MODELO DE DESARROLLO ECONÓMICO LOCAL PARA LA DIVERSIFICACIÓN DE LA ESTRUCTURA PRODUCTIVA Y LA ARTICULACIÓN DEL TEJIDO EMPRESARIAL EN BAJA CALIFORNIA SUR

MODELO DE DESARROLLO ECONÓMICO LOCAL PARA LA DIVERSIFICACIÓN DE LA ESTRUCTURA PRODUCTIVA Y LA ARTICULACIÓN DEL TEJIDO EMPRESARIAL EN BAJA CALIFORNIA SUR

María Angélica Montaño Armendáriz (CV)
Universidad Autónoma de Baja California

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III.5.  Análisis Estadístico Descriptivo

Posterior a la aplicación del cuestionario y la recopilación de la información, se procedió a la codificación, validación y análisis de los datos cuantitativos obtenidos a partir de este instrumento de investigación, mismo que se llevó a cabo con el programa estadístico SPSS versión 19.
Como se ha comentado con anterioridad  (y solo para puntualizar) es conveniente mencionar que la finalidad del cuestionario, consiste en conocer, analizar e integrar la opinión y percepción de los integrantes del sector empresarial de BCS, respecto de las principales variables y dimensiones del Desarrollo Económico Local y de cómo éstas influyen en el desempeño de su actividad empresarial.
Derivado de este objetivo y con la finalidad de tener una mejor perspectiva y manejo de los datos, éstos se agruparon en vectores de variables de acuerdo al tipo de escala utilizada: Likert, ordinal y nominal; así como a las dimensiones y reactivos que integran el cuestionario.
Atendiendo a los aspectos metodológicos, el análisis de la información obtenida a partir de la aplicación del cuestionario, se aborda a partir de dos grandes categorías: la primera de estas corresponde al análisis descriptivo utilizando las medidas de tendencia central (media y mediana), medidas de dispersión (varianza y desviación estándar)  y las medidas de distribución como son la asimetría y la curtosis. La segunda categoría corresponde al análisis estadístico inferencial, mismo que se aborda a partir de métodos multivariantes como lo son el Análisis Factorial Confirmatorio, información que se presenta con detalle en el siguiente apartado de este documento.

III.5.1.  Estadísticos Descriptivos: Escala Nominal y Ordinal.
La primera sección se integra por reactivos que generan información nominal en cuanto a: ubicación, sector económico al que pertenece, tipo de organización legal, número de empleados, mecanismos de capacitación para los trabajadores; con esta escala también se miden los mecanismos de cooperación informal  y la pertenencia a Asociaciones Empresariales.
En el cuadro III.10  se presenta el concentrado de los estadísticos descriptivos; posteriormente, a partir de ellos, se realiza el análisis de los mismos mediante la distribución de frecuencias y las tablas de contingencia.
La información que proporciona el cuadro III.10 permite referir que las variables que se agruparon en torno a la escala nominal presentan valores mínimos y máximos en el rango de la escala de medición asignada; con respecto a la desviación estándar, se observa que las variables tienen poca dispersión, resultado que favorece inicialmente la interpretación de la información, además que no se presentaron valores perdidos o que no corresponden de acuerdo a los rangos establecidos. No se presentan problemas de asimetría ni de curtosis, solo la variable -formas de capacitación a los trabajadores- presenta una asimetría a la derecha.
Con respecto a la curtosis, las variables en general presentan una distribución de tipo mesocúrtica 1 , con excepción de la variable que valora el tipo de organización legal de las empresas, misma que registra una distribución de tipo platicúrtica, es decir, presenta un reducido grado de concentración alrededor de las variables centrales de la variable.  La interpretación y explicación de esta información se presenta con detalle en el Capítulo V, Resultados de la Aplicación Empírica del Modelo.
La información del análisis estadístico descriptivo de las variables evaluadas mediante la escala ordinal (numérica-porcentual), refiere que los valores mínimos y máximos están contenidos en el intervalo válido para detectar posibles errores en la captura de los datos; por su parte, las medidas de centralización (media y mediana), indican los valores con respecto a la agrupación de los datos; como esta escala se valora en términos numérico-porcentuales, la media estadística oscila entre el 64.1 y el 7.5, en cuanto a la varianza y la desviación estándar también arrojan resultados favorables para los fines de esta investigación.
Por las características de este tipo de reactivo, se observa que en la mayoría de las variables se presenta una distribución asimétrica cargada a la derecha. En lo que se refiere a la curtosis, se presenta una distribución platicúrtica para la mayoría de las variables que integran esta escala.

III.5.2.  Estadístico Descriptivo: Escala Likert
Tomando como referencia las dimensiones y reactivos que integran el cuestionario, en el anexo IV.1 se muestran los estadísticos descriptivos para cada una de las variables que se agruparon, en donde se puede observar que los valores mínimos y máximos están en el rango de la escala de medición asignada (reactivos de escala tipo Likert). Con respecto a la media, se registran valores muy similares, con excepción de los reactivos que integran la dimensión de “cooperación informal entre empresas” y los referidos a la “inversión para la competitividad” y la “innovación y desarrollo tecnológico”, en los que la media observada oscila entre 1.77 a 2.83; con respecto a la desviación estándar se observa que las variables tienen poca dispersión, lo cual –inicialmente- favorece este análisis.
No se observan problemas de curtosis ni de asimetría, con excepción de la variable de “cooperación informal entre empresas” que presenta una distribución de las frecuencias de tipo platicúrtica.

III.5.3.  Índices Promedios Escala Ordinal y Nominal.
A partir de la estandarización de los valores obtenidos en el análisis estadístico descriptivo, se calcularon los índices promedio para variables con escala de tipo nominal y ordinal, entre las que destacan variables como: estructura productiva y proveedores, orientación de los mercados, formalización de las empresas, capacitación, cooperación informal entre las empresas e incentivos gubernamentales. La definición y variables que integran cada uno de estos índices es la siguiente:
Definición de Índices: Escala Ordinal
IndForEmp, Índice de Formalización de la Empresa: se obtiene normalizando las respuestas a la pregunta 2 de acuerdo con la siguiente escala: Sociedad Mercantil = 1; Asociación = 0.5; Cooperativa = 0.25; Único Propietario y otra = 0.0. Mientras más se acerque el índice a 1, mayor será la formalización de la empresa y viceversa.
IndOmk, Índice de Orientación de Mercado: se obtiene con la participación porcentual que registran las tres opciones de mercado de la pregunta 4.1 (Mercado Local, Resto del País y Mercado de Exportación). Mientras más se acerque el índice a 1, mayor influencia de éste factor en la orientación de mercado de la empresa y viceversa.
IndCom, Índice de Comercialización: se obtiene con la participación porcentual que registran las tres opciones referidas a sistemas de comercialización de la pregunta 4.2 (Ventas Directas, Intermediarios y Distribuidores Locales). Mientras más se acerque el índice a 1, mayor influencia de éste factor en el sistema de comercialización de la empresa y viceversa.
IndMarProd, Índice  de Marca de Producto: Se obtiene con la participación porcentual que registran las cuatro opciones de marca de ventas de producto y/o servicios de la pregunta 4.3 (Nombre o marca propia, Franquicia, Maquila para otra empresa, Vende su producto como materia prima). Mientras más se acerque el índice a 1, mayor influencia de éste factor en el sistema de mercadeo de la empresa y viceversa.
IFFinc, Índice de Fuentes de Financiamiento: se obtiene agrupando las respuestas de las preguntas 7.1 en tres categorías que son: Fuentes Internas (IFRIN: Recursos Propios de los Socios, Reinversión de Utilidades), Fuentes de Apoyos Gubernamentales (IFGOB: Programas Federales de Gobierno y Banca de Desarrollo) y Fuentes Externas (IFREX: Instituciones Bancarias Comerciales, Inversionistas Extranjeros y Alianzas Estratégicas). Mientras más se acerque a 1, mayor influencia del factor en las fuentes de financiamiento. Así para cada uno de los siete elementos que integran la pregunta.
IndProvProd, Índice de Proveeduría de Productos: se obtiene con el porcentaje promedio obtenido de las preguntas E8.111, E8.112, E8.113 hasta E8.125. Mientras más se acerque  a 1, mayor influencia  de éste factor en cada una de las tres fuentes de proveeduría de productos: Proveeduría Local (IndProvProdMun), Proveeduría Nacional (IndProvProdRestPais) y Proveeduría del Extranjero (IndProvProdRestExtranjero).
IndProvServ, Índice de Proveeduría de Servicios: se obtiene con el porcentaje promedio obtenido de las preguntas EE8.127 hasta EE8.240. Mientras más se acerque  a 1, mayor influencia  de éste factor en cada una de las tres fuentes de proveeduría de Servicios: Proveeduría Local (IndProvServMun), Proveeduría Nacional (IndProvServRestPais) y Proveeduría del Extranjero (IndProvServExtranjero).
IndCoopInf, Índice de Cooperación Informal: se obtiene normalizando las respuestas a la pregunta 9.2, de acuerdo con la siguiente escala: Si = 1, No = 0. Mientras más se acerque a 1, mayor cooperación informal se da entre las empresas y viceversa.
IAFasoc, Índice de Afiliación a Asociaciones Empresariales: se obtiene normalizando las respuestas a la pregunta 10.1, de acuerdo con la siguiente escala: Si = 1, No = 0. Mientras más se acerque a 1, mayor afiliación a empresas y viceversa.
IndiGob, Índice de Incentivos del Gobierno: se obtiene normalizando las respuestas a la pregunta 11.1, de acuerdo a la siguiente escala: Si = 1, No = 0. Mientras más se acerque a 1, mayor  el peso de éste factor en la recepción de incentivos del gobierno y viceversa.
En los cuadros III.11 y III.12  se presentan los resultados obtenidos para los índices de las escalas ordinal y nominal, la interpretación y análisis de los mismos se presenta en el capítulo V  Análisis de Resultados.

III.5.4.  Análisis de Contingencia.
Con la finalidad de medir las relaciones de asociación entre las variables categóricas 2 se utilizó el análisis de las tablas de contingencia, ya que éstas presentan la ventaja de ofrecer información sistematizada para facilitar al investigador la búsqueda de relación entre dos o más variables (Briones, 2002);  además, permite realizar el análisis estadístico para demostrar la asociación entre variables.
En el caso particular de esta investigación, se realizaron los análisis pertinentes para comprobar la asociación entre: los tipos de organización formal, los mecanismos de capacitación de los trabajadores, la cooperación informal entre las empresas, la pertenencia a asociaciones empresariales y la variable que evalúa los incentivos gubernamentales. El análisis de asociación entre las mencionadas variables, se realizó considerando las variables categóricas de sector económico y municipio (como filas) y la variable de análisis (en las columnas).
Cabe mencionar que el grado de relación existente entre dos variables categóricas, no puede ser establecido –simplemente- a partir de la observación de la distribución de frecuencias en la tabla de contingencia.  Para determinar si dos variables se encuentran relacionadas, se debe utilizar alguna medida de asociación, la cual debe acompañarse de su correspondiente prueba de significancia.
Una prueba idónea para aplicar al caso de la asociación de variables es la prueba de X² (chi-cuadrado de Pearson), misma que permite contrastar la hipótesis de que los dos criterios de clasificación utilizados (las dos variables categóricas) son independientes.  Si los datos son compatibles con la hipótesis de independencia, la probabilidad asociada al estadístico X² será alta (˃ de 0.05), si esa probabilidad es pequeña (˂ de 0.05) se considera que los datos son incompatibles con la hipótesis de independencia.
Después de analizar si existe relación o no entre las variables objeto de estudio, la siguiente interrogante es: ¿Cuál es la intensidad de esa relación? (Briones, 2002); entre las medidas utilizadas se encuentra el coeficiente de contingencia y el coeficiente de Phi. En el caso particular de esta investigación, se realizaron los análisis pertinentes para comprobar la asociación entre las cinco variables nominales y las variables categóricas de sector y municipio, estos coeficientes pretenden probar que es errónea la suposición de que las variables nominales no están asociadas.  El coeficiente de contingencia (C), es una medida del grado de asociación o relación entre dos conjuntos de atributos con la información clasificatoria (escala nominal), para lo cual toma valores comprendidos entre cero y uno; de esta manera, cuando está próximo a cero indica asociación nula o débil entre las variables involucradas, pero cuando está cercano a uno indica asociación alta.  El coeficiente de Phi (P) también mide el grado de asociación entre variables, donde cero implica ausencia de correlación y uno correlación perfecta.
En el cuadro III.13 se presentan los resultados obtenidos de los análisis de pruebas de Chi-cuadrada (X²), Phi (P) y coeficiente de Contingencia (C). Considerando las seis variables nominales antes mencionadas y la variable del tipo de sector económico, se rechaza la hipótesis nula de independencia, ya que la significancia asintótica es ˂0.05 por lo que se acepta la hipótesis de investigación de que existe relación entre las variables sujetas de estudio.  Resultados similares se presentan con los coeficientes de contingencia y coeficiente de Phi en donde todos los valores son mayores a cero, lo cual indica que existe asociación entre las variables.

III.5.5.  Pruebas de Significancia para Muestras Relacionadas.
Al contrastar la evidencia teórica (modelo) con la empírica (trabajo de campo), en relación a los índices de la escala ordinal,  es factible establecer que la prueba de significancia para las muestras relacionadas con los índices de orientación de mercado (IndOmk) y los sistemas de comercialización (IndCom), resultaron estadísticamente significativas. Estos resultados corroboran el planteamiento referido en el análisis contextual, en donde se hace mención al hecho de que en BCS existe una fuerte tendencia a vender los productos como materia prima (ya sea a intermediarios para mercados nacionales o de exportación), o bien a vender a intermediarios mediante procesos de maquila para otras empresas.  Así mismo, los índices confirman que uno de los principales problemas económicos que afectan a los sectores agropecuario, pesquero o a la industria manufacturera, radica en la necesidad de agregar mayor valor al producto y buscar la diversificación  comercial y/o de mercados, situación que se hace más latente para el caso de las Sociedades Cooperativas de Producción Pesquera de la entidad y para las empresas agrícolas, instancias que –tradicionalmente- han mostrado una marcada dependencia de  empresas comercializadoras para colocar sus productos en los mercados nacional e internacional.

1 Presentan un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de las variables.

2 Se entiende por variable categórica la que esta medida a partir de una escala nominal, son variables de tipo cualitativo.