Fecha de recepción: 07 de agosto de 2017
Fecha de aceptación: 13 de septiembre de 2017

RESUMEN

La presente investigación se desarrolló respondiendo la pregunta: ¿cómo influyen las redes empresariales en el mejoramiento de la productividad y la competitividad de las empresas ubicadas en la zona empresarial El Dorado de la ciudad de Bogotá D.C.?, de tal manera que permitiera reconocer los beneficios y factores de impacto para el desarrollo productivo y la competitividad que se genera en las empresas al pertenecer a redes o parques empresariales, desde el análisis de las empresas pertenecientes a los sectores hotelero, financiero y de carga ubicados en el eje de la avenida El Dorado en Bogotá, Colombia. Teórica y metodológicamente se empleó el análisis de redes sociales como herramienta para analizar los elementos relacionales del sistema. Se identificó como principal resultado que a partir del establecimiento de los lazos más débiles de la red, sumado a los indicadores más altos de cercanía entre las empresas, permite una mayor conexión de información y una mejor conectividad de la red empresarial; en consecuencia, un aumento en su productividad y competitividad.

 

INTRODUCCIÓN

Una de las preocupaciones más significativas en las políticas de un país, es la forma en cómo llegar a ser más productivo y, en consecuencia, proporcionalmente más competitivo. Es por ello que constantemente se buscan mecanismos que permitan generar desarrollo y crecimiento industrial, permitiendo que se puedan cumplir los objetivos planteados por el Estado en términos económicos, satisfaciendo las necesidades básicas de sus habitantes.

Es así que las redes empresariales son una alternativa al desarrollo de la productividad y competitividad de las empresas de un país, es por ello que se identificó la importancia de integrar como factor preponderante la teoría económica, que concibe la relación entre los diferentes actores como la constitución innata de redes empresariales.

Algunas de estas relaciones han sido definidas como distritos industriales, mileus y últimamente más mencionados como clúster, identificados en el ejercicio inconsciente de la sociedad de agruparse para hacer frente a los intereses de una comunidad. De tal manera, se logra identificar que las ciencias sociales, como la sicología, la sociología y la economía, buscan describir las relaciones entre individuos y organizaciones, permitiendo una mayor profundización en la comprensión del tejido social y empresarial al cual se quiere analizar.

Para ello es importante iniciar con los aportes generados por Granovetter, investigador en teorías de redes, quien menciona que los individuos logran obtener empleo gracias a lo que él denominó “vínculos débiles”: lazos y relaciones con conocidos o amistades lejanas que, a su vez, se relacionan con su círculo o red de amistades y conocidos, incrementando el nivel de interconexión de todos, visto no como un ejercicio de participación equitativa e igualitaria de la sociedad en la búsqueda del mejoramiento de las condiciones sociales de sus pueblos, sino como una relación propia del ser en la relación de confianza que establece con sus seres más cercanos (Granovetter,1985).

Las redes son de gran multiplicidad, van desde la gestión de la agenda de la producción, hasta el programa de asesoría, con coordinación y apoyo económico. Estas pueden ser verticales u horizontales, dependiendo de las relaciones de poder y de las simetrías inter-empresariales. La red no es solamente una práctica, sino también un concepto para describir un mundo social.

Vázquez Barquero, Gereffi, Bair y Pedro Monreal González, en un análisis más específico, identifican varios tipos de redes: distritos industriales, complejos industriales y clusters. Vásquez, apoyado en grandes pensadores como Alfred Marshall (1920) y Becattini, explica que la concentración de empresas en un distrito industrial consiste en que la proximidad geográfica propicia la creación de economías externas de escala, como consecuencia de la formación de un pool de fuerza de trabajo especializada, la circulación de ideas y el conocimiento entre las diferentes empresas y en diferentes actividades productivas. Es un territorio histórica y espacialmente delimitado, que se caracteriza por la presencia activa de la población y de las empresas locales (Becattini, 2003).

A partir de 1980, se desarrolla el clúster como un nuevo modelo introducido por Porter, que se define como una concentración de empresas sectorial y geográficamente, las cuales se ven beneficiadas de las economías externas, pero son grupos conformados por empresas que se diferencian de las redes en que pueden existir sin desarrollar los aspectos de eficacia colectiva que se asocian al modelo del distrito industrial, la cooperación entre empresas, el aprendizaje conjunto y la innovación fruto de la colaboración. Porter entiende que para competir en las mejores condiciones, las empresas e instituciones tienden a agruparse en un área delimitada, vinculándose entre ellas y creando así un sistema de relaciones que estimula las estrategias competitivas de las empresas y, por lo tanto, del propio clúster. Estos centralizan los proveedores, productores y clientes, además de los factores propios de la producción, como la maquinaria, tecnología y la mano de obra calificada (Porter, 2008).

Carrillo y Hualde plantean que las redes se extienden más allá de un territorio concreto y pueden iniciarse sin la fuerte cohesión social de los distritos y con una menor complejidad que los clusters industriales (Carrillo, J. y Hualde, A. 1996). Montero define cuatro tipos de redes: la territorial, la productiva, la comercial y la tecnológica. En un clúster industrial las empresas pueden estar involucradas de diversas maneras, organizadas de acuerdo con sus características, posibilitando así su interrelación y convivencia. Configurando, por tanto, las redes de relaciones basadas en la subcontratación, en esquemas de colaboración interorganizacional, que se pueden clasificar de acuerdo con esta, habiendo así redes tipo árbol, estrella, de distribución, malla y polo (Montero, C y Morris, P. 1999).

Los encadenamientos productivos se garantizan a través de un conjunto de redes sociales entre empresas o grupos de empresas. Se trata de atender mercados específicos y el punto central es el desarrollo de programas de apoyo, empezando por un enfoque del lado de la demanda.

Este análisis se centrará en identificar las redes existentes en la zona empresarial de El Dorado y estas, a su vez, cómo han influido en el desarrollo de factores de productividad y competitividad. Estas se identificarán por medio de tres categorías centrales definidas así:

1. Intensidad o fuerza del vínculo (Granovetter, 1973), que permite identificar la debilidad o fortaleza de los vínculos. No existe medición. Se analizó a partir de que los actores identificarán: el tipo de comunicación, la frecuencia de los encuentros y la valoración de la fuerza del vínculo, identificados en las relaciones entre los actores, más no al nodo ni a la red.
2. Densidad (Velázquez A. & Aguilar G., 2005), que permite conocer el número de vínculos repetidos en las relaciones identificadas en toda la red.
3. Cercanía (Velázquez A. & Aguilar G., 2005), que muestra la capacidad de todos los actores de llegar al nodo de una red, así como el posicionamiento de un actor frente a otros, identificados en toda la red.

 

METODOLOGÍA

Para el desarrollo de la investigación se empleó una metodología empírico-analítica de tipo descriptivo experimental, la cual permitió realizar una descripción de las características y hechos propios de la zona de estudio, de carácter experimental ya que permitió explicar la relación causa-efecto entre las variables de investigación en cinco momentos:

En el primero se realizó una revisión bibliográfica sobre el tema de redes empresariales, productividad y competitividad, junto con los estudios históricos del análisis de redes sociales como enfoque metodológico y conceptual.

En el segundo momento, se procedió con la identificación de los sujetos de estudio, el cual se delimitó a las empresas de los sectores financiero, hotelero y de carga de la zona de El Dorado de Bogotá. En un tercer momento, se seleccionaron las empresas ubicadas en el eje vial de la avenida El Dorado o Calle 26, partiendo de la ubicación geográfica del aeropuerto El Dorado, hasta la avenida Cra 68, determinando que la población objeto de estudio se encontraba constituida por 23 empresas.

Al identificar la población se investigó la forma de cálculo de la muestra para una población finita, según el modelo planteado por Arrazola García y Córdoba Hosanilla (1992), a partir de la siguiente formula:

Dónde:

N: tamaño de la población.

n: muestra de la población

Z: Constante conforme al nivel de confianza elegido.

p: probabilidad de ocurrencia

q: probabilidad de no ocurrencia.

e: error muestral deseado

 

Luego aplicar la formula anterior, con margen de error del 5% y una confiabilidad del 95%, se obtuvo como muestra 22 empresas. Sin embargo, solo 16 de estas empresas participaron en la investigación.

En el cuarto momento: se aplicó el cuestionario a los representantes de cada una de las instituciones de forma personal. A partir de allí se procedió a recopilar la información, identificando la intensidad, la densidad y la cercanía entre las relaciones empresariales con las firmas seleccionadas.

Posteriormente, en el quinto momento, se procedió a sistematizar la información recolectada a partir de una matriz de Excel, actividad necesaria para vincular la misma en el software UCINET®, herramienta para el análisis de datos de la red social, desarrollado por Lin Freeman, Martin Everett y Stephen Borgatti, donde se realizó el estudio de los datos.

Por último, fueron obtenidos los indicadores de red para el análisis. En el caso concreto de esta investigación se tomaron como referencia tres: la centralidad (degree), la densidad (density) y la cercanía (closeness). Es importante mencionar que la intensidad o fuerza del vínculo no tiene un indicador en sí, por lo cual es necesario partir de la valoración que hacen los empresarios en ese sentido y las orientaciones analíticas elaboradas por los investigadores.

 

Resultados

Los resultados se presentan por medio de la relación existente dentro de las empresas ubicadas en el eje empresarial El Dorado, en la ciudad de Bogotá D.C., Colombia, y pertenecientes a los sectores hotelero, financiero y de carga, de tal manera que se pueda identificar si su relación les ha brindado los mecanismos para llegar a ser más productivos y competitivos.

Reconocimiento

En la red de reconocimiento se pueden visualizar las principales interacciones que ocurren en toda primera aproximación a las relaciones personales o económicas entre sujetos o agentes. Esto quiere decir que es un nivel superficial y preliminar del análisis, que permitirá llegar a la profundidad de esas relaciones cuando se indaga por la fuerza de esos vínculos y las diferentes interacciones que allí ocurren, tal como se ve en la figura 1.

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Tabla 1 Estadísticas descriptivas de densidad, desviación y centralidad de red.

Densidad red reconocimiento	58,58%
Desviación estándar	4,9
Centralización red	44,40%

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

Es posible identificar, a través de la tabla 1, estadísticas descriptivas de densidad generadas por el software UCINET®, la desviación y centralidad de red, que esta red de agentes tiene una tendencia a no concentrar relaciones, resultado positivo para la consolidación de la red, sobre la base de que ningún agente requerirá de otro para gestionar la red, sino de la relación establecida entre los diferentes actores, debido a que sus niveles de centralización son medios 44%, al igual que los datos de intermediación bajos. A su vez, la densidad, es decir, el grado de interacciones es medio con un 58,58%. Sumado a lo anterior se pueden evidenciar en los datos de grado de centralidad (degree) y de intermediación (Betweenness) lo siguiente: (a) los actores más centrales de la red de reconocimiento se localizan entre Bancolombia, Servientrega, GHL Capital, Habitel, Marriot, Sheraton y Holliday Inn con valores del 100%. Sin embargo, esta referencia cambia para el momento de profundizar en el nivel de análisis, donde sale del panorama Servientrega y los valores disminuyen, de tal manera que permite identificar la fortaleza de los vínculos (Granovetter, 1973) entre los agentes con grados medios de densidad y cercanía (Velázquez A. & Aguilar G., 2005), logrando los agentes llegar al nodo sin el posicionamiento de un agente frente a los otros y con una mayor posibilidad de desarrollo colectivo.

 

Tipo de relación

Figura 2: tipo de relación de la red

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Tabla No. 2 Estadísticas descriptivas de densidad para tipo de relación.

iguales a 1	Density (matrix average) = 7,14%
iguales a 2	Density (matrix average) = 2,14%
iguales a 3	Density (matrix average) = 26,43%
iguales a 5	Density (matrix average) = 62,14%

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

En la red tipo de relación predominan las relaciones que combinan la provisión de insumos con la comercialización, con una densidad de 62%. En lugar de ello, las relaciones del tipo asesorías especializadas tienen una densidad del 2%. En relación con el grado de centralidad, como se indicó anteriormente, este se concentra en: Bancolombia, GHL Capital, Habitel, Marriot, Sheraton y Holliday Inn con valores de 100%, mientras disminuye el nivel de centralidad de Servientrega a 86,7%, disminuyen los valores para: AC Bolívar SA (46,7%) y DHL (60%), mientras que los demás agentes se mantienen constantes en los valores. Para la intermediación los valores se incrementan para Bancolombia, GHL Capital, Habitel, Marriot, Sheraton y Holliday Inn, Snider y Cía., Occidente, Davivienda; disminuye para Servientrega y se mantiene constante para Electrojaponesa, DHL y Citibank, ver figura 2 y tabla 2.

 

Medio de comunicación-frecuencia-fuerza del vínculo

Figura 3 Medio de Comunicación de la red

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Figura 4 Frecuencia de la Red

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Figura 5 Fuerza del Vínculo de la Red

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Tabla 3 Estadísticas descriptivas de densidad para Medio de Comunicación, Frecuencia de la red y Fuerza del Vínculo de la red.

Vínculos fuertes	Density (matrix average) = 69,29%
	Standard deviation = 0.4613
vínculos débiles	Density (matrix average) = 30,71%
	Standard deviation = 0.4613

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Estas tres últimas figuras: 3 Medio de comunicación de la red, 4 Frecuencia de la red y 5 Fuerza del vínculo de la red, permiten identificar en forma conjugada el grado de proximidad de las relaciones entre los distintos agentes económicos que conforman la red. En este sentido, al ver la tabla 3, Estadísticas descriptivas de densidad para Medio de Comunicación, Frecuencia de la red y Fuerza del Vínculo de la red, se logra discriminar los valores de intensidad del vínculo entre fuertes y débiles, identificando la densidad para cada una de estas redes; complementando el análisis con la frecuencia y el medio por el que se comunican, es posible concluir lo siguiente:

• La mayoría de vínculos es fuerte, con una densidad de esta red de 67%, y con una frecuencia muy alta, 70%.
• En contraste, las relaciones débiles son muy bajas, con un 31%, sumado a una frecuencia de encuentros algunas veces y muy pocas veces de 33%.
• De nuevo los mayores grados de centralidad (100%) se concentran en los mismos actores: Bancolombia, GHL Capital, Habitel, Marriot, Sheraton y Holliday Inn.

 

Productividad

Figura 6 Productividad de la Red

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Tabla 4 Estadísticas descriptivas de densidad para productividad de la red.

Densidad para mayores o iguales a 9*	Density (matrix average) = 79,14%
	Standard deviation = 0.4063
Densidad para menores o iguales a 7**	Density (matrix average) = 20,14%
	Standard deviation = 0.4011

*Quiere decir para todas las relaciones con alguna combinación.
**Quiere decir la densidad para la red con solo una opción de las enunciadas.

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Los indicadores de red permiten deducir que la mayoría de relaciones se concentra en la combinación de varios factores de productividad, con una densidad de la red de 79%, como se puede ver en la tabla 4, Estadísticas descriptivas de Densidad para Productividad de la red, por su parte un solo factor de productividad es indicador del 20% de las relaciones. En relación con los niveles de intermediación, aumentan en relación con las otras redes analizadas. Se concentran en los mismos agentes económicos los mayores valores Bancolombia, GHL Capital, Habitel, Marriot, Sheraton y Holliday Inn; sin embargo, incrementan para: Servientrega, DHL, Davivienda, Occidente, Colvanes y KN.

 

Competitividad

Figura 7 Competitividad de la Red

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Tabla 5 Estadísticas descriptivas de Densidad para Competitividad de la red.

Densidad para Menor o igual a 7	Density (matrix average) = 8,63%
	Standard deviation = 0.2809
Densidad para Mayor o igual a 9	Density (matrix average) = 87,05%
	Standard deviation = 0.3357

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

Los indicadores de red permiten inferir que la mayoría de relaciones se concentra en la combinación de varios factores de competitividad, con una densidad de la red de 87%. Por su parte, un solo factor de competitividad es indicador del 8% de las relaciones. Por otra parte, los niveles de intermediación aumentan con relación en las otras redes analizadas, pero en igual magnitud para los valores de productividad. Se concentran en los mismos agentes económicos los mayores valores: Bancolombia, GHL Capital, Habitel, Marriot, Sheraton y Holliday Inn.

 

Conclusiones y discusión

Análisis crítico

Figura 8 Clúster Productividad

Figura 9 Clúster Competitividad

Fuente: elaboración propia sobre la base de UCINET®.

 

Si se establece un análisis comparativo entre la competitividad y la productividad, es posible inferir que existe una mayor interacción en la primera que en la segunda. Esto es posible corroborarlo con los valores de densidad de la red; a su vez, los grados de centralidad asociados a la densidad de la red permiten indicar que este grupo de empresas (Bancolombia, GHL Capital, Habitel, Marriot, Sheraton y Holiday Inn) concentra el mayor valor agregado y, en términos generales, se podría plantear en clave de “clúster” nuclear la interacción que establecen, de tal manera que corroboran que las relaciones establecidas dentro de los actores permiten ejecutar con una mayor eficacia el desarrollo de clúster, al estar trabajando conjuntamente.

La investigación permitió reconocer en la zona de estudio la construcción del Clúster Nuclear, estructurado por las empresas Bancolombia, GHL Capital, Habitel, Marriot, Sheraton y Holiday Inn, las cuales pueden ser participes activos y significativos dentro de la intención de la Cámara de Comercio de Bogotá de consolidar el clúster de Turismo de Negocios y Eventos, en razón a que en el establecimiento de sus relaciones ha podido potencializar aspectos tan importantes en la construcción de redes tales como el reconocimiento, la fuerza del vínculo, la densidad y la cercanía con la que cuentan, fuente generadora de Capital para la estructura administrativa y la sociedad.

Se establece que el grado de relación establecido dentro de lo que se ha denominado Clúster Nuclear se fortalece, no solo por vínculos de red evidenciados en la presente investigación, sino por los logros obtenidos en la asociación COTELCO (Asociación Hotelera y Turística de Colombia).

Se comprobó, para el caso de la presente investigación, que la cercanía desde el punto de vista de red (Velázquez A. & Aguilar G., 2005), propicia en mayor medida la constitución de clúster nuclear más que por la concentración geográfica (Porter, 2008), vinculando agentes de otros sectores, como los casos de las empresas Servientrega y Bancolombia, en el ofrecimiento de recursos necesarios para su competitividad y los cuales pueden concebirse como una cadena de valor al brindarle soporte y apoyo al clúster nuclear.

Frente a lo anterior, la vinculación de Servientrega y Bancolombia permite componer al clúster nuclear como una organización con la configuración de cadena de valor, ingrediente fundamental para una organización basada en procesos que busca la satisfacción permanente de su cliente y que seguramente podrá obtener normalización y certificarse en sistema de gestión de la calidad, uno de los aspectos representativos por trabajar para mejorar su nivel de competitividad.

Se hace evidente que para mejorar el desarrollo del tejido empresarial colombiano, sobre todo en temas relacionados con asociatividad y consolidación de redes empresariales, es necesario desarrollar las ciencias administrativas y dependientemente la inclusión de las ciencias sociales, las cuales brindan una orientación de las relaciones que se establecen dentro de los actores que intervienen en una sociedad compleja y con intereses diferentes.

El hecho de pertenecer a una asociación, parque empresarial o red, no es garantía de trabajo en conjunto, según el objetivo primordial por el cual se compone, evidenciado en la presente investigación, donde se logra identificar una mayor interrelación entre diferentes actores por el grado de complementariedad de sus servicios. Es decir, requieren adquirir sus servicios uno del otro para el usufructo de su razón social más que la integración de intereses guiados hacia el fortalecimiento de sus debilidades para la penetración de nuevos y mejores mercados.

 

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