LA DEMANDA DE INVERSION EN LA

INDUSTRIA ESPANOLA: 1982-1984

Luis Serven

Documenta Só-Qó

Version preliminary

1. Introducción

Durante los últimos años se ha producido en España una

sustancial recuperación de los excedentes empresariales, que

ha ido acompañada por una notable variación en la posición

financiera de las empresas, más que por un incremento para le

lo en su inversion real, más concretamente, y como se discute

en otro lugar , el sector empresarial parece haber destinado

el aumento de sus recursos generados hacia la reducción de

pasivos financieros antes que a la expansión de su capacidad

productive.

En este trabajo intentamos hallar una explicación para

estos hechos, y completar a lo vez otros estudios recientes

sobre la demande de inversión en capital productivo fijo,

Utilizamos para ello los datos recogidos por la Central de

Balances del Banco de España a lo largo de los últimos tres

sños. El uso combinado de datos transversales y temporales

("panel data") tiene dos ventajes importantes. En primer

lugar, permite contrastar la validez de los resultados

obtenidos en estudios que utilizan datos de sección cruzada

correspondientes a un único período, En segundo lugar, hace

posible identificar el efecto de variables que presentan

polo movimiento de tipo transversal en la muestra. Intenta-

remos así hallar los determinantes de la inversión privada

en capital fijo, y en particular, aislar los efectos suera

esta de las condiciones financieras en que se desenvuelven

2. La inversión en capital fijo

Los análisis teóricos de las decisiones de inversión en

capital fijo hacen depender ésta de dos tipos fundamentales.

de variables: (1) variables que sido los precios relativos

de los factores productivos y/o la rentabilidad de les

empresas, y (ii) variables que reflejan la existencia de

racionamiento en algunos de los mercados de bienes o de

capitales a que acuden las empresas,

En este trabajo aduptamos una modelización muy simple

de las decisiones de inversión, superañón que estas vienen

gobernadas por la rentabilidad de las empresas, por los

expectativas de demanda, y por el ocie de uso de capital.

No intentaremos aquí ofrecen una justificación rigorosa de

esta especificación, que puede hallarse en otro lugar , y

nos limitaremos a comentarla brevemente,

Las condiciones de rentabilidad de las empresas deberían

ejercer una influencia positiva sobre la demanda de inver-

sión, no sólo por la razón obvía de que rentabilidades más

elevadas hacen los proyectos de inversión más atractivos,

sino también porque permiten un mayor grado de autofinancia-

ción a las empresas que puede resultar de gran importancia

cuando los mercados financieros son imperfeicios,

La inversión deberta también variar positivamente con

las expectativas de ventas, en la medida en que las empresas

se hallen racionadas en los mercados, de bienes y no puedan

vender en los mismos toda la producción que deseen, Adopta-

3

remos el supuesto — un tanto drástico — de que todas las

empresas se halían racionadas en el mercado de bienes, de

modo que sus ventas vienen determinadas por el lado de la

demando, Rentabilidad y nivel de ventas exógenamento deter-

minados son los elementos básicos del "modelo del aceleradora"

que ha sido ampliamente utilizado en estudios de la demanda

de inversión. Finalmente, el coste de uso del capital -habi-

tualmente definido como el tipo de interés, real representa

el caste oportunidad de los fondos invertibles, y deblers

ejercer un impacto negativo sobre la inversión.

Sin embargo, vale la pena señalar que si los mercados,

financieros no son perfectos el caste (marginal) de uso del

capital no vendra en general cada por el tipo de interés

real de mercado, Intentaremos reflejar esta cuestión super

niendo que el coste marginal de los fundos invertibles

depende del nivel de adeudamiento de las empresas. Elle

equivale a suponer que estas deben pagar una prima de riesgo

cuya magnitud varia (en principio, positivamente) con su

grado de solvencia, o, alternativamente, que las empresas más

endeudadas tienen mayores probabilidades de verse somelidas

a restricciones de crédito.

La búsqueda de una especificación correcta de la escua

ción de inversión incluyó en un principio la consideración

de otras variables que recogieran la posible existencia de

racionamiento quantitativo en las mercados de crédito. Dada

que estas nunca resultaron significativas, fueron excluidas

de la especificación final, que sólo incluye la tasa de

crecimiento de las ventas en términos reales, las lasas de

beneficio corriente y pasada, el tipo de interés real y el

nivel de endeudamiento del período anterior.

3. Resultados

La muestra de que partinos esta formada por las empresas

industriales (exclusida la construcción) del sector privado

que han respondido a los tres questionarios realizados por

la Central de Balances del Banco de España hasta la fecha.

Contamos con datos correspondientes a 724 empresas y tres

la variable dependiente se define como la investigación en

innovilizado materia) del periodo (obtenido del "Fistado de

origen y aplicación de fondos" de la Central de Boances)

dividas por el stock de transversizado material pelo al principio

pio del período (obtenido del "Estado de equilibrio financie

ro"), ambos deflactivados por el índice de precios de los

bienes de inversión de la Contabilidad Nacional,

La definición de la tasa de crecimiento de las ventas

en términos reales resulta oly, más problemática. Oado que

carecemos de índices de precios suficientemente desagregados,

no nos queda otra alternative que deflestar las venías en

terrámos nominales con los índices de precios industriales

del INE, como ya se hiciera en trabajos anteriores,

La definición del tipo de interes real, que viene dado

por la diferencia entre el tipo de interés nominal (comun

para (lodes las empresas) y la tasa de crecimiento del precio

del output, plantos un problema similar que resolvemos de

:

identica forma: Adviértase que, debido nuevamente a la falta de índices de precios apropiados, sólo contamos con lo observaciones diferentes del tipo de intrés real en cada período. Como tipo de interes nominal tomamos el correspondiente a los créditos concedidos por la bancas.

La tasa de beneficio se define como el cociente entre

el resultado económico bruto y el valor del stack de innovi-

lizado material neto al principio del período. La tasa de

endeudamiento de la empresa es el volumen de créditos divi

dido por el pasivo total, ambos el principio del periodo.

Finalmente, observese que el modelo se refiere al tipo

de interes real esperado, la real existe formular el yana

hipótesis acerca de la formación de las especialías de

inflación, Adaptamos el supuesto simplificador de que estos

se construyen de forma autoregresiva, Aunaje inicialmente

incluinos hasta tres desfases de los tases de inflación

sectorial, las dos últimas nunca resultaron significativas,

por lo sus en la especificación final la inflación esperada

viene dada simplemente por su valor en el periodo precedente.

Como ya se ha indicado, la especificación inicial del

modelo incluyó también una tendencia temporal, variables

financieras (la tasa de crecimiento de las créditos recibidos

por la empresa y de las spontaciones patrimoniales) que

intentaban captar el efecto de posibles restricciones de

liquidez, y dummies sectoriales, Ninguno de estas variables

resultado significativa, por lo que fueron Dominadas de la

especifivación final.

3.2. Resultados de la estimación

El procedimiento utilizado para estimar la ecusión (1)

merece algunos comentarios. Para no extendernos demasiado,

relegamos los aspectos técnicos al Apendive y sólo discuti-

remos aquí algunas cuestiones básicas,

La ecuación estimada es de la forma

+ 34 RR + 35 TEND + E

(2)

donde

CEAP - tava de crecimiento del innovilizado material en

terminos, 100%

OVTAS: 1aca de crecimiento de las ventas, en terminos

reales

To la casa de beneficio

RR = tipo de interés real

TENO = tasa de endeudamiento

y adoptamos la especificación económica del "modelo de

componentes del error", definiendo

donde es un error específico de cada empresa e es el

error común a todas las empresas. Partimos del supuesto de

que los errores €i correspondientes a distintas empresas no

están correlacionados, y tampoco los η., correspondientes a

distintas períodos,

Como es sabido, los datos de panel pueden ser manipulados de diversas formas que conducen a estimadores alternativos. Cuando entre estos últimos aparecen diferencias significativas, es posible calcular tests de especificación (Hausman (1978), Hausman y Taylor (1931), Griliches y Hausman (1984)), para contrastar la validas de la modelización utilizada.

Bajo la hipotesis de que el error η, no está correlacionado con las variables independientes de la ocasion (1), la dictación fundamental entre los diversos estimadores se baso en las propiedades del término c. Si este tampaco este correlacionado con las variables independientes, entorcos el sentido de estimación más eficiente es el de mínimos cuadrados generalizadas (GLS). En caso contrarlo, GLS proporciona un estimador incontinente y, por el contrario, el estimador "intra grupos" lo de efectos fijos y consistente.

En el Cuadro I presentamos los resultados de ambos procedimientos de estimación, la primera columna corresponde a la especificación de efectos fijos y la segunda a la de efectos aleatorios (GLS). Los resultados de ambos estimaciones son cualitativamente similares. Se observa un efecto positivo aunque bastante reducido del ritmo de expansión de las ventas, así como de la tasa de beneficio después de un desfase de un año, la tasa de endeudamiento y el tipo de interés real ejercen, por al contrario, una influencia negativa sobre la demanda de inversión.

Hay que resallar, sin embargo, que ambos procedimientos de estimación asignan un efecto negativo a la lora de benefiel modelo posee tres instrumentos internos, dados por la variación intra-grupos del rilmo de crecimiento de las ventas, la tasa de endeudamiento, y el tipo de interés real, Dada la escasos de observaciones temporales disponibles, como instrumentos externos solo podemos añadir dos desfases del tipo de interes real, así como variables ficticias sectoriales y temporales. Par el contrario, la especificación intra-grupos no ofrece en principio instrumentos internos, pero tampoco requiere el tratamiento de la tasa de beneficio desfasada como variable endógena a menos que ni este autor correlacionado.

Cuadro I.

Los resultados de la estimación aparecenen el Cuadro III. En ambos especificaciones, el coeficiente de la tasa de beneficio corriente se hace prácticamente nulo. Por tanto, presentamos también la versión restringido del modelo basada en la higotesia de que la tasa de beneficio corriente no efecta a las decisiones de inversión, que no resulta reduciera.

Vale la pens señalar que los resultado del Cuadro II son muy similares a los obtenidos por Sebastián y ley (1985) por lo que respecta al efecto acelerador de las ventas y la tema de beneficio. En particular, ambos métodos de estinación coinciden en atribuió, un efecto muy reducido al ritano de crecimiento de la demanda sobre las decisiones de inversión.

Una explicación posible para este resultado es que las exprender a la plan sus decisiones de inacción, de acuerdo con el rillo esperado de crecimiento de los demandes a medio plazo, mientras que en la cosución (1) siguientes introduzido la lasa de crecimiento de los ventas efectivamente observada ciu corriente, un problema frecuente en la estimación del modelo del acelerador de la inversión (Eisner, (1978)) que debe atribuirse a un posible sesgo de simultaneidad - en la medida en que las decisiones de inversión de las empresas afecten negativamente a su rentabilidad en el mismo periodo. Así pues, el coeficiente de la tasa de beneficio corriente está con toda probabilidad sesgado a la baja.

La última líneas del Cuadro I recogó el valor del estar-distica X correspondiente al test de Hausman, basada en la comparación de los dos estimadores presentados en el cuadro. Caja la hipótesis de que el modelo esta correctamiento espocif-ificados, los resultado de ambos métodos de estimación no deberían presentar diferencias estadísticamente significativas.

El valor del estadístico con 5 grados de libertad es de 20.94, con lo que la hipólesis se puede rechasar (inclua a) 1% de significación.

A la vista de este resultado, procedemos a respecífico el modelo teniendo en cuenta la posible correlación de la tasa de beneficio con el término de error. Calculamos de nuevo los estimadores intra-grupos y GLS (este último según el procedimiento descrito en el Apéndical mediante variables instrumentales, Adviérarse que bajo los supuestos adoptados, y aun cuando la perturbación η₁, no presente autocorrelación, la tasa de beneficio desfasada están también correlacionada con la perturbación en la especificación GLS del modelo, debido a la presencia del término de error específico α₁. Así pues, en esta última hay que instrumentar dos variables (las tasas de beneficio corriente y desfasada), mientras que

Notas: s - 7B tratado como variable correlacionada con el

ERROR。

b - TB y TB-1 tratados como variables correlacionadas

en el período. Si superanos que el rillos esperado de crediento de los ventas se diferencia del actual en un terralino de calor alastario, nos hallamos en una situación típica de "errones en las variables" que en general produce un sacgo a la baja en el coeficiente estimado de la variable observada con error.

Teniendo en cuenta estas consideraciones, elínismos el ritmo de crecimiento de las ventas de la lista de variables no correlacionadas con el término de error y reclimamos el modelo por variables instrumentales y mínimos cuadrados generalizados. Los resultados aparecen en el Cuadro III.

Como cabis esperar, el efecto de la lasa de crecimiento de los ventas asciende de forma notable. Sin embargo, existe una importante perdida de precisión, y la mayoría de los coeficientes se hallan al barde de la insignificación. En particular, los coeficientes de las tasas de beneficio corriente y desfasada presentan una correlación muy elevada. Para ganar precisión, podemos imponer dos restricciones que no resultan rechazadas, y que equivalen a condensar las dos tasas de beneficio y el tipo de interés real en una única variable que representa el diferencial entre la lasa media de beneficio y el tipo de interés real. La versión restrinéida del modelo aparece en la segunda columna. Parece confirmarse el ahora importante efecto de la demanda esperada, así como del diferencial de rentabilidad .

Concluimos este apartado con un breve resumen de los resultados, la demanda de inversión se ve afectada positivamente por la tasa de beneficio y el ritmo de crecimiento de las ventas, lo que confirma los resultados obtenidos en estudios de sección cruzada (Sebastián y Ley (1985)) y de

Cuadro III

Estimacion por OLS/variables instrumentales

Notas: a - DVTAS, TB y TE; tratadas como variables correla- cionadas con el error.

series temporales (Mauleón (1985)). El tipo de interés real y el nivel de endeudamiento de las empresas ejercen una influencia negativa sobre el ritmo de inversión. Este último resultado puede ser consistente con la idea de que las empresas se enfrentan a una curva de oferta de recursos financieros con pendiente positiva. En particular, la hipótesis de que la tasa (media) de beneficio y el tipo de interés real aparecen con el mismo coeficiente (y signos apuestos) no puede ser rechazada en la especificación del Cuadro III.

Cabria, pues, interpretar que la variable precio relevante para las decisiones de inversión es el diferencial entre la tasa de beneficio y el tipo de interés real, que representaría el rendimiento esperado de los activos reales y financieros de las empresas respectivamente.

No obstante, estas conclusionen han de 'omarse con ciertas reservas. En primer lugar, la especificación final se estima con poca precision, y bajo la hipotesis mantenida de que la casa de endeudamiento y el tipo de interés real son instrumentes validos,

En segundo lugar, el efecto de la lusa de beneficia puede muy bien reflejar problemas de líquides, en la medida en que los proyectos de inversión de financios mediante beneficios retenidos. Las en general, habría que investigar otras especificaciones alternativas de la demande de inversión en que se reconozos explicitamente la posibilidad de que las diferentes empresas lumen con decisiones de inversión sometidos a diferentes regímenes de racionamiento en los marcados financieros y/o en los mercados de bienes, pudiendo alterarse el regimen en vigor de un período a otro. Este cafoque, sin embargo, sólo se puede formalizar mediante un modelo de desequilibrio cuya construcción y estimación dejamos para una future investigación.

Conclusions

En este trabajo hemos utilizado datos de panel para

analizar las decisiones de inversión de capital fijo de las

empresas, Los resultados parecen, en língas generales,

satisfactorios y son cualitativamente similares a los óble

nidos en otros estudios referidos a España y a otros países.

Los resultados indican que la inversión de los empresas

industriales se ve fuertemente afectada por el ritmo de la

demenda y por la tasa de beneficio, resulta así mismo intere-

sante el hallazgo de un efecto significativo de las condición

nes financieras de las empresas tanto los niveles de endeuro

damiento como los tipos de intereses reales paracen influir

negativamente en la inversión,

Estos resultados se prestan a varios posibles interpre

Laciones, Señalamos aquí dus de ellas en primer lugar, las

empresas se enfrentan a una curva de oferta de financiación

creciente, ses porque el coste de los créditos recibidos.

aumenta con el volumen de endeudamiento o porque las propie-

tarios/accionistas de las empresas exigen un tipo de rendir

miento más elevado sobre los proyectos de inversión a medida

que asciende el nivel de endeudamiento (y con él el riesgo

de quiebra), Alternativamente, las empresas pueden comporc

tarse como inversores que diversifican entre activos, de

modo que su inversion real vendría gobernada por la diferente

cis entre los tipos de rendimiento esperados de los activos

reales y financieros (la lasa de beneficio y el tipo de interés real respectivamente), pudiendo representar la tasa de endeudamiento un elemento adicional de riesgo con que las empresas descuentan la rentabilidad de sus proyectos de inversión en capital productivo.

Sin embargo para avanzar en el conocimiento de estas cuestiones es preciso estudiar de forma simultánea las decisiones de inversión real y financiera de las empresas, tema que esperamos abordar en el futuro,

APENDICE

El modelo de componentes del error

Partimos del modelo

(A1)

dunde se supone que and iid(0,σ²η), and iid(0,σ²a),

y las , reflejan los efectos individuales no observados. Las dos especificaciones más frecuentes se basan en las propiedades de . Si , es posible obtener un estimador consistente de adoptando un enfoque condicional sobre los valores realizados de , en la muestra (Kundial, (1970)). Aquel se puede calcular deficiendo los matrices idempotentes.

P = L_N / T_i, i^*

donde i, es un vector de unos de orden Txl.

Si los datos están agrupados por individuos, la matriz P transforma un vector de observaciones en un vector de medios individuales, y la matriz Q lo transforma en un vector de desviaciones con respecto a las medios. Observeve que Q es por construcción ortogonal a cualquier variable que adopte valores constantes a lo largo del tiempo. Promulti-plicando por Q en (A1) tenemos

i ó

donde , Definiendo

On: i, I enenos

(A.2)

Aplicando mínimos cuadrados a (6.2) se obtiene un estimador

consistente de B, denominado "estimador intra-grupos" porque

solamente hace uso de la variación de las variables dentro

de cada grupo i. El estimador intra-grupos es por tanto

ineficiente a menos que todas las variables x se hallen

correlacionadas con el término de error , en cuyo caso se

convierte en el estimador de Gauss-Parkov (Hundah (1978)),

El estimador alternativo es el de mínimos cuadrados

generalizados (GLS) que se puede expresar como combinación

Tinesí de los estimadores infra-grupos e inter-grupos. Este

ultime resulta de promultiplicar el inicio (A) por la

matriz P y splicar mínimos cuadrados ordinarias, Bajo el

Supuesto de que E(x, x₁) = 0, el estimador CLS es Gauss

Markov para la evación (Ai),

La hipólesis nula de que E(sq./A ) = 0 se puede contras-

La mediante un simple test de especificación. Llamendo B

al estimador intra-grupos y Baus al de mínimus cuadrados

generalizados, tenemos que en un modelo con l regresores.

(excluidos las que no varían en el tiempo)

como demuestre Hausman (1981). Un test identico se obtiene

comparando los estimadores intere intra-grupos Hausman y

Taylor (1981). Advientase que, en principio, el test debe

rechazar la biótesis nula si efectivamente Eix, /x, 1 ≠ 0,

En la segunda etapa se construye la matriz , definida como

\[\Omega^ {- 8} = \left[ \begin{array}{c c c} & ^ {2} & \\ & \sigma & \\ & n & \\ \hline ^ {2} & & ^ {2} \\ \sigma & + & T _ {\sigma} \\ n & & \alpha \end{array} \right] ^ {1 / 2} P - Q\]

y se premultiplica el modelo (A1) por , donde es la matriz de proyección octogonal sobre el espacio de las columnas de los instrumentos Z, es decir

= Z (Z' Z) - ? Z'

Nótese que al premultiplicar el modelo (Al) por , la matriz de covarianza de la perturbación E, es diagonal (Hausman, (1978)). La especificación final es de la forma

\[P _ {z} \Omega_ {n} k _ {1} y _ {1, 1} = P _ {z} \Omega^ {- V 2} X _ {1, 1} B + P _ {z} \Omega^ {- 1} k _ {2} A _ {1} + P _ {z} \Omega^ {- 1} k _ {3}\]

Aplicando mínimos cuadros en (A3) se obtiene el estimador eficiente de B. Las posibles discrepancias entre este y el estimador (ineficiente) de la primera etapa pueden utilizarse para construir tests de especificación (White, (1982)); en nuestro caso los resultados de ambas etapas fueron siempre muy similares. Asimismo, la validez de los instrumentos utilizados en (A3) se pueden contrastar mediante la comparación de los distintos estimadores B obtenidos al reducir el conjunto de variables instrumentales (Griliches y Hausman (1984)).

Notas

1. Este tema se analiza en Sebastián (1986).

2. Vease por ejemplo los trabajos de Mauleón (1985) y Sebastián y Ley (1985),

3. Una derivación riguressa del modelo puede hallarse en Halinvaud (1983), vease también Artus y Fuet (1984).

4. El hecho de que los datos de la Central de Balances no son objeto de ningún tratamiento estadístico, unido o empleo por nuestra parte de un procedimiento de estimación iterativo que hace repetida eso de una aproximación de la matriz de covarizas de los errores, convierte a los outliers en un auténtico problema desde el punto de vista práctica. Para solventar la cuestión, recurridos a un rudimentario análisis preliminar de las variables de interés, descartando aquellas observaciones que presentan "anomalías" en alguna de las variables. Para formalizar mínimamente este proceso esencialmente arbitrario se recurrió a un plot propuesto por Tuckey (1978) orientado a aislar aquellas observaciones que se hallan muy lejos (usando como criterio los estadísticos de orden) del conjunto de la muestra. Este procedimiento condujo a la eliminación de 53 empresas (entre las que, por ejemplo, se encontraban muchas en situación de quiebra técnica, con una tasa de endeudamiento mayor que 1). Cabe señalar que todas estas observaciones

20

habrian resultado sobradamente significativas si se hubiera aplicado a las variables originales la técnica de la desviación absoluta máxima estudentizada, incluso con un nivel de significación del 1%. Así mismo, una regresión preliminar con todas las observaciones incluidas, en la que se analizaron los residuos mediante esta última técnica llevó también a la eliminación de 37 de las mismas.

5. Un procedimiento alternativo de estimación sería el de Griliches y Hausman; bajo supuestos específicos sobre la correlación temporal del error de medida, es posible utilizar como instrumento las diferencias sucesivas de la variable sujeta a error. El procedimiento empleado en el texto producirá estimadores, consistentes (peró no eficientes) aunque el error de medida está correlacionado.

6. Los resultados obtenidos aplicando el método de Griliches y Hausman (1984) bajo el supuesto de que el error de medida no esta autocorrelacionado no son muy distintos de los del Cuadro III. Eléminando las observaciones del año intermedio, y utilizando como instrumentos adicionales las diferencias de las variables sujetas a error, obtenemos:

Coeficiente

S.E.

Constante

, 05

(03)

DVTAS

.29

( . . . )

TB

( c )5 )

TE.

.22

(10)

22

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