Introducción

La convergencia con los International Financial Reporting Standards (IFRS) por parte de varias jurisdicciones a nivel global es un cambio institucional significativo en el marco de la elaboración y la revelación de la información financiera y su utilización para la toma de decisiones por parte de diferentes agentes económicos, principalmente, proveedores de capital. En este sentido, el entendimiento de los efectos de dicho proceso, en particular para las empresas de países en vías de desarrollo, así como, su asimilación en el entorno de negocios a lo largo del tiempo son temáticas que aún requieren bastante escrutinio teórico y empírico (^{Gómez, 2016}; ^{Leuz y Wysocki, 2016}; ^{Samaha y Khlif, 2016}; ^{Oribio et al., 2018}; Cao y Patel, 2019).

Por tanto, las investigaciones se han enfocado en analizar las modificaciones, positivas o negativas, que han incidido en la calidad de la información financiera, refiriéndose este término a una variación en la percepción de los usuarios sobre los atributos cualitativos que deberían caracterizar a los datos contables consignados en los reportes y las revelaciones asociadas; puntualmente, se trata de examinar si luego de la aplicación de los IFRS estos valores son más relevantes, comprensibles, comparables o tienen una mayor capacidad predictiva, entre otros aspectos (^{Barth et al., 2008}; ^{DeGeorge et al., 2016}).

En esta línea, a nivel de Colombia, los estudios han explorado el efecto patrimonial del proceso de convergencia, el cambio en diferentes indicadores financieros, el comportamiento del costo de capital y el valor en bolsa de las empresas, la liquidez del mercado bursátil, el grado de conservadurismo, la comparabilidad y la relevancia informativa y valorativa. Las conclusiones muestran avances importantes en la divulgación de la información financiera (comparabilidad y relevancia informativa), pero también se ha evidenciado una baja incidencia en temas asociados al uso efectivo que los agentes económicos hacen de esta (relevancia valorativa y costo de capital) (^{Bedoya y Giraldo, 2018}; ^{Lasso et al., 2018}; ^{Ruano et al., 2018}; ^{Laverde et al., 2019}; ^{Pelucio et al., 2019}; ^{Rico et al., 2020}; ^{Ruiz et al., 2020}; ^{Católico, 2021}; ^{Rico, 2022}; ^{Vergara et al., 2023}).

En esta tendencia de análisis, el objetivo de esta investigación es examinar el efecto de la convergencia con los IFRS en la probabilidad de evidenciar en la información financiera de las pequeñas y medianas empresas (Pymes) colombianas cambios en la magnitud de los EM. Este concepto se trata del conjunto de prácticas en torno a la alteración discrecional de las políticas, los procedimientos y los números que soportan el proceso contable de una organización, así como, la distorsión informativa de las decisiones económicas adelantadas en el desarrollo del negocio (^{Watts y Zimmerman, 1986}; ^{Schipper, 1989}; ^{Martínez y García, 2013}).

En este sentido, la mayor dificultad es identificar y medir este fenómeno, que claro esta no es directamente observable. Al respecto, la teoría contable positiva, ha sugerido varias propuestas de estimación desde perspectivas funcionalistas. Por tanto, metodológicamente, en este trabajo se toman dos de los enfoques analíticos más empleados para tal fin: el Modelo de ^{Jones modificado, en el que se evalúan los AEM que repercuten en el resultado neto (Jones, 1991}; ^{Dechow et al., 1995}; ^{Kothari et al., 2005}); y el Modelo de los REM, en el que se establecen los niveles anormales de los costos de producción, los gastos discrecionales y los flujos de efectivo de actividades de operación, que se entienden como un subrogado de las alteraciones discrecionales de estos elementos contables (^{Roychowdhury, 2006}; ^{Xu et al., 2007}).

Teniendo en cuenta estas modelaciones, se calculan estos dos tipos de EM para el periodo previo (2011-2015) y el de aplicación obligatoria de los IFRS (2016-2020), para una muestra de pymes colombianas cuya información financiera es tomada de bases de datos publicadas por la Superintendencia de Sociedades de Colombia. La comparación de estas estimaciones permitirá observar que magnitud tienen estas prácticas y si se han presentado cambios sustanciales en los intervalos de tiempo definidos.

Asimismo, siguiendo la literatura y la teoría de referencia, el valor absoluto de los EM estimados se toma como la variable dependiente de unos nuevos modelos econométricos: paneles de datos con efectos fijos, en los que se correlaciona con factores específicos de las empresas (variables independientes), como el tamaño, la rentabilidad, el endeudamiento financiero, la liquidez, la presentación de pérdidas y los gastos por impuestos; esto con el ánimo de determinar estadísticamente cuales de estos aspectos motivan este fenómeno. También se adiciona, como una variable explicativa derivada del entorno institucional, la aplicación obligatoria de los IFRS.

En los resultados del trabajo se evidencia que la magnitud de los EM es ligeramente significativa entre 2011 y 2020, lo que sugiere prácticas de alteración de las cifras contables marginales en la muestra. De igual manera, se encuentra, entre otros aspectos, que los gastos por impuestos es la variable que más incentiva su generación, mientras la aplicación de los IFRS ha incidido poco en su reducción, si bien los AEM disminuyen de forma relevante entre los intervalos estudiados.

El texto es una contribución a la literatura, en la medida en que son pocas las investigaciones que aplican esta perspectiva de análisis empírico al contexto de las pymes latinoamericanas, en este caso colombianas, incluyendo mediciones de los REM que no se han adelantado antes. También porque se parte de una base de datos que rara vez se ha considerado para este tipo de estudios, ya que buena parte de la literatura se ha enfocado en las compañías que cotizan en bolsa. De manera que se aporta a una mejor comprensión del proceso de implementación de los IFRS en una economía emergente, que requiere el perfeccionamiento de las políticas públicas sobre el tema y, particularmente, la formulación a nivel de las empresas de controles contables y administrativos más efectivos, para que estas capitalicen los beneficios potenciales del cambio normativo.

Por tanto, el texto está estructurado de la siguiente manera: luego de esta introducción, en la segunda sección se presenta el marco referencial, haciendo énfasis en las investigaciones que han tratado el entorno latinoamericano desde la perspectiva teórica enunciada. En la tercera se describen los datos empleados y el procedimiento metodológico. En cuarto lugar, se exponen y discuten los resultados. Finalmente, en el quinto apartado se formulan las conclusiones.

Marco referencial

Metodología

Como se puede advertir de las investigaciones referenciadas, la mayoría toma muestras de empresas cotizantes en mercados bursátiles, esto porque aparte de contarse con más información pública sobre las mismas en los diferentes países, se ajustan mejor al oportunismo y la discreción directiva que sustenta la idea de los EM, particularmente en el caso de los AEM. No obstante, también es importante, cómo se mencionó antes, contextualizar la ocurrencia de este fenómeno en el ámbito de las pymes de jurisdicciones emergentes (^{Gómez et al., 2019}; ^{Habib et al., 2022}).

En este sentido, se han procesado observaciones de una muestra de 3140 pymes colombianas, que aplican de manera obligatoria los estándares internacionales desde 2016, especialmente, el IFRS para Pymes. En la tabla 1 se presenta su número acorde el sector de la economía al que pertenecen. Estas compañías fueron seleccionadas atendiendo a que contaban con la totalidad de datos de los estados financieros individuales requeridos para hacer el análisis propuesto entre 2010-2020. Esto en sí mismo sugiere una limitación del trabajo ya que se excluyen empresas cuya baja calidad en los datos contables podría iniciar por asociarse a la falta de no informar completos sus estados financieros a la autoridad gubernamental encargada.

Los datos fueron extraídos por cada año del Sistema Integrado de Información Societaria (SIIS), un repositorio de la Superintendencia de Sociedades de Colombia orientado a divulgar información corporativa y financiera de las empresas bajo su función de inspección, vigilancia y control. Teniendo esta base se plantean y validan las siguientes modelaciones:

En primer lugar, para estimar los AEM, como se mencionó antes, se tomó el Modelo de Jones modificado (^{Dechow et al., 1995}) debido a que, si bien hay una considerable cantidad de propuestas posteriores que adicionan variables para lograr estimaciones más refinadas, los resultados de los estudios previos no muestran diferencias notables con respecto a esta especificación funcional base (^{McNichols, 2000}, ²⁰⁰²; ^{Alvarado et al., 2015}). Se ha calculado en cortes transversales por cada año en regresiones de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), en los cuales los errores corresponden a la citada variable así:

Para efectos de reducir la posibilidad de que se presente heterocedasticidad en la modelación todas las variables son deflactadas por los activos totales al final del año anterior (AT_i,t-1). Teniendo el promedio de los AEM por cada empresa para el periodo previo a la aplicación de los IFRS (2011-2015) y el posterior (2016-2020) se validó en términos estadísticos que la media de estos datos es significativamente diferente de cero, a través de una prueba t-student. Si este es el caso, constituiría evidencia de alteración de los números contables revelados en los estados financieros y comparando los dos intervalos se podrá observar si hay un cambio positivo o negativo en el fenómeno derivado de la convergencia con los IFRS (Viana y Lourenço, 2022).

Este mismo procedimiento aplica para la modelación de los REM, en la que se calculan tres componentes residuales correspondientes a los ajustes discrecionales de los costos de producción (ADCP), los gastos discrecionales (ADGD) y los flujos de efectivo de las actividades de operación (ADFEAO), según:

CP_i,t se refiere a los costos de producción de la empresa i en el periodo t estimados como la suma del costo de ventas y la variación de los inventarios entre t y t-1. Las demás variables se explicaron antes.

GD corresponde a los gastos discrecionales, que en el estado de resultados están representados por los gastos administrativos y de ventas.

La variable FEAO se trata de los flujos de efectivos de actividades de operación de la empresa i en el periodo t¸ valor que fue tomado del estado financiero respectivo.

Como se procesan más modelos, la cantidad de empresas de las que se tiene toda la información para el periodo analizado se reduce a 2761. Posteriormente, estos ajustes discrecionales se acumulan en un solo indicador de alteraciones de las prácticas contables (^{Zang, 2012}; ^{Ferentinou y Anagnostopoulou, 2016}), que se produce bajo el siguiente criterio:

Lo anteriormente descrito constituye el primer eje de análisis. En el segundo se procede a contrastar para todo el periodo estudiado el valor absoluto de estos EM estimados (variable dependiente) y una serie de subrogados que representan los factores específicos de las empresas y la convergencia con los IFRS (variables independientes); esto a través de regresiones de panel de datos de efectos fijos estimadas por Generalized Method of Moments (GMM) de dos etapas con "Error Component Generalized Least Squares (EGLS). Se toma este tipo de modelación ya que se parte de considerar que las características no observadas de las empresas están relacionadas con las variables especificadas en la ecuación (^{Reis et al.¸2015}); en complemento, en el programa Eviews se validó con las pruebas correspondientes (Hausmann Test y Redundant Fixed Effects) que esta opción era estadísticamente más adecuada que un panel de efectos aleatorios o un pooled de datos. Por tanto, las formulaciones son:

Estas variables fueron definidas en función de que los datos necesarios para su construcción también se derivaron de la base de datos de la superintendencia mencionada. Además, de la relevancia que tienen en la literatura de la teoría contable positiva. Por ejemplo, en el marco de esta perspectiva analítica, estudios previos han evidenciado que aspectos como el mayor endeudamiento bancario, la carga impositiva y la presión por no reportar pérdidas incentivan el uso de EM (^{Watts y Zimmerman, 1986}; ^{Xu et al., 2007}; ^{Alvarado et al., 2015}; ^{Sánchez y Yagüe, 2022}).

Asimismo, cuando las empresas tienen bajos niveles de rentabilidad y liquidez aumenta la propensión a emplear estas prácticas. Mientras que, en cuanto al tamaño de las empresas hay diferentes tendencias: en varios trabajos se muestra que a medida que estas van creciendo en términos de sus activos y ventas hay menos alteraciones discrecionales, aunque otras investigaciones no son concluyentes al respecto (^{Iatridis y Kadorinis, 2009}; ^{Saona y Muro, 2018}; ^{Habib et al., 2022}). En general, a partir de las pruebas descritas sobre los datos señalados se obtiene lo en seguida descrito.

Resultados

En la tabla 2 se muestra la estadística descriptiva correspondiente a las variables asociadas a los factores específicos de las empresas con las que se busca explicar la causalidad de las alteraciones discrecionales de los números contables a nivel organizacional; de igual manera, los EM estimados en las modelaciones AEM y REM antes indicadas entre 2011 y 2020.

Como una caracterización estadística de los factores específicos de las empresas se aprecia que el endeudamiento financiero promedio de las pymes colombianas analizadas es aceptable, ya que corresponde al 0.23, lo que no generaría un incentivo para usar EM por este concepto. La rentabilidad media (0.06) y los flujos de efectivo operacionales (0.07) son razonablemente pequeños en proporción a los activos totales, podrían ser una motivación para emplear alteraciones discrecionales de los números contables, en línea con la teoría.

Las medias y medianas de los EM presentan valores cercanos a cero en concordancia con la literatura previa (^{Ferentinou y Anagnostopoulou, 2016}; ^{Habib et al., 2022}). En este sentido, un aspecto que llama la atención es que los AEM tienen una media (0.002) y una desviación estándar (0.05) muy pequeñas, esta es un indicador relevante de que en este grupo de empresas la alteración de los datos contables a través de devengos tiene una magnitud ligeramente significativa. Una tendencia similar sigue el REM, aunque la media es más distante de cero (-0.18) y en el caso particular de los ADCP y los ADGD la desviación estándar es más pronunciada: 0.34 y 0.32 respectivamente. Estos datos sugieren que cuando una pyme recurre a una manipulación de las cifras, hay una mayor posibilidad de que opte por hacerla a través de los REM que de los AEM.

Esta información se valida y reafirma más concretamente al comparar los EM entre el periodo previo y el de aplicación obligatoria de los IFRS (^{Ferentinou y Anagnostopoulou, 2016}), tabla 3. Como se puede observar para ambos intervalos, casi todos los outputs de las pruebas t-student indican que hay una probabilidad de alteración de los números contables en el conjunto de las muestras, ya que las medias de las variables son estadísticamente diferentes de cero. No obstante, también se puede observar que estos indicadores promedio no están muy alejados de este punto, lo que implica que su ocurrencia es poco frecuente y se da apenas en algunos elementos de la muestra.

Las medias y las desviaciones estándar de los EM entre los dos periodos no tienen modificaciones sustanciales, incluso hay leves aumentos de las alteraciones discrecionales de los números contables en las medias de las variables ADCP, ADFEAO y REM durante el periodo con los IFRS, en contravía del propósito de su incorporación en la regulación colombiana. Por tanto, en cuanto a este tipo de EM no hay un avance asociado a la introducción de los estándares internacionales en la elaboración y presentación de la información financiera de las pymes colombianas. La excepción, aunque muy poco pronunciada, es el caso de los ADGD cuya media disminuye de 0.0774 a 0.065 y también tienen una menor dispersión de los datos. Lo que implica cierto aumento en la calidad asociada a los gastos discrecionales.

En cuanto a la variable de los AEM bajo el ciclo de los IFRS no es significativa estadísticamente, además la media es la más cercana a cero (-0.0002). Esto puede interpretarse como una mejora en la calidad de los devengos, en línea con lo hallado antes por ^{Cardona (2018)} y Contreras et al., (2019) que también validan menos de estos EM en las empresas colombianas listadas en bolsa de valores, bajo los estándares internacionales. Asimismo, esta evidencia es coherente con los estudios de ^{Palacio y Martínez (2014)}, ^{Pelucio et al., (2014)} y ^{Rathke y Santana (2015)} que indican avances paralelos en la característica cualitativa de la comparabilidad de la información financiera de compañías latinoamericanas producto de menos sesgos en su elaboración y reporte.

Para complementar el análisis empírico, en la tabla 4 se presentan los resultados de los paneles de datos con efectos fijos, en los que se contrastaron los valores absolutos de las variables AEM y REM contra una serie factores específicos de las empresas y, también, el factor institucional relativo a los IFRS (^{Ferentinou y Anagnostopoulou, 2016)}. Estos outputs corresponden a las modelaciones una vez ajustadas para solventar problemas de endogeneidad, heterocedasticidad y autocorrelación que se identificaron en su procesamiento inicial. En este sentido, igualmente se introdujeron como variables instrumentales auto-regresores (AR) de primer y segundo orden (^{Elleuch y Kortas, 2019}).

Como se puede observar los modelos en su conjunto son pertinentes estadísticamente para explicar la variación de los EM, pero lo hacen con un alcance más significativo en el caso de los REM (R2=0.56), en otras palabras, en estos los factores específicos de las firmas son más determinantes en línea con lo señalado en general por ^{Mongrut y Winkelried (2019)}. Esta no es la situación para los AEM (R2=0.12) que para su comprensión requerirían quizá la inclusión de más variables de tipo institucional, como lo indica el hecho de que para estos la variable IFRS es relevante.

Esta apreciación de la validez general del modelo se constata en que la mayoría de las variables son significativas, salvó el retorno sobre los activos de la empresa (ROA) en cuanto los AEM y el tamaño (TAM) y los IFRS para el caso de los REM (Prob>0.05). Esto implica que los factores específicos tienen alguna incidencia particular en el incentivo o la reducción de las alteraciones discrecionales de los números contables, acorde lo indicado por la teoría contable positiva en la literatura previa (^{Doukakis, 2014}; ^{Campa et al., 2019}; Contreras et al., 2019; ^{Eiler et al., 2022}).

Igualmente, en ambos casos se puede observar que el factor que tiene una mayor incidencia en la potencial ocurrencia de los EM en las pymes colombianas es el de los gastos por impuestos (GI), 1.65 para los AEM y 7.57 en el caso de los REM; esto constituye una evidencia empírica de la notable influencia que reiteradamente se ha indicado tienen las motivaciones fiscales, especialmente la determinación del impuesto a la renta, en la elaboración y presentación de los estados financieros y las políticas y procedimientos que les fundamentan a nivel organizacional, particularmente en países de sistema legal continental europeo orientados a satisfacer las necesidades de información tributaria de los estados nacionales (^{Arcas y Vidal, 2004}; ^{Sierra, 2008}; ^{Francis et al., 2016}; ^{Bonito y Pais, 2018}; ^{Gómez et al., 2019}).

Otras variables que presionan al alza los EM son las relacionadas a las motivaciones de valoración de las pymes colombianas, es decir, el retorno sobre los activos de la empresa (ROA), que tiene un coeficiente significativo de 1.75 en los REM y la liquidez (LIQ) que tiene un estimador de 0.11 en los AEM. También son importantes las pérdidas cuya revelación se matiza en la información financiera, en este caso los coeficientes son 0.08 y 0.04 respectivamente. Por tanto, en línea con la teoría, se encuentra que mantener revelaciones que den una impresión de rentabilidad constante del negocio, a pesar de que esta no sea muy alta, es un incentivo primordial en la potencial ocurrencia de alteraciones discrecionales de los datos contables o las transacciones y los contratos asociados (^{Kothari et al., 2005}).

La variable de tamaño (TAM) tiene un comportamiento especial: como se acabó de indicar no es significativa para los REM, pero si lo es para los AEM en donde el coeficiente es de signo negativo (-0.04), lo que implicaría que a medida que la pyme es más pequeña tiene igualmente más motivaciones para usar estos EM. Esta tendencia no concluyente se ha referenciado en la literatura previa de teoría contable positiva y sugiere la necesidad de ampliar el análisis al tipo de industria a la que pertenece la compañía y al nivel de competencia del mercado asociado (^{Iatridis y Kadorinis, 2009}; ^{Saona y Muro, 2018}; ^{Muñoz et al., 2022}).

Algo similar a esto último ocurre con el endeudamiento financiero (EndF), pues al aumentar su proporción respecto de los activos, en el caso de los AEM, el coeficiente es significativo y positivo (0.04) en línea con lo referenciado en la literatura académica (^{Watts y Zimmerman, 1986}; ^{Beatty et al., 2008}; ^{Cardona 2018}). Mientras tanto, en los REM tiende a disminuir (-0.12); esto porque probablemente la necesidad de financiación bancaria en un contexto de recursos escasos y costosos, en el que en muchas ocasiones la alternativa son los mecanismos informales de crédito (por ejemplo, el gota a gota), inhibe a las pymes de la utilización de ajustes discrecionales que puedan ser evidentes en los costos de producción, los flujos de actividades de operación y los gastos administrativos y de ventas, y que afecten gravemente su credibilidad en el mercado.

En cuanto a la variable que captura el proceso de convergencia con los IFRS, si bien no es relevante estadísticamente para los REM, si lo es para los AEM (0.03), pero en línea con lo planteado antes, lo que reflejan estos coeficientes es que la implementación de los estándares internacionales no tiene un efecto determinante en el desincentivo de los EM, incluso el signo positivo sugiere que ha podido aumentar la percepción de que con los IFRS es más fácil desarrollar estas prácticas de AEM, aspecto que se puede relacionar con una mayor flexibilidad en cuanto al juicio y la elección entre diferentes opciones de reconocimiento y medición de los elementos de los estados financieros, ejemplos de esto, son las alternativas en la medición posterior entre el modelo del costo y la revaluación o las diferentes evaluaciones que se deben hacer en el reconocimiento de los deterioros de los activos (^{Rico et al., 2020}; ^{Católico, 2021}).

En este sentido, puede que los IFRS tengan un mayor efecto positivo en los EM de las grandes compañías colombianas cuyas políticas contables probablemente son más consistentes al estar expuestas al escrutinio de los mercados que se concentran en la evaluación de una inversión de corto o largo plazo; pero definitivamente no es el caso de las pymes, donde los requerimientos de información de los usuarios son otros (^{Gómez, 2016}; ^{Lasso et al., 2018}; ^{Ruano et al., 2018}) y como se ha mostrado, están permeados por las motivaciones y las exigencias fiscales que son muy variables y la toma de decisiones de usuarios internos y prestamistas relativas a la rentabilidad de corto plazo.

En este sentido es claro, que para que los IFRS tengan un efecto más intenso en la reducción de los EM en este tipo de empresas es necesario que estén acompañados de medidas gubernamentales para fortalecer el sistema legal, la protección de los accionistas y la administración de justicia del país, y, especialmente, acciones corporativas orientadas a aumentar la capacitación y el conocimiento gerencial sobre los estándares y consolidar su aplicación efectiva a través de los mecanismos de control interno y gobierno corporativo (^{Francis et al., 2008}; ^{Oz y Yelkenci, 2018}; ^{Oribio et al., 2018}; ^{Mongrut y Winkelried, 2019}; ^{Al-Qadasi et al., 2023})

Conclusiones

La convergencia con los IFRS es una temática que tiene importantes efectos en la regulación de la contabilidad y la auditoría financiera, además, en otros aspectos como las prácticas profesionales de gestión y control en las empresas y la educación en ciencias económicas asociada. Por esta razón, su entendimiento en el marco de las características cualitativas y la calidad de la información financiera en general es pertinente y primordial. Por lo que la presente investigación se ha enfocado en analizar este proceso para el caso de las pymes colombianas, un renglón fundamental de la economía, en el marco del concepto de los EM.

En esta línea, en el marco de la teoría contable positiva y diferente literatura sobre esta, se ha contextualizado la acepción que se sigue en el texto respecto de estas alteraciones de los números contables, en función de motivaciones de tipo contractual, fiscal y las relacionadas a la valoración de la empresa. Así mismo, se ha referenciado las tres aproximaciones analíticas más empleadas para identificar y medir este fenómeno y, también, algunas de los factores institucionales y organizacionales que explican su ocurrencia y variación. Puntualmente, se ha descrito el curso de los estudios que han buscado aportar desde una base de trabajo empírico y funcional a su comprensión en algunos países de América Latina.

En este sentido, considerando una muestra base de 3140 pymes colombianas a la que se aplicó las modelaciones de AEM y REM se ha evidenciado que los EM apenas tienen una magnitud ligeramente significativa, tanto en el periodo previo (2011-2015) como en el posterior (2016-2020), esto implica que el fenómeno se presenta de manera poco frecuente y en una cantidad mínima de pymes. Asimismo, desde esta perspectiva se aprecia que la aplicación obligatoria de los IFRS en la regulación nacional no ha presentado en el mediano plazo un efecto contundente de mejora en la calidad de la información financiera de las pymes colombianas, si bien se presentan avances en la reducción de los AEM y los gastos discrecionales. También se encuentra que hay una mayor probabilidad de que una pyme opte por desarrollar una manipulación de las cifras contables a través de los REM que de los AEM. Por tanto, en la prevención de este fenómeno es más importante priorizar el control y la supervisión de las actividades operativas que de las de financiación e inversión.

Por otra parte, al contrastar las estimaciones de los EM con una serie de variables organizacionales y la implementación de los IFRS, se estableció que los factores específicos de la empresa tienen un alcance significativo a la hora de explicar los REM, mientras los aspectos de tipo institucional inciden más en la variación de los AEM. Esto es relevante, porque refuerza el argumento de buena parte de la literatura según el cual es primordial fortalecer las políticas públicas con medidas corporativas más allá del sólo cumplimiento, para lograr una mayor efectividad en la aplicación de un cambio normativo orientado a aumentar la calidad de la información financiera de las pymes.

En contravía con la teoría, se halló que las variables de tamaño de la empresa y endeudamiento bancario no tuvieron mucha significancia en las modelaciones. Los factores específicos que inciden en el incentivo de los EM, tanto AEM como REM, son los gastos por impuestos y la presentación de pérdidas; una representación del peso que tienen las motivaciones fiscales y de valoración de las empresas en la elaboración y revelación de la información financiera. Esto valida empíricamente las indicaciones de la literatura previa que se orientan a resaltar el rol fundamental del cálculo de los impuestos en el desarrollo del proceso contable local, así como, la proyección de una salud financiera constante de las pymes.

Finalmente, es primordial indicar que estos argumentos deben continuar contrastándose en trabajos de investigación empírica futuros, por ejemplo, desarrollando estudios en los que se apliquen al entorno local, y particularmente a las pymes, otros instrumentos de identificación y medición de EM, como las alteraciones sobre rubros particulares de los estados financieros en temas clave como sus fuentes de financiación, proveedores y clientes o el análisis de las distribuciones de los resultados. De igual modo, es importante probar con otras variables explicativas como el tipo y la competitividad de la industria a la que pertenece la pyme, la estructura y la concentración de la propiedad, los riesgos de corrupción y la fortaleza de los mecanismos de control y gobierno, además, otros elementos institucionales como los ciclos económicos y la cambiante estructura tributaria y jurídica del país.