Otra fuente que permite analizar la acción empresaria es el Registro Único de Audiencias (RUA). En virtud del decreto 1172/2003 toda reunión entre funcionarios públicos del Poder Ejecutivo Nacional (PEN) y ciudadanos que busquen influir en las funciones y/o decisiones de cualquier organismo o funcionario bajo esta orbita debe quedar anotada en el mencionado registro. Es posible acceder a esta base de reuniones a través de la página del Ministerio del Interior. Esta fuente ha sido analizada por los trabajos de Alejandro Dultisky (2020; 2019) en reiteradas oportunidades. Este registro está en funcionamiento desde 2005 solo teniendo datos faltantes para el año 2015. Además de las personas involucradas en la reunión y a quienes representan hay una pequeña minuta sobre los temas tratados. Esta última variable es bastante escueta y generalista en la cantidad y calidad de información que recaba lo cual impide profundizar en un análisis cualitativo de las interacciones entre empresas y Estado como el que sí habitan las declaraciones.

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library(viridis)
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library("forcats")
audiencias_nuevo<-read_csv("https://audiencias.mininterior.gob.ar/audiencias.csv?q=ADEFA")%>%
  mutate(anio = year(fecha)) %>% 
  select(anio,fecha,sujeto_obligado_nombre,sujeto_obligado_cargo,sujeto_obligado_dependencia,solicitante_id   ,solicitante_nombre ,solicitante_ocupacion, persona_juridica_representada_nombre,motivo,sintesis) %>% 
  mutate(solicitante_id = as.character(solicitante_id))

audiencias_viejo<-read_csv("https://audiencias.mininterior.gob.ar/audiencias_historicas.csv?q=ADEFA")%>% 
  mutate(anio = year(fecha_hora_audiencia )) %>% 
  mutate(sujeto_obligado_nombre = paste(apellido_sujeto_obligado,nombre_sujeto_obligado, sep= ", ")) %>% 
  mutate(solicitante_nombre = paste(apellido_solicitante,nombre_solicitante, sep= ", ")) %>%
  select(anio,fecha_hora_audiencia, sujeto_obligado_nombre,cargo_sujeto_obligado,dependencia_sujeto_obligado, numero_documento_solicitante,solicitante_nombre, cargo_solicitante, apellido_descripcion_representado, objeto_audiencia, sintesis_audiencia) %>%
  rename_("fecha" = "fecha_hora_audiencia",
       "sujeto_obligado_cargo" = "cargo_sujeto_obligado",
       "sujeto_obligado_dependencia" = "dependencia_sujeto_obligado",
       "solicitante_id" = "numero_documento_solicitante",
       "solicitante_ocupacion" = "cargo_solicitante",
       "persona_juridica_representada_nombre" ="apellido_descripcion_representado",
       "motivo" = "objeto_audiencia",
       "sintesis" = "sintesis_audiencia")

audiencias <- bind_rows(audiencias_viejo, audiencias_nuevo) %>%
  mutate(fecha = ymd_hms(fecha))%>% 
  arrange(desc(fecha))

audiencias$tema = c("Mercosur","Pol. Comerciales","Norm. de transito","Pol. Comerciales","Pol. Comerciales","Perspectivas","Perspectivas","Perspectivas","Norm. de transito","Perspectivas","Pol. Comerciales","Norm. de transito","Precios","Norm. Ambientales","Norm. Ambientales","Perspectivas","Autopartismo","Otros","Pol. Comerciales","Financiamiento","Competitividad","Competitividad","Competitividad","Pol. Sectoriales","Perspectivas","Empleo","Mercosur","Mercosur","Mercosur","Impositivo","Autopartismo","Pol. Comerciales","Pol. Comerciales","Impositivo","Impositivo","Perspectivas","Mercosur","Norm. de transito","Competitividad","Competitividad","Perspectivas","Norm. Ambientales","Norm. de transito","Norm. de transito","Perspectivas","Inversiones","Perspectivas","Otros","Pol. Sectoriales","Perspectivas","Pol. Comerciales","Mercosur","Norm. Ambientales","Norm. Ambientales","Otros","Otros","Norm. Ambientales","Perspectivas","Autopartismo","Mercosur","Competitividad","Institucional","Financiamiento","Perspectivas","Impositivo","Autopartismo","Institucional","Institucional","Financiamiento","Otros","Otros","Norm. de transito","Perspectivas","Autopartismo","Perspectivas","Empleo","Financiamiento","Perspectivas","Autopartismo","Mercosur","Norm. de transito","Otros","Empleo","Otros","Empleo","Otros")

glimpse(audiencias_viejo)
glimpse(audiencias_nuevo)
glimpse(audiencias)

table(audiencias$tema)
write_csv(x=audiencias,file='C:/Users/javi_/Mi unidad/tesis/DDE/Devoluciones/Audiencias/new_file.csv')

####Gráfico 0 1: Audiencias entre el PEN y ADEFA entre 2005 y 2022.

Primero <- ggplot(audiencias, aes(x = anio))+
  geom_bar()+
  geom_text(aes(label = after_stat(count)), stat = "count", vjust = 2, colour = "white",fontface = "bold")+
  theme_classic()+
  theme(axis.text.y = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank(),
        axis.line.y = element_line(color = "white",
                                   linewidth = 0.3),
        axis.ticks.x = element_blank())+
  scale_y_continuous(NULL)+
  scale_x_continuous(name = NULL,breaks = seq(2005,2022, by = 1))
  
      
Primero

A pesar de este límite, en este anexo, focalizaremos sobre las audiencias solicitadas por ADEFA al PEN. Es posible sostener, de forma anticipada, que los resultados que arroja el análisis de esta base acompañan las reflexiones desplegadas a lo largo de esta tesis. En el Gráfico 0 1 puede verse una distribución de frecuencias de las audiencias según el año en que tuvieron lugar. Su lectura nos permite sostener que la cantidad de reuniones tuvo su auge durante tres periodos de crisis de la historia económica argentina: 2008-2010 (crisis internacional), 2018-2019 (crisis del modelo económico aperturista de Mauricio Macri) y 2020-2021 (pandemia Covid19). Este conteo aporta mayor evidencia a un hallazgo presentando en el capítulo 6: la vinculación entre el sector automotor y el Estado argentino (independientemente del gobierno en el poder) tiende a acentuarse en los periodos de crisis y no a enfriarse como supone la bibliografía. Esta misma dinámica política había sido registrada durante el mencionado capítulo en torno a la crisis de convertibilidad y la crisis internacional. En este apartado se llegó a la conclusión que, durante estos periodos críticos, Estados y empresas multinacionales aunaron esfuerzo en la búsqueda de proteger el mercado interno y los puestos de trabajos sectoriales. Ahora bien, en consonancia con los resultados del capítulo 7, el enfriamiento en el vínculo se produce durante el periodo 2011-2015, cuando las políticas desplegadas para morigerar la restricción externa comienzan a cuestionar la sustentabilidad de la triple estrategia. Este enfriamiento en las relaciones entre las empresas del sector automotor y el Estado también puede verse en que las audiencias no alcanzaron el nivel presidencial durante el periodo mencionado (ver Gráfico 0 2). A diferencia de los otros tres periodos, durante la agudización de la restricción externa, los representantes de ADEFA no fueron recibidos por la presidenta Fernández durante su segundo mandato a pesar de que ella misma les había concedido audiencias en dos oportunidades es en 2008. En cambio, fueron los ministros de las carteras de economía e industria los que sostuvieron estas audiencias con ADEFA

####Gráfico 0 2: Audiencia según nivel de jerarquía del funcionario obligado y periodo

Tercero <- audiencias %>%
  mutate(cargo_defini = case_when(
      grepl("Direct", sujeto_obligado_cargo) ~ "Director/a",
      grepl("Minist", sujeto_obligado_cargo) ~ "Ministro/a",
      grepl("Presiden", sujeto_obligado_cargo) ~ "Presidente/a",
      grepl("Secreta", sujeto_obligado_cargo) ~ "Secretario/a",
      grepl("Jefe de Gabinete de Ministros", sujeto_obligado_cargo) ~ "Jefe/a de Gabinete",
      grepl("Subsecre", sujeto_obligado_cargo) ~ "Subsecretario/a",
      grepl("SUBSECRETARIO DE PROMOCION", sujeto_obligado_cargo) ~ "Subsecretario/a",
      TRUE ~ "Otro")) %>%
  mutate(cargo_defini = factor(cargo_defini,ordered = TRUE,levels = c("Presidente/a", "Jefe/a de Gabinete", "Ministro/a", "Secretario/a", "Subsecretario/a", "Director/a", "Otro")),
    periodo = case_when(
      anio %in% c(2005:2010) ~ "2005-2010",
      anio %in% c(2011:2015) ~ "2011-2015",
      anio %in% c(2016:2019) ~ "2016-2019",
      anio >= 2020 ~ "2020-2022",
      TRUE ~ "Otro")) %>%
  group_by(periodo, cargo_defini) %>%
  summarize(count = n()) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(periodo) %>% 
  mutate(percentage = count / sum(count) * 100) %>%
  ggplot( aes(x = periodo, y = percentage, fill = cargo_defini)) +
  geom_col(position = "stack", color = "White") +
  geom_text(aes(label = paste0(round(percentage, 1), "%")), position = position_stack(vjust = 0.5), color = "white",fontface = "bold", size = 3.8)+
  theme(axis.title.x = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(face = "bold", size =12 ),
    axis.title.y = element_blank(),
    strip.text = element_text(size = 12, face = "bold"),
    strip.background = element_blank(),
    panel.background = element_rect(fill = "transparent"),
    legend.title =  element_blank(),
    panel.border = element_rect(fill = "transparent", color = "darkgrey", linewidth = 1))+
  scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x*1, "%"))

Tercero

Como mencionamos el registro del motivo de las audiencias es bastante general. En muchas de estas reuniones solamente se anota que la cámara solicitó la reunión para intercambiar perspectivas sobre el sector mientras que otras audiencias son tan misceláneas que las recategorizamos como “otros”. Si sumamos estas dos categorías se convierten el tema modal para todos los periodos como puede verse en el Gráfico 0 3. Esto representa uno de los mayores límites de esta fuente. Ahora bien, el tercer motivo que más audiencias convocó fue el Mercosur. La importancia que tiene este tema coincide con nuestra base de declaraciones. La mayor cantidad de reuniones en torno al Mercosur se registraron durante en el periodo 2016-2019, cuando se suscitó el “principio de acuerdo” con la Unión Europea. Esto refuerza lo que analizamos en el capítulo 8 en donde indicamos que este acuerdo generó un efecto dispersición de las estrategías sectoriales.

###Gráfico 0 3: Audiencias según tema y periodo.

Segundo<- audiencias %>% 
  mutate(periodo = case_when(anio %in% c(2005:2010) ~ "2005-2010",
                             anio %in% c(2011:2015) ~ "2011-2015",
                             anio %in% c(2016:2019) ~ "2016-2019",
                             anio >=2020 ~ "2020 - 2022 ")) %>%
  ggplot(aes( X= , y= fct_rev(fct_infreq( tema))))+
  geom_bar()+
  geom_text(aes(label = after_stat(count)), stat = "count",colour = "white",fontface = "bold", hjust = 1, nudge_x = -0.3, vjust= 0.35)+
  facet_grid(~periodo)+
  theme(axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank(),
        axis.line.y = element_line(color = "white",
                                   linewidth = 0.3),
        axis.ticks.x = element_blank(),
        axis.title.x =element_blank(),
        axis.title.y =element_blank(),
        strip.text = element_text(size = 12,face = "bold"),
        strip.background = element_blank(),
        panel.background = element_rect(fill = "transparent"),
        panel.border = element_rect(fill = "transparent",color = "darkgrey", linewidth = 1))

     

Segundo

Es destacable que las normativas de tránsito (4to tema) y ambientales (8vo tema) fueron temas que aparecieron de forma reiterada en el RUA, pero no en nuestra base de declaraciones. Esto debe al carácter técnico de este tipo de regulaciones que en su mayoría fueron discutidas con funcionario de bajo rango. En estas reuniones probablemente se habrá buscado clarificar alguna regulación que modificaba la producción de automóviles y por tanto tuvieron un carácter más informativo. Estos intercambios no fueron parte de la agenda política pública de la cámara entre 2005 y 2022. Sin embargo, cabe recordar que en el periodo previo rango temporal de la base un eje importante de la acción empresaria de la cámara estuvo dirigido a combatir la prohibición de la producción de vehículos Diesel que se argumentaba eran mas contaminantes. En quinto lugar, fueron las políticas comerciales las que agruparon la necesidad de reunirse con el PEN, pero la mayoría de estas reuniones tuvieron lugar entre 2020-2022, periodo que queda fuera del alcance de esta tesis. En sexto lugar, el autopartismo y sus distintas leyes de incentivo estuvieron presentes durante todo el periodo que cubre el registro de audiencias. En síntesis, los temas abordados en las audiencias con el PEN, así como su distribución temporal son similares a los que hemos registrados a partir de las declaraciones. De hecho, muchas de estas manifestaciones públicas fueron realizadas a la prensa con posterioridad a tener estas reuniones con funcionarios nacionales para posicionarse sobre los intercambios que en privado habían acontecido. Para concluir sostenemos que el análisis del Registro Único de Audiencias da cuenta de patrones similares de acción empresaria a que la que registramos a partir de nuestra fuente principal. Dado que esta fuente alternativa de datos reafirma los hallazgos que ya fueron presentados en mayor profundidad a partir de las declaraciones sostenemos que la metodología elegida para esta tesis parece ser más sensible para registrar el accionar económico, al menos para este sector y para este periodo. Aun así, analizar el RUA podrá ser más fructífero para sectores económico (o no económicos) con menos predisposición al debate público y mayor intensidad del accionar asociado al lobby.

png("Primero.png",  height = 500, width = 700)
print(Primero)
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png("Segundo.png",  height = 500, width = 700)
print(Segundo)
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png("Tercero.png",  height = 500, width = 700)
print(Tercero)
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