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mayo · agosto 2011 · esic market

Los indicadores no financieros enentornos de calidad: su contribuciónal resultado empresarialMarín Vinuesa, L.M. (2011). “Los Indicadores No Financieros en entornos de Calidad: sucontribución al Resultado Empresarial”, EsicMarket, Vol. 139, pp. 195-221.Ruiz-Olalla, M.C. (2011). “Los Indicadores No Financieros en entornos de Calidad: su con-tribución al Resultado Empresarial”, EsicMarket, Vol. 139, pp. 195-221.

ResumenEl presente estudio trata de analizar si las empresas implicadas con la filo-sofía TQM están también utilizando indicadores no financieros de medi-ción del rendimiento, y si esta actuación se traduce en una mejora de losresultados financieros. El trabajo se realiza en empresas industriales delmueble en España. Los resultados del análisis muestran que son las empre-sas que implantan prácticas TQM por encima de la media las que hacenun mayor uso de los indicadores no financieros. También se comprueba elefecto positivo que la utilización de dichos indicadores produce sobre elresultado financiero, corroborándose además que dicho efecto es indepen-diente del nivel de implantación de la TQM.

Palabras clave: prácticas de gestión de la calidad, indicadores no financie-ros, resultado financiero.

Códigos JEL: M100, M110.

Luz María Marín Vinuesa y María Carmen Ruiz OlallaDepartamento de Economía y Empresa. Universidad de La Rioja


los indicadores no financieros en entornos de calidad:su contribución al resultado empresarial

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1. IntroducciónLos sistemas de medición del rendimiento juegan un papel fundamental enel desarrollo de los planes estratégicos, ya que vinculados con los objetivosy metas estratégicas pueden contribuir a la creación de valor empresarial(Ittner y Larcker, 1998). En este sentido, la estrategia basada en la gestiónde la calidad total o TQM (Total Quality Management) ha promovido unextenso interés por el uso de los indicadores no financieros del rendimien-to empresarial, debido a que los tradicionales indicadores financieros,orientados hacia el corto plazo, no pueden reflejar todos los beneficiosderivados de las mejoras provenientes de la citada estrategia (Albright yRoth, 1993; p. 29; Fuentes, 1996; p. 957).

Ahora bien, si la relación positiva entre la implantación de prácticas degestión de la calidad total y la utilización de indicadores no financierosparece haber encontrado apoyo empírico en la literatura (Daniel y Reits-perger, 1991; Abernethy y Lillis, 1995; Perera, Harrison y Poole, 1997),tampoco es menos cierto que se ha llegado a conclusiones contradictoriasen los estudios que analizan las relaciones entre el uso de este tipo de indi-cadores, la aplicación de estas prácticas y los resultados empresarialesalcanzados. Mientras Ittner y Larcker (1997) no encontraron evidencia deesta relación, los estudios de Chenhall (1997) y Sim y Killough (1998) síe-videncian que el mayor uso de los citados indicadores para gestionar estra-tegias orientadas hacia la gestión de la calidad total está relacionado conla mejora del resultado financiero.

En los estudios empíricos mencionados anteriormente, los autores hancuantificado los resultados empresariales con medidas subjetivas, o lo quees lo mismo están basados en las respuestas que los directivos de las empre-sas dan en un cuestionario sobre las percepciones de alguna de las varia-bles concretas que los determinan. Cabe preguntarse si las conclusiones alas que llegaron habrían sido las mismas de haberse utilizado datos secun-darios, es decir, empleando alguna de las medidas objetivas del resultadofinanciero de la empresa.

Todo lo anterior nos ha llevado a plantear un estudio cuyo objetivo sebasa en analizar si las empresas implicadas en la implantación de prácticasTQM están también utilizando indicadores no financieros de medición del



rendimiento, y si esta actuación se traduce en una mejora de sus resulta-dos. En primer lugar, comparamos el uso de indicadores no financieros enempresas implicadas en distinto grado con la implantación de prácticasTQM. En segundo lugar, comprobamos si el uso de indicadores no finan-cieros afecta positivamente al resultado empresarial. Finalmente, analiza-mos si el beneficio derivado del uso de indicadores no financieros dependedel nivel de implicación de la empresa con la TQM.

Para llevar a cabo el desarrollo empírico del trabajo nos hemos basadoen el sector industrial del mueble en España. Con ello pretendemos pro-fundizar en el conocimiento y en la relación de las variables mencionadas,dentro de un sector industrial distinto a los estudiados hasta el momento,y en un ámbito geográfico también diferente. En definitiva, con este traba-jo se contribuye a aportar más evidencia empírica sobre el rol de las nue-vas prácticas de los sistemas de gestión, necesaria según Chenhall (2003)en los entornos actuales.

Para cumplir con el objetivo de investigación, a partir de esta introduc-ción el trabajo prosigue con un apartado en el que se presenta el marco teó-rico y las hipótesis de estudio. Seguidamente se presenta la metodologíaempleada en la investigación, donde se describen las variables objeto deestudio, y se corrobora la fiabilidad y validez de las escalas de medición. Acontinuación se presentan el análisis descriptivo y los resultados de con-trastar las hipótesis propuestas. Para terminar se exponen las conclusionesmás relevantes del estudio.

2. Marco teórico e hipótesis de investigaciónBajo la teoría de la contingencia se argumenta que los sistemas de ges-tión deberían adaptarse para apoyar la estrategia del negocio y dirigir laconsecución de ventajas competitivas y de superiores resultados (Dent,1990).

Siguiendo a Chenhall (2003), los sistemas de gestión (ManagementControl Systems) han evolucionado desde una orientación a la provisiónde información financiera formal y cuantificable, para la toma de decisio-nes directivas, hacia otra orientación que acepta un rango de informaciónmás amplio: información relativa a mercados, clientes, competidores,

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información no financiera relacionada con los procesos de producción,información predictiva y una amplia colección de mecanismos de apoyo ala dirección y controles informales, personales y sociales.

Esta evolución está estrechamente ligada con las innovaciones que sehan ido produciendo en la estructura y en el funcionamiento de las empre-sas, así como con las nuevas filosofías de gestión que éstas han ido adop-tando, JIT, producción flexible o TQM (Perera, Harrison y Poole, 1997).En concreto, la adopción de la filosofía TQM ha promovido un gran inte-rés por el uso de los indicadores no financieros del rendimiento. Algunosautores (Daniel y Reitsperger, 1991; Ittner y Larcker, 1997) sugieren que laimplantación exitosa de dicha filosofía depende de la utilización de loscitados indicadores, ya que su uso contribuye a promover el compromisocon la gestión de la calidad, comunicar el significado de la TQM a todo elpersonal de la empresa y asegurar que los resultados de la mejora de la cali-dad son relevantes para mejorar el resultado financiero. Siguiendo aHoque (2004; p. 488), el uso de los indicadores no financieros, junto conlos tradicionales indicadores del rendimiento, contribuye favorablemente aque los directivos presten una mayor atención a los factores críticos deléxito, tales como la calidad, la fiabilidad, el servicio, el tiempo, la innova-ción y la atención de las necesidades del cliente.

Las principales investigaciones empíricas han demostrado la utilidad delos indicadores no financieros en la gestión de la calidad. Los resultados delanálisis llevado a cabo por Daniel y Reitsperger (1991) ya pusieron demanifiesto que las empresas que siguen una estrategia de calidad basada encero defectos han cambiado sus sistemas de control de gestión con el fin deaumentar las mejoras continuas en la calidad, que son a la vez la clave deesta estrategia. Asimismo, la relación positiva entre las estrategias de cali-dad centradas en el cliente, como aproximación de prácticas de gerencia ytecnología avanzadas, y la utilización de indicadores no financieros tam-bién ha sido demostrada por Perera, Harrison y Poole (1997). En este sen-tido, Najmi y Kehoe (2000) proponen un modelo de desarrollo de la cali-dad que incluye desde la implantación de las normas ISO hasta laaplicación de prácticas más avanzadas, mostrando relaciones positivasentre el desarrollo de las prácticas de calidad y la utilización de sistemas de

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medición que incluyen indicadores no financieros de control. La adopciónde prácticas de gestión de la calidad también está asociada con una mayorutilización de indicadores no financieros, tal como muestra más reciente-mente el estudio de Abdel-Maksoud, Dugdale y Luther (2005). Apoyándo-nos en estos resultados, planteamos la siguiente hipótesis de investigación:

H1: Las empresas comprometidas con la implantación de prácticas de ges-tión de la calidad total utilizan más los indicadores no financieros queel resto de empresas comprometidas en menor medida con dicha filo-sofía.

Los efectos positivos de la utilización de los indicadores no financierospara gestionar estrategias basadas en la calidad también han sido demos-trados en algunas investigaciones empíricas. Daniel y Reitsperger (1991)evidencian la capacidad de los indicadores para mejorar continuamente losresultados de la calidad, tales como el nivel de productos defectuosos, dedesechos, de reprocesos y de tiempo improductivo. Asimismo, Chenhall(1997) llega a la conclusión de que la relación entre la estrategia orientadahacia la gestión de la calidad total y el resultado conseguido es más fuerteen las empresas que utilizan indicadores no financieros de medición. A esterespecto formulamos las siguientes hipótesis de investigación:

H2: El uso de indicadores no financieros afecta positivamente al resultadoempresarial.

H3: A mayor implicación con la filosofía TQM, mayor es el efecto que eluso de indicadores no financieros produce sobre el resultado.

3. Metodología de la investigación

3.1. Selección de la muestraCon relación a la base de datos, seleccionamos como población objeto deestudio al conjunto de empresas mercantiles con domicilio social en Espa-ña, pertenecientes al sector industrial del mueble, que cuentan como míni-mo con 45 trabajadores. Establecimos de manera discrecional este límite

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de dimensión para dejar al margen aquellas empresas con una estructura yorganización empresarial menos desarrollada1.

La ficha técnica queda resumida en la tabla 1. Toda la población, cons-tituida por 515 empresas, fue objeto de un cuestionario estructurado quenos permitiera abordar los objetivos fijados en el trabajo. Para enviar loscuestionarios utilizamos el correo postal y el correo electrónico. El núme-ro de cuestionarios válidos cumplimentados ascendió a 130, lo cual repre-senta una tasa de respuesta del 25,24% similar a la de otros trabajos quehan utilizado metodologías comparables2.

Utilizamos dos apartados del cuestionario para conocer, por un lado, elinterés de las empresas por la certificación de calidad ISO 9000 y su impli-cación con la implantación de prácticas TQM, y por otro, el grado de uti-lización de indicadores no financieros de control. Además de la informa-ción primaria obtenida a través de la encuesta, utilizamos la base de datosSABI para recopilar información secundaria sobre la identificación, lasituación, y la evolución económico-financiera de cada empresa.

Con dicha información realizamos un análisis de regresión para anali-zar el sesgo por no respuesta en la muestra. Para ello tomamos como varia-ble dependiente el valor medio del EBITDA en el periodo 2001-2005 ycomo variables independientes: una variable dummy, que toma los valores1 ó 0 para reflejar la respuesta o no respuesta al cuestionario, respectiva-

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Ámbito Geográfico: - Nacional

Población: - Empresas mercantiles del sector del mueble, con45 trabajadores como mínimo (515 empresas)

Metodología: - Cuestionario Estructurado- Base SABI

Encuestas válidas: - 130 empresas

Recogida de información: - Periodo: diciembre 2005 a marzo 2006

Tabla 1. Ficha Técnica

(1) Otros estudios

previos que miden la

utilización de

indicadores no

financieros, también

establecen un límite de

dimensión de las

empresas objeto de

estudio. Abernethy y

Lillis (1995)

seleccionan empresas

de más de 200

empleados y Perera,

Harrison y Poole

(1997) seleccionan las

empresas de más de

50 empleados.

(2) Powell (1995);

Chenhall (1997);

Easton y Jarrell (1998);

Samson y Terziovski

(1999).



mente, la variable “implantación de prácticas TQM (TQM) y la variableutilización de indicadores no financieros (INF); estas dos últimas variablesson descritas en el epígrafe siguiente3. Los resultados del análisis de regre-sión muestran que el coeficiente de la variable dummy no es significativo(sig.= 0,437), corroborándose así la ausencia de sesgo de respuesta en lamuestra4.

3.2. Variables objeto de estudio

3.2.1. Implantación de prácticas de Gestión de la Calidad Total (TQM)Para medir el grado de implantación de la TQM en las empresas objeto deestudio se ha utilizado la escala de medición de Chenhall (1997), desarro-llada en un estudio previo en 1993. Dicho instrumento de medida estábasado en una exhaustiva revisión de la literatura sobre gestión de la cali-dad total. Siguiendo las aproximaciones de Hayes, Wheelwright y Clark(1984), Skinner (1985), Hall (1987), Schonberger (1986), y medianteinformación recibida por directivos de empresas especializadas en la apli-cación de la TQM, Chenhall desarrolla una escala compuesta por sieteítems. La validez y fiabilidad de este instrumento fueron comprobadassobre una muestra de empresas pertenecientes al sector industrial5. Mástarde Perera, Harrison y Poole (1997) utilizarán la escala desarrollada poreste autor, y nuevamente comprobarán su fiabilidad y validez6.

La escala de medida ha sido adaptada a nuestro estudio, incorporandopequeñas modificaciones en la redacción original de los ítems para favore-cer su total comprensión (tabla 2). También se ha introducido un ítem adi-cional que nos permitiera comprobar el grado de compromiso del equipodirectivo con la calidad, ya que sin un entusiasmo activo desde arriba, lacalidad no puede tener éxito en la base de la empresa (Karatsu, 2000). Dela misma forma que Chenhall (1997), para la valoración de los ítemshemos utilizado una escala tipo Likert de 7 puntos, donde 1= no está sien-do implantada y 7= el grado de implantación es máximo. Dado que lasempresas objeto de estudio en nuestra investigación pertenecen a un únicosector económico, el sector industrial del mueble, antes de utilizar estaescala comprobaremos su validez en nuestros datos (ver apartado 3.3).

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(3) Para aquellas

empresas que no

respondieron al

cuestionario, el valor

de las variables TQM e

INF ha sido

reemplazado por el

valor medio de cada

una de ellas.

(4) También

analizamos la

existencia de

diferencias

significativas entre el

valor medio del

EBITDA alcanzado en

2001-2005 por las

empresas de la

población que no

respondieron al

cuestionario

(1.291.275 euros) y el

valor medio del

EBITDA alcanzado en

2001-2005 por las

empresas de la

muestra (1.503.135

euros). Los resultados

del test t de student (t=0,788, sig. =0,431),

corroboran la ausencia

de sesgo por no

respuesta en la

muestra.

(5) Chenhall (1997)

corrobora la fiabilidad

interna de la escala

TQM, consiguiendo

para el coeficiente

alpha de Cronbach un



3.2.2. Utilización de indicadores no financieros (INF)La revisión de los principales estudios que analizan el grado de utilizaciónde indicadores no financieros nos muestra que su medición se ha realizadoa través de una “lista cerrada”. Es decir, se trata de definir una lista de indi-cadores que podrían estar utilizándose por un grupo de empresas duranteun periodo de tiempo. Seguidamente, los encuestados deben indicar el gra-do de utilización de cada uno de ellos.

De esta forma, y con la intención de analizar la relación entre laimplantación de estrategias de producción centradas en el cliente y el dise-ño de sistemas de control de gestión que incluyen indicadores no financie-ros, así como la relación de estas iniciativas con el resultado de la empre-sa, Abernethy y Lillis (1995) desarrollaron una lista de indicadores demedición de los resultados, basándose en las aportaciones de Kaplan(1983), Howell y Soucy (1987) y Chase (1990). Con esta lista elaboran unranking sobre el uso y la importancia relativa que las empresas otorgan alos indicadores.

Con el mismo objetivo del estudio anterior, Perera, Harrison y Poole(1997) utilizan en su investigación una escala adaptada de la escala deAbernethy y Lillis (1995). Para llevar a cabo su clasificación, donde se dis-tingue entre indicadores financieros y no financieros, proceden siguiendolas aproximaciones de Horngren, Foster y Datar (1994), así como las deAbernethy y Lillis (1995). Cada uno de los ítems referidos a los indicado-res se valoran con una escala Likert de 5 puntos, y sumando las puntua-ciones otorgadas a los indicadores no financieros se consigue una medidade su utilización. Además, también comprueban que utilizando valoresrelativos (relacionando la suma de puntuaciones de indicadores no finan-cieros con la de los financieros) los resultados no son sustancialmente dife-rentes.

Para medir el uso de los indicadores no financieros en nuestra investi-gación hemos utilizado la escala propuesta por Perera, Harrison y Poole(1997). Esta lista de indicadores ha sido adaptada a nuestro estudio. Res-pecto a los no financieros se han incorporando modificaciones en la redac-ción de algunos ítems. Además se ha incluido como indicador las reclama-ciones o quejas de los clientes, porque de la revisión teórica efectuada se

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valor de 0,88. La

validez de criterio fue

confirmada mediante

un análisis factorial,

con un solo factor

explicando un 65% de

la varianza, alcanzando

la carga de cada

variable en el factor un

valor superior a 0,5 en

todo caso.

(6) En el estudio de

Perera, Harrison y

Poole (1997) se

corrobora la fiabilidad

de la escala con un

alpha de Cronbach de

0,77. En el análisis

factorial se consiguen

dos factores

explicando un 44% y

14% de la varianza,

respectivamente, y las

cargas son superiores

a 0,62 salvo para uno

de los ítems que es de

0,4.



deduce que son medidas comúnmente utilizadas en entornos relacionadoscon la calidad, y no suministradas tradicionalmente por la contabilidad.

La relación de indicadores utilizada en nuestro estudio se recoge en latabla 2. Para valorar su grado de utilización por parte de las empresashemos utilizado una escala tipo Likert de 7 puntos. Así, la persona encues-tada ha indicado de 1 a 7 el uso de estas medidas, donde 1 = no ha sidoutilizado un determinado indicador en la empresa y 7 = el grado de utili-zación ha sido máximo. Antes de utilizar esta escala se analizará su validezen nuestros datos (ver apartado 3.3).

3.2.3. Resultado Empresarial (RE)Con el fin de analizar el efecto de la utilización de indicadores no financie-ros de las empresas implicadas con la gestión de la calidad total sobre elresultado, éste se cuantifica con el EBITDA (Earnings Before Interest,Taxes, Depreciation, and Amortization). Esta magnitud empresarial, obte-nida a partir de la cuenta de resultados, representa el margen bruto de laempresa antes de deducir las cargas financieras, los impuestos, las amorti-zaciones y las depreciaciones. Consolidada en los últimos años como unade las magnitudes más utilizadas para medir el rendimiento y valoración deempresas (Mascareñas, 2001; Tàpies y Ortega, 2000; Damodaran, 1996),tiene la ventaja de eliminar el sesgo de la estructura financiera, del entornofiscal y de los gastos ficticios. De esta forma, permite obtener una idea cla-ra del rendimiento operativo de las empresas (Esteo y Villacorta, 2002).

3.2.4. Tamaño (T)Incluimos en nuestro análisis la variable tamaño como una variable decontrol por su posible influencia sobre el resultado EBITDA. La variabletamaño fue cuantificada a través de la cifra de ventas, que es comúnmen-te utilizada para representar el tamaño (Vicente, 2000). De la base de datosSABI se recogió la información sobre la cifra de ventas netas de cadaempresa en 2005 y a partir de ella se calculó el valor del logaritmo nepe-riano de la misma.

Como conclusión de este epígrafe, recogemos en la tabla 2 las variablesque son objeto de estudio en nuestro trabajo. En particular, las variables

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“Gestión de la Calidad Total (TQM)” y “Utilización de indicadores nofinancieros (INF)” se han calculado como promedio de aquellas que lasdefinen.

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Variables Ítems Definición de los ítems* Fuente deinformación

PROVEEDORES Implicación de los proveedores con la calidadCERODEFECTOS Medidas para reducir productos defectuososCONTROLVA Prácticas para reducir actividades que no añaden

valor en el proceso productivoTIEMPOS Programas para reducir tiempos de producción y/o

desarrollo de productosTQM DIRECCIÓN Compromiso por parte del equipo directivo con la

calidad EncuestaPERSONAL Participación de empleados en los programas de

mejora de la calidadPLANESTRATEG Participación de todo el personal en el plan

estratégico de la empresaCLIENTE Orientación al clienteCOORDINACIÓN Coordinación del trabajo en todas las áreas de la

empresa

PEDIDOS Número de pedidos entregados a tiempoSATISFECHOS Número de clientes satisfechosDEFECTUOSOS Número de productos defectuosos detectados en la

empresaENTREGA Tiempo empleado en la entrega de productosDEVOLUCIONES Número de productos devueltos por defectos de calidad Encuesta

INF QUEJAS Reclamaciones o quejas de los clientesINNOVACIONES Número de productos nuevos lanzados al mercadoHABILIDADES Habilidades en el diseño y mejora de los productosDESVRECURSOS Relación entre recursos reales y previstosTIEMPO Tiempo de utilización de las máquinas

RE Media del EBITDA en el periodo 2001-2005 SABI

T Tamaño (ln ventas 2005) SABI

Tabla 2. Variables objeto de estudio



3.3. Fiabilidad y Validez de las escalas de medición de las variablesLa validación de las escalas propuestas para medir las variables: implanta-ción de prácticas TQM (TQM) y uso de indicadores no financieros (INF)se ha realizado mediante el análisis factorial confirmatorio (AFC), utili-zando el programa AMOS. En su aplicación hemos seguido las recomen-daciones propuestas en la literatura al uso (Hair, Anderson, Tatham yBlack, 1999). Utilizamos el método de estimación de máxima verosimili-tud (ML). Además, con objeto de salvar el posible distanciamiento de nor-malidad multivariante de los datos, aplicamos la técnica Bootstrapping endos pasos. Primero realizamos un Bollen-Stine Bootstrap para interpretarlos valores de la probabilidad (p-valor) de ajuste global del modelo, y des-pués ejecutamos un Bootstrap estándar para obtener las medidas, erroresestándar y los sesgos de las estimaciones (Byrne, 2001).

De los análisis efectuados se desprende la validez de las escalas fina-les de medida recogidas en la tabla 3. Si bien las escalas de medida ini-ciales estaban constituidas por un mayor número de ítems (escala TQMpor 9, escala INF por 10), algunos de ellos fueron eliminados en el aná-lisis que realizamos siguiendo las recomendaciones de Hair, Anderson,Tatham y Black (1999). Tal como se refleja en ella, todos los índices debondad de ajuste son aceptables (GFI, RMSEA, AGFI, NFI y TLI, CFI,IFI, Chi-cuadrado normada). Una vez comprobado el ajuste global delmodelo, procedemos a interpretar los resultados de estimación. Las car-gas factoriales de todos los indicadores son muy superiores al nivel míni-mo de aceptación recomendable de 0.4 (Hair, Anderson, Tatham y Black,1999) y significativamente distintas de cero para un nivel de significaciónde 0.01. Esto nos permite verificar la relación de todos los indicadorescon el factor y confirmar así la validez convergente de las escalas. Paracada indicador, la fiabilidad individual (R2) muestra la proporción devarianza que dicho indicador tiene en común con su factor. Aunque esdifícil establecer qué nivel indica una alta fiabilidad individual, una bue-na regla es considerar que un indicador debe tener al menos un 50% desu varianza en común con el factor, si bien es un límite mínimo “reco-mendable” y no excluyente (Sharma, 1996; p. 163). En nuestro estudio,la mayoría de los indicadores presentan una R2 superior a dicho valor.

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Por otra parte, los valores de fiabilidad compuesta y varianza extraída decada factor (superiores en todo caso a 0.7 y 0.5 respectivamente) nos per-miten confirmar que los indicadores considerados son suficientes en surepresentación, y por tanto corroborar la consistencia interna de las esca-las de medición de las variables. Finalmente, los resultados de aplicacióndel bootstrapping confirman la fiabilidad y robustez de los resultadosconseguidos con el método ML en la estimación de los cuatro modelosde medida. Para todos los modelos el p-valor corregido confirma la bon-dad de ajuste. De la misma forma, en el análisis realizado se confirmó,tanto para las cargas estandarizadas como para los R2, que la media delas estimaciones obtenida de los múltiples remuestreos Bootstrap es sig-nificativa al 95%. Asimismo, los intervalos de confianza (95%) no ses-gados indicaron su significatividad7.

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Indicadores de las Cargas estandarizadas (CR) Fiabilidad Fiabilidad Varianzavariables individual compuesta extraída

Implantación de prácticas 0,89 0,63TQM (TQM)

CERO DEFECTOS 0,727 (10.020***) 0,529

DIRECCIÓN 0,758 (10.717***) 0,575

PERSONAL 0,915 (·) 0,838

PLANESTRATEG 0,755 (10.631***) 0,570

COORDINACIÓN 0,798 (11.665***) 0,636

Bondad de Ajuste: χ 2=11,18 (gl=5 p=0,04), GFI=0,97, RMSEA=0,09, AGFI=0,90, NFI=0,97,TLI=0,97, CFI=0,98, IFI=0,98, χ 2/gl=2,24; Bollen-Stine Bootstrap (p=0,11)

Uso indicadores nofinancieros (INF)

Factor INFP 0,91 0,77(indicadores de producto)

DEVOLUCIONES 0,939 (12.413***) 0,882

Tabla 3. Resultados del AFC de las variables TQM e INF

(7) Intervalos de

confianza (límiteinferior, límite superior,p-valor) para loscoeficientes

estandarizados

(bootstrap) de lasescalas: 1. EscalaTQM:CERODEFECTOS

(0,570, 0,822

p-valor=0,009);DIRECCIÓN (0,633,

0,841 p-valor=0,004);PERSONAL (0,846,


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4. Análisis descriptivo y de los resultadosEn la tabla 4 mostramos algunos rasgos descriptivos de las empresas queconfiguran la muestra de nuestro estudio. Respecto a la edad, contamoscon una muestra de empresas relativamente jóvenes, pero no de recientecreación. Tomando como referencia diciembre del 2003, tan sólo un2,31% de las empresas poseen menos de cinco años de antigüedad. En lafranja de 5 a 25 años de antigüedad se encuentra el mayor número deempresas (64,61%), seguido de las de 26 a 50 años, que representan un31,54%; asimismo encontramos un mínimo porcentaje de empresas(1,54%) de antigüedad superior a cincuenta años.

(·) Mediante este indicador ha sido fijada a 1 la escala de factor latente por lo que no se ha calculado el CRcorrespondiente. (***) Significatividad al 99%.

Indicadores de las Cargas estandarizadas (CR) Fiabilidad Fiabilidad Varianzavariables individual compuesta extraída

QUEJAS 0,881 (11.818***) 0,777

DEFECTUSOSOS 0,808 (·) 0,653

Factor INFPR 0,76 0,53(indicadores de proceso)

INNOVACIONES 0,772 (5.925***) 0,596

HABILIDADES 0,838 (·) 0,702

DESV RECURSOS 0,531 (5.139***) 0,282

Factor INC 0,73 0,58(indicadores de cliente)

PEDIDOS 0,871 (·) 0,758

SATISFECHOS 0,630 (3.951***) 0,397

Bondades de Ajuste: χ 2=55,85 (gl=23 p=0,00), GFI=0,91, RMSEA=0,10, AGFI=0,90, NFI=0,90,TLI=0,91, CFI=0,93, IFI=0,93, χ 2/gl=2,42; Bollen-Stine Bootstrap (p=0,06)

Tabla 3. Continuación

0,963 p-valor=0,003);PLANESTRATEG

(0,657, 0,825

p-valor=0,004);COORDINACIÓN

(0,703, 0,868

p-valor=0,008);2. Escala INF:DEVOLUCIONES

(0,866, 0,962;

p-valor=0,007);QUEJAS (0,835, 0,940;

p-valor=0,005);DEFECTUOSOS



Por otra parte, la mayoría de dichas empresas son Sociedades Anóni-mas y Sociedades Limitadas, con un 55,38% y un 39,23% respectivamen-te. Las cooperativas representan una participación muy escasa en nuestramuestra (5,38%).

Para clasificar la muestra por tamaño hemos utilizado el criterio de laUnión Europea en su recomendación 96/280/CE. Como se puede apreciaren la tabla 4, en el año 2003 la mayoría de las empresas son de pequeña ymediana dimensión, en concreto 66 empresas son medianas (50,77% de lamuestra), las 53 empresas pequeñas representan un 40,77% y las 11 demayor tamaño sólo representan un 8,46%.

Centrándonos en el ámbito de la gestión de la calidad, en el gráfico 1se refleja el interés de las empresas por la certificación ISO. De las 130empresas de la muestra, las que gozan de certificación (85 empresas) vie-nen a representar un 65,38%, frente a las 45 empresas no certificadas, quesuponen el 34,62% restante.

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Nº de Empresas % sobre 130

menos de 5 3 (2,31%)Edad de 5 a 25 84 (64,61%)(años) de 26 a 50 41 (31,54%)

más de 50 2 (1,54%)

S.A. 72 (55,38%)Forma jurídica S.R.L. 51 (39,23%)

cooperativas 7 (5,38%)

Tamaño pequeña 53 (40,77%)(UNE mediana 66 (50,77%)

96/280/CE) grande 11 (8,46%)

Tabla 4. Características generales de la muestra

(0,763, 0,908;

p-valor=0,004);INNOVACIONES

(0,725, 0,883;

p-valor=0,002);HABILIDADES (0,755,

0,944; p-valor=0,002);DESV RECURSOS

(0,533, 0,707;

p-valor=0,001);PEDIDOS (0,665,

0,988; p-valor=0,005);SATISFECHOS (0,488,

0,729; p-valor=0,006).



En cuanto a la evolución de la certificación en el tiempo, observamosen el gráfico 2 el gran incremento que ha experimentado desde 1997 has-ta el año 2001, destacando que un 61,18% de las empresas certificadas, enconcreto 52 empresas, lo fueron en este periodo. Hasta 1996 sólo habíanconseguido la certificación 14 empresas (16,47%) y las 19 empresas res-tantes (22,35%) la conseguirían a partir de 2002. Es decir, 71 empresas,que representan un 83,53% del total de empresas certificadas, han conse-guido el sello de calidad en los últimos 9 años.

[209]

46911

35%

65%

Certificadas No certificadas

Gráfico 1. Certificación ISO 9000

0

2

4

6

8

10

12

14

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Gráfico 2. Evolución de la Certificación ISO 9000



Para todas las prácticas TQM analizadas se ha constatado un elevadonivel de implantación (gráfico 3). Las empresas reconocen una gran orienta-ción hacia el cliente, un alto compromiso directivo con la calidad y elevadosniveles de implantación de medidas para disminuir el número de productosdefectuosos. Si bien estas prácticas de calidad son las más implantadas, tam-bién se reconocen altos niveles (entre 4 y 5) en la implantación media de pro-gramas para reducir los tiempos de producción y/o desarrollo de nuevos pro-ductos, prácticas para reducir el número de actividades que no añaden valora la producción, coordinación del trabajo en la empresa, y participación delos empleados en los programas de mejora de la calidad. La participación delpersonal en el plan estratégico de la empresa es la práctica TQM menosimplantada, seguida de la implicación de los proveedores con la calidad.

Además de estar muy comprometidas con las prácticas TQM, lasempresas también reconocen altos niveles de utilización de indicadores nofinancieros, pues en todos los casos se supera la puntuación de 4,50. Losindicadores más utilizados son aquellos que se refieren a las reclamacioneso quejas de los clientes y los pedidos entregados a tiempo, con puntuacio-nes de 5,43 y 5,40 respectivamente. Los indicadores con puntuaciones más

[210]

470 11

3,94

5,27

4,38 4,51

5,49

4,68

3,42

5,89

4,71

0

1

2

3

4

5

6

Proveedores Cero defectos Control VA Tiempos Dirección Personal Plan Estrateg Cliente Coordinación

Gráfico 3. Implantación de Prácticas TQM



bajas son los costes de calidad y la relación entre recursos reales y previs-tos (gráfico 4).

Para avanzar en el análisis de los datos clasificamos las empresas de lamuestra en distintos grupos, dependiendo de los objetivos planteados yatendiendo a los siguientes criterios de clasificación: (1) teniendo en cuen-ta el diferente compromiso con la gestión de la calidad, diferenciamosentre empresas más implicadas con la TQM y empresas menos implicadascon dicha filosofía de gestión8 (2) atendiendo al nivel de utilización de indi-cadores no financieros (INF) agrupamos aquellas empresas cuyo nivel deutilización es alto, frente a aquellas otras cuyo nivel es bajo (por encima opor debajo de la media respectivamente)9.

Para contrastar la primera hipótesis de investigación H1, comprobamossi el uso de indicadores no financieros varía en función del grado de com-promiso de la empresa con la calidad (primer criterio de clasificación pro-puesto); para ello, utilizamos el análisis ANOVA. El resultado del análisis,mostrado en la tabla 5, nos permite afirmar, de manera significativa, queen las empresas más implicadas con la implantación de prácticas TQM semanifiesta un mayor interés por el uso de indicadores no financieros. Porlo tanto, la primera hipótesis propuesta en nuestra investigación se corro-bora en el análisis de los datos.

[211]

47111

5,4

5,115,21

5,125,24

5,43

4,56

5,05

4,73 4,71

4

4,2

4,4

4,6

4,8

5

5,2

5,4

5,6

Pedidos Satisfechos Defectuosos Entrega Devolución Quejas Desv.Recursos Innovaciones Habilidades Tiempo

Gráfico 4. Utilización de Indicadores No Financieros

(8) Hemos clasificado

la muestra de 130

empresas en dos

grupos diferentes. El

primer grupo está

constituido por 77

empresas implicadas

con la TQM

(calculamos para ellas

un valor para la TQM

superior al valor medio

de la variable), el

segundo grupo está

formado por 53

empresas que no

alcanzan un valor para

la TQM superior a la

media.

(9) Las 130 empresas

de la muestra se han

clasificado en dos



Con objeto de dar respuesta al resto de hipótesis de investigación (H2y H3), en primer lugar se analizan las relaciones entre las variables:implantación de la TQM, uso de indicadores no financieros y resultadoempresarial, y en segundo lugar, se analiza la causalidad de las relacionessugeridas en las hipótesis. Con relación al análisis de las relaciones des-critas, por un lado, en línea con la hipótesis H2, comprobamos si el usode los indicadores no financieros puede explicar el diferente resultadoconseguido por las empresas. Para cuantificar el resultado de cada una delas empresas hemos calculado el EBITDA medio alcanzado en el periodocomprendido entre 2001 y 2005. En la tabla 6 se refleja el valor medioconseguido por las empresas que hacen un mayor uso de los indicadoresno financieros, superior al conseguido por aquellas otras cuyo grado deutilización es menor (segundo criterio de clasificación). Los resultados deaplicar el análisis ANOVA nos permiten afirmar, a un nivel de significa-ción del 1 %, que estas diferencias observadas son estadísticamente signi-ficativas.

[212]

472 11

Empresas más Empresas menosimplicadas con la implicadas con la ANOVA

TQM (77) TQM (53)

Nivel de utilización de F = 24,576Indicadores no 5,39 4,51 Sig. = 0,000

Financieros (INF)

Tabla 5. Relación entre la TQM y los indicadores no financieros

Nivel de utilización de Indi-cadores no Financieros (INF)

Alto (72 empresas)Bajo (55 empresas)

RE

2.121.823526.745

ANOVA

F = 9,935Sig. = 0,002

Tabla 6. Diferencia de medias en empresas certificadas y no certificadas


primer grupo está

constituido por 72

empresas cuyo nivel

de utilización de

indicadores no

financieros es alto (se

calcula para ellas un

valor para la variable

INF superior al valor

medio de la variable),

el segundo grupo está

formado por 55

empresas que no

alcanzan un valor para

la variable INF superior

a la media.



Por otro lado, y en línea con la hipótesis H3, comprobamos si el efec-to positivo del uso de indicadores no financieros sobre el resultado es supe-rior en aquellas empresas más implicadas con la TQM, frente a las empre-sas menos implicadas con dicha filosofía. Para ello, estudiamos si losresultados alcanzados en la tabla 6 se repetirían en los dos grupos deempresas comprometidas en distinto grado con la calidad10. La tabla 7 nosmuestra que así es, y que el mayor resultado medio de las empresas quehacen un mayor uso de los indicadores no financieros se observa en los dosgrupos de empresas, y por tanto es independientemente de su compromisocon la calidad. Si bien al contrastar las diferencias observadas, aplicandonuevamente el análisis ANOVA, éstas sólo son significativas a un nivel del5% en el caso de las empresas más implicadas en la TQM. Estos resulta-dos nos permiten afirmar que el uso de indicadores no financieros es unfactor explicativo de los resultados en aquellas empresas más implicadascon la implantación de la TQM.

Mediante los análisis anteriores hemos comprobado la relación entre eluso de indicadores no financieros y el resultado empresarial, corroboran-do para las empresas más implicadas con la TQM el poder explicativo delos citados indicadores sobre el resultado. Una vez comprobadas estas rela-ciones, el siguiente paso es analizar la existencia del efecto positivo que eluso de los indicadores no financieros ejerce sobre el resultado, y compro-bar si dicho efecto es mayor en aquellas empresas más implicadas con la

[213]

47311

Nivel de utilización BR (mean valuede indicadores no 2003-2002-2001) ANOVAfinancieros (NF)

Empresas más implicadas Alto (53 empresas) 2.254.535 F = 4,463con la TQM Bajo (23 empresas) 694.486 Sig = 0,03

Empresas menos Alto (19 empresas) 1.782.673 F = 3,622implicadas con la TQM Bajo (32 empresas) 403.735 Sig = 0,07

Tabla 7. Análisis de la diferencia de medias en empresas no implicadas con la TQ

(10) Para realizar este

análisis las 130

empresas de la

muestra se han

clasificado en cuatro


primer grupo está

constituido por 53

empresas implicadas

con la calidad y cuyo

nivel de utilización de

indicadores no

financieros es alto. El

segundo grupo

comprende 23

empresas implicadas

con la calidad y cuyo

nivel de utilización de

indicadores no

financieros es bajo. El

tercer grupo está

constituido por 19

empresas menos

implicadas con la

calidad y con un nivel

de utilización de



TQM; de esta forma daremos respuesta a las hipótesis H2 y H3, respecti-vamente.

Para contrastar las citadas hipótesis utilizamos el análisis de regresión,planteando el siguiente modelo:

REi = βo + β1 INFi + β2 TQMAi + β3Ti + e i=1....n

Donde:RE = EBITDA medioTQMA = Implantación alta de la TQMINF = Uso de indicadores no financierosT = Tamañoe = perturbación aleatoria

La variable TQMA incluida en el modelo de regresión es una variabledummy, que toma valores 1 ó 0 para reflejar el nivel de implantación de laTQM, alto o bajo respectivamente. La siginificatividad del coeficiente β2

nos permitirá comprobar el efecto adicional que el uso de indicadores nofinancieros ejerce sobre el resultado ante niveles altos de implantación dela TQM. Los estadísticos descriptivos de las variables incluidas en la regre-sión figuran en la tabla 8.

[214]

474 11

Variable Media D.T. Rango Alpha de Cronbach

Mínimo Máximo

INF 5,03 1,08 1 7 0,849

T 15,81 1,10 9,92 19,03 -

RE 1.503.135 3.007.574 -730.887 21.971.753 -

Moda Variable dicotómica

TQMA 1 1/0

Tabla 8. Estadísticos Descriptivos

indicadores no

financieros alto.

Finalmente, el cuarto

grupo lo constituyen

32 empresas menos

implicadas con la

calidad y con un nivel

de utilización de

indicadores no

financieros bajo.



Para la estimación del modelo aplicamos el método mínimo cuadráti-co ordinario (MCO). De acuerdo con los resultados mostrados en latabla 9 podemos concluir que el efecto positivo de la utilización de indi-cadores no financieros sobre el resultado es estadísticamente significativoa un nivel de significación del 5%. Esta relación presenta el signo espe-rado, por lo que la segunda hipótesis de investigación H2 se corrobora enel análisis de nuestros datos. Por otra parte, analizando individualmenteel efecto de la variable dummy (TQMA) incluida en el modelo, se obser-va que el parámetro asociado a dicha variable no es significativo; dichoresultado muestra que el efecto positivo que el uso de indicadores nofinancieros produce sobre el resultado no depende del nivel de implanta-ción de la TQM. En este sentido, si bien no encontramos evidencia esta-dística para corroborar la hipótesis H3, que defiende que a mayor nivelde implicación con la TQM mayor es el efecto del uso de los indicadoressobre el resultado empresarial, el resultado de este análisis refuerza lahipótesis H2 de investigación. Estas relaciones observadas están en líneacon los resultados obtenidos por Chenhall (1997), que indica el efectopositivo de la utilización de indicadores no financieros en la mejora de losresultados de las empresas comprometidas con prácticas de calidad avan-zadas. Además, se comprueba que el beneficio del uso de los indicadoresno financieros se observa independientemente del nivel de implantaciónde la TQM.

En el modelo se comprueba la ausencia de multicolinealidad elevadaentre las variables por el bajo valor del factor de inflación de la varianza(VIF medio =1,17). Además, el valor próximo a dos del indicador Durbin-Watson muestra la no correlación de las perturbaciones. Tampoco se hadetectado la presencia de heteroscedasticidad, según muestra el contrastede White (χ 2 de White=6,15; p=0,63). Asimismo, el modelo planteado esaltamente significativo de acuerdo con el test de significación global(F=5,30, sig.=0,00). El poder explicativo del modelo (R2) no es muy eleva-do, aunque análogo a los que presentan otros estudios previos similares(véase Perera, Harrison y Poole, 1997 y Chenhall, 1997).

[215]

47511



5. ConclusionesEl espectacular avance en la aplicación de prácticas de gestión, tales comola gestión de la calidad total, no se ha traducido en determinadas ocasio-nes en una mejora de los resultados empresariales. Desde un acercamientocontingente, la literatura sugiere que es la utilización de sistemas de con-trol de gestión adaptados a la estrategia empresarial lo que contribuye aque se alcancen los resultados esperados.

En esta línea, el presente trabajo ha tratado de demostrar que existe unaherramienta de control, los llamados indicadores no financieros, cuyo usomejora la efectividad de las prácticas de gestión de la calidad total sobrelos resultados de la empresa. Centrando el análisis en las empresas espa-ñolas del sector del mueble, se ha ahondado en el conocimiento de las prác-ticas de gestión de la calidad total y de los indicadores de medición másutilizados en este sector, de lo que hemos tenido conocimiento a través delas respuestas otorgadas a un cuestionario estructurado. También se ha tra-tado de relacionar la puesta en práctica de estas iniciativas de gestión conlos resultados empresariales alcanzados, medidos éstos a través de unamagnitud objetiva obtenida de la base de datos SABI.

Los resultados de nuestro análisis descriptivo muestran que la mayorparte de las empresas de la muestra analizada son S.A. y S.L., de pequeñay mediana dimensión, y relativamente jóvenes, aunque no de reciente

[216]

476 11

Variables independientes Coeficientes Estandarizados t Sig.

INF 0,20 2,00 0,04

TQMA 0,12 1,25 0,21

T 0,17 1,87 0,06

R Ajustado2 0,13

Durbin-Watson 2,24

F-Estadístico 5,30 (p-valor = 0,00)

White test Chi2 6,15 (p-valor = 0,63)

Tabla 9. Regresión lineal sobre el resultado empresarial



creación. Su interés por la calidad se percibe en el alto porcentaje deempresas certificadas, sobre todo en el periodo comprendido entre 1997 y2002, quedando todavía potencial de crecimiento al no contar con la cer-tificación el 34,62% de las empresas.

Asimismo se observa en las empresas encuestadas un gran interés porla implantación de prácticas TQM, así como por la utilización notable deindicadores no financieros de medición, y en particular, aquellos que per-miten controlar la calidad del producto fabricado y la satisfacción de losclientes. El análisis llevado a cabo también corrobora la fiabilidad y vali-dez de ambas escalas de medida (implantación de prácticas TQM y uso delos indicadores), lo que puede servir a los directivos para mejorar el enten-dimiento sobre sus prácticas de calidad y los indicadores más apropiadospara gestionarlas.

Se ha encontrado evidencia de que son las empresas que implantan prác-ticas TQM por encima de la media las que hacen un mayor uso de indica-dores no financieros del rendimiento; estos resultados están en línea con laevidencia mostrada en estudios previos (Daniel y Reitsperger, 1991; Aber-nethy y Lillis, 1995; Perera, Harrison y Poole, 1997). También hemosdemostrado el efecto positivo que la utilización de indicadores no financie-ros produce sobre los resultados financieros, corroborándose además quedicho efecto es independiente del nivel de implantación de la filosofía TQM.Es decir, tanto en aquellas empresas que muestran un nivel de implantaciónde la TQM superior a la media, como en aquellas otras cuyo nivel deimplantación es inferior, se comprueba el aporte positivo que el uso de indi-cadores no financieros puede proporcionar al resultado empresarial.

Este trabajo, por tanto, proporciona apoyo empírico a la literatura quedefiende las ventajas que derivan de la utilización de indicadores no finan-cieros en la gestión de estrategias orientadas hacia la calidad (Chenhall,1997; Sim y Killough, 1998), y contribuye a dicha línea mostrando el bene-ficio de los indicadores sobre el resultado de empresas comprometidas endistinta medida con la implantación de la TQM. Los resultados del traba-jo concuerdan con la evidencia mostrada por Chenhall (1997), si bien, conuna novedad, creemos, de vital importancia: que los resultados empresa-riales se han medido con datos secundarios, es decir, objetivos, como es el

[217]

47711



[218]

478 11

caso de la magnitud EBITDA, y no a través de las percepciones de losdirectivos sobre alguna de las variables concretas que los determinan, quees lo que se ha hecho en el resto de estudios.

Además, estos resultados referidos a una industria específica añadenuna contribución al conocimiento sobre los beneficios de los sistemas decontrol de gestión basados en indicadores no financieros. Entendemos quesu conocimiento puede resultar interesante para los directivos de empresasque han dado, o pretender dar, un primer paso en su compromiso con lacalidad.

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