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! ! ! ! ! ! ! Trabajo Fin de Grado Eficiencia en el sector del aceite de oliva: actividad exterior, tamaño empresarial y Denominaciones de Origen. Efficiency in the olive oil sector: international trade, enterprise size and Cetificates of Origin. Autor Iván Medrano Escalada Tutores Mª. Dolores Esteban Álvarez José M. Hernández García Facultad de Economía y Empresa 2019-2020 ! 2 RESUMEN El objetivo de este trabajo es estudiar la eficiencia técnica del sector del aceite de oliva en España, poniendo especial atención en Andalucía. Comenzamos analizando el sector del aceite de oliva en España, qué importancia tiene el sector a nivel mundial y cómo se localiza geográficamente la producción. En segundo lugar, hemos estimado una frontera de producción Cobb-Douglas con información extraída de la base de datos SABI para calcular los índices de eficiencia de las empresas del sector fabricación de aceite de oliva. A continuación, con los resultados obtenidos hemos estudiado econométricamente como influyen “realizar actividad exterior”, “tamaño de empresa” y “pertenecer a una Denominación de Origen” a la eficiencia de las empresas, variables clave para la viabilidad del sector en el largo plazo. Los resultados obtenidos nos permiten concluir, por un lado, que Andalucía es la región más eficiente y, por otro lado, que son más eficientes las empresas que realizan actividad exterior y las que tienen mayor tamaño, sin embargo, no tiene influencia pertenecer a una Denominación de Origen. ABSTRACT The main objective of this work is to study the technical efficiency of the olive oil sector in Spain, with an emphasis on the southern autonomous region of Andalusia. Firstly, we will analise the olive oil sector in Spain in order to know the importance of this sector at a global level and how its production is located geographically. Secondly, we have estimated a Cobb-Douglas production frontier with information drawn from the data base SABI to calculate the efficiency rates of the firms within the olive oil sector. Thus, taking into account the results obtained we will study econometrically how the following three variables: “to engage in international trade”, “the size of the enterprise” and “to belong to a Certificate of Origin” may influence the efficiency of the companies. These three are key variables to a long-term viability of the olive oil sector. Finally, the results show on the one hand, that the autonomous region of Andalusia is the most efficient region; and, on the other hand, the companies which engage in international trade and have a bigger size are the most efficient too. However, we have shown that belonging to a Cetificate of Origin has no influence on the efficiency rates. Autor: Iván Medrano Escalada Tutores: Mª. Dolores Esteban Álvarez y José M. Hernández García Titulación vinculada: Grado de Economía! ! 3 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................ 5! 2. CONTEXTO ................................................................................................................. 6! 2.1 Evolución del sector del aceite de oliva en España ................................................ 6! 2.2 Denominaciones de Origen de aceite de oliva en España ..................................... 10 2.3 Estrategias que debe tomar el sector del aceite de oliva ....................................... 13! 3. MARCO TEÓRICO DE LA EFICIENCIA TÉCNICA ............................................. 15! 4. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS ........................................................................ 18! 4.1 Obtención y análisis de la muestra ........................................................................ 18! 4.2 Análisis de las eficiencias del sector ..................................................................... 22! 5. ANÁLISIS ECONOMÉTRICO.................................................................................. 29! 5.1 Metodología .......................................................................................................... 29! 5.2 Cuestiones de estudio ............................................................................................ 30! 6. CONCLUSIONES ...................................................................................................... 36! 7. BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................ 38! ! ! ! ! ! ÍNDICE DE FIGURAS Figura 2.1. Distribución geográfica de la producción de aceite de oliva .......................... 8! Figura 2.2. Producción de aceite en el mundo para el 2017 ............................................. 8! Figura 2.3. Superficie cultivada por Comunidades Autónomas ....................................... 9! Figura 4.1. Porcentaje de empresas por Comunidad Autónoma ..................................... 19! Figura 4.2. Número de empresas por provincias en Andalucía ...................................... 20! Figura 4.3. Porcentaje de empresas que realizan actividad exterior ............................... 20! Figura 4.4. Número de empresa pertenecientes a una Denominación de Origen ........... 21! Figura 4.5. Histograma de eficiencias ............................................................................. 24! Figura 4.6. Eficiencia media por Comunidades Autónomas .......................................... 25! Figura 4.7. Eficiencia media por provincias de Andalucía ............................................. 27! Figura 4.8. Eficiencia media según realizan actividad exterior o no .............................. 27! Figura 4.9. Eficiencia media por tamaño de empresa ..................................................... 28! ! ! 4 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 2.1. Producción Andalucía, campaña 2013/2014 ................................................. 10! Tabla 4.1. Número de empresas según su tamaño .......................................................... 21! Tabla 4.2. Estimación frontera estocástica Cobb-Douglas ............................................. 23! Tabla 4.3. Empresas más eficientes del sector fabricación de aceite de oliva ................ 24! Tabla 4.4. Empresas más ineficientes del sector fabricación de aceite de oliva ............. 25! Tabla 4.5. Eficiencia media si pertenece a Denominación de Origen o no. ................... 28! Tabla 5.1. Regresión empresas localizadas en Andalucía. ............................................. 30! Tabla 5.2. Regresión Realiza actividad exterior. ............................................................ 32! Tabla 5.3. Regresión exportación. .................................................................................. 32! Tabla 5.4. Regresión tamaño de empresa, Grande como variable control. .................... 33! Tabla 5.5. Regresión tamaño de empresas en Andalucía, Grande variable control. ....... 34! Tabla 5.6. Regresión pertenece a Denominación de Origen ........................................... 35! Tabla 5.7. Regresión pertenece a Denominación de Origen, empresas de Andalucía .... 35! ! ! 5 1. INTRODUCCIÓN El sector del aceite de oliva en España es uno de los más importantes a nivel social, territorial, económico y cultural, este sector engloba todas las actividades relacionadas con el aceite de oliva, desde su etapa de producción, hasta su comercialización. España es primera potencia en producción de aceite de oliva, en 2017, producía el 38% del aceite de oliva en el mundo. También es uno de los principales países exportadores de este producto, ya que la producción supera ampliamente el consumo interno, en 2017, obtuvo un superávit en la balanza comercial de aceite de oliva por 3.493,2 millones de euros. La región española más importante en producción de aceite de oliva es Andalucía, en especial, las provincias de Jaén y Córdoba. Tan solo estas provincias producen entorno al 62% del aceite de oliva que se genera en España. En los últimos años, las empresas del sector han decidido formar Denominaciones de Origen como estrategia comercial. Actualmente en España hay 30, cada una con sus particularidades, en función de la variedad de olivo presente en su zona geográfica o bien por el sistema de elaboración de aceite. Esta estrategia permite a las empresas diferenciar sus productos, establecer alianzas estratégicas que les consiga acceder a mercados más amplios y mercados internacionales. Sin embargo, en los últimos años el sector está experimentado una creciente internacionalización y si quiere mantener esa posición de privilegio deberá afrontar una serie de retos que garanticen su viabilidad a medio y largo plazo: en primer lugar, aumentar la competitividad de las explotaciones olivareras y de las empresas del sector, en segundo lugar, intensificar la orientación al mercado y la internacionalización del sector productor y, por último, implementar la transformación digital y la innovación. Los objetivos principales que se plantean en este trabajo son: 1. Analizar la eficiencia de las empresas del sector poniendo un especial énfasis en Andalucía. 2. Estudiar cómo influyen en la eficiencia de las empresas: realizar actividad exterior, el tamaño empresarial y pertenecer a una Denominación de Origen. Ya que son variables fuertemente relacionadas con los retos que debe afrontar el sector. ! 6 El trabajo se divide en cinco partes. En la primera realizamos una breve descripción del sector y su situación actual en España, poniendo énfasis en Andalucía. Continuamos con una introducción a las Denominaciones de Origen de aceite de oliva que existen en España. Por último, presentamos los retos que debe afrontar el sector y una serie de variables, sobre las que se va a centrar nuestro estudio, fuertemente relacionadas con estos retos. En la segunda parte, presentamos el marco teórico que se utiliza en la metodología de fronteras. Explicamos los conceptos de eficiencia, también hacemos referencia a los diferentes métodos para medirla y a las formas funcionales más utilizadas para estimar las fronteras de producción. En la tercera parte, comenzamos realizando un análisis descriptivo de la base de datos obtenida de SABI, estimamos los índices de eficiencia de las empresas del sector fabricación del aceite de oliva y los analizamos en función de los objetivos del presente trabajo. En la cuarta parte, realizamos un análisis econométrico que nos permite analizar las variables objeto de estudio. Y en la última parte, presentamos las principales conclusiones. El análisis realizado nos ha permitido concluir que: (i) Las empresas del sector fabricación de aceite de oliva tienen una eficiencia media baja, (ii) Andalucía, que es la región que más aceite produce, es también la más eficiente, (iii) las empresas que realizan actividad exterior son más eficientes, (iv) conforme mayor es el tamaño empresarial, mayor es la eficiencia de las empresas y (v) pertenecer a una Denominación de Origen no influye en la eficiencia de las empresas. 2. CONTEXTO 2.1 EVOLUCIÓN DEL SECTOR DEL ACEITE DE OLIVA EN ESPAÑA El aceite de oliva es un producto que nos ha acompañado a lo largo de la historia de la humanidad, más concretamente ha estado vinculado a la historia de los pueblos que se han desarrollado en la cuenca mediterránea. Sin embargo, para conocer su llegada a España, nos tenemos que remontar a tiempo de los Fenicios, entorno a diez siglos a.C. Aunque fueron los Romanos los que asentaron el aceite de oliva en España, pues en el siglo 1 d.C., el sur de la Península Ibérica ya se consideraba la zona más desarrollada en el cultivo del olivo, sus aceites abastecieron durante mucho tiempo las despensas del Imperio Romano. Posteriormente, la presencia árabe en la península convirtió el aceite de oliva en un producto indispensable a nivel social y económico en la región, ! 7 especialmente en Al-Ándalus, destacando las producciones de Jaén y Córdoba. Actualmente, podemos considerar a España, primera potencia mundial en la producción, comercialización y exportación de aceite de oliva (de la Torre, 2015). En España el sector del aceite de oliva está considerado uno de los más importantes a nivel social, territorial, económico y cultural. Este sector engloba todas las actividades relacionadas con el aceite de oliva, desde su etapa de producción, hasta su comercialización. La etapa de producción del aceite de oliva consiste en la extracción del aceite del fruto por procedimientos mecánicos lo menos agresivos posible para conservar al máximo las propiedades y características del aceite obtenido, intentando que el aceite obtenido sea de la mayor calidad posible. Esta etapa comienza con la recogida de la aceituna procedente de las extensas plantaciones de olivo. El paso siguiente es su transporte hasta las Almazaras o al Molino donde se extraerá el aceite. En la Almazara se lava la oliva para su posterior molturación o molienda, esta molturación o molienda se trata de convertir la aceituna en una pasta para extraer las pequeñas gotas de aceite contenidas, lo que nos da el aceite de oliva. Una vez producido, debe almacenarse adecuadamente en bodegas para su posterior envasado. Antes del envasado, tiene lugar la etapa de filtrado, con el objetivo de evitar la presencia de partículas en el aceite envasado, una vez envasado, puede comenzar la etapa de comercialización. En este sector participan más de 400 mil olivicultores, que trasladan su producción a 1.755 almazaras. En el que también existen 1.500 envasadores y 22 refinerías. A día de hoy, la producción de aceite de oliva está viviendo un proceso de internalización, con una competitividad creciente. Tradicionalmente los países productores se han concentrado en la cuenca Mediterránea, especialmente en España, Italia, Grecia, Egipto, Turquía, Túnez, Siria, Argelia y Marruecos, los cuales gozan del clima mediterráneo, el cual es idóneo para su producción. Sin embargo, tal y como vemos en la figura 2.1, en los últimos años se ha ido extendiendo en diversas zonas de Estados Unidos, México, Argentina, Perú, Sudáfrica y Australia (Sena, 2013). El continente que más aceite de oliva produce es Europa, seguido de África, entre ambos aglutinan el 85,3% de la superficie internacional dedicada al cultivo de olivo, de la que un 90% se dedica a la producción de aceite de oliva, mientras que el 10% restante es utilizado para la producción de aceituna de mesa. ! 8 Figura 2.1. Distribución geográfica de la producción de aceite de oliva Fuente: Análisis del sector del aceite de oliva virgen. Sena (2013). La producción de aceite de oliva está focalizada principalmente en tres países, España, Italia y Grecia, cuyas cuotas de producción en el año 2017 eran del 38%, el 13% y el 10%, respectivamente, (ver figura 2.2). Figura 2.2. Producción de aceite en el mundo para el 2017 Datos: Olimerca nº 27, 4º trimestre 2018. Fuente: Elaboración propia. En cuanto a la superficie cultivada, en 2017 contábamos con más de 2,7 millones de hectáreas dedicadas al olivo, la mayor superficie del mundo, siendo el segundo cultivo en España 38% Italia 13% Grecia 10% Turquía 8% Siria 3% Túnez 9% Marruecos 4% Portugal 4% Argelia 3% RestoCdelCmundo 8% ! 9 extensión en España, después del cereal. También contábamos con el mayor número de olivos: unos 340 millones. España es también uno de los principales países exportadores, ya que la producción supera ampliamente al consumo interno. Entre 2009 y 2015 en España se produjeron 1.274,9 miles de toneladas de aceite de oliva de media, mientras que el consumo medio en España durante esos años, se situó en 528,2 miles de toneladas (Barreal et al., 2017). No obstante, para conocer el resultado bruto de la actividad internacional del sector, es necesario hacer referencia también a las importaciones. Según el ICEX (2020), en 2017 España exportó 3.938,9 millones de euros e importó 445,7 millones de euros, obteniendo un saldo positivo de 3.493,2 millones de euros. Este superávit convierte a este sector un uno de los más importantes en el comercio internacional español. Con respecto a los principales países a los que exporta España, cabe destacar que, casi un 30% tiene como destino Italia, segundo país productor de aceite de oliva, mientras que otro 30% se reparte entre Estados Unidos, Francia y Portugal. Por el lado de las importaciones, aunque, como hemos visto, no son muy relevantes dentro del agregado del país, comentar que los países principales desde los cuales importamos aceite de oliva son Portugal, Túnez, Italia y Grecia (casi el 80% de las importaciones). Centrándonos ahora en la distribución de la superficie del olivar por Comunidades Autónomas, en la figura 2.3 vemos claramente que la comunidad olivarera por excelencia es Andalucía, con aproximadamente el 62% de la superficie, seguida de Castilla la Mancha con un 15% y Extremadura con un 9%. Figura 2.3. Superficie cultivada por Comunidades Autónomas Andalucía 62% CastillaClaC ManchaC 15% ExtremaduraC 9% RestoCdeC comunidades 14% ! 16 Métodos no paramétricos: En estos métodos no está definida una forma funcional de la frontera y utilizan técnicas de programación matemática. Dentro de los métodos no paramétricos, la técnica más empleada es el Análisis Envolvente de Datos (DEA). El modelo original de DEA fue desarrollado por Charnes, Cooper y Rhodes (1978). Mediante técnicas de programación matemática, se seleccionan las empresas que son eficientes, y a partir de ellas se construye una envolvente con las observaciones (la frontera). De esta forma, se obtienen las medidas de eficiencia de cada empresa de la muestra y se comparan con la envolvente. Métodos paramétricos: En este tipo de métodos, se especifica una forma funcional explicita de la función de producción, a la cual se le añade una perturbación aleatoria para poder estimarla econométricamente. Dentro de estos métodos paramétricos hay que distinguir entre un enfoque determinístico y otro enfoque estocástico. Enfoque Determinístico: Este enfoque considera que cualquier desviación respecto a la frontera se debe a ineficiencia por parte de la empresa. No teniendo en cuenta la posibilidad de que esta se pueda ver afectada por otro tipo de shocks, errores de medida en el modelo o variables omitidas significativas. La función de producción se puede definir como: 𝑞 = 𝑓 𝑥 − 𝑢 Donde 𝑞 es la máxima cantidad de output que puede obtener la empresa, dada la forma funcional 𝑓 . , 𝑥 = (𝑥), 𝑥+, … , 𝑥-)′ es un vector 𝑖1𝑥11 de inputs (como pueden ser trabajo, capital y materiales) y 𝑢 ≥ 0, es un parámetro que mide la distancia de cada empresa a la frontera de producción, la ineficiencia. De tal forma que las empresas se pueden colocar en la frontera o por debajo, pero nunca por encima. Enfoque estocástico: Por otro lado, este enfoque considera que las empresas pueden verse afectadas por diversos factores al margen de la propia ineficiencia, para tratar de resolver el problema que genera el enfoque determinista. En este caso, la función de producción se puede definir como: 𝑞 = 𝑓 𝑥 + 𝑒11; 1𝑒 = 𝑣 − 𝑢 Donde 𝑒1se compone de dos parámetros. Un parámetro 𝑣 que representa sucesos no controlables por la empresa, ya sean shocks, errores de medida o variables significativas omitidas. Este parámetro se considera distribuido como un ruido blanco, media cero y ! 17 deviación típica sigma. Y otro parámetro 𝑢 ≥ 0, que representa la ineficiencia de cada empresa. En nuestro estudio vamos a utilizar los métodos paramétricos. En concreto, vamos a utilizar el enfoque estocástico. Necesitamos ahora elegir la forma funcional de la función o frontera de producción 𝑓 . . En la literatura, las más utilizadas son, la Cobb-Douglas y la Translog. Ambas son lineales en parámetros, lo que permite su estimación mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios. Función Cobb-Douglas: 𝑞 = 𝛽:+ 𝑥- ;< = ->) donde tomando logaritmos a ambos lados, obtenemos: 𝑙𝑛 𝑞 = 𝐴:+ 𝛽- = ->) 𝑙𝑛𝑥-1; 1𝑑𝑜𝑛𝑑𝑒11𝐴:=𝑙𝑛𝛽: Donde los parámetros 𝛽representan la elasticidad del output respecto a cada input. Esta forma funcional es fácil de estimar al utilizar pocos parámetros. Presenta productividades marginales positivas pero decrecientes. Los rendimientos de escala dependerán de la suma de los parámetros 𝛽- = ->) , obteniendo rendimientos constantes, rendimientos decrecientes o rendimientos crecientes a escala dependiendo de 𝛽- = ->) = 1, 𝛽- = ->) < 1 ó 𝛽- = ->) > 1, respectivamente, pero en todo caso serán constantes. Esta va a ser la forma funcional que vamos a utilizar en nuestro trabajo. El principal inconveniente de la función Cobb-Douglas es el hecho de que las elasticidades son iguales para todas las empresas y las elasticidades de sustitución son constantes e iguales a la unidad. Función Translog: 𝑞 = 𝑒𝑥𝑝 𝛽:+ 𝛽- = ->) 𝑙𝑛𝑥-+1 2𝛽-H𝑙𝑛𝑥-𝑙𝑛𝑥H = H>) = ->) tomando logaritmos en ambos lados, obtenemos: ! 18 𝑙𝑛 𝑞 = 𝛽:+ 𝛽- = ->) 𝑙𝑛𝑥-+1 2𝛽-H𝑙𝑛𝑥-𝑙𝑛𝑥H = H>) = ->) Esta forma funcional se trata de una generalización de la función Cobb-Douglas mediante el desarrollo de Taylor de segundo orden. En este caso los rendimientos de escala y la elasticidad de sustitución son variables, superando las restricciones de la Cobb-Douglas. Sin embargo, la estimación del número de parámetros es mayor y su interpretación ya no es válida como la elasticidad del output respecto a cada input. 4. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS 4.1 OBTENCIÓN Y ANÁLISIS DE LA MUESTRA En este punto vamos a realizar un análisis descriptivo de la muestra, centrándonos en las variables más relevantes para el análisis que se realizara en los siguientes puntos. El sector oleícola español engloba todas las actividades relacionadas con el aceite de oliva, desde el cultivo de los olivos, hasta la comercialización del aceite de oliva, donde encontramos empresas muy heterogéneas. Sin embargo, para estimar las Fronteras de Producción necesitamos una muestra de empresas lo más homogénea posible, por lo tanto, el subsector en el que se centra nuestro trabajo es de la “fabricación de aceite de oliva”, registrado según la clasificación nacional de actividades económicas (CNAE) con el código 1043. La información necesaria para realizar el análisis la hemos obtenido de la base de datos SABI (Sistema de análisis de balances ibéricos). Se trata de una base de datos elaborada por INFORMA D&B en colaboración con Bureau Van Dijk, contiene información financiera desde el año 1990 de más de 2,5 millones de empresas españolas y más de 800.000 portuguesas. En concreto, la base de datos generada se trata de un corte transversal con 574 observaciones de las empresas pertenecientes al subsector fabricación del aceite de oliva para el año 2017. En primer lugar, nos vamos a centrar en la distribución geográfica de las empresas que aparecen en nuestra base de datos. Dado que el sector del aceite de oliva es un sector que depende en gran medida de la climatología y el clima mediterráneo es el ideal, en ! 19 Comunidades Autónomas que gozan de otros climas, como el oceánico en Asturias, Cantabria o el País Vasco no tenemos presencia de empresas que se dedican a esta actividad, a excepción de Galicia, que con el mismo clima encontramos 3 empresas. Las Islas Canarias que gozan de un clima subtropical tampoco tienen empresas productoras de aceite de oliva. Como podemos ver en la figura 4.1, la Comunidad Autónoma más importante en la fabricación de aceite de oliva es Andalucía, donde están establecidas 296 empresas, lo que supone el 52% de las empresas de nuestra muestra, seguida de ella, se encuentran Castilla la Mancha, Cataluña, Extremadura y Aragón. El resto de comunidades autónomas tienen una importancia menor y entre todas ellas representan el 16% de las empresas que aparecen en la muestra. Ver información más detallada en la tabla 1 del anexo. Figura 4.1. Porcentaje de empresas por Comunidad Autónoma Fuente: Elaboración propia Centrándonos en Andalucía, si desglosamos por provincias encontramos que Jaén y Córdoba son las provincias donde se concentra la mayor parte de las empresas, con 104 y 79 empresas, lo que supone un 18,12% y un 13,76% respectivamente de las empresas de la muestra (ver figura 4.2). Por otro lado, provincias como Granada, Sevilla y Málaga, también tienen un número importante de empresas. Ver más detallado en la tabla 2 del anexo. Andalucía 52% Aragón 5% CastillaClaC Mancha 12% Cataluña 9% Extremadura 6% Resto 16% ! 20 Figura 4.2. Número de empresas por provincias en Andalucía Fuente: Elaboración propia En segundo lugar, teniendo en cuenta que las exportaciones de aceite de oliva española son uno de los principales productos de nuestra balanza comercial y también somos el país que mayor cantidad de aceite de oliva exporta del mundo, introducimos la variable “realiza actividad exterior” a nuestra base de datos. Figura 4.3. Porcentaje de empresas que realizan actividad exterior Fuente: Elaboración propia. La figura 4.3 ilustra que un 37% de las empresas de nuestra base de datos realiza actividad exterior, frente a un 63% de empresas que no realizan actividad exterior. NoCrealizaC actividadC exterior 63% RealizaC actividadC exteriorC 37% 11 6 79 32 3 104 25 36 0 20 40 60 80 100 Almería Cádiz Córdoba Granada Huelva Jaén Málaga Sevilla ! 21 En tercer lugar, hemos creado la variable “tamaño de empresa”. El criterio utilizado es la cifra de ventas de la empresa. Como podemos apreciar en la tabla 4.1 (ver tabla 3 del anexo), la mayor parte del sector son microempresas, representan un 56,10% del total de empresas de nuestra muestra, seguido de estas, las pequeñas empresas representan un 28,92%. Por otro lado, las medianas y grandes empresas tienen una importancia relativa menor, representan el 12,02% y el 2,96% respectivamente sobre el total de las empresas de nuestra muestra. Tabla 4.1. Número de empresas según su tamaño Fuente: Elaboración propia En cuarto lugar, hemos investigado las empresas que pertenecen a alguna DO, esta información la hemos introducido a nuestra base de datos creando la variable “Pertenece a una Denominación de Origen”. En la figura 4.4 observamos como 104 empresas pertenecen a alguna, frente a 470 que no. Figura 4.4. Número de empresa pertenecientes a una Denominación de Origen Tamaño de empresa Cifra de ventas Nº de empresas % del total Microempresa <=2 Millones de euros 322 56,10% Pequeña <=10 Millones de euros 166 28,92% Mediana <=50 Millones de euros 69 12,02% Grande >50 Millones de euros 17 2,96% 104 470 0 100 200 300 400 500 Pertenecen!a!DO No!pertenecen!a!DO ! 22 Fuente: Elaboración propia Para completar este análisis hemos buscado de estas 104 empresas, a qué DO pertenece cada una. En España hay 30 DO, sin embargo, en nuestra base de datos tenemos representadas 24, por lo tanto, no tenemos ninguna empresa que pertenezca a las siguientes denominaciones: Aceite de Mallorca (Islas Baleares), Aceite de Alcarria (Castilla-La Mancha), Aceite de Madrid, Aceite Sierra de Moncayo (Aragón), Aceite de Terra Alta (Cataluña) y Aceite Campo de Calatrava (Castilla-La Mancha). Ver tabla 4 del anexo. 4.2 ANÁLISIS DE LAS EFICIENCIAS DEL SECTOR En este apartado vamos a realizar un análisis de las eficiencias con especial atención en: la distribución geográfica, si realiza actividad exterior, el tamaño empresarial y si pertenecen a una DO. Variables sobre las que se centra este trabajo. Para obtener las eficiencias primero necesitamos seleccionar la forma funcional para la frontera de producción, para realizar esta tarea hemos utilizado el programa R, este es un programa de lenguaje de programación utilizado para el análisis estadístico, nació como una reimplementación del software libre del lenguaje S, orientado hacia la estadística. Se trata de uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación científica. Fue Desarrollado inicialmente por Robert Gentleman y Ross Ihaka de la Universidad de Auckland en 1993, actualmente es desarrollado por R Development Core Team. R permite cargar diferentes bibliotecas o paquetes necesarios para su funcionamiento. Para este trabajo ha sido utilizado el paquete frontier, este paquete es utilizado para poder estimar las fronteras de producción estocásticas por máxima verosimilitud. La teoría económica propone especificar las funciones de producción en unidades físicas, pero esta es una información no disponible en la práctica, por lo que hemos utilizado valores monetarios: 𝑉 = 𝑓(𝐿, 𝐾, 𝑀𝑃) ! 23 Donde 𝑉 representa los ingresos de explotación como una proxy del output, 𝐿 representa el gasto en personal como una proxy del trabajo, 𝐾 representa el gasto en amortización del inmovilizado como una proxy del capital y 𝑀𝑃 representa el gasto en materiales como una proxy de materias primas. Las variables están expresadas en miles de euros. En un primer lugar, estimamos la frontera de producción estocástica con la forma funcional Cobb-Douglas: 𝑙𝑛𝑉-= 𝛽)+ 𝛽+𝑙𝑛𝐿-+ 𝛽N𝑙𝑛𝐾-+ 𝛽O𝑙𝑛𝑀𝑃-+ 𝑣-− 𝑢A partir de esta frontera de producción estimada obtenemos los índices de eficiencia para las empresas del sector fabricación de aceite de oliva. En la tabla 4.2 observamos los resultados de la estimación, todos los estadísticos t son mayores en valor absoluto a 1,96, que es nuestro valor crítico a un 5% de significatividad, por lo tanto, podemos decir que todas las variables son individualmente significativas. La eficiencia media de las 574 empresas del sector fabricación de aceite de oliva es de 0,5443, una media bastante baja. Tabla 4.2. Estimación frontera estocástica Cobb-Douglas Fuente: Elaboración propia. Herramienta R. En segundo lugar, dados los índices de eficiencia, vemos en la figura 4.5 la distribución de frecuencias de las empresas de nuestra base de datos. La mayor parte de las empresas se encuentra entre unos niveles de eficiencia de 0,4 y 0,7. Cabe destacar también, que existen bastantes empresas con unos niveles de eficiencia por debajo de 0,2. Por lo que, con estos resultados concluimos que el sector de fabricación de aceite de oliva se trata de un sector bastante ineficiente. Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) log(L) log(K) log(MP) 1.36567 0.35922 0.14419 0.55142 0.11839 0.03767 0.03029 0.02456 11.535 9.537 4.760 22.454 < 2e-16 < 2e-16 2.46e-06 < 2e-16 *** *** *** *** Mean Efficiency 0,5443 ! 24 Figura 4.5. Histograma de eficiencias Fuente: Elaboración propia. Herramienta: Gretl En tercer lugar, nos centramos ahora en analizar cuáles son las empresas más eficientes y las más ineficientes de la muestra. En la tabla 4.3 observamos las más empresas más eficientes. Tabla 4.3. Empresas más eficientes del sector fabricación de aceite de oliva 10 Empresas más eficientes Comunidad Eficiencias APROVECHAMIENTO INTEGRAL DE LOS SUBPRODUCTOS DE OLIVAS SA. ROMOR SA OLEOGENIL SL OLEOMORILES SL BALTMON PRODUCTOS GOURMET SL. ACEITERA DEL GUADALQUIVIR SA MOLINO VIRGEN DE FÁTIMA SL. EL MOLINO DE LA COLONIA SL ALMAZARA HAZA DEL DUQUE SL. CASA LOSONDA SOCIEDAD LIMITADA. Andalucía Andalucía Andalucía Andalucía Andalucía Andalucía Andalucía Andalucía Andalucía Castilla-La Mancha 0,9372 0,9109 0,8795 0,8683 0,8523 0,8380 0,8361 0,8314 0,8308 0,8223 Fuente: Elaboración propia ! 25 Cabe destacar como Andalucía, posee 9 empresas entre las 10 más eficientes de nuestra muestra. En cuanto a la empresa más eficiente, esta es Aprovechamiento Integral de los Subproductos de Olivas, S.A, se trata de una pequeña empresa de la provincia de Jaén (Andalucía), que no pertenece a ninguna Denominación de Origen y no realiza actividad exterior. Tabla 4.4. Empresas más ineficientes del sector fabricación de aceite de oliva Fuente: Elaboración propia Por otro lado, en la tabla 4.4 observamos las empresas más ineficientes de la muestra, las cuales están dispersas por toda España, al contrario de lo que ocurre con las más eficientes. Destacar que estas empresas tienen una eficiencia inferior al 0,1, por lo que se trata de empresas muy ineficientes. La más ineficiente es Óleum Laguna, S.L, una microempresa de la Comunidad de Madrid, que no pertenece a ninguna DO y no realiza actividad exterior. Figura 4.6. Eficiencia media por Comunidades Autónomas 10 Empresas más ineficientes Comunidad Eficiencias ALMAZARA EL PICÓN SL. CAMPS DE L’EMPORDA SL. INDUSTRIAS SAN PEDRO SA. ORGANIZA ÓLEUM SL. PROAMAC MÁLAGA SL. OLEÍCOLA BURGUEÑA SL. OLIVAR DE MOURA SL. MONTETUCCI SL. VEGA DE GORBEA SL. ÓLEUM LAGUNA SL. Madrid Cataluña Andalucía Comunidad Valenciana Andalucía Andalucía Galicia Andalucía Extremadura Madrid 0,0992 0,0703 0,0678 0,0656 0,0327 0,0179 0,0065 0,0060 0,0008 0,0003 ! 32 En tercer lugar, dado que el aceite de oliva es un producto muy importante en nuestra balanza comercial y la internalización es uno de los retos que deben afrontar las empresas del sector, creemos que realizar actividad exterior debe tener influencia positiva en la eficiencia. Para realizar este análisis hacemos la regresión MCO en la cual utilizamos como variable explicativa la variable binaria “realiza actividad exterior” que hemos creado de forma cualitativa, esta variable toma valor 0 si la empresa no realiza actividad exterior y 1 si la empresa sí que realiza actividad exterior, ya sea exportación, importación o ambas y analizamos la significatividad individual del parámetro que acompaña a la variable. Tabla 5.2. Regresión Realiza actividad exterior. Fuente: Elaboración propia. Herramienta: Gretl Como vemos en la tabla 5.2, tenemos evidencias para decir que a nuestro nivel de significatividad del 5% las empresas que realizan actividad exterior son un 2,56% más eficientes que las que no realizan. Dado que tenemos evidencias para decir que son más eficientes las empresas que realizan actividad exterior, queremos observar cómo influye el porcentaje de ventas que se dedica a exportación, introducido en la variable “Exportación”. Para ello, realizamos la regresión por MCO utilizando esta variable como explicativa. Tabla 5.3. Regresión exportación. Fuente: Elaboración propia. Herramienta: Gretl En la tabla 5.3 observamos que el parámetro es significativo a nuestro nivel del 5%, dado que es una variable cuantitativa, tenemos evidencias para decir que un aumento 1% en el porcentaje de exportaciones sobre ventas, aumenta en 0,08% la eficiencia. Este resultado, Variable explicativa Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p Constante Realiza act. exterior 0,543763 0,0256081 0,00735915 0,0111750 73,89 2,292 1,33e-291 0,0223 *** ** Variable explicativa Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p Constante Exportación 0,549862 0,000807530 0,00582026 0,000374248 94,47 2,158 0,0000 0,0314 *** ** ! 33 nos evidencia que la internacionalización del sector afecta positivamente a la eficiencia de las empresas. 4. ¿Son más eficientes las empresas de mayor tamaño? En cuarto lugar, vamos a analizar si afecta el tamaño de la empresa en la eficiencia de estas, ya que las integraciones horizontales o verticales, que conllevan un aumento del tamaño empresarial, es otro de los retos que debe asumir el sector, tanto para la aumentar la competitividad alcanzando economías de escala que permitan reducir sus costes de producción, como para la internalización del sector o implementar la transformación digital y la innovación, por lo tanto, creemos que a mayor tamaño empresarial, mayor debe ser la eficiencia. La variable “tamaño de empresa”, es una variable cualitativa, dividida en 4 niveles: microempresa, pequeña, mediana y grande, la cual va a tomar valor 1 si la empresa tiene ese tamaño y 0 si no tiene ese tamaño. Elegimos como variable control las empresas de tamaño grande y realizamos la regresión MCO. Tabla 5.4. Regresión tamaño de empresa, Grande como variable control. Fuente: Elaboración propia. Herramienta: Gretl Como muestra la tabla 5.4, todas las variables son significativas a nuestro nivel de significación del 5%, tenemos evidencias para decir que las grandes empresas son más eficientes que el resto y que conforme va aumentando el tamaño de la empresa, aumenta la eficiencia de estas. En concreto, las microempresas son un 15,36% más ineficientes que las grandes, las pequeñas son un 6,61% más ineficientes que las grandes y, por último, las medianas son un 4,98% más ineficientes que las grandes. Los resultados obtenidos evidencian la necesidad de aumentar el tamaño de las empresas, para que estas sean más eficientes. Por otro lado, vamos a calcular si influye de la misma forma el tamaño de las empresas en la eficiencia de las empresas de Andalucía que como lo hace a nivel global. Para llevar a cabo este análisis restringimos la muestra a las empresas situadas en Andalucía (292 Variable explicativa Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p Constante Microempresa Pequeña Mediana 0,663921 -0,153664 -0,0661775 -0,0498185 0,0191645 0,0207633 0,0207271 0,0222263 34,64 -7,401 -3,193 -2,241 2,23e-141 4,99e-13 0,0015 0,0254 *** *** *** ** ! 34 observaciones) y realizamos la misma regresión por MCO tomando de nuevo las empresas de tamaño grande como variable control. Tabla 5.5. Regresión tamaño de empresas en Andalucía, Grande variable control. Fuente: Elaboración propia. Herramienta: Gretl En este caso, la tabla 5.5 muestra que todas las variables siguen siendo significativas a nuestro nivel de significatividad del 5%. Sin embargo, la diferencia entre la eficiencia de las microempresas de las grandes se reduce, las microempresas son 12,43% más ineficientes que las grandes. Por el contrario, en las pequeñas y medianas empresas, ha aumentado la distancia en eficiencia con respecto a las grandes, las pequeñas son 7,11% más ineficientes que las grandes, las medianas son 5,68% más ineficientes que las grandes. Por lo que podemos concluir que, aunque en Andalucía existan menos diferencias en la eficiencia entre las empresas de mayor y menor tamaño que a nivel global, también deben aumentar el tamaño empresarial para conseguir mejorar la eficiencia. 5. ¿Son más eficientes las empresas que pertenecen a una Denominación de Origen?, y las empresas situadas en Andalucía, ¿son más eficientes las que pertenecen a una Denominación de Origen? En quinto lugar, una de las estrategias que toman las empresas productoras de aceite de oliva es formar DO, no solo con el objetivo de diferenciar su producto de la competencia, sino que también se pueden establecer una serie de interrelaciones entre las empresas pertenecientes que mejoren la eficiencia y competitividad de estas, por lo que creemos que el hecho de pertenecer a una DO puede tener una influencia positiva en la eficiencia de las empresas. Para realizar este análisis vamos a utilizar en nuestra regresión MCO, la variable explicativa que hemos creado, “Pertenece a una Denominación de Origen”, que toma valor 1 si la empresa pertenece a una DO y 0, si no pertenece a ninguna. Variable explicativa Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p Constante Microempresa Pequeña Mediana 0,671032 -0,124395 -0,0711048 -0,0568082 0,0240820 0,0279416 0,0261398 0,0270294 27,86 -4,452 -2,720 -2,102 9,72e-84 1,22e-05 0,0069 0,0364 *** *** *** ** ! 35 Tabla 5.6. Regresión pertenece a Denominación de Origen Fuente: Elaboración propia. Herramienta: Gretl Como podemos observar en la tabla 5.6, no tenemos evidencias para decir que globalmente, tenga influencia pertenecer a una DO, ya que el parámetro que acompaña a la variable explicativa no es significativo. Por lo tanto, no tiene influencia globalmente pertenecer a una DO sobre la eficiencia de las empresas. A continuación, este mismo análisis lo vamos a realizar solo para las empresas de Andalucía, dado que es la región donde más DO hay, por lo que puede ser más relevante para la eficiencia las interrelaciones entre las empresas que forman parte de estas. Para llevarlo a cabo, restringimos la muestra a las 292 empresas que se sitúan en Andalucía y realizamos la misma regresión MCO. Tabla 5.7. Regresión pertenece a Denominación de Origen, empresas de Andalucía ! Fuente: Elaboración propia. Herramienta: Gretl En este caso, vemos en la tabla 5.7 que el parámetro tampoco es significativo para las empresas situadas en Andalucía, por lo tanto, tampoco tenemos evidencias para decir que son más eficientes las empresas localizadas en Andalucía que pertenece a una DO, de las que no. 6. ¿Existen diferencias en la eficiencia entre las distintas Denominaciones de Origen? Por último, aunque no tenemos evidencias para decir que son más eficientes ni globalmente, ni en Andalucía, las empresas que pertenecen a una DO, creemos que esto puede ser debido a las diferencias que existen entre las eficiencias de las Denominaciones de Origen. De manera que vamos a analizar si econométricamente existen diferencias Variable explicativa Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p Constante Pertenece a una D.O. 0,554699 -0,00735416 0,00647094 0,0120559 85,72 -0,6100 0,0000 0,5421 *** Variable explicativa Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p Constante Pertenece a una D.O. 0,584747 -0,00207561 0,00883199 0,0150886 66,21 -0,1376 0,0000 0,8907 *** ! 36 entre las eficiencias de las diferentes DO. Para ello, vamos a estimar la regresión MCO en la cual, las variables dependientes van a ser las Denominaciones de Origen a las que pertenecen las empresas de la muestra, tomando como variable control “Aceite Campo de Montiel”, ya que hemos visto que es la que la mayor eficiencia media tiene. En este caso podemos observar (ver tabla 7 del anexo) que a nuestro nivel de significatividad del 5%, las Denominaciones de Origen: Sierra Mágina, Montes de Toledo, Poniente de Granada, Aceite de la Comunitat Valenciana, Aceite del Bajo Aragón, Siurana, Aceite del Baix Ebre-Montsia, Aceite de Navarra, Les Garrigues, Sierra de Cádiz, Aceite de La Rioja, Aceite del Empordà y Montoro-Adamuz, son menos eficientes que la Denominación de Origen Aceite Campo de Montiel. Sin embargo, estas mayores ineficiencias con respecto a Aceite Campo de Montiel van, desde un 13,50% de Sierra Mágina hasta un 21,10% de Siurana o un 21,68% de Montoro-Adamuz. Resaltar también que Aceite del Bajo Aragón, es un 19,79% menos eficiente que Aceite Campo de Montiel. Por lo tanto, tenemos evidencias para decir que econométricamente existen diferencias entre las eficiencias de varias DO. Estas diferencias son las causantes de que esta estrategia que pueden adoptar las empresas para aumentar la competitividad, no afecte positivamente ni a la eficiencia global de las empresas de nuestra muestra, ni a la eficiencia de las empresas de Andalucía. 6. CONCLUSIONES En el presente trabajo hemos analizando la eficiencia del sector del aceite de oliva en España. En primer lugar, hemos hecho una descripción del sector, poniendo énfasis en la posición que ocupa España a nivel mundial tanto en producción, como en exportación de aceite de oliva. En segundo lugar, hemos analizado como se distribuye geográficamente la producción y hemos presentado las diferentes DO de aceite de oliva que hay en España. Posteriormente, con los datos extraídos de la base de datos SABI hemos estimado una frontera de producción estocástica basada en una función Cobb-Douglas para calcular los índices de eficiencia del subsector fabricación de aceite de oliva. Por último, y como objetivo principal del presente trabajo, hemos realizado un análisis econométrico para contrastar si variables como “realiza actividad exterior”, “tamaño de la empresa” o “pertenece a Denominación de Origen” tienen una influencia en la eficiencia, ya que hemos considerado que estas variables son clave para afrontar los retos que garanticen la viabilidad a medio y largo plazo de las empresas del sector, como aumentar la ! 37 competitividad de las empresas del sector, internacionalización de las empresas e implementar la transformación digital y la innovación. Las principales conclusiones que hemos obtenido son: • El principal país productor de aceite de oliva es España, en 2017 producía el 38% del aceite de oliva que se producía en todo el mundo, también es uno de los principales países exportadores, ya que su producción supera ampliamente el consumo interno, de hecho, este es uno de los sectores más importantes del comercio internacional español. • La Comunidad Autónoma que más aceite de oliva produce es Andalucía, de hecho, solo las provincias de Jaén y Córdoba producen entorno al 62% de todo el aceite anual que se genera en España. • El subsector fabricación de aceite de oliva en España se trata de un sector poco eficiente, ya que las empresas del sector presentan una eficiencia media de 0,5443, la mayor parte de las empresas tienen una eficiencia entre un 0,4 y un 0,7 y bastantes empresas unos niveles de eficiencia por debajo del 0,2. • Según los índices de eficiencia obtenidos, las Comunidades Autónomas más eficientes son Andalucía y Castilla la Mancha, además son las únicas que superan la media del sector. Por otro lado, las Comunidades Autónomas más ineficientes son Galicia, Comunidad Valenciana y Cataluña. En cuanto a las provincias de Andalucía, las más eficientes en media son Jaén y Córdoba. • Según las estimaciones econométricas que hemos realizado, las empresas del sector que realizan actividad exterior son un 2,56% más eficientes que las que no. Es más, las empresas que aumentan en un 1% el porcentaje de ventas que dedican a exportación, aumentan en 0,08% la eficiencia, poniendo en evidencia la necesidad de afrontar la internacionalización del sector para ganar en competitividad y eficiencia. • El tamaño de empresa afecta positivamente a la eficiencia de las empresas, conforme mayor es el tamaño, más eficientes son las empresas, otro de los retos que debe afrontar el sector como son las integraciones (horizontales o verticales) que conllevan aumentos en el tamaño empresarial, mejora la eficiencia de las empresas. • Por último, a nivel global, las empresas que pertenecen a una Denominación de Origen no son más eficientes de las que no, tampoco son más eficientes las ! 38 empresas de Andalucía que pertenecen a una DO. Esta estrategia en la que se pueden dar interrelaciones entre empresas no mejora la eficiencia, esto es debido a que entre las DO de aceite de oliva que existen en España tienen eficiencias muy diferentes entre sí. La DO más eficiente es Aceite Campo de Montiel, situada en Castilla la Mancha. 7. BIBLIOGRAFÍA AGUILERA, M.P., BELTRAN, G., JIMENEZ, A. y UCEDA, M. (2009). “Calidad del aceite de oliva y D.O.P en España”. Centro IFAPA, Consejería de Agricultura y Pesa, Junta de Andalucía. Mengíbar, Jaén. AIGNER, D.J., LOVELL, C.A.K., y SCHMIDT, P. (1977). “Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models”, J. Of Econometrics 6 (1), páginas 21-37. BARREAL, J., PUENTES, R., VELASCO, M.M. y VILAR, J (2017). “La expansión internacional de la olivicultura. Singularización como estrategia competitiva para el olivar tradicional”. Economía y comercialización de los aceites de oliva. Cajamar Caja Rural. Base de datos SABI (2020). SABI. 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Página web de la DOP Priego de Córdoba [soporte digital]. Disponible en https://dopriegodecordoba.es [Consultado en abril de 2020]. PÉREZ CÁRCELES, M.C. (2012). “Modelos de frontera estocástica, distribución de la ineficiencia”. Tesis Doctoral. Universidad de Murcia. Probuen Adavisory. [soporte digital]. Disponible en https://www.probuen.es/blog/elsector-del-aceite-de-oliva-en-espana/ [Consultado en abril de 2020]. SENA MORENO, E. (2013). “Análisis del sector del aceite de oliva virgen en la comarca de los Campos de Hellín (Albacete, España)”. Tesis Doctoral. Universidad de Castilla la Mancha. STOCK, J y WATSON, M. (2012): “Introducción a la Econometría”. Pearson. Unión Europea. Reglamento (UE) nº 1151/2012 del Parlamento, de 21 de noviembre de 2012, sobre los regímenes de calidad de los productos agrícolas y alimenticios. ! 41 ÍNDICE DEL ANEXO Tabla 1. Nº empresas por Comunidades Autónomas y eficiencias ................................ 42! Tabla 2. Nº de empresas Andalucía, importancia relativa y eficiencias. ........................ 42! Tabla 3. Nº de empresas, porcentaje y eficiencia según tamaño de empresa. ................ 43! Tabla 4. Nº empresas y eficiencias por Denominación de Origen ................................. 43! Figura 1. Eficiencia media por Denominaciones de Origen ........................................... 44! Tabla 5. Regresión Comunidades Autónomas, Andalucía variable control ................... 44! Tabla 6. Regresión provincias Andalucía, Jaén variable control .................................... 45! Tabla 7. Regresión Denominaciones de Origen, Aceite Campo de Montiel control ...... 45!