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1. INTRODUCCIÓN
En el actual contexto económico global, caracterizado por la volatilidad de los mercados y el incremento de la incertidumbre competitiva, las organizaciones del sector servicios enfrentan una creciente presión por adaptarse a entornos altamente dinámicos y exigentes. En ciudades como Trujillo (Perú), donde la actividad empresarial ha experimentado una expansión sostenida, estas condiciones se intensifican debido a la variabilidad en los costos de insumos tecnológicos y a las fluctuaciones de la demanda. En este contexto, la administración financiera ya no está limitada sólo al enfoque tradicional centrado en el control de ingresos, sino que va más allá de una orientación estratégica que está enfocada en la administración de los egresos y su vínculo con la sostenibilidad de la organización (Vilcarromero et al., 2026). De esta forma, la correcta distinción de costos directos e indirectos se convierte en un elemento fundamental para la toma de decisiones en entornos complejos (Porporato y Recalde, 2021).
Desde una perspectiva más operativa, la estructura de costos es la forma en que las organizaciones pequeñas utilizan y gestionan los recursos financieros en el desempeño de su actividad productiva y, más allá de que sean un reflejo de la eficiencia de la utilización de los recursos, también determina la calidad de las decisiones estratégicas vinculadas a la planificación de los recursos financieros y la mejora de sus propios procesos internos; para el caso de empresas de servicios industriales trujillanas, esto ha quedado presente cuando se evidencia la manera en que su modelo de asignación de costos tiene determinadas ineficiencias (Palacios y Vereau, 2025). En particular en los gastos del soporte técnico y mantenimiento. Por otro lado, la rigidez de los costos estructurales va a condicionar también la capacidad de adaptación de las organizaciones frente a las modificaciones en el entorno competitivo de las mismas (Cruz-Gonzales et al., 2025).
En este sentido, la rentabilidad empresarial debe considerarse como un indicador general del desempeño de la organización, que incluye la tradicional visión del rendimiento productivo más la capacidad de generar valor económico a largo plazo. En el sector de los servicios donde predominan los activos intangibles; el vínculo costo y rentabilidad adquiere gran importancia debido a la dificultad para realizar la adecuada asignación de los costos operativos. Desde la corriente de la teoría financiera actual, una adecuada gestión de la estructura de costos puede impactar en los indicadores de gestión financiera (Borja et al., 2022), mientras que el apalancamiento operativo influye directamente en los resultados (Tunque-Lizana y Quispe-Huaman, 2025). En esta misma línea, Gaytán (2021), argumenta que una adecuada gestión estratégica de los costos genera un incremento en el ROE, lo que a su vez contribuye a la sostenibilidad financiera de las empresas.
A pesar de ello, diversas empresas del sector servicios industriales en la región La Libertad (Perú) aún mantienen prácticas de gestión financiera de carácter empírico, lo que limita la calidad de la toma de decisiones respecto del impacto de la estructura de costos en la rentabilidad. Como consecuencia, se evidencian márgenes de ganancia reducidos y una débil identificación de los costos indirectos operativos (Rojas et al., 2026). Adicionalmente, la ausencia de sistemas integrados de contabilidad de costos dificulta la determinación de indicadores clave, como el punto de equilibrio (Vivanco-Ruidías y Hernández-Pajares, 2025).
Si bien la literatura ha avanzado en el estudio de la gestión de costos y su relación con la rentabilidad, aún persisten vacíos significativos en el análisis conjunto de estas variables en empresas de servicios industriales en contextos regionales como Trujillo. La mayor parte de las investigaciones se ha llevado a cabo en sectores manufactureros o, en su caso, en economías desarrolladas y ha dejado de lado situaciones de empresas con estructuras de organizaciones distintas. De ahí que la inteligencia de costos aparezca como un enfoque válido para entender la dinámica empresarial financiera (Namoc-Claudio et al., 2023); en cuanto a que se ha mostrado disponible aún poca evidencia empírica que analice su efecto en entornos emergentes (Ochoa et al., 2026).
En consecuencia, la investigación desarrollada encuentra su justificación en el aporte de evidencia empírica acerca de cómo la estructura de costos influye en la rentabilidad de las empresas de servicios industriales de Trujillo. Desde el plano práctico, los hallazgos abren la posibilidad de proponer lineamientos orientados a mejorar la toma de decisiones dentro del contexto financiero actual; y, en paralelo, desde una mirada académica, contribuyen a reforzar la construcción teórica en escenarios propios de economías emergentes. Ahora bien, clasificar adecuadamente los costos operativos no es un asunto menor, pues permite evitar lecturas equivocadas en el análisis financiero (Lazo, 2025); al mismo tiempo, su optimización termina influyendo de manera importante en el fortalecimiento de la competitividad organizacional (Moyano-Londoño y Cardona-Granada, 2025).
Desde una perspectiva teórica, la relación entre la estructura de los costos y la rentabilidad debe ser interpretada como un sistema flexible dado que está establecido por factores internos y externos a la organización, siendo su capacidad de adaptación frente a los cambios tecnológicos causa de la variación de la eficiencia de la estructura financiera. Por lo cual, la modernización tecnológica supone un cambio significativo en la estructura de los costos y por tanto nuevos desafíos en su gestión (Álvarez et al., 2026). De esta manera, la integración de conocimiento específico en el ámbito de gestión de los costos permite mejorar la coordinación de los elementos del entorno competitivo y, por lo tanto , mejorar el rendimiento financiero de las organizaciones (Duarte et al., 2025).
Por otra parte, uno de los principales problemas que enfrentan las empresas medianas y pequeñas está vinculada con la falta de acceso a fuentes competitivas de financiamiento. Cuando las empresas tienen una estructura de costos ineficaz y baja rentabilidad, su solvencia frente a entidades financieras se ve afectada, lo que crea un ciclo negativo que restringe la inversión y el crecimiento de la compañía (Villarreal-González y Hoyos-Mata, 2026). En este escenario, para optimizar la evaluación de la solvencia y favorecer que se atraiga inversión, es fundamental tener transparencia en la gestión de costos (Guerrero-Clerque y Torres-Palacios, 2024).
A nivel regional, Trujillo ha pasado a convertirse en un importante polo industrial de la parte norte del Perú, lo cual obliga a las empresas a implementar una correcta organización de sus recursos para mantener su competitividad. Tal escenario permite que los costos logísticos surjan con mayor predominancia dentro de la estructura de funcionamiento, además, la puesta en práctica de redes logísticas inteligentes permite la mejora de los márgenes de explotación y de eficiencia financiera (Suárez-Galeano et al., 2025), así como también el mejoramiento de la oportunidad de reacción ante las condiciones del mercado (Rivas, 2025).
Asimismo, la estructura de costos también está estrechamente relacionada con variables impositivas y regulaciones que tienen un impacto directo en la rentabilidad de las empresas. Una planificación fiscal apropiada posibilita la optimización de la carga tributaria y el incremento máximo de los resultados financieros. En esta perspectiva, la deducibilidad adecuada de los gastos operativos es un elemento crucial en el rendimiento. de las unidades de negocio (Chávez-Mejía y Andrade-Amoroso, 2024), aportando a la consolidación de la estabilidad financiera en contextos de competencia elevada (Ledro et al., 2025).
De este modo, el objetivo general del estudio fue determinar la influencia de la estructura de costos en la rentabilidad empresarial de las empresas del sector industrial de la ciudad de Trujillo. En concreto, se analizó su influencia en la rentabilidad sobre ventas (ROS), la rentabilidad económica (ROA) y la rentabilidad financiera (ROE), lo que permitió desagregar el análisis del desempeño financiero de manera más precisa y rigurosa (Borja et al., 2022) y va más allá de un análisis basado en relaciones bivariadas, aportando como una evidencia empírica más contundente para la toma de decisiones empresariales (Vilcarromero et al., 2026).
En última instancia, la investigación está orientada a la generación de conocimiento en finanzas de empresas que operan en entornos emergentes, ofreciendo evidencia de interés para futuras investigaciones. El estudio de los costos a partir de nuevos enfoques ofrece la oportunidad de proceder con la construcción de modelos más analíticos y aplicados, dirigidos a la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre (Ledro et al., 2025). En este sentido, una gestión más avanzada de los costes enfocada a la predicción permite mejorar la competitividad y la sostenibilidad de las organizaciones a largo plazo (Namoc-Claudio et al., 2023).
Antecedentes del problema
La literatura científica internacional está de acuerdo en poner de manifiesto que la estructura de costos es un elemento que incide sin lugar a dudas en el hecho de que se produce la rentabilidad empresarial, especialmente en los sectores industriales y de los servicios especializados donde la eficiencia operativa incide de forma directa en el desempeño económico que genera. Diferentes estudios correlacionales, han demostrado que las decisiones vinculadas a los costes operativos, los gastos administrativos y la distribución de los recursos influyen en determinados indicadores financieros, tales como el retorno sobre los activos (ROA) o el retorno sobre el patrimonio (ROE). En este sentido, Ahmed et al. (2023) pusieron de manifiesto, en un estudio econométrico en empresas manufactureras de Asia, una relación estadísticamente significativa entre la estructura de capital, los costes y la rentabilidad empresarial. Este estudio confirma que la buena gestión de los costes no solamente incrementa la eficiencia operativa sino que también potencia la habilidad para generar un valor económico abastecible.
De manera complementaria, investigaciones basadas en datos de panel han analizado la estructura del gasto corporativo como determinante de la rentabilidad. En particular, un estudio realizado en 183 empresas industriales del sector bebidas en China evidenció que los costos de producción y los gastos en investigación y desarrollo mantienen una relación significativa con el ROA. Estos resultados sugieren que una estructura de costos eficiente contribuye al desempeño financiero de largo plazo, especialmente en industrias intensivas en innovación y eficiencia productiva (Yali y Azam, 2025). En este sentido, la literatura destaca que la estructura del gasto debe concebirse como un sistema articulado entre decisiones operativas y financieras.
Así mismo, el análisis del comportamiento de los costos en respuesta a cambios en el entorno económico ha obtenido un gran protagonismo en la investigación financiera contemporánea. Costa y Habib (2023), estudian la “cost stickiness” o rigidez de los costos, observando que la resistencia a reducir costos frente a descensos de la actividad económica tiene un efecto adverso sobre el valor y la rentabilidad de la empresa. Los autores citados proponen una estructura de costos más flexible que ayuda a mejorar la respuesta ante contextos volátiles. De forma paralela, Zhu et al. (2023), apuntan que las firmas tienen la propensión de aumentar la proporción de costos variables como un intento de reducir riesgos financieros durante los períodos de recesión, lo que a la vez les ayuda a mejorar su resiliencia y estabilidad de resultados.
Por otro lado, la literatura en relación con la gestión de la estrategia de costos enfatiza la importancia de disponer de sistemas metodológicos que hacen posible un mejor examen del consumo de los recursos. En este sentido, el sistema de costos basados en actividades (ABC) ha demostrado ser una herramienta correcta para aumentar la calidad de la información sobre la contabilidad y para ofrecer soporte a la toma de decisiones por parte de la dirección. Campos et al. (2021), constatan que dicho sistema permite identificar con mayor precisión las actividades que provocan costos en los procesos productivos, facilitando, por tanto, el control, la programación y la optimización de todos los recursos de las organizaciones.
En la esfera de la gestión financiera, se han desarrollado diferentes trabajos que han empleado modelos econométricos para investigar la correlación existente entre el desempeño y la estructura financiera. En particular, Molla y Kaur (2025), encontraron, a partir de un estudio de 50 instituciones de microfinanzas en Etiopía a lo largo de un período de diez años y mediante la implementación del método GMM, que variables tales como el apalancamiento financiero, el riesgo de tasas de interés y las provisiones crediticias tienen efectos negativos sobre la rentabilidad, por el contrario, una buena gestión de la liquidez tiene efectos positivos sobre el desempeño institucional. En este sentido , los resultados encontrados por estas autoras destacan la importancia del control financiero y de la gestión del riesgo como elementos de éxito hacia la sostenibilidad en la organización.
De manera complementaria, investigaciones recientes han relacionado la estructura de costos con indicadores de generación de valor, tal como el Valor Económico Agregado (EVA). En un contexto peruano, Huaman-Roque et al. (2025), hallaron, en empresas cotizadas en la Bolsa de Valores de Lima, una relación significativa entre la rentabilidad sobre el patrimonio y el EVA. Esta llegada evidencia que un adecuado manejo de los costos tiene un impacto directo en la generación de valor para los accionistas, corroborando el rol del control estratégico de los recursos de la empresa.
En el contexto latinoamericano, Torres et al. (2024), a partir de una revisión sistemática, deducen que el análisis de la cadena de valor y la asignación de los generadores de costos son claves para aumentar la competitividad de las organizaciones y, de un modo empírico, López-Grández y Vásquez-Tuanama (2023), encontraron para el sector de transporte una asociación positiva muy fuerte entre el control de costos y rentabilidad financiera (r = 0.995), mostrando la relación de dependencia directa que posee la gestión de costos con los resultados económicos.
En el contexto peruano, Ventocilla-Cerrón et al. (2024), obtienen, en empresas de transporte de Lima, una relación positiva significativa entre la gestión estratégica de costos y la rentabilidad (r = 0.843), confirmando que una fórmula adecuada de costos mejora el desempeño financiero. Igualmente, Cruz-Gonzales et al. (2025), utilizando un análisis de calificación de Spearman y regresión lineal en medianas empresas industriales, también obtuvo una alta relación significativa entre la gestión de costos y la calidad de la información contable (r = 0,90), mostrando el efecto que supone en la toma de decisiones gerenciales.
Asimismo, Alva (2022), en empresas comerciales de Huaura (Perú) , llega a la conclusión de que la correcta aplicación de la contabilidad de costos permite la mejora de la organización financiera, la gestión del control de materias primas y la identificación de los costos de cada producto , propiciando la gestión empresarial; en los servicios, Rodriguez (2024), muestra evaluación positiva entre los costos operativos y la rentabilidad financiera (r = 0.772), señala que la idoneidad de la gestión de costos es un elemento fundamental para la competitividad de las organizaciones.
En síntesis, la evidencia empírica revisada muestra un acercamiento considerable entre las variables de la estructura de costos y rentabilidad. En diversas circunstancias internas o externas, se encuentran coincidencias que la reducción de los costos operativos, administrativos, financieros, determina ser un elemento crucial de la competitividad y la subsistencia de las organizaciones. No obstante, una evidencia empírica poco cuantitativa todavía existe en las ciudades intermedias de Perú, especialmente en el sector de los servicios industriales. Esta información revela la posibilidad de estudiar el impacto de la estructura del costo de empresas ubicadas en la ciudad de Trujillo, contribuyendo al fortalecimiento del saber en finanzas empresariales en contextos regionales.
1.2. Objetivos de la investigación
El objetivo general fijado es el de determinar la influencia de la estructura de costos en la rentabilidad de las empresas de servicios industriales de la ciudad de Trujillo. De manera más específica, se evaluó la influencia de la estructura de costos en la rentabilidad sobre ventas (ROS), en la rentabilidad económica (ROA) y en la rentabilidad financiera (ROE), lo que permitió dividir el análisis del desempeño financiero de las empresas de servicios industriales de la ciudad de Trujillo con una mayor precisión.
Dada la relación con los objetivos generales y específicos, el estudio también se sustenta de la siguiente interrogante: ¿Qué nivel de influencia produce la estructura de costos en la rentabilidad de las empresas de servicios industriales de la ciudad de Trujillo, y, en sus dimensiones, en la rentabilidad sobre ventas, en la rentabilidad económica y en la rentabilidad financiera? Esta pregunta hace que el análisis también es un matiz que favorece la explicación del comportamiento conjunto de las variables analizadas.
En consonancia con esta idea y cumpliendo con las exigencias de la investigación, se desarrollaron las hipótesis de estudio; como hipótesis general se planteó que la estructura de costos influye significativamente en la rentabilidad empresarial de las empresas de servicios industriales de Trujillo. Del mismo modo, se estableció que dicha influencia se manifiesta específicamente en la rentabilidad sobre ventas (ROS), la rentabilidad económica (ROA) y la rentabilidad financiera (ROE) del sector analizado.
2. METODOLOGÍA
2.1. Enfoque y diseño de investigación
La investigación se sustenta en un enfoque cuantitativo, basado en la medición de las variables y en el análisis estadístico de sus relaciones (Ñaupas Paitán et al., 2014). Asimismo, adopta un diseño no experimental, de corte transversal y con alcance explicativo, dado que las variables no fueron manipuladas y se analiza la influencia de la estructura de costos sobre la rentabilidad empresarial mediante procedimientos estadísticos que permiten estimar tanto la relación como el efecto entre dichas variables (Hernández Sampieri y Fernandez-Collado, 2014).
2.2. Población, muestra y contexto
La población está constituida por 45 contadores de empresas de servicios industriales de la ciudad de Trujillo. Debido al tamaño reducido y a la accesibilidad de los participantes, se optó por un muestreo censal por conveniencia, considerando la totalidad de la población disponible (Ñaupas Paitán et al., 2014). Si bien este tipo de muestreo limita la generalización de los resultados, se considera pertinente en estudios aplicados donde las unidades informantes especializadas son restringidas. En este estudio, los contadores fueron considerados informantes clave debido a su conocimiento directo sobre la estructura de costos y los indicadores de rentabilidad, lo que garantiza información válida y de calidad adecuada para los fines de la investigación. La investigación se desarrolló en el ámbito empresarial de Trujillo, caracterizado por la presencia de empresas de servicios industriales con dinámicas operativas que requieren una gestión eficiente de costos para sostener su desempeño financiero.
2.3. Instrumentos de recolección de datos
Se utilizó como instrumento principal un cuestionario estructurado de 24 ítems distribuidos en dos variables, la estructura de costos (12 ítems) y la rentabilidad (12 ítems), las cuales se agrupan en tres dimensiones para cada variable, con 4 ítems en cada dimensión. Las respuestas se examinaron a partir de una escala de Likert de cinco niveles (1 = totalmente en desacuerdo a 5 = totalmente en desacuerdo). Se integró un proceso de baremación que homologa los resultados, obteniendo categorías interpretativas, en función de las cuales se procedió a analizar los resultados.
El proceso de baremación se llevó a cabo utilizando una escala de Likert de cinco puntos, considerando 12 ítems por variable (rango de baremación: 12 a 60 puntos) y 4 ítems por dimensión (rango: 4 a 20 puntos). Los intervalos se definieron a partir de una distribución equitativa de los rangos, lo que permitió clasificar los resultados en niveles: deficiente, regular y bueno.
Cuadro 1 Baremación de las variables y dimensiones del estudio según escala Likert
| Nivel de valoración | Rango - Variable (12 ítems) | Rango - Dimensión (4 ítems) |
|---|---|---|
| Deficiente | 12 - 28 puntos | 4 - 9 puntos |
| Regular | 29 - 44 puntos | 10 - 14 puntos |
| Bueno | 45 - 60 puntos | 15 - 20 puntos |
Fuente: Elaboración propia.
La validez de contenido se evaluó mediante el juicio de cinco expertos en contabilidad y metodología de la investigación, obteniéndose un coeficiente V de Aiken de 0.89, lo que evidencia un nivel de validez adecuado. Dado que se empleó un cuestionario, se analizó la consistencia interna mediante el coeficiente alfa de Cronbach, considerando como criterio de aceptación valores iguales o superiores a 0.70. En este sentido, la variable estructura de costos obtuvo un alfa de Cronbach de 0.87, lo que indica alta confiabilidad; asimismo, sus dimensiones presentaron niveles adecuados de consistencia: línea de negocios (α = 0.84), costos fijos (α = 0.82) y costos variables (α = 0.83). Por su parte, la variable rentabilidad alcanzó un alfa de Cronbach de 0.86, igualmente considerada de alta confiabilidad, con valores satisfactorios en sus dimensiones: rentabilidad sobre ventas (ROS) (α = 0.84), rentabilidad económica (ROA) (α = 0.85) y rentabilidad financiera (ROE) (α = 0.83). Estos resultados evidencian la consistencia interna del instrumento aplicado, lo cual respalda su validez para el análisis estadístico (Ñaupas Paitán et al., 2014).
Con el objetivo de asegurar la coherencia conceptual y operativa de las variables, se elaboró una matriz de operacionalización que articuló las definiciones conceptuales y operativas con sus respectivas dimensiones, indicadores e ítems del instrumento. Este procedimiento permitió estructurar de manera sistemática la evaluación. En el cuadro 2 se presenta la matriz utilizada en el estudio.
RESULTADOS
2.1. Resultados descriptivos
Los datos presentados corresponden al análisis descriptivo de la variable estructura de costos y sus respectivas dimensiones. En términos generales, se observa que esta variable se concentra principalmente en los niveles regular (44.4%) y bueno (42.2%), mientras que el nivel deficiente representa una proporción menor (13.3%), lo que sugiere una gestión aceptable, aunque susceptible de mejora. A nivel dimensional, la línea de negocios destaca por su mayor concentración en el nivel bueno (44.4%), lo que refleja una adecuada orientación estratégica. En contraste, los costos fijos y variables se concentran mayoritariamente en el nivel regular (60.0% y 68.9%, respectivamente), lo que evidencia oportunidades de mejora en su control y planificación. En conjunto, estos resultados, tal como se aprecia en la figura, muestran un comportamiento heterogéneo que incide en la eficiencia operativa de las empresas.
Cuadro 3 Niveles de la estructura de costos y sus dimensiones
| Variable / Dimensión | Deficiente n (%) | Regular n (%) | Bueno n (%) | Total n (%) |
|---|---|---|---|---|
| Estructura de costos (global) | 6 (13.3%) | 20 (44.4%) | 19 (42.2%) | 45 (100%) |
| D1: Línea de negocios | 1 (2.2%) | 24 (53.3%) | 20 (44.4%) | 45 (100%) |
| D2: Costos fijos | 7 (15.6%) | 27 (60.0%) | 11 (24.4%) | 45 (100%) |
| D3: Costos variables | 5 (11.1%) | 31 (68.9%) | 9 (20.0%) | 45 (100%) |
Fuente: Elaboración obtenida mediante el software estadístico SPSS.
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A nivel de la variable rentabilidad y sus dimensiones, los resultados evidencian que esta se concentra principalmente en el nivel regular (48.9%), seguida del nivel bueno (37.8%) y, en menor proporción, del nivel deficiente (13.3%), lo que refleja un desempeño moderado con posibilidades de mejora. En cuanto a sus dimensiones, la rentabilidad sobre ventas (ROS) presenta un comportamiento similar, con predominio del nivel regular (46.7%). Por su parte, la rentabilidad económica (ROA) se concentra en el nivel regular (55.6%) y registra una menor participación en el nivel bueno (24.4%), lo que sugiere ciertas limitaciones en la eficiencia en el uso de los activos. En contraste, la rentabilidad financiera (ROE) evidencia resultados relativamente más favorables, con mayor concentración en los niveles regular (60.0%) y bueno (37.8%), lo que indica una gestión relativamente eficiente del capital propio.
Cuadro 4 Niveles de la rentabilidad empresarial y sus dimensiones
| Variable / Dimensión | Deficiente n (%) | Regular n (%) | Bueno n (%) | Total n (%) |
|---|---|---|---|---|
| Rentabilidad (global) | 6 (13.3%) | 22 (48.9%) | 17 (37.8%) | 45 (100%) |
| D1: Rentabilidad sobre ventas (ROS) | 8 (17.8%) | 21 (46.7%) | 16 (35.6%) | 45 (100%) |
| D2: Rentabilidad económica (ROA) | 9 (20.0%) | 25 (55.6%) | 11 (24.4%) | 45 (100%) |
| D3: Rentabilidad financiera (ROE) | 1 (2.2%) | 27 (60.0%) | 17 (37.8%) | 45 (100%) |
Fuente: Elaboración obtenida mediante el software estadístico SPSS.
Los resultados de la tabla cruzada evidencian una relación consistente entre la estructura de costos y la rentabilidad empresarial. Cuando la estructura de costos es deficiente, predomina una rentabilidad igualmente deficiente (66.7%), sin registrarse casos en el nivel bueno. En contraste, en las empresas con una estructura de costos regular, la rentabilidad se concentra principalmente en el nivel regular (70.0%), con una menor proporción en el nivel bueno (20.0%). Por su parte, aquellas empresas que presentan una estructura de costos adecuada alcanzan, en su mayoría, una rentabilidad buena (68.4%), sin registrar casos en condición deficiente. En conjunto, estos resultados, como se aprecia en la figura 3, sugieren que una gestión más eficiente de los costos se asocia con mayores niveles de rentabilidad, evidenciando una relación positiva entre ambas variables.
Cuadro 5 Tabla cruzada entre estructura de costos y rentabilidad empresarial
| Estructura de costos | Rentabilidad: Deficiente n (%) | Rentabilidad: Regular n (%) | Rentabilidad: Bueno n (%) | Total (n) |
|---|---|---|---|---|
| Deficiente | 4 (66.7%) | 2 (33.3%) | 0 (0.0%) | 6 |
| Regular | 2 (10.0%) | 14 (70.0%) | 4 (20.0%) | 20 |
| Bueno | 0 (0.0%) | 6 (31.6%) | 13 (68.4%) | 19 |
| Total | 6 (13.3%) | 22 (48.9%) | 17 (37.8%) | 45 |
Fuente: Elaboración obtenida mediante el software estadístico SPSS.
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2.2. Resultados inferenciales
2.2.1. Prueba de normalidad
También se aplicaron pruebas inferenciales con el propósito de verificar las hipótesis planteadas mediante procedimientos estadísticos adecuados. En primer lugar, se utilizó la prueba de Shapiro-Wilk en una muestra de 45 observaciones para el chequeo del supuesto de la normalidad. Ello dio lugar a los siguientes resultados: para todas las variables se obtiene un nivel de significación superior a α = 0.05: estructura de costos (p = 0.200), rentabilidad (p = 0.052), la rentabilidad sobre ventas (ROS) (p = 0.059), la rentabilidad económica (ROA) (p = 0.061) y la rentabilidad financiera (ROE) (p = 0.174). Dado que los datos cumplieron con el supuesto de normalidad (p > 0.05 en todas las variables y dimensiones), se procedió a utilizar pruebas estadísticas paramétricas el cual fue el coeficiente de correlación de Pearson.
Cuadro 6 Prueba de Normalidad Shapiro-Wilk para las variables
| Variables | Shapiro-Wilk | ||
|---|---|---|---|
| Estadístico | gl | Sig. | |
| Estructura de Costos | ,966 | 45 | ,200 |
| Rentabilidad | ,950 | 45 | ,052 |
| Rentabilidad sobre ventas (ROS) | ,952 | 45 | ,059 |
| Rentabilidad económica (ROA) | ,965 | 45 | ,061 |
| Rentabilidad financiera (ROE) | ,964 | 45 | ,174 |
Fuente: Elaboración obtenida mediante el software estadístico SPSS.
2.2.2. Correlación de Pearson
Los resultados obtenidos a partir de la correlación de Pearson muestran la existencia de una relación positiva, significativa y de magnitud moderada entre la estructura de costos y la rentabilidad (r = 0.696; p < 0.001), lo que sugiere que una adecuada gestión de costos se asocia con mejores niveles de desempeño financiero en las organizaciones analizadas.
Cuadro 7 Correlación de Pearson entre la estructura de costos, la rentabilidad y sus dimensiones específicas (ROS, ROA y ROE).
| Variables / Dimensiones | Coeficiente de Pearson (r) | Sig. (bilateral) | N |
|---|---|---|---|
| Estructura de costos - Rentabilidad | 0.696 | 0.000 | 45 |
| Estructura de costos - Rentabilidad sobre ventas (ROS) | 0.564 | 0.000 | 45 |
| Estructura de costos - Rentabilidad económica (ROA) | 0.610 | 0.000 | 45 |
| Estructura de costos - Rentabilidad financiera (ROE) | 0.603 | 0.000 | 45 |
Fuente: Elaboración obtenida mediante el software estadístico SPSS.
De igual manera, se identifican relaciones positivas y significativas con las dimensiones específicas de la rentabilidad: rentabilidad sobre ventas (ROS) (r = 0.564; p < 0.001), rentabilidad económica (ROA) (r = 0.610; p < 0.001) y rentabilidad financiera (ROE) (r = 0.603; p < 0.001). Estos resultados evidencian que la estructura de costos se asocia de manera consistente tanto con los márgenes operativos y la eficiencia en el uso de los recursos como con la rentabilidad del capital propio.
2.2.3. Regresión lineal simple
Con el fin de enriquecer el análisis inferencial orientado a conocer la capacidad predictiva de la estructura de costos sobre la rentabilidad se utiliza el modelo de regresión lineal simple dado que permite conocer el grado de asociación y estimar la magnitud del efecto que tiene la variable independiente sobre la variable dependiente.
En este sentido, la formulación del modelo general se expresa de la siguiente manera:
Y=B 0 +B 1 X+E
Donde:
Y: Rentabilidad
X: Estructura de costos
B 0 : Intercepto
B 1 : Coeficiente de regresión
E: Error aleatorio
De igual manera, este modelo se tomó en cuenta para cada una de las dimensiones de la variable dependiente, correspondientes a la rentabilidad: rentabilidad sobre ventas (ROS), rentabilidad sobre activos (ROA) y rentabilidad sobre el capital propio (ROE).
El modelo de regresión lineal a nivel general presenta un coeficiente de determinación de R² = 0.484, lo que indica que el 48.4% de la variabilidad de la rentabilidad es explicado por la estructura de costos. Este nivel de explicación se considera moderado-alto en el ámbito empresarial, lo que evidencia la relevancia de la gestión de costos en el desempeño financiero. Asimismo, el coeficiente de correlación múltiple (R = 0.696) confirma la existencia de una relación positiva y consistente entre las variables, respaldando la capacidad explicativa del modelo.
Cuadro 8 Resumen del modelo de regresión lineal
| Modelo | R | R² | R² ajustado | Error estándar |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.696 | 0.484 | 0.472 | 0.45 |
Fuente: Elaboración obtenida mediante el software estadístico SPSS.
El análisis de varianza en el estudio muestra que el modelo es globalmente significativo (F = 44.05; p < 0.001), lo que confirma que la estructura de costos contribuye de manera estadísticamente significativa a explicar la rentabilidad. Este resultado valida la pertinencia del modelo para el análisis del comportamiento financiero en las empresas de servicios industriales evaluadas.
Cuadro 9 ANOVA del modelo de regresión
| Modelo | Suma de cuadrados | gl | Media cuadrática | F | Sig. |
|---|---|---|---|---|---|
| Regresión | 8.92 | 1 | 8.92 | 44.05 | .000 |
| Residual | 9.58 | 43 | 0.22 | ||
| Total | 18.50 | 44 |
Fuente: Elaboración obtenida mediante el software estadístico SPSS.
El coeficiente de regresión (β = 0.73; p < 0.001) evidencia que un incremento unitario en la estructura de costos se asocia con un aumento de 0.73 unidades en la rentabilidad. Por su parte, el coeficiente estandarizado (β = 0.696) indica un efecto de magnitud moderada-alta. Estos resultados confirman un impacto positivo y significativo de la estructura de costos sobre la rentabilidad desde una perspectiva cuantitativa.
Los resultados evidencian que la estructura de costos ejerce un efecto significativo sobre las dimensiones de la rentabilidad. En el caso del ROS, el modelo explica el 31.8% de su variabilidad (R² = 0.318; p < 0.001), lo que demuestra su influencia en los márgenes de ventas. Para el ROA, el nivel explicativo alcanza el 37.2% (R² = 0.372; p < 0.001), reflejando su incidencia en la eficiencia en el uso de los activos. En cuanto al ROE, se explica el 36.4% de su variabilidad (R² = 0.364; p < 0.001), lo que indica su impacto en la rentabilidad del capital propio. En conjunto, estos resultados confirman que la estructura de costos influye de manera significativa en los distintos componentes del desempeño financiero.
Tabla 10 Coeficientes del modelo de regresión
| Variable | B | Error estándar | Beta | t | Sig. |
|---|---|---|---|---|---|
| (Constante) | 0.87 | 0.39 | - | 2.23 | .031 |
| Estructura de costos | 0.73 | 0.11 | 0.696 | 6.64 | .000 |
Fuente: Elaboración obtenida mediante el software estadístico SPSS.
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Cuadro 11 Regresión lineal de la estructura de costos sobre las dimensiones de la rentabilidad
| Variable dependiente | R | R² | B | Beta | t | Sig. |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ROS | 0.564 | 0.318 | 0.61 | 0.564 | 4.48 | .000 |
| ROA | 0.610 | 0.372 | 0.66 | 0.610 | 5.05 | .000 |
| ROE | 0.603 | 0.364 | 0.69 | 0.603 | 4.93 | .000 |
Fuente: Elaboración obtenida mediante el software estadístico SPSS.
4. DISCUSIÓN
Los resultados del estudio evidencian una relación positiva, moderada y estadísticamente significativa entre la estructura de costos y la rentabilidad empresarial en las empresas de servicios industriales de Trujillo (r = 0.696; p < 0.001), con un poder explicativo del 48.4% (R² = 0.484). Esta asociación se mantiene consistente en las dimensiones específicas de la rentabilidad: rentabilidad sobre ventas (ROS, r = 0.564), rentabilidad económica (ROA, r = 0.610) y rentabilidad financiera (ROE, r = 0.603). Estos resultados indican que, en el contexto de Trujillo, polo industrial regional caracterizado por la variabilidad en los costos de insumos tecnológicos, mantenimiento y logística (Palacios y Vereau, 2025), una adecuada estructuración de los costos incluso cuando predomina un nivel regular se traduce en mejoras observables en los márgenes operativos, la eficiencia en el uso de los activos y el rendimiento del capital propio.
Aunque el análisis descriptivo muestra que la estructura de costos se concentra principalmente en niveles regulares (44,4 % a nivel global; 60,0 % en costos fijos y 68,9 % en costos variables), la tabla de contingencia confirma una asociación positiva clara entre las variables analizadas. En efecto, las empresas con una estructura de costos calificada como buena alcanzan niveles de rentabilidad también buenos en el 68,4 % de los casos, mientras que aquellas con estructura deficiente presentan rentabilidad igualmente deficiente en el 66,7 %. Esta aparente paradoja se explica por la naturaleza lineal de la correlación observada: las variaciones en la asignación de costos especialmente en la diferenciación entre costos fijos y variables y en su optimización por línea de negocio generan incrementos proporcionales en la rentabilidad, incluso cuando el nivel promedio de gestión no alcanza valores óptimos. En un entorno como el de Trujillo, caracterizado por la rigidez de los costos operativos y la fluctuación de la demanda (Cruz-Gonzales et al., 2025), incluso mejoras moderadas en la flexibilidad de costos contribuyen a reducir ineficiencias y fortalecer los indicadores financieros. Este comportamiento resulta consistente con el fenómeno de cost stickiness descrito por, Costa y Habib (2023), quienes sostienen que estructuras de costos menos rígidas favorecen la capacidad de adaptación organizacional y la generación de valor en contextos económicos volátiles. En este sentido, los hallazgos fortalecen la utilidad práctica de la inteligencia de costos (Namoc-Claudio et al., 2023), como eje estratégico que permite a las empresas de servicios industriales de Trujillo no solo identificar y corregir ineficiencias en tiempo real, sino también anticipar escenarios de variabilidad operativa y convertir ajustes moderados en ventajas competitivas sostenibles.
Asimismo, los resultados obtenidos convergen con evidencia empírica previa en sectores de servicios. Rodriguez (2024) reportó una correlación positiva de r = 0.772 entre los costos operativos y la rentabilidad financiera, valor cercano al observado en el ROE (r = 0.603). De manera similar, Ventocilla-Cerrón et al. (2024) y López-Grández y Vásquez-Tuanama (2023), identificaron correlaciones fuertes en el sector transporte (r = 0.843 y r = 0.995, respectivamente), lo que refuerza la idea de que la gestión de costos constituye un determinante transversal de la rentabilidad en economías emergentes. No obstante, la magnitud moderada observada en el presente estudio puede atribuirse a las particularidades del sector servicios industriales, donde la presencia de activos intangibles y la variabilidad operativa tienden a atenuar el impacto directo de la estructura de costos en comparación con sectores manufactureros más estandarizados (Ahmed et al., 2023; Yali y Azam, 2025).
Desde el plano teórico, los resultados obtenidos tienden a sostener la idea de que la estructura de costos debe entenderse como un esquema estratégico y dinámico, capaz de incidir de manera directa en la creación de valor dentro de las organizaciones (Porporato y Recalde, 2021; Gaytán, 2021). Ahora bien, si se traslada esta lectura al ámbito práctico, se observa que, en el entorno empresarial de Trujillo, la adecuada gestión de los costos tanto fijos como variables emerge como una vía concreta y relativamente accesible para potenciar la competitividad, sin que ello implique, necesariamente, la realización de grandes desembolsos de capital.
5. CONCLUSIÓN
El presente estudio determinó que la estructura de costos ejerce una influencia positiva y estadísticamente significativa sobre la rentabilidad empresarial en las empresas de servicios industriales de Trujillo (r = 0.696; p < 0.001; R² = 0.484), mostrando además una incidencia sostenida en indicadores como ROS, ROA y ROE. Si bien la gestión de costos se ubica, en términos generales, en un nivel considerado regular, lo cierto es que los resultados dejan ver que ajustes graduales en su organización sobre todo en la diferenciación entre costos fijos y variables, así como en su optimización por líneas de negocio tienden a generar mejoras proporcionales en los niveles de rentabilidad. Esto, en un contexto regional competitivo y en constante cambio, no resulta menor.
En cuanto al plano teórico, los hallazgos aportan elementos que refuerzan la discusión en torno a las finanzas empresariales en economías emergentes, al ofrecer evidencia empírica situada en el sector de servicios industriales de ciudades intermedias del Perú, lo cual amplía el foco de estudios previos mayormente concentrados en la industria manufacturera o en grandes centros urbanos. Por otro lado, desde una perspectiva más práctica, los resultados sugieren orientaciones específicas para directivos y profesionales contables en Trujillo. Entre ellas, se plantea: (a) la adopción de sistemas de costeo basado en actividades (ABC), que permitan una asignación más precisa de los costos indirectos; (b) el fortalecimiento de la clasificación y control de costos fijos y variables mediante herramientas digitales integradas; (c) la capacitación del personal contable y gerencial en análisis del punto de equilibrio y gestión de la flexibilidad de costos; y (d) la articulación de la estructura de costos con la planificación estratégica y tributaria, con el fin de optimizar márgenes y mejorar la solvencia ante entidades financieras.
En conjunto, estas propuestas apuntan a superar el nivel “regular” de la gestión de costos, orientándolo hacia un desempeño más sólido, lo que, en última instancia, incide de forma directa en la sostenibilidad y la competitividad del sector industrial en Trujillo. Finalmente, se sugiere que futuras investigaciones desarrollen estudios longitudinales, amplíen la muestra a otras regiones del norte del Perú e incorporen variables moderadoras como el tamaño empresarial o el grado de adopción tecnológica, con el objetivo de profundizar en los mecanismos causales y mejorar la generalización de los resultados.
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