Aproximación a una medida de la “dimensión empresarial” en el

Aproximación a una medida de la “dimensión empresarial “ en el tejido empresarial extremeño
Aproximación a una medida de la “dimensión
empresarial” en el tejido empresarial extremeño
Alvarez Martinez, Pedro, [email protected]
Cortés Sierra, Georgina, [email protected]
Guerrero Manzano, Mar, [email protected]
Departamento de Economía
Universidad de Extremadura
RESUMEN
Este trabajo muestra el procedimiento para determinar indicadores espaciales y
sectoriales de la ‘dimensión empresarial’. Concepto que se hace corresponder con una medida
de las actividades empresariales desarrolladas en las distintas unidades administrativas locales
que componen un territorio común. Dicha medida se va a obtener mediante la aplicación del
método de Rasch, que permite la medición conjunta de los espacios y las actividades en una
misma dimensión, y determina un orden jerárquico de las actividades y los municipios,
simultáneamente. Dicho orden se establece sobre la base del referente común denominado
“dimensión empresarial”, que se conceptúa como un indicador de la importancia industrial
comparada de cada actividad y de cada espacio y se ha elaborado a partir del volumen de
facturación.
Se realiza una aplicación empírica del concepto teórico estudiado a la actividad
industrial que se desenvuelve en los municipios extremeños. Se utiliza como fuente de
información la base de datos ARDAN, que contempla las actividades: Agricultura, Transportes,
Minería, Construcción, Fabricantes, Detallistas, Mayoristas, Servicios, Finanzas y Varios, dadas
en los distintos municipios de la región extremeña. Los resultados muestran la jerarquización de
las actividades apoyada en la de los municipios.
Palabras claves:
Dimensión empresarial, modelo de Rasch, economía regional, economía espacial,
localización,
Clasificación JEL (Journal Economic Literature):
(C40) Métodos estadísticos y econométricos; (R12) Tamaño y distribución espacial de
la actividad económica regional
Área temática: Aspectos cuantitativos del fenómeno económico
XVI Jornadas ASEPUMA – IV Encuentro Internacional
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Álvarez Martínez, Pedro; Cortés Sierra, Georgina; Guerrero Manzano, Mar
1. INTRODUCCIÓN
El estudio de la localización de actividades económicas mediante técnicas
tradicionales del análisis regional, proporciona medidas bien acerca de las actividades
económicas desarrolladas o bien acerca de los espacios administrativos en las que se
ejercen. Sin embargo, no ofrece instrumentos que reflejen la importancia de las
actividades y de las unidades espaciales en las que se desempeñan en una misma
dimensión. El propósito de este trabajo es la aplicación del procedimiento de Rasch al
estudio de la localización industrial,
al objeto de estimar la medida ‘dimensión
empresarial’ en cuya determinación se involucran, simultáneamente, consideraciones de
las actividades y de los espacios. La dimensión empresarial se concibe conceptualmente
como un indicador de la importancia industrial comparada de cada actividad y de cada
espacio.
Se entiende que en cada espacio se producen sinergias entre las distintas
actividades desarrolladas en él; asociaciones que determinan el valor de su ‘dimensión
empresarial’. Asimismo, para cada actividad se producen sinergias entre las distintas
unidades espaciales en las que se desarrolla y ésas se reflejan en la estimación de su
‘dimensión empresarial’. Una vez obtenidas las ‘dimensiones empresariales’ de cada
actividad y cada punto espacial, será posible comparar las distintas actividades y los
distintos espacios entre sí. Estas estimaciones constituyen un indicador que, referido a
las actividades económicas o los espacios, establece su posición relativa en cada punto
de la recta.
Este trabajo se va a centrar empíricamente en las actividades industriales
emplazadas en los municipios de Extremadura. La estimación de la medida de la
variable “dimensión empresarial”, mediante el Modelo de Rasch aplicado a las
empresas, permite dar respuesta a cuestiones tales como: ¿cuáles son las actividades
más sobresalientes en el tejido empresarial de la región?; ¿cuales son los municipios que
manifiestan mayor afluencia de actividad empresarial? Y, además, ¿qué municipios
presentan mejores, o peores, condiciones para el ejercicio de actividades concretas?
El interés de estas consideraciones radica en que la dimensión de la actividad
económica condiciona la distribución territorial de los asentamientos de la población, su
grado de prosperidad y de bienestar social y económico. Por su parte, la ubicación
espacial de una actividad económica se relaciona con el emplazamiento de otras
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Aproximación a una medida de la “dimensión empresarial “ en el tejido empresarial extremeño
actividades así como con otra serie de factores: existencia de infraestructuras públicas y
decisiones de los agentes sociales, públicos y privados, acerca de la localización,
producción y consumo.
2. FUENTE Y DATOS UTILIZADOS
Se ha utilizado el Directorio ARDÁNi para el ejercicio 1997 en la región
extremeña. Dicha base de datos contiene información de cada una de las 8.000 empresas
que han presentado sus cuentas en los Registros Mercantiles extremeños en dicho
ejercicio, es decir, las que tienen su sede social en Extremadura.
La codificación de la actividad económica según la SIC (Standard Industrial
Classification, Washington-1987), es la siguiente: 1) Agricultura, Silvicultura,
Ganadería y Pesca, 2) Minería, 3) Construcción, 4) Fabricantes, 5) Transportes,
Comunicaciones y Servicios Públicos, 6) Mayoristas, 7) Detallistas, 8) Finanzas,
Seguros y Bienes Raíces y 9) Servicios.
Los datos utilizados son la facturación de cada una de las empresas registradas,
agrupada para cada municipio por sectores de actividad. De manera que obtenemos una
variable bi-dimensional, referida a puntos espaciales y a sectores productivos. Cada Yij
representa la facturación del municipio i, en el sector de actividad j.
Es posible comparar cada municipio conforme al conjunto de sus actividades
respectivas. Para este propósito es necesario encontrar un referente común que lo
permita y aúne el efecto global de todas las actividades, teniendo en cuenta su
intensidad relativa. Se define a dicho referente como “dimensión empresarial”.En el
trabajo se centra el interés en la facturación de una actividad en un municipio y se lleva
a cabo la siguiente consideración: si en el municipio no se localiza una actividad
determinada, se asigna el valor cero a esta observación; si por el contrario, sí se
realiza, se transforma a una escala logarítmica del uno al nueve; de manera que
cualquier actividad queda especificada por niveles de cero a nueve, según la intensidad
de su volumen de negocio.
Sustituido el elemento Yij por su respectivo nivel, las columnas representarán los
niveles de facturación obtenidos para cada actividad en cada municipio, y las filas, los
de cada municipio en las distintas actividades. Se obtienen una matriz de orden 292x9
(292 municipios y 9 actividades). Los niveles alcanzados en cada municipio en las
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distintas actividades empresariales, son independientes entre sí. Análogamente los
niveles de cada actividad en los distintos municipios, también lo son.
3. CONSTRUCCIÓN DE LA VARIABLE LATENTE
Con el fin de medir la importancia de las empresas en términos espaciales y
sectoriales, se elabora una variable común a los municipios y las actividades, que se
denomina “dimensión empresarial”. La dimensión empresarial nos va a permitir
clasificar a las actividades y los municipios en una dimensión única. En términos de
dicha variable, un municipio tendrá más dimensión empresarial cuanto mayores sean los
niveles facturación, en el mayor número de actividades localizadas en él, y una
actividad tendrá mayor dimensión empresarial cuánto más presente esté en el mayor
número de municipios.
La aplicación del Modelo de Rasch, sintetiza el conjunto de datos en las
estimaciones paramétricas: δi, para cada actividad y βj, para cada municipio, que
evalúan su respectiva dimensión empresarial. En las estimaciones de δi y βj , se
considera el nivel de evaluación de la actividad 'i' en el municipio 'j', Xij, en forma
dicotómica –presencia o ausencia del nivel-. Las estimaciones, fruto de la interrelación
de todas las actividades en todos los municipios, reflejan la lógica subyacente en el
contexto conjunto de los datos. Las diferencias de medidas de dimensión empresarial en
los municipios, se manifestarán a través de las actividades y de su posición relativa con
respecto a ellas.
Se interpretan las evaluaciones asignadas por el modelo a las actividades, de la
forma siguiente: el δi con la medida más pequeña se corresponde con la actividad o
actividades cuya presencia en los municipios observados es mayor, la de mayor
‘dimensión empresarial’. Siguiendo un orden creciente, la actividad δi con mayor
medida, es la de menor presencia en las observaciones. Así pues, la actividad δi de
menor medida de ‘dimensión empresarial’, es la actividad más extendida en el conjunto
del territorio, y con los mayores niveles de facturación. En cuanto a los municipios, el
que obtenga el βj con mayor medida, será aquél en el que se realice mayor facturación,
en el mayor número de actividades; es decir, el de mayor ‘dimensión empresarial’. En
orden decreciente, el βj de menor medida corresponde al municipio en el que se da el
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menor volumen de facturación en el menor número de actividades, esto es, el de menor
‘dimensión empresarial’.
La representación gráfica de la variable latente ‘dimensión empresarial' y la
posición en la misma de los municipios y de las actividades, se puede observar en la
figura que sigue:
En La línea, la actividad representada por el parámetro δ1 es la de menor
medida. Estará presente en los municipios cuyo parámetro ßj sea mayor que δ1, es el
caso de ß2 y ß3, y no el de ß1. La actividad cuyo parámetro es δ2 estará presente en los
municipios de medida ß3, y no lo estará en los de ß1 y ß2. Por otro lado, el municipio
cuya medida sea ß3 tendrá más dimensión empresarial que los de ß1 y ß2 al manifestar
una actividad económica más intensa, (se ubican en él las actividades de medida δ1 y
δ2). Podemos pues, deducir que los parámetros de las actividades clasifican a los
municipios, y que los parámetros de los municipios clasifican a las actividadesii.
Se designa la variable “dimensión empresarial”
mediante Xij, definida en
términos del parámetro βj, medida del municipio 'j', y δi, medida de la actividad 'i'.
Considerada Xij en forma dicotómica, tomará un valor uno, si la actividad ‘i’ factura en
un municipio 'j' con un nivel determinado, y cero, si no lo hace.
Sobre la base de que, para que en un municipio 'j' se dé la actividad 'i' en un
determinado nivel, es necesario que βj sea mayor que δi, se van a comparar, mediante
diferencias, los parámetros δi y βj. Ello permite relacionar la variable Xij con la
representación gráfica anterior en términos de probabilidad:
El modelo de George Rasch (1980), permite obtener una estimación de la
probabilidad de que en un municipio se realice una determinada actividad con un cierto
nivel, dados βn y δi :
e( βn−δi )
P{ Xni =1/ βn,δi} = ( βn−δi )
1+e
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En la fórmula no son relevantes los valores de los parámetros, sino las
diferencias, βj - δi, entre ellos, unidades de escala 'logits'. Cualquier par de diferencias
que sea igual tendrá la misma probabilidad, con independencia de los valores de βi y δj.
Por lo tanto, en un municipio 'j', la dimensión empresarial debida a una actividad 'i' es
independiente de la “dimensión empresarial” debida al resto de actividades que se
produzcan en 'j'.
4. PRINCIPALES RESULTADOS
4.1 Estimaciones de la ‘dimensión empresarial’
La estimación de los parámetros se realiza por el método de máxima
verosimilitud, utilizando los algoritmos PROX y UCONiii del programa informático
Bigsteps, que garantiza la obtención de estimadores eficientes. La variable conceptuada,
“dimensión empresarial”, se caracteriza mediante los parámetros δ1, δ2 , ...., para las
actividades consideradas y en los parámetros β1, β2, ...., para los municipios. Las
estimaciones paramétricas respectivas se observan en las columnas denominadas
'measure' de los Cuadros números 1 y 2).
El Cuadro 1 recoge la distribución para cada una de las actividades (‘items’) de
la información siguiente:
Entry number: Identificación numérica de la actividad
Raw Score: Puntuación bruta de cada actividad en razón de su ‘dimensión
empresarial’ comparada con el contexto
Count: Número de casos (Número de municipios)
Measure: Estimaciones paramétricas de la ‘dimensión empresarial’ de las
actividades empresariales (Ítems). Muestran su ubicación en la línea de dimensión
empresarial.
Error: Error estándar de la estimación asociado a cada actividad.
Infit y Outfit: Estadísticos que miden el grado de ajuste del modelo. Son
estadísticos sensibles que muestran comportamientos inesperados.
Los Infit MNSQ (Mean Square) son estadísticos t de la media cuadrática
ponderada, que muestran la coherencia en el nivel de las actividades en los municipios.
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Aproximación a una medida de la “dimensión empresarial “ en el tejido empresarial extremeño
Indican la adecuación de cada actividad para medir el constructo ‘dimensión
empresarial’.
Los Outfit MNSQ son estadísticos t de la media cuadrática ponderada, que
muestran la coherencia en el comportamiento de los municipios sobre el nivel de las
actividades.
Para nuestro experimento rangos de MNSQ Infit e Oufit de entre 0,5 y 1,7
indican un buen ajuste del modelo según Wright y Linacreiv. Por debajo de 0,5 se
consideran sobre-ajustados y por encima de 1,7 se consideran bajo-ajustadosv
Ptbis Corr.: Representa los valores de la correlación entre la puntuación de cada
actividad y la puntuación de los municipios, que han de ser de al menos 0,3
Cuadro 1: Medidas estadísticas de las actividades empresariales
Fuente: Bigsteps y elaboración propia.
El análisis muestra que el ajuste del modelo es bueno para las actividades de la
construcción, fabricantes, detallistas, mayoristas, servicios, finanzas y seguros. Las de
mayor dimensión empresarial, conforme a la metodología utilizada, son aquellas que
ocupan las últimas posiciones en el cuadro: construcción, fabricantes, detallistas y
mayoristas por este orden. Son las que mejor conjugan el desarrollo de su actividad a
niveles de facturación más altos, con la presencia en mayor número de municipios.
No se produce ajuste en las actividades de agricultura, silvicultura, ganadería y
pesca, ni en la de minería. En estos casos las estimaciones paramétricas no son válidas
pues no existe coherencia entre las estimaciones de su dimensión empresarial y los
niveles con que se presentan en los municipios. Sin embargo del estudio de las
observaciones en que se producen los desajustes nos proporciona alguna información
cualitativa de interés, según se verá más adelante.
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Álvarez Martínez, Pedro; Cortés Sierra, Georgina; Guerrero Manzano, Mar
En cuanto a los municipios, el Cuadro número 2 recoge las principales medidas
del análisis cuyo significado, análogo al anterior, es el siguiente:
Entry number: Identificación numérica del municipio
Raw Score: Puntuación bruta de cada municipio en razón de su ‘dimensión
empresarial’ comparada con el contexto
Count: Número de casos (Número de actividades)
Measure: Estimaciones paramétricas de la ‘dimensión empresarial’ de cada
municipio. Muestran su ubicación en la línea de dimensión empresarial y proporcionan
una ordenación creciente de las unidades espaciales en función de la variable latente.
Los de mayor ‘measure’ son los que presentan mayor variabilidad de actividades
empresariales a mayores niveles de facturación y por tanto, mayor ‘dimensión
empresarial’.
Error: Error estándar de la estimación asociado a cada municipio.
Infit y Outfit: Estadísticos que miden el grado de ajuste del modelo. Son
estadísticos sensibles que muestran comportamientos inesperados.
Los Infit MNSQ (Mean Square) son estadísticos t de la media cuadrática
ponderada, que muestran la coherencia en el nivel de los municipios en las actividades.
Indican la adecuación de cada municipio para medir la ‘dimensión empresarial’.
Los Outfit MNSQ son estadísticos t de la media cuadrática ponderada, que
muestran la coherencia en el comportamiento de las actividades sobre el nivel de las
municipios.
Ptbis Corr.: Representa los valores de la correlación entre la puntuación de cada
actividad y la puntuación de los municipios, que han de ser de al menos 0,3
Desajustan: en esta columna se señalan los municipios cuyos resultados no son
coherentes con la lógica interna del proceso: los desajustes. El modelo no ajusta para los
municipios señalados por mostrar estos resultados inesperados.
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Aproximación a una medida de la “dimensión empresarial “ en el tejido empresarial extremeño
Cuadro 2: Medidas estadísticas de los municipios en empresas
ENTRY RAW
| NUMBR SCORE COUNT MEASURE ERROR |
INFIT
|
| MNSQ ZSTD
+++|
|
|
29
80
9
74,6
4,8 |
0,73 0,3
|
47
76
9
65,7
2,4 |
1,08 0,1
|
163
73
9
62,4
2,0 |
2,04 2,1
|
82
70
9
60,0
1,8 |
0,29 1,4
|
199
65
9
56,8
1,6 |
1,25 0,5
|
22
63
9
55,7
1,5 |
1,99
2
|
180
59
9
53,7
1,4 |
0,96 0,1
|
278
59
9
53,7
1,4 |
0,47
1
|
286
59
9
53,7
1,4 |
1,66 1,3
|
128
58
9
53,3
1,4 |
2,52 2,8
|
165
49
9
50,1
1,1 |
1,02 0,1
|
254
48
9
49,8
1,1 |
1,36 0,8
|
273
48
9
49,8
1,1 |
0,88 0,2
|
77
46
9
49,3
1,1 |
0,73 0,6
|
144
46
9
49,3
1,1 |
0,88 0,3
|
73
45
9
49,1
1,1 |
0,83 0,4
|
104
45
9
49,1
1,1 |
0,69 0,7
|
147
43
9
48,6
1,1 |
1,41 0,9
|
125
42
9
48,3
1,1 |
0,5
1
|
176
42
9
48,3
1,1 |
2,36 2,8
|
93
41
9
48,1
1,1 |
0,97 0,1
|
157
41
9
48,1
1,1 |
0,43 1,1
|
218
41
9
48,1
1,1 |
0,62 0,7
|
237
41
9
48,1
1,1 |
2,15 2,2
|
28
39
9
47,5
1,1 |
0,27 1,2
|
53
39
9
47,5
1,1 |
0,92 0,1
|
91
39
9
47,5
1,1 |
0,43
1
|
24
38
9
47,3
1,1 |
2,74 2,8
|
88
38
9
47,3
1,1 |
0,68 0,5
|
170
38
9
47,3
1,1 |
0,18 1,3
|
173
38
9
47,3
1,1 |
2,74 2,8
|
208
38
9
47,3
1,1 |
5,69 7,5
|
187
37
9
47,0
1,1 |
1,71 1,1
|
203
37
9
47,0
1,1 |
3,28 3,5
|
220
37
9
47,0
1,1 |
0,63 0,6
|
31
36
9
46,7
1,1 |
0,61 0,6
|
177
35
9
46,5
1,1 |
1,64
1
|
236
35
9
46,5
1,1 |
1,21 0,3
|
2
34
9
46,2
1,1 |
0,31
1
|
102
34
9
46,2
1,1 |
0,57 0,6
|
61
32
9
45,7
1,0 |
1
0
|
121
32
9
45,7
1,0 |
0,64 0,6
|
223
32
9
45,7
1,0 |
1,24 0,4
|
42
31
9
45,5
1,0 |
0,44 0,9
|
49
31
9
45,5
1,0 |
0,09 1,5
|
186
31
9
45,5
1,0 |
1,46 0,8
|
6
30
9
45,3
1,0 |
0,16 1,5
|
126
30
9
45,3
1,0 |
3,46 4,3
|
155
30
9
45,3
1,0 |
1,22 0,4
|
182
30
9
45,3
1,0 |
0,69 0,5
|
255
30
9
45,3
1,0 |
0,99
0
|
18
29
9
45,1
1,0 |
0,14 1,6
|
80
29
9
45,1
1,0 |
0,68 0,6
|
141
29
9
45,1
1,0 |
0,81 0,3
|
146
29
9
45,1
1,0 |
2,24 2,3
|
288
29
9
45,1
1,0 |
1,05 0,1
|
41
28
9
44,9
0,9 |
2,71 3,3
|
189
28
9
44,9
0,9 |
1,32 0,6
|
25
27
9
44,7
0,9 |
1,45 0,9
|
179
27
9
44,7
0,9 |
1,23 0,5
|
202
27
9
44,7
0,9 |
1,12 0,3
|
261
27
9
44,7
0,9 |
1,05 0,1
|
112
26
9
44,5
0,9 |
0,53
1
|
114
25
9
44,3
0,9 |
0,94 0,1
|
211
25
9
44,3
0,9 |
1,78 1,7
|
148
24
9
44,2
0,9 |
0,77 0,5
|
175
24
9
44,2
0,9 |
1,33 0,7
|
35
23
9
44,0
0,9 |
0,92 0,2
..............................................................................................
...................................................................
|
|
|
|
|
|
|
|
|
70
118
246
280
20
40
129
149
150
23
23
23
23
22
22
22
22
22
9
9
9
9
9
9
9
9
9
44,0
44,0
44,0
44,0
43,8
43,8
43,8
43,8
43,8
0,9
0,9
0,9
0,9
0,9
0,9
0,9
0,9
0,9
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,91
0,84
0,96
0,75
2,06
1,33
0,95
1,02
0,43
2,2
4
1
6
2,6
0,8
0,1
0,1
1,4
|
OUTFIT
| MNSQ ZSTD
|
|
0,38 0,5
|
1,27 0,5
|
1,55 1,1
|
0,31 1,4
|
1,16 0,3
|
1,72 1,5
|
0,78 0,4
|
0,46 1,1
|
1,44 0,9
|
2,39 2,8
|
0,84 0,3
|
0,8 0,4
|
0,77 0,5
|
0,76 0,5
|
0,71 0,6
|
0,89 0,2
|
0,72 0,5
|
1,24 0,5
|
0,41 1,1
|
2,96 3,6
|
1,09 0,2
|
0,41 1,1
|
0,68 0,6
|
2,48 2,7
|
0,25 1,2
|
0,73 0,4
|
0,44 0,9
|
2,71 2,8
|
0,63 0,6
|
0,17 1,3
|
2,64 2,7
|
5,07 6,6
|
1,44 0,7
|
2,94
3
|
0,57 0,7
|
0,6 0,6
|
1,63 0,9
|
1,26 0,4
|
0,33
1
|
0,52 0,7
|
0,77 0,3
|
0,63 0,5
|
1,06 0,1
|
0,33 0,9
|
0,09 1,2
|
1,36 0,5
|
0,15 1,1
|
5,38 5,6
|
1,56 0,7
|
0,46 0,7
|
0,71 0,4
|
0,12 1,1
|
0,51 0,6
|
1,83
1
|
4,24
4
|
0,81 0,2
|
5,33 5,2
|
3,79 3,4
|
1,08 0,1
|
0,93 0,1
|
0,82 0,2
|
0,81 0,2
|
0,38 0,7
|
0,75 0,3
|
1,59 0,7
|
0,58 0,4
|
1,04
0
|
0,71 0,3
PTBIS
| CORR. |
MUNICIPIO
DESAJUSTAN
|
|
|
|
|
|
|
0,59 | BADAJOZ
|
|
0,29 | CACERES
|
|
0,39 | MERIDA
|
***
|
0,69 | DON BENITO
|
|
0,75 | PLASENCIA
|
|
0,88 | ALMENDRALEJO
|
***
|
0,60 | NAVALMORAL DE LA MATA
|
|
0,85 | VILLANUEVA DE LA SERENA |
|
0,76 | ZAFRA
|
|
0,76 | JEREZ DE LOS CABALLEROS |
***
|
0,82 | MIAJADAS
|
|
0,63 | TRUJILLO
|
|
0,78 | VILLAFRANCA DE LOS BARROS|
|
0,84 | CORIA
|
|
0,62 | LLERENA
|
|
0,62 | CASTUERA
|
|
0,77 | GUAREÑA
|
|
0,41 | LOS SANTOS DE MAIMONA
|
|
0,91 | JARAIZ DE LA VERA
|
|
0,53 | MONTIJO
|
***
|
0,93 | FUENTE DEL MAESTRE
|
|
0,87 | MALPARTIDA DE PLASENCIA |
|
0,92 | SAN VICENTE DE ALCANTARA |
|
0,80 | TALAYUELA
|
***
|
0,89 | AZUAGA
|
|
0,71 | CAMPANARIO
|
|
0,84 | FUENTE DE CANTOS
|
|
0,51 | ARROYO DE LA LUZ
|
***
|
0,84 | FREGENAL DE LA SIERRA
|
|
0,93 | MONESTERIO
|
|
0,49 | MONTEHERMOSO
|
***
|
0,03 | QUINTANA DE LA SERENA
|
***
|
0,84 | OLIVENZA
|
***
|
0,53 | PUEBLA DE LA CALZADA
|
***
|
0,84 | SANTA AMALIA
|
|
0,69 | BARCARROTA
|
|
0,72 | MORALEJA
|
|
0,68 | TALAVERA LA REAL
|
|
0,86 | ACEUCHAL
|
|
0,78 | GRANJA DE TORREHERMOSA |
|
0,90 | CASAR DE CACERES
|
|
0,75 | HORNACHOS
|
|
0,68 | SANTA MARTA
|
|
0,73 | CABEZA DEL BUEY
|
|
0,92 | CALAMONTE
|
|
0,59 | OLIVA DE LA FRONTERA
|
|
0,89 | ALBURQUERQUE
|
|
0,23 | JARANDILLA DE LA VERA
|
***
|
0,73 | MALPARTIDA DE CACERES
|
|
0,86 | NAVALVILLAR DE PELA
|
|
0,83 | USAGRE
|
|
0,90 | ALISEDA
|
|
0,89 | CUACOS DE YUSTE
|
|
0,73 | LA ZARZA
|
|
0,41 | LOGROSAN
|
***
|
0,69 | ZALAMEA DE LA SERENA
|
|
0,13 | BURGUILLOS DEL CERRO
|
***
|
0,42 | ORELLANA LA VIEJA
|
|
0,61 | ARROYO DE SAN SERVAN
|
|
0,78 | NAVACONCEJO
|
|
0,47 | PUEBLA DE ALCOCER
|
|
0,87 | VALENCIA DE ALCANTARA
|
|
0,81 | HERRERA DEL DUQUE
|
|
0,81 | HERVAS
|
|
0,40 | RIBERA DEL FRESNO
|
***
|
0,79 | LOSAR DE LA VERA
|
|
0,46 | MONTERRUBIO DE LA SERENA|
|
0,71 | BERLANGA
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,5
0,68
0,79
0,58
1,74
2,14
0,74
0,78
0,34
0,5
0,3
0,2
0,4
0,7
1,1
0,2
0,2
0,6
0,41
0,78
0,60
0,79
0,41
0,32
0,66
0,54
0,73
|
|
|
|
|
|
|
|
|
CASATEJADA
HIGUERA LA REAL
TORREJONCILLO
VILLANUEVA DE LA VERA
ALMARAZ
BROZAS
JERTE
MADRIGAL DE LA VERA
MADRIGALEJO
|
|
|
|
|
|
|
|
|
***
***
Fuente: Bigsteps y elaboración propia.
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Álvarez Martínez, Pedro; Cortés Sierra, Georgina; Guerrero Manzano, Mar
Los resultados de los municipios muestran que la mayor parte de ellos se ajustan
al modelo. Entre éstos, el principal es Badajoz, con medida (74.6) superior a la mayor
medida obtenida por las actividades (54.8), lo que supone que empresas de todas las
actividades consideradas se localizan en este municipio con el mayor número de
establecimientos a los niveles más altos de facturación. Es decir, es el que presenta
mayor dimensión empresarial respecto al resto de los municipios extremeños en cuanto
a la localización de actividades.
Los siguientes municipios en importancia son: Cáceres, Don Benito y Plasencia,
(todos ellos con medidas mayores a 54.8). Esto quiere decir que en estos municipios, se
localizan establecimientos de todas las actividades, pero a menores niveles de
facturación que en Badajoz…
En el gráfico siguiente se pueden observar la localización de actividades y
municipios en la línea de ‘dimensión empresarial’
Algunos municipios muestran desajustes con el modelo. Es el caso de Mérida,
por ejemplo, que desajusta al tiempo que muestra una puntuación Raw Score y una
estimación de la dimensión empresarial elevada. Del estudio detallado de esta situación
o de otras que puedan presentarse, se puede obtener información relevante acerca de las
ventajas comparativas o de las dificultades de las actividades económicas en los
distintos municipios.
XVI Jornadas ASEPUMA – IV Encuentro Internacional
Rect@ Vol Actas_16 Issue 1: 112
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Aproximación a una medida de la “dimensión empresarial “ en el tejido empresarial extremeño
4.2. Los desajustes entre lo real y lo estimado
La comparación del patrón real de comportamiento de las variables con las
expectativas de la probabilidad de Rasch suministra una información relevante de
aspectos cualitativos de la ‘dimensión empresarial’: los desajustes. Es importante ver
cómo se detectan y cuál es su significado.
A fin de validar los resultados del modelo, hay que fijarse en Los indicadores de
ajuste. Éstos ponen de manifiesto si el panel de datos de la muestra es consistente con la
forma en que se presentan y en relación a la variable latente definida. Según ya se ha
comentado, las columnas INFIT/OUTFIT en los Cuadros número 1 y 2, muestran la
validez de los resultados poniendo de relieve las actividades y municipios que ajustan o
desajustan. Los ítems o municipios que desajustan indican un comportamiento anómalo;
es decir, no responden a las expectativas de Rasch. La justificación de este
comportamiento habrá que buscarlo fuera del marco conceptual definido.
La observación de los ‘residuales’ en actividades y municipios, algunos de ellos
recogidos en los cuadros 3 y 4, indicará los elementos en los que se producen las
diferencias que llevan al desajuste. Los ‘residuales’ pueden ser positivos o negativos y
su significado se explica a continuación.
Para los desajustes en las actividades, residual negativo indica que un municipio
obtiene para una determinada actividad, un nivel de dimensión empresarial menor que
el que cabría esperar dada la dimensión empresarial del municipio y residual positivo,
que el nivel de
dicha actividad es mayor que el esperado para su dimensión
empresarial. Los residuales positivos pueden servir de indicador de ventajas
comparativas para una actividad en un municipio. La posición del residual, indica el
municipio dónde se produce esa situación anómala, desajuste. Los desajustes pues,
vienen a completar el proceso de obtención de la medida.
Se van a comentar los desajustes y sus residuales de los ítems. Los desajustes en
actividades empresariales se dan en Minería y en Agricultura, Silvicultura y Ganadería.
Es lógico que en la Minería se produzcan desajustes, es una actividad “rara” por
naturaleza, ya que los yacimientos mineros se presentan de manera aislada en el
territorio y no tienen las mismas posibilidades de darse en todos los municipios. Así,
por ejemplo, Villar del Rey (Entry Number 285), que posee yacimientos mineros,
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Álvarez Martínez, Pedro; Cortés Sierra, Georgina; Guerrero Manzano, Mar
muestra un desajuste positivo (6) en esta actividad, lo que significa, que en relación al
nivel de actividad empresarial del municipio, hay una excesiva presencia de la actividad
minera.
Cuadro 3 Desajustes de la actividad empresarial Minería
Fuente: Bigsteps y elaboración propia.
En cuanto a la Agricultura, Silvicultura y Ganadería, por la peculiaridad de esta
actividad, desajustes positivos no indican mayor ‘dimensión empresarial’ sino menos
pues en los municipios más industrializados hay menor peso de la actividad agrícola, en
favor de otras actividades de mayor valor añadido. Es el caso de Montijo, que presenta
un desajuste negativo (-4), Cáceres (-2) o Moraleja (-3), que son municipios de mayor
‘dimensión empresarial’ en los que se da una actividad empresarial por encima de la
media.
En los desajustes de los municipios, residual negativo indica que una actividad o
item obtiene en dicho municipio un nivel de dimensión empresarial menor que el
esperado, y residual positivo, que el nivel de dimensión empresarial es mayor que el
XVI Jornadas ASEPUMA – IV Encuentro Internacional
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Aproximación a una medida de la “dimensión empresarial “ en el tejido empresarial extremeño
esperado, para dicha actividad en el municipio. La posición del residual, indica
actividad dónde se produce esa situación de desajuste.
Cuadro 4: Desajustes de los municipios
Fuente: Bigsteps y elaboración propia.
En términos generales, los municipios presentan desajustes en las actividades de
Minería, Transporte y Agricultura – que son las actividades, que a su vez, muestran
desajustes en el análisis-. Así, por ejemplo, Villar del Rey, manifiesta residuales
positivos en Minería y Transporte, que se explican por el ejercicio normal de la
actividad minera, y Montijo, residuales negativos en la actividad agraria. Se observa
además, que algunos municipios desajustan en actividades que en el conjunto de la
región tiene un comportamiento coherente ó lógico. Así, para Fabricantes, Jerez de los
Caballeros muestra residuales positivos (2), que nos indica que tiene más empresas de
este tipo de lo esperado, siendo un indicador de que existen mayores eficiencias
XVI Jornadas ASEPUMA – IV Encuentro Internacional
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Álvarez Martínez, Pedro; Cortés Sierra, Georgina; Guerrero Manzano, Mar
relativas en esta actividad, y Casatejada, con residual negativo (-2), apunta menores
eficiencias relativas en esta actividad de lo que cabría esperar, de acuerdo con su
composición de actividades.
Así pues el análisis de los residuales permite completar el análisis de manera que
una vez concluido no solo tenemos localizadas las actividades empresariales y los
municipios respecto a la dimensión empresarial, sino que también tenemos idea de qué
municipios presentan ventajas comparativas respecto a determinadas actividades y
viceversa.
5. CONCLUSIONES
En las líneas siguientes se presentan los principales resultados obtenidos de este
trabajo
1) Es coherente concebir la “dimensión empresarial” como una variable latente
de dimensión única, definida por la interrelación de diversas actividades empresariales
en un conjunto de municipios. La aplicación del modelo de Rasch al volumen de
negocio de las actividades empresariales en distintas unidades espaciales, permite
determinar dicha variable. El procedimiento permite obtener una medida, de dimensión
única, que clasifica a los municipios a través de las actividades y a las actividades a
través de los municipios. Dicha medida es un indicador espacial de la intensidad de la
localización de la actividad económica empresarial de cada municipio y de la
importancia de cada actividad en el conjunto de la región.
2) Los desajustes de actividades y municipios al modelo ponen de manifiesto
comportamientos inesperados de ambos. El estudio de estos desajustes nos va a permitir
deducir la existencia de eficiencias e ineficiencias tanto en actividades como en
municipios.
6. BIBLIOGRAFÍA
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measurement workshop, Emory University, Atlanta, Georgia (USA).
• ALVAREZ, P. GARCIA DEL JUNCO, J. (1995). "Correlación entre los perfiles profesional
y académico de los ejecutivos españoles". D-O , 15, julio, pp.45-51.
• ANDRICH, D. (1988); Rasch Model for Measurement. Murdoch University, Sage.
• CORTÉS SIERRA, G. (1996). "Localización actual de la industria en Extremadura" en
ZAPATA BLANCO, S. (ED.) (1996). La industria de una región no industrializada:
Extremadura, 1750-1990. Universidad de Extrema Figura 2: Distribución de empresas no
cooperativas en Extremadura por volumen de facturación.
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Aproximación a una medida de la “dimensión empresarial “ en el tejido empresarial extremeño
• DELGADO RODRÍGUEZ , M.J. (1996). "Crecimiento y competitividad de la industria en
Extremadura, 1978-1989" en ZAPATA BLANCO, S. (ED.) (1996). La industria de una región
no industrializada: Extremadura, 1750-1990. Universidad de Extremadura.
• RAMAJO TEJEDA, M. (1996). "Análisis de la competitividad de los sectores
manufactureros extremeños" en ZAPATA BLANCO, S. (ED.) (1996). La industria de una
región no industrializada: Extremadura, 1750-1990. Universidad de Extremadura.
• Nakamuya, Y. (2004). “A comparison of holistic and analytic scoring methods in the
assessment of writing”, en http://www.jalt.org/pansig/2004/HTML/Nakamura.htm
• WRIGHT, B.D. and STONE, M.H. (1978) ; "Best Test Design". Chicago: MESA Press.
• WRIGHT, B.D. and MASTERS, J. (1982); "Rating Scale Analysis". Chicago: MESA Press.
• WRIGHT, B.D. and LINACRE, J.M. (1991); Bigsteps. Chicago: MESA Press.
• WRIGHT, B.D. and LINACRE, J.M. (1994); “Rash Transactions”, Volumen 8
• RASCH, G.(1980); Probabilistic Models for some Intelligence and attainment Test. Chicago:
The University of Chicago Press.
• http.//mailinglist.acer.edu.au/pipermail/rasch/2005-November/000049.html
NOTAS FINALES
i
) ARDAN es un Servicio de Información de apoyo a la actividad empresarial configurada dentro del
ámbito de las nuevas autopistas de la información.
ii) Wright y Stone (1979)
iii) Wright y Master( 1982).
iv)
Wright y Linacre (1994, p.3), tomado de http.//mailinglist.acer.edu.au/pipermail/rasch/2005November/000049.html.
v
Los autores establecen otros rangos, así Nakamura (2004), establece un rango de entre 0,6 a 1,4. Sin
embargo, para las características de nuestro tipo de datos nos ha parecido más relevante utilizar el de 0,5 a
1,7
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