La inversión extranjera directa en la IA

Entre 1999 y 2016 la IED que recibió la IA ascendió a 54,934 millones de dólares, 24.17% del total de la inversión extranjera en el sector manufacturero. Desde 1999 la preferencia del capital extranjero por invertir en este sector ha crecido significativamente aunque con gran volatilidad en los montos inyectados anualmente con un patrón de comportamiento que distingue dos periodos (Figura 5). El primero de 1999 a 2009 con amplias fluctuaciones en los flujos anuales y un promedio anual de 2,304.8 MD durante el cual entró 46.15% del total de esta inversión y un segundo periodo de 2010 a 2017 en que el monto invertido aumentó anualmente hasta alcanzar los 6,042 MD en 2015 con un promedio anual de 4,225.8 MD. Se explica así la mayor participación de esta industria dentro del sector manufacturero. Este crecimiento post gr puede argumentarse como consecuencia del flujo de inversión hacia México por las dificultades que enfrentaba el sector en Estados Unidos desde antes de la gr. Para mejorar la competitividad de las empresas estadounidenses se recurrió a aprovechar las ventajas comparativas que México ofrecía.

Fuente: elaboración propia con datos de Secretaria de Economía (2018).

Figura 5 IED en la industria automotriz 

Estos montos de inversión se dividen entre la industria terminal y la de autopartes. A laprimera,enpromedioanual,corresponde25%,mientraslamayorproporciónva a la rama de producción de autopartes con un total de 1,500 empresas fabricantes de las cuales 1,200 son extranjeras y sólo 300, 20% son nacionales. De las extranjeras 380 corresponden a autopartistas de primer nivel, filiales de empresas transnacionales.

Sin duda, estos indicadores atestiguan el dinamismo del sector y su manifiesta capacidad como recipiente de inversión extranjera y generador de divisas por su orientación exportadora. Estos son indicadores que tienden a confirmar el éxito de la política de apertura y globalización de la economía mexicana pero hay que preguntarse si ¿estos logros son apropiados y suficientes para las necesidades de desarrollo del país?

Las cadenas globales y la creación de valor

Para responder el interrogante anterior se hace necesario comprender la concordancia entre la lógica de funcionamiento de las CGV y su impacto sobre la dinámica del patrón de desarrollo nacional. El elemento determinante de esta articulación es la fragmentación productiva a escala internacional que ha facilitado la configuración de estas cadenas. Esta fragmentación implica que las actividades desde la investigación y desarrollo (I+D) hasta el reciclaje del producto, incluidos la producción, los servicios de apoyo, la distribución, la comercialización, las finanzas y los servicios posventa, se realizan en diferentes localidades nacionales o internacionales, mediante la interacción entre la empresa transnacional líder (ETL) y sus proveedores externos.

La suma de estas actividades determina el “valor total” del bien por la generación e incremento del va en los distintos eslabones de la producción a partir del uso de capacidades productivas y tecnológicas compartidas que maximizan la homogenización de la producción y facilitan la dispersión productiva geográfica y la subcontratación de proveedores. En esta lógica las ETL son las responsables de la conducta estratégica que para coordinar y dirigir la cadena tienen que definir qué funciones retiene en casa y que funciones subcontratan. De tal forma que la cadena opera como un sistema de producción jerárquico horizontal, que, promueve la deslocalización del proceso productivo con base en la subcontratación de proveedores altamente especializados sobre las que se delegan etapas productivas de creación de valor. Este sistema sin fronteras en el cual los productos son organizados en procesos secuenciales y redes complejas hace de las CGV el instrumento básico del proceso de globalización del capital (^{Gereffi, 2001}; ^{Ferrando: 2013; 2}). “Esta lógica de conectividad entre empresas fundada sobre reglas predeterminadas de operación conjunta, más que la de empresas independientes relacionadas por el mercado, es la que define las peculiares del comportamiento contemporáneo de la economía mundial y, de su proceso de globalización” (^{Díaz y Rozo, 2015, p. 2}).

En consecuencia, las empresas participantes en estas cadenas, más que especializarse en la producción que integré bienes o servicios finales, se especializan en determinadas tareas o segmentos del proceso productivo (CEPAL: 2014), lo que ha llevado a que gran parte del comercio y de la producción mundial se realice dentro de estas CGV. Estimaciones de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo ^{(UNCTAD) (2013)} apuntan a que un 80% de las exportaciones mundiales de bienes y servicios (medidas en valor bruto) circulan como parte de las operaciones de estas cadenas.

El elemento determinante de esta relación es como la apropiación de valor en la cadena responde a las diferentes fases de actividad que incorporan va, lo que Stan Shih, fundador de Acer, denominó como la curva de la sonrisa de las CGV (^{Baldwin & Low, 2013}). Como se aprecia en la Figura 6 las actividades intangibles de pre producción y pos producción son las que mayor valor generan. La más significativa generación y apropiación de va se ubica en las actividades de Investigación y Desarrollo (I&D) y de servicios. Las siguientes etapas tienen menor aportación de va en la CGV hasta llegar a las actividades de producción que son las que menos valor agregan a la cadena, generalmente asociadas a etapas de ensamblaje estandarizado.

Fuente: ^{Gereffi y Fernandez-Stark (2016, p. 164}.

Figura 6 La curva de la sonrisa en las CGV: La captura del valor agregado 

La subcontratación de proveedores por la ETL en los distintos sistemas productivos nacionales depende de las capacidades tecnológicas y de acumulación de conocimientos locales. El nivel tecnológico de cada empresa local es el factor determinante para que se pueda incorporar en la CGV y de las posibilidades de escalamiento, de transitar de actividades de baja complejidad tecnológica a otras de mayor complejidad.

La observación empírica es que la gran mayoría de las empresas de países en desarrollo se ubican en la parte de elaboración y fabricación de bienes tangibles como el ensamblaje final que son los que generan menor Valor Agregado (VA), mientras que los propietarios de las tecnologías, los creadores del concepto del producto, los diseñadores y aquellos que venden o comercializan el producto son empresas de países industriales que se apropian la mayor parte del valor agregado (^{Baldwin, 2012}).⁶ Las ETL conservan las áreas que aportan mayor va como son I+D, diseño y distribución (^{UNCTAD 2011}). Esta lógica de distribución de tareas globalmente por parte de la ETL induce a un nuevo tipo de organización industrial y de comercio internacional.

La articulación entre las ETL y las empresas subcontratadas internacionalmente hace que la cadena de comercialización internacional no esté basada en bienes finales producidos localmente como lo sostienen las teorías ortodoxas de comercio internacional basadas en ventajas comparativas. Esta articulación se sostiene en tareas específicas sobre bienes intermedios, esto es, en insumos que circulan como un comercio intra empresa. En la metodología tradicional ello induce a un doble conteo en las estadísticas de comercio transfronterizo pero más relevante es que afecta el dinamismo de crecimiento de la economía local ya que, como apunta la UNCTAD, “Solamente el valor agregado localmente contribuye al PIB de los países” ^{(2013, 23)}. El dilema contemporáneo del desarrollo es que él va se reduce cuando la producción se hace con insumos importados debido a que las CGV pueden no generar encadenamientos productivos hacia adelante o hacia atrás lo cual limita el crecimiento del producto nacional. Un alto nivel de va implica un fuerte y amplio entramado de encadenamientos del sector con otros sectores de la economía, lo contrario ocurre cuando el nivel de va es bajo lo cual significa una baja interrelación entre la actividad productiva propiciada por la ETL y el resto de la economía local lo que implica un efecto negativo sobre el crecimiento y un bajo impacto sobre la dinámica del desarrollo. En esta lógica de dependencia la participación en las CGV por productores de países en desarrollo puede caer en una situación de estancamiento tecnológico. Ello ocurre cuando la ETL subcontrata empresas para la fabricación o ensamblaje de componentes de baja tecnología sin opciones de escalamiento o cuando la estructura productiva local no realiza esfuerzos para mejorar sus opciones de mejoramiento y progreso tecnológico.

La cadena global de valor automotriz y el desarrollo de México

El impacto que la cadena de valor de la IA ha tenido sobre el desarrollo de la economía mexicana es mixto. El crecimiento del sector ha sido positiva como lo ha sido la expansión exportadora, pero el factor de arrastre sobre el PIB y sobre la dinámica del desarrollo nacional son menos evidentes. Estas repercusiones pueden entenderse en la aportación que la producción nacional hace a la creación de va y de empleo. El valor agregado nacional a las exportaciones automotrices y los niveles de empleo en esta tarea son indicadores que evidencian el efecto que el sector tiene sobre la demanda agregada nacional como resultado de los encadenamientos del sector con el resto de la economía.

El monto del consumo intermedio de origen nacional en el sector terminal de autos presenta una tendencia positiva de crecimiento entre 2003 y 2010 al crecer de 22.3 a 50.3% del total pero posteriormente se estanca para llegar a 51.9% en 2016 (Figura 7). Esta tendencia es totalmente incongruente con el mayor flujo de inversión extranjera que ocurrió en el periodo. El sector con el menor dinamismo ocurre en auto partes que pasó de 8.2 a 11.8% mientras que la producción de remolque redujo su participación de 36.3 a 22.7% en el periodo. Estas tendencias muestran es que la producción de autos usa más insumos nacionales en tanto que la de autopartes usa más. La explicación a esta dinámica es que el sector de auto partes se nutre de la importación de insumos que una vez procesados en auto partes se utilizan en la producción del sector terminal. Este paso de un sector a otro podría catalogarse como una mexicanización de los insumos originalmente importados.

Fuente: INEGI, SCNM, descarga 1 mayo 2018.

Figura 7 Participación del consumo intermedio de origen nacional 

Estas tendencias en el uso de insumos se reflejan en la aportación de la IA a la producción total de va en la producción manufacturera que en promedio anual para el periodo 2003-2016 se ubica en 22.1% con variaciones significativas en las ramas. En la producción de vehículos este promedio es de 32.6% mientras que en la rama de auto partes es de 12.2%. Más relevantes son las tendencias que muestran estas ramas.

Así, la producción de autos muestra un crecimiento acelerado entre 2003 y 2010 que se estanca en los años subsecuentes mientras que la rama de auto partes apenas crece de 10 a 16% en el periodo (Figura 8). Bajo cualquier criterio de evaluación estos son niveles de aportación de va a la economía nacional relativamente bajos que apuntan a la ausencia de integración del sector automotriz con el resto de la estructura productiva nacional.

Fuente: INEGI, SCNM, descarga 1 mayo 2018.

Figura 8 VAEMG de la IA en la manufactura total 

Esta ausencia de encadenamientos de la producción automotriz con el resto de la economía se manifiesta aún más significativamente en el comportamiento del valor agregado de exportación manufacturera global (VAEMG). Este valor en vehículos como en auto partes presenta una tendencia constante a la baja con la característica de que esta caída es mucho mayor en la rama terminal que inicia con un valor de participación de 74.8% en 2003 que se reduce hasta 36.9% en 2016 (Figura 9). La rama de auto partes experimenta una menor caída al pasar de 54.3% en 2004 a 41.4% en 2016.

Fuente: elaboración propia con base a datos del Valor Agregado de Exportación de la Manufactura Global (VAEMG) INEGI 2015. http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/proyectos/cn/vaemg/

Figura 9 VAEMG de la IA en la manufactura global 

Estos datos constituyen incuestionable evidencia de que la industria de mayor dinamismo dentro del sector manufacturero y principal sector de exportación aporta poco al desarrollo de la economía nacional como consecuencia de la forma en que las et locales se insertan en la cadena de producción global. Las ventajas comparativas que ofrece México de una abundante mano de obra asociada a un bajo costo salarial y la cercanía geográfica con el mayor socio comercial no son factores para que las exportaciones de la IA tengan un efecto de arrastre significativo sobre el resto de la economía mexicana.

Particularmente contradictorio es lo que ocurre con la rama de fabricación de autopartes, el componte de la IA que recibe los mayores flujos de IED y tiene la mayor presencia de empresas mega proveedoras en el país, sin embargo, es la rama que menor va de exportación incorpora a las manufacturas con un promedio de 5.9% a lo largo del periodo. Un ejemplo dramático de este deficiente comportamiento es la empresa Delphi, instalada por primera vez en México en 1979, que realiza 90% de sus compras de insumos en Estados Unidos. Según ^{ProMéxico (2014b)} Delphi compra anualmente apenas 200 mil dólares de material directo en nuestro país. Este comportamiento puede asumirse como el patrón que siguen las empresas de autopartes más importantes en el mundo establecidas en México, lo cual representa una barrera para desarrollar una industria local de autopartes, aunque se ha argumentado que ello es debido a que su desarrollo implica un costo muy alto en I&D (^{Romero: 2011; 17}).

El hecho sobresaliente es que el efecto arrastre de la IA no ha sido favorable para impulsar el desarrollo de México aunque lo haya colocado como un país altamente exportador. Los efectos negativos sobre el desarrollo nacional derivan de no haber generado los encadenamientos productivos hacía atrás y hacía adelante capaces de interconectar el sector transnacional con el resto de la base productiva local. Ello ha contribuido a limitar el desarrollo tecnológico nacional y ha profundizado la heterogeneidad estructural de la producción manufactura. ^{Dutrenit (2010)} afirma que el sector exportador manufacturero de México se basa en la fabricación de productos metálicos, maquinaria y equipo, correspondientes a autopartes (sector automotriz) y electrónica (televisores radios y computadoras) pero a pesar de producir bienes de alta tecnología, no agregan valor tecnológico local, ni realizan un gasto significativo en actividades de I+D. El dilema, según Capdevielle (2011; 213), es que en México únicamente se “ensamblan” productos de alta tecnología para su venta a nivel internacional. La responsabilidad de esta limitante tecnológica no reside exclusivamente en la operatividad de las CGV, más relevante es la negligencia gubernamental y privada para apoyar un desarrollo tecnológico acorde con los requerimientos de I&D que impone el ritmo global de cambio tecnológico.

No obstante, las autoridades mexicanas persisten en evitar el uso de una política industrial y de innovación que fomente la inversión en I+D con el objetivo de escalar en la CGV de la IA. Canadá por el contrario, cuenta con una política industrial articulada que incluye al sector automotriz, y es respaldada plenamente por el gobierno federal con recursos monetarios (federales y locales) para apoyar decididamente las actividades de I+D que posibilitan que la manufactura incluya un mayor contenido canadiense. Impulsar la I+D es uno de los mayores retos para México ya que su gasto en este rubro, como porcentaje del PIB, es de 0.55% con una participación de apenas el 0.11 del sector privado (^{Sojo Garza, 2017, p. 6}). El hecho a destacar es que a pesar de ser México el principal exportador de autopartes hacia los Estados Unidos el sector carece de autonomía al importar gran parte de los insumos al igual que carece de un plan industrial comparable con el canadiense (^{Romero: 2011; 56}).

Otro factor a destacar es la aportación al empleo. La evolución del empleo experimenta tres etapas diferentes desde inicios del TLCAN (Figura 10). La primera de 1993 a 2000 que tuvo un gran dinamismo en crear empleo hasta alcanzar los 511,327 puestos de trabajo en el año 2000 con una participación promedio anual de 11.6% del empleo total manufacturero, asociado a una tasa de crecimiento media anual de 3.8%. La segunda etapa, de 2000 a 2009, es un periodo de retroceso en la creación de empleo al experimentar una caída en el nivel de empleo sectorial y mantener subsecuentemente deprimida la contratación. Se reduce la tasa de participación en el empleo manufacturero a 8.2% promedio anual, debido a que la tasa anual promedio de crecimiento de 0.4 %. En 2010 cambia nuevamente la situación cuando por la deslocalización de la producción en EU hacia otras economías con menores costos de operación entran significativos flujos de inversión extranjera al sector que empuja la demanda laboral hasta alcanzar los 534,361 puestos de trabajo en 2016.

Fuente: elaboración propia con datos de 1) 1993-2002, Sistema de cuentas nacionales, cuenta de B&S, INEGI, ediciones; 4) 2003-2016, vaemg_m-pt-30-48-79-249-211.xlsx - Excel.

Figura 10 Personal ocupado en la IA (336) 

La participación de la IA en el empleo total de la economía alcanza en promedio 1.5% entre 1993 y 2016 que como porcentaje promedio del empleo manufacturero es de 21.4% entre 2003 y 2016. Tal crecimiento del empleo no parece óptimo en una industria de tecnología media que son empujadas por el crecimiento de la demanda y la innovación por lo que la recolocación de la inversión no ocurre por bajos salarios. México, sin embargo, parece ser la excepción como lo plantea Lall al apuntar que “La principal excepción fue la industria automotriz en México, con una considerable relocalización de capacidades productivas de Estados Unidos para beneficiarse de los bajos salarios” ^{(2000, p. 12)}.

La composición de esta fuerza laboral en los subsectores que componen la IA parece más relevante que su total ya que apunta al grado de especialización al que se ha llevado a esta industria. En 2003 del total de trabajadores en la IA 20% se ocupaban en la fabricación de autos mientras 77.5% lo hacían en el sector de autopartes. Este bajo nivel de participación del empleo en la producción de autos se ha reducido hasta llegar al promedio anual de 17.6% entre 2003-2016, en tanto que 79.9% de los puestos de trabajo corresponden a la producción de autopartes y 2.5% se ubica en la fabricación de carrocerías y remolques. Esta distribución apunta a la alta especialización en autopartes que tiene la IA pero igualmente apunta al mayor grado de automatización que tiene el ensamblado de vehículos. Este hecho hace evidente el mayor énfasis que las ETL, particularmente de Estados Unidos, pusieron en aprovechar las ventajas que ofrecía México para hacer más competitivo al sector luego de la crisis que experimentaba y que se agravó como consecuencia de la GR.

Estas tendencias en el empleo repercuten en las tendencias de la productividad (Figura 11). En 1993 la productividad de la IA era de 1,345,300 pesos por trabajador que creció a 2, 557,000 en 2008 para posteriormente a la GR saltar hasta 3,560,000 pesos en 2015, con un nivel promedio anual de 2,315,200 de pesos asociado a una tasa de crecimiento promedio anual de 4.9%. Esta tendencia general de la industria presenta, sin embargo, grandes diferencias entre los sectores que la componen. La rama de autos terminados presenta el mayor nivel de productividad con un promedio de 7,851,300 millones de pesos por trabajador como resultado de tener la mayor tasa de crecimiento media anual de 6.4% en tanto que la productividad de la rama de autopartes apenas presenta un nivel promedio de 789,600 millones de pesos durante el periodo con una tasa promedio anual de crecimiento de 3.7%.

Fuente: elaboración propia con base a datos del Banco de Información Estadística (BIE) 2018.

Figura 11 IA: Evolución de su productividad 

Estas tendencias positivas en la productividad no se reflejan significativamente en el nivel de remuneración que reciben los trabajadores (^{Stansbury y Summers, 2018}). Así, la remuneración promedio anual que paga el sector es de 165,385 pesos como resultado de que los trabajadores de la rama de autopartes devengan 128,872 pesos anuales ($13,782 mensuales)¹ mientras los trabajadores de la rama de autos terminados reciben una remuneración media anual de 258,750 pesos ($21,562 mensuales). No son salarios bajos para el estándar mexicano pero para los trabajadores de la rama de autopartes esta remuneración apenas alcanza para cubrir el nivel mínimo de Bienestar Urbano para una familia de 4 personas (^{INEGI, 2017}). En términos relativos los trabajadores de la rama de autos están en mejores condiciones salariales pero sin que esta sea proporcional al hecho que la tasa de crecimiento de su productividad es el doble de la de los trabajadores de autopartes. Menos relación existe con la remuneración que devengan sus pares en Estados Unidos si se considera que según la Oficina de Estadísticas Laborales (^{BLS, 2017}) los trabajadores automotrices de estadounidenses ganan en promedio 3, 372 dólares mensuales aproximadamente 7 veces más que en México.²

Es evidente que en el México de hoy el señor Henry Ford no podría vanagloriarse de pagar bien a sus trabajadores para que le puedan comprar sus automóviles.