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INTRODUCCIÓN
El impacto del COVID-19 en las empresas tanto a nivel mundial como nacional ha sido severo. Principalmente, por la paralización de las actividades comerciales, el aumento en la deuda, la disminución de ingresos y el incremento del desempleo. Aspectos que ha desencadenado a una grave crisis económica tanto con efectos sociales como económicos (Apedo-Amah et al., 2020; Bachas et al., 2020; Cevallos-Ponce et al., 2020).
En el caso de Ecuador, la crisis sanitaria afectó a la economía nacional, la cual descendió en un 7,8%, además impactó negativamente al comercio internacional del país, que tuvo una caída en las exportaciones del 14,24% (Banco Central del Ecuador [BCE], 2021). Cabe señalar que los sectores que más se vieron afectados por la pandemia fueron los vinculados al turismo, servicios generales, transporte y construcción, los cuales registraron pérdidas esperadas del 100% (Bachas et al., 2020).
En el contexto social, ha ocasionado una reducción en los ingresos de la población económicamente activa (PEA) en un 5% y un aumento de la pobreza en 3,5 puntos porcentuales (Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL], 2020). Del mismo modo, afectó a la calidad de trabajo, en la reducción de salarios, a los trabajadores del sector informal y al empleo adecuado, que presentó una caída en 5,8 puntos porcentuales (Cevallos-Ponce et al., 2020; Instituto Nacional de Estadísticas y Censos [INEC], 2021).
Asimismo, las empresas se vieron gravemente afectadas por la paralización de actividades, lo que hizo que las autoridades gubernamentales implementaran acuerdos ministeriales para minimizar el riesgo de quiebra (Cevallos-Palma et al., 2020). Aun así, tuvieron que tomar medidas como la desvinculación laboral, el recorte salarial y algunas tuvieron que liquidarse (Lasio et al., 2020).
Con el fin de aminorar el efecto del COVID-19 en la economía nacional lo más recomendable es una reestructuración, fusión o reactivación de las empresas, para lo cual la búsqueda de financiamiento se vuelve indispensable (Ortiz-Mena y Novoa-Velasco, 2020; Tacilla-Ramos y Ramos-Farroñán, 2021) pudiendo ser este interno o externo; formal o informal, decisión que depende netamente de los administradores (Liu et al., 2022).
Por tanto, el objetivo del presente artículo es evidenciar la influencia de las características empresariales y de los directivos de las organizaciones registradas en la Cámara de Comercio e Industrias de Azogues (CCeIA) en la decisión de financiamiento adicional durante la pandemia. Se tomó como referencia a este cantón porque mostró situaciones favorables de expansión y crecimiento en más del 80% de sus actividades económicas (Ortega-Flores, et al., 2021). A fin de lograr el objetivo, el estudio utilizará herramientas referidas a la estadística descriptiva, la cual caracterizará a las empresas pertenecientes a la CCeIA; y la inferencial mediante el análisis correlacional y de regresión para medir la relación entre las variables.
Los resultados y las conclusiones que se extraigan en el presente artículo, tendrán relevancia para posteriores estudios que sigan la misma línea de investigación en el área empresarial al manejar data real y comprobada. Asimismo, servirán de base para evidenciar la influencia de las características gerenciales en las decisiones de financiamiento de las empresas.
El presente artículo, estará estructurado en cinco partes; la primera, referida a la revisión de literatura, es decir el marco teórico y el estado del arte; la segunda, que muestra el diseño, enfoque y la metodología de la investigación; la tercera, que está compuesta de los resultados y la discusión; y, por último, las secciones referidas a las conclusiones, recomendaciones y limitaciones del estudio.
REVISIÓN DE LITERATURA
Financiamiento: Particularidades
Con el fin de solventar las dificultades de capital, las empresas plantean diferentes estrategias de financiamiento (Yan et al., 2023) las cuales son herramientas que tienen la finalidad de recaudar recursos monetarios para impulsar, mantener, desarrollar nuevos proyectos empresariales o para el crecimiento de la organización (Torres et al., 2017; Ibidunni et al., 2018).
En este sentido, se debe considerar la estructura de capital que maneja cada negocio, dado que esta explica el porcentaje óptimo de deuda y capital que debe tener una empresa para financiar sus operaciones y sus activos (Guzmán-González et al., 2022). Además, considera las combinaciones de las diferentes fuentes de financiamiento según la preferencia o la capacidad de mantenerlas (Mundi, 2022; Llobet-Dalmases, et al., 2023).
Es así que los gerentes, en las decisiones de financiamiento, priorizan el financiarse con recursos internos (Pinos-Luzuriaga et al., 2021), tal como lo establece Myers (1984) en su teoría de Pecking Order, a fin de evitar costos por la asimetría de la información (Freire et al., 2023). Tomando como referencia esta premisa, la edad y el tamaño de la empresa juegan un papel importante, puesto que, ayudan a eliminar la asimetría de la información si es que la decisión de financiamiento es mediante fuentes externas (Hannan y Freeman, 1984).
Asimismo, Gutterman (2022) sostiene que el cómo financiarse en las organizaciones va a depender del tamaño de la empresa y al giro de negocio al que se dedique, igualmente que, durante el ciclo de vida de la organización, los propietarios deben atreverse a explorar diferentes fuentes de financiamiento para alcanzar las metas y objetivos del negocio con una mayor seguridad financiera (Ketterer y Powell, 2018). Para lo cual, se debe considerar que existen dos tipos de financiamiento (Gill et al., 2019); el interno, utilizado para satisfacer las necesidades de dinero en el corto plazo, es decir con fecha de vencimiento no mayor a un año, entre los cuales se encuentran el crédito comercial, anticipo de clientes, utilidades retenidas, la venta de activos, entro otras (Shrotriya, 2019; Tang et al., 2022); y por otro lado, el externo busca cubrir la escasez monetaria en el largo plazo, entendiéndose este como periodos de tiempo mayores a un año (Gutterman, 2022).
Además, este se subdivide en préstamos formales e informales; el formal que se centra en el financiamiento otorgado por instituciones e intermediarios financieros y se basa en información estable y principios de plena competencia (Wu et al., 2016; Nguyen y Canh, 2021). Mientras que, el informal se basa en las ventajas de la información y en las relaciones por afinidad debido a que el préstamo proviene de amigos, familiares, parientes o prestamistas particulares, beneficiando particularmente en el crecimiento de las microempresas, al desarrollo de los emprendimientos nuevos en el mercado y a las empresas que no tienen un alto grado supervisión estatal (Elston et al., 2016; Allen et al., 2019).
El impacto del COVID en el financiamiento de las empresas
La pandemia COVID-19 ha afectado en la gestión de las empresas, principalmente en dos aspectos (Liao et al., 2023). Por un lado, en el comportamiento financiero tanto de las compañías como de los inversores, estos últimos viéndose afectados por la caída de los mercados bursátiles (Zhang y Hu; 2021; Shen et al., 2020) y por otro, por la falta de planificación en la continuidad del negocio (Ma et al., 2023).
En materia de financiamiento, la mayoría de los dueños de los negocios tuvieron que refinanciar su deuda. Principalmente las grandes y medianas compañías, y algunas optaron por préstamos de origen informal, como son las pequeñas y microempresas, a fin de cumplir con sus obligaciones contractuales con la banca privada debido a las restricciones durante el confinamiento (Guachamín et al., 2021; Gür et al., 2023).
En este contexto, se infiere que existen diferencias entre el comportamiento de los representantes de las empresas al momento de tomar decisiones, el cual varía dependiendo de la educación, cultura, experiencia, edad, sexo (Rosas y Demmler, 2021). En concordancia a lo que señala en la economía conductual, la cual afirma que existe irracionalidad en los tomadores de decisiones dependiendo el contexto y el momento en que se encuentren, por lo que no todos piensan en la maximización de las utilidades empresariales y en su posición frente al nivel de riesgo (Tversky y Kahneman, 1974).
Bajo esta perspectiva, Vo et al. (2022) analizan la influencia del COVID-19 en las decisiones de financiamiento en las pequeñas y medianas empresas de Vietnam, para lo cual toman como variables predictoras las características de la empresa (industria, número de empleados, edad) y del administrador (educación). Obtuvieron como resultado que las variables predictoras analizadas no tienen una relación significativa con la decisión de financiamiento en el período de pandemia.
Mientras que Turkson et al. (2020) realizaron un estudio que tiene por objetivo examinar el impacto del financiamiento en el crecimiento de las empresas en Ghana, determinaron que las fuentes formales de financiamiento tienen un impacto superior y significativo en el desarrollo de las empresas, cuya decisión de financiamiento se encuentra fuertemente ligada al espíritu empresarial y las características personales de los emprendedores de la zona.
Por otra parte, Gür et al. (2023) analizaron cómo las empresas en Estambul gestionaron sus necesidades financieras durante la pandemia, demostrando que las grandes firmas pidieron mayores créditos que las pequeñas y medianas empresas. De igual manera, estas últimas se inclinaron a pedir préstamos de fuentes informales por lo que no tuvieron una inyección de capital sostenible, además minimizaron sus costos para evitar problemas financieros. Estas decisiones se basaron directamente en las condiciones y oportunidades percibidas individualmente por cada administrador o propietario.
Por otro lado, en Latinoamérica Auguste y Galetto (2020) analizaron el acceso de créditos empresariales en Argentina, obteniendo como resultado que existen brechas de acceso a préstamos bancarios al considerar el género. De esta manera, los créditos son aprobados o rechazados dependiendo del género del alto directivo. Además, las organizaciones que se encuentran lideradas por mujeres, tienden a endeudarse en menor medida que aquellas dirigidas por hombres, asumiendo que las mujeres son más adversas al riesgo (Powell y Ansic, 1997). Adicionalmente, se determinó que la edad también influye en las decisiones de solicitud de préstamos adicionales, es decir, mientras más jóvenes sean los directivos, más tolerantes son al riesgo y están más dispuestos a incurrir en préstamos (Byrnes et al., 1999).
Así mismo, Pilay-Villacís et al. (2019) buscaron examinar las diversas formas de financiamiento que se utilizan para las empresas en la provincia de Santa Elena-Ecuador, demostrando así, que los administradores, o directamente los propietarios de las empresas, asumen las decisiones de financiamiento de forma empírica guiados por experiencias anteriores y niveles de conocimiento personales, es decir, el financiamiento es gestionado sin un plan de crecimiento empresarial, lo que provoca que únicamente se solventen carencias en periodos de tiempo cortos. De esta manera se concluye que existe una alta aversión al riesgo a nivel gerencial provocada por la escasa experiencia profesional y el bajo nivel de conocimiento del direccionamiento estratégico que mantienen las empresas.
En contraste, Sikochi (2020) menciona que la estructura legal corporativa que posean las empresas se encuentra directamente relacionada con los niveles de créditos a los que llegan a acceder los propietarios/directivos de las mismas, en otras palabras, se asume que a mayor complejidad en la estructura legal de la organización, mayores serán los volúmenes de préstamos gestionados con terceros.
En este sentido las hipótesis que se plantean en la presente investigación son:
H01: No existe relación entre las características empresariales y la decisión de financiamiento adicional durante la crisis sanitaria por la COVID-19.
H02: No existe relación entre las características del administrador y la decisión de financiamiento adicional durante la pandemia.
H03: No existen relación causal significativa entre las características empresariales y la decisión de financiamiento adicional durante la crisis sanitaria.
MATERIALES Y MÉTODOS
El enfoque de la investigación es mixto, es decir cualitativo y cuantitativo, por lo que la base del estudio será el análisis estadístico a través de datos, a fin de comprobar hipótesis (Nuñez-Moscoso, 2017) asimismo es inductiva, es decir que va de lo particular a lo general, y de corte transversal porque la observación de la relación entre las variables será de un único período de tiempo (Guamán-Chacha et al., 2021; Rodríguez y Mendivelso, 2018).
El artículo tiene un alcance descriptivo y correlacional; descriptivo porque el estudio busca detallar las características (Guevara-Albán et al., 2020) de las empresas según su tipo de financiamiento durante la pandemia; y, correlacional debido a que el objetivo eje es determinar el grado de relación entre las variables (Ramos-Galarza, 2020), en este caso, características empresariales y del administrador con la decisión de financiamiento en las empresas de la Cámara de Comercio e Industrias de Azogues (CCeIA).
La población de estudio son los 192 socios activos registrados en la CCeIA. La muestra es no probabilística y es tomada de manera intencional, por tanto, solo se considera la respuesta de los socios, los cuales son 135, debido a que solo con ellos se tuvo acceso a la información. El contacto con los mismos fue de manera presencial y en casos específicos de manera virtual.
La recolección de datos es gestionada mediante el cuestionario realizado en el marco del proyecto “Reactivación Comercial de los Socios de la CCeIA”, dicha herramienta de recolección de datos está estructurada en cuatro secciones: datos generales de la empresa, datos generales del representante legal, efectos luego del confinamiento y expectativas, y consta de 69 preguntas, las cuales son abiertas y dicotómicas.
El tratamiento y procesamiento de datos se desarrolló mediante el software Excel para el análisis descriptivo de los datos y el software estadístico SPSS versión 25 para el tratamiento inferencial, debido a que algunos datos no se encontraron registrados, se aplicó el método de tendencia lineal en el punto, para validar todos los datos.
Para el análisis de los datos como primer proceso se aplicó la prueba de normalidad de Kolmogórov-Smirnov, la cual prueba el supuesto de normalidad de los datos muestrales (Flores-Tapia y Flores-Cevallos, 2021), para así identificar el tipo de modelo a llevarse a cabo, es decir para datos paramétricos (Pearson) o para no paramétricos (Spearman), con las variables cuantitativas: años de experiencia de la empresa, número de trabajadores que manejan para sus operaciones, experiencia del administrador y edad del administrador. Se verificó que al poseer un tamaño de muestra de 135 y un grado de significancia de 0,001; 0,000; 0,001 y 0,200 todos los valores p son menores e iguales a 0,20, por lo que es preferible utilizar un coeficiente de correlación de Spearman, el cual mide el grado de asociación entre dos variables que no cumplen el supuesto de normalidad (Mendivelso y Rodríguez, 2022).
Finalmente, se realizó el modelo de regresión logística binaria, técnica estadística utilizada con el fin de generar estimaciones ajustadas sobre la posibilidad de ocurrencia de un suceso con base en una o más variables cuantitativas y/o cualitativas independientes, categóricas y/o continuas, creando un modelo que permite evaluar las relaciones causales entre las variables (Senaviratna y Cooray, 2019) con un nivel de confianza del 95%.
TABLA 1 Conceptualización de las variables
| Conceptualización | Definición | Dimensiones | Indicadores | Tipo de variable | Técnica |
|---|---|---|---|---|---|
| Financiamiento | Préstamos de dinero a empresas para subsanar objetivos de crecimiento o problemas de liquidez (Giaretta y Chesini, 2021) | Solicitud de préstamo adicional | 1=Si 2=No | Dependiente | Encuesta estructurada y análisis de datos |
| Trabajadores | Sujetos que prestan sus servicios de manera personal a un tercero bajo un acuerdo contractual o lo realiza de manera independiente (Todolí-Signes, 2019) | Número de trabajadores | Independiente | ||
| Sector económico | Actividades productivas que permiten clasificar a las empresas (Proaño-Chaca, 2019) | Sector | 1=Comercial 2=Industrial 3=Comercial e Industrial 4=Salud | Independiente | |
| Estructura | Identidad jurídica por la cual una empresa formaliza sus operaciones (Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura [IICA], 2022) | Estructura legal | 1= Persona natural 2=Sociedad anónima 3=Compañía Limitada | Independiente | |
| Antigüedad de la empresa | Años de operación de las empresas en un determinado mercado (García-Valenzuela et al., 2021) | Experiencia de la empresa | Independiente | ||
| Paralización de Actividades | Suspensión de actividades productivas a nivel empresarial (Susilawati et al., 2020) | Actividades durante la pandemia | 1=Paralizaron 2=Continuaron con normalidad | Independiente | |
| Sexo | Características físicas o corporales que se encuentran fuertemente ligadas al individuo (Fausto-Sterling, 2019) | Sexo | 1=Masculino 2=Femenino | Independiente | |
| Edad | Tiempo que ha vivido el administrador de la empresa, en años, desde su nacimiento (Takatori et al., 2019) | Años de edad | Independiente | ||
| Educación | Es el grado de formación que recibió una persona bajo un régimen educativo (Azevedo et al., 2021) | Nivel educativo | 1=Primaria 2=Bachillerato 3=Tercer nivel 4=Cuarto nivel | Independiente | |
| Experiencia | Años de antigüedad de los propietarios, gerentes, o administradores al frente de una empresa (Zhao et al., 2021) | Experiencia del administrador | Independiente |
Fuente: Elaboración propia.
RESULTADOS
Características empresariales y de la administración
TABLA 2 Caracterización de las empresas y el administrador
| Empresa | Administrador | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tipo de sector | Comercial | 92,59% | Género | Masculino | 51,85% | ||
| Comercial e Industrial | 3,70% | Femenino | 48,15% | ||||
| Industrial | 2,96% | Edad | [20 - 31] | 10,37% | |||
| Salud | 0,74% | [32 - 43] | 28,89% | ||||
| Años de Operación | [0 - 13] | 40,00% | [44 - 55] | 40,00% | |||
| [14 - 27] | 29,63% | [56 - 67] | 14,07% | ||||
| [28 - 41] | 22,22% | [68 - 79] | 5,19% | ||||
| [42 - 55] | 6,67% | [80 - 91] | 1,48% | ||||
| [56 - 69] | 0,74% | Nivel de Educación | Primaria | 6,67% | |||
| [70 - 83] | 0,74% | Bachillerato | 29,63% | ||||
| Estructura Legal | Persona Natural | 87,41% | Tecnológico | 7,41% | |||
| Sociedad Anónima | 5,93% | Tercer Nivel | 42,22% | ||||
| Compañía Limitada | 5,93% | Cuarto Nivel | 14,07% | ||||
| Otros | 0,74% | Experiencia | [2 - 11] | 20,74% | |||
| Número de Trabajadores | [1 - 9] | 85,19% | [12 - 21] | 36,30% | |||
| [10 - 49] | 12,59% | [22 - 31] | 25,19% | ||||
| [50 - 199] | 0,74% | [32 - 41] | 11,85% | ||||
| [> 200] | 1,48% | [42 - 51] | 5,19% | ||||
| [52 - 61] | 0,74% | ||||||
Fuente: Elaboración propia con datos obtenidos del proyecto Reactivación Comercial de los Socios de la CCeIA.
Según la información levantada, se evidencia que la mayor parte de empresas registradas en la Cámara de Comercio e Industrias de Azogues (CCeIA) pertenecen al sector comercial (92,59%), asimismo la mayoría tiene entre 0 y 27 años de operación (69,63%), la estructura legal corresponde a Persona Natural (87,41%) y generalmente, su número de trabajadores oscila entre 1 y 9 (85,19%).
Por otro lado, al contemplar la información referida al administrador se determina que no existe gran diferencia con respecto al sexo, debido a que los hombres manejan el 52.87% de las empresas mientras que las mujeres el 48,15%, la mayoría tiene edades que oscilan entre 32 y 55 años (68,89%), además, su educación es universitaria (42,22%) y más del 50% posee una experiencia en el manejo de empresas de 12 a 31 años (61,49%).
Financiamiento durante la pandemia
TABLA 3 Financiamiento de las empresas
| Financiamiento durante la pandemia | |||
|---|---|---|---|
| Préstamo | Si | 45,19% | |
| No | 54,81% | ||
| Fuente y Plazo | Banca Privada | 62,30% | |
| Corto Plazo | 23,68% | ||
| Largo Plazo | 76,32% | ||
| Banca Pública | 24,59% | ||
| Corto Plazo | 46,67% | ||
| Largo Plazo | 53,33% | ||
| Personas Particulares | 8,20% | ||
| Corto Plazo | 60,00% | ||
| Largo Plazo | 40,00% | ||
| Venta de Activos | 3,28% | ||
| Corto Plazo | 50,00% | ||
| Largo Plazo | 50,00% | ||
| Otros | 1,64% | ||
| Corto Plazo | 100.00% | ||
| Destino del Préstamo | Aumento de Inversión | 13,11% | |
| Capital de Trabajo | 32,79% | ||
| Pago de Créditos | 21,31% | ||
| Pago de Obligaciones Vencidas | 32,79% | ||
Fuente: Elaboración propia con datos obtenidos del proyecto Reactivación Comercial de los Socios de la CCeIA.
Durante la pandemia, la mayor parte de las empresas no tuvieron la necesidad de solicitar un préstamo (54,81%) mientras que, las que sí lo hicieron (45,19%), prefirieron acceder a créditos a largo plazo (82,86%) en la banca privada (53,38%). A diferencia del financiamiento en la banca pública (24,59%), donde no existió una diferencia marcada entre si fue de corto (46,67%) o largo plazo (53,33%).
Asimismo, el financiamiento por medio de personas particulares, es decir el informal (8,20%) era en mayor medida a corto plazo (60,00%), de igual manera, las otras formas de financiación (6,56%) fueron totalmente direccionados a corto plazo (100%). A su vez, se utilizó la venta de los activos (3,28%) tanto a corto (50,00%) como a largo plazo (50,00%).
Por último, cabe señalar que los préstamos se destinaron principalmente para el fondo de maniobra, es decir para la realización de las actividades diarias (32,79%) y para el pago de obligaciones vencidas (32,79) y en menor medida se asignaron para el pago de créditos (21,31%) y el aumento de inversión (13,11%).
TABLA 4 Causas y consecuencias del financiamiento empresarial
| Causas y Consecuencias del Financiamiento | ||
|---|---|---|
| Actividades | Paralizaron Completamente | 39,26% |
| Paralizaron Parcialmente | 45,19% | |
| Continuaron con Normalidad | 15,56% | |
| Estructura Financiera | Cambio | 60,00% |
| Incremento de la Deuda | 61,73% | |
| Incremento del Patrimonio | 38,27% | |
| Se mantuvo | 40,00% | |
Fuente: Elaboración propia con datos obtenidos del proyecto Reactivación Comercial de los Socios de la CCeIA.
La principal causa del financiamiento adicional fue la paralización tanto parcial (39,26%) como total de actividades en las organizaciones (45,19), mientras que el 15,19% de las empresas continuaron sus operaciones con normalidad, aunque también incurrieron en préstamos. En consecuencia, la estructura de capital del 60% de las empresas sufrió un cambio debido al incremento de la deuda (61,73%) y al aumento del patrimonio (38,27%).
Correlaciones
TABLA 5 Correlación entre la solicitud de préstamo adicional y las características empresariales
| Correlaciones | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Variables | Solicitud préstamo adicional | Número Trabajadores | Sector Económico | Estructura Legal | Experiencia de la empresa | Actividades durante la pandemia | Cambio de estructura de capital | |
| Solicitud préstamo adicional | Correlación | 1 | ||||||
| Significancia | ||||||||
| Número Trabajadores | Correlación | -0,096 | 1 | |||||
| Significancia | 0,269 | |||||||
| Sector Económico | Correlación | 0,090 | 0,143 | 1 | ||||
| Significancia | 0,299 | 0,097 | ||||||
| Estructura Legal | Correlación | -0.001 | 0,389 ** | 0,086 | 1 | |||
| Significancia | 0,991 | 0,000 | 0,324 | |||||
| Experiencia de la empresa | Correlación | 0,070 | 0,237 ** | 0,026 | 0,099 | 1 | ||
| Significancia | 0,422 | 0,006 | 0,762 | 0,252 | ||||
| Actividades durante la pandemia | Correlación | 0,020 | 0,219 * | 0,042 | 0,261 ** | 0,067 | 1 | |
| Significancia | 0,817 | 0,011 | 0,632 | 0,002 | 0,440 | |||
| Cambio de estructura de capital | Correlación | 0,443 ** | 0,031 | 0,131 | 0,023 | -0,089 | 0,075 | 1 |
| Significancia | 0,000 | 0,717 | 0,131 | 0,789 | 0,302 | 0,390 | ||
Nota: (* = p < 0,05; ** = p < 0,01)
Fuente: Elaboración propia con datos obtenidos del proyecto Reactivación Comercial de los Socios de la CCeIA.
En la Tabla 5 podemos observar la correlación entre la solicitud de préstamo adicional (variable independiente) y a las características empresariales (variables dependientes) durante la pandemia, por lo que, se evidencia que solo existe relación significativa entre la variable dependiente y la independiente; cambio de estructura de capital (p = 0,000; p < 0,01), mientras que en las demás variables independientes analizadas; número de trabajadores (p = 0,269), sector económico (p = 0,299), estructura legal (0,991), experiencia de la empresa (0,422) y las actividades durante la pandemia (p = 0,817) la significancia es mayor a 0,05, por consiguiente, se determina que no existe una relación significativa.
Sin embargo, la estructura legal se relaciona positiva y significativamente con las variables número de trabajadores (p = 0,000; p < 0,01) y actividades durante la pandemia (p = 0,002; p < 0,01). Asimismo, la variable número de trabajadores se correlaciona de manera positiva y representativa con las variables experiencia de la empresa (p = 0,006; p < 0,01) y actividades durante la pandemia (p = 0,011; p < 0,05).
TABLA 6 Correlaciones entre la solicitud de préstamo adicional y las características de los administradores
| Correlaciones | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Variables | Solicitud préstamo adicional | Sexo | Edad | Educación | Experiencia del Administrador | |
| Solicitud préstamo adicional | Correlación | 1 | ||||
| Significancia | ||||||
| Sexo | Correlación | -0,049 | 1 | |||
| Significancia | 0,576 | |||||
| Edad | Correlación | 0,074 | 0,049 | 1 | ||
| Significancia | 0,392 | 0,569 | ||||
| Educación | Correlación | -0,056 | 0,004 | -0,141 | 1 | |
| Significancia | 0,522 | 0,966 | 0,104 | |||
| Experiencia del Administrador | Correlación | 0,022 | -0,017 | ,798 ** | 0,015 | 1 |
| Significancia | 0,796 | 0,843 | 0,000 | 0,865 | ||
Nota: (* = p < 0,05; ** = p < 0,01)
Fuente: Elaboración propia con datos obtenidos del proyecto Reactivación Comercial de los Socios de la CCeIA.
De igual manera en la Tabla 6 se puede observar la relación entre la variable dependiente y las variables independientes, correspondientes a las características del administrador, al igual se denota el mismo comportamiento porque no existe una correlación representativa entre la solicitud de préstamo adicional y las variables referidas al administrador; sexo (p = 0,576), edad (p = 0,392), educación (p = 0,522) y experiencia (p = 0,796), es decir una significancia mayor a 0,005. Mientras que la variable experiencia del administrador presenta una relación positiva y significativa con la variable edad (p = 0,000); p < 0,01).
Con base en los resultados obtenidos a continuación se propuso la aplicación del modelo de regresión de logística binaria para determinar el grado de relación entre las variables cuantitativas y cualitativas de las características empresariales y la solicitud de préstamos adicionales gestionados durante la pandemia del Covid-19.
Regresión Logística Binaria
Modelo de regresión logística binaria: relación entre la solicitud de préstamo adicional y las características de la empresa:
TABLA 7 Regresión logística binaria
| B | Sig. | Exp(B) | ||
|---|---|---|---|---|
| Ref. = Continuaron con normalidad | Actividades durante la pandemia | |||
| Paralizaron | -0,165 | 0,798 | 0,847 | |
| Ref. = Salud | Sector | 0,999 | ||
| Comercial | -20,662 | 1,000 | 0,000 | |
| Industrial | -20,653 | 1,000 | 0,000 | |
| Comercial & Industrial | -20,445 | 1,000 | 0,000 | |
| Ref. = Fundación | Estructura Legal | 0,731 | ||
| Persona Natural | -18,235 | 1,000 | 0,000 | |
| Compañía Limitada | -19,892 | 1,000 | 0,000 | |
| Sociedad Anónima | -18,151 | 1,000 | 0,000 | |
| Ref. = Incremento del patrimonio | Estructura del financiamiento | 0,000 | ||
| Ha incrementado la deuda | -2,130 | 0,000 | 0,119 | |
| No ha cambiado | 1,029 | 0,060 | 2,798 | |
| Experiencia de la empresa | 0,033 | 0,100 | 1,034 | |
| N° Trabajadores | 0,003 | 0,764 | 1,004 | |
| Constante | 39,095 | 0,999 | 9,6*1016 | |
Fuente: Elaboración propia con datos obtenidos del proyecto Reactivación Comercial de los Socios de la CCeIA.
La Tabla 7 refleja los principales resultados de la aplicación de una regresión logística binaria considerando la solicitud de préstamo adicional como variable independiente y las actividades durante la pandemia, sector económico, estructura legal, estructura del financiamiento, años de experiencia de la empresa y el número de trabajadores como variables dependientes.
Como se observa en la tabla mencionada, todas las variables presentan una relación positiva, al mantener todos sus niveles de significancia mayores a 0 (paralizaron sus actividades=0,708; comercial=1; industrial=1; comercial e industrial=1; persona natural=1; compañía limitada=1; sociedad anónima=1; experiencia de la empresa=0,100; número de trabajadores = 0,764; no cambio de la estructura de capital=0,060), sin embargo, únicamente el coeficiente del incremento de la deuda (0,000) presenta una influencia significativa con un coeficiente Beta de 2,798 en contraste con el resto de las variables, no tienden a ser significativas en el modelo.
DISCUSIÓN
Las múltiples evidencias encontradas en la presente investigación respaldan parcialmente los supuestos que se sugieren en la teoría de la economía conductual al comprobar que la toma de decisiones de financiamiento de las personas se convierte en un acto impredecible (Tversky y Kahneman, 1974). Sin embargo, no se puede afirmar que ocurren variaciones significativas considerando únicamente las características sociales de los gerentes de las empresas, si no que podrían influir otras características del entorno económico en la toma de sus decisiones tal como lo afirma la asimetría de la información.
En tal sentido la caracterización realizada por Tavares et al. (2023) sobre las empresas que solicitaron préstamos durante la pandemia, se contrasta con los hallazgos de la investigación, presentando ciertas similitudes, donde la mayoría son empresas dedicadas al comercio, tuvieron una paralización de actividades y su gestión de financiamiento fue parecida al período antes de la pandemia, y diferencias con respecto al número de trabajadores y la estructura legal, debido a que los autores señalan que la mayor parte de organizaciones tienen entre 10 y 50 y formalmente son sociedades de responsabilidad limitada a diferencia de los resultados obtenidos, cuyo número de trabajadores oscila entre 1 y 9 con personería jurídica, persona natural.
Al considerar las características de la empresa, se determina que el sector comercial no se relaciona significativamente con la decisión de financiamiento, conclusión a la que también llegan Iswanto et al. (2022) adicionalmente al considerar las variables experiencia de la empresa y tamaño, tomando como referencia el número de trabajadores, se establece que no existe una relación representativa con el financiamiento, resultado que se asemeja al determinado por Lokman y Yazil (2020), pero difiere con el de Subhani et al. (2022), quienes indican que la experiencia de la empresa si tiene una relación negativa; y, con Jansen et al. (2022) los cuales señalan que estas dos variables poseen un impacto positivo con la decisión de financiamiento.
Así, las características personales de los administradores no representaron un gran nivel de influencia para la toma de decisiones sobre los préstamos realizados durante la crisis sanitaria. Este resultado se ve respaldado al mencionar que la gestión del financiamiento no puede explicarse únicamente considerando rasgos personales, como el nivel educativo, la actividad productiva o la edad de los directivos, sin embargo, sí se hace alusión a una influencia del sexo en la concesión de créditos (Hess, 2020), afirmación que contrasta los resultados obtenidos en la presente investigación.
Por el contrario, Naseem et al. (2020) difiere en cierto grado con los resultados encontrados en el presente estudio, dado que considera que las características individuales del empresario, entre ellas el sexo, la educación y la edad presentan un efecto significativo en torno a las decisiones de solicitud de financiamiento de una organización y su desempeño, de tal forma que se forma un vínculo entre los rasgos del propietario y la gestión crediticia de la empresa. Así también, Ravina (2019) añade otras características que se vinculan a la solicitud adicional de préstamos, entre las que se destacan el historial crediticio, la raza y la experiencia laboral, esta última también se consideró dentro de análisis, pero no presentó una relación significativa.
Desde otra perspectiva, los prestamistas al preocuparse más por las características personales de sus prestatarios ignoran en cierto grado el estado o situación de la empresa, lo que suele favorecer a las organizaciones al momento de demandar préstamos (Kgoroeadira et al., 2019 y Pierrakis, 2019), lo mismo sucede con los prestatarios, cuyas decisiones se mantienen ligadas mayoritariamente a rasgos personales y de comportamientos basados en experiencias anteriores, postulado que se demostró en el modelo presentado al poseer una relación positiva no significativa (Jain et al., 2022).
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Con el tratamiento de datos se determinó que la mayoría de empresas de la CCeIA son personas naturales que se dedican al comercio, tienen menos de 13 años de experiencia en el mercado y cuentan con hasta nueve trabajadores; asimismo, durante la pandemia tuvieron que paralizar actividades por lo que sufrieron un cambio en la estructura de capital, hechos que se corroboraron al estimar la correlación, donde se evidencia una relación significativa entre el número de trabajadores con la estructura legal, los años de experiencia y la paralización de actividades durante la pandemia; y entre esta última con la estructura legal. En cuanto a las características de los administradores, la mayor parte son hombres que cuentan con educación universitaria de 44 a 55 años de edad, y de 12 a 21 años de experiencia administrativa, variables que evidencian correlación, donde la edad se relaciona significativamente con los años de experiencia.
Con respecto al análisis de correlación entre la variable dependiente y las independientes, se concluye que solamente la variable estructura de capital tiene una relación positiva y significativa con la solicitud de préstamo adicional, aceptando así parcialmente la hipótesis alternativa (H11) y rechazando la hipótesis nula (H01). Mientras que las variables de las características del administrador no presentan ninguna relación significativa con la variable dependiente, por tanto, se acepta la hipótesis nula (H02).
Tomando en consideración lo anterior mencionado, el modelo de regresión logística binaria aplicada sugiere que se acepte parcialmente la hipótesis alternativa (H13) y se rechace la hipótesis nula (H03) ya que existe un nivel de influencia muy bajo entre las características empresariales y los préstamos adicionales gestionados por las empresas durante la pandemia, salvo la variable de estructura de capital que resultó ser la única lo suficientemente significativa para incluirse en el desarrollo de un modelo predictivo que analice esta y otras variables empresariales, que puedan influir en la toma de decisiones sobre el financiamiento de las empresas. Por lo que, se asume que se debería tomar en cuenta la estructura de capital como un factor importante al momento de solicitar créditos futuros dado que las demás características, tanto personales como institucionales analizadas en la presente investigación, no tienen ese nivel de influencia para la toma de decisiones crediticias.
La principal limitación que se presentó dentro de la investigación fue la aplicación a una determinada población, por tanto, no se puede establecer una generalización en los resultados a nivel nacional, además, la aplicación del muestreo no probabilístico y el uso método de tendencia lineal en el punto para contrarrestar los datos perdidos pudieron sesgar los hallazgos.
Finalmente, las conclusiones del estudio permiten abrir nuevas líneas de investigación a fin de pormenorizar la decisión de financiamiento en las empresas, así también para definir la demanda de financiamiento y evaluar la necesidad de demanda de créditos a las organizaciones.
