Introducción

Los factores que determinan las diferencias de rentabilidad de las empresas han sido desde hace largo
tiempo objeto de estudio para la administración estratégica. Dentro de esta área de investigación se
han postulado, principalmente, tres posibles fuentes de variabilidad para las rentabilidades observadas
de las empresas: (i) la pertenencia a una corporación o grupo económico, (ii) la industria en la que la firma
desarrolla su negocio y (iii) el conjunto de recursos y capacidades que la empresa posee.
La pertenencia a un grupo económico o corporación puede provocar diferencias en la rentabilidad de las
empresas puesto que la administración corporativa puede mejorar los mecanismos de monitoreo o control,
crear las condiciones para compartir recursos o generar otro tipo de sinergias. Las consecuencias que
tiene lo anterior sobre la rentabilidad de las empresas es a lo que se ha llamado efecto corporativo. El
efecto industria, por su lado, viene determinado por impactos específicos que afectan a todas las empre-
sas que participan en un mismo sector industrial.
Puesto que las empresas cuentan con conjuntos disímiles de habilidades y recursos, las diferencias
persistentes de rentabilidad entre las firmas debidas al hecho anterior es lo que se ha llamado efecto
empresa(1).
A la fecha, un amplio número de estudios han intentado cuantificar qué parte de la varianza de la renta-
bilidad de las empresas representa cada uno de los efectos antes mencionados. Uno de los trabajos más
importantes fue el desarrollado por Rumelt (1991) quien estableció un estándar para los estudios futuros
en esta área. Tomando un panel de firmas norteamericanas para cuatro años, estimó la importancia de
los efectos antes mencionados a través de un análisis ANOVA y de descomposición de varianza. Sus
resultados indicaron que la principal causa de las diferencias se encontraba en las distintas capacidades
y recursos de las firmas, mientras que la importancia de la industria era, en términos relativos, mucho menor.
Los estudios que siguieron a Rumelt (1991) llegaban a similares conclusiones:
las distintas dotaciones de recursos serían la principal causa de las diferencias en la rentabilidad.
Mientras algunos autores utilizaban bases de datos más actualizadas y/o mejoras en la especificación
del modelo (Roquebert et al., 1996; McGahan & Porter, 1997) otros mostraron avances en la metodología
utilizada (McGahan & Porter, 2002; Ruefli & Wiggins, 2003). A pesar de que la evidencia apoyaba un efecto
empresa mayor al efecto industria, no existía consenso entre los autores sobre la metodología que se debía
utilizar para medir estos efectos.


Metodología: Análisis Multinivel

El análisis multinivel es una metodología ampliamente utilizada en las ciencias sociales por la ventaja de
tomar en consideración los niveles jerárquicos presentes en los datos. El trabajo de Hough (2006) fue uno
de los primeros en utilizar esta forma de trabajo en el estudio de las diferencias de rentabilidad en firmas
norteamericanas.
En el caso específico de la muestra de empresas usadas en el estudio, la jerarquía identificada se muestra
a continuación:

Una empresa pertenece a una industria y, a su vez, a una corporación(2). Ahora, tal cómo se puede apreciar
en la Ilustración 1, el primer nivel de la jerarquía se compone de las empresas (que corresponde a las uni-
dades con mayor grado de detalle), mientras que el segundo nivel se ve compuesto por dos tipos de unidades
diferentes: industrias y corporaciones. Este es un caso especial que en la literatura se ha llamado clasifi-
cación cruzada y denota la pertenencia de una unidad de estudio (empresa) a dos unidades superiores em-
plazadas en un mismo nivel jerárquico.
La presencia de unidades anidadas dentro de una jerarquía avala el uso del análisis multinivel, pues permite
trabajar evitando los problemas de falta de independencia y la pérdida de información al agregar los datos a
niveles jerárquicos superiores. Al modelar cada uno de los niveles, el análisis multinivel da cuenta que las
unidades pertenecientes a un grupo son más similares entre ellas que si se compararan con unidades de
diferentes grupos.


Datos

La base de datos empleada en el estudio incluyó 1.564 observaciones de retorno sobre activos identifica-
bles(3) de 218 empresas chilenas para el período 1998-2007. Todas las compañías consideradas son socie-
dades inscritas en la Superintendencia de Valores y Seguros y poseen activos por al menos USD$500.000.
En línea con otros estudios, no se consideraron firmas ligadas al sector financiero.