Determinantes de la rentabilidad empresarial en el ecuador: un análisis de corte transversal

Determinants of business profitability in Ecuador: a cross-sectional analysis

  • Marcos Sánchez Universidad de las Fuerzas Armadas
  • Victor Lazo Universidad de las Fuerzas Armadas

Resumen

El principal objetivo de la investigación es identificar las variables potencialmente responsables de generar rentabilidad en las firmas ecuatorianas; es de especial interés el efecto que puede tener la investigación científica y el desarrollo tecnológico en el desempeño financiero. Del Censo Nacional Económico 2010 se seleccionó una muestra de 2.472 firmas que fueron clasificadas por estratos, según su tamaño, y se aplicaron las herramientas estadísticas de componentes principales y regresión lineal para obtener estimaciones econométricas. El resultado de este estudio muestra que las empresas de tamaño micro tienen mayores oportunidades de mejorar su rendimiento financiero cuando disponen de recursos como personal calificado, activos fijos, generan ingresos y tienen acceso al financiamiento en instituciones públicas y privadas. Para mejorar el desempeño económico de aquellas firmas que por su tamaño son consideradas medianas o grandes deben contar, adicionalmente, con inventarios de materias primas y productos terminados. La variable que representa la tecnología no contribuye a incrementar la probabilidad de que una empresa sea rentable debido a la escasa inversión que las firmas realizan en estas actividades.


Palabras clave: estrato, firma, Investigación y desarrollo tecnológico, regresión lineal, componentes principales.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Citas

Aragón, A. y Rubio, A. (2005). Factores asociados con el éxito competitivo de las pyme industriales en España. Universia Business Review, 36-49.

Benavente, J. (2005). Investigación y desarrollo, innovación y productividad: un análisis econométrico a nivel de la firma. Estudios de Economía Universidad de Chile, Vol.32 – No.1, 39-67.

Buesa, M., Navarro, M., Molero, J., Aranguren. M., y Olarte. F. (2001). Indicadores de la ciencia, la tecnología y la innovación. Azkoaga. 9, 1-75.

Castañeda, M., Cabrear, A., Navarro, Y. y Wietse de Vries. (2010). Procesamiento de datos y análisis estadísticos utilizando SPSS. Brasil, Porto Alegre: EDICUCRS.

Castillo, J. (2013) Análisis de los factores explicativos de la rentabilidad de las empresas vinícolas de Castilla-La Mancha. Revista FCA UNCUYO, 45(2), 141-154.

Coronado, D., y Acosta, M. (1999). Innovación tecnológica y desarrollo regional. Información Comercial Española, 781, 103-116.

De Arce, R. y Mahía, R. (2008). Conceptos básicos sobre la heterocedasticidad en el modelo básico de regresión lineal. Tratamiento con E-Views. Universidad Autónoma de Madrid. Recuperado de https://www.uam.es/ana.delsur/pdf/heterocedasticidad.pdf

Chiavenato, I. y Sapiro, A. (2011). Planeación Estratégica Fundamentos y Aplicaciones, México, D.F.: Mc Graw-Hill.

Gil, J. (2015). Metodología cuantitativa en educación. Recuperado de https://books.google.com/books?id=aknLCgAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es#v=onepage&q&f=false
González, A., Correa, A., y Acosta, M. (2002). Factores determinantes de la rentabilidad financiera de las Pymes. Revista Española de Financiamiento y Contabilidad, Vol. XXXI, No. 112, 395-429.

Gorsuch, R. (1983). Factor Analysis. Second Edition. LEA

Gujarati, D. y Porter, D. (2010). Econometría, México, D.F.: Mc Graw-Hill.

Hoechle, D. (2007). Robust standard errors for panel regressions with cross-sectional dependence. Stata Journal, 7(3), pp. 281.

INEC. (2010). Censo Nacional Económico. Recuperado de http://anda.inec.gob.ec/anda/index.php/catalog/350/get_microdata

—. (2012). Directorio de Empresas y Establecimiento. Recuperado de http://www.ecuadorencifras.gob.ec

—. (2014). Metodología de la Encuesta Exhaustiva a Empresas y sus Establecimientos, Fase II del censo nacional Económico 2010. Recuperado de http://www.ecuadorencifras.gob.ec

Institute for Digital Research and Education UCLA. (2016). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data by Jeffrey M. Wooldridge Chapter 16: Corner Solution Outcomes and Censored Regression Models. Recuperado de http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/examples/eacspd/chapter16.htm

Naciones Unidas. (2009). Clasificación Industrial Internacional Uniforme de todas las actividades económicas (CIIU). Departamento de Asuntos Económicos y Sociales. Serie M, No.4/Rev. 4.

Rojo J. (2008). Curso de introducción al paquete Stata 9.1 SE. Unidad de Análisis Estadístico, CCHS, CSIC. Madrid. 1-33.

Sainz, A. (2002). Análisis de los factores explicativos del éxito empresarial. Una aplicación al sector de denominación de origen calificada Rioja (Tesis doctoral). Universidad de La Rioja. Servicio de publicaciones, 1-358.
Publicado
2018-06-30
Sección
Artículos