Las redes sociales y económicas influyen en la innovación y el crecimiento económico al facilitar la difusión de conocimientos e información (Granovetter 2005). Sin embargo, las redes están asociadas a externalidades, ya que sus costes iniciales recaen principalmente en quienes las organizan, mientras que sus beneficios pueden compartirse con sus miembros. Debido a estas externalidades, puede ser necesario intervenir mediante políticas para desarrollar las redes hasta alcanzar un nivel óptimo y maximizar el bienestar social.
¿Cuáles son los objetivos de política eficaces para crear redes empresariales?
En la práctica, se han aplicado políticas que apoyan el desarrollo de redes empresariales, como subvenciones para exposiciones comerciales y colaboraciones de investigación. Sin embargo, no está claro qué medidas de política son eficaces para crear redes empresariales, porque no se sabe con certeza qué tipos de redes contribuyen a la difusión del conocimiento y a la innovación. Por ejemplo, algunos investigadores han concluido que las redes sólidas y densas, con confianza dentro de comunidades regionales u organizativas, conducen a una difusión más eficaz del conocimiento y, por tanto, a una mayor innovación (Ahuja 2000, Phelps 2010). En otros estudios, en cambio, se ha constatado que los vínculos débiles con personas ajenas a la comunidad son fuentes de información más eficaces, porque los conocimientos de estas personas son más diversos que los de los socios dentro de la comunidad (Burt 1992, Granovetter 1973).
A partir de nuestro trabajo reciente (Todo et al. 2014, 2015), esta columna examina qué estructuras de las redes de cadenas de suministro son eficaces para el desempeño y la resiliencia de las empresas, y ofrece algunas implicaciones de política. En ambos estudios utilizamos un conjunto de datos único y amplio a nivel de empresa, que incluye información sobre los principales vínculos de las cadenas de suministro en toda la economía japonesa.
Difusión del conocimiento a través de las redes de cadenas de suministro
En una investigación reciente (Todo et al. 2015), estimamos cómo distintas estructuras de las redes de cadenas de suministro afectan selectivamente a la productividad y la capacidad de innovación de las empresas, medidas, respectivamente, por las ventas por trabajador y el número de patentes registradas.
En particular, nos centramos en las dos características siguientes de las estructuras de las redes. Primero, distinguimos entre los socios de la cadena de suministro (compradores y proveedores) que se encuentran dentro y fuera de una misma prefectura para detectar la difusión del conocimiento dentro de las regiones y entre ellas a través de las cadenas de suministro. Partimos de la premisa de que los conocimientos de los socios distantes son más diversos que los de los socios cercanos, basándonos en el argumento de Burt (1992) y Granovetter (1973). De hecho, la Figura 1 respalda esta premisa: muestra la proporción ponderada de patentes en cada clase tecnológica para cada una de las nueve prefecturas más avanzadas de Japón, calculada a partir de los datos de todas las patentes registradas allí. La figura indica que las principales clases tecnológicas varían de una región a otra.
En segundo lugar, examinamos cómo afecta al desempeño de una empresa la densidad de su red egocéntrica, medida como la proporción entre el número de vínculos reales entre sus socios de la cadena de suministro y el número de todos los vínculos posibles entre esos socios. Como la densidad de la red egocéntrica de una empresa puede indicar la solidez de las redes de cadenas de suministro, este análisis permite determinar si esa solidez influye en la difusión del conocimiento.
Figura 1. Diversidad geográfica del conocimiento
Fuente: Todo et al. (2015).
Comenzamos estimando el efecto de los vínculos con los proveedores mediante modelos de ecuaciones simultáneas que incorporan la dinámica del desempeño y las redes de las empresas.
Nuestros resultados muestran que los vínculos con proveedores distantes de fuera de la prefectura mejoran el desempeño de las empresas, mientras que los vínculos con proveedores cercanos de la misma prefectura no lo hacen.
Estos resultados se ilustran en los paneles A y B de la Figura 2, que muestran los resultados de una simulación que predice los cambios porcentuales en las ventas por trabajador y las ventas totales cuando el número de proveedores cercanos (A) o distantes (B) aumenta un 50 %. Partimos de la premisa de que, como los productos intermedios de los proveedores distantes incorporan conocimientos más diversos que los de los proveedores cercanos, el uso de productos intermedios de empresas distantes fomenta la productividad de las empresas gracias a los beneficios de la diversidad.
Figura 2. Cambio porcentual en las ventas por trabajador y las ventas totales según la simulación
Fuente: Todo et al. (2015).
Los resultados son opuestos en el caso de los vínculos con los clientes.
Los vínculos con compradores cercanos mejoran la productividad, mientras que los vínculos con compradores distantes no lo hacen.
Sostenemos que el papel geográfico de las redes con proveedores y compradores es distinto porque el conocimiento de los proveedores se difunde a los compradores de forma incorporada, mientras que la transferencia de conocimientos de los compradores a los proveedores requiere comunicación cara a cara. Por ejemplo, Toyota Motor Corporation suele organizar asociaciones de sus proveedores, en las que les brinda una valiosa asistencia técnica y de gestión (Dyer y Nobeoka 2002). En este caso, la distancia geográfica puede ser una barrera para la difusión de conocimientos no incorporados.
Además, los vínculos con proveedores y clientes distantes mejoran la capacidad de innovación, medida por el número de patentes registradas, mientras que los vínculos con proveedores o clientes cercanos no lo hacen.
Estos datos sugieren que, en las actividades de innovación, los conocimientos diversos de los socios distantes son más importantes que en las actividades de producción.
El otro aspecto en el que se centró nuestro estudio fue la densidad de la red egocéntrica de una empresa, que mide el grado de interacción entre sus socios. Constatamos que la densidad tiene un efecto negativo en la productividad y la capacidad de innovación, como se muestra en el panel C de la Figura 2.
Este resultado implica que los conocimientos de las empresas densamente interconectadas son en gran medida redundantes, probablemente porque ya han compartido información entre sí.
En conjunto, nuestros resultados destacan la importancia de contar con socios diversos para difundir conocimientos a través de las redes de cadenas de suministro. La comunicación cara a cara con socios cercanos funciona bien para promover la difusión del conocimiento en las actividades de producción, pero no basta para las actividades de innovación, ya que los conocimientos de las empresas de una misma región se solapan. Los vínculos con empresas de fuera de la región son necesarios para aportar información nueva a la región.
Resiliencia económica a través de redes diversificadas
En otro estudio (Todo et al. 2014), examinamos los efectos de la diversidad de los socios de las cadenas de suministro en la resiliencia económica ante desastres naturales. Utilizando los datos descritos anteriormente, combinados con datos a nivel de empresa recopilados después del gran terremoto del este de Japón de 2011, estimamos cómo afectan a la recuperación a corto y largo plazo de las empresas en las zonas afectadas los vínculos de las cadenas de suministro dentro y fuera de dichas zonas.
Constatamos que los vínculos con socios distantes favorecieron la recuperación a corto plazo tras el terremoto, es decir, el reinicio de las operaciones de las empresas después del seísmo (Figura 3). Esto probablemente se debió a que era más probable que los socios distantes no se hubieran visto afectados por el terremoto y, por tanto, pudieran apoyar a las empresas dañadas. Por ejemplo, Toyota envió a miles de trabajadores para apoyar sus fábricas y proveedores en las zonas afectadas.
Figura 3. Vínculos distantes y recuperación tras desastres naturales
Fuente: Todo et al. (2014).
Este resultado implica que las cadenas de suministro de largo alcance geográfico contribuyen a la resiliencia económica.
Esta conclusión contradice el argumento de que las empresas no deberían depender de cadenas de suministro largas porque estas propagan perturbaciones negativas. Se exagera la visión pesimista de las cadenas de suministro largas y se ignoran los aspectos positivos de los socios distantes. Como también constatamos que los vínculos entre empresas de las zonas afectadas facilitaron el crecimiento de las ventas a más largo plazo, confirmamos la importancia de las redes diversificadas de cadenas de suministro para el desempeño empresarial.
Políticas de clústeres industriales
Nuestros resultados tienen implicaciones para las políticas que promueven el desarrollo de clústeres industriales, considerados en general un motor importante del crecimiento de las economías regionales (Rosenthal y Strange 2004). Aunque las políticas de los gobiernos nacionales y regionales suelen tener como objetivo fomentar los clústeres industriales, sus resultados han sido dispares. Por ejemplo, políticas como la iniciativa de alta tecnología Bayern en Alemania y el plan de clústeres industriales en Japón estimulan la innovación en sus regiones objetivo (Falck et al. 2010, Nishimura y Okamuro 2011), mientras que los sistemas productivos locales en Francia y el tecnópolis en Japón no lograron aumentar la productividad regional (Martin et al. 2011, Okubo y Tomiura 2012).
Nuestros resultados indican que promover las redes empresariales debería ser una parte importante de las políticas de clústeres, además de otras políticas habituales, como los incentivos fiscales para el establecimiento de plantas. Asimismo, crear vínculos con actores externos —por ejemplo, empresas de fuera de la región— es al menos tan importante como, y probablemente más importante que, crear vínculos dentro de la región. Entre las medidas de política para este fin figuran el apoyo a la concertación de negocios con compradores distantes (incluidos los extranjeros), y a la colaboración entre empresas e instituciones financieras y de investigación, así como entre universidades de distintas regiones. No debe subestimarse la importancia de las políticas de clústeres para crear esos vínculos externos que promueven la difusión de conocimientos diversos.
Referencias
Ahuja G (2000), «Redes de colaboración, agujeros estructurales e innovación: un estudio longitudinal»,Administrative Science Quarterly 45, 425-455.
Burt R S (1992), Structural Holes: The Social Structure of Competition, Harvard University Press: Cambridge.
Dyer J y K Nobeoka (2002), «Creación y gestión de una red de intercambio de conocimientos de alto rendimiento: el caso de Toyota», Strategic Management Journal, 21, 345-367.
Falck O, S Heblich S y Kipar S (2010), «Innovación industrial: evidencia directa de una política orientada a clústeres», Regional Science and Urban Economics, 40, 574-582.
Granovetter M (2005), «El impacto de la estructura social en los resultados económicos», Journal of Economic Perspectives, 19; 33-50.
Granovetter M S (1973), «La fuerza de los vínculos débiles», American Journal of Sociology, 78; 1360-1380.
Martin P, T Mayer y F Mayneris (2011), «Apoyo público a los clústeres: un estudio a nivel de empresa de los “sistemas productivos locales” franceses», Regional Science and Urban Economics 41,108-123.
Nishimura J y H Okamuro (2011), «Subvenciones y creación de redes: efectos de los programas de apoyo directo e indirecto de la política de clústeres», Research Policy 40, 714-727.
Okubo T y E Tomiura (2012), «Política de reubicación industrial, productividad y plantas heterogéneas: evidencia de Japón», Regional Science and Urban Economics, 42, 230-239.
Phelps C C (2010), «Estudio longitudinal de la influencia de la estructura y composición de las redes de alianzas en la innovación exploratoria de las empresas», Academy of Management Journal, 53, 890-913.
Rosenthal S S y W C Strange (2004), «Evidencia sobre la naturaleza y las fuentes de las economías de aglomeración», en: Henderson JV, Thisse J-F (eds.), Handbook of Regional and Urban Economics, vol. 4. Elsevier BV, Ámsterdam, 2119-2171.
Todo Y, P Matous y H Inoue (2015), «La fuerza de los vínculos largos y la debilidad de los vínculos fuertes: difusión del conocimiento a través de las redes de cadenas de suministro», documento de debate de RIETI, n.º 15-E-034.
Todo Y, K Nakajima y P Matous (2014), «¿Cómo afectan las redes de cadenas de suministro a la resiliencia de las empresas ante desastres naturales? Evidencia del gran terremoto del este de Japón», Journal of Regional Science, 55, 209-229.
Este artículo se publica en colaboración con VoxEU. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autores: Yasuyuki Todo es profesor de la Facultad de Ciencias Políticas y Economía de la Universidad de Waseda. Petr Matous trabaja en el Grupo de Investigación de Sistemas Complejos de la Facultad de Ingeniería y TI de la Universidad de Sídney.
Imagen: Un hombre camina junto a edificios en el distrito central de negocios de Singapur el 14 de febrero de 2007. REUTERS/Nicky Loh.
