Empresas y desarrollo
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De
Horacio Rueda
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El sistema político uruguayo ha comenzado a dar tratamiento a la ley de presupuesto. Más allá de la discusión particular, existe una preocupación compartida tanto por críticos como por defensores: Uruguay crece muy poco.
En esta columna propongo reflexionar sobre el rol que cumplen las empresas en un agregado económico central: la productividad agregada, conocida como Productividad Total de los Factores (PTF). En particular, me enfocaré en cómo las decisiones individuales de las empresas moldean este indicador en su conjunto y cómo intervenciones afectan este agregado.
La columna está organizada en cuatro bloques. Primero, una muy breve introducción sobre las empresas en Uruguay, su distribución por tamaño y su participación en el empleo. Segundo, un resumen de cómo se ha pensado el rol de las empresas en los agregados económicos a nivel académico. Tercero, algunas discusiones que pueden ser relevantes para el caso uruguayo. Cuarto y último, concluiré con algunas reflexiones.
Bloque 1. ¿Qué sabemos de las empresas y su rol en la macroeconomía en Uruguay?
En Uruguay, las empresas son en general pequeñas: el 44% del total emplea entre 1 y 4 trabajadores. Si bien una empresa promedio ocupa a unos 19 empleados, existe una alta dispersión. Así, mientras las empresas pequeñas concentran solo al 5,1% de los trabajadores, las grandes (más de 100 empleados) emplean al 46,3% (Ceni y Merlo, 2021).
Sin embargo, esto en principio no es una anomalía. A nivel internacional, está ampliamente documentado que la distribución del tamaño de las empresas es muy desigual: en una misma economía conviven muchas firmas pequeñas con un número reducido de firmas grandes. Este fenómeno se conoce como ley de Zipf.
Bloque 2. Empresas y el enfoque macroeconómico
El estudio de las empresas y su rol en la macroeconomía es relativamente reciente. En la economía neoclásica, el análisis de las decisiones individuales y su agregación solía estar reservado a agentes representativos. De hecho, no existía un concepto claro de qué constituía una empresa. Sin embargo, los avances teóricos sobre cómo modelar y agregar decisiones de agentes heterogéneos, sumados a los progresos computacionales e inspirados en la investigación empírica, han fortalecido el lugar de la heterogeneidad en la macroeconomía.
La heterogeneidad en macroeconomía no se refiere únicamente al hecho de que los agentes no son iguales (hogares, trabajadores, empresas, emprendedores), sino a cómo estas diferencias inciden en los resultados agregados. En el caso de las empresas, está constatado que difieren en varias dimensiones: en particular, en su nivel de productividad. Lo relevante, sin embargo, es cuantificar cómo estas diferencias moldean los agregados económicos, es decir, cómo impactan en el PIB, la productividad o el consumo agregado. Para analizar si esta heterogeneidad tiene consecuencias macroeconómicas —y cuáles—, fue necesario desarrollar modelos específicos.
El modelo que hoy se considera estándar (Hopenhayn, 1992) fue rápidamente aplicado al estudio de las fricciones. Por ejemplo, se analizó cómo la existencia de costos de ajuste en la mano de obra reduce la productividad agregada —conocida como eficiencia asignativa—, lo que comúnmente llamamos PTF. En otras palabras: qué tan productiva es una economía.
En este marco, si una empresa enfrenta un shock adverso (por ejemplo, una caída de las ventas) pero le resulta costoso reducir el tamaño de su personal, tenderá a ubicarse en un rango de empleo tal que, ante shocks positivos o negativos, no necesite modificar su plantilla. Esto genera lo que se conoce como un tramo de inacción.
Como consecuencia, el tamaño de la empresa no coincide con el eficiente: aquel que se daría si no existieran fricciones para contratar o desvincular trabajadores. Y esa ineficiencia tiene un costo macroeconómico, de equilibrio general. Por ejemplo, en un ejercicio cuantitativo para Estados Unidos, Hopenhayn y Rogerson (1993) muestran que un costo de ajuste equivalente a seis meses de salarios supone una disminución de la eficiencia agregada (PTF) del orden del 1,8%.
En una segunda oleada de esta literatura, se comenzaron a incorporar fricciones específicas a nivel de firma. En el caso anterior, las fricciones eran comunes a todas las empresas, independientemente de su tamaño o productividad. Ahora, en cambio, se asume que son particulares a cada una. La forma más sencilla de pensarlas es imaginar que algunas firmas reciben subsidios mientras otras enfrentan impuestos. Sin embargo, es importante remarcar que estas fricciones no necesariamente son generadas por intervención estatal.
Este es precisamente el ejercicio que realizan Restuccia y Rogerson (2008). Si las empresas enfrentan subsidios o impuestos no correlacionados con su productividad, un impuesto del 10% sobre la mano de obra implica una caída de la PTF del 2% respecto a una economía sin distorsiones. Pero si esos impuestos sí están correlacionados con la productividad —en particular, si las empresas menos productivas son subsidiadas y las más productivas gravadas—, la productividad agregada de la economía se reduce en un 10%.
En esta línea, Hsieh y Klenow (2009) desarrollan un modelo que, bajo ciertos supuestos, permite contrastar predicciones teóricas con datos y recuperar estas distorsiones a nivel de empresa. Analizan, por ejemplo, qué pasaría con la PTF de China o India si estas economías operaran con el nivel de eficiencia de Estados Unidos, un país considerado de bajas distorsiones. Los resultados son tan sorprendentes como ilustrativos: en 1998, la PTF de China habría sido un 50% más alta y la de India en 1994 casi un 60% mayor. Esto implicaría que casi la mitad (49%) de la diferencia en la PTF de la industria manufacturera entre China y Estados Unidos podría explicarse por problemas de asignación de recursos.
Para el caso de Uruguay también existen ejercicios. Por ejemplo, Casacuberta y Gandelman (2009) encuentran que, si el sector manufacturero operara bajo el mismo nivel de distorsiones que Estados Unidos, la productividad agregada sería un 22% mayor. Esto equivale, por ejemplo, a explicar un 60% de la brecha de productividad entre ambos países en el año 20171.
Bloque 3. Discusiones abiertas.
Como habrá quedado claro, aquí no estamos hablando de crecimiento endógeno. En estos modelos no hay empresas que innovan y aumentn su productividad como resultado1. Se trata, más bien, de un ejercicio cuantitativo en el que se asume que la producción se asigna de manera más eficiente, manteniendo la productividad de cada firma “más o menos constante”3 . En este marco, la pregunta central es: ¿cuánto más eficiente podría ser la economía si las distorsiones fueran menores?.
Ahora bien, ¿qué entendemos por distorsiones? En rigor, pueden ser cualquier fricción que impida que la productividad (marginal) de las empresas se iguale. Pueden surgir de regulaciones que limiten el tamaño de las firmas, de los efectos diferenciales de la liberalización comercial, de impuestos o subsidios dirigidos a ciertas empresas, o incluso del comportamiento estratégico de las firmas al aprovechar sesgos cognitivos o preferencias de consumidores y trabajadores.
La literatura reciente ha avanzado justamente en esa dirección: entender cómo las políticas, las regulaciones y/o el comportamiento estratégico de las empresas reducen la PTF de una economía. Una de las distorsiones más estudiadas en los últimos años es el poder de mercado de las empresas, tanto en el mercado de productos (donde venden) como en el de factores (donde compran). Empíricamente, se observa que las empresas grandes aplican márgenes más altos que las pequeñas, lo que genera una caída de la PTF. Una forma intuitiva de verlo es que estas empresas podrían ser aún más grandes si sus márgenes fueran menores, lo que permitiría que más trabajadores se emplearan en empresas de alta productividad.
En el caso de Estados Unidos, Baqaee y Farhi (2020) estiman que la existencia de márgenes variables en el mercado de bienes y servicios reduce la PTF en un 15%. Por su parte, Edmond, Midrigan y Xu (2023) encuentran una caída del 2,7%. Asimismo, Edmond, Midrigan y Xu (2015) con datos para Taiwan muestran que la apertura comercial aumenta la PTF en un 12.4%, esto se debe a que el comercio internacional expone a las empresas domésticas a mayores presiones competitivas.
Pero el mercado de bienes no es el único ámbito donde las firmas ejercen poder de mercado. En el mercado laboral, muchas empresas hacen uso de su poder monopsónico para fijar salarios por debajo del nivel que prevalecería en un mercado competitivo.
Por ejemplo, Gandelman y Casacuberta (2023) encuentran que antes de la implementación de los salarios mínimos, el margen promedio sobre el trabajo era del 50%. Es decir, los trabajadores recibían en promedio solo la mitad de su contribución marginal a la empresa. También muestran que estos márgenes se redujeron tras la reinstauración de los Consejos de Salarios, elevando la participación de los trabajadores hasta un 83%, con un ajuste compensatorio en los márgenes sobre bienes y servicios.
Para Estados Unidos, la literatura estima que el poder de mercado en el mercado laboral reduce el producto en un 20,9% (Berger, Herkenhoff y Mongey, 2022). Pero los resultados son aún más interesantes en países en desarrollo . Amodio, Medina y Morlacco (2025), por ejemplo, muestran que la presencia de autoempleo limita el poder de mercado de las empresas: cuanto mayor es el autoempleo, menor es el poder monopsónico. Por otro lado, Amangué-Jubert, Guner y Ruggieri (2025) encuentran que el poder de mercado es más elevado en economías menos desarrolladas y que, si sus mercados laborales fueran tan competitivos como los de las economías avanzadas, el PIB per cápita podría aumentar hasta un 44%. En una línea con potenciales implicancias para Uruguay, Azkarate-Askasua y Zerecero (2025) muestran para Francia que, aunque las empresas aplican márgenes sobre los trabajadores, estos pueden reducirse mediante la negociación colectiva a nivel de empresa: los sindicatos pueden, en parte, contrarrestar el poder de mercado de las empresas. Finalmente, Eslava, Meléndez, Lenjo y Urdaneta (2023) muestran como la distribución del tamaño de la firma tiene consecuencias en la distribución de ingresos en Latinoamérica, con un predominio de empresas muy pequeñas.
Bloque 4. Algunas reflexiones.
En esta línea, Hsieh y Klenow (2009) desarrollan un modelo que, bajo ciertos supuestos, permite contrastar predicciones teóricas con datos y recuperar estas distorsiones a nivel de empresa. Analizan, por ejemplo, qué pasaría con la PTF de China o India si estas economías operaran con el nivel de eficiencia de Estados Unidos, un país considerado de bajas distorsiones. Los resultados son tan sorprendentes como ilustrativos: en 1998, la PTF de China habría sido un 50% más alta y la de India en 1994 casi un 60% mayor. Esto implicaría que casi la mitad (49%) de la diferencia en la PTF de la industria manufacturera entre China y Estados Unidos podría explicarse por problemas de asignación de recursos.
Para el caso de Uruguay también existen ejercicios. Por ejemplo, Casacuberta y Gandelman (2009) encuentran que, si el sector manufacturero operara bajo el mismo nivel de distorsiones que Estados Unidos, la productividad agregada sería un 22% mayor. Esto equivale, por ejemplo, a explicar un 60% de la brecha de productividad entre ambos países en el año 20171.
Bloque 3. Discusiones abiertas.
Como habrá quedado claro, aquí no estamos hablando de crecimiento endógeno. En estos modelos no hay empresas que innovan y aumentn su productividad como resultado1. Se trata, más bien, de un ejercicio cuantitativo en el que se asume que la producción se asigna de manera más eficiente, manteniendo la productividad de cada firma “más o menos constante”3 . En este marco, la pregunta central es: ¿cuánto más eficiente podría ser la economía si las distorsiones fueran menores?.
Ahora bien, ¿qué entendemos por distorsiones? En rigor, pueden ser cualquier fricción que impida que la productividad (marginal) de las empresas se iguale. Pueden surgir de regulaciones que limiten el tamaño de las firmas, de los efectos diferenciales de la liberalización comercial, de impuestos o subsidios dirigidos a ciertas empresas, o incluso del comportamiento estratégico de las firmas al aprovechar sesgos cognitivos o preferencias de consumidores y trabajadores.
La literatura reciente ha avanzado justamente en esa dirección: entender cómo las políticas, las regulaciones y/o el comportamiento estratégico de las empresas reducen la PTF de una economía. Una de las distorsiones más estudiadas en los últimos años es el poder de mercado de las empresas, tanto en el mercado de productos (donde venden) como en el de factores (donde compran). Empíricamente, se observa que las empresas grandes aplican márgenes más altos que las pequeñas, lo que genera una caída de la PTF. Una forma intuitiva de verlo es que estas empresas podrían ser aún más grandes si sus márgenes fueran menores, lo que permitiría que más trabajadores se emplearan en empresas de alta productividad.
En el caso de Estados Unidos, Baqaee y Farhi (2020) estiman que la existencia de márgenes variables en el mercado de bienes y servicios reduce la PTF en un 15%. Por su parte, Edmond, Midrigan y Xu (2023) encuentran una caída del 2,7%. Asimismo, Edmond, Midrigan y Xu (2015) con datos para Taiwan muestran que la apertura comercial aumenta la PTF en un 12.4%, esto se debe a que el comercio internacional expone a las empresas domésticas a mayores presiones competitivas.
Pero el mercado de bienes no es el único ámbito donde las firmas ejercen poder de mercado. En el mercado laboral, muchas empresas hacen uso de su poder monopsónico para fijar salarios por debajo del nivel que prevalecería en un mercado competitivo.
Por ejemplo, Gandelman y Casacuberta (2023) encuentran que antes de la implementación de los salarios mínimos, el margen promedio sobre el trabajo era del 50%. Es decir, los trabajadores recibían en promedio solo la mitad de su contribución marginal a la empresa. También muestran que estos márgenes se redujeron tras la reinstauración de los Consejos de Salarios, elevando la participación de los trabajadores hasta un 83%, con un ajuste compensatorio en los márgenes sobre bienes y servicios.
Para Estados Unidos, la literatura estima que el poder de mercado en el mercado laboral reduce el producto en un 20,9% (Berger, Herkenhoff y Mongey, 2022). Pero los resultados son aún más interesantes en países en desarrollo . Amodio, Medina y Morlacco (2025), por ejemplo, muestran que la presencia de autoempleo limita el poder de mercado de las empresas: cuanto mayor es el autoempleo, menor es el poder monopsónico. Por otro lado, Amangué-Jubert, Guner y Ruggieri (2025) encuentran que el poder de mercado es más elevado en economías menos desarrolladas y que, si sus mercados laborales fueran tan competitivos como los de las economías avanzadas, el PIB per cápita podría aumentar hasta un 44%. En una línea con potenciales implicancias para Uruguay, Azkarate-Askasua y Zerecero (2025) muestran para Francia que, aunque las empresas aplican márgenes sobre los trabajadores, estos pueden reducirse mediante la negociación colectiva a nivel de empresa: los sindicatos pueden, en parte, contrarrestar el poder de mercado de las empresas. Finalmente, Eslava, Meléndez, Lenjo y Urdaneta (2023) muestran como la distribución del tamaño de la firma tiene consecuencias en la distribución de ingresos en Latinoamérica, con un predominio de empresas muy pequeñas.
Bloque 4. Algunas reflexiones.
El consenso académico ha sido que, en ausencia de fricciones, las empresas grandes deberían ser aún más grandes de lo que son. Sin embargo, cuando esas fricciones existen, pequeñas intervenciones pueden generar grandes pérdidas de eficiencia. En el caso de Uruguay, hay algunas particularidades que valen la pena destacar. 1. Pueden existir empresas grandes que en realidad lo son porque son protegidas o subsidiadas. 2. Una parte no menor de las empresas grandes está compuesta por empresas públicas que potencialmente maximizan no solo beneficios. 3. La política de subsidios debería repensarse en Uruguay. Apoyar empresas pequeñas no parece ser el camino de acuerdo a la evidencia internacional. 4. La apertura comercial tiene sus beneficios, pero en Uruguay el sector no transable emplea al 70% de los trabajadores. En consecuencia, buena parte de la discusión debería estar centrada en cómo aumentar la eficiencia del sector no transable de la economía.
En suma, Uruguay necesita recursos para sostener su Estado de bienestar. Una de las vías para lograrlo es pensar cómo hacer que la economía sea más productiva. Este recorrido buscó acercar, de manera breve, algunas ideas de la literatura sobre misallocation con tres objetivos. Uno, acercar al público general la forma en que una parte de la macroeconomía académica piensa las diferencias de ingresos entre países. Dos, motivar a estudiantes de grado a interesarse por la investigación en macroeconomía con agentes heterogéneos. Tres -y no sin vergüenza- publicitar mi propio trabajo. En mi disertación de doctorado he trabajado estos temas para Uruguay. Espero compartir pronto los resultados.
Amodio, F., Medina, P., y Morlacco, M. (2025). Labor market power, self-employment, and development. American Economic Review, 115(9), 3014-3057.
En suma, Uruguay necesita recursos para sostener su Estado de bienestar. Una de las vías para lograrlo es pensar cómo hacer que la economía sea más productiva. Este recorrido buscó acercar, de manera breve, algunas ideas de la literatura sobre misallocation con tres objetivos. Uno, acercar al público general la forma en que una parte de la macroeconomía académica piensa las diferencias de ingresos entre países. Dos, motivar a estudiantes de grado a interesarse por la investigación en macroeconomía con agentes heterogéneos. Tres -y no sin vergüenza- publicitar mi propio trabajo. En mi disertación de doctorado he trabajado estos temas para Uruguay. Espero compartir pronto los resultados.
- Cálculos propios con la mera intención de proveer magnitudes. La PTF de EEUU para 2017 era aproximadamente 1.4 veces mayor a la de Uruguay de acuerdo a Penn World Table. Asumiendo un aumento en la PTF de un 22%, la relocalizacion de factores representaría un 60% de la diferencia en la PTF entre los países. ↩
- Estos modelos existen, pero excede el propósito de esta columna. Ver por ejemplo, Peters (2020)↩
- En general, los modelos asumen que la productividad individual de la empresa es constante, en tanto otros que la productividad de la empresas evoluciona de forma estocástica, pero en un proceso con reversion a la media. Para modelos en donde la productividad depende de shock agregados, ver por ejemplo Clementi y Palazzo (2016). ↩
- La diferencia surge por el hecho de que en Baqaee y Farhi, toda la dispersión estimada en márgenes es llevada a los agregados económicos. En tanto, Edmond, Midrigan y Xu solo capturan márgenes variables que dependen del tamaño relativo de las empresas en sus respectivos mercados. ↩
- Para Edmond, Midrigan y Xu tomo el valor de la distorsión en valor agregado para un margen (markup) agregado de 1.15. ↩
- En esta columna uso la definición de márgenes sobre el trabajo (markdown) como el cociente entre salarios y la productividad marginal del trabajo. En el paper original lo definen de forma inversa. ↩
- Una trabajo muy interesante en donde se comparan economías desarrolladas y en desarrollo es el de Amodio, Brancati, Brummund, Roux y Di Maio. (2024). ↩
- Una revision extensa de la literatura de misallocation puede encontrarse en Hopenhayn (2014). ↩
*Imagen de portada generada con ChatGPT.
Referencias
Amodio, F., Brancati, E., Brummund, P., Roux Uribe, N. D., y Di Maio, M. (2024). Global labor market power.
Amodio, F., Medina, P., y Morlacco, M. (2025). Labor market power, self-employment, and development. American Economic Review, 115(9), 3014-3057.
Armangué-Jubert, T., Guner, N., y Ruggieri, A. (2025). Labor market power and development. American Economic Review: Insights, 7(2), 177-195.
Azkarate-Askasua, M., y Zerecero, M. (2024). Union and firm labor market power. Available at SSRN 4323492.
Baqaee, D. R., y Farhi, E. (2020). Productivity and misallocation in general equilibrium. The Quarterly Journal of Economics, 135(1), 105-163.
Berger, D., Herkenhoff, K., y Mongey, S. (2022). Labor market power. American Economic Review, 112(4), 1147-1193.
Casacuberta, C., y Gandelman, N. (2009). Productivity, exit and crisis in Uruguayan manufacturing and services sectors. Washington, DC, United States: Inter-American Development Bank, Research Department.
Casacuberta, C., y Gandelman, N. (2023). Wage councils, product markups and wage markdowns: Evidence from Uruguay. International Journal of Industrial Organization, 87, 102916.
Ceni, R., y Merlo, G. (2021). Twenty years of job flows in an emerging country. Serie Documentos de Trabajo; 10/21.
Clementi, G. L., y Palazzo, B. (2016). Entry, exit, firm dynamics, and aggregate fluctuations. American Economic Journal: Macroeconomics, 8(3), 1-41.
Eslava, M., Meléndez, M., Ulyssea, G., Urdaneta, N., y Flores, I. (2024). Firms and Inequality in Latin America.
Edmond, C., Midrigan, V., y Xu, D. Y. (2015). Competition, markups, and the gains from international trade. American Economic Review, 105(10), 3183-3221.
Edmond, C., Midrigan, V., y Xu, D. Y. (2023). How costly are markups?. Journal of Political Economy, 131(7), 1619-1675.
Hopenhayn, H. (2014). Firms, misallocation, and aggregate productivity: A review. Annual Review of Economics, 6(1), 735-770.
Hopenhayn, H., y Rogerson, R. (1993). Job turnover and policy evaluation: A general equilibrium analysis. Journal of Political Economy, 101(5), 915-938.
Hsieh, C. T., y Klenow, P. J. (2009). Misallocation and manufacturing TFP in China and India. The Quarterly Journal of Economics, 124(4), 1403-1448.
Peters, M. (2020). Heterogeneous markups, growth, and endogenous misallocation. Econometrica, 88(5), 2037-2073.
Restuccia, D., y Rogerson, R. (2008). Policy distortions and aggregate productivity with heterogeneous establishments. Review of Economic Dynamics, 11(4), 707-720.
Tomado de Razones y Personas. Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 3.0 No portada.