Rendimiento y generación de valor en la gestión financiera

El rendimiento se define como la medida de la productividad de los recursos comprometidos en un negocio, donde lo importante es garantizar su permanencia y crecimiento, y por ende la generación del valor para los inversionistas (^{García, 2009}). Se afirma que las empresas buscan crecer y permanecer en el tiempo, lo cual se obtiene si logran mantener o acrecentar el patrimonio de los inversionistas. Hecho que busca medirse mediante un sinnúmero de indicadores financieros, unos con origen en la información contable, otros en la información de mercado y los indicadores basados en la metodología de la gestión del valor (^{Ittner y Larcker, 2003}).

Permanentemente se realizan análisis sobre el desempeño de las organizaciones mediante el uso de diferentes indicadores financieros de origen contable. Los más usados en las investigaciones revisadas son los de crecimiento en ventas, en activos y en utilidades; los de eficiencia (rotación de cartera, rotación de inventarios, rotación de activos operacionales y rotación de activos totales), los de eficacia (los diferentes márgenes de utilidad y la relación EBITDA/ventas), y los de efectividad o productividad (Rendimientos sobre los activos- ROA, por sus siglas en inglés- Return On Assets y el rendimiento sobre el Patrimonio- ROE por sus siglas en inglés - Return On Equity) (^{Rivera y Ruiz, 2011}). Estos últimos son los que se utilizan en la mayoría de los estudios.

Los indicadores de crecimiento muestran el comportamiento de las ventas, de los activos y de las utilidades a través del tiempo, lo que permite analizar si el tamaño de la empresa es creciente, decreciente o estable. Los indicadores de eficiencia miden la capacidad que tiene la empresa de producir flujos de efectivo con la menor inversión en activos. Los indicadores de eficacia miden la capacidad del negocio para producir utilidades, mediante el incremento de las ventas en mayor proporción a los costos y gastos. Los de efectividad o productividad miden la capacidad para producir utilidades teniendo en cuenta el monto de los activos, su naturaleza (los operativos o los totales) y los derechos de propiedad de los recursos utilizados (patrimonio); para determinarlos se relaciona la utilidad operativa con los activos (ROA), que mide el rendimiento de la empresa; o la utilidad neta con el patrimonio (ROE) que mide el rendimiento para los propietarios (^{Rivera y Ruiz, 2011}).

Dentro de indicadores de desempeño financiero que utilizan información de mercado, el más usado en las investigaciones revisadas es la Q de Tobin. Aunque existen diferentes metodologías para su cálculo, suele calcularse mediante la metodología propuesta por ^{Lang, Ofek y Stulz (1996)}, que hace referencia al valor de mercado de las acciones ordinarias más el valor de pasivos en libros/el valor en libros de los activos.

El indicador basado en metodologías de gestión del valor más usado es el EVA (Valor Económico Agregado), el cual surge dadas las limitaciones atribuidas a los indicadores contables y de mercado. El EVA se muestra como una herramienta que le permite a los financieros calcular y evaluar la riqueza generada por la empresa, teniendo en cuenta el riesgo operativo (^{Stewart, 1991}). Se calcula como la diferencia entre la UODI (utilidad operativa después de impuestos) y el costo que implica la utilización de activos (^{García, 2003}).

Influencia familiar en el negocio sobre la generación de valor y la gestión financiera en las empresas familiares: Visión general

Influencia familiar en el negocio sobre la generación de valor y la gestión financiera en las empresas familiares: Visión general

La investigación sobre la influencia de la intervención familiar en el desempeño de las empresas familiares es cada vez mayor, pero los resultados son mixtos, especialmente para las empresas que no cotizan en bolsa (^{Sciascia y Mazzola, 2008}). Existen diversos estudios que analizan la diferencia en los rendimientos de las empresas familiares y las no familiares. La teoría de agencia en la empresa familiar, trata de explicar por qué al interior de éstas son menores los costos de agencia, y se fundamenta en que como la propiedad y la gestión están en poder de la familia, se origina mayor eficiencia en el uso de los recursos y por ende en su rendimiento (^{Esparza, García y Duréndez, 2010}; ^{Maury, 2006}; ^{Cabrera, De Saá-Pérez y García, 2001}). El control familiar activo se asocia con una mayor rentabilidad en comparación con las empresas no familiares, mientras que el control pasivo de la familia no afecta a la rentabilidad. Estos resultados sugieren que el control familiar reduce el problema de agencia entre propietarios y gerentes (^{Maury, 2006}). ^{Molina, Botero y Montoya (2017)} hacen un recorrido sobre los estudios de rendimiento que se han realizado en empresas de familia y evidencian la contradicción empírica en sus resultados. Muestran que existe un grupo de autores que “señalan que las empresas de familia por tener características distintivas favorables y, concentradas la propiedad y la gestión, tienen menores costos de agencia entre propietarios y agentes, por lo tanto, obtienen un desempeño financiero superior” (p.81). Otros que concluyen “que las empresas familiares tienen un menor desempeño, debido a que éstas son mal gestionadas por sus propietarios por falta de profesionalización, el nepotismo, la falta de experiencia de los sucesores y porque el control de la empresa muy concentrado permite hacer uso indebido del poder y cerrarse a las tendencias del mercado” (p. 81). Y por último, un tercer grupo de autores que afirman que “las empresas familiares tienen igual desempeño a las empresas no familiares, dado que la estructura de capital (concentración de la propiedad), el tipo de gerente y las políticas financieras no afectan de manera directa el rendimiento. Además, que las ineficiencias generadas por las familias balancean los resultados. Los costos de agencia se ven disminuidos por la forma de la propiedad y de la gestión, sin embargo, otros costos de agencia se incrementan” (p.81).

Dado el panorama anterior, se quiso conocer cómo se da este tipo de relación en las empresas colombianas de un sector específico, como lo es el sector Textil-Confección en la ciudad de Medellín y su área metropolitana. Además, es importante resaltar, que los trabajos realizados sobre la relación que existe entre la influencia de la familia en el negocio y el proceso de gestión financiera son escasos; por ejemplo, ^{Filbeck y Lee (2000)} en su trabajo exploran las técnicas de gestión financiera de las empresas familiares. Examinan las empresas familiares para entender hasta qué punto utilizan técnicas de presupuestos de capital, técnicas para medir el riesgo y técnicas de gestión del capital de trabajo. Encuentran que las empresas familiares con más años de existencia, más grandes, que tienen un consejo de administración externo o un miembro no familiar en el rol de toma de decisiones financieras tienen más probabilidades que sus contrapartes más pequeñas de emplear sofisticadas técnicas de gestión financiera.

^{Gallo, Tápies, y Cappuyns (2004)} en su investigación han identificado diferencias importantes entre las empresas familiares y las empresas no familiares. Ellos comparan las razones o lógicas financieras de los dos tipos de empresas. En términos generales, al analizar las políticas financieras implementadas en ambos tipos de empresas, las diferencias encontradas indican que las preferencias personales en cuanto al crecimiento, el riesgo y el control de la propiedad pueden ser las fuerzas impulsoras de la “lógica financiera peculiar” de las empresas familiares. Los autores concluyen que algunas de estas empresas carecen de una auténtica política de negocios a largo plazo o de un compromiso con el crecimiento y la evolución. Si la aversión al riesgo y la pérdida de control se deben a las aprehensiones o ambiciones personales del dueño-gerente, entonces ese dueño-gerente, con o sin intención, estropea las posibilidades de la compañía de competir en el futuro.

^{Esparza, García y Duréndez, (2010)} buscaron analizar las principales diferencias de gestión financiera entre las micro, pequeñas y medianas empresas turísticas mexicanas familiares y no familiares, considerando variables como: financiación, endeudamiento, rentabilidad, crecimiento y utilización de información contable y financiera. Los resultados que obtuvieron muestran que las empresas familiares obtienen mayor rentabilidad y utilizan en menor medida la información contable y financiera que las no familiares.

Se puede notar que estos estudios buscaron comparar las prácticas financieras de las empresas familiares con las prácticas de las no familiares. Estos estudios han sido descriptivos, pero ninguno ha pretendido medir cómo impacta la influencia de la familia en el negocio el proceso de toma de decisiones financieras, cuyo objetivo si es el de esta investigación.

Soporte teórico de las variables utilizadas en la medición

Todas las variables utilizadas en la medición fueron ampliamente descritas en ^{Molina (2017)}, sin embargo, a continuación, se resaltarán algunos de los elementos allí desarrollados.

Variable influencia de la familia en el negocio. Después de analizar 62 estudios empíricos, como se evidencia en la Tabla 1, esta variable decide medirse a través de la Escala F-PEC, propuesta y validada por ^{Klein et al (2005)}, dadas las ventajas importantes que presenta dicha escala frente a la mayoría de los métodos que se han utilizado para operacionalizar el constructo influencia de la familia (^{Molina, 2017}).

Este instrumento evalúa tres factores de la influencia de la familia en una escala continua en lugar de una escala categórica; dichos factores son el poder, la experiencia y la cultura. El poder, se entiende como la influencia que la familia tiene en la gobernanza y la gestión de la empresa; la experiencia, como el conocimiento de la información, el juicio y la intuición que viene a través de las generaciones sucesivas; y la cultura, como la alineación de los objetivos de la familia con los objetivos de la empresa.

Variable Gestión Financiera. La operacionalización de esta variable se realizó según la revisión teórica ejecutada en el capítulo 3 de la tesis doctoral de ^{Molina (2017)} y con una adaptación de 3 de las 6 dimensiones propuestas por Vera (2012) en su documento “Metodología para el análisis de la gestión financiera en pequeñas y medianas empresas (Pymes)”, el cual fue producto de su tesis doctoral. Esta adaptación incluyó cambio en las preguntas y principalmente en la escala de medición, utilizándose en este estudio la escala de Likert para determinar el grado en el que se realiza la gestión financiera en una organización.

Variable Generación de Valor. La literatura empírica muestra que las medidas basadas en la contabilidad son las que se usan con mayor frecuencia para medir la generación del valor, por lo tanto, se consideran un referente para esta investigación (^{Rutheford et al., 2008}; ^{Dyer, 2006}; ^{Chrisman et al., 2012}). Sin embargo, en este estudio se utilizó para medir la creación de valor el EVA, como indicador de ventaja competitiva, por lo que esta investigación está fundamentada en el concepto de “familiness” (^{Minichilli et al., 2010}; ^{Rutherford et al., 2008}) además, porque este valor tiene incluido al ROA comparado con el costo de capital de la empresa, ya que no solo se trata de generar ROA dentro de los negocios, sino que este sea superior a sus costo de capital para poder hablar sobre un rendimiento óptimo. En lo que respecta a los datos requeridos para el cálculo de este indicador, estos se obtienen del análisis de los Balances y Estados de Resultados de cada una de las empresas que conforman la muestra, para el año 2015.

Confiabilidad, validez y objetividad de la encuesta

Para medir la confiabilidad el método que se utilizó, fue el de Cronbach¹, donde el instrumento sólo requiere de una sola versión y una sola aplicación, y el cual muestra si las respuestas a los ítems del instrumento son coherentes. El resultado para este estudio fue de 0,941, lo que indica una confiabilidad muy alta del instrumento.

La validez es el grado en que un instrumento mide la variable que se busca medir. Pueden tenerse distintos tipos de evidencia: validez de contenido, validez de criterio, validez del constructo y validez de expertos (^{Hernández et al., 2010}).

El instrumento diseñado garantiza la validez de contenido, dada la amplia revisión teórica que se desarrolló en los capítulos 1, 2, 3 y 4 de ^{Molina (2017)}, para garantizar el dominio de las variables y que el instrumento midiera adecuadamente todas sus dimensiones (^{Hernández et al., 2010}).

También se usó la validez de expertos, dado que el instrumento se sometió a revisión por parte de académicos especializados² en el tema de gerencia financiera, en empresas de familia y estadísticos, quienes hicieron valiosas observaciones en relación a la escala de medición inicialmente propuesta y al contenido del instrumento, que fueron tenidas en cuenta en la versión final del cuestionario, buscando garantizar que el instrumento de medición mida la variable en cuestión.

La validez de criterio no se hace porque no se conoce un instrumento de medición o criterio externo que pretenda medir lo mismo.

Para la validez del constructo (atributos que se usan para explicar un fenómeno) se usó el análisis de factores, método estadístico multivariado que se utiliza para determinar el número y la naturaleza de un grupo de constructos subyacentes en un conjunto de mediciones. En este análisis, se generan variables artificiales (denominadas factores) que representan constructos, que se obtienen de las variables originales y que deben ser interpretados de acuerdo a éstas. Este método es muy útil y muy usado para medir la validez del constructo (^{Hernández et al., 2010}; Peña, 2004). Los ítems con bajas cargas (por debajo de 0,5) en todos los factores deben desecharse de la escala porque no mide realmente lo que interesa (afecta la validez del constructo).

La objetividad se refiere al grado en que el instrumento es permeable a la influencia de los sesgos y tendencias de los investigadores que lo administran, califican e interpretan (^{Hernández et al., 2010}). En este caso, se garantiza la objetividad a través de la estandarización en la aplicación de la encuesta y en la evaluación de sus resultados; se dieron las mismas instrucciones y condiciones a todas las personas que lo contestaron. Además, la aplicación se hizo por personal que tiene experiencia en la recolección de datos, pues han participado en otras investigaciones y que fue capacitado adecuadamente en el uso del instrumento y en el área.

Recolección de la Información

Se utilizaron fuentes de información secundaria, como bases de datos de la Cámara de Comercio de Medellín, del Centro de Investigaciones Económicas de Fenalco Antioquia y la base de datos “Gestor Comercial y de Crédito” suministrada por la Universidad Nacional de Colombia, para obtener la información financiera de las empresas participantes en el estudio y así poder calcular el EVA, indicador de valor usado en esta investigación. La técnica de recolección de información primaria que se usó fue la encuesta, a través de un cuestionario de preguntas cerradas denominado “Impacto de la influencia de la familia en el negocio sobre el proceso de gestión financiera y la generación del valor” (^{Molina, 2017}), el cual cumplió con todos los requisitos de confiabilidad, validez y objetividad. La información recolectada fue proporcionada por la persona (empleado, gerente o propietario) que tiene bajo su cargo la gestión de los recursos financieros de la empresa. Cuando hubo varias personas responsables de esta actividad se seleccionó aquella que posee la mayor jerarquía.

Medición de variables

La variable influencia de la familia (variable independiente) se define a través de 7 componentes que se muestran en la Tabla 2.

En esta variable, las preguntas se midieron con una escala de razón, por ejemplo, el porcentaje de participación de la familia en el patrimonio de la empresa; dicha escala debió ser categorizada y convertidas a Likert (escala ordinal) para poder calcular la correlación canónica en SPSS, como se muestra en la Tabla 3:

Como se trata de indagar sobre las características del proceso de toma de decisiones financieras de cada empresa, se ha esquematizado la variable gestión financiera en los siguientes componentes: planeación financiera, control financiero, y los parámetros financieros para la toma de decisiones de corto y largo plazo. Sus componentes se dividieron en cinco dimensiones: planeación financiera, control financiero, decisiones de inversión, decisiones de financiamiento y gestión del capital de trabajo. Dicha variable se midió utilizando la escala de Likert para determinar el grado en el que se realiza la gestión financiera en una organización; las opciones de respuesta o puntos de la escala fueron 5, donde 1 es que no se hace el proceso y 5 es que se hace en gran medida.

Los estudios previos de la participación de la familia en el negocio y el rendimiento financiero y/o generación de valor, se han basado en medidas de mercado o en medidas de contabilidad, cuyos resultados han sido mixtos; algunos investigadores han encontrado relaciones positivas, negativas y neutras (^{Molina, Botero y Montoya, 2017}; ^{Rutherford et al., 2008}; ^{Dyer, 2006}; ^{Schulze et al., 2003}). En este estudio se utilizó para medir la generación de valor el EVA, como indicador de ventaja competitiva.

Procesamiento de la información: Metodología Estadística

El cuestionario se aplicó a la muestra en el periodo comprendido entre el 9 de febrero y el 17 de agosto de 2016. Los datos obtenidos a través del instrumento diseñado, fueron codificados en una matriz, y analizados a través de la ejecución del programa SPSS (Paquete estadístico para las Ciencias Sociales), desarrollado por la Universidad de Chicago y uno de los más utilizados en este tipo de investigaciones (^{Hernández et al., 2010}). A continuación, se explicará brevemente cada uno de los análisis utilizados para estudiar las relaciones existentes entre la influencia de la familia en el negocio y su proceso de gestión financiera, y entre la influencia de la familia y la generación del valor. Para medir la primera relación se utilizó el análisis de correlación canónica y para medir la segunda relación se utilizó la regresión múltiple.

Análisis de Correlación canónica y regresión múltiple

El análisis de correlación canónica (ACC) o simplemente análisis canónico es una de las herramientas desarrolladas para estudiar la relación existente entre dos conjuntos de variables. En el análisis de regresión múltiple se mide la relación existente entre un conjunto de variables llamadas regresoras y una variable de respuesta o dependiente, por lo que se puede considerar el ACC como una generalización del modelo de regresión múltiple; el cual busca establecer la relación entre un conjunto de variables predictoras y un conjunto de variables respuesta. Con el análisis de correlación canónica se propone determinar la correlación entre una combinación lineal de las variables de un conjunto y una combinación lineal de las variables de otro conjunto. La estrategia consiste en volver al caso clásico, donde se encuentra la correlación entre pares de variables; cada una de las cuales es una combinación de las variables de los respectivos conjuntos (^{Díaz, 2002}). Con el ACC se busca la combinación lineal U (medida por el primer conjunto de variables) y la V (medida por el segundo conjunto de variables), tal que la correlación entre U y V sea tan grande como se pueda. A las dos variables anteriores es lo que se denomina variables canónicas.

El interés de este estudio en particular es determinar si el conjunto de variables predictoras “Influencia de la familia en el negocio” afecta o explica el conjunto de variables respuesta “Gestión financiera”. Es importante mencionar que para utilizar el escalamiento óptimo en SPSS, el investigador deberá elegir el nivel de escalamiento de las variables, antes de ser procesadas. “…al someter un sistema multivariante a un proceso de escalamiento óptimo, la cuantificación de las categorías se genera mediante transformación de las variables. El tipo de transformaciones que se utilice para cuantificar una variable específica depende de la elección por parte del usuario del nivel de escalamiento de dicha variable” (^{Correa, 2008, p. 33}).

Cada nivel de escalamiento define una familia de transformaciones permisibles. Se utilizan transformaciones lineales para las variables escaladas a nivel numérico y transformaciones monótonamente ascendentes para las variables escaladas a nivel ordinal. Una transformación lineal de una variable consiste en multiplicar cada uno de sus valores por una constante (ponderaciones). Luego, los valores transformados serán proporcionales a los valores originales. En consecuencia, al representar los valores originales y los transformados en un plano cartesiano se forma una línea recta.

En contraste con las transformaciones lineales, cualquier transformación que genere valores transformados no proporcionales a los originales será una transformación no lineal. Si se aplica una transformación no lineal y se representan los valores originales frente a los transformados en un plano cartesiano no se obtendrá una línea recta. Las transformaciones monótonamente ascendentes, que se aplican al escoger el nivel de escalamiento ordinal, forman parte de las transformaciones no lineales, y se caracterizan por el hecho de que los estadísticos de orden de la variable original coinciden con los estadísticos de orden de la variable transformada (^{Correa, 2008}). Para este estudio todas las variables fueron categorizadas como ordinales, por lo tanto, el SPSS, a través del OVERALS³, realiza una transformación de las variables monótonamente ascendente.

Al estimar la correlación canónica entre los distintos conjuntos de variables, se obtiene diversa información que se describirá más adelante, sin embargo, es importante aclarar que, si se diera una relación perfecta entre los distintos componentes, el ajuste entre los dos conjuntos de variables debería ser 2, porque se trabajó en 2 dimensiones. Cuando el valor del ajuste da cercano a 2 esto indica que hay un ajuste adecuado entre los dos conjuntos de variables, es decir, que existe relación entre ellas, que las escalas de medición fueron adecuadas y que hubo una buena selección de esos valores. Por lo tanto, antes de proceder a calcular las variables canónicas habrá que analizar el nivel de ajuste proporcionado por el SPSS.

Además, es fundamental calcular las correlaciones intragrupales, es decir, medir el nivel de correlación entre las variables de cada conjunto con el fin de disminuir el ruido estadístico en el análisis.

Coeficiente de correlación de Pearson

Es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variables, se simboliza con R. Se relacionan las puntuaciones recolectadas de una variable con las puntuaciones obtenidas de la otra, con los mismos participantes o casos (^{Hernández et al, 2010}).

Regresión Lineal

Es un modelo estadístico para estimar el efecto de una variable sobre otra. Está asociada con el coeficiente R de Pearson. Busca predecir las puntuaciones de una variable tomando las puntuaciones de la otra variable. Entre mayor sea la correlación entre las variables (co-variación), mayor será la capacidad de predicción. El modelo considera una variable como independiente y otra como dependiente, lo cual lo establece el investigador a través de sustento teórico (^{Hernández et al, 2010}).

Análisis inferencial para el coeficiente de correlación R de Pearson

El coeficiente de correlación R puede verse como una medida numérica de que tan bien un modelo lineal representa los puntos de un diagrama de dispersión. El diagrama, sin embargo, no contiene todos los puntos posibles. Debido a que el R se calcula con base en una muestra, se espera que los valores de R varíen de una muestra a otra, lo que genera la pregunta de significancia de R: ¿Cuál es la probabilidad que la muestra aleatoria de puntos dé una correlación fuerte, cuando en realidad los puntos de la población no están correlacionados fuertemente? (^{Nieves y Domínguez, 2009}). Se emplea ρ para representar el parámetro poblacional correspondiente a R. Con éste la significancia de R será tratada a través de una prueba de hipótesis del coeficiente ρ.

Ho: ρ = 0

H1:ρ≠0.

Para realizar dicha prueba se utilizó el estadístico de prueba t de Student, para un α de 0,05. Entones si p < 0.05 se rechaza Ho y R es confiable o significativo.

Impacto de la influencia de la familia sobre el proceso de gestión financiera. Análisis de correlación canónica

Con las variables depuradas a través del análisis de correlación bivariada, cuyo criterio de exclusión fue: “Valores del coeficiente de correlación muestral mayores que 0,7 o menores que -0,7 para dos variables independientes, es una regla general que alerta sobre problemas potenciales del multicolinealidad” (^{Anderson, Sweeney y Williams, 2012, p. 662}), se continuó con el análisis de correlación canónica para determinar el impacto que tiene la influencia de la familia sobre cada dimensión de la Gestión Financiera. Por lo tanto, se mejoraron estas condiciones de multicolinealidad a través de la reducción de las variables que estén altamente correlacionadas con otras dentro del subconjunto.

Luego, se procedió a calcular las variables canónicas por cada pareja de variables de estudio, producto de las ponderaciones y transformaciones no lineales obtenidas a través del software SPSS, y se evaluó el ajuste del modelo para determinar si esta técnica de correlación canónica se ajusta a los datos evaluados. A continuación, se muestran las ecuaciones canónicas resultantes para cada pareja de estudio y su respectivo ajuste mostrado en la Tabla 4:

La Influencia de la familia vs. Planeación Financiera

Donde,

Xi: son las variables que conforman la influencia de la familia transformadas, con i= 1, 2,…7

Yi: Son las variables transformadas que conforman la dimensión de planeación financiera, con i= 1, 2,…12

La Influencia de la familia vs. Control Financiero

Donde,

Xi: son las variables que conforman la influencia de la familia transformadas, con i= 1, 2,…7

Yi: Son las variables transformadas que conforman la dimensión de control financiero, con i= 1, 2,…22

La Influencia de la familia vs. Decisiones de Inversión

Donde,

Xi: son las variables que conforman la influencia de la familia transformadas, con i= 1, 2,…7

Yi: Son las variables transformadas que conforman la dimensión de decisiones de inversión, con i= 1, 2,…12

La Influencia de la familia vs. Decisiones de Financiamiento

Donde,

Xi: son las variables que conforman la influencia de la familia transformadas, con i= 1, 2,…7

Yi: Son las variables transformadas que conforman la dimensión de decisiones de inversión, con i= 1, 2,…18

La Influencia de la familia vs. Gestión del Capital de Trabajo

Donde,

Xi: son las variables que conforman la influencia de la familia transformadas, con i= 1, 2,…7

Yi: Son las variables transformadas que conforman la dimensión de decisiones de inversión, con i= 1, 2,…13

De la Tabla 4 se puede concluir que la influencia de la familia sobre el negocio tiene un buen ajuste con cada una de las dimensiones de la gestión financiera, indicando con ello que la selección de las escalas para cada variable fue adecuada, el modelo de correlación canónica se ajustó correctamente a los datos y que la perdida de información al hacer la combinación lineal es pequeña.

Lo anterior, permite continuar con el siguiente paso de esta metodología, el cual consiste en tomar las variables canónicas y realizar a cada par su correspondiente análisis de correlación de Pearson, a través de la regresión lineal, donde la influencia de la familia siempre se consideró la variable independiente y cada dimensión de la gestión financiera se consideró como la variable dependiente. Además, se calculó el coeficiente de Determinación R2 para estimar en qué forma se ven afectadas las dimensiones de la Gestión Financiera por la Influencia de la Familia en el Negocio, cuyos resultados se muestran en la Tabla 5, y se realizaron las pruebas de hipótesis para probar la significancia de R.

En la Tabla 5 se observa una relación positiva media (0.687) entre la influencia de la familia y la planeación financiera. Además, el coeficiente de determinación R² está indicando que la influencia de la familia explica el 47,3 % la variación en la planeación financiera de la empresa quedando un valor pendiente (52.7%) por ser explicado con otras variables de estudio.

Esto evidencia que la planeación dentro de los negocios depende además de otros factores externos a la familia. Podría aseverarse que allí influyen otros elementos relevantes como la profesionalización de los encargados de pensar y planear el negocio y de su cultura organizacional. Allí lo que prevalece es la visión y las proyecciones futuras que se tengan para la empresa.

También se puede analizar que existe una relación positiva media entre la influencia de la familia y el control financiero de la empresa (0,671), es decir, que la primera variable explica al control financiero en un 45%. Es lógico pensar que mientras mayor sea la participación de la familia dentro de los negocios, mayor será el control ejercido por ellos, sin embargo, queda pendiente un 55% de la variable control financiero que es explicada por otro tipo de elementos. Por mucho esfuerzo que hagan los miembros de la familia por controlar financieramente el negocio, habrá situaciones que se salgan de sus manos, como, por ejemplo, el garantizar que los directivos externos hagan un uso transparente de la información confidencial para el negocio, que se consideren dentro de los indicadores a medir factores externos como la competencia y los clientes, que le dediquen el tiempo suficiente a la planeación de la empresa, como paso esencial a la hora de gestionarla. Por lo tanto, serán este tipo variables las que expliquen el 55% del control financiero, porcentaje que no es explicado por la influencia de la familia.

Se evidencia que la influencia de la familia en el negocio impacta en un 0,695 la subdimensión decisiones de inversión, es decir, que existe una relación positiva media entre estos grupos de variables. El R2 indica que la primera variable explica en un 48,3% a la segunda variable.

Se evidenció en esta investigación, que el uso de herramientas financieras para la toma de decisiones de inversión y para su posterior evaluación se da en un nivel bajo medio (calificación entre 2,01 y 3); que la herramienta más usada por los gerentes para tomar este tipo de decisiones es su intuición y experiencia en el negocio, factores que no dependen de la familia propietaria como tal, sino de la falta de educación financiera en los tomadores de decisiones. Se notó en el trabajo de campo, que poco se aplica en la mayoría de los negocios, la teoría financiera para la toma de decisiones de inversión, impartida en las universidades. Elemento que podría aportar a la explicación del 51,7% que resta para comprender en la totalidad la subdimensión decisiones de inversión.

De la Tabla 5 también se puede inferir que existe una relación positiva considerable entre la influencia de la familia en el negocio y la toma de decisiones de financiamiento, pues el coeficiente de correlación entre estas dos variables es del 0,778, y su nivel de explicación es del 60,6%.

Existen factores en este tipo de decisiones que no pueden ser controlados por la influencia de la familia, como son la oferta de créditos con facilidades de pago, por parte de instituciones financieras para este tipo de negocios, además de poca cultura dentro de las organizaciones para el uso de alternativas de financiamiento que se aparten de las tradicionales, como son los préstamos y la autofinanciación con recursos propios; también se da muy poco el uso de herramientas para calcular y usar el costo del patrimonio y del capital para la toma de decisiones, lo que conllevaría a pensar que esto en parte se puede explicar por la falta de educación financiera en los tomadores de decisiones. Elementos todos que pudieran contribuir con la explicación del 39,4% de las decisiones de financiamiento que no puede ser explicada por la influencia de la familia.

El coeficiente de correlación para las variables influencia de la familia y gestión del capital de trabajo fue de 0,657 y su R2 es del 43,2%. El resto de la variable, el 56,8% puede ser explicada por factores externos que afectan este tipo de gestión y que muy posiblemente no son influidos por la participación de la familia en el negocio, como puede ser la capacidad de negociación con el proveedor (posición dominante por parte de éste) y ciertas condiciones del mercado que van marcando la pauta de la gestión de inventarios, de cuentas por cobrar y del efectivo, situaciones que en ocasiones llevan a la insolvencia del negocio y que inciden en el comportamiento del mismo. Además de lo anterior, es fundamental que se conozcan las técnicas de administración que tributan a la gestión eficiente del KT, deficiencia que se detectó al interior de las empresas de la muestra, las cuales en su mayoría no gestionan adecuadamente el efectivo.

Se realizaron las pruebas de significancia para todos los R, y como P siempre resultó ser un valor menor al 0.05 (α) se infiere que hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula y, por ende, los coeficientes de correlación hallados son significativos y confiables.

Impacto de la influencia de la familia sobre la generación del valor. Análisis de Regresión Múltiple

Con el objetivo de estimar la correlación que existe entre la variable “Influencia de la familia sobre el negocio” y el “Eva”, se realizó un análisis de Regresión Múltiple con las variables presentadas en la Tabla 3, donde las P son las variables que componen la influencia de la familia (variables independientes) y el EVA es la variable dependiente.

Se corrió un modelo de Regresión Múltiple utilizando el método “Hacia atrás” con el fin de observar la significancia de cada variable independiente P_i en la relación total del modelo. Este método introduce todas las variables al comienzo y va retirando paso a paso las variables menos significativas, con base a un valor P superior a 0,05. Como criterio estadístico para retirar del modelo las variables no significativas se utilizó la prueba F con un nivel de significancia del 10 por ciento, quedando únicamente como variables significativas P5 y P6, es decir, el gerente de la familia es miembro de la familia con mayor participación en la propiedad del negocio y la participación de la familia en cargos directivos.

En la Tabla 6 se observa la evolución que tuvo el coeficiente de correlación a medida que se fueron retirando las variables no significativas. Igualmente, se observa que en la sexta iteración el R fue de 0,425, lo cual, indica una correlación débil cercana a media (^{Hernández et al, 2010, p. 312}). Además, el coeficiente de determinación corregido R2 indica una explicación del Eva de tan solo el 15.3 %. Lo anterior, evidencia que el modelo de regresión que se obtiene de la relación del EVA con la Influencia de la Familia en el Negocio no es significativo para predecir el comportamiento del EVA, ya que, queda un 85% de información de esta variable que no puede ser explicada por las variables significativas P5 y P6. Lo anterior, genera la motivación para abrir una línea de investigación enfocada a determinar qué otras variables explican el 85% del comportamiento del EVA que no se pudo estimar en este modelo.

Finalmente, se puede concluir con base a los datos de la Tabla 7 que dentro del 15% explicado por el modelo resultante en la iteración 6 (R2 ajustado), se evidencia que la variable P5 tiene un efecto inverso sobre el EVA, es decir, que cuando el gerente hace parte de la familia propietaria el valor del EVA se disminuye. Caso contrario con el efecto de la variable P6 que presenta una relación directa con el EVA, por lo tanto, es beneficioso para el EVA que la familia propietaria participe en los cargos directivos del negocio. Lo anterior, permite inferir que en las empresas de familia es recomendable la presencia de los miembros de la familia en cargos directivos en pro de incrementar la generación del valor, con la salvedad de que el Gerente no debe ser miembro de la familia.