(.185437)
Errores estándares entre paréntesis
* p < 0.10 ; ** p < 0.05; *** p < 0.01
17