DISEÑO DE UN SISTEMA DE IDENTIFICACIÓN, SEGUIMIENTO Y

ESTIMACIÓN DEL GRADO DE COMPETITIVIDAD QUE APORTA EL

CLÚSTER DEL PETRÓLEO Y GAS DE BARRANCABERMEJA Y SU ÁREA

DE INFLUENCIA A LA REGIÓN.

Leandro Enrique Ramos Solano

Estudiante MBA USTA

INTRODUCCIÓN

Este artículo nace del proyecto de investigación realizado en el marco de la alianza entre

la Maestría en administración de empresas de la Universidad Santo Tomás y la

Dirección ejecutiva del Clúster del Petróleo y el Gas.

La investigación comenzó formalmente en junio del 2009 y terminó en noviembre de

2010.

La Dirección ejecutiva del clúster de petróleo y gas de Barrancabermeja y su área de

influencia, así como las instituciones integrantes de su comité técnico toman decisiones

importantes que impactan a los empresarios, trabajadores y en general a todos los

ciudadanos que dependen de esa actividad económica en Barrancabermeja.

Existe la necesidad de información periódica, localizada y relevante para mejorar la

toma de decisiones en la búsqueda de la competitividad, como medio para mejorar las

condiciones de vida de los habitantes de la zona; esta debilidad fue identificada y

explícita por la dirección ejecutiva y por el comité técnico en el estudio del Centro de

Estrategia y Competitividad de la Universidad de los Andes en el año 2007, durante el

desarrollo del proyecto de Generación de iniciativas de Desarrollo del Clúster.

Esta necesidad justifica la presente investigación para establecer la manera más

eficiente de medir la competitividad generada en el Clúster del petróleo y gas de

Barrancabermeja y su área de influencia; ha sido fruto de la búsqueda de suplir las

necesidades de información y análisis propias del Clúster de petróleo y Gas. La

medición de la competitividad proveerá de información necesaria para tomar decisiones

más acertadas.

El problema encontrado fue que la Dirección ejecutiva y el Comité técnico del Clúster1

del petróleo y gas de Barrancabermeja, no contaban con los procedimientos o

herramientas necesarios para estimar el grado de contribución de los actores regionales

a la consolidación y crecimiento del Clúster de petróleo y gas de Barrancabermeja

(Ramirez Vallejo & Cuellar Urbano, 2007). El principal objetivo identificado del

Clúster es el de promover el incremento de los niveles de productividad y

competitividad de las actividades económicas relacionadas directamente con el

2upstream y downstream del sector petrolero, así como todas las actividades económicas

indirectamente relacionadas con esta actividad en la región3. Se evidencia por parte de

los actores involucrados, dificultades en calcular el avance hacia ese objetivo porque

no se cuenta con las herramientas ni metodologías para estimar el grado de

competitividad que aporta este Clúster a la región y a la Nación.4

1 Definido por Porter (1998) como un grupo geográficamente denso de empresas e instituciones conexas,

pertenecientes a un sector concreto, unidas por rasgos comunes y complementarios entre sí. 2 Operaciones de exploración

3 Toscano Hugo, Dirección ejecutiva Clúster del petróleo y gas. Principales avances del proceso. Presentación ante

comisión nacional de competitividad. (presentación), 19 de noviembre de 2008. 4 Plata Orlando, Director Técnico del Clúster. Memoria segunda Reunión grupo de investigación del clúster.

La Hipótesis general planteada se basó en que es posible la estimación del grado de

competitividad que aporta el clúster de petróleo y gas de Barrancabermeja a la región.

Seguidamente se planteó como objetivo general desarrollar un sistema de estimación y

evaluación de la competitividad que genera el Clúster de petróleo y gas de

Barrancabermeja y su área de influencia como respuesta al problema identificado.

MARCO TEÓRICO

Hallazgos teóricos de la competitividad

El marco teórico sobre el cual se sustentó la investigación hace especial referencia a la

importancia de la competitividad y la medición de la misma para elevar sus niveles. “La

prosperidad de una nación depende de su competitividad, la cual se basa en la

productividad con la cual esta produce bienes y servicios. Políticas macroeconómicas e

instituciones legales sólidas y políticas estables, son condiciones necesarias pero no

suficientes para asegurar una economía próspera. La competitividad está fundamentada

en las bases microeconómicas de una nación: la sofisticación de las operaciones y

estrategias de una compañía y la calidad del ambiente microeconómico de los negocios

en la cual las compañías compiten. Entender los fundamentos microeconómicos de la

competitividad es vital para la política económica nacional”. (Porter, La ventaja

competitiva de las naciones , 1991). Esta definición es de suma importancia para el

sustento teórico de los indicadores teniendo en cuenta que la manera como los actores

interpretan la competitividad ha sido por medio de la teoría de Porter.

La evaluación del entorno competitivo del clúster realizada por el CEC en el 2007

concluye que tradicionalmente la política de desarrollo regional y local en Colombia se

ha estructurado desde lo público. Las políticas de desarrollo social se han separado de

las políticas de desarrollo empresarial, y estas últimas se han caracterizado por ofrecer

modelos de asociatividad con miras a la exportación, que incentivan a las empresas a

producir el mismo tipo de bienes para disminuir la competencia local y al mismo tiempo

alcanzar los volúmenes necesarios para el mercado internacional. Este tipo de

aproximación al desarrollo empresarial ha desestimulado la productividad y la

innovación en las empresas colombianas, disminuyendo su competitividad.

Además plantea que es necesaria una nueva aproximación, al modelo de desarrollo de

Clúster, también conocido como iniciativas de desarrollo de clúster, en el cual se

aprovecha la concentración geográfica de las empresas, la alineación de las políticas de

desarrollo regional con las necesidades del sector privado, promoviendo mejores

condiciones de ambiente de negocios para atraer la inversión extranjera y crear nuevos

negocios, incentivando la competencia, y fortaleciendo las relaciones entre los actores

del clúster para facilitar los procesos de innovación; todo esto con el fin de aumentar la

prosperidad regional y local. (Ramirez Vallejo & Cuellar Urbano, 2007)

Por otro lado, haciendo referencia a la importancia de la competitividad, Jair Lombana

establece la necesidad de definir el estudio de la misma a nivel macro y micro en el cual

entran a jugar un papel importante los clúster (Lombana & Gutierrez, 2009):

En el nivel macro se puede ubicar los legados de la escuela tradicional, en la cual, se

mide y define la competitividad en los países cuantitativamente a través de su

rendimiento comercial, balanza de pagos, comportamientos de la tasa de cambio, entre

otras; y, cualitativamente, a través de la actividad científica y tecnológica del país o los

resultados de las instituciones de investigación y desarrollo.

Determinantes de la productividad regional

El profesor Jorge Ramírez realizó un análisis de la productividad y de cada uno de sus

factores basado en la teoría del profesor Porter y partió del supuesto que la prosperidad

debe ser la meta fundamental del desarrollo económico. “La evaluación última de las

iniciativas de desarrollo de clúster debe ser si la gente logra un mejor estándar de vida.

A su vez, la calidad de vida de los residentes en las regiones está determinada por la

productividad de la economía regional, productividad medida como el valor de los

bienes y servicios por unidad de trabajo o capital empleado para crear o producir el bien

o servicio. Por su parte, la manera en la que la productividad se aumenta tiene que ver

con la innovación en el clúster, entendida más allá de los descubrimientos científicos o

generación de ideas. Es un proceso que entrelaza el conocimiento regional, los activos y

las redes de empresas para transformar ideas, inventos en nuevos procesos, productos y

servicios que capturan mercados internacionales.” (Ramirez Vallejo & Cuellar Urbano,

2007)

Hallazgos teóricos en la medición de la competitividad

A nivel micro, los sectores, empresas y productos son evaluados para estimar la

competitividad. Desde este punto de vista micro la aproximación moderna de la

competitividad se realiza gracias a la evaluación del desempeño de las empresas.

En este sentido la competitividad de las empresas ha sido examinada teóricamente por

Porter en el llamado Diamante de la Competitividad en el que se relacionan mediante

cuatro determinantes las condiciones que ofrece el ambiente de negocios para el

desarrollo de sus actividades empresariales: condiciones de los factores de producción;

condiciones de la demanda; estrategia, estructura y rivalidad; sectores conexos y de

apoyo; también se deben tener en cuenta dos elementos el gobierno y el azar que entre

todos determinan el potencial competitivo de una empresa.

Las condiciones de los factores se inclinan más hacia las teorías neoclásicas en las

cuales las empresas tienen ventaja comparativa por los factores de capital, tierra y/o

trabajo que poseen. Lo novedoso en la teoría de la ventaja competitiva radica en la

inclusión de la tecnología como un factor de producción, que hace que los anteriores

factores puedan desenvolverse e, incluso, generar nuevos factores.

Las condiciones de la demanda se refieren a la sofisticación de la demanda interna o

doméstica en la que las empresas buscan garantizar la calidad y/o eficiencia de sus

productos. La estrategia, estructura y rivalidad de las empresas se refiere al ambiente

competitivo existente a nivel micro que promueve la sana competencia. Por último en

cuanto a las industrias relacionadas y de apoyo, las empresas buscan cooperar y

competir entre ellas a nivel horizontal y verticalmente cuando las estrategias incluyen a

los proveedores. Para Porter, el gobierno es se encuentra externo debido a que afecta a

los demás determinantes pero no es afectado. Por último, al igual que el gobierno, el

azar afecta los determinantes de la competitividad (p.ej., guerras, cambios climáticos

etc.), ya que no pueden ser controlados.

ANTECEDENTES

Los antecedentes de esta investigación se remontan al proceso de definición del plan

estratégico del Clúster seguido de la evaluación del entorno competitivo realizada por

el Centro de Estrategia y Competitividad (CEC) de la Facultad de Administración de la

Universidad de los Andes, en la cual y como parte de la iniciativa de competitividad del

departamento de Santander, Santander Competitivo, se propuso una visión de desarrollo

de Clúster para el departamento.

PROCESO INVESTIGATIVO

La metodología escogida estableció una investigación de tipo descriptiva aplicada,

buscó identificar características del entorno donde se investigó para descubrir y

comprobar la asociación entre las variables de investigación. Fue así como cruzaron las

necesidades y disponibilidades de información indagadas en el entorno del Clúster y las

mejores prácticas de manejo y medición de la información, a nivel nacional e

internacional, para diseñar un sistema de indicadores validado por el Comité técnico del

clúster del petróleo y gas.

La Hipótesis principal se probó cuando el sistema de indicadores diseñado fue validado

en consenso por el Comité técnico del clúster afirmando la posibilidad de establecer un

sistema para estimar el grado de competitividad que aporta el clúster a la región.

Durante la investigación se recopiló información primaria mediante las entrevistas a los

actores del clúster del petróleo y gas, los observatorios de competitividad de las

Cámaras de comercio y el DANE regional. Para las entrevistas se diseñaron y validaron

con el Director del Comité técnico del Clúster, el Dr. Orlando Plata, las preguntas guía

de investigación que se utilizaron exitosamente con los actores relacionados y de los

cuales se extrajo importante información. También es importante resaltar la información

lograda gracias a la disponibilidad del Equipo técnico del Clúster con el que se pudo

interactuar para poder analizar, retroalimentar y validar la información de los

indicadores.

La información de fuentes secundarias se recabó utilizando los documentos que

facilitaron los actores del clúster así como los encontrados en Internet en páginas

abiertas al público (DANE, FEM, SIGOB, SENA, etc.) y en las bases de dados EBSCO

de consulta especializada, todas relacionadas en el documento y la bibliografía.

Durante el desarrollo de la investigación se presentaron informes al director técnico del

Clúster con una frecuencia bimestral, en la que se buscó superar los obstáculos

encontrados para mantener el rumbo de la investigación hacia los objetivos planeados y

la aplicabilidad de la investigación para aportar a la competitividad regional.

La información se analizó a pesar de la evidente ausencia de datos a nivel local, regional

y nacional así como la ausencia de recursos en las instituciones que conforman el

Comité. El mayor esfuerzo de la presente investigación se orientó al cruce de

información entre los indicadores utilizados en el pasado o actualmente por los actores

del clúster, las necesidades de información manifestadas en las entrevistas y en las

mesas de trabajo, los indicadores propuestos desde los modelos internacionales y

nacionales encontrados y las fuentes de información efectivamente disponibles y

pertinentes. Fue generada una matriz de 86 variables o indicadores contra tres modelos

de referencia teóricos (Doing Bussines, Foro Económico Mundial, Diamante de

Porter), el diagnóstico del CEC tres modelos utilizados actualmente (Clúster

tecnológicos de Canadá, Clúster Bioindustrial de Cali, Indicadores de Departamentales

de competitividad) y las fuentes de información disponibles (Cámaras de comercio,

DANE, SENA, Superintendencia financiera, Ecopetrol, DIAN, Ministerio de educación

etc).

Concluido el cruce que determinó un juego de indicadores posibles de medir

inmediatamente, y otros con diferentes grados de dificultad, fueron validados en

plenaria del Comité técnico del clúster el cual realizó las recomendaciones pertinentes

para definir una versión final con sus respectivas hojas de vida y la propuesta para la

implementación.

DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN

Diagnóstico:

El análisis de la situación actual de la información se enfocó en responder la siguiente

pregunta: ¿Cuáles son las necesidades de información que posee el Clúster para la

estimación de su competitividad?. Para poder hacerlo fue necesario analizar las

necesidades de actores que intervienen o que deben intervenir para que la información

generada por los indicadores de competitividad sirva en el mejoramiento de las

capacidades de los empresarios del clúster y por tanto el nivel de vida de los habitantes

de la región.

Los actores investigados se pueden clasificar como: i) los empresarios que se benefician

de los datos para mantenerse informados, ii) el Comité técnico del clúster y las

instituciones de apoyo (para corregir el rumbo con las acciones que requiere la

iniciativa) y iii) las Cámaras de comercio que deben velar por la promoción de la

industria proveyendo información debido a sus compromisos adquiridos con la

iniciativa y su razón de ser.

La información de competitividad disponible desde el Comité técnico ha sido el

diagnóstico de competitividad del CEC, que describe las variables que se deberían

medir de acuerdo a los determinantes de la productividad definidos por la teoría de

Porter, se utilizó como uno de los más importantes herramientas por tener un importante

grado de concertación y participación de los actores del clúster. Las variables

identificadas por el CEC y el Comité técnico del clúster según los determinantes de

productividad fueron 52 distribuidas entre condiciones de demanda, condiciones de los

factores, Contexto para la estrategia y la rivalidad entre firmas Sofisticación de las

operaciones y estrategias de las compañías.

El Comité técnico del clúster fue enfático cuando se trató de establecer el papel

protagónico de los empresarios en el clúster, por tanto dentro de esta investigación, se

decidió realizar una encuesta para indagar sobre las relaciones que están dispuestos a

establecer los empresarios para el levantamiento, retroalimentación y uso de la

información. Se indagó en una muestra de 81 de los 750 empresarios de los principales

5 sectores económicos clúster, fueron entrevistados para conocer que tan dispuestos se

encuentran en colaborar con la recolección de información, definir los medios por los

cuales podría colaborar aportando información, conocer la utilidad que puede percibir

de la información recolectada y conocer el medio por el cual le gustaría al recibir la

retroalimentación de la información.

Un 28% de los empresarios del clúster manifiestan la disponibilidad para colaborar en la

recolección de información ya sea utilizando medios tradicionales (33%) o medios

electrónicos (57%). Los empresarios encuestados manifiestan que lo que más les

gustaría conocer son las acciones adelantadas por el clúster (35%) seguido de lo que

hace la competencia (19%) y las oportunidades y amenazas del entorno para el

sector(16%). El hecho de que los empresarios quieran conocer que la situación del

clúster indica que es necesario retroalimentar la información de los indicadores con

ellos. De la misma manera, como los empresarios se inclinan a suministrar información

por medios electrónicos, también manifiestan que la retroalimentación de los resultados

de esta información puede realizarse utilizando el correo electrónico o la consulta en un

sitio web (46%).

La construcción del mapa de indicadores:

A partir de ésta información, se agruparon las variables determinadas por el CEC de

acuerdo a los pilares del FEM para tener una referencia de la contribución de la

estimación de la competitividad de esta herramienta al referente internacional. Se

encontró que el 92% de los 52 indicadores se relaciona de manera directa con los 12

pilares de la competitividad lo cual cataloga a estas 52 variables como un referente

viable y línea de base principal para la medición de la sofisticación de las empresas y el

ambiente de negocios como determinantes de la productividad bajo la teoría de Porter.

A nivel de la Cámara de comercio de Barrancabermeja se encontró que durante el 2008

y 2009, solo se pudieron generar y presentar indicadores de competitividad regional

provenientes de fuentes como el DANE, los cuales no indican un aumento o

disminución en los avances o impactos de la iniciativa del clúster. Además se conoció

que las encuestas necesarias para la recolección de información en campo son costosas,

por el orden de los 200 millones de pesos (para el caso de una actualización del

diagnóstico del CEC), y que la Cámara de comercio no cuenta con los recursos

necesarios para tal fin, razón por la cual no se han podido realizar.

El sistema de información de Santander competitivo desarrollado por la Cámara de

comercio de Bucaramanga y la Comisión regional de competitividad parte de una serie

de indicadores de nivel macro, aprobados por la comisión y homologados con los

indicadores del FEM y el Doing Bussines que describen su situación frente a otros

departamentos en temas como la calidad de vida.

Los datos que arroja la encuesta anual manufacturera EAM realizada por el DANE son

fundamentales para la conformación de los indicadores del observatorio debido a que

estos son agrupados por las principales ciudades y regiones sin embargo cuando se

analiza un dato para toda la región este no es necesariamente representativo para el

clúster.

Una vez analizada y comparada la información disponible desde el CEC, la Cámara de

Comercio de Barrancabermeja y la Cámara de Comercio de Bucaramanga y además de

conocer cuáles son las necesidades del Comité técnico y de los empresarios, se

estudiaron las posibilidades de actualizar todas las variables del diagnóstico del CEC en

relación con el FEM y el Doing Bussines. El análisis de la información disponible

encontró que el flujo de la misma desde fuentes secundarias es escasa para las 86

variables identificadas como base, solo el 10% de indicadores disponibles son de

fuentes secundarias actualizables fácilmente, el 64% de la información no se encuentra

disponible y que el 26 % de la información es de tipo cualitativo que solo se puede

conseguir a través de encuestas. Comparando solo la información de las 52 variables del

diagnóstico del CEC se concluye que se encuentra disponible solo el 16% de los

indicadores, el 43% corresponde a información cualitativa y que el 41% de la

información no se encuentra disponible. Ver la siguiente tabla:

Tabla 1 Comparación de la información disponible con la solicitada por los

modelos de referencia

Acciones para actualizar indicador

Doing

Bussines FEM Total general

Actualización del indicador en fuentes WEB 1 5 6

Datos de Nivel regional o nacional de informes

Periódicos

1 1

Datos de Nivel regional o nacional sin pertinencia,

periodicidad o actualización

9 9

Datos sin verificar periodicidad o actualización 6 36 42

Definir no existe 2

2

Fácil consecución o actualización

3 3

Se debe realizar Encuestas- entrevistas 1 22 23

Total general 10 76 86

Del marco internacional para el mapa de indicadores:

Siguiendo con el desarrollo de la investigación se buscaron las experiencias y

metodologías de medición más significativas en el ámbito internacional, nacional,

departamental y de clúster, para extraer y aplicar las mejores prácticas que estas

puedan representar.

A nivel Internacional se analizó principalmente la investigación del Dr. Charles H.

Davis del Consejo canadiense para la investigación en la cual expone cuáles deberían

ser los indicadores para las políticas actuales del siglo 21 (Charles & David, 2006),

argumentando que existe una necesidad de dar una comprensión sistemática a los

factores que contribuyen a la creación y desarrollo de los clúster, y sus interrelaciones

con el tiempo, para mejorar la política de desarrollo económico y social.

El consejo llevó a cabo iniciativas de clúster en doce localidades de Canadá por tanto

requirió el desarrollo de indicadores para vigilar la marcha de las mismas, apoyar las

exigencias de información al gobierno, ayudar en la planificación y gestión de

iniciativas actuales y futuras, y para mejorar la comunicación con las partes interesadas

dentro de los clúster, las provincias y el gobierno.

Como propuesta de medición el NRC determinó los siguientes indicadores que consta

de dos partes, las condiciones actuales y el desempeño actual.

Las condiciones actuales se refieren a tres construcciones que miden las organizaciones

de apoyo del clúster, el entorno competitivo de los clientes y competidores, y los

factores en el entorno del clúster que influyen sobre todos estos actores. Las condiciones

actuales se refieren a tres construcciones que miden las organizaciones de apoyo del

clúster, el entorno competitivo de los clientes y competidores, y los factores en el

entorno del clúster que influyen sobre todos estos actores. Ver la siguiente tabla:

Tabla 2 Indicadores propuestos por El consejo Canadiense de investigación para la

medición de los clúster

CONCEPT

OS

CONST

RUCTIV

OS

SUB

CONSTR

UCTIVOS

INDICADORES

IMPORTAN

CIA

RELATIVA

Condicione

s actuales

Factores Recursos

humanos

Acceso a personal calificado Alta

Abastecimiento local de

personal

Media

Transporte Calidad del transporte local Baja

Calidad del transporte distante Media

Clima de

negocios

Calidad del estilo de vida local Baja

Costos relativos Media

Regulaciones y barreras

relativas

Baja

Apoyo a

las

organiza

ciones

Innovació

n y apoyo

a las

empresas

Contribución del NCR Media

Contribución de otros centros

de investigación

Media

Apoyo de

la

comunida

d

Políticas y programas del

gobierno

Media

Apoyo a las organizaciones de

la comunidad

Baja

Liderazgo comunitario Baja

Proveedor

es

Disponibilidad local de

materiales y equipos

Media

Disponibilidad local de

servicios para negocios

Media

Disponibilidad local de capital Alta

Ambient

e

Competit

ivo

Actividad

Local

Distancia de los competidores Baja

Distancia de los consumidores Media

Capacidad

es de las

empresas

Capacidades para desarrollar

negocios

Alta

Capacidades para desarrollar

productos

Alta

Desarrollo Significa

ncia

Masa

Crítica

Número de empresas en el

clúster

Alta

Número que se benefician

indirectamente

Media

Tamaño de las empresas del

clúster

Media

Responsab

ilidad

Estructura de la empresa Baja

Responsabilidad de las

empresas

Baja

Alcance Orientación Exportadora Alta

Interacci

ón

Identidad Conocimiento interno Media

Reconocimiento externo Alta

Vínculos Participación local Media

CONCEPT

OS

CONST

RUCTIV

OS

SUB

CONSTR

UCTIVOS

INDICADORES

IMPORTAN

CIA

RELATIVA

Vínculos internos Alta

Dinamis

mo

Innovació

n

Gasto en I+D Baja

Innovación relativa Media

Renovación de nuevos

productos

Baja

Crecimien

to

Número de nuevas empresas Alta

Crecimiento de las empresas Alta

A partir de la información del consejo canadiense, se relacionaron los indicadores con

las variables determinadas por el CEC de acuerdo a los pilares del FEM para tener una

referencia de la contribución de la estimación de la competitividad de esta herramienta

al referente internacional. Se encontró que el 92% de los 52 indicadores se relaciona de

manera directa con los 12 pilares de la competitividad lo cual concluye que las

variables antes mencionadas sirven como un referente viable y línea de base principal

para la medición de la sofisticación de las empresas y el ambiente de negocios como

determinantes de la productividad bajo la teoría de Porter.

Del marco nacional para el mapa de indicadores:

Se indagaron los sistemas de indicadores para la medición de la competitividad regional

dentro de los cuales se evaluaron el sistema de indicadores de competitividad

departamental, (de-Lombaerde, 2002) los indicadores en proceso de construcción del

programa de apoyo a los clúster de la universidad de los Andes (Programa de apoyo a la

competitividad de los clusters, 2009), la información disponible del programa de apoyo

a la competitividad CAF y el sistema de monitoreo desarrollado para el clúster

Bioindustrial de Cali.

Se eligió el sistema de monitoreo del clúster bioindustrial cuyo objetivo principal es el

de evaluar la dinámica competitiva del clúster Bioindustrial de occidente (por sus siglas

CBOC), a fin de facilitar la toma de decisiones y la intervención, que contribuyan a

mejorar su competitividad (Viviana & al, 2005). En ese estudio se propuso que el

sistema de monitoreo, a través de indicadores de competitividad, estudios específicos y

proyectos, realice el seguimiento, la medición y la evaluación de factores y actividades

del clúster bioindustrial que repercuten en sus objetivos y dinámica competitiva, en los

campos macroeconómico, en las formas organizacionales y en la innovación

tecnológica. Esto afecta, a su vez, la dinámica competitiva del clúster con un respectivo

crecimiento en los índices de competitividad.

Para determinar en qué medida la dinámica y la intervención se afectan y se dejan

afectar por la competitividad del clúster bioindustrial el estudio establece evaluar los

factores que se agrupan en los campos del ambiente macroeconómico, formas

organizacionales e innovación tecnológica tal como se muestra a continuación:

Tabla 3 Indicadores del clúster Bioindustrial de Cali

CAMPOS

FACTORES VARIABLES

Ambiente macroeconómico Gobierno Riesgo País

Finanzas Públicas

Política pública Macro

Finanzas Fuentes de financiación

Infraestructura Vías

Internacionalización Comercio exterior

Exportaciones

Importaciones

Inversión extranjera

Formas Organizacionales Estrategia Industrial Gestión empresarial

Productividad

Valor Agregado

Eficiencia Colectiva

Producción

Empleo

Desarrollo Institucional Programas

Política Pública Meso

Innovación Tecnológica en

Biotecnología

Capital Humano Programas de Formación

Mano de obra

especializada

CAMPOS

FACTORES VARIABLES

Nivel de educación

Ciencia y tecnología Proyectos

Inversión

Publicaciones

Laboratorios

Grupos y centros

Nuevos productos

Nuevas empresas

Medio Ambiente Calidad

Insumos

Residuos

Para conocer el grado de disponibilidad de información que tienen los referentes

internacionales (Indicadores de los clúster tecnológicos de Canadá) y los referente

Nacionales (clúster Bioindustrial y el sistema de indicadores de competitividad

departamental) se cruzó la información disponible para cada una de la variables

encontradas en cada modelo con la disponible del diagnóstico realizado por el CEC de

la universidad de los Andes teniendo en cuenta las categorías de información

Tabla 4 Comparación de la información disponible con la solicitada por los

modelos de referencia

Acciones para actualizar indicador

CEC Canadá

Bioindustria

l Departamentos

# % # % # % # %

Fácil consecución o actualización 3 6% 0% 1 6% 0%

Actualización del indicador en

fuentes WEB 6 12% 6 27% 2 13% 3 14%

Se debe realizar Encuestas-

entrevistas 24 46% 10 45% 11 69% 6 27%

Datos de Nivel regional o nacional

de informes Periódicos 1 2% 1 5% 0% 0%

Datos de Nivel regional o nacional

sin pertinencia, periodicidad o 10 19% 3 14% 0% 3 14%

actualización

Datos sin verificar periodicidad o

actualización 8 15% 2 9% 2 13% 10 45%

Total general 52 100% 22 100% 16 100% 22 100%

Los pilares del FEM para la medición de la competitividad son un referente de suma

importancia dentro de la investigación razón por la cual se realizó el siguiente cruce de

información que sirve para catalogar comparar los modelos con un punto comón de

referencia.

Tabla 5 Representación de los modelos en los pilares de competitividad

Pilares de la competitividad FEM

CEC Canadá Bioindustrial Departamentos

1. Instituciones 2

1

2. Infraestructura 5 3 2 5

3. Estabilidad Macroeconómica 3 2 2 1

4. Salud y Educación Primaria 2 2

2

5. Educación Superior y

Capacitación 2 1 1 3

6. Eficiencia Mercado de Bienes 5

7. Eficiencia Mercado Laboral

4 1 2

8. Sofisticación Mercado

Financiero 1 1

2

9. Tecnología 3

1 2

10. Tamaño de Mercado (Interno

y externo) 1 1 1

11. Sofisticación de Negocios

12 7 2 4

12. Innovación 3 2 2 1

No relacionado5

4

1

Total general

47 20 14 22

5 Corresponde a los indicadores de los modelos que no se relacionan de manera directa o

indirecta con los pilares de la competitividad del Foro Económico Mundial.

Hacia el mapa final:

Para conocer el grado de disponibilidad de información que tienen los referentes

internacionales (Indicadores de los clúster tecnológicos de Canadá) y los referentes

Nacionales (clúster Bioindustrial y el sistema de indicadores de competitividad

departamental), se cruzó la información disponible para cada una de la variables

encontradas en cada modelo con la disponible del diagnóstico realizado por el CEC de

la universidad de los Andes teniendo en cuenta las categorías de información que ya

fueron referidas en éste contra las categorías de información.

El panorama general de disponibilidad de información no es positivo, incluso realizar el

mismo diagnóstico que realizó el CEC en el clúster en años anteriores es imposible. En

cuanto a la información necesaria para cargar el modelo Canadiense también es difícil

pues solo 6 de sus indicadores podrían actualizarse desde fuentes Web. Lo mismo pasa

con el Modelo bioindustrial y el departamental en los cuales la mayor proporción de la

información se debe levantar de fuentes primarias o de datos inexistentes en los que la

información disponible es de periodos anteriores a la iniciativa del clúster y de los

cuales no se puede afirmar que puedan ser recopilados de manera confiable y periódica

por las fuentes. En este punto de la investigación se conoció claramente lo que querían

los actores del clúster, con qué información se contaba y las deficiencias de la misma.

Se procedió a formular los indicadores agrupando las variables disponibles y

comúnmente utilizadas para la medición de la competitividad dentro de la teoría del

diamante de Porter y los pilares del foro económico mundial.

La validación de los indicadores se realizó en tres mesas de trabajo y sesión plenaria del

Comité técnico, además del cruce de correspondencia sostenida durante 2 meses por los

actores del clúster.6

Como primera medida se identificaron tres categorías macro: Competitividad del

clúster, competitividad del la industria y competitividad de la iniciativa, dentro de las

cuales se encuentras variables que a su vez contienen los indicadores.

La categoría de competitividad del clúster se enfoca en la interpretación de los factores

determinantes de competitividad y el ambiente de negocios bajo la luz de la teoría de

Porter. Se hizo especial énfasis en la indagación del estado de las empresas como

principales artífices de la economía, responsables y beneficiarios de la competitividad

junto con las personas que las conforman.

La categoría de la competitividad de la industria fue requerida al analizar el modelo

canadiense y el del clúster bioindustrial de Cali en los que la interpretación del estado

de la industria es de suma importancia para relacionar el desempeño. Dentro el mismo

escenario fueron definidos los sectores económicos relevantes para el clúster:

metalmecánica, civil, eléctrico, petroquímica, logística

La categoría iniciativa del clúster se enfoca en la búsqueda de los más importantes

impactos logrados por las acciones realizadas por las instituciones de apoyo del clúster,

la dirección ejecutiva y el Comité técnico del clúster.

Las principales consideraciones contempladas por el equipo en las mesas de trabajo fue

la de tener en cuenta la disponibilidad de los datos en un corto plazo y el aporte de los

6 Comisión Regional de Competitividad, Cámara de comercio de Bucaramanga, Comité técnico

de Clúster, Comité técnico de Clúster, UNAB, Alcaldía de Barrancabermeja, Ecopetrol , Cámara de Comercio de Barrancabermeja, UIS, Ecopetrol

indicadores a la medición del impacto de la intervención realizado durante los últimos 4

años.

Para cada uno de los 23 indicadores del clúster se realizó una hoja de vida en la cual se

describe las características del indicador. Los indicadores diseñados se describen a

continuación agrupándose por categoría, variable e indicadores:

Tabla 6 Indicadores concertados por los actores del clúster

Categoría Variable Indicador

Competitividad

del clúster

Sistema Financiero Valor de Colocaciones

Disponibilidad de talento

humano

# de empleos existentes en la región en

cada período de medición

Disponibilidad de talento humano

# de estudiantes de la región

vinculados a programas de pregrado y

posgrado relacionados con el clúster

# de programas ofrecidos en la región

relacionados con el clúster

Productividad Laboral Productividad Laboral

Desempeño Empresarial Ventas totales

Activos totales

Apoyo institucional al

clúster

# de servicios contratados por las

empresas del clúster

Apoyo de la Ciencia y la

Tecnología

Registro de productos tecnológicos

aplicables al clúster: patentes, derechos

de autor, marcas registradas, secreto

industrial, empresas de base

tecnológica

Incentivos tributarios por aplicación de

Ciencia y Tecnología

Proyectos de investigación hacia

sectores estratégicos del clúster

Condiciones de demanda

Monto de los servicios y bienes locales

Monto de los servicios y bienes

nacionales

Producción Industrial Valor de la producción anual industrial

Competitividad

de la industria

Competitividad de la

industria. (para cinco

sectores: metalmecánica,

civil, eléctrico,

petroquímica, logística)

Ventas por sectores

Rentabilidad

Iniciativa del

clúster

Empresas vigentes en el

clúster # neto de empresas vigentes

Categoría Variable Indicador

Empresas inscritas en el

clúster # de empresas inscritas en el clúster

Formación del Talento

Humano

# de programas inscritos para

certificación y formación

Exportaciones

# de convenios para transferencia de

tecnología

Monto de los servicios y bienes

internacionales

Participación en el PIB Participación en el PIB por sectores

La implementación del mapa:

Una vez diseñados y validados los indicadores fue necesario realizar una propuesta de

implementación de los mismos que se enfocó buscar la manera de asignar formalmente

las responsabilidades, recolectar la información para cargue de los indicadores, el modo

en el que los medios electrónicos deben sistematizar el cargue y análisis de la

información, la consecución de los recursos y alianzas necesarios para sostener la

operación y la socialización de los beneficios del sistema para que los empresarios y

actores aprovechen la información disponible.

CONCLUSIONES

La hipótesis general planteada respecto a que es posible la estimación del grado de

competitividad que aporta el clúster de petróleo y gas de Barrancabermeja a la región se

afirmó al lograr crear y validar por el comité técnico del Clúster 23 indicadores

necesarios con sus respectivas hojas de vida.

Se encontró que el compromiso institucional y empresarial de los actores del clúster en

la medición de la competitividad, permite mantener sistémicamente los indicadores

propuestos para el Observatorio económico del Clúster.

No existe un modelo a nivel internacional o nacional que se pueda estandarizar

totalmente para la medición de la competitividad de todos los clúster ni siquiera los

indicadores aquí planteados podrían moldearse totalmente a otro clúster de petróleo y

gas en otra región Colombiana a pesar de su fuerte fundamento teórico. La razón es que

las particularidades de las fuentes de información así como las determinaciones tomadas

por cada uno de los actores del clúster imprimen características únicas al sistema.

El uso de las fuentes secundarias disponibles como fuentes para la medición local de la

productividad y competitividad no es una alternativa viable. Las fuentes electrónicas

como por ejemplo el DANE que es la más importante presentan información con 3

años de retraso en el caso del PIB y los datos que muestra son del departamento o de

Bucaramanga por lo cual no se puede saber con claridad que es lo que pasa en

Barrancabermeja. Los datos de a industria petrolera tampoco hacen referencia a al

industria sino específicamente a Ecopetrol. No toda la medición de la competitividad

pudo ser realizada por medio de indicadores sustentados en información secundaria

pues fue necesario plantear la búsqueda e información primaria por medio de encuestas

debido a la escasez, irregularidad o impertinencia de la información

El diagnóstico del manejo de información del Clúster evidenció la poca importancia que

se le da a la medición dentro de las instituciones públicas y privadas. No existen las

fuentes periódicas de información ni las pocas existentes son utilizadas. Cuando las

instituciones identifican necesidades de información están en el deber de asignar

recursos para levantar la información para salir de la oscuridad en la que podría

encontrarse. Dar un primer paso en la recolección de información es una obligación de

las instituciones para la toma de decisiones acertadas.

Los proyectos de medición basados en las fuentes secundarias disponibles tienden a

dificultarse por la falta de información disponible.

Se encontró que además de indicadores para la competitividad, que los actores del

clúster requieren, eran necesarios indicadores que mostraran el tamaño de la industria y

la gestión del la iniciativa del clúster como referente y herramienta de gestión

respectivamente. Con esto se justifica la institucionalidad de la Iniciativa del Clúster y

se crean fundamentos de comunicación asertiva desde la Dirección ejecutiva, el Comité

ejecutivo y las mesas de las líneas de acción, con todos los actores del Clúster.

La complementariedad de la presente investigación con la propuesta de conectividad7

sientan las bases para la utilización de un sistema robusto de medición que beneficiará a

todos los actores del clúster.

El diagnóstico cuantitativo y cualitativo realizado con los cruces de las variables

disponibles y requeridas, fue un procedimiento bastante laborioso, complejo y necesario

que fue valorado en las sesiones con los actores del clúster por aportar un panorama

claro de la situación de la información.

Se recomienda continuar con la investigación pues de los indicadores encontrados, su

cruce, interpolación, regresión y demás tipo de modelado de datos, se pueden extraer

análisis más profundos y detallados.

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