Determinantes del comportamiento de queja del consumidor. Revisión de la literatura

En esta sección se revisa la literatura respecto de los determinantes del CQC a fin de dar soporte a los resultados que se presentarán en la cuarta parte de este documento. Los determinantes del CQC han sido ampliamente documentados en la literatura anglosajona; no obstante, en México la evidencia es escasa. ^{Cornwell, Bligh & Babakus (1991)} analizan el CQC de los mexicoamericanos en los Estados Unidos, encontrando que la etnicidad puede ser un factor importante en el estudio del CQC. Para el caso específico de México, Audeves-Pérez, Solís-Carcaño & Álvarez-Romero (2013) buscaron cuantificar el nivel de satisfacción de los clientes que adquirieron una vivienda mediante una encuesta delimitada al estado de Yucatán. Ellos encontraron que las empresas no buscan la satisfacción de los clientes, sino que reaccionan a las quejas que reciben tratando de resolverlas.

Con la finalidad de encontrar qué variables son los determinantes del CQC, se dividió su estudio en dos subsecciones, una para cada línea. En la primera se utiliza el aspecto socioeconómico y en la segunda los elementos asociados a la empresa. En cada subsección se mencionan los autores que la literatura reporta que han estudiado la relación de cada variable con el CQC. Esto vinculará cada una de las dos grandes líneas (socioeconómico y empresa) y los autores respectivos vinculados.

Una de las primeras variables dentro del grupo de las variables socioeconómicas que se analizará es el ingreso. La literatura reporta la existencia de una relación positiva entre el ingreso y el CQC a nivel país. ^{Morganosky & Buckley (1987)} utilizan una encuesta con residentes en Estados Unidos. Los resultados indican que las personas con mayores niveles de ingreso tienen mayor propensión a presentar una queja o reclamación. ^{Sarabia-Sánchez & Parra (2001)} encuentran que, además de tener una relación positiva, la variable ingreso es la de mayor impacto en el número de reclamaciones que recibió el Instituto Nacional Español para una serie de 12 sectores de esa economía. ^{Phau & Sari (2004)} encuentran que los consumidores indonesios de altos ingresos se quejan en mayor medida que los de menores ingresos.

La explicación de los autores mencionados gira en torno a que, en economías donde el ingreso es más alto, las personas suelen estar educadas y tienden a conocer sus derechos, por lo que son más propensas a presentar una queja. Dada la evidencia analizada, se postula como hipótesis que el ingreso y el CQC mantienen una relación positiva. Otra variable que la literatura reporta como determinante es la percepción que puede tener el consumidor sobre la probabilidad de éxito de la queja. Según ^{Hirschman (1970)}, antes de incurrir en el comportamiento de queja, los consumidores evalúan dos aspectos. Primero, los costos y beneficios de la acción quejosa y, segundo, la posibilidad de obtener una resolución favorable. ^{Blodgett & Grambois (1992)} desarrollan un modelo conceptual para el sector minorista en el que explícitamente se reconoce que el CQC depende en gran medida de la búsqueda de recompensa del consumidor insatisfecho.

Cuando un consumidor se ha quejado con la agencia de protección al consumidor, esta se ve obligada a llevar a cabo una conciliación en la que el consumidor que se quejó puede obtener una compensación por parte de la empresa³. En este sentido, la obtención de la compensación es identificada como una queja que ha tenido éxito para el consumidor que hizo uso de su derecho. La búsqueda de esta compensación es la finalidad que persiguen las personas que deciden quejarse ante una agencia de protección al consumidor.

No debe perderse de vista que una misma persona puede quejarse todas las veces que sienta insatisfacción dentro de un periodo de tiempo; además, los consumidores, al saber que pueden obtener una compensación, pueden sentirse incentivados en presentar su inconformidad por lo que las conciliaciones pueden incentivar el CQC. ^{Varela (1992)} indica que es altamente probable que un consumidor lleve a cabo su queja cuando se combina la experiencia de la insatisfacción por el producto adquirido con el hecho de que el individuo tiene la percepción de que la probabilidad de éxito de su queja sea alta y, por tanto, pueda obtener una compensación; es decir, a mayor probabilidad de éxito, mayor comportamiento de queja.

De la misma forma, ^{Blodgett, Wakefield & Barnes (1995)} utilizan un modelo dinámico para explicar que la percepción de probabilidad de éxito es la variable que mejor predice la búsqueda de recompensa por parte de los consumidores, además de tener una relación positiva. ^{Moliner, Berenger-Contrí, Gil & Fuentes (2008)} aplican un modelo de regresión múltiple a restaurantes españoles, encontrando que la probabilidad de éxito de la queja que percibe el consumidor es la variable de mayor impacto. En este sentido, un hallazgo coincidente es el de ^{Jin (2010)}, quien encuentra para el caso de empresas comercializadoras minoristas en China que las variables de mayor impacto en la intención de queja son⁴: la probabilidad de éxito de la queja y la actitud respecto de la queja de parte del consumidor. Además, la evidencia al respecto de esta relación indica que cuando el consumidor sabe que lo puede asesorar un abogado, la probabilidad de que presente su queja aumentará, ya que el consumidor tiene claro que la queja puede resultar en un ingreso para él (^{Cosma, Pancotto & Vezzani, 2018}).

De acuerdo con la evidencia revisada, la probabilidad de éxito explica al comportamiento de queja debido a que el consumidor tiene la percepción de que la empresa le puede reparar el daño que le causó la insatisfacción derivada de su episodio de consumo. Por las anteriores razones, se plantea la hipótesis de que la probabilidad de éxito de la queja y el CQC se encuentran relacionadas positivamente.

El género es una variable poco explorada en los estudios que han buscado determinar su influencia en el CQC. ^{Moyer (1984)} encontró que el género masculino es más propenso a quejarse que su contraparte, mientras que ^{Kolodinsky (1993)} indica lo contrario al encontrar que son las mujeres las que más se quejan. Este mismo autor recomienda que el género no debe dejarse de lado al momento de analizar el CQC pues encuentra que esta variable afecta de manera importante las quejas del sector de atención médica norteamericano, pero, como lo menciona ^{Moliner (2007)}, no existe acuerdo al momento de señalar a un determinado género como el de mayor tendencia a manifestar quejas.

Por su parte, el tipo de población es una variable que ha sido poco explorada como determinante del CQC. Por tipo de población se refiere a urbana y rural. Existen varias razones por las que esta distinción puede servir para explicar el comportamiento de queja. Según ^{Liefeld (1980)}, la población rural no tiene acceso al número de bienes y servicios que se tienen en las ciudades, por lo que la posibilidad de sentir insatisfacción en un episodio de compra es menor. Dado que las agencias de protección al consumidor se encuentran establecidas en ciudades, para la población rural quejarse podría significar mayores costos de traslado y de tiempo para dar seguimiento a su querella debido a que tendrán que destinar un mayor gasto. La relación entre CQC y tipo de población no es clara. ^{Kolodinsky (1993)} encuentra una relación negativa, pero no significativa. Derivado de lo anterior, se plantea la hipótesis que la población urbana y el CQC tienen una relación positiva.

Respecto a las variables ligadas a la empresa, existe evidencia de que el tamaño de la firma que origina el comportamiento de queja de sus clientes determina el volumen de las quejas que recibe. ^{Oster (1980)} fue uno de los primeros autores en reportar que el tamaño de la firma ejerce influencia sobre el CQC. Con una muestra de mil quinientas quejas encuentra que el tamaño de la empresa y el número de quejas presentan una relación positiva. El departamento de asuntos del consumidor (1986) encuentra que los consumidores que se han quejado estarían dispuestos a volver a adquirir productos de la empresa si esta resuelve satisfactoriamente. El estudio del departamento de asuntos del consumidor indica que las grandes empresas pueden resolver rápidamente la queja dado que su tamaño le permite tener un departamento de atención al cliente y, por ello, pueden incentivar la recompra de sus productos. En este sentido, una conclusión semejante la obtiene ^{Kolodinsky (1993)}, quien construye un modelo basado en la demanda a fin de estimar la probabilidad de que un consumidor incurra en alguna de las siguientes cuatro posibles acciones: sin acción, privadas, públicas o privadas y públicas. En el estudio de ^{Garín-Muñoz, Pérez-Amaral, Gijón & López (2016)}, los autores estudian las quejas de los consumidores en la industria de las telecomunicaciones en España, entre sus conclusiones indican que un manejo apropiado de las quejas constituye una fuente de mejora de la rentabilidad y en un aumento de la satisfacción de los usuarios. Siguiendo esta evidencia, se postula como hipótesis que el tamaño de la firma y el CQC presentan una relación positiva.

Respecto al grado de competencia en un mercado, el paradigma conocido como Salida-Voz-Lealtad de ^{Hirschman (1970)} ha sido utilizado como soporte a las investigaciones de este tipo. Este paradigma explica que cuando los consumidores experimentan insatisfacción, pueden actuar en dos posibles maneras: dejar de consumir o usar la voz. Usar su voz significa reclamar. Si deja de consumir a una empresa, el consumidor estará en posibilidades de sustituir su consumo con el producto de otra firma; por otro lado, si la estructura de mercado es un monopolio, el consumidor no tendrá la opción de sustituir de empresa proveedora del producto o servicio.

Es por ello, que cuanto más se acerque el sector a una situación de monopolio, más frecuentes serán las respuestas de queja (^{Moliner, 2007}). Según ^{Butelli (2007)}, si la estructura de mercado es de pocos competidores, el consumidor tendrá pocas opciones para optar por otros productos. Por el contrario, la presencia de muchas empresas en un mercado aumenta la disponibilidad de productos y puede obligar a las empresas a ser sensibles al comportamiento de queja del consumidor. ^{Andreasen (1985)} reporta que el poco grado de competencia en el mercado de atención médica incentiva la insatisfacción del usuario y, con ello, la propensión a quejarse. Por las razones expuestas, la hipótesis que se pretende probar es que existe una relación positiva entre el grado de concentración de mercado y el volumen de quejas presentadas.

Existen otras variables que la literatura ha demostrado son determinantes del comportamiento de queja del consumidor, como puede ser la edad, el conocimiento de las normas o leyes que tengan los mismos, entre otras que no se mencionaron en este apartado, pues no se encontró disponible la información al respecto que pudiera ser integrada en los modelos que se presentarán más adelante.

Evolución del comportamiento de queja del consumidor en México

En este apartado se analiza el CQC en la economía mexicana a partir de la información disponible, lo que permite analizarlo en dos dimensiones: a nivel empresa y a nivel entidad federativa. El volumen de quejas que se ha presentado ante la Procuraduría Federal del Consumidor (Profeco) será tomado como representativo del CQC que es un comportamiento de carácter público. En este punto se puede reflexionar sobre las quejas que se realizan en redes sociales. Este tipo de queja es de carácter público, pues mucha gente puede enterarse de esta; la facilidad con la que se puede expresar permite que sea recurrente para que el consumidor exprese su insatisfacción. Los departamentos de atención al cliente de las empresas pueden mantenerse al pendiente de este tipo de queja para tratar de resolver el problema antes de que llegue a una procuraduría de protección al consumidor. Incluir este tipo de queja en el análisis que aquí se presenta podría enriquecerlo, pero la información no se encuentra disponible.

Respecto al análisis a nivel entidad federativa, la estructura de la información permite observar cómo se distribuyen las quejas presentadas por consumidores para cada estado. Esta información no contiene el destinatario de la queja, solamente la demarcación en la que se llevó a cabo. Cabe mencionar que la información para el análisis a nivel entidad federativa se encuentra disponible en el periodo 2006-2014.

En la Figura 1 se puede observar la distribución promedio del total de quejas reportadas por habitante a través de la Profeco para cada entidad federativa. Para la descripción se dividió a las entidades federativas en tres niveles de quejas: alto, medio y bajo. Se observa que los altos niveles de quejas por habitante se encuentran aglomerados en la península de Yucatán, así como en el centro-occidente del país, mientras que las entidades con bajos niveles de quejas por habitante se aglomeran en el centro y sur. En el norte del país se encuentran los niveles medios de quejas presentadas.

Fuente: Elaboración propia con información de Profeco.

Figura 1 1. Promedio de la distribución de las quejas a nivel Entidad Federativa 

La media de las quejas por habitante puede permitir interpretar de la Figura 1 donde la media por estado se representa por la línea continua. La media de las quejas por habitante es de 0.113; hay alrededor de 17 estados que se localizan por debajo de la media, entre los que destaca el Estado de México, por su alta densidad poblacional, y que además se diferencia del Distrito Federal (considerando que entre ambas entidades tienen una población superior a los 23 millones de habitantes), el cual se encuentra muy por encima de la media en las quejas por habitante, esto podría indicar que en el Estado de México la población tiene aversión a quejarse. Otros estados que están por debajo de la media y tienen las mismas características del Estado de México son Puebla y Nuevo León, que presentan una baja participación de su población en quejarse. El criterio para determinar si las aquejas son altas, bajas y media son respectivamente: por encima de 0.200; entre 0.025 y 0.100; y entre 0.101 y 0.199.

El caso del estado de Nuevo León llama la atención pues es una entidad cuyo Producto Interno Bruto (PIB) per cápita se encuentra por encima de la media nacional. En la Figura 2 se aprecia que los estados que se encuentran por encima de la media en el porcentaje de quejas son aquellos que también cuentan con un PIB per cápita por encima de la media.

Fuente: Elaboración propia con datos de la Profeco.

Figura 2 Número de quejas por habitante por entidad federativa 

Con respecto al análisis de las empresas con mayores quejas ante Profeco, la información disponible permitió obtener seis empresas que coinciden en aparecer en las listas de las empresas que reciben mayor número de quejas: Wal-Mart, Liverpool, Telcel, Comisión Federal de Electricidad (CFE), Telmex y Movistar. En primer lugar, la empresa con mayor número de quejas en el periodo de estudio (2006-2012) es la CFE, que tuvo un promedio anual de 9209 quejas. En la Figura 3 se puede apreciar el comportamiento del número total de quejas de la CFE, la cual presenta un incremento acentuado en el año 2010 al incrementar los reclamos por la insatisfacción por el servicio al doble.

Fuente: Elaboración propias con información de la Profeco.

Figura 3 Evolución de quejas Comisión Federal de Electricidad 

Dicho incremento puede deberse a que en el año 2009 Luz y Fuerza del Centro (LFC) fue desincorporada, y la operación técnica de dicha empresa pasó a manos de CFE. Cabe mencionar que la literatura reporta que los consumidores presentan mayores niveles de insatisfacción y mayor cantidad de quejas con los servicios que con los productos (^{Best & Andreasen, 1977}). ^{Sarabia-Sánchez & Parra (2001)} encuentran que el sector telefonía es el que recibe una mayor cantidad de quejas en el periodo 1990-1999, seguido del servicio de suministro de energía eléctrica, reportando que respecto del total de quejas que recibió el sector servicios, 29.9% correspondió al sector telefonía y 28.5% al sector de suministro de electricidad.

El caso de México reporta circunstancias similares, ya que las empresas que tienen el mayor número de quejas son del sector productor de energía eléctrica y telecomunicaciones. En la Figura 4 se agruparon las empresas de telefonía como Teléfonos de México (Telmex), que recibió un promedio anual de 4250 quejas, mientras que Radio Móvil DIPSA (Telcel) recibió un promedio anual de 3619 y Movistar recibió 1018 quejas.

Fuente: Elaboración propia con información de la Profeco.

Figura 4 Comportamiento de quejas empresas de telefonía 

En la Figura 5 se puede observar la evolución de las quejas de dos empresas comerciales minoristas, como son Wal-Mart y Liverpool. El promedio de quejas promedio anual que tuvieron estas empresas fueron 433 y 327, respectivamente.

Fuente: Elaboración propia con información de la Profeco.

Figura 5 Evolución de quejas en empresas comerciales minoristas 

Análisis econométrico

En este apartado se busca estimar el impacto de los determinantes del CQC en dos niveles. La estructura de la información disponible no permite estimar un solo modelo en el que se incluyan todas las variables. A nivel entidad federativa se tiene la información del total de quejas presentadas por los consumidores que ahí viven mientras que, a nivel empresa, se tiene al total de quejas que reciben las empresas, pero en este caso no se tiene la desagregación del lugar en el que fue presentada la queja.

De acuerdo a la revisión de la literatura presentada en los apartados anteriores, el comportamiento de las quejas de los consumidores depende: i) del nivel ingreso; ii) la residencia de los individuos, si estos viven en una zona urbana o rural; iii) variable género; y iv) las conciliaciones entre el consumidor y las empresas, las cuales son reportadas por la Profeco. El ingreso está calculado en términos per cápita, la población rural y la urbana están medidas en porcentaje respecto del total de la población, las conciliaciones son una variable proxy que se obtiene de la probabilidad de tener éxito en la queja y es obtenida a través del cociente de conciliaciones llevadas a cabo sobre el total de quejas presentadas. La variable género está representada por el porcentaje de hombres sobre el total de población, mientras que las quejas se presentan en términos per cápita.

Lo anterior se expresa a través de la siguiente relación:

La Relación (1) indica que las variables se encuentran definidas a partir de observaciones longitudinales para un conjunto de individuos, i, en un determinado periodo temporal, t. Para estimarla se considera la metodología de datos de panel lineal estático. De acuerdo con ^{Arellano (1992)}, ^{Arellano & Bover (1990)}, ^{Baltagi (2005)} y ^{Greene (2018)}, un modelo de panel en su forma estática se encuentra definido a partir de datos de corte transversal, donde la heterogeneidad individual (o el efecto individual) es parte fundamental para determinar el comportamiento de la variable endógena para un conjunto de individuos y espacio temporal.

De esta manera, la función de regresión a estimar se expresa en la siguiente ecuación (^{Baltagi, 2005}; ^{Greene, 2018}):

en donde hay k parámetros a estimar en x _it , sin incluir al término constante. El parámetro zi,α es el efecto individual, o heterogeneidad, en donde el término constante y las variables individuales (no observables) se encuentran dentro de z _i . El término εit es el componente error del modelo que se compone por los efectos individuales específicos no observables y por el error idiosincrático (^{Wooldridge, 2010}).

La estimación de la Ecuación (2) se puede obtener a través de los siguientes métodos. i) Regresión agrupada, donde el parámetro z _i contiene solo un término constante, el cual es estimado de manera eficiente y consistente, mediante el uso de los MCO, por lo que se asume que el modelo contiene un intercepto, α, y una pendiente, β. ii) Efectos fijos, en donde se asume que el parámetro z _i es no observable y se encuentra correlacionada con x _it , por lo que el estimador β de los MCO es inconsistente debido a la omisión de variables. El modelo de efectos fijos se define en la Ecuación (3):

donde αi=zi,α incluye todos los efectos observables, además permite obtener una media condicional. La metodología de los efectos fijos considera al término α _i como el término constante para un grupo específico, i, en el modelo de regresión. iii) Efectos aleatorios, en esta metodología se asume que la heterogeneidad del comportamiento individual no se encuentra correlacionada con las variables que están incorporadas en la ecuación de la regresión. El modelo de efectos aleatorios se especifica en la siguiente expresión:

La Ecuación (4b) es un modelo de regresión lineal donde el término error está compuesto por un término aleatorio para un grupo específico, u _i , y por un término aleatorio εit, para cada grupo individual, i, y para cada periodo, t. Cabe mencionar que ambos residuales son estocásticos y su diferencia consiste en que el efecto individual no observable, u _i , se encuentra correlacionado con los regresores del modelo. Para estimar la Ecuación (1) se utiliza la metodología de los modelos de efectos fijos y aleatorios cuyos resultados se presentan en la Tabla 1.

En la Tabla 1 se presentan tres modelos para explicar el comportamiento de la variable de estudio Quejas por Habitante la cual representa al CQC. El primero se obtiene por MCO, el segundo modelo representa la estimación por efectos fijos, el tercer modelo representa la regresión de efectos aleatorios. Para determinar qué modelo es preferible (efectos fijos versus aleatorios), se recurre a la prueba de Hausman, cuya hipótesis nula indica que la estimación por efectos aleatorios es preferible sobre el de efectos fijos. Mientras la hipótesis alterna indica que los efectos fijos son preferibles debido al comportamiento heterogéneo de los individuos que conforman la muestra. De acuerdo a la Tabla 1, los estadísticos de la prueba de Hausman indican que se rechaza la hipótesis nula, por lo que el modelo de efectos fijos es preferible para explicar el comportamiento de las quejas, las cuales son explicadas por el PIB, cuyo resultado coincide con el de ^{Morganosky & Buckley (1987)}, ^{Phau & Sari (2004)}, ^{Sarabia-Sánchez & Parra (2001)} y en el sentido de que un aumento del ingreso tiene como impacto un incremento en el comportamiento de queja; la variable conciliaciones, que fue proxy de la probabilidad de éxito, coincide con los de ^{Blodgett & Grambois (1992)}, ^{Blodgett et al. (1995)}, ^{Jin (2010)} y ^{Moliner et al. (2008)}. Esto significa que mientras mayor sea la percepción de éxito de la queja que tengan los consumidores antes de presentar la queja, mayor número de quejas se presentarán. Esto se da de esa manera porque los individuos tienen la certeza de que la autoridad les está dando respuesta a sus quejas, con lo que podrían obtener una compensación, incentivando la presentación de la querella. Por su parte, el parámetro de la población urbana resultó positivo, indicando que la población que vive en zonas urbanas sí influye positivamente sobre las quejas, mientras que el parámetro de la población rural resultó ser estadísticamente no significativo. Lo anterior implica que la población que vive lejos de las ciudades no presenta quejas sobre su insatisfacción, dadas las condiciones de calidad de vida que cuentan las personas que residen en provincia o zonas rurales, como pobreza, bajo ingreso per cápita, bajo nivel educativo, entre otros. Se puede deducir que este tipo de población no tiene incentivos para presentar una queja. Este resultado coincide con ^{Kolodinsky (1993)}.

A continuación, se considera la misma metodología de datos de panel a nivel empresa; con base en la información disponible, se considera como variable dependiente el número de quejas recibidas de cada empresa sobre sus ventas, las cuales están en función al tamaño de la empresa y a su cuota de mercado. Lo anterior se puede expresar en la siguiente relación:

Con respecto a las variables que determinan el comportamiento de las quejas, a nivel empresa, se requiere señalar las siguientes particularidades: la variable que representará la concentración de mercado será la cuota de mercado, ya que una alta participación de mercado puede ser indicativa de un mercado concentrado. Para ello, se han utilizado las ventas a precios de 2008 y se calculó la participación de mercado de las empresas mencionadas (en la sección anterior), excepto la cuota de CFE, cuya participación de mercado se calculó tomando el número de usuarios que recibieron energía eléctrica donde operaba CFE, respecto del nacional. Cabe recordar que Luz y Fuerza del Centro operaba algunos municipios del centro del país; no obstante, una vez que fue desincorporada, la CFE obtuvo el total del mercado. Para el caso de la variable tamaño de la empresa se calculó como el número de trabajadores sobre ventas.

La estimación de la Expresión (5) se sigue la misma metodología utilizada en la Expresión (1) (modelo de efectos fijos versus aleatorios), cuyos resultados se presentan en la siguiente Tabla 2, donde se presentan cuatro modelos. El primero es por mínimos cuadrados; el segundo modelo incluye variables binarias, donde cada una de ellas representa las empresas que gozan de una mayor cuota en sus respectivos mercados, donde el intercepto representa el comportamiento de las quejas de la CFE si el número de quejas de las demás empresas son cero. Cabe mencionar que en este modelo las variables explicativas binarias buscan demostrar si hay diferencias en el CQC entre las empresas seleccionadas. De acuerdo a la estimación, se aprecia que sí existe diferencias entre las variables binarias, salvo aquella que representa a la empresa de Telmex que resultó ser estadísticamente no significativa. Esto implica que el no haber evidencia de diferencias entre la CFE y Telmex en el número de quejas probablemente se deba a que estas empresas son las que cuentan con la mayor cuota y tamaño, además de ser consideradas como dominantes en su respectivo mercado.

El signo negativo de la constante significa que la CFE es la que mantiene el mayor nivel de quejas y, dado que el coeficiente de Telmex resulto no significativa, esto implica que también esta empresa es la que mantiene el mayor número de quejas. En este segundo modelo se tiene que la bondad de ajuste es de 0.86, un valor mayor a la del modelo 1. Esto señala que las diferencias en tamaño y cuota de mercado de las empresas sí influyen en el comportamiento de las quejas. El tercer modelo es estimado mediante los supuestos de efectos fijos. En este modelo, sus coeficientes tamaño y cuota de mercado son similares al segundo modelo, indicando con ello que estas variables repercuten positivamente al comportamiento de las quejas. Para determinar que el modelo de efectos fijos es preferible sobre el de MCO con variables binarias, se lleva a cabo la prueba de la F restringida para determinar si, en el modelo, el intercepto es único para las empresas. Para el caso del modelo de efectos fijos de la Tabla 2 se tiene un valor de la F restringida (5251) de 6031 con un p-value de 0.000. Por tanto, el modelo de efectos fijos es preferible sobre el de MCO. El cuarto modelo representa la regresión de efectos aleatorios. Para determinar qué modelo es preferible (efectos fijos versus aleatorios), se recurre a la prueba de Hausman. De acuerdo a la Tabla 2, los estadísticos de la prueba de Hausman indican que se rechaza la hipótesis nula, por lo que el modelo de efectos fijos es seleccionado para explicar que el comportamiento de las quejas es determinado por el tamaño de la empresa, coincidiendo con ^{Kolodinsky (1995)}. Departamento de asuntos del consumidor (1986) y mientras que la cuota de mercado de las empresas es significativa coincidiendo con ^{Andersen (1985)}, ^{Butelli (2007)} y ^{Moliner (2007)}.

Cabe mencionar que, de acuerdo a la literatura revisada, existen otras variables que determinan el CQC, tales como el tipo de personalidad o la importancia de la situación de compra, entre otras más; no obstante, dichas variables no se incluyeron debido a problemas de falta de información disponible. En estudios próximos, derivados del presente, se tratará con diferentes metodologías para incorporar el mayor número de variables que aporten información a fin de identificar los factores que determinan en la variable CQC en la República Mexicana.

Los resultados encontrados pueden tener algunas implicaciones importantes, pues el aumento del ingreso en los ciudadanos generará un aumento de las quejas que llevan a cabo los consumidores, por lo que este resultado se convierte en una alerta para la Profeco. De la misma forma, las quejas pueden aumentar en la medida en que los consumidores obtengan beneficios de las conciliaciones llevadas a cabo por la procuraduría, pues este hecho será interpretado por los consumidores insatisfechos como una mayor probabilidad de éxito de su queja que desembocaría en que los consumidores que se quejaron verían aumentado su ingreso al obtenerlo de una conciliación exitosa. Además, entre más eficiente sea Profeco para gestionar y recuperar los montos en favor del consumidor, las quejas pueden incrementar, pues los consumidores percibirán que sus quejas tienen una mayor probabilidad de éxito.

Para el caso del análisis a nivel empresa, la discusión de resultados puede significar también una alerta para la Profeco debido a que el crecimiento de las firmas llevará a un aumento de las quejas. Las empresas tomadas en cuenta en este análisis son firmas de gran tamaño que no se puede esperar que disminuyan su dimensión.