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El tamaño empresarial como factor de diversidad

Alfonso Galindo Lucas

Capítulo III: OBTENCIÓN DEL FACTOR TAMAÑO

3. DEFINICIÓN DE LAS VARIABLES

La mayoría de variables vienen expresadas en porcentaje, excepto los subrogados actuales aspirantes a definir el tamaño, que se expresan en miles de euros, a cifras estáticas del último año disponible. A pesar de que pueda existir una desfase de uno o dos años entre las observaciones correspondientes a varias empresas, no ha sido necesario deflactar los datos, tomando como base el año más antiguo. Eso es debido a que, en principio, no tenemos noción de cuál es el último año con datos disponibles, aunque se esté trabajando con ellos. Existe forma de extraer de SABI esa información, pero, dado que el periodo considerado es de estabilidad económica y el número de años de desfase es escaso, la corrección no aportaría apenas información a nuestro análisis estático, en comparación con la molestia de la comprobación empresa por empresa.

Con las matizaciones que se comentarán en los siguientes sub-apartados y en los distintos procedimientos que las utilicen, las variables que, finalmente hemos podido medir se relacionan en la Tabla 9.

3.1. Variables discretas y continuas

Las variables que vienen dadas en unidades monetarias, años o días son fácilmente tratadas como continuas, aunque teóricamente no lo sean. Si lo son, en cambio los porcentajes. Por lo general, las variables discretas de escasas categorías, ya sean ordinales o cardinales, se han excluido de los análisis multivariantes.

Con respecto al horizonte de planificación y horizonte de planificación de I+D se ha exceptuado este criterio, a pesar de que los datos de la muestra original nos venían categorizados en cuatro y tres niveles respectivamentes. Esto se debe a la importancia teórica que pueden llegar a tener estas dos variables, según la bibliografía consultada (García et al., 2002). La forma en que estas variables se han medido no es, por lo tanto, la más idónea, ya que el número de años de horizonte viene a tener la misma naturaleza que el número de divisiones organizativas, por ejemplo, es decir, un número entero de escala cardinal y no una categoría.

Existe otra variable que es discreta por definición y que se asimiló a continua: El nivel de estudio del directivo. Se asumió la participación de esta variable en procedimientos multivariantes, dado que es de escala ordinal; no meramente cualitativa. Fue necesario tener en cuenta que su naturaleza discreta le restaría significatividad en la explicación de fenómenos multivariantes, en comparación con la importancia teórica de la variable, de igual forma que ocurre con los niveles de periodos de planificación.

En ciertos tipos de análisis multivariantes, como el de Componentes principales no es factible incluir variables que no sean numéricas. Eso puede perjudicar la validez de los resultados. En estos casos es preferible continuar con una técnica bastante fiable, más que categorizar los datos numéricos de las otras variables para proceder a un análisis de correspondencias múltiple. Éste es menos fiable, puesto que, al no poder calcularse correlaciones, se estiman las similitudes entre categorías con base en las distancias no euclídeas en función de la 2 (Pérez, 2000). Para aprovechar al máximo la potencialidad del método estadístico habría que prescindir, en la medida de lo posible, de variables binarias o categóricas, pero se perdería información relativa a las características que miden.

En cuanto a las variables denominadas binarias o dicotómicas, se les ha dado un tratamiento en contrastes descriptivos y no se han utilizado como variables dummy o ficticias, puesto que no han actuado como explicativas en modelos de regresión. De esta forma se excluyen estas circunstancias de los procedimientos estadísticos, sin tener que prescindir por completo de ellas, pues suponen una parte valiosa de la información disponible acerca de las empresas. En este caso, una vez obtenidas las componentes, a partir del Análisis Factorial, se someterán a análisis descriptivos con el resto de variables, a fin de contrastar el poder explicativo de éstas.