Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. Coordinación de Investigación y Posgrado del Instituto de AVANCES. Cuaderno de Trabajo

Transcripción

1 Universidad Autónoa de Ciudad Juárez Coordinación de Investigación y Posgrado del Instituto de AVANCES Cuaderno de Trabajo Coparación de las curvas de aprendizaje de la IME para unicipios fronterizos y no fronterizos: un análisis dináico César Alfredo Olivas Andrade Nú. 202 Diciebre 2008

2 Coité Editorial de Avances Dra. Martha Patricia Barraza de Anda Dra. Consuelo Pequeño Rodríguez Dra. Alba Yadira Corral Avitia Mtra. Caren Gabriela Lara Godina Mtro. Gerardo Sandoval Montes Dra. Magali Velasco Vargas Dr. Ricardo Aleida Uranga Dra. Sonia Bass Zavala Mtra. Caren Álvarez González Mtra. Ma. Elena Vidaña Gaytán Mtro. Oscar Dena Roero Mtra. Katya Butrón Yáñez Directorio Jorge Mario Quintana Silveyra Rector David Raírez Perea Secretario General Martha Patricia Barraza de Anda Coordinadora General de Investigación y Posgrado Francisco Javier Sánchez Carlos Director del Instituto de Ciencias Sociales y Adinistración Consuelo Pequeño Rodríguez Coordinadora de Investigación y Posgrado del ICSA Universidad Autónoa de Ciudad Juárez Instituto de Ciencias Sociales y Adinistración H. Colegio Militar # 3775 Zona Chaizal C.P Ciudad Juárez, Chihuahua, México Tels y Fax: Correo: cpequeno@uacj.x aygonza@uacj.x

3 Coparación de las curvas de aprendizaje de la IME para unicipios fronterizos y no fronterizos: un análisis dináico Resuen En el presente docuento se estian y coparan las curvas de aprendizaje de la Industria Maquiladora de Exportación para las ciudades de Juárez, Tijuana, Monterrey y el Distrito Federal. Se recurre al análisis de series de tiepo y ediante la estiación de Vectores Autorregresivos (VAR) así coo la descoposición de la varianza, se identifican los efectos que tiene el aprendizaje sobre la disinución de costos y sobre todo el tiepo que tarda un epleado en entrar en curva de aprendizaje, adeás de plantearse escenarios de posibles cabios. Introducción El presente docuento estia la curva de aprendizaje de la Industria Maquiladora de Exportación (IME) para los unicipios de Ciudad Juárez (CJZ), Tijuana (TJ), Monterrey (MTY) y el Distrtito Federal (DF). La curva de aprendizaje 1 se refiere a la disinución de los costos edios coo resultado de la experiencia acuulada de los trabajadores. La iportancia de la curva de aprendizaje radica en el papel que juega y la iportancia que tiene en la disinución de los costos, lo cual conlleva a las econoías de escala. Tabién tiene incidencia en las estructuras de ercado, la reducción de precios, la copetencia y sobre los planes de inversión, entre otros. La estiación de las curvas de aprendizaje se realiza bajo un contexto estático así coo uno dináico. Las variables que se utilizan son valor agregado de la producción, 1 La literatura no diferencia entre los efectos de la curva de aprendizaje y los efectos de la curva de experiencia, a pesar que los prieros están ás relacionados con el aprendizaje y la efectividad de los trabajadores y los últios tienen que ver ás con ejoras tecnológicas y procesos productivos. 1

4 producción acuulada, insuos totales y costo edio. En el análisis estático se utiliza un odelo econoétrico logarítico siple para cada unicipio. En el otro, se utiliza un vector autorregresivo para estudiar la relación dináica entre las variables encionadas. La investigación se divide en cuatro apartados. El priero presenta la revisión de literatura. El segundo apartado, Estiación de las curvas de aprendizaje, plantea las variables así coo las técnicas y odelos econoétricos utilizados. El siguiente apartado analiza los resultados obtenidos en los dos contextos, estia en prier lugar, las curvas de aprendizaje, posteriorente, en el análisis dináico, se uestran las pruebas de raíz unitaria y la descoposición de la varianza. El últio apartado presenta las conclusiones. I. Revisión de literatura Para Andress (1954) la CA es la tasa de ejoraiento o aprendizaje, es el porcentaje en que disinuye el tiepo de trabajo requerido para elaborar una unidad a edida que se increenta la producción. Con la práctica el trabajador aprende y, entre ás veces repita la operación, se increentará la eficiencia. Los prieros estudios sobre ésta se realizaron en la industria etalúrgica, y en la aviación. En el caso de la industria de la aviación, la tasa de aprendizaje oscila entre un 80% para lograr el doble de la cantidad producida, es decir, la cuarta unidad requiere sólo del 80% de trabajo que se epleó para elaborar la segunda unidad, la décia requiere del 80% de la quinta, así sucesivaente. 2

5 Un prier odelo, propuesto por Andress en 1954 para el estudio de la CA, es: n Y = KX ( 1) Donde: Y = el proedio acuulado de horas-hobre para cualquier núero de unidades. K = núero de horas-hobre necesarias para producir la priera unidad. n = (típicaente un núero negativo) indica la tasa a que declina Y a edida que auenta X en el tiepo. X = nivel de producción acuulada. Un segundo odelo: U = ( n + 1) KX n ( 2) Donde: U = horas-hobre para una unidad específica. El resto de los síbolos peranecen iguales. Y por últio, T = KX n (X ) ( 3) Donde: T = horas-hobre totales necesarias para construir un núero predeterinado de unidades. El resto de los síbolos peranecen iguales. 3

6 El factor coún de las expresiones anteriores es la cantidad de horas necesarias en el proceso de producción. La coprobación epírica de la foralización expresada de la CA ayuda para: i) la planeación financiera, ii) deterinar niveles de producción, costos y de precios, iv) definir actividades indispensables en una industria. La CA es una característica inherente a toda actividad organizada (Hirshan, 1964). Realizar una actividad después de la priera vez iplica aprendizaje, producto de la experiencia. La CA puede ser estudiada a través de dos perspectivas, su principal referencia son los costos (Abernathy y Wayne, 1974), la priera, costos de anufactura se reducen a edida que el voluen de producción crece y segunda, los costos totales declinan en una línea de producción a edida que el voluen de producción se increenta. Conocer el coportaiento de los costos y la fora para reducirlos, representa para la epresa una oportunidad para crear una dináica de producción eficiente, que le perite en el futuro ejoras e innovaciones en el producto. La propuestas de Abernathy y Wayne es que para lograr la reducción de costos, se deben proover cabios en las políticas de costos, estos son, se increente la estandarización del producto; expansión de la integración vertical; se extienda la división del trabajo, la producción se racionalice y se oriente hacia el flujo de la línea de producción; se aprovechen econoías de escala; ayor control sobre los insuos de producción; ayor preocupación del trabajador por la calidad del producto. 4

7 El interés por el estudio de la CA continúa, en el 1979, Louis E. Yelle participa sus interpretaciones acerca del tea, su observación radica en que, a edida que la producción se duplica, las horas de trabajo directas que se necesitan para producir una unidad individual decrece a una tasa unifore. 2 Yelle propone tabién su foralización para su estudio. Y = KX n ( 4 ) Donde: Y = núero de horas de trabajo directas para producir X unidades. K X = = núero de horas de trabajo directas requeridas para producir la priera unidad. núero de unidades acuulativas. n = log φ log (1 φ ) = Índice de Aprendizaje. φ = 1 φ = la razón de aprendizaje. la razón de progreso. Hasta 1979 la literatura existente sobre la CA se enfocó en aplicaciones puraente ilitares, siguieron a estas las aplicaciones industriales con el fin de lograr la reducción de costos. Algunas de las ideas bajo las cuales se estudia la CA son: 2 Coo bien señala el autor, algunos prefieren usar costo en vez de horas de trabajo directas, sin ebargo, Yelle se suscribe a la escuela de pensaiento que cree que las horas de trabajo directas son una edida ás útil ya que noralente la copensación por hora cabia con el tiepo. Adeás, existe un problea adicional de inflación. De cualquier fora, las horas de trabajo directas pueden ser convertidas fácilente a costos. 5

8 (a) Representaciones geoétricas de las curvas de aprendizaje: el odelo log-lineal; el odelo plateau ; el odelo Stanford-B; el odelo DeJong y el odelo- S. (b) Estiación de paráetros (aprendizaje, progreso). Lo anterior debido a que la estiación de los isos es iportante porque perite a los fabricantes planear de anera ás cuidadosa sus actividades. (c) Aplicaciones de Ingeniería Industrial: estándares de trabajo (creación de habilidades); incentivos (el problea salarial); discontinuidad (introducción de nuevos odelos, rediseño de productos, etc.); organizacional. (d) Control de Costos: Planeación Pre-Producción y Rediseño Funciones de Copra y Subasta. Las aplicaciones ahora tabién se enfocan para, estiación de paráetros, el concepto de agregación-desagregación de la estiación de la curva de aprendizaje, planeación agregada, aprendizaje, áreas financieras, estrategias de ercado, interfase econóicoadinistrativa y, entre otras, estrategia adinistrativa. La curva de experiencia o CA, es una herraienta clave para asistir a los gerentes en la ipleentación de una estructura de costos copetitivo (Hax y Majluf, 1982). La relevancia de su estudio realizado estriba en su tesis de que, la reducción de costos efectos al conocer la CA, depende de la industria, cada una tiene sus características, no 6

9 pueden generalizar los resultados que se obtienen en una a otras, cuyo producto y condiciones de producción son diferentes, por naturaleza. El odelo propuesto es el siguiente: a Pt Ct = C0 P 0 ( 5) Donde: C 0,C t = costo por unidad (corregido para la inflación) al tiepo 0 y t, P 0,P t = respectivaente. voluen de producción acuulado al tiepo 0 y t, respectivaente. a = constante, que refleja la elasticidad de los costos unitarios con respecto al voluen acuulado. Los efectos de la curva de experiencia pueden ser observados en los distintos periodos de la cadena de valor agregado, afectando por ende cada uno de los pasos de la isa: investigación y desarrollo (R&D), procuración de aterias prias, fabricación, ensable, ercadotecnia, ventas y distribución (Hax y Majluf, 1982). Según Hax y Majluf, los factores ás iportantes que disinuyen, de anera sisteática, el costo a través del voluen acuulado son: (a) Aprendizaje. (b) Especialización y Rediseño de tareas de trabajo. (c) Mejora de Procesos y Productos. 7

10 (d) Racionalización de Métodos y Sisteas. (e) Econoías de Escala. Mejoras en procesos tecnológicos para alta producción en voluen. Los recursos que pueden ser usados provechosaente sólo en grandes operaciones. La posibilidad de integrar procesos de anufactura. El copartir recursos, etc. (f) Afinación Organizacional. El estudio de la CA ha penetrado en la planeación de la producción que su relación se ha apliado con otros estudios y teorías, el odelo del ciclo de producto es una analogía en parte del estudio de la CA (Hax y Majluf, 1982). Con la cobinación de estos estudios, la propuesta es proponer el coportaiento de la CA, en dos escenarios. La curva de experiencia de un nuevo participante en donde su epresa está apoyado por tecnología con una curva de experiencia diferente a la de los copetidores. La curva de experiencia de un nuevo participante con seguiiento inteligente y transferencia de tecnología. Una prioridad de Hax y Majluf, es conocer la posición que se ocupa en una industria y en el ercado, con el fin de antener y ejorar la posición se deben buscar las siguientes situaciones: contar con liderazgo en costos, diferenciación del producto y direccionar la epresa a un segento particular del ercado. 8

11 Una interpretación alterna se encuentra en Willia W. Alberts (1989). Difiere de la doctrina de la CA, las ventajas de la innovación no se obtienen del posicionaiento en el ercado, sino precisaente por las condiciones de fabricación. Su propuesta la basa en los siguientes arguentos: Arguentos bajo los cuales la doctrina de la CA se logra la innovación, producto del aprendizaje: (a) La hipótesis de experiencia. Los individuos (coo organizaciones de epresas) aprenden de la repetición de tareas de trabajo, este aprendizaje sirve para hacer la producción ás eficiente. (b) Las curvas de costo-voluen histórico. Para proveer soporte a la hipótesis de experiencia, el Grupo Consultor de Boston construyó un gran núero de curvas (tanto para unidades individuales coo grupales), cada una de estas curvas se representan a través de dos series de tiepo: una trazando el coportaiento histórico de la inflación ajustada de los costos totales proedio; la otra trazando el coportaiento histórico del voluen acuulado. (c) El iperativo estratégico. Habla sobre la iportancia del creciiento relativo para la creación de una ventaja de costo copetitiva en el ercado. Las epresas deberían de construir una participación de ercado a través de una cobinación 9

12 de agresividad en precios, prooción y hacer adiciones con derecho preferente para capacidad productiva (Alberts, 1989). Arguentos bajo los cuales periten aprovechar la innovación, producto del aprendizaje: (a) Innovaciones de Operadores. Se da cuando hay un descubriiento por trabajadores de aneras ás eficientes para hacer tareas bajo tecnologías presentes de ensable, procuración y distribución. (b) Innovaciones de Adinistración. Se da cuando hay un descubriiento por supervisores, gerentes interedios, personal de soporte, etc. para usar tecnologías presentes de ensable, procuración y distribución. (c) Innovaciones de procesos. Se da cuando hay un descubriiento por edio de investigación y desarrollo de nuevas tecnologías de ensable, procuración y distribución. (d) Reducción de capacidad excesiva. (e) Fuera-de-Estante Procesos escala-dependientes de sustitución. El reeplazo de tecnologías de ensable, procuración y distribución con ás eficientes y previaente desarrolladas tecnologías. (f) Decreciientos escala-dependientes en procesaiento de costos. 10

13 La defensa de su postulado es la idea de que, la teoría y doctrina no explican por sí isas el coportaiento del aprendizaje en el proceso de producción, sino ás bien es el desarrollo del proceso donde se logra el aprendizaje y esto es iputable a las personas, que son las que aprenden y son las que elaboran los productos, y a los procesos colectivos que se desarrolla en las unidades de producción. Considerando el sustento de análisis planteado anteriorente, el respaldo teórico que se presenta a continuación establece el arco de referencia conceptual en el que se sustenta nuestro estudio. Toando referencia en la teoría icroeconóica, la relación insuo - producto se puede resuir en una función de producción, ás específicaente, si se denota a los insuos coo x i y la producción coo y; entonces la función f indica la producción áxia posible (y) dada cualquier cobinación de insuos (x i ), es decir: ( x, x, K x ) o bien, y = f( x, x, K x ; ) ( 6) y = f 2 n n A Donde A son los cabios tecnológicos, o conociientos nuevos. Así, esencialente, la función de producción anterior es una relación de ingeniería que refleja la tecnología y las leyes de naturaleza (Berndt, 1996). Ahora bien, dado que la función de producción ostrada es, coo ya se encionó, una noción de ingeniería, el contenido econóico puede ser obtenido al hacer supuestos 11

14 relacionados con el coportaiento econóico de las epresas. Los dos supuestos ás counes son la axiización de beneficios y la iniización de costos. El problea a investigar supone que se iniizan los costos, por ende dilucidaos los principales supuestos de esta hipótesis los cuales incluyen, entre otros, la presunción que el nivel de producción es una variable endógena predeterinada, los precios de los insuos son variables exógenas y que las epresas escogen las cantidades de insuos para iniizar los costos de producción. Lo anterior iplica que, adeás de la función de producción ya ostrada, existe una función costo que relaciona el costo total ínio posible de producir un nivel dado de producción con el nivel de precios de los n insuos, el nivel de producción y, y el estado de conociiento técnico A (Berndt, 1996). La función de costo dual se puede expresar: C = g ( p, p, 2 K, p, y; ) ( 7) 1 n A Donde por definición, los costos edios o unitarios son igual a: c C y ( 8) Por ende, el costo edio disinuye con rendiientos crecientes, auenta con rendiientos decrecientes y es constante con rendiientos constantes. 12

15 La relación entre rendiientos a escala, nivel de producción y costos edios se puede ver gráficaente al observar las curvas de costo edio de largo plazo: Gráfica 1 Costo Medio C=C/y C 0 C 1 Y 0 Producción Para abas curvas de costo edio, los niveles de producción a la izquierda de Y o, el costo edio disinuye al auentar la producción (Berndt, 1996); por lo tanto, en este rango de producciones los rendiientos a escala son crecientes. A la derecha de Y o, el costo edio auenta junto con la producción; por lo tanto, en este rango de producciones los rendiientos a escala son decrecientes. En el punto Y o, el costo edio es ínio, y los rendiientos a escala son constantes. Cabe señalar que lo anterior supone A constante, es por eso conveniente especificar que ante variaciones de A (causadas por efectos de aprendizaje o experiencia), puede desplazarse la función de costos (o bien la Frontera de Posibilidades de Producción). Dicho de otra fora, con la isa cantidad de x i al auentar A, la curva de costo edio se desplaza (desciende) disinuyendo el costo edio (por ejeplo, de c o a c 1 ). Aunado 13

16 a esto, vale la pena encionar que las variaciones de rendiientos de escala iplican oviientos a lo largo de la curva, ientras que variaciones de A iplican desplazaientos de la curva coo lo coenta el iso autor. Así pues, el supuesto de iniizar los costos se puede escribir coo un problea de optiización, en térinos ateáticos: in L = pi x n t = 1 i + λ [ y f ( x, x K, x ; A) ] ( 9) i 2 n Condición Lx 1 = p 1 = Lλ = y f de Prier Orden λf1( x i ; A) = 0 ( 10) ( x, x, K, x ; A) = 0 ( 11) 1 2 n Manipulando térinos y suponiendo que las condiciones de segundo orden se cuplen, si se resuelve para la función g, se aplica una solución dual. El resultado se obtiene por el procediiento habitual de optiización y esto generaría: C* p * * i x i ( 12) que es el costo total ínio posible. Dada la explicación de la teoría econóica del costo y la producción, la iportancia de la CA radica en el papel que juega y la iportancia que tiene en la disinución de los costos, lo cual conlleva a las econoías de escala. El abordaje de estas curvas se ha forulado en diversas foras y estudios, la ás siple y coún es: C t = C 1 n e α c u t t ( 13 ) 14

17 Donde: C t = es el costo edio de producir en el periodo t. C 1 n t = = es el costo edio en el periodo inicial. núero de unidades acuuladas de producción sin contar t=0. α c u t = = elasticidad de costo edio respecto al voluen acuulado. térino de perturbación estocástica, el cual refleja la aleatoriedad inherente en los procesos de costo-producción. Conocido lo anterior, la relación insuo -producto de la IME de los unicipios del estudio en cuestión se puede expresar en la función de producción siguiente: ( x, x, K x ) o bien, y = f( x, x, x ; A ) ( 6. a) y = f 1 2 n 1 2 K n Es decir, suponeos que en los dos unicipios, la producción de la IME (y ) está en función de los insuos (x i ) y del aprendizaje o experiencia (A ) 3. Entonces, coo ya se encionó, la función f indica la producción áxia posible de la IME dada cualquier cobinación de insuos y del aprendizaje (o experiencia) de cada unicipio. Al ya indicarse que el problea a investigar supone que se iniizan los costos, la función de costo dual para los unicipios se puede expresar: C = g ( p p,, p, y ; A ) ( 7. a) 1, 2 K n 3 Cabe señalar que al indicar A, estaos suponiendo diferente grado de aprendizaje o experiencia en los unicipios del estudio, esto se debe hipotéticaente, al ayor nivel de tecnificación de la IME de un unicipio con respecto a otro. 15

18 Lo anterior iplica que (en cada unicipio) la función costo de la IME relaciona el costo total ínio posible de producir un nivel dado de producción con el nivel de precios de los n insuos consuidos, el nivel de producción y, y el estado de conociiento técnico (aprendizaje o experiencia) A. De esta fora, los costos edios o unitarios para cada unicipio son igual a: c C y ( 8. a) De igual anera, el supuesto de iniizar los costos de producción de la IME se puede escribir coo un problea de optiización, foralizando: n in L = pi t = 1 x i + λ [ y f ( x, x K, x ; A )] ( 9. a) 1 2 n Condición Lx Lλ n = p = y i f de Prier λf ( x n ; A ) = 0 ( 10. a) ( x, x, K, x ; A ) = 0 ( 11. a) = 1 2 Orden n Asiiso, anipulando algunos térinos y toando el supuesto de que las condiciones de segundo orden se cuplen, se aplica una solución dual. El resultado obtenido (por optiización) genera: ( 12 a) * * C * p i x i. que es el costo total ínio posible de cada unicipio (de la IME). 16

19 Coo ya se aludió, la iportancia de la CA radica en el papel que juega y la iportancia que tiene en la disinución de los costos, en otras palabras, la CA refleja en gran cuantía la disinución en los costos de producción de una industria o epresa. De este odo, para esta investigación, las CA para los unicipios de esta investigación van a seguir la siguiente función: C t = C 1 n α t c e u t ( 13. a ) Ya fundadas las especificidades que conforan el arco teórico de esta investigación, la siguiente sección uestra la etodología epleada, es decir, las variables, técnicas y el odelo econoétrico utilizado. II. Estiación de las curvas de aprendizaje 2.1. Las variables 4 Para estiar las curvas de aprendizaje se utilizan las siguientes variables reales 5 : valor agregado de la producción, producción acuulada, insuos totales y costo edio, para las ciudades de Juárez, Tijuana, Monterrey y el Distrito Federal. Valor agregado: se utiliza coo variable proxy del nivel de producción, a partir de ésta se obtiene la producción acuulada. 4 Se utilizan series ensuales para el periodo 1990:01 a 2008:04 5 Se deflactaron con base en el IPC ensual de 1994 correspondiente a cada unicipio. 17

20 Producción acuulada: es la producción acuulada al tiepo t-1, es la variable independiente del odelo. Insuos totales: se refieren al iporte de los bienes y servicios consuidos por las unidades econóicas para el desarrollo de su actividad principal ás las reuneraciones al personal ocupado. Costo edio: se refiere a los insuos totales entre el valor agregado, es la variable dependiente del odelo. De acuerdo a la teoría econóica se espera que exista una relación inversa entre el costo edio y la producción acuulada, es decir a edida que la producción se increenta el costo edio disinuye coo resultado de la curva de aprendizaje Método econoétrico Dado que el prier objetivo es estiar la curva de aprendizaje para los unicipios encionados, se eplea una regresión lineal logarítica siple en la cual los costos edios se regresan con una constante y la producción acuulada. Posteriorente se recurre al análisis de series de tiepo y se estia un vector autorregresivo (VAR) 6 para cada unicipio con la finalidad de estudiar el coportaiento dináico entre las variables encionadas. 6 Debe cuplirse la condición de que las series sean no estacionarias, se presentan las pruebas de raíz unitaria en el apartado de análisis econoétrico y resultados. Se aplica un VAR para cada unicipio. 18

21 Modelo econoétrico La regresión lineal se establece: lnce_i= α+ β lnyacu_i Donde: lnce_i= logarito natural del costo edio para cada unicipio. Lnyacu_i= logarito natural de la producción acuulada para cada unicipio. α representa el cabio de nivel de la variable en cuestión y β representa el efecto de la curva de aprendizaje. El VAR se establece: n n 1 δ 1i ( yacu) t i + i= 1 i= 1 (1) ce _ i = α + γ 1i ( ce) t i + ε ce t (2) n n 2 + δ 2i ( yacu) t i + γ 2i ( ce) t i i= 1 i= 1 yacu _ i = α + ε yacu t Donde: ce_i= costo edio para cada unicipio. yacu_i= producción acuulada para cada unicipio. Las α's representan el cabio en los niveles de la variable en cuestión y γ ψ δ son los paráetros para las diferentes variables del odelo. 19

22 III. Análisis econoétrico y resultados Este apartado analiza los resultados obtenidos. En prier lugar se presentan las curvas de aprendizaje estiadas para los cuatro unicipios. Para el análisis dináico se estian las pruebas de raíz unitaria para las variables. Posteriorente se presenta la deterinación del núero de rezagos y por últio se hace la descoposición de la varianza para el costo edio y la producción acuulada Curvas de aprendizaje LNCME_CJZ = *LNYACUM_CJZ R 2 = (1.1539) (0.0913) LNCME_DF = *LNYACUM_DF R 2 = (0.2192) (0.0227) LNCME_MTY = *LNYACUM_MTY R 2 = (0.7146) (0.0824) LNCME_TJ = *LNYACUM_TJ R 2 = (1.471) (0.0862) (error estándar) 20

23 Los odelos anteriores representan la curva de aprendizaje para cada unicipio, dichos odelos uestran la relación teórica esperada entre la producción acuulada y el costo edio, un increento en la priera conduce a una disinución en la segunda. Asiiso, todos los odelos son explicados en un gran porcentaje por la variable independiente adeás que tanto dicha variable coo la constante son significativas lo cual iplica que el costo edio es explicado por la producción acuulada. En lo que respecta al efecto sobre los costos edios, se observa que la curva de aprendizaje de Tijuana es ayor a las otras ya que un increento en la producción del 1% provoca una disinución en los costos el 0.75%, le siguen Monterrey con un paráetro igual a 0.71%, Ciudad Juárez con 0.66% y por últio el Distrito Federal con 0.37% Raíces unitarias Para deterinar si las series son o no estacionarias se utilizó la Prueba de Dickey Fuller y Dickey Fuller Auentada (ADF) 7 se incluye una constante para todas las series, a fin de captar los cabios de nivel así coo un térino de tendencia. La siguiente tabla uestra los resultados de las pruebas así coo sus valores críticos. Se obtiene que todas las variables poseen raíz unitaria. 7 Esta prueba corrige para correlaciones ayores a las de segundo orden, suponiendo que la serie sigue un proceso AR(p). 21

24 Cuadro 1 Serie ADF Test Valores críticos* ce_cjz % ce_df % ce_ty % ce_tj % yacu_cjz % yacu_df % yacu_ty % yacu_tj % H0: Existe raíz unitaria * Valores críticos de MacKinnon (1991) para rechazar la hipótesis de raíz unitaria Deterinación del núero de rezagos Se utilizó la Prueba de Máxia Verosiilud 8 para deterinar los rezagos necesarios del odelo. Los vectores de Ciudad Juárez y Tijuana requieren de cinco rezagos, el Distrito Federal cuatro y Monterrey es el vector con la eoria de enor tiepo ya que únicaente requiere de dos rezagos. 8 Mediante la fórula: (T-C) *(ln Σ u -ln Σ R ) donde T es el núero de observaciones, C es el núero de paráetros estiados en el odelo no restringido, Σ u es la atriz de varianza-covarianza del odelo no restringido y Σ R es la atriz de varianza-covarianza del odelo restringido. 22

25 3.4. Descoposición de la varianza La descoposición de la varianza revela la iportancia relativa de cada choque aleatorio en las variables del vector. Tabién indica el porcentaje de cabio para cada variable debido a cada innovación o choque. El orden en que se especifica la descoposición de la varianza, es decir la secuencia con que se dan las innovaciones, tiene que ver con lo que se quiera explicar y, claro está, debe ser acorde con la teoría econóica. En nuestro caso, se parte de un escenario de increento de la producción, esto es, la variable en la que ocurrirán los choques será en la producción acuulada. Dicho escenario se establece debido a que la curva de aprendizaje ocurre después de auentar la producción durante cierto periodo. Municipios fronterizos En el caso de Ciudad Juárez, el costo edio se explica a sí iso durante el prier periodo pero para el siguiente la producción acuulada lo explica en 10%, el porcentaje de explicación auenta a edida que se increentan los periodos, 16% para el tercero y a partir del cuarto periodo el porcentaje de explicación tiende a estabilizarse, es decir el costo edio es explicado en cerca del 20% por la producción acuulada. En el caso de Tijuana, la incidencia que tiene la producción acuulada sobre los costos edios es enor y ás lenta que en el caso de Juárez. El costo edio es explicado por sí solo durante los prieros dos periodos, a partir del tercero el efecto de la producción acuulada sobre el costo edio crece hasta alcanzar 10 eses después, el 10%. 23

26 Teóricaente existe una relación inversa entre el costo edio y la producción acuulada lo cual se uestra en la descoposición de la varianza. Esto es a edida que pasa el tiepo, la producción acuulada tiene ayor incidencia en el costo edio; se establece entonces la curva de aprendizaje. A continuación se uestran las gráficas de la descoposición de la varianza para el costo edio para cada vector. En la gráfica 2 se observa que el efecto de la producción acuulada sobre los costos edios crece uy rápido durante los tres prieros periodos y tiende a estabilizarse a partir del cuarto es. Esta gráfica presenta la curva de aprendizaje ayor y ás rápida, ya que la producción acuulada explica cerca de la quinta parte de los costos edios. La gráfica 3, correspondiente a Tijuana, uestra una tendencia creciente de la curva de aprendizaje pero con efectos enores en la disinución del costo adeás de presentar un proceso de ajuste ás lento que el anterior. Gráfica 2 10 Variance Decoposition of CME_CJZ CME_CJZ YACUM_CJZ 24

27 Gráfica Variance Decoposition of CME_TJ CME_T YACUM_TJ J Municipios no fronterizos La curva de aprendizaje se detectó, en análisis dináico, sólo para Monterrey siendo uy siilar a la curva de Tijuana. El costo edio es afectado por la producción acuulada a partir del cuarto periodo en un 3% y auenta a edida que pasa el tiepo hasta llegar al 6% para el décio periodo. En el caso del Distrito Federal no se percibe influencia alguna de la producción acuulada sobre el costo edio por lo cual no existe una relación dináica entre dichas variables. Gráfica Variance Decoposition of CME_MTY CME_ MT Y YACUM_MTY 25

28 La gráfica anterior descopone la varianza del costo edio, se observa una disinución de éste a edida que crece la producción acuulada, sin ebargo coo se encionó antes, éste es enor que los unicipios fronterizos. Gráfica 5 Variance Decoposition of CME_DF CME_DF YACUM_DF Esta gráfica uestra que la producción acuulada no tiene efecto alguno sobre el costo edio por lo cual no existe relación dináica entre dichas variables y no se puede hablar de una curva de aprendizaje para el Distrito Federal. Los resultados anteriores uestran una relación ás estrecha para los unicipios fronterizos sobre lo no fronterizos, esto es, la curva de aprendizaje en el contexto dináico es ayor en los prieros. La principal razón consiste en el tipo de industria que existe en dichas ciudades. En los no fronterizos el 50% de IME se dedica, de acuerdo a la clasificación del INEGI para la anufactura, a la división VIII Productos etálicos, 26

29 aquinaria y equipo 9, seguido por la división II Textiles, prendas de vestir e industria del cuero, en el caso de Juárez y IX Otras industrias anufactureras en el caso de Tijuana. Los unicipios no fronterizos por su parte, tienen una anufactura ás hoogénea, sus principales productos se clasifican en las divisiones VIII, I Alientos, bebidas y tabaco y V Sustancias quíicas, derivados del petróleo, productos de caucho y plástico, no obstante que la principal división es la isa que para los unicipios fronterizos, la participación relativa de la división I en la anufactura es considerableente enor. Lo anterior iplica que Ciudad Juárez y Tijuana producen la ayor proporción de la anufactura con procesos tecnológicaente ás avanzados 10 que Monterrey y el Distrito Federal. Otra razón puede ser los rezagos que necesita cada unicipio para producir bajo curva de aprendizaje, en el caso de CJZ y TJ se requieren cinco rezagos contra dos que requiere MTY, no obstante, aun cuando este últio entra en curva de aprendizaje ás rápido, el efecto de dicha experiencia sobre los costos es considerableente enor que en el caso de los unicipios fronterizos. Con base en los resultados se puede decir que, dependiendo del tipo de industria, existe una relación directa entre el tiepo que tarda en generar la experiencia en los trabajadores y el efecto que tiene ésta en la disinución de los costos. 9 Dicha división contepla los siguientes productos: uebles etálicos, estructuras etálicas, aquinaria y equipo no eléctrico, aquinaria y aparatos eléctricos, aparatos electrodoésticos, electrónica y accesorios para vehículos autootores, entre otros. 10 Esto debido a que la división I cuenta con procesos de producción ás autoatizados los cuales periten a los trabajadores adquirir experiencia de anera ás sencilla confore pasa el tiepo. 27

30 IV. Conclusiones Los odelos estiados cuplen con la teoría de la curva de aprendizaje. No obstante, los resultados obtenidos en el análisis estático y dináico para los cuatro unicipios uestran resultados diferentes. En el contexto estático, el efecto que tiene la producción acuulada sobre los costos edios es ayor en el odelo de Monterrey que en el Ciudad Juárez, sin ebargo en el análisis dináico los resultados son inversos y Juárez tiene un efecto ucho ayor y ás rápido que Monterrey, esto es, en sólo cuatro eses el costo edio es explicado en un 18% por la producción acuulada, ientras que para ese iso periodo el costo edio de MTY es explicado en sólo 3%. Por otro lado, el Distrito Federal sí cuenta con una curva de aprendizaje estática pero no existe relación alguna entre las variables en el nivel dináico, lo que sugiere que el efecto que tiene el aprendizaje sobre los costos es ínio en un contexto dináico. Con base en los resultados anteriores, la experiencia que generan los epleados de la IME en los unicipios fronterizos tiene efectos ayores y ás rápidos en la disinución del costo edio, lo cual se debe al tipo de producción así coo a la eoria del odelo dináico. 28

31 V. Bibliografía Abernathy, Willia J. y Wayne, Kenneth [1974]. Liits of the Learning Curve, Harvard Business Review, 52:5, Septiebre / Octubre, pp Alberts, Willia W. [1989]. The Experience Curve Doctrine Reconsidered, Journal of Marketing, 53:3, Julio, pp Andress, Frank J. [1954]. The Learning Curve as a Production Tool, Harvard Business Review, 32:1, Enero / Febrero, pp Berndt, Ernst R. [1996]. The practice of econoetrics: Classic and Conteporary, Massachusetts: Addison - Wesley; pp Douglas, Lawrence y Hansen, Taylor [2003]. Los orígenes de la industria aquiladora en México, Coercio Exterior, Vol. 53, nu.11, Noviebre pp Góez Vega, Ma. Cáren [2004]. El Desarrollo de la Industria de la Maquila en México. Probleas del Desarrollo, Revista Latinoaericana de Econoía, Vol. 35 No. 138, Septiebre. Greene, Willia H. [2000]. Análisis Econoétrico, Pearson Educación, S.A, España. Gujarati, Daodar N. [2004]. Econoetría, Editorial Mc Graw Hill Interaericana, S.A. de C.V., México. 29

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