Micro y pequeñas empresas

La comprensión del ciclo de vida de las empresas permite entender la evolución y el significado de la empresa. La mayoría de los investigadores sugiere que cada empresa tiene que empezar, luego crecer, mientras enfrenta varios desafíos y crisis y, finalmente, madurar y declinar independientemente de su forma jurídica (^{Reid, 2020}). Diversos países han creado mecanismos con el fin de segmentar a las empresas con variables cuantitativas y cualitativas, como son sus ingresos y número de trabajadores en la mayoría de los casos. Las micro y pequeñas empresas se catalogan así con hasta 50 trabajadores, las cuales presentan procesos de operación y estructuras similares (^{Posada et al., 2016}), mientras que las medianas y grandes empresas de la misma forma tienen estructuras similares. Los modelos de proceso ayudan a las organizaciones a visualizar y optimizar sus actividades y lograr sus objetivos comerciales de una manera más eficiente. El modelado de un proceso empresarial requiere información exacta acerca de las posibles secuencias de ejecución de las actividades, así como el conocimiento de la notación del modelado de procesos (^{Wiśniewski et al., 2018}). Una de las formas de estudiar los procesos de las empresas es por medio del análisis sistémico donde se pueden observar las interdependencias de los procesos de insumo, procesos y salidas del sistema (^{Aydiner et al., 2019}; ^{Von Bertalanffy, 1976}). Esto permite tener una técnica estructurada de toma de decisiones que incluye criterios tanto cualitativos como cuantitativos (^{Taherdoost & Brard, 2019}) para la creación de valor o incluso en la destrucción de valor (^{Canhoto & Clear, 2020}).

Análisis sistémico

La presente investigación se realiza desde el esquema de análisis de procesos mediante los siguientes tres aspectos.

I. Los insumos del sistema permiten analizar los a) recursos humanos como uno de los aspectos principales donde existen múltiples dimensiones como son la experiencia, las habilidades, la educación y la formación (^{Mubarik, Chandran & Devadason, 2018}), que se relacionan con la productividad y el éxito de la empresa (^{Hirzel, 2017}; ^{Kayl et al., 2017}; ^{Rauch et al., 2005}). Uno de los problemas que enfrenta la mype es la forma de gestionar a su personal, no se ha profundizado en las formas específicas para este tipo de empresas (^{Núñez-Ríos, Sánchez-García & Tejeida-Padilla, 2020}) y muestra dificultades en contratación de trabajadores calificados (^{Tambunan, 2019}). b) Análisis de mercado donde se revisa la gestión del proceso de desarrollo de nuevos productos, es una tarea desafiante para que las empresas fortalezcan el éxito, la cual se desarrolla en dos etapas: actividades previas al desarrollo y desarrollo y prueba del producto (^{Dang, McMurray & Huang, 2021}). En las etapas previas, es el conocimiento acerca del mercado y los consumidores lo que permite a las empresas generar una ventaja competitiva para sobrevivir en mercados altamente turbulentos y que cambian rápidamente (^{Nemati & Khajeheian, 2018}; ^{Verhees & Meulenberg, 2004}). c) Proveedores donde se analiza cómo el nuevo papel de los proveedores no sólo es para abastecer productos; se han vuelto piezas clave en la mejora de las organizaciones (^{Fallahpour et al., 2016}; ^{Haakonsson & Slepniov, 2018}), debido al establecimiento y adaptación de estándares que ayudan a aumentar el valor y el rendimiento por medio de la relación entre las integraciones externas e internas (^{Shashi, Shabani & Singh, 2019}), lo cual permite a las empresas dar prioridad a las prácticas económicas y operativas propias de su giro (^{Malesios, Dey & Abdelaziz, 2020}).

II. Los procesos del sistema permiten analizar:

a) la dirección como la importancia del desarrollo de habilidades de pensamiento estratégico, junto con la necesidad de equilibrar la estrategia, la estructura y los recursos de las organizaciones. Es fundamental para lograr los objetivos (^{Mazzarol & Reboud, 2020a}), por medio del liderazgo y desarrollo de equipos que puedan operar los sistemas de manera eficiente y efectiva; es uno de los elementos más críticos en el éxito a largo plazo de la empresa (^{Mazzarol & Reboud, 2020b}), proporcionando una visión estratégica mediante el desarrollo de objetivos y valores primordiales, su desarrollo, implementación y retroalimentación (^{Grünig & Kühn, 2015}; ^{Verreynne & Meyer, 2010}).

b) Las finanzas donde se observa cómo los empresarios de pequeñas empresas buscan adquirir más conocimientos financieros, ya que tienden a ser responsables de todas las tareas relacionadas con la supervivencia empresarial, el conocimiento de cómo obtener el capital adecuado para establecer su negocio y el cálculo preciso de los costos son los dos aspectos más importantes del conocimiento financiero (^{Rachapaettayakom et al., 2020}), así como en ser capaces de comprender el funcionamiento del negocio en términos de poseer los conocimientos de contabilidad, costos y presupuestos (^{Ali et al., 2018}).

c) La producción-operación analiza los grandes retos que enfrentan las mypes, la mejora de la calidad y competitividad de los productos (^{Harvie, 2019}). Es importante realizar evaluaciones continuas de tiempos de espera entre procesos productivos, productos defectuosos, métodos de trabajo ineficientes, distribución del diseño de la planta, equilibrios de carga de trabajo y estandarización de los métodos de trabajo (^{León-Guizado et al., 2021}), que ayudan a la mejora de la competitividad por medio de la d) innovación donde se analiza que, por su propia naturaleza, ésta es intrínsecamente riesgosa. Cuanto más radical y disruptiva es la innovación, más incertidumbre y riesgo potencial se crea (^{León-Guizado et al., 2021}). La innovación tiene diversos impactos positivos como medio de un cambio (^{Cucchiara et al., 2011}) e impulsor en el desempeño comercial en las dimensiones financiera y operativa (^{León-Guizado et al., 2021}). Referente al desempeño comercial, el análisis de la e) mercadotecnia se analiza mediante los elementos de las 4P (producto, precio, plaza y promoción) del marketing mix. La creación de una oferta se conceptualiza como producto, el intercambio como precio, la entrega como distribución de lugares y, finalmente, la comunicación como promoción, pero sin un consumidor que esté dispuesto y sea capaz de comprar el producto bajo la influencia de estos elementos, todos los esfuerzos del marketing serán en vano (^{Kucuk, 2017}). La comprensión del mercado ha generado valor en las empresas por medio de la investigación de campo (^{Hult & Ketchen, 2017}).

III. Las salidas del sistema analizan el impacto que se tiene por parte de la empresa mediante el análisis del uso consciente de los recursos, buscando equilibrios en la ecología y el medioambiente, respetando a la naturaleza (^{Rath, Azhaguraja & Deo, 2021}). Los clientes presionan cada vez más a las marcas para que adopten prácticas genuinas de responsabilidad social corporativa y actividades de creación conjunta (^{Iglesias et al., 2020}). La responsabilidad social empresarial forma parte del debate de la sostenibilidad dentro de las organizaciones y, en consecuencia, ha surgido una serie de sistemas para gestionar este tema. La norma ISO 26000 tiene como objetivo ayudar a las organizaciones a contribuir al desarrollo sostenible y a emplear estándares internacionales de comportamiento (^{Deus et al., 2019}).

Hipótesis general de investigación

Los insumos del sistema (recursos humanos, análisis de mercado, proveedores), los procesos del sistema (dirección, finanzas, producción-operación, innovación, mercadotecnia) y las salidas del sistema (Principios ISO 26000, Asuntos ISO 26000) son factores que contribuyen a mejorar el desempeño en las micro y pequeñas empresas (utilidades, ventas, número de empleados).

Hipótesis específicas

H1: Los insumos del sistema (recursos humanos, análisis de mercado, proveedores) son los factores que más contribuyen a mejorar el desempeño en las micro y pequeñas empresas (utilidades, ventas, número de empleados).

H2: Los procesos del sistema (dirección, finanzas, producción-operación, innovación, mercadotecnia) son los factores que más contribuyen a mejorar el desempeño en las micro y pequeñas empresas (utilidades, ventas, número de empleados).

H3: Las salidas del sistema (Principios ISO 26000, Asuntos ISO 26000) son los factores que más contribuyen a mejorar el desempeño en las micro y pequeñas empresas (utilidades, ventas, número de empleados).

Para el modelo propuesto en la figura 1, se integraron las siguientes variables, como variable independiente el desempeño de la mype empresa (utilidades, ventas, número de empleados), y como variables dependientes los insumos del sistema (recursos humanos, análisis de mercado, proveedores), procesos del sistema (dirección, finanzas, producción-operación, innovación, mercadotecnia) y salidas del sistema (Principios ISO 26000, Asuntos ISO 26000).

Población y muestra

El estudio se realizó con directivos de micro y pequeñas empresas (personas que toman la mayor parte de las decisiones en la empresa), el cual se conformó con 48 068 casos por medio de un sistema de muestreo simple. A continuación, se mencionan algunas características de los directores de la empresa; la edad que más se repite es la de 40 años, 50% son casados; respecto al género, 50.8% son hombres. En cuanto a la escolaridad, la mayoría cursó hasta tercero de bachillerato y la mayoría de los directivos encuestados dedica a la empresa 54 horas a la semana. Las microempresas (1 a 10 trabajadores) representaron 77.6% de la muestra, las pequeñas empresas (11 a 50 trabajadores) representaron 22.3% de la muestra, y la actividad económica con mayor representación es la venta al menudeo en comercios no especializados.

Procedimiento

Una vez que los encuestadores capturaron los datos en una plataforma de Internet, se procedió a capturar los datos en dos programas estadísticos (PSPP y Jamovi 2.2.5) para realizar los análisis estadísticos. Se dio inicio al estudio de a) la confiabilidad de la muestra mediante el análisis del alfa de Cronbach y omega de McDonald para observar la consistencia del instrumento, después se procedió con b) la estadística descriptiva, con el propósito de determinar patrones de comportamiento analizando la media y su desviación estándar de las variables, se continuó con c) el análisis factorial exploratorio, con el fin de observar la estructura subyacente del instrumento por medio de sus dimensiones.

En los resultados del trabajo, se presentó a) la correlación determinando la relación entre las variables y, por último, se procedió a realizar b) una regresión lineal para medir la magnitud y el efecto que tienen las variables dependientes sobre la independiente.

a) Confiabilidad de la muestra

Se analizaron un total de 48 068 casos, de los cuales se validaron 40 255 que representan 83.75% y se excluyeron 7 813 que representan 16.25%; en la tabla 2 se observan los resultados. El instrumento muestra confiabilidad y validez aceptada.

En las tres variables se observa una alta confiabilidad, mostrando consistencia interna del instrumento mediante el análisis del alfa de Cronbach y analizando la carga factorial estandarizada por medio del omega de McDonald, una vez hecho el análisis de confiabilidad mediante dos medidas de validez y confiabilidad.

b) Análisis estadístico

A continuación, se realiza el análisis estadístico con el objetivo de analizar las medias y la desviación estándar de cada una de las variables en la tabla 3. El puntaje más alto se presenta en los insumos del sistema (media 3.88).

c) Análisis factorial exploratorio

Se lleva a cabo un análisis factorial con el propósito de observar la estructura subyacente del instrumento por medio de sus dimensiones. Distinguimos tres grupos homogéneos que corresponden a las variables de estudio. Los ítems se agrupan correctamente de acuerdo con las variables, cabe señalar que tres ítems (VD5, VD7 y VO5) presentan varianzas compartidas, pero se encuentran dentro del factor correspondiente para los análisis siguientes como se observa en la tabla 4.

a) Correlación de variables

Se analiza la relación estadística entre las variables de estudio mediante la correlación de Pearson, con el objetivo de analizar sí existen correlaciones con el desempeño de la mype.

En la tabla 5 se observa que las variables están con una correlación lineal positiva débil a través de una regla lineal inestable (^{Ratner, 2009}), las cuales son significativas ya que son menores a 0.005, se concluye que los insumos (0.19), los procesos (0.21) y las salidas del sistema (0.13) están relacionadas con el desempeño en las mypes, se procede a analizar cuál es el impacto que tiene cada una, mediante la regresión lineal.

b) Regresión lineal

En nuestra hipótesis general, nos planteamos determinar si los insumos del sistema (recursos humanos, análisis de mercado, proveedores), los procesos del sistema (dirección, finanzas, producción-operación, innovación, mercadotecnia) y las salidas del sistema (Principios ISO 26000, Asuntos ISO 26000) son factores que contribuyen a mejorar el desempeño en las micro y pequeñas empresas (utilidades, ventas, número de empleados). Iniciamos la regresión lineal, donde el desempeño (V₁) es la variable dependiente y las variables independientes son insumos del sistema (V₂), procesos del sistema (V₃) y salidas del sistema (V₄). Enseguida se muestra la fórmula general de la regresión lineal y los resultados e iniciamos a sustituir los valores con el objetivo de determinar cuál es la que tiene un mayor impacto.

Tanto en la tabla 6 como en la figura 2, se muestran los resultados de la regresión lineal, donde se puede observar que la V3 procesos del sistema tiene mayor impacto en el desempeño de la mype con 0.9350, resuelta la ecuación en su conjunto tienen un impacto 3.2808 sobre el desempeño de la mype. De la misma forma el coeficiente estandarizado muestra que V3x (0.16) tiene una mayor importancia en el modelo que V2x (0.09) y V4x (-0.01).

Procedemos a realizar la prueba de heterocedasticidad a través de la prueba de Breusch-Pagan (^{Breusch & Pagan, 1979}) para ver si está presente en la regresión lineal, se calcula a prueba Chi-Cuadrado usando la fórmula del número de observaciones por los residuos al cuadrado (R2=0.0609 con 3 grados de libertad), posteriormente se calcula la distribución de chi cuadrado de cola derecha, dando como resultado p igual a 0.97911, al no ser menor que 0.05, asumimos que la homocedasticidad está presente en la regresión lineal.

De la misma forma para comprobar que las varianzas son desiguales realizamos la prueba de Games-Howell (^{Games et al., 1981}), se observan que existen diferencias en las varianzas de las variables (insumos, procesos y salidas del sistema) ya que p es menor a 0.05como se pueden observar en las tablas 8, 9 y 10 correspondientemente. El desempeño de las mype se mide con una escala de Likert de 5 puntos que corre de uno donde el desempeño disminuyo mucho hasta cinco donde el desempeño ha aumentado mucho.

Con el objetivo de observar la independencia en los residuales, se desarrolla la prueba de autocorrelación de Durbin y Watson (^{White, 1992}), la prueba da como resultado 1.81 concluyendo que no existe autocorrelación entre las variables.

Se realiza la prueba de colinealidad a través del factor de inflación de la varianza (VIF) para para detectar la presencia de relaciones lineales entre las variables independientes (^{Salmerón et al., 2016}), podemos observar que las tolerancias son superiores a 0.1 y el VIF menor a 10 con lo que concluimos que no existe colinealidad entre las variables independientes como se observa en la tabla 12.

Una vez que se determina que el modelo presenta confiabilidad y validez y se ha determinado que los procesos del sistema es la variable que tiene mayor impacto, descartamos H₁ y H₃ y se plantea H_2: Los procesos del sistema (dirección, finanzas, producción-operación, innovación, mercadotecnia) son los factores que más contribuyen a mejorar el desempeño en las mype (utilidades, ventas, número de empleados) con el objetivo de determinar qué subvariable del proceso del sistema es la que tiene mayor impacto en el desempeño de la mype. Enseguida se muestra la fórmula general.

A continuación, se procede a realizar el análisis estadístico con el fin de conocer las medias y la desviación estándar de cada una de las subvariables (véase tabla 13). El puntaje más alto se presenta en producción y operación (media 4.25).

Se inicia la regresión lineal, donde el desempeño (V1) es la variable dependiente y las variables independientes son dirección (VD), finanzas (VF), producción y operación (VO), mercadotecnia (VM) e innovación (VI). Enseguida se muestran los resultados. Al final, se sustituyen los valores.

Se procede a resolver la ecuación de la regresión lineal con los resultados de la tabla 12, donde se observa que la (V_D) dirección tiene un mayor peso en el proceso del sistema como se muestra en la figura 3 con un 0.4103, resuelta la ecuación en su conjunto tienen un impacto 3.2967 sobre el desempeño de la mype.

Procedemos a realizar la prueba de heterocedasticidad a través de la prueba de Breusch-Pagan (^{Breusch & Pagan, 1979)} para ver si está presente en la regresión lineal, se calcula a prueba Chi-Cuadrado usando la fórmula del número de observaciones por los residuos al cuadrado (R2=0.0574 con 5 grados de libertad), posteriormente se calcula la distribución de chi cuadrado de cola derecha, dando como resultado p igual a 0.95932, al no ser menor que 0.05, asumimos que la homocedasticidad está presente en la regresión lineal.

De la misma forma para comprobar que las varianzas son desiguales realizamos la prueba de Games-Howell (^{Games et al., 1981)} para varianzas desiguales y en las subvariables del proceso del sistema (dirección (V_D), finanzas (V_F), producción y operación (V_O), mercadotecnia (V_M) e innovación (V_I)) se observan que existen diferencias dependiendo el nivel del proceso del sistema (escala tipo Likert de cinco puntos).

Con el objetivo de observar la independencia en los residuales, se desarrolla la prueba de autocorrelación de Durbin y Watson (^{White, 1992}), la prueba da como resultado 1.82 concluyendo que no existe autocorrelación entre las variables.

Se realiza la prueba de colinealidad a través del factor de inflación de la varianza (VIF) para para detectar la presencia de relaciones lineales entre las variables independientes (^{Salmerón et al., 2016}), podemos observar que las tolerancias son superiores a 0.1 y el VIF menor a 10 con lo que concluimos que no existe colinealidad entre las variables independientes como se observa en la tabla 10.