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Revista Venezolana de Gerencia
versión impresa ISSN 1315-9984
Revista Venezolana de Gerencia v.14 n.47 Maracaibo sep. 2009
Recursos intangibles en el desempeño de la industria de maquinados de México
Maldonado, Juan Regino* Vera-Cruz, Alexandre O.**
Estancia posdoctoral en la Universidad Autónoma Metropolitana Xochimilco. Calzada del Hueso 1100. Col. Villa Quietud. Coyoacán. C. P. 04960. México. D. F. Adscrito al Instituto Politécnico Nacional CIIDIR Oaxaca, Hornos 1003,Santa Cruz, Xoxocotlan, Oaxaca, México. juanregino@hotmail.com
Profesor-investigador de la Universidad Autónoma Metropolitana Xochimilco. Calzada del Hueso 1100. Col. Villa Quietud. Coyoacán. C. P. 04960. México. D. F. veracruz@correo.xoc.uam.mx
Resumen
Desde la teoría basada en recursos el objetivo del presente trabajo es analizar las diferencias en el desempeño de las PyMES pertenecientes a la industria de maquinados de México. Para ello,se identificaron ciertos recursos intangibles como la cultura,el conocimiento,la innovación y los vínculos de cooperación en las PyMES; y se analizó su incidencia en el desempeño. Se parte del supuesto, que las diferencias en el desempeño se atribuyen a la heterogeneidad en la dotación de los mismos, la cual se asocia a la estrategia seguida por la empresa,en la que consideran las ventajas de la estructura industrial. La investigación se diseñó bajo los criterios de un estudio de corte transversal. Se aplicaron 283 encuestas a propietarios y directivos de las PyMES en 2005 y 2006 de las cuales 179 correspondieron a empresas de Querétaro,y 104 a Ciudad Juárez. Con base en el análisis de regresión múltiple,el estudio concluye que las empresas de Ciudad Juárez presentaron un desempeño superior que las de Querétaro,logrando desarrollar una capacidad cultural y funcional. Las diferencias en el desempeño se atribuyen a la heterogeneidad de los recursos intangibles y las capacidades de la empresa.
Palabras clave: Recursos y capacidades, recursos intangibles, desempeño, PyMES.
Recibido: 05-11-08. Aceptado: 15-06-09
Intangible Resources in the Performance of the Machining Industry in Mexico
Abstract
Based on a resource-based theory,the objective of this study is to analyze differences in the performance of the SAMEs belonging to the machining industry in Mexico. Certain intangible resources were identified,such as culture,knowledge,innovation and links of cooperation among the SAMEs,analyzing their influence on performance. The study is based on the supposition that the performance differences are attributable to the heterogeneity of the SAMEs endowment,associated with the company.s strategy,in which advantages of the industrial structure are considered. The research was designed with criteria of a transversal-type study. Surveys were given to 283 owners and directors of SAMEs in 2005 and 2006,of which 179 corresponded to companies in Querétaro and 104 to Juarez. Based on multiple regression analysis,the study concluded that the companies in Juarez have a performance superior to those in Querétaro,achieving the development of a cultural and functional capacity. Performance differences are attributed to heterogeneity in the intangible resources and the capacities of the company.
Key words: Recursos y capacidades, recursos intangibles, desempeño, PyMES.
Recibido: 05-11-08. Aceptado: 15-06-09
1. Introducción
La investigación se centra en analizar el desempeño de la empresa desde la teoría de recursos y capacidades. Particularmente en empresas manufactureras de países en vías de desarrollo. El documento muestra evidencia de la relevancia de los recursos intangibles como cultura, innovación, conocimiento y vínculos de cooperación en las diferencias de desempeño de empresas pertenecientes a un mismo sector industrial.
El trabajo se apoya en dos corrientes teóricas que han buscado explicar las diferencias de desempeño en empresas que operan bajo un mismo sector industrial, (i) la teoría estructural y (ii) la teoría de recursos y capacidades. En cuanto a la primera, esta busca explicar dichas diferencias a partir de las diferentes capacidades de la empresa para adecuar sus estrategias a la estructura del sector industrial, la segunda pone énfasis en las diferentes capacidades de la empresa para explotar de manera efectiva sus propios recursos. En este sentido, esta última teoría guía el análisis de la investigación, en tanto, que resalta el papel que juegan los recursos intangibles en el desempeño.
El sector de maquinados industriales de Querétaro y Ciudad Juárez está conformado por un gran número de empresas micro y pequeñas, habiendo muy pocas empresas medianas y grandes. Así mismo en las dos regiones la industria presenta características similares de estructura industrial y de mercado. Sin embargo, existen diferencias importantes entre las empresas en cuanto a sus capacidades tecnológicas, el nivel de equipamiento, la modernidad de sus instalaciones, capacidad de negociación con sus clientes etc., lo cual nos lleva a la siguiente pregunta de investigación ¿Por qué las PyMES de maquinados industriales de Querétaro y Ciudad Juárez quienes operan bajo una estructura industrial similar presentan desempeños diferenciados?
El trabajo parte del supuesto que los recursos son heterogéneos en las empresas de maquinados industriales, y por lo tanto, las diferencias en el desempeño podrían explicarse por la acumulación de tales recursos, quienes al no ser movibles, su impacto en el desempeño estaría en función de un determinado espacio y tiempo.
La disparidad en la dotación de recursos parece estar relacionada a la estrategia seguida por la empresa, en la que aprovecha las ventajas de la estructura industrial en la que se encuentra, y de esta forma delinear su trayectoria.
La metodología seguida en este estudio es la de Babbie (2004), por lo cual se aplicaron 283 encuestas a propietarios y directivos de PYMES de maquinados industriales de México en 2005 y 2006, de las cuales 179 correspondieron a Querétaro y 104 a Ciudad Juárez. El cuestionario se basó en el instrumento aplicado a las empresas de maquinados industriales de Ciudad Juárez en el 2002 (Dutrénit y Vera-Cruz, 2003), siendo modificado y actualizado a partir de la experiencia de otros estudios sobre espacios locales de producción e innovación en América Latina (Lastres, 2003). Las hipótesis fueron probadas a través de regresión múltiple.
Para presentar los resultados de la investigación el documento se estructuró en cuatro secciones. Después de la introducción, en la segunda sección se hace una breve revisión de la literatura sobre los recursos intangibles en el desempeño y se plantean las cuatro hipótesis centrales
del estudio, como el modelo conceptual de investigación, en la tercera sección se presentan los resultados, final-mente en la cuarta sección se presenta las conclusiones del trabajo.
2. Teoría de los recursos
Para responder al objetivo de la investigación se revisaron las teorías des-de la gestión estratégica, cuyos planteamientos se exponen en seguida. La teoría estructuralista (TE) sostiene que los factores de la industria afectan al desempeño (Schmalensee, 1985; Porter, 1985; 1980), mientras que la teoría de recursos y capacidades (TRC) plantea que los factores internos de la empresa explican en mayor medida el desempeño (Hawawini, Subramanian y Verdin 2003; Mauri y Michaels, 1998; McGahan y Porter, 1997; Rumelt, 1991; Hansen y Wernelfelt, 1984).
El planteamiento central de Barney (1991), principal impulsor de la TRC, descansa en dos supuestos, 1). Los recursos son heterogéneos en las empresas, y por lo tanto estas son heterogéneas por la cantidad y calidad de los recursos que alcanzan acumular y explotar a lo largo de su trayectoria, 2). Los recursos no son movibles, por tanto su eficiencia está condicionada a un determinado espacio y tiempo. Lo anterior significa que la empresa estratégicamente decide desarrollar recursos internos que al ser cada vez más específicos van haciéndose más complejos, valiosos, raros, insustituibles e inimitables.
Hay evidencia sobre la importancia de los recursos específicos en el desempeño, mejor conocidos como recursos intangibles, como el conocimiento y la innovación (Hatch y Dyer, 2004; McEvily y Chakravarthy, 2002; Grant, 1996; Hall, 1993 y 1992). Sin embargo, algunos otros recursos intangibles como la cultura y vínculos de cooperación no se han estudiado a profundidad.
En relación a los estudios sobre cultura, uno de los estudios más recientes fue realizado por Vera-Cruz (2004), quién encuentra que la cultura organizacional explicó las diferencias en el comportamiento tecnológico de dos empresas cerveceras en México. Sin embargo, al no ser de su interés, no alcanza a explicar el efecto de la cultura en el desempeño de las empresas. También hay otros estudios que han analizado la importancia de los vínculos de cooperación principalmente en empresas multinacionales y empresas proveedoras endógenas (Dussel, 1999; Casalet, 1997). Sin embargo, tampoco analizan su efecto en el desempeño.
Lo anterior indica que, es importante abordar el tema de los recursos intangibles y su incidencia en el desempeño. Varios trabajos señalan que algunas empresas con base a sus recursos consiguen conformar capacidades diferenciadas y mejorar su desempeño (Teece, Pisano, y Shuen, 1997; Hamel y Prahalad, 1990). De acuerdo con Hall (1993) quien apoyándose en las contribuciones de Coyne (1986) plantea que la empresa puede desarrollar cualquiera o una combinación de las cuatro capacidades diferenciadas que a continuación se enumeran: i) capacidad funcional (know how de empleados, Know how de proveedores y de clientes), ii) capacidad cultural (habilidades para innovar, habilidades para trabajar en equipo, y percepción de los clientes sobre estándares de calidad), iii) capacidad de posición (prestigio del producto, prestigio de la empresa, redes personales y organizacionales), y iv) capacidad regulatoria (marca, derechos de autor, y patentes). Sin embargo, este estudio sólo analiza tres recursos intangibles en el desarrollo de tres capacidades diferenciadas; el conocimiento en la capacidad funcional, la cultura de la calidad y habilidades de innovación en la capacidad cultural y los vínculos de cooperación en la capacidad de posición.
Para lograr lo anterior, como señalan los estudiosos de la estrategia (Grant, 1996; 1991; Barney, 1991) primero será necesario identificar los recursos en las PyMES de maquinados, enseguida medirlos y por último, analizar su efecto en el desempeño de ambos grupos de empresas.
2.1. Los recursos intangibles en la industria de maquinados
De acuerdo con Schein (1984) la cultura en la empresa puede ser analizada a través del estudio de i) artefactos visibles, ii) valores adoptados y iii) suposiciones básicas. Algunos estudios han retomado alguno o una combinación de los anteriores factores en el estudio de la cultura organizacional. Por ejemplo, el estudio de Kim y Yu (2004) encuentra que los valores de la empresa estuvieron significativamente asociados al desempeño. Otros estudios, se han preocupado por estudiar los valores de la empresa orientados a la satisfacción del mercado (Teerikangas y Very, 2006; Igo y Skitmore, 2006; Øgaard, Larsen y Marnburg, 2005; Nahm, Vonderembse y Koufteros, 2004).
Un estudio reciente en México sobre cultura a nivel empresa a partir de la identificación de las suposiciones básicas del propietario o directivo fue realizado por Vera-Cruz (2004). Los resultados del estudio señalan que las diferencias en el comportamiento tecnológico de Cuauhtémoc--Moctezuma y Modelo se explicaron por la cultura; tales diferencias se dieron en las suposiciones básicas de los directivos respecto a compra de tecnología, decisiones de inversión en I+D, y demás estrategias tecnológicas que implementaron durante y después del período de sustitución de importaciones en México. Sin embargo, como su interés fue mostrar sólo la relación entre cultura y comportamiento tecnológico, el estudio no explica su efecto en el desempeño.
Por lo anterior, al no ser de interés para algunos investigadores, se hizo necesario enfocar el estudio de la cultura y su incidencia en el desempeño. Dicha teoría considera a la cultura como un recurso intangible por ser valiosa, rara, inimitable e insustituible (Barney, 1986a); y al mismo tiempo como fuente esencial del desarrollo de una capacidad cultural (Hall; 1993). Desde dicha teoría; la evidencia empírica es limitada, de ahí que sea importante profundizar en este tipo de estudios a nivel sectorial. En estudios a nivel industria, se analiza la cultura a partir de la identificación de los valores orientados a mejorar las prácticas de calidad de producción, esto da pie a plantear la primera hipótesis.
H1:
Las PyMES de maquinados industriales que acumulen y exploten el recurso intangible cultura orientada a la calidad basada en valores para la mejora de productos y procesos, como cooperacióny motivación entre sus miembros para desarrollar nuevos productos y proyectos tendrán mayor desempeño.
2.2. Conocimiento y desempeño
Grant (1996) sostiene que la empresa tiene como principal objetivo la integración de conocimientos en las capacidades diferenciadas. Señala que es el recurso intangible más importante y significativo en el desempeño. Considera que es un recurso idiosincrásico, escaso, difícil de transferir y de imitar. El cual; se forma a partir de la experiencia y la educación formal, lo que algunos investigadores llaman conocimientos tácitos y explícitos (Nonaka y Takeuchi, 1995; Lundvall y Johnson, 1994).
El conocimiento tácito se acumula en la práctica diaria con la solución de problemas y dominio de actividades, conocido comúnmente como experiencia; es personalizado, alojado en la mente humana, complejo de articular, transmitir, y codificar. Se divide en dos, i)
Know how que se refiere al desarrollo de habilidades cognoscitivas y físicas; y ii) Know who al desarrollo de habilidades en la interacción con individuos y objetos, tanto inter-nos como externos a la empresa. El conocimiento explicito es adquirido en la capacitación, profesionalización, Universidad etc., a través de un lenguaje formal que se encuentra codificado en libros, manuales, etc., al igual que el tácito se divide en dos, i) Know what que se refiere a capacitación profesional, y ii) Know why ala educación formal.De acuerdo con la explicación anterior sobre conocimiento, este estudio plantea como definición central de cono
cimiento de la empresa, el que resulta de una combinación de conocimientos tácitos y explícitos tanto del directivo como de empleados. El tácito se integra por los años de experiencia que los ingenieros llevan desempeñando las actividades de producción (know how), y por las fuentes de información para incrementar el aprendizaje, como por los mecanismos de aprendizaje para extender el conocimiento en la empresa (know who). El explicito se integra por el nivel máximo de estudios de los empleados (Know why).Los resultados de investigaciones desde la teoría de los recursos, han mostrado evidencia del efecto significativo del conocimiento en el desempeño. Señalando que la acumulación de conocimiento y avance a otro especializado depende de muchos factores como el medio, estrategia, cultura empresarial, mecanismos y fuentes de aprendizaje, capacidad de absorción de los individuos, intensidad del esfuerzo, orientación del aprendizaje, entre los principales (Regino, 2006; Kim, 1997).
Es decir, cada empresa posee hasta cierto punto características propias en función de sus actividades principales como de dirección, recursos humanos, estructura de mercado, metas, objetivos, etc. Por lo tanto, es de esperarse que la acumulación de conocimientos se de en un sentido más que en otro, y en un me-nor o mayor grado, como se plantea en la segunda hipótesis.
H2: Las PyMES de maquinados industriales que acumulen y exploten el recurso intangible conocimiento de sus ingenieros y personal técnico, con experiencia en las áreas de ingeniería, diseño y producción; además cuenten con fuen
tes de información y mecanismos de aprendizaje para incrementar el conocimiento tendrán mayor desempeño.2.3. Innovación y desempeño
Algunos estudios han analizado la innovación incremental y radical en productos, procesos y sistemas organizacionales (Alegre, Lapiedra, y Chiva, 2004; Weerawardena, 2003; Kleinknecht, Montfort, y Brouwer, 2002; García et al
., 1999). Sin embargo, desde el lente de la teoría basada en los recursos se entiendo como innovación a la habilidad que poseen los miembros de la empresa para realizar cambios, mejoras o creaciones nuevas.De acuerdo con Hall (1993) la habilidad de innovación que logra desarrollar una empresa contribuye a conformar su capacidad cultural, que funciona por los valores compartidos entre los miembros de la organización, equipos de trabajo, por la cooperación y la relación con los agentes internos y externos en la solución de problemas. Lo anterior, se traduce en resultados positivos para la empresa.
Partiendo de lo anterior, se entiende que la habilidad de innovación depende de ciertos valores culturales y la puesta en práctica de estos. Por lo tanto, se puede entender, desde este punto de vista, del porque algunas empresas parecen ser más innovadoras que otras.
En resumen este estudio considera que la innovación no es otra cosa que la habilidad para innovar de los miembros de la organización no sólo para mejorar productos y procesos sino además generar y crear otros nuevos. Por tanto, se plantea la tercera hipótesis.
H3:
Las PyMES de maquinados industriales que exploten el recurso intangible innovación en la generación de nuevos productos, procesos o sistemas organizacionales tendrán mayor desempeño.2.4. Vínculos de cooperación y desempeño
Por tratarse de PyMES de maquinados industriales es importante identificar los vínculos que establecen con las empresas grandes de cuyas organizaciones son proveedoras, así como la cooperación con otros agentes de la localidad. De acuerdo con Giuliani (2005a y 2003) la vinculación con agentes locales puede estar relacionada con las capacidades de absorción de las empresas. Lo anterior, parece indicar que las empresas que establecen relaciones de cooperación con agentes internos y externos de la localidad tendrán mejores oportunidades de absorber y acumular conocimientos, de aquellas que no mantengan ningún tipo de vínculo.
Según Coyne (1986), desde la óptica de los recursos, las empresas que mantienen vínculos de cooperación con sus agentes locales contribuyen a fortalecer su capacidad de posición en el mercado, por el constante intercambio de información y conocimientos. De ahí, que este estudio plantee su cuarta y última hipótesis.
H4: Las PyMES de maquinados industriales que exploten el recurso intangible vínculos de cooperación con agentes internos y externos ubicados en su localidad, a través de la afiliación en cámaras y asociaciones empresariales; relación con clientes, competidores, y proveedores
así como desarrollo de proyectos conjuntos con Universidades y Centros de Investigación tendrán mayor desempeño.
2.5. Modelo conceptual de investigación
De acuerdo con Coyne (1986) y Hall (1993) los recursos intangibles como la cultura orientada a la calidad y la habilidad para innovar conducirán a la empresa a desarrollar una capacidad cultural.
Mientras que el recurso intangible conocimiento que incluye educación formal y experiencias tanto del directivo como de empleados; así como la existencia de fuentes de información para incrementar el aprendizaje y mecanismos de aprendizaje para incrementar el conocimiento, conducirán a la empresa a desarrollar una capacidad funcional.
La habilidad para desarrollar vínculos de cooperación con agentes locales para llevar a cabo diferentes actividades de trabajo, desarrollar y mejorar productos, incorporación de tecnología, compartir capacidades de diseño, etc., contribuirá a que la empresa desarrolle una capacidad de posición.
Se espera que algunas empresas de maquinados industriales desarrollen algunas capacidades diferenciadas más que otras; pues, se parte del supuesto que la acumulación y explotación de recursos es diferente, y por tanto el desempeño. En la Figura 1 se plantea el modelo de investigación que se siguió.
3. Resultados
Para probar las hipótesis del estudio se llevó a cabo un análisis econométrico, que en consistió en dos partes. El primero en un análisis de correlación y el segundo en un análisis de regresión múltiple.
3.1. Análisis factorial previo a la correlación
Antes del análisis de correlación se llevo a cabo un análisis factorial para determinar en función de los ítems que componentes o variables integran a la cultura de la calidad, conocimiento, habilidades para innovar y vínculos de cooperación cuyos resultados y estructuración se explican a continuación.
La primera variable central, cultura de la calidad se integro por la suma de las variables: estrategia de producción y lanzamiento de productos, cooperación y motivación, y por calidad en productos, procesos y equipos.
En cuanto a la estrategia de producción y lanzamiento de productos, los dos componentes resultantes explicaron el 64 por ciento de la varianza explicada de la variable, con una confiabilidad del 71 por ciento (véase Tabla 1, y Anexo 1 para los ítems que validaron).
Análisis factorial de estrategia de producción y lanzamiento de productos (matriz de componentes rotados)a
Items | Estrategias más importantes en los últimos 5 años | Estrategia de producto 1 y 2 | Comunalidades |
ESTR1_99 | 0,094 | 0,914 | 0,844 |
ESTR2_103 | -0,096 | 0,883 | 0,788 |
ESTR3_107 | 0,070 | 0,912 | 0,836 |
IMPORESTR6_158 | 0,579 | 0,090 | 0,343 |
IMPORESTR7_159 | 0,738 | -0,005 | 0,544 |
IMPORESTR10_162 | 0,773 | 0,083 | 0,605 |
IMPORESTR11_163 | 0,802 | -0,036 | 0,644 |
IMPORESTR12_164 | 0,723 | -0,058 | 0,526 |
% de varianza acumulada | 64,130 |
|
|
Alfa de Cronbach | 0,714 |
|
|
Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotation: Varimax con normalización kaiser.
a La rotación ha convergido en 5 iteraciones.
Respecto a la variable cooperación y motivación, los dos componentes resultantes explicaron el 76 por ciento de la varianza explicada de la variable, con una confiabilidad del 91 por ciento (véase Tabla 2 y Anexo 1 para los ítems que validaron).
Análisis factorial de cooperación y motivación (matriz de componentes rotados)a
Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotation: Varimax con normalización kaiser.
a La rotación ha convergido en 3 iteraciones.
Finalmente de las tres variables que integraron la variable cultura de la calidad, la variable calidad en productos, procesos y equipos, obtuvo dos componentes resultantes que explicaron el 55 por ciento de la varianza de la variable, con una confiabilidad del 79 por ciento (véase Tabla 3 y Anexo 1 para los ítems que validaron).
Análisis factorial de calidad en productos/procesos y equipos (matriz de componentes rotados)a
Items | Actividades para asegurar la calidad de productos/procesos | Actividades para asegurar la calidad de productos/procesos (equipos) | Comunalidades |
ASECALPROP1_501 | 0,314 | 0,685 | 0,567 |
ASECALPROP3_503 | 0,023 | 0,888 | 0,789 |
ASECALPROP4_504 | 0,626 | 0,318 | 0,493 |
ASECALPROP5_505 | 0,604 | 0,112 | 0,377 |
ASECALPROP6_506 | 0,654 | 0,256 | 0,494 |
ASECALPROP7_507 | 0,646 | 0,315 | 0,516 |
ASECALPROP14_508 | 0,763 | 0,095 | 0,591 |
ASECALPROP15_509 | 0,749 | -0,009 | 0,560 |
% de varianza acumulada | 54,846 |
|
|
Alfa de Cronbach | 0,797 |
|
|
Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotation: Varimax con normalización kaiser.
a La rotación ha convergido en 10 iteraciones.
De la segunda variable central, innovación se obtuvieron dos componentes principales que explicaron el 71 por ciento de la varianza de la variable, con una confiabilidad del 45 por ciento (véase Tabla 4 y Anexo 1 para los ítems que validaron).
Análisis factorial de innovación (matriz de componentes rotados)a
Items | Innovaciones organizacionales en la mejora de la empresa | Innovaciones de producto | Comunalidades |
INNOVPROD14_420 | 0,054 | 0,994 | 0,990 |
INNOVORG18_424 | 0,781 | 0,105 | 0,620 |
INNOVORG19_425 | 0,797 | 0,125 | 0,651 |
INNOVORG20_426 | 0,865 | -0,009 | 0,749 |
INNOVORG21_427 | 0,840 | 0,085 | 0,713 |
INNOVORG22_428 | 0,737 | -0,065 | 0,547 |
% de varianza acumulada | 71,191 |
|
|
Alfa de Cronbach | 0,452 |
|
|
Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotation: Varimax con normalización kaiser.
a La rotación ha convergido en 3 iteraciones.
La tercera variable central, conocimiento, se integro por la suma de las variables educación y experiencia; y fuentes de información y mecanismos de aprendizaje. Educación y experiencia obtuvo dos componentes principales, con una varianza explicada del 66 por ciento, y una confiabilidad del 86 por ciento (véase Tabla 5 y Anexo 1 para los ítems que validaron).
Análisis factorial de educación y experiencia (matriz de componentes rotados)a
Items | No. de técnicos/empíricos dentro de act. de ing. Diseno y Prod. con habilidades | Años de experiencia de ingenieros con habilidades | Comunalidades |
EXPING1_348 | 0,005 | 0,575 | 0,331 |
EXPING2_349 | -0,043 | 0,852 | 0,727 |
EXPING3_350 | 0,050 | 0,681 | 0,466 |
EXPING4_351 | -0,021 | 0,826 | 0,682 |
EXPING5_352 | -0,026 | 0,777 | 0,604 |
EXPING6_353 | -0,026 | 0,728 | 0,530 |
EXPING7_354 | -0,072 | 0,813 | 0,666 |
EXPING8_355 | -0,020 | 0,726 | 0,527 |
EXPING9_356 | -0,034 | 0,711 | 0,507 |
EMPTEC1_358 | 0,817 | -0,134 | 0,685 |
EMPTEC2_359 | 0,924 | 0,043 | 0,856 |
EMPTEC3_360 | 0,921 | -0,014 | 0,848 |
EMPTEC4_361 | 0,894 | 0,032 | 0,801 |
EMPTEC5_362 | 0,881 | 0,062 | 0,780 |
EMPTEC6_363 | 0,799 | -0,074 | 0,645 |
EMPTEC7_364 | 0,916 | 0,047 | 0,841 |
EMPTEC8_365 | 0,799 | -0,072 | 0,643 |
EMPTEC9_366 | 0,838 | -0,071 | 0,707 |
% de varianza acumulada | 65,807 |
|
|
Alfa de Cronbach | 0,863 |
|
|
Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotation: Varimax con normalización kaiser.
a La rotación ha convergido en 5 iteraciones.
Fuentes de información y mecanismos de aprendizaje obtuvo tres componentes principales, con una varianza explicada del 62 por ciento, y una confiabilidad del 90 por ciento (véase Tabla 6 y Anexo 1 para los ítems que validaron).
Análisis factorial de fuentes de información y mecanismos de aprendizaje (matriz de componentes rotados)a
Items | Fuentes externas (Universidades, Centros de invesg., y otros) | Fuentes internas (Dpto. I+D, Vtas, MK, Serv. Cliente) | Mecanismos de aprendizaje | Comunalidades |
MINCCONOC5_385 | 0,126 | -0,104 | 0,684 | 0,494 |
MINCCONOC6_386 | -0,034 | 0,191 | 0,782 | 0,650 |
MINCCONOC7_387 | 0,172 | 0,153 | 0,752 | 0,618 |
MINCCONOC10_390 | -0,085 | -0,092 | 0,622 | 0,403 |
FINFOR1_393 | 0,176 | 0,761 | 0,007 | 0,611 |
FINFOR3_395 | 0,257 | 0,730 | 0,090 | 0,606 |
FINFOR10_402 | 0,727 | 0,397 | 0,004 | 0,686 |
FINFOR11_403 | 0,670 | 0,442 | 0,049 | 0,647 |
FINFOR12_404 | 0,734 | 0,413 | -0,077 | 0,715 |
FINFOR13_405 | 0,696 | 0,525 | 0,013 | 0,760 |
FINFOR14_406 | 0,676 | 0,431 | -0,045 | 0,644 |
FINFOR15_407 | 0,688 | 0,346 | -0,003 | 0,593 |
FINFOR16_408 | 0,691 | 0,212 | 0,070 | 0,528 |
FINFOR17_409 | 0,819 | -0,180 | 0,126 | 0,719 |
FINFOR18_410 | 0,815 | 0,178 | -0,019 | 0,696 |
FINFOR19_411 | 0,745 | 0,227 | 0,056 | 0,609 |
FINFOR20_412 | 0,734 | -0,023 | 0,155 | 0,564 |
% de varianza acumulada | 62,020 |
|
|
|
Alfa de Cronbach | 0,908 |
|
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|
Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotation: Varimax con normalización kaiser.
a La rotación ha convergido en 6 iteraciones.
La cuarta variable central, vínculos de cooperación, obtuvo cuatro componentes principales con una varianza explicada de la variable de 53 por ciento, y una confiabilidad de 89 por ciento (véase Tabla 7 y Anexo 1 para los ítems que validaron).
Análisis factorial de vínculos de cooperación (matriz de componentes rotados)a
Items | Tipo de relación con Cámaras y Asociaciones | Tipo de relación con talleres | Tipo de relación con clientes | Tipo de relación con Univer. y Ctos Pub. de investig. | Comunalidades |
RCLIENTE1_557 | 0,026 | 0,138 | 0,724 | 0,039 | 0,545 |
RCLIENTE2_558 | 0,102 | 0,164 | 0,626 | 0,075 | 0,434 |
RCLIENTE3_559 | 0,112 | 0,126 | 0,737 | -0,106 | 0,583 |
RCLIENTE4_560 | 0,201 | -0,100 | 0,531 | 0,095 | 0,341 |
RCLIENTE5_561 | 0,054 | -0,041 | 0,570 | -0,002 | 0,329 |
RCLIENTE6_562 | 0,052 | 0,142 | 0,634 | 0,023 | 0,425 |
RCLIENTE7_563 | 0,092 | 0,122 | 0,670 | 0,106 | 0,484 |
RCLIENTE8_564 | -0,117 | 0,217 | 0,604 | 0,001 | 0,426 |
RCLIENTE10_566 | 0,148 | 0,025 | 0,542 | 0,184 | 0,350 |
RCLIENTE11_567 | 0,125 | 0,196 | 0,635 | -0,005 | 0,458 |
RUNIV2_571 | -0,100 | 0,167 | 0,003 | 0,700 | 0,528 |
RUNIV3_572 | -0,080 | 0,157 | 0,017 | 0,751 | 0,595 |
RUNIV4_573 | 0,369 | -0,102 | 0,165 | 0,621 | 0,559 |
RUNIV5_574 | 0,158 | -0,023 | 0,063 | 0,798 | 0,666 |
RUNIV7_576 | 0,076 | 0,072 | 0,103 | 0,579 | 0,357 |
RCAMARA1_585 | 0,858 | 0,058 | 0,035 | 0,111 | 0,754 |
RCAMARA2_586 | 0,875 | 0,080 | 0,028 | 0,113 | 0,786 |
RCAMARA3_587 | 0,775 | 0,105 | 0,087 | 0,306 | 0,712 |
RCAMARA4_588 | 0,814 | 0,021 | 0,079 | 0,045 | 0,672 |
RCAMARA5_589 | 0,820 | 0,144 | 0,086 | 0,147 | 0,722 |
RCAMARA6_590 | 0,752 | 0,073 | 0,136 | 0,023 | 0,590 |
RCAMARA8_592 | 0,654 | 0,092 | 0,220 | -0,091 | 0,492 |
RCAMARA9_593 | 0,856 | 0,104 | 0,038 | -0,053 | 0,747 |
RCAMARA10_594 | 0,676 | 0,065 | 0,170 | -0,087 | 0,497 |
RCAMARA11_595 | 0,561 | 0,071 | 0,012 | -0,071 | 0,325 |
RCAMARA12_596 | 0,770 | 0,138 | 0,103 | 0,045 | 0,624 |
RCAMARA13_597 | 0,859 | 0,059 | 0,053 | 0,113 | 0,757 |
RTALLER1_599 | 0,032 | 0,671 | 0,155 | 0,114 | 0,489 |
RTALLER2_600 | 0,073 | 0,739 | 0,147 | -0,051 | 0,576 |
RTALLER4_602 | -0,045 | 0,611 | 0,112 | 0,109 | 0,400 |
RTALLER5_603 | 0,101 | 0,702 | 0,226 | -0,034 | 0,556 |
RTALLER6_604 | 0,060 | 0,510 | 0,117 | 0,024 | 0,278 |
RTALLER7_605 | 0,121 | 0,610 | -0,038 | -0,004 | 0,389 |
RTALLER8_606 | -0,015 | 0,699 | -0,024 | 0,211 | 0,533 |
RTALLER10_608 | 0,261 | 0,626 | -0,021 | 0,237 | 0,516 |
RTALLER11_609 | 0,197 | 0,651 | 0,095 | -0,108 | 0,483 |
% de varianza acumulada | 52,759 |
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Alfa de Cronbach | 0,888 |
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Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotation: Varimax con normalización kaiser.
a La rotación ha convergido en 5 iteraciones.
Finalmente la quinta variable central, la dependiente que es el desempeño, obtuvo dos componentes con una varianza explicada de 59 por ciento, y confiabilidad de 92 por ciento (véase Tabla 8 y Anexo 1 para los ítems que validaron).
Análisis factorial de desempeño (matriz de componentes rotados)a
Items | Impacto de innovaciones en los últimos cinco años | Mejora en las capacidades de la empresa | Comunalidades |
MEJORAS1_414 | 0,155 | 0,797 | 0,658 |
MEJORAS2_415 | 0,158 | 0,800 | 0,666 |
MEJORAS3_416 | 0,040 | 0,762 | 0,583 |
MEJORAS4_417 | 0,131 | 0,763 | 0,600 |
MEJORAS5_418 | 0,164 | 0,637 | 0,433 |
IMPACTO1_447 | 0,761 | 0,177 | 0,610 |
IMPACTO2_448 | 0,640 | 0,243 | 0,469 |
IMPACTO3_449 | 0,706 | 0,235 | 0,553 |
IMPACTO4_450 | 0,779 | 0,260 | 0,674 |
IMPACTO5_451 | 0,780 | 0,209 | 0,652 |
IMPACTO6_452 | 0,688 | 0,086 | 0,481 |
IMPACTO7_453 | 0,764 | -0,022 | 0,584 |
IMPACTO8_454 | 0,862 | 0,118 | 0,758 |
IMPACTO9_455 | 0,811 | 0,116 | 0,671 |
IMPACTO10_456 | 0,671 | 0,179 | 0,482 |
% de varianza acumulada | 58,788 |
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Alfa de Cronbach | 0,917 |
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Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotation: Varimax con normalización kaiser.
a La rotación ha convergido en 3 iteraciones.
3.1.1. Análisis descriptivo previo a la correlación
Dentro de esta primera parte del análisis de los datos, antes del de correlación se hizo un análisis descriptivo, cuyos resultados se presentan en las Tablas 9 y 10. Los cuales indican que las medias del desempeño, conocimiento e innovación fueron mayores en las PyMES de maquinados industriales de Ciudad Juárez, mientras que la cultura y los vínculos fueron relativamente mayores en las PyMES de maquinados de Querétaro. Estos primeros resultados muestran indicios de que, las empresas de Ciudad Juárez son más innovadoras que las de Querétaro.
Descriptivos PyMEs maquinados industriales Ciudad Juárez
| N | Mínimo | Máximo | Media | Desviación STD |
DESEMPEÑO_CJ | 104 | 1,00 | 3,00 | 2,3846 | 0,5627 |
CULTURA_CJ | 104 | 1,00 | 3,00 | 1,5865 | 0,6326 |
CONOCIMIENTO_CJ | 104 | 1,00 | 3,00 | 2,0000 | 0,3941 |
INNOVACIÓN_CJ | 104 | 1,00 | 3,00 | 1,3077 | 0,4843 |
VINCULOS_CJ | 104 | 1,00 | 3,00 | 1,2404 | 0,5305 |
N (casos validados) | 104 |
|
|
|
|
Descriptivos PyMEs maquinados industriales Querétaro
| N | Mínimo | Máximo | Media | Desviación STD |
DESEMPEÑO_Q | 179 | 1,00 | 3,00 | 2,0168 | 0,5755 |
CULTURA_Q | 179 | 1,00 | 3,00 | 1,8101 | 0,6250 |
CONOCIMIENTO_Q | 179 | 1,00 | 3,00 | 1,5531 | 0,5097 |
INNOVACIÓN_Q | 179 | 1,00 | 2,00 | 1,1006 | 0,3016 |
VINCULOS_Q | 179 | 1,00 | 3,00 | 1,2514 | 0,4722 |
N (casos validados) | 179 |
|
|
|
|
3.1.2. Correlación de los recursos intangibles en el desempeño
Para finalizar con esta parte, se hizo el análisis de correlación por grupo de empresas. Los resultaron arrogaron que la innovación y los vínculos se correlacionaron significativamente al desempeño de las empresas de Ciudad Juárez, con estadísticos de correlación de.423 y.318 respectivamente (véase Tabla 11). La cultura y la innovación se correlacionaron significativamente al desempeño de las empresas de Querétaro, con estadísticos de correlación de.353 y.324 respectivamente (véase Tabla 12).
Correlaciones PyMEs maquinados industriales Ciudad Juárez
|
| DESEMPEÑO_CJ | CULTURA_CJ | CONOCIMIENTO_CJ | INNOVACIÓN_CJ | VINCULOS_CJ |
DESEMPEÑO_CJ | Correlación de Pearson | 1 |
|
|
|
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Sig. (bilateral) |
|
|
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|
| |
N | 104 |
|
|
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| |
CULTURA_CJ | Correlación de Pearson | .313(**) | 1 |
|
|
|
Sig. (bilateral) | 0,000 |
|
|
|
| |
N | 104 | 104 |
|
|
| |
CONOCIMIENTO_CJ | Correlación de Pearson | .275(**) | .234(*) | 1 |
|
|
Sig. (bilateral) | 0,000 | 0,017 |
|
|
| |
N | 104 | 104 | 104 |
|
| |
INNOVACIÓN_CJ | Correlación de Pearson | .423(**) | .451(**) | .203(*) | 1 |
|
Sig. (bilateral) | 0,000 | 0,000 | 0,038 |
|
| |
N | 104 | 104 | 104 | 104 |
| |
VINCULOS_CJ | Correlación de Pearson | .318(**) | .328(**) | .279(**) | .352(**) | 1 |
Sig. (bilateral) | 0,000 | 0,001 | 0,004 | 0,000 |
| |
N | 104 | 104 | 104 | 104 | 104 |
* La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral). ** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
Correlaciones PyMEs maquinados industriales de Querétaro
|
| DESEMPEÑO_Q | CULTURA_Q | CONOCIMIENTO_Q | INNOVACIÓN_Q | VINCULOS_Q |
DESEMPEÑO_Q | Correlación de Pearson | 1 |
|
|
|
|
Sig. (bilateral) |
|
|
|
|
| |
N | 179 |
|
|
|
| |
CULTURA_Q | Correlación de Pearson | .353(**) | 1 |
|
|
|
Sig. (bilateral) | 0,000 |
|
|
|
| |
N | 179 | 179 |
|
|
| |
CONOCIMIENTO_Q | Correlación de Pearson | .198(**) | .279(**) | 1 |
|
|
Sig. (bilateral) | 0,008 | 0,000 |
|
|
| |
N | 179 | 179 | 179 |
|
| |
INNOVACIÓN_Q | Correlación de Pearson | .324(**) | .311(**) | .221(**) | 1 |
|
Sig. (bilateral) | 0,000 | 0,000 | 0,003 |
|
| |
N | 179 | 179 | 179 | 179 |
| |
VINCULOS_Q | Correlación de Pearson | .322(**) | .163(*) | .306(**) | .177(*) | 1 |
Sig. (bilateral) | 0,001 | 0,030 | 0,000 | 0,018 |
| |
N | 179 | 179 | 179 | 179 | 179 |
* La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral). ** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
Comparando los resultados de los estadísticos de correlación en los dos grupos de empresas, se encuentra que la innovación se relacionó en mayor medida al desempeño de las PyMES de Ciudad Juárez y la cultura al desempeño de las de Querétaro.
3.2. Análisis Anova previo a la regresión lineal
En cuanto a la segunda parte del análisis de los datos, para explicar las diferencias en el desempeño y continuar con el análisis de causalidad de las variables centrales en el desempeño por grupo de empresas, previamente fue necesario llevar a cabo un análisis de ANOVA cuyos resultados se presentan en la Tabla 13, y se confirma que la media del desempeño de las PyMES de Ciudad Juárez fue mayor que la de Querétaro.
Prueba de homogeneidad de varianzas
Estadístico de Levene | DESEMPEÑO_Q_CJ | ||
df1 | df2 | Sig. | |
14,080 | 1 | 281 | 0,000 |
En la Tabla 14, se puede ver claramente que el estadístico F (27.317), y principalmente el nivel de significancia (.000), cuyo valor es menor a.05, nos indica el rechazo de la hipótesis de igualdad de medias. Por tanto, se acepta la hipótesis alternativa de diferencia de medias en cuanto al desempeño. Esto confirma que el desempeño de las PyMES de ambos grupos es diferente. Sin embargo, esta prueba no dice sobre la magnitud de la diferencia, como tampoco de que variable o variables en orden de significancia inciden en mayor medida en el desempeño. Para ello se continúa con el análisis de regresión múltiple, y se explica en el siguiente punto.
Resumen del procedimiento de ANOVA de un factor
DESEMPEÑO_Q_CJ | |||||
Suma de cuadrados | df | Cuadrado de medias | F | Sig. | |
Entre grupos | 8,901 | 1 | 8,901 | 27,317 | 0,000 |
Dentro de los grupos | 91,565 | 281 | 0,326 |
|
|
Total | 100,466 | 282 |
|
|
|
3.2.1. Análisis de regresión múltiple: impacto de los recursos intangibles en el desempeño
En este último punto del segundo análisis se examinaron las cuatro hipótesis que planteo inicialmente el estudio. Es decir, se estudio de manera detallada el impacto de la cultura, innovación, conocimiento y vínculos en el desempeño por grupo de empresas, cuyos resultados se presentan en las Tablas 15 y 16.
Regresión múltiple de PyMEs de maquinados industriales Ciudad Juárez Desempeño_CJ
| b | t | Sig. |
C | 1,191 | 9,454 | 0,000 |
CULTURA_CJ | 0,240 | 2,962 | 0,004 |
INNOVACIÓN_CJ | 0,467 | 4,409 | 0,000 |
CONOCIMIENTO_CJ | 0,175 | 3,650 | 0,000 |
VÍNCULOS_CJ | 0,205 | 3,955 | 0,000 |
R2 ajustado | 0,633 | ||
Error estándar | 0,224 | ||
Dw | 1,912 | ||
F | 28,101 |
Regresión múltiple de PyMEs de maquinados industriales Querétaro Desempeño_Q
| b | t | Sig. |
C | 0,990 | 4,978 | 0,000 |
CULTURA_Q | 0,241 | 3,649 | 0,000 |
INNOVACIÓN_Q | 0,385 | 2,812 | 0,005 |
CONOCIMIENTO_Q | 0,163 | 3,977 | 0,000 |
VINCULOS_Q | 0,213 | 2,531 | 0,012 |
R2 ajustado | 0,486 | ||
Error estándar | 0,219 | ||
Dw | 1,804 | ||
F | 19,567 |
Los resultados del análisis de regresión múltiple por grupo de empresas presentados en las Tablas 15 y 16 revelan que la cultura orientada a la calidad fue la segunda variable que mayor impacto tuvo en el desempeño tanto de las empresas de Ciudad Juárez como en las de Querétaro. Al comparar el valor del coeficiente de la cultura en ambos grupos de empresas, se encuentra que fue ligeramente mayor el impacto que tuvo en el desempeño de las empresas queretanas; con base en este resultado, se logró probar la hipótesis 1.
El resultado anterior, se pueden explicar bajo el argumento de que, las PyMES de maquinados industriales de ambas localidades están bajo un mercado bastante competitivo, con gran poder de negociación por parte de sus clientes, pues son ellos los que deciden sobre el diseño de productos y procesos de producción; bajo relaciones formales de contratación con estrictas normas de calidad y tiempos exactos de entrega. Situación que las ha obligado a implementar principalmente estrategias competitivas que a continuación se explican en orden de importancia.
El aseguramiento de la calidad de los productos fue la estrategia principal seguida por ambos grupos de empresas. En el caso de las PyMES de Ciudad Juárez más del 50 por ciento incluidas las que ya contaban con algún certificado de calidad en el momento de contestar la encuesta y las que se encontraban en proceso de adquirirla; obtener la certificación fue su principal estrategia a seguir para cumplir con las exigencias de los clientes, tales como la industria automotriz, eléctrica-electrónica, electrodomésticos y de plásticos. En el caso, de las PyMES de Querétaro sólo el 20 por ciento de las empresas entrevistas respondieron estar certificadas y en proceso de alcanzar algún tipo de certificación.
Le siguieron las estrategias de lanzamiento de productos nuevos al mercado; las empresas de Ciudad Juárez, se caracterizan por ser pioneras en el lanzamiento de productos nuevos para mercado nacional, y en algunos casos de productos nuevos para mercado internacional, además de ser seguidoras de competidores internacionales. Mientras que las empresas queretanas estratégicamente deciden ser seguidoras de sus competidores nacionales.
Otra de las estrategias que han seguido ambos grupos de empresas ha sido el fomentar la iniciativa de los directivos, convirtiéndose en el principal motor que las incentiva a buscar soluciones a problemas en sus procesos, o desarrollar nuevos productos o proyectos. También han buscado la disminución de tiempos de producción y costos de producción para asegurar la calidad, como la documentación de dichos procesos para maquinar piezas comunes y la elaboración de un set-up (paquete integral) para cada pieza, así como el mantenimiento de maquinaria y equipo a través de programas de calibración y metrología. En menor medida ambos grupos de empresas establecieron relaciones de cooperación para el desarrollo o incorporación de nuevas tecnologías, principalmente con Centros de Investigación y Universidades.
En cuanto a la segunda hipótesis, el estudio arrojo que, en orden de importancia el conocimiento fue la cuarta variable que tuvo una influencia significativa en el desempeño de ambos grupos de empresas. Comparando el conocimiento en ambos grupos de empresas, resulto tener mayor impacto en las empresas de Ciudad Juárez, cuyo resultado nos conduce a probar la hipótesis 2.
El conocimiento hallado en las empresas y con mayor influencia en el desempeño, se centro en cuatro aspectos fundamentales, 1. Conocimiento del propietario, 2. Conocimiento de los empleados, 3. Fuentes de información para incrementar el aprendizaje, y 4. Mecanismos de aprendizaje para incrementar el conocimiento.
Con respecto al conocimiento de los propietarios, su conocimiento en maquinados industriales se nutrió de dos vertientes, i) experiencia previa, y ii) conocimiento técnico industrial. De un lado, la experiencia de los propietarios se relacionó a las anteriores actividades llevadas a cabo por los mismos y a los años dedicados a tales actividades. El 45 por ciento de los propietarios de las empresas de Ciudad Juárez respondieron haberse dedicado a actividades de calidad y mantenimiento antes de ser dueños de sus empresas, mientras que el 51 por ciento de los propietarios de las PyMES en Querétaro señalaron haberse dedicado a actividades de producción y operaciones industriales. Asimismo, tanto los propietarios de Ciudad Juárez como los de Querétaro declararon contar con experiencia previa de trabajo en otras empresas de maquinados de entre 11 y 20 años.
Por el otro lado, el conocimiento técnico de los propietarios, referido a la formación educativa y al grado máximo de estudios de los mismos, fue más elevado en las empresas de Ciudad Juárez. El 44 por ciento señalaron tener formación de ingenieros, 29 por ciento de técnicos profesionales; mientras que sólo el 25 por ciento de los propietarios de las PyMES de Querétaro respondieron tener formación de ingenieros y 28 por ciento de técnicos.
En cuanto al conocimiento de los empleados, también resulto ser más elevado en las empresas de Ciudad Juárez; 10 por ciento de sus empleados respondieron tener estudios de ingeniería, el 53 por ciento estudios técnicos y 37 por ciento sin ninguna formación técnica o profesional. En Querétaro apenas el 6 por ciento respondió tener estudios en ingeniería, 55 por ciento estudios técnicos y 39 por ciento ninguna formación técnica o profesional. Tanto ingenieros como técnicos declararon tener experiencia y habilidades en maquinado de control numérico por computadora (CNC), y programación de CAM. Sin embargo, los técnicos presentaron mayor desarrollo de habilidades en rectificado y los ingenieros en electroerosionado.
Con relación a las fuentes de información para incrementar el aprendizaje en ambos grupos de empresas, las fuentes externas fueron las más utilizadas para acelerar el proceso de aprendizaje, por medio de la adquisición de publicaciones especializadas, encuentros informales entre empleados y directivos, transferencia de información de las cámaras y asociaciones empresariales. Seguidas por información obtenida a través de fuentes internas, ya sea de los departamentos de I+D, áreas de ventas, mercadotecnia y servicio al cliente.
Por último en relación a los mecanismos de aprendizaje para incrementar el conocimiento, las PyMES de Querétaro incrementaron sus conocimientos principalmente a través de mecanismos de aprendizaje internos; consiguieron entrenamiento para los empleados por personal experimentado de la misma empresa. De los clientes y proveedores obtuvieron capacitación y entrenamiento, siendo este su principal mecanismo de aprendizaje externo. En cambio las empresas de Ciudad Juárez hicieron más uso de capacitación a través de fuentes externas tales como consultores privados, escuelas técnicas, y Centros de Investigación y de Desarrollo Tecnológico, y en menor medida de fuentes internas, como el entrenamiento con personal de la propia empresa. Con base en lo anterior, se puede entender, el porque el conocimiento tuvo mayor impacto en las empresas de Ciudad Juárez.
Con relación a la tercera hipótesis, en orden de importancia, la innovación fue la primera variable que tuvo mayor influencia en el desempeño de los dos grupos de empresas. Sin embargo, al comparar dicha variable en ambos grupos, resulto tener mayor impacto en el desempeño de las empresas de Ciudad Juárez.
Las innovaciones marcaron una clara diferencia en cuanto a la explotación y acumulación de los recursos, puesto que un grupo de empresas presento innovaciones de producto y el otro grupo innovaciones de proceso. Las PyMES de Ciudad Juárez desarrollaron productos nuevos para la empresa, aunque existentes en el mercado nacional, y más aún la producción de nuevos productos para mercados nacionales pero existentes en el mercado internacional. Sin duda, este logro se relacionó al cumplimiento de las exigencias de los clientes, y de las mismas para competir en mercados extranjeros. Las empresas de Querétaro mejoraron sus procesos de producción, seguido de mejoras a los sistemas avanzados de gestión de la producción, desarrollando innovaciones significativas en cuanto a sistemas de mercadotecnia y comercialización para sus productos principales como engranes, bujes, flechas, moldes, y troqueles.
Respecto a la cuarta y última hipótesis, se encuentra que los vínculos de cooperación con agentes de la localidad, fue la tercera variable más importante en el desempeño de los dos grupos de empresas. Sin embargo, tuvo mayor impacto en el desempeño de las empresas de Querétaro.
Las PyMES de Ciudad Juárez presentaron mayor interés a la concentración. Es decir, a afiliarse a una sola cámara o a una asociación empresarial, mientras que las empresas de Querétaro estuvieron más interesadas en afiliarse a diferentes asociaciones o instituciones empresariales de acuerdo con sus requerimientos. Tal vez, sea esta una razón por la que los vínculos de cooperación fueron más significativos en las empresas queretanas.
De las cámaras y asociaciones recibieron asesoría para visualizar su futuro y diseño de estratégicas competitivas, les ayudaron con la difusión y posicionamiento en el mercado, a través de dar a conocer la marca e imagen de las PyMES, les asesoraron para incorporar nuevas tecnologías a sus procesos de producción y sistemas administrativos. También de los clientes, Universidades y Centros públicos de investigación recibieron apoyos para incorporar nuevas tecnologías y compartieron capacidades de diseño, finalmente de los competidores recibieron asesoría para mejorar o desarrollar procesos o productos.
Finalmente, con respecto al análisis del desempeño en ambos grupos de empresas, se encuentra que el desempeño fue mayor en las PyMES de Ciudad Juárez que en las de Querétaro (véase Tablas 15 y 16), atribuible al incremento de su participación en el mercado interno, reducción de sus costos de trabajo, reducción de costos en los insumos, desarrollo de habilidades para llevar a cabo modificaciones y mejoras a los procesos y productos.
Por lo anterior; se puede decir, que las diferencias en el desempeño de las empresas de maquinados industriales se explican por los recursos intangibles que lograron acumular y explotar a lo largo de la trayectoria de las mismas (Hawawini, Subramanian y Verdin 2003; Mauri y Michaels, 1998; McGahan y Porter, 1997; y Rumelt, 1991; Hansen y Wernelfelt, 1989).
El estudio visualiza que la acumulación de recursos intangibles se relacionó a las estrategias seguidas por las empresas en la que consideraron aprovechar las ventajas del sector en que se encuentran para desarrollar los recursos relevantes en el desempeño.
4. Conclusiones
Con base en el análisis econométrico, el estudio concluye que, en orden de importancia los recursos intangibles como innovación, cultura, vínculos de cooperación y conocimiento influyeron en el desempeño de las PyMES de maquinados industriales. Sin embargo, las empresas de Ciudad Juárez presentaron un desempeño superior a las de Querétaro.
La innovación y el conocimiento fueron más significativos en el desempeño de las PyMES de Ciudad Juárez. Es decir, la innovación contribuyó de forma directa al desarrollo de la capacidad cultural y el conocimiento al desarrollo de la capacidad funcional de las empresas. Mientras que, la cultura y los vínculos de cooperación favorecieron al desempeño de las PyMES de Querétaro, dicho de otra manera, la cultura incidió en el desarrollo de la capacidad cultural y los vínculos en el desarrollo de la capacidad de posición de las empresas queretanas.
Las diferencias en el desempeño se atribuyen a la heterogeneidad en el desarrollo, acumulación y explotación de los recursos. La diferencia en la dotación de recursos parece estar relacionada a la estrategia seguida por las empresas. La teoría estructural sostiene que el desempeño se explica a partir de las diferentes capacidades de la empresa para adecuar sus estrategias a la estructura del sector industrial, mientras que la teoría de recursos y capacidades pone énfasis en las diferentes capacidades de la empresa para explotar de manera efectiva sus propios recursos.
Los resultados del estudio de Spanos y Lioukas (2001) muestran que no tiene porque existir un conflicto entre las dos perspectivas teóricas para explicar el desempeño, pues ambas teorías pueden coexistir; pues mientras la teoría de los recursos hace énfasis en los esfuerzos de la empresa por combinar recursos internos para alcanzar un desempeño superior y una ventaja competitiva sostenible, logra identificar las potencialidades, fortalezas y debilidades de la empresa; en tanto que, la teoría estructuralista, provee los elementos para detectar oportunidades o amenazas del entorno, y en ese sentido diseñar sus estrategias competitivas.
Los resultados del estudio de Spanos y Lioukas (2001) mostraron que la estrategia, seguida por la empresa, en la que consideraron recursos internos como externos fue un determinante directo del desempeño. La sostenibilidad de la rentabilidad dependió tanto de los recursos internos, como de los recursos relacionados a la industria. Sin embargo, señalan que la disponibilidad de un stock de recursos y capacidades por parte de la empresa, fue crítico para desarrollar estrategias.
En el caso de las empresas de maquinados industriales de México, el desempeño se asocio a la estrategia de expansión de mercados. Los dos grupos de empresas decidieron estratégicamente anclarse a la cadena de valor de productos de las multinacionales. Tal estrategia, se asoció al stock de recursos internos con los que contaban en ese tiempo y espacio las empresas, cuyos recursos se lograron desarrollar y acumular a partir de la estructura industrial. De ahí, la explicación sobre la heterogeneidad de los recursos internos de las PyMES, cuyo efecto se reflejo en el desempeño superior de las empresas de Ciudad Juárez.
Los hallazgos del estudio nos permiten confirmar que los recursos intangibles tiene un efecto positivo en el desempeño. Sin embargo, la acumulación y explotación de los mismos está relacionada a la estrategia de las empresas, que aun perteneciendo una misma industria pueden ser distintas, en las que consideran los factores o condiciones de la industria. Sin embargo, hay una clara tendencia a maximizar los recursos internos, y de esta manera lograr la diferenciación de procesos, productos, nuevos mecanismos de entrada a los mercados, nuevas formas de cooperación y de vinculación, nuevas formas de interacción con actores internos y externos a la industria, y en ese sentido mayor participación en el diseño de políticas industriales, que coadyuven a su inserción a los nuevos modelos que plantean las empresas globales. Sin olvidar, que unos de su grandes retos que tienen es la innovación en sistemas de producción, desarrollo tecnológico y de información con base en el aprovechamiento racional de los recursos naturales y cuidado del medio ambiente, y en ese sentido, las estrategias que decidan seguir la PyMES de maquinados serán fundamentales y tendrán un efecto en las regiones y países.
Referencias bibliográficas
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