A veces, los gobiernos, las empresas y los individuos nos preguntamos cuestiones tales como: ¿Por qué actores que son similares y actúan en un mismo escenario obtienen resultados diferentes? ¿Se puede alcanzar un resultado diferente a través de caminos similares? ¿Podemos prever esa heterogeneidad? En la literatura existen variadas respuestas a ese “fenómeno”, que irían desde la filosófica hasta la física.

En el mundo empresarial, la investigación realizada ha evidenciado que bien las características específicas de la empresa, o bien las de su industria/sector son los determinantes claves de su resultado y, por ende, de las diferencias registradas (efecto empresa y efecto industria, respectivamente) (Fernández, Iglesias-Antelo, López-López, Rodríguez-Rey & Fernandez-Jardon, 2019). Sin embargo, desde otra perspectiva, más centrada en la actividad que se desarrolla (manufactura, servicios, etc.), se ha identificado la localización como una dimensión clave para explicar las diferencias en el desempeño y la competitividad (efecto clustering).

Desde ese último planteamiento se estudia la performance de grupos de actores (empresas) que son similares en términos de actividad, a través de diversos indicadores (productividad, rentabilidad, innovación, supervivencia o internacionalización), según su modo de localización; normalmente se distingue entre dispersas y clusterizadas. Existe una amplia evidencia empírica a favor de las clusterizadas en muchos sectores y contextos geográficos (Puig, 2019).

Uno de los ejemplos más exitosos del clustering lo podemos ver en Silicon Valley (USA); en esa región estadounidense se concentran muchas de las principales corporaciones de alta tecnología más grandes del mundo (Facebook, Google, Apple, Tesla, Intel, Netflix, Twiter) y miles de emprendedores generando APPs, procesadores, videojuegos, entre otros, para las mismas. En Colombia, igualmente, existe un alto potencial de clustering en industrias como las del café, textil y plástico; también, podemos encontrar clústeres en actividades agrícolas, deportivas, marítimas, de servicios financieros, logísticos, etc.

La literatura sobre clustering está muy influida por la sociología, la geografía y la economía; uno de los enfoques más extendidos es el basado en los clústeres sectoriales (industrial cluster) (Porter, 1998). Desde el mismo los clústeres han sido conceptualizados de forma muy variada y, a veces, ambigua; generando todo ello cierta confusión. Es decir, cuándo una realidad analizada es calificable de clúster y cuándo no, o cuáles son los límites del mismo suele ser objeto de controversia (Martin & Sunley, 2003).

Dejando de lado ese debate, se puede afirmar que un clúster es una aglomeración geográfica de un importante número de actores (empresas, personas, instituciones) que pertenecen a un mismo sector o segmento de mercado y que están relacionados entre sí. El proceso por el cual esos actores interactúan compitiendo y colaborando, o intercambiando información y conocimientos, se llama clustering (Rodríguez-Victoria, Puig & González-Loureiro, 2017).

El principio básico que explica esas interacciones es la proximidad geográfica entre los actores; teóricamente, los actores que están más próximos viven más relacionados entre sí que los que están lejanos. Esa proximidad hace que haya un mayor número de relaciones por unidad de tiempo y que se genere confianza entre las partes. Como resultado de ello tenemos reducciones en costes de búsqueda y negociación, continuos intercambios de información y conocimientos, y atracción de otros actores que ven en esos territorios unas mejores condiciones para desarrollar su actividad.

Hoy en día podemos ver en la propagación del virus Covid-19 un ejemplo de cómo el clustering explica su desigual efecto a lo largo del mundo, y la importancia de acatar las medidas de aislamiento y distancia social que estamos sufriendo. Sucedió a mediados de febrero en la celebración de Carnavales en la pequeña localidad de Gangelt (Alemania), donde 1442 personas de 42 000 fueron infectadas (¿el Wuhan alemán?). Algo similar ocurrió en New Orleans (USA), a finales de febrero, en su tradicional Festival de Mardi Gras.

Como ilustra el artículo publicado en The Guardian (2020), la clave que explica esas extraordinarias propagaciones es que siempre tienen lugar en celebraciones en las que un gran número de personas pasaron tiempo en estrecha compañía, agarrados de la mano, besándose y compartiendo bebidas del mismo vaso. En definitiva, el clustering propicia unas excepcionales condiciones para que los actores que forman parte del mismo estén en continuo contacto, a través de diferentes medios.

Llegados a este punto, el lector podría dudar, y con cierta razón, si el efecto del clustering es homogéneo y permanente; la respuesta es no. Siguiendo los postulados de la epidemiología de Kermack y McKendrick (1927, como se citó en Casares, 2020), este va a depender de dos aspectos clave para añadir al número de interacciones que diariamente tenemos (mayores cuando mayor es el clustering).

Uno, de la voluntad y participación activa en el mismo. Siguiendo con el ejemplo de las celebraciones, si una persona no participa en las mismas y/o se protege o aísla de los demás es muy difícil que se contagie. Para una empresa será condición necesaria estar localizada en un clúster, pero no suficiente para apropiarse de las externalidades que en el mismo se generen. Dos, de la diversidad y cualidades de los actores que componen el clúster. De la misma manera que a mayor número de contagiados mayor es la probabilidad de ser contagiado, hasta un punto tal en que todos estén contagiados; también, podemos pensar que a medida que en un territorio sean más similares las actividades que desempeñan sus actores, menor será la riqueza de dichas relaciones. Es decir, se necesita una cierta diversificación productiva y de mercados (regeneración) para que nuevos contagios sean posibles. En definitiva, cabe esperarse diferencias entre-clústeres e intra-clústeres.

A modo de conclusión, me gustaría añadir un par de reflexiones finales. Una dirigida a los investigadores interesados en el tema del efecto clustering, relativa a prometedoras líneas de investigación sobre este tópico. Por ejemplo, dar respuesta a la pregunta ¿es el mundo virtual un enemigo del clustering o un aliado?, o también el análisis del fenómeno de los asintomáticos en los clústeres, o el estudio de prácticas para una eficaz gestión y desarrollo de clústeres. Otra para los lectores de Revista Virtual, sobre la importancia del distanciamiento social, y la esperanza de que ahora que conocemos un poco mejor los mecanismos, a través de los que se genera un (desigual) resultado, podamos anticipar mejor las respuestas.

Referencias

Casares, M. (2020). COVID-19. Un modelo que simula la evolución de la epidemia y sus consecuencias en España. Recuperado de https://nadaesgratis.es/admin/covid-19-un-modelo-que-simula-la-evolucion-de-la-epidemia-y-sus-consecuencias-en-espana

Fernández, E., Iglesias-Antelo, S., López-López, V., Rodríguez-Rey, M. & Fernandez-Jardon, C. M. (2019). Firm and industry effects on small, medium-sized and large firms’ performance. BRQ Business Research Quarterly, 22(1), 25-35.

Martin, R. & Sunley, P. (2003). Deconstructing clusters: chaotic concept or policy panacea? Journal of Economic Geography, 3(1), 5-35.

Porter, M. (1998). On Competition. Harvard Business Review, 197-287.

Puig, F. (2019). New insights regarding clusters and industrial districts. Competitiveness Review, 29(3), 206-210.

Rodríguez-Victoria, O. E., Puig, F. & González-Loureiro, M. (2017). Clustering, innovation and hotel competitiveness: evidence from the Colombia destination. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 29(11), 2785-2806.

The Guardiam. (12 de April, 2020). The cluster effect: how social gatherings were rocket fuel for coronavirus. The Guardiam. Recuperado de https://www.theguardian.com/world/2020/apr/09/the-cluster-effect-how-social-gatherings-were-rocket-fuel-for-coronavirus

Información adicional

¿Cómo citar el artículo?: Puig, F. (mayo-agosto, 2020). Actores similares con resultados diferentes. El efecto clustering. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, (60), 1-5. https://www.doi.org/10.35575/rvucn.n60a1