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El tamaño empresarial como factor de diversidad

Alfonso Galindo Lucas

Capítulo III: OBTENCIÓN DEL FACTOR TAMAÑO

3.3. Transformaciones

La mayoría de variables que figuran en la Tabla 9 se han obtenido mediante alguna transformación relacionada con otras variables, puesto que se miden en porcentaje con respecto al activo total, al gasto de personal, etc. A pesar de que determinadas variables calculadas, como la rentabilidad u otros ratios se podrían consultar directamente en SABI, hemos optado por volverlos a calcular y, a veces, adaptarlos a las necesidades del análisis estadístico.

Para eliminar asimetrías y asimilar a una distribución normal las funciones de distribución de la mayoría de las variables cuantitativas, se utilizó la transformación logarítmica.

En otra variable, el nivel de estudios del directivo, se hizo una transformación exponencial, para dar un significado de crecimiento creciente a unos niveles que venían definidos, de forma arbitraria, por enteros consecutivos.

3.4. Número de empleados versus Gastos de personal

Para eliminar algunos de los inconvenientes que recomiendan no utilizar la cifra de empleados en plantilla, hemos utilizado, en la mayoría de los análisis, una variable sustituta o ‘proxy’ de dicho número, concretamente, el gasto de personal del ejercicio (González et al., 1998), al que hemos denominado GPERSON. Aunque muchos trabajos han partido del tamaño de plantilla para definir el tamaño, ya sea directamente o a través de logaritmos u otras transformaciones, no existen precedentes sobre la utilización de la variable gasto de personal. Por ese motivo, es preciso dedicar este apartado a justificar nuestra elección, admitiendo desde un principio que el principal inconveniente de esta variable puede ser el de la fiabilidad; el mismo que el de otras partidas proporcionadas por las Cuentas Anuales de cada empresa, especialmente si se trata de PYME (García et al., 2002).

Esta variable no admite dudas sobre la capacidad de la empresa de organizar transacciones económicas dentro de su organización (Coase, 1994) y además, se obtiene de forma inmediata de la cuenta de Pérdidas y Ganancias y se expresa en términos monetarios, como la mayoría de las variables con las que eventualmente será comparada.

Aparte de las ventajas teóricas que se han comentado, la cifra de “gastos de personal” representa para nuestro estudio empírico un aliciente adicional, puesto que existe gran cantidad de datos “no disponibles” para el número de empleados, en la información proporcionada por SABI. Esto puede confirmar la dificultad que entraña calcular el promedio de plantilla a tiempo completo en términos anuales.

Otro aliciente del gasto de personal, desde el punto de vista teórico, es que esta variable es más fácilmente asimilable a una de carácter continuo, mientras que para el número de empleados, esta suposición es más difícil de defender, especialmente, para las empresas con menor plantilla. Esta ventaja es importante por el tipo de análisis al que vamos a someter los datos, pues la matriz de correlaciones requiere datos continuos.

En cualquier caso, la correlación bivariada de Pearson nos mostró con un nivel de significación del 1% (por cada cola) que la correlación entre ambas variables era de 0’973, lo cual significa que esta sustitución de variables no afectará significativamente a ninguno de nuestros análisis, ya sean descriptivos o inferenciales.

Sí es de destacar, en cambio, que la variable “número de empleados” está visiblemente menos concentrada, según indica la curva de Lorenz (1905), que la variable “gasto de personal” (Gráfico 1). Eso sugiere que las empresas de mayor dimensión, en términos de plantilla, pagan mayores sueldos o, en definitiva, incurren en mayores costes laborales por empleado.

En este cambio de variable, incurrimos en un grado de desconocimiento bastante inferior al sufrido con respecto al resto de variables, debido a una ventaja adicional: En aquellos casos minoritarios en que se contase con la cifra de empleados y no el gasto de personal, hemos estimado los “huecos” no disponibles, mediante el producto de la cifra de empleados de cada observación sin dato en GPERSON, por el promedio de coste salarial unitario del resto de observaciones. Dada la alta correlación de estas las variables gasto de personal y número de empleados, la sustitución que se hizo en estos casos no resulta nada arbitraria, sino, antes al contrario, mucho más precisa que cualquier procedimiento de sustitución por la media de la misma variable gasto de personal. Así pues, esta variable será la que complete un mayor número de puntuaciones, cercano a las 1.160 empresas, sin contar los factores o componentes rota-das que se obtienen a posteriori, como resumen de otras variables.