Propuesta de Ignacio Bruera - ibruera@hotmail.com

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FECHA: 07/07/2009

Propuesta de Tesis

TÍTULO: “Costo logístico, productividad y tendencia aglomerativa”

PROPÓSITO/PREGUNTA: ¿En qué medida los costos logísticos impactan de manera directa en la productividad de las firmas manufactureras y de manera indirecta en la densidad y forma de aglomeraciones urbanas seleccionadas en Argentina?
Un mayor costo logístico sobre el valor agregado industrial de una región genera una menor tendencia aglomerativa urbana. En determinadas aglomeraciones urbanas de Argentina el costo de las firmas manufactureras de movilizar insumos y bienes finales afectan su productividad inhibiendo su crecimiento y los efectos externos endógenos positivos de la aglomeración.
El objetivo del trabajo consiste en estimar para cinco aglomeraciones urbanas de Argentina los determinantes del costo logístico de las firmas y analizar su efecto sobre la productividad y la densidad y forma urbana, teniendo en cuenta su base económica.

METODOLOGIA Y DATOS A UTILIZAR (tentativo):
Sobre la base de información de estructura y desempeño durante 2008 de firmas manufactureras pequeñas y medianas, se utilizará para las aglomeraciones seleccionadas una definición aproximada de productividad - tanto laboral (cantidades vendidas/ocupados) como del capital (cantidades vendidas/activo no corriente) -.
A continuación, a partir de los datos de remuneración bruta promedio de ocupados industriales de cada aglomeración (en PyME, datos de Encuestas Observatorios; en general, datos de EPH – última base disponible: fines de 2007) se analizará su relación con la productividad laboral y se plantearán hipótesis de tamaño de aglomeraciones urbanas sobre la base del siguiente supuesto: en equilibrio, dadas las economías externas de aglomeración, a mayor tamaño de ciudad, mayor productividad laboral y remuneraciones brutas asociadas a ella.
Seguidamente, se planteará un modelo de regresión para la estimación de los determinantes del costo logístico de las firmas y se buscará relacionar los efectos de un mayor costo logístico sobre la productividad empresarial. En este punto se dará tratamiento especial a eventuales problemas de endogeneidad: el costo logístico está influido por la distancia a clientes y proveedores, y viceversa.

Muestra de firmas. Se prevé la utilización de la base de datos de Encuesta Estructural a PyME industriales 2008 de la Fundación Observatorio PyME y de las Encuestas a PyME industriales de los Observatorios Regionales de Salta y Tucumán, a través de las cuales se relevaron las siguientes variables:

• Características generales:
  - Región de pertenencia[1]: Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA), Gran Tucumán, Gran Salta, Gran Rosario, Gran Mendoza.
  - Sector de actividad (Clasificación CIIU Rev. 3 de Naciones Unidas y según intensidad tecnológica de la OECD)

• Información sobre Estructura y Desempeño:
  - Facturación durante 2008 y 2007
  - Cantidades vendidas durante 2008 y 2007
  - Cantidad de ocupados durante 2008 y 2007
  - Productividad laboral promedio: cantidades vendidas / ocupados
  - Remuneración bruta promedio a personal afectado a proceso productivo durante 2008 y 2007
  - Exporta o no
  - Apertura exportadora en caso afirmativo (ventas exportadas / ventas totales)

• Información sobre logística:
  - Costo logístico sobre ventas
  - Calificación subjetiva de problemas a la hora de trasladar mercadería
  - % de mercadería almacenada externamente
  - % de mercadería según sistema de transporte utilizado: propio, contratado, ambos.
  - Modo de transporte utilizado: vial, aéreo, fluvial – marítimo
  - Calificación subjetiva del transporte utilizado

• Información sobre clientes y proveedores:
  - Distribución según tipo de clientes
  - Distribución según tipo de proveedores
  - Grado de concentración de ventas al principal cliente
  - Grado de concentración de compras al principal proveedor
  - Distancia promedio a principal cliente
  - Distancia promedio a principal proveedor

• Información de balance:
  - Activo corriente y no corriente: estimación de Productividad del capital (Cantidades vendidas / Activo no corriente)
  - Pasivo corriente y no corriente
  - Costos de producción, resultado bruto y resultado neto: estimación de Valor agregado empresarial.

• Ubicación de plantas: mapeo GIS de locales productivos en cada aglomerado urbano.
• Datos de densidad poblacional y de ocupados industriales por áreas: Censo 2001 (habitantes y obreros por radio censal para cada aglomerado urbano, REDATAM).
  

ÍNDICE (tentativo)
1) Marco teórico. Principales lecciones sobre especialización productiva territorial, costos de transporte y sus efectos sobre la productividad empresarial y la densidad y forma urbana.
Actividades:
a. Análisis de las líneas de investigación de Krugman, Fujita, Venables, Mori, McCann, Henderson, Graham, entre otros.

2) Capítulo Metodológico
Actividades:
a. Preparación de la base de datos: definición de variables.
b. Clasificación de actividades industriales según Valor agregado a partir de datos de balance y según contenido tecnológica de OECD o Pavitt.
c. Especificación de los modelos de regresión.
d. Descripción de las características de las encuestas y otras apreciaciones metodológicas.

3) Caracterización de las aglomeraciones urbanas a analizar
Actividades:
a. Breve caracterización general / urbana de las aglomeraciones seleccionadas: resumen Encuesta Permanente de Hogares (EPH) y datos de densidad poblacional. Material de planes estratégicos (Lineamientos Estratégicos de la RMBA, Plan Estratégico Rosario y otros), Plan Estratégico Territorial (PET).
b. Breve caracterización logístico-productiva: Planes estratégicos y PET. Variables descriptivas Encuestas FOP y ORs.

4) Modelo: Determinantes del costo logístico industrial y sus efectos sobre las aglomeraciones urbanas
Actividades:
a. Hipótesis: ceteris paribus, a mayor costo logístico/valor agregado es esperable una menor tendencia aglomerativa y, por consiguiente, una menor densidad urbana.
b. Aplicación de modelo de regresión hedónica sobre determinantes del costo logístico de las empresas. Análisis de resultados del modelo. Ejercicios de estática comparada y otras apreciaciones.
c. Verificación de la relación entre Valor Agregado, Productividad y Costo logístico. Efectos de costos de transporte sobre la productividad empresarial.Verificación de la relación entre Productividad y tendencia aglomerativa: radio promedio de clientes y proveedores. Tratamiento de endogeneidad: costo logístico influido por la distancia a clientes y proveedores, y viceversa.

5) Conclusiones y propuestas de política.
a. Necesidad de densificar las ciudades del Noroeste Argentina (NOA): ¿Cambios en la base económica de Salta y Tucumán? ¿Mejora en la infraestructura de transporte?

Anexo: mapeo de características urbanas y productivas de aglomeraciones urbanas (GIS / Google Earth).

REFERENCIAS EN LA LITERATURA (tentativo):
- Abdel-Rahman, H., M. Fujita (2006), “Product Variety, Marshallian Externalities, and City Sizes”, Journal of Regional Science, Volume 30 Issue 2, pages 165 – 183, July 2006.
- Banco Mundial, “Ciudades en movimiento. Revisión de la estrategia de transporte urbano del Banco Mundial”, Banco Mundial, Washington, D.C., Marzo 2003.
- Brueckner J., “The Structure of Urban Equilibria: A Unified Treatment of the Muth-Mills Model”, en Mills E. (ed.), Handbook of Regional and Urban Economics, New York: North Holland, 1987.
- Ciccone, A. (2002), “Agglomeration effects in Europe”, European Economic Review, Volume 46, Issue 2, pages 213-227, February 2002.
- Duranton, G. (2002), “Labor Specialization, Transport Costs, and City Size”, Journal of Regional Science, Volume 38 Issue 4, pages 553 – 573, December 2002.
- Fischer, J. and Harrington, J., “Product Variety and Firm Agglomeration”, Rand Journal of Economics, Summer 1999.
- Glaeser, E., J. Kohlhase (2003), “Cities, Regions and the Decline of Transport Costs”, Harvard Institute of Economic Research Discussion Paper No. 2014, July 2003.
- Gloudemans, R. J. (2001), “An Empirical analysis of the incidence of location on land and building values”, Lincoln Institute of Land Policy working paper http://www.agjd.com/EmpiricalAnalysisIncidence.pdf
- Graham, D. J. “Transport Investment, Agglomeration, and Urban Productivity”, Center for Transport Studies working paper.
- Head, K., T. Mayer (2003), “The Empirics of Agglomeration and Trade”, University of British Columbia - Sauder School of Business, CEPR Discussion Paper No. 3985.
- Henderson, J. V. (1974), “The Sizes and Types of Cities”, The American Economic Review, Vol. 64, No. 4, pages 640-656, September 1974.
- Henderson, J. V. (1983), “Industrial Bases and City Sizes”, The American Economic Review, Vol. 73, No. 2, Papers and Proceedings of the Ninety-Fifth Annual Meeting of the American Economic Association, pages 164-168, May 1983.
- McCann, P., D. Shefer (2003), “Location, agglomeration and infrastructure”, Papers in Regional Science, Volume 83, Number 1, pages 177-196, October 2003.
- McCann, P.; S. Sheppard (2003), “The Rise, Fall and Rise Again of Industrial Location Theory Regional Studies”, Volume 37, Issue 6 & 7, pages 649 – 663, August 2003.
- McCann, P. (2005), “Transport costs and new economic geography”, Journal of Economic Geography Volume 5, Number 3, pages 305-318, February 2005.
- Mills, E. S. (1967), “An Aggregative Model of Resource Allocation in a Metropolitan Area” The American Economic Review, Vol. 57, No. 2, Papers and Proceedings of the Seventy-ninth Annual Meeting of the American Economic Association, pages 197-210, May 1967.
- Mori, T., K. Nishikimim (2002), “Economies of transport density and industrial agglomeration”, Regional Science and Urban Economics, Volume 32, Issue 2, pages 167-200, March 2002.
- Sveikauskas, L., J. Gowdy, M. Funk (2006), “Urban Productivity: City Size or Industry Size”, Journal of Regional Science, Volume 28 Issue 2, pages 185 – 202, July 2006.
- Unión Industrial Argentina, Observatorio Permanente de las PyMIs Argentinas (2002), La Nueva Geografía Industrial Argentina. La distribución Territorial y la especialización Sectorial de las pequeñas y medianas industrias en el año 2000, Buenos Aires, UIA-Universidad de Bologna
- Venables, A., (2003), “Productivity Effects of Transport Improvements”, London School of Economics Working Paper.

Material general de consulta:
- Cole, S. (1998), Applied Transport Economics. Policy, Management and Decision Making. Editorial Kogan Page Limited.
- Fujita, M., P. Krugman, and A. J. Venables (1999), The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade, Cambridge, MA: The MIT Press.
- Ortúzar, J. de D. y L.G. Willumsen (1998), Modelling Transport, Ed. John Wiley & Sons 2da. Edición, England.
- O'Sullivan, A. (2003), Urban economics. Boston, Mass: McGraw-Hill/Irwin.
- Martin, S. (1991), Advanced Industrial Organization. Blackwell.
- Tirole, J. (1990), La Teoría de la Organización Industrial, Ariel Economía.

Herramental teórico para la modelización:
- Arbia, G., Spatial Econometrics, Statistical Foundations and Applications to Regional Convergence, Springer, 2006.
- Gujarati, D., Econometría. Mc Graw Hill, 2004.
- Wooldridge, J., Econometric analysis of cross section and panel data. The MIT Press, 2001.

Fuentes de información primaria:
- Fundación Observatorio PyME, Bases de la Encuesta Estructural Anual a PyME industriales 2008.
- Observatorio PyME Regional Tucumán, Encuesta a PyME industriales de la Provincia de Tucumán.
- Observatorio PyME Regional Salta, Encuesta a PyME industriales de la Provincia de Salta.
- INDEC, Censo Nacional de Población, Hogares y Vivienda, 2001.
- INDEC, Encuesta Permanente de Hogares, IV Trim. 2007.

- Gobierno de Buenos Aires, Ministerio de Infraestructura, Vivienda y Servicios Públicos, Contribución al PET, Provincia de Buenos Aires, 2006.
- Gobierno de Mendoza, Ministerio de Ambiente y Obras Públicas, Dirección de Ordenamiento Ambiental y Desarrollo Urbano. Diagnóstico y elaboración del Modelo Territorial actual y deseado, Provincia de Mendoza, 2007.
- Gobierno de Salta, Ministerio de Finanzas y Obras Públicas, Modelo Territorial Actual, Provincia de Salta, 2006.
- Gobierno de Santa Fe, Subsecretaría de Planeamiento y Control, Plan Estratégico de Santa Fe, 2006.
- Gobierno de Tucumán, Secretaría de Estado de Planeamiento, Modelo Territorial Actual Provincia de Tucumán, Provincia de Tucumán, 2006.
- Plan Estratégico Rosario (PER), 1998
- Plan Rosario Metropolitana (PERM + 10), 2008.

[1] En el trabajo se tendrán en cuenta los datos referidos a firmas y población de las siguientes áreas urbanas e interurbanas con sus respectivos partidos y departamentos: Gran Buenos Aires (Capital Federal y 24 partidos del Área Metropolitana de Buenos Aires definidos según INDEC), Gran Rosario (Rosario y San Nicolás), Gran Mendoza (Capital, Guaymallén, Godoy Cruz, Las Heras, Maipú y Luján de Cuyo), Gran Tucumán (San Miguel, Cruz Alta, Yerba Buena, Tafí Viejo y Lules), Gran Salta (Capital, La Caldera y Cerrillos).